• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.159-173
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• 1999

본 논문은 교차로에 설치된 영상검지기로부터 들어온 교통정보 중 공간교통정보에 해당하는 차량 대기길이를 측정을 하는 방법으로 각 차선(lane)별 검지영역에 대하여 웨이브렛 변형(Wavelet Transforms)을 하여 차량을 검지하고, 검지영역 내에서 차량의 대기길이를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법으로는 차량 윤곽선 추출(edge detection)을 이용한 대기길이 측정 방법이나 배경(background)정보를 사전에 입수한 후 임계값 이상의 변화가 있을 때 차량을 검지하여 대기길이를 측정하는 방법 등이 연구되어 왔으나 이러한 방법들은 영상의 노이즈에 대하여 크게 영향을 받는다는 문제점이 있다. 그러나 본 알고리즘은 영상의 노이즈에 대하여 크게 영향을 받지 않을 뿐만 아니라 시간대 변화에 따른 도로의 명암값(intensity or gray level)을 추정할 필요가 없다는 특징이 있다. 특히, 야간 영상인 경우 차량 헤드라이트로 인한 검지오류도 감소할 수가 있다. 본 논문에서 실험은 주간, 야간 각각 1개 차선의 80개 표본크기로 실험을 하였으며, 대기길이는 정지 대기길이(standing queue length)와 이동 대기길이(moving queue length)로 나누어 측정을 하였다. 그 결과 주간, 야간의 경우 정지 대기길이는 2.14%, 2.24%, 이동 대기길이는 2.59%, 2.74%의 오차율로 측정이 되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.247-250
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• 2000

본 논문에서는 다양한 배경을 가지는 연속적인 얼굴 영상에서 실시간으로 눈의 위치를 자동적으로 추출하는 방법에 대하여 제시한다. 얼굴 요소 중에서 눈은 얼굴 인식 분야에 있어서 중요한 특징을 나타내는 주 요소로써 주로 히스토그램 분석과 색상 정보를 이용하여 눈 영역의 윤곽을 추출하는 방법이 제기되고 있다. 본 논문에서는 명암의 변화에도 비교적 적응력이 강한 이진화 기법을 사용하여 원영상을 이진화하고, 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 후보 영역을 추출한다. 이러한 후보영역들은 ART2 신경회로망을 이용하여 병합되며, 병합된 후보 영역들은 얼굴 요소의 기하학적 사전지식을 기반으로 검증되어, 시간에 따라 모양변화가 급변하는 눈 영역에 대한 실시간 추출을 가능하게 한다. 이상의 연구 결과는 교통사고 방지를 위한 눈의 졸림감지 등의 응용 시스템에 이용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.426-428
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• 1998

본 논문은 움직임 추정기법 중의 하나인 차영상 분석 기법을 기반으로한 이동 물체 추적 시스템을 제안한다. 실세계와 같은 복잡한 환경에서의 적응성을 높이기 위해 동적인 배경 추출 방법을 제안하고, 이를 바탕으로한 차영상 분석 기법을 이용하여 이동 물체를 탐지한 후 개선된 인공신경망의 경쟁학습 모델인 ART2 학습알고리즘을 이용하여 추적한다. 또한 이동 물체의 평가도 값이 아닌 RGB 컬러정보를 이용한 물체의 특징 벡터를 구한다. 이러한 특징 벡터들은 이동 물체의 모양이나 명암의 변화를 반영한다. 이러한 정보의 변화에 적응성을 갖게 하기위해 개선된 ART2를 사용한다. 그리고 실제 환경에서 보행자를 탐지, 추적하는 실험 결과 Gray 영상보다 정확한 추적이 가능하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.397-398
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• 2019

망막혈관 영상에서(retinal image) 혈관의 모양 또는 생성변화를 효과적으로 검진하기 위해서 망막혈관을 자동적으로 분리하는 영상분할 기법의 개발은 매우 중요한 사안이다. 이를 위해서 주로 망막혈관영상의 잡음을 억제하고 또한 혈관의 명암대비도(contrast)를 증가시키는 전처리 과정을 거쳐서 혈관의 국부적인 화소값의 변화, 방향성을 판별하여 혈관을 자동적으로 검출하는 방법들이 제시되어왔으며 최근에는 합성곱 신경망(CNN) 딥러닝 학습모델을 활용한 망막혈관 분리 알고리즘들이 제시되고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.376-378
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• 2006

