KR100324654B1 - 작업 시간 측정 방법 - Google Patents

작업 시간 측정 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR100324654B1
KR100324654B1 KR1019990039641A KR19990039641A KR100324654B1 KR 100324654 B1 KR100324654 B1 KR 100324654B1 KR 1019990039641 A KR1019990039641 A KR 1019990039641A KR 19990039641 A KR19990039641 A KR 19990039641A KR 100324654 B1 KR100324654 B1 KR 100324654B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
graph information
frame graph
time
key frame
image
Prior art date
Application number
KR1019990039641A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20010027748A (ko
Inventor
박진우
이정철
Original Assignee
박진우
이정철
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 박진우, 이정철 filed Critical 박진우
Priority to KR1019990039641A priority Critical patent/KR100324654B1/ko
Publication of KR20010027748A publication Critical patent/KR20010027748A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100324654B1 publication Critical patent/KR100324654B1/ko

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

본 발명은 작업 시간 측정 방법에 관한 것으로서, 임의의 기준 작업자를 대상으로 하는 키 프레임 그래프 정보 생성과정을 통해 획득된 작업시간 측정 기준용 키 프레임 그래프 정보와, 앞의 기준 작업자와 동일한 작업을 수행하는 임의의 비교 작업자를 대상으로 하는 이미지 프래임 그래프 정보 생성과정을 통해 획득된 작업시간 측정 대상용 이미지 프레임 그래프 정보를 매칭시켜, 키 프레임 그래프 정보 및 이미지 프레임 그래프 정보의 유사도를 비교하는 단계와, 키 프레임 그래프 정보 및 이미지 프레임 그래프 정보의 유사도를 기준으로, 해당 키 프레임 그래프 정보 및 이미지 프레임 그래프 정보 사이의 시간간격을 추정하여, 비교 작업자의 작업 시간을 계산하는 단계의 조합으로 이루어지는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 종래의 작업 측정 방법에 비하여 시간과 비용을 절약할 수 있다. 종래 기술에서, 분석가에 의존한 작업 측정 방법은 관측 용지에 관측 시간을 기록하고 요소 작업의 개별 시간 산출을 위하여 많은 계산 과정을 거치게 되는데 본 발명은 이러한 계산 과정을 컴퓨터를 통하여 수행함으로써 작업 측정에 소요되는 시간을 크게 절감할 수 있다.

