• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.133-138
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• 2020

본 논문은 대부분의 변형된 CNN(: Convolution Neural Networks)에서 사용하지 않는 첫 번째 컨볼루션 층(convolution layer)을 사용해 정확도 향상을 노리는 방법을 소개한다. GoogLeNet, DenseNet과 같은 CNN에서 첫 번째 컨볼루션 층에서는 기존방식(3×3 컨볼루션연산 및 배규정규화, 활성화함수)만을 사용하는데 이 부분을 RGB-csb(: RGB channel separation block)로 대체한다. 이를 통해 RGB값을 특징 맵에 적용시켜 정확성을 향상시킬 수 있는 선행연구 결과에 추가적으로, 기존 CNN과 제한된 영상 개수를 사용하여 정확도를 비교한다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상의 개수가 적을수록 학습 정확도 편차가 커 불안정하지만 기존 CNN에 비해 정확도가 평균적으로 높음을 알 수 있다. 영상의 개수가 적을수록 평균적으로 약 2.3% 높은 정확도를 보였으나 정확도 편차는 5% 정도로 크게 나타났다. 반대로 영상의 개수가 많아질수록 기존 CNN과의 평균 정확도의 차이는 약 1%로 줄어들고, 각 학습 결과의 정확도 편차 또한 줄어든다.

• Carbon letters
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• 제11권3호
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• pp.206-210
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• 2010

Removal of dyes Reactive Blue 221, N Blue RGB and Acid Blue MTR using two different samples of activated carbon by static batch method was studied. Experimental data on optical density of solutions at different concentrations ranging from 10 to 100 mg/L and of solutions after adsorption on activated carbon samples were measured. Calibration curves were plotted and the amount of dye $q_e$ adsorbed was calculated. The data was fitted to Langmuir and Freundlich isotherms for two different carbon samples and different concentration and pH values. Constants were calculated from the slope and intercept values of the isotherms. Coefficient of correlation $R_2$ and Standard Deviation SD were also noted. The data fitted well to the isotherms. Carbon sample $C_1$ showed higher potential to adsorb all the three dyes. Adsorption was higher at lower concentrations. Carbon sample $C_2$ showed better adsorption in acidic pH as compared to in alkaline pH. From the analysis of the data capacity of $C_1$ and $C_2$ to remove the dyes from water have been compared.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권3호
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• pp.519-525
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• 2018

Obtaining knowledge of the absorbed dose up-taken by a certain material when it is exposed to a specific ionizing radiation field is a very important task. Even though there are a plenitude of methods for determining the absorbed dose, each one has its own strong points and also drawbacks. In this article, an innovative idea for the development of a new gamma-ray dosimetry system is proposed. The method described in this article is based on optical colorimetry techniques. A color standard is fixed to the back of a BK-7 glass plate and then placed in a point in space where the absorbed dose needs to be determined. Gamma-ray-induced defects (color centers) in the glass plate start occurring, leading to a degree of saturation of the standard color, which is proportional, on a certain interval, to the absorbed dose. After the exposure, a high-quality digital image of the sample is taken, which is then processed (MATLAB), and its equivalent $I_{RGB}$ intensity value is determined. After a prior corroboration between various well-known absorbed dose values and their corresponding $I_{RGB}$ values, a calibration function is obtained. By using this calibration function, an "unknown" up-taken dose value can be determined.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1763-1766
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• 2003

This paper proposes a non-contact color inspection system for plasma display panel (PDP). The red, green, and blue test pattern images are acquired by using the area color CCD camera at the various distance from the PDP. The RGB values are obtained from the region of interest (ROI) which are extracted by applying the image processing to the test pattern image. Finally, the CIE xy and u'v' chromaticity coordinates of the test pattern images according to the distance are acquired from the RGB color coordinates.

• 농업과학연구
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• 제42권4호
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• pp.447-453
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• 2015

Increase of national family income improved demand of high-quality and year-round horticultural products including chrysanthemum. To meet these demand, farmers have introduced protected facilities, such as greenhouses, of which environmental conditions could be monitored and controlled. Environment management up to three weeks after transplanting is critical for chrysanthemum quality. Artificial lighting and light-blocking screen are especially important for long-day (day period > 13 hours) and short-day (night period > 13 hours) treatments. In this study, a web-camera was installed, and the image was obtained and transmitted to mobile phones to monitor the status of 3-wavelength(RGB) lighting environments. RGB pixel values were used to determine malfunctioning of the lighting lamps, and leaking out and incoming illumination status during short-day and long-day treatment periods. Normal lighting lamps provided RGB pixel values of 240~255. During long-day treatment period, G pixel values were useful to detect abnormal lighting conditions (e.g., leaking). During short-day treatment period, R pixel values were useful to determine incoming light (e.g., sun-light). Results of this study would provide useful information for remote monitoring of light conditions for protected chrysanthemum production under artificial lights.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.41-50
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• 2022

