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이상백(Sang-Back Lee),박태형(Tae-Hyoung Park),한경식(Kyung-Sik Han) 제어로봇시스템학회 2014 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.20 No.7
This paper proposes a machine vision module for PLCs (Programmable Logic Controllers). PLC is the industrial controller most widely used in factory automation system. However most of the machine vision systems are based on PC (Personal Computer). The machine vision system embedded in PLC is required to reduce the cost and improve the convenience of implementation. In this paper, we newly propose a machine vision module based on PLC. The image processing libraries are implemented and integrated with the PLC programming tool. In order to interface the libraries with ladder programming, the ladder instruction set was also designed for each vision library. By use of the developed system, PLC users can implement vision systems easily by ladder programming. The developed system was applied to sample inspection system to verify the performance. The experimental results show that the proposed system can reduce the cost of installing as well as increase the ease-of-implementation.
백문기 ( Moon-ki Back ),윤승원 ( Seung-won Yoon ),이상백 ( Sang-baek Lee ),이규철 ( Kyu-chul Lee ) 한국정보처리학회 2021 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.10 No.1
생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)은 컴퓨터 비전 분야와 관련 분야에서 큰 인기를 얻었으나, 아직까지는 오디오 신호를 직접적으로 생성하는 GAN이 제시되지 못했다. 오디오 신호는 이미지와 다르게 이산 값으로 구성된 생플링된 신호이므로, 이미지 생성에 널리 사용되는 CNN 구조로 학습하기 어렵다. 이러한 제약을 해결하고자, 최근 GAN 연구자들은 오디오 신호의 시간-주파수 표현을 기존 이미지 생성 GAN에 적용하는 전략을 제안했다. 본 논문은 이 전략을 따르면서 GAN을 사용해 생성된 오디오 신호의 충실도를 높이기 위한 개선된 방법을 제안한다. 본 방법은 공개된 스피치 데이터세트를 사용해 검증했으며, 프레쳇 인셉션 거리(Frechet Inception Distance, FID)를 사용해 평가했다. 기존의 최신(state-of-the-art) 방법은 11.973의 FID를, 본 연구에서 제안하는 방법은 10.504의 FID를 보였다(FID가 낮을수록 충실도는 높다). Although Generative Adversarial Networks (GANs) have gained great popularity in computer vision and related fields, generating audio signals independently has yet to be presented. Unlike images, an audio signal is a sampled signal consisting of discrete samples, so it is not easy to learn the signals using CNN architectures, which is widely used in image generation tasks. In order to overcome this difficulty, GAN researchers proposed a strategy of applying time-frequency representations of audio to existing image-generating GANs. Following this strategy, we propose an improved method for increasing the fidelity of synthesized audio signals generated by using GANs. Our method is demonstrated on a public speech dataset, and evaluated by Frechet Inception Distance (FID). When employing our method, the FID showed 10.504, but 11.973 as for the existing state of the art method (lower FID indicates better fidelity).