• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.4
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• pp.267-277
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• 2019

Photogrammetry and computer vision are identical in determining the three-dimensional coordinates of images taken with a camera, but the two fields are not directly compatible with each other due to differences in camera lens distortion modeling methods and camera coordinate systems. In general, data processing of drone images is performed by bundle block adjustments using computer vision-based software, and then the plotting of the image is performed by photogrammetry-based software for mapping. In this case, we are faced with the problem of converting the model of camera lens distortions into the formula used in photogrammetry. Therefore, this study described the differences between the coordinate systems and lens distortion models used in photogrammetry and computer vision, and proposed a methodology for converting them. In order to verify the conversion formula of the camera lens distortion models, first, lens distortions were added to the virtual coordinates without lens distortions by using the computer vision-based lens distortion models. Then, the distortion coefficients were determined using photogrammetry-based lens distortion models, and the lens distortions were removed from the photo coordinates and compared with the virtual coordinates without the original distortions. The results showed that the root mean square distance was good within 0.5 pixels. In addition, epipolar images were generated to determine the accuracy by applying lens distortion coefficients for photogrammetry. The calculated root mean square error of y-parallax was found to be within 0.3 pixels.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.19 no.6
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• pp.15-23
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• 2016

Recently the era of software integration which is expressed in words of the fourth industrial revolution has begun. Thus the need of the software education for the non-major preservice teachers who are cultivating future talent has been increasing and it is necessary to foster a positive attitude toward software education of non-major preservice teachers. The purpose of this study is to verify the causality between the computer learning attitude factors of non-major preservice teachers in the software education class. To analyze the causality, we performed correlational analysis and regression analysis between the exterior factors of attention, self-learning, application of learning and the other interior factors of computer learning attitude. As a result, the significant factor of attention was interests, and the significant factor of self-learning was superiority, and the significant factors of the application of learning were the sense of purpose and the motive of accomplishment.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.289-290
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• 2024

PCB(Printed circuit board)생산시에 중요한 역할을 담당하는 비전검사 시스템의 성능은 지속적으로 발전해왔다. 기존 머신 비전 검사 시스템은 이미지가 불규칙하고 비정형일 경우 해석이 어렵고 전문가의 경험에 의존한다. 그리고 비전검사 시스템 개발 당시의 기준과 다른 불량이 발생한다면 검출이 불가능 하거나 정확도가 낮게 나온다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 딥러닝 영상인식을 이용한 PCB 기판 비전 검사 시스템을 구현하였다. 딥러닝 영상인식 알고리즘은 YOLOv4를 이용하고, 워핑(warping)과 시킨 PCB 이미지를 학습하여 비전검사 시스템을 구성하였다. 딥러닝 영상인식 기술의 처리 속도를 보완하고자 QR코드로 PCB 기판 종류를 인식하고, 해당 PCB 부품의 미삽은 정답 이미지 바운딩 박스 좌표와 비교하여 불량품을 발견하면 표시해준다. 기판의 부품 인식을 위해 기판 데이터는 직접 촬영하여 수집하였다. 이를 활용하여 PCB 생산 공정에서 비전검사 시스템의 성능이 향상되었고,, 다양한 PCB를 생산에 신속하게 대응할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.458-463
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• 2007

인터랙티브 아트는 최신의 기술을 이용하여 관객에게 예술적 경험을 풍요롭게 하고 컴퓨터를 통해 관객과 작품이 상호소통 할 수 있도록 실감현실을 제공하는 예술표현 장르이다. 테크놀로지의 진보에 의해 생겨난 사회, 문화, 예술에서의 혁명은 인터랙티브의 영향으로 개인과 다른 주역들 사이의 관계방식을 뒤섞이게 한 커뮤니케이션의 혁명이었다. 본 논문에서는 현대예술의 중요한 표현 매체 수단인 컴퓨터를 매체로 비전 시스템을 활용하여 제작되고 있는 인터랙티브 아트를 구현하는 실시간 영상처리(Real-time Digital Processing)에 대하여 알아보며, 특히 PC카메라로 관객을 인식하여 관객을 작품 속으로 끌어들여 소통하게 하고, 관객의 감정과 생각들을 동요시켜 관객의 반응을 피드백(Feedback)할 수 있는 작품의 제작방법을 제시한다. 또한 이 연구는 실제로 작품을 제작하였고, 컴퓨터를 이용하여 제작된 인터랙티브 아트 작품들을 유비적으로 논구하여 컴퓨터로 생성되는 이미지의 가상현실 문제가 현대미술에 미치는 다각적인 영향에 대하여 논의한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.69-70
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• 2021

