• 한국안광학회지
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• 제17권2호
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• pp.209-213
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• 2012

목적: 검영법, MPMVA법(maximum plus maximum visual acuity), 적녹이색법, 크로스실린더법의 단안 구면 끝점검사 반복성을 분석하고자 하였다. 방법: 평균연령 23.0세의 남녀 20명(40안)을 대상으로 4가지 검사법(검영법, MPMVA법, 적녹이색법, 크로스실린더법)으로 끝점 구면굴절력을 측정하였다. 일주일 간격으로 재검사를 실시하고 Bland-Altman plot 분석을 이용하여 검사-재검사 간 반복성을 분석하였다. 결과: 각 검사법의 검사-재검사 평균은 검영법이 가장 적은 -0.03 D이었고, 적녹이색법이 가장 큰 -0.19 D이었다. 검사-재검사의 95% 일치도 상/하한선은 검영법이 가장 좁았고 크로스실린더법이 가장 넓었다. 각 검사안의 검영법 끝점값과 다른 세 검사법의 끝점값을 비교하였을 때 전체 검사안의 ${\pm}0.25$ D 이내 오차 비율은 MPMVA법 85%, 적녹이색검사 80%, 크로스실린더법 24%로 나타났다. 결론: 검영법의 반복성이 가장 높았으며, 검영법, MPMVA법, 적녹이색법은 단안 구면 끝점검사를 위한 적합한 검사법으로 나타났다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.1-11
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• 2014

단안 영상에서 3차원 입체영상으로 변환한 결과물의 품질은장면의 물체들에게 부여한 깊이 정보의 정확도에 의존적이다. 영상의 매 프레임마다 장면의 물체들의 깊이 정보를 수동으로 입력하는 것은 많은 시간을 필요로 하는 노동집약적인 작업이다. 특히, 높은 자유도를 가진 관절형 물체인 인간의 몸은 고품질 입체변환에 있어서 가장 어려운 물체 중에 하나이다. 다양한 스타일의 옷, 액세서리, 머리카락들이 만드는 매우 복잡한 실루엣은 문제를 더욱 어렵게 한다. 본 논문에서는 단안 영상에 나타난 인간 오브젝트의 고품질 깊이 정보를 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 먼저, 적은 수의 사용자입력을 기반으로 3 원 템플릿 모델을 순차 관절 각도 제약을 가진 자세 추정 방법을 통해서 영상에 등장하는 2차원 인간 오브젝트에 정합한다. 정합된 3차원 모델로부터 초기 깊이 정보를 획득한 뒤, 컬러 세그멘테이션 방법을 기반으로 한 부분 깊이 전파 방법을 통해 세밀한 표현을 보장하며 누락된 영역을 포함하는 최종 깊이 정보를 생성한다. 숙련된 아티스트들의 수작업 결과물과 제안된 방법의 결과물을 비교한 검증 실험은 제안된 방법이 단안 영상에서 동등한 수준의 깊이 정보를 효율적으로 생성한다는 것을 보여준다.

• 자동차안전학회지
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• 제12권3호
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• pp.43-51
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• 2020

Currently, the second level of the six stages of self-driving technology, as defined by SAE, is commercialized, and the third level is preparing for commercialization. The purpose of ACC is to be evaluated as a system useful for preventing and preventing accidents by minimizing driver fatigue through longitudinal speed control and relative distance control of the vehicle. In this regard, for the study of safety assessment methods in the practical environment of ACC. Distance measurement method using monocular camera and data acquisition equipment such as DGPS are utilized. Based on the evaluation scenario considering the domestic road environment proposed by the preceding study, the relative distance obtained from equipment such as DPGS and the relative distance using a monocular camera in the actual test is verified by comparing and analyzing the safety assessment. The comparison by scenario results showed a minimum error rate of 3.83% in Scenario 1 and a maximum of 14.61% in Scenario 6. The cause of the maximum error is that the lane recognition is not accurate in the camera image and irregular operation conditions such as rushing in or exiting the surrounding area from the walkway. It is expected that safety evaluation using a monocular camera will be possible for other ADAS systems in the future.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제24권2호
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• pp.329-332
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• 2007

일광망막병증은 드물지만 일반적으로 잘 알려진 황반질환이며 이는 직접적인 태양 관찰로 인해 일어난다. 21세 남자가 단안 망원경을 이용하여 좌안으로 약 30초간 태양을 관찰하고 약 48시간 후 시력저하와 중심암점을 호소하였다. 그로부터 약 8개월 후 중심시력은 1.0에서 0.1로 저하되었고 안저검사에서 황백색의 점상 침착물이 관찰되었고 형광안저 촬영에서 망막색소상피의 결손으로 인한 창문 결손이 좌안 중심와에 나타났다. 시야검사에서는 중심 암점이 관찰되었고 시력저하는 빛에 노출된 후 1년이 지난 후에도 지속되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권1호
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• pp.52-54
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• 2015

본 논문은 이동하는 단안 카메라 환경에서 차영상 기반 이동물체 검출 시스템을 위한 새로운 배경 움직임 보상방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특징점 대응쌍의 움직임 정보와 카메라 움직임 추정결과를 통해 입력영상에 배치한 격자점들의 배경 움직임을 추정하며 각각의 개별적인 대응 패치간의 영상워핑을 수행한다. 기존 방법과의 비교실험 결과는 약 50% 빠른 처리속도와 약 8dB 더 높은 PSNR을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.96-105
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• 2004

