ISO 기반 캡스톤 디자인 수업 운영에 대한 탐색

양황규,박성미 한국수산해양교육학회 2020 水産海洋敎育硏究 Vol.32 No.5

The purpose of this study was to analyze on the operation of ISO-based capstone design classes. For the study, the related literatures were reviewed focusing on the operation of ISO-based capstone design classes in engineering. In addition, interviews with 5 project of capstone design classes in Kanazawa Institute of Technology, Rose-Hulman Institute of Technology, Michigan Technological University, The State University of New Jersey, and Domestic university were analyzed. The keys of analysis were the operation of ISO-based. The findings of this study were as follows; Kanazawa Institute of Technology and Rose-Hulman Institute of Technology, which all comply with ISO-based training program procedures, appeared in Kanazawa University and Rose-Hulman Institute of Technology, which are applying collaboration, convergence thinking, and creative problem-solving processes to derive creative products. Appeared. Summarizing these results, Kanazawa Institute of Technology and Rose-Hulman Institute of Technology provide successful examples of capstone design education, rather than just providing extraordinary empirical learning, to meet these international standards and to create creative products. It was suggested that it also included the necessary mediation process. Furthermore, as a result of analyzing the structural basis and relevance of ISO-based and capstone design classes as a basis for analysis, the overall process of capstone design classes is ① Defining training needs, ② Designing Planning training, ③ Providing for the training, ④ Evaluation the outcome of training, ⑤ Monitoring and improving the training process, and ⑥ Evaluation the Creative outcome of training.

차량인식시스템에 관한 연구

양황규,제성관 東西大學校 2002 동서논문집 Vol.8 No.-

본 논문에서는 컴퓨터 비전의 한 분야인 영상처리에 의한 물체인식을 위한 선행연구로써, 차량인식시스템을 구현하고자 한다. 기존의 차량인식시스템은 수입을 하거나, 모듈만을 구입함으로써, 응용에 한계를 나타내고 있다. 본 시스템은 속도와 설치위치에 구애받지 않고, 빠른 시간 내에 차량번호를 인식함으로써, 도난차량, 수배차량, 무인감시시스템, 속도방지시스템 등 여러 분야에 폭넓게 이용할 수 있다. 루프센서에 의해 차량출입 여부를 전송하여 차량영상을 입력받음으로써 시간비용을 감소시켰으며, 광류를 이용하여 빠른 시간에 번호판을 찾고, 문자 추출 및 인식 등, 시스템의 처리시간이 1초 미만으로 실시간 응용에 적합하다. In this paper, we have studied the Vehicle Recognition System using digital image processing. In the past, we have been importing and buying vehicle recognition system modules to track number plates. However, several problems were found in previous systems, making them unable to produce accurate results. Thus, we have developed a optical flow based Vehicle Recognition System. This system have the capability to recognize quickly any vehicle number plates regardless of vehicle's speed and location. In addition, this system is not costly and it can be used in various applications including (missing vehicles, wanted vehicles, guardless system, over-speeding vehicles)

은닉 마르코프 모델과 레벨 빌딩 알고리즘을 이용한 흘림체 한자의 온라인 인식

양황규 東西大學校 1996 동서논문집 Vol.2 No.1

Difficulties in Chinese character recognition due to numerous strokes usually warped into a cursive form and a much larger set of characters. In this paper, we propose an hidden Markovmodel(HMM) baserd recognition model that deals efficiently with htese recognition problems. The model is an interconnection network of redical and ligature HMMs. It works well with variations of the cursive strokes by the characteristics of the HMMs. It represents the large character set with a relatively small memory and also has good extensibility. To solve the problem of recognition speed caused by a number of search paths, we combine a modified level building search with the isolated radical and ligature HMMs in an attempt to achieve a robust, accurate recognizer whose performance is optimized. The algorithm is an efficient network search procedure of which time complexity depends on the number of levels in the network. A test with 18,000 handwritten characters shows a recognition rate of 90.3% and a speed of 1.64 second per character.

