패턴 인식은 얼굴인식 영역에서 중요한 분야로 널리 사용 되고 있으며, 많은 연구가 이루어지고 있다. 얼굴 특징 점의 추출은 얼굴 인식 과정에서 중요한 단계로 정확한 얼굴 특징 추출은 인식기의 인식률에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문 에서는 능동형 이산 웨이브렛 변환을 통한 얼굴 특징 점 추출 방법을 제안했다. PC 카메라를 이용하여 취득된 얼굴 영상을 능동형 이산 웨이브렛 변환을 취하여 얼굴 영상 신호변환을 하였다. 변환된 영상 신호에 대하여 수직, 수평 투영법을 이용하여 얼굴 특징 추출을 하였으며, 추출 결과로부터 얼굴인식을 하였다. 제안된 능동형 이산 웨이브렛 변환은 얼굴 인식률 향상을 가져왔으며, 특징 점을 신속하고 정확하게 추출할 수 있었으며, 기존 이산 웨이브렛 변환을 이용한 특징 점 추출방식에 대하여 향상된 정확도와 안전성을 보였다.
In the nuclear power plant, there are several cylindrical vessels such as reactor vessel, pressuriser and so on. The vessels are usually constructed by welding large rolled plates, forged sections or nozzle pipes together. In order to assure the integrity of the vessel, these welds should be periodically inspected using sensors such as ultrasonic transducer or visual cameras. This inspection is usually conducted under water to minimize exposure to the radioactively contaminated vessel walls. The inspections have been performed by using a conventional inspection machine with a big structural sturdy column, however, it is so huge and heavy that maintenance and handling of the machine are extremely difficult. It requires much effort to transport the system to the site and also requires continuous use of the utility's polar crane to move the manipulator into the building and then onto the vessel. Setup beside the vessel requires a large volume of work preparation area and several shifts to complete. In order to resolve these problems, we have developed an underwater mobile robot guided by the laser pointer, and performed a series of experiments both in the mockup and in the real reactor vessel. This paper introduces our robotic inspection system and the laser guidance of the mobile robot as well as the results of the functional test.
Human sensing is an important but challenging technology. Unlike other methods for sensing humans, a vision sensor has many advantages, and there has been active research in automatic human detection in camera images. The combination of Histogram of Oriented Gradients (HOG) and Support Vector Machine (SVM) is currently one of the most successful methods in vision-based human detection. However, extracting HOG features from an image is computer intensive, and it is thus hard to employ the HOG method in real-time processing applications. This paper describes an efficient solution to this speed problem of the HOG method. Our method obtains edge information of an image and finds candidate regions where humans very likely exist based on the distribution pattern of the detected edge points. The HOG features are then extracted only from the candidate image regions. Since complex HOG processing is adaptively done by the guidance of the simpler edge detection step, human detection can be performed quickly. Experimental results show that the proposed method is effective in various images.
The purpose of this research is to propose a maintenance support system for deciding assembly sequence of the product and appropriate tools that are used to assembly and disassembly of parts in the product when geometric properties of the product. The digital maintenance system (DMS) is developed to generate the maintenance guideline and the initial experiment is conducted especially for an underwater weapon system with cylindrical structure. DMS considers four factors to find the efficient assembly and disassembly procedure automatically: (1) assembly tree, (2) properties of each part, (3) distance from the center of the product, and (4) volume. Based on the factors, DMS simulate the movement of each tool virtually and the properties of tools are investigated to find an appropriate tool for using assembly and disassembly of each part in the product. The proposed approach integrates modeling, simulation, data configuration, and virtual reality to allow a development of preliminary maintenance guidance.
Objective : It is well known that changes in cerebral hemodynamics occur after traumatic brain injury (TBI). Osmo-regulation in the brain is important for maintaining a constant milieu in the central nervous system. Nevertheless, to our knowledge, early osmolarity changes after minor head injury have not been studied until now. Methods : In this study, serum osmolarity was measured in 99 patients with minor head trauma. As a control group, blood samples were drawn from 99 patients who had a minor trauma in an extremity. Serum osmolarity was estimated using a fully automatic biochemical autoanalyzer within the first 3 hours after the trauma. Results : The mean serum osmolarity levels were $286.08{\pm}10.1\;mOsm/L$ in the study group and $290.94{\pm}5.65\;mOsm/L$ in the control group (p<0.001). However, after age adjustment between the study and control groups, this statistical significance was found to be valid only for patients over 30 years of age. Conclusion : It was noted that serum osmolarity levels decrease in the first 3 hours following minor head trauma in patients over 30 years of age. Further studies into this area could provide guidance for the management/treatment of elderly patients.