Description

작업 시간 측정 방법{Method for Measuring of Operation Time}
본 발명은 전통적인 산업 공학의 분야인 작업 시간 측정 방법에 관련된 것이다. 작업 시간 측정은 보다 효율적인 작업 방법을 위한 연구 뿐만 아니라 작업자와 공정의 관리 및 원가 관리를 위해서도 필수적인 과정이다.
작업 시간 측정은 크게 네 가지 방법으로 구분할 수 있다. 첫 번째는 스톱 워치법(Stop Watch Method, SW법)으로 분석가가 초시계를 들고 직접 작업 시간을 측정하는 방법이다. 이 방법은 가장 보편적으로 사용되는 방법이지만 데이터 수집을 위하여 많은 시간이 소요되며, 작업자가 분석가를 의식하여 작업 방법이나 작업 속도에 변화를 줌으로써 잘못된 데이터를 수집할 수 있는 문제가 있고, 작업자에게 심리적인 불편함을 줄 수 있다.
둘째는 기정 시간 표준법(Predetermined Time System, PTS법)으로 작업자가 수행하는 작업을 여러 개의 기본 동작으로 분해하고, 각 기본 동작의 성질과 조건에 따라 미리 정해진 시간치를 적용하고 결합함으로써 그 작업의 실제 표준 시간을 정하는 방법이다. 이 방법을 사용하기 위하여는 일정 기간의 훈련이 필요하며, 비반복작업이나 수작업 동작이 많이 들어있는 작업에서는 분석이 곤란하다. 또한 우리나라 작업자를 기초로 한 데이터가 부족하기 때문에 우리 작업의 현실에 맞는 표준 시간을 설정하는데 어려움이 있다.
셋째는 워크 샘플링법(Work Sampling, WS법)으로 작업을 0.5∼2분 간격으로 샘플링하여 순간 측정하고 필요에 따라 레이팅(rating)하여 정밀 시간을 결정한다. 이 방법은 분석 시간이 비교적 짧고 2명 이상의 복합 작업에는 편리하나 정밀도가 다른 방법에 비하여 떨어지는 단점이 있다.
마지막으로는 메모 모션법(Memo Motion Method, MM법)으로 0.01분에 1프레임의 속도로 촬영한 필름을 분석하여 프레임수에 의하여 시간을 측정하는 방법이다. 이 방법은 촬영한 작업을 반복적으로 분석할 수 있으며 다른 방법에 비하여 시간을 정확하게 측정할 수 있는 장점이 있지만, 비용이 매우 많이 들 뿐만 아니라, SW법이나 PTS법과 마찬가지로 분석 시간이 길다. 최근 캠코더의 보급으로 인하여 유사한 분석을 적은 비용으로 할 수 있지만, 분석 시간이 많이 소요된다는 측면에서 크게 달라진 것은 없다.
본 발명은 상기한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하고자 하는 것으로서, 컴퓨터 비전 시스템을 이용하여 작업을 분석함으로써 종래 기술에 비하여 분석 시간 및 비용을 크게 줄일 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 즉, 분석가가 연속된 작업의 동작을 구분하고 매칭하는 과정을 컴퓨터 비전 시스템을 이용하여 수행하도록 하여 신속하고 정확한 데이터의 수집 및 분석이 가능하도록 하는 것이다.
도 1a 내지 도 1c는 본 발명의 각 실시예에 따른 작업 시간 측정 방법을 순차적으로 도시한 순서도.
도2는 본 발명에 따른 키 프레임 그래프 정보 생성 과정을 도식화한 예시도.
도 3은 본 발명에 따른 키 프래임 그래프 정보 및 이미지 프래임 그래프 정보를 그래프화한 예시도.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에서는 임의의 기준 작업자를 대상으로 하는 키 프레임 그래프 정보 생성과정을 통해 획득된 작업시간 측정 기준용 키 프레임 그래프 정보와, 앞의 기준 작업자와 동일한 작업을 수행하는 임의의 비교 작업자를 대상으로 하는 이미지 프래임 그래프 정보 생성과정을 통해 획득된 작업시간 측정 대상용 이미지 프레임 그래프 정보를 매칭시켜, 키 프레임 그래프 정보 및 이미지 프레임 그래프 정보의 유사도를 비교하는 단계와, 키 프레임 그래프 정보 및 이미지 프레임 그래프 정보의 유사도를 기준으로, 해당 