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하나의 라즈베리 파이로 1)영상인식과 2)차량 제어 두 가지 모두를 수행하는 것은 성능 부족으로 인하여 영상 처리에 많은 Delay가 발생하였고 영상처리의 딜레이 때문에 정밀한 자율주행이 이루어지지 않았다. 따라서 총 2대의 라즈베리 파이
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자율주행 트랙터를 활용한 살포기 또는 드론으로 살포가 될 수 있을 것이다. 즉 병충해 해결 단일목적을 위해 적용된 개별 기술들은 영상센서, 네트워크, 영상처리, 빅데이터 분석, 인공지능기반 분석, 약제조합, 네비게이션, 자율 육상주행,
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자율주행 산업분석 보고서』, ㈜비피기술거래, 2017
『미래지식재산 이슈분석 및 대응방안』, 차세대 지식재산 특별전문 위원회 KISTEP p.256, 2018
성빈 (2015). 빅데이터 업체 SNS 자료의 증거능력에 관한 연구, 사회과학연구, 22(1), pp. 7-26.
이정우(201
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처리 장치는 무인화 운행을 위한 자율주행의 기본이 되는 것으로서 영상정보를 받아들이고 받아들인 영상정보에서 필요한 정보를 추출하는 기술이다. CCD 카메라와 더불어 초음파 센서 및 레인지 필더 등의 여러 가지 센서를 사용하여 거리
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자율주행 기술
(2) 교육분야
①음성인식 기술 기반의 AI 스피커 활용
② 음성(영상)인식과 자연어 처리 기술이 결합된 애플리케이션
③ 생성형 AI 수업활용
④ 국내 주요 에듀테크 기업 서비스
⑤ 공공 분야에서의 교육과 관련된 활용
3.
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Interface
2.2.5 USART
2.3 시스템 흐름도
2.4 신호 처리 알고리즘 (VOR compensation algorithm)
2.5 Simulation (로봇에의 적용)
2.5.1 simulation 방법
2.5.2 simulation 결과
2.6 하드웨어 simulation (로봇에의 적용)
3. 결론 및 향후 연구
4. 참고문헌
5. Abstract
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2.2 AVR; 영상처리를 통한 data를 입력받아 조향장치인 서보 모터와 동력장치인 DC모터를 제어하기 위한 PWM을 만들어준다.
2.2.1 AVR의 특징
-AVR 은 Alf(Bogen) Vergard(Wollen) Risc 의 약자로서 ATMEL사에서 제작된 RISC 구조의 MPU 이다. 비교적 저렴한 가격
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영상의 값과 DCT, 양자화 출력
⇒ 앞서 얻은 8*8이 다음 소스의 입력으로 들어가게 되었다. 제일 비슷한 블록의 값들이 출력 되었으며, 이는 앞서 출력한 결과와 같음을 볼 수 있다. 또한 DCT된 영상값을 보면 저주파 즉 왼쪽 위의 모서리부분의
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영상처리”, 사이텍 미디어, 2003.
[9] 전자신문 표 및 그림목차
Ⅰ. 緖論
Ⅱ. MFC의 이해
Ⅱ-1. MFC의 Architecture
Ⅲ. 네트워크 프로그래밍 이해
Ⅲ-1. 네트워크 프로그래밍 기본개론
Ⅲ-2. 소켓 프로그래밍
Ⅲ-3. TCP/I
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영상 입력 장치로는 범용 USB PC CAM를 사용하였다.
영상 처리를 위해 사용한 영상의 크기는 320×240 크기의 칼라영상을 사용하였으며 초당 20프레임의 속도로 영상을 획득하였다.
실험 환경은 USB PC CAM이 모니터 위에 장착되어 있고 사용자는 모니
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(주)자율주행에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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(주)자율주행에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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(주)자율주행에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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(주)자율주행에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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자율주행 모형자동차 부문에 참여했습니다. openCV 영상처리로 차선인식과 신호등 인식에 사용하는 기법인 그래디언트, 라플라시안, 캐니 엣지 검출기 등에 관한 정보였습니다.
3-2 정보를 어떤 방법으로 수집, 분석, 활용하셨습니까?
정보를
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자율주행 차량, 영상 기반 감시 시스템 등에서 AI 및 영상 처리 기술이 중요한 역할을 하므로, 제가 보유한 역량을 적극적으로 활용하여 기여하고자 합니다. 예를 들어, 실시간 객체 탐지 기술을 이용하여 무인 감시 시스템의 성능을 향상시키
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처리하여 실시간 경로 계획과 주행 알고리즘을 구현하는 것이었습니다.
특히, 영상 처리 기술과 AI 기반 분석 알고리즘을 실시간 시스템에 적용하는 부분에서 많은 성과를 거두었고, 이를 통해 효율적인 데이터 처리와 성능 최적화를 달성하
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자율주행, 금융 AI 등 다양한 응용 분야에서 인공지능을 활용하여 보다 효율적이고 혁신적인 솔루션을 개발하는 것이 목표입니다. 예를 들어, 의료 영상 데이터를 분석하여 질병을 조기에 진단하는 AI 모델을 개발하거나, 자연어 처리 기술을
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처리와 통신 기술을 융합하여 자율주행, 스마트 시티, 헬스케어 등의 융합 분야로 연구를 확장할 계획입니다.
(3) 장기적 목표 및 각오
저는 포항공과대학교 대학원 전자전기공학과에서 선진 연구를 수행하며 학문적 깊이와 실질적 연구능력
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