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제조설비 데이터 수집 표준을 이용한 설비 데이터 시각화에 대한 연구
고동범,박정민,Ko, Dongbeom,Park, Jeongmin 한국인터넷방송통신학회 2018 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.18 No.3
본 논문은 스마트 공자의 모니터링을 위한 제조설비 시각화 시스템을 소개한다. 최근 기술 발달의 가속화와 제 4 차 산업혁명, Industry 4.0등과 같은 용어가 등장함에 따라 기존 제조공장의 스마트화를 위한 기술들이 조명되고 있다. 제조공장을 실시간으로 모니터링 함으로써 생산성 향상 및 의사결정의 도움을 줄 수 있는 생산관리 시스템은 스마트 팩토리를 위한 중용한 기술 중 하나가 되며, 더 정확한 모니터링 및 응용 기술을 위한 디지털 트윈 기술의 적용 또한 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 디지털 트윈 구현을 위해서는 여러 제조사의 설비 데이터를 통합할 수 있는 통합 인프라가 필요하다. 따라서 본 논문은 이기종의 설비 데이터 수집 및 모니터링을 위한 국제 표준 프로토콜 기반의 데이터 수집 시스템을 활용해 설비의 실시간 정보를 확인할 수 있는 시각화 프로그램을 설계하고 개발한다. 이를 통해 하나의 공장에서 여러 제조사의 설비 데이터들을 통합하고 실시간으로 확인 할 수 있도록 한다. This paper introduces a manufacturing facility visualization system for the monitoring of smart factories. With the development of technology and the emergence of such terms as the Fourth Industrial Revolution and Industry 4.0, technologies for smart factories are becoming more important. A Manufacturing Execution System that can improve productivity and help decision making by monitoring production plants in real-time is one of the key technologies for smart factories. The application of digital twin technology for more accurate monitoring technology is also an important issue. However, digital twin implementations require an integrated infrastructure that can integrate facility data from multiple manufacturers. Therefore, this paper designs and develops a visualization program that can verify real-time information of facilities using data collection system based on international standard protocol for heterogeneous collection and monitoring of facility data. This allows a factory to consolidate equipment data from multiple manufacturers and to view them in real-time.
EdgeCPS를 활용한 사용자 인증 및 임무 자동화를 통한 드론 배송 시스템 개선
조민근,백민기,최으뜸,고동범,강성주,이성진,MinGuen Cho,MinKi Beak,EuTeum Choi,DongBeom Ko,SungJoo Kang,SeongJin Lee 대한임베디드공학회 2023 대한임베디드공학회논문지 Vol.18 No.4
Currently, various companies are actively participating in research and development of drone delivery services. Existing studies do not comprehensively provide integrated functions for future drone delivery services such as mission automation, customer verification, and overcoming performance limitations, which can lead to high manpower demand, reduced user service trust, and potentially overloading low-end devices. Therefore, this study proposes a drone mission automation system (DMAS) using EdgeCPS technology to provide the three aforementioned functions in an integrated manner. Real-world experiments were conducted to evaluate the proposed system, demonstrating that the DMAS components operate according to the specified roles in the delivery scenario. In addition, the system achieved user verification with a similarity of more than 90% in the process of receiving the product, and verified a faster inference speed and a lower resource share than the existing method.
아마추어 풋살 데이터 분석을 위한 공 추적 알고리즘 연구
정수경,권한길,이길형,정하림,고동범,전광일,박정민,Jung, Soogyung,Kwon, Hangil,Lee, Gilhyeong,Jung, Halim,Ko, Dongbeom,Jeon, Gwangil,Park, Jeongmin 한국인터넷방송통신학회 2021 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.21 No.4
본 논문은 영상처리를 이용한 공 추적 시스템을 소개한다. 최근 아마추어 풋살 시장의 성장으로 아마추어 선수들의 경기력 분석에 대한 요구 또한 높아지고 있다. 선수 또는 팀에게 피드백 및 성장을 위한 스포츠 경기 분석 서비스는 여러 스포츠 분야에서 다양한 형태로 제공되고 있다. 그러나 스포츠 분석 서비스의 비용적, 공간적 제약은 아마추어 선수들이 분석 서비스를 제공 받기 어렵게 한다. 본 논문에서는 기존에 아마추어 풋살 분야에서 제공되는 경기 영상 촬영서비스를 기반으로 경기 분석을 하기 위한 공 추적 알고리즘을 연구하고 개발한다. 이를 통해 기존에 존재하는 서비스를 기반으로 경기를 분석할 수 있도록 한다. This paper introduces the ball tracking system using image processing. The recent growth of the amateur futsal market has also raised requests for an analysis of amateur players' performance. Sports game analysis services for feedback and growth to athletes or teams are provided in various ways in various sports fields. However, the cost and spatial constraints of sports analysis services make it difficult for providing analysis services to amateur athletes. In this paper, we study and develop a ball tracking algorithm for analyzing futsal game based on the match filming service previously provided in the amateur futsal field. This allows the analysis of the match based on existing services.