키 프레임 그래프 정보 및 이미지 프레임 그래프 정보 사이의 시간간격을 추정하여, 비교 작업자의 작업 시간을 계산하는 단계의 조합으로 이루어지는 작업시간 측정 방법을 개시한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명에 따른 작업시간 측정 방법을 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1a에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 작업시간 측정 방법은 크게, '작업시간 측정 기준용 키 프레임 그래프 정보' 및 '작업시간 측정 대상용 이미지 프레임 그래프 정보'를 매칭시켜, 양쪽 그래프 정보의 유사도를 비교하는 과정(단계 S10)과, 앞의 키 프레임 그래프 정보 및 이미지 프레임 그래프 정보의 유사도를 기준으로 양쪽 그래프 정보 사이의 시간각격을 추정하여, '비교 작업자의 작업 시간'을 계산하는 과정(단계 S20)의 조합으로 이루어진다.
이때, 앞의 작업시간 측정 기준용 키 프레임 그래프 정보는 도 1b에 도시된 바와 같은, 임의의 '기준 작업자'를 대상으로 하는 키 프레임 그래프 정보 생성과정(단계 S30)을 통해 획득되며, 작업시간 측정 대상용 이미지 프레임 그래프 정보는 도 1c에 도시된 바와 같은, '기준 작업자와 동일한 작업을 수행하는 임의의 비교 작업자'를 대상으로 하는 이미지 프래임 그래프 정보 생성과정(단계 S40)을 통해 획득된다. 물론, 이러한 키 프레임 그래프 정보 생성과정(단계 S30) 및 이미지 프레임 그래프 정보 생성과정(단계 S40) 등은 앞의 단계 S10, S20이 본격적으로 진행되기 이전 시점에서 미리 진행된다.먼저, 키 프레임 그래프 정보 생성과정(단계 S30)을 상세히 설명한다.본 발명의 단계 S10, S20을 전담하는 컴퓨터 비전 시스템은 예컨대, CCD 카메라, 캠코더 등과 같은 촬영장치를 이용하여, 기준 작업자의 작업동작을 촬영함으로써, 일련의 기준 작업동작 영상을 획득한다(단계 S31). 이 경우, 기준 작업동작 영상은 예컨대, AVI(Audio-Video Interface) 파일 양식을 갖는다.다음으로, 본 발명에서는 도 2에 도시된 바와 같이, 기준 작업동작 영상으로부터 일련의 키 프레임 어레이를 선택적으로 추출하는 과정을 진행한다(단계 S32).이 경우, 컴퓨터 비전 시스템은 먼저, 자체 처리모듈을 이용하여, 기준 작업동작 영상을 대상으로 하는 이미지 차연산(Image subtraction)을 진행하고, 이를 통해, 기준 작업동작 영상으로부터 일련의 윤곽선 이미지들을 선택적으로 추출함으로써, 원본 이미지들을 윤곽선 이미지화한다.이러한 윤곽선 이미지 추출과정이 완료되는 즉시, 컴퓨터 비전 시스템은 기준 작업동작 영상을 이루는 인접 프레임들간의 '윤곽선 이미지 위치변화'를 파악하고, 이를 통해, 기준 작업자의 움직임 변화율이 '미세한 시점'의 영상을 담은 다수의 키 프레임 어레이를 선택적으로 추출한다.이때, 키 프레임 어레이를 이루는 각 키 프레임들은 기준 작업동작 영상을 이루는 각 프레임들 중, 앞의 기준 작업자의 움직임 변화율이 거의 0이되는 시점, 예컨대, 기준 작업자의 동작이 정지된 시점의 영상을 담은 프레임이다.
이와 같은 키 프레임 어레이 추출과정은 분석가에 의해 수동으로 진행될 수도 있다. 이 경우, 해당 분석가는 앞의 '기준 작업동작 영상'을 재생하면서, 작업을 구분하는데 의미가 있다고 판단되는 프레임을 '키 프레임 어레이'로 선정하게 된다. 물론, 이러한 수동작업이 원활히 진행되기 위해서는 컴퓨터 비전 시스템이 일련의 '재생속도 조절 기능', '프레임 그랩(Frame grab)기능' 등을 분석가에게 충분히 제공할 수 있어야 한다.앞의 과정을 통해, 일련의 키 프레임 어레이 추출과정이 마무리되면, 컴퓨터 비전 시스템은 그 즉시, 키 프레임 어레이의 시간별 형상변화추이가 반영된 키 프레임 그래프 정보를 생성하는 과정을 진행한다(단계 S33).