Earticle

슬로싱 현상은 현상의 특성인 격렬한 자유표면을 가지는 유동 문제뿐만 아니라, 슬로싱이 발생하는 유체 탱크가 부유체 혹은 어떠한 물체에 탑재되어 전체 시스템에 영향을 줄 수 있다는 것이 가장 큰 논의점이다. 이러한 이유로 일반 적인 슬로싱에 대한 해석은 탱크의 움직임에 의한 내부 유동의 발생, 그리고 그로 인해 야기되는 충격하중의 해석이 주를 이룬다. 이러한 슬로싱 현상은 비선형성이 강하며 자유표면에서의 대-변형이 발생한다. 매우 높은 비선형성으로 인해 실험에서는 재현성이 낮고, 수치 시뮬레이션에서는 정확도가 낮다는 것이 지속적으로 문제시 되어 왔다. 본 연구에 서는 높은 정확도를 가지는 카메라 비전 기술을 이용한 실험과 입자법을 이용한 시뮬레이션을 비교하였다. 탱크의 주요 제원을 통해 구해진 고유 주기와 그 주변 주기를 가지는 운동에서의 슬로싱 현상을 수치적으로 시뮬레이션 하였으며, 비교를 통해 탱크 내 슬로싱 하중을 분석하였다.

In the field of fluid dynamics, the sloshing effects are most common and significant problem. It is usually appeared in the tank filled with fluid which is on the main structure, thus, sloshing effects and its impact load may affect to entire system. For the sloshing effects analysis, impact loads due to tank motion is generally investigated theocratically, experimentally and numerically. The difficulty of sloshing phenomenon is non-linearity induced by large deformation at the free-surface. In this regard, it is well known issue that the repeatability on the sloshing problems is very low. In this study, moving particle semi-implicit method was employed to simulate sloshing problem and then the results were compared with corresponding experiments captured by high accuracy high speed camera. The results from numerical simulation was compared to experimental results.

A method to focus the object in camera system by applying the Hill climb algorithm from optical lens moving device (voice coil motor:VCM ) is proposed. The focusing algorithm from VCM is focus on the object but in these criteria is a well-known drawback; the focus is good only at same distance objects but the focus is bad (blur image) at different distance objects because of the DOF (Depth of focus:DOF) or DOF at the optical characteristic. Here, the new camera system that describes the Reflector of free curvature systems (or Diffractive Fresnel lens) and the partition of focusing window area is proposed. The method to improve the focus in all areas (different distance objects) is proposed by new optical system (discrete auto in-focus) using the Reflector of free curvature systems (or Diffractive Fresnel lens) and by applying the partition of all areas. The proposal is able to obtain good focus in all areas.

기업이 보유하고 있는 내부 정보를 언제 어디서나 직원들에게 제공할 수 있도록 지원해주는 모바일 컴퓨팅 환경은 업무 생산성을 향상시키고 효율성 증대를 가져다주기 때문에 기업의 경쟁력을 높이기 위한 피할 수 없는 생존 도구가 되었다. 따라서 본 연구에서는 모바일 비젼 개념을 기반으로 무선 네트워크와 PDA, 모바일 카메라를 활용하여 언제 어디서나 쉽고 편리하게 ERP 정보를 실시간으로 처리할 수 있는 모형을 제안하고, 그것의 활용을 통해 기업의 경쟁력을 향상시킬 수 있는 기본 틀을 마련하고자 하였다. 모바일을 기반으로 한 ERP 시스템의 활용으로 실시간 상품 이미지와 정보를 제공해 판매자와 고객 간의 신뢰할 수 있는 정보가 제공되며, 모바일(Mobile) 통신의 장점인 이동성, 편재성, 실시간성, 휴대성 등을 활용한 기술개발과 상품화가 요구되고 있다. 본 논문에서는 모바일 기술을 활용하여 휴대용 단말 장치를 이용한 귀금속보석분야의 이동성이 보장되고, 모바일 카메라로부터 사진 촬영과 바코드 스캔을 동시에 만족하는 모바일 비전시스템을 구축하였다.

