• 전자공학회논문지
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• 제53권10호
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• pp.109-115
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• 2016

이 논문에서는 레이저를 통한 진동판 스캔과 열화상 카메라를 사용한 진동판 촬영, 두 가지 방법을 비교하며 슬림 스피커의 분할 진동을 검출하는 방법에 대해 살펴본다. 슬림 스피커는 평판형의 구조적인 특성상 분할진동이 두드러지게 나타나고, 설치되는 공간이 좁아 무빙 코일에서 발생하는 열의 냉각이 제한적이다. 이런 특성으로 인해 슬림 스피커에서 분할진동이 제품의 품질에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 진동판에서 일어나는 분할진동의 영향과 무빙 코일에 의한 진동판의 열전달 관계를 비교 탐색한다. 비교를 위한 실험은 분할진동 모드의 측정과 진동판의 열 변화 측정을 진동판 스캔과 열화상 카메라 촬영의 2단계의 실험으로 진행한다. 동일 주파수에서 발생하는 분할진동 모드와 열전달 형태를 비교하여 서로 간에 어떤 영향을 미치고 있는 지 파악할 수 있다. 그리고 이를 통해 발견한 연관성을 통해 쉽게 촬영할 수 있는 열화상만으로도 슬림 스피커가 가지는 분할진동의 형태와 경향성을 빠르게 파악하여 최적 설계에 도움이 되는 자료로 사용할 수 있을 것이다.

• 전산구조공학
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• 제8권3호
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• pp.79-89
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• 1995

본 논문에서는 평판 두께 방향의 선형 및 비선형 응력 분포를 일정한 크기의 단순응력 상태로 가정하는 분할판(Two-element plate) 개념을 이용하여 비선형 특성을 나타내는 평판의 강도해석을 할 수 있는 Reissner 범함수와, 재질 특성은 선형이면서 기하학적 비선형 특성만을 갖는 평판의 강도해석을 할 수 있는 변형 Reissner 범함수를 모델링하였다. 두 종류의 Reissner 범함수들을 근거로 하여 축방향 하중을 받는 평판의 선형 좌굴과 좌굴후의 비선형 특성 및 최대강도들을 계산할 수 있는 유한요소 방정식과 프로그램 개발을 시도하였다. 개발한 프로그램을 이용한 수치해석 결과, 분할판 이론을 사용한 선형좌굴해석 결과가 기존의 평판이론을 사용한 선형좌굴해석 결과와 유사항 경향을 나타냄으로써 분할판 이론에 근거한 유한요소법을 하중과 경계조건 및 구성재질이 다양한 일반적인 평판의 강도해석에 확대 적용함은 물론 좌굴후 비선형재질 특성으로 인한 평판의 최대강도도 예측 가능하다고 생각한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.416-418
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• 2000

본 논문에서는 컴퓨터 비전의 한 분야인 영상처리에 의한 물체인식을 위한 선행연구로써, 차량번호판 인식 시스템을 구현하기 위한 연구의 한 부분인 차량 번호판의 일련번호부분을 추출하는 방법을 기술한다. 이진화된 전체 차량 이미지의 일련번호영역을 추출하기 위해 레이블링기법과 번호판 일련번호의 특성 등 선행지식을 이용하여 번호판의 각 일련번호를 찾아서 분할하고 추출하는 알고리즘을 제안한다. 번호판영역을 찾는 동시에 분할하고 추출해 줌으로써 복잡한 여러 알고리즘을 사용하지 않고도 비교적 정확히 번호판의 일련번호를 추출할 수 있고, 속도면에서도 상당히 우수한 결과를 보여준다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권4호
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• pp.333-336
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• 2017

