• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.726-732
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• 2019

본 연구에서는 차동 구조의 고주파 증폭기를 위한 비대칭 차동 인덕터를 제안하였다. 제안 된 비대칭 차동 인덕터는 증폭기 내 차동 신호 간 위상 오차를 완화하기 위한 것으로서, 차동 인덕터에 형성되는 Center-tap의 위치를 조정하여, 전력 증폭기를 구성하는 구동 증폭기의 차동 신호에서 바라보이는 임피던스가 동일하게 형성 되도록 하였다. 이를 통하여 기존 차동 인덕터를 사용하는 경우 대비 AM-to-AM 및 AM-to-PM 왜곡이 완화됨을 확인 하였다. 제안하는 비대칭 차동 인덕터의 효용성을 확인하기 위하여 180-nm RFCMOS 공정을 이용하여 2.4-GHz CMOS 전력 증폭기를 설계하였으며, EVM 5% 기준 20 dB의 전력 이득과 17 dBm의 최대 선형 출력 전력을 얻었다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.525-534
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• 2018

카메라 캘리브레이션은 카메라의 초점거리, 주점위치, 렌즈왜곡 등의 매개변수를 결정하는 작업으로 이를 위해서 주로 체커보드를 촬영한 영상을 사용하고 있다. 체커보드 영상에서 타겟을 자동으로 인식할 때 기존의 연구는 사용자가 타겟인식을 위한 입력 매개변수를 잘 이해하고 있어야 하거나 영상에서 체커보드가 모두 나타나야 하는 한계점이 있었다. 이에 본 연구에서는 체커보드 중심부와 외곽부분에 각각 4개씩 8개의 블랍을 포함하는 직사각형을 이용하여 체커보드 영상의 일부만 촬영된 경우에도 자동으로 타겟점의 번호를 부여할 수 있고 별도의 입력 매개 변수 없이 자동으로 타겟을 인식하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 체커보드 타겟의 중심점을 자동으로 추출하기 위해서 흑백패턴의 왜곡, 경계선 변화빈도, 흑백픽셀의 비율의 3가지 조건을 이용하였다. 또한 체커보드의 방향성과 번호부여는 블랍을 이용하였다. 두 가지 타입의 체커보드에 대한 실험을 통해서 36장의 영상에 대해 1분 이내의 짧은 시간에 체커보드 타겟을 자동으로 인식할 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.265-272
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• 2019

본 연구에서는 영상기반 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기법을 이용한 볼트풀림 손상검출 기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기반 볼트풀림 검출 기법을 설계하였다. 영상기반 볼트풀림 검출 기법은 볼트 이미지 검출 과정 및 볼트풀림 각도 추정 과정으로 구성된다. 볼트 이미지의 검출을 위하여 RCNN기반 딥러닝 알고리즘을 이용하였다. 영상의 원근왜곡 교정을 위해 호모그래피 개념을 이용하였으며 볼트풀림 각도를 추정을 위하여 Hough 변환을 이용하였다. 다음으로 제안된 기법의 성능을 검증을 위하여 거더의 볼트 연결부 모형을 대상으로 볼트풀림 손상검출 실험을 수행하였다. 다양한 원근 왜곡 조건에 대하여 RCNN 기반 볼트 검출기와 Hough 변환 기반 볼트풀림 각도 추정기의 성능을 검토하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.7-12
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• 2019

주변 후방산란 통신은 송신 전력효율 문제로 기존 RF통신에서 채널 추정방법인 파일럿(pilot) 신호를 통한 채널 추정기법이 제한된다. 제한된 송신 전력 환경에서 기존 주변 후방산란통신의 연구는 채널 상태로 인한 신호 변동을 고려하지 않은 이상적인 채널로 가정을 하고 연구되어 왔다. 본 논문은 주변 후방산란 통신 시스템에서 정규분포를 따르는 채널 상태인 주변 후방산란 통신 시스템에서 채널 추정 방법으로 블라인드 채널 추정기법 중 하나인 기댓값-최대화 알고리즘을 제안한다. 모의실험은 제안한 시스템 모델에서 기댓값-최대화 알고리즘과 추정값의 최소 분산을 나타내는 Bayesian Cramer-Rao 하한 경계를 이용하여 평균 제곱 오차(Mean Square Error, MSE)값이 하한 경계와 근접해 가는 것을 확인하고, 주변 후방산란 통신 시스템에서 채널 파라미터의 추정이 가능함을 증명한다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제49권2호
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• pp.159-169
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• 2019

