서보 시스템 응용을 위한 능동형 영-극점 상쇄 속도 추종 기술

이효찬,이영석,최경환,김석균 제어·로봇·시스템학회 2022 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.28 No.11

This study presents a novel speed-tracking controller by considering not only model-plant mismatches but also load variations. The proposed solution has a simple conventional proportional–integral (PI) controller structure, including a specially structured feedback gain with respect to active damping and cut-off frequency, invoking an order reduction to 1 despite inclusion of the additional integral action. A prototype 400 W brushless DC motor dynamo system was constructed to verify the effectiveness of the proposed solution compared with the conventional PI controller equipped with a well-tuned feedback gain. .

이미지 잡음에 강인한 CNN 기반 건물 인식 방법

이효찬,박인학,임태호,문대철,Lee, Hyo-Chan,Park, In-hag,Im, Tae-ho,Moon, Dai-Tchul 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.3

인간의 눈과 같이 이미지에서 유용한 정보를 추출하는 기능은 인공지능 컴퓨터 구현에 필수적인 인터페이스 기술이다. 이미지에서 건물을 인식하여 추론하는 기술은 다양한 형태의 건물 외관, 계절에 따른 주변 잡음 이미지의 변화, 각도 및 거리에 따른 왜곡 등으로 다른 이미지 인식 기술 보다 인식률이 떨어진다. 지금까지 제시된 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반의 건물 인식 알고리즘들은 건물 특성을 수작업으로 정의하기 때문에 분별력과 확장성에 한계가 있다. 본 논문은 최근 이미지 인식에 유용한 딥러닝의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 활용하는데 건물 외관에 나타나는 변화, 즉 계절, 조도, 각도 및 원근에 의해 떨어지는 인식률을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 건물 전체 이미지와 함께 건물의 특징을 나타내는 부분 이미지들, 즉 창문이나 벽재 이미지의 데이터 세트를 함께 학습시키고 건물 인식에 활용함으로써 일반 CNN 모델 보다 건물 인식률을 약 14% 향상됨을 실험으로 증명하였다. The ability to extract useful information from an image, such as the human eye, is an interface technology essential for AI computer implementation. The building recognition technology has a lower recognition rate than other image recognition technologies due to the various building shapes, the ambient noise images according to the season, and the distortion by angle and distance. The computer vision based building recognition algorithms presented so far has limitations in discernment and expandability due to manual definition of building characteristics. This paper introduces the deep learning CNN (Convolutional Neural Network) model, and proposes new method to improve the recognition rate even by changes of building images caused by season, illumination, angle and perspective. This paper introduces the partial images that characterize the building, such as windows or wall images, and executes the training with whole building images. Experimental results show that the building recognition rate is improved by about 14% compared to the general CNN model.

High-Speed Maritime Object Detection Scheme for the Protection of the Aid to Navigation

이효찬,Hyunhak Song,조성윤,Ki-Won Kwon,Sunghyun Park,임태호 한국인터넷정보학회 2022 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.16 No.2

Buoys used for Aid to Navigation systems are widely used to guide the sea paths and are powered by batteries, requiring continuous battery replacement. However, since human labor is required to replace the batteries, humans can be exposed to dangerous situation, including even collision with shipping vessels. In addition, Maritime sensors are installed on the route signs, so that these are often damaged by collisions with small and medium-sized ships, resulting in significant financial loss. In order to prevent these accidents, maritime object detection technology is essential to alert ships approaching buoys. Existing studies apply a number of filters to eliminate noise and to detect objects within the sea image. For this process, most studies directly access the pixels and process the images. However, this approach typically takes a long time to process because of its complexity and the requirements of significant amounts of computational power. In an emergent situation, it is important to alarm the vessel's rapid approach to buoys in real time to avoid collisions between vessels and route signs, therefore minimizing computation and speeding up processes are critical operations. Therefore, we propose Fast Connected Component Labeling (FCCL) which can reduce computation to minimize the processing time of filter applications, while maintaining the detection performance of existing methods. The results show that the detection performance of the FCCL is close to 30 FPS - approximately 2-5 times faster, when compared to the existing methods - while the average throughput is the same as existing methods.

