• 정보학연구
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• 제12권4호
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• pp.25-32
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• 2009

Iris recognition is a biometric technology which can identify a person using the iris pattern. It is important for the iris recognition system to extract the feature which is invariant to changes in iris patterns. Those changes can be occurred by the influence of lights, changes in the size of the pupil, and head tilting. This paper is appropriate for the embedded environment using local gradient histogram embedded system using iris feature extraction methods have implement. The proposed method enables high-speed feature extraction and feature comparison because it requires no additional processing to obtain the rotation invariance, and shows comparable performance to the well-known previous methods.

• 한국분말재료학회지
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• 제6권2호
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• pp.132-138
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• 1999

A new binder system and debinding process for low carbon residue in the injection molding of Nd(Fe, Co)B powder are investigated. In the injection molding of magnetic materials, it is demanded to reduce carbon residue which deteriorates their magnetic properties. The binder system developed is composed of polyethylene glycols (PEGs) and polypropylene (PP). PEG was selected as a major binder is component to be extracted in a molecular state by solvent extraction in ethanol, which step would leave no residue. PP was selected as a minor binder component to be subsequently removed by thermolysis which step would leave carbon residue. The behaviors of solvent extraction with the variations of PEG molecular weight, temperature, and time were examined. The dependency of residual carbon content on thermolysis atmosphere was also studied. Opened pore channels introduced in a green body by the solvent extraction and microstructures of the sintered magnets were observed using SEM.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.231-240
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• 2001

Conventional expert systems has been criticized due to its lack of capability to adapt to the changing decision-making environments. In literature, many methods have been proposed to make expert systems more environment-adaptive by incorporating fuzzy logic and neural networks. The objective of this paper is to propose a new approach to building a self-evolving expert system inference mechanism by integrating fuzzy neural network and fuzzy rule extraction technique. The main recipe of our proposed approach is to fuzzify the training data, train them by a fuzzy neural network, extract a set of fuzzy rules from the trained network, organize a knowledge base, and refine the fuzzy rules by applying a pruning algorithm when the decision-making environments are detected to be changed significantly. To prove the validity, we tested our proposed self-evolving expert systems inference mechanism by using the bankruptcy data, and compared its results with the conventional neural network. Non-parametric statistical analysis of the experimental results showed that our proposed approach is valid significantly.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.906-909
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• 2003

This paper proposes an algorithm of CAD data extraction for the computer controlled making system. In general logo is directly designed at the marking controller, but that is not an effective method because of the very limited working area. In this paper, for the data extraction we used a general PC and Auto CAD for logo design, and developed the software with GUI(Graphic User Interface) method. Then the data is transferred to the marking controller for marking on the object. With experimental result we showed the proposed algorithm to be very effective in the computer controlled marking system.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.64-68
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• 2005

본 논문에서는 방범 및 보안설비로 설치된 CCD카메라로 화재가 발생한 지역의 영상을 획득하였을 때, 빠른시간 안에 화재 발생위치를 인식하고 경보를 발령할 수 있는 시스템을 연구하였다. 화재발생 지역 중 불꽃부위만을 효과적으로 추출할 수 있는 방법으로 RED Filtering법을 제안하였고, 불꽃부위 경계를 추출하기 위하여 2치 영상기법을 적용하였으며, Mask추출과 정합을 이용하여 화재가 발생한 위치 및 지역을 인식할 수 있도록 하였다. 실험결과, 불꽃과 복잡한 경계부분도 효과적으로 추출되었으며 원영상과의 정합을 통해 화재 발생위치를 효과적으로 인식하여 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하였다

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.595-604
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• 2013

현재 수입차 차량의 등록대수가 해를 거듭할수록 증가하는 추세이다. 그에 맞춰 수입차와 같은 고급 차량을 정비하기 위한 차량 정비 업체의 환경 개선이 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정비 차량의 고객 신뢰도를 제공하기 위한 스마트 차량 관리 시스템을 구현하기 위해 HSV 색상모델 기반의 키 프레임 추출 기법을 제안한다. 수리 차량의 입고 시 차량 번호판 인식 프로세스를 통해 차량의 번호판을 자동으로 인식 후, 이를 기준으로 차량의 수리 이력 확인 및 수리 요청을 처리한다. 차량 수리 동영상을 토대로 차량 수리 키 프레임을 추출하여 사용자의 스마트폰으로 제공하는 서비스를 구현한다. 아울러 제안하는 기법을 스마트 차량 관리 시스템에 적용함으로써 서비스의 우수성을 검증한다. 마지막으로 키 프레임 추출 기법의 성능을 향상시키기 위해 RGB 색상을 HSV 색상으로 변환하여 처리한다. 그 결과 제안된 방법의 키 프레임 추출을 위한 성능 평가에서 기존의 RGB 색상모델보다 HSV 색상모델이 재현율 측면에서 약 30% 더 우수함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권3호
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• pp.32-43
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• 2002