본 논문에서는 멜라닌과 헤모글로빈 등의 피부 색상을 구성하는 주요한 요소들을 카메라의 RGB 신호로부터 직접 계산하는 방법을 제안한다. 피부 색상의 주요한 요소들은 통상적으로 특정한 장비를 이용하여 분광 반사도를 측정하고, 측정된 빛의 일부 파장에서의 값들을 중심으로 재구성하는 방법을 사용한다. 이와 같은 방법으로 산출된 값들은 멜라닌 지수, 홍반 지수와 같은 것들이 있으며, 분광반사도 측정 장치나 다중스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 한다. 일반적인 디지털 카메라로부터 이와 같은 성분요소들에 대한 직접적인 계산방법은 찾아보기 어려우며, 독립성분 분석(Independent Component Analysis)을 이용하여 멜라닌과 헤모글로빈의 농도를 간접적으로 계산하는 방법은 제안되어 있다. 이 방법은 일정한 RGB 영상의 영역을 대상으로 하여, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 유사한 방식으로 멜라닌과 헤모글로빈의 특성벡터를 추출하고, 농도를 계산할 수 있다. 이 방법의 단점은 일정한 영역의 화소 그룹을 입력으로 이용하기 때문에 화소단위의 직접적인 계산이 어렵고, 추출된 특성벡터는 최적화 방식으로 구현하기 때문에 실행할 때마다 다른 값으로 계산되는 경향이 있다. 최종적인 계산은 특성벡터 자체를 활용하지 않고, RGB 좌표계로 다시 변환하여 멜라닌과 헤모글로빈의 성분을 나타내는 영상 형태로 결정된다. 이 방법의 단점을 개선하기 위하여 제안하는 방법은 특성벡터를 활용하여 RGB 좌표계가 아닌 특징 공간에서 멜라닌과 헤모글로빈의 성분 값을 계산하는 것과, 일반적인 디지털 카메라를 이용하여 피부색에 해당하는 분광 반사도를 계산하는 방법, 분광 반사도를 이용하여 멜라닌과 옥시헤모글로빈, 디옥시헤모글로빈, 카로티노이드 등의 피부색소를 구성하는 세부 성분들의 계산방법 등이다. 제안한 방법은 분광 반사도 측정 장치나 다중 스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 하지 않으며, 기존 방법과는 달리 화소단위의 직접적인 계산이 가능하고, 반복 실행에도 동일한 특성을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 기존에 비하여 성능의 안정성을 나타내는 표준편차가 15% 수준으로 낮게 나타나 6배 정도의 안정적인 성능을 가진 것으로 추정된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.494-496
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• 1998

디지털 이미징(Digital Imaging) 분야에서 칼라 스캐너와 칼라 디지털 카메라와 같은 입력 장비들을 통하여 획득된 디지털 이미지는 장비 의존적인(Device Dependent) RGB칼라값으로 표현된다. 이러한 장비 의존적인 디지털 칼라 이미지는 인간 시각 체계의 칼라 인지 능력과 일치하지 않으므로 왜곡된 칼라를 제공하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 장비 의존적인 RGB 칼라값을 장비 독립적인(Device Independent) XYZ 칼라값으로 변환하는 다양한 연구가 수행중이다[1-3]. 그러나, 이러한 연구 방법들은 서로 다른 Reflectance 값을 가지는 두 칼라가 특정한 환경하에서 동일한 XYZ 칼라값을 가지고, 또 다른 환경하에서 서로 다른 XYZ 칼라값을 가지는 Metamerism 문제를 해결할 수 없다. 본 논문은 이러한 Metamerism 문제를 해결하기 RGB 칼라값을 Reflectance 값으로 변환하였고, 기존의 연구 결과와 비교하였다.

• 센서학회지
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• 제21권1호
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• pp.28-33
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• 2012

The visual sensing of human hands plays an important part in many man-machine interaction/interface systems. Most existing visionbased hand detection techniques depend on the color cues of human skin. The RGB color image from a vision sensor is often transformed to another color space as a preprocessing of hand detection because the color space transformation is assumed to increase the detection accuracy. However, the actual effect of color space transformation has not been well investigated in literature. This paper discusses a comparative evaluation of the pixel classification performance of hand skin detection in four widely used color spaces; RGB, YIQ, HSV, and normalized rgb. The experimental results indicate that using the normalized red-green color values is the most reliable under different backgrounds, lighting conditions, individuals, and hand postures. The nonlinear classification of pixel colors by the use of a multilayer neural network is also proposed to improve the detection accuracy.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.137-139
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• 2008

본 연구에서는 고해상도의 panchromatic 영상을 이용하여 저해상도의 multispectral 영상을 고해상도로 재구축하는 방법을 제시하고 있다. 제안된 방법은 저해상도와 고해상도 간의 선형 모형 사용하여 실제의 spectral 값에 부합하는 고해상도 영상을 재구축하며 두 단계로 이루어 진다. 본 연구에서 제안 방법을 이용하여 IKONOS 1m RGB 영상 생성하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.40-48
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• 2012

본 논문은 추가적인 화이트 채널을 사용한 프로젝터와 사용하지 않은 프로젝터간의 매칭 실험을 통하여 색상이동 현상을 모델링하였고, 색상을 수정하는 방법을 제안하였다. 전체 색상 값에 대해 색상이동현상을 정량화하기 위하여, 동일한 밝기와 채도 값을 유지하여 24개의 색상 패치 값을 생성하여 이를 화이트를 추가한 상태와 추가하지 않은 상태에서 투영하였다. 다음으로 각각의 패치에 대해 화이트를 추가 하지 않은 상태와 동일한 색상으로 인지되도록 화이트를 추가한 상태의 색상 값을 변경하였다. 색상 매칭 실험을 통하여 얻은 색상 이동 값을 6개의 구간으로 나누어 4차 방정식을 이용하여 수식화하여 임의의 색상 값에 대한 색상 이동 값을 추정하였고, 색상 값을 수정하는 위하여 사용하였다. 실제로, 입력 RGB 영상은 각각의 픽셀에 대해 CIELAB LCH 색 공간으로 변경하여 각각의 픽셀의 색상 값을 계산하였다. 이 색상 값은 추정된 색상이동량을 이용하여 수정하게 된다. 최종적으로 결과 RGB 영상은 역 과정으로 변환하였다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 여러 가지 테스트 영상을 이용하여 매칭 실험을 수행하였고 이를 z-scores를 이용하여 비교하였다.