• 청정기술
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• 제28권4호
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• pp.323-330
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• 2022

미세유체 종이-기반 분석 장치는 최근 현장 진단 및 환경 물질 감지를 포함한 다양한 적용가능성으로 주목을 받고 있다. 본 연구는 적은 비용과 간단한 검출 방법으로 중금속을 빠르게 검출할 수 있는 3D-μPAD를 제작하기 위해 PDMS 양면 인쇄 방법을 제안하였다. 3D-μPAD 디자인은 레이저 커팅으로 아크릴 스탬프에 적용할 수 있으며, 제작된 스탬프에 PDMS 고분자를 스핀 코팅 후 양면접촉인쇄 방식 도입을 통해 3차원 형태의 소수성 장벽 형성에 필요한 조건을 확인하였다. 구체적으로 소수성 장벽 형성 조건인 고분자 농도, 스핀 코팅 속도 및 접촉 시간에 따라 PDMS 소수성 장벽 면적과 친수성 채널의 면적 변화를 분석함으로써 3D-μPAD 제작 공정 조건 최적화를 수행하였다. 최적화된 μPAD로 니켈, 구리, 수은 이온, pH를 다양한 농도에서 검출하였고 이를 ImageJ 프로그램으로 분석하여 grayscale 값으로 정량화 하였다. 이를 통해 3D-μPAD를 제작함으로써 특별한 분석 기기 없이 다양한 중금속 비색 검출을 수행함으로써 조기진단 바이오 센서로의 응용 가능성을 증명하였다. 이 3D-μPAD는 휴대가 간편한 다중 금속이온 검출 바이오센서로서, 신속한 현장 모니터링이 가능하므로 개발도상국 같은 자원이 제한된 지역에서 유용하게 사용 가능하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.49-55
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• 2015

최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.650-657
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• 2020

The rapid growth of internet users and faster network speed are driving the new ICT services. ICT Technology has improved our way of thinking and style of life, but it has created security problems such as malware, ransomware, and so on. Therefore, we should research against the increase of malware and the emergence of malicious code. For this, it is necessary to accurately and quickly detect and classify malware family. In this paper, we analyzed and classified visualization technology, which is a preprocessing technology used for deep learning-based malware classification. The first method is to convert each byte into one pixel of the image to produce a grayscale image. The second method is to convert 2bytes of the binary to create a pair of coordinates. The third method is the method using LSH. We proposed improving the technique of using the entire existing malicious code file for visualization, extracting only the areas where important information is expected to exist and then visualizing it. As a result of experimenting in the method we proposed, it shows that selecting and visualizing important information and then classifying it, rather than containing all the information in malicious code, can produce better learning results.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.693-701
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• 2016

모자이크 영상을 만들기 위해서는 영상간 변환관계 추정이 필요하다. 변환관계추정에는 대응점 정보가 필요하며, 대응점은 일반적으로 특징점 기반의 추출방식을 사용한다. 그러나 텍스쳐 정보가 없는 영상의 경우에는 특징점 추출이 불가능하다. 따라서 이 경우 다른 관점에서의 접근이 필요하다. 이에 본 논문에서는 주파수 영역에서 대응점 추출기법의 적용 가능성을 분석하고 최적의 주파수 영역 정합기법을 제안한다. 제안하는 방법은 세 단계로 수행된다. 첫 단계는 컬러 영상을 흑백영상으로 변환하고 노이즈를 제거 한 뒤 엣지를 추출한다. 두 번째 단계에서는 영상의 정합영역을 결정한다. 그리고 마지막 단계에서는 위상상관(Phase correlation) 기법을 수행하여 위상상관도를 생성하고 두 영상의 대응점을 추출한다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 텍스쳐 정보가 없는 GOCI 해양위성영상과 일반 프레임카메라 영상을 사용하였다. 실험 결과 신뢰도 높은 대응점이 추출되는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 주파수 영역 매칭의 사용 가능성을 확인 할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.133-143
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• 2010

본 논문은 영상을 효율적으로 부호화하면서도 자연스러운 압축 영상을 만들어내는 쿼드트리 영상 압축 기법을 제안한다. 제안하는 압축 기법은 유의미한 에지 선을 보존하기 위해서 에지-기반 쿼드트리 분할을 적용하고, 잎 노드 블록 사이의 높은 상관성을 활용하기 위해서 예측부호화 기법을 이용한다. 제안하는 압축 기법이 JPEG에 비해서 부호 효율이 27% 이상 개선됨을 $256\times256$ 휘도영상에 대한 전산실험을 통하여 검증하였다. 제안하는 압축 기법은 JPEG과 같은 고정 블록 부호화 기법에서 나타나곤 하는 압축 영상에서의 파문 현상을 발생시키지 않아서, 보다 자연스러운 압축 영상을 제공할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.203-212
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• 2004

