측면조명을 이용한 LCD 백라이트 불량검출 시스템

문창배,박지웅,이해연,김병만,신윤식,Moon, Chang-Bae,Bark, Jee-Woong,Lee, Hae-Yeoun,Kim, Byeong-Man,Shin, Yoon-Sik 한국정보처리학회 2010 정보처리학회논문지B Vol.17 No.6

A Cold Cathode Fluorescent Lamp(CCFL) is used as a LCD Monitor's backlight widely. The most common way to check CCFL's defects is an examination with the naked eye. This naked eye examination can cause examination inconsistencies and industrial disasters. A shooting environment and detection algorithms are important for finding CCFL defects automatically. This paper presents CCFL defect detection algorithms using images captured under the shooting environment with sidelight which is one of the shooting environment we have suggested. The experimental result shows 4.65% of overdetection and 5.37% of unsuccessful defect detection of CCFL. LCD 모니터의 백라이트로 CCFL 형광체를 많이 사용하고 있으나 그 불량여부는 육안에 의존하고 있다. 육안 검사를 함으로써 부품에 대한 일관성 있는 검사가 결여되고, 노동집약적인 검사로 인해 산업적 재해가 발생할 수 있다. 따라서, CCFL 불량유무를 자동으로 판별하기 위해서 물리적 촬영 환경과 영상처리 알고리즘은 중요하다. 본 논문에서는 CCFL 형광체를 자동으로 검사하기 위한 촬영환경 중 다섯 가지 조건과 세 가지조건 중 두 조건모두에서 사용되는 측면 촬영환경에서 획득한 영상을 이용하여 불량을 판별하기 위한 알고리즘을 제시하였다. 불량을 포함한 CCFL 형광체와 정상시료를 사용하여 영상 획득 및 실험을 수행하였고, 그 결과 제안한 촬영환경과 알고리즘은 과검율 4.65 %와 유출률 5.37 %의 성능을 보인다.

물류 배송 박스 상태 판별 시스템

문창배(Chang Bae Moon),박정호(JeongHo Park),김의준(Eui Jun Kim),김대용(Dae Young Kim),서준하(JunHa Seo),안건환(GeonHwan Ahn),오한슬(HanSeul Oh),이성목(Seong Mok Lee),이성훈(Seng Hun Lee),정석원(SeockWon Jeong) 한국통신학회 2024 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2024 No.1

심장 자기공명영상에서 방사형 임계치 결정법을 통한 좌심실 분할 알고리즘

문창배(Chang Bae Moon),이해연(Hae-Yeoun Lee),김병만(Byeong Man Kim),신윤식(Yoon Sik Shin) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.36 No.10

의학기술이 발전하면서 결핵, 폐렴, 영양실조, A형간염 등의 질명에 의한 사망률은 감소하는 반면, 심장 질환으로 인한 사망률은 증가하는 추세이다. 심장병을 예방하기 위하여 정기적인 검사가 중요하고, 인체에 무해한 자기공명영상을 활용하여 심장의 혈류량과 심박구출률을 계산하여 심장의 기능을 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 기존의 노동집약적이고 시간적 비용이 큰 수동윤곽분할을 대체하기 위한 자동 좌심실 분할 알고리즘을 제안하였다. 방사형 임계치 결정법을 통하여 심실을 분할하고 혈류량 및 심박구출률을 계산하였으며, 특히 기존 방법들에서 문제가 되었던 기저 영상도 사용자 간섭률을 최소화하여 자동분할을 수행하였다. 제안 알고리즘의 검증을 위하여 36명의 심장 자기공명영상 데이터를 사용하여 전문가에 의한 수동윤곽분할 및 제너럴일렉트로닉스 MASS 소프트웨어와 정량적 비교를 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 표준으로 간주되는 수동윤곽분할과 정확도가 유사하며, MASS 소프트웨어보다 높은 정확도를 갖고 있음을 알 수 있었다. The advance in medical technology has decreased death rates from diseases such as tubercle, pneumonia, malnutrition, and hepatitis. However, death rates from cardiac diseases are still increasing. To prevent cardiac diseases and quantify cardiac function, magnetic resonance imaging not harmful to the body is used for calculating blood volumes and ejection fraction(EF) on routine clinics. In this paper, automatic left ventricle(LV) segmentation is presented to segment LV and calculate blood volume and EF, which can replace labor intensive and time consuming manual contouring. Radial threshold determination is designed to segment LV and blood volume and EF are calculated. Especially, basal slices which were difficult to segment in previous researches are segmented automatically almost without user intervention. On short axis cardiac MRI of 36 subjects, the presented algorithm is compared with manual contouring and General Electronic MASS software. The results show that the presented algorithm performs in similar to the manual contouring and outperforms the MASS software in accuracy.

