http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Youngjoon Cho,Yeomin Yoon,Joowan Lyu,Kyihwan Park 제어로봇시스템학회 2019 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2019 No.10
TOF(Time of flight) LiDAR obtains the timing difference of the emitted pulse to the target and returned signal. TDC(Timing discriminator) measures the timing difference with specific threshold voltage level called LED(Leading edge discriminator) method. The timing difference varies since the timing at the threshold voltage is different depending on the intensity of the returned signal. This timing error is called walk error. To compensate the walk error, CFD(Constant fraction discriminator) and ZCD(Zero crossing discriminator) methods are used. These methods utilize the peak point. However when the signal is saturated, these methods bring significant error since the peak point can’t be found. It is important to prevent the signal to be saturated for high performance of distance accuracy and wide input dynamic range. Walk error compensation methods composed of current sensing circuit and MOSFET will be presented. As a result, high performance of distance accuracy is achieved with the wide input dynamic range.
Youngjoon Cho,Hamidreza Raei,Kyihwan Park 제어로봇시스템학회 2021 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
ToF(Time of Flight) LiDAR detects the target distance by measuring the timing difference of the pulsed laser beam to the target and received signal. The intensity of the received signal varies with a number of factors. The measured timing can be vary depending on the different magnitude of the signals. It is required to control the amplifying gain to ensure accurate distance measurement with wide range of intensity. In this work, the distance accuracy is investigated when TDC measures the pulse signals. The electronic characteristic of MOSFET is treated and transformed to use it as a variable resistor. Auto Gain Control method is introduced by implementing MOSFET which has a variable resistance characteristics. As a result, simulations are carried out to investigate the AGC operation. The limitation and additional frequency issues will be treated for a next work.
ARM 모델을 활용한 한우의 활동량 데이터 수집과 발정 예측
조영준(Youngjoon Cho),김종원(Jongwon Kim) 한국산학기술학회 2023 한국산학기술학회논문지 Vol.24 No.3
대규모 축산 환경에서는 축산 자원을 효율적으로 관리하기 위해 다양한 작업이 수행된다. 그러나 축산업 종사자는 지속적으로 감소되어 축산자원의 안전한 관리를 위해 축산현장에 정보통신기술(ICT)을 접목한 지능형 시스템을 연구하고 있다. 본 연구에서는 사육되는 가축을 개별적으로 구분하여 개체별 활동특성을 실시간으로 감시할 수 있는 지능형 시스템을 제안한다. 연구된 시스템은 수집된 데이터를 기반으로 분석을 통해 한우의 행동 특성을 예측할 수 있는 인공지능 기반 동물 상태 예측을 위한 개선된 관찰 시스템이다. 개선된 시스템인 ARM(Augmented Recognition Model)은 비침습적 관찰이 가능한 방법을 기반으로 연구되었고. 대상 객체의 활동 데이터를 수집하여 이를 기반으로 발정 대상 한우의 예측 가능성을 실제 한우농가에 적용하여 검증하였다. 이런 지능형 시스템의 개발을 통해 안전한 가축자원의 관리를 위한 고도의 축산환경 개선에 활용될 수 있음을 보였다. Large livestock environments require various jobs for the efficient management of individual livestock resources. However, the number of employees in the livestock industry is decreasing, so systems that combine information and communication technology (ICT) are being applied to industrial sites for safe management of livestock resources. This study presents an animal condition-prediction system based on artificial intelligence that can be used to predict animals behavioral characteristics through analysis based on collected data. The system can monitor the activity characteristics of individual livestock in real time after dividing livestock being bred into individual objects. An improved augmented recognition model (ARM) was developed based on a method that enables non-invasive observation. The novel method was directly applied to a real breeding site for Hanwoo cattle, and activity data of target objects were collected. The activities of Hanwoo livestock were measured, and the possibility of predicting estrus in Hanwoo cattle was verified using the ARM. Image information and machine learning can be utilized in a variety of fields such as in the analysis of behavioral characteristics and health conditions of animals through a non-invasive method without human intervention.
