• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2002년도 추계공동학술대회 정보환경 변화에 따른 신정보기술 패러다임
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• pp.66-71
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• 2002

삽입하려는 암호영상이 원본 전체 이미지 내에 랜덤하게 분포할수록 삽입과 추출성능이 좋아지는데 본 논문에서는 랜덤성이 우수한 오토스테레오그램을 삽입암호 영상으로 사용하여 워터마크 하였을 때 복원과 추출성능이 양호함을 알아보았고 이를 이용하여 로고영상을 워터마크하려는 영상의 전 영역에 랜덤하게 고루 분포하게하여 워터마크한 후 역으로 변환하여 로고를 찾았다. 영상이 많이 손상되었을 때도 추출된 로고가 육안으로 식별할 수 있을 정도로 견고성이 우수함을 알아보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.464-469
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• 2006

본 논문은 연속 영상에서 빠르게 움직이거나 변형이 있는 물체를 추출하기 위한 개선된 활성 외곽선 모델을 제안한다. 제안 방법은 프레임간 물체의 변위를 식별하기 위한 합성 기울기 맵 생성 단계와 큰 변위에도 지역적 최저에 빠지지 않고 견고하게 수렴하기 위한 에너지 비탈면 생성 단계로 이루어진다. 이를 위하여 우선, 두 프레임의 기울기 맵을 합성하고, 불필요한 배경과 잡음을 제거하기 위해 두 프레임의 차를 마스크로 적용하여 합성 기울기 맵을 생성한다. 생성된 합성 기울기 맵에 수학적 형태학 연산의 하나인 닫기 연산을 적용하여 활성 외곽선이 매끄럽게 이동할 수 있는 에너지 비탈면을 만든다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 움직임 변위가 큰 연속 영상을 사용하여 기존 활성 외곽선 모델 방법과 비교하여 육안평가, 에너지 최소화 과정 및 수행시간 측면에서 비교분석한다. 본 제안방법은 기존 활성 외곽선 모델 방법보다 큰 움직임 변위와 변형에도 빠르고 정확하게 물체 추적이 가능하다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2011년도 추계학술대회 초록집
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• pp.140.1-140.1
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• 2011

최근 자동차용 휘발유에 메탄올을 불법 혼합시켜 유통시키는 사례가 빈번히 적발되고 있다. 정상적인 연료에 알코올이 불법 혼합될 경우, 장치 내 고무류와 금속류를 부식시키며, 독성가스인 알데하이드를 배출시키는 것으로 알려져 있다. 또한 에탄올의 경우 흡습성이 높아 자체적으로 수분을 생성시킬 수 있으며 정상 휘발유보다 증기압이 높기 때문에 밀폐공간에서 화재 및 질식의 위험이 있을 수 있다. 현재 휘발유 내에 알코올 성분을 분석하기 위한 분석법으로는 Gas Chromatography가 이용되고 있으나 고가의 장비와 긴 분석시간으로 인해서 유사석유의 판별여부가 효율적으로 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 화학절 식별제인 크롬산($CrO_3$)을 이용하여 휘발유 내 알코올 성분을 정성 정량 분석하였다. 환원된 3가 크롬은 용액상에서 붉은색을 나타내므로 육안으로도 알코올의 존재여부를 간단히 확인할 수 있으며, UV-Vis Spectrophotometry를 통해 휘발유 내 알코올의 농도에 따라 흡광도값이 증가하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 추계공동학술대회
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• pp.66-71
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• 2002

삽입하려는 암호영상이 원본 전체 이미지 내에 랜덤하게 분포할수록 삽입과 추출성능이 좋아지는데 본 논문에서는 랜덤성이 우수한 오토스테레오그램을 삽입암호 영상으로 사용하여 워터마크 하였을 때 복원과 추출성능이 양호함을 알아보았고 이를 이용하여 로고영상을 워터마크 하려는 영상의 전 영역에 랜덤하게 고루 분포하게 하여 워터마크 한 후 역으로 변환하여 로고를 찾았다. 영상이 많이 손상되었을 때도 추출된 로고가 육안으로 식별할 수 있을 정도로 견고성이 우수함을 알아보았다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제17권2호
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• pp.123-131
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• 1992

This study was carried out to analyze the characteristics of the color computer vision to discriminate apple surface color for grading apples by their color. It was intended to develop the techniques to be able to discriminate apple color as precisely as human inspection does. For the purpose, discrimination of apple color by human inspection was checked and justified ; various illumination methods for various frames of the color computer vision(R, G, B, H, S and I frames) were tested ; and several methods to analyze image informations of the color computer vision were tried to evaluate their ability to discriminate apple color close to the human inspection.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.878-879
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• 2015

어플리케이션 구동 시에 화면에 표시되는 데이터는 보안 알고리즘이 적용되지 않은 채로 사용자 및 악의적인 해커들에게 노출된다. 본 논문에서는 악의적인 사용자가 화면을 캡쳐하여 이미지 파일로 저장하거나 디지털카메라로 화면에 노출된 정보의 사진을 찍었을 때 중요 데이터가 유출되지 않도록 화면 출력 이미지를 디지털 영상 처리 기법을 이용하여 변조한다. 사용자가 육안으로 볼 때에는 데이터를 식별할 수 있도록 화면 주사율에 맞추어 변조된 영상에 대한 보완 영상을 번걸아 출력한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.865-868
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• 2014

