• The Optical Journal
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• s.107
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• pp.18-24
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• 2007

광기술 발전의 핵심적인 역할을 수행하는 분야는 광 계측기로 우리나라의 경우 일반 계측기기는 선진국과 큰 차이를 보이지 않고 있으나, 광계측기기를 포함한 정밀계측기기 분야에서는 뒤처지고 있는 것이 사실이다. 현대 IT 산업기술의 특징은 부품 및 반도체 소자들은 계속 고집적.고밀도로 발전하고 있으며 하드 디스크나 필름 등 기록매체도 더욱 섬세한 단위로 내려가고 있고 각종 기계공학도 더욱 매끄러운 표면처리와 정밀성을 추구하고 있다. 이러한 나노테크놀로지를 선도하기 위해서는 광학분석, 레이저 측정, 이미지 프로세싱 등 나노미터 단위의 가공 또는 계측 등을 지원할 수 있는 기기의 지원이 필수적이다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.8 no.2
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• pp.166-172
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• 1994

This paper presents an image processing method for two dimensional position measurement of a floating structure. This method is based on image processing technique using concept of window and threshold processing to track the target object. The experimental results for position measurement of the target object in two dimensional water tank demonstrate the validity of this method.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.8
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• pp.44-51
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• 2013

Raster operations are widely used to display full-color graphics images (or pixmaps) and single-color images (or bitmaps). These features are strongly needed for image processing applications and font output. However, current mobile graphics platforms, including OpenGL ES hardware implementations, do not directly support these features. To fully support those raster operations on the mobile graphics platforms, we interpreted the graphics images as a set of 3D points, and processed those 3D points through the typical 3D geometry pipelines, in a full-software implementation. Our implementation shows sufficient execution speeds, and passed the official conformance tests to show its correctness.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.3
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• pp.189-196
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• 2008

In this paper, a CMOS digital image sensor, which consists of A/D conversion, motion estimation circuits, and an attention module for ROI (Region of Interest) detection is presented. The functions of A/D conversion and motion estimation are implemented by $0.6{\mu}m$ CMOS processing circuit as hardware, and the attention module is implemented outside the circuit as software currently. Attention modules are taken to improve limited applications of the smart image sensor. The current smart image sensor responses to the changes of intensity, and uses the integration time to estimate motion. Therefore it is limited in its applications. To make up for inherent property of the sensor from circuit design and extend its applications we decide to introduce perception solutions to the image sensor. Attention modules for still and moving images are employed to achieve such purposes. The suggested approach makes the smart image sensor available with additional functions for such cases that motion estimation or intensity changes are not observed. Experimental result shows the usefulness and extension of the image sensor.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2014.02a
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• pp.109-110
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• 2014

