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이봉기 ( Bong-ki Lee ) 대한내과학회 2017 대한내과학회지 Vol.92 No.3
흉통은 다양한 장기의 다양한 병리적 변화로 유발되는 증상으로서 흉통에 대해 접근할 때 많은 질환들에 대한 고려가 요구된다. 가장 큰 문제점은 진단이 지연되면 위중해질 수 있는 치명적인 질환들이 포함되어 있는 증상군이므로 먼저 중증응급 질환 여부를 신속하고 확실하게 밝혀낸다는 자세로 진료에 임해야 한다. 흉부-복부 CT 촬영이 가능한 환경에서는 감별진단에 많은 도움을 받을 수 있으며, 중증응급 질환이 확인되거나 진단이 모호한 경우에는 신속히 상급기관으로 이송하여 적절한 처치를 받도록 해야 한다.
파프리카 수확작업의 자동화를 위한 인공지능 및 영상처리를 이용한 수확로봇 개발
이봉기 ( Bong-ki Lee ),감동환 ( Dong-hwan Kam ),이대원 ( Dae-weon Lee ),화지호 ( Sea-bo Oh ),오세부 ( Byeong-ro Min ),민병로 한국농업기계학회 2018 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2
본 연구는 파프리카 재배 환경의 영상 정보를 얻고 파프리카의 인식 및 위치 정보를 추출하는 인공지능 및 영상처리 알고리즘을 구현하였다. 위치 정보를 통하여 파프리카를 수확 할 수 있는 알고리즘을 개발하고 수확로봇을 제어하여 파프리카의 자동 수확을 수행하였다. 파프리카의 색상 정보를 분석하여 특징적인 색상(Hue)의 임계값과 그를 보조하기 위한 채도(Saturation)의 임계값을 설정하였다. 인공 신경망을 통하여 은닉층이 1개인 BP 알고리즘과 은닉층이 3개 이상인 심층 신경망 및 CNN 알고리즘을 통하여 학습을 수행하였으며 영상에서 파프리카 영역을 분할해 내는 알고리즘을 완성하였다. 수확로봇의 매니 퓰레이터는 좁은 공간에서 효율적으로 작업할 수 있도록 회전축, 수평, 수직축으로 이루어진 원통 형 로봇의 형태로 제작 하였으며, 엔드이펙터는 파프리카 외형 치수에 기반 하여 하부에서부터 접근하여 수확할 수 있는 형태로 제작하였다. 파프리카의 과실만을 이용하여 수확작업이 가능한 형태로 제작하였으며 수직방향의 줄기를 절단 할 수 없도록 절단부를 수직방향으로 제작하였다. 수확로봇을 제어 할 수 있도록 서보 모터와 앰프 및 모션 컨트롤러 시스템을 구성하였다. 엔드이펙터에 설치된 카메라를 이용하여 파프리카를 인식하고 ROI의 상단 중심과 하단 중심을 이용하여 파프리카의 위치와 자세를 추출하였다. 추출된 정보를 바탕으로 3단계에 걸친 수확 작업 알고리즘을 개발하였다. 수확을 시도한 110개의 파프리카 과실 중에서 97개는 수확이 가능하였으며, 전체 대상 작물 중 88.2%의 수확 성공률을 보였으며, 총 수확 작업을 하는데 소요된 시간은 79분 04초이다.
우천 시 빗물 등 기후 변화에 따른 영상 내 노이즈 제거 알고리즘
이봉기 ( Lee Bong Ki ),감동환 ( Kam Dong Hwan ),추현욱 ( Choo Hyun Wook ),김진경 ( Kim Jin Kyoung ),조용진 ( Cho Yong Jin ),양원석 ( Yang Won Suk ),문길환 ( Moon Kil Hwan ) 한국농업기계학회 2020 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2
카메라는 영상 내 상황 변화 등의 이벤트를 감지하고 주변의 사물의 형태와 색상 등을 인식하는 것에 사용되기 때문에 지능형 영상 보안시스템이나 첨단운송기기, 스마트 팜 등 4차 산업 기술에 필수적이다. 그러나 역광, 상향등, 안개와 우천과 같이 외부 조건에 취약하기 때문에 카메라 영상에 의한 환경 인식 시 정보를 해석하는 과정에서 기상환경 및 외부 환경 변화에 따른 노이즈 등의 오류가 발생할 가능성이 있다. 악천우(폭우, 안개 등)와 조명환경 차이는 영상정보 분석의 어려움을 야기한다. 이러한 악조건 상황에서 사용자의 목적에 맞는 영상정보를 획득하기 위해서는 카메라를 통한 주변 환경 촬영 후 보정을 통하여 주변 환경에 대한 정확한 정보를 전달할 수 있고, 악조건 환경에서 보정된 영상정보를 획득하여 획득한 정보를 바탕으로 CCTV나첨단운송기기, 스마트 팜 등에 적용할 수 있는 기후 변화에 따른 영상 내 노이즈 제거 알고리즘 개발이 필요하다.
이봉기(Bong-Ki Lee),임용업(Yong-Eop Lim),조성준(Sungzoon Cho) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅱ
본 논문에서는 잡음 추가와 네트웍 앙상블을 이용하는 기법으로 최근에 제안된 가상 샘플 생성 방법(VSG:Virtual Sample Generation)을 개선하는 방법을 제안하고, 이를 대표적인 앙상블학습 알고리즘인 Bagging, Boosting과 비교한다. 기존의 가상 샘플 생성 방법에 기초하여 입력 데이터의 분포를 고려하여 가상 샘플을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 입력 분포의 밀도가 높은 곳에서 가상 샘플로 인한 과소 적합을 방지하고 밀도가 낮은 곳에서 가상 샘플로 인한 과도 적합을 방지하기 위한 것이다. 본 논문은 입력 데이터의 밀도를 추정하는 새로운 과정을 정리하고 입력 분포에 따라 적합한 가상 샘플을 생성하는 방법을 고안했다. 그리고 제안하는 방법의 일반화 성능 향상을 보이기 위해 여러 가지의 합성 데이터를 사용하여 실험을 하였고 이를 Bagging, Boosting, VSG 의 성능과 비교하였다.