• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권2호
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• pp.287-296
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• 2011

36명의 여대생을 대상으로 체 지방 감소효과에 대한 실험을 실시하였다. 이 실험에서 처리는 매일 섭취하는 식사종류 및 양에 대한 식사일지 작성과 카메라 폰으로 찍어 실험관리자에게 전송하여 매주상담을 받는 것이다. 실험관리자는 체 지방 및 관련된 자료를 일주일마다 측정하여 8주간의 반복측정자료를 얻었다. 이 실험자료를 이용하여 혼합모형의 일종인 변량계수모형을 이용하여 추정 및 유의성 검정을 실시한 결과, 유의한 고정인자들은 처리 전체지방 값, 비만지수, 확장기 혈압, 총 콜레스테롤 및 시간이다. 처리 후 시간에 따른 체 지방 감소는 2차 함수의 관계가 성립된다. 변량인자인 개체효과와 개체와 시간과의 교호작용에서 1차 함수의 관계가 존재한다. 처리 후 시간이 지남에 따라 체 지방 량은 점점 감소하였으며, 실험실시 8주 후에는 평균 2.1kg 감소한 효과가 있음을 보여주었다.

• 한국광학회지
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• 제18권6호
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• pp.410-420
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• 2007

가우스 괄호법을 이용하여 카메라 렌즈와 같이 무한 물점을 대상으로 하는 모든 복잡한 줌 렌즈에서 사용가능한 근축광선 줌 궤적 추적식을 이론적으로 유도하였다. 그리고 이를 Visual Basic으로 프로그램화하여 수치해석적으로 줌 궤적을 구하였다. 이 방법은 근축광선 추적식을 가우스 괄호법에 적용시켰기 때문에 다양한 줌 형태에 따른 구속조건의 공식을 매우 간편하고 알기 쉽게 단순화시켜준다. 이 결과 이 식의 해는 모든 종류의 줌 렌즈에서 줌 궤적에 대한 초기설계에 유연하면서 통합적으로 적용할 수 있다. 이 식의 유용성을 증명하기 위하여 4군과 5군의 매우 복잡한 줌 렌즈계의 줌 궤적을 다양한 보간법으로 빠르게 산출해 낼 수 있음을 보였다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2008년도 춘계 학술발표회 제20권1호
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• pp.1009-1012
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• 2008

섬유복합재료의 우수한 인장 성능은 섬유가 매트릭스의 균열 면에서 가교작용을 함으로써 발현되기 때문에 섬유의 분산성이 복합재료의 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다. 그러나 PVA(Polyvinyl alcohol) 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 경우 PVA 섬유와 매트릭스 사이의 낮은 명암비와 PVA의 비전도성 특징으로 인하여 섬유의 위치 및 분포 특성을 정량적으로 평가히는 방법은 연구가 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유 복합재료의 섬유 분포 특성 등을 평가할 때 가장 중요한 과정인 섬유의 검출에 대하여 검출 성능을 향상 시킬 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 알고리즘은 형광 현미경을 사용하여 얻은 섬유 이미지를 유형별로 분류하고, 분류된 분류된 섬유 이미지의 특성에 따라 분수령 알고리즘(watershed algorithm)과 형태학적 재구성(morphological reconstruction)을 이용하여 보다 정확히 섬유를 검출하는 과정으로 구성된다. 이 과정에서 섬유 이미지를 총 5가지 유형으로 분류하였으며, 인공신경회로망을 분류기로 구축하였다. 또한 구축한 분류기를 통해 분류된 5가지 섬유 이미지 유형 중에서 잘못 검출된 섬유이미지를 분수령 알고리즘과 형태학적 재구성을 통하여 섬유를 정확히 검출할 수 있는 기법을 제안하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.6-11
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• 2011