주사전자현미경(Scanning Electron Microscopy: SEM)은 고체상태에서 미세조직과 형상을 관찰하는 데에 가장 다양하게 쓰이는 분석기기로서 최근에 판매되고 있는 고분해능 SEM은 수 나노미터의 분해능을 가지고 있다. 그리고 SEM의 초점심도가 크기 때문에 3차원적인 영상의 관찰이 용이해서 곡면 혹은 울퉁불퉁한 표면의 영상을 육안으로 관찰하는 것처럼 보여준다. 활용도도 매우 다양해서 금속파면, 광물과 화석, 반도체 소자와 회로망의 품질검사, 고분자 및 유기물, 생체시료 nnnnnnnnn와 유가공 제품 등 모든 산업영역에 걸쳐 있다(Fig. 1). 입사된 전자빔이 시료의 원자와 탄성, 비탄성 충돌을 할 때 2차 전자(secondary electron)외에 후방산란전자(back scattered electron), X선, 음극형광 등이 발생하게 되는 이것을 통하여 topography (시료의 표면 형상), morphology(시료의 구성입자의 형상), composition(시료의 구성원소), crystallography (시료의 원자배열상태)등의 정보를 얻을 수 있다. SEM은 2차 전자를 이용하여 시료의 표면형상을 측정하고 그 외에는 SEM을 플랫폼으로 하여 EDS (Energy Dispersive X-ray Spectroscopy), WDS (Wave Dispersive X-ray Spectroscope), EPMA (Electron Probe X-ray Micro Analyzer), FIB (Focus Ion Beam), EBIC (Electron Beam Induced Current), EBSD (Electron Backscatter Diffraction), PBMS (Particle Beam Mass Spectrometer) 등의 많은 분석장치들이 SEM에 부가적으로 장착되어 다양한 시료의 측정이 이루어진다. 이 중 결정구조, 조성분석을 쉽고 효과적으로 할 수 있게 하는 X선 분석장치인 EDS를 SEM에 일체화시킨 장비와 EDS 및 PBMS를 SEM에 장착하여 반도체 공정 중 발생하는 나노입자의 형상, 성분, 크기분포를 측정하는 PCDS(Particle Characteristic Diagnosis System)에 대해 소개하고자 한다. - EDS와 통합된 SEM 시스템 기본적으로 SEM과 EDS는 상호보완적인 기능을 통하여 매우 밀접하게 사용되고 있으나 제조사와 기술적 근간의 차이로 인해 전혀 다른 방식으로 운영되고 있다. 일반적으로 SEM과 EDS는 별개의 시스템으로 스캔회로와 이미지 프로세싱 회로가 개별적으로 구현되어 있지만 로렌츠힘에 의해 발생하는 전자빔의 왜곡을 보정을 위해 EDS 시스템은 SEM 시스템과 연동되어 운영될 수 밖에 없다. 따라서, 각각의 시스템에서는 필요하지만 전체 시스템에서 보면 중복된 기능을 가지는 전자회로들이 존재하게 되고 이로 인해 SEM과 EDS에서 보는 시료의 이미지의 차이로 인한 측정오차가 발생한다(Fig. 2). EDS와 통합된 SEM 시스템은 중복된 기능인 스캔을 담당하는 scanning generation circuit과 이미지 프로세싱을 담당하는 FPGA circuit 및 응용프로그램을 SEM의 회로와 프로그램을 사용하게 함으로 SEM과 EDS가 보는 시료의 이미지가 정확히 일치함으로 이미지 캘리브레이션이 필요없고 측정오차가 제거된 EDS 측정이 가능하다. - PCDS 공정 중 발생하는 입자는 반도체 생산 수율에 가장 큰 영향을 끼치는 원인으로 파악되고 있으며, 생산수율을 저하시키는 원인 중 70% 가량이 이와 관련된 것으로 알려져 있다. 현재 반도체 공정 중이나 반도체 공정 장비에서 발생하는 입자는 제어가 되고 있지 않은 실정이며 대부분의 반도체 공정은 저압환경에서 이루어지기에 이 때 발생하는 입자를 제어하기 위해서는 저압환경에서 측정할 수 있는 측정시스템이 필요하다. 최근 국내에서는 CVD (Chemical Vapor Deposition) 시스템 내 파이프내벽에서의 오염입자 침착은 심각한 문제점으로 인식되고 있다(Fig. 3). PCDS (Particle Characteristic Diagnosis System)는 오염입자의 형상을 측정할 수 있는 SEM, 오염입자의 성분을 측정할 수 있는 EDS, 저압환경에서 기체에 포함된 입자를 빔 형태로 집속, 가속, 포화상태에 이르게 대전시켜 오염입자의 크기분포를 측정할 수 있는 PBMS가 일체화 되어 반도체 공정 중 발생하는 나노입자 대해 실시간으로 대처와 조치가 가능하게 한다.

• Cement Symposium
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• no.29
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• pp.245-252
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• 2002