스피커 진동판은 고유 특성에 의해 분할진동을 발생 시킨다. 이 분할진동은 진동판의 형상 변화를 가져올 정도로 뚜렷한 영향을 주는데, 본 논문에서는 IT 분야의 첨병인 스마트 폰을 포함한 초박형 멀티미디어 기기에서 많이 사용되는 마이크로 스피커를 그 대상으로 삼는다. 마이크로 스피커는 일반적인 스피커와 다른 평판형의 구조적인 형태와 공간적인 제약이 존재한다. 특히 구동 공간이 밀폐형으로 설계되어 무빙 코일에서 발생하는 열의 냉각이 열악하고 보조적인 서스펜션 구조를 갖추기 어렵다. 본 연구에서는 진동판의 열전달과 분할진동 모드의 연관성을 연구한다. 이를 위해 진동판의 레이저 스캔을 통한 분할진동 측정과 열화상 카메라 촬영을 통한 열변화 측정의 두 단계로 나누어 실험을 진행한다. 이를 통해 특정 주파수 범위에서 분할진동 모드와 열전달 형태를 비교함으로써, 열화상 카메라를 통한 촬영 결과로 진동판 분할진동 모드의 경향성을 빠르게 예상할 수 있어, 마이크로 스피커의 최적 설계에 도움이 되는 지표를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.125-134
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• 2004

본 논문은 분할한 교통 표지판 영역에 대해서 웨이블릿 변환과 형태 정보를 이용한 교통 표지판 인식 방법을 제안한다. 화소의 RGB 색상비를 이용하여 생성한 이진 영상에서 connected component algorithm에 의해 분할된 후보 영역들을 대상으로 형태 정보인 XY축 대칭성을 기반으로 교통 표지판 영역을 분할한다. 그리고 분할된 교통 표지판 영역에 대해서 웨이블릿 변환을 적용하여 얻은 주파수 성분을 기반으로 모멘트, 에지 코렐로 그램, 동심 원형 패턴 정보를 추출한 후, 사전에 구축한 데이터베이스와의 유사도 측정에 의해 인식을 수행한다. 실험 결과, 제안한 방법이 다양한 외부 환경이나 변환에 대해서 유효함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.635-640
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• 2003

본 논문에서는 일본 차량 번호판 인식에 적응적 탬플릿 마스킹 방법을 이용하여 번호판 문자, 숫자를 분할하고 패턴벡터기법을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다 주, 야간과 거리에 따른 일본 차량 번호판 영상을 입력받아 전처리 과정을 수행한 후 에지 정보와 명도값 변화의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 검출하였다 검출된 번호판 영역에서 각 문자 및 숫자의 위치정보와 적응적 탬플릿을 이용하여 분할하고 번호판의 지역문자를 무게중심 패턴으로 분류 한 다음 크기와 이동에 무관한 특실을 가지는 패턴 벡터를 적용하여 문자를 인식하였으며, 숫자는 Four Segment Pattern을 이용하여 인식하도록 하였다 본 논문에서 제안한 방법을 실제 일관 차량 번호판 인식에 적용한 결과 98.8％ 추출율과 96.6％의 인식율을 나타내었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.1-8
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• 1992

