• Current Optics and Photonics
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• 제6권2호
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• pp.161-170
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• 2022

Three-dimensional (3D) geometric models are introduced to correct vignetting, and a downhill simplex search is applied to determine the coefficients of a 3D model used in digital microscopy. Vignetting is nonuniform illuminance with a geometric regularity on a two-dimensional (2D) image plane, which allows the illuminance distribution to be estimated using 3D models. The 3D models are defined using generalized polynomials and arbitrary coefficients. Because the 3D models are nonlinear, their coefficients are determined using a simplex search. The cost function of the simplex search is defined to minimize the error between the 3D model and the reference image of a standard white board. The conventional and proposed methods for correcting the vignetting are used in experiments on four inspection systems based on machine vision and microscopy. The methods are investigated using various performance indices, including the coefficient of determination, the mean absolute error, and the uniformity after correction. The proposed method is intuitive and shows performance similar to the conventional approach, using a smaller number of coefficients.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.213-220
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• 2023

Face recognition is a very important process in video monitoring and is a type of biometric technology. It is mainly used for identification and security purposes, such as ID cards, licenses, and passports. The recognition process has many variables and is complex, so development has been slow. In this paper, we proposed a face recognition method using CNN, which has been re-examined due to the recent development of computers and algorithms, and compared with the feature comparison method, which is an existing face recognition algorithm, to verify performance. The proposed face search method is divided into a face region extraction step and a learning step. For learning, face images were standardized to 50×50 pixels, and learning was conducted while minimizing unnecessary nodes. In this paper, convolution and polling-based techniques, which are one of the deep learning technologies, were used for learning, and 1,000 face images were randomly selected from among 7,000 images of Caltech, and as a result of inspection, the final recognition rate was 98%.

• 대한심미치과학회지
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• 제29권1호
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• pp.4-12
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• 2020

Laminate veneer는 전부도재 크라운 보다 전.구치 포함 적용범위는 매우 넓다. 또한 치관 형성시 요구되는 시간이 단축되며 침습 또한 적은 장점이 있다. 그러므로 치은에도 우수한 심미성과 기능개선을 가능하게한다. 환자의 고통과 치질손실의 부담도 훨씬 줄일 수 있으므로 앞으로도 잔존 자연치아의 심미성과 기능개선의 중요한 역할을 담당할 것이라 생각한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.88-90
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• 2022

해양 디지털 항로표지 정보 협력 시스템 과제에서 개발되는 소프트웨어의 품질 관리를 위해 국제 표준 기반 표준 품질 프로세스와 프로젝트 관리 시스템 기반 의사소통 및 정보공유 체계를 구축했다. 또한 연구과제 산출물 작성 현황에 대한 모니터링과 소프트웨어 품질 점검 및 검증 지원을 통해 고품질 소프트웨어 개발을 달성한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제40권4호
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• pp.639-646
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• 2017

본 연구에서는 컨테이너 엑스선 검색기의 노후화, 검출 감지기(Sensor) 불량으로 발생되는 검색영상의 잡음(Noise)을 줄이기 위한 알고리즘을 제시고 MATLAB 툴박스에 이를 적용하여 컨테이너 검색영상의 화질(Image Quality)을 개선하고자 하였다. 검색영상은 일반적인 컨테이너 검색기 작동 점검을 위한 일일 점검영상을 활용하였으며 일일점검영상의 수평 영상과 수직 영상을 기준으로 잡음(Noise)을 디지털 방사선 영상에서 가장 기본으로 사용되는 잡음평가 방법인 제곱평균제곱근(Root Mean Square; RMS)으로 평가하였다. 또한 개선된 알고리즘을 실제 컨테이너검색영상에 적용하여 일일 점검영상과 실제 컨테이너 검색영상의 화질을 평가하였다. 그 결과 제곱평균제곱근이 일일 점검영상에서는 수평 영상에서 원본 영상 대비 평균 13.5%, 수직 영상에서는 원본 영상 대비 평균 18.2% 가 낮은 결과치를 나타내었다. 또한 실제 컨테이너 검색영상에서는 수평 영상에서 원본 영상 대비 평균 13.4%, 수직 영상에서는 원본 영상 대비 19.1%가 낮은 결과치를 나타내었다. 이는 영상의 화질개선을 객관적, 시각적으로 확인할 수 있었으며 관세청의 컨테이너 검색영상 판독 업무에 큰 도움이 될 것이라 사료된다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.71-79
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• 2024