본 논문에서는 신경망에 기반한 디지털 신호를 위한 패턴분류 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 두 가지 신경망 모델로 구성된다. 첫 번째 부분은 특징 추출의 역할을 하는 웨이블릿 신경망이다. 이 부분을 위해 기존의 웨이블릿 신경망 모델들을 비교한 후, 특징 추출을 위한 새로운 웨이블릿 신경망 모델을 제안한다. 다른 부분은 패턴 분류를 위한 웨이블릿 신경망이다. 패턴 분류에 적용하기 위해 기존의 웨이블릿 신경망 구조를 수정하고 학습 방법을 제안한다. 패턴 분류 웨이블릿 신경망의 입력은 특징 추출 신경망의 은닉노드의 연결강도, 확장 및 이동 파라미터로 구성되었다. 또 출력은 특징 추출 신경망의 입력 신호가 속한 부류를 나타낸다. 제안한 시스템을 EEG 신호를 주파수에 따라서 분류하는 문제에 적용하였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제3권3호
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• pp.34-40
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• 2000

지용성 용존 유기물을 해수로부터 효율적으로 추출할 수 있는 고체상 추출 (solid phase extraction)장치를 새로이 고안하였다. 본 장치는 octadecyl silane (ODS) cartridge와 압력 평형 마개, 96 multifolder, 아스피레타 형 진공 펌프로 구성하였다. 본 장치는 기존의 액체-액체 추출법보다 회수 효율은 1.4 배 이상 증대시켰으며, 최소 시료량을 8 배 이상 감소 시켰다. 따라서 용매의 사용을 5 배 이상 감소시킬 수가 있으므로 나중에 사용된 용매를 제거하는 노력도 크게 감소시켰다. 뿐만 아니라 96 개의 시료(각 1ℓ)를 동시에 처리할 수 있으므로 지용성 용존 유기물의 추출 과정을 반자동화시킨 획기적인 장치이다. 본 장치를 통하여 황해 해수 시료에서 추출된 용존 탄화수소의 정성 및 정량 분석 결과 본 장치가 효율성과 신뢰성에서 기존의 액체-액체 추출법을 대체할 수 있을 것으로 사료된다.

• 공업화학
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• 제7권1호
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• pp.203-213
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• 1996

평형 추출장치를 사용하여 유기산의 물리추출과 반응추출에서 추출도에 미치는 추출제의 종류와 농도, 용매의 영향을 조사하였다. 사용된 유기산은 아크릴산과 메타크릴산이었고, 추출제로는 n-octylamine(OA)과 di-n-octylamine(DOA), tri-n-octylamine(TOA)및 tri-octylmetyl ammonium chloride(TOMAC ; Aliquat 336)을 사용하였다. 실험결과 반응추출에서 추출도는 물리추출의 경우보다 2~9배 정도 증가 되었으며, 유기산의 추출도에 미치는 추출제의 영향은 OA, TOMAC, DOA 및 TOA의 순서로 추출도가 증가하였으며, 또한 추출제의 농도가 증가할수록 추출도가 증가하였다. 용매의 영향은 종래의 용매의 유전상수보다는 용해도인자에 의한 용매선택 방법이 신뢰성이 있었고, 용질과 용매의 용해도인자의 차이가 작을수록 추출도가 증가하여 케로진, 크실렌, 클로로포롬, MIBK 및 n-BAc의 순서로 좋아졌다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권1C호
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• pp.24-31
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• 2003

In this paper, a new opto-digital multiple information hiding and real-time extracting system is implemented. That is, multiple information is hidden in a cover image by using the stego keys which are generated by combined use of random sequence(RS) and Hadamard matrix(HM) and these hidden information is extracted in real-time by using a new optical correlator-based extraction system. In the experiment, 3 kinds of information, English alphabet of "N", "R", "L" having 512$\times$512 pixels, are formulated 8$\times$8 blocks and each of these information is multiplied with the corresponding stego keys having 64$\times$64 pixels one by one. And then, by adding these modulated data to a cover image of "Lena"having 512$\times$512 pixels, a stego image is finally generated. In this paper, as an extraction system, a new optical nonlinear joint transform correlator(NJTC) is introduced to extract the hidden data from a stego image in real-time, in which optical correlation between the stego image and each of the stego keys is performed and from these correlation outputs the hidden data can be asily exacted in real-time. Especially, it is found that the SNRs of the correlation outputs in the proposed optical NJTC-based extraction system has been improved to 7㏈ on average by comparison with those of the conventional JTC system under the condition of having a nonlinear parameter less than k=0.4. This good experimental results might suggest a possibility of implementation of an opto-digital multiple information hiding and real-time extracting system.