본 논문에서는 소동물 양전자방출단층촬영 영상(Positron Emission Tomography, PET) 내 종양영역을 자동분할하고 분할된 윤곽선주변의 기하학적 위험구간에 따른 종양의 형태특성을 분석하기 위한 방법을 제시한다. PET 영상내 검출된 종양영역의 신뢰성을 위해 위음성(False negative, FN) 및 위양성(False positive, FP)의 위험구간을 같이 제공하는 것이 필요하다. 따라서, 방사선 특이적 특성이 반영된 명암값을 기반으로 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링을 수행하여 종양영역을 자동 분할한다. 분활된 종양영역의 위험구간은 클러스터 간 공유되는 영역의 소속값을 이용하여 위음성, 위양성을 계산한다. 또한, 임의의 소속값 임계치 변화를 통해 위험구간의 변화에 따른 종양의 형태적 특성변화를 관측한다. 이러한 지역적 변화의 관측을 통해 위험구간의 형태학적 위치를 판단할 수 있어 위험구간에 따른 추가적인 잔여 암의 위치 및 형태 파악을 용이하게 한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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• v.33B no.1
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• pp.116-127
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• 1996

In this paper, a scheme of classification of scaled textured images using normalized pattern spectrum incorporating arbitrary scale changes based on mathematical morphology is proposed in more general environments considering camera's zoom-in and zoom-out function. The normalized pattern spectrum means that firstly pattern spectrum is calculated and secondly interpolation is performed to incorporate scale changes according to scale change ratio in the same textured image class. Pattern spectrum is efficiently obtained by using both opening and closing, that is, we calculate pattern spectrum by opening method for pixels which have value more than threshold and calculate pattern spectrum by closing method for pixels which have value less than threshold. Also we compare classification accuracy between gray scale method and binary method. The proposed approach has the advantage of efficient information extraction, high accuracy, less computation, and parallel implementation. An important advantage of the proposed method is that it is possible to obtain high classification accuracy with only (1:1) scale images for training phase.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2014.02a
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• pp.395.2-395.2
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• 2014

백색유기발광소자는 낮은 구동전압, 낮은 소비전력, 높은 명암비, 넓은 시야각과 높은 박막 특성으로 친환경 에너지와 관련해 주목을 받고 있어 연구가 활발하게 진행되고 있다. 백색 유기발광소자는 주로 R-G-B 영역의 발광층을 적층하여 제작한다. 하지만 전압의 변화에 따라 재결합 영역이 변화되면서, 색 안정성이 불안정한 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 높은 색 안정성을 나타내는 백색 유기발광소자를 제작하기 위해 저분자와 고분자 혼합 발광층 구조를 사용하였다. 두 가지 이상의 고분자 혼합물을 스핀코팅하여 박막을 형성한 후, 열처리에 의한 상분리 현상을 이용하여 선택적으로 한가지 고분자 물질을 제거하여 적색 다공성 고분자 발광층을 형성하였다. 적색 다공성 고분자 발광층 위에 저분자 발광물질을 적층하여 홀주입을 향상하여 청색 발광층을 형성한다. 적색 다공성 고분자 발광층 물질과 혼합되는 고분자 물질의 혼합 비율과 혼합 층 두께에 따른 적색 고분자 다공성 박막의 변화를 원자힘 현미경을 통하여 관찰하였다. 혼합된 두 고분자 물질의 분자량의 차이에 의한 응집도의 차이로 인하여 혼합물 박막의 두께가 얇아지면서 미세구조의 경사도가 높아지고, 적색 다공성 고분자 발광층의 미세구조의 형태는 두 가지 고분자 혼합물의 혼합 비율의 변화에 따라 미세구조의 밀도가 높아진다. 본 연구 결과는 저분자와 고분자 혼합 발광층 구조를 사용하는 백색 유기발광소자의 색 안정성과 효율 향상에 대한 기초자료로 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2012.02a
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• pp.474-474
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• 2012