이 경우, 컴퓨터 비전 시스템은 먼저, 기본함수, 사인함수, 코사인함수, 웨이블렛 모함수 등을 이용한 일련의 웨이블렛 변환 프로세스를 진행시켜, 키 프레임 어레이를 '(3,5,‥‥,9)‥‥‥(4,6,‥‥,3)‥‥' 등의 계수로 벡터화한다.이어서, 컴퓨터 비전 시스템은 앞의 '(3,5,‥‥,9)‥‥‥(4,6,‥‥,3)‥‥' 등의 벡터들을 하나의 벡터로 결합시키고, 이를 토대로, 키 프레임 어레이의 시간별 형상변화추이가 반영된 예컨대, '(3,4,‥‥,3)'과 같은 키 프레임 그래프 정보를 생성한다.도 3에는 이와 같은 키 프레임 그래프 정보, '(3,4,‥‥,3)'를 실제 그래프 L1으로 구현한 경우가 도시된다. 통상, 작업자의 움직임은 상하방향(y축방향) 보다는 좌우방향(x축 방향)으로 이루어지는 경우가 대부분이므로, 본 발명에서는 앞의 키 프레임 그래프 정보가 '작업자의 상하방향 움직임' 보다는 '작업자의 좌우방향 움직임'을 중점적으로 반영할 수 있도록 한다.
다음으로, 이미지 프레임 그래프 정보 생성과정(단계 S40)을 상세히 설명한다.먼저, 본 발명의 단계 S10, S20을 전담하는 컴퓨터 비전 시스템은 예컨대, CCD 카메라, 캠코더 등과 같은 촬영장치를 이용하여, 비교 작업자의 작업동작을 촬영함으로써, 일련의 비교 작업동작 영상을 획득한다(단계 S41). 이 경우, 비교 작업동작 영상은 앞의 기준 작업동장 영상과 동일하게, 예컨대, AVI 파일 양식을 갖는다.계속해서, 컴퓨터 비전 시스템은 앞의 경우와 유사하게, 비교 작업동작 영상으로부터 일련의 이미지 프레임 어레이를 선택적으로 추출하는 과정을 진행한다(단계 S42).이 경우, 컴퓨터 비전 시스템은 먼저, 자체 처리모듈을 이용하여, 이미지 작업동작 영상을 대상으로 하는 이미지 차연산을 진행하고, 이를 통해, 이미지 작업동작 영상으로부터 일련의 윤곽선 이미지들을 선택적으로 추출하여, 원본 이미지들을 윤곽선 이미지화한다.이러한 윤곽선 이미지 추출과정이 완료되는 즉시, 컴퓨터 비전 시스템은 비교 작업동작 영상을 이루는 인접 프레임들간의 윤곽선 이미지 위치변화를 파악하고, 이를 통해, 비교 작업자의 움직임 변화율이 미세한 시점의 영상을 담은 다수의 키 프레임 어레이를 선택적으로 추출한다.이때, 이미지 프레임 어레이를 이루는 각 이미지 프레임들은 앞의 키 프레임들과 유사하게, 비교 작업동작 영상을 이루는 각 프레임들 중, 앞의 비교 작업자의 움직임 변화율이 거의 0이되는 시점, 예컨대, 비교 작업자의 동작이 정지된 시점의 영상을 담은 프레임이다.물론, 이와 같은 이미지 프레임 어레이 추출과정 역시, 앞의 키 프레임 어레이 추출과정과 마찬가지로, 분석가에 의해 수동으로 진행될 수도 있다.앞의 과정을 통해, 일련의 이미지 프레임 어레이 추출과정이 마무리되면, 컴퓨터 비전 시스템은 그 즉시, 이미지 프레임 어레이의 시간별 형상변화추이가 반영된 이미지 프레임 그래프 정보를 생성하는 과정을 진행한다(단계 S43).이 경우, 컴퓨터 비전 시스템은 앞서 언급한 바와 같은 일련의 웨이블렛 변환 프로세스를 진행시켜, 키 프레임 어레이를 '(5,7,‥‥,8)‥‥‥(3,4,‥‥,7)‥‥' 등의 계수로 벡터화한다.이어서, 컴퓨터 비전 시스템은 앞의 '(5,7,‥‥,8)‥‥‥(3,4,‥‥,7)‥‥' 등의 벡터들을 하나의 벡터로 결합시키고, 이를 토대로, 이미지 프레임 어레이의 시간별 형상변화추이가 반영된 예컨대, '(5,6,‥‥,8)'과 같은 이미지 프레임 그래프 정보를 생성한다.앞의 도 3에는 이와 같은 이미지 프레임 그래프 정보, '(5,6,‥‥,8)'를 실제 그래프 L2로 구현한 경우가 도시된다. 물론, 이 경우에도, 본 발명에서는 앞의 이미지 프레임 그래프 정보가 '작업자의 상하방향 움직임' 보다는 '작업자의 좌우방향 움직임'을 중점적으로 반영할 수 있도록 한다.
