• 한국광학회지
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• 제19권3호
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• pp.161-168
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• 2008

본 논문에서는 왼손(left-handed)과 오른손(right-handed) 방향으로 각각 $180^{\circ}$ 트위스트(${\pi}$-twist)된 액정상을 두 개의 안정상태로 가지는 쌍안정(bistable) 액정 디스플레이(liquid crystal display)를 제안한다. 제안된 소자는 액정과 자외선경화 폴리머 물질의 혼합물의 비등방성 상분리 방법으로 형성된 격벽에 의해 화소고립된(pixel-isolation) 구조를 가지며, 인가전압의 주파수에 따라 유전율 이방성의 부호가 바뀌는 이중주파수(dual-frequency) 특성의 네마틱(Nematic) 액정을 사용한다. 두 안정된 액정상 사이의 스위칭은 인가전압의 주파수를 연속적으로 변화시킴으로써 이루어지며, 주파수 변화에 따른 액정의 유체 효과에 의해 발생하므로 응답특성이 매우 빠르다. 두 액정상은 카이랄 도펀트(chiral dopant)가 아니라 격벽이 가지는 앵커링(anchoring)의 영향으로 안정화됐기 때문에 거의 동일한 탄성에너지(elastic free energy)를 가지게 되어 우수한 메모리 특성을 나타낸다. 또한, 위상지연필름을 이용한 투과형 광학보상을 통해 높은 정면 명암비(contrast ratio)를 가질 수 있다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2005년도 하계학술발표회
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• pp.140-141
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• 2005

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.689-698
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• 2017

이 논문에서는 비접근 지역의 작물 분류를 목적으로 준감독 학습에 인접 화소의 공간 유사성 정보를 결합하는 분류 방법론을 제안하였다. 적은 수의 훈련 자료를 이용한 초기 분류 결과로부터 신뢰성 높은 훈련 자료의 추출을 위해 준감독 학습 기반의 반복 분류를 적용하였으며, 새롭게 훈련 자료 추출시 인접한 화소의 분류 항목을 고려함으로써 불확실성이 낮은 훈련 자료를 추출하고자 하였다. 북한 대홍단에서 수집된 다중시기 Landsat-8 OLI 영상을 이용한 밭작물 구분의 사례 연구를 통해 제안된 분류 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구 결과, 초기 분류 결과에서 나타난 작물과 산림의 오분류와 고립된 화소가 제안 분류 방법론에서 완화되었다. 또한 인접 화소의 분류 결과를 고려한 훈련 자료 추출을 통해 이러한 오분류 완화 효과가 더욱 두드러지게 나타났으며, 초기 분류 결과와 기존 준감독 학습에 비해 고립된 화소도 감소되었다. 따라서 비접근 지역으로 인해 훈련 자료의 확보가 어려울 경우 이 연구에서 제안된 방법론이 작물 분류에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.97-100
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• 2000

본 논문에서는 얼굴의 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 입력 영상을 이진 영상으로 처리한 후, 얼굴 요소 후보 블록의 면적, 둘레, 원형도, 종횡비를 이용하여 불변하는 눈, 코, 입의 특징 요소를 추출한다. 사람의 얼굴에 대한 특징 요소를 추출하기 위하여 우선 이진 영상을 생성한다. 하나 하나의 고립된 영역으로 분리하기 위하여 화소 레이블링을 한 후 만들어진 얼굴 요소 후보 블록 단위로 면적을 구하고, 윤곽선 추적 방법에 의하여 둘레를 구한 다음 면적, 둘레, 원형도 및 종횡비의 유사도를 구한다 블록의 종합 유사도, 대칭적 거리, 위치의 유사도를 활용하여 눈, 코, 입을 추출한다. 추출된 각 특징 요소간의 거리와 각도를 이용하여 12개의 특징 인수를 구하는 제안 알고리즘을 수행함으로써 얼굴의 특징 인수들을 추출한다. 각 특징점 사이의 거리와 각 거리간의 기울기를 이용하여 100명으로부터 획득한 297개의 원 영상을 대상으로 12개의 특징 파라미터를 추출한 결과 92.93%의 추출 성공률을 보였다. 이러한 결과는 외부 환경의 영향을 덜 받는 눈, 코, 입의 위치 관계의 블록을 근거로 특징 요소를 추출할 수 있도록 제안 알고리즘을 구성하였던 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.91-98
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• 2009