본 논문에서는 고유특징 정규화 및 추출 기법(ERE: Eigenfeature Regularization and Extraction)을 이용한 걸음걸이 바이오 정보 기반 사용자 인식 시스템을 제안한다. 먼저 카메라 센서에서 취득한 걸음걸이 시퀀스로부터 사용자 인식을 위한 특징 정보로 걸음걸이 에너지 영상(GEI: Gait Energy Image)을 생성한다. 학습 단계에서는 갤러리 걸음걸이 에너지 영상에 ERE를 적용하여 정규화된 변환행렬을 획득하여 고유공간(eigenspace)에 사상된 특징정보를 구하고, 검증 단계에서는 걸음걸이 에너지 영상을 학습단계에서 생성한 고유공간에 사상하여 최근접 이웃 분류기를 이용하여 사용자를 인식한다. 제안한 시스템의 유효성 검증을 위해 CASIA 걸음걸이 데이터셋 A를 이용하여 실험하였고, 기존 연구에 비해 인식 정확도 면에서 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권6호
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• pp.499-506
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• 2004

제안된 동판 표면 검사 시스템은 PC-기반으로 다중 스레드 기법과 다중 CPU를 이용해 동판 표면의 결함을 실시간으로 검사하는 시스템이다. 초고속 라인 스캔 카메라로 영상 취득 보드에 영상을 실시간으로 취득하여 처리할 때, 더블 버퍼링 방법으로 입출력과 처리가 동시에 수행되어 처리 속도를 높인다. 다중 스레드 기법에서는 시스템 자원 활용과 다중 스레드로 CPU의 사용을 최대화하여 실시간 처리하며, 다중 스레드 구조로도 실시간 처리가 어려운 경우에는 다중 CPU를 사용하여 이를 해결한다. 또한 동판 표면 영상에서 결함 검출하여 분류할 때, 실시간 처리를 만족시키기 위해서 결함영상의 공분산 행렬의 고유치 비율, 명암차 등의 연산으로 분류할 수 있는 방법을 제시한다. 결함의 검출은 조명 불균형에 대한 보상 처리가 적용된 다음 임계치에 의해 검출된다. 검출된 결함은 제안된 분류 방법으로 특징을 분석한 뒤 결함의 형태를 분류한다. 특징은 결함 너비와 고유치 비율, 명암차 등이 사용되었다. 제시된 방법을 검증하기 위해서 총 141개의 결함을 분류하는 실험이 진행되었고, 결과로는 89.4% 성공률을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.37-45
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• 2008

본 논문에서는 반투영 거울을 사용하여 원하는 출력물을 허공에 디스플레이 하는 방식의 전시물 안내 시스템을 제안한다. 관람객이 전시물을 관람시 즉각적인 정보 획득이 가능하도록, 전시물에 대한 설명을 전시물 주변에 출력한다. 이를 위해 본 논문에서는 세 가지 문제를 해결한다. 첫째, 실시간 입력 카메라영상을 사용하여 위치 추적을 한다. 이를 통하여 고정된 전시물뿐만 아니라, 유동적인 전시물에도 사용이 가능하다. 둘째, 실시간으로 계산되어진 대상의 위치좌표를 이용하여 결과물을 출력할 때, 자연스러운 이동을 위하여 병렬처리를 통한 추적 알고리즘을 사용한다. 셋째, 공간 증강 현실 시스템제작을 위해 전시 공간 앞면에 반투영 거울을 설치하는데, 설치된 거울의 기울기로 인하여 생기는 왜곡은 반사 변환 행렬을 사용하여 보정한다. 본 논문의 제안 시스템은 전시물에 대하여 관람자의 호기심을 유발하며, 쉽고 즉각적인 설명을 통하여 관람자가 전시물에 대한 정보를 쉽고 빠르게 획득하도록 한다.

• 농업과학연구
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• 제47권4호
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• pp.1109-1122
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• 2020

