• 대한원격탐사학회지
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• 제28권3호
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• pp.319-327
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• 2012

In this paper, we introduce a newly developed photogrammetric software for automatic generation of high quality geo-products and its performance assessment carried out using various satellite images. Our newly developed software provides the latest techniques of an optimized sensor modelling, ortho-image generation and automated Digital Elevation Model (DEM) generation for diverse remote sensing images. In particular, images from dual- and multi-sensor images can be integrated for 3D mapping. This can be a novel innovation toward a wider applicability of remote sensing data, since 3D mapping has been limited within only single-sensor so far. We used Kompsat-2, Ikonos, QuickBird, Spot-5 high resolution satellite images to test an accuracy of 3D points and ortho-image generated by the software. Outputs were assessed by comparing reliable reference data. From various sensor combinations 3D mapping were implemented and their accuracy was evaluated using independent check points. Model accuracy of 1~2 pixels or better was achieved regardless of sensor combination type. The high resolution ortho-image results are consistent with the reference map on a scale of 1:5,000 after being rectified by the software and an accuracy of 1~2 pixels could be achieved through quantitative assessment. The developed software offers efficient critical geo-processing modules of various remote sensing images and it is expected that the software can be widely used to meet the demand on the high-quality geo products.

• The Korean Journal of Pain
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• 제21권2호
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• pp.112-118
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• 2008

Background: This study was conducted to quantitatively analyze proteins associated with the calcitonin gene-related peptide (CGRP) in cerebrospinal fluid (CSF) that was obtained from a rat model of chronic neuropathic pain following administration of intrathecal $CGRP_{8-37}$. Methods: Male Sprague-Dawley rats (100-150 g, 5-6 wks) were divided into two groups, sham controls and neuropathic pain models. At the time of operation for neuropathic pain model, an intrathecal catheter was threaded through the intrathecal space. At 1 or 2 wks after the operation (maximum pain state), a test dose of 1, 5, 10, or 50 nM of $CGRP_{8-37}$ was injected into the intrathecal catheter and the CSF was then aspirated. Conventional proteomics to evaluate the CSF were then performed using high resolution 2-D, gel electrophoresis followed by computational image analysis and protein identification by mass spectrometry. Results: Treatment with $CGRP_{8-37}$ effectively alleviated mechanical allodynia in a dose dependent manner. The most effective response was obtained when a dose of 50 nM was administered, but significant differences were obtained following administration of only 5 nM $CGRP_{8-37}$. Furthermore, the results of the proteomic analysis were consistent with the experimental results. Specially we detected 30 differentially expressed spots in 7 images when 2-D gel electrophoresis was conducted. The intensity of 6 of these spots (spot number: 20 and 26-30) was found decrease the $CGRP_{8-37}$ dose increased; therefore, these spots were evaluated by mass spectrometry. This analysis identified 2 different proteins, CGRP (spot numbers: 26-30) and neurotensin-related peptide (spot number: 20). Conclusions: The results of this study suggest that CGRP plays a role in chronic central neuropathic pain and is a major target of chronic neuropathic pain management.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1584-1596
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• 2022

According to a survey published in an authoritative journal in January 2020, the globalincidence rate of mental illness is 8.3% for men and 10.6% for women, which indicates thatmental illness has become a globally recognized obstacle. Therefore, specific psychotherapy including mental illness will become an important research topic. It is very effective forpatients with special mental diseases, such as mental illness, to reduce their mental reaction byexposure therapy; the system uses the virtual reality system of medical images processed by learningalgorithm to reproduce the effect of virtual reality exposure method of the high scene of transparent ladder. Compared with the old invasive exposure scene, the results show that theimprovement of both conditions has obvious effect, and the effect of human treatment underthe two conditions is not good. There are obvious differences, which show that virtual reality model will gradually replace the on-the-spot feeling. Finally, with more and more researchers have put forward a variety of other virtual reality image processing models, the research of image processing has gradually become more and more interested.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.215-224
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• 2007

위성영상의 분류는 원격탐사의 가장 기본적인 분야이다. 위성영상분리도 위성영상의 분류에 있어 영상 정확도 향상에 매우 효율적이라 할 수 있다. 영상분류를 향상시키기 위해서 분리도의 특성을 파악하여 분류의 정확도와의 상관관계를 분석하였다. 영상은 영상마다의 분리도를 비교, 분석하기 위해 IKONOS 영상, SPOT 5 영상, Landsat IM 영상을 1m의 해상도로 리샘플링하였다. 본 연구에서 위성영상별로 클래스 분리도를 측정한 결과 분리도 값이 대체로 $1,600{\sim}2,000$으로 높게 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제18권1호
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• pp.33-40
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• 2000

본 연구에서는 SPOT XS데이터를 사용하여 교량위치(교량중심선, 교량폭)를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 경계화소들의 화소내 항목혼합비를 산정한 후, 항목혼합비를 고려하여 교량중심선과 폭을 추출하는 기법을 제안 적용하였다. 인공위성 화상데이터로부터 추출된 교량위치를 국립지리원 제작의 축척 l/5,000 수치지도 및 현장측량결과와 비교ㆍ검토하였다. 비교 결과, 교량중심선의 평면 위치는 $\pm$2.9 m, 교량폭은 $\pm$4.1 m의 오차로 측정할 수 있었다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권4호
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• pp.1-6
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• 2011

