• Title/Summary/Keyword: Mask information

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Plasmonic gold nanodot array optimization on a-Si thin film solar cells using anodic aluminum oxide templates (비정질 실리콘 박막 태양전지 효율 향상을 위한 양극산화 알루미늄 템플레이트을 이용한 플라즈모닉 금 나노점 배열 최적화)

  • Bae, Kyuyoung;Kim, Kyoungsik
    • Transactions of the Society of Information Storage Systems
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    • v.9 no.2
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    • pp.67-71
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    • 2013
  • The fabrication method of plasmonic nanodots on silicon substrate has been developed to improve the efficiency of thin film solar cells. Nanoscale metallic nanodots arrays are fabricated by anodic aluminum oxide (AAO) template mask which can have different structural parameters by varying anodization conditions. In this paper, the structural parameters of gold nanodots, which can be controlled by the diverse structures of AAO template mask, are investigated to enhance the optical properties of a-Si thin film solar cells. It is found that optical properties of the thin film solar cells are improved by finding optimization values of the structural parameters of the gold nanodot array.

A Study on Modified Adaptive Median Filter for Impulse Noise Removal (임펄스 잡음 제거를 위한 변형된 적응 메디안 필터에 관한 연구)

  • Long, Xu;An, Young-Joo;Kim, Nam-Ho
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2014.05a
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    • pp.804-806
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    • 2014
  • During the transmission process of processing of image, various noises are added causing an error to the image. In order to restore these images, methods such as alpha trimmed average filter, standard median filter and switching median filter were proposed but such previous methods has insufficient noise suppression characteristics. Therefore in this paper, in order to remove the impulse noise added to the image, an adaptive median filter algorithm modified to expand the mask according to the noise density of mask pixels was proposed.

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Interactive Intangible Heritage Contents using Multiple Sensors: Focused on Bongsan Mask (다중 센서를 이용한 인터랙티브 무형유산 콘텐츠: 봉산탈춤을 중심으로)

  • Won, Haeyeon;Yu, Jeongmin
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2019.07a
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    • pp.373-374
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    • 2019
  • 2004년 이후로 무형유산의 중요성이 대두되면서 박물관의 설립 및 전시 콘텐츠의 수요는 증가하고 있으나, 그 콘텐츠를 활용한 ICT응용기술 발전이 미흡하였다. 본 논문에서는 국가무형유산중 하나인 봉산 탈춤을 기반으로 사용자의 상호작용이 가능한 교육형 인터랙션 콘텐츠 응용을 제안한다. 키넥트와 팔에 장착된 자이로 센서들을 활용한 향상된 동작 추적을 기반으로, 사용자는 봉산탈춤의 기본 동작 및 과정을 따라함으로써 봉산탈춤을 학습 할 수 있다.

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Design of disease diagnosis system for pets (반려동물의 질병 진단 시스템)

  • Go, Jun-Hyeok;O, Dong-Hyeop;Lee, Ji-Won;Baek, Chan-Young;Kim, Woo-Sung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.635-636
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    • 2022
  • 본 논문은 딥러닝을 이용해 개인이나, 수의사가 반려동물의 피부병을 특정 하는데 있어서 도움을 줄 수 있는 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 사용자가 사용하는 모바일 어플리케이션을 통해 이미지를 수집하고 Mask_RCNN 모델을 사용하여 '구진 플라크','비듬 각질 상피성잔고리', '태선화 과다색소침착', 미란 궤양', '결정 종괴', 농포 여드름'의 6 가지 상태로 분류한 다음 사용자에게 대처법과 병명을 알려주는 반려동물 질병 진단 시스템을 설계하였다.

Type of Mask Recognition in 20s (20대의 마스크 인식유형)

  • Cha, Su-Joung
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.337-338
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    • 2022
  • 본 연구에서는 마스크 착용이 필수가 된 시대를 살고 있는 20대를 대상으로 하여 마스크에 대해서 어떤 인식을 가지고 있는지를 조사하여 그 인식을 유형화하고 유형별 특성을 알아보고자 하였다. 이를 통해 마스크를 착용하는 사람들이 어떤 생각을 가지고 마스크를 사용하는가와 어떤 제품을 원하는지를 분석하고자 하였다. 본 연구는 Q방법론을 사용하였으며, 분석에는 쿼넬 pc프로그램을 활용하였다. 마스크에 대한 인식유형은 3개로 분류되었다. 유형 1은 마스크를 늘 착용하며 마스크가 비언어적 커뮤니케이션과 착용자의 이미지에 영향을 미친다고 생각하는 '상시 착용 영향 중시형'이었다. 유형 2는 마스크를 세균을 막기 위해 착용하며 마스크가 부정적 영향이 크다고 생각하는 '기능 중시 부정 인식형'이었다. 유형 3은 얼굴을 가리기 위해 마스크를 착용하고 마스크 착용 시 사람이 젊어 보인다고 생각하는 '은폐 착용 긍정 이미지형'이었다. 본 연구는 20대만을 대상으로 하여 다른 연령대의 마스크에 대한 인식을 알아보지 못하였다. 향후 연구에서는 다양한 연령대의 마스크에 대한 인식을 알아볼 필요가 있으며, 인식유형에 따른 마스크 디자인 개발에 관한 연구가 이루어져야 할 것으로 생각된다.

