• 지구물리
• /
• 제8권1호
• /
• pp.23-33
• /
• 2005

The digital surface model (DSM) is used for several purposes in photogrammetry, remote sensing and laser scanned data such as orthoimage production, contours erivation, extraction of height information. Creation of a surface model from point-clouds (3-D sparse points) that can be derived from stereo imagery and range data (e.g. laser scanned data) can be done with several mathematical interpolation models. In this paper, thin-plate-spline (TPS) is used for digital surface modeling. Determination of suitable weight is an important problem in thin-plate function for a surface. The Voronoi algorithm has been proposed as a method for determination of the weight in thin-plate-spline. In this paper, methods has been tested for different surfaces. The results show that thin-plate-spline can be independent of weight.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 2013년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.533-534
• /
• 2013

This paper is concerned with the active vibration control of rectangular plate equipped with MFC actuators. To this end, the dynamic model of the rectangular plate bonded with MFC sensors and actuators was derived by means of the Rayleigh-Ritz method. The MFC actuator and sensor were modeled based on the pin-force assumption. The theoretical model was then validated experimentally. The multiinput and multi-output (MIMO) Positive Position Feedback (PPF) controller was designed based on the natural mode shapes and implemented using dSpace system and Simulink. The proposed control algorithm was applied to the cantilever plate having two MFC wafers having both sensor and actuator. Numerical and experimental investigations were carried out. Both theoretical and experimental result shows that the proposed control algorithm can effectively suppress vibrations of cantilever plate.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.19-28
• /
• 2020

Vehicle license plate recognition system is not generalized in Malaysia due to the loose character layout rule and the varying number of characters as well as the mixed capital English characters and italic English words. Because the italic English word is hard to segmentation, a separate method is required to recognize in Malaysian license plate. In this paper, we propose a mixed character level and word level English license plate recognition algorithm using deep learning neural networks. The difference of Gaussian method is used to segment character and word by generating a black and white image with emphasized character strokes and separated touching characters. The proposed deep learning neural networks are implemented on the LPR system at the gate of a building in Kuala-Lumpur for the collection of database and the evaluation of algorithm performance. The evaluation results show that the proposed Malaysian English LPR can be used in commercial market with 98.01% accuracy.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
• /
• 제21권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 2024

The locking performance of a multi-plate clutch with a mechanical lock-up system is governed by the engagement algorithm. In this paper, a control algorithm to improve the locking performance of the clutch was studied. A 1D dynamic model was constructed and simulated according to the developed algorithm. The developed algorithm was composed of a method in which the locking device is engaged while generating artificial slip on the friction plate by controlling the piston pressure of the clutch. Furthermore, a case study of the parameters within the developed algorithm was conducted to explore combinations that maximize locking performance and analyze trends according to these parameters.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.705-711
• /
• 2011

본 논문은 산업응용을 목표로 효과적인 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 자동차 이미지를 얻은뒤 캐니 에지 추출(Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF (CCLUF with NFPP)을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 분리된 문자 영역은 메쉬 방법 및 세선화 후 X-Y 투영 방법으로 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터는 역전파 신경망으로 미리 학습된 가중치 값과 비교되며, 최종 문자 인식을 수행한다. 제안된 차량 번호판 인식 알고리즘의 효과적 동작은 실험을 통해 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.642-651
• /
• 2019

최근 지능형 교통관제 시스템에 관한 다양한 연구가 진행되고 있는 가운데 번호판 검출과 인식 알고리즘은 가장 중요한 요소 중에 하나로 대두되고 있다. 번호판은 차량의 고유 식별값을 가지고 있기 때문이다. 기존의 차량 통행 관제 시스템은 정차를 기반으로 하고 있으며 차량의 입출입 인식 방법으로 루프 코일을 사용하고 있다. 이러한 방법은 교통 정체를 유발하고 유지보수 비용이 상승하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 차량의 입출입 인식 방법으로 카메라 영상을 사용한다. 차량 통행 관제 시스템의 특성상 카메라가 고정되어 있다. 이에 차량이 접근하면 카메라의 배경화면이 달라진다. 이 특징을 이용하여 배경화면의 차분영상을 구하면 차량의 입출입을 인식할 수 있다. 입출입 인식 후 한국 번호판의 형태학적 특성을 이용하여 후보 이미지를 추정한다. 그리고 선형 SVM(Support Vector Machine)을 이용해서 최종 번호판을 검출한다. 검출한 번호판의 글자와 숫자 인식 방법으로는 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 사용한다. 제안한 알고리즘은 기존의 시스템과 달리 검출 위치를 기준으로 글자와 숫자를 인식하기 때문에 번호판의 규격이 변해도 인식할 수 있다. 실험한 결과 기존의 번호판 인식 알고리즘들 보다 제안한 알고리즘이 더 높은 인식률을 가진다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2002년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.110-113
• /
• 2002

