• 문화기술의 융합
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• 제3권1호
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• pp.1-8
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• 2017

본 연구는 국내 수도권, 충청권, 경상권의 3개 지역의 장례종사자를 대상으로 간염A형바이러스, 간염B형바이러스, 결핵 등 직업적으로 노출되어 감염우려가 있는 주요 질병에 대한 백신접종 실태 및 근무기간에 따른 보호장비 착용실태에 대해 조사한 연구이다. 연구결과 A형간염 백신접종률은 35%, B형간염 백신접종률은 50%로 상당수 장례지도사가 해당 질병에 대한 감염위험성이 높은 상태였으며, 결핵 유병률이 1.15%로 일반인에 비해 4배정도로 상당히 높음을 확인하였다. 개인 위생측면에서 가운, 마스크, 장갑 등의 착용비율은 비교적 높은 편이었으나, 근무경력이 오래될수록 착용비율이 감소함을 관찰할 수 있었다. 고글, 머리보호대 등 직접적 체액으로부터 방어할 수 있는 보호장비의 착용률은 현저히 낮아, 전염성이 높은 질병감염질환을 가지고 있는 시신 처리시 장례종사자를 충분히 보호할 수 없었다. 장례종사자에게 A형간염, B형간염에 대한 백신 접종, 보호장비 지급 등 제도적 지원과 공중보건적 가이드라인을 제시하여 안전한 작업환경을 제공할 필요가 있다고 결론내릴 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.601-608
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• 2014

본 연구에서는 스마트폰의 제한된 연산 환경에 적합한 영상 잡음 제거 알고리즘을 개발하여 기존의 연구들과 비교할 시에 스마트폰에서 보다 빠르게 영상 후처리 결과물을 얻고, 품질적인 면에서도 비교할 만한 수준의 영상을 얻는 앱 환경에서 실용적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 저조도 환경에서 스마트폰 카메라를 위한 영상잡음 제거 알고리즘은 영상획득 과정에서 발생한 가우시안 잡음만 찾아내어 제거함으로써 영상 복원과정에서 발생하는 연산량을 감축하면서 윤곽선의 블러링 현상을 방지한다. 실험 결과에 의하면 기존의 평균필터와 메디언 필터 적용 기법들에 비해 훨씬 양호한 PSNR 값을 가짐을 보였다. 그리고 영상 내 윤곽선의 흐려짐을 방지하여 기존의 방법들에 의한 결과들보다 선명한 영상 품질을 가지며, 또한 기존의 라플라시안 마스크 연산적용에 비해 연산량을 약 52% 감소시킴으로서 안드로이드 기반의 스마트폰 카메라 앱으로 구현 및 적용했을 때도 복원된 영상이 원 영상에 훨씬 근접하는 영상복원 성능을 가짐을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.393-398
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• 2005

본 논문에서는 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡은 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 식별자 영역을 제외한 잡음 영역을 전체 영상의 평균 픽셀값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이에 ART2를 적용하여 은닉층의 노드를 생성하고, 은닉층과 출력층 사이에 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.2167-2172
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• 2015

최근 IT 기술의 발전에 따라 디스플레이 등 영상장치들에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 일반적으로 영상은 전송과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 이러한 잡음을 제거하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 salt & pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 잡음 밀도에 따라 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt & pepper 잡음(P = 60%)의 고밀도 잡음에 훼손된 Goldhill 영상은 30.49[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 CWMF, SWMF, A-TMF에 비해 각각 17.74[dB], 11.52[dB], 13.76[dB] 개선되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.696-706
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• 2007

다중처리기 SoC(MPSoC) 플랫폼은 SoC 설계 분야에 새로운 여러가지 혁신적인 트랜드를 가지고 있다. 급격히 십억 단위의 트랜지스터 집적이 가능한 시대에 게이트 길이가 $60{\sim}90nm$ 범위를 갖는 서브 마스크로 기술에서 주요문제점들은 확장되지 않는 선 지연, 신호 무결성과 비동기화 통신에서의 오류로 인해 발생한다. 이러한 문제점들은 미래의 SoC을 위한 NOC 구조의 사용에 의해 해결될 수 있다. 대부분의 미래 SoC들은 칩 상에서 통신을 위해 네트워크 구조와 패킷 기반 통신 프로토콜을 사용할 것이다. 이 논문은 NOC 구조를 위한 칩 통신에서 교착상태가 발생되지 않는 것을 보장하기 위해 적극적 turn prohibition을 갖는 적응적 wormhole 라우팅에 대해 기술한다. 또한 5개의 전이중, flit-wide 통신 채널을 갖는 간단한 라우팅 구조를 제시한다. 메시지 지연에 대한 시뮬레이션 결과를 나타내고 같은 연결비율에서 운영되는 다른 기술들의 결과와 비교한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.675-681
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• 2019