Mobile computing environment that suport so that can offer employees inside information that en-terprise has always improves business productivity and fetches efficiency enlargement. In this paper, limit model that can process ERP information by real-time as easy and convenient always utilizing radio network and PDA, Mobile camera based on Mobile vision concept. Calculable information between seller and customer is suplied supplying real-time brand image and information by practical use of Enterprise Resource Planning doing based on Mobile. Technical development and commer-cialization that utilize mobility, enforcement stronghold, etc. that is advantage of Mobile communication are required. In this paper, mobility of precious metalsjewel field that use portable terminal equipment taking advantage of a Mobile technology is secured. Constructed Mobile vision system that satisfy photography and bar-code scan at the same time from Mobile camera.

제조 패러다임 변화에 따라 다양한 협동로봇이 신규시장을 창출하고 있다. 협동로봇은 기존 산업용 로봇 대비 쉬운 운용, 생산성 향상, 단순 작업을 하는 인력을 대체하는 목적으로 모든 산업에서 협동로봇의 수요가 증가하고 있다. 그러나 산업현장에서 협동로봇으로 인한 작업 중 사고가 빈번하게 발생하고 있으며, 작업자의 안전을 위협하고 있다. 인간 중심의 환경에서 로봇을 통한 산업현장이 구성되려면 작업자의 안전을 보장해야 하며 출동 가능성을 업애고 신뢰할 수 있는 통신을 하는 협동로봇 가드 시스템의 개발의 필요성이 있다. 센서 및 컴퓨터 비전을 통해 협동로봇의 작업 반경 내에서 발생하는 사고를 이중으로 방지하고 안전사고 위험을 감소시켜야 한다. 다양한 산업용 장비와 통신을 위한 국제 프로토콜인 OPC UA를 기반으로 시스템을 구축하고 초음파 센서와 CNN(Convolution Neural Network)적용한 영상 분석을 통한 협동로봇 가드 시스템을 제안한다. 제안 된 시스템은 작업자의 불안전한 상황에서 로봇 제어의 가능성을 평가한다.

The robot is the creation of new markets and various cooperation according to the manufacturing paradigm shift. Cooperative management easy for existing industrial robots, robots work on productivity, manpower to replace the robot in every industry cooperation for the purpose of and demand increases.to exist But the industrial robot at the scene of the cooperation working due to accidents are frequent, threatening the safety of the operator. Of industrial site is configured with a robot in an environment ensuring the safety of the operator to and confidence to communicate that can do the possibility of action.Robot guard system of the need for development cooperation. The robot's cooperation through the sensors and computer vision task within a radius of the double to prevent accidents and accidents should reduce the risk. International protocol for a variety of industrial production equipment and communications opc ua system based on ultrasonic sensors and cnn to (Convolution Neural Network) for video analytics.We suggest the cooperation with the robot guard system. Robots in a proposed system is unsafe situation of workers evaluating the possibility of control.

최근 발전되고 있는 정보통신 IT 기술은 자동차 시장에도 큰 영향을 미치며 발전하고 있다. 근래에는 운전자의 안전성과 편의성을 위해 IT 기술이 접목된 장치들이 장착되고 있다. 하지만 편의성이 증가된 장점과 함께 운전자의 주의 분산으로 인해 교통사고를 증가시키는 단점도 가져오게 되었다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해 여러 방식과 종류의 안전시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 두 개 이상의 센서를 이용한 레이더센서 와 카메라 융합 방식 및 Stereo Camera 방식을 이용하지 않고 하나의 단일 Camera를 이용하여 주/야간 차선이탈 경보 및 장애물 및 보행자 인식이 가능한 플랫폼을 구현 하고 차량에서 인식률 평가 및 유효성을 분석 하여 단일 카메라를 이용한 다기능 주행안전 플랫폼 연구를 제안 한다.

