• 대한기계학회논문집A
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• 제41권6호
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• pp.533-541
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• 2017

최근 컴퓨터 및 통신기술의 적극적인 결합에 따른 생산 시스템의 자동화 및 지능화가 급속하게 진행됨에 따라, 자동화 시스템의 핵심 요소 중 하나인 스마트 센서를 내장한 필드 장치들의 수도 급격하게 증가하고 있으며 이들을 통합 관리할 필요성도 높아지고 있다. 본 논문에서는 엔코더의 위치 데이터 센싱 기능과 CANopen 프로토콜을 결합한 스마트 엔코더 구조를 제안하고, 복수 개의 엔코더를 CAN 네트워크를 통해 동시에 관리, 모니터링할 수 있는 시스템 구조를 설계, 구현하였다. 구현한 시스템의 성능과 기능적 동작은 상용 엔코더와의 비교 실험과 CANopen 호환성 테스트를 이용하여 검증하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.142-146
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• 2023

We present a method for generating 3D structures and rendering objects by combining VAE (Variational Autoencoder) and GAN (Generative Adversarial Network). This approach focuses on generating and rendering 3D models with improved quality using residual learning as the learning method for the encoder. We deep stack the encoder layers to accurately reflect the features of the image and apply residual blocks to solve the problems of deep layers to improve the encoder performance. This solves the problems of gradient vanishing and exploding, which are problems when constructing a deep neural network, and creates a 3D model of improved quality. To accurately extract image features, we construct deep layers of the encoder model and apply the residual function to learning to model with more detailed information. The generated model has more detailed voxels for more accurate representation, is rendered by adding materials and lighting, and is finally converted into a mesh model. 3D models have excellent visual quality and accuracy, making them useful in various fields such as virtual reality, game development, and metaverse.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권5호
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• pp.303-309
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• 2016

This paper presents a channel-adaptive rate control algorithm for low delay video coding. The main goal of the proposed method is to adaptively use the unknown available channel bandwidth while reducing the end-to-end delay between encoder and decoder. The key idea of the proposed algorithm is for the status of the encoder buffer to indirectly reflect the mismatch between the available channel bandwidth and the generated bitrate. Hence, the proposed method fully utilizes the unknown available channel bandwidth by monitoring the encoder buffer status. Simulation results show that although the target bitrate mismatches the available channel bandwidth, the encoder efficiently adapts the given available bandwidth to improve the peak signal-to-noise ratio.

• 스마트미디어저널
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• 제2권2호
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• pp.39-43
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• 2013

본 논문은 오류정정부호의 하나인 LDPC 패리티검사 행렬을 생성 하는 방법에 관한 논문으로 또 다른 오류정정부호의 하나인 길쌈부호를 이용하여 LDPC 패리티검사 행렬을 생성하면 터보부호처럼 LDPC 부호에서도 다양한 부호율을 쉽게 얻을 수 있다는 장점을 가진다. 또한 복호기에서 LDPC에서의 복호방식 뿐 아니라 길쌈부호의 복호방식인 비터비알고리즘도 적용할 수 있는 장점을 가진다. 또한 보통의 오류정정부호의 경우 프레임크기가 커야 오류정정성능이 안정적으로 나오는데, 새로 제시하는 방식을 통해 프레임크기가 작은 부호의 경우에도 성능열화를 어느 정도 막을 수 있다.

• 품질경영학회지
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• 제49권4호
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• pp.569-579
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• 2021

Purpose: The purpose of this study is the time series analysis for predicting the yield of crops applicable to each farm using environmental variables measured by smart farms cultivating tomato. In addition, it is intended to confirm the influence of environmental variables using a deep learning model that can be explained to some extent. Methods: A time series analysis was performed to predict production using environmental variables measured at 75 smart farms cultivating tomato in two periods. An LSTM-based encoder-decoder model was used for cases of several farms with similar length. In particular, Dual Attention Mechanism was applied to use environmental variables as exogenous variables and to confirm their influence. Results: As a result of the analysis, Dual Attention LSTM with a window size of 12 weeks showed the best predictive power. It was verified that the environmental variables has a similar effect on prediction through wieghtss extracted from the prediction model, and it was also verified that the previous time point has a greater effect than the time point close to the prediction point. Conclusion: It is expected that it will be possible to attempt various crops as a model that can be explained by supplementing the shortcomings of general deep learning model.