한편, 앞서 언급한 단계 S30, S40 등을 통해, '작업시간 측정 기준용 키 프레임 그래프 정보' 및 '작업시간 측정 대상용 이미지 프레임 그래프 정보'가 기 생성된 상태에서, 컴퓨터 비전 시스템은 이 '작업시간 측정 기준용 키 프레임 그래프 정보' 및 '작업시간 측정 대상용 이미지 프레임 그래프 정보'를 매칭시켜, 양쪽 그래프 정보의 유사도를 비교하는 과정(단계 S11,S12)을 진행한다.이 경우, 컴퓨터 비전 시스템은 통상의 유클리디안 거리 측정 프로세스(Euclidean distance measurement process)를 신속히 진행시켜, 실제 그래프 L1으로 구현될 수 있는 키 프레임 그래프 정보, 예컨대, '(3,4,‥‥,3)'과, 실제 그래프 L2로 구현될 수 있는 이미지 프레임 그래프 정보, 예컨대, '(5,6,‥‥,8)' 사이의 거리를 측정함으로써, 양쪽 그래프 정보의 유사도를 비교한다.
앞의 과정을 통해, 키 프레임 그래프 정보 및 이미지 프레임 그래프 정보 사이의 유사도가 파악되면, 컴퓨터 비전 시스템은 그 즉시, 앞의 키 프레임 그래프 정보 및 이미지 프레임 그래프 정보의 유사도를 기준으로, 양쪽 그래프 정보 사이의 시간각격을 추정하여, 일련의 '비교 작업자 작업 시간'을 계산하는 과정(단계 S21,S22)을 진행한다.이 경우, 컴퓨터 비전 시스템은 도 3에 도시된 바와 같이, 예컨대, 앞의 키 프레임 그래프 정보, 즉, '(3,4,‥‥,3)'이 반영된 실제 그래프 L1의 P1 포인트와, 이미지 프레임 그래프 정보, 즉, '(5,6,‥‥,8)'이 반영된 실제 그래프 L2의 P2 포인트를 기준으로, 이들 사이의 시간간격을 추정함으로써, 비교 작업자의 작업시간, 즉, 't+△t'를 계산할 수 있으며, 이를 토대로, 동일 작업을 수행하는데 있어, 비교 작업자, 예컨대, 초보 작업자가 기준 작업자, 예컨대, 숙련 작업자 보다 △t 만큼의 시간을 더 소비하였음을 확인할 수 있다.
이러한 데이터가 축적되면, 생산라인에서는 비교 작업자의 작업속도에 대한 정보, 작업 수행상태에 대한 정보들을 손쉽게 취득할 수 있으며, 이를 토대로, 예컨대, 여유율과 레이팅 등이 반영된 표준시간을 손쉽게 산출할 수 있고, 또한, 작업자의 작업 수행도 평가에 필요한 기초자료를 손쉽게 획득할 수 있다.
본 발명은 종래의 작업 측정 방법에 비하여 시간과 비용을 절약할 수 있다.종래 기술에서, 분석가에 의존한 작업 측정 방법은 관측 용지에 관측 시간을 기록하고 요소 작업의 개별 시간 산출을 위하여 많은 계산 과정을 거치게 되는데 본 발명은 이러한 계산 과정을 컴퓨터를 통하여 수행함으로써 작업 측정에 소요되는 시간을 크게 절감할 수 있다.
또한, 본 발명에서는 캠코더로 녹화한 작업 데이터나 자체 저장 기능을 이용하여 저장된 동영상 데이터에 대하여 반복적으로 분석을 수행할 수 있다. 종래의 분석가에 의한 작업 측정 방법은 1회적이므로 같은 작업에 대하여 반복적으로 분석할 수 없었다. 또한, 본 발명에서는 분석가가 작업 측정시 범할 수 있는 오류 등에 대한 염려도 없다.
본 발명에서는, 초당 관측 프레임 수를 간단한 조작으로 조정이 가능하므로 종래의 메모 모션법보다 보다 유연하게 작업 측정을 할 수 있다. 즉, 좀 더 세밀한 분석이 필요한 작업에서는 초당 관측 프레임 수를 증가시키며, 세밀한 분석이 필요하지 않는 작업에 대해서는 이 값을 적절한 값으로 줄이면 된다. 또한, 필름을 사용하는 방법에 비해 작업의 영상 데이터를 저장하는 비용이 매우 저렴하다.
본 발명은 효율적으로 실제 데이터에 근거한 표준 시간을 결정할 수 있으며, 이 데이터는 작업자와 기계 설비의 경제적인 조합이나 복합 작업, 흐름 작업의 합리적인 작업 배분을 위한 기초 자료로 사용될 수 있다. 또한 작업 수행 시간을 실시간으로 측정하여 데이터를 저장하기 때문에 작업 수행도 평가 및 원가 관리가 용이해진다.
본 발명은 임의의 작업자를 대상으로 설명되었으나, 이러한 접근 방법은 스포츠 분야의 운동 동작 분석이나 다양한 영상 데이터에서의 정보 분석 등에 활용될 수 있다.