The information and communication technology that is being developed recently has been greatly influencing the automobile market. In recent years, devices equipped with IT technology have been installed for the safety and convenience of the driver. However, it has the advantage of increased convenience as well as the disadvantage of increasing traffic accidents due to driver's distraction. In order to prevent such accidents, it is necessary to develop safety systems of various types and ways. In this paper implements a platform that can recognize LDWS and FCWS and PDWS by using a single camera without using radar sensor and camera fusion and stereo camera method using two or more sensors, and proposes to study multi-function driving safety platform using a single camera by analyzing recognition rate evaluation and validity on a vehicle.

There has been requested to automate the welding process in shipyard due to its dependence on skilled operators and the inferior working environments. According to these demands, multiple robot welding system for sub-assembly welding line has been developed, realized and installed at Keoje Shipyard. In order to realize automatic welding system, robots have to be equipped with the sensing system to recognize the position of the welding panels. In this research, a camera vision system is developed to detect the position of base panels for subassembly line in shipbuilding. Two camera vision systems are used in two different stages (Mounting and Welding) to automate the recognition and positioning of welding lines. For automatic recognition of panel position, various image processing algorithms are proposed in this paper.

최근 발전되고 있는 정보통신 IT기술은 자동차 시장에도 큰 영향을 미치며 발전하고 있다. 근래에는 운전자의 안전성과 편의성을 위해 IT 기술이 접목된 장치들이 장착 되고 있다. 하지만 편의성이 증가된 장점과 함께 운전자의 주의 분산으로 인해 교통사고를 증가시키는 단점도 가져오게 되었다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해 여러 방식과 종류의 안전시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 Radar Sensor나 Stereo Video 영상을 이용하지 않고 보행자 및 차선 이탈 경보를 알려주는 다기능 카메라 주행 안전 System을 구현하는 방법과 차선 이탈 경보 Software 결과 분석에 관한 연구를 제안하고 한다.

The information and communication technology that is being developed recently has been greatly influencing the automobile market. In recent years, devices equipped with IT technology have been installed for the safety and convenience of the driver. However, it has the advantage of increased convenience as well as the disadvantage of increasing traffic accidents due to driver 's distraction. In order to prevent such accidents, it is necessary to develop safety systems of various types and ways. In this paper, we propose a method to implement a multi-function camera driving safety system that notifies a pedestrian and lane departure warning without using a radar sensor or a stereo video image, and a study on the analysis of a lane departure alarm software result.

This paper is mainly concerned with the vision-based attitude stabilization of a quad-rotor UAV. The methods for attitude control rely on computing the roll and pitch angles of the vehicle from a two-camera vision system. One camera is attached to the body-fixed x-axis and the other to the body-fixed y-axis. The attitude computation for the quad-rotor UAV is performed by image processing consisting of Canny edge and Hough line detection. A proportional and integral controller is employed for the attitude hold autopilot. In this paper, the quad-rotor UAV is modeled by 6-DOF nonlinear equations of motion that includes rotor aerodynamics with blade element theory. The performance of the proposed method is evaluated through 3D environmental numerical simulations.

The Infrared Camera usually detects only Infrared waves emitted from the light in order to illustrate the temperature distribution. An Infrared diagnosis system can be applied to various fields. But the defect discrimination can be automatic or mechanized in the special shoes total inspection system. This study introduces a method for special shoes nondestructive total inspection. Performance of the proposed method is shown through thermo-Image.

본 논문은 대기 인원이 많은 혼잡한 환경에서 대기 시간이 지체되어 관리되지 않는 상황을 효율적으로 관리하는 시스템을 제안한다. 혼잡하고 긴 대기 줄은 불편하고 안전사고를 유발할 수 있다. 기존의 시스템은 단순한 하나의 영상 기반으로 대기 줄을 관리했지만, 혼잡한 상황에 다수의 카메라를 통해서 관리해야 하는 복잡한 상황에서는 적용이 어렵다. 이러한 상황에서 효율적으로 다수의 카메라로 탐지된 하나의 줄을 관리하기 위해 다수의 비전 알고리즘을 융합하여 여러 형태의 대기 줄을 정확하게 인식하는 효율적인 멀티비전 긴 대기 줄 탐지 시스템을 개발하였다. 이 줄 인식 융합 알고리즘은 다수의 카메라의 실시간 영상 데이터를 활용하여 중첩된 부분을 이어 붙여 하나의 실시간 파노라마 영상 이미지로 가공한다. 이러한 영상 데이터를 바탕으로 비전 객체 탐지, 객체 추적, 이미지 스티칭, 각도, 간격, 위치 변화량을 융합해 Queue Recognition 알고리즘을 개발하여, 많은 군중 속에서 다양한 형태의 긴 줄을 인식한다. 본 연구는 다양한 환경에서 실시간 대기 다수의 카메라로 인식된 긴 줄을 탐지하는 융합 알고리즘을 통해서 정확도 96%와 F1-score 92%로 높은 성능을 검증하였다.

