• 디지털융복합연구
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• 제13권11호
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• pp.171-178
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• 2015

디스크 커버는 브레이크 디스크 및 캘리퍼를 보호하기 위해 설치하고, 고객에게 인도되기 직전에 제거된다. 본 연구에서 디스크 커버의 온도는 주행 시험 차량(2000cc, 디젤)을 대상으로 측정되었다. 주행 시험(120km/h-제동(0.3G)-정지-120km/h-제동(0.5G)-정지)에서 측정된 최고 온도는 디스크 커버 상부에서 $260{\sim}270^{\circ}C$이었고, 디스크 커버 주위에 상당한 변화를 보였다. 이는 고온 디스크로부터 커버로의 주요 열전달이 대류를 통해서임을 커버 주위의 온도 분포로부터 추론 할 수 있다. 즉, 마찰 제동에 의해 발생된 고온의 공기가 디스크 커버 상부까지 올라간 것이다. 그리고 주행 시험 중에 디스크 커버의 상부 영역만이 용융되었다. 디스크 커버의 두께를 0.7mm부터 1.0mm로 증가시키고, 마스킹 테이프 1장을 디스크 커버 상부 영역에 부착하였다. 그 후에 디스크 커버는 주행 시험 시 마찰 제동에 의해 형성된 고온의 공기에도 변형되지 않았다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.2400-2405
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• 2013

본 연구에서는 스테레오비전 센서의 거리 정보와 컬러이미지를 합성하여 일정 거리 안에 있는 장애물을 탐색하는 방법을 제시하였다. 스테레오 비전 센서로 부터 취득한 깊이이미지(depth image)를 이용하여 거리 정보를 구하고 컬러 이미지와의 합성을 통해 모바일로봇 이동에 방해되는 장애물을 검출하였다. 검출된 장애물 정보는 모바일 로봇에 송신되어 무인이동장치로써 지역을 탐색하게 하여 깊이이미지 응용에 적용가능성을 평가하였다. 스테레오 비전 센서를 이용하는 무인이동장치의 성능을 평가하기 위해 장애물간의 거리에 대한 성능 평가를 하고 컬러이미지, 깊이이미지 그리고 합성이미지 유형에 따른 성능과 취득된 이미지 프레임의 수에 따른 성능도 살펴보았다. 처리 결과 깊이이미지에 비해 합성된 이미지가 개선된 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.700-706
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• 2005

출입국 관리 시스템은 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하여 출입국자를 관리하고 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 위조 여권 판별이 중요하므로 위조 여권을 판별하는 전 단계로 ART2 기반 RBF네트워크를 제안하여 여권을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 스미어링 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 코드의 문자열 영역과 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 ART2 알고리즘을 기반으로 한 RBF네트워크를 제안하여 여권 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.697-702
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• 2010

디지털 영상 내의 평탄한 영역에 대한 양자화 과정은 종종 의도하지 않은 의사 윤곽 오차 (false contour artifact)를 발생한다. 본 레터논문에서는 통상적인 블록 기반 비디오 부호화 방식의 양자화 과정에서 발생되는 이러한 오차의 효율적 제거 알고리즘을 보인다. 먼저, 입력 블록에 대해 의사 윤곽의 발생 특성에 기반하여 추출된 특징값들을 이용하여 후보 블록을 선정 한다. 그리고, 해당 블록에 대해 미리 준비된 pseudo-random noise mask를 적용함으로써 의사 윤곽을 제거한다. 이러한 후보 블록 선정을 통한 선택적인 필터링 과정은 불필요한 처리를 최소화함으로써, 화질 열화 억제와 연산 복잡도 감소를 동시에 달성한다. 또한 블록 기반의 처리는 비디오 부호화 루프와의 통합을 용이하게 함으로써, 종래의 코덱 루프 밖에서의 후처리 필터링 방식과 비교하여 구현에 필요한 자원 절감과 프레임 지연 방지라는 측면에서 큰 이점을 갖는다. 제안 알고리즘은 H.264/AVC표준 소프트웨어에 구현되어 율-왜곡 최적화(rate-distortion optimization) 관점에서 압축 성능의 저하없이 낮은 복잡도에서 의사 윤곽을 효율적으로 제거함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.179-187
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• 2008

본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3{\times}3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.