선박안전 운항을 위한 이진 분할 알고리즘 기반 해상 객체 검출 하드웨어 가속기 설계 및 구현

이효찬,송현학,이성주,전호석,김효성,임태호,Lee, Hyo-Chan,Song, Hyun-hak,Lee, Sung-ju,Jeon, Ho-seok,Kim, Hyo-Sung,Im, Tae-ho 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.10

해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다. Object detection in maritime means that the captain detects floating objects that has a risk of colliding with the ship using the computer automatically and as accurately as human eyes. In conventional ships, the presence and distance of objects are determined through radar waves. However, it cannot identify the shape and type. In contrast, with the development of AI, cameras help accurately identify obstacles on the sea route with excellent performance in detecting or recognizing objects. The computer must calculate high-volume pixels to analyze digital images. However, the CPU is specialized for sequential processing; the processing speed is very slow, and smooth service support or security is not guaranteed. Accordingly, this study developed maritime object detection software and implemented it with FPGA to accelerate the processing of large-scale computations. Additionally, the system implementation was improved through embedded boards and FPGA interface, achieving 30 times faster performance than the existing algorithm and a three-times faster entire system.

능동 외란 제거 제어 기술 기반 차수 축소형 서보모터 각도 제어

이효찬,김석균 제어로봇시스템학회 2023 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 Vol.2023 No.6

This paper presents a novel position technique resolving model-plant mismatches originated from the servo motor parameter and load variations. The proposed solution combines the Active Disturbance Rejection Control (ADRC) and order reduction techniques. The specially structured feedback gains eliminates the increased order by the integral action, involving the active damping terms in the feed-forward loop. The simulations based on the MATLAB/Simulink verifies the effectiveness of the proposed solution, compared with the conventional ADRC equipped with well-tuned design parameters.

카드시장의 주요 환경변화요인과 신규수익 창출을 위한 선결과제

이효찬,윤종문,김지영 사단법인 한국신용카드학회 2017 신용카드리뷰 Vol.11 No.2

Over the past decade, Korean credit card market has experienced a high growth rate, thanks to financial authorities’effort to spread electronic payment system and credit card companies’investment to build related infrastructure. However, as the credit card market has matured and average commission fee has fallen, industry growth has slowed and profitability has deteriorated. To overcome this situation, credit card companies are actively expanding financial service areas and actively search new business fields. This study examines the background of card industry’s entry into new business based on the analysis of current status of card market, and suggests card industry’s response strategy. In the credit settlement business, card companies are expanding its business to O2O(Online To Offline) and rent payment service. In the loan service sector, they are increasing automobile installment asset. In order to create new revenue sources, card companies are actively promoting data analysis consulting services using accumulated data analysis know-how and exporting payment infrastructures. This study propose strategies and related system improvement to secure card industries’future growth engine. As card industry enter the mature market, card companies should pursue strategies to save cost and improve convenience of payment by building robust platform. In addition, in order to secure profitability in the data consulting field where card industry has comparative advantage, data transaction market should be established. If such strategic responses and related system are improved, card industry will be able to overcome the current market situation and set up a profitable overseas expansion strategy. 정부 당국의 카드 보급 확대를 위한 관련 정책과 카드업계의 결제인프라 구축 노력으로 국내 카드시장은 고성장을 지속해 왔다 . 하지만 , 최근 카드시장이 성숙단계에 진입하고 평균결제수수료가점차 하락하면서 카드업계의 성장세 둔화와 수익성 악화 현상이 나타나고 있다 . 카드업계는 수익원 확보를 위해 기존 사업 영역을 확대하는 동시에 신규 사업 진출을 적극적으로 추진하고 있다 . 본 연구에서는 카드업계의 최근 현황 분석과 향후 전망 모형을 바탕으로 , 업계의 신규 사업 진출배경과 형태를 살펴보고 , 이와 관련한 업권 내 대응 전략 및 제도 개선 방안을 제시한다 . 카드업계의 사업 영역 확대 현황을 살펴보면 , 신용결제 사업 부문에서는 1 인 가구 증가 및 임대형 주택 보급과 모바일 결제 서비스 확산에 따라 공동주택 관리비 및 임대료 지급결제 사업과 오프라인 업체와 제휴를 통한 O2O(Online To Offline) 결제 사업에 활발히 진출하고 있다 . 대출 서비스 부문에서는 중금리 대출 시장 확대로 인한 업권 간 경쟁 심화에 대비하기 위해 , 자동차금융서비스 비중을 높이고 있다 . 한편 , 신규 수익원 확보를 위해 국내에서는 업계의 데이터 분석 역량을 활용한 빅데이터 컨설팅사업을 추진하고 있으며 , 해외에서는 은행시스템이 낙후된 국가를 대상으로 소액대출시장 진출과 지급결제인프라 수출을 확대하고 있다 . 카드업계가 현재의 성장 정체 상황을 극복하고 신성장 동력을 마련하기 위해서는 업계 공동 대응방안을 마련하는 동시에 , 관련 제도의 개선을 적극적으로 추진해야 한다 . 카드시장은 이미 성숙기에 진입했다 . 업계는 과도한 마케팅 경쟁보다는 강력한 공동 플랫폼 구축을 통한 비용절감과 지급결제 편의성 확대 방안을 모색해야 한다 . 또한 비교우위를 가지고 있는 데이터 컨설팅 분야에서 수익을 창출하기 위해 양질의 데이터 공급과 구매가 가능한 데이터 거래시장을 관계 당국 및 타 업계와 함께 구축해야 한다 . 이와 같은 전략적 대응과 제도 개선을 위한 노력은 카드업계의 신규수익원 창출에 기여할 뿐만 아니라 , 아직까지 카드결제 비중이 높지 않은 신흥국 진출 시 해외 카드업권 대비 비교우위를 가질 수 있는 요인으로 작용할 것이다 .

