• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.397-402
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• 2005

한반도 주변 해역에 대하여 1993~2000년, 8년간의 인공위성 자료(NOAA/AVHRR MCSST)를 사용하여 해수면온도 및 수온전선의 시${\cdot}$공간 분석을 연구하였다. 경험직교함수(EOF, Empirical Orthogonal function) 분석에서 제1모드는 분산값이 97.6%로써 한반도 주변 해역의 수온의 변화를 잘 설명할 수 있었다. 시간 변화는 뚜렷한 연변동을 보였고, 육지에 가까워질수록 수온 변화가 커지는 공간 분포를 보였다. 제2모드는 비록 그 영향력은 미약하나 93, 94, 95년에 걸쳐 시간 계수 값이 다른 해에 비하여 강한 값이 나타났고, 이는 엘리뇨의 발생 년도와 일치하는 것으로써 한반도 주변해역에서의 엘리뇨 영향을 설명할 수 있는 결과로 판단되었다. 수온전선을 구분하기 위해서 수온구배를 이용한 Sobel Edge Detection Method를 사용하였다. 그 결과로 수온전선은 동해 남${\cdot}$북해역의 아극전선대, 동중국해의 쿠로시오전선, 남해의 연안전선을 추출할 수 있었고, 미약하지만 서해에서도 조석전선이 형성되는 것을 목격할 수 있었다. 대체로 수온전선의 위치는 해저지형의 경사도가 가파른 해역에서 나타났으며, 수온의 EOF 분석 1모드에서 경계를 이루는 위치와 흡사한 분포를 보였다. 수온전선들의 시${\cdot}$공간 분포를 알아보기 위해 수온 경사 값을 EOF 분석하였다. 분산값이 64.55%인 제1모드에서는 뚜렷한 연변화를 보이면서 아극전선대, 쿠로시오전선, 남해연안전선이 3월에 뚜렷하게 나타남을 알 수 있었다. 제2모드에서는 아극전선대와 남해연안전선은 '-'값을, 쿠로시오전선은 '+'값을 강하게 나타내며 대조적인 분포를 보였고, 그 시기는 '+'값은 5월,'-'값은 10월에 강하게 나타남을 알 수 있었다. 제3모드에서는 시간계수 값이 일년에 두번의 peak를 가지며 계절변화를 뚜렷하게 보여주었다. 공간분포에서 아극전선대는 3월, 10월에 강한 '+'값을 보였고, 이것은 제1, 2모드를 반영하는 결과였다. 위와 같이 EOF분석을 통하여 한반도 주변해역의 수온전선들의 시${\cdot}$공간적 변화를 정량적으로 제시 할 수 있었다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제36권2호
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• pp.656-667
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• 2019

본 연구는 종합병원 간호사의 직무스트레스, 조직몰입 및 이직의도 정도를 살펴보고 직무스트레스가 이직의도에 미치는 영향을 파악하며 그 관계에서 조직몰입의 매개효과를 확인하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구 대상자는 G 광역시에 소재한 200~400병상 종합병원 간호사 199명이었으며 자료수집 기간은 2017년 9월 1일부터 9월 20일까지 본 연구자가 직접 구조화된 설문지를 이용하여 조사하였다. 수집된 자료는 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 빈도와 백분율, t-test, ANOVA, Scheffe's test, Pearson's correlation coefficient, Multiple regression analysis 및 Sobel test로 분석하였다. 연구결과. 대상자의 직무스트레스와 이직의도 관계에서 조직몰입의 매개효과를 검증하기 위해 회귀분석 결과, 1단계에서 독립변수인 직무스트레스가 조직몰입에 통계적으로 유의한 영향을 주었고(${\beta}=-.321$, p<.001), 2단계에서 독립변수인 직무스트레스가 종속변수인 이직의도에도 유의한 영향을 주었으며(${\beta}=.389$, p<.001), 3단계에서는 직무스트레스와 조직몰입이 이직의도에 유의한 예측요인으로 나타났다. 두 변수의 설명력은 45.5%이었다. 이때 독립변수인 직무스트레스는 3단계 ${\beta}$ 값이 .203(p<.001)으로 2단계의 ${\beta}$ 값 .389(p<.001)보다 작아 조직몰입이 이직의도에 매개효과가 있었다. 조직몰입의 매개효과 크기에 대한 유의성 검증을 위해 Sobel test를 실시한 결과 Z값은 -3.694이었으며, 직무스트레스와 이직의도의 관계에서 조직몰입의 매개효과는 유의하였다(p<.002). 따라서 본 연구는 직무스트레스를 감소시키고 조직몰입을 높여서 이직의도를 낮출 수 있는 방안을 모색하고 이에 대한 중재프로그램을 개발하는데 기초적 자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.603-607
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• 2003

