• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권3호
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• pp.321-331
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• 2000

색상 배열 검사법은 기준 색편을 시작으로 다수의 색편을 가장 유사한 것들로 서로 인접하게 배열하도록 하여 피검사자의 색각 능력 (색력)을 평가하는 방법이다. 본 논문에서는 색각 능력을 신속히, 정량적으로 평가하기 위한 다중 15-색상 배열 검사법을 구성하여 PC에 구현하였다. 검사의 난이도는 인접한 색편간의 색상 차 (CDBACC: color difference between adjacent color chips)의 크기로 조정하였다. CDBACC는 국제조명 위원회에서 추천한 식을 사용하여 계산하였다. 본 연구에서는 CDBACC가 0.75, 1.1. 1.8, 2.5. 3.5, 7.5. 11, 14의 값을 가지는 8단계 난이도의 색상 배열 검사법 (test 3-10)과 빨강, 녹색, 청색의 채도 변화를 등간격으로 분할하여 15 개의 색편을 구성한 3 가지 기본색 배열 검사법(test 11(R), 12(G), 13(B))을 설계하였다. PC에 구현된 다중 15-색상 배열 검사의 평가를 위해 이시하라식 검사법으로 색맹인 아닌 30 명을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과 피검사자의 색상 배열 정확도는 CDBACC가 2 - 4.5인 영역에서 급격히 변하고 있으며, CDBACC 값이 5 이상에서는 대부분의 피검사자들이 오차 없이 색편을 배열한 반면, 2 이하에서는 아무도 정확히 색편을 배열하지 못한 것으로 나타났다. 기본색배열 검사 (CDBACC : 6.87. 7.27. 7.86)에서는 CDBACC가 5 이상임에도 불구하고 색편 배열에 대한 매우 낮은 정확도를 보였다. 색력의 척도라 할 수 있는 피검사자의 색편 배열 정확도가 급격히 변화하는 검사의 색상 차의 평균값은 3으로 나타났으며, 이때의 ERCCA (error rate of color chips arrangement)은 $20\%$로 나타났다. 븐 연구에서 PC에 구현한 다중 15-색상 배열 검사법은 피검사자의 색각 능력을 신속히 세밀하게 정량적으로 평가하는 경제적인 도구로 사용될 것으로 기대하며, 향후 후천성 색각 이상을 유발하는 질환 (예 diabetes, glaucoma)을 집단 검진하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.203-208
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• 2015

테마파크, 홍보관, 과학관 등의 다면 영상시스템에서 초기 설치 시 빔 프로젝터들간의 하드웨어적 특성 및 설치 후 시간이 경과함에 따라 발생되는 영상의 열화 현상이 발생한다. 본 연구에서는 영상관의 품질과 유지보수의 어려움을 해결하기 위해 10비트 High-depth 및 고해상도 $360^{\circ}$ 프로젝션 영상 분석 기술을 연구하였다. 그 목적은 경제적 손실을 최소화하고, 영상의 품질을 효율적으로 지원할 수 있는 특수영상관 캘리브레이션 시스템 개발을 목표로 한다. 이를 위해 영상 분석 기술의 방법을 제안하였고, 영상 분석 기술에 대한 세부 기능과 평가방법 등을 설명하였다. 평가방법은 평가 항목별로 제시하였고, 실험 방법과 목표치에 대한 추정 값을 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.93-98
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• 2009

Motion JPEG2000 부호화 기법을 사용하는 디지털시네마 시스템과 서비스의 구현은 방대한 재원과 시간을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 인터넷상에서 PC와 RTP 프로토콜을 사용하는 디지털시네마 전송시스템을 제안하고, 동영상 타일들이 각각의 PC에 전송 되고 독립적으로 부호화되고 한 화면으로 결합되어 대화면을 이루는 방법을 제안하였다. 128${\times}$128, 256${\times}$256, 512${\times}$512와 같은 다양한 크기의 타일들에 대해 실험을 한 결과, 두 대의 PC를 사용하여 타일을 수신 및 복호하여 전체 크기의 동영상을 성공적으로 재생할 수 있었다. 압축률 160:1 에서는 30dB 에서 40dB 의 PSNR을 보여주고 있고, 16:1 이하에서는 30dB 에서 50dB 의 PSNR을 보여준다. 제안된 시스템은 멀티 비젼 동영상의 복원에도 사용될 가능성을 보여준다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.587-594
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• 2014