영-극점 상쇄 속도 오차 안정화를 통한 다중루프 각도 제어 서보 시스템

이효찬,장한나,김석균 제어로봇시스템학회 2022 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 Vol.2022 No.6

석문지구 간척지종합개발사업 현황

이효찬 한국농공학회 1997 韓國農工學會誌 : 전원과 자원 Vol.39 No.4

멀티코어를 이용한 차선 검출 병렬화 시스템 설계

이효찬,문대철,박인학,허강,Lee, Hyo-Chan,Moon, Dai-Tchul,Park, In-hag,Heo, Kang 한국정보통신학회 2016 한국정보통신학회논문지 Vol.20 No.9

본 논문에서는 차선 검출 알고리즘에 병렬처리를 적용하여 성능을 개선하였다. 차선 검출은 지능형 보조 시스템으로써 자동차가 차선을 이탈하면 경보음 또는 핸들을 보정해줌으로써 운전자를 돕는 보조 시스템이다. 병렬 처리 알고리즘 중 데이터 레벨 병렬처리는 설계가 간단하지만 병목현상이 발생하는 문제가 있다. 제안하는 고속 데이터 레벨 병렬처리 알고리즘은 병목현상을 줄여 성능이 향상되었다. 실제 블랙박스 도로 영상을 도입하여 알고리즘을 측정한 결과 싱글 코어 경우 약 30 Frames/sec의 성능을 얻었다. 병렬처리를 적용한 결과로써 옥타코어 기준으로 데이터 레벨인 경우 약 100 Frames/sec의 성능을, 고속 데이터 레벨인 경우는 약 150 Frames/sec의 성능을 얻을 수 있다. we improved the performance by parallelizing lane detection algorithms. Lane detection, as a intellectual assisting system, helps drivers make an alarm sound or revise the handle in response of lane departure. Four kinds of algorithms are implemented in order as following, Gaussian filtering algorithm so as to remove the interferences, gray conversion algorithm to simplify images, sobel edge detection algorithm to find out the regions of lanes, and hough transform algorithm to detect straight lines. Among parallelized methods, the data level parallelism algorithm is easy to design, yet still problem with the bottleneck. The high-speed data level parallelism is suggested to reduce this bottleneck, which resulted in noticeable performance improvement. In the result of applying actual road video of black-box on our parallel algorithm, the measurement, in the case of single-core, is approximately 30 Frames/sec. Furthermore, in the case of octa-core parallelism, the data level performance is approximately 100 Frames/sec and the highest performance comes close to 150 Frames/sec.

SCN additional SSLB with high ionic conductivity and stable cycling performance

이효찬 한국공업화학회 2023 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2023 No.1