• 재활복지공학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.179-186
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• 2017

안면 비대칭은 다양한 원인에 의해 발병되기 때문에 원인 분석이 중요하고, 평가하는데 있어서 정량적인 지표가 필요하다. 본 연구에서는 웹켐을 이용하여 얻은 영상을 영상처리 및 연산부를 거쳐 마커를 추적하고 마커 간의 거리를 계산하여 안면 마비를 평가하는데 정량적인 지표로 사용하던 Nottingham Grading System을 안면 비대칭을 평가하는데 적용해 보았다. 기존 Nottingham Grading System은 표정 변화에 따른 안면부의 특징점 들간의 거리변화를 합산하여 좌, 우를 비교하기 때문에 특정 케이스의 경우 측정 오류를 불러일으키는 문제점이 있었다. 기존 Nottingham Grading System과 문제점을 보완하여 개선시킨 평가지표를 이용하여 안면비대칭인 피실험자와 정상의 피실험자를 비교하였다. 기존 Nottingham Grading System에서는 안면 비대칭의 경우 99.0%, 정상의 경우 95.0%로 둘 다 정상 범위 속에 포함되었다. 하지만 개선시킨 Nottingham Grading System에서는 안면 비대칭의 경우 74.0%, 정상의 경우 93.2%의 결과가 나왔다. 본 연구의 결과로 인해, 개선시킨 Nottingham Grading System은 각 부위별 상세한 평가 및 진단이 가능하고, 기존 Nottingham Grading System의 '문제점을 보완하였음을 보여주었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.162-169
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• 2019

분광법을 이용한 비파괴 신선도 측정 연구들이 여러 차례 진행되어 왔지만, 기실과 신선도 간의 연구가 진행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 비파괴 방식으로 계란 내부의 기실을 시각적으로 계측하며 정량화하는 시스템을 개발함에 목적이 있다. 소형 챔버로 구성된 실험 환경은 2개의 850nm 대역의 IR 레이저, 2개의 서보모터, IR Cut RGB 카메라로 구성되며 계란 기실의 영상을 획득한다. 본 논문에서 계란의 기실 부피 비율이 2.9% 이하이고 밀도가 0.9800($g/cm^3$) 이상이면 60 이상의 호우 유닛 값을 갖는 B등급 이상의 신선한 계란으로 판단한다. 상기 결과 중량측정용 저울, 비파괴 판정시스템과 신선도 측정 알고리즘이 있으면 계란을 파괴하지 않고 B등급 이상의 판매 가능한 계란을 판정할 수 있음을 의미한다. 향후 계란의 신선도 판정을 할 때 계란의 기실 부피 비율과 밀도를 이용하여 계란 신선도를 비파괴 적으로 판별할 수 있는 기초 자료로 사용할 수 있기를 기대한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.166-172
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• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제40권4호
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• pp.639-646
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• 2017

본 연구에서는 컨테이너 엑스선 검색기의 노후화, 검출 감지기(Sensor) 불량으로 발생되는 검색영상의 잡음(Noise)을 줄이기 위한 알고리즘을 제시고 MATLAB 툴박스에 이를 적용하여 컨테이너 검색영상의 화질(Image Quality)을 개선하고자 하였다. 검색영상은 일반적인 컨테이너 검색기 작동 점검을 위한 일일 점검영상을 활용하였으며 일일점검영상의 수평 영상과 수직 영상을 기준으로 잡음(Noise)을 디지털 방사선 영상에서 가장 기본으로 사용되는 잡음평가 방법인 제곱평균제곱근(Root Mean Square; RMS)으로 평가하였다. 또한 개선된 알고리즘을 실제 컨테이너검색영상에 적용하여 일일 점검영상과 실제 컨테이너 검색영상의 화질을 평가하였다. 그 결과 제곱평균제곱근이 일일 점검영상에서는 수평 영상에서 원본 영상 대비 평균 13.5%, 수직 영상에서는 원본 영상 대비 평균 18.2% 가 낮은 결과치를 나타내었다. 또한 실제 컨테이너 검색영상에서는 수평 영상에서 원본 영상 대비 평균 13.4%, 수직 영상에서는 원본 영상 대비 19.1%가 낮은 결과치를 나타내었다. 이는 영상의 화질개선을 객관적, 시각적으로 확인할 수 있었으며 관세청의 컨테이너 검색영상 판독 업무에 큰 도움이 될 것이라 사료된다.

