• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.571-572
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• 2011

지금까지 뇌와 관련된 언어, 감정, 시각, 촉각 등 의학적 영역에서 뇌에 관한 연구들이 활발히 이루어져 왔다. 그러나 이러한 의학적, 심리학적 성과와 IT와의 융합 및 응용은 아직 초보적인 단계이다. 따라서 의학적으로 입증된 뇌 영역에서 발생하는 뇌파에 대해 보다 세밀한 분석 및 연구를 통해 실질적인 응용 가능한 BCI를 구현해보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.508-510
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• 2010

디지털 기술의 발전은 디지털 미디어의 발달을 가져왔고 이는 곧 디지털 미디어의 다양한 영역 확장으로 이어졌다. 기존 미디어의 한계를 벗어난 다양한 시도들은 새로운 패러다임을 만들어 내며 하나의 미디어 영역을 구축해 나아가고 있다. 그런 영역 중에 하나인 Facade projection은 현실 공간이나 인위적 공간에 프로젝터로 이미지나 영상을 투영하여 공간의 디지털화, 가상현실, 착시와 같은 효과들을 만들어 내며 미디어 작품이나 상업적인 미디어로서의 가능성을 보여주고 있다. 본 연구는 Facade projection에 사용되어지는 디지털 이미지나 영상들이 어떤 방식으로 만들어지고 있는지 사례분석과 그 과정을 연구 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.379-384
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• 2006

본 논문에서는 과학기술 정보분석을 위한 방법론 중의 하나인 지식맵을 기반으로 유망연구영역을 탐색하는 방법론을 다룬다. 이를 위해 정보보안 분야를 대상으로 지식맵을 작성하고, 또한 허브탐색을 통한 정보보안 분야의 유망연구영역을 제안하였다.

• 전기의세계
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• v.20 no.5
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• pp.43-46
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• 1971

생체계통과 그 제어기구는 지구상의 여러가지 조건에 조화하려고 점차로 진화되어 왔으며, 현대기술문명의 발달은 인공적으로 자연과의 불조화로 생긴 문제를 해결하도록 계속 노력하고 새로운 생체계통은 모방할 수 있게 연구를 추진하고 있는 것이다. 이러한 문제를 중점적으로 다루는 생체공학은 의용전자공학의 범위에서 벗어나 medical engineering, biological engineering, medical and biological engineering으로 영역은 확장하여 왔으며, 지금 여기서 이야기하고져 하는 생체공학은 bioengineering에 해당하게 그 영역을 정하여 보았다. 본문에서는 생체공학에서 취급되고 있는 분야를 간단히 살펴보고 주로 의용공학에 가까운 영역에 대한 연구동향과 교육현황을 고찰하고자 한다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.36 no.1
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• pp.32-32
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• 2011

파묻힌 성단 NGC1333은 광학영역에서는 성운이 별을 가리고 있어서 관측 연구가 힘든 천체이다. 이 연구에서는 광학영역이 아닌 근적외선영역의 관측 자료를 이용하여 NGC1333 내 전주계열(pre-main sequence) 변광성을 찾아내었다. 관측 자료는 2005년11월부터 2007년 10월까지 미국 버지니아대학 Fan mountain 관측소의 31인치 반사망원경에 부착된 근적외선 카메라 Fancam에서 얻어졌다. Stetson 변광 지수(Stetson, 1996)를 이용해 변광 여부를 정하였다. 별 탄생 지역에서의 등연령곡선 모형을 적용한 색-등급도를 그리고 등연령곡선과 소광 현상 보정을 이용해 각 별들의 질량을 추정하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1997.11a
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• pp.168-173
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• 1997

시선의 추출을 통해 사용자의 관심 방향을 알고자하는 연구는 여러 분야에 응용될 수 있는데, 대표적인 것이 장애인의 컴퓨터 이용이나, 다중 윈도우에서 마우스의 기능 대용 및, VR에서의 위치 추적 장비의 대용 그리고 원격 회의 시스템에서의 view controlling등이다. 기존의 대부분의 연구들에서는 얼굴의 입력된 동영상으로부터 얼굴의 3차원 움직임량(rotation, translation)을 구하는데 중점을 두고 있으나 [1][2], 모니터, 카메라, 얼굴 좌표계간의 복잡한 변환 과정때문에 이를 바탕으로 사용자의 응시 위치를 파악하고자하는 연구는 거으 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 일반 사무실 환경에서 입력된 얼굴 동영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴내의 눈, 코, 입 영역 등을 추출함으로써 모니터의 일정 영역을 응시하는 순간 변화된 특징점들의 위치 및 특징점들이 형성하는 기하학적 모양의 변화를 바탕으로 응시 위치를 계산하였다. 이때 앞의 세 좌표계간의 복잡한 변환 관계를 해결하기 위하여, 신경망 구조(다층 퍼셉트론)을 이용하였다. 신경망의 학습 과정을 위해서는 모니터 화면을 15영역(가로 5등분, 세로 3등분)으로 분할하여 각 영역의 중심점을 응시할 때 추출된 특징점들을 사용하였다. 이때 학습된 15개의 응시 위치이외에 또 다른 응시 영역에 대한 출력값을 얻기 위해, 출력 함수로 연속적이고 미분가능한 함수(linear output function)를 사용하였다. 실험 결과 신경망을 이용한 응시위치 파악 결과가 선형 보간법[3]을 사용한 결과보다 정확한 성능을 나타냈다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.21 no.5
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• pp.359-369
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• 2011