영상처리 기반 지능형 신발 추천 시스템

문창배(Chang Bae Moon),김병만(Byeong Man Kim),이지공(JI Gong Lee),김영진(Young-Jin Kim),김동윤(Dong Youn Kim),김도근(Do Geun Kim),서부민(Bu Min Seo),권성준(Seong June Gwon),김종완(Jong Wan Kim) 한국통신학회 2023 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.2

CNN기반 차량 헤드라이트 불량검사 시스템

문창배(Chang Bae Moon),이종열(Jong Yeol Lee),김병만(Byeong Man Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2

본 논문에서는 차량 헤드라이트의 불량 유무를 판별하기 위하여 생산된 헤드라이트의 위치를 보정한 후 검사대상의 ROI(Region of Interest)를 검출 하여 CNN(Convolutional Neural Network)을 기반으로 ROI영역의 불량 유무를 판단하는 방법을 제안한다. 실험을 목적으로 2개 차종에 대하여 헤드라이트 원본영상을 각 100장 확보 하였고, ROI영역 불량 판별을 목적으로 위치가 보정된 영상에서 이동 및 회전 변환을 적용하여 20,000개의 양품영상 및 20,000개의 불량영상을 확보하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 방법의 확장 가능성을 확인할 수 있었다.

음악의 분위기와 폭소노미 태그의 관계 분석

문창배 ( Chang Bae Moon ),김현수 ( Hyun Soo Kim ),장영완 ( Young Wan Jang ),김병만 ( Byeong Man Kim ) 한국감성과학회 2013 감성과학 Vol.16 No.1

Folksonomies have potential problems caused by synonyms, tagging level, neologisms and so forth when retrieving music by tags. These problems can be tackled by introducing the mood intensity (Arousal and Valence value) of music as its internal tag. That is, if moods of music pieces and their mood tags are all represented internally by numeric values, A (Arousal) value and V (Valence) value, and they are retrieved by these values, then music pieces having similar mood with the mood tag of a query can be retrieved based on the similarity of their AV values though their tags are not exactly matched with the query. As a prerequisite study, in this paper, we propose the mapping table defining the relation between AV values and folksonomy tags. For analysis of the association between AV values and tags, ANOVA tests are performed on the test data collected from the well known music retrieval site last.fm. The results show that the P values for A values and V values are 0.0, which means the null hypotheses could be rejected and the alternative hypotheses could be adopted. Consequently, it is verified that the distribution of AV values depends on folksonomy tags.

동적 장애물의 속도를 고려한 이동로봇의 궤적 재생성 기법

문창배(Chang-bae Moon),정우진(Woojin Chung) 대한기계학회 2014 大韓機械學會論文集A Vol.38 No.11

서비스 로봇이 충돌안전성을 확보한 상태에서 고속 주행 임무를 수행하기 위해서는 동적 장애물의 속도를 고려한 궤적 계획이 필요하다. 정적 장애물만을 고려한 상태에서 궤적을 계획하는 경우 장애물과의 상대속도로 인해서 로봇이 장애물과 충돌할 수 있다. 본 연구에서는 동적 장애물의 속도를 고려한 궤적시간조정기법을 제안한다. 제안된 기법을 통해서 기존에 생성된 궤적의 시간을 조정해서 장애물 회피가 가능한지를 평가할 수 있다. 만일 회피가 불가능할 경우 생성된 경로가 아닌 다른 경로를 선택할 수 있다. 모의 시험 결과를 통해서 제안된 기법을 통해서 짧은 시간 내에 장애물 회피를 수행할 수 있음을 보였다. To achieve safe and high-speed navigation of a mobile service robot, velocity of dynamic obstacles should be considered while planning the trajectory of a mobile robot. Trajectory planning schemes without considering the velocity of the dynamic obstacles may collide due to the relative velocities or dynamic constraints. However, the general planning schemes that considers the dynamic obstacle velocities requires long computational times. This paper proposes a velocity control scheme by scaling the time step of trajectory to deal with dynamic obstacle avoidance problem using the RNLVO (Robot Nonlinear Velocity Obstacles). The RNLVO computes the collision conditions on the basis of the NLVO (Nonlinear Velocity Obstacles). The simulation results show that the proposed scheme can deal with collision state in a short period time. Furthermore, the RNLVO computes the collisions using the trajectory of the robot. As a result, accurate prediction of the moving obstacles trajectory does not required.

Robot Operating System (ROS) 이용 SLAM 기술의 정성적 시험

문창배(Chang-bae Moon) 대한기계학회 2016 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2016 No.12

In recent days, mobile service robots were widely developed using the Robot Operating System (ROS). Especially, the SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) schemes are most useful because the SLAM schemes are requiring the previously recorded sensor logging data. In this paper, we represent the simulation setup method using the ROS and supported SLAM schemes. The simulations were carried out using the pre-recorded odometry and laser scan data. The SLAM results using the Cartographer and KARTO SLAM were presented.