본 논문은 암호화된 영상 데이터가 유비쿼터스 환경 하에서 무선 간섭에 의한 랜덤 오류를 가질 때 복호화 과정의 오류 산사태에 대한 해결책을 제시하였다. 영상 획득 장치는 영상 압축과 암호화 기능을 가지고서 데이터 트래픽 양을 줄이고 개인 정보를 보호하도록 구성한다. 블록 암호 알고리즘은 암호문의 단일 비트 오류가 여러 개의 픽셀 결함을 유발하는 산사태 효과를 겪을 수 있다. 새로운 고장 극복 방식은 오류의 산사태 효과를 다루는데 3 차원 데이터 셔플을 활용하여 에러 비트를 여러 프레임으로 분산시켜서 고립된 영상 결함으로 나타나도록 한다. 인접 화소 값에 대한 평균화 또는 다수결 회로는 에러정정을 위한 데이터 증가 없이 두드러져 보이는 화소 결함을 극복하도록 한다. 이 방식은 기존 Hamming code 방식보다 33% 적은 데이터 트래픽 부하를 가진다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.47-54
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• 2001

본 논문에서는 얼굴의 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 사람의 얼굴에 대한 특징 인수를 추출하기 위하여 우선 이진 영상을 생성한다. 하나 하나의 고립된 영역으로 분리하기 위하여 화소 라베링을 한 후 만들어진 가변 블록 단위로 면적을 구하고, 윤곽선 추적 방법에 의하여 둘레를 추한 후 면적, 둘레, 원형도 및 모양의 유사도를 구한다. 전체 유사도와 일반적인 구조 및 특징을 활용하여 눈, 코, 입의 특징 요소를 추출한 후 12개의 얼굴의 특징 인수들을 추출한다. 얼굴의 왼쪽 눈과 오른쪽 눈 사이의 거리, 왼쪽 눈과 코와의 거리, 오른쪽 눈과 코와의 거리, 왼쪽 눈과 입과의 거리, 오른쪽 눈과 입과의 거리, 코와 입과의 거리 및 각 거리간의 기울기를 이용하여 100명으로부터 획득한 297개의 원 영상을 대상으로 12개의 특징 인수를 추출한 결과 92.73%의 추출 성공률을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.461-469
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• 2022

이 연구에서는 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 분석자 개입 없이 준감독학습 기반 분류를 이용하는 새로운 훈련자료 추출 기법을 제안하였다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법은 먼저 분류 대상 영상과 유사한 토지피복 특성을 포함하는 과거 영상으로부터 획득한 초기 훈련자료를 이용하여 초기 분류를 수행한다. 이후, 분류의 불확실성 정보와 인접 화소의 분류 항목을 제약 조건으로 이용하는 준감독학습 기반 반복 분류를 이용하여 초기 분류 결과로부터 신뢰할 수 있는 훈련자료를 추출한다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출기법의 적용 가능성은 농경지에서 unmanned aerial vehicle 영상을 이용하는 분류 실험을 통해 평가되었다. 제안한 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법에 의해 자동으로 추출된 새로운 훈련자료를 이용하는 것은 초기 분류 결과에서 나타난 오분류를 두드러지게 완화할 수 있었다. 특히, 인접 화소의 공간 문맥 정보를 고려함으로써 고립된 화소가 크게 감소하였다. 결과적으로, 제안 기법의 분류 정확도는 수동으로 추출한 훈련자료를 이용하는 분류 정확도와 유사하였다. 이러한 결과는 이 연구에서 제시한 준감독학습 기반 반복 분류가 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 신뢰할 수 있는 훈련자료를 자동으로 추출하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2014년도 제46회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.141.2-141.2
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• 2014