The judgment of forged passports plays an important role in the immigration control system, for which the automatic and accurate processing is required because of the rapid increase of travelers. So, as the preprocessing phase for the judgment of forged passports, this paper proposed the novel method for the recognition of passport based on the fuzzy binarization and the fuzzy RBF neural network newly proposed. first, for the extraction of individual codes being recognized, the paper extracts code sequence blocks including individual codes by applying the Sobel masking, the horizontal smearing and the contour tracking algorithm in turn to the passport image, binarizes the extracted blocks by using the fuzzy binarization based on the membership function of trapezoid type, and, as the last step, recovers and extracts individual codes from the binarized areas by applying the CDM masking and the vertical smearing. Next, the paper proposed the enhanced fuzzy RBF neural network that adapts the enhanced fuzzy ART network to the middle layer and applied to the recognition of individual codes. The results of the experiment for performance evaluation on the real passport images showed that the proposed method in the paper has the improved performance in the recognition of passport.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제12권3호
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• pp.168-172
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• 2014

In this paper, we propose an algorithm that can efficiently detect and monitor multiple ships in real-time. The proposed algorithm uses morphological operations and edge information for detecting and tracking ships. We used smoothing filter with a $3{\times}3$ Gaussian window and luminance component instead of RGB components in the captured image. Additionally, we applied Sobel operator for edge detection and a threshold for binary images. Finally, object labeling with connectivity and morphological operation with open and erosion were used for ship detection. Compared with conventional methods, the proposed method is meant to be used mainly in coastal surveillance systems and monitoring systems of harbors. A system based on this method was tested for both stationary and non-stationary backgrounds, and the results of the detection and tracking rates were more than 97% on average. Thousands of image frames and 20 different video sequences in both online and offline modes were tested, and an overall detection rate of 97.6% was achieved.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권6호
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• pp.295-301
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• 2017

In this study, We subtracted the calcification blooming artifact from MDCT images of coronary atherosclerosis patients and verified their accuracy and usefulness. We performed coronary artery calcification stenosis phantom and a program to subtract calcification blooming artifact by applying 8 different image segmentation method (Otsu, Sobel, Prewitt, Canny, DoG, Region Growing, Gaussian+K-mean clustering, Otsu+DoG). As a result, In the coronary artery calcification stenosis phantom with the lumen region 5 mm the calcification blooming artifact was subtracted in the application of the mixture of Gaussian filtering and K- Clustering algorithm, and the value was close to the actual calcification region. These results may help to accurately diagnose coronary artery calcification stenosis.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.687-690
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• 2000

Lately, many studies have been progressed for the protection human's lives and property as holding in check accidents happened by human's carelessness or mistakes. One part of these is the development of an autonomouse vehicle. General control method of vision-based autonomous vehicle system is to determine the navigation direction by analyzing lane images from a camera, and to navigate using proper control algorithm. In this paper, characteristic points are abstracted from lane images using lane recognition algorithm with sobel operator. And then the vehicle is controlled using two proposed auto-steering algorithms. Two steering control algorithms are introduced in this paper. First method is to use the geometric relation of a camera. After transforming from an image coordinate to a vehicle coordinate, a steering angle is calculated using Ackermann angle. Second one is using a neural network algorithm. It doesn't need to use the geometric relation of a camera and is easy to apply a steering algorithm. In addition, It is a nearest algorithm for the driving style of human driver. Proposed controller is a multilayer neural network using Levenberg-Marquardt backpropagation learning algorithm which was estimated much better than other methods, i.e. Conjugate Gradient or Gradient Decent ones.