This paper presents a method for automatic generation of line balanced assembly sequences based on disassemblability and proposes a method of evaluating an assembly work time using neural networks. Since a line balancing problem in flexible assembly system requires a sophisticated planning method, reasoning about line balanced assembly sequences is an important field of concern for planning assembly lay-out. For the efficient inference of line balanced assembly sequences, many works have been reported on how to evaluate an assembly work time at each work station. However, most of them have some limitations in that they use cumbersome user query or approximated assembly work time data without considering assembly conditions. To overcome such criticism, this paper proposes a new approach to mathematically verify assembly conditions based on disassemblability. Based upon the results, we present a method of evaluating assembly work time using neural networks. The proposed method provides an effective means of solving the line balancing problem and gives a design guidance of planning assembly lay-out in flexible assembly application. An example study is given to illustrate the concepts and procedure of the proposed scheme.
본 논문에서는 AGV(Automatic Guided Vehicle)를 제어하기 위한 hard-wired 제어기를 설계하였고, CPLD(Complex Programmable Logic Device)를 이용하여 구현하였다. 제안된 제어기는 자율주행을 위한 유도장치 제어기, 모터 제어장치, 입출력 sequence 제어기 등을 포함하고 있다. 마이크로프로세서에 의해 구현된 기존방식에 비해 hard-wired 제어방식을 사용하므로 복잡한 프로그램 과정을 줄일 수 있다. 또한 메모리, 조합논리, 순서논리 회로를 쉽게 추가할 수 있어 제품의 개발시간 단축, 제품 크기 축소, 난이도 등에서 발생되는 총 제작비용 등을 감소시킬 수 있다. 제어기는 VHDL을 이용하여 동작적 기술 방법으로 설계되었으며, Altera사의 MAX+Plus II를 사용하여 합성하였고, EPF10K10LC84-4 디바이스로 구현하여 AGY 모형(Line-tracer)에 적용시켜 동작을 확인하였다.
The technical data for transmission line design and maintenance are calculated by a very complicated numerical formula so it is almost impossible to solve them by hand. Therefore the TOWER+ EXPERT SYSTEM was developed to systematically support technical data for transmission line design and maintenance. This system is able to calculate technical data which is applied to all conductors in our county, - that is 12 kinds of systems with 86 numbers of standard conductors, - and is programed to be user friendly by adopting dialogue windows, menu selection functions. Moreover, it minimizes input data by automatically providing standard transmission line design data, and it includes guidance of applicable work, program usage, data input process, help, explanation of terms and automatic error recovery functions that even a beginner can easily use.
이 논문은 선적 및 하역 작업을 위해 겐추리 크레인으로 들어오는 컨테이너 트레일러의 위치 추적 시스템에 대하여 기술한다. 위치 추적 시스템은 트레일러가 겐추리 크레인에 접근하였을 때 트레일러의 정지 지점을 운전자에게 알려준다. 위치 측정 센서는 RF 신호와 초음파 방식을 채택한 크리켓 mote 모듈을 사용하였다. 실시간 전송을 위해 위치 측정 주기를 단축하였으며 삼각측량 방법에 따른 3 차원 위치 계산식과 환경적 요인에 의한 거리 측정 오류 감소 방법을 제시하였다. 측정된 위치는 블루투스 통신을 통해 주기적으로 운전자 앞의 PDA (Personal Digital Assistant)에 전송된다. 실내외 테스트 결과 위치 오류는 3 cm 이내로 개선되었으며 위치 측정 표시 주기는 평균 0.5초였다.
제안한 시스템은 AI 체력측정 파트와 AI 체력관리 파트 2가지 부분이 연계성을 가지고 구성되어 있다. AI 체력측정 파트에서 딥러닝 기반의 포즈인식을 통해 체력측정에 대한 가이드와 측정값의 정확한 연산을 수행한다. 이 측정값을 기반으로 AI 체력관리 파트에서는 개인 맞춤형 운동프로그램을 설계해 전용 스마트 어플리케이션에 제공한다. 측정자세 가이드를 위해 웹캠을 통해 측정대상자의 자세를 촬영해 골격선을 추출한다. 다음으로 학습된 준비자세의 골격선과 추출된 골격선을 비교해 정상 유무를 판단하고, 정상자세 유지를 위한 음성안내를 실시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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