• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.195-202
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• 2004

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 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 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.697-700
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• 2004

We propose a method that realizes the modified illumination by implementing a binary phase grating at the backside of a photomask. By modeling the relationship between the shape of a grating on the photomask and the light intensity at the pupil plane, we developed a program named MIDAS that finds the optimum grating pattern with a stochastic approach. After applying the program to several examples, we found that the program finds the grating pattern for the modified illumination that we want. By applying the grating at the backside of a photomask, the light efficiency of modified illumination may be improved.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2016년도 제50회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.346.1-346.1
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• 2016

본 연구에서는 열처리(Thermal Dewetting Process)와 빗각 증착(Oblique angle deposition)을 이용하여 비주기 서브파장 구조물을 마이크로 렌즈 형태의 유리 기판 상부에 제작하였다. 먼저 $2{\times}2cm2$ 크기의 유리 기판에 기존 리소그래피 공정으로 원기둥 형태의 감광액을 형성한다. 이후 Hot-plate로 $180^{\circ}C$에서 90초간 열을 가해 지름이 $20{\mu}m$인 반구형태로 변형시킨 뒤 반응성이온식각 공정을 진행하여 마이크로 렌즈를 제작한다. 렌즈의 표면에 나방 눈 구조를 형성하기 위해 전자빔 증착으로 15nm의 은 박막을 쌓은 뒤 $500^{\circ}C$에서 1분간 열처리 공정을 진행하였다. 열이 가해졌을 때 은 박막은 표면자유에너지를 최소화하기 위해 나노 크기의 덩어리진 입자 형태로 변화한다. 여기서 형성되는 나노입자의 크기가 렌즈 표면 중심에서 가장자리로 갈수록 작아진다는 것을 주사전자현미경을 통해 확인하였다. 증착 각도가 증가할수록 열처리 공정 후의 은 나노입자의 크기가 점점 작아진다는 것을 검증하기 위해 은 박막의 증착 각도를 $0^{\circ}$, $35^{\circ}$, $55^{\circ}$, $70^{\circ}$로 증착 후 열처리 공정을 진행하여 확인하였다. 비스듬하게 증착되어 형성된 박막은 다공형태로 낮은 밀도를 가지는데 이는 박막 두께 감소를 일으킨다. 따라서 증착 각도가 증가할수록 열처리 공정 후의 은 나노입자의 크기는 점점 작아진다. 이후 은 나노입자를 마스크로 하여 다시 반응성이온식각 공정을 진행하였으며 식각 후 나머지 은 나노입자들은 HNO3용액에서 1분간 처리하여 제거하였다. 제작된 구조물의 평균 직경과 크기는 각각 ~220nm 및 ~250nm인 것으로 확인하였다. 위와 같은 공정을 통해 다양한 크기를 가진 비주기 서브파장 구조물을 제작할 수 있다. 구조물의 주기가 파장 길이보다 짧을 경우 분산이 최소화되며 넓은 파장 대역에서 무반사 효과를 얻을 수 있다. 이 공정은 마스크를 통한 리소그래피의 한계를 극복할 수 있으며 여러 곡면형 표면에 적용가능한 장점이 있다. 또한 프리즘, 렌즈, 광섬유와 같은 광소자의 광투과율을 향상시키는데 이용될 수 있다.

• 구강회복응용과학지
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• 제25권2호
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• pp.171-181
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• 2009

훼이스 마스크(Face mask)를 사용하여 상악을 견인하였을 때, 두개안면 복합체의 생역학적 반응을 이해하는 것은 임상적으로 매우 중요하다. 이 연구의 목적은 face mask를 사용하여 상악 제 1 소구치와 제 1 대구치에서 상악을 전방으로 견인하였을 때 두개봉합구조에 발생하는 응력 분포를 분석하는 것이다. 13세 6개월 된 남자 환자의 유한요소분석을 위하여 전산화단층사진 촬영으로 얻은 DICOM 영상정보를 개인용 컴퓨터로 옮긴 후 3차원 영상프로그램인 $Mimics^{(R)}$(Materialise, Germany)를 사용하여 얻은 24개의 물성으로 이루어진 상악모델과, 제1소구치와 제1대구치, RME의 협측부, RME의 설측부의 4가지 구성요소를 각기 Nastran 파일형식인 "out"으로 저장하고 Patran에서 합체한 두개안면 복합체의 3차원적 유한요소모델을 생성하였다. 생성된 모델은 제1소구치에서 FH 평면의 45도 하방으로, 제 1 대구치에서 FH 평면의 20도 하방으로 500g의 전방견인력을 주었다. 상악 제1소구치에서 45도 하방으로 견인하였을 때 x축에서는 대구치부위의 확장과 소구치부에서의 협착을 보였고 최대변위량은 0.00011mm였다. y축에서는 전반적으로 전방이동을 보였으며 최대 0.00030mm의 변위와 소구치부위의 변형이 컸다. z축에는 소구치부위에서 하방으로 최 0.00036mm 이동했고, 상악복합체가 전하방으로 이동하였다. 제 1 대구치에서의 20도 하방견인 하였을 때, x축에서는 대구치부위의 협착과 lateral nasal wall의 확장을 보이며 최대 변위는 0.001mm였다. y축에서는 전체적인 전방이동을 보이며, 최대변위는 0.004mm였다. z축에서는 소구치와 대구치 중간부위를 중심으로 ANS는 상방으로 pterygoid plate는 하방으로 반시계방향의 회전양상을 보였으며 최대변위는 0.002mm였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.973-979
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• 2011