• Composites Research
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• 제32권5호
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• pp.199-205
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• 2019

복합재는 원하는 방향으로 섬유를 배열하여 일체형으로 제조할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 복합재는 제작과정에서 층(ply)과 층 사이에 있는 미세 공기, 소재 내부의 수분 또는 경화 중의 부적절한 온도와 압력 등으로 인하여 미세기공이 형성될 수 있으며, 이는 복합재 부품의 기계적 강도저하의 주요 원인으로 평가되고 있다. 본 논문에서는 오토클레이브 진공백 성형법을 이용하여 복합재 두께 별로 공정 조건(경화압력, 압밀시간, 압밀압력, 진공압력)을 변화시켜가며 복합재 패널을 제작하여 미세기공률을 분석하였다. 미세기공률은 이미지 분석법, 용해법, 연소법을 이용하여 평가하였으며, 초음파 감쇠계수와의 연관성을 분석하였다. 실험결과, 미세기공률 분석의 정확도는 용해법이 가장 우수한 것으로 나타났으며, 경화압력이 낮아질수록 미세기공률이 증가하고 높은 초음파 감쇠계수 값을 가짐을 확인하였다. 또한, 동일한 경화압력이라도 적층두께가 증가할수록 초음파 감쇠계수가 증가하고 기공률이 증가됨을 확인하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권6_2호
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• pp.729-735
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• 2021

Recently Artificial Intelligence(AI) has been developed and used in various fields. Especially AI recognition technology can perceive and distinguish images so it should plays a significant role in quality inspection process. For stability of autonomous driving technology, semiconductors inside automobiles must be protected from external electromagnetic wave(EM wave). As a shield film, a thin polymeric material with hole shaped micro-patterns created by a laser processing could be used for the protection. The shielding efficiency of the film can be increased by the hole structure with appropriate pitch and size. However, since the sensitivity of micro-machining for some parameters, the shape of every single hole can not be same, even it is possible to make defective patterns during process. And it is absolutely time consuming way to inspect all patterns by just using optical microscope. In this paper, we introduce a AI inspection system which is based on web site AI tool. And we evaluate the usefulness of AI model by calculate Area Under ROC curve(Receiver Operating Characteristics). The AI system can classify the micro-patterns into normal or abnormal ones displaying the text of the result on real-time images and save them as image files respectively. Furthermore, pressing the running button, the Hardware of robot arm with two Arduino motors move the film on the optical microscopy stage in order for raster scanning. So this AI system can inspect the entire micro-patterns of a film automatically. If our system could collect much more identified data, it is believed that this system should be a more precise and accurate process for the efficiency of the AI inspection. Also this one could be applied to image-based inspection process of other products.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제48권4호
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• pp.167-174
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• 2023

Background: A nondestructive test is commonly used to inspect the surface defects and internal structure of an object without any physical damage. X-rays generated from an electron accelerator or a tube are one of the methods used for nondestructive testing. The high penetration of X-rays through materials with low atomic numbers makes it difficult to discriminate between these materials using X-ray imaging. The interaction characteristics of neutrons with materials can supplement the limitations of X-ray imaging in material discrimination. Materials and Methods: The radiation image acquisition process for air-cargo security inspection equipment using X-rays and neutrons was simulated using a GEometry ANd Tracking (Geant4) simulation toolkit. Radiation images of phantoms composed of 13 materials were obtained, and the R-value, representing the attenuation ratio of neutrons and gamma rays in a material, was calculated from these images. Results and Discussion: The R-values were calculated from the simulated X-ray and neutron images for each phantom and compared with those obtained in the experiments. The R-values obtained from the experiments were higher than those obtained from the simulations. The difference can be due to the following two causes. The first reason is that there are various facilities or equipment in the experimental environment that scatter neutrons, unlike the simulation. The other is the difference in the neutron signal processing. In the simulation, the neutron signal is the sum of the number of neutrons entering the detector. However, in the experiment, the neutron signal was obtained by superimposing the intensities of the neutron signals. Neutron detectors also detect gamma rays, and the neutron signal cannot be clearly distinguished in the process of separating the two types of radiation. Despite these differences, the two results showed similar trends and the viability of using simulation-based radiation images, particularly in the field of security screening. With further research, the simulation-based radiation images can replace ones from experiments and be used in the related fields. Conclusion: The Korea Atomic Energy Research Institute has developed air-cargo security inspection equipment using neutrons and X-rays. Using this equipment, radiation images and R-values for various materials were obtained. The equipment was reconstructed, and the R-values were obtained for 13 materials using the Geant4 simulation toolkit. The R-values calculated by experiment and simulation show similar trends. Therefore, we confirmed the feasibility of using the simulation-based radiation image.

