• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제27권8호
• /
• pp.804-814
• /
• 2000

본 논문에서는 비데오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 영상중의 관심 영역을 추출하는 효율적인 방법을 소개하고자 한다. 비데오스트로보키모그래피는 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 의료 영상 시스템이다. 본 논문에서는 세 가지의 단계를 거쳐서 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째로 최소 에너지를 이용하여 관심 영역의 중심이 되는 부분을 찾는다. 관심 영역 내에 있는 특징 점을 추출한 후 두 번째 단계로 한 라인(line) 영역에 대해 가로축을 따라서 평균값에 의한 에지를 선택한다. 최종 단계에서는 이 특징 값을 합병 알고리즘(merge algorithm)의 임계값으로 사용하여 관심 영역을 추출한다. 제안하는 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대를 촬영한 95%의 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 계산 량이 적어 200${\times}$280 크기의 영상을 초당 약 40프레임이상 처리하여 관심 영역을 추출할 수 있어 매우 효율적이다.

• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제54권5호
• /
• pp.375-379
• /
• 2012

본 연구는 제주마 월라(Wolla) 모색의 백반형태 (Tobiano, frame Overo, sabino)에 대해 유전학적 특성을 구명하고자 수행하였다. 제주마 376두 (월라 142두, 비월라 234두)에 대해 Tobiano 모색 확인을 위해 ECA3-inversion을 분석하였으며, frame Overo 모색은 EDNRB 2-bp 염기치환 상태를 확인하였고, sabino 모색인자형 확인은 KIT intron 16 SNP를 분석하였다. 제주마 월라 모색 개체에서 ECA3-inversion 유전자형이 +/To 이형접합 형태가 140두 (0.986), To/To 동형접합 형태 2두 (0.013)가 나타나 제주마 월라 모두에서 ECA3-inversion이 확인되었다. 반면에 EDNRB와 KIT intron 16 SNP에서는 frame Overo나 sabino 인자는 나타나지 않았다. 제주마 비월라에서는 ECA3-inversion, EDNRB 그리고 KIT intron 16 SNP에서 백반형태와 관련된 인자는 나타나지 않았다. 따라서, 본 연구 결과 제주마 월라(Wolla) 모색은 모색 유전학적 분류에서 Tobiano 모색 유형에 속하는 것으로 사료된다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제9권4호
• /
• pp.102-108
• /
• 2020

본 논문에서는 사람의 손동작에 의해 모바일장치상의 전기장센서를 통해 감지되는 동작신호의 실시간 검출 및 프레임 추출 알고리즘을 제안한다. 동작인식에 사용되는 전기장센서는 주변 환경 및 시점에 따라 랜덤잡음 및 센서 표면의 초기 대전상태의 가변적인 특성으로 인해 안정적으로 동작신호를 검출하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 환경에서도 안정적이고 강건하게 동작신호를 감지하여 검출할 수 있는 동적문턱치 방법(dynamic thresholding method)을 제안한다. 동작발생감지여부는 10Hz low-pass 필터와 MA(Motion Average) 필터를 통한 입력신호가 특정 문턱 전압값을 넘을 경우 감지되는데 감지 시점 센서상의 정전하상태가 가변적이므로 주기적으로 offset 값을 계산하여 새로운 문턱치를 동적으로 적용하는 방법이다. 이러한 방법으로 동작신호 감지율을 98% 이상으로 향상 시킬 수 있었다. 또한 일단 동작이 감지되면 정문턱치(positive thresold)와 부문턱치(negative threshold)의 통과시점, 횟수와 평균 동작주기를 고려한 동작신호프레임 알고리즘을 제안하였으며 이의 프레임추출 성공률도 98% 이상의 성능을 보였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 추출된 동작신호는 이후 신호정규화를 거쳐 LSTN 심층신경망 인식부를 거쳐 높은 손동작 인식률을 보임으로서 제안된 알고리즘의 우수함을 입증하였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제53권6호
• /
• pp.91-100
• /
• 2016

FPGA 기반 실시간 영상 워핑 시스템에서는 영상 픽셀 정보의 빠른 읽기와 메모리 접근 횟수의 감소를 위하여 영상 캐시를 활용하지만, 일반 컴퓨터 시스템의 캐시 알고리즘은 캐시 부적중(cache miss)에 의한 시간 지연과 복잡한 온라인(on-line) 연산 구조로 인하여 실시간 성능 구현에 어려움이 있다. 본 논문에서는 FPGA 기반 실시간 영상 워핑을 위한 단순한 구조의 영상 캐시 알고리즘을 제안한다. 영상 워핑에서의 픽셀 데이터 접근 순서는 워핑에 적용할 2D 좌표변환 관계에 의하여 결정되며 매 영상 프레임에서 반복되는 특성이 있다. 따라서, 캐시 로드(cache load)에 관한 사항을 오프라인(off-line)에서 미리 프로그램함으로써 캐시 부적중 상황이 발생하지 않음을 보장할 수 있고, 그 결과 온라인에서의 연산이 감소하여 캐시 컨트롤러의 구조가 단순해진다. FPGA를 활용한 전체 시스템 구조를 제시하고, 실험을 통하여 제안하는 영상 캐시 알고리즘의 정확성과 타당성을 확인한다.

