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공급망 최적화 기술 적용을 위한 제조 데이터 수집 시스템
황재용,신성윤,강선경,Hwang, Jae-Yong,Shin, Seong-Yoon,Kang, Sun-Kyoung 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.11
스마트 공장의 생산 계획 및 제조 데이터를 이용하여 AI 기반의 효율적인 재고 관리 및 물류 최적화 기술을 적용하면 해당 제조 기업의 생산성 향상과 고객 만족도 향상을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 공장의 생산 공정에서부터 데이터를 수집하여 클라우드에 저장하고, 여기에 저장된 제조 데이터를 활용하여 추후 AI 기반의 공급망 최적화 기술을 적용할 수 있는 시스템을 제안하였다. 기존 시스템의 경우는 대략 10종~20종 정도의 데이터 타입을 지원했다면, 제안 시스템은 100종 이상의 데이터 타입을 지원하도록 설계 및 개발된다. 또한 수집 주기의 경우는 매 초당 1~2회의 데이터를 수집할 수 있도록 지원하며, TB 단위의 데이터 수집이 가능하다. 따라서 본 시스템은 자동화된 데이터 수집 체계를 갖추고 있는 스마트 공장 외에 기존의 전통 제조 현장에도 적용할 수 있도록 고안하였다. By applying AI-based efficient inventory management and logistics optimization technology using the smart factory's production plan and manufacturing data, the company's productivity improvement and customer satisfaction can be expected to increase. In this paper, we proposed a system that collects data from the factory's production process, stores it in the cloud, and uses the manufacturing data stored there to apply AI-based supply chain optimization technology later. While the existing system supported approximately 10 to 20 data types, the proposed system is designed and developed to support more than 100 data types. In addition, in the case of the collection cycle, data can be collected 1-2 times per second, and data collection in TB units is possible. Therefore This system is designed to be applied to the existing factory of past in addition to the smart factory.
복수객체의 윤곽추출을 위한 스네이크 분리 및 연결 알고리즘의 실험적 분석
황재용,장종환,Hwang, Jae-Yong,Jang, Jong-Whan 한국정보처리학회 2012 정보처리학회논문지B Vol.19 No.4
복수객체의 윤곽추출을 위해 스네이크를 분리하고 연결하는 대표적인 방법이 스네이크 포인트의 거리를 이용한 최소거리방법이다. 이 방법은 객체 위상에 따라 스네이크를 분리하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 스네이크를 분리하지 못하는 경우를 실험적으로 증명하고 스네이크 세그먼트의 벡터를 이용한 새로운 방법이 스네이크를 성공적으로 분리 및 연결함을 실험적으로 보임으로써 최소거리방법의 문제점을 해결하였다. 하나의 영상 안에 3개 및 5개 객체가 있는 실험영상에 실험을 하여 제안한 방법이 우수하다는 것을 보여준다. The most famous algorithm of splitting and connecting Snake for extracting the boundary of multiple objects is the nearest method using the distance between snake points. It often can't split and connect Snake due to object topology. In this paper, its problem was discussed experimentally. The new algorithm using vector between Snake segment is proposed in order to split and connect Snake with complicated topology of objects. It is shown by experiment of two test images with 3 and 5 objects that the proposed one works better than the nearest one.
TCP 세그멘트내의 가상 IP 정보를 이용하는 NAT 프로토콜에 대한 연구
황재용,주기호,Hwang, Jae-Yong,Ju, Gi-Ho 배재대학교 공학연구소 2004 공학논문집 Vol.5 No.1
NAT (Network Address Translation)은 임의의 사설 IP 주소를 인터넷의 정식 IP 주소로 변환하는 메커니즘으로써 네트워크 보안 및 인터넷 주소의 절약이 주요 기능이다. 일반적으로 NAT는 패킷 헤더의 IP정보를 이용하여 이러한 기능을 수행한다. 하지만 특정 응용 프로토콜들은 패킷의 헤더뿐만 아니라, 데이터 부분에도 종단간 통신에 필요한 정보가 존재하기 때문에, NAT는 이러한 정보를 적절하게 변화해 주어야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 포트프락시(port proxy)서버를 이용하여, 패킷의 데이터에 있는 가상 IP정보를 실제 IP정보고 변환하여, 외부와 통신이 원할하게 이루어 질 수 있도록 하는 방안을 제시하고 실제로 구현하였다. NAT (Network Address Translation) is an IP address modification protocol that translates private IP address into authentic Internet address. The main features of NAT are to improve network security and to save IP address. Generally speaking, in order to perform its functionality, NAT uses the address information in the packet header. Certain application protocols, however, use the information in the packet data as well as the information in the packet header to perform end-to-end communication. Therefore, to support these types of application protocols, NAT should be able to perform appropriate translation of protocol information in the packet data. In this thesis, we design and implement a method which translates virtual IP information in the packet date into real IP information by using port proxy server.
멀티미디어 처리 : 스네이크와 레벨 셋 방법을 결합한 개체 윤곽 추출 알고리즘
장종환 ( Jong Whan Jang ),황재용 ( Jae Yong Hwang ),오응군 ( Ying Jun Wu ) 한국정보처리학회 2014 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.3 No.5
능동 개체 윤곽 추출의 대표적인 방법은 스네이크(Snake)와 레벨 셋(Level Set) 기술이다. 일반적으로 스네이크는 속도는 빠르나 개체위상을 처리하는 데 제약이 있다. 그러나 레벨 셋은 속도는 느리지만 개체 위상에 관계없이 잘 처리할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는빠르고 복잡한 위상을 처리하기 위해 두 방법의 장점을 이용한 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 스네이크를 사용하여 빠르게 개체의 대략적인 윤곽을 추출한 후 레벨 셋을 두 번째 적용하여 복잡한 개체 윤곽을 정확하게 추출한다. 제안한 알고리즘은 다양한 위상을 갖는 5개의 이진영상 및 2개의 자연영상에 적용하여 속도 및 윤곽 추출이 개선된 것을 보여 준다. Typical methods of active contour model for object contour extraction are snake and level. Snake is usually faster than level set,but has limitation to compute topology of objects. Level set on the other hand is slower but good at it. In this paper, a new objectcontour extraction algorithm to use advantage of each is proposed. The algorithm is composed of two main steps. In the first step,snake is used to extract the rough contour and then in the second step, level set is applied to extract the complex contour exactly. 5binary images and 2 natural images with different contours are simulated by a proposed algorithm. It is shown that speed is reducedand contour is better extracted.