잡음 제거는 영상 처리의 선행 과정에서 필수적으로 이루어지며, 잡음의 종류와 영상의 환경에 따라 다양한 기법들이 연구되고 있다. 그러나 기존 AWGN(additive white gaussian noise) 제거 기법들은 고주파 성분이 많은 영상에 대해 블러링 현상을 일으키며 다소 부족한 성능을 보인다. 따라서 본 논문에서는 영상의 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 내부 화소 특성에 따라 고주파 성분필터와 저주파 성분 필터를 설정하며, 기준치에 입력 영상을 가감하여 각 필터의 출력을 계산한다. 최종 출력은 두 필터의 출력에 표준편차와 가우시안 분포를 통해 계산된 가중치를 적용한 것을 합산하여 구한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 이를 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.637-644
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• 2021

일반적으로, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 증강현실 분야에서 3차원 공간 및 3차원 객체 검출 및 인식기술의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 마이크로소프트사의 키넥트(Microsoft Kinect) 방식을 사용하는 영상 센서를 통하여 RGB 영상과 깊이 영상을 실시간 획득하는 것이 가능해짐으로 인하여 객체 검출, 추적 및 인식 연구에 많은 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라 시스템 상에서의 깊이 기반(RGB-Depth) 카메라를 통해 획득된 영상을 처리하여 3D 복원 영상의 품질을 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상으로부터 획득한 마스크 적용을 통해 객체 바깥쪽 잡음을 제거하는 방법과 객체 안쪽의 픽셀 간 깊이 정보 차이를 구하는 필터링 연산을 결합하여 적용하는 방법을 제시하였다. 각 실험 결과를 통해 제시한 방법이 효과적으로 잡음을 제거하여 3D 복원 영상의 품질을 향상할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.645-651
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• 2021

현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있다. 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음제거에 관심이 높아지고 있으며, 효율적으로 영상을 복원하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 복합적인 잡음에 훼손된 영상을 복원하는데 어려움을 겪고 있으며, 잡음의 특징에 따라 효과적으로 영상을 복원하는 디지털 필터가 요구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 영상 전송 과정에서 발생하는 복합잡음을 제거하기 위한 디지털 스위칭 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 잡음판단을 통해 필터링 과정을 스위칭하며 마스크 내부의 화소값들을 기준으로 퍼지가중치 및 결합가중치를 사용하여 영상을 복원한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 필터 알고리즘들과 시뮬레이션을 통하여 비교하였다. 시각적인 평가를 위해 필터링 결과를 확대하여 비교하였으며, 정량적인 평가를 위해 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제50권1호
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• pp.95-101
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• 2022

Due to the pandemic caused by COVID-19, the demand for face masks is soaring and has often caused a shortage. The aim of this study was to evaluate the effect of ultraviolet (UV) and drying treatments on microbial contaminants in facial masks. To conduct this study, standard procedures were designed to develop samples contaminated by the control bacteria Escherichia coli, Staphylococcus aureus, and Pseudomonas aeruginosa. The contamination level of the standard samples was approximately 6.30 × 10⁶ CFU/ml, and the UV light treatment was performed 1, 3, 5, and 7 times. To evaluate the effect of the UV and drying treatments, the masks were first treated with UV 1, 2, and 3 times, followed by the drying process. As a result, the mask contaminated with E. coli and P. aeruginosa showed a bacterial rate of approximately 99.9% after 1 UV irradiation, and in the case of the S. aureus-contaminated mask, it exhibited a bactericidal rate of approximately 99.9% after 7 UV irradiations. However, when the drying process was included after UV irradiation, all the samples contaminated with E. coli, S. aureus, and P. aeruginosa showed a bactericidal rate of 99.9% or more. The results of this study suggest that UV and drying treatments can effectively reduce the bacterial contaminants in facial masks. In addition, these results provide fundamental data and appropriate sterilization methods for reusing masks.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.910-916
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• 2021

현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있다. 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음제거에 관심이 높아지고 있으며, 효율적으로 영상을 복원하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털 이미지 전송 과정에서 발생하는 AWGN을 제거하기 위한 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 강하게 나타나는 AWGN을 제거하기 위해 블록매칭에 따라 입력화소의 주변에서 비슷한 패턴을 가진 영역을 선별하여 유사성이 높은 화소를 분류한다. 선별된 화소는 로컬 스티어링 커널로 구한 가중치를 적용하여 추정값을 정하며, 센터마스크의 표준편차에 따라 입력화소값을 가감하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR을 사용하여 비교 분석하였다.