• 스마트미디어저널
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• 제13권3호
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• pp.53-61
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• 2024

본 논문은 기존 방법보다 우수한 성능을 달성하는 피부 병변 분할을 위한 새로운 M자 모양 인코더-디코더 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처는 왼쪽과 오른쪽 다리를 활용하여 다중 스케일 특징 추출을 가능하게 하고, 스킵 연결 내에서 어텐션 메커니즘을 통합하여 피부 병변 분할 성능을 더욱 향상시킨다. 입력 영상은 네 가지 다른 패치로 분할되어 입력되며 인코더-디코더 프레임워크 내에서 피부 병변 분할 성능의 향상된 처리를 가능하게 한다. 제안하는 방법에서 어텐션 메커니즘을 통해 입력 영상의 특징에 더 많은 초점을 맞추어 더욱 정교한 영상 분할 결과를 도출하는 것이다. 실험 결과는 제안된 방법의 효과를 강조하며, 기존 방법과 비교하여 우수한 정확도, 정밀도 및 Jaccard 지수를 보여준다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권1호
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• pp.16-22
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• 2020

본 연구에서는 Multi-Tasking U-net를 사용하여 영역 세분화 작업(Segmentation) 과 분류 작업(Classification) 이 동시에 수행되게 함으로써 파프리카 병과 충 진단을 수행하였다. 시설 농장의 파프리카에는 병의 종류가 다양하지 않다. 이 연구에서는 비교적 발생빈도가 높은 흰가루병과 응애에 의한 피해, 정상 잎 3개의 클래스에 대해서만 진단 할 수 있도록 하였다. 이를 위한 중추 모델로는 U-net을 사용하였다. 또, 이 모델의 Encoder와 Decoder의 최종 단을 활용하여 분류 작업과 영역 세분화 작업이 각 각 수행되게하여, U-net의 Encoder가 분류작업과 영역 세분화 작업에 공유되도록 하였다. 학습 데이터로는 정상 잎 680장, 응애에 의한 피해 잎 450장, 흰가루병 370장을 사용하였다. 테스트 데이터로는 정상 잎 130장, 응애에 의한 피해 잎 100장, 흰가루병 90장을 사용하였고, 이를 통한 테스트 결과로는 89%의 인식률을 얻었다.

• 융합정보논문지
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• 제10권10호
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• pp.47-52
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• 2020

일반적인 평판 프린터 시스템은 PC와 전용 S/W로 구성되어 사용에 불편함이 존재한다. 결국, 평판 프린터 시스템 구성의 간소화, 스마트화 등을 통해 다양한 형태의 프린팅을 쉽고 편리하게 사용할 수 있는 기술이 필요하다. 즉, 한 대의 프린터로 여러 종류의 소재에 인쇄가 가능하며, 다양한 형태의 상품을 인쇄할 수 있는 다입체 프린터에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 Head Encoder/Trigger 제어를 이용하여 다입체 인쇄가 가능한 평판 프린터 시스템을 개발하였다. 이를 위해, 평판 프린터 내부 모듈을 입력 형태 감지 센서를 연계시키고, 별도의 메인 콘트롤러를 통해 프린터의 Head Encoder와 Head Trigger 신호에 의해 모든 동작 상태를 제어하는 평판 프린터를 개발하였다. 이를 통해, IoT 기술의 발전 및 보급의 확산으로 산업 전반에 걸쳐 스마트 환경의 프린터 제어가 발전된 형태로 확대될 것이며, 향후 3D 프린팅 산업 발전에 기여할 것으로 기대된다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권6호
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• pp.353-357
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• 2014

This paper, presents an efficient hardware architecture of high performance SVC(Scalable Video Coding). This platform uses dedicated hardware architecture to improve its performance. The architecture was prototyped in Verilog HDL and synthesized using the Synopsys Design Compiler with a 65nm standard cell library. At a clock frequency of 266MHz, This platform contains 2,500,000 logic gates and 750,000 memory gates. The performance of the platform is indicated by 30 frames/s of the SVC encoder Full HD($1920{\times}1080$), HD($1280{\times}720$), and D1($720{\times}480$) at 266MHz.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.207-214
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• 2011

본 논문에서는 Zigbee 기반 무선센서네트웍과 레고 마인드스톰 NXT 모듈을 이용하여 이동로봇의 원격주행제어시스템을 개발하였다. 기존 회전센서(encoder)에 의한 이동로봇 위치제어의 오차 문제(미끄러짐 등)를 해결하고 좀 더 정확하게 이동로봇을 제어하기 위해 본 논문에서는 무선센서네트웍상의 초음파모듈을 사용하였다. 초음파의 문제점인 직진성과 협소한 감지범위의 단점을 극복하기 위해 이동로봇에 부착된 이동 노드를 360도 회전시킴으로써 4개의 고정 노드로부터 각각의 거리를 측정하여 삼각측량법에 의해 로봇의 정확한 위치를 추정하였다. 또한 이동로봇의 전면에 부착된 USB 웹 카메라를 사용하여 스마트폰으로 영상이 송신되도록 하였다. 그 결과 스마트폰을 통해 로봇의 위치와 이동로봇의 주변상황을 확인함으로써 이동 로봇을 정확하게 제어할 수 있었다.