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SARS-CoV-2 Variant Prediction Algorithm Using the Protein-Protein Interaction Model with BERT Mask-Filling (BERT Mask-Filling과 단백질-단백질 상호작용 모델을 이용한 SARS-CoV-2 변이 예측 알고리즘)

  • Kong, Hyunseung
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.07a
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    • pp.283-284
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    • 2021
  • 최근 SARS-CoV-2 백신들의 예방접종이 진행됨에 따라 코로나 19 팬데믹의 종결이 예상되고 있다. 하지만 계속해서 출현 중인 변종 바이러스들은 팬데믹 종결의 위험요소로 남아있다. 본 논문에서는 사전학습된 단백질 BERT와 단백질-단백질 상호작용 모델을 활용한 SARS-CoV-2 스파이크 단백질의 변이 예측 분석 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기술은 변이 단백질 서열의 예측과 변이 단백질과 human ACE2 수용체의 친화도에 따른 자연선택으로 이루어진다. 이를 통해 시간이 지나며 나타날 수 있는 변종 바이러스들을 시뮬레이션 할 수 있어 변종 바이러스들의 해결에 기여할 것으로 기대된다.

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Performance Improvement of Object Segmentation Using ESRGAN and Semantic Soft Segmentation (ESRGAN과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할의 성능 개선)

  • Yoon, DongSik;Kwak, Noyoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.05a
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    • pp.468-471
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    • 2020
  • 본 논문은 ESRGAN(Enhanced Super Resolution GAN)과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할의 성능 개선에 관한 것이다. 본 논문의 연구진이 이미 제안한 Mask R-CNN과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할 방법은 전반적으로 객체 분할 성능이 양호한 반면, 객체의 크기가 상대적으로 작으면 분할 성능이 저조해지는 문제점이 있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위한 것으로, Mask R-CNN을 통해 검출된 객체의 크기가 일정 기준치 이하인 경우, ESRGAN을 통해 초해상화를 수행한 후, Semantic Soft Segmentation을 수행함으로써 소형 객체의 분할 성능을 개선함에 그 목적이 있다. 제안된 방법에 따르면, 기존의 방볍에 비해 크기가 작은 객체의 분할 특성을 좀 더 효과적으로 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다.

The Detection of Multi-class Vehicles using Swin Transformer (Swin Transformer를 이용한 항공사진에서 다중클래스 차량 검출)

  • Lee, Ki-chun;Jeong, Yu-seok;Lee, Chang-woo
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2021.10a
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    • pp.112-114
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    • 2021
  • In order to detect urban conditions, the number of means of transportation and traffic flow are essential factors to be identified. This paper improved the detection system capabilities shown in previous studies using the SwinTransformer model, which showed higher performance than existing convolutional neural networks, by learning various vehicle types using existing Mask R-CNN and introducing today's widely used transformer model to detect certain types of vehicles in urban aerial images.

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Abnormal Behavior Detection and Localization Using Aspect Ratio Based on Mask R-CNN (Mask R-CNN 기반 Aspect Ratio를 활용한 이상행동 검출 및 영역화 방법)

  • Lim, Hyunseok;Hu, Xufeng;Gwak, Jeonghwan
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.01a
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    • pp.99-101
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    • 2022
  • 이상 행동을 탐지하는 딥러닝 기반 검지 시스템은 동영상 기반 데이터로부터 움직임을 보이는 객체를 추적하고 그 객체의 행동을 분석하여 정상적인 행동 범위를 벗어나는 패턴을 보이는 영역을 이상으로 탐지한다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN)과 광학 흐름 추정(Optical flow estimation) 기법을 활용하여 움직임에 대한 특징 정보를 추출하고 이를 학습하여 행동 패턴에 대한 모델링을 수행한다. 모델 학습 및 테스트에 활용되는 데이터셋의 해상도가 낮거나 이상 행동을 표현하는 특징 정보가 부족할 경우 최종 모델 성능에 부정적 영향을 미치게 되며, 특히 광학 흐름이 표현하는 이동량 측면에서 차이가 크게 나지 않는 이상 객체의 경우 탐지가 정확하게 이뤄지지 않는다. 본 연구에서는 동영상 프레임에서 나타나는 객체의 평균 종횡비를 구하고 정상적인 비율을 벗어나는 객체에 대해서 이상 행동을 취하는 샘플로 처리하는 후처리단 모듈을 제안하여 최종적인 모델 성능을 향상시키는 방법을 고안한다.

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A Study on the Generation of Mask Removal Photos Using Image Stitching (Image Stitching을 활용한 마스크 제거 사진 생성 연구)

  • Choi, Jinnyeong;Shin, Dongju;Moon, Mikyeong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.507-508
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    • 2022
  • 현재 코로나-19로 인해 많은 사람들이 실내외 사진 촬영에 대한 불편함을 호소하며, 2022년 5월 기준 야외 마스크에 대한 의무 착용이 해제되었지만, 여전히 야외에서 마스크를 착용하는 사람들이 대다수 존재한다. 또한 코로나 발생 후 약 2, 3년간 소중한 가족들 및 지인들과의 찍은 중요한 사진들이 마스크를 착용한 채 그대로 남아있다. 본 논문에서는 파노라마 기술인 Image Stitching 기술을 활용하여 마스크 제거 사진 생성 연구에 대해 기술한다. 본 연구를 통해 사용자들의 실내외 마스크 착용 시 촬영에 대한 불편함을 해소하고 이전 마스크 착용 사진들을 복원함으로써 만족감을 높일 수 있을 것으로 기대한다.

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