• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.275-282
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• 2013

의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 픽셀들의 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 정보 등 다양한 컴퓨팅 처리 방법으로 수행되어 진다. 그러나 컴퓨팅 방법에 사용되는 다양한 정보들이 의미가 없을 경우 객체인식에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 의료 영상에서의 물리적인 이론에 기반한 영상처리 방법을 전처리에 활용하고자 한다. 제안된 방법은 대비 개선 작업을 주된 목적으로 하는 SWI(Susceptibility Weighted Imaging) 처리를 통해 의미 있는 전처리 작업을 수행하고, 이에 대한 결과를 텍스처 분석을 통해 MR 뇌 영상의 회백질을 효과적으로 검출하는 과정으로 구성된다. 실험결과 제안 방법은 평균 영역차이가 5.2%로 기존의 대표적인 영역분할 방법에 비해 보다 효율적임을 증명하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권1호
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• pp.42-50
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• 2016

최근 LED 어레이와 카메라간의 통신 (일명, 'Visual-MIMO') 연구가 활발히 진행되고 있으며, 차량 및 스마트폰 등으로의 응용이 극대화될 것으로 기대된다. LED 어레이에서 ISI 정도가 심해지면 비트 판정에 오류가 발생하므로 다중화에서 다이버시티로의 전환이 필요하다. 본 논문에서는 참조 어레이 패턴의 사용 유무에 따라 각각 다이버시티로의 전환시점을 결정하기 위한 방법을 제시하고 검증한다. 참조 어레이 패턴을 사용할 경우에는 수신 영상의 휘도 정보를 이용하여 다중화에서 다이버시티 모드로의 전환 시점 결정한다. 참조 어레이 패턴을 사용하지 않을 경우에는 거리에 따른 전체 영상 대비 LED 어레이 영상의 크기를 이용한다. ISI가 심해지는 거리에서의 LED 어레이의 크기를 파악하여 다이버시티로의 전환시점 결정에 이용한다. LED간 ISI 정도 및 거리의 변화에 따라 제안한 방법의 성능을 분석하고 시뮬레이션과 하드웨어 실험을 통해 타당성을 검증한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.681-688
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• 2002

본 논문에서는 컬러 정보인 컬러비와 형태학적 정보인 코너점 및 거리비를 이용한 교통표지판 영역추출 시스템을 제안한다. R G, B 성분들의 컬러비를 기반으로 생성한 이진영상에 대해서 불림 연산처리와 마스크를 이용한 코너점 및 중심점 검출에 의해 후보영역을 추출한다. 다양한 형태의 교통표지판 영역은 후보영역의 중심점을 기준으로 형태학적 정보인 거리비를 이용하여 추출한다. 실험결과, 제안한 시스템은 크기 및 위치에 불변하며, 삼각형, 원, 역삼각형, 사각형 등의 다양한 교통표지판과 밝기값의 차이가 큰 낮과 밤 영상에 대해서도 정확한 영역추출이 가능하였다. 또한, 높은 정확성과 빠른 처리속도를 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3683-3693
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• 1999

차량 번호판 인식 시스템의 개발에 있어서, 빛의 양 변화 및 번호판 인쇄 상태가 다양한 자연 환경에서의 높은 인식성능과 시스템 안정성 확보가 문제이다. 본 논문에서는 명암도 변화와 칼라정보를 단계별로 사용하여 이러한 문제를 해결하는 시스템을 제안한다. 다양한 번호판 상태와 종류의 차량영상에 대하여 안정적으로 동작하게 하기 위하여, 먼저 명암도 변화 횟수를 이용하여 다수의 번호판 후보 밴드(띠)를 찾는다. 상당히 어둡거나 밝게 입력된 영상에 대하여도 동일한 인식 성능을 얻기 위하여 후보밴드에 대하여 칼라정보를 이용한 밝기 조정을 수행하고, 정확한 번호판 경계를 추출하기 위하여 번호판 배경색에 근거한 이진화 및 윤곽선 추적을 수행한다. 각 번호판 후보 영역에 대하여 문자추출 및 문자인식을 병행하여 번호판 영역을 확정함으로써 번호판 추출 및 인식률을 높인다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 다양한 환경에서 촬영된 200장의 영상에 대하여 인식 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 차량 번호판의 자동인식에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2000년도 제18회 학술발표회 논문개요집
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• pp.211-211
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• 2000

