저궤도 관측용 다중 카메라를 통해 고해상도 위성을 제공할 수 있으며, 지도 제작이나 환경, 농업, 해양 지역 모니터링 등의 목적으로 사용될 수 있다. 특히 항공촬영 및 지구 관측을 통해 수치표고모델(DEM) 추출을 함으로써 촬영지역의 고도정보를 포함하는 입체영상을 얻는데 유용하다. 또한, 달 관측을 위한 관측위성에 장착할 경우 달 표면의 지형을 정밀하게 얻어내어 달표면 고도 지형 지도제작 및 향후 달 탐사선을 통한 달 탐사 시 탐사지역 선정에 필요한 정보를 제공할 수 있다. 다중 카메라를 포함한 탑재체 시스템은 크게 광학부와 카메라 전자부로 구성된다. 광학부에서는 입체촬영 및 줌인이 가능한 광학계를 제공하며, 카메라 전자부에서는 광학계를 통해 검출기로 입사되는 빛에너지를 전자신호로 변환하고, 이를 카메라 전자부 영상출력 형식으로 변환하게 된다. 특히, 다중카메라를 각각 제어하기 위한 정밀제어로직, 다양한 촬영 지원 모드, 다중카메라 영상자료 및 영상처리를 위한 추가적인 영상정보를 제공한다. 본 논문에서는 저궤도 관측용 다중 카메라를 이용한 다양한 활용에 따른 각 모드별 성능분석방법을 제안한다. 이를 위해 각 촬영조건에 따라 필요한 파라미터를 분석하고 실제 활용시 예상되는 성능을 분석해 본다. 또한 다중카메라를 통해 얻어진 영상을 처리하는데 필요한 처리 과정 및 처리된 영상을 활용하는 방법을 제시한다. 특히 다중 카메라 촬영을 통해 얻어진 영상데이터의 특성을 알아보고, 이를 보정 및 처리하기 위해 필요한 추가 적인 정보, 영상파라미터, 처리 단계 및 최종결과물을 검증하는 방법을 제시한다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.1
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pp.13-20
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2016
In this paper, we propose an object recognition system that can effectively find out its category, its instance name, and several attributes from the color and depth images of an object with hierarchical feature learning. In the preprocessing stage, our system transforms the depth images of the object into the surface normal vectors, which can represent the shape information of the object more precisely. In the feature learning stage, it extracts a set of patch features and image features from a pair of the color image and the surface normal vector through two-layered learning. And then the system trains a set of independent classification models with a set of labeled feature vectors and the SVM learning algorithm. Through experiments with UW RGB-D Object Dataset, we verify the performance of the proposed object recognition system.
Ji, HongGeun;Kim, Jina;Hwang, Syjung;Kim, Dogun;Park, Eunil;Kim, Young Seok;Ryu, Seung Ki
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.5
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pp.161-168
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2021
Cracks affect the robustness of infrastructures such as buildings, bridge, pavement, and pipelines. This paper presents an automated crack detection system which detect cracks in diverse surfaces. We first constructed the combined crack dataset, consists of multiple crack datasets in diverse domains presented in prior studies. Then, state-of-the-art deep learning models in computer vision tasks including VGG, ResNet, WideResNet, ResNeXt, DenseNet, and EfficientNet, were used to validate the performance of crack detection. We divided the combined dataset into train (80%) and test set (20%) to evaluate the employed models. DenseNet121 showed the highest accuracy at 96.20% with relatively low number of parameters compared to other models. Based on the validation procedures of the advanced deep learning models in crack detection task, we shed light on the cost-effective automated crack detection system which can be applied to different surfaces and structures with low computing resources.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.28
no.4
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pp.109-114
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2021
We investigated the effects of atmospheric hydrogen plasma treatment on Cu-Cu direct bonding. Hydrogen plasma was effective in reducing the surface oxide layer of Cu thin film, which was confirmed by GIXRD analysis. It was observed that larger plasma input power and longer treatment time were effective in terms of reduction and surface roughness. The interfacial adhesion energy was measured by DCB test and it was observed to decrease as the bonding temperature decreased, resulting in bonding failure at bonding temperature of 200℃. In case of wet treatment, strong Cu-Cu bonding was observed above bonding temperature of 250℃.
