본 논문은 인간의 보조 역할을 하기 위해 자율적인 명령을 내리고 사용자가 직접 제어할 수 있는 지능형 주행 판단 시스템(Judgment System for Intelligent Movement; JSIM)에 대한 연구이다. 본 논문에서는 제어 대상은 이동 로봇으로 한정한다. 이동 로봇은 지능형 주행 판단 모듈을 휴대한 사용자에게 영상정보와 초음파 센서 정보를 제공하고 가이드 역할을 수행한다. 그리고 PDA와 센서박스로 구성된 지능형 주행 판단 시스템은 이동로봇으로부터 얻은 정보와 사용자 명령을 입력으로 사용하는 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 이동로봇의 속도와 방향을 결정하고 다양한 기능을 수행하도록 로봇을 원격으로 제어한다. 본 논문에서는 몸에 착용하고 주변장치들과 통신을 하며 지능적 판단을 할 수 있는 지능형 주행 판단시스템을 구성하고 실제 환경에서 지능적 판단 알고리즘 적용과 이동로봇을 제어하는 시스템을 구현하여 제안한 시스템의 실현 가능성을 검증한다. 지능 알고리즘은 계층적 퍼지 구조와 신경망을 융합한 구조이다.
4차 산업혁명과 각종 통신매체의 발전에 힘입어 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 급속도로 진행되고 있다. 특히 스마트팩토리와 자율주행기술 및 지능형 CCTV와 같은 분야에서는 높은 수준의 영상처리 기술이 요구되고 있다. 이에 따라 영상을 기반으로 동작하는 시스템에서 전처리 과정에 대한 중요성이 높아지고 있으며, 영상의 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘이 주목받고 있다. 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 잡음판단과 분할마스크를 사용한 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상의 화소값을 대상으로 잡음판단을 진행하여 필터링에 적합한 분할마스크를 스위칭하여 최종출력을 계산한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 필터 알고리즘과 결과영상을 비교하여 평가하였다.
본 논문에서는 기존의 사격통제장비를 대신하여, 명중탄과 피탄의 충격파형과 충격량을 검출하여 제어기 내부에 저장된 명중탄의 데이터와 상호 비교하여 표적기의 충격에 대한 명중 여부를 자체적으로 구분하는 알고리즘과 무선통신을 이용한 신형 사격통제장비의 개발내용을 기술하였다. 본 논문에서 적용한 명중탄 및 피탄의 구분은 타겟을 통과하는 명중된 관통탄과 그렇지 않은 경우의 타겟이 가해지는 충격량의 차이 및 변화로부터 명중탄의 범위를 산정하고, 이를 통하여 사격후의 결과를 판단하는 방식이다. 또한, 기존의 사격장비에서 적용하고 있는 유선통신으로 인한 배선 및 시설 노후화에 대한 문제를 Zigbee 무선 통신을 활용하여 시스템에 적용함으로써, 보다 간단한 사격통제장비의 개발이 가능하였다. 제안된 시스템은 실제 사격시험을 통하여 그 성능을 검증하였다.
IoT 및 AI기술과 매체의 발전에 따라 다양한 디지털 장비가 사용되고 있으며, 무인화와 자동화가 급속도로 진행되고 있다. 특히 스마트 팩토리와 자율주행기술 및 지능형 CCTV와 같은 분야에서는 높은 수준의 영상처리 기술이 요구되고 있다. 하지만 영상에 존재하는 잡음은 에지 검출이나 객체 인식과 같은 과정에 영향을 미치고 있으며, 시스템의 정확성과 신뢰도 저하를 야기한다. 본 논문에서는 복합잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 퍼지 가중치를 사용한 필터링 알고리즘 제안한다. 제안한 알고리즘은 잡음 판단을 사용하여 기준값을 구했으며, 퍼지가중치를 적용하여 최종출력을 계산한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 필터 알고리즘과 결과영상을 비교하여 평가하였다.
The judgment of forged passports plays an important role in the immigration control system, for which the automatic and accurate processing is required because of the rapid increase of travelers. So, as the preprocessing phase for the judgment of forged passports, this paper proposed the novel method for the recognition of passport based on the fuzzy binarization and the fuzzy RBF neural network newly proposed. first, for the extraction of individual codes being recognized, the paper extracts code sequence blocks including individual codes by applying the Sobel masking, the horizontal smearing and the contour tracking algorithm in turn to the passport image, binarizes the extracted blocks by using the fuzzy binarization based on the membership function of trapezoid type, and, as the last step, recovers and extracts individual codes from the binarized areas by applying the CDM masking and the vertical smearing. Next, the paper proposed the enhanced fuzzy RBF neural network that adapts the enhanced fuzzy ART network to the middle layer and applied to the recognition of individual codes. The results of the experiment for performance evaluation on the real passport images showed that the proposed method in the paper has the improved performance in the recognition of passport.
