• 생물환경조절학회지
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• 제10권3호
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• pp.172-180
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• 2001

본 연구에서는 포도 수확기 개발을 위하여 가장 중요한 영상처리 알고리즘을 개발하고자 두 대의 카메라를 이용한 스트레오 영상 시스템을 개발하였다. 따라서 3차원 공간상의 포도를 카메라로부터 얻어진 2차원 평면 영상을 분석한 후 알고리즘을 개발하였다. 이를 이용하여 포도 수확을 위한 3차원 공간영상의 거리정보를 획득할 수 있도록 알고리즘을 연구한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 가. 모형 포도를 이용한 실내에서의 스트레오 영상 거리 계측 결과 실제거리 1100mm까지는 오차가 5mm 이하로 비교적 정확하게 계측할 수 있었다. 그러나 실제거리 1200mm이상에서는 10mm 이상으로 비교적 오차가 크게 나타났다. 이는 거리가 멀어지면서 영상의 화소값을 통한 거리 계측에서 단위화소에 해당하는 실제거리의 정확도가 감소하였기 때문인 것으로 판단되었다. 나. 현장에서 획득한 포도 영상을 이용한 스트레오 영상 거리계측 결과 실제거리와 계측거리간의 오차가 5mm 이내로서 비교적 정확하게 측정되었다. 따라스 스트레오 영상을 이용한 포도까지의 거리계측용 영상처리 시스템은 현장에서도 적용가능 할 것으로 판단되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.117-125
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• 2015

본 논문은 '좌', '우' 방향 제어를 위해 취득된 EEG(Electroencephalogram) 신호 기반 분류 알고리즘과 EEG 센서, Labview, DAQ, Matlab, 주행로봇으로 구성된 방향 제어 시스템을 제안한다. 제안된 알고리즘은 DWT(Discrete Wavelet Transform)로 추출된 주파수대역 정보를 특징으로 이용하며, Fishers score를 이용하여 변별력이 높은 주파수 대역의 특징을 선별한다. 또한, SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 분류 성능이 최고가 되는 특징벡터의 조합을 제안하고, 잘못된 판정에 의한 오동작을 방지하기 위한 MLD(Maximum Likelihood Decision) 기반의 판정보류 알고리즘도 제안한다. 제안된 알고리즘에 의해 선택된 4개의 특징벡터는 국제 표준 전극 배치법에 따른 P8 채널의 d2(16-32Hz), d5(2-4Hz) 주파수 대역의 전압의 절대 값 평균과 표준편차이다. SVM 분류기로 실험한 결과 98.75%의 정확도와 1.25%의 오류율 성능을 보였다. 또한, 오류 확률 70%를 판정 보류로 규정할 경우, 제안된 알고리즘은 인식률 95.63%의 정확도와 오류율 0%을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.4937-4943
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• 2012

버터플라이 밸브는 다른 밸브에 비해 작동의 용이성으로 각종 산업에서 유량 조절을 목적으로 많이 활용되고 있다. 버터플라이 밸브를 통과하는 유량을 제어하기 위해서는 디스크 각에 따른 용량계수에 따라 유량을 제어하게 된다. 본 논문에서는 고품질 밸브 제작을 위해 성능 지표 중에 하나인 용량계수를 기존의 제품의 3D 모델을 이용하여 유동 해석 및 분석을 수행하였고 이를 검증하기 위해 용량계수 측정 장비 측정을 통해 해석의 신뢰성을 확인하였다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제27권5호
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• pp.62-67
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• 2009

Welding deformation during the assembly process is affected by not only local shrinkage due to rapid heating and cooling, but also root gap and misalignment between parts to be welded. Therefore, the prediction and control of welding deformation have become of critical importance. In this study, it was focused on the development of the 3-axis apparatus for real-time measurement of the welded deformation. To achieve the objective, a D-H algorithm has been carried out to check the behavioral and performance evaluation for the developed robot. The sequence experiments were taken the base materials of $400{\times}200{\times}4.5mm$ plate for butt welding. The real-time experimental measurements are in good agreement with the measured results.

• Journal of Advanced Research in Ocean Engineering
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• 제3권3호
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• pp.136-148
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• 2017

The paper presents dual arm ROV manipulation using deep reinforcement learning. The purpose of this underwater manipulator is to investigate and excavate natural resources in ocean, finding lost aircraft blackboxes and for performing other extremely dangerous tasks without endangering humans. This research work emphasizes on a self-learning approach using Deep Reinforcement Learning (DRL). DRL technique allows ROV to learn the policy of performing manipulation task directly, from raw image data. Our proposed architecture maps the visual inputs (images) to control actions (output) and get reward after each action, which allows an agent to learn manipulation skill through trial and error method. We have trained our network in simulation. The raw images and rewards are directly provided by our simple Lua simulator. Our simulator achieve accuracy by considering underwater dynamic environmental conditions. Major goal of this research is to provide a smart self-learning way to achieve manipulation in highly dynamic underwater environment. The results showed that a dual robotic arm trained for a 3DOF movement successfully achieved target reaching task in a 2D space by considering real environmental factor.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권1호
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• pp.53-59
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• 2015

