• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.331-333
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• 2001

문자인식 기술에 의해 우편번호와 주소를 인식하고 4-state 바코드를 인쇄하여 배달순서로 자동구분하기 위한 연구가 진행되고 있다. 이 4-state 바코드를 사전에 인쇄하여 접수될 경우에는 바코드의 인쇄규격 및 수록된 정보의 검증이 요구된다. 본 논문에서는 이미지에 의하여 4-state 바코드를 인쇄규격 검증을 위하여 심볼의 두께 및 공간 값이 정확한 값이 획득, 심볼의 훼손상태, 기울기 값, 수록된 정보인 우편번호와 배달순서 코드를 검증할 수 있도록 한 것이다. 시험결과에 의하면 소형통상 우편물 1통에 대하여 인쇄규격 검증을 위한 소요시간을 30~60msec 이내에 가능하게 되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.496-498
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• 1998

현재 우편 처리용 바코드는 광학문자판독기에 의해 판독된 우편번호를 3 of 5 형광 바코드로 인쇄하고, 판독하여 우편물을 자동구분 처리하는 LSM(Letter Sorting Machine)을 사용하고 있다. 광학문자판독에 의한 인쇄체 문자 인식율은 94~96%정도로 처리되므로 오류 우편물의 최소화를 위하여 LSM에 형광 바코드와 동일한 체계로 구성된 흑색 바코드를 적용하고, 광학문자판독을 하지 않고도 우편물을 자동처리할 수 있는 체계를 구축하고 있다. 우편고객이 흑색 바코드를 우편물에 사전에 인쇄하여 접수하도록 하여 공학문자판독에 의한 처리 과정 축소함으로써, 보다 효과적인 우편 배달 서비스를 제공하기 위한 노력을 시도하고 있다. 본 논문에서는 우편 고객이 인쇄한 3 of 5 고객 바코드를 사전에 검사하여 우편물 자동처리를 보다 효과적으로 수행될 수 있도록 하기 위한 방법을 제고하는 고객 바코드 검증 시스템의 설계 및 구현에 대한 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.16-26
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• 2002

웹 기반 메일 시스템은 서버와 클라이언트로 구성되는데, 서버는 계정 발급, 서비스 등의 기능을 제공하며, 클라이언트는 사용자와의 인터페이스를 수행한다. 본 논문에서는 웹 기반의 다중 도메인 기능을 갖춘 메일 시스템을 설계하였으며, 인터넷 익스플로러(Internet Explorer) 기반의 사용자 환경과, Windows Server 2000 기반의 관리환경을 구현하였다. 메일 시스템의 서비스 엔진을 이용하여, 부재중 처리, 메일 자동 분류, 수신 확인 및 거부 등을 통한 효율적인 사용자 편리성을 제공하고, 메일의 폭주와 사용자의 급증으로 인한 시스템 저하현상을 극복하고, 시스템의 안정성을 제공하는 메일 시스템을 개발하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.320-322
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• 2020

기계학습은 인공지능의 한 클래스로 최근 이미지 및 음성인식, 지능적 웹 검색, 자율 주행 자동차 등의 영역에서 성공적 발전을 바탕으로 우리의 일상에 폭넓게 이용되고 있다. 본 논문에서는 Keras 오픈소스 라이브러리를 이용해 딥러닝을 이용한 기계학습 기반의 동전 인식 소프트웨어를 구현하였고, 이를 이용해 동전 자동분류 스마트 저금통을 설계하였다. 동작 검증을 위하여 스마트 저금통의 모든 발생 이벤트는 Parse-server와 mongoDB를 이용하여 시각화 및 어플리케이션 및 웹사이트를 연결하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.910-912
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• 2022

최근 물류업계는 코로나 펜데믹 이후 비대면 활동의 증가로 물류의 양이 빠르게 증가하고 있는 추세이다. 이를 해결하기 위해 업계는 인력을 계속해서 투입하고 있지만, 물동량 증가율을 따라잡지 못하고 있다. 본 논문에서는 유전알고리즘으로 결정된 최적 배송 순서 기반으로 작동하는 스마트 자동분류 시스템을 개발함으로써 이 현상을 해결하고자 한다. 해당 시스템은 결정된 배송순서에 맞게 택배를 자동으로 분류할 수 있고, 최종적으로 근무환경 개선과 물류효율성 증대에 기여할 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.429-442
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• 2003

본 논문에서는 우편물 자동처리론 위한 우편영상 인식 시스템을 소개한다. 우편영상 인식 시스템은 서장 우편물을 집배원이 배달하는 순서에 따라 자동으로 구분할 수 있도록 우편영상을 입력으로 받아 수신인 주소를 출력하는 인식 시스템을 말한다. 이 시스템은 수신인 주소영역 추출, 문자열 분리, 문자분할, 문자인식, 그리고 주소해석 모듈로 구성되어 있다. 주소영역 추출을 위해서는 우편물 주소 기입 위치에 대한 경험적 지식을 이용하였으며, 문자열 분리와 문자분한을 위해서는 연결요소 분석과 수직런 분석을 이용하였다. 문자인식에는 신경망 기반 인식기를 이용하였으며, 주소해석을 위해서는 동적 프로그래밍 기법을 적용하였다. 각 모듈은 독립적으로 구현되었기 때문에 인식 시스템의 성능 개선을 위한 모듈별 최적화가 용이하다는 장점이 있다. 실험에는 대전 유성우체국의 우편물 구분기를 이용하여 실제 우편물에서 수집한 인쇄 우편영상과 필기 우편영상을 이용하였으며, 비교적 우수한 인식 결과를 얻었다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제26권6호
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• pp.571-578
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• 2001

