• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1591-1604
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• 2023

해색 원격탐사에서 대기 보정은 자료의 정확도와 신뢰성 확보를 위해 반드시 수행해야하는 과정으로 높은 정확도가 요구된다. 또한 최근 원격 탐사 커뮤니티에서는 위성 자료의 오차에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 대기 보정의 보조 자료로 사용되는 기상 변수(오존량, 기압, 바람장, 층적분 수증기량[total precipitable water, TPW])의 오차에 의해 발생하는 원격 반사도(remote sensing reflectance, R_rs)의 오차에 대한 연구가 진행되고 있지만 오차 요인으로 알려진 수증기 프로파일의 변동성에 의한 R_rs의 오차에 대한 연구는 수행되지 않았다. 본 연구에서는 Second Simulation of a Satellite Signal Vector version 2.1 모의를 통해 GOCI-II 관측 영역 내의 수증기 프로파일의 변동성에 따른 수증기 투과도의 오차를 계산하고 이로 인해 발생하는 해색 산출물의 오차에 대해 분석하였다. Radiosonde 관측 수증기 프로파일은 그 형태가 복잡할 뿐만 아니라 지표 부근의 큰 변동성으로 인해 기존 GOCI-II 대기 보정에서 사용하고 있는 US standard 62 수증기 프로파일과의 차이가 최대 0.007만큼 발생하였다. 이로 인해 발생한 수증기 투과도의 차이는 GOCI-II 대기 보정에서 에어로졸 반사도 추정의 차이를 발생시키고, 결과적으로 모든 밴드에서 R_rs의 오차가 발생하였다. 하지만 412-555 nm 밴드에서 수증기 프로파일 차이로 인한 R_rs 오차는 요구 정확도보다 낮은 2% 미만으로 나타났으며, 다른 해색 산출물인 클로로필(chlorophyll-a) 농도, 용존 유기물, 총 부유물 농도에서도 유사한 오차를 보이고 있다. 본 연구의 결과는 대기 보정 및 해색 산출물의 정확도에 있어 수증기 프로파일의 차이의 영향이 적다는 것을 의미한다. 하지만 추후 연구에서 수증기 흡광 보정 시 수증기 프로파일의 변동성을 고려할 경우 보다 높은 수준의 R_rs 정확도 확보를 기대할 수 있다.

• BMB Reports
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• 제42권7호
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• pp.450-455
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• 2009

The "stage albinism line of winter wheat" FA85 was a specific natural mutant strain on leaf color. This physiological mutation was controlled by cytogene. In order to reveal the genetic and biochemical mechanism of albinism, 2-DE was used to investigate the difference of chloroplast protein expression pattern between FA85 and its parent wheat Aibian 1. From the results of 2-DE gels analysis, approximately 683 spots were detected on each gel, and 57 spots were expressed differently at least two-fold. Using MALDI-TOF/TOF MS, 14 of 57 spots were identified, which could be categorized into four classes: carbon metabolism, energy metabolism, defense/stress response and signal transduction. Compared with the parent wheat, the expression of ATPase-$\gamma$ and GP1-$\alpha$ was up-regulated in FA85, and of other proteins was down-regulated. Together, we concluded that the expression of chloroplast proteins had changed obviously in FA85, which might be related to the leaf color mutant.

• 대기
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• 제18권1호
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• pp.1-14
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• 2008

The cloud amount, one of the basic parameter in atmospheric observation, have been observed by naked eyes of observers, which is affected by the subjective view. In order to ensure reliable and objective observation, a new algorithm to retrieve cloud amount was constructed using true color images composed of red, green and blue (RGB). The true color image is obtained by the Skyview, an all-sky imager taking pictures of sky, at the Science Building of Yonsei University, Seoul for a year in 2006. The principle of distinguishing clear sky from cloudy sky lies in the fact that the spectral characteristics of light scattering is different for air molecules and cloud. The result of Skyview's algorithm showed about 77% agreement between the observed cloud amount and the calculated, for the error range, the difference between calculated and observed cloudiness, within ${\pm}2$. Seasonally, the best accuracy of about 83% was obtained within ${\pm}2$ range in summer when the cloud amounts are higher, thus better signal-to-noise ratio. Furthermore, as the sky turbidity increased, the error also increased because of increased scattering which can explain the large error in spring. The algorithm still need to be improved in classifying sky condition more systematically with other complimentary instruments to discriminate thin cloud from haze to reduce errors in detecting clouds.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.89-94
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• 2013

본 논문은 컬러 영상에서 화염검출 시 주기적으로 점멸하는 비화염 물체 검출을 제거하기 위해 웨이블렛 변환을 이용한 화염 검출 알고리즘을 제안한다. 기존 화염검출 알고리즘에서는 화염의 색상과 시간적인 변화와 공간적인 변화를 분석하고 이들을 조합하여 화염을 판정한다. 하지만 자동차 경광등, 방향지시등과 같이 점멸하면서 화염과 비슷한 특성을 보이는 물체를 화염으로 검출하는 문제점이 있다. 본 논문은 주기적으로 점멸하면서 화염과 비슷한 특성을 보이는 비화염 요소의 주기성을 판별하여 오검출을 감소시킨다. 제안하는 알고리즘은 화염의 색상과 영상 차분 기법으로 화염 후보영역을 선정하고 선정된 후보영역에 대하여 웨이블렛 변환 계수를 분석하여 주기성을 갖는 오검출 요소를 포함한 비화염 영역을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 모의실험 결과, 주기성을 갖는 비화염 영역을 제거하였고 97.9%의 검출율과 7.3%의 낮은 오검출율 성능을 확인하였다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 1998년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.230-236
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• 1998