스마트폰의 보급과 SNS의 확산으로 우리는 과거와는 비교할 수 없을 정도로 많은 사람들과 관계를 맺고 유지하며 살아가고 있다. 관계 유지를 위해서는 지속적인 커뮤니케이션이 필수적인데, 이를 위해 사람들은 가장 효율적인 커뮤니케이션 방식을 찾을 수밖에 없다. 본 논문에서는 최근에 많은 주목을 받고 있는 증강현실과 MPEG-V를 이용해 차세대 실감 멀티미디어 시스템을 구성할 수 있도록 하였다. 그러면서 페어링 서비스와 연계하여 새로운 형태의 SNS 플랫폼 서비스를 제안하였다. SNS 서비스를 이용한 단순 채팅이 아닌 증강현실 서비스를 이용해 실세계 처럼 특정 공간의 마을을 만들고, 그 안에서 대화를 나누며 정보를 교환할 수도 있다. 이 시스템은 시각, 청각, 촉각 등의 오감에 대한 경험과도 연동하여 사람들이 원하는 형태의 다양한 서비스를 제공할 것이다.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권5호
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• pp.567-585
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• 2019

In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.

• 한국광학회지
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• 제29권1호
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• pp.19-27
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• 2018

일반적으로 광학계의 물체거리가 변하면 배율이 변하게 된다. 본 논문에서는 일반적인 이중 가우스(double-Gauss) 형태의 광학계에서 조리개를 기준으로 조리개 앞쪽에 위치한 렌즈군과 조리개 뒷쪽 렌즈군을 광축 방향으로 독립적으로 평행하게 이동하여 물체거리에 따라 배율과 상면이 고정되는 광학계를 제안하고 설계하였다. 이러한 광학계는 전방시현장치(head-up display, HUD), 두부장착디스플레이(head-mounted display, HMD) 등의 투사 광학계에 물체거리의 변화에 따라 상 크기가 변화하지 않도록 하여 전방시현장치 또는 두부장착디스플레이에서 초점 조절(focusing) 시에 화각이 변하지 않도록 하였다. 또한 반도체 칩과 IC 회로기판을 연결하는 와이어(wire)의 상태를 검사하는 과정에서 검사장비가 위 아래로 움직여서 물체거리가 변해도 광학계의 배율이 변하지 않도록 하여 고속검사가 가능할 수 있도록 별도 영상 처리를 시스템적으로 생략할 수 있었다. 본 논문에서 가우스 괄호법(Gaussian bracket method)을 이용하여 원하는 사양을 만족하도록 각 군의 이동량을 구해서 배율과 상면이 고정되도록 하였다. 초기 설계를 진행한 후, 최적화는 광학 설계 프로그램인 시놉시스(Synopsys)를 사용하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권9호
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• pp.817-825
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• 2013

초고해상도의 비디오와 다채널 오디오를 통한 극사실적인 방송 서비스를 지향하는 UHDTV (Ultra-High Definition TeleVision)가 차세대 방송 표준으로 논의되고 있으나 기존의 지상파 방송 시스템의 데이터 전송률이 UHDTV 방송 서비스의 요구 전송률에 크게 미치지 못하기 때문에 새로운 지상파 방송 시스템의 개발 또는 현재 시스템의 전송률 증가에 대한 연구가 필요한 상황이다. 이를 위해 기존의 DVB-T2 (Digital Video Broadcasting-2nd generation Terrestrial) 시스템에 고차 성상 변조 및 이중 편파 안테나를 이용한 다중 입출력 시스템을 적용하여 데이터 전송량을 증가시키는 연구가 진행되고 있다. 비정규 LDPC (Low-Density Parity Check) 부호를 사용하는 DVB-T2에 기반한 다중 입출력 시스템의 성능을 최적화하기 위해, 다중 입출력 시스템을 위한 최적의 비트 매퍼 설계에 대한 연구가 필요하다. 그러나 현재까지 진행되어 온 비트 매퍼 설계는 단일 입출력 시스템에 대해 국한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 다중 입출력 시스템의 위한 최적의 비트 매퍼를 설계하기 위한 사전 연구로, 이중 편파 다중 입출력 시스템의 VND (Variable Node Degree) 분포를 나타내는 파라미터를 새롭게 정의하고 정의된 파라미터에 따른 시스템의 수신 성능을 분석하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.513-520
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• 2020

