• Journal of Biosystems Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.288-295
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• 1993

본 연구는 칼라 컴퓨터시각을 이용하여 가구에 이용되고 있는 활엽수 부재의 색에 의한 선별법을 제시하고자 수행되었다. 붉은 오우크 가구 부재를 대상으로 칼라 컴퓨터시각 시스템을 이용 화상을 얻은후 R,G,B 농도값을 근거로 나무결, 나무결함, 3가지의 색깔 즉 핑크색, 흰색, 갈색의 나무부분, 이밖에 배경에 대한 지식 베이스화를 행하여 각 부재에 대하여 이들의 비율을 quadratic Bayes classifier를 이용 구하였으며, 이 중 나무결, 나무결함, 배경을 제외한 3가지 색상에 대하여 부재가 갖는 상대적인 비율을 근거로 qadratic Bayes classifier와 neural network를 각각 이용하여 핑크색, 흰색, 갈색의 3가지 부재로 구분하였다. 선별의 정확도는 기존의 육안에 의한 선별을 기준으로 비교하였는데 qadratic Bayes classifier에 의한 선별이 91.7%, neural network을 이용한 선별이 96.7%의 높은 정확도를 보였다. 따라서 가구의 품질향상을 위한 색에 의한 부재 선별에 칼라 컴퓨터시각이 유용하게 이용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.40 no.7
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• pp.20-29
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• 2011

수확한 농산물의 크기, 모양 및 색도 등의 외형적 특성과 당도와 산도 등의 내부 품질판정을 위한 비파괴 선별시설에 관한 내용이다.

• Resources Recycling
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• v.20 no.1
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• pp.28-36
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• 2011

More than 50% of refractory materials generated from high-temperature melting furnace was not carbonized and could be recycled by adopting proper separation process. In the present work, the separation of refractory materials has studied by adopting color sorting technology to promote the recycling of waste refractory. Purity of the refractory materials was obtained with at 97.2%, color temperature of sorter light source 6,500K, which gives less interference of surrounding light source. Purity and separation efficiency were improved as size is setting bigger and lower conveyer belt speed. It is revealed that optimum conditions were color temperature 6,500K, conveyer belt speed 1,000 mm/sec, particle size -20 mm, etc. To improve purity and separation efficiency on below 10mm size, the resolution of should be fixed camera and it narrow recognition range. As a result of the study, color sorting technology could be used for separation of waste refractory materials and will contribute to promote the waste recycling.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2459-2462
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• 2002

검색된 문헌들에 대한 항해 시간을 줄이기 위해서 검색된 문헌들의 문헌 순위화가 필수적이다. 문헌 순위화를 위해서는 문헌 순위화를 위한 순위화 정보가 필요하다. 본 논문에서는 검색된 문헌들에 대한 순위화를 보다 효율적으로 수행하기 위한 정보를 제공하기 위하여 HTML 문서에 대한 색인 과정에서 다양한 가중치를 가지는 색이어 추출 방법에 관하여 연구하였다. 웹문서들은 태그로 이루어지며 중요한 색인어들은 특정 태그 속에 포함되어 있다는 것에 착안하여 색인어의 중요도에 영향을 줄 수 있는 태그를 선별하고, 선별된 태그들에 대해 휴리스틱 정보를 이용하여 중요도를 부여한 후 선별된 태그에 영향을 받는 문장들에서 추출된 색인어에 대하여 가중치를 부여하는 방법을 이용하였다. 색인어 추출을 형태소 분석기를 이용하였다. 색인어들이 다양한 가중치를 가지므로 검색 과정에서 검색된 문헌들에 대하여 효율적인 순위화가 가능하여 관련 문헌을 보다 빠르게 찾을 수 있는 환경을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.143-148
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• 2003

본 논문에서는 통계적 방법에 기초한 사과 선별시스템을 이용하여 사과의 색깔을 식별하고자 한다. 이를 위해 T-검정을 이용하여 에지를 검출하였고 검출된 에지로부터 체인코드를 이용하여 사과 영상의 경계선과 환상대 영역을 구하였다. 우리는 주어진 사과영상의 환상대 영역으로부터 R, G, B 채널상에서 히스토그램과 평균 명암값을 구하여 색깔 판정용 표준사과로부터 얻은 기준값들과 비교함으로서 사과의 색깔을 식별하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.22 no.2
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• pp.210-216
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• 1997

