Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.30
no.4
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pp.69-78
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2023
With the rapid growth of artificial intelligence, the demand for semiconductors is enormously increasing everywhere. To ensure the manufacturing quality and quantity simultaneously, the importance of automatic defect detection during the packaging process has been re-visited by adapting various deep learning-based methodologies into automatic packaging defect inspection. Deep learning (DL) models require a large amount of data for training, but due to the nature of the semiconductor industry where security is important, sharing and labeling of relevant data is challenging, making it difficult for model training. In this study, we propose a new framework for securing sufficient data for DL models with fewer computing resources through a divide-and-conquer approach. The proposed method divides high-resolution images into pre-defined sub-regions and assigns conditional labels to each region, then trains individual sub-regions and boundaries with boundary loss inducing the globally coherent and seamless images. Afterwards, full-size image is reconstructed by combining divided sub-regions. The experimental results show that the images obtained through this research have high efficiency, consistency, quality, and generality.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.301-307
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2024
This study introduces a novel cascade fusion architecture aimed at enhancing thermal images across various scale conditions. The processing of thermal images at multiple scales has been challenging due to the limitations of existing methods that are designed for specific scales. To overcome these limitations, this paper proposes a unified framework that utilizes cascade feature fusion to effectively learn multi-scale representations. Confidence maps from different image scales are fused in a cascaded manner, enabling scale-invariant learning. The architecture comprises end-to-end trained convolutional neural networks to enhance image quality by reinforcing mutual scale dependencies. Experimental results indicate that the proposed technique outperforms existing methods in multi-scale thermal image enhancement. Performance evaluation results are provided, demonstrating consistent improvements in image quality metrics. The cascade fusion design facilitates robust generalization across scales and efficient learning of cross-scale representations.
Proceedings of the Korea Society of Design Studies Conference
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1999.10a
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pp.20-21
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1999
오늘날 제품개발 환경에서 디자이너는 고유의 디자인 업무뿐 아니라 여러 기능부서의 의견을 수렴하고 통합, 조정하는 교량 또는 촉매로서의 역할을 요구받고 있다. 이러한 변화에 따라 디자이너는 제품기획에서 생산, 판매에 이르는 제품개발의 전 단계에 적극적으로 그 역할을 하지 않을 수 없게 되었다. (중략)
This study aims to develop an fashion color design system based on personal color and sensorial images. This web-based system has a parallel structure which a user can search her own personal color, sensorial, and fashion images. The fashion image was presented according to the type of personal color image and sensorial image: futuristic fashion image from alluring image on all of personal color images; elegant fashion images from calm with pure/splendid images or faint/calm with alluring images; modern fashion image from pure/calm with alluring images or faint with lively images; plain fashion image from plain images with all personal color images but pure image; romantic fashion image from calm image with all personal color images but calm image. Fashion color and color combination palettes based on personal color images were presented with the each of those fashion images.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.509-512
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2005
인터넷과 웹과 같은 정보사회의 교육환경 변화에 따른 교육정보의 교류 수요의 급속한 증가에 따라 교육정보 자료에 대한 메타데이터의 표준이 필요하게 되었다. 이에 따라 국내에서는 개별적으로 개발되고 있는 교육정보 자료를 통합적으로 공유, 재사용하기 위하여 KEM(Korea Education Metadata) Ver 2.0을 한국교육학술정보원에서 개발하였다. 또한 해외에서는 최근 급증하고 있는 멀티미디어 데이터의 적절한 표현을 위하여 MPEG-7 표준이 제정되었다. 본 논문에서는 다양한 형태의 교육정보 자료 중에서 교육정보 이미지에 대한 검색시스템을 설계하였다. 본 검색시스템의 설계는 한국교육학술정보원에서 개발된 KEM Ver 2.0을 수용하기 위하여 교육정보 이미지의 메타데이터 표현을 KEM Ver 2.0에서 제안된 메타 데이터 표현을 MEPG-7으로 확장한 XML 스키마를 사용하였다. KEM Ver 2.0 기반의 high-level 메타데이터와 MEPG-7 기반의 low-level 메타데이터를 이용함에 따라 국내에서 사용되는 교육정보 이미지의 상호교환 뿐 아니라 체계적이고 빠른 검색과 추출이 가능할 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.356-358
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2012
본 논문에서는 OpenCV를 이용한 영상처리 작업환경에서 영상처리 결과에 따라 마커를 기반으로 한 복잡한 형태의 3D 애니메이션 객체를 띄우기 위해 사용되는 증강현실 라이브러리(ARToolkit, OpenVRML)를 함께 사용하는 시스템을 제시하였다. OpenCV 라이브러리와 증강현실 라이브러리는 카메라로부터 이미지를 얻어오기 위한 함수 및 가져온 이미지 타입이 다르고 각각의 라이브러리에 맞게 이미지를 처리하기 위한 설정 및 최종적으로 디스플레이 하기 위한 일련의 과정에 있어서 호출되는 모듈들이 상이하였다. 또한 ARToolkit내에서도 보다 복잡한 3D객체의 렌더링을 수월하게 하기 위한 OpenVRML 기반 렌더링과 개발자가 원하는 렌더링을 손쉽게 수행할 수 있는 OpenGL 기반 렌더링과의 병렬적인 연동에 있어서 두 라이브러리를 사용하는 프로젝트의 카메라 및 렌더링 설정과 렌더링 처리 절차에 차이가 있어 두 프로젝트의 기능별 모듈을 하나로 통합하였다. 그리고 영상처리 라이브러리의 이미지 처리에 대한 모듈을 전체 시스템의 처리 순서에 맞게 알맞은 함수들로 배정하여 이 함수 내에서 추후 개발자가 개발한 시스템에 맞게 직접 편집하여 활용할 수 있도록 하였다.
In the rapidly changing mobile app market, it is crucial to develop a good idea quickly and receive its market evaluation. For a small-sized company, however, it is very challenging to rapidly develop and deploy their products in response to highly fragmented mobile environments. This article demonstrates that our integrated development environment using both React Native and Unity3D when developing a mobile app achieves a high level of functionality and performance requirements successfully. Moreover, this integrated environment helps reduce development costs and shorten development time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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