This paper propose a method for the temperature control using cool-plate in the track equipment. The employed control algorithm is PID control algorithm. The control gains are found using relay auto-tuning algorithm. After that the gains are adjusted manually in trial and error. The control hardware circuit is designed and implemented in the lab. The controlled temperature reached the desired value Within $\pm0.05^{\circ}C$ accuracy.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제3권5호
• /
• pp.433-444
• /
• 2000

본 논문은 개선된 퍼지 ART알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식에 대한 연구이다. 차량 영상에서 번호판 영역을 추출하기 위해 수평·수직 에지의 형태학적 정보를 이용하고, 추출된 번호판에서 문자를 포함하는 특징 영역을 추출하기 위해 SOFM을 적용한 윤곽선(Contour)추적 알고리즘을 이용한다. 추출된 특징 영역의 인식은 개선된 퍼지 ART알고리즘을 사용한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 ART알고리즘은 클러스터링 하는데 있어서 임의의 패턴과 저장된 패턴사이의 불일치 허용도를 나타내는 유사도(vigilance threshold)를 동적으로 설정함으로써 기존의 퍼지 ART 알고리즘을 개선한다. 추출 실험 결과, 수평·수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 추출 방법이 RGB와 HSI 컬러 정보를 이용한 추출 방법보다 추출율이 개선되었다. 인식 결과에서도 개선된 퍼지 ART알고리즘이 기존의 퍼지 ART 알고리즘과 SOFM 알고리즘보다 인식율이 향상되었다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.139-148
• /
• 2015

본 논문에서는 여러 장의 후판이 포함된 영상에서 제품번호 문자열을 추출하고 문자를 분리하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 후판 영상은 여러 개의 후판을 포함하고 있다. 후판의 제품번호를 추출하기 위해서는 먼저 개별 후판을 분리하여야 하며, 이를 위해 후판의 직선 에지를 검출하고 군집화를 수행한다. 다음으로 분리된 개별 후판을 대상으로 배경 정보를 제거하여 후판의 제품번호 문자열을 검출한다. 후판의 배경은 철판의 어두운 부분과 제품번호를 출력하기 위한 흰색 페인트 부분으로 구성되며, 제안하는 방법에서는 두 부분을 구분하여 두 단계로 배경을 제거한다. 배경을 제거한 영상에 대해서 후판의 제품번호 문자열의 특성을 고려하여 개별 문자열을 추출한다. 다양한 후판 영상에 대해서 실험을 수행한 결과는 제안하는 알고리즘이 전체 영상에서 각각의 후판을 효과적으로 검출하고 개별 후판 영상에서 제품번호를 정확하게 추출함을 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제7권5호
• /
• pp.1033-1039
• /
• 2012

본 논문에서는 여러 장의 후판이 포함된 영상에서 고유값을 이용하여 직선 패턴을 검출하고 이를 바탕으로 각각의 후판을 인식하는 간단하면서도 정확한 알고리즘을 제안한다. 후판 영상으로부터 후판에 관련된 정보를 분석 및 인식하기 위해서 먼저 후판의 직선 에지를 검출한다. 후판 영상의 직선 에지 검출을 위해 제안하는 알고리즘에서는 마스크를 이용하여 전체 영상을 탐색하면서 에지 영상을 분석한다. 먼저 마스크에 위치한 에지 패턴의 픽셀들에 대한 공분산 행렬을 계산하고 공분산 행렬의 고유값과 에지 패턴의 통계적 특성과 기하학적인 특성 사이의 관계를 분석하여 직선 에지를 검출한다. 다음으로 직선 에지의 방향 정보와 원점에서의 거리 정보를 분석하여 전체 영상에서 각각의 후판을 검출한다. 다양한 후판 영상에 대해서 실험을 수행한 결과는 제안하는 알고리즘이 전체 영상에서 각각의 후판을 효과적으로 검출함을 보여준다.