레지스터 배열을 이용한 FPGA 에뮬레이터 인터페이싱 방법

이원곡(Wongok Lee),백지훈(Jihun Back),최종필(Jongpil Choi) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2B

FPGA가 탑재되어있는 하드웨어 보드와 PC를 호스트로 하는 시스템과의 연동을 통해서 SoC(System On Chip) 개발을 편리하게 하고 검증 시간을 단축시키는 검증 가속기 시스템에 관한 것이다. 사용자 로직을 에뮬레이터하기 위해 검증 가속기 시스템 내부에 레지스터 어레이(register array)를 이용하여 인터페이스의 복잡도를 줄이고, 인터페이스의 성능을 향상시키며, 나아가 PCI Express를 통해 호스트 컴퓨터와 통신을 수행할 수 있는 에뮬레이터의 인터페이스 장치 및 방법에 관한 것이다.

차량 실시간 추적/관리 시스템 설계 및 구현

이원곡(Won-Gok Lee),백지훈(Ji-Hun Back),안준(June Ahn),최진구(Jin-Ku Choi) 한국정보기술학회 2011 한국정보기술학회논문지 Vol.9 No.8

As developing Information Technology, various industries applied IT are appearing. Similarly, it’s developing to apply IT in the motor vehicle industry. In this paper, the Real Time Vehicle Tracking & Management System using GPS, WCDMA module and Bluethooth has been implemented. As this system sends the real-time vehicle location information to web-server via TCP/IP using WCDMA, users can get real time information onto web. Besides, when a vehicle is stolen, user can control his/her stolen vehicle with application service as sending the vehicle control order through web-server. When driving, this system can receive the exact vehicle status information through CAN communication of OBD-II and send the information to user’s smart phone via Bluetooth. Users can get vehicle information for management & information for indicating eco-driving to save fuels through application on smart phone. The Vehicle Location Tracking Service and the Vehicle Antitheft Service have been implemented in this system as web services. The Eco-driving Indicating Function as well as the Vehicle Management Service on smart phone have been also implemented. Hereafter, these technologies can be used as Telematics and Infortainment with smart phone.

리튬-이온전지 팩을 이용한 자립형 발전 시스템 설계 및 구현

이원곡(Won-Gok Lee),백지훈(Ji-Hun Back),최진구(Jin-Ku Choi) 한국정보기술학회 2012 한국정보기술학회논문지 Vol.10 No.3

In this paper, a stand-alone power system with energy storage using both renewable energy sources and lithium-ion battery has been proposed. Photovoltaic array and wind turbine have been used as renewable energy sources, and the battery pack of 500W power has been implemented as connecting the lithium-lion battery cells in series/parallel. As implementing the cell balancing in order to protect battery in the battery pack, safety was tested by measuring temperature, voltage and current of battery pack. DC/DC converter and DC/AC inverter to be used as AC power have been also designed for renewable energy sources as well as battery pack. The capacity of the system suggested in this paper has been proved by comparing the system using AC power and SMPS(switching mode power supply). Experimental results proved that the suggested system reduced electric energy consumption by approximately 20%.

깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법에 관한 연구

김현석,고동범,이원곡,배유석 한국정보처리학회 2022 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.11 No.5

Recently, research on smart factories triggered by the 4th industrial revolution is being actively conducted. Accordingly, themanufacturing industry is conducting various studies to improve productivity and quality based on deep learning technology with robustperformance. This paper is a study on the method of detecting tire surface defects in the visual inspection stage of the tire manufacturingprocess, and introduces a tire surface defect detection method using a depth image acquired through a 3D camera. The tire surfacedepth image dealt with in this study has the problem of low contrast caused by the shallow depth of the tire surface and the differencein the reference depth value due to the data acquisition environment. And due to the nature of the manufacturing industry, algorithmswith performance that can be processed in real time along with detection performance is required. Therefore, in this paper, we studieda method to normalize the depth image through relatively simple methods so that the tire surface defect detection algorithm does notconsist of a complex algorithm pipeline. and conducted a comparative experiment between the general normalization method and thenormalization method suggested in this paper using YOLO V3, which could satisfy both detection performance and speed. As a resultof the experiment, it is confirmed that the normalization method proposed in this paper improved performance by about 7% based onmAP 0.5, and the method proposed in this paper is effective. 최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.

