• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.399-408
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• 2020

The construction industry is suffering from aging workers, frequent accidents, as well as low productivity. With the rapid development of information technologies in recent years, automatic construction, especially automatic cranes, is regarded as a promising solution for the above problems and attracting more and more attention. However, in practice, limited by the complexity and dynamics of construction environment, manual inspection which is time-consuming and error-prone is still the only way to recognize the search object for the operation of crane. To solve this problem, an image-processing-based automated object recognition approach is proposed in this paper, which is a fusion of Convolutional-Neutral-Network (CNN)-based and traditional object detections. The search object is firstly extracted from the background by the trained Faster R-CNN. And then through a series of image processing including Canny, Hough and Endpoints clustering analysis, the vertices of the search object can be determined to locate it in 3D space uniquely. Finally, the features (e.g., centroid coordinate, size, and color) of the search object are extracted for further recognition. The approach presented in this paper was implemented in OpenCV, and the prototype was written in Microsoft Visual C++. This proposed approach shows great potential for the automatic operation of crane. Further researches and more extensive field experiments will follow in the future.

• 토지주택연구
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• 제11권4호
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• pp.99-104
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• 2020

This paper presents the recent research developments identified through a review of literature on the application of artificial intelligence in developing automated designs of fire protection facilities. The literature review covered research related to image recognition and applicable neural networks. Firstly, it was found that convolutional neural network (CNN) may be applied to the development of automating the design of fire protection facilities. It requires a high level of object detection accuracy necessitating the classification of each object making up the image. Secondly, to ensure accurate object detection and building information, the data need to be pulled from architectural drawings. Thirdly, by applying image recognition and classification, this can be done by extracting wall and surface information using dimension lines and pixels. All combined, the current review of literature strongly indicates that it is possible to develop automated designs for fire protection utilizing artificial intelligence.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.587-591
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• 2013

Measuring the process of construction operations for productivity improvement remains a difficult task for most construction companies due to the manual effort required in most activity measurement methods. There are many ways to measuring the process. But past measurement methods was inefficient. Because they needed a lot of manpower and time. So, this article focus on the vision-based object recognition and tracking methods for automated construction. These methods have the advantage of efficient that human intervention was reduced. Therefore, this article is analyzed the performance of vision-based methods in the construction sites and is expected to contribute to selection of vision-based methods.

• 한국정밀공학회지
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• 제18권5호
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• pp.9-11
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• 2001

• 한국정밀공학회지
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• 제30권9호
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• pp.901-908
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• 2013

The introduction of industrial intelligent robot using vision sensor has been interested in automated factory. 2D and 3D vision sensors have used to recognize object and to estimate object pose, which is for packaging parts onto a complete whole. But it is not trivial task due to illumination and various types of objects. Object image has distorted due to illumination that has caused low reliability in recognition. In this paper, recognition method of complex shape object has been proposed. An accurate object region has detected from combined binary image, which has achieved using DoG filter and local adaptive binarization. The object has recognized using neural network, which is trained with sub-divided object class according to object type and rotation angle. Predefined shape model of object and maximal slope have used to estimate the pose of object. The performance has evaluated on ETRI database and recognition rate of 96% has obtained.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1-8
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• 2012

최근 산업 현장에서 자동화 시스템 도입에 대한 필요성 증가로 인하여 물체 인식에 대한 기술의 활용도가 점차 증가되고 있다. 그러나, 실제 현장에서 조명의 영향은 물체 주변에 잡음이나 그림자를 발생시켜 물체 영역을 정확히 검출하거나 인식하는 것을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 조명 영향으로 나타나는 잡음이나 그림자 효과를 최소화하기 위하여 영상 필터와 적응적 이진화 방법을 이용하여 물체의 형태 정보가 보존된 물체 영역을 검출하도록 하였다. 또한, 인식 대상 물체의 종류와 회전각에 따라 물체 고유 클래스를 정의한 다음 신경망을 이용하여 물체를 인식함으로써 회전에 강인한 물체 인식을 할 수 있도록 하였다. 제안된 물체 인식 방법에 대한 타당성을 검증하기 위하여 조명 조건을 달리하면서 획득한 ETRI 데이터베이스 16,848장을 대상으로 인식 실험해 본 결과 99.86%의 물체 인식률 및 0.03초의 인식 속도를 얻을 수 있었다.