지반을 반무한 탄성체로 가정할 때 판과 지반간의 접촉압력을 유한요소법으로 해석하는 방법은 크게 두 가지로 생각할 수 있다. 그중 가장 직접적인 방법은 판과 지반을 모두 요소로 분할하는 방법이다. 즉 판은 평판요소로 지반은 유한한 범위에서 입체요소로 분할하는 방법을 말한다. 이 방법은 지반의 강성도행렬이 과대해지고 만약 상부구조가 판이 아닌 큰 규모의 구조물일 경우에는 전체강성도행렬이 너무 커지고 강성도행렬의 대폭도 대단히 커지게 되어 실용적 방법이라 할 수 없다. 또 한 가지 방법은 반무한 탄성체의 표면에 집중하중이 작용하는 경우에 대한 Boussinesq의 해를 이용하여 지반전체를 한개의 요소로 취급하는 방법이다. 이 방법을 택할 경우에는 판과 지반의 총접촉절점수와 같은 차수인 유연도행렬의 역을 구해야 한다. 더구나 유연도행렬은 대폭이 행렬의 차수와 동일하고 비대칭이므로 그 역을 구하는 것이 결코 실용적이라 할수 없다. 본 연구에서는 역행렬을 구하는 과정을 회피하는 한가지 방법으로 접촉절점에서의 접촉압력을 먼저 구하여 반력분포를 결정한 다음 상부구조와 지반의 변위 및 응력을 개별적으로 구하는 방법을 사용한다. 이 방법은 Cheung 등이 최초로 사절점 직사각형요소에 대하여 이론상으로만 제안한 것이나, 판의 절점위치에서의 등가접지압이 일정한 지배영역에 등분포한다고 가정하고 있다. 본 연구에서는 8절점 등매개변수요소를 이용하여 곡선경계의 요소분할이 가능하도록 하였고 판의 한 요소와 접하는 지반영역을 Gauss 적분의 가중값과 통일한 넓이의 소영역들로 분할하여 각 소영역에 Gauss 적분점에서의 접지압이 등분포한다고 보고 계산한 점이 다르다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.29-35
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• 2021

자동차 번호판 인식은 지능형 교통시스템에서 핵심적인 역할을 담당한다. 따라서 효율적으로 자동차 번호판의 숫자 및 문자영역을 검출하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 딥러닝과 의미론적 영상분할 알고리즘을 적용하여 효과적으로 자동차 번호판의 번호영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소 투영과 같은 전처리과정 없이 번호판 영상에서 바로 숫자 및 문자영역을 검출하는 알고리즘이다. 번호판 영상은 도로 위에 설치된 고정 카메라로 부터 획득한 영상으로 날씨 및 조명변화 등을 모두 포함한 다양한 실제 상황에서 촬영된 것을 사용하였다. 입력 영상은 색상변화를 줄이기 위해 정규화하고 실험에 사용된 딥러닝 신경망 모델은 Vgg16, Vgg19, ResNet18 및 ResNet50이다. 제안방법의 성능을 검토하기 위해 번호판 영상 500장으로 실험하였다. 학습을 위해 300장을 할당하였으며 테스트용으로 200장을 사용하였다. 컴퓨터모의 실험결과 ResNet50을 사용할 때 가장 우수하였으며 95.77% 정확도를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.524-526
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• 1999

본 논문은 환경에 독립적인 자동차 영상에서 자동차 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고 실험 결과를 기술한다. 번호판 주위환경에는 다양한 조건이 존재하며 이에 적응성을 가지고 빠른 추출을 수행하는 것은 매우 중요한 문제이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 HSI 컬러 모델에 기반하여 번호판을 면밀히 분석하여 번호판을 유형별로 그룹화하고, 지역 분할 및 병합을 통해 빠른 시간안에 번호판 후보 영역을 검색한다. 그리고 번호판이 갖는 특성을 이용하여 후보 영역에서 번호판 영역임을 검증함으로써 자동차 번호판 영역을 찾는다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.361-368
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• 2014

차량 번호판 인식 시스템은 복잡한 교통환경의 효율적 관리를 위해 발전되어 현재 많은 곳에 사용되고 있다. 그러나 조명, 잡음, 배경변화, 번호판 훼손 등 환경변화에 큰 영향을 받기 때문에 제한된 환경에서만 동작하며, 실시간으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 조명변화와 잡음에 강건하며 빠른 번호판 인식을 위한 휴리스틱 분할 알고리즘 및 이를 이용한 실시간 번호판 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다. 실험결과는 번호판검출에 94.29%의 검출률, 2.94%의 오경보율을 보이며, 문자분할에서는 검출률 97.23%, 2.94%의 오경보율을 보였다. 문자인식에서 평균 인식률은 98.38%이다. 평균 운용시간은 140ms으로 빠르고 강인한 실시간 시스템을 만들 수 있다.