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- 저자 : 나종필 (검색결과 6 건)
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박승제,황승준,나종필,백중환,Park, Seung-Je,Hwang, Seung-Jun,Na, Jong-Pil,Baek, Joong-Hwan 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.1
본 논문에서는 키넥트(Kinect)를 통해 얻은 깊이 영상에서 찾아낸 손가락의 끝점으로 임의의 3차원 공간인 공중에 그린 서명을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 3차원 공간상에서 서명 궤적의 시프팅(Shifting), 스케일링(Scaling) 변화에 대응하기 위해 X, Y, Z좌표에 관한 각각 10개의 통계적 특징을 사용하였다. 인공신경망(Artificial Neural Network)은 기계학습 중 하나이며, 패턴인식 분야의 복잡한 분류 문제를 해결할 수 있는 도구로 사용되고 있다. 제안한 알고리즘을 실제 온라인 서명인식 시스템을 구현하여 적용하였고, 앞서 추출한 통계적 특징을 인공신경망의 입력값으로 사용하여 학습 과정을 거친 후 4가지 서명을 분류하는 것을 확인하였다. In this paper, we propose an on-line signature recognition algorithm using fingertip point in the air from the depth image acquired by Kinect. We use ten statistical features for each X, Y, Z axis to react to changes in Shifting and Scaling of the signature trajectories in three-dimensional space. Artificial Neural Network is a machine learning algorithm used as a tool to solve the complex classification problem in pattern recognition. We implement the proposed algorithm to actual on-line signature recognition system. In experiment, we verify the proposed method is successful to classify 4 different on-line signatures.
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박영구,우기도,이창희,류재화,나종필 한국열처리공학회 1999 熱處理工學會誌 Vol.12 No.2
The graphitization is affected by the addition of small amount of the elements(such as Si, Al, Ni, B, Cr and Mn etc.) and the pre-treatment(such as cold rolling). Boron is well known element to accelerate the graphitization of cementite in high carbon steels. Also, cold rolling is known to accelerate the graphitization. But the graphitization nucleation mechanism by cold rolling is few reported. Therefore the effect of cold rolling in Fe-0.5%C-1.0%Si-0.47%Mn-0.005%B steel on the graphitization is investigated quantitatively using hardness test, optical microscope and scanning electron microscope, neutron induced microscopic radiography. The nucleation of graphite in cold-rolled Fe-0.5%C-1.0%Si-0.47%Mn-0.005%B steel is formed at void which is formed at pearlite/pearlite boundary by cold rolling. But the effect of cold rolling on graphitization in boron addition steel is more effective than that of no boron addition steel due to segregation of BN at void in boron addition steel.
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우기도,박영구,김석원,진영철,류재화,나종필 ( K . D . Woo,Y . K . Park,K . W . Kim,Y . C . Jin,J . H . Ryu,J . P . Ra ) 한국열처리공학회 1998 熱處理工學會誌 Vol.11 No.2
N/A The graphitization is affected by the addition of small amount of the elements, such as Si, Al, Ni, B, Cr and Mn etc. Boron is well known as the most effective element for the graphitization of cementite in high carbon steels. But a study on quantitative analysis of B effect on the graphitization is few reported. Therefore the effect of boron addition in Fe-0.65%C-1.0%Si-0.5%Mn steels on the graphitization is investigated quantitatively using hardness tester, optical microscope and scanning electron microscope, neutron induced microscopic radiography. The graphitization in high carbon steels is promoted with 0.003∼0.005%B addition. But the graphitization in steels which has no boron takes long holding time at 680∼720℃. The hardness of quenched steel containing 0.003%B is higher than that of 0.005%B added steel due to complete dissolution of fine graphites into the austenite. The 0.003%B added high carbon steel graphitized at 680℃ for 25hr is useful steel for the agricultural implements and automobile parts which needed a good formability and high hardness.
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항공 통신 기술 : 슈퍼 픽셀기반 무인항공 영상 영역분할 및 분류
김인규 ( In Kyu Kim ),황승준 ( Seung Jun Hwang ),나종필 ( Jong Pil Na ),박승제 ( Seung Je Park ),백중환 ( Joong Hwan Baek ) 한국항행학회 2014 韓國航行學會論文誌 Vol.18 No.2
최근 무인항공기는 군사용뿐만 아니라 민간용으로도 많이 사용되고 있다. 무인항공기는 미리 입력된 좌표에 따라 GPS 정보를 이용하여 자동비행한다. 그러나 재밍이나 외부 교란에 의해 GPS 신호를 수신할 수 없으면 자동비행이 불가능 해진다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 연구에서는 무인기에 탑재된 카메라로부터 촬영된 영상으로부터 실시간으로 특정 영역을 검출하고 인식하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 분류와 기계 학습에 사용할 특징을 추출하기 위한 전처리 과정으로 군집화 알고리즘인 그래프 기반 분할 알고리즘을 사용하여 슈퍼 픽셀화 하였다. 다양한 컬러모델 및 혼합 컬러 모델을 비교 분석하여 가장 이상적인 혼합 모델을 선정하고, 분류 알고리즘으로는 적은 트레이닝 데이터로도 뛰어난 분류 성능을 낼 수 있는 서포트 벡터 머신을 사용하였다. 무인항공 영상으로부터 18개의 컬러와 텍스처 특징 벡터를 추출하고 학습 및 예측과정을 통해 하천, 비닐하우스, 논 등 3 종류의 영역을 실시간으로 분류하였다. Recently UAV(unmanned aerial vehicle) is frequently used not only for military purpose but also for civil purpose. UAV automatically navigates following the coordinates input in advance using GPS information. However it is impossible when GPS cannot be received because of jamming or external interference. In order to solve this problem, we propose a real-time segmentation and classification algorithm for the specific regions from UAV image in this paper. We use the super-pixels algorithm using graph-based image segmentation as a pre-processing stage for the feature extraction. We choose the most ideal model by analyzing various color models and mixture color models. Also, we use support vector machine for classification, which is one of the machine learning algorithms and can use small quantity of training data. 18 color and texture feature vectors are extracted from the UAV image, then 3 classes of regions; river, vinyl house, rice filed are classified in real-time through training and prediction processes.
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