• International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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• 제4권1호
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• pp.43-48
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• 2003

A linear laser-vision sensor called ‘Perception TriCam Contour' is mounted on an industrial robot and often used for various application of the robot such as the position correction and the inspection of a part. In this paper, a sensor center position calibration is presented for the most accurate use of the robot-Perceptron system. The obtained algorithm is suitable for on-site calibration in an industrial application environment. The calibration algorithm requires the joint sensor readings, and the Perceptron sensor measurements on a specially devised jig which is essential for this calibration process. The algorithm is implemented on the Hyundai 7602 AP robot, and Perceptron's measurement accuracy is increased up to less than 1.4mm.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권2호통권95호
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• pp.176-182
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• 1999

This paper presents a new autonomous kinematic calibration technique by using a laser-vision sensor called "Perceptron TriCam Contour". Because the sensor measures by capturing the image of a projected laser line on the surface of the object, we set up a long, straight line of a very fine string inside the robot workspace, and then allow the sensor mounted on a robot to measure the point intersection of the line of string and the projected laser line. The point data collected by changing robot configuration and sensor measuring are constrained to on a single straght line such that the closed-loop calibration method can be applied. The obtained calibration method is simple and accurate and also suitable for on-site calibration in an industrial environment. The method is implemented using Hyundai VORG-35 for its effectiveness.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제43권4호
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• pp.352-361
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• 2018

Purpose: The objective of this study was to develop a multilayer perceptron (MLP) model to estimate solar radiation using a solar module. Methods: Data for the short-circuit current of a solar module and other environmental parameters were collected for a year. For MLP learning, 14,400 combinations of input variables, learning rates, activation functions, numbers of layers, and numbers of neurons were trained. The best MLP model employed the batch backpropagation algorithm with all input variables and two hidden layers. Results: The root-mean-squared error (RMSE) of each learning cycle and its average over three repetitions were calculated. The average RMSE of the best artificial neural network model was $48.13W{\cdot}m^{-2}$. This result was better than that obtained for the regression model, for which the RMSE was $66.67W{\cdot}m^{-2}$. Conclusions: It is possible to utilize a solar module as a power source and a sensor to measure solar radiation for an agricultural sensor node.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.639-645
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• 2006

FRP(Fiber Reinforced Polymer)는 부식의 저항성, 고강도, 피로저항 능력 및 성형성 등에서 우수한 건설 신소재이다. 광섬유 브래그 격자(Fiber Bragg Grating; FBG) 센서는 전자기 저항, 작은 소재의 크기, 그리고 높은 내구성 등의 이점으로 smart sensor로서 현재 많이 사용되고 있다. 하지만 FBG 센서의 변위 측정 기술 능력의 부족으로 현재까지는 변형률, 온도 등의 물리량 측정센서로서 활용되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 FRP와 FBG센서의 기능 복합화(Hybrid)를 통하여 smart FRP Rod를 개발 한 후 인장시험을 실시하였다. 또한, FBG센서에 의해 측정된 변형률 데이터를 신경망(Neural Network) 기법을 이용하여 변위 추정 모형을 개발함으로서 FBG 센서 단점인 변형률 계측만을 위한 센싱 역할을 극복하고자 한다. 인공신경망 모형은 MLP(Multi-layer Perceptron)로, 오차범위 0.001에 수렴 될 수 있도록 학습(training)을 실시하였다. 학습에는 비선형 목적함수와 역전파 학습(Back-propagation) 알고리즘을 적용하였으며 모형의 검증은 UTM에서 측정된 변위 값과 수치해석에 의한 결과 값을 비교함으로서 실시하였다.

• 감성과학
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• 제27권1호
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• pp.59-68
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• 2024