현대사회는 4차 산업혁명과 IoT 기술의 발전으로 인공지능 및 자동화가 다양한 분야에서 적용되고 있다. 특히 자동화 공정, 지능형 CCTV, 의료산업, 로봇, 드론과 같이 영상처리의 비중이 높은 시스템의 경우 잡음과 같은 외부 요인의 영향을 받기 쉽다. 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 영상을 복원하기 위해 잡음 추정과 가중치에 기반한 디지털 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 잡음 판단을 사용하여 잡음의 종류를 구분하였으며, 필터링 마스크의 잡음 수준을 판단하여 필터링 과정을 스위칭하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 진행하여 기존 필터 알고리즘과 비교하였으며 결과를 분석하였다.
정수장 유입수에 포함된 다양한 유기물을 제거하기 위하여 약품을 주입하고 있으나 적정 주입률 결정은 4~7시간 후에나 탁도를 통하여 확인 가능함에 따라 실시간 피드백 제어가 불가하다. 또한 실험실에서 실시하는 Jar-Test 및 운영자의 경험에 따른 수동운전은 유기물 특성 및 수질 변화로 인하여 실험 및 휴먼에러가 발생할 수 있다. 특히 야간/주말 등에는 실험을 실시할 수 없어 운영자 판단에 의한 간헐적 변경만이 이루어지고 있다. 따라서 지능제어 알고리즘을 이용한 적정 약품 주입률을 학습하여 실시간 약품 주입과 주입량 감소로 원가절감을 달성코자 하였다.
기존 실시간 신호제어시스템의 루프검지기 기반 수집체계의 한계를 극복하기 위해 실시간 택시 GPS 데이터를 신호제어에 활용할 수 있는 방안에 대한 연구의 일환으로, 본 논문은 2016년 발표한 링크평균통행시간과 대기차량길이의 추정 모형과 교통상황 판단 알고리즘에 대해 평과와 개선을 수행하였다. 링크평균통행시간은 연동그룹과 비연동그룹을 고려하여 평균통행시간을 고도화하였고, 대기차량길이는 교통상황을 고려하여 추정모형을 고도화 하였다. 링크평균통행시간의 정확도는 약 95%, 대기차량길이의 정확도는 약 85%로 분석되었다. 교통상황판단 알고리즘은 정확도가 향상된 통행속도와 대기차량길이를 반영하였다. 반영된 지표들의 변동을 줄이고 교통상황의 추세를 판단하기 위해 평활화를 수행하였으며, 과포화 상황 판단 기준에 통과주기를 반영하여 알고리즘을 고도화하였다.
In this paper, we propose an intelligent method to surveil moving objects and to judge an unusual-behavior by using network cameras. To surveil moving objects, the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm is used to characterize the feature information of objects. To judge unusual-behaviors, the virtual human skeleton is used to extract the feature points of a human in input images. In this procedure, the Principal Component Analysis (PCA) improves the accuracy of the feature vector and the fuzzy classifier provides the judgement principle of unusual-behaviors. Finally, the experiment results show the effectiveness and the feasibility of the proposed method.
고도화된 무기체계와 복잡한 전략으로 인하여 지휘관이 분석하고 판단해야 할 정보의 복잡도가 증가하고 있다. 지휘관의 적시적 판단을 위해서 전장의 정보를 지식화하고 분석할 수 있는 지능형 서비스가 필요하다. 지능형 서비스는 전장상황 정보로부터 지식을 추출하는 단계와 지식베이스를 구축하는 단계, 지식베이스로부터 전장상황을 분석하는 단계로 구성된다. 본 논문은 두 번째 단계에서 구축 완료된 지식베이스를 임베딩함으로써 입력 쿼리와 유사한 정보를 추출하는 방안을 연구한다. 지식베이스 임베딩을 위해 문장화 과정이 필요하며 random-walk 알고리즘을 적용한다. 문장화된 정보는 Word2Vec을 활용하여 벡터화되고 코사인 유사도를 통해 입력 쿼리와 유사한 정보를 찾는다. 본 논문에서는 오픈 지식베이스로부터 98개 개체를 기준으로 980개의 문장을 생성하고 100차원의 벡터로 임베딩함으로써 코사인 유사도 기반 유사 개체가 추출됨을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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