• 통합자연과학논문집
• /
• 제9권2호
• /
• pp.155-160
• /
• 2016

Applying image processing techniques to education, the face of the learner is photographed, and expression and movement are detected from video, and the system which estimates degree of concentration of the learner is developed. For one learner, the measuring system is designed in terms of estimating a degree of concentration from direction of line of learner's sight and condition of the eye. In case of multiple learners, it must need to measure each concentration level of all learners in the classroom. But it is inefficient because one camera per each learner is required. In this paper, position in the face region is estimated from video which photographs the learner in the class by the difference between frames within the motion direction. And the system which detects the face direction by the face part detection by template matching is proposed. From the result of the difference between frames in the first image of the video, frontal face detection by Viola-Jones method is performed. Also the direction of the motion which arose in the face region is estimated with the migration length and the face region is tracked. Then the face parts are detected to tracking. Finally, the direction of the face is estimated from the result of face tracking and face parts detection.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제21권12호
• /
• pp.1109-1114
• /
• 2015

This paper presents an improved learning-based visual inspection method for auto parts inspection in severe lighting changes. Automobile sunroof frames are produced automatically by robots in most production lines. In the sunroof frame manufacturing process, there is a quality problem with some parts such as volts are missed. Instead of manual sampling inspection using some mechanical jig instruments, a learning-based machine vision system was proposed in the previous research[1]. But, in applying the actual sunroof frame production process, the inspection accuracy of the proposed vision system is much lowered because of severe illumination changes. In order to overcome this capricious environment, some selective feature vectors and cascade classifiers are used for each auto parts. And we are able to improve the inspection accuracy through the re-learning concept for the misclassified data. The effectiveness of the proposed visual inspection method is verified through sufficient experiments in a real sunroof production line.

• 대한기계학회:학술대회논문집
• /
• 대한기계학회 2004년도 추계학술대회
• /
• pp.887-892
• /
• 2004

On curved rail, the speed of train must be reduced in order to keep riding comfort. So, the train has the speed limitation in conventional railway line. But if the train has the tilting mechanism, the speed of train is able to be increased while maintaining the riding comfort. Generally, the tilting train is faster than the non-tilting train about 30% in curve. The tilting train technology and reduction of travel time has been carefully investigated by KRRI (Korea Railroad Research Institute). Based on the primary research result from KRRI, tilting control system and tilting operation interlace are considered its core technology to apply tilting train to Korean conventional railway. In this paper application of non-tilting pantograph to tilting system will be introduced. New type of bogie frame and system modification of vehicle are invented to apply non-tilting pantograph to tilting train.

• 한국자동차공학회논문집
• /
• 제10권1호
• /
• pp.216-233
• /
• 2002

Due to the environmental problems of fuel consumption and vehicle emission, etc., automotive makers are trying to reduce the weight of vehicles. The most effective way to reduce a vehicle weight is to use lighter materials, such as aluminum and plastics. Aluminum Intensive Vehicle(AIV) has many advantages in the aspects of weight reduction, body stiffness and model change. So, most of automotive manufacturers are attempting to develop AIV using Aluminum Space Frame(ASF). The weight of AIV can be generally reduced to about 30% than that of conventional steel vehicle without the loss of impact energy absorbing capability. And the body stiffness of AIV is higher than that of conventional steel monocoque body. In this study, Aluminum Intensive Vehicle is developed and analyzed on the basis of steel monocoque body. The energy absorbing characteristics of aluminum extrusion components are investigated from the test and simulation results. The crush and crash characteristics of AIV based on the FMVSS 208 regulations are evaluated in comparison with steel monocoque. Using these results, the design concepts of the effective energy absorbing members and the design guide line to improve crashworthiness for AIV are suggested.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.211-218
• /
• 2001

본 논문에서는 동영상 부호화기에서 프레임 메모리 인터페이스의 하드웨어 구현을 위해 기존의 DRAM이 아닌 SDRAM을 사용하여 효율적인 메모리 맵의 구조를 제안한다. 동일한 버스에서도 효과적인 메모리 맵과 내부 버퍼 크기를 줄여 하드웨어 복잡도을 개선하고 내부 로직을 간략화하여 면적을 최소화하였다. 기존의 시스템은 매크로 블록 단위로 메모리에 저장하고 다시 출력을 위해서 랜덤하게 저장되어 있는 데이터를 액세스하여 많은 시간을 소비한다. 따라서 데이터를 라인 단위로 저장 및 처리하므로 메모리의 엑세스 시간을 효과적으로 줄일 수 있는 방법을 제시하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
• /
• 제34권2호
• /
• pp.289-295
• /
• 2010

플락스틱 재료를 사용한 가공법 중에서 가장 보편적인 가공법이 사출성형이다. 플라스틱 재료의 활용도는 지속적으로 증가하고 있으며, 신소재 등의 개발로 그 적용범위 또한 확대되고 있다. 사출성형에서 수축현상은 수지의 종류, 즉 결정성 수지인지 비결정성 수지인지에 따라 크게 다르게 나타나며 사출성형시의 운전조건에 따라서도 다르다. 본 연구에서는 Al합금으로 제작되고 있는 인라인 스케이트의 프레임을 플라스틱 재료로 대체하기 위한 최적화 공정에 관한 것이다. 금형설계 전 해석을 통하여 성형공정이 최소화되는 런너와 게이트의 치수와 형상을 결정하겠다. 런너와 게이트의 치수 변화에 따른 제품의 사출성형성을 알아보겠다. 본 연구의 시뮬레이션에서는 사출성형해석용 소프트웨어인 Moldflow를 이용해서 해석을 수행하였다.