The aim of this study was to develop a marbling classification and prediction model using small parts of sirloin images based on a deep learning algorithm, namely, a convolutional neural network (CNN). Samples were purchased from a commercial slaughterhouse in Korea, images for each grade were acquired, and the total images (n = 500) were assigned according to their grade number: 1++, 1+, 1, and both 2 & 3. The image acquisition system consists of a DSLR camera with a polarization filter to remove diffusive reflectance and two light sources (55 W). To correct the distorted original images, a radial correction algorithm was implemented. Color images of sirloins of Hanwoo (mixed with feeder cattle, steer, and calf) were divided and sub-images with image sizes of 161 × 161 were made to train the marbling prediction model. In this study, the convolutional neural network (CNN) has four convolution layers and yields prediction results in accordance with marbling grades (1++, 1+, 1, and 2&3). Every single layer uses a rectified linear unit (ReLU) function as an activation function and max-pooling is used for extracting the edge between fat and muscle and reducing the variance of the data. Prediction accuracy was measured using an accuracy and kappa coefficient from a confusion matrix. We summed the prediction of sub-images and determined the total average prediction accuracy. Training accuracy was 100% and the test accuracy was 86%, indicating comparably good performance using the CNN. This study provides classification potential for predicting the marbling grade using color images and a convolutional neural network algorithm.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2529-2551
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• 2022

Visual servoing (VS) based on the Kalman filter (KF) algorithm, as in the case of KF-based image-based visual servoing (IBVS) systems, suffers from three problems in uncalibrated environments: the perturbation noises of the robot system, error of noise statistics, and slow convergence. To solve these three problems, we use an IBVS based on KF, African vultures optimization algorithm enhanced extreme learning machine (AVOA-ELM), and fuzzy logic (FL) in this paper. Firstly, KF online estimation of the Jacobian matrix. We propose an AVOA-ELM error compensation model to compensate for the sub-optimal estimation of the KF to solve the problems of disturbance noises and noise statistics error. Next, an FL controller is designed for gain adaptation. This approach addresses the problem of the slow convergence of the IBVS system with the KF. Then, we propose a visual servoing scheme combining FL and KF-AVOA-ELM (FL-KF-AVOA-ELM). Finally, we verify the algorithm on the 6-DOF robotic manipulator PUMA 560. Compared with the existing methods, our algorithm can solve the three problems mentioned above without camera parameters, robot kinematics model, and target depth information. We also compared the proposed method with other KF-based IBVS methods under different disturbance noise environments. And the proposed method achieves the best results under the three evaluation metrics.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.90-99
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• 2023

본 연구에서는 전통적인 RGB 영상보다 데이터양이 적은 로우 센서 영상을 이용한 초해상화 네트워크를 제안하고 이에 대한 실험결과를 정리하였다. 로우 센서 영상의 초해상화는 일반적인 RGB 초해상화와 달리 카메라에서 일어나는 후처리 가공이 없는 무손실영상을 이용하기 때문에 결과물의 성능이 일반 RGB 초해상화 연구와 달리 색상 보정에 따라 많이 좌우된다. 따라서, 본 연구에서는색상 보정을 위한 모듈을 개발하여 기존 RGB 기반 네트워크에 삽입해 이를 이용해 성능 결과를 비교하였다. 연구 결과 색상 보정 모듈을 적용함으로 성능 지표의 향상이 있음을 확인하였다. 다만, 출력 영상의 의도하지 않은 아티팩트가 발생하는 현상을 확인하였고, 성능 지표 중 PSNR의 향상이 분명하나 SSIM의 성능이 일부 떨어지는 것으로 확인하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권4호
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• pp.33-38
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• 2022

With an attempt to suppress the moiré phenomenon caused by the interference between the black matrix of a display panel and the metal grid of a camera, we have fabricated an anti-moiré filter using light diffusing particles (LDPs) with the average diameter of 20 ㎛. It is demonstrated that the anti-moiré filter coated on a glass substrate (370 mm × 470 mm) using a table slot-die coater reduces the moiré intensity to a great extent when the area covered by LDPs is 50%. To quantify the intensity of moiré phenomenon, we have measured the lightness ratio and found that it is reduced from 132.12 down to 105.71 by the filter. To find the optimum area covered by LDPs, we have performed ray tracing simulations using Mie scatters as a substitute for LDPs. From the simulated irradiation distribution, we have calculated the standard deviation (SD) and contrast ratio (CR) to evaluate the moiré strength. As expected, the SD and CR values decrease with increasing covered area by LDPs. However, there exists a trade-off between the transmittance of the filter and its capability of reducing the moiré intensity in determining the area covered by LDPs.