• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.89-90
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• 2024

본 연구는 와이어 하네스의 불량 여부를 정확하고 빠르게 감지하기 위해 컴퓨터 비전을 활용하여 압착된 단자의 길이, 단자 끝단 치수(너비), 압착된 부분의 폭(와이어부, 심선부)의 6가지 측정값을 계산하는 것을 목표로 한다. 단자 영역별 특징과 배경과 객체 간 음영 차이를 이용하여 기준점을 생성함으로써 값들을 추출하였다. 최종적으로 각 측정 유형별로 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, 99.7% 정확도를 달성하였으며, 모든 측정값에서 평균 97%의 정확도로 우수한 결과를 얻었다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.2
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• pp.44-51
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• 2020

동영상 프레임 내 객체 영역들을 배경으로부터 분할하는 기술인 동영상 객체 분할(video object segmentation)은 다양한 컴퓨터 비전 분야에 활용 가능한 연구 분야이다. 최근, 동영상 객체 분할과 관련된 연구 내용으로 CVPR, ICCV, ECCV의 컴퓨터 비전 최우수 학회에 매년 20편 가까이 발표될 정도로 많은 관심을 받고 있다. 동영상 객체 분할은 사용자가 제공하는 정보에 따라 비지도(unsupervised) 동영상 객체 분할, 준지도(semi-supervised) 동영상 객체 분할, 인터렉티브(interactive) 동영상 객체 분할의 세 카테고리로 분류할 수 있다. 본 고에서는 최근 연구가 활발하게 수행되고 있는 비지도 동영상 객체 분할과 준지도 동영상 객체 분할 연구의 최신 동향에 대해 소개하고자 한다.

• 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.

• 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.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.23 no.2
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• pp.1-11
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• 2020

As software and artificial intelligence education became more and more important, in December 2019, the Ministry of Science and ICT announced plans to expand software and AI education to mandatory education in elementary and secondary schools by 2022. In addition to elementary and secondary schools, most universities are actively engaged in software education for computer non-majors, but research on coding education for computer non-majors is insufficient. The purpose of this paper is to find an efficient teaching and learning method for coding education for computer non-majors. Nowadays, college students, called Millennial and Generation Z, prefer visual information and are familiar with computers as digital natives. Based on these characteristics, this study examined the visual literacy and thinking styles of college students and then examined whether the students' visual literacy and thinking styles influenced coding-based problem solving in coding subjects. Based on this, this paper proposes an alternative to do programming education more efficiently for students who are new to coding.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.2
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• pp.211-218
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• 2021

Construction sites have various risk factors. There are various approaches to reduce safety accidents, but they have limitations to some extent. By utilizing the wireless communication technology of IT and the rapidly developing image processing technology, it will be possible to reduce accidents at the construction site if risk factors are identified and actively responded to. Therefore, in this study, a system that can detect risk factors of construction sites in advance is constructed, and a system is proposed to discover and respond to risk factors of construction sites using OpenCV for the purpose of real-time computer vision.

• 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.

• Smart Media Journal
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• v.8 no.2
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• pp.66-73
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• 2019

Recently, object recognition technology using computer vision has attracted attention as a technology to replace sensor-based object recognition technology. It is often difficult to commercialize sensor-based object recognition technology because such approach requires an expensive sensor. On the other hand, object recognition technology using computer vision may replace sensors with inexpensive cameras. Moreover, Real-time recognition is viable due to the growth of CNN, which is actively introduced into other fields such as IoT and autonomous vehicles. Because object recognition model applications demand expert knowledge on deep learning to select and learn the model, such method, however, is challenging for non-experts to use it. Therefore, in this paper, we analyze the structure of deep - learning - based object recognition models, and propose a platform that can automatically select a deep - running object recognition model based on a user 's desired condition. We also present the reason we need to select statistics-based object recognition model through conducted experiments on different models.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.6 no.2
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• pp.263-270
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• 2020

Recently, the necessity of education for developing the capability to create new knowledge and creatively solve problems through cooperation and integration with various disciplines is increased. And a lot of universities carry out software capability education to bring up talents capable of creative fusion with other major and software knowledge. To bring up talents capable of creative fusion through software education for non-computer majors, it is important for learners to develop ability to solve problems by using and applying various knowledge for themselves. Therefore, this study explores the possibility of convergence between software and learner's major fields by analyzing software projects made by non-computer major freshmen through software class and the results of pre-post surveys of the class and proposes the future direction of software education for them.