• 한국생물공학회:학술대회논문집
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• 2001.11a
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• pp.863-866
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• 2001

Antioxidative activites and anti skin aging effects of radish(Raphanus sativus L. var. sativus) extracts were studied. The DPPH(1,1-Diphenyl-2-picrylhydrazal) inhibitory effects and CAT(Catalase) activities of hydrophilic radish extracts(DPPH 81.0%, CAT 175units/mg) were significantly higher than lipophilic radish extracts(DPPH 50.0%, CAT 45unitg/mg). But, SOD(superoxide dismutase) activities of hydrophilic radish extracts(SOD 81.3%) were lower than lipophilic radish extracts(SOD 92.3%) In the Bovine Achilles Tendon collagen treated with hydrophilic radish extracts and lipophilic radish extracts, the pyridinoline concentration of collagen were decreased, respectively.

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.427-428
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• 2007

$Ca(OH))2$ 양에 관계없이 1일(日) 추출시에는 추출 pH 6에서 인디고 함량이 높았으며, 2일(日) 추출시에는 추출 pH에 의한 인디고 함량의 차가 매우 작았다. 추출 pH에 상관없이 쪽 추출액의 저장시간이 길어질수록 인디고 함량이 낮은 분말이 얻어졌다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.29-32
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• 2016

특징점 기반 건물인식 시스템에서는 강건한 특징점을 추출하는 것이 인식률 향상에 바로 직결되는 중요한 요소이다. 영상에서 특징점들이 너무 많이 추출되는 경우 인식이나 학습단계에서의 알고리즘 수행 시간을 증가시키는 원인이 된다. 또환 중요하지 않은 특징점(배경이나 가려짐 영역, 기타 객체에서 추출된 특징점)이나 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로(arbitrarily) 추출된 특징점은 인식률을 저하시키는 문제를 발생시킨다. 특히 도시환경에서 촬영된 영상의 특징점을 추출할 때 이러한 문제 현상들이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 multi-view 영상에서 건물의 homography를 기반으로 정확히 정합된 특징점인 inlier만을 선택하는 알고리즘을 제안한다. Inlier로 분류된 특징점들은 건물 인식 시스템을 구성하기 위해 사용되고 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로 추출된 특징점들은 영역 기반 특징을 추출하여 건물 인식 시스템의 인식률을 높인다. 또한 이를 이용하여 인식하고자 하는 건물과의 상관관계가 적은 잉여 영상들을 DB에서 제거하는 방법도 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2014.11a
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• pp.84-85
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• 2014

레늄미량함유 염산용액중에서 추출제로 Alamine304-1(Henkel), Cyanex272(Daihachi)와 $D_2EHPA(Henkel)$를 사용하여 용매추출공정으로 레늄의 추출거동을 조사하였다. 수상에 존재하는 레늄은 60 ppm이며, Kerosine과 추출제를 혼합한 합성용액을 사용하였다. 레늄 회수의 최적조건을 조사하기 위해 추출제의 종류 및 농도, 수상과 유기상의 상비, HCl의 농도, 불순물 분리 실험 등을 진행하였다. 수상의 pH가 2 이하이고, 상비는 1:1로 하여 1 % Alamine304-1으로 10분간 반응시킨 후 상온에서 1시간 이상 정치시켰을 때 레늄의 추출율이 99 % 이상으로 가장 우수하였으며, Cyanex272와 D2EHPA를 사용한 경우에는 레늄의 거의 추출되지 않았다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.53-56
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• 2020

몰입감 있는 가상 현실 영상을 제공하기 위한 360 도 영상 부호화 및 전송 기술이 활발히 연구되고 있으나, 현재 가상현실 장비가 사용가능한 연산 능력 및 대역폭으로는 몰입감 있는 영상을 전송 및 재생하기에 한계가 있다. 따라서 본 논문은 고화질 360 도 사용자 시점 영상 제공을 위해 사용자 시점 타일을 추출하는 움직임 제한 타일 셋 기반 타일 추출기를 구현한다. 기존의 high-efficiency video coding (HEVC) 에서 구현되었던 타일 추출기와 달리 제안하는 추출기는 360 도 영상에 대한 비트스트림에서 여러 개의 타일을 추출한다. 이후 추출된 타일들은 전체 360 도 영상에 대한 저화질 비트스트림과 동시 전송되어 예상치 못한 사용자 시점 변경에 대응한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.328-329
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• 2020

처음 방문하는 도시에서 건물의 외형만을 보고 목적지를 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰 카메라로부터 촬영된 영상에서 특징점을 추출하고 이를 이미 데이터베이스에 저장된 영상과 매칭하는 작업을 통해 해당 건물의 이름이 무엇인지 알려주는 시스템을 개발하였다. Oriented fast and rotated brief 알고리즘을 이용하여 크기 변화, 회전 등에 강인한 특징점을 추출하였고 알고리즘과 Brute-Force Matcher와 K-Nearest Neighbor 방법을 이용하여 특징점을 매칭하였다. 제안된 시스템은 실제 스마트폰으로 촬영된 영상을 데이터베이스에 연동하여 실험한 결과 90% 이상의 정확도를 보여 주었다.

• Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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• v.5 no.2
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• pp.123-132
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• 2007

This study was performed to evaluate the co- and mutual separation for Am, Cm and RE elements from the simulated multi-component solution equivalent to real HLW level by a Zr-DEHPA(di-(2-ethylhexyl) phosphoric acid containing Zirconium)/$NDD(n-dodecane)-HNO_3$ extraction system. Zr-DEHPA was self-synthesized and the optimal condition of (15g/L Zr-1M DEHPA)/NDD-1M $HNO_3$ was selected taking into consideration of prevention of the third phase, and effects of concentration of DEHPA, nitric acid and impregnant amount of Zr on the co-extraction of Am, Cm and RE. In that condition, the extraction yields were 81% (Am), 85% (Cm), more than 80% (RE elements), 98% (Mo), 85% (Fe), 98% (U), 73% (Np), and less than 5% (other elements) so that the system developed for the co-extraction of Am-Cm/RE was proved to be available. For that, however, U, Np, Mo and Fe was elucidated to have to be removed in advance, and Zr inducing the third phase formation was found to be practically excluded. The co-extracted Am-Cm/RE were sequentially separated in an order of Am-Cm (stripping agent : 0.05 M DTPA-1M Lactic acid of pH 3.6)${\rightarrow}RE$ (stripping agent : 5M $HNO_3$), and then their separation factors were evaluated. At above conditions, Am of 65.4%, Cm of 63.9%, RE (except for Y) of more than 85% were stripped.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2005.11a
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• pp.537-540
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• 2005

본 논문에서는 사람의 감정, 건강상태, 정신상태등 다양한 정보를 포함하고 있는 웃음, 슬픔, 졸림, 놀람, 윙크, 무표정 등의 표정을 인식하기 위한 표정의 특징이 되는 얼굴의 국부적 요소인 눈과 입을 검출하여 표정의 특징을 추출한다. 표정 특징의 추출을 위한 전체적인 알고리즘 과정으로는 입력영상으로부터 칼라 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출하여 얼굴에서 특징점의 위치 정보를 이용하여 국부적 요소인 특징점 눈과 입을 추출한다. 이러한 특징점 추출 과정에서는 에지, 이진화, 모폴로지, 레이블링 등의 전처리 알고리즘을 적용한다. 레이블 영역의 크기를 이용하여 얼굴에서 눈, 눈썹, 코, 입 등의 1차 특징점을 추출하고 누적 히스토그램 값과 구조적인 위치 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확한 눈과 입을 추출한다. 표정 변화에 대한 표정의 특징을 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점 눈과 입의 눈과 입의 크기와 면적, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 등 기하학적 정보를 이용하여 6가지 표정에 대한 표정의 특징을 추출한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.138-141
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• 2014

본 논문에서는 색상 정보를 이용하여 배경 영역이 포함된 자동차의 전,후면 사진에서의 자동차 번호판 영역(녹색, 흰색) 추출과 추출된 번호판에서 글자를 분리해내는 방법을 제안한다. 기존의 색상 정보를 이용하여 번호판을 추출하는 방법은 흰색 번호판(신형 번호판)의 경우에는 배경 영역에서 흰색인 영역도 많고 국내 차량 중에 흰색 차량이 많기 때문에 번호판 영역과 배경 영역 사이의 명확한 구분에 어려움이 있었다. 따라서 행별 Red값 변화도를 조사하여 배경 영역과 번호판 영역 사이의 명확한 구분을 하게 하며, 흰색 번호판의 경우에 추출이 안되면 흰색의 기준을 더 낮추어서 다시 영역 추출을 할 수 있는 재추출 알고리즘을 추가해서 비교적 어두운 사진에서도 번호판영역을 추출할 수 있도록 한다. 추출된 번호판에서 글자를 추출해내는 과정에서도 이진화를 거치면 노이즈가 많이 생기기 때문에 이를 줄이고자 행별 Red값 변화도를 조사하여 번호판 영역에서 위아래 부분의 노이즈를 줄일 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2009.10a
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• pp.398-398
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• 2009

본 논문에서는 카메라의 원근감을 이용하여 케이블의 모드형상을 추출하는 과정을 제안한다. 제안 기법을 검증하기 위해 디지털 카메라와 캠코더를 이용하여 서로 다른 위치에서 동일 화면을 동시에 촬영하고, 촬영된 영상을 사진 변환프로그램을 통해서 초당 30프레임으로 영상이미지를 추출해 낸다. 추출된 좌.우 영상이미지의 영상좌표를 이용하여 케이블에 부착된 표적의 3차원 위치를 결정한다. 이때 디지털 카메라와 캠코더간의 위치 및 자세는 제안된 종속적 상호표정 방법을 통하여 결정한다. 결정된 케이블의 시간이력으로부터 고유진동수과 감쇠비는 다중 템플릿 매칭 알고리즘(multi-template matching algorithm)기법으로 추출하고, 모드형상은 TDD(Time Domain Decomposition)기법을 통하여 추출한다.