• 한국정밀공학회지
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• 제16권2호통권95호
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• pp.39-49
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• 1999

This paper describes the development of a vision-aided position and orientation recognition system for automatically adjusting electronic tuners which control the waveform by rotating variable resisters. The position and orientation recognition system estimates the center and the angle of the tuner grooves so that the main controller may correct the difference from the ideal position and thereby manipulate the variable resisters automatically. In this paper a robust algorithm is suggested which estimates the center and the angle of the tuner grooves fast and precisly from the source image with lighting variance and video noise. In the algorithm morphological filtering, 8-chain coding, and invariant moments are sequentially used to figure out image segments concerned. The performance of the proposed system was evaluated using a set of real specimens. The results indicate the system works well enough to be used practically in real manufacturing lines. If the system adopts a high speed frame grabber which enables real time image processing, it can also be applied to positioning of robot manipulators as well as automated PCB adjusters.

• 한국CDE학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.404-414
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• 2009

In the computational molecular analysis, 3D structural comparison for protein searching plays a very important role. As protein databases have been grown rapidly in size, exhaustive search methods cannot provide satisfactory performance. Because exhaustive search methods try to handle the structure of protein by using sphere set which is converted from atoms set, the similarity calculation about two sphere sets is very expensive. Instead, the filter-and-refine paradigm offers an efficient alternative to database search without compromising the accuracy of the answers. In recent, a very fast algorithm based on the inter-atomic distance has been suggested by Ballester and Richard. Since they adopted the moments of distribution with inter-atomic distance between atoms which are rotational invariant, they can eliminate the structure alignment and orientation fix process and perform the searching faster than previous methods. In this paper, we propose a new 3D shape descriptor. It has properties of the general shape distribution and useful property in screening the molecular database. We show some experimental results for the validity of our method.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.1636-1645
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• 1996

본 논문에서는 패턴을 효과적으로 분류하기 위하여 화상자료의 특성인 이웃 화소 간의 종속성을 잘 표현해 주는 깁스확률장의 크리크를 바탕으로 2차원 조건부 모멘트 를 제안하였다. 이 알고리즘 구축은 공간정보를 갖는 조건부 모멘트를 이용하여 특정 벡터를 추출하는 과정과 패턴을 분류하는 과정으로 분리하여 생각한다. 특정벡터를 추출하는 과정은 하나의 패턴에 대해 깁스분포의 크리크로 표현된 파라미터를 추정한 다음, 2차원 조건부 모멘트들을 계산하여 특정벡터로부터 제안된 판별거리함수를 계 산하여 여러 원형 패턴 가운데 최소거리를 산출한 미지의 패턴을 원형패턴으로 분류 한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 대문자와 소문자 52자로 된 훈련 데이 타를 만들어 486 PC 66Mhz에서 실험을 한 결과 97.5% 이상의 분류성능이 있음을 밝혔 다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.267-274
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• 2015

본 논문은 OpenCV 라이브러리를 기반으로 골프공 인식을 위한 신경망의 최적화 구조와 관심영역의 빛의 명도를 계산한다. 개발된 시스템은 전처리, 영상처리, 기계 학습 과정으로 구성되며, 기계 학습과정은 테스트 영상으로부터 골프공과 다른 오브젝트에 대한 Hu의 7 불변 모멘트, 가로 및 세로 비율 또는 면적으로부터 계산된 ${\pi}$를 입력으로 사용하여 다층 퍼셉트론을 기반으로 학습모델을 구한다. 다층 퍼셉트론에 대한 최적의 은닉층과 노드의 수를 결정하도록 모의 실험한 결과 2개의 은닉층과 각 은닉층에 9개의 노드를 가질 때 최대의 인식율과 최소 실행 시간을 얻었다. 그리고 관심영역의 최적 명도는 200으로 계산되었다.

• 대한조선학회논문집
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• 제46권4호
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• pp.382-390
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• 2009

The submerged body near the free surface is disturbed by the 1st and 2nd order wave forces, which results in unstable movements when no control is applied. In this paper, the vertical motions of the submerged body are analyzed, and the time-variant nonlinear system for the vertical motions of the submerged body is transformed to the time-invariant linear system in state space. Next, depth controller of the submerged body is designed by using LQR control, one of the modern optimal control technique. Numerical simulation shows that effective depth controls can be achieved by LQR control.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제17권4호
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• pp.328-335
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• 2013

Due to the rapid advancement of auto-refractor technology, most optometry shops provide refraction services. Despite their speed and convenience, the measurement values provided by auto-refractors include a significant degree of error due to psychological and physical factors. Therefore, there is a need for repetitive testing to obtain a smaller mean error value. However, even repetitive testing itself might not be sufficient to ensure accurate measurements. Therefore, research on a method of measurement that can complement auto-refractor measurements and provide confirmation of refraction results needs to be conducted. The customized optometry model described herein can satisfy the above requirements. With existing technologies, using human eye measurement devices to obtain relevant individual optical feature parameters is no longer difficult, and these parameters allow us to construct an optometry model for individual eyeballs. They also allow us to compute visual images produced from the optometry model using the CODE V macro programming language before recognizing the diffraction effects visual images with the neural network algorithm to obtain the accurate refractive diopter. This study attempts to combine the optometry model with the back-propagation neural network and achieve a double check recognition effect by complementing the auto-refractor. Results show that the accuracy achieved was above 98% and that this application could significantly enhance the service quality of refraction.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.125-133
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• 2003

본 논문에서는 색상과 웨이블렛 기반의 질감 특징들을 사용한 효율적인 내용기반 영상검색 방법을 제안하였다. 색상특징은 전체 영상으로부터 추출된 soft-히스토그램이 사용되며 질감 특징으로는 웨이블렛 변환의 공간 주파수 분석을 통하여 얻어진 고대역 부밴드로부터 추출된 불변 모우멘트가 이용된다. CTBTR이라 불리는 검색시스템은 질의 영상에 대한 효율적인 영상 검색을 위하여 두 단계의 유사성 정합을 수행하는데 첫 번째 정합 단계에서는 간단한 색상 히스토그램을 사용하여 질의 영상과 유사하지 않은 영상을 제거하여서 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 정합 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보영상에 웨이블렛 기반의 질감특징을 적용하여 질의 영상과 유사한 영상을 검색한다. 실험결과 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 검색에 있어서 효율적인 계산처리와 정확한 검색을 수행하여 향상된 결과를 보여 주었다.