• 대한의생명과학회지
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• 제25권1호
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• pp.99-106
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• 2019

Amyloid positron emission tomography (PET) allows early and accurate diagnosis in suspected cases of Alzheimer's disease (AD) and contributes to future treatment plans. In the present study, a method of implementing a diagnostic system to distinguish ${\beta}$-Amyloid ($A{\beta}$) positive from $A{\beta}$ negative with objectiveness and accuracy was proposed using a machine learning approach, such as the Principal Component Analysis (PCA) and Support Vector Machine (SVM). $^{18}F$-Florbetaben (FBB) brain PET images were arranged in control and patients (total n = 176) with mild cognitive impairment and AD. An SVM was used to classify the slices of registered PET image using PET template, and a system was created to diagnose patients comprehensively from the output of the trained model. To compare the per-slice classification, the PCA-SVM model observing the whole brain (WB) region showed the highest performance (accuracy 92.38, specificity 92.87, sensitivity 92.87), followed by SVM with gray matter masking (GMM) (accuracy 92.22, specificity 92.13, sensitivity 92.28) for $A{\beta}$ positivity. To compare according to per-subject classification, the PCA-SVM with WB also showed the highest performance (accuracy 89.21, specificity 71.67, sensitivity 98.28), followed by PCA-SVM with GMM (accuracy 85.80, specificity 61.67, sensitivity 98.28) for $A{\beta}$ positivity. When comparing the area under curve (AUC), PCA-SVM with WB was the highest for per-slice classifiers (0.992), and the models except for SVM with WM were highest for the per-subject classifier (1.000). We can classify $^{18}F$-Florbetaben amyloid brain PET image for $A{\beta}$ positivity using PCA-SVM model, with no additional effects on GMM.

• 대한의생명과학회지
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• 제24권4호
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• pp.418-425
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• 2018

Amyloid brain positron emission tomography (PET) images are visually and subjectively analyzed by the physician with a lot of time and effort to determine the ${\beta}$-Amyloid ($A{\beta}$) deposition. We designed a convolutional neural network (CNN) model that predicts the $A{\beta}$-positive and $A{\beta}$-negative status. We performed 18F-florbetaben (FBB) brain PET on controls and patients (n=176) with mild cognitive impairment and Alzheimer's Disease (AD). We classified brain PET images visually as per the on the brain amyloid plaque load score. We designed the visual geometry group (VGG16) model for the visual assessment of slice-based samples. To evaluate only the gray matter and not the white matter, gray matter masking (GMM) was applied to the slice-based standard samples. All the performance metrics were higher with GMM than without GMM (accuracy 92.39 vs. 89.60, sensitivity 87.93 vs. 85.76, and specificity 98.94 vs. 95.32). For the patient-based standard, all the performance metrics were almost the same (accuracy 89.78 vs. 89.21), lower (sensitivity 93.97 vs. 99.14), and higher (specificity 81.67 vs. 70.00). The area under curve with the VGG16 model that observed the gray matter region only was slightly higher than the model that observed the whole brain for both slice-based and patient-based decision processes. Amyloid brain PET images can be appropriately analyzed using the CNN model for predicting the $A{\beta}$-positive and $A{\beta}$-negative status.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.234-239
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• 2021

최근 방범 및 교통관제를 위하여 다수의 고성능 CCTV의 설치가 급격히 늘어나면서, 사생활침해 요소에 대한 대응과 다수의 카메라로부터 전송되는 고화질 영상정보의 분석에 대한 시스템 요구 사항의 증가문제가 활발하게 대두되고 있다. 따라서 사생활침해에 대응하기 위한 방법과 다수의 카메라로부터 입력되는 감시영상을 효율적으로 처리하기 위한 방법들이 요구된다. 본 논문에서는 입력영상의 처리 비용을 줄이고 처리속도를 향상시키기 위해, 복수개의 카메라로부터 입력되는 영상을 그룹화하여 통합영상을 생성한다. 생성된 통합영상을 분석한 후 미리 설정된 이벤트들을 감지하고 이벤트의 감지여부에 따라 이벤트에 대응하는 편집 작업을 수행하게 된다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제13권3호
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• pp.165-173
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• 2010