딥러닝 기반 영상처리를 이용한 골재 품질 검사

김성규,최우빈,이종세,이원곡,최근오,배유석 한국정보처리학회 2022 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.11 No.6

The quality control of coarse aggregate among aggregates, which are the main ingredients of concrete, is currently carried out bySPC(Statistical Process Control) method through sampling. We construct a smart factory for manufacturing innovation by changing thequality control of coarse aggregates to inspect the coarse aggregates based on this image by acquired images through the camera insteadof the current sieve analysis. First, obtained images were preprocessed, and HED(Hollistically-nested Edge Detection) which is the filterlearned by deep learning segment each object. After analyzing each aggregate by image processing the segmentation result, finenessmodulus and the aggregate shape rate are determined by analyzing result. The quality of aggregate obtained through the video was examinedby calculate fineness modulus and aggregate shape rate and the accuracy of the algorithm was more than 90% accurate compared tothat of aggregates through the sieve analysis. Furthermore, the aggregate shape rate could not be examined by conventional methods,but the content of this paper also allowed the measurement of the aggregate shape rate. For the aggregate shape rate, it was verifiedwith the length of models, which showed a difference of ±4.5%. In the case of measuring t```he length of the aggregate, the algorithmresult and actual length of the aggregate showed a ±6% difference. Analyzing the actual three-dimensional data in a two-dimensionalvideo made a difference from the actual data, which requires further research. 콘크리트의 주재료인 골재 중 굵은 골재의 품질관리는 현재 샘플링을 통한 통계적 공정관리(SPC) 방법으로 하고 있다. 본 논문은 굵은 골재에대한 품질관리를 현재의 체거름 방식을 대신 카메라를 통해 획득한 영상을 기반으로 굵은 골재를 검사하게 바꾸어 제조 혁신을 위한 스마트팩토리를 구축하였다. 먼저, 얻은 영상을 전처리 하였고, 딥러닝으로 학습된 HED(Holistically-nested Edge Detection)필터는 각각의 물체를Segmentation하였다. 이 Segmentation한 결과를 영상 처리하여 각각의 골재를 분석 후 이 결과를 바탕으로 조립률, 입형률을 파악한다. 영상을통해 얻은 골재들의 조립률, 입형률을 계산하여 골재의 품질을 검사하였고 알고리즘의 정확도는 실제로 체 가름 방식을 통해 골재의 품질을비교한 것과 90% 이상의 정확도를 보이는 결과가 나왔다. 또한 기존의 방법으로는 골재의 입형률을 검사할 수 없었지만 본문의 내용을 통해골재의 입형률도 측정할 수 있게 되었다. 입형률의 경우 도형을 사용하여 검증하였는데 이는 ±4.5%의 차이를 보였다. 골재의 길이 측정의경우 실제 골재의 길이를 비교하였는데 ±6%의 차이를 보였다. 실제 3차원의 데이터를 2차원의 영상에서 분석하다보니 실제 데이터와 차이가생겼는데 이는 추후 연구가 필요하다.

효율적인 ECO-Driving을 위한 데이터 분석에 관한 연구

백지훈(Jihun Back),이원곡(Wongok Lee),황해중(Hagjoong Hwang),최진구(Jinku Choi),최종필(Jongpil Choi) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1B

본 논문에서는 운전자의 운전 패턴에 따른 연료 소비량을 감소하는 ECO_Driving에서 효율적으로 방법을 제안하였다. 이 ECO-Driving 시스템은 차량의 정확한 상태 정보를 바탕으로 운전 상태를 운전자에게 제공하여 경제운전 행동으로 배기가스 감축, 에너지절약을 유도하였다. 차량의 상태정보를 추출하기 위해서 차량 네트워크인 CAN 버스를 사용하였으며, 이를 하드웨어로 구현하였다. 효율적인 ECO_Driving을 위한 차량 데이터들을 추출하여 분석하였으며, 이들 데이터를 바탕으로 운전자에게 에코여부를 제공하는 프로그램을 구현하였다. 제한적인 실험이었지만 연비를 감소하는 것을 확인할 수 있었다.