This paper proposes a novel method for acoustically and wirelessly transmitting data underwater with a high transmission rate. The method uses the most promising physical layer and multiple access technique (i.e., the code division multiple channel access technique) to divide the channel into subchannels. Data is transmitted through these subchannels. The codes are pseudo-random noise (PN) sequences. In the spread-spectrum technique, a signal such as electrical, electromagnetic, acoustic signal generated in a particular bandwidth is deliberately spread in the frequency domain, which results in a signal with a wider bandwidth. This paper reviews the possibility of application of the direct-sequence code division multiple access (DS-CDMA) technique in an underwater system using MATLAB. As the result of our review, we recognize that the DS-CDMA technique can be applied to underwater environments.

• 전기학회논문지
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• 제66권10호
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• pp.1508-1515
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• 2017

This paper proposes the defect detection method for automatic inspection machines in printed circuit boards (PCBs) manufacturing system. The defects of PCB such as open, short, pin hole and scratch can be detected by comparing the standard image and the target image. The standard image is obtained from CAD file such as ODB++ format, and the target image is obtained by arranging, filtering and binarization of captured PCB image. Since the PCB size is too large and image resolution is too high, the image processing requires a lot of memory and computational time. The wavelet transform is applied to compress the standard and target images, which results in reducing the memory and computational time. To increase the inspection accuracy, we utilize the he HH-domain as well as LL-domain of the transformed images. Experimental results are finally presented to show the performance improvement of the proposed method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1391-1399
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• 2015

In recent times, studies sentiment analysis are being actively conducted by implementing natural language processing technologies for analyzing subjective data such as opinions and attitudes of users expressed on the Web, blogs, and social networking services (SNSs). Conventionally, to classify the sentiments in texts, most studies determine positive/negative/neutral sentiments by assigning polarity values for sentiment vocabulary using sentiment lexicons. However, in this study, sentiments are classified based on Thayer's model, which is psychologically defined, unlike the polarity classification used in opinion mining. In this paper, as a method for classifying the sentiments, sentiment categories are proposed by extracting sentiment keywords for major sentiments by using hashtags, which are essential elements of Instagram. By applying sentiment categories to user posts, sentiments can be determined through the similarity measurement between the sentiment adjective candidates and the sentiment keywords. The test results of the proposed method show that the average accuracy rate for all the sentiment categories was 90.7%, which indicates good performance. If a sentiment classification system with a large capacity is prepared using the proposed method, then it is expected that sentiment analysis in various fields will be possible, such as for determining social phenomena through SNS.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권3호
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• pp.17-24
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• 2004

동일한 작업을 반복하여 수행하는 불확실한 로봇 시스템을 위한 P형 반복 학습 제어기를 제안한다. 제안된 반복 학습 제어기는 조인트 위치 오차로 구성되는 선형 피드백 제어기와 현재의 조인트 속도 오차로 갱신되는 피드포워드 및 피드백 학습 제어기로 구성된다. 반복 작업 동작이 계속 진행됨에 따라 조인트 위치와 속도 오차는 균일하게 0으로 수렴한다. 반복 횟수에 따라 변화하는 학습 이득을 채택함으로서 반복 횟수 영역에서 임의적으로 수렴 비율을 조절할 수 있는 조인트 위치, 속도 오차한계를 제시하고, 조인트 위치와 속도 오차는 그 한계 내에서 반복 횟수 영역에서 0으로 수렴한다. 기존의 P형 반복 학습 제어기와는 달리 제안된 반복 학습 제어 알고리즘은 학습 이득을 적절하게 설계함으로써 반복 횟수 영역에서 오차 수렴 비율의 분석과 조정을 가능하게 하는 장점이 있다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제8권3호
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• pp.243-251
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• 2016

Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) generally work in complex marine environments. Any fault in AUVs may cause significant losses. Thus, system reliability and automatic fault diagnosis are important. To address the actuator failure of AUVs, a fault diagnosis method based on the Gaussian particle filter is proposed in this study. Six free-space motion equation mathematical models are established in accordance with the actuator configuration of AUVs. The value of the control (moment) loss parameter is adopted on the basis of these models to represent underwater vehicle malfunction, and an actuator failure model is established. An improved Gaussian particle filtering algorithm is proposed and is used to estimate the AUV failure model and motion state. Bayes algorithm is employed to perform robot fault detection. The sliding window method is adopted for fault magnitude estimation. The feasibility and validity of the proposed method are verified through simulation experiments and experimental data.