• 로봇학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.65-77
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• 2017

In this paper, we introduce the pipe cleaning robot developed to clean the gas impurities of the iron manufacturing equipments. The pipe cleaning robot is composed of two driving modules and one cleaning module. 2-DOF joint units were developed for connections among the modules. To maximize the traction power of the driving parts, it became caterpillar type. The extension links have been developed to maintain the traction force in case the pipe inner diameters change. Three cleaning modules were developed for the effective cleaning in the pipe. The driving and cleaning performance tests of the pipe cleaning robot were proceeded in the field of the iron manufacturing equipments.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권3호
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• pp.483-494
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• 2015

High Efficiency Video Coding (HEVC) is the most recent video codec standard of the ITU-T Video Coding Experts Group and the ISO/IEC Moving Picture Experts Group. The main goal of this newly introduced standard is for catering to high-resolution video in low bandwidth environments with a higher compression ratio. This paper provides a performance comparison between HEVC and H.264/AVC video compression standards in terms of objective quality, delay, and complexity in the broadcasting environment. The experimental investigation was carried out using six test sequences in the random access configuration of the HEVC test model (HM), the HEVC reference software. This was also carried out in similar configuration settings of the Joint Scalable Video Module (JSVM), the official scalable H.264/AVC reference implementation, running on a single layer mode. According to the results obtained, the HM achieves more than double the compression ratio compared to that of JSVM and delivers the same video quality at half the bitrate. Yet, the HM encodes two times slower (at most) than JSVM. Hence, it can be concluded that the application scenarios of HM and JSVM should be judiciously selected considering the availability of system resources. For instance, HM is not suitable for low delay applications, but it can be used effectively in low bandwidth environments.

• ETRI Journal
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• 제41권4호
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• pp.494-505
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• 2019

In this paper, we propose a new framework for detecting the unauthorized dumping of garbage in real-world surveillance camera. Although several action/behavior recognition methods have been investigated, these studies are hardly applicable to real-world scenarios because they are mainly focused on well-refined datasets. Because the dumping actions in the real-world take a variety of forms, building a new method to disclose the actions instead of exploiting previous approaches is a better strategy. We detected the dumping action by the change in relation between a person and the object being held by them. To find the person-held object of indefinite form, we used a background subtraction algorithm and human joint estimation. The person-held object was then tracked and the relation model between the joints and objects was built. Finally, the dumping action was detected through the voting-based decision module. In the experiments, we show the effectiveness of the proposed method by testing on real-world videos containing various dumping actions. In addition, the proposed framework is implemented in a real-time monitoring system through a fast online algorithm.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.1996-2015
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• 2023

High-definition (HD) maps can provide precise road information that enables an autonomous driving system to effectively navigate a vehicle. Recent research has focused on leveraging semantic segmentation to achieve automatic annotation of HD maps. However, the existing methods suffer from low recognition accuracy in automatic driving scenarios, leading to inefficient annotation processes. In this paper, we propose a novel semantic segmentation method for automatic HD map annotation. Our approach introduces a new encoder, known as the convolutional transformer hybrid encoder, to enhance the model's feature extraction capabilities. Additionally, we propose a multi-level fusion module that enables the model to aggregate different levels of detail and semantic information. Furthermore, we present a novel decoupled boundary joint decoder to improve the model's ability to handle the boundary between categories. To evaluate our method, we conducted experiments using the Bird's Eye View point cloud images dataset and Cityscapes dataset. Comparative analysis against stateof-the-art methods demonstrates that our model achieves the highest performance. Specifically, our model achieves an mIoU of 56.26%, surpassing the results of SegFormer with an mIoU of 1.47%. This innovative promises to significantly enhance the efficiency of HD map automatic annotation.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권3호
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• pp.301-309
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• 2023