• Ocean Science Journal
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• 제40권4호
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• pp.213-220
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• 2005

In this paper, image processing technique that reduces video images of buoy motion to yield time series of image coordinates of buoy objects will be investigated. The buoy motion images are noisy due to time-varying brightness as well as non-uniform background illumination. The occurrence of boats, wakes, and wind-induced white caps interferes significantly in recognition of buoy objects. Thus, semi-automated procedures consisting of object recognition and image measurement aspects will be conducted. These offer more satisfactory results than a manual process. Spectral analysis shows that the image coordinates of buoy objects represent wave motion well, indicating its usefulness in the analysis of wave characteristics.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.977-982
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• 2007

건설자동화 장비의 개발에 있어서 주변 사물을 인식하고 효과적으로 모델링하기 위한 노력은 지속적으로 이루어져 왔다. 이 연구는 지능형 굴삭 로봇 개발의 요소기술로서, 3D 레이저 스캐너를 이용하여 토공 작업환경을 3차원으로 모델링하고, 객체화된 모델링 정보를 이용하여 지능적인 작업 계획을 수립하기 위한 기반 연구이다. 이 연구에서는 먼저 3D 레이저 스캐너의 시장 동향을 분석하였고 토공 작업환경을 대상으로 3D 레이저 스캐너의 성능을 비교 분석하여 토공 현장에서 적합한 3D 레이저 스캐너를 선정하였다. 그리고 3D 모델링 시스템의 하드웨어 구서을 제시하였고 전체 소프트웨어의 컨셉을 설계하였다. 다음으로 소프트웨어 상세 기능 설계 및 사용자 인터페이스 설계를 통해 향후 photogrammetry 및 객체인식 기술의 적용을 위한 프레임워크를 구축하였다. 이 연구에서는 실제 토공현장을 대상으로 개발된 소프트웨어와 토탈 스테이션을 이용하여 타겟간의 상대거리를 측정하고 3D 모델링 시스템의 정확성을 측정하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.3153-3158
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• 2014

스쿨존에서 빈번하게 발생하는 어린이 안전사고에 능동적으로 대처하기 위해서는 상황 인식에 대한 자동화된 모듈에 대한 연구가 필요하다. 스쿨존과 같은 지역에서 차량의 진입, 어린이의 객체 인식, 그리고 GPS 좌표 정보를 기반으로 감시 시나리오를 구축하여, 전략화된 시나리오에 맞는 상황이 발생되었다고 판단되면 스쿨존 안전도를 높이기 위해 이에 대한 조치를 취하게 된다. 본 논문에서는 GPS 센서와 영상센서 그리고 네트워크에 연결된 모니터링 서버와의 통합을 기반으로 상황인식 방안을 연구하였다. 영상센서 부문과 GPS분석부문을 통해 상황인식을 객체분석을 수행하고 시나리오에 기반한 상황에 따라 능동적으로 대처할 수 있는 방안을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.565-570
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• 2021

우리나라 농업은 고령화로 인해 인력이 부족해 생산성이 감소하고 있다. 이를 극복하기 위해 농업용 로봇 시장이 빠르게 성장하고 있으며 농업용 로봇의 원격제어와 자율주행에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 농업용 로봇의 외형 및 구조를 설계하고 구동을 위한 장치 및 제어시스템을 구현하였다. LiDAR 센서를 활용, 최적화해 자율주행을 위한 필수 기능인 객체 인식기술을 적용하였다. 이를 통해 농업에서 노동력이 가장 많이 필요한 운송작업의 인건비 절감과 더불어 생산성을 향상 시킬 수 있다.