본 논문에서는 LCD 제조공정 상에서 발생할 수 있는 결함을 검사하고 분류할 수 있는 적응적인 LCD 표면 결함 검사 시스템을 제안하였다. 즉, 반복되는 LCD 패턴의 주기를 확정한 후에 결함 패턴을 검출하고 검출된 결함 패턴의 특징을 계산하여 결함을 분류하였다. 그리고 결함을 검출하는 과정에서 발생하는 잡음은 모폴로지 연산자를 이용하여 제거하였다. 또한, 검출된 결함 패턴에서 기하학적인 특징과 통계적 특징을 계산한 후 신경회로망 알고리즘을 이용하여 여러 종류의 결함 패턴을 적응적으로 분류하였으며, 실험 결과 92.3%의 결함 검출율 및 94.5%의 결함 분류 및 인식율을 획득함으로써, LCD 결함 검사 시스템의 실질적인 구현 가능성을 제시하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권2호
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• pp.26-31
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• 2011

본 논문에서는 LCD 제조공정 상에서 발생할 수 있는 결함을 검사하고 분류할 수 있는 적응적인 LCD 표면 결함 검사 시스템을 제안하였다. 즉, 반복되는 LCD 패턴의 주기를 확정한 후에 결함 패턴을 검출하고 검출된 결함 패턴의 특징을 계산하여 결함을 분류하였다. 그리고 결함을 검출하는 과정에서 발생하는 잡음은 모폴로지 연산자를 이용하여 제거하였다. 또한, 검출된 결함 패턴에서 기하학적인 특징과 통계적 특징을 계산한 후 신경회로망 알고리즘을 이용하여 여러 종류의 결함 패턴을 적응적으로 분류하였으며, 실험 결과 92.3%의 결함 검출율 및 94.5%의 결함 분류 및 인식율을 획득함으로써, LCD 결함 검사 시스템의 실질적인 구현 가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권1호
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• pp.73-86
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• 2000

Pushbroom위성 영상의 카메라 모델링을 위한 대표적 방법들을 구현하고 성능을 분석하였다. 구현된 모델들은 벡터 진행 모델, Gugan and Dowman(GD)의 모델, 상용 소프트웨어의 근간을 이루는 Orun and Natarajan(ON)의 모델, Direct Linear Transformation(DLT)모델이다. 서울/경기지역 의 SPOT 영상에 대해 지상기준점의 수를 1개에서 23개까지 변화하면서 카메라 모델을 수립하였다. 지상기준점이 6개 미만인 경우에는 벡터 진행 모델이 최고 2.7픽셀의 정확도를 보인 반면 이외의 모델들은 사용할 수 없다. 6개 이상인 경우에는 ON모델이 최고 1픽셀의 정확도로 가장 우수한 성능을 보인다. 이때 벡터 진행 모델은 최고 1.5픽셀의 정확도를 갖는다. GD모델은 모델 변수간의 상관관계로 인하여 대부분의 경우 모델 수립에 실패하였다. DLT모델의 정확도는 특정 지상기준점의 포함여부에 따라 1∼4픽셀 사이에서 진동한다. 모델링의 부산물로서 벡터 진행 모델은 위성궤도 추정에 응용할 수 있는 장점이 있다 향후 연구 과제로는 위에서 열거한 정확도로부터 지상기준점에 내재한 오차 제거, 벡터 진행 모델의 성능 향상 등이 있다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제3권2호
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• pp.5-9
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• 2004

Microcircuit fabrication requires precise control of impurities in tiny regions of the silicon. These regions must be interconnected to create components and VLSI circuits. The patterns to define such regions are created by lithographic processes. In order to image features smaller than 70 nm, it is necessary to employ non-optical technology (or next generation lithography: NGL). One such NGL is extreme ultra-violet lithography (EUVL). EUVL transmits the pattern on the wafer surface after reflecting ultra-violet through mask pattern. If particles exist on the blank mask, it can't transmit the accurate pattern on the wafer and decrease the reflectivity. It is important to care the blank mask. We removed the particles on the wafer using focused ion beam (FIB). During removal, FIB beam caused damage the multi layer mask and it decreased the reflectivity. The relationship between particle removal and reflectivity is examined: i) transmission electron microscope (TEM) observation after particle removal, ii) reflectivity simulation. It is found that the image mode of FIB is more effective for particle removal than spot and bar mode.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.895-904
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• 2011

기존 스포트 용접을 수행하는 용접기에서 용접 대상물을 공급할 때 발생하는 흔들림 등으로 대상물이 정확한 위치에 놓이지 않는 경우가 허다하다. 또한 작업자나 관련 장비의 이동 중 여러 가지 상황에 노출된 작업환경 하에서는 너트의 상태를 정확하게 판별할 수 없게 된다. 그러므로 너트에 대한 용접 불량이 발생한 경우, 이를 판단할 수 있는 장치가 없는 상태에서 작업자가 일일이 검사해야 하는 문제가 있기 때문에 영상처리를 통한 다양한 평가분석이 필요하다. 따라서 본 연구논문에서는 기존의 정확성 떨어지는 영상처리 시스템을 개선함으로써 대상물이 바르게 안착되지 않은 상태에서도 정확한 인식과 동시에 분석 시간을 줄일 수 있도록 하는 알고리즘 구현을 목적으로 한다. 이와 같이 너트의 안착여부 상태평가를 위한 영상분석인 만큼, 구현된 알고리즘을 그룹별로 나열하고 제시하였으며 실험을 통해서 그 효용성을 나타내었다. 그 결과, 판정시간에 따른 정상 및 오류 인식률이 실험분류((분류1)/그룹1)에서 실험분류((분류11)/그룹5)까지 40%~94.6%와 60%~5.4%로 나타났으며, 최소, 최대, 평균 판정시간은 1.7초~0.08초, 3.6초~1.2초, 2.5초~0.1초로 나타났다.