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- 저자 : 윤일동(Ildong Yun) (검색결과 2 건)
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챔퍼 디스턴스를 이용한 위성영상 상의 북한군 자주포진지 매칭기법
김상훈(Sanghun Kim),이순영(Soon-Young Lee),윤일동(Ildong Yun),이상욱(Sanguk Lee) 한국방송·미디어공학회 2011 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2011 No.7
본 논문에서는 챔퍼 디스턴스 매칭(chamfer distance matching)를 이용하여 위성 영상 상의 북한군 자주포진지(self-propellent artillery position)를 매칭하는 기법을 제안한다. 먼저 입력되는 위성 영상을 잡음 환경에 강인한 가우시안-라플라시안 연산자를 이용하여 에지(edge)를 추출한다. 추출된 에지 영상의 각 픽셀에 대해 가장 가까운 에지까지의 거리를 나타내는 거리 변환(distance transform) 영상을 생성한다. 템플릿 영상은 다양한 자주포진지 영상에서 샘플링된 영상으로 에지를 추출한 후 거리 변환을 거친다. 마지막으로 템플릿 영상을 입력된 거리 변환 영상에 윈도우 슬라이딩(window sliding)하여 최소값의 가지는 위치를 구한다. 제안 기법은 잡음에 강인한 가우시안-라플라시안 연산자를 사용하여 기상 조건에 의한 입력 영상의 편차에도 효율적인 매칭이 가능하다. 또한 에지 기반의 챔퍼 매칭을 이용하기 때문에 비 균일 조명 환경에서도 강인한 매칭이 이루어진다. 전산 모의 실험에서 제안 알고리즘은 입력 위성 영상 상의 자주포진지를 적은 계산량으도 신뢰있게 매칭함을 보여준다.
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SMT 장비의 동작 상태 분류를 위한 음향 스펙트럼 비교에 관한 연구
나종호(Jongho Na),신휴성(Hyusoung Shin),박영현(Younghyun Park),윤일동(Ildong Yun) 한국산학기술학회 2021 한국산학기술학회논문지 Vol.22 No.11
SMT(Surface Mount Technology) 장비는 PCB(Printed Circuit Board) 기판에 각종 소형 전자 부품을 장착하고 납땜하는 자동화 장비를 의미한다. SMT 장비를 주기적으로 유지보수하지 않으면 장비의 고장이 발생하여 막대한 경제적 손실을 가져올 수 있으므로 SMT 장비의 동작상태 진단은 매우 중요하다. 본 논문에서는 데이터 전처리 단계에서 신호처리 기법인 시간-평균 스펙트럼의 특징 추출을 위한 새로운 기법을 제안한다. 데이터는 학습데이터와 실험데이터로 구분되며, 학습데이터를 이용하여 각 동작(소자 마운트, 실린더 에어 분출, 내부 부품 흔들림, 정지)의 정상신호를 정의한다. 그리고 시간-평균 스펙트럼 특징을 유사도 비교 기법(Histogram Intersection, KL-Divergence, Earth Mover Distance)으로 정상 임계치 범주에 속하는지 판단한다. 마지막으로, 모든 동작의 임계치 범주에 속하지 않는다면 새로운 동작이 발생하였고 비정상신호라 판단하는 시스템을 제안한다. 실험을 통해 검증 결과, 제안한 유사도 비교방법이 상대적으로 적은 학습시간으로 인공신경망과 유사한 분류 성능을 얻을 수 있다. Surface Mount Technology (SMT) devices, referred to as automated equipment, are used to mount and solder various small electronic parts of PCB boards. If the SMT equipment is not regularly maintained, the equipment may malfunction, leading to enormous economic damage. Thus, diagnosing the operating state of SMT devices is very important. In this paper, we propose a new technique for feature extraction of time-averaged spectra, which is a signal processing technique in the data preprocessing stage. The data is split into training data and testing data, and the normal signal of each operation (Element Mount, Cylinder Air Blowout, Oscillation, Stop) is defined using the learning data. Then, the signal is examined to see whether the time-averaged spectral feature belongs to the normal threshold range by using a similarity comparison technique (Histogram Intersection, KL-Divergence, Earth Mover Distance). Lastly, if the signal does not belong to the threshold range of all motions, a new motion is said to have occurred and a proposed system decides that the signal is abnormal. As a result of the verification through experiments, the proposed similarity comparison method was able to obtain classification performance similar to that of an artificial neural network with relatively less learning time.
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