• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
• /
• pp.355-357
• /
• 2011

철강용융아연욕의 상부와 하부의 부유물들을 모으는 방법과 이들을 용융 환원에 의해 회수하는 방안에 관련된 여러 가지 연구 및 특허기술 자료로 발표되고 있으나, 이제까지 현장에 적용된 작업모델을 개발하지 못했다. 본 논문에서는 철강공정 인체유해 작업용 로봇이 영상에 기반한 부유물 인식을 위해 가장 효율적인 인식 알고리즘을 제안하였다.

• 한국공작기계학회논문집
• /
• 제16권1호
• /
• pp.9-18
• /
• 2007

There have been continuous efforts for automation of joint tracking system. This automation process is mainly used to do in root pass of gas metal arc welding in the field of heavy industry and shipbuilding etc. For automation, it is important using of vision sensor. Welding robot with vision sensor is used for weld seam tracking on welding fabrication. Recently, it is used to on post-weld inspection for weld quality evaluation. For real time seam tracking, it is very important role in vision process technique. Vision process is included in filtering and thinning, segmentation processing, feature extraction and recognition. In this paper, it has shown performance comparison results of seam tracking for real time root pass on gas metal arc welding. It can be concluded better segment splitting method than iterative averaging technique in the performance results of seam tracking.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제20권11호
• /
• pp.1720-1728
• /
• 2017

Active shape model is widely used in the field of image processing especially on arbitrary meaningful shape extraction from single gray level image. Cootes et. al. showed efficient detection of variable shape from image by using covariance and mean shape from learning. There are two stages of learning and testing. Hahn applied enhanced shape alignment method rather than using Cootes's rotation and scale scheme. Hahn did not modified the profile itself. In this paper, the method using directional one dimensional profile is proposed to enhance Cootes's one dimensional profile and the shape alignment algorithm of Hahn is combined. The performance of the proposed method was superior to Cootes's and Hahn's. Average landmark estimation error for each image was 27.72 pixels and 39.46 for Cootes's and 33.73 for Hahn's each.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
• /
• pp.539-544
• /
• 2008

이 논문에서 크기의 변화에 강인한 인공물 축출 알고리듬을 제안한다. 인공물은 크기 및 카메라 센서의 특성에 따라 영상에 다양한 크기로 나타난다. 이 논문은 이러한 크기 변화에 강인한 인공물 축출 방법을 제안한다. 우선 LoG(Laplacian of Gaussian)를 이용하여 최적의 크기를 찾아낸다. 이를 이용하여 우리는 이웃한 정보를 포함할 수 있는 MAP-MRF(Maximum A Posterior-Markov Random Field) 레이블링(Labeling) 방법을 기반으로 인공물 축출을 위한 비용함수를 제안하였다. 인공물은 서로 근처에 존재하기 때문이다. 여기서 정보 비용함수(Data cost function)는 방향 히스토그램(Orientation histogram)을 이용하여 정의하였고, 스무딩 비용함수(Smoothing cost function)는 ICM(Iterated Conditional Modes)을 이용하여 정의한다. 최종적으로 이 알고리듬을 위성영상에 적용하여 알고리듬의 성능을 증명한다.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.170-179
• /
• 2007

This paper introduces the optimal disposition of direction finder using EM(Electro-magnetic) wave propagation analysis which is based on LR(Longley-Rice) propagation model and the characteristics of direction finder, emitter and terrain. Initial model is simulated and modified to minimize propagation error as a result of the field trials. Proposed analysis used line-of-sight analysis and mountain-top extraction algorithm to optimize the disposition in the assigned area and the result can be displayed in the 3D map in order of the percentage coverage for direction finding possibility area.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
• /
• pp.544-546
• /
• 2003

인간은 문서에서 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서전체를 대상으로 하지 않고 부분적인 덱스트에서 출현하는 소수의 단어정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위해 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 인간이 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집하고, 수집문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시정을 고려하여 분야연상어의 수준과 안정성랭크에 대하여 논의한다. 학습데이터에서 분야연상어 후보의 각 수준을 자동으로 결정하고, 컴퓨터가 제시하는 분야연상어의 수준, 안정성랭크, 집중률, 빈도정보를 이용하여 단일어로 된 분야연상어를 추출하는 방법을 제안한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.65-70
• /
• 2020

CNN's technologies that represent emotional detection include primitive CNN algorithms, deployment normalization, and drop-off. We present the methods and data of the three experiments in this paper. The training database and the test database are set up differently. The first experiment is to extract emotions using Batch Normalization, which complemented the shortcomings of distribution. The second experiment is to extract emotions using Dropout, which is used for rapid computation. The third experiment uses CNN using convolution and maxpooling. All three results show a low detection rate, To supplement these problems, We will develop a deep learning algorithm using feature extraction method specialized in image processing field.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.236-242
• /
• 2019

UWB(Ultra-WideBand)는 수 GHz 이상 광대역의 매우 짧은 신호를 이용하여 고속의 송수신이 가능한 기술로서, 최근 레이다 분야에 응용되고 있다. IR(Impulse Radio)-UWB 레이다의 경우, 높은 분해능으로 모션 인식 분야에도 적용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 IR-UWB 레이다를 이용한 모션 인식에 관한 연구를 진행하였다. 모션에 대한 데이터를 획득하기 위해 개발 환경을 구축하고, 성능 향상을 위한 신호처리 알고리즘을 구현하였다. 그리고 신호처리 결과를 바탕으로 모션의 특징 추출과 학습을 통해 성능을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.57-58
• /
• 2022

Sleep apnea (SA) is a common chronic sleep disorder that disrupts breathing during sleep. Clinically, the standard for diagnosing SA involves nocturnal polysomnography (PSG). However, this requires expert human intervention and considerable time, which limits the availability of SA diagnoses in public health sectors. Therefore, ECG-based methods for SA detection have been proposed to automate the PSG procedure and reduce its discomfort. We propose a preprocessing method to convert the one-dimensional time series of ECG into two-dimensional images using the Gramian Angular Field (GAF) algorithm, extract temporal features, and use a two-dimensional convolutional neural network for classification. The results of this study demonstrated that the proposed method can perform SA detection with specificity, sensitivity, accuracy, and area under the curve (AUC) of 88.89%, 81.50%, 86.11%, and 0.85, respectively. Our experimental results show that SA is successfully classified by extracting preprocessing transforms with temporal features.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.29-35
• /
• 2013

산림지역에서 이산화탄소흡수량 산출을 위해서는 현지산림조사와 영상정보 등의 원격탐사 자료를 이용함으로써 흉고직경이나 수고와 같은 산림 탄소흡수량 추정에 필요한 기본자료를 정량적으로 수집하여 활용한다. 그러나 여전히 현장조사의 비중이 높고 혼효림이 많은 국내 산림 여건상 취득된 산림정보의 정확도가 낮은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 자료를 이용하여 경사기반 영역확장법을 적용하여 수목의 수직적 구조를 파악하고 수목 정점추출 알고리즘을 통한 개체목의 수고 및 개체수를 파악하여 이를 현장조사를 통한 자료로부터 도출된 수고-흉고직경 관계식에 대입하여 정량적인 이산화탄소흡수량 산출에 필요한 기본데이터를 산출 할 수 있었다. 또한 총 3종류의 수목에 대한 이산화탄소흡수량을 계산하고 단위면적당 이산화탄소흡수량을 추정할 수 있었다.