Claims (5)

  1. 임의의 기준 작업자를 대상으로 하는 키 프레임 그래프 정보 생성과정을 통해 획득된 작업시간 측정 기준용 키 프레임 그래프 정보와, 상기 기준 작업자와 동일한 작업을 수행하는 임의의 비교 작업자를 대상으로 하는 이미지 프래임 그래프 정보 생성과정을 통해 획득된 작업시간 측정 대상용 이미지 프레임 그래프 정보를 매칭시켜, 상기 키 프레임 그래프 정보 및 이미지 프레임 그래프 정보의 유사도를 비교하는 단계와;
    상기 키 프레임 그래프 정보 및 이미지 프레임 그래프 정보의 유사도를 기준으로, 해당 키 프레임 그래프 정보 및 이미지 프레임 그래프 정보 사이의 시간간격을 추정하여, 상기 비교 작업자의 작업 시간을 계산하는 과정으로 이루어지며,
    상기 키 프레임 그래프 정보 생성과정은 상기 기준 작업자의 작업동작을 임의의 촬영장치로 촬영하여, 일련의 기준 작업동작 영상을 획득하는 단계와;
    상기 기준 작업동작 영상으로부터 일련의 윤곽선 이미지들을 선택적으로 추출하여, 상기 기준 작업자의 움직임 변화율이 미세한 시점의 영상을 담은 다수의 키 프레임 어레이를 선택적으로 추출하는 단계와;
    상기 키 프레임 어레이를 벡터화하기 위한 웨이블렛 변환 프로세스(Wavelet transform process)를 진행시켜, 상기 키 프레임 어레이의 시간별 형상변화추이가 반영된 키 프레임 그래프 정보를 생성하는 단계의 조합으로 이루어지고,
    상기 이미지 프레임 그래프 정보 생성과정은 상기 비교 작업자의 작업동작을 임의의 촬영장치로 촬영하여, 일련의 비교 작업동작 영상을 획득하는 단계와;
    상기 비교 작업동작 영상으로부터 일련의 윤곽선 이미지들을 선택적으로 추출하여, 상기 비교 작업자의 움직임 변화율이 미세한 시점의 영상을 담은 다수의 이미지 프레임 어레이를 선택적으로 추출하는 단계와;
    상기 이미지 프레임 어레이를 벡터화하기 위한 웨이블렛 변환 프로세스를 진행시켜, 이미지 프레임 어레이의 시간별 형상변화추이가 반영된 이미지 프레임 그래프 정보를 생성하는 단계의 조합으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 작업시간 측정 방법.
  2. 청구항2는 삭제 되었습니다.
  3. 청구항3는 삭제 되었습니다.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 키 프레임 그래프 정보 및 이미지 프레임 그래프 정보의 유사도 비교과정은 유클리디안 거리 측정법(Euclidean distance measurement method)에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 작업시간 측정 방법.
  5. 청구항5는 삭제 되었습니다.
KR1019990039641A 1999-09-15 1999-09-15 작업 시간 측정 방법 KR100324654B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1019990039641A KR100324654B1 (ko) 1999-09-15 1999-09-15 작업 시간 측정 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1019990039641A KR100324654B1 (ko) 1999-09-15 1999-09-15 작업 시간 측정 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20010027748A KR20010027748A (ko) 2001-04-06
KR100324654B1 true KR100324654B1 (ko) 2002-02-27