A study to select ground colors of Fuji apple for maturity index which are needed to standardize grading of the apples is presented. Two extreme colors of immature and fully mature Fuji and Zonagold apples produced in Korea were determined. Various ground colors of Fuji apple between the two extreme colors were collected and classified by human vision and colors of Fuji apple for maturity index were selected from the classification. Coordinates of the selected colors in xy chromaticity diagram were determined by spectrophotometers to define them in a standard coordinate system. Coordinates of the colors in r-g chromaticity diagram using a color machine vision system were also determined to use the colors in apple grading by the machine vision system. Grading Fuji apples using the machine vision system was performed and result of the grading was compared with Ending results of human vision and colorimeter. The comparison was performed with the same Fuji apple samples and showed 65% md 75% of same grades, respectively, as the grades determined by the machine vision system. Differences of fading performance between the compared three grading methods were explained as mainly because of the differences of observation area of the grading methods.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.86.1-86.1
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• 2012

Sloan Digital Sky Survey (SDSS) DR7 분광자료를 이용하여 z < 0.01에 존재하는 필드(field) 은하 505개를 선별하였다. SDSS의 컬러 영상을 이용하여 필드은하들의 형태(morphology)를 타원은하/왜소타원은하, 렌즈은하/왜소렌즈은하, 나선은하, 그리고 불규칙은하로 분류하였으며, 이들 은하들에 대한 측광을 수행하였다. 한편, Galex Evolution Explorer (GALEX) 자외광 영상으로부터 선별된 은하들에 대한 자외광 측광도 수행하였다. 서로 다른 환경에 있는 은하들의 최근 별탄생 활동이 어떻게 변화하는지 파악하기 위하여 처녀자리은하단 (Virgo cluster)에 있는 은하들과 비교하여 필드은하들의 자외광-가시광 색-등급 분포를 조사하였다. 처녀자리은하단 은하들에 비하여 필드은하들은 작은 자외광-가시광색지수를 가지는 만기형 은하들의 비율이 높았다. 특히, 조기형 필드은하들의 색지수 값이 처녀자리은하단 조기형 은하들에 비해 전반적으로 더 작은 값을 나타내고, 이 특징은 질량이 작은 왜소은하에서 더욱 크게 나타남을 알 수 있었다. 한편, 환경적 효과를 거의 받지 않는 필드은하들은 환경적 효과가 큰 은하단 은하들의 진화 연구에서 환경적 효과의 크기 및 기작을 규명하는 기본 자료로 사용될 수 있음을 토의하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1597-1599
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• 2015

본 논문에서는 곡물이나 광석 등의 원료들 중에서 양품 및 불량품을 검출하기 위해, Color CCD 카메라로 촬영한 원료영상에서 Mean-Shift 클러스터링 알고리즘과 단계별 병합 방법을 제안하고 있다. 먼저 원료 학습 영상에서 배경을 제거하고 영상 색 분포정도를 기준으로 모폴로지를 이용하여 영상의 전경맵을 얻는다. 전경맵 영상에 대해서 Mean-Shift 군집화 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 군집으로 나누고, 단계별로 위치 근접성, 색상대푯값 유사성을 비교하여 비슷한 군집끼리 통합한다. 이렇게 통합된 원료 객체는 영상채널마다의 연관관계를 반영할 수 있도록 RG/GB/BR의 2차원 컬러분포도로 표현한다. 원료 객체별로 변환된 2차원 컬러 분포도에서 분포의 주성분의 기울기와 타원들을 생성한다. 객체별 분포 타원은 테스트 원료 영상데이터에서 양품과 불량품을 검출하는 임계값이 된다. 본 논문에서 제안한 방법으로 다양한 원료영상에 실험한 결과, 기존 선별방식에 비해 사용자의 인위적 조작이 적고 정확한 원료 선별 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.4
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• pp.105-112
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• 2023

In this paper, we propose a new method for displaying colored defects by measuring the relative density with the wide-area and local densities of X-ray. The relative density of one pixel represents a relative difference from the surrounding pixels, and we also suggest a colorization of X-ray images representing these pixels as normal and defective. The traditional method mainly inspects materials such as plastics and metals, which have large differences in transmittance to the object. Our proposed method can be used to detect defects such as sprouts or holes in images obtained by an inspection machine that detects X-rays. In the experiment, the products that could not be seen with the naked eye were colored with pests or sprouts in a specific color so that they could be used in the agricultural product selection system. Products that are uniformly filled with a single ingredient inside, such as potatoes, carrots, and apples, can be detected effectively. However, it does not work well with bumpy products, such as peppers and paprika. The advantage of this method is that, unlike machine learning, it doesn't require large amounts of data. The proposed method could be applied to a screening system using X-rays and used not only in agricultural product screening systems but also in manufacturing processes such as processed food and parts manufacturing, so that it can be actively used to select defective products.

• 한국생물공학회:학술대회논문집
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• 2000.04a
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• pp.382-385
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• 2000

This study tested for biological treatment of dye wastewater using isolated microbes taken from dye wastewater and commercial carriers. In the result, single strain of mocrobe achieved about 45% color removal efficiency in average. When two strains of microbes applied to the treatment, color removal efficiency was increased up to 85%. The carriers had optimal concentration as 15%