This paper proposes a system to efficiently manage delays caused by unmanaged and congested queues in crowded environments. Such queues not only cause inconvenience but also pose safety risks. Existing systems, relying on single-camera feeds, are inadequate for complex scenarios requiring multiple cameras. To address this, we developed a multi-vision long queue detection system that integrates multiple vision algorithms to accurately detect various types of queues. The algorithm processes real-time video data from multiple cameras, stitching overlapping segments into a single panoramic image. By combining object detection, tracking, and position variation analysis, the system recognizes long queues in crowded environments. The algorithm was validated with 96% accuracy and a 92% F1-score across diverse settings.

In this study, we have developed an algorithm by attaching a camera at the end-effector of industrial six-axis robot in order to determine position and orientation of the camera system from cartesian coordinates. Cartesian coordinate as a starting point to evaluate for suggested algorithm, it was easy to confront increase of orientation vector for a linear line point that connects two points from coordinate space applied by recursive least square method which includes previous data result and new data result according to increase of image point. Therefore, when the camera attached to the end-effector has been applied to production location, with a calibration mask that has more than eight points arranged, this simulation approved that it is possible to determine position and orientation of cartesian coordinates of camera system even without a special measuring equipment.

이미지 정보 수집을 위해 스마트폰과 비전 카메라를 활용한 템플릿을 설계하고, 색상 정보를 기반으로 상태 판별에 적합한 주요 파라미터를 도출하였다. 이를 위해 RGB 채널 중 G값, HSL 모델의 L값, 그리고 Brightness의 평균 및 표준편차를 핵심 분석 요소로 선정하였다. 또한, 색상 정보와 상태 판별 간의 관계를 정량적으로 분석하기 위해 Pearson 상관 계수를 적용하여 신뢰성 있는 판별 기준을 마련하였다. 본 이미지 상태 판별 방법론은 픽셀 단위에서 최대한의 색상 민감성을 활용하는 접근 방식에 기반하며, 스마트폰과 청색 필터를 적용한 비전 카메라를 이용한 이미지 처리 과정을 통해 그 유효성을 검증하였다. 이러한 연구를 바탕으로 효과적인 상태 판별이 가능한 구조적 프로그램을 개발하였으며, 이를 비전 카메라 시스템에 적용하여 실용성을 확보하였다.

We designed a template utilizing smartphones and vision cameras for image data collection and derived key parameters suitable for state classification based on color information. To achieve this, we selected the mean and standard deviation of the G value in the RGB channel, the L value in the HSL model, and Brightness as the core analytical elements. Additionally, to quantitatively analyze the relationship between color information and state classification, we applied the Pearson correlation coefficient, establishing a reliable classification criterion. This image state classification methodology is based on an approach that maximizes color sensitivity at the pixel level. Its validity was verified through an image processing procedure using smartphones and vision cameras with a blue filter. Based on this research, we developed a structured program capable of effective state classification and integrated it into a vision camera system, ensuring its practical applicability.

A method to focus the object in camera system by applying the Hill climb algorithm from optical lens moving device (VCM; Voice coil motor) is proposed. The focusing algorithm from VCM is focus on the object but in these criteria is a well-known drawback; the focus is good only at same distance objects but the focus is bad (blur image) at different distance objects because of the DOF (Depth of focus) or DOF (Depth of field) at the optical characteristic. Here, the new camera system that describes the Reflector of free curvature systems (or Diffractive Fresnel lens) and the partition of focusing window area is proposed. The method to improve the focus in all areas (different distance objects) is proposed by new optical system (discrete auto in-focus) using the Reflector of free curvature systems (or Diffractive Fresnel lens) and by applying the partition of all areas. The proposal is able to obtain good focus in all areas.