Tilt is a key indicator of structural safety. Real-time monitoring of tilt responses helps to evaluate structural condition, enable cost-effective maintenance, and enhance lifetime resilience. This paper presents a prototype wireless sensing system for structural tilt measurement. Long range (LoRa) technology is adopted by the sensing system to offer long-range wireless communication with low power consumption. The sensor integrates a gyroscope and an accelerometer as the sensing module. Although tilt can be estimated from the gyroscope or the accelerometer measurements, these estimates suffer from either drift issue or high noise. To address this challenging issue and obtain more reliable tilt results, two sensor fusion algorithms, the complementary filter and the Kalman filter, are investigated to fully exploit the advantages of both gyroscope and accelerometer measurements. Numerical simulation is carried out to validate and compare the sensor fusion algorithms. Laboratory experiment is conducted on a simply supported beam under moving vehicle load to further investigate the performance of the proposed wireless tilt sensing system.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권4호
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• pp.535-549
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• 2024

Facial expressions (FEs) serve as fundamental components for human emotion assessment and human-computer interaction. Traditional convolutional neural networks tend to overlook valuable information during the FE feature extraction, resulting in suboptimal recognition rates. To address this problem, we propose a deep learning framework that incorporates hierarchical feature fusion, contextual data, and an attention mechanism for precise FE recognition. In our approach, we leveraged an enhanced VGGNet16 as the backbone network and introduced an improved group convolutional channel attention (GCCA) module in each block to emphasize the crucial expression features. A partial decoder was added at the end of the backbone network to facilitate the fusion of multilevel features for a comprehensive feature map. A reverse attention mechanism guides the model to refine details layer-by-layer while introducing contextual information and extracting richer expression features. To enhance feature distinguishability, we employed islanding loss in combination with softmax loss, creating a joint loss function. Using two open datasets, our experimental results demonstrated the effectiveness of our framework. Our framework achieved an average accuracy rate of 74.08% on the FER2013 dataset and 98.66% on the CK+ dataset, outperforming advanced methods in both recognition accuracy and stability.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권1호
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• pp.15-22
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• 2022

본 논문에서는 유한요소해석을 통한 모듈러 구조물 접합부의 힌지접합부 연구에 관하여 소개한다. 모듈러 구조물은 모듈과 모듈을 적층하는 방식으로 공사를 진행하여 단위 모듈간의 기둥 및 보의 일체성을 기대하기 어려운 특성을 가지고 있다. 그러나 현 모듈러 설계 시 이러한 구조적 특성을 무시하고 횡력에 대한 모멘트전달을 고려하여 기존 강구조와 동일한 방식으로 해석하고 있다. 더구나 모멘트접합을 체결하기위해 모듈러 외부뿐만 아니라 내부에서 볼트 체결이 이루어져 조립 후 마감을 추가하는 불합리한 상황도 발생한다. 이러한 일체성을 기대하기 어려운 특성을 고려하기 위하여 힌지접합을 활용한 모듈러구조시스템을 제안하였다. 논문에서는 기존의 모멘트접합부에서 힌지접합부로 변경하였을 때 하중의 전달을 확인하기 위하여 이전 다른 연구에서 활용되었던 가위 모델을 변형한 변형 가위 모델을 고안하여 접합부의 기본 이론을 제안·검토하였고, 기본을 바탕으로 계산된 결과는 구조해석 프로그램인 마이다스 젠과 비교하여 검증하였다. 추가적으로 기존 모멘트접합부로 설계되었던 모듈러구조물을 힌지접합부로 변경하여 부재내력 및 사용성을 검토하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권1호
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• pp.93-114
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• 2023

정보추출은 문헌 내에 존재하는 개체명을 인식함과 동시에 이들 간의 의미적 관계까지도 식별하여 최종적으로 문헌 내에 포함된 의미적 트리플을 자동으로 추출하여 활용할 수 있으므로 문헌에 대한 심층적인 분석과 이해에 많은 도움을 줄 수 있다. 그러나 지금까지 대부분의 정보추출에 대한 연구는 개체명 인식과 관계추출이 개별 연구로 각각 분리되어 진행되었으며, 그 결과 입력 문헌에 대한 정보추출의 최종 출력인 의미적 트리플 추출 성능에 대한 객관적이고 정확한 평가가 제대로 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 진료 기록 문헌에 나타나는 개체명과 그들 간의 관계를 트리플 형태로 직접 추출할 수 있는 종단형 정보추출의 2가지 모델인 파이프라인 및 결합형 모델을 구축하는 구체적인 방법론을 제시하고 성능 비교 실험을 진행하였다. 우선 파이프라인 모델은 양방향 GRU-CRFs를 활용한 개체명 인식 모듈과 다중 인코딩 기반 관계추출 모듈로 구현되었고, 결합형 모델을 위해서는 다중 헤드 레이블링 기반의 양방향 GRU-CRFs이 적용되었다. 두 가지 시스템을 바탕으로 진료기록 문헌 내의 개체명과 관계를 모두 태깅하여 구축된 i2b2/VA 2010 데이터셋을 활용한 비교 실험에서 파이프라인 모델의 성능이 5.5%(F-measure) 더 높게 나타났다. 추가적으로, 대규모 신경망 언어모델과 수작업으로 구축된 자질 정보를 활용한 최고 수준의 기존 시스템과의 비교 실험을 통해, 본 논문에서 구현한 종단형 모델의 객관적인 성능 수준을 파악할 수 있었다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제30권1호
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• pp.55-62
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• 2023

