SFTA와 AdaBoost 기반 한우의 육질 등급 분석

조현학(Hyunhak Cho),김은경(Eun Kyeong Kim),장은석(Eunseok Jang),김광백(Kwang Baek Kim),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2016 한국지능시스템학회논문지 Vol.26 No.6

본 논문에서는 한우의 근내 지방 부분을 초음파 기기를 이용하여 촬영한 초음파 영상의 특징 분석을 통해 classification 알고리즘을 이용하여 한우의 도체육질 등급을 예측하는 방법을 제안하며, 인체의 초음파 영상을 이용하여 진단 및 치료 검증 과제에 있어 사전 연구로 진행된 연구로, 차후에는 초음파 영상의 분석 범위를 확대할 예정이다. 한우의 초음파 영상을 활용한 경우에는 생체 정보를 한우 개량의 측면에서 생체 육질 정보를 조기에 획득하여 활용함으로써, 도축하지 않고도 육질 및 육량을 측정하여 개량의 속도를 배가시킬 수 있고, 농가 경영 측면에서 출하시기 및 방법의 조절로 농가 수익향상에 일조할 수 있는 중요한 핵심 기술이다. 이에 대한 많은 연구가 미국과 일본을 중심으로 이루어져 왔으며, 특히 기기에 의한 객관적인 측정방법들이 다양하게 연구되고 있지만 정확도가 낮다. 따라서 제안된 연구에서는 한우의 근내 지방 초음파 영상에 특징점 추출 알고리즘과 classification 알고리즘을 적용하여 한우의 도체 육질을 예측하였다. 실험 결과 제안하는 방법을 적용하였을 경우, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인할 수 있었다. This paper proposes a grade prediction method to measure meat quality in Hanwoo (Korean Native Cattle) using classification and feature extraction algorithms. The applied classification algorithm is an AdaBoost and the texture features of the given ultrasound images are extracted using SFTA. In this paper, as an initial phase, we selected ultrasound images of Hanwoo for verifying experimental results; however, we ultimately aimed to develop a diagnostic decision support system for human body scan using ultrasound images. The advantages of using ultrasound images of Hanwoo are: accurate grade prediction without butchery, optimizing shipping and feeding schedule and economic benefits. Researches on grade prediction using biometric data such as ultrasound images have been studied in countries like USA, Japan, and Korea. Studies have been based on accurate prediction method of different images obtained from different machines. However, the prediction accuracy is low. Therefore, we proposed a prediction method of meat quality. From the experimental results compared with that of the real grades, the experimental results demonstrated that the proposed method is superior to the othemr ethods.

파티클 필터를 이용한 위치측정 정밀도 향상

조현학(Hyunhak Cho),정은국(Eunkook Jung),정경훈(Kyunghoon Jung),김정민(Jungmin Kim),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.21 No.2

파티클 필터를 이용한 레이저 내비게이션의 위치측정 성능 향상

조현학(Hyunhak Cho),김정민(Jungmin Kim),도주철(Joocheol Do),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.6

본 논문은 파티클 필터(particle filter)를 이용한 레이저 내비게이션(laser navigation)의 위치측정 성능 향상에 관한 연구이다. 레이저 내비게이션은 무선항법장치(wireless navigation system)로써 무인 자율주행 장치(automatic guided vehicle)의 위치측정 및 제어에 주로 사용되며, 이는 기존의 유선유도장치(wired guidance system)들에 비해 유지보수에 유연하면서도 완전한 자율주행이 가능하다. 하지만 무선항법장치인 레이저 내비게이션은 반응속도가 느리며 고속주행 혹은 회전주행 시에 위치 정밀도가 크게 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 비선형(non-linear)/비가우시안(non-gaussian)의 시스템에서도 강인한 특성을 지닌 파티클 필터를 이용하여 위치 정밀도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해, 레이저 내비게이션과 엔코더, 자이로가 장착된 지게차 AGV(automatic guided vehicle)를 사용하였으며, 제안된 방법과 상용화된 레이저 내비게이션의 위치측정 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 상용화된 레이저 내비게이션의 위치 정밀도에 비해 약 66.5% 향상됨을 확인하였다. This paper presents a method for improving the positioning accuracy of the laser navigation. As a wireless navigation system, the laser navigation which is more flexible than a wired guidance system is used for the localization and control of an AGV(automatic guided vehicle). However, the laser navigation causes the large positioning error while the AGV turns or moves fast. To solve the problem, we propose the method for improving the positioning accuracy of the laser navigation using particle filter which has robust and reliable performance in non-linear/non-gaussian systems. For the experiment, we use the actual fork-type AGV. The AGV has a gyro, two encoders and a laser navigation. To verify the performance, the proposed method is compared with the laser navigation which is a product. In the experimental result, we verified that the proposed method could improve the positioning accuracy by approximately 66.5%.