The self-assembled monolayer coating of octadecyltrichlorosilane (OTS) on the silicon based MEMS was investigated and surface characteristics were considered as a function of coating conditions and reagent composition. The sulfuric peroxide mixture (SPM) solution was used to form -OH group which caused the hydrophilic characteristic on silicon surftce. Highest hydrophilicity was obtained by SPM solution with 85% acid content at room temperature. OTS was applied on the silicon surface by means of self-assembled monolayers (SAMs) coating. It was found that sol-gel reaction was took place between -OH group on the silicon surface and -Cl group in OTS. As a result, the contact angle increased due to the increase of hydrophobicity by Si-O bonding of SAMs. Sol-gel reaction could be controlled by coating conditions as well as reagent composition in OTS coating solution.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.409-412
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2013
본 논문에서는 현재 표면처리산업에서의 피도금걸이-랙에 대한 수동적인 데이터 관리의 문제점을 해결하고자 모바일 RFID(Radio Frequency Identification) 리더기 및 스마트 모바일 디바이스를 이용한 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 랙의 라이프사이클에 따른 상태전이를 분석하고, RFID 시스템을 이용한 자동인식기술을 사용하였다. 자동 인식된 랙은 현재 상태에 따라 전이를 일으키는 활동을 수행하도록 시스템을 구축하였으며, 다양한 유형의 랙을 각 상황에 맞게 식별해 내는 방법을 통해 도금라인 프로세스의 효율을 향상시킬 수 있도록 하였다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2016.02a
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pp.92-92
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2016
전기방전의 기본적인 특성을 가지고 있는 플라즈마를 이용하여 재료를 가공하는 증착, 식각, 표면처리 공정에 있어서 플라즈마 내의 전자 충돌 반응에 의한 이온, 라디칼의 생성과 재료 표면의 반응을 분석하는 도구로써 분압 측정은 일반적인 화학 조성 분석에 기원한 오랜 역사를 가지고 있다. 1 amu 정도의 분해능을 가지고 있고 크기가 30 cm 정도에 불과한 사중극자 질량 분석기는 적절한 질량 스캔 시간과 넓은 이온 전류 측정 범위를 가지므로 소형 차등 배기 시스템과 조합하면 1 mTorr 영역의 스퍼터링 시스템에서 1 Torr 영역의 PECVD/PEALD 시스템 진단에도 쉽게 적용이 가능하다. Inficon사의 CPM-300과 Pfeiffer사의 Prisma80을 이용한 플라즈마 식각 공정 분석 결과를 보면 동위원소까지 분석이 가능하다. 또한 전자충돌 이온화 에너지를 조절하여 m/q(질량전하비율)가 중첩되는 경우의 해석도 가능하다. 다중 오리피스를 갖는 compact design의 밸브 블록을 이용한 설계에서는 line-of-sight 입사가 불가능하여 이온 전류를 분석할 수 없다는 단점이 있으나 표준 가스를 이용한 정량화 등의 큰 장점들이 있다. 최근 이루어진 연구의 내용으로는 유도 결합 플라즈마 장치에서 전도성 메쉬를 이용한 라디칼 거동 관찰을 위해서 두 대의 CPM-300을 메쉬 전 후에 설치하여 라디칼의 양 변화를 전류 프로브와 같이 사용하여 조사하였다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.397-400
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2004
소음원 또는 방사음장을 가시화하기 위하여 소음원을 둘러싸는 한 면에서의 음압측정을 통해 임의의 3차원 공간상의 음향 물리량을 예측하는 음향 홀로그래피 방법이 사용되고 있으며 이때 반사파가 존재하지 않는 기본 가정을 만족해야 한다. 반사파가 존재하는 경우에는 반사파를 보정하거나 또는 반사파의 음장이 미치는 영향이 무시할 만큼 작다고 가정하여 음장 예측이 가능하게 된다. 최근 해양연구원에서는 음향 홀로그래피 방법을 이용하여 수중음장을 가시화하는 시스템을 개발하였으며 시스템 검증을 위해 무향수조 내 단순음원을 이용하여 음장예측을 수행하였다. 무향수조 표면에는 흡음처리가 되지 않아 표면 반사파가 존재하나 해석 결과 반사파의 영향이 작은 경우에는 반사파를 무시하고 음장해석의 수행이 가능함을 확인하였다.
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.56
no.6
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pp.353-370
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2023
Corrosion detection and analysis is a very important topic in reducing costs and preventing disasters. Recently, image processing techniques have been widely applied to corrosion identification and analysis. In this work, we briefly introduces traditional image processing techniques and machine learning algorithms applied to detect or analyze corrosion in various fields. Recently, machine learning, especially CNN-based algorithms, have been widely applied to corrosion detection. Additionally, research on applying machine learning to region segmentation is very actively underway. The corrosion is reddish and brown in color and has a very irregular shape, so a combination of techniques that consider color and texture, various mathematical techniques, and machine learning algorithms are used to detect and analyze corrosion. We present examples of the application of traditional image processing techniques and machine learning to corrosion detection and analysis.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.01a
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pp.193-195
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2012
본 논문에서는 구조광 3차원 시스템을 위하여 영상처리를 하여 3차원 정밀도를 높이는 방법을 제안한다. 구조광 기반의 3차원 시스템은 투사된 패턴을 특징점으로 하기 때문에 프로젝터와 카메라 사이에 정확한 대응점을 획득해야만 3차원 복원 신뢰성을 높일 수 있다. 그러나 환경에 따라 정확한 대응점 획득이 어려운 점이 많다. 실제 환경에서 물체들은 물체의 재질과 물체 표면의 색상 등의 이유로 서로 다른 반사율을 가지고 있어 여러 물체들이 혼재 되어 있는 환경에서 각각 물체에 투사된 패턴을 정확히 구별하는 일은 어려운 일이다. 따라서 패턴을 획득한 2차원 영상을 개선하여 패턴을 정확히 구별하여 프로젝터와 카메라 간의 화소 대응점의 정확도를 높여야만 3차원 복원 데이터의 신뢰도를 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 노이즈 제거 및 다양한 영상처리를 통하여 2차원 영상들에서 패턴을 정확히 구분하도록 하여 화소 대응점의 정확도를 높임으로써 최종적으로 3차원 정밀도를 개선할 수 있는 방법을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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