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- 저자 : 이동구 ( Dong Goo Lee ) (검색결과 5 건)
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Convolutional Neural Network 기반 실시간 작물 탐지 시스템 개발
신우현 ( Woo Hyun Shin ),이동구 ( Dong Goo Lee ),김태정 ( Tae Jung Kim ),이정호 ( Jung Ho Lee ),김재우,최선 ( Sun Choi ),조성호 ( Sung Ho Cho ),황헌 ( Heon Hwang ) 한국농업기계학회 2016 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2
최근 패턴 인식과 인공 지능 분야의 최신 연구 성과인 Region-based CNN (Convolutional Neural Network)을 사용하여, 보다 입력의 변동에 강인한 특징을 탐지기가 스스로 학습하도록 한다. 실제 재배환경과 동일한 영상을 통해 획득한 훈련 데이터로 학습시킨 모델을 생성 후 그 성능을 검증 및 분석하고 특수작물 재배 자동화 분야에의 적용 가능성을 모색한다. 최근 패턴 인식과 인공 지능 분야의 최신 연구 성과인 Region-based CNN (ConvolutionalNeural Network)을 사용하여, 보다 입력의 변동에 강인한 특징을 탐지기가 스스로 학습하도록 한다. 실제 재배환경과 동일한 영상을 통해 획득한 훈련 데이터로 학습시킨 모델을 생성 후 그 성능을 검증 및 분석하고 특수작물 재배 자동화 분야에의 적용 가능성을 모색한다. 상대적으로 ImageNet 데이터셋의 경우 재현율은 끝까지 좋지 못하면서 정확도도 가파르게 감소하는 반면에, Video annotation 데이터셋의 경우 매우 안정적인 커브를 보이고 있다. 앞서 ImageNet은 0.416의 AP를 기록하였는데, 같은 ImageNet 데이터셋으로 테스트를 모두 수행했을 때의 AP가 0.718이었던 것을 감안한다면, 학습 데이터양이 절반으로 줄어든 것을 고려하더라도 엄청나게 큰 낙폭을 보여주고 있다. 이로부터 ImageNet 스타일의 데이터셋으로 학습시킨 모델은 실제 재배환경과 유사한 영상에서는 그 성능이 매우 떨어진다는 것을 확인할 수 있다. 그에 반해 실제 환경과 유사한 video annotation 데이터셋으로 학습한 모델의 AP는 0.756으로 ImageNet 데이터셋 학습 모델의 기록보다 거의 2배의 차이로 앞서고 있다. 이러한 결과로는 실제 재배환경에서 파프리카를 탐지하기위해서는, ImageNet의 다양한 이미지에서 얻을 수 있는 일반화된(generalized) 특징보다 유사 환경영상에서 얻는 특이성(peculiarity)을 학습하는 것이 더 유리하다는 것을 시사하고 있다.
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조우석 ( Woo Sug Cho ),이동구 ( Dong Goo Lee ) 大韓遠隔探査學會 2002 大韓遠隔探査學會誌 Vol.18 No.6
일반적으로 위성영상으로부터 위치정보를 획득하기 위해서는 센서와 촬영대상간의 기하학적 관계를 규명하는 센서모델링이 선행되어야 한다. 그러나 Linear CCD (Charge Coupled Device) 배열에 의해 얻어지는 Pushbroom 위성영상은 Frame 센서에 의해 얻어지는 영상과 달리 영상을 획득하는 동안에 투영중심의 위치와 자세가 시간에 따라 변하기 때문에 정확한 센서모델링에 어려움이 있다. 또한 영상에 대한 궤도정보가 알려지지 않거나 불확실한 경우에는 물리적 센서모델의 적용에 어려움이 따르게 된다. 따라서 본 논문에서는 인공위성의 궤도정보가 알려지지 않거나 불확실한 경우에 Frame, Pushbroom, Whiskbroom, SAR 영상 등 다양한 영상자료에 적합한 센서모델로서 RFM(Rational Function Model)의 적용가능성을 검토하였다. 이를 위해서 KOMPSAT EOC 영상과 SPOT영상에 RFM을 적용하였으며, 지상기준점을 20개, 30개, 40개, 50개, 50개, 70개의 경우로 나누어 지상기준점의 개수와 배치 및 RFM 계수의 차수변화에 따른 RFM의 정확도를 분석하였다. 또한 수학적 모델 중에 하나인 DLT를 구현하여 RFM과 비교하였다. In general, in order to obtain position information from satellite images, satellite sensor model which represents the geometric relationship between sensor and targeted area should be established in the first place. However, it is not simple for modelling pushbroom satellite sensor due to the image capturing process. In recent development of new generation imaging sensors, a generic sensor model, which is applicable to all types of sensors such as frame, pushbroom, whiskbroom, and SAR is in great need to the remote sensing and photogrammetry community. In this paper, the RFM as sensor model was implemented with KOMPSAT EOC and SPOT satellite images and analyzed in cases where the number and distribution of ground control points were varied. The test results of RFM were presented and compared with those of Direct Linear Transformation(DLT).