미국 오픈AI사가 개발한 대화형 인공지능(AI) 챗봇 'ChatGPT'가 전 세계적으로 큰 반향을 일으키고 있다. 일부 학계에서는 ChatGPT를 학생들이 표절에 사용할 수 있다며 우려를 표하고 있는 실정이나, ChatGPT는 마케팅문구나 웹사이트 문구를 쓰는 데 활용되는 등 긍정적인 방향으로도 많이 사용되고 있다. 또한 ChatGPT가 '검색'의 새로운 미래가 될 수 있다는 의견도 생겨나고 있으며, 지나친 규제보다 육성에 초점을 맞춰야 한다는 분석도 제기되는 상황이다. 본 연구는 ChatGPT와 표절검사시스템에 대한 인식도 조사를 통해 대학생들의 ChatGPT에 대한 의식을 분석하고, ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 마련하였고 ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 제시하기 위하여 ChatGPT에 대한 기존의 연구들과 표절검사시스템에 대하여 조사하고 분석하였다. 그리고, 이것을 토대로 ChatGPT를 활용한 대학 교육 지원 모델을 구축하였다. ChatGPT를 활용한 교육 모델은 텍스트, 디지털, 예술 등의 기반으로 교육 모델를 설정하고 그 아래로 4차 산업혁명시대에 필요한 세부적인 역략으로 구성하였다. 그리고, 학습 목표에 따라 수업의 교수자가 ChatGPT가 생성하는 콘텐츠의 허용 범위를 결정한 후, 표절검사시스템에서 제공하는 ChatGPT 감지 기능을 활용하여 학생들이 허용된 범위 내에서 ChatGPT를 활용하도록 지도하도록 구성하였다. 이와 같은 방식으로 ChatGPT와 표절검사시스템을 연계하여 활용함으로써 ChatGPT의 우수한 능력이 교육에 악용되는 상황을 막을 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.83-98
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• 2021

본 연구는 서울소방재난본부의 IoT 소방시설관리시스템에 기록된 실시간 화재알람 발생 데이터를 분석하여, 화재알람 발생 영향요인을 규명하고 이를 바탕으로 효과적인 화재사고 예방체계를 구축하기 위한 학술적 시사점을 제시하는데 있다. 도심지역을 중심으로 고층·복합건물의 수가 증가하고 기존 건물도 고도화되면서, 화재 등 비상상황 발생 시 상주인원의 신속한 대피와 초동대응을 돕는 자동화재탐지설비의 설치가 늘어나고 있다. 그러나 화재상황을 잘못 탐지하여 정확성이 낮아지면 상주인원의 불편이 늘어나고 신뢰성도 줄어들기 때문에, 효율적인 점검과 건물 환경 조사를 통해 시스템을 개선할 필요가 있다. 이번 연구는 잘못된 화재탐지가 용도나 시간 등 건물 특성 및 외부 환경에 기인함을 밝히고, 이에 근거하여 효율적인 시스템 점검과 건물 환경 개선이 필요함을 강조하는 것에 목적을 두고자 하였다. 분석 결과, 건물의 규모(연면적)가 화재알람 발생에 가장 큰 영향을 끼쳤고 민간 건물, R형 수신기인 건물, 고장일수 또는 경종차단일수가 많은 건물에서 화재알람 발생이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 건물의 주용도에 따라 화재알람 발생의 영향요인이 다르게 나타나기도 하였다. 시간적으로는 평일 주간 사람들의 일상 활동 패턴(오전 9시~오후 6시)을 거의 그대로 따르는 것으로 나타났으며, 오전 10시 경, 오후 2시 경에 각각 최고치를 기록했다. 연구를 통해 시스템 내부 점검과 함께 화재알람 발생에 영향을 끼치는 건물 환경 조사도 필요함을 강조하고, 후속 연구와 시스템 고도화를 위해 실시간 건물 환경 정보를 추가 데이터화하는 방안 등의 제안을 하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.257-268
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• 2021