Thermal environment of greenhouse was investigated by thermo-tracer in this study. The Thermo-tracer is a high-sensitivity infrared thermometer of non-contact type. The infrared energy emitted from the measured object is converted into an electrical signal by the detector(HgCdTe) and display as a color or black & white thermal image by way of optical scanning, The experiment was conducted for Venlo-type greenhouse with pad & fan system. The temperature difference between measured by Thermo-trace and measured by HOBO sensor is maximum 0.8$^{\circ}C$. Thermo-trace is possible to use for the thermal environment analysis and diagnosis of a cooling and heating system of greenhouse.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.176-180
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• 1992

At the KACC'91 conference, we proposed a method of automatic detection of shape of the faulty holes of a shadow mask which is used in a cathode-ray tube of a color television. In this method, the image data are taken from two areas of the mask with CCD camera. Comparing the shape of holes in these two areas by use of a signal processing technique, we can find any fault in the shape of holes. This paper describes the effect of smoothing filters of effectively finding the faulty holes from the difference image data. A computer simulation and actual experiment with a shadow mask have shown that this method of fault detection is very effective for practical use.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.774-779
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• 2016

The conventional methods using color signal for tracking the movement of the object require a lot of calculation and the performance is not accurate. In this paper, we propose a method to effectively track the moving objects using the depth information from a depth camera. First, it separates the background and the objects based on the depth difference in the depth of the screen. When an object is moved, the depth value of the object becomes blurred because of the phenomenon of Motion Blur. In order to solve the Motion Blur, we observe the changes in the characteristics of the object (the area of the object, the border length, the roundness, the actual size) by its velocity. The proposed algorithm was implemented in the simulation that was applied directly to the tracking of a golf ball. We can see that the estimated value of the proposed method is accurate enough to be very close to the actual measurement.

• 한국안전학회지
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• 제34권1호
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• pp.82-89
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• 2019

The importance of aviation safety has been emphasized recently due to the development of aviation industry. Despite the efforts of each country and the improvement of screening equipment, screening tasks are still difficult and detection failures are frequent. The purpose of this study was to examine the effect of feedback on improving signal detection performance applying a Simulated Baggage Screening Program(SBSP) for improving aviation safety. SBSP consists of three parts: image combination, option setting and experiment. The experimental images were color-coded to reflect the items' transmittance of the x-rays and could be combined as researchers' need. In the option, the researcher could set up the information, incentive, and comments needed for training to be delivered on a number of tasks and times. Experiment was conducted using SBSP and participant's performance information (hit, missed, false alarms, correct rejection, reaction time, etc.) was automatically calculated and stored. A total of 50 participants participated and each participant was randomly assigned to feedback and non-feedback group. Participants performed a total of 200 tasks and 20(10%) contained target object(gun and knife). The results showed that when the feedback was provided, the hit, correct rejection ratio and d′ were increased, however, the false alarms and miss decreased. However, there was no significant difference in response criteria(${\beta}$). In addition, implications, limitations of this study and future research were discussed.

• 트랜스-
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• 제12권
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• pp.51-79
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• 2022

본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.

• 한국식품과학회지
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• 제45권2호
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• pp.167-173
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• 2013

국내 다소비 건포류인 오징어채, 쥐포, 멸치를 대상으로 감마선 조사에 의한 이화학적 품질 특성 및 조사여부 확인 시험을 실시하였다. 모든 시료에서 조사선량의 증가에 따라 기계적 색도의 큰 변화는 관찰되지 않았지만 전반적 색차는 다소 증가하였다. 갈색도의 경우 오징어채와 쥐포는 수용성 갈색도가, 멸치는 지용성 갈색도가 높게 확인되었고, 쥐포의 갈색도는 조사선량에 따라 다소 증가하였다. TBA 값은 지방의 함량이 비교적 높은 오징어와 멸치의 경우 조사선량에 따라 증가하는 경향을 나타내었다. 광자극발광(PSL) 분석 결과, 멸치를 제외한 모든 조사시료에서 음성(-)과 중간값(M)을 나타냄에 따라 스크리닝 판정에 적합하지 않는 것으로 확인되었다. 그러나 열발광(TL) 분석에서는 모든 조사시료가 특유의 peak를 나타내었고, 강도 또한 선량에 비례적으로 증가하였으며, TL ratio 역시 기준 값에 만족하여 TL에 의한 조사여부 확인이 가능하였다. 관능평가 결과, 모든 시료에서 조사선량 간 유의적인 차이는 나타나지 않았다.