• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.11
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• pp.9-14
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• 2018

The vision system is a device for acquiring images and analyzing and discriminating inspection areas. Demand for use in the automation process has increased, and the introduction of a vision-based inspection system has emerged as a very important issue. These vision systems are used for everyday life and used as inspection equipment in production processes. Image processing technology is actively being studied. However, there is little research on the area definition for extracting objects such as character recognition or semiconductor packages. In this paper, define a region of interest and perform edge extraction to prevent the user from judging noise as an edge. We propose a noise-robust alignment correction model that can extract the edge of a region to be inspected using the distribution of edges in a specific region even if noise exists in the image. Through the proposed model, it is expected that the product production efficiency will be improved if it is applied to production field such as character recognition of tire or inspection of semiconductor packages.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.7
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• pp.852-860
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• 2019

In this paper, we proposed a new trilateration technique based on exponential moving average (EMA) filter with adaptive signal model which enhances accuracy of positioning system even if the RSSI changes randomly due to movement of obstacles or blind node in indoor environment. In the proposed scheme, three fixed transmitters sent out the signal to blind node. The transmitter decides the location of the blind node based on RSSI and it estimates the cause of RSSI fluctuation which is interference of obstacle or movement of blind node. When the path between blind node and transmitter has become NLOS path because of obstacles, the transmitter ignores the measured RSSI in NLOS path and replace estimated RSSI in LOS environment. In the other case, the transmitter updated the new RSSI to represent of movement of blind node. The proposed scheme has been verified on a ZigBee testbed and we proved the improved positioning accuracy compared to the existing indoor position system.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.6
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• pp.859-864
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• 2022

Drowsy driving, one of the biggest causes of traffic accidents every year, is accompanied by various factors. As a general method to check whether or not there is drowsiness, a method of identifying a driver's expression and driving pattern, and a method of analyzing bio-signals are being studied. This paper proposes a driver fatigue detection system using deep learning technology and bio-signal measurement technology. As the first step in the proposed method, deep learning is used to detect the driver's eye shape, yawning presence, and body movement to detect drowsiness. In the second stage, it was designed to increase the accuracy of the system by identifying the driver's fatigue state using the pulse wave signal and body temperature. As a result of the experiment, it was possible to reliably determine the driver's drowsiness and fatigue in real-time images.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.3-6
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• 2007

사람들이 어떠한 행동을 할 때는 특정 의도를 가지고 있기 때문에 상황에 맞는 적합한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자가 현재 하고 있는 행동에 대한 의도를 파악해야한다. 이를 위해 의도와 행동사이의 연관성을 이용하여 사용자의 의도에 따른 행동의 모델을 만든다. 일상생활에서 사람들이 하는 행동은 작은 단위 행동들의 연속(sequence)으로 이루어지므로, 사용자의 단위행동의 순서를 분석한다면 의도에 따른 행동 모델을 만들기가 용이해진다. 하지만, 이런 단위 행동 분석 방법의 문제점은 같은 의도를 가진 행동이 완벽하게 동일한 단위 행동의 순서로 일어나지는 않는다는 점이다. 시스템은 동일한 동작 순서로 일어나지 않는 행동들을 서로 다른 의도를 가진 행동으로 이해하게 된다. 따라서 이 문제점을 해결할 수 있는 사용자 의도 파악 기법이 필요하다. 본 논문에서는 과거의 사용자의 행동 정보를 기반으로 행동들의 유사성을 판별하였고, 그 결과를 이용하여 행동의 의도를 파악하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 과거 사용자가 한 행동들을 단위 시간 별로 나누어 단위 행동의 순서로 만들고, 이를 K-평균 군집화 방법(K-means)으로 군집들의 순서로 나타내었다. 이 변경된 사용자 행동 정보를 사용하여 은닉 마코프 모델을 학습 시키고, 이렇게 만들어진 은닉 마코프 모델은 현재 사용자가 행한 행동이 어떤 행동인지를 예측하여 사용자의 의도를 파악한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.87-90
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• 2003

과거의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 그때의 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 그러나 지금은 이동 물체의 추적, 대상 물체의 인식과 판별, 특징 추출과 같은 다양한 응용분야에서 영상정보를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다 또한 제어 측면에서는 전통적인 제어기법으로는 해결하기 힘들었던 여러 가지 비선형적인 제어를 지능제어 방법을 통하여 많이 해결하곤 하였다. 그러한 지능제어에서 신경망을 많이 사용하기도 한다. 최근에는 신경망의 학습에 많이 사용하는 방법 중 강화학습이 많이 사용되고 있다. 강화학습이란 동적인 제어평면에서 시행착오를 통해, 목적을 이루기 위해 각 상황에서 행동을 학습하는 방법이다. 그러므로 이러한 강화학습은 수많은 시행착오를 거쳐 그 대응 관계를 학습하게 된다. 제어에 사용되는 제어 파라메타는 어떠한 상태에 처할 수 있는 상태와 행동들, 그리고 상태의 변화, 또한 최적의 해를 구할 수 있는 포상알고리즘에 대해 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서 연구한 시스템은 비젼시스템과 Strong Arm 보드를 이용하여 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 실시간으로 물체를 추적할 수 있게 구성하였으며, 또한 물체 이동의 비선형적인 경향성을 강화학습을 통하여 물체이동의 비선형성을 보다 유연하게 대처하여 보다 안정하고 빠르며 정확하게 물체를 추적하는 방법을 실험을 통하여 제안하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.5
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• pp.666-671
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• 2008