차량 관리 및 실시간 추적 시스템 구현

백지훈 ( Ji-hun Back Won ),이원곡 ( Gok Lee ),최진구 ( Jin-ku Choi ) 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.1

본 논문에서는 차량의 네트워크를 통해서 차량의 상태를 확인하고 관리하는 것과 차량에 대한 위치를 실시간으로 추적하는 원격에서 차량을 제어하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 차량의 상태는 CAN 네트워크를 통해서 차량의 정보를 획득하였으며, 실시간 추적을 위해서 GPS 기반으로 WCAMA 이용하여 구현하였다. 설계에서 구현한 시스템을 테스트를 하였으며 차량 관리 및 도난 방지 시스템 및 텔레매틱스를 서비스 활용이 가능하다.

소성가공 분야에서 인공지능 적용을 위한 절단면 이미지 동기화 기법

박정민(Jeong-min Park),김성규(Seong-kyu Kim),이원곡(Won-gok Lee),배유석(You-seok Bae) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6

뿌리산업(소성 가공업)의 노후화된 업무 운영방식으로 인해 전문인력의 고령화, 생산현장 노하우 전수의 어려움, 작업 보조 미숙련 작업자의 생산성 저하 등의 문제 등이 발생한다. 4차 산업혁명에 발맞춰 뿌리산업 분야에서도 인공지능기술을 적용하여 위의 문제를 해결하는 것이 트랜드이다. 본 논문에서는 소성가공분야에서 인공지능에 적용할 수 있는 이미지 전처리 기법을 영상처리를 통해 구현한다.

영상처리 및 딥러닝을 이용한 레미콘 슬럼프 질기 식별 및 분석

최근오(Geun-Oh Choi),김성규(Seong-Kyu Kim),이원곡(Won-Gok Lee),이종세(Jong-Se Lee),배유석(You-Suk Bae) 한국정보기술학회 2022 한국정보기술학회논문지 Vol.20 No.1

The quality management of the slump of ready-mixed concrete is currently inspected by sampling, which is less accurate than the full-scale inspection, and it takes longer to use the current method. In this paper, instead of the current method using a slump cone, a method of grasping the toughness of a concrete slump based on video images acquired through a camera was described. This method was implemented using basic image processing and Optical Flow of Local Binaray Pattern (LBP) and Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM), and then a long short-term memory current neural network (LSTM) was used to analyze the slump.

소성가공 분야에서 인공지능을 이용한 절단면 이물질 검출

김대철(Dae-Cheol Kim),박정민(Jeong-Min Park),이수민(Su-Min Lee),홍인희(In-Hee Hong),김성규(Seong-Kyu Kim),이원곡(Won-Gok Lee),배유석(You-Seok Bae) 한국정보기술학회 2022 한국정보기술학회논문지 Vol.20 No.2

The aging operation method of the root industry (plastic processing industry) causes problems such as aging of professional personnel, difficulty in transferring know-how at production sites, decreasing productivity of unskilled workers, inaccuracy and quality of visual inspection-based systems. In line with the fourth industrial revolution, it is a trend to solve the above root industry problems by establishing a smart factory applying artificial intelligence technology. In this paper, cutting surfaces foreign material detection techniques are implemented through artificial intelligence object detection to reduce the occurrence of defects in forging processes in the plastic processing field. In addition, acurancy and mean Average Precision (mAP) were compared with the detection results of Fast-RCNN, SSD, and Yolo to prove the possibility of establishing a smart factory optimized for the plastic processing industry.