수업 행동 분석 포트폴리오 시스템을 경험한 교수자의 행동 변화가 주는 의미

문창배(Chang-Bae Moon),박정환(Jung-Hwan Park),전경애(Kyung-Ae Jun),김해영(Hai-Young Kim),마지순(Ji-Sun Ma) 순천향대학교 인문학연구소 2010 순천향 인문과학논총 Vol.26 No.-

본 연구는 대학에서 수업 행동 분석 포트폴리오 시스템을 경험한 교수자의 행동 변화가 주는 의미를 분석하고자 하는 목적에서 실시되었다. 이를 위하여 수업행동 분석 포트폴리오 시스템에 관한 목적과 필요성, 활용 방법을 이해한 후 실제적으로 수업에 활용하였다. 교수자는 자신의 동영상 강의를 보면서 시스템에 등록된 척도에 입각하여 객관적인 평가와 코칭, 자기성찰을 실시하며 매차 시 포트폴리오를 생성하였다. 이러한 경험을 토대로 교수자는 첫째, 학습자의 입장에서 자신의 수업을 바라보고자 하는 필요성을 경험하는 것으로 나타났다. 둘째, 매차 시 포트폴리오를 분석하면서 끊임없는 전문가로서의 자기성찰을 지속하고자 하였다. 셋째, 수업 전문성을 향상할 수 있는 질적인 교수 평가 방안으로써의 의미를 공감하였다. This study aims at understanding the meaning of his/her own behavioral change of the teacher in college after having experienced the teaching behavior analysis portfolio system. I utilized the system for real class after understanding the purpose, necessity and utilization method of teaching behavior analysis portfolio system for this goal. The teacher created portfolio and analyzed it each time by watching his own video lecture and implementing objective evaluation, coaching and self-examination. It was concluded based on these experiences that first, the teacher experienced the necessity to examine his own class from the perspective of the student. Second, the teacher continuously implemented self-examination as an expert by analyzing portfolio each time. Third, the teachers agreed on the meaning of the system as a qualitative teacher evaluation method that can improve teaching expertise.

볼록총채벌레 자동판정을 위한 후보영역 검출

문창배(Chang Bae Moon),김병만(Byeong Man Kim),이종열(Jong Yeol Yi),현재욱(Jae Wook Hyun),이평호(Pyoung Ho Yi) 한국산업정보학회 2012 한국산업정보학회논문지 Vol.17 No.6

볼록총채벌레는 최근 감귤원 해충 피해의 주요 해충으로 인식되어 주기적인 예찰이 이루어지고 있으나 성충의 크기가 0.8㎜ 정도로 작아 육안 식별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 예찰 트랩에 포집된 볼록총채벌레를 자동으로 판별하기 위한 후보 영역 검출 방법을 제안하였다. 본 논문에서 사용한 방법은 히스토그램 기반의 템플릿 매칭으로 그레이 이미지와 그레디언트 이미지를 합성한 이미지를 사용하였다. 50 배율의 광학 현미경으로 영상을 획득 하였고, 제안한 방법의 객관적인 성능 판별을 위해 기존 방법[8]과 노이즈 제거 이미지를 이용한 히스토그램기반 템플릿 매칭방법 그리고 그게디언트 이미지를 이용한 히스토그램 기반 템플릿 매칭 방법들과 비교 실험을 하였다. 실험결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 전처리[8] 방법 보다 약 14.42% 향상된 성능을 보였고, 노이즈 제거 이미지를 이용한 방법보다 41.63%, 그레디언트 이미지를 이용한 방법보다 21.17% 높은 성능을 보였다. Scirtothrips Dorsalis (Thysanoptera: Thripidae) recently has been recognized as a major source of the pest damage in the citrus fruit orchards. So its arrival has been predicted periodically but it is difficult to identify adults of the pest with the naked eyes because of their size smaller than the 0.8㎜. In this paper, we propose a method to detect candidate areas for automatic identification of Scirtothrips Dorsalis on forecasting traps. The proposed method uses a histogram-based template matching where the composite image synthesized with the gray-scale image and the gradient image is used. In our experiments, images are acquired by the optical microscopy with 50 magnifications. To show the usefulness of the proposed method, it is compared with the method we previously suggested. Also, the performances when the proposed method is applied to noise-reduced images and gradient images are examined. The experimental results show that the proposed method is approximately 14.42% better than our previous method, 41.63% higher than the case that the noise-reduce image is used, and 21.17% higher than the case that the gradient image is used.