In this paper, we propose a new method for tracking objects continously and successively based on fusion of region information, color information and motion template when multiple objects are occluded and splitted. For each frame, color template is updated and compared with the present object. The predicted region, dynamic template and color histogram are used to classify the objects. The vertical histogram of the silhouettes is analyzed to determine whether or not the foreground region contains multiple objects. The proposed method can recognize more correctly the objects to be tracked.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.22 no.8
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• pp.1152-1163
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• 1998

In the present work, the image processing technique for measurement of drop sizes has been improved. Firstly, the local processing concept was adopted in addition to the global processing technique to take account of non-uniformity of the illumination intensity ; thereby, basically, the measurement error can be reduced. Also, the unfocussed image of drops can be eliminated more precisely since the elimination process is based on the local normalized contrast. Secondly the algorithms to process the partially detected or overlapped drop images and the non-spherical drop images were developed. Finally, the improved algorithm was tested by using an artificially prepared image-frame, where the partial or overlapped particles and the non-spherical particles are mixed with the normal spherical ones (with their true size-distributions known a priori). The results showed that both the recognition rate of the number of particles and the measurement accuracy were improved prominently.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.4
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• pp.721-729
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• 2012

In this paper, human sensibility is measured on multi-modal environment and a sensitivity lighting system is implemented according to driven emotional indexes. We use LED lighting because it supports ecological circumstance, high efficiency, and long lifetime. In particular, the LED lighting provides various color schemes even in single lighting bulb. To cognize the human sensibility, we use the image information and the arousal state information, which are composed of multi-modal basis and calculates emotional indexes. In experiments, as the LED lighting color vision varies according to users' emotional index, we show that it provides human friendly lighting system compared to the existing systems.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2009.11a
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• pp.262-264
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• 2009

일반적으로, 단위 배터리간의 직/병렬 연결을 통해 구성되는 팩은 이를 구성하는 각 배터리간의 상이한 전기화학적 특성으로 인해 전압 불균형이 존재한다. 이러한 전압 불균형은 팩의 노화 및 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이러한 전압불균형을 없애기 위해 전압과 State of Charge(SOC)를 이용한 밸런싱 회로가 폭넓게 연구되고 있다. 하지만, 이러한 연구는 대체적으로, 다른 특성을 가지는 단위 배터리로 구성되는 팩의 밸런싱 방법이다. 따라서, 동일하고 균일한 특성을 갖는 배터리들을 미리 선별하여 팩을 구성한다면, 밸런싱의 전반적인 효율증대가 기대된다. 본 논문에서는 최적의 전압 밸런싱을 위한 스크리닝(Screening)의 새로운 방법을 연구하였다. 용량과 모델 파라미터(Lumped resistance;$R_{Diff}$)를 스크리닝의 척도로 고려하였고, 전압 불균형을 최대한 줄이기 위해 용량, 모델 파라미터의 순으로 스크리닝을 진행하였다. 또한, 전압패턴인식을 이용한 판별법을 통해 제안된 스크리닝 방법을 검증하였다.

• The Journal of the Korean life insurance medical association
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• v.25
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• pp.103-118
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• 2006

근래에 한국의 생명보험 시장에는 주요 질병의 보장을 위한 상품들이 연일 쏟아져 나오고 있다. 그러나 이와 함께 증가될 수 있는 리스크에 대한 대비는 상대적으로 부족한 실정이다. 특히 간질환에 의한 급부발생이 타질환에 비하여 현격하게 높은 국내 실정에 맞게 언더라이팅 초점이 맞추어져야 할 필요가 있다. 간질환 유발인자로 대표적인 것은 B형 간염이지만, 과다한 알코올 섭취에 의한 간질환 역시 매해 빠른 속도로 증가하는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 알코올에 의한 질환의 종류와 이와 관련된 보험금 청구 통계, 그리고 음주로 인한 교통사고의 폐해에 대해 살펴보고, 알코올 남용자를 사전에 판별할 방법을 찾아보고자 한다. 일반적으로 알려져 있는 알코올 관련 질환으로는 지방간, 알코올성 간염, 알코올성 간경변이 있으며, 이로 인한 급부발생율은 급격히 증가하고 있다. 음주로 인한 폐해는 단순히 간질환에 그치지 않고 있으며, 교통사고의 상당수가 음주와 관련이 되어있다. 이러한 리스크에 대해 국내의 상당수 보험사들은 혈액검사를 통하여 간기능에 대한 기준을 설정하여 언더라이팅을 하고 있다. 현재 주로 시행되고 있는 간기능 검사들에 대한 정확도에 대해서는 논란이 있을 수 있다. 따라서 보다 정밀한 검사법들에 대한 연구가 필요할 것이다. 외국의 경우, 보험을 가입하고자 하는 보험 대상자들은 직업이나 흡연, 위험 취미뿐만 아니라 알코올과 관련된 일정한 양식의 질문표에 대하여 성실하게 고지하도록 하고 있다. 국내에도 알코올과 관련된 자세한 고지항목을 첨부하여, 일정 기준에 미치지 못하는 가입자에 대하여 표준미달체로 분류하여 보다 정밀한 검진을 통해 세밀한 언더라이팅이 이루어져야 하겠다. 이와 아울러, 알코올로 인한 사회적 폐해의 심각성에 대한 인식 확대를 위한 각 보험사 및 유관기관의 노력이 전개된다면, 음주에 대한 진사 절차가 수월해질 것으로 기대된다.