소성 영역(Sintering zone)에서 클링커(Clinker)의 형상 형성은 시멘트 생산 공정에서 가장 중요한 생산 공정중의 하나이다. 소성공정의 진단 및 최적 제어의 핵심은 써모그래프(Thermo graph), 즉 적외선 카메라를 이용한 온도 분포의 측정이다. 여기에서 다룰 ''PIT Indicator'' 시스템은 분진이 많은 열악한 산업 현장의 연소 시스템에 적용할 수 있도록 특별히 설계한 공냉식의 2개 채널을 가진 광학 장비에 기초하고 있다. 비디오 영상과 써모그래프 이미지 그리고 다양한 연소 특성이 카메라를 통하여 얻어지고 자기 학습 기능을 가진 소프트웨어에서 기록되고 분석된다. 이때 얻은 데이터는 수학적 모델에서 온라인으로 Free Lime 함유율을 예측하는데 이용된다. 열분포의 써모그래프 표시와 공정상의 다양한 운전 특성을 분석하여 주는 ''PIT Indicator'' 소프트웨어를 통하여 다른 공정 제어 시스템과 연결이 가능하다. 이와 같은 하드웨어와 소프트웨어를 이용하여 최적화가 필요한 여러요소들의 최적화를 동시에 그리고 온라인으로 수행할 수가 있다. Free Lime 함유율의 연속적인 온라인 연산을 통해 생산 설비 및 공정에 맞는 최소한의 에너지를 Kiln 에 공급함으로써 근본적으로 1차 연료의 절감이 가능하고 NOx와 같은 유해 가스의 배출량도 제어할 수 있다. 또한 별도로 NOx에 대한 모델을 개발하여 NOx를 정확하게 예측하는 것도 가능하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.47-51
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• 2009

증발산량을 산정하는 것은 자연현상과 인문현상을 이해하는 것의 기초가 된다. 이에, 최근 증발산량을 추정하는 많은 연구가 진행되고 있는 가운데 원격탐사 기법을 이용하는 것이 효과적인 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서 소개할 SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) (Bastiaanssen, 1995) 모형은 Landsat이나 NOAA 또는 MODIS 같은 원격탐사 위성으로부터 획득한 디지털 이미지 데이터(위성영상)를 이용하여, 지표에서 일어나는 증발산과 기타의 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모델이다. 우리나라 대상 유역에 위성영상을 사용하여 증발산량을 추정하는 SEBAL 모형의 적용 가능성을 검토하여, 유역 내 증발산량 분포의 시공간적 특성을 분석하고자 하였다. 연구 대상 지역은 유역 면적 약 6661.1km2의 충주댐 유역으로, Terra MODIS 위성영상을 이용하였다. SEBAL 증발산량의 평가를 위해 Penman-Monteith 공식에 의해 계산된 증발산량을 이용하여 비교하였으며, 그 결과 오차가 허용 가능한 10% 이내로 나타났다.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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• v.5 no.2
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• pp.57-62
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• 1996

Basically, the idea underlying most edge-detection technique is the computation of a local derivative operator used for edge detection in gray level image. This concept can be easily illustrated with the aid of object which shows an image of a simple lilght on a dark background, Using the gray level profile along a horizontal scan line of the image. the first and second derivatives of it were acquired. This study is to develop an automatic measuring system based on the digital image processing which can be applied to the real time measurement of the characteristics of the ultra-thin thickness. The experimental results indicate that the developed automatic inspection can be applied in real situation.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.11 no.2
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• pp.140-148
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• 2012

For autonomous navigation, map, pose tracking, and finding the shortest path are required. Because there is no GPS signal in indoor environment, the current position should be recognized in the 3D map by using image processing or something. In this paper, we explain 3D map creation technology by using depth camera like Kinect and pose tracking in 3D map by using 2D image taking from camera. In addition, the mechanism of avoiding obstacles is discussed.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.266-269
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• 2001

이미지와 비디오신호 처리는 영상인식에 있어 중요한 요소이다. 셀룰라 신경회로망은 영상과 관련된 분야에서 많이 사용되고 있다. 그 응용분야로서 본 논문에서는 로봇축구에 적용하기 위하여 8색의 컬러구분을 통한 축구로봇의 인식과, 또한 경기장의 격자구조의 분할을 통한 셀간의 이동을 통하여 간단한 경로 이동과 급변하는 환경의 변화에 적응하는 시스템을 구현한다. CNN을 이용한 영상처리에서는 각 셀을 화면상의 각 화소에 대응하고, 셀의 출력의 값을 화소의 값으로 정한다. CNN을 이용한 경로계획에서는 각 셀이 격자구조 경기장의 한 부분이 되고, 정의된 출력의 셀이 로봇이 이동할 목표가 된다.