본 연구의 목적은 기존의 하드 타입의 관성 센서를 대체할 수 있는 소프트 원단 기반 팔꿈치 굽힘 각 센서를 개발하고, 이를 이용하여 굽힘 각도를 추정하는 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 비교 선정을 위하여 Bergamo, E-band, Span cushion, Polyester의 서로 다른 역학적 특성을 가진 4종류 원단에 SWCNT (Single-Walled Carbon Nanotubes) 함침을 통해 전도성을 부여한 후 성능 평가를 통하여 하나의 원단을 선정하여 팔꿈치 굽힘 각 센서로 제작하였다. 성능을 평가하는 지표로 게이지율(Gauge factor), 이력현상(Hysteresis) 및 센싱 범위를 사용하였다. 제작된 센서를 통해 얻은 데이터는 bending 동작에서의 각도에 대한 센서 출력값의 변화와 extending 동작에서의 각도에 대한 센서 출력값의 변화가 다른 경향을 갖고 있기 때문에 두 가지 동작을 나누는 것을 1-step으로 하였다. 2-step으로, 데이터의 복잡한 비선형 관계를 처리하고 높은 데이터 정확도를 달성하기 위해 MLP (Multi-Layer Perceptron)를 활용하였다. 따라서 소프트 텍스타일 굽힘 센서를 제작하였고, MLP를 통해 비선형 관계를 처리하고 각도 추정이 가능해졌다. 본 연구 결과를 기반으로 다양한 스마트 웨어러블 및 헬스케어 분야에서 효과적으로 활용되기를 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.35-42
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• 2024

본 연구에서는 움직임 센서 모듈과 딥러닝을 활용하여 반려견의 행동을 실시간으로 인식하고 분석하는 방법을 제안한다. 일반적으로 반려견의 행동을 파악하는 홈 CCTV(Closed-Circuit Television)는 개인의 사생활 보호 문제와 보안 이슈가 있어 이를 극복하기 위한 새로운 기술의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 움직임 센서에서 측정되는 데이터를 기반으로 반려견의 행동을 분석하고 케어할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 MLP(Multi-Layer Perceptron)와 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 비교하여 반려견 행동 분석에 적합한 모델을 선정하고 최적화를 하였으며, 실험 결과, 제안된 MLP 모델은 평균 82.19%의 정확도를 보이는 것을 확인하였으며, 모델 경량화를 통해 임베디드 환경에서 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권2호
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• pp.69-77
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• 1993

Automatic image recognition system is essential for a better man-to machine interaction. Because of the noise and deformation due to the sensor operation, it is not simple to build an image recognition system even for the fixed images. In this paper neural network which has been reported to be adequate for pattern recognition task is applied to the fixed and variational(rotation, size, position variation for the fixed image)recognition with a hope that the problems of conventional pattern recognition techniques are overcome. At fixed image recognition system. ART model is trained with face images obtained by camera. When recognizing an matching score. In the test when wigilance level 0.6 - 0.8 the system has achievel 100% correct face recognition rate. In the variational image recognition system, 65 invariant moment features sets are taken from thirteen persons. 39 data are taken to train multi-layer perceptron and other 26 data used for testing. The result shows 92.5% recognition rate.

• 센서학회지
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• 제11권4호
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• pp.239-246
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• 2002

In this paper a new design of multi-layer perceptron(MLP) for camera calibration is proposed. Most existing techniques determine a transformation from 3D spatial points to their image points and camera parameters are tried to be estimated from the transformation. The technique proposed here, on the other hand, determines rays of sight uniquely from image points and parameters are estimated from the relationship using an MLP. By this approach projection and back-projection can be done more straightforwardly. Being based on a geometric model, a network design process becomes less ambiguous, which is a clear merit compared to other neural net based techniques. An MLP designed according to the technique proposed showed fast and stable learning in tests under various conditions.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.920-922
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• 2018

This paper describes a method to classify simple circular artificial markers on surfaces of a box on the back of hand to detect the pose of user's hand for VR/AR applications by using a Leap Motion camera and two IMU sensors. One IMU sensor is located in the box and the other IMU sensor is fixed with the camera. Multi-layer Perceptron (MLP) algorithm is adopted to classify artificial markers on each surface tracked by the camera using IMU sensor data. It is experimented successfully in real-time, 70Hz, under PC environments.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.23-29
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• 2012

사람들이 신체를 다친 경우 의료기관에서 치료를 것이 보통이다. 하지만 몇몇 환부에 따라서 추가적인 재활이 필요한 경우도 존재한다. 이러한 의료기관은 규모에 따른 재활프로그램에 큰 차이가 있으며, 규모가 작은 대개의 의료기관의 재활프로그램은 의사와 환자의 구두로 진행이 되는 것이 문제점이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 소규모 의료기관에서의 재활치료에 정확도와 신뢰성을 보조하기 위해서 신체의 접촉과 힘을 계측할 수 있는 센서들을 대체 및 조합하여 촉각 센서와 유사한 기능을 가지는 대체 촉각 센서를 제안한다. 본 논문에서는 퍼셉트론 신경망을 적용시켜 접촉 평가를 패턴에 따라 확인하는 알고리즘을 적용하였다.