• 한국축산식품학회지
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• 제40권6호
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• pp.896-907
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• 2020

Imaging technique or computer vision (CV) technology has received huge attention as a rapid and non-destructive technique throughout the world for measuring quality attributes of agricultural products including meat and meat products. This study was conducted to test the ability of CV technology to predict the quality attributes of beef. Images were captured from longissimus dorsi muscle in beef at 24 h post-mortem. Traits evaluated were color value (L*, a*, b*), pH, drip loss, cooking loss, dry matter, moisture, crude protein, fat, ash, thiobarbituric acid reactive substance (TBARS), peroxide value (POV), free fatty acid (FFA), total coliform count (TCC), total viable count (TVC) and total yeast-mould count (TYMC). Images were analyzed using the Matlab software (R2015a). Different reference values were determined by physicochemical, proximate, biochemical and microbiological test. All determination were done in triplicate and the mean value was reported. Data analysis was carried out using the programme Statgraphics Centurion XVI. Calibration and validation model were fitted using the software Unscrambler X version 9.7. A higher correlation found in a* (r=0.65) and moisture (r=0.56) with 'a*' value obtained from image analysis and the highest calibration and prediction accuracy was found in lightness (r²_c=0.73, r²_p=0.69) in beef. Results of this work show that CV technology may be a useful tool for predicting meat quality traits in the laboratory and meat processing industries.

• 벤처창업연구
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• 제3권1호
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• pp.57-72
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• 2008

본 논문에서는 그동안 부분적으로 진행된 발달장애 진단 평가에 관련된 전산처리를 멀티미디어 기법을 응용하여 발달장애 진단 평가분야에 새로운 방법을 제시한다. 발달장애 진단 평가를 위한 멀티미디어 정보는 여러 가지 속성을 지니고 있기 때문에 모든 발달장애 진단 평가 정보에 대한 기술을 사람이 수행해야 할 때는 엄청난 작업량이 수반될 뿐 아니라 동일한 데이터에 대한 기술이 주관에 따라 달라질 수도 있다는 것을 알게 되였다. 특히 발달장애 시스템 구현은 현재의 컴퓨팅 환경에서의 동영상 데이터 처리에 대한 비중의 증가, 텍스트 위주의 데이터에서 시각적인 동영상으로의 데이터 활용의 전이 등 발달장애 데이터가 멀티미디어 환경에 적합한 데이터로의 전이가 필수적이며 사용자 역시 빠른 이해를 위해 시각적 데이터를 선호하기 때문에 본 논문에서는 GUI(Graphics User Interface) 기법을 도입하여 검사 중에 텍스트 명령어는 거의 사용하지 않고도 발달장애 진단 평가를 수행할 수 있게 했다. 특히 발달장애 진단 평가에서 필요한 각종 데이터는 그 속성이 영상, 이미지, 논리연산의 필요성 및 각종 연산이 요구된다. 그래서 본 논문에서는 문제점을 해결하기 위해 편집대상 데이터(Content)에 의해 관련 정보를 검색하는 내용 기반(Content-based)의 검색 기술에 대한 연구를 적용했다.