영상 신호처리 시스템의 전송 과정에서 여러 가지 원인으로 영상의 열화가 발생하고 있으며 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 임펄스 잡음환경에 의해 훼손된 영상의 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 SM(standard median filter)가 많이 사용되고 있으며 이 필터는 영상의 에지영역에서 특성이 저하되는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 비임펄스 신호를 스무딩시키면서 에지를 보존하는 비선형 필터를 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교한 결과 영상의 개선 정도를 나타내는 PSNR(peak signal to noise ratio)의 수치가 기존의 방법들보다 우수하였으며, 에지보존특성도 우수하였다. 본 논문에서 제안한 비선형 필터는 영상의 임펄스 잡음제거에 유용하게 응용될 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.2239-2246
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• 2011

영상신호를 처리하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 가우시안 잡음과 임펄스 잡음이 중첩되어 생성된 복합잡음에 의해 훼손되는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 에지정보를 고려하며 임펄스 잡음과 AWGN(additive white gaussian noise) 잡음이 중첩된 복합잡음을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 잡음의 종류를 판단과정을 거친 후, 그 결과가 AWGN이라고 하면 self-adaptive weighted mean 필터를 사용하여 구하여진 값과 마스크 내의 중간값 사이의 평균을 출력으로 한다. 만약 임펄스 잡음이라고 판단 될 경우, 변형된 비선형 필터를 이용하여 처리한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였고 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다. 테스트 영상들에 대한 시뮬레이션 결과로부터 제안한 방법은 기존의 방법들보다 잡음제거나 에지보존 등 방면에서 우수한 성능을 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.81-87
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• 2012

현재 사용되고 있는 두뇌영상의 제거 방법은 비록 환자의 개인 정보를 보호하고 있으나, 과도한 제거로 정확한 두뇌영상의 무결성을 손실할 수 있다. 원래 두뇌의 영상과 동일한 두뇌 조직을 나타내면서 환자의 신원을 감출 수 있는 새로운 익명화 얼굴모델을 생성시키는 방법을 연구하였다. 제안방법은 두 단계로 구성되었다: 10명의 두뇌영상을 정규화시켜서 모조 두뇌 표본 영상을 생성하는 단계와 실험영상 두뇌의 외곽부를 모조 두뇌의 안면부로 대체시키는 단계이다. 전체 두뇌영상에서 두피와 두개골 영역을 분할하기 위하여 레벨셋 알고리즘을 적용하였다. 영역화된 모조 두뇌를 대상 두뇌영상에 동일하게 배치하고 정규화를 시켜서 익명화된 얼굴 모델을 생성하였다. 원래 영상과 변형된 영상의 두뇌 조직부의 밝기 변화를 비교하여 제안 알고리즘의 타당성을 실험하였다. 실험 결과 두 두뇌영상은 두뇌 조직에서 완전히 동일하면서 신원을 파악할 수 없는 것을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.661-663
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• 2016

영상 신호를 처리하는 과정에서 열화가 발생하며, 열화는 영상 내의 화소 값을 변화시켜 원래의 정보를 훼손시킨다. 특히, AWGN(additive white Gaussian noise)이 대표적이다. AWGN을 제거하기 위한 대표적인 필터에는 MF(mean filter), WF(wiener filter), AWMF(adaptive weighted mean filter) 등이 있다. 그러나 기존의 평균 필터에 의해 처리한 영상은 에지 영역에서 보존 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 국부 마스크의 표준편차에 임계값을 적용하여 처리하며, 표준편차가 임계값 보다 작은 경우 필터링하지 않고 임계값 보다 큰 경우 표준편차를 이용한 가중치를 사용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.237-243
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• 2015

최근, 영상처리는 디지털 시대의 급속 발전과 함께 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 공간 가중치를 적용하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.125-131
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• 2019

4차 산업혁명을 통해 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 이에 따라 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 데이터 처리는 장비의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 그 중요성이 증가하고 있으며, 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음의 특성을 고려하여 AWGN을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 잡음 표준편차를 유추하여 필터링 과정에 사용하였으며, 필터링 마스크의 표준편차와 비교해 고주파 성분에 대한 필터와 저주파 성분에 대한 필터를 구분하여 잡음을 제거하였다. 제안하는 알고리즘을 평가를 위해 기존 방법들과 시뮬레이션하였으며, 차영상 및 PSNR과 프로파일을 통해 비교 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.