Carbon nanotubes (CNTs) have been spotlighted as one of promising field emission displays(FEDs). For the first time, to authors knowledge, we have developed the 9" color CNT-FEDs with the resolution of 240x576 lines. The 9" CNT-FEDs with diode-type and triode-type structures are presented. The well-dispersed CNT paste was squeezed onto the metal-patterned cathode glass. For the anode plate, the Y2O2S:Eu, ZnS:Ag,Cl low-voltage phosphors were printed for red, green, and blue colors, respectively. The vacuum-packaged panel maintained the vacuum level of 1x10-7 Torr. The uniform moving images vacuum-packaged panel maintained the vacuum level of 1x10-7 Torr. The uniform moving images were demonstrated at 2 V/um. High brightness of 800, 200, and 150cd/m2 was observed on the green, red, and blue phosphors at V/um, respectively. Field emission characteristics of a triode-type CNT-FED were simulated using a finite element method. the resultant field strength on the cathode was modulated by gate bias and emitted electrons were focused on the anode. A relatively uniform emission image was experimentally achieved at the 800V anode. A relatively uniform emission image was experimentally achieved at the 800V anode and the 50-180 V gate biases. Energy distribution of electrons emitted from CNTs was measured using an energy analyzer. The maximum peak of energy curve corresponded to the Fermi energy level of CNTs. The whole fabrication processed of CNT-FEDs were fully scalable and reproducible. Our CNT-FEDs has demonstrated the high potential of large-area and full-color applications with very low cost fabrication and low power consumption.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권5호
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• pp.250-259
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• 2006

The information of eye movement is used in various fields such as psychology, ophthalmology, physiology, rehabilitation medicine, web design, HMI(human-machine interface), and so on. Various devices to detect the eye movement have been developed but they are too expensive. The general methods of eye movement tracking are EOG(electro-oculograph), Purkinje image tracker, scleral search coil technique, and video-oculograph(VOG). The purpose of this study is to embody the algorithm which tracks the location of the gazing point at a pupil. Two kinds of location data were compared to track the gazing point. One is the reference points(infrared LEDs) which is effected from the globe. Another is the center point of the pupil which is gained with a CCD camera. The reference point was captured with the CCD camera and infrared lights which were not recognized by human eyes. Both of images which were thrown and were not thrown an infrared light on the globe were captured and saved. The reflected reference points were detected with the brightness difference between the two saved images. In conclusion, the circumcenter theory of a triangle was used to look for the center of the pupil. The location of the gazing point was relatively indicated with the each center of the pupil and the reference point.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.161-168
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• 2006

본 논문에서는 LCD 조립이 완료된 제품에 대해 색상보정 기법을 이용한 LCD 패턴검사 방법을 제안하였다. 기존의 검사 시스템은 패턴 매칭에 의한 검사 기법을 많이 사용하고 있다. 이러한 방법은 LCD의 백라이트(back light) 장치의 휘도차이, 액정의 광특성, 구동특성에 의해 투과되는 빛의 차이, 주위 조명에 의한 색차 등을 보정 할 수 없으며, 또한 이로 인해 불량검출의 효율성을 저하시키는 원인이 된다. 제안하는 검사 방법은 다양한 원인에 의해 발생하는 LCD의 색상 차를 보정한 후 패턴 매칭을 통해 불량을 검출하는 방법이다. 먼저, 검사 대상인 LCD 패턴의 색상을 기준 영상에서 설정된 색상으로 보정한다. 색상이 보정된 영상은 다양한 전처리 기법을 적용하여 패턴 검사를 수행한다. 실험을 통하여 본 연구에서 제안한 알고리듬은 LCD 패널에서 여러 가지 불량품을 검출 할 수 있었고, 또한 제안된 방식은 기존의 방식과 비교하여 불량 검출이 용이함을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권4호
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• pp.439-449
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• 2010