빌딩, 집에 설치되어 있는 점유센서는 사람이 없으면 소등하고, 반대이면 점등한다. 현재는 주요 센서로 PIR(pyroelectric infra-red)이 널리 사용되고 있다. 최근에 비전 카메라 센서를 이용하여 사람 점유를 검출하는 연구가 진행되고 있다. 카메라 센서는 정지된 사람을 검출할 수 없는 PIR의 단점을 극복할 수 있는 장점이 있다. 또한 카메라 센서는 사람의 행위 분석, 사람 트랙킹 등 PIR이 제공할 수 없는 기능을 가지기 때문에 향후 가격 대비 성능이 만족되면 PIR을 대체할 것으로 기대된다. 본 논문에서는 PIR 센서의 단점을 극복하기 위해서 카메라를 이용한 점유센서 기법을 제안한다. 제안 방법은 트랙킹, 인식, 검출의 3가지 단계로 구성되어 점유검출의 효율성을 높힌다. 실시간 처리도 중요한 성능이므로 처리 속도가 향상되도록 설계되었다. 비디오 프레임은 USB로 15fps로 입력되는데, 본 소프트웨어는 14.5fps로 처리한다. 점유 성능 검증에서는 82%의 정확도를 얻었다.

Occupancy sensors installed in buildings and households turn off the light if the space is vacant. Currently PIR (pyroelectric infra-red) motion sensors have been utilized. Recently, the researches using camera sensors have been carried out in order to overcome the demerit of PIR that can not detect static people. If the tradeoff of cost and performance is satisfied, the camera sensors are expected to replace the current PIRs. In this paper, we propose vision sensor-based occupancy detection being composed of tracking, recognition and detection. Our softeware is designed to meet the real-time processing. In experiments, 14.5fps is achieved at 15fps USB input. Also, the detection accuracy reached 82.0%.

레이저 거리센서와 비전 카메라의 정보를 융합하기 위해서는 두 센서 사이의 상대적인 위치관계를 설명하는 외부 파라미터를 정확하게 보정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 레이저 거리센서와 카메라 좌표계 간의 외부 파라미터를 기존에 알려진 방법보다 쉬우면서도 정확하게 획득할 수 있는 새로운 보정 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법의 접근법은 레이저 거리센서로 획득한 3차원 구조물의 모서리 정보를 영상으로 투영하였을 때 반드시 하나의 직선상에 존재해야 한다는 것을 제약조건으로 한다. 이러한 제약조건을 만족하는 3차원 기하모델을 제시하고 이 모델의 에너지 함수를 최소화하기 위한 수치적 해법을 소개한다. 또한 높은 정밀도의 보정을 위하여 레이저 거리정보 및 카메라 영상의 획득 과정에 대해서도 상세히 설명한다. 실험을 통해 제안된 방법의 성능이 기존의 방법에 비하여 보다 높은 정밀도를 보임을 확인할 수 있었다.

For data fusion of laser range finder (LRF) and vision camera, accurate calibration of external parameters which describe relative pose between two sensors is necessary. This paper proposes a new calibration method which can acquires more accurate external parameters between a LRF and a vision camera compared to other existing methods. The main motivation of the proposed method is that any corner data of a known 3D structure which is acquired by the LRF should be projected on a straight line in the camera image. To satisfy such constraint, we propose a 3D geometric model and a numerical solution to minimize the energy function of the model. In addition, we describe the implementation steps of the data acquisition of LRF and camera images which are necessary in accurate calibration results. In the experiment results, it is shown that the performance of the proposed method are better in terms of accuracy compared to other conventional methods.