Production of green pepper has increased for ten years in Korea, as customer's preference of a pepper tuned to fiesta one. This study was conducted to develop an on-line fading algorithm of green pepper using machine vision and aimed to develop the automatic on-line grading and sorting system. The machine vision system was composed of a professive scan R7B CCD camera, a frame grabber and sets of 3-wave fluorescent lamps. The length and curvature, which were main quality factors of a green pepper were measured while removing the stem region. The first derivative of the thickness profile was used to remove the stem area of the segmented image of the pepper. A new boundary was generated after the stem was removed and a baseline of a pepper which was used for the curvature determination was also generated. The developed algorithm showed that the accuracy of the size measurement was 86.6% and the accuracy of the bent was 91.9%. Processing time spent far grading was around 0.17 sec per pepper.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권5호
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• pp.559-573
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• 2020

One of the powerful data management tools is Building Information Modeling (BIM) which operates through obtaining, recalling, sharing, sorting and sorting data and supplying a digital environment of them. Employing SHM, a BIM in monitoring systems, would be an efficient method to address their data management problems and consequently optimize the economic aspects of buildings. The recording of SHM data is an effective way for engineers, facility managers and owners which make the BIM dynamic through the provision of updated information regarding the occurring state and health of different sections of the building. On the other hand, digital transformation is a continuous challenge in construction. In a cloud-based BIM platform, environmental and localization data are integrated which shape the Internet-of-Things (IoT) method. In order to improve work productivity, living comfort, and entertainment, the IoT has been growingly utilized in several products (such as wearables, smart homes). However, investigations confronting the integration of these two technologies (BIM and IoT) remain inadequate and solely focus upon the automatic transmission of sensor information to BIM models. Therefore, in this composition, the use of BIM based on SHM and IOT is reviewed and the economic application is considered.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1267-1267
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• 2001

The existing fruit sorter has the method of tilting tray and extracting fruits by the action of solenoid or springs. In peaches, the most sort processing is supported by man because the sorter make fatal damage to peaches. In order to sustain commodity and quality of peach non-destructive, non-contact and real time based sorter was needed. This study was performed to develop peach sorter using near-infrared spectroscopy in real time and nondestructively. The prototype was developed to decrease internal and external damage of peach caused by the sorter, which had a way of extracting tray with it. To decrease positioning error of measuring sugar contents in peaches, fiber optic with two direction diverged was developed and attached to the prototype. The program for sorting and operating the prototype was developed using visual basic 6.0 language to measure several quality index such as chlorophyll, some defect, sugar contents. The all sorting result was saved to return farmers for being index of good quality production. Using the prototype, program and MLR(multiple linear regression) model, it was possible to estimate sugar content of peaches with the determination coefficient of 0.71 and SEC of 0.42bx using 16 wavelengths. The developed MLR model had determination coefficient of 0.69, and SEP of 0.49bx, it was better result than single point measurement of 1999's. The peach sweetness grading system based on NIR reflectance method, which consists of photodiode-array sensor, quartz-halogen lamp and fiber optic diverged two bundles for transmitting the light and detecting the reflected light, was developed and evaluated. It was possible to predict the soluble solid contents of peaches in real time and nondestructively using the system which had the accuracy of 91 percentage and the capacity of 7,200 peaches per an hour for grading 2 classes by sugar contents. Draining is one of important factors for production peaches having good qualities. The reason why one farm's product belows others could be estimated for bad draining, over-much nitrogen fertilizer, soil characteristics, etc. After this, the report saved by the peach grading system will have to be good materials to farmers for production high quality peaches. They could share the result or compare with others and diagnose their cultural practice.

• 생물환경조절학회지
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• 제3권1호
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• pp.42-51
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• 1994

대다수 농산물과 마찬가지로 건조표고의 등급판정은 외관특징에 주로 의존한다. 표고 갓의 전후면에 걸친 복잡하고 다양한 외관특징들로 인하여 표고의 등급판정은 임의로 추출한 표고샘플에 대하여 전문가가 수작업으로 판정하고 있으며, 선별작업 역시 전적으로 수작업에 의존하고 있다. 단순한 반복작업으로 보이는 농산물의 등급판정은 사실 시각과 촉각을 위시한 고도의 감각신경계를 통하여 상호 복잡하게 얽혀 들어오는 정보를 지능적으로 처리하는 고기능의 작업이다. 농산물의 경우, 외관특성을 비롯한 물성은 종류별로 그 경계치를 일괄적으로 명확하게 규정할 수 없기 때문에 대개는 오차를 포함한 통계적 접근에 의하여 규정하고 있다. 따라서 농산작업에 있어서는 농산물 물성이 갖는 모호성을 효율적으로 처리할 수 있는 가변적인 작업구조 및 정보처리가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 인간 뇌의 정보처리 기능을 부분적으로 구현할 수 있는 인공신경회로망을 컴퓨터 시각 시스템에 적용하여 단순 기하도형의 분류 및 표고의 등급판정을 성공적으로 수행하였다. 회로망 입력으로는 컴퓨터시각 시스템을 이용하여 건조표고의 정성적 외관특징을 자동으로 추출한 후 정량화한 특징점 값들을 이용하였다. 신경회로망의 학습은 표본 추출한 등급표고와 이들의 정량적 특징점 값들을 입출력 쌍으로 하여 수행하였다. 학습한 회로망의 등급판정 성능시험은 표본추출한 미지의 표고에 대한 컴퓨터 영상 특징점 값들을 입력하여 수행하였다.