본 논문은 PCB 생산 자동화를 위한 데이터 변환 시스템을 구현한다. CAD로 설계한 데이터는 PCB 생산라인과의 데이터 호환을 이루지 못하기 때문에 데이터 호환을 갖는 자동화 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 PCB 생산 자동화를 위한 PCB 부품 정보를 분석하고 IC 부품 정보를 DB로 구축한다. CAD 설계자의 Human error 검출 알고리즘을 개발하고, PCB 생산 라인에 적합한 데이터로 변환하는 알고리즘을 개발한다. PCB 생산라인의 부품의 정보 추가, 수정하기 위한 데이터 변환 인터페이스를 설계 및 구현한다. 기존의 수작업 공정을 자동화함으로서 처리속도를 대폭 개선하였으며, 신뢰성 있는 칙적화된 데이터로 PCB 생산 자동화에 일조를 할 수 있다.
연구목적: 본 논문에서는 IR-UWB를 활용하여 실내 위치 추정을 위한 거리 추정 기술을 제안하고 연구 수행한다. 실내 환경에서 clutter(클러터)나 noise(노이즈) 환경으로 인해 낮아진 목표 신호의 검출과 세기를 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 연구방법: 클러터 억제와 미약 신호를 검출하기 위해 기존 연구인 Background Remover, Corelation, Singular Vector Decomposition 연구를 분석하고 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 평가를 위해 일반 실내 건물에서 2~11.5m 까지 목표물을 측정하는 실험을 진행하고 평균 에러율을 통해 성능평가 및 검증을 진행한다. 연구결과: 제안하는 알고리즘을 통해 11.5m까지 평균에러 0.57m, 6m이상에서 11.5m까지 에러율 0.49m였다. 기존 연구 대비하여 평균 에러율 약 1m를 줄이는 결과를 보였다. 결론: 본 연구에서 제안하는 알고리즘을 실험을 통해 검증했다. 거리나 위치 추정을 위한 클러터, 노이즈 환경에서 미약 신호 검출하는 기법으로 활용이 가능할 뿐 아니라 투과성이 높은 UWB 레이더를 활용하여 제난 상황에서 인명을 피해를 줄이기 위한 인명 검출 기법으로 활용될 수 있다.
본 연구는 PCB 생산 자동화를 위하여 PCB 생산라인과 CAD 설계간의 다른 데이터 체계를 호환성을 갖춘 데이터 체계로 변환하는 인터페이스를 설계하였다. CAD로 설계한 PCB 부품 정보를 분석하여 Human error 검출 알고리즘을 개발하였고, IC 부품들에 관한 정보를 DB로 구축하였으며 데이터 호환을 위한 알고리즘과 인터페이스를 설계하였다. 기존의 수작업 공정을 자동화함으로서 1-2일 정도의 시간을 수분 이내로 단축시킬 수 있도록 하였다.
본 연구는 PCB 생산 자동화를 위한 데이터 변환 인터페이스를 설계하였다. CAD로 설계한 PCB 부품 정보를 분석하여 Human error 검출 알고리즘을 개발하였고, IC 부품들에 관한 정보를 DB로 구축하였으며 데이터호환을 위한 알고리즘과 인터페이스를 설계하였다. 기존의 수작업 공정을 자동화함으로서 1-2일 정도의 시간을 수분 이내로 단축시킬 수 있도록 하였다.
CAD로 설계한 데이터는 PCB 생산라인과의 데이터 호환을 이루지 못하기 때문에 본 논문은 PCB 생산 자동화를 위한 데이터 변환 시스템을 구현하였다. PCB 생산 자동화를 위한 PCB 부품 정보를 분석하고 IC 부품 정보를 DB로 구축한다. CAD 설계자의 Human error 검출 알고리즘을 개발하고, PCB 생산라인에 적합한 데이터로 변환하는 알고리즘을 개발하였다. 또한 성능 평가를 통하여 기존 시스템과 비교하였다.
본 연구는 칼라 이미지에서 인물의 얼굴 영역을 검출하는 개선된 색상 기반 방식을 제안한다. 제안 방법은 RGB, $YC_bC_r$, YIQ의 세 가지 색상 모델을 조합, 각각 휘도와 색도 성분 조합 히스토그램을 구축하고 구축된 색상 조합 히스토그램을 역전파방식의 신경망에 입력한 후 학습단계의 반본 과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용한다. 제안 방법은 신경망 학습과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용하여 얼굴 검출에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나인 역전파 신경망이 지역 최소값에 봉착하는 문제점을 해결함으로써 검출 오류율을 낮추는데 기여한다. 또한 색상 조합 히스토그램을 사용한 새로운 색상 조합 기반의 얼굴 영역 검출 방법은 빛의 영향에 강건하도록 휘도 성분을 분리하고 색도 성분을 강조하여 단일 색상 히스토그램보다 신경망에 더 신뢰성 있는 값을 입력함으로써 단일 색상 공간을 사용했을 때보다 높은 얼굴 검출율을 보인다. 실험 결과는 제안 방식이 얼굴 영역 검출 개선에 효과적이며 빛의 변화에 강건함을 보여준다.
