• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권4호
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• pp.246-253
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• 2016

Infrared (IR) imaging has been researched for various applications such as surveillance. IR radiation has the capability to detect thermal characteristics of objects under low-light conditions. However, automatic segmentation for finding the object of interest would be challenging since the IR detector often provides the low spatial and contrast resolution image without color and texture information. Another hindrance is that the image can be degraded by noise and clutters. This paper proposes multi-level segmentation for extracting regions of interest (ROIs) and objects of interest (OOIs) in the IR scene. Each level of the multi-level segmentation is composed of a k-means clustering algorithm, an expectation-maximization (EM) algorithm, and a decision process. The k-means clustering initializes the parameters of the Gaussian mixture model (GMM), and the EM algorithm estimates those parameters iteratively. During the multi-level segmentation, the area extracted at one level becomes the input to the next level segmentation. Thus, the segmentation is consecutively performed narrowing the area to be processed. The foreground objects are individually extracted from the final ROI windows. In the experiments, the effectiveness of the proposed method is demonstrated using several IR images, in which human subjects are captured at a long distance. The average probability of error is shown to be lower than that obtained from other conventional methods such as Gonzalez, Otsu, k-means, and EM methods.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.493-497
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• 2016

적외선 영상은 야간에 표적의 탐지가 가능하여 보완과 감시분야에 활용도가 높다. 그러나 가시광선 영상에 비하여 해상도가 낮고 잡음의 영향이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적외선 영상의 표적을 분할하는 방법을 연구한다. 표적을 포함하는 다수의 관심영역(Region of Interest)을 다단계 분할 방법을 이용하여 추출하고 관심영역을 입력영상으로 다단계 분할방법을 다시 적용하여 표적을 분할한다. 다단계 분할 방법의 각 단계는 가우시안 혼합모델의 파라미터를 초기화 하고 추정하는 k-means 클러스터링(Clustering)과 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘과 추정된 사후확률을 이용하여 각 화소의 클러스터를 결정하는 단계로 구성된다. 본 논문에서 추출된 관심영역을 선택하고 통합하는 방법을 제안한다. 관심영역의 통합은 근접한 모든 관심영역의 윈도우를 포함하도록 이루어진다. 실험에서는 야간의 보행자로부터 획득한 적외선 영상에 제안된 방법을 적용하고 다른 분할 방법과 비교하여 제안한 방법이 우수함을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권8호
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• pp.3965-3983
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• 2017

We propose a novel eye tracking method that can estimate 3D world coordinates using an infrared (IR) stereo camera for indoor and outdoor environments. This method first detects dark evidences such as eyes, eyebrows and mouths by fast multi-level thresholding. Among these evidences, eye pair evidences are detected by evidential reasoning and geometrical rules. For robust accuracy, two classifiers based on multiple layer perceptron (MLP) using gradient local binary patterns (GLBPs) verify whether the detected evidences are real eye pairs or not. Finally, the 3D world coordinates of detected eyes are calculated by region-based stereo matching. Compared with other eye detection methods, the proposed method can detect the eyes of people wearing sunglasses due to the use of the IR spectrum. Especially, when people are in dark environments such as driving at nighttime, driving in an indoor carpark, or passing through a tunnel, human eyes can be robustly detected because we use active IR illuminators. In the experimental results, it is shown that the proposed method can detect eye pairs with high performance in real-time under variable illumination conditions. Therefore, the proposed method can contribute to human-computer interactions (HCIs) and intelligent transportation systems (ITSs) applications such as gaze tracking, windshield head-up display and drowsiness detection.

• ETRI Journal
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• 제46권5호
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• pp.851-864
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• 2024

Deep learning (DL) has significantly advanced artificial intelligence (AI); however, frameworks such as PyTorch, ONNX, and TensorFlow are optimized for general-purpose GPUs, leading to inefficiencies on specialized accelerators such as neural processing units (NPUs) and processing-in-memory (PIM) devices. These accelerators are designed to optimize both throughput and energy efficiency but they require more tailored optimizations. To address these limitations, we propose the NEST compiler (NEST-C), a novel DL framework that improves the deployment and performance of models across various AI accelerators. NEST-C leverages profiling-based quantization, dynamic graph partitioning, and multi-level intermediate representation (IR) integration for efficient execution on diverse hardware platforms. Our results show that NEST-C significantly enhances computational efficiency and adaptability across various AI accelerators, achieving higher throughput, lower latency, improved resource utilization, and greater model portability. These benefits contribute to more efficient DL model deployment in modern AI applications.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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• pp.1120-1123
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• 2008

Efficient, color stable multi-EML WOLED have been fabricated using newly synthesized yellowish green dopant Ir(chpy)3 or Ir(mchpy)3. The devices have high external quantum efficiency of 11.7%, color rendering index of 87, variation of CIE coordinate of (0.02, 0.01) between 10 to 5000 cd/m2, and low roll-off in efficiency with increasing brightness.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.113-121
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• 2005

웹과 같은 분산 정보 검색 환경에서 문서들은 많은 문서 데이터베이스들에 자연스럽게 분할되어서 존재한다. 그러므로 이러한 문서들의 효율적인 검색을 위해서는 먼저 질의에 관련되는 문서들을 제공할 것으로 판단되는 문서 데이터베이스를 찾아내고 다음으로 그 문서 데이터베이스에 질의를 줌으로써 분산 정보 검색을 수행해야 한다. 본 논문에서는 이러한 분산 정보 검색을 위한 신경망 에이전트를 소개하고, 확장성을 가지게 하기 위하여 신경망 에이전트들이 계층적으로 구성된 다중신경망 에이전트 시스템을 제안한다. 신경망 에이전트들의 계층적 구성은 정보 검색 성능을 저하시키지 않으면서도 각 신경망 에이전트의 학습을 위한 전체 훈련 비용을 허용할 만한 범위 내에서 유지시켜 주므로 대규모 문서 데이터베이스 환경에서의 분산 정보 검색에도 신경망 에이전트를 적용할 수 있게 해준다. 제안된 신경망 에이전트를 단일 에이전트와 계층적 다중 에이전트 시스템으로 실현 환경에서 구현하여 각각의 정보 검색 성능을 기존의 통계적 분산 정보 검색 기법을 사용했을 때와 비교함으로써 신경망 에이전트의 유용성을 예증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2759-2764
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• 2014