워터쉐드 알고리즘을 이용한 지능형 비디오 영상 분할 시스템

양황규,Yang, Hwang-Kyu 한국전자통신학회 2010 한국전자통신학회 논문지 Vol.5 No.3

본 논문에서는 인터넷상에서의 지능형 감시 카메라 시스템(Intelligent Security Camera: ISC)을 제안한다. ISC 방법은 워터쉐드 알고리즘에 기반하여 카메라에 입력된 영상을 분할하는 단계와 skin-color model을 사용하여 얼굴의 후보지역을 탐지하는 단계, 그리고 마지막으로 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 얼굴 후보영역에서 얼굴을 검증하는 단계로 구성되어 있다. Skin-color Model을 이용하여 찾아진 얼굴후보 영역으로부터 웨이블렛 변환계수들을 추출한다. 웨이블렛 변환계수들을 SVM의 입력으로 하여 실제 얼굴영역을 검증한다. SVM의 입력으로 실험결과에서 제안된 방법이 감시시스템, 화상회의 시스템과 같은 얼굴을 인식 추적하는 시스템에 적용될 수 있음을 보인다. In this paper, an intelligent security camera over internet is proposed. Among ISC methods, watersheds based methods produce a good performance in segmentation accuracy. But traditional watershed transform has been suffered from over-segmentation due to small local minima included in gradient image that is input to the watershed transform. And a zone face candidates of detection using skin-color model. last step, face to check at face of candidate location using SVM method. It is extract of wavelet transform coefficient to the zone face candidated. Therefore, it is likely that it is applicable to read world problem, such as object tracking, surveillance, and human computer interface application etc.

저주파 영역의 비지도 학습을 이용한 얼굴 인식에 관한 연구

양황규,조정복 東西大學校 2000 동서논문집 Vol.6 No.-

본 논문에서는 영상의 저주파 영역만의 통계학적 성질에 기반을 둔 독립성분분석을 소개하고 이를 이용하여 얼굴인식을 할 수 있음을 보였다. 독립성분분석은 선형적으로 혼합된 둘 이상의 신호들을 서로 독립적인 신호들로 분리하는 방법으로써, 잡음제거, 음질개선 및 신호처리 분야에서 많이 활용되고 있다. 즉, 본 논문에서는 하나의 얼굴은 여러 개의 독립성분들의 선형적인 결합으로 결합되어 있다고 가정하고 그 독립성분들을 생성함으로써 얼굴인식이 가능함을 보였다. 저주파 영역을 구하기 위해서 웨이브릿 변환을 사용하여 얼굴 인식을 위해 충분한 정보를 가지고 있는 32 ×32 크기의 영역을 구하였고, 이는 또한 신경회로망의 단점인 학습 시간을 줄일 수 있는 계기를 마련해 준다. 저주파 영역을 이용하여 독립성분분석에 의해 생성된 독립된 얼굴 영상들(기저 영상들)에 의하여 얼굴을 표현가능하고 인식할 수 있음을 보여준다. 실험에서는 혼합된 신호를 분리하는 방법의 하나인 주성분분석 방법과 비교하여 그 성능을 평가하였다. 실험 결과 얼굴의 변화와 밝기 변화 등에서 더욱더 좋은 성능을 가짐을 보여주고 있다. In this paper we introduce ICA(independent component analysis) which is based on an image. only low frequency band, and present methods that recognize face patterns. ICA is a way to separate signals in order to make independent signal from linear mixed signals, and this uses a lot for noise exclude, tone quality enhancement, and signal processing. Thus, this paper assume that a face is combined by independent components. In order to get low frequency band, we used wavelet conversion which has enough information for a face cognition, and then we got the 32×32 size. This can show a way to save learning time at the neural network. In practice, we evaluated performance, compare to PCA(principle component analysis) which is a way to separate combined signals.

새로운 단층 퍼셉트론 알고리즘

양황규,김광백 東西大學校 1997 동서논문집 Vol.3 No.1

본 논문에서는 인공 신경망과 퍼지 논리의 장점을 뉴런 구조에 적용하여 학습 속도가 빠르며 수렴률을 향상시키는 방법을 제안한다. 인공 신경망의 벤치마크로 사용되는 XOR문제, Parity문제 및 현실적인 응용을 위해 영문자 인식에 적용시켜 보았다. 실험 결과, 모든 데이터값과 목표값에 대해서 항상 수렴을 보장하는 것은 아니다. 그렇지만 학습속도가 빠르며 수렴률의 향상을 보였다. 제안된 학습 알고리즘은 임의의 층으로 확장이 가능하다. 여기서는 단층의 경우만을 고려하여 빠른 속도와 방대한 자료에 대한 빠른 처리를 가능하게 한다. In this paper, a method of improving the learning speed and convergence rate is proposed to exploit the advantages of artificial neural networks and fuzzy theory to neuron structure. This method is applied to the XOR problem, Parity problem which is used as the benchmark in neural betwork structure, and recognition of English characters for complex and practical application. As a result of experiment, it does not always guarantee the convergence. However, the network is improved the learning time and has the high convergence rate. The proposed network is able to extend the arbitrary layer. When we consider only the case of the single layer, the networks had the capability of high speed during the learning process and rapid processing on huge patterns.