Purpose: Cone-beam computed tomography (CBCT) is widely used for 3-dimensional assessments of cranio-maxillo-facial relationships, especially in patients undergoing orthognathic surgery. We have introduced, for reference in CBCT cephalometry, an anatomical mid-sagittal plane (MSP) identified by the nasion, the midpoint between the posterior clinoid processes of the sella turcica, and the basion. The MSP is an updated version of the median plane previously used at our institution for 2D posterior-anterior cephalometry. This study was conducted to test the accuracy of the CBCT measures compared to those obtained using standard posterior-anterior cephalometry. Materials and Methods: Two operators measured the inter-zygomatic distance on 15 CBCT scans using the MSP as a reference plane, and the CBCT measurements were compared with measurements made on patients' posterior-anterior cephalograms. The statistical analysis evaluated the absolute and percentage differences between the 3D and 2D measurements. Results: As demonstrated by the absolute mean difference (roughly 1 mm) and the percentage difference (less than 3%), the MSP showed good accuracy on CBCT compared to the 2D plane, especially for measurements of the left side. However, the CBCT measurements showed a high standard deviation, indicating major variability and low precision. Conclusion: The anatomical MSP can be used as a reliable reference plane for transverse measurements in 3D cephalometry in cases of symmetrical or asymmetrical malocclusion. In patients who suffer from distortions of the skull base, the identification of landmarks might be difficult and the MSP could be unreliable. Becoming familiar with the relevant software could reduce errors and improve reliability.

• The Journal of Advanced Prosthodontics
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• 제13권2호
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• pp.107-116
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• 2021

PURPOSE. Several studies focused on the accuracy of intra-oral scanners in implant dentistry, but the data of inter-implant distances were not widely mentioned. Therefore, this study aimed to evaluate the effect of distance between two implants on the surface distortion of scanned models generated by intra-oral scanners. MATERIALS AND METHODS. Three models with the distances between two fixed scan bodies of 7, 14, and 21 mm were fabricated and scanned with a highly precise D900L dental laboratory scanner as reference models. Fifteen scans were performed with TRIOS3 and CEREC Omnicam intra-oral scanners. Trueness, precision, and angle deviation of the test models were analyzed (α=.05). RESULTS. There was a significant difference among inter-implant distances in both intraoral scanners (P<.001). The error of trueness and precision increased with the increasing inter-implant length, while the angle deviation did not show the same trend. A significant difference in the angle deviation was found among the inter-implant distance. The greatest angle deviation was reported in the 14-mm group of both scanners (P<.05). In contrast, the lowest angle deviation in the 21-mm group of the TR scanner and the 7-mm of the CR scanner was reported (P<.001). CONCLUSION. The inter-implant distance affected the accuracy of intra-oral scanner. The error of trueness and precision increased along with the increasing distance between two implants. However, the distortions were not clinically significant. Regarding angle deviation, the clinically significant angle deviation may be possible when using intra-oral scanners in the partially edentulous arch.