도시중심의 생활로 시설물의 종류가 늘고 규모가 증가함에 따라 도시의 시설물 안전관리 사각지대가 발생하고 다수의 인명피해가 연이어 발생하고 있다. 이에 스마트 시티에서 생활하는 시민들의 안전과 안심에 대한 니즈를 충족하는 방안으로 5G와 디지털 트윈 기술을 접목하여 시설물 안전관리 통합플랫폼 수립 절차를 제시하고 이를 통하여 시설물에 대한 위험 요소와 노후화에 따른 점검의 문제점을 해결하고자 한다. 본 논문에서는 시설관리의 현황과 5G 디지털 트윈 기반의 스마트 시티 신기술 적용 방향에 대해 살펴보고 디지털 트윈으로 구현하기 위한 추진 절차를 제시한다. 대상 지역은 수도권 광역도시 지역으로 안양시, 의정부시, 구리시, 광명시, 오산시 5개 도시를 선정하였다. 추진 절차는 각 지자체의 다중이용 목적 시설물 중에서 노후화되고 관리가 시급한 시설물을 플랫폼 구축 전문가와 지자체 스마트시티 담당자와 선정한 뒤 시별 정책 방향을 반영하여 디지털 트윈 시설물 대상 33개를 최종 선정하였다. 이렇게 확정된 시별 시설물을 중심으로 5G 디지털 트윈 시설물 안전관리 통합플랫폼으로 구축하기 위한 정보기술 인프라 요소와 구현 서비스의 카테고리를 정의한 뒤 구체적인 통합플랫폼 구성안을 제시하고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권3호
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• pp.1-10
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• 2011

본 프로그램 개발의 목적은 기존의 아날로그 형태의 제작과정 및 공정 그리고 방대한 자료 관리의 문제점들을 해결하기 위해 SDE(spatial database engine) 라는 공간DB엔진을 이용하여 대량의 임상도를 운영 관리하는데 있다. 이를 위해 공간DB검색, 작업내용 및 진도파악, 인접 도엽간 검정/편집, 완료 도엽의 승인 및 반려 기능 등을 구현하여 일관된 운영 관리 표준화 공정을 확립하였다. 향후 본 프로그램을 활용하여 효율적인 임상도 제작과 대량의 임상도 보급이 가능할 것이며, 이에 따른 시간 및 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2568-2574
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• 2011

2012년 12월 31일을 기점으로 지상파 아날로그 방송이 종료되고 디지털 방송으로 전환되게 된다. 따라서 아날로그 방송에서는 크게 느껴지지 못했던, HDTV 영상 화질에 대한 문제가 대두되고 있다. 디지털 방송에서 영상의 스트리밍 서비스를 위하여 실시하는 MPEG압축 방식은 콘텐츠의 블록형 잡음을 발생시킨다. 이러한 블록형 잡음을 현재는 사람의 눈으로 판별하고 있는데, 육안검수의 경우 객관적이지 못하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는, HDTV 영상 화질에서 사람의 시각이 민감하게 반응하는 블록형 잡음에 대하여, 원본비참조 방법으로, 블록형 잡음을 검출한다. 그리고 검출된 블록형 잡음의 분포를 측정하여, 눈에 띄는 블록형 잡음의 수치를 정량화 한다. 본 연구를 통해 육안검사에 의한 블록형 잡음이 자동화된 툴을 이용하여 객관적으로 측정됨으로써, 정보통신의 영상 발전에 기여 할 것이다.