One of Advanced Safety Vehicle (ASV) technique, Night Vision Uses near-infrared of far-infrared to assure the sight. This paper only discuss about the Night Vision Camera, which uses the near-infrared. Night Vision, which uses the near-infrared, doesn't give dazzling to the driver of on-coming traffic and can monitor the road status in night time. it's possible to reduce the blooming, which is the one of reason that affects the image quality of the near-infrared camera by the use of WDR(Wide Dynamic Range)Camera. This paper suggests the improvement of an automotive night vision camera through the near-infrared transmission enhancement, and proves the improvement of image quality by the examination.

본 논문에서는 이동로봇의 실시간 영상처 리와 장애물 검출을 위한 알고리즘를 제시하였다. 단일 비젼 시스템을 사용하여 복도의 경계선을 추출하기 위하여 개선된 허프 트랜스폼 알고리즘을 적용하고 많은 연산량을 수행하기 위한 방법으로 레이져 포인터를 이용한 장애물 검출을 한다. 레이져 포인터의 레이져 빔이 장애물에 반사되어지는 정도를 영상처리를 통해 처리한 후 장애물의 유무를 판단하게 된다. 실험을 통하여 제시한 알고리즘의 우수성을 확인하였다.

In this paper, we propose a new algorithm of the guidance line extraction for autonomous agricultural robot based on vision camera in paddy field. It is the important process for guidance line extraction which finds the central point or area of rice row. We are trying to use the central region data of crop that the direction of rice leaves have convergence to central area of rice row in order to improve accuracy of the guidance line. The guidance line is extracted from the intersection points of extended virtual lines using the modified robust regression. The extended virtual lines are represented as the extended line from each segmented straight line created on the edges of the rice plants in the image using the Hough transform. We also have verified an accuracy of the proposed algorithm by experiments in the real wet paddy.

현존하는 진동 측정 센서는 정밀도 면에서는 대부분의 진동을 측정하기에 충분하나, 센서 한 개로 하나의 지점이나 방향에 한정하여 측정할 수밖에 없다는 단점을 갖고 있다. 반면 카메라의 경우, 정밀도나 측정 가능한 주파수 영역의 면에서는 다소 불리하지만, 한 번에 광범위한 영역의 진동을 측정할 수 있고 가격 면에서 유리하며 다자유도의 진동을 동시에 측정할 수 있다는 큰 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는 저가의 머신 비전 카메라가 진동 측정 센서로서 어느 정도의 오차 범위 내에서 진동을 측정할 수 있는지 알아본 후, 실제 외팔보의 진동을 측정하였다. 카메라의 2차원 평면 이미지는 두 방향의 직선 운동과 한 방향의 회전 운동을 나타낼 수 있다. 먼저 단일 점의 진동을 카메라로 측정하고, LDV(Laser Doppler Vibrometer) 측정을 기준으로 한 카메라 측정의 오차를 실험적으로 교정하였다. 다음으로 다중점의 진동을 한 번에 측정하여 회전 진동과 외팔보 전체 형상의 진동을 측정하였다. 외팔보 전체 형상 진동은 주파수와 시간 영역 모두에 대하여 분석하였다.

The precision of the vibration-sensors, contact or non-contact types, is usually satisfactory for the practical measurement applications, but a sensor is confined to the measurement of a point or a direction. Although the precision and frequency span of the low-cost camera are inferior to these sensors, it has the merits in the cost and in the capability of simultaneous measurement of a large vibrating area. Furthermore, a camera can measure multi-degrees-of-freedom of a vibrating object simultaneously. In this study, the calibration method and the dynamic characteristics of the low-cost machine vision camera as a sensor are studied with a demonstrating example of the two-dimensional vibration of a cantilever beam. The planar image of the camera shot reveals two rectilinear and one rotational motion. The rectilinear vibration motion of a single point is first measured using a camera and the camera is experimentally calibrated by calculating error referencing the LDV (Laser Doppler Vibrometer) measurement. Then, by measuring the motion of multiple points at once, the rotational vibration motion and the whole vibration motion of the cantilever beam are measured. The whole vibration motion of the cantilever beam is analyzed both in time and frequency domain.