본 논문은 PPM으로 관리되고 있는 자동차 부품 제조 공정에서 검사자의 육안검사 방법을 대체하기 위해 머신비전 및 CNN 기반 불량 검출 시스템으로 제안되었던 방식들의 단점을 개선하기 위하여 기존 머신 비전 기술에 합성곱 오토인코더 모델을 적용하여 단점을 해결하였다. 본 논문에서 제시한 오토인코더를 이용하는 방법은 정상 생산품의 이미지만으로 학습을 진행하고, 학습된 모델은 불량 부위가 포함된 이미지를 입력받아 정상 이미지로 출력한다. 이 방법을 사용하여 불량의 부위와 크기를 알 수 있었으며 불량 여부의 판단은 임계치에 의한 불량 부위의 화소 수 계산으로 판단하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.37-38
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 키포인트 인식 모델을 산업용 품질검사 머신비전에 응용하는 방법을 제안한다. 전이학습 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 인식률을 높이는 방법을 제시하였고, 전이시킨 특성 추출 모델에 대해 추가로 데이터 세트에 대한 학습을 진행하는 것이 특성추출 모델의 초기 ImageNet 가중치를 동결시켜 학습하는 것보다 학습 속도나 정확도가 높다는 것을 보여준다. 실험을 통해 딥러닝을 응용하는 산업용 품질 검사 공정에는 특성추출 모델의 추가 학습이 중요하다는 점을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.9
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• pp.2189-2196
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• 2014

In this paper, a VLIW(Very Long Instruction Word) vision coprocessor which can efficiently accelerate computer vision algorithm for automotive is designed. The VLIW coprocessor executes four instructions per clock cycle via 8-stage pipelined structure and has 36 integer and floating-point instructions to accelerate computer vision algorithm for pedestrian detection. The processor has about 300-MHz operating frequency and about 210,900 gates under 45nm CMOS technology and its estimated performance is 1.2 GOPS(Giga Operations Per Second). The vision system composed of vision primitive engine and eight VLIW coprocessors can execute pedestrian detection at 25~29 frames per second(FPS). Because the VLIW coprocessor has high detection rate and loosely coupled interface with host processor, it can be efficiently applicable to a wide range of vision applications.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.235-239
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• 2017

학습자는 교육의 3요소인 교육자, 학습자, 교육내용의 하나로 학습자 특성과 이가 학업성취에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요하다. 컴퓨터 비전공자를 대상으로 하는 컴퓨팅 교육이 점점 활발해지고 있다. 비전공자 컴퓨팅 교육이라는 맥락에서 학습자 특성과 학업성취의 관계를 이해할 필요가 있다. 본 연구는 비전공자 컴퓨팅 교육에서 학습자 특성과 학업성취의 관계를 실증적으로 이해하기 위해 실행되었다. 학습자 특성을 이전경험/사전지식, 인지적 요인, 심리적 요인의 3가지로 분류하였고, 연구대상을 3그룹으로 설정, 다양한 하위 요소 데이터를 수집하였다. 그 결과, 대상 1의 경우 학습스타일(순차적: 부적상관, 통합적: 정적상관), 대상 2는 자기 효능감(사후), 대상 3은 수학 사전지식, 컴퓨팅과 전공의 연계성 인식, 정보적 사고에 대한 인식이 학업성취와 유의미한 상관관계가 있었다. 하지만 상관성이 모두 0.5이하로 크지 않고, 자기 효능감과 전공 연계성 인식의 경우 대상에 따라 결과가 상이하였다. 향후 연구에서 다루지 않은 변수에 대한 연구와 상관관계가 밝혀진 변수만을 대상으로 인과성을 확인하는 연구가 필요하다. 또한 현상학적 관점으로 학습자 특성을 고찰할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.172-174
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• 2022

Logistics processing companies in Korea are mostly handling various types of products in and out. In order to process various types of products, the sorting business is performed by hand. In this paper, we propose a real-time QR code detection method using a vision sensor to achieve high efficiency with a small amount of manpower. The limiting system uses a vision sensor to process QR code recognition of logistics in real time. The proposed system can quickly identify a large number of QR codes through multiple recognition rather than QR code recognition, which is a single part of logistics. In the study, the system was actually implemented and verified, and multiple QR recognition was confirmed in the image through the vision center.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.3
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• pp.303-309
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• 2018

Computer vision technology is a component inspection to obtain a video image from the camera to the machine to perform the capabilities of the human eye with a field of artificial intelligence, and then analyzed by the algorithm to determine to determine the good and bad of production parts It is widely applied. Shape inspection method was used as how to identify the location of the start point and the end point of the search range, measure the height to the line scan method, in such a manner as to determine the presence or absence of the bolt tabs average brightness of the inspection area in a circular scan type value And the degree of similarity was calculated. The total time it takes to test in the test performance tests of two types of bolts tab enables test 300 min, and demonstrated the accuracy and efficiency of the inspection on the production line represented a complete inspection accuracy.