객체 추적을 이용한 풋살 영상 분석 시스템에 관한 연구
정하림,권한길,이길형,정수경,고동범,전광일,박정민,Jung, Halim,Kwon, Hangil,Lee, Gilhyeong,Jung, Soogyung,Ko, Dongbeom,Jeon, GwangIl,Park, Jeongmin 한국인터넷방송통신학회 2021 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.21 No.3
본 논문에서는 객체 추적 기술을 이용한 분석 프로그램과 분석한 데이터를 시각화하여 제공하는 웹서버로 구성된 풋살 영상분석 시스템을 소개한다. 기존의 분석 시스템의 경우 특수한 장치나, 고비용의 카메라를 이용하기 때문에 사용자들이 쉽게 이용하기에 부담스럽다. 따라서 본 논문에서는 평면 영상만을 이용해 선수의 경기를 분석하여 데이터를 시각화하는 시스템을 설계하고 개발한다. 객체를 추적하며 누적된 값을 계산하여 객체의 픽셀당 거리를 구하고 이를 기반으로 속도 관련 데이터와 거리 기반 데이터를 추출한다. 추출된 데이터를 시각화 라이브러리를 통해 그래프와 이미지로 변환하고, 웹페이지를 통해 편리하게 이용할 수 있도록 한다. 본 분석 시스템을 통해 기존의 분석 시스템의 문제점을 개선하고 데이터 기반의 과학적이고 효율적인 분석을 이용할 수 있도록 한다. This paper introduces the futsal video analysis system consisting of an analysis program using object tracking technology and a web server that visualizes and provides analyzed data. In this paper, small and medium-sized organizations and amateur players are unable to provide game analysis services, so they propose a system that can solve this problem through this paper. Existing analytical systems use special devices or high-cost cameras, making them difficult for users to use. Thus, in this paper, a system is designed and developed to analyze the competitors' competitions and visualize the data using flat images only. Track an object and calculate the accumulated values to obtain the distance per pixel of the object and extract speed-related data and distance-based data based on it. Converts extracted data to graphs and images through a visualization library, making it convenient to use through web pages. Through this analysis system, we improve the problems of the existing analysis system and make data-based scientific and efficient analysis available.
Unity 3D 기반 깊이 영상을 활용한 공장 안전 제어 시스템에 대한 연구
조성현(Seonghyeon Jo),정인호(Inho Jung),고동범(Dongbeom Ko),박정민(Jeongmin Park) 한국게임학회 2020 한국게임학회 논문지 Vol.20 No.3
작업자-로봇 간 협업은 다품종 소량생산 기반의 스마트팩토리에서 중요한 요소가 된다. 기존 제조 공장을 스마트화하기 위해 AI 기반의 기술이 도입되고 있지만 이 경우 단기적 생산성 향상에 그친다. 이를 해결하기 위한 협업 지성은 인간의 팀워크, 창의력 등과 AI의 속도, 정확성 등이 결합되어 서로의 단점을 적극적으로 보완 할 수 있다. 그러나 현재 자동화설비는 돌발사태 발생 시 재해강도가 높기 때문에 안전대책이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 깊이 영상 카메라를 이용하여 작업자 및 설비를 가상 세계에 구현하고, 시뮬레이션을 통해 작업자의 안전을 판별하는 공장 안전 제어 시스템을 설계하고 구현한다. AI-based smart factory technologies are only increase short-term productivity. To solve this problem, collaborative intelligence combines human teamwork, creativity, AI speed, and accuracy to actively compensate for each other’s shortcomings. However, current automation equipmens require high safety measures due to the high disaster intensity in the event of an accident. In this paper, we design and implement a factory safety control system that uses a depth camera to implement workers and facilities in the virtual world and to determine the safety of workers through simulation.