본 연구에서는 서로 다른 Pore per inch (PPI, 1 inch 당 pore의 수)를 갖는 Ni-foam 사이에 Sn-3.0Ag-0.5Cu(wt.%, SAC305) 솔더 침지 공정을 수행하여 Ni-foam/SAC305 복합 솔더를 제조한 후, 이를 천이액상 확산 접합(Transient liquid Phase bonding, TLP bonding) 공정에 적용하여 형성된 접합부의 미세구조 분석 및 기계적 특성 평가가 수행되었다. 제조된 Ni-foam/SAC305 복합 솔더 프리폼 (Solder preform)은 Ni-foam 및 SAC305로 구성되었으며, Ni-foam 계면에는 (Ni,Cu)₃Sn₄ 조성의 금속간 화합물이 형성되었다. TLP 접합 공정 수행 시, Ni-foam 계면의 금속간 화합물은 (Ni,Cu)₃Sn₄+Au로 변환 되었으며, 접합 시간이 증가할수록 Ni-foam과 SAC305가 지속적으로 반응하면서 접합부는 금속간 화합물로 변환되었다. 130 PPI Ni-foam/SAC305 복합 솔더 접합부가 가장 빠른 속도로 금속간 화합물로 변화되는 것을 확인하였다. 기계적 특성에 미치는 Ni-foam의 영향을 확인하기 위해 전단 시험 수행 결과, TLP 접합 초기에 모든 조건의 솔더 접합부는 50 MPa 이상의 우수한 기계적 특성을 나타내었으며, 접합 시간이 증가할수록 전단 강도는 증가하는 경향을 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.128-138
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• 2010

본 논문에서는 Wyner-Ziv 비디오 부호화를 위한 비트배정 방법을 제안한다. 손실 압축을 하는 분산 비디오 부호화 기술인 Wyner-Ziv 비디오 부호화는 부호화기에서 예측 부호화를 수행하지 않는 구조로 인해 저 복잡도 비디오 부호화의 실현이 가능하여 이동단말, 원격영상압축전송, 초저전력 비디오 부호화 등의 응용에 기대되는 기술이다. 비트율-왜곡 측면에서의 부호화 성능은 이론적으로 기존의 방법과 동일할 수 있음이 증명되었지만 지금까지 연구결과들의 비트율-왜곡 성능은 아직 이론적인 목표치에 많이 미치지 못하고 있다. 또한 H.264/AVC와 같은 기존의 비디오 부호화는 블록별로 서로 다른 양자화 값으로 부호화 될 수 있는 구조이므로 다양한 비트배정 기술이 연구되었으나, Wyner-Ziv 비디오 부호화의 한 가지 방법인 변환 영역에서의 Wyner-Ziv 방법 (Transform Domain Wyner-Ziv; TDWZ)의 경우 영상 전체에 해당하는 정보를 하나의 메시지로 묶어서 부호화 및 복호화 하므로, 영역 별로 차등화 된 비트할당이 어려워 목표로 하는 비트율로 부호화 수행이 어려웠다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 부호화기에서 영역별 영상 특성을 예측하여 할당해야할 비트량을 자동으로 계산하며, 이렇게 계산한 할당 비트량은 양자화 행렬을 영역별로 적응적으로 선택하는데 사용하도록 하여 전체 영상의 부호화 성능을 향상 시킬 수 있게 한다.