크라이오 펌프는 반도체 임플란타 공정, OLED 분야, 신소재 개발, 표면분석 및 처리, 의료분야, 입자가속기, 핵융합 등 다양한 진공분야에 응용되는 고진공용 극저온펌프이다. 특히 향후 디스플레이 분야에서 OLED가 시장을 주도할 것으로 예상되는 가운데, 점점 대형화 되어가는 OLED 장비에 가장 적합한 고진공 펌프로써 크라이오 펌프가 주목을 받고 있다. OLED 디스플레이 제조공정 중에서도 화소형성 공정을 위한 챔버는 특별히 진동특성에 민감하다. 유기물 증착공정을 진행하기 위해서 글라스 전단에 쉐도우 마스크를 설치하는데, 글라스의 크기가 증가하면서 초래된 처짐문제 그리고 장비의 진동특성과 글라스와 마스크 사이의 간섭문제 등이 제품의 수율에 큰 영향을 미치면서 향수 시급히 해결해야 할 필수 과제로 주목 받고 있다. 그러나 대부분의 상용 크리이오 펌프는 G-M형식의 냉동기를 장착하기 때문에 그 원리 상 제조사에 관계없이 일반적으로 큰 진동특성을 가진다. 이에 GVT에서는 OLED 공정에 적합한 보다 정숙하고 진동특성이 개선된 550 mm구경의 크라이오 펌프 개발을 진행하였다. 그 결과 펌프의 성능은 동종 경쟁모델과 동등 이상의 수준을 유지하고 진동성분은 동종모델 대비 50%이상 개선된 펌프를 개발할 수 있었다. 그리고 시장에 보다 좋은 제품을 출시하기 위해서 현재 성능과 진동특성을 계속해서 튜닝 중에 있다. 진동개선은 크게 2가지 방향으로 진행되었는데, 첫째는 펌프 측면에서 진행한 것이고 둘째는 냉동기 측면에서 진행한 것이다. 후자는 현재 대외비로 개발을 진행 중에 있으며 본 발표에서는 전자에 관한 것으로 펌프 측면에서 진동특성을 개선한 부분이다. 결국 크라이오 펌프의 진동은 진동원인 냉동기에서 발생하는 것이므로 냉동기와 펌프를 구조적으로 고립시키는 방법을 사용하였다. 즉, 냉동기와 펌프 사이에 댐핑 시스템 플랜지를 장착하여 진동원인 냉동기로부터 진동성분이 펌프 측으로 전달되는 것을 차단한 것이 본 기술의 핵심이다. GVT에서는 당 기술로 국내특허등록을 완료하였다(특허-10-1289394_진동 저감을 위한 댐핑 플랜지 조립체 및 이를 갖는 크라이오 펌프).

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.116-123
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• 2007

평판 디스플레이 부품시장 및 관련 개발장비 시장의 확대에 따른 백라이트 생산업체들의 수가 크게 증가했음에도 불구하고 LCD부품의 색재현에 좋지 못한 영향을 끼치는 백라이트 표면의 이물이나 백점, 스크래치와 같은 결함검사는 여전히 작업자의 육안에 의존하고 있는 실정이다. 그러나 육안검사에서는 작업자의 신체상태나 작업능력에 따라 검사정밀도와 검사속도 등이 달라질 수 있기 때문에 검사품질의 일관성을 유지시키기 어려울 뿐만 아니라 전체 공정의 효율도 저하시킨다. 본 연구에서는 백라이트 표시면치육안 결함검사를 자동화할 수 있는 백라이트 표면결함 검사시스템 개발에 관해 연구하였으며, 이를 위해 컴퓨터비젼시스템을 구성하고 검사공정을 위한 운용프로그램과 검사작업에 필요한 작업자 인터페이스 그리고 결함정보 추출을 위한 영상처리모듈을 구현하였다 또한, 이진화된 결함화소들 간의 연결구조로부터 고립된 결함영역을 추출하기 위해 레이블 테이블과 결함 인덱스를 사용한 레이블링 알고리즘을 고안하였다. 본 검사시스템의 검사성능을 평가하기 위한 실험결과, 시각적으로 식별가능 한 모든 결함영역이 검사시스템에 의해 검출됨에 따라 본 연구의 검사시스템이 작업자의 육안검사를 대체하기에 만족할만한 성능을 보임을 착인 할 수 있었다.