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HDR 영상의 노출 정보 추정을 위한 부동 소수 SVD 시스템 설계
김근홍(Kun-Hong Kim),이동호(Dong-Ho Lee) 대한전기학회 2009 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2009 No.10
현실상에 존재하는 HDR(High Dynamic Range) 영상은 인간시각으로 인식하기 어려운 많은 휘도 정보를 포항하고 있다. 또한, 현재 촬상 소자는 인간 시각보다 휘도 정보를 인식하는 능력이 떨어진다. 때문에 HDR 영상을 제작하기 위해서는 촬상 소자로부터 노출 정도를 달리하여 만들어진 다수의 LDR 영상 정보를 통해 HDR 영상으로 휘도 정보를 추정 하는 방법이 일반적이다. 휘도 정보를 추정하기 위한 연산의 대부분 작업이 컴퓨터 소프트웨어로 해결 되고 있고 SVD(Singular Value Decomposition) 연산은 영상의 휘도 성분을 추정하기 위한 방법 중에 하나이다. 본 논문은 HDR 영상의 휘도 성분 추정을 위한 SVD 연산 방법을 H/W 시스템으로 구현하여 독립적인 소규모 시스템으로 구현하는 방법을 제시한다.
김근홍(Kim Kun Hong),문창배(Moon Chang Bae),김병만(Kim Byeong Man),오득환(Oh Duk Hwan) 한국산업정보학회 2018 한국산업정보학회논문지 Vol.23 No.1
본 논문에서는 차량 헤드라이트의 불량 유무를 판별하기 위하여 생산된 헤드라이트 이미지를 위치 및 회전 보정 후 검사이미지의 ROI(Region of Interest)와 표준 이미지의 ROI와의 유사도를 이용하여 불량 유무를 판단하는 방법을 제안하였다. 유사도 판별은 OpenCV에서 제공하는 템플릿매칭 유사도 판별방법을 응용하여 히스토그램 기반에서 유사도를 판별하는 방법을 사용하였고, 성능 분석을 목적으로 기존 OpenCV의 기본 방법과 비교하였다. 분석결과, OpenCV의 기본 방법보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었고, 제안 방법의 경우 불량 판별율 100%에 근접함을 알 수 있었다. In this paper, we propose a method to determine whether there is a defect by using the similarity between ROIs (Region of Interest) of the standard image and ROIs of the image which is corrected in position and rotation after capturing the vehicle headlight. The degree of similarity is determined by the template matching based on the histogram of image, which is a some modification of the method provided by OpenCV where template matching is performed on the raw image not the histogram. The proposed method is compared with the basic method of OpenCV for performance analysis. As a result of the analysis, it was found that the proposed method showed better performance than the OpenCV method, showing the accuracy close to 100%.
OpenMP를 이용한 차량 헤드라이트 얼라인먼트 보정 및 분류 방법
문창배(Moon Chang-Bae),김근홍(Kim Kun-Hong),김병만(Kim Byeong-Man),오득환(Oh Dukhwan) 한국산업정보학회 2017 한국산업정보학회논문지 Vol.22 No.2
본 논문에서는 CPU기반 병렬처리인 OpenMP를 적용하여 헤드라이트의 차종을 판별하기 위한 처리속도를 개선하고, 생산부품의 얼라인먼트를 보정 후 특징을 추출하여 차종을 판단하는 방법을 제안하였다. 제안방법의 세부성능을 분석하기 위해 그레이영상을 이용한 방법 및 라인 검출을 이용한 방법과의 판별성능과 처리속도를 비교·분석하였다. 분석결과, 판별성능의 경우 제안방법과 라인 검출을 이용한 방법이 좋은 성능을 보였지만 처리속도 측면에서 라인검출 방법보다 제안 방법이 더 좋은 성능을 보였다. 처리속도의 경우 그레이 영상을 이용한 방법이 가장 좋은 성능을 보였으나 판별성능 측면에서 제안방법이 그레이 영상을 이용한 방법보다 좋다고 할 수 있다. In This Paper, the Classification Speed of Vehicle Headlight Modules is Improved by a CPU-based Parallel Processing Using OpenMP. Also, a Classification Method of Headlight Modules which Extracts their Features after Revising their Alignment is Proposed. To Analyze the Performance of the Proposed Method, the Discrimination Accuracy and the Processing Speed were Compared with the Method Using Gray Image and the Method Using Line Detection. As the Results of the Analysis, in the Discrimination Accuracy, the Proposed Method and the Line Detection Method Showed good Performance, but the Proposed Method Showed Better Performance than the Line Detection Method by the Processing Speed. Also, the Gray-based Method was the Best in Processing Speed, but the Proposed Method is Better than the Gray-based Method in the Discrimination Accuracy.
ART2 신경회로망을 이용한 로봇 용접건의 노후화 모니터링 시스템 개발
이인수(In-Soo Lee),정명환(Myung-hwan Jeong),김근홍(Kun-Hong Kim),하수영(Soo-Young Ha) 한국정보기술학회 2016 Proceedings of KIIT Conference Vol.2016 No.6
본 논문에서는 ART2 신경회로망과 검사장치 데이터를 이용한 로봇 용접건의 노후화 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안한 방법에서는 검사장치로부터 획득한 데이터를 사용하였으며, 이들을 각 ART2 신경회로망 모듈의 입력 값으로 하여 로봇 용접건의 진단을 수행하였다. 시물레이션을 통해서 제안한 모니터링 시스템의 성능을 확인하였다. In this paper, we propose an aging monitoring system for robotic welding gun using ART2 NN(adaptive resonance theory 2 neural network) with uneven vigilance parameters and .inspection equipment data. In this method the inspection equipment data were manipulated and used them for diagnosis of robotic welding gun via ART2 NN modules . We carried out the computer simulation to confirm the suitability of the proposed monitoring system.