본 논문에서는 코로나19 사태에 대비하여 실시간으로 마스크를 제대로 쓴 사람과 제대로 쓰지 않은 사람을 구분하는 시스템을 제안한다. 이 시스템을 사용하기 위하여 모델 학습 시에 합성곱 신경망(CNN : Convolutional Neural Networks)를 사용한다. 학습된 모델을 토대로 영상에 적용 시 하르 특징 분류기(Haar Cascade Classifier)로 얼굴을 탐지하여 마스크 여부를 판단한다.
객체 검출 알고리즘은 자율주행 시스템 구현을 위한 핵심 요소이다. 최근 심층 합성곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 기반의 영상 인식 기술이 발전함에 따라 심층 학습을 이용한 객체 검출 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출에 가장 널리 사용되고 있는 Mask R-CNN의 경량화 모델을 제안하여 도로 내 다양한 객체들의 위치와 형태를 효율적으로 예측하는 방법을 제안한다. 또한, 주의 모듈(Attention Module)을 Mask R-CNN 내 각각 다른 역할을 수행하는 신경망 계층에 적용함으로써 특징 지도를 적응적으로 재교정(Re-calibration)하여 검출 성능을 향상시킨다. 실제 주행 영상에 대한 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법 대비 크게 감소된 신경망 매개변수만을 이용하여 고성능 검출 성능을 유지함을 보인다.
An electronic beam mis-landing phenomenon on the RGB (red/green/blue) -fluorescent surface has been considered as one of serious problems to be solved in cathode-ray tube (CRT), which is generally caused by mechanical shock and vibration. In this work, structural design concepts on the major parts of the CRT, such as a frame, a shadow mask, and a spring, are studied to improve the mechanical shockproof character of a CRT by FEM-analyses and experimental approaches ; a frame is newly designed to have strength employing the double-corner-beads which reduces considerably the distortion of the frame and the shadow mask : the edge-bead of a shadow-mask is redesigned to maintain the wide curved surface of a shadow-mask after mechanical shock : finally, a spring supporting the frame and the shadow-mask is designed to have enough flexibility along drop-direction. As an example, a conventional type of a 15inch CRT was utilized to demonstrate the feasibility and usefulness of this work. Overall, some favorable information on the structural design of the CRT is achieved, and the mechanical shockproof character of a 15-inch CRT is improved in the degree of 3G $(1G=9.81m/s^2)$ as an average-value.
디지털 홀로그래피 현미경을 이용하여 반도체 공정에 사용되는 위상차 포토마스크의 결함을 측정하였다. 이러한 위상차 포토마스크는 위상차를 이용하여 반도체 문양을 만들기 때문에 일반 현미경으로는 패턴을 알 수 없을 뿐 아니라 위상마스크의 결함은 더욱더 찾기 어렵다. 디지털 홀로그래피 현미경을 이용하면 한 장의 홀로그램을 이용하여 위상차 포토마스크의 3차원 구조와 결함을 동시에 측정할 수 있다.
A three-dimensional(3D) Monte Carlo simulator for boron ion implantation into <100>single-crystal silicon considering the mask structure has been developed to predict the mask-dependent impurity doping profiles of the implanted boron at low energies into the reduced area according to the trend of a reduction in the size of semiconductor devices. All relevant important parameters during ion implantation have been taken into account in this simulator. These are incident energy, tilt and rotation of wafer, orientation of silicon wafer, presence of native silicon dioxide layer, dose, wafer temperature, ion beam divergence, masking thickness, and size and structure of open window in the mask. The one-dimensional(1D) results obtained by using the 3D simulator have been compared with the SIMS experiments to demonstrate its capabilities and confirem its reliability, and we obtained relatively accurate 1D doping profiles. Through these 3D simulations considering the hole structure and its size, we found the mask effects during boron ion implantation process.