실외 자기유도 무인운반차를 위한 자기 위치측정 장치 개발

조현학(Hyunhak Cho),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회논문지 Vol.24 No.3

본 연구는 자기 홀 센서의 특성으로 인해 실내 환경에서만 이용이 되었던 자기/자기-자이로유도 타입의 무인운반차를 실외 환경에서도 적용이 가능하도록 실외 주행용 자기 위치측정 장치를 설계 및 제작하는 것이다. 현재 이용되고 있는 자기 위치측정 장치는 측정 높이가 30 mm로 바닥 환경이 고르고 평평한 실내 환경에 적합한 구조이다. 하지만 바닥 환경이 울퉁불퉁하거나 불균형적인 실외 환경에 이용되는 무인운반차에는 부적합하다. 그 이유는 무인운반차 서스펜션이 부착되게 되고, 이 때 자기 위치측정 장치의 부착 높이가 30 mm 이하로 무인운반차에 가해진 충격으로 인해 장치와 바닥과의 충돌이 발생하게 되면 장치가 파손되기 때문이다. 따라서 실외 자기유도 무인운반차에 적용하기 위해서는 100 mm 이상의 측정 높이를 가지는 자기 위치측정 장치가 필요하다. 현재 자기 위치측정 장치의 성능 향상 및 개발에 관련된 다양한 연구들이 진행되었지만, 다양한 자기 홀 센서를 분석하여 본 논문에서는 자기 위치측정 장치를 설계 및 제작하였고, 자기 홀 센서의 특성 정보를 이용한 특성 함수를 이용해 자성체의 위치를 검출하였다. 실험을 위하여 알루미늄을 이용한 실험 장비를 제작하였으며, 제안된 자기 위치측정 장치를 이용하여 실험한 결과 위치측정 정밀도 오차는 10 mm 이하이고, 측정 높이는 평균 150 mm 로 실외 자기유도 무인운반차에 적합한 것을 확인하였다. This paper is research paper on the MPD(Magnet Position Device) for the outdoor MGV(Magnet /Magnet Gyro Guidance Vehicle). Usually, MGV is used in indoor environment because of a measurement height of the magnet position device. CMPD(Commercial magnet position device) has 30 mm measurement height, so this is suitable structure in indoor environment like to a flat surface. Outdoor environment is an uneven and irregular, So Outdoor MGV must has a suspension. But CMPD is unsuitable for outdoor environment because of a collision with a surface caused by suspension. Thus, measurement height of the outdoor MPD is positively necessary more than 100 mm. So, we suggest the outdoor MPD using analog magnet hall sensor, moving average filter and Characteristic(rate of the magnet hall sensor) function of the localization. Result of the experiments, the proposed Magnet Position Device for the outdoor MGV has localization accuracy 4.31 mm, measurement height 150 mm and width 150 mm and is efficient more than CMPD.

퍼지 추론 시스템을 이용한 양극성 아날로그 자기 위치 센서 성능 향상

박문호(Moonho Park),조현학(Hyunhak Cho),김재용(Jaeyong Kim),김성신(Sungshin Kim) 제어로봇시스템학회 2013 제어로봇시스템학회 각 지부별 자료집 Vol.2013 No.8

양극성 자기유도센서의 성능 향상을 위한 퍼지 추론 시스템

박문호(Moonho Park),조현학(Hyunhak Cho),김광백(Kwangbaek Kim),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회논문지 Vol.24 No.1

