• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.7_8
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• pp.727-743
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• 2003

This paper proposes an automatic highlight building algorithm for soccer video by using the structural characteristics of broadcasted sports video that an interesting (or important) event (such as goal or foul) in sports video has a continuous replay shot surrounded by gradual shot change effect like wipe. This shot editing rule is used in this paper to analyze the structure of broadcated soccer video and extracts shot involving the important events to build a highlight. It first uses the spatial-temporal image of video to detect wipe transition effects and zoom out/in shot changes. They are used to detect the replay shot. However, using spatial-temporal image alone to detect the wipe transition effect requires too much computational resources and need to change algorithm if the wipe pattern is changed. For solving these problems, a two-pass detection algorithm and a pixel sub-sampling technique are proposed in this paper. Furthermore, to detect the zoom out/in shot change and replay shots more precisely, the green-area-ratio and the motion energy are also computed in the proposed scheme. Finally, highlight shots composed of event and player shot are extracted by using these pre-detected replay shot and zoom out/in shot change point. Proposed algorithm will be useful for web services or broadcasting services requiring abstracted soccer video.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.12
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• pp.157-163
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• 2017

The object segmentation approach has the merit of reducing the processing cost required to detect moths of interest, because it applies a moth detection algorithm to the segmented objects after segmenting the objects individually in the moth image. In this paper, an object segmentation method for moth detection in pheromone trap images is proposed. Our method consists of preprocessing, thresholding, morphological filtering, and object labeling processes. Thresholding in the process is a critical step significantly influencing the performance of object segmentation. The proposed method can threshold very elaborately by reflecting the local properties of the moth images. We performed thresholding using global and local versions of Ostu's method and, used the proposed method for the moth images of Carposina sasakii acquired on a pheromone trap placed in an orchard. It was demonstrated that the proposed method could reflect the properties of light and background on the moth images. Also, we performed object segmentation and moth classification for Carposina sasakii images, where the latter process used an SVM classifier with training and classification steps. In the experiments, the proposed method performed the detection of Carposina sasakii for 10 moth images and achieved an average detection rate of 95% of them. Therefore, it was shown that the proposed technique is an effective monitoring method of Carposina sasakii in an orchard.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.1
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• pp.21-26
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• 2015

In this paper, we propose a system which can detect the smoke in real time from the high-quality IP camera. For real-time processing, open directly the RTSP streams transmitted from the IP camera using the library FFmpeg as opening a video file. To recognize smoke, color information and morphological characteristics of smoke, as well as the dynamic characteristics of the smoke also considered for candidate regions. To combine the characteristics of the various smoke effectively, the Adaboost algorithm, was used as the boosting algorithm finally. Through the experiments with input videos from IP camera, the proposed algorithms were useful to detect smokes.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2018.06a
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• pp.84.1-84.1
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• 2018

현재 사용되고 있는 화석 연료는 고갈되고 있으며 지구온난화와 같은 환경오염을 일으키는 주원인으로 이를 대체하는 에너지원으로서 수소가 주목받고 있다. 그러나 수소는 상온 및 대기압에서 4 %의 낮은 LEL (lower explosive limit)을 가지므로 높은 인화성과 폭발성을 가진다. 또한 무색, 무취한 성질을 가지고 있어 사람에 의해 검출되지 않는다. 그러므로 상온에서의 수소 농도를 정량화하고 검출하기 위한 방법이 필요하다. 수소를 검출하기 위한 수소센서에는 저항, 촉매, 광학, 일함수 등을 이용한 센서들이 있으며 그 중 저항을 이용한 귀금속 기반 수소센서가 널리 알려져 있다. 팔라듐(Pd), 백금 (Pt)와 같은 귀금속 기반 수소센서는 높은 수소 용해도 및 확산으로 인해 수소에 우수한 선택성을 가진다. 특히 Pd는 흡착에 대한 친화성이 매우 우수하다. 팔라듐에 수소가 노출되면, 수소가 Pd 격자로 확산되어 Pd-hydride를 형성시켜 부피가 팽창되고 저항이 변한다. 이러한 특성을 바탕으로 팔라듐의 저항 변화를 기반으로 한 수소센서의 개발이 진행되고 있다. 본 연구에서는 물리기상증착 (PVD)을 이용하여 다양한 다공성 나노 Pd 박막을 가지는 수소센서를 제작하였으며, 수소 농도에 따른 실온에서의 수소 검출 특성을 관찰하였다. 제작된 다공성 나노 Pd 박막의 특성은 SEM, TEM 및 XRD를 통하여 확인하였다. 다공성 나노 Pd 박막이 수소에 노출 되었을 때 전자 산란 및 접촉 면적의 증가에 따른 저항의 변화를 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.08a
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• pp.189.2-189.2
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• 2013

