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이상용(Sang-Yong Rhee),김영백(Young-Baek Kim),조진희(Jin-Hee Cho) 한국멀티미디어학회 2008 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2008 No.1
현대인들은 실내에서 생활하는 시간이 많고 빌딩 같은 곳에서는 환기도 어렵기 때문에 공기 청정기를 이용하여 실내 공기를 청정시키고 있다. 하지만 현재 개발되어 판매되어지는 공기 청정기들은 공기 청정 방법에 대한 연구만 이루어졌지 효율적인 제어에 대해서는 연구가 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 여러 개의 센서 노드로부터 검출되는 먼지 데이터와 시간차를 이용하여 먼지 발생 위치를 추정하고, 추정된 위치에 기반하여 공기 청정기를 제어함으로서 먼지를 제거하는 시간 단축시켜, 에너지 낭비를 줄일 수 있도록 한다.
이상용(Rhee Sang Yong),김용철(Kim Yong Cheol) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.1
자동화 설비 도입으로 생산성이 향상되었지만, 양품 뿐만 아니라 불량품 또한 대량 생산할 가능성이 있어서 전수검사가 필수적이 되고 있다. 검사자가 많은 양의 제품을 전수검사한다는 것은 무리가 따르기 때문에 자동 검사 시스템에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔다. 본 연구에서는 컴퓨터 비전을 이용한 자동 시각 검사 시스템으로서 현수애자의 미세균열 자동 검출 시스템을 개발하였다. 현수애자의 미세균열 자동 검사 시스템 현수애자의 미세균열을 검출하기 위해, 현수애자를 턴 텐이블 위에서 회전 시키고, 프로그래시브 스캔 카메라로 애자의 영상을 획득하고, 이 영상을 전처리 하여 그림자, 노이즈 등을 제거하고, 특징을 이용하여 미세균열을 검출한다. Eventhough the productivity has been improved remarkably by introducing automatic facilities. the 100% inspection is necessary because the possibility to produce large amount of defective goods is also increased. Since it is extremely unreasonable that workers inspect very large amount of products as 100% inspection, there has been many researches for the automatic inspection system. In this thesis. we develop an automatic detection system of suspension insulator's minutes cracks System. The automatic detection system of suspension insulator's minute cracks : To detect the minute cracks of suspension insulators, images of the insulator are acquired with a progressive scan camera, rotating a suspension insulator on a turning table. And after the shadow and noises are eliminated by preprocessing techniques, we detect minute cracks using the features of them.
이상용(Sang-Yong Rhee),김영백(Young-Baek Kim),조진희(Jin-Hee Cho) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.1
실내에서 많은 시간을 보내는 현대인들에게 있어서 공기 청정기는 필수품이 되어가고 있다. 이런 상황에서 현재 출시된 대부분의 공기 청정기들은 본체에 장착된 센서만을 이용하기 때문에 효율적인 제어가 어렵다. 따라서 봉 논문은 센서 네트워크를 이용하여 보다 효율적으로 공기 청정기를 제어하는 알고리즘을 제안한다.
이상용(Sang-yong Rhee),김영백(Young-baek kim) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.17 No.1
This paper presents a algorithm, what is able to recognize 4 different continuous human motion using a single stationary camera as input. For the first step, we acquire images from a camera. To enhance the image, we perform preprocessing which deals with removing noise using median filter, thresholding. And then morphological operations are performed to remove which small blobs and eliminates small holes. At the forth step, blobs are analysed to extracts for foreground region. Then, motions are predicted from these images by using optical flow technique, and the predicted motion data are refined by comparing our cardboard models so as to judge behavior pattern.