자기테이프를 사용하는 대부분의 경량무인운반차들(AGCs)은 디지털 자기유도센서를 사용한다. 디지털 자기유도센서는 On/Off 타입으로 자기테이프의 위치측정 정밀도가 10?50 mm의 오차를 가진다. 또한 경량무인운반차에 설치된 모터의 자기장이나 주변 환경의 외부 자기장, 지자기 등으로 인하여 정확한 위치를 추정하기 힘들다. 이러한 오차로 인하여 경량무인운반차의 주행 시에 잦은 흔들림이 발생하게 되고, 정도가 심할 경우 이탈현상이 발생하게 된다. 따라서 본 논문은 양극성 아날로그 자기유도센서에 퍼지 추론 시스템의 적용을 제안한다. 퍼지는 다른 알고리즘에 비하여 내고장성과 불확실성에 강인하고, 실시간 작동에 유리하며, 비선형시스템에 사용하기 적합하다. 선행과제에서 제작한 양극성 아날로그 자기유도센서로 threshold를 두어 디지털 자기유도센서를 형성하고, 이를 이용하여 자석위치 값을 계산한다. On으로 인식된 아날로그 Hall sensor의 출력을 이용하여 퍼지 추론 시스템을 설계하고, 그 출력으로 디지털출력 값을 개선한다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 자기유도센서보다 성능이 향상된 것을 확인하였다. Most of light duty AGVs(AGCs) using tape of magnetic for the guide path have digital guidance magnetic sensor. Digital guidance magnetic sensor using magnet-tape is on/off type and has positioning error of magnet-tape as 10 ?50 mm. AGC using this sensor doesn"t induce accurate position of magnet-line which is magnet-tape because of magnetic field which motor in AGC creates, outer magnetic field, earth"s magnetic field, etc. AGC when driving wobbles due to this error and this error can cause path deviation. In this paper, we propose fuzzy inference system for improvement of bipolar analog magnetic guidance sensor performance. Fuzzy is suitable in term of fault tolerance, uncertainty tolerance, real-time operation, and Nonlinearity as compared with other algorithms. In previous research, we produced bipolar magnetic guidance sensor and we set the threshold in order to calculate digital values of magnet position. Fuzzy inference system is designed using outputs of Analog hall sensors. Magnet position calculated by digital method is improved by outputs of this system. In result, proposed method was verified by improving performance of magnetic guidance sensor.

Disparity 보정을 위한 컬러와 윤곽선 기반 루피 신뢰도 전파 기법

김은경(Eun Kyeong Kim),조현학(Hyunhak Cho),이한수(Hansoo Lee),수료 아드히 위보워(Suryo Adhi Wibowo),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2015 한국지능시스템학회논문지 Vol.25 No.5

스테레오 영상은 2-D 영상으로 분석할 수 없는 깊이(거리) 정보를 포함하고 있다. 하지만 연산을 통해서 거리정보를 얻을 수 있기 때문에 계산 값의 신뢰도가 낮고, 폐색된 공간 등의 영향으로 오차가 발생한다. 또한 Stereo Matching 시 Global Method를 사용할 경우, 많은 연산량에 따라 계산 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 논문에서는 연산 시간이 짧고 더 높은 정확도를 갖는 Disparity Map을 구하는 방법을 제안한다. 특징 기반 영상분할 기법인 윤곽선 추출을 통해 정확도는 높이고 연산 시간은 줄였다. 컬러 기반 영상 분할 기법인 Color K-Means를 통해 관심 영역을 추출하고, 이를 기반으로 Loopy Belief Propagation(LBP)을 접목하였다. 제안하는 방법을 적용함으로 영상 내 물체들의 연관성을 고려한 보정이 가능하였고, 관심 영역 추출에 따라 연산 시간을 줄일 수 있었다. 실험 결과, 기존의 방법들보다 연산 시간이 짧고 정확도가 높은 Disparity Map을 얻을 수 있었다. Stereo images have an advantage of calculating depth(distance) values which can not analyze from 2-D images. However, depth information obtained by stereo images has due to following reasons: it can be obtained by computation process; mismatching occurs when stereo matching is processing in occlusion which has an effect on accuracy of calculating depth information. Also, if global method is used for stereo matching, it needs a lot of computation. Therefore, this paper proposes the method obtaining disparity map which can reduce computation time and has higher accuracy than established method. Edge extraction which is image segmentation based on feature is used for improving accuracy and reducing computation time. Color K-Means method which is image segmentation based on color estimates correlation of objects in an image. And it extracts region of interest for applying Loopy Belief Propagation(LBP). For this, disparity map can be compensated by considering correlation of objects in the image. And it can reduce computation time because of calculating region of interest not all pixels. As a result, disparity map has more accurate and the proposed method reduces computation time.

