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.

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

폭소노미는 폭소노미에 사용되는 태그에 대하여 유사어, 태깅 레벨, 신조어등의 문제점들이 있다. 본 연구자들은 이러한 문제점들을 해결하기 위해 음악의 분위기 강도(Arousal과 Valence의 강도)를 음악의 내부 태그로 활용하는 방법을 사용하고자 한다. 즉, A(Arousal)값과 V(Valence)값을 이용하여 음악의 분위기를 수치적으로 표현하고, 분위기 태그도 AV값으로 대응시켜 검색하게 되면 태그가 일치하지 않더라도 유사한 AV 값을 갖는 음악이 검색되어 결과적으로 분위기가 유사한 음악들을 검색할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이의 선행연구로 AV값과 폭소노미 태그와의 관계를 정의하는 매핑테이블을 제안하고, 태그와 AV값의 연관 관계를 분석하기 위해 유명한 음악 검색 사이트인 last.fm에서 수집한 테스트 데이터에 대해 ANOVA 검증을 하였다. 검증결과, A값과 V값에 모두에 대하여 제 1종 오류확률 P가 0.0으로 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택할 수 있었다. 결론적으로 폭소노미 태그에 따라 AV 값 분포가 다르다는 것을 검증 할 수 있었다. 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.

폭소노미 기반에서 분위기 태그와 음악 AV 태그를 이용한 음악검색 방법

문창배(Chang Bae Moon),김현수(Hyun Soo Kim),김병만(Byeong Man Kim) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.9

폭소노미 기반에서 태그를 이용하여 음악을 검색할 경우 동의어, 태깅레벨, 신조어등과 같은 문제점이 발생할 수 있다. 이러한 문제점들 중 동의어 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 음악의 분위기 강도(Arousal과 Valence의 강도)를 음악의 내부 태그로 활용하는 방법을 제안하였다. 즉, 음악과 태그 모두 AV의 값으로 표현함으로써 동의어 태그를 갖는 음악들도 검색이 되어지도록 하였다. 이를 위해 먼저, 음악과 AV간 매핑관계와 태그와 AV간 매핑관계를 구축하고 이들을 분석하였다. 또한 이 매핑관계를 이용한 검색 방법을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 본 논문에서는 성능 분석을 위해 Last.fm에서 분위기 태그를 포함하는 음악을 수집하였고, 이를 테스트 셋으로 사용하여 검색 성능을 평가하였다. 재현율과 정확도 계산 시 질의 태그의 유사 태그들도 정답으로 간주하였다. 실세계의 데이터에 제안 방법을 적용시킨 결과, 그 유용성과 동의어에 의한 문제점을 부분적으로 해결할 수 있음을 확인할 수 있었다. The folksonomy has potential problems caused by synonyms, tagging level, neologism and so forth when retrieving music by tags. To solve the synonym problem among these problems, we introduce the mood intensity (Arousal and Valence value) of music as its internal tag. That is, music and tags are all represented by AV values and so music having synonym tags can be retrieved. For this, the first, the mapping relation between music and AV values as well as the relation between tags and AV values is defined and analyzed. Also, some retrieval methods using these mapping relations are proposed and their performances are evaluated. To evaluate the retrieval performance, music pieces annotated with a mood tag in Last.fm are used as a test set. When calculating precision and recall, music pieces annotated with synonyms of a query tag are treated as relevant ones. Experiments on a real-world data set illustrate that the internal tags of music is quite useful and our approach is feasible to solve the problem caused by synonyms.

분위기 폭소노미 태그를 이용한 음악 검색방법

문창배(Chang Bae Moon),김현수(Hyun Soo Kim),김병만(Byeong Man Kim) 한국정보과학회 2013 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2013 No.6

AV 모델을 이용한 음악 분위기 자동 분류

문창배 ( Chang Bae Moon ),김현수 ( Hyun Soo Kim ),송민균 ( Min Kyun Song ),김병만 ( Byeong Man Kim ) 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.1

본 논문에서 구조 분석 기법을 이용하여 음악을 구간들로 나누고, 그 구간 중 대표 구간들을 자동으로 설정 후 다수의 사용자에게 그 구간들에 대한 분위기 값을 입력받은 후 이 값들을 바탕으로 구간의 대표 분위기를 결정하는 방법을 제안하였다. 또한, 이렇게 결정된 대표 분위기와 그 구간의 음악적 특징들을 이용하여 음악 분위기 판별 실험을 하였다. 이를 위해 음원의 분위기를 211명에게 수집하였고, 음원에서 특징들을 결정계수를 이용하여 특징의 수를 줄인 후 신경망을 이용하여 학습 및 판별을 하였다. 그리고 Leave-one-out 교차 검증을 통하여 성능 분석을 하였다. 실험결과, 3,000번 학습 시 은닉층 17개를 이용하였을 때 66%의 판별율을 보였다.