Family

ID=19611703

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1019990039641A KR100324654B1 (ko) 1999-09-15 1999-09-15 작업 시간 측정 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100324654B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100929001B1 (ko) 2009-01-21 2009-11-26 이진용 동영상을 이용한 작업시간 측정방법

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100390854B1 (ko) * 2000-04-06 2003-07-10 박진우 컴퓨터 비전 시스템을 이용한 작업시간 측정 방법
KR101964531B1 (ko) * 2017-12-29 2019-08-13 재단법인대구경북과학기술원 로스팅 정확도 결정 방법 및 상기 방법을 수행하는 로스팅기

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100929001B1 (ko) 2009-01-21 2009-11-26 이진용 동영상을 이용한 작업시간 측정방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20010027748A (ko) 2001-04-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100446636B1 (ko) 이동체의 움직임 및 이동체 전방에 위치한 물체의 3차원정보 측정 기능을 구비한 이동체 및 그 방법
US20110158540A1 (en) Pattern recognition method and pattern recognition apparatus
CN105913028B (zh) 一种基于face++平台的人脸跟踪方法及其装置
WO1999019788A1 (en) Method and apparatus for real-time gesture recognition
EP4137901A1 (en) Deep-learning-based real-time process monitoring system, and method therefor
JP2007072620A (ja) 画像認識装置及びその方法
JPWO2018235219A1 (ja) 自己位置推定方法、自己位置推定装置および自己位置推定プログラム
Rude et al. Task recognition from joint tracking data in an operational manufacturing cell
JP2009032033A (ja) 動作境界検出方法および作業分析システム
CN117314890B (zh) 打扣加工的安全控制方法、装置、设备及存储介质
KR100324654B1 (ko) 작업 시간 측정 방법
CN113643206A (zh) 一种奶牛呼吸情况检测方法
CN112965602A (zh) 一种基于手势的人机交互方法及设备
CN112329663A (zh) 一种基于人脸图像序列的微表情时刻检测方法及装置
CN114743257A (zh) 图像目标行为的检测识别方法
JP2023540841A (ja) ディープラーニングベースのリアルタイム工程監視システム及びその方法
CN114817638A (zh) 一种固定场景监控视频的回溯系统
CN117596483B (zh) 视频防抖拼接方法、装置、设备及存储介质
JP7327548B2 (ja) 点検支援装置、点検支援方法およびプログラム
CN113723179B (zh) 一种使用目标跟踪算法的数显仪表数据记录方法
US20220036084A1 (en) Keyframe Selection for Computer Vision Analysis
CN115166966B (zh) 一种靶板三维变形快速光学扫描系统
KR100469498B1 (ko) 카메라 캘리브레이션을 이용한 교통정보 추출 시스템 및방법
WO2023105726A1 (ja) 作業分析装置
KR100362228B1 (ko) 작업 활동 분석 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20120801

Year of fee payment: 11

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130730

Year of fee payment: 12

LAPS Lapse due to unpaid annual fee