워터마킹은 멀티미디어 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위한 방법이다. 이러한 미디어 중에서 텍스트 문서는 블록/줄/단어의 계층 구조와 배경/전경의 확연한 구분 같은 고유한 특성을 나타내므로, 텍스트 문서를 위한 워터마킹 알고리즘은 이러한 특성을 잘 반영하여 설계하여야 한다. 본 논문은 명암을 갖는 텍스트 문서 영상을 위한 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 워터마크 신호는 에지 방향 히스토그램을 통해서 삽입된다. 문서 영상의 부분 영상들은 모두 유사한 성질을 갖는다는 ‘부분 영상 일관성’을 제시한다. 한글 영상, 영문 영상, 한문 문서 영상을 대상으로 부분 영상 일관성을 조사하여, 부분 영상 일관성은 언어에 무관하며 다양한 문서 영상에 적용할 수 있음을 보인다. 워터마크 신호를 삽입하기 위하여 에지방향 히스토그램을 조작하였으며 다양한 실험을 통해 알고리즘의 비 인지성과 강인성을 분석하고 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.136-136
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• 2021

In this study, a deep convolutional neural network (DCNN) model is proposed for short-term precipitation forecasting using weather radar-based images. The DCNN model is a combination of convolutional neural networks, autoencoder neural networks, and U-net architecture. The weather radar-based image data used here are retrieved from competition for rainfall forecasting in Korea (AI Contest for Rainfall Prediction of Hydroelectric Dam Using Public Data), organized by Dacon under the sponsorship of the Korean Water Resources Association in October 2020. This data is collected from rainy events during the rainy season (April - October) from 2010 to 2017. These images have undergone a preprocessing step to convert from weather radar data to grayscale image data before they are exploited for the competition. Accordingly, each of these gray images covers a spatial dimension of 120×120 pixels and has a corresponding temporal resolution of 10 minutes. Here, each pixel corresponds to a grid of size 4km×4km. The DCNN model is designed in this study to provide 10-minute predictive images in advance. Then, precipitation information can be obtained from these forecast images through empirical conversion formulas. Model performance is assessed by comparing the Score index, which is defined based on the ratio of MAE (mean absolute error) to CSI (critical success index) values. The competition results have demonstrated the impressive performance of the DCNN model, where the Score value is 0.530 compared to the best value from the competition of 0.500, ranking 16^th out of 463 participating teams. This study's findings exhibit the potential of applying the DCNN model to short-term rainfall prediction using weather radar-based images. As a result, this model can be applied to other areas with different spatiotemporal resolutions.

• 로봇학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.313-321
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• 2017

One of the most frequently performed tasks in human-robot interaction (HRI), intelligent vehicles, and security systems is face related applications such as face recognition, facial expression recognition, driver state monitoring, and gaze estimation. In these applications, accurate head pose estimation is an important issue. However, conventional methods have been lacking in accuracy, robustness or processing speed in practical use. In this paper, we propose a novel method for estimating head pose with a monocular camera. The proposed algorithm is based on a deep neural network for multi-task learning using a small grayscale image. This network jointly detects multi-view faces and estimates head pose in hard environmental conditions such as illumination change and large pose change. The proposed framework quantitatively and qualitatively outperforms the state-of-the-art method with an average head pose mean error of less than $4.5^{\circ}$ in real-time.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권2호
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• pp.174-177
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• 2007

Trabecular bone can be accurately represented using image-based finite element modeling and analysis of these bone models is widely used to predict their mechanical properties. However, the choice of thresholding technique, a necessary step in converting grayscale images to finite element models which can thus significantly influence the structure of the resulting finite element model, is often overlooked. Therefore, we investigated the effects of thresholding techniques on micro-computed tomography (micro-CT) based finite element models of trabecular bone. Three types of thresholding techniques were applied to micro-CT images of trabecular bone which resulted in three unique finite element models for each specimen. Bone volume fractions and apparent moduli were predicted for each model and compared to experimental results. Our findings suggest that predictions of apparent properties agree well with experimental measurements regardless of the choice of thresholding technique in micro CT images of trabecular bone.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제47권4호
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• pp.247-254
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• 2017

Purpose: Dual-energy X-ray imaging is widely used today in various areas of medicine and in other applications. However, no similar technique exists for dental applications. In this study, we propose a dual-energy technique for dental diagnoses based on voltage-switching. Materials and Methods: The method presented in this study allowed different groups of materials to be classified based on atomic number, thereby enabling two-dimensional images to be colorized. Computer simulations showed the feasibility of this approach. Using a number of different samples with typical biologic and synthetic dental materials, the technique was applied to radiographs acquired with a commercially available dental X-ray unit. Results: This technique provided a novel visual representation of the intraoral environment in three colors, and is of diagnostic value when compared to state-of-the-art grayscale images, since the oral cavity often contains multiple permanent foreign materials. Conclusion: This work developed a technique for two-dimensional dual-energy imaging in the context of dental applications and showed its feasibility with a commercial dental X-ray unit in simulation and experimental studies.