조영준(Youngjoon Cho),신동욱(Donguk Shin) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅱ
본 논문에서는 저항 생산 과정에서 실제저항값과 칼라 코드값이 잘못 표기되는 경우에 이를 검사 · 인식하는 시스템에 이용할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 칼라 영상에서의 효과적인 경계선 추출 방법과 칼라 영상의 명암도 변화 차이를 이용한 저항의 칼라 코드 영역 추출법, 그리고 역전파 알고리즘을 이용한 칼라 코드 판별법이 제시된다.
딥러닝 모델을 이용한 비전이미지 내의 대상체 분류에 관한 연구
조영준(Youngjoon Cho),김종원(Jongwon Kim) 한국산학기술학회 2021 한국산학기술학회논문지 Vol.22 No.2
본 논문은 Deep-learning 기반의 검출모델을 이용하여 연속적으로 입력되는 비디오 이미지 내의 해당 대상체를 의미별로 분류해야하는 문제에 대한 구현방법에 관한 논문이다. 기존의 대상체 검출모델은 Deep-learning 기반의 검출모델로서 유사한 대상체 분류를 위해서는 방대한 DATA의 수집과 기계학습과정을 통해서 가능했다. 대상체 검출모델의 구조개선을 통한 유사물체의 인식 및 분류를 위하여 기존의 검출모델을 이용한 분류 문제를 분석하고 처리구조를 변경하여 개선된 비전처리 모듈개발을 통해 이를 기존 인식모델에 접목함으로써 대상체에 대한 인식모델을 구현하였으며, 대상체의 분류를 위하여 검출모델의 구조변경을 통해 고유성과 유사성을 정의하고 이를 검출모델에 적용하였다. 실제 축구경기 영상을 이용하여 대상체의 특징점을 분류의 기준으로 설정하여 실시간으로 분류문제를 해결하여 인식모델의 활용성 검증을 통해 산업에서의 활용도를 확인하였다. 기존의 검출모델과 새롭게 구성한 인식모델을 활용하여 실시간 이미지를 색상과 강도의 구분이 용이한 HSV의 칼라공간으로 변환하는 비전기술을 이용하여 기존모델과 비교 검증하였고, 조도 및 노이즈 환경에서도 높은 검출률을 확보할 수 있는 실시간 환경의 인식모델 최적화를 위한 선행연구를 수행하였다. The target-object classification method was implemented using a deep-learning-based detection model in real-time images. The object detection model was a deep-learning-based detection model that allowed extensive data collection and machine learning processes to classify similar target-objects. The recognition model was implemented by changing the processing structure of the detection model and combining developed the vision-processing module. To classify the target-objects, the identity and similarity were defined and applied to the detection model. The use of the recognition model in industry was also considered by verifying the effectiveness of the recognition model using the real-time images of an actual soccer game. The detection model and the newly constructed recognition model were compared and verified using real-time images. Furthermore, research was conducted to optimize the recognition model in a real-time environment.
High aspect ratio microdisplay and thin optical component for glass-like AR devices
Kang Chan-mo,Shin Jin-Wook,Choi Sukyung,Kwon Byoung-Hwa,Cho Hyunsu,Cho Nam Sung,Lee Jeong-Ik,Lee Hyunkoo,Lee Jeong Hwan,Kim Hokwon,Cho Ara,Park Sang Hyun,Kim Minseok,Park Soon-gi,Kim Youngjoon,Ha Jeon 한국정보디스플레이학회 2021 Journal of information display Vol.22 No.3
Organic light-emitting diode (OLED) microdisplays have attracted much attention as displays for small form factor augmented reality (AR) devices. To realize glass-like thin and wide field of view (FoV) AR devices, we designed a display module with a high aspect ratio microdisplay and a thin optical component. For the high aspect ratio microdisplay, we developed the color OLED microdisplay with a 32:9 aspect ratio and a 0.8-inch diagonal ∼2,490-ppi CMOS backplane. To express color and reduce optical crosstalk,wefabricated the color filter (C/F) patterning directly on the white OLED. We also developed a pin mirror lens with 11 pin mirrors to improve the optical efficiency and quality with a thin lens. By combining the microdisplay with LetinAR’s pin mirror lens, we successfully demonstrated an AR device with a wide horizontal FoV of 46° but with a small form factor 4mmlens.