본 논문에서는 ASC(Area Scan Camera)를 이용한 비젼시스템과 belt type xy-table을 사용하여 metal mask의 홀 생성유무 검사시스템을 개발하고, 적용할 수 있는 알고리즘을 소개한다. Metal mask의 전체 영역을 일정한 크기의 검사영역으로 분할한다. 각각의 검사영역의 크기는 ASC의 FOV(Field of View)와 동일하다. 이때 belt type xy-table에서 발생하는 위치오차를 고려하여 일정영역을 중첩하여 분할한다. 검사블록에 대한 카메라이미지는 gerber 파일을 이용하여 생성한 기준이미지와 비교된다. 검사장치에 장착된 metal mask의 회전각도를 계산하기 위하여 존재하는 가장 큰 홀에 대한 카메라이미지를 획득하고, 홀의 수평 에지를 추출한 후 직선의 방정식을 이용한다. Belt type xy-table의 backslash와 같은 기계적 결함에 의해 기준 이미지와 카메라이미지에 존재하는 홀 사이에는 위치오차가 존재한다. 두 이미지를 일치시키기 위해 각 이미지에 존재하는 홀의 무게중심점을 이용한 HT(Hough-Transform)을 사용하여 위치오차정보를 추출하고, 기준이미지의 중심점을 이동시킨다. 각각의 이미지에 존재하는 홀에 대한 무게중심점, 면적, 가로길이, 세로길이 등의 정보를 레이블링을 통하여 구한다. 두 이미지에 존재하는 홀의 무게중심점과 면적을 이용하여 홀의 생성 유무를 판단한다. 그리고 실제로 시스템을 제작하여 위 알고리즘을 적용한다.
영상처리 기술은 인간의 시각에 기반을 둔 영상정보와 관련된 분야에서 중요한 기반 기술로써 현재 여러 분야에서 연구가 활발하게 진행 중이다. 여러 응용 분야에서 사용되는 영상처리의 세부 기술범위는 영상 변환, 영상 개선, 영상 복원, 영상 압축등과 같이 다양하며, 이런 영상처리 기술의 중요한 연구 목표 중의 하나는 정확한 정보 추출을 위한 영상정보의 개선에 있다. 영상정보의 개선은 영상의 해석과 인식을 위한 기본적인 과제이며, 영상에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하는 영상처리 기술이 영상정보 개선의 한 분야라고 할 수 있다. 영상정보 개선을 위한 기존의 필터링 알고리즘은 잡음제거율이 높은 만큼 경계선의 보존이 어렵다는 단점이 있으며, 이를 보완하기 위해 다른 영상처리 알고리즘을 함께 응용하여 처리함으로써 처리시간이 증가되고 원 영상의 중요한 정보를 훼손할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 잡음 제거율을 높일 수 있는 Fuzzy Mask Filter 알고리즘을 제안한다. Fuzzy Mask Filter 알고리즘은 마스크에서 얻은 정보를 Fuzzy Logic에 적용하여 임계값을 구하며, 구해진 임계값을 기준으로 출력영상의 화소값을 결정하는 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 효율성을 검증하기 위해 Impulse 잡음과 Salt pepper 잡음을 임의로 생성하여 기존의 알고리즘과 비교한 결과, 제안된 방법이 잡음 영상에 존재하는 픽셀 정보를 훼손하지 않고 잡음을 효과적으로 제거한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 스마트 폰의 GPS 센서 기반의 버스 정보 알림 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 스마트 폰의 GPS 센서, Google Map, 오픈 API를 이용하여 현재 사용자의 위치를 기준으로 반경 200m 안의 버스 정류장을 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 또한, 원하는 정류장의 마커를 클릭하면 해당 정류장 이름을 알 수 있으며 도착 정보 보기 버튼을 클릭하여 정류장의 상세 버스 도착 정보를 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 그리고 공적 마스크 판매장 버튼을 통해 공적 마스크를 판매하는 약국, 농협, 우체국의 위치정보와 공적 마스크 판매장의 이름, 마스크 재고를 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 공적 마스크 판매장과 버스정 류장의 시각별 차이를 쉽게 표기하기 위해 각 아이콘을 다르게 사용하여 시각적인 차이를 두었다. 또한, 사용자의 위치 주변이 아닌, 다른 버스정류장의 정보와 원하는 버스의 노선을 알고 싶다면 버스 정류장 검색 버튼을 클릭한다. 마지막으로, 목적지 정류장 혹은 위치를 저장한 후에 해당 위치에 근접하게 되면 알람을 제공하는 기능을 구현한다.
디지털 정보화 시대에서 영상은 여러 매체에서 필수적으로 이용되며, 에지는 영상에서 물체의 크기, 위치, 방향 등을 포함하는 중요한 특징 정보이다. 이러한 에지를 검출하기 위한 여러 연구들이 국내외에서 진행되고 있다. 기존의 에지 검출 방법들에는 고정된 가중치 값을 적용하는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG 등이 있다. 이와 같은 기존의 에지 검출 방법들은 고정된 가중치 마스크를 영상에 적용하기 때문에 에지 검출 특성이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해, 모폴로지에서 bottom-hat 변환과 열기 연산을 이용하여 영상을 개선하고 마스크 기반의 기울기를 구한 후 에지를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, Laplacian, LoG 에지 검출 방법들과 비교하여 시각적 영상을 나타내었고, 각각의 영상을 기준으로 하는 MSE 값을 구하여 유사성을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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