폭소노미 분위기 태그를 이용한 음악의 분위기 유형 분석

문창배 ( Chang Bae Moon ),김현수 ( Hyun Soo Kim ),김병만 ( Byeong Man Kim ) 한국감성과학회 2013 감성과학 Vol.16 No.3

폭소노미 (foxonomy) 분위기 태그를 이용한 음악 검색 시 내부적으로 단어 태그 대신에 수치 태그 (AV 태그: Arousal과 Valence 값으로 이루어진 태그)를 이용하면 폭소노미의 문제점 중의 하나인 유사어 문제점을 일부 해결할 수 있다. 하지만 이를 위해서는 두 가지 선행 작업이 제대로 이루어져야 하는데, 그 첫 번째가 단어 태그를 수치 태그로 변환하는 작업이며 그 두 번째가 검색 대상인 음악을 수치 태그로 표현하는 작업이다. 첫 번째 작업에 대해서는 이전 연구를 통하여 그 유의성을 보였기 때문에 본 논문에서는 두 번째 작업에 대해서 그 유의성을 밝히고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 음악과 AV값 간의 관계를 정의하는 음악-분위기 매핑테이블을 제안하고, ANOVA 검증을 이용하여 분석 하였다. 실험 결과, 동의어 포함 유무에 무관하게 음악 구간의 A값과 V값 모두 12개 음악의 분위기에 대하여 분포차가 발생하고, 모두 제 1종 오류확률 P<0.001를 만족하였다. 결론적으로 음악의 분위기에 따라 AV 값 분포가 다르다는 것을 확인할 수 있었다. When retrieving music with folksonomy tags, internal use of numeric tags (AV tags: tags consisting of Arousal and Valence values ) instead of word tags can partially solve the problem posed by synonyms. However, the two predecessor tasks should be done correctly; the first task is to map word tags to their numeric tags; the second is to get numeric tags of the music pieces to be retrieved. The first task is verified through our prior study and thus, in this paper, its significance is seen for the second task. To this end, we propose the music mapping table defining the relation between AV values and music and ANOVA tests are performed for analysis. The result shows that the arousal values and valence values of music have different distributions for 12 mood tags with or without synonymy and that their type I error values are P<0.001. Consequently, it is checked that the distribution of AV values is different according to music mood.

음악 장르에 따른 분위기와 색상 분포의 특성

문창배 ( Chang Bae Moon ),김현수 ( Hyun Soo Kim ),송민균 ( Min Kyun Song ),김병만 ( Byeong Man Kim ) 한국감성과학회 2011 감성과학 Vol.14 No.1

스트레스는 다양한 질병의 원인이 되며 스트레스의 해소는 질병 예방에 중요한 요인이라 할 수 있을 것이다. 스트레스를 해소시키는 방법 중 한 가지는 청각이나 시각을 이용하는 것으로 스트레스 해소에 맞는 음악을 제공하거나 조명을 제공해 주면 될 것이다. 또한 청각과 시각을 동시에 이용할 수 있다면 그 효과를 극대화 할 수 있을 것이다. 이러한 맥락에서 본 논문에서는 음원의 분위기와 분위기 단어의 색상을 수집한 후 수집한 데이터를 이용하여 음악 장르에 따른 분위기 분포와 분위기 단어에 따른 색상분포를 분석하였고, 두 가지 수집된 데이터를 이용하여 음악 장르에 따른 색상 분포가 다르다는 것을 확인하기 위해 Minitab을 이용하여 x(2)-test를 실시하였다. 분석결과, P<0.001로 음악 장르에 따라 분위기 색상이 다르게 분포되며 분위기에 따라 색상 및 명도, 채도의 분포도 다르게 나타남을 확인하였다. 이 결과를 음악 분위기에 따라 감성을 표현하는 조명 개발에 활용할 수 있을 것이고, 이를 심리 치료에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 다만, 심리 치료의 경우 임상 실험인 점을 고려한다면 더 많은 데이터의 수집과 분석이 필요할 것이다. Since stress can cause a variety of diseases, the relaxation of stress is an important factor for preventing diseases. One way to relieve stress is to use auditory or visual materials. If auditory and visual ones are used together, the effect of stress relaxation will be maximized. In this context, we analyze mood distribution of genre of music and color distribution of mood from the mood data for musics and color data for mood words collected directly from volunteers. Based on these two distributions, we also perform the x2-test with Minitab for checking that color distributions are different from genre to genre. The results show that a different genre has a different color distribution and that the distributions of color, brightness and saturation depend on mood (P<0.0001). The results will be used to develop an emotional lighting system which plays lighting according to music mood, which can be applied to psychotherapy but more data and analysis are needed for clinical trials.

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

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.

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.