• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.382-384
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• 2001

본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 접근 방법으로서, 웨이블릿 기반의 다해상도 분석 기법을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 입력장치인 카메라로부터 획득된 사람의 눈 영상에서 처리 대상인 홍채영역 만을 분리 추출한 후, 홍채 특징을 압축적이고 효과적으로 표상하기 위하여 2D 다해상도 웨이블릿 변환을 홍채영상에 적용하는 기법과 실제적인 응용을 위하여 등록된 데이터와 미지의 데이터 사이의 유사도를 측정하는 효율적인 기법을 연구한다. 이러한 기법들을 홍채 인식 시스템에 적용함으로써 처리속도 및 인식률 향상 등으로 고성능의 홍채인식시스템을 구현할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.604-606
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• 2002

본 논문에서는 홍채인식 시스템에서의 성능 향상을 위하여, 고정 초점 카메라로부터 획득된 영상을 평가하여 인식과정에서 효과적으로 다루어질 수 있는 영상을 선택하는 방법을 제안한다. 획득된 영상이 여과 없이 사용되는 경우 홍채 인식 시스템의 신뢰도 및 성능 저하의 중요 요인으로 작용됨으로 인식 부적합 영상의 몇 가지 형태를 기준으로 영상 판별과정을 거친 후 인식 과정에 영상을 제공하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서 제안한 영상 평가 방법은 실제 홍채 인식 시스템에 적용한 결과 시스템의 신뢰도와 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.601-603
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• 2002

기존의 홍채인식 시스템에서 사용된 홍채영역추출 방법의 경우 불필요한 정보를 포함하여 추출하기 때문에 효과적인 특징추출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 홍채영역을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근방법으로서, 통계 정보를 이용하여 홍채영역을 추출하는 방법을 제안한다. 획득된 그레이레벨의 눈 영상에서 홍채영역의 경우 다른 영역보다 픽셀들간의 값의 변화율이 크기 때문에 간단한 영상처리를 통해 홍채영역이라 판단되는 영역을 강조한 뒤 그 값들의 통계정보를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실세계의 눈 영상을 이용한 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.452-454
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• 2000

동일인에 대한 눈 영상에 대해서 홍채 영역 추출의 일정성은 인식을 위한 특징 추출에 신뢰성을 부여해주는 핵심 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이런 특징 추출의 뢰성을 부여하기 위한 방법으로서 좌표 설정의 기준이 되는 중심의 대표 값을 찾아내는 방법과 홍채 근육의 움직임에 의한 영향을 배제할 수 있는 홍채 영역 정규화의 한 모델을 제시함으로써 불리한 환경 조건에서 홍채 인식률을 높이는 기반을 세우고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.365-367
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• 2000

본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근 방법으로서, 통계적 정보를 기반으로 하는 주성분요소분석(PCA) 및 독립성분요소분석(ICA)을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 또한, 전체영상을 몇 개의 부분영상으로 분할한 후, 분할된 영상에 대하여 주성분요소분석과 독립성분요소분석을 적용함으로서, 분할된 부분영상의 특징이 전체영상에서 추출한 특징보다 효과적으로 홍채의 특징을 표현하는 결과를 보여 주었다. 이러한 방법을 홍채영상에서 효율적인 특징을 추출하기 위한 새로운 접근방법으로서 적용하였으며, 다양한 특징 집합에 대하여 적용한 결과, 홍채영상에서 redundant한 정보와 잡음을 제거함으로써 compact하고 robust한 특징을 추출할 수 있었다.

• 대기
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• 제28권3호
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• pp.317-324
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• 2018

In this study, we review the ground-based whole-sky camera (WSC), which is developed to continuously capture day and night cloud images using the illumination data from a precision Lightmeter with a high temporal resolution. The WSC is combined with a precision Lightmeter developed in IYA (International Year of Astronomy) for analysis of an artificial light pollution at night and a DSLR camera equipped with a fish-eye lens widely applied in observational astronomy. The WSC is designed to adjust the shutter speed and ISO of the equipped camera according to illumination data in order to stably capture cloud images. And Raspberry Pi is applied to control automatically the related process of taking cloud and sky images every minute under various conditions depending on illumination data from Lightmeter for 24 hours. In addition, it is utilized to post-process and store the cloud images and to upload the data to web page in real time. Finally, we check the technical possibility of the method to observe the cloud distribution (cover, type, height) quantitatively and objectively by the optical system, through analysis of the captured cloud images from the developed device.

• 대한소아치과학회지
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• 제35권4호
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• pp.628-634
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• 2008

최근 치과계에는 교차감염의 문제가 점차 대두되고 있으며, 그 감염경로에는 혈액이나 구강 분비물을 통한 직접접촉과 진료실 장비 등에 의한 간접접촉이 있다. 또한 병원 등 한정된 공간 내에 많은 인원이 수용된 환경에서는 공기 중을 떠다니는 오염물질에 의한 공기 감염에 보다 많은 관심이 모아지고 있으며, 치과 진료실에서는 고속회전 핸드피스에서 발생하는 분무에 의한 감염이 가장 우려되고 있는 상황이다.따라서 본 실험에서는 치과 진료실 내 핸드피스 분무에 의한 공기 중 세균 감염 위험성을 파악하고 실제 진료 시, 감염 방지에 도움을 주는데 그 목적을 두었으며, 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 핸드피스를 사용해 진료한 군 97.4 cfu, 핸드피스를 사용하지 않고 진료한 군 5.6 cfu로 핸드피스를 사용해서 진료한 군에서 박테리아 군집의 수가 높게 나타났으며 통계학적으로 유의한 차이를 보였다(P<0.01). 2. 핸드피스 사용 시 러버댐을 같이 사용한 진료는 22.4 cfu로 러버댐을 사용하지 않고 진료하는 경우보다 박테리아 군집의 수가 낮게 나타났으며,통계학적으로 유의한 차이를 보였다(P<0.01).3. 핸드피스 물 공급원으로 관주용액을 사용한 경우와 증류수를 사용한 경우를 비교 시 관주용액을 사용한 경우 cfu는 22.4 cfu, 증류수의 경우 17.0 cfu로 측정되었으나, 통계학적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. (P>0.05). 4. 핸드피스를 사용해 진료하는 경우, 0.5m와 1.5m 거리에서 측정 시 97.4cfu와 22.0 cfu로 0.5m 거리에서 박테리아 군집의 수가 높게 나타났으며 통계학적으로 유의한 차이를 보였다(P<0.01). 또한 원거리에서도 핸드피스 분무에 의해 박테리아가 검출되었다. 5. 박테리아균을 분류한 결과 그램양성 구균의 수가 73.9%로 가장 많은 비중을 보였고, 그램음성 구균, 그램음성 간균, 그램양성 간균의 순이었다.