In this study, physical, mechanical, and thermal properties of rock samples were investigated to estimate the Excavation Damaged Zone (EDZ) developed during the construction of the KAERI Underground Research Tunnel. The average porosity in the EDZ was increased by about 140%. The average wave velocity, Young's modulus, and uniaxial compressive strength in the EDZ were decreased by about 11, 37, and 16%, respectively. And the thermal conductivity in the EDZ was decreased by about 20%. From the laboratory tests, the EDZ size could be estimated to be around 1.1-2.4 m.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.322-325
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• 2018

영상의 관심 영역 검출은 영상처리 및 컴퓨터 비전 응용 분야에서 꾸준하게 사용되고 있는 기법이다. 특히, 근래 심층신경망 연구의 급격한 발전에 힘입어 심층신경망을 이용한 관심 영역 검출 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 한편 Fully Convolutional Network(이하 FCN)은 본래 심층 예측(Dense Prediction)을 통한 의미론적 영상 분할(Semantic Segmentation)을 수행하기 위해 제안된 심층신경망 구조이다. FCN을 영상의 관심 영역 검출에 활용하여도 기존 관심 영역 검출 기법과 비교하여 충분히 좋은 성능을 발휘할 수 있다. 그러나 FCN에 사용되는 convolution 층의 수가 많고, 이에 따른 가중치(weight)의 개수도 기하급수적으로 늘어나 검출에 필요한 시간 복잡도가 매우 크다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 FCN이 가진 검출 시간 복잡도의 문제점을 convolution 층의 가중치 관점에서 해결하고자 이를 조절하여 FCN의 관심 영역 검출 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 적절한 convolution 층의 가중치를 조절함으로써, MSRA10K 데이터셋 환경에서 검출 정확도를 크게 저하시키지 않고도 최대 약 20.5%만큼 검출 속도를 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1709-1712
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• 2013

교통 신호등은 운전자 혹은 보행자들의 뚜렷한 시인성 확보를 위해 가능한 주위 배경과 구분되는 색상, 모양, 질감 등으로 구성하여 설치되어 있는 특징을 가지고 있다. 결국 기존 교통 신호등 검출 연구들에서는 대부분 교통 신호등의 색상과 모양을 기반으로 한 검출 연구가 주류를 이루고 있는 것이 사실이다. 하지만, 외부 날씨, 복잡한 시내, 다른 물체와의 겹침 등의 문제로 인해 색상 및 모양 기반의 교통 신호등, motion blur, 검출 오류가 증가 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 입력 영상에서 색상정보를 배제하고 motion blur나 밝기 변화에 덜 민감하고 먼 거리에서도 뛰어난 시인성을 가진 spot light 검출을 통해 입력 영상에서 가장 밝은 교통표지판 후보 영역들을 검출한다. 그리고 교통 신호등의 특징인 가능한 원형을 유지하고 있으며 원형 외부 색상과 내부 색상이 현저하게 두드러지는 영역을 maximally stable extremal regions (MSER) 알고리즘을 사용하여 입력 영상에서 후보 영역을 선택한다. 마지막으로, 검출된 영역들에서 교통 신호등 영역을 검출하기 위해 템플릿 매칭 방법을 적용한다. 제안한 방법을 도로 상에서 실험한 결과, 평균 94% 이상의 검출율을 제시하였고, 특히 야간 시간대에 검출율이 비교적 높게 제시되었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.174-177
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• 2000

자동차 번호판 인식 시스템을 구현하기 위해서는 영상에서 번호판을 추출하는 영역과 추출된 번호판에서 각 문자의 숫자를 추출하는 영역, 마지막으로 이를 인식하는 영역으로 나누어진다. 본 논문에서는 번호판 영역이 다른 영역보다 녹색의 밀집도가 높다는 특징을 이용하여 이미지에서 번호판을 추출하고, 개선된 퍼지 ART학습 알고리즘으로 자동차 번호판 인식에 적용한다. 실험결과에서는 여러 차량에 대해 인식율이 우수한 것을 보인다.