• Current Optics and Photonics
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• 제6권6호
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• pp.550-564
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• 2022

Optical microscopy is a useful tool for study in the biological sciences. With an optical microscope, we can observe the micro world of life such as tissues, cells, and proteins. A fluorescent dye or a fluorescent protein provides an opportunity to mark a specific target in the crowd of biological samples, so that an image of a specific target can be observed by an optical microscope. The optical microscope, however, is constrained in resolution due to diffraction limit. Super-resolution microscopy made a breakthrough with this diffraction limit. Using a super-resolution microscope, many biomolecules are observed beyond the diffraction limit in cells. In the case of volumetric imaging, the super-resolution techniques are only applied to a limited area due to long imaging time, multiple scattering of photons, and sample-induced aberration in deep tissue. In this article, we review recent advances in super-resolution microscopy for volumetric imaging. The super-resolution techniques have been integrated with various modalities, such as a line-scan confocal microscope, a spinning disk confocal microscope, a light sheet microscope, and point spread function engineering. Super-resolution microscopy combined with adaptive optics by compensating for wave distortions is a promising method for deep tissue imaging and biomedical applications.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4290-4309
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• 2020

In recent years, advancements in machine learning capabilities have allowed it to see widespread adoption for tasks such as object detection, image classification, and anomaly detection. However, despite their promise, a limitation lies in the fact that a network's performance quality is based on the data which it receives. A well-trained network will still have poor performance if the subsequent data supplied to it contains artifacts, out of focus regions, or other visual distortions. Under normal circumstances, images of the same scene captured from differing points of focus, angles, or modalities must be separately analysed by the network, despite possibly containing overlapping information such as in the case of images of the same scene captured from different angles, or irrelevant information such as images captured from infrared sensors which can capture thermal information well but not topographical details. This factor can potentially add significantly to the computational time and resources required to utilize the network without providing any additional benefit. In this study, we plan to explore using image fusion techniques to assemble multiple images of the same scene into a single image that retains the most salient key features of the individual source images while discarding overlapping or irrelevant data that does not provide any benefit to the network. Utilizing this image fusion step before inputting a dataset into the network, the number of images would be significantly reduced with the potential to improve the classification performance accuracy by enhancing images while discarding irrelevant and overlapping regions.

• 무역학회지
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• 제44권2호
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• pp.83-94
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• 2019

Article 17 of the Marine Insurance Act (MIA) states that "A contract of marine insurance is a contract based upon the utmost good faith, and if the utmost good faith be not observed by either party, the contract may be avoided by the other party." In the Carter v. Boehm case, Lord Mansfield was the first to provide a comprehensive description of the duty of utmost good faith, which is analyzed here. This judgement not only laid the foundation for the Modern English Insurance Act, but it also influenced the draft of the English Insurance Act of 2015, which aimed at correcting distortions that occurred during the application of statue law and common law thereafter. The duty of utmost good faith, applied between Lord Mansfield's insured and insurer presents the context of information asymmetry of the insured and insurer entering contracts. In the absence of information asymmetry, in contrast to the effects of being in both sides of the duty of utmost good faith, alleviating the duty of disclosure of the insured, and it is also clear that the warning of the severity of the retrospective avoidance of the breach of duty of disclosure and the need for its limited application have already been pointed out. Furthermore, considering the principle of retrospective avoidance, the duty of utmost good faith should be understood as a concept limited to the duty of disclosure before a contract is concluded

• 정보보호학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.93-102
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• 2008

이기종 지문센서 상호호환은 다른 센서 사용에 따른 각각의 지문 데이터의 변이성을 보상하기 위한 시스템의 능력을 말한다. 본 연구는 다양한 이기종 지문입력 센서의 호환을 위한 지문 특징점 보정 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 제안한 보정 알고리즘은 테일러시리즈(Taylor Series) 전개식을 이용하여 서로 다른 센서로부터 획득된 이미지 간의 대응되는 특징점 사이의 변환식을 구하고, 이를 적용하여 이기종 센서간의 오차를 줄이는 방법이다. 도출한 테일러시리즈 변환 파라미터로 지문 특징점 템플릿을 변환하여 보정 전과 후의 결과를 실험하였다. 제안한 보정 알고리즘을 이용한 결과 보정 전보다 보정 후의 EER 에러가 전체적으로 60%이상 개선됨을 확인할 수 있다.