유기발광소자는 다른 디스플레이에 비해 높은 명암비와 색재현성의 장점을 갖는 차세대 디스플레이로서, 얇은 박막 특성을 가지고 있기때문에 모바일용 디스플레이 기술로 많이 사용되고 있다. 하지만 낮은 발광효율, 높은 구동전압 및 전압에 따른 색좌표 변화의 문제점을 가지고 있어 이를 극복하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 유기 발광 소자의 발광효율을 높이며 구동 전압을 낮추기 위해 호스트물질에 다양한 도펀트를 도핑하고 있다. 높은 발광효율을 가지는 도펀트인 5,6,11,12-tetraphenylnaphthacene (rubrene)을 사용한 유기발광소자는 rubrene의 안정된 분자 에너지 레벨로 인해 전자들이 포획되는 현상이 나타나 효율이 감소되는 원인이 규명되지 않았다. 본 연구에서는 rubrene을 발광층으로 사용하여, 전공수송층인 N,N_-bis-(1-naphthyl)-N,N_-diphenyl-1,1-biphenyl-4,4-diamine (NPB)의 두께에 따른 I-V 변화와 전계발광 스펙트럼를 분석하여 두께에 따른 rubrene의 전자 포획를 관찰하였다. rubrene보다 큰 lowest unoccupied molecular orbital 에너지를 갖는 NPB와 에너지장벽으로 낮은 highest occupied molecular orbital 에너지를 갖는 4,7-diphenyl-1,10-phenanthroline을 각각 교차되게 적층한 유기발광소자의 I-V 변화와 전자 전공 재결합층의 위치변화에 따른 전계발광 스펙트럼을 비교 분석하였다. 이 결과는 발광층 내부의 rubrene의 상대적인 위치와 에너지장벽과의 상관관계에 따른 전자 포획 메커니즘을 이해하는데 도움 줄 것이다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.2 no.1
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• pp.29-35
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• 2009

In this paper by using the image taken from the rear of the vehicle to effectively extract the license plate and how to recognize the characters appearing in the offer. How to existing research on the entire video by following the pre-edge (edge) images to obtain yijinhwa. Qualified heopeu in a binary image (Hough) to convert the horizontal and vertical lines to obtain, using the characteristics of the plates to extract the license plate area. The problem with this method, the processing time is so difficult to handle real-time status of irregular points, and visual contrast with yagangwan border does not appear in the plates to extract the license plate area is that it is not. In addition, the rear of the vehicle license plate area from images taken using the characteristics of the plates myeongamgap changes sutjapok in the area, background area and the number number area of the region confirmed the contrast of the car and identified the number and the number of 42 of distance to extract the license plate area. How to research, the existing damage to the border of the plate to fail to extract the license plate area, a matter of hours to resolve problems in real-time, practical application is processed. Chapter 100 as the results of the experiment the sample video image in a car that far experiment results automatically read license plates have been able to extract the license plate and failing to represent 13% of images, character recognition result of failing to represent the image was 0.4%

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.46 no.1
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• pp.10-21
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• 2009

In order to enhance the contrast in the regions where the pixels have similar intensities, this paper presents a new histogram equalization scheme. Conventional global equalization schemes over-equalizes those regions so that too bright or dark pixels are resulted and local equalization schemes produce unexpected discontinuities at the boundaries of the blocks. The proposed algorithm segments the original histogram into sub-histograms with reference to brightness level and equalizes each sub-histogram with the limited extents of equalization considering its mean and variance. The final image is determined as the weighted sum of the equalized images obtained by using the sub-histogram equalizations. By limiting the maximum and minimum ranges of equalization operations on individual sub-histograms, the over-equalization effect is eliminated. Also the result image does not miss feature information in low density histogram region since the remaining these area is applied separating equalization. This paper includes how to determine the segmentation points in the histogram. The proposed algorithm has been tested with more than 100 images having various contrast in the images and the results are compared to the conventional approaches to show its superiority.