본 논문에서 제안하는 문맥의존 철자오류 교정은 통계 정보를 이용한 방법으로 통계적 언어처리에서 가장 널리 쓰이는 샤논(Shannon)이 발표한 노이지 채널 모형(noisy channel model)을 기반으로 한다. 선행연구에서 부족하였던 부분의 성능 향상을 위해 교정대상단어의 오류생성 및 통계 데이터의 저장 방식을 개선하여 Default 연산을 적용한 모델을 제안한다. 선행 연구의 모델은 교정대상단어의 오류생성 시 편집거리의 제약을 1로 하여 교정 실험을 하지만 제안한 모델은 같은 환경에서 더욱 높은 검출과 정확도를 보였으며, 오류단어의 편집거리(edit distance) 제약을 넓게 적용하더라도 신뢰도가 있는 검출과 교정을 보였다.
신관은 다양한 부품과 복잡성으로 인해 육안 검사 시 휴먼에러가 발생할 수 있으며 부품 누락, 장전된 신관 등이 제품에 혼입될 경우 탄약이 폭발할 가능성을 내재하고 있다. 본 논문에서는 신관 검사 시 휴먼에러를 방지하기 위한 탄약 자동화검사 알고리즘을 제안한다. 탄약 자동화검사 알고리즘은 다음과 같은 세 단계로 구성된다. 첫 번째로 검사 이미지 입력 및 전처리 단계로써 검사 대상 이미지를 입력하고, 이미지 회전 알고리즘을 적용하여 이미지를 회전한 후 이진화 알고리즘을 사용하여 이미지를 컴퓨터 계산에 적합하도록 이진화한다. 두 번째로 장전 및 비장전 여부를 검사하는 단계로써 Masked Template Matching 알고리즘 등을 활용하여 탄약의 장전여부를 판단한다. 세 번째로 부품검사 단계로써 이미지 탐색 알고리즘 등을 활용하여 부품 위치나 부품 누락 여부에 대해서 판단한다. 본 탄약 자동화검사 알고리즘을 신관 검사에 적용한 결과 부품 누락, 장전 여부 등을 오류 없이 효율적으로 검출함으로써 40mm 고속유탄 신관의 신뢰성 및 안전성 향상에 기여할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 스마트폰 적용을 위한 휴먼 바디 추적 방법을 제안한다. 기존 휴먼 바디 추적 방법은 크게 센서 기반 방법과 비전 기반 방법으로 구분된다. 센서 기반 방법은 위치 정보의 누적 오차로 인해 추적 성능이 떨어지는 단점이 있다. 비전 기반 방법은 누적 오차가 없지만 스마트폰 적용을 위한 연산량 감소가 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 적용을 위한 휴먼 바디 추적 방법으로 개선된 HOG 알고리즘을 이용한다. 개선된 HOG 알고리즘은 다운샘플링과 프레임 샘플링을 통해 구현된다. 다운샘플링에는 가우시안 피라미드가 적용되고, 프레임 샘플링에는 uniform sampling이 적용된다. 제안한 알고리즘을 2개 기기, 4개 해상도, 4개 프레임에서 측정하였고, 실시간으로 적용이 가능한 다운샘플링과 프레임 샘플링 파라미터 중에서 가장 검출률이 좋은 값을 도출하였다.
본 연구는 PCB 생산 자동화를 위한 데이터 변환 시스템을 구현하였다. CAD로 설계한 데이터는 PCB 생산라인과의 데이터 호환을 이루지않기 때문에 CAD로 설계한 PCB 부품 정보를 분석하여 Human Error 검출 알고리즘을 개발하였고, 자동화를 위한 IC 부품들의 정보를 DB로 구축하였으며 PCB 생산 라인에 적합한 데이터로 변환하는 알고리즘과 부품의 정보 추가, 수정하기 위한 시스템을 구축하였고, 사용자 인터페이스를 설계 및 구현하였다. 기존의 수작업 공정을 자동화함으로서 1-2일 정도의 시간을 수분 이내로 단축하였고 데이터의 신뢰성과 효율적인 PCB 생산 라인을 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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