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최소저크궤적과 X축-스웨이를 이용한 4족 보행로봇의 안정적 걸음새 연구
신우현 ( Woo Hyun Shin ),이동구 ( Dong Goo Lee ),김태정 ( Tae Jung Kim ),이정호 ( Jung Ho Lee ),김재우,최선 ( Sun Choi ),조성호 ( Sung Ho Cho ),황헌 ( Heon Hwang ) 한국농업기계학회 2016 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2
본 논문에서는 3가지 개선된 이론을 제시한다. 첫 번째는 Minimum-Jerk Trajectory를 이용하여 다리궤적을 최적화 시킨다. 두 번째는 본 논문에서 새롭게 제시한 sine파와 기존의 방식인LSM을 Jerk값에 근거하여 비교했다. 세 번째는 ADAMS-MATLAB co-simulation을 이용하여 반복적인 로봇 시뮬레이션을 통해 스웨이의 최적 진폭을 계산한다. 위의 과정을 통해 결과적으로 로봇의 보행이 개선점을 기존의 이론과 비교하여 나타낸다. 4족 보행 로봇의 안정적 걸음새를 알아내기 위해 본 연구에서는 ADAMS-MATLABco-simulation을 이용하여 정보행시 몸체와 다리 끝의 움직임에 대한 Minimum-Jerk trajectory를 이용하여 다리궤적의 최적화를 시켰다. 또한 기존 이론에 대한 새로운 sine파형을 도입하여 스웨이에 대해 개선방향을 제시했다. 기존에 사용한 타원의 방정식을 이용한 다리의 궤적과 Minimum-Jerk Trajectory를 이용한 새로운 궤적을 비교하여 보다 충격이 적고 Jerk값이 낮게 나오는 방법을 제시하였다. 보행 시 4족 보행 로봇의 몸체의 좌우 움직임 즉, ``Sway`를 통해 안정적으로 무게중심을 찾게 된다는 사실을 기존에 사용해온 LSM(Longitudinal Stability Margin)방식과 본 논문에서 새로적용한 sine파형을 비교/분석하여 기존의 LSM방식보다 새로 적용한 sine파형 Sway방식이 낫다는것을 제시하였다.
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김남균 ( Nam Gyun Kim ),홍윤기 ( Yoon Ki Hong ),이동구 ( Dong Goo Lee ),조성호 ( Sung Ho Cho ),고경철 ( Kyung Cheol Koh ),반상형 ( Sang Hyeong Bahn ),황헌 ( Heon Hwang ),윤원병 ( Won Byong Yoon ) 한국산업식품공학회 2013 산업 식품공학 Vol.17 No.1
본 연구는 영상 분석을 활용하여 비접촉 방식으로 난백높이를 측정하여 저장 품질 변화를 측정하는 알고리즘을 개발을 시도하였다. 본 연구에서는 계란의 영상 추출 알고리즘 영상분석을 통하여 난백높이를 비 접촉 방식으로 측정할 수 있었다. 이를 통한 저장 기간별 농후난백의 퍼짐측정과 Haugh unit 및 무게 감소율, pH, 점도의 결과를 측정하였다. 저장 기간별 퍼짐 측정 및 Haugh unit은 저장초기에 0-5일차 구간에서 가장 급격한 변화를 보였다. 이는 저장 초기에 농후 난백의 수양화가 가장 빠른 속도로 진행됨에 따라서 농후 난백의 높이가 급격히 변하여 신선도 지표로 사용하는 Haugh unit에 영향을 미쳤다. 저장 기간별 무게 감소율은 0.39%로서 일정한 감소율을 나타내었다. 최종 저장 기간 30일 동안 초기 무게를 기준으로 하여 30일 차에서는 약 11.5%의 무게가 감소하였다. 이러한 무게 감소는 계란 내부에서 발생하는 호흡에 의한 수분과 CO_2 유출로 인한 것이다. 저장 기간별 pH의 변화는 난백에서 저장 초기에 급격하게 증가하였다. 이는 계란 내부의 높은 농도의 CO_2가 외부 공기의 CO_2 간의 극심한 농도 차로 인하여 유출 속도가 빨랐지만 저장 기간이 증가함에 따라 평형 상태에 도달함으로써 pH의 변화가 미미하였다. 이는 농후 난백의 높이 데이터에서의 패턴과 유사하며, 이를 통하여 pH의 변화가 농후 난백 내의 겔 구조물인 ovomuchin-lysozyme의 결합체의 결합력에 영향을 미침으로서 결합력이 낮아져 나타나는 현상임을 확인할 수 있었다. 저장 기간별 난황의 점도의 변화는 기본적으로 Newtonian 모델에 대하여 R^2 값이 0.95 이상을 나타내었다. 또한 저장 기간이 증가함에 따라 난황의 점도가 감소하였는데, 이는 난황과 난백간의 부위별 수분 함량의 차이로 인하여 난백의 수분이 난황으로 이동하여 이로 인해 저장 기간이 증가함에 따라 점도가 감소하는 것을 확인하였다. An image analysis system was developed to evaluate the freshness of eggs by measuring the height of thick albumen. The non-contacting and continuous measurement of the height of thick albumen is a unique method. For image acquisition and processing, an egg was placed on the glass plate and the image was continuously captured in 2 directions with 0.5 sec of interval. The region of interest (ROI) was extracted and processed to evaluate the height of thick egg albumen. The height and other physicochemical properties, such as weight, pH, viscosity, and Haugh unit, of eggs during storage of 30 days at 20oC were measured and compared to find the correlation. During storage, the height of egg albumen, weight of eggs, and viscosity decreased, while the pH of yolk increased. The changes of Haugh unit during storage showed that the measurements of the height of thick albumen using the image analysis system are useful to evaluate the freshness of eggs.
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