사과나 배 등의 과일을 장기저장하거나 유통하는 과정에서 가장 문제가 되는 것은 내부갈변이나 부패 등의 내부결점이다. 내부결점은 사람의 육안이나 현행 중량선별방식으로는 식별이 불가능하며, 일부 보급된 내부품질 측정 장치는 고가의 외산장비가 대부분이다. 본 연구에서는 사과와 배의 갈변이나 부패 등의 내부결점을 비파괴적이면서도 저렴하게 검출할 수 있는 방법을 소개한다. 먼저 내부결점을 검출하기 위한 최적의 가시광 및 근적외선 파장대역을 선정하고 기존의 고가 외제 분광광도계를 대체할 수 있는 광다이오드를 선정하여 시작기를 개발한다. 시작기를 통한 실험에서 제안한 방법의 내부이상 판별 정확도는 90% 이상이었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.872-875
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• 2014

재난방지 및 구호에 사용되는 로봇의 주된 목적은 인간이 직접적인 접근을 할 수 없는 지역을 사전에 탐사하여 인간으로 하여금 올바른 판단을 돕기 위함에 있다. 하지만, 재난 지역에서는 통신장애 문제나, 육안 식별이 불가능한 상황, 원격조정을 통하여 로봇이 업무 수행에 상당한 제약을 받는다. 이 문제를 해결하기 위해 "LED-RGB 칼라센서를 이용한 상호위치 인식 방법연구"[1]을 수행하였으나, RGB의 인식거리가 상당히 짧고, 판단이 모호한 단점이 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 이를 개선한 RGB-D센서를 이용하여 RGB의 인식거리를 증가시켰다. 또한 더욱 높은 정확성을 이용하기 위해, Depth를 사용하여 사물들의 특징점들을 랜드마크로 하고 랜드마크로부터의 상대위치를 파악하여 위치를 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 마지막으로 상호인식 알고리즘을 이전 방식과 비교하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권5호
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• pp.347-356
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• 2023

상수도시스템에서는 적수 및 누수와 같은 다양한 수리 및 수질적 비정상상황이 발생한다. 이를 방지하거나 빠르게 복구하기 위하여 다양한 계측기에서 얻어지는 데이터를 통해 사고를 예상하고 탐지한다. 하지만 대표적인 수리학적 비정상상황인 누수의 경우 직접적인 탐사를 수행하지 않는다면 발견되기 어렵다. 그 중 미신고 파열누수의 경우 육안식별이 어렵기 때문에 가장 많은 누수를 차지하게 되며 이는 곧 큰 경제적 손실로 이어진다. 직접적인 탐사의 경우 전문인력 확보 등 현장의 여건 등 여러 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 검보정이 완료된 상수도관망 수리모형(EPANET)의 수리해석결과 데이터를 학습데이터로 사용하고 Deep neural network 알고리즘을 활용하여 누수규모 및 누수위치에 대한 누수탐사를 수행하였다. 누수탐사 수행을 위해 모의 누수 사고데이터를 생성하였으며 누수규모, 위치 등 다양한 시나리오를 고려하였다. 또한, 최적의 누수 탐지 성능을 위해 관망의 크기, 계측기의 종류, 개수, 위치에 따른 탐지성능을 분석하였다.

• 보존과학회지
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• 제25권4호
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• pp.465-471
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• 2009

본 연구에서는 Methyl Bromide를 대체할 15% Ethylene Oxide + 85% HFC 134a, 20% Ethylene Oxide + 80% $CO_2$, 99% Sulfuryl Fluoride + 1% Inert Gas를 이용하여 훈증처리 시, 금속, 안료, 섬유 및 지류시편에 미치는 영향을 관찰한 실험이다. 15% Ethylene Oxide + 85% HFC 134a을 200g/$m^3$, 48시간 훈증 처리 한 결과 Cu 시편은 1차 및 2차 훈증처리 실험 모두 육안으로 식별할 수 있는 평균 3.40, 4.17의 색차값을 나타났다. 그 외의 시편에서는 색차값이 3.0 미만으로 나타났다. 20% Ethylene Oxide + 80% $CO_2$을 150g/$m^3$, 48시간 처리한 1, 2차 훈증처리 모두 전체적으로 실험군의 색차값이 평균 3.0 미만으로 나타났으며 이는 육안으로 식별할 수 없는 미미한 색차이다. 이에 따라 이 연구에 사용된 재질에 비교적 안정적이라고 판단된다. 99% Sulfuryl Fluoride + 1% Inert Gas로 50g/$m^3$, 48시간 처리한 결과, 안료 중 장단 시편은 1, 2차 훈증처리 시 대조군의 색차값과 비교하여 보았을 때 3.0이상 색차값의 변화가 나타났다. 그 외의 시편에서는 색차값이 평균 3.0 미만으로 나타났다.