이 논문에서는 KOMPSAT-2 스테레오 영상의 PAN밴드에 존재하는 미세한 크기의 Y시차가 발생하는 원인을 규명하고 이를 개선하기 위한 일련의 실험 및 분석과정을 보고한다. 분석결과, Y시차가 발생하는 원인이 KOMPSAT-2 영상을 생성할 때 PAN밴드를 MS밴드와 일치하도록 Warping처리하는 과정에서 발생한 Resampling 오차 때문인 것으로 판단할 수 있었다. 또한 엄밀한 PAN밴드의 Warping 방식을 적용하여 Resampling 오차를 제거함으로써 Y 시차문제가 상당부분 개선될 수 있음을 확인하였다. 또한 KOMPSAT-2 영상 PAN밴드에서 관측된 밝기값 밀림현상도 엄밀한 Warping처리를 통해서 개선될 수 있음을 확인하였다. 따라서, 보다 엄밀한 Warping기법이 KOMPSAT-2 영상처리과정에 적용될 수 있다면 KOMPSAT-2 영상의 기하정확도 및 복사정확도가 많이 개선될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.75-83
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• 2018

최근 자율 주행 자동차에 대한 연구가 활발하다. 자율 주행 자동차는 보행자 검출 및 인식 기술이 중요하다. 최근에 주로 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 보행자 검출은 대체로 좋은 성능을 보이나 영상의 환경에 따른 성능 저하가 있다. 본 논문에서는 LGP-FL(Local Gradient Pattern-Feature Layer)을 추가한 CNN Network를 기반으로 해마 신경망의 장기 기억 구조를 적용한 보행자 검출 시스템을 제안한다. 먼저 입력 이미지를 $227{\times}227$의 크기로 변경한다. 그 후 총 5개 층의 Convolution layer를 거쳐 특징을 추출한다. 그 과정에서 추가되는 LGP-FL에서는 LGP 특징 패턴을 추출하여 출현 빈도수가 높은 패턴을 장기 기억 장치에 저장한다. 이후 검출 과정에서 밝기 및 색상 변화에 강인한 LGP 특징 패턴 정보를 이용해 검출함으로써 보다 정확하게 보행자를 검출할 수 있다. 기존의 방법들과 제안하는 기법의 비교를 통해 약 1~4%의 검출률 증가를 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.457-462
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• 2021

본 연구는 VR 게임에서 시각적 몰입감을 향상할 수 있는 제작 기법에 관한 연구이다. 먼저, 선행연구를 통해 VR 게임과 현황, 시각 및 몰입감에 관한 이론을 검토하고, 표본을 정하여 VR 게임에서 시각적 몰입을 향상할 수 있는 주요 구성 요소들을 추출하였다. 그리고 현재 전 세계 팬데믹 현상인 코로나19(COVID-19)의 콘셉트를 적용하여 VR 게임을 제작하고 개발하였다. 그 결과, 기술적 구성 요소의 해상도, 프레임 레이트, 시야각, 조명의 밝기, 디자인 품질과 내용적 구성 요소의 스토리텔링, 배경, 연출, 색상과 질감, 흥미와 재미를 통해 VR 게임을 플레이하는 과정에서 시각적 몰입을 유도하고 향상할 수 있는 유의미한 결과를 얻었으며, 최종적으로 원활한 게임 플레이를 구현할 수 있었다. 본 연구 과정 및 결과를 통해 향후 사용자의 시각적 몰입을 유도하고 향상할 수 있는 VR 게임의 제작과 개발 분야에 기초 자료가 될 것으로 기대한다.