• 한국연소학회지
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• 제20권1호
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• pp.24-31
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• 2015

Flame structure, which contains a useful information for studying combustion instability of the flame, is often quantitatively visualized with PLIF (planar laser-induced fluorescence) and/or chemiluminescence images. The latter, a line-integral of a flame property, needs to be preprocessed before being inverted, mainly due to its inherent noise and the axisymmetry assumption of the inversion. A preprocessing scheme utilizing multi-division of ROI (region of interest) of the chemiluminescence image is proposed. Its feasibility has been tested with OH PLIF and $OH^*$ chemiluminescence images of SNG (synthetic natural gas) swirl-stabilized flames taken from a model gas turbine combustor. It turns out that the multi-division technique outperforms two conventional ones: those are, one without preprocessing and the other with uni-division preprocessing, reconstructing the SNG flame structure much better than its two counterparts, when compared with the corresponding OH PLIF images. It is also found that the Canny edge detection algorithm used for detecting edges in the multi-division method works better than the Sobel algorithm does.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권1호
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• pp.52-57
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• 2003

In this paper, we propose a Fuzzy Classifier System(FCS) to find a set of fuzzy rules which can carry out the edge detection. The classifier system of Holland can evaluate the usefulness of rules represented by classifiers with repeated learning. FCS makes the classifier system be able to carry out the mapping from continuous inputs to outputs. It is the FCS that applies the method of machine learning to the concept of fuzzy logic. It is that the antecedent and consequent of classifier is same as a fuzzy rule. In this paper, the FCS is the Michigan style. A single fuzzy if-then rule is coded as an individual. The average gray levels which each group of neighbor pixels has are represented into fuzzy set. Then a pixel is decided whether it is edge pixel or not using fuzzy if-then rules. Depending on the average of gray levels, a number of fuzzy rules can be activated, and each rules makes the output. These outputs are aggregated and defuzzified to take new gray value of the pixel. To evaluate this edge detection, we will compare the new gray level of a pixel with gray level obtained by the other edge detection method such as Sobel edge detection. This comparison provides a reinforcement signal for FCS which is reinforcement learning. Also the FCS employs the Genetic Algorithms to make new rules and modify rules when performance of the system needs to be improved.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.2429-2434
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• 2010

본 논문에서는 퍼지 방법을 적용하여 손금을 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 획득된 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환한다. YCbCr 컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 정보를 추출하고 이 피부색 정보를 임계치로 설정하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1 이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 손금을 추출하기 위해서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서도 미세한 잡음이 존재하므로 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화 한다. 이진화된 영상에서 손금의 형태학적 정보를 이용하여 손의 윤곽선을 제외한 손금 영역을 추출한다. 추출된 손금 영역은 동치 테이블을 이용하는 연결 영역 검색 기법과 퍼지 추론 기법을 적용하여 개별 손금의 중요선을 추출하고 분석한다. 다양한 손금 영상을 대상으로 실험한 결과 제안된 방법 이 기존의 손금 추출 방법보다 손금을 분석하는데 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.11-18
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• 2003

오차 확산 방법은 연속 계조 영상을 이진 영상으로 표현할 때 우수한 화질을 보이지만 에지 영역에서는 에지 정보가 흐려지는 특성이 있다. 이를 개선하기 위해 원영상의 국부적 특성을 고려하여 에지 강조 가중치를 다르게 적용하는 방법을 제안한다. 제안방법은 국부적 특성의 척도로 3$\times$3 소벨연산자를 이용한 에지 정보를 사용했다. 먼저 원영상을 소벨연산자를 이용해 에지를 검출한다. 검출된 에지 정보의 정규화 값을 입력으로 하는 정현파 함수로 에지 정보에 따라 에지 정보 가중치 함수를 구한다. 구해진 에지 정보 가중치 함수와 입력 화소 값을 곱하여 에지 강조 가중치를 구하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안 방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수와 해프톤 영상의 역해프톤 영상을 이용하여 기존의 방법과 비교했다. 제안방법을 적용한 결과 영상은 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이고 미세한 에지도 잘 표현되어졌다. 또한 기존의 방법에 비해 에지의 재현성이 개선되었다.