1차원 산화아연 나노구조물은 광대역 에너지 밴드갭(~3.3 eV)과 독특한 물리적 특성을 갖고 있어, 전계효과 트랜지스터(field effect transistor), 발광다이오드(light emitting diode), 자외선 광검출기 (ultraviolet photodetector) 및 태양전지(photovoltaic cell)에 널리 이용되고 있다. 특히, 1차원 산화아연 나노구조물은 직접천이형 에너지 밴드갭(direct bandgap)을 갖고 있으며, 빛으로부터 여기된 전자가 1차원 나노구조물을 통해 향상된 이동경로를 제공할 수 있어서 차세대 자외선 광검출기 응용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 수열합성법(hydrothermal method)을 통해서 1차원 산화아연 나노구조물을 비교적 간단하고 저온공정을 통해서 합성할 수 있는데, 이를 광검출기 소자구조에 응용에서 양전극에 연결하기 위해서는 복잡하고 정교한 공정이 필요하다. 이에 본 연구에서는 수열합성법을 통해 합성된 산화아연 나노로드가 포함된 에탄올 용액을 금(Au) 패턴에 drop-casting을 통해서 간단한 방법으로 metal-semiconductor-metal (MSM) 광검출기를 제작하여 광반응 특성을 분석하였다. 또한 염료를 통해 가시광을 흡수하여 광전류(photocurrent)를 발생시킬 수 있도록 염료를 흡착한 산화아연 나노로드를 이용하여 같은 구조의 MSM 광검출기를 제작하여 가시광에 대한 광반응 특성을 관찰하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.136-138
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• 2022

Edge detection includes information such as the shape, position, size, and material of an object with respect to an image, and is a very important factor in analyzing the characteristics of the image. Existing edge detection methods include Sobel edge detection filter, Roberts edge detection filter, Prewitt edge detection filter, and LoG (Lapacian of Gaussian) using secondary differentials. However, these methods have a disadvantage in that the edge detection results are somewhat insufficient because a fixed weight mask is applied to the entire image area. Therefore, in this paper, we propose an edge detection algorithm that increases edge detection characteristics by considering the center pixel in the mask. In addition, in order to confirm the proposed edge detection performance, it was compared through simulation result images.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.16 no.2
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• pp.129-138
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• 1995

High-energy and high-dose X-ray and electron beam have been used in radiation therapy after developing particle accelerators. It is recommended to irradiate patients exect real dose for improving therapy effectiveness by International Committee on Radiation Units and Measurement. The radiation detector for daily beam checks of medical accelerators is described. Using thirteen silicon diodes, we have designed the diode detector providing information about calibration, beam symmetry, flatness, stability variation according to radiation damage, time and general quality assurance for both photon and eletron beams. we also compared these measurement values with those of using ionization chamber, film and semiconductor dosimeter.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.735-741
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• 2014

Edge in images appears when a great difference shows up in light and shade between pixels and includes data of the subject's size, location direction and etc. The edge is generally detected by the methods such as Sobel, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) and etc. However, in AWGN(additive white Gaussian noise) added images, quality of the edge becomes slightly uncertain. Therefore, this paper proposed edge detection algorithm using modified mask of weighting to improve the quality of the existing methods. And in order to verify the performance efficiency of the proposed method, processed image and PFOM(Pratt's figure of merit) has been used as valuation standard for a comparison with the existing methods.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.195-202
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• 2004

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.220-223
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• 2008

본 논문은 소프트웨어 설계 시 향상된 오류 검출방법을 통해서 소프트웨어 설계의 질을 향상시켜 그에 따른 소프트웨어 제품의 질을 향상시키데 목적을 두고 있다. 또한 소프트웨어 설계 방법론인 MOA(Methodology for Object to Agents)를 기초로 하고 있으며, MOA는 보편적인 정보 모델로써 온톨로지 기반 모델인 OSSD( Ontology for Sortware Specification and Desigh)모델을 이용한다. 본 논문은 OSSD 모델, 뷰-간 비일관성 검사기법, 일관성 프레임워크의 온톨로지적 특성과 연관된 규칙의 조합을 이용하여 UML모델에서 OSSD 모델로의 변환과정에서 수행되는 새로운 형식의 오류 검출방법을 정의한다. OSSD 모델로의 변환과정은 OSSD 모델의 인스턴스를 생성하기 위한 알고리즘에서 복수의 사상테이블을 이용하는 소프트웨어 설계의 어휘분석과 의미분석을 포함한다.