이미지 센서를 이용한 도로상에 주행하는 자동차 추적시스템에 대한 연구

양황규,함창현 東西大學校 1998 동서논문집 Vol.4 No.-

도로상에서 주행하는 차랴의 움직임을 측정하는방법은 현재 많이 연구되어지고 있으며, 그 방법 또한 다양하다. 이미지 센서를 이용하여 도로상에서 주행하는 차량의 움직임을 추적하느 방법은 일반적으로 영상간(intra frame)의 밝기 변화에 의존하는 방법과 영상내(inter frame)의 밝기 변화를 분석하는 방법으로 분류되어질 수 있다. 영산간의 밝기 변화를 이용하는 방법은 주행하는 차량의 움직임에 제약사항이 많이 존재하여 일반적인 실제 환경에서 적용하기에 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상내의 밝기 변화를 추정하여 영상내에 존재하는 차량의 위치를 판단한다. 그리고 영상간의 상관관계의 분석으로 기존에 제안되어진 단순한 중심적 추적에의한 방법보다 정확한 차량추적에 대한 결과를 알 수 있었다. The research for vehicle tracking system has received a great deal of attention and various method has been proposed. The method using sensor for tracking moving vehicle can be classified into two: one is using intensity change of intra frame, the other is analysis intensity change of inter frame. The method using intensity change between intra frames has many constraints for vehicle tracking and has trouble some question for applying real world. In this paper, we decide on location of the vehicle as the result of presuming intensity change in the inter frame images. And we show more reliable result about vehicle tracking through of correlation between intra frame, not centroid tracking method which was proposed previously.

인공 신경망을 이용한 문자 영역 탐색에 의한 지도 자동 입력

양황규,강명호 동서대학교 부설 연구소 1996 연구소 논문집 Vol.1 No.-

본 논문은 지도를 읽은 화상에서 지리 정보의 자동 입력을 위한 문자 영역, 숫자 영역을 탐지하는 방법을 제안한다. 입력된 지도 화상에서 문자와 숫자의 영역의 자동 탐지로 사람이 일일이 전체 화상을 스캐닝하는데 드는 비용과 시간 및 과다한 인력 낭비를 줄일 수 잇다는 것을 실험을 통해 알 수 있었다. 본 논문은 지도를 입력으로 받아 들여 잡영(noise)을 없애기 위해 전처리를 한 후 문자 인식에 널리 쓰이고 있는 인공신경망 모델 중 역전파 알고리즘을 이용하여 문자 영역, 숫자 영역을 탐지하였다.

비대면수업에서 ‘재미’ 요소를 측정하는 도구 개발과 타당화 연구

양황규(Hwang-Kyu YANG),박성미(Sung-Mi PARK) 한국수산해양교육학회 2023 水産海洋敎育硏究 Vol.35 No.2

개선된 평활화를 이용한 퍼지 학습 알고리즘의 영상인식에 관한 연구

양황규,함창현 東西大學校 1998 동서논문집 Vol.4 No.-

본 논문에서는 인공신경망(Artificial Neural Networks)의 단충 퍼셉트론(Single Layer Perceptron)알고리즘이 실세계 응용 분야에 적용될 수 없는 문제점을 분석하여 실세계 응용분야에 적용될 수 있는 새로운 퍼지 단층 학습 알고리즘을 제안하였다. 그리고 이미지를 인식하는과정에 있어서 이미지 입력 패턴의 특징 추출도 중요하므로 새로운 평활화 방법을 이용한 윤곽선을 검출하는 방법도 제안하였다. 제안된 평활화(Smoothing)를 이용한 이미지 윤곽선 검출방법과 퍼지 단층 학습 방법의 타당성을 보이기 위해 각국의 국기 이미지 입력패턴들에 대해 윤곽선을 검출하여 인식하는 부분을 실험을 통해서 보였다. 실험결과, 단층 학습 방법으로도 이미지를 인식할 수 있으며 실세계 응용분야에 적용할 수 있다는 가능성을 보였다. This paper analyzes the problem that the single layer perceptron algorithm of artificial neural networks can not apply to the application field in the real world, and proposes the new fuzzy single learning perceptron algorithm that can apply to the applicaion field in the real world. And then because it is important characteristic extraction of image input pattern at the process of image recognizing, this paper proposes the outline searching method with the new smoothing method. The outline searching and recoginzing part was showed by experiments for the input pattern of national flag images to see the image outline searching method with the proposed smoothing and the reasonability of the fuzzy single layer perceptron algorithm. From the result of experiments, this paper shows the possibility that the single learning method can recognize image and applys to the application field in real world.