• 미래기술융합논문지
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• 제2권4호
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• pp.7-11
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• 2023

본 연구에서는 Convolutional Neural Networks(CNNs) 기법을 이용하여 차량 번호판을 인식하는 방법을 제시하였다. 차량 번호판은 일반적으로 차량의 공식 식별 목적으로 사용됩니다. 대부분의 일반적인 광학 문자 인식(OCR) 기술은 문서에 인쇄된 문자를 인식하는 데는 효과적이지만 번호판의 등록 번호는 식별할 수 없다. 그리고 번호판 감지에 대한 기존 접근 방식에서는 차량이 움직이지 않고 정지해 있어야 한다. 번호판 감지에 대한 이러한 문제를 해결하기 위해 CNN 기법을 활용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 먼저 획득된 차량 번호판 이미지의 데이터베이스를 생성하고 CNN 기법을 활용하여 자동차 번호판 문자를 인식한다. 본 연구의 결과는 주차관리 시스템과 단속 카메라 등에 유용하게 활용 될 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.235-238
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• 2000

This paper describes the implementation of document image restoration system for the geometric distortion using structured light. To get accurate document images, the bounded book must be flattened by pushing down the book with a class plate. However, most of ancient documents are too fragile to be pushed. The proposed system restores the distorted character image due to geometric distortion.

• 동력기계공학회지
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• 제15권4호
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• pp.25-30
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• 2011

This study is made to provide with a method for correcting the geometric distortion of the digital radiography image by analytical approach based upon the inverse square law and Beer's law. This study is aimed to find out and improve a mathematic model of nonlinear type. Variations in the alignment of the X-ray source, the object, and imaging plate affect digital radiography images. A model which is expressed in parameter values; e.g, angle, position, absorption coefficient, length, width and pixel account of radiography source, is developed so as to match the sample image. For the best correction of the digital image that is the most similar to the model image, a correction technique based upon tangent is developed; then applied to the digital radiography images of steel tubes. As a result, the image correction is confirmed to be made successfully.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.118.5-118
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• 2001

This paper describes an image processing method for inspecting the surface outlook of high speed moving plates. Noise free image and a new real time processing methods are required to inspect the surface outlook of the high speed moving plates in real time. It is difficult to get a noise free image due to a signal noise, a light noise and background image in typical industrial factory. Thus, pre-processing techniques should be required to get a good image and produce so many time steps to proceed the image data. The objective of this research is to get image on the surface of the moving plates with a speed of 1m/sec and to detect some defaults on the surface image. So, the pre-processing techniques ...

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.19-26
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• 2013

말레이시아 차량 번호판에는 플라스틱으로 제작된 영문 및 숫자들이 엠보싱 형태로 부착되어있으며 수평 수직방향 문자들 사이 간격이 조밀하게 배치된 경우가 많다. 따라서 조도가 낮은 차량 영상에서는 번호판 문자 획 정보 추출이 어려워질 수 있다. 본 논문에서는 저 조도에서 촬영된 말레이시아 차량 영상에서 번호판을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 저 조도에서 촬영된 차량 영상에서도 문자 획 연결 요소를 정확하게 추출하기 위해 DoG 필터링 기반 문자 획 생성 기법을 도입하였다. 문자 획 연결요소 해석을 통한 번호판 후보 영역을 추정한 다음 문자 영역을 분할하고 인식을 하였다. 쿠알라룸푸르 도로상에서 조명이 부착되지 않은 IR 카메라를 사용하여 주야로 촬영한 6,046장의 차량 영상을 대상으로 번호판 인식 실험을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 실험해 본 결과 번호판 인식 성능이 96.1%로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.313-319
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• 2007

본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드는 퍼지 신경망 알고리즘을 이용하여 인식한다. 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크에 의해 수직 에지를 찾고, 차량 번호판에 관한 특성 정보를 이용하여 잡음을 제거한 추에 차량 번호판 영역과 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층간의 학습 구조에는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.55-62
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• 2013

동판 생산량의 증가와 수요의 활성화로 더욱 동판에 대한 자동 검사 시스템이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 동판의 3차원 표면형상 및 결함 검출을 하기 위한 3차원 영상 분석 시스템 및 GUI를 개발했다. 2차원 영상을 통해 분석을 할 수 있으나 오류가 많이 발생하기 쉽고, 작업자가 분석하기에는 무리가 따르기 때문에 3차원 영상으로 분석하여 살펴보고 자동으로 판정을 내리므로 작업자가 사용하기 쉽다. 동판 제작 공정에서 발생되는 검사 방법에서 사람에 의한 육안 검사가 주로 행해지고 있는데, 여기서 자동 검사를 통해 정확한 검사율과 비용 발생을 감소를 할 수 있다. 동판에 대한 결함을 정의하고, 동판 결함 검사 측정을 위한 시스템을 개발한다. 그리고 분석 알고리즘과 3차원 영상 분석 프로그램을 개발하여 동판에 결함을 자동 검출한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제31권12호
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• pp.1200-1207
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• 2007

An experimental test is presented for photoelastic stress analysis around a crack tip in tensile loaded plate. The hybrid method coupling photoelastsic fringe inputs calculated by finite element method and complex variable formulations involving conformal mappings and analytical continuity is used to calculate full-field stress around the crack tip in uniaxially loaded, finite width tensile plate. In order to accurately compare calculated fringes with experimental ones, both actual and regenerated photoelastic fringe patterns are two times multiplied and sharpened by digital image processing. Regenerated fringes by hybrid method are quite comparable to actual fringes. The experimental results indicate that Mode I stress intensity factor analyzed by the hybrid method are accurate within three percent compared with ones obtained by empirical equation and finite element analysis.

• 대한기계학회논문집A
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• 제23권6호
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• pp.988-1000
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• 1999

An experimental study is presented for the effect of number of terms of a pewee series type stress function on stress analysis around a hole in tensile loaded plate. The hybrid method coupling photoelastsic data inputs and complex variable formulations involving conformal mappings and analytical continuity is used to calculate tangential stress on the boundary of the hole in uniaxially loaded, finite width tensile plate. In order to measure isochromatic data accurately, actual photoelastic fringe patterns are two times multiplied and sharpened by digital image processing. For qualitative comparison, actual fringes are compared with calculated ones. For quantitative comparison, percentage errors and standard deviations with respect to percentage errors are caculated for all measured points by changing the number of terms of stress function. The experimental results indicate that stress concentration factors analyzed by the hybrid method are accurate within three percent compared with ones obtained by theoretical and finite element analysis.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1160-1166
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• 2006

혼잡한 현대의 교통 상황에서 교통질서를 유지하기 위해 차량에 대한 정보를 아는 것은 매우 중요한 일이다. 본 논문은 차량의 정보를 아는데 있어서 가장 중요한 차량 번호판을 인식하는 새로운 기법을 소개한다. 제안하는 기법은 물체를 분류하는데 있어서 다른 방법보다 우수하다고 알려진 SVM을 이용한다. 번호판 영역을 찾는데는 이중분류 SVM을 이용하고 번호판 문자 인식에서는 다중 분류 SVM을 이용한다. 여러 단계의 영상처리 과정과 인식 과정을 거쳐서 실시간에 처리할 수 있는 시스템으로 여러 종류의 차량 번호판에 대한 인식도 가능하게 한다. 제안한 기법을 이용한 실제적 환경에서의 영상과 인식에 대한 실험결과를 통하여 성능을 입증하였다.