• Broadcasting and Media Magazine
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• v.8 no.2
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• pp.149-159
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• 2003

현재 사회 전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 내용기반 영상검색을 위한 다중 영상특징 추출방법과 특징결합 방법을 제시한다. 우선 전처리 및 캐니 에지 검출법으로 질의영상내 물체영역의 에지를 검출한다. 그 다음에 제안한 볼록 다각형 알고리즘을 통해 분할된 물체영상을 획득한다. 분할된 물체영상은 HSV 공간으로 변환되고 히스토그램 인터섹션 방법으로 유사도가 측정된다. 또한 분할된 물체영상은 웨블릿 변환 영상으로도 변환된다. 이러한 변환후 웨블릿 부밴드의 LL 영역에 제안하는 거리 밴드 평균 오토코릴로그램 알고리즘을 적용하여 오토코릴로그램 유사도를 측정한다. 그리고 GLCM을 이용한 엔트로피와 콘트라스트 유사도는 LH, HL 영역에서 측정된다. 전 과정을 통해 얻은 4개의 다중 영상특징은 수정된 보다 카운트 방법으로 결합되고 최종 유사도가 결정된다. 실험결과 제안한 다중 영상특징을 사용한 검색 방법이 단일 영상특징을 사용하는 검색 방법보다 소환성과 정확성의 성능에 있어 우수함을 보였다. 그리고 NMRR 측정에서도 개선된 성능을 보였다.

• Journal of radiological science and technology
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• v.34 no.1
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• pp.9-15
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• 2011

In this paper, an image quality evaluation of amorphous selenium based x-ray system was performed using modulation transfer function (MTF) measurement. MTF as a main factor of imaging quality evaluation was investigated by contrast method from acquired test pattern image. The MTF value was measured to 36.1% at 3.0 lp/mm which is twice as high as that in the film image. Compared with other studies, the results demonstrate that amorphous selenium based x-ray detector is clinically meaningful.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.36 no.12
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• pp.1529-1534
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• 2012

In this study, tensile tests for 12-${\mu}m$-thick copper thin foils were performed by using the DIC method. The DIC method provided precise stress-strain curves for thin film materials, and a commercial inkjet printer can be simply and effectively used for printing speckle patterns on the specimen of Cu thin films whose surface contrast is too low to apply the DIC method. The mechanical properties of Cu thin foils obtained in this study are as follows: elastic modulus E = 89.2 GPa, 0.2% offset yield stress $S_{0.2%}$= 232.8 MPa, tensile strength $S_u$= 319.2 MPa, elongation at fracture ${\varepsilon}_f$=16.8 %, and Poisson's ratio ${\nu}$= 0.34.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.4
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• pp.189-197
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• 2009

A digital image usually has 8 bits of depth basically representing pixel intensity ranging for [0 255]. These pixel range allow 256 step levels of pixel values in the image. Thus the greyscale value for a given image is an integer. When we carry out interpolation of a given image for resizing we have to round the interpolated value to integer which can result in loss of quality on perceived color values. This paper proposes a new method for recovering this loss of information during interpolation process. By using the proposed method the pixels tend to regain more original values which yields better looking images on resizing.