최근 기계 학습을 활용한 비전 검사 시스템의 개발이 활발해지고 있다. 본 연구는 기계 학습을 활용한 결함 검사 모델을 개발하고자 한다. 이미지에 대한 결함 검출 문제는 기계 학습에 있어 지도 학습 방법인 분류 문제에 해당한다. 본 연구에서는 특징을 자동 추출하는 알고리즘과 특징을 추출하지 않는 알고리즘을 기반으로 결함 검출 모델을 개발한다. 특징을 자동 추출하는 알고리즘으로 1차원 합성곱 신경망과 2차원 합성곱 신경망을 활용하였으며, 특징을 추출하지 않는 알고리즘으로 다중 퍼셉트론, 서포트 벡터 머신을 활용하였다. 4가지 모델을 기반으로 결함 검출 모델을 개발하였고 이들의 정확도와 AUC를 기반으로 성능 비교하였다. 이미지 분류는 합성곱 신경망을 활용한 모델 개발이 일반적임에도, 본 연구에서 이미지의 화소를 RGB 값으로 변환하여 서포트 벡터 머신 모델을 개발할 때 높은 정확도와 AUC를 얻을 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.257-262
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• 2017

한국 게임 산업의 성패는 역량 있는 콘테츠 제직을 위한 융복합 인재 배출 여부가 관건이 되고 있으며, 디지털 콘텐츠는 지역을 초월하여 흥행하는 속성이 있으므로, 전 세계적인 경쟁력을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구는 글로벌 경쟁력을 갖추는 기술친화형 게임그래픽디자이너 인력양성 특성화 방안을 도출하는 것을 목표로 한다. 다학제적인 교육 방법의 성패여부는 해당 전공 책임 교수들과의 협조와 해당 전공 책임교수의 적극적인 의지, 해당 학교의 교육적인 비전 공유와 적극적인 행정서비스가 실시간적으로 지원되는지 그 여부에 여해 결정될 것이다. 본 연구에서는 게임산업 특성화 분야 인력에 대한 수요 공급에 대한 분석을 토대로 기술 친화형 전문 게임 인력에게 요구되는 창의력, 실무 경험 및 국제적 역량을 함양시킬 수 있는 방안에 대해 분석하였다. 또한 관련 산업분양 전문 인력으로 육성할 수 있도록 지역 산업체 및 유관 기관과의 연계 방안과 교과과정의 구성 방안에 대해 제시하였는데, 이러한 방안은 특성화 배경의 필요성에 의해 제시된 요구사항들을 분석하고 해결방안을 모색하는 과정에서 도출된 방안으로써 나름의 의미가 있다고 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권9호
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• pp.401-410
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• 2016

3차원 정합이란 다시점에서 획득한 3차원 점군들을 정렬하는 기술로써 지난 수십 년간 많은 연구가 진행되고 있는 분야이다. 이러한 3차원 정합은 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘을 시작으로 많은 변형 ICP가 소개되고 있다. 하지만 ICP 계열의 알고리즘들은 최근접점을 대응점으로 간주하여 알고리즘을 수행한다. 그렇기 때문에 3차원 점군의 초기 오차가 큰 경우 정확한 대응점 탐색에 실패할 수 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 색상과 3차원 거리가 융합된 6차원 거리와 색상분포 유사도를 이용한다. 더 나아가 색상 분할 기반 적응형 샘플링을 이용하여 알고리즘 연산 속도를 감소시키고 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 마지막으로 실험을 통해 기존의 방법과 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 비교한다.