2차원 이미지로부터 3차원 이미지 복원은 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문의 목표는 카메라가 이동하는 중에, 획득된 단안 영상에서 영역의 상대적인 깊이 정보를 추출하는 것이다. 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보에 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 전역 탐색 기법을 사용하여 획득한 움직임 벡터에서 카메라 회전과 배율에 관해서 보상을 한다. 움직임 벡터를 분석하여 평균 깊이를 측정하고, 평균 깊이에 대한 각 영역의 상대적 깊이를 구하였다. 실험결과 영역의 상대적인 깊이는 인간이 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.251-256
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• 2019

본 논문에서는 무인자율주행자동차를 레이싱 경기에 운용하기 위해 차량의 전면유리 중앙에 설치된 단안카메라를 사용하여 원거리에 있는 차량을 인식하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 차량은 하르(Haar) 특징을 사용하여 탐지하고, 차량바닥에 있는 그림자를 검출하여 차량의 크기와 위치를 판단한다. 인식된 차량의 주변을 ROI(: Region Of Interest)로 설정하여 다음 프레임들에서는 ROI 내부의 차량 그림자를 찾아 추적한다. 이를 통하여 차량의 위치, 상대속도와 이동방향을 예측한다. 실험결과는 100m이상의 거리에서 90%이상의 인식율로 차량을 인식하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.826-829
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• 2024

3D 사람 자세 추정 기술은 다양한 응용 분야에서의 높은 활용성으로 인해 대량의 학습 데이터가 수집되어 딥러닝 모델 연구가 진행되어 온 반면, 동물 자세 추정의 경우 3D 동물 데이터의 부족으로 인해 관련 연구는 극히 미진하다. 본 연구는 동물 자세 추정을 위한 예비연구로서, 3D 학습 데이터가 없는 상황에서 단일 이미지로부터 3D 사람 자세를 추정하는 딥러닝 기법을 제안한다. 이를 위하여 사전 훈련된 다중 시점 학습모델을 사용하여 2D 자세 데이터로부터 가상의 다중 시점 데이터를 생성하여 훈련하는 연역적 학습 기반 교사-학생 모델을 구성하였다. 또한, 키포인트 깊이 정보 대신 2D 이미지로부터 레이블링 된 순서 깊이 정보에 기반한 손실함수를 적용하였다. 제안된 모델이 동물데이터에서 적용 가능한지 평가하기 위해 실험은 사람 데이터를 사용하여 이루어졌다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존 단안 이미지 기반 모델보다 3D 자세 추정의 성능을 개선함을 보여준다.

• 한국안광학회지
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• 제21권1호
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• pp.77-81
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• 2016

목적: 난시교정의 중요성을 강조하기 위해 주경선 간 시력차이 유무와 교정시력의 손실정도를 알아보고자 하였다. 방법: 평균 나이 $22.75{\pm}2.36$세의 난시성 굴절이상자 64명(122안)을 대상으로 하였다. 난시안을 완전교정 한 후 열공판 중앙의 가는 틈을 난시교정 축방향과 $90^{\circ}$ 반대방향으로 일치시킨 상태에서 시력을 각각 측정하였다. 결과: 경선 간 시력차이가 존재하지 않는 경우는 52안이었고, 경선 간 시력차이가 존재하는 경우는 70안이었다. 단안시력이 1.0 미만인 경우는 52안 중 14안, 70안 중 24안으로 나타났다. 난시도는 경선 간 시력차이가 존재하는 경우가 경선간 시력차이가 존재하지 않는 경우보다 높게 나타났으며, 단안시력이 1.0 미만의 경우가 더 높은 것으로 나타났다. 단안시력은 주경선 중 시력이 높게 나타나는 경선과 높은 상관성을 보였다. 좋은 시력을 유지하기 적합한 안경 교체주기는 6~12개월로 분석되었다. 결론: 난시의 지속적인 저교정은 경선 간 시력차이를 일으키는 원인이 되므로 임상에서 난시안의 최종처방은 완전교정을 목표로 하여야 한다.

• 한국안광학회지
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• 제15권1호
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• pp.117-122
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• 2010

목적: 정상인 청년 62명(남: 29, 여: 33)을 대상으로 단안운동과 양안운동 시에 외안근의 운동력을 조사하고자 실시하였다. 방법: 단안운동력 검사에서는 우 좌안의 내전과 외전 그리고 상전과 하전능력을 제 l안위에서의 각막윤부를 기점으로 한 둔동거리로 측정하였고 양안운동력 검사에서는 우 좌안의 상사근과 하사근의 운동능력을 각막 윤부간 거리차로 측정하였으며 데이터 값은 고해상도 디지털 카메라를 이용하여 사진데이터를 얻은 후 high resolution digital image process를 거쳐 처리하였다. 결과: 조사대상 남여의 단안운동기능은 우 좌안에서 각각 외전능력은 (남) 9.35 mm. 9.75 mm. (여) 9.02 mm. 9.52 mm 이고, 내전능력은 (남) 10.23 mm. 10.16 mm, (여) 10.17 mm, 10.07 mm이었으며 상전능력은 (남) 7.01 mm, 6.91 mm, (여) 6.98 mm, 6.64 mm이고 하전능력은 (남) 7.52 mm. 6.82 mm, (여) 7.52 mm, 6.67 mm이었다. 조사대상자의 양안운동기능은 우 좌안에서 각각 하사근은 54.8% 기능항진, 45.1% 기능저하/67.7% 기능항진, 32.2% 기능저하이고, 상사근의 경우는 64.5% 기능항진, 35.5% 기능저하/58.1% 기능항진, 41.9% 기능저하이었다. 결론: 수평운동능력이 수직운동능력보다 더 우세하였으며, 수평운동에서는 내전능력이 외전능력보다 약간 더 우세하였고 수직운동에서는 하전능력이 상전능력보다 약간 더 우세하였다. 우 좌안의 하사근 모두 기증항진의 경우가 더 높은 비율로 나타났다.