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- 저자 : 우영수(Young-Su Woo) (검색결과 2 건)
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4차 산업혁명 분석 및 스마트공장을 위한 국내 표준화 연구
박영국(Young-Kook Park),송하덕(Ha-Deok Song),우영수(Young-su Woo) 표준인증안전학회 2017 표준인증안전학회지 Vol.7 No.3
세계 제조업은 장기적인 경기침체, 노동 원가 및 원자재 가격 상승 등으로 성장 한계에 봉착하고 있는 시점에서 4차산업혁명(Industry 4.0)이라는 새로운 제조 패러다임을 맞이하고 있다. 이에 미국, 독일, 일본, 중국은 각 국의 제조기반에 맞는 대응전략을 펼치고 있다. 본 논문은 4개국과 국내의 4차 산업혁명 대응전략에 대해 알아보고, 앞으로의 제조업 혁신의 방향을 제시하려 한다. The world manufacturing industry suffered by economic recession, high labor cost and manufacturing cost. To overcome this problem, the fourth industrial revolution is appeared as new manufacturing paradigm. Many countries including USA, German, Japan, and China have their own strategies customized to their industry. In this study, the present states of above countries and Korea for the industry 4.0 and presents the direction of revolution for the future manufacturing industry in Korea.
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고정밀지도(HD-Map) 갱신을 위한 CNN 기반 도로교통안전표지판 분류 모델
박영국(Young-Kook Park),우영수(Young-Su Woo),정원민(Won-Min Jung),김상욱(Sang-Wook Kim),박호준(Ho-Jun Park),한승수(Seung-Soo Han) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
고정밀지도는 자율 차량에서 아주 중요한 의미를 가지고 있다. 자율자동차가 안전한 주행을 위해서는 센서들의 고장이나, 눈, 비, 안개, 일출, 일몰 등 환경적 제약이 발생하는 경우, 주변상황을 인지하기 위해 고정밀지도가 필수적이다. 중요한 데이터인 만큼 지도데이터 갱신 주기가 중요하다. 현재는 mobile mapping system(MMS)장비 또는 카메라 영상비전기술로 지도 갱신에 적용하고 있으며, 최근 인식 기술은 딥러닝 기술이 보편화 되고 있다. 딥러닝 기술이 적용이 활발해지면서 양질의 데이터셋과 데이터의 양이 더욱 더 중요해지고 있다. 본 논문에서는 오픈데이터셋이 아닌 한국형 데이터 116 종의 객체에 대한 데이터셋을 구축하고, 객체분류를 위해 Darknet-53 기반의 CNN 알고리즘을 적용 테스트를 진행하였다. 테스트를 위해 경기도 성남시 판교동 지역 일부를 테스트 베드로 선정하여, 다양한 환경적조건(일출, 일몰, 오전, 오후 등)의 영상으로 모델에 대한 성능 평가를 진행하였다.
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