화재감지 시간을 단축하기 위해서 연기감지기가 활용되는 추세이며, 발신기와 수신기가 100m이상 이격되어 설치되는 구조의 연기감지기는 외부환경의 영향으로 인한 발신기의 각도변화에 따라 수광부 레이저 포인트 위치가 매우 민감하게 변화한다. 본 논문에서는 레이저 발신기와 수신기 간의 원거리 설치에 따른 레이저 초점 설정의 어려움을 해결하고 외부 환경에 따른 초점 정합의 문제를 해결하기 위해서 다중 웜기어를 활용한 고정밀 제어장치와 레이저 광선의 틀어진 각도를 조정 할 수 있는 자동초점 정합 알고리즘을 제시한다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.74.1-74.1
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• 2012

We observed the radio sources found from the First Look Survey (FLS) field at the 1.4 GHz radio continuum emission with the Very Large Array (VLA) using the A configuration. We identify point sources and multi component sources at ${\geq}4{\sigma}$ level. We also present the submillimeter properties of the selected radio sources in the FLS field from the Herschel/SPIRE 250/350/500/${\mu}m$ and AzTEC 1.1mm surveys. The counterparts of the radio sources at submillimeter for these called 'submillimeter galaxies (SMGs)' are detected at infrared wavelength with the Spitzer MIPS 24 & 70 ${\mu}m$ sources. Based on the MMT/HECTOSPEC red-shift survey, IRS spectroscopy, and SDSS photometric red-shift survey, the radio sources are likely to be the extragalactic sources. Here, we use the star formation rate (SFR) derived from the MIPS 24 and 70 ${\mu}m$ luminosity to compare the measured SFR from the VLA 1.4 GHz luminosity. These results show that a tight correlation between the SFR from the radio luminosity and the MIPS $24{\mu}m$ rather than that from the MIPS $70{\mu}m$ luminosity. Radio and IR correlation is also used to indicate the radio and IR properties of star-formation in the galaxies and active galactic nuclei (AGNs). Using the counterpart sources selected at IR and radio wavelengths, we employ the IR/radio flux ratios to determine the properties and population of the selected galaxies.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권10호
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• pp.47-54
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• 2007

시간 영역에서 나노 초 이하의 임펄스 신호를 이용한 초광대역 무선 통신 (Impulse-radio-based ultra wideband:IR-UWB 기술은 반송파 없이 통신을 진행하기 때문에 시간 축에서 데이터를 연속적으로 전송하지 않으며, 이러한 특징을 사용하면 다중 사용자 환경에서 패킷의 충돌을 효율적으로 조절 할 수 있다. 본 논문에서는 IR-UWB 환경을 분석하고, 이에 특화된 충돌 분산이라는 패킷의 충돌을 펄스의 충돌로 분해하는 새로운 패킷충돌 패러다임을 제시한다. 충돌 분산 방안에서는 각각의 노드가 독립된 펄스 간격으로 임의의 시간에 분산된 환경에서 데이터를 전송하며, 패킷의 충돌을 펄스의 충돌로 분해함으로써 패킷의 충돌로 인한 전체 패킷의 손실을 막을 수 있다. 또한 제시된 방안을 이용하여 패킷의 충돌로 인한 패킷 에러가 줄어들 수 있고, 데이터의 실시간 전송을 보장할 수 있음을 분석을 통해 제시하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권1호
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• pp.118-123
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• 2008

본 연구에서는 multi-walled nanotubes(MWNTs)를 산소-불소 혼합가스로 처리하여, 표면 관능기를 분석하고, 그 처리효과를 조사하였다. 산소-불소 처리된 MWNTs의 표면특성은 FT-IR 그리고 XPS로 분석하였다. 처리된 탄소지지체에 백금 나노입자를 담지시킨 후, 입자 결정성크기와 담지함량을 조사하였다. 위 탄소지지체에 담지된 촉매의 전기화학적 특성은 전류-전압 곡선을 측정하여 분석하였다. 표면분석의 결과로부터, 산소 및 불소를 포함한 화학관능기가 탄소지지체에 도입된 사실을 알 수 있었다. 산소-불소 함량은 처리온도가 $100^{\circ}C$ 일때 최고값을 나타냈다. Pt/100-MWNTs 샘플의 경우, 3.5 nm의 최소의 결정성 크기를 보였고, 9.4%의 가장 높은 담지율을 나타냈다. 그러나, 이보다 높은 온도에서 처리된 샘플의 경우, 결정성 크기가 증가하였고, 담지율은 감소하였다. 이러한 결과를 통해, 결정성 크기와 담지율을 산소-불소 처리온도를 변화시켜 제어할 수 있었음을 제시하였다. 이와 연관되어, 촉매의 전기화학적 활성이 $100^{\circ}C$ 처리까지는 증가하다가, $200^{\circ}C$와 $300^{\circ}C$의 경우에는 감소하였다. Pt/100-MWNTs 샘플은 비교샘플 중에서 최고의 비전류밀도(specific current density)인 120 mA/mg 수치를 나타냈다.