본 연구에서는 TeraScan시스템에서 산출되는 NOAA/AVHRR 해수면온도(SST) 자료의 신뢰도를 부여하기 위한 방법으로 구름 영향 정도를 단계별로 나누는 방법을 소개한다. TeraScan시스템에서 구름탐지는 주간과 야간에 따라 다른 파라미터와 경계값을 사용한다. 주간 구름탐지에서는 채널 2번(가시채널)과 4번(적외채널)을 이용하며, 채널 4번 휘도온도의 공간일관성(ch4_delta)과 채널 2번 알베도의 공간일관성(ch2_delta) 및 알베도 경계값(ch2_max) 검사를 수행한다. 야간의 경우, 가시채널을 사용할 수 없기 때문에 채널 3번(단파적외채널)과 4번(적외채널)을 사용하여 각 화소에 대한 차이값(ch3_minus_ch4)을 비교하고, 채널 4번 휘도온도 공간일관성(ch4_delta) 및 경계값(min_ch4_temp) 평가가 이루어진다. 여기서는 주야에 따른 변화를 보기 위해 2009년 5월 13일 00시 48분(UTC)과 21시 00분(UTC) 에 수신된 자료를 사용했다. TeraScan시스템을 통해 총 6가지 경계치를 검토했고, ch4_delta는 우리나라 주변 수온 전선에서 발생하는 구름 탐지 오류가 발생하지 않는 값으로 주야간 각각 5와 3.5로 결정되었다. 주간 파라미터로 사용되는 ch2_delta는 여러 값에 대한 적용 결과 2로, ch2_max는 3부터 8까지의 범위가 적절한 것으로 나타났다. 야간에 사용되는 ch3_minus_ch4는 -2부터 2까지의 범위, min_ch4_temp는 0으로 결정되었다. 즉, 구름의 영향 정도는 주간 ch2_max와 야간 ch3_minus_ch4의 경계값을 4 단계로 나눠 해수면온도자료를 산출하였다. 본 연구에서 사용한 경계값은 5월 자료에 대해 설정된 값이며, 향후 한반도 주변 해역의 특성과 시간별, 공간별, 계절별로 적절한 경계값을 설정하는 연구가 장기적으로 필요하며, 위의 특성들을 감안한 자료동화용 SST 생산프로세스 정립 및 결과분석 연구가 필요하다.

• 한국지역지리학회지
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• 제9권2호
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• pp.203-216
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• 2003

본 논문은 경남 사천만을 중심으로 위성영상과 GIS 기법을 이용하여 수치지형도와 수치해도를 결합한 수치고도 모델(DEM) 제작을 통해 육지와 천해를 연계한 해양지형의 분석을 시도한 것이다. 수치고도모델의 제작은 육지 고도 및 해저 수심 레이어 추출 UTM 재투영, 좌표점의 이동과 보간 등의 과정을 거쳐 이루어 졌다. 조류이동, 천해퇴적, 수심 등 해저지형 분석은 Landsat TM 밴드 육안분석, 육지부 마스킹, 밴드합성, 회귀분석 등을 통해 이루어 졌으며 천해 실측자료는 오차를 수정하여 분석에 이용되었다. 수치고도모델에서 분석된 지형요소들은 하천, 선상지, 조류, 단구, 해적퇴적층 등이다. 연안 퇴적작용은 하천 운반물의 영향을 크게 받고 있는데, 특히 진양호의 배수로인 가화천은 계절작으로 여름철에 공급량이 많으며 조류의 영향이 적은 곳에 퇴적층이 잘 발달하였다. 단구지형이 발달한 만안쪽에는 조류퇴적물의 영향이 크고, 소규모 만입은 해안류에 의한 운반물오 폐쇄되는 특성을 보인다. 사천만 동안의 선상지 지형은 해저까지 연장되어 발달하고 있다. 진주만 뱅크는 잔류 구릉이 침수된 것으로 미립물의 해저 퇴적지 역할을 하고 있다.