가우시안 분포 기반 제어 함수와 영상 밝기 정보를 이용한 명도 보정 기법

김은경(Eun Kyeong Kim),조현학(Hyunhak Cho),김종근(Jongguen Kim),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2017 한국지능시스템학회논문지 Vol.27 No.5

물체 인식은 촬영된 영상 내에서 물체를 탐색하고 판별하는 과정을 말한다. 하지만 촬영 환경의 조도가 적절하지 않아 영상이 너무 어둡거나 밝게 찍힐 경우 물체를 탐색하는데 어려운 요인이 된다. 이는 또한 물체의 색상 정보에도 영향을 준다. 물체 인식에서 물체의 색상은 고유한 특징으로써, 물체 인식의 정확도에 영향을 미친다. 따라서 물체 인식의 정확도를 높이기 위해서 어둡거나 밝게 찍힌 부분의 명도를 조절할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 영상의 명도 정보를 기반으로 한 명도 제어 함수를 설계함으로 촬영된 영상의 명도를 조절하고자 한다. 기존의 알고리즘들은 기준 영상을 기반으로 하거나 연산 시간이 길지만, 본 논문에서는 간단한 제어 함수를 통해 명도 정보를 보정하고자 한다. 이를 구현하기 위해 기존의 RGB 영상을 명도 정보를 나타내는 CIE L*a*b* 컬러 공간으로 변환하였다. CIE L*a*b* 컬러 공간에서 L 성분은 명도 정보를 포함하고 있으므로, 이를 기반으로 제어 함수를 설계하였다. 설계된 제어 함수를 통해 명도 보정 계수를 구하였고, 실험 결과 제안하는 방법을 통해 명도 정보가 적절히 보정됨을 확인할 수 있었다. Object recognition represents the process which detects and recognizes an object in an image captured. However, in case of improper luminance in working condition, an image is captured unclearly. It becomes a difficult factor for analyzing the image. It also has an effect on color information and an accuracy of recognizing an object. Therefore, it is necessary to adjust brightness in the area which looks quite dark and bright for improving an accuracy. For this reason, this paper proposes the method to adjust brightness by designing control function based on brightness information of an image. Traditional algorithms are based on ground truth or take long computational time. However, this paper suggests uncomplicated control function for compensating brightness. To implement this idea, RGB image is converted to CIE L*a*b*. Because L component of CIE L*a*b* color space includes brightness information, we design control function based on L component. The coefficient of brightness adjustment is calculated by control function. As experimental results, the proposed method shows that it can audsjt brightness information properly.

LRF 기반의 스캔매칭을 위한 회전오차에 강인한 대응점 탐색 기법

장은석(Eunseok Jang),조현학(Hyunhak Cho),김은경(Eun Kyeong Kim),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2016 한국지능시스템학회논문지 Vol.26 No.6

본 논문은 모바일 로봇의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 구현 시 사용되는 스캔매칭을 위한 회전오차에 강인한 대응점 탐색 기법을 제시한다. 많은 모바일 로봇의 연구에 차동구동방식의 구동부가 사용되는데, 이는 곡선 주행이나 제자리 회전을 위해 두 모터의 속력을 다르게 하거나, 반대 방향으로 제어하게 된다. 이러한 경우 직선 주행에 비해 비교적 바퀴의 미끄러짐 현상(Wheel Slip)을 심화시켜 모바일 로봇의 누적 위치 오차를 증가시키는 요인이 된다. 따라서 본 논문에서는 모바일 로봇의 회전 반경을 기반으로 최근접점을 추출하는 대응점 탐색 기법을 통해 스캔매칭 성능을 향상시키고자 한다. 제안된 방법의 검증을 위해 LRF(Laser Range Finder)를 이용해 실험을 진행하였으며, 기존 알고리즘에 주로 적용되는 유클리디안 최근접점 기반의 대응점 탐색 알고리즘과 비교한 결과, 제안된 대응점 탐색 기법이 보다 정확하게 대응점 집합을 추출하는 것을 확인했다. This paper presents a searching method of corresponding points robust to rotational error for scan-matching used for SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) in mobile robot. A differential driving mechanism is one of the most popular type for mobile robot. For driving curved path, this type controls the velocities of each two wheels independently. This case increases a wheel slip of the mobile robot more than the case of straight path driving. And this is the reason of a drifting problem. To handle this problem and improves the performance of scan-matching, this paper proposes a searching method of corresponding points using extraction of a closest point based on rotational radius of the mobile robot. To verify the proposed method, the experiment was conducted using LRF(Laser Range Finder). Then the proposed method is compared with an existing method, which is an existing method based on euclidian closest point. The result of our study reflects that the proposed method can improve the performance of searching corresponding points.

SFTA Feature 알고리즘과 Support Vector Machine 알고리즘 기반 한우 등급 분석

김은경(Eun Kyeong Kim),조현학(Hyunhak Cho),이한수(Hansoo Lee),김광백(Kwang Baek Kim),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2015 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.25 No.1