거리 변환(Distance Transform)을 수행할 수 있는 셀룰라 비선형 네트워크 구조와 특징 점들의 제적 상에서 거리 변환을 이용한 optical flow 검출 방법을 제안하였다. 움직이는 물체의 추적이나 카메라의 움직임 파악 같은 응용 분야에서는 수가 적더라도 정확하고 확실한 optical flow가 더 중요하다. 본 연구는 특징점들의 이동 궤적 상에서 거리 변환 기법을 이용하여 거리 변환 필드(Distance Transform Field)를 생성시키고 거리 변환 필드상에서 궤적의 움직인 거리 값과 방향을 추출함으로써 optical flow를 구하는 방법이다. 이 방법은 영상 정보를 거리 정보로 변환하여 사용하게 되므로 잡음의 영향을 적게 받으며 필요한 연산들이 아날로그 회로에 의해 처리되므로 처리 속도가 빠르고, 지역적 처리 특성을 갖기 때문에 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이 있다. 또한, 본 연구에서는 제안한 알고리즘의 핵심부분을 하드웨어로 구현하기 위해 셀룰라 비선형 네트워크(Celluar Nonlinear Neural Network)구조를 제안하였다. 제안한 구조와 알고리즘을 검증하기 위해 다양한 영상과 환경에 대한 시뮬레이션을 수행하여 결과를 제시하였다.
한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.I
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pp.797-798
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2005
We report a novel structure for a full-color AMOLED (Active Matrix Organic Light Emitting Diode) eliminating the patterning process of a blue emitting layer. The patterning of the three primary colors, RGB, is a key technology in the OLED fabrication process. Conventional full color AMOLED containing RGB layers includes the three opportunities of the defects to make an accurate position and fine resolution using various technologies such as fine metal mask, ink-jet printing and laser-induced transfer system. We can skip the blue patterning step by simply stacking the blue layer as a common layer to the whole active area after pixelizing two primary colors, RG, in the conventional small molecular OLED structure. The red and green pixel showed equivalent performances without any contribution of the blue emission.
본 논문에서는 고성능 루프내 필터를 위한 SAO 하드웨어 구조 설계에 대해 기술한다. SAO는 루프내 필터 내부 모듈이며, 블록 단위 영상 압축 및 양자화 등에서 발생하는 정보의 손실을 보상하는 기술이다. 하지만, HEVC의 SAO는 픽셀 단위 연산을 수행하기 때문에 높은 연산 시간을 요구한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 고속연산을 위해 $4{\times}4$ 블록 연산과 2단 파이프라인 구조를 기반으로 한다. SAO 연산을 위한 정보생성 및 offset 연산구조는 병렬구조로 설계하여 연산시간을 최소화 하였다. 제안하는 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC 칩 공정 130nm 및 65nm 셀 라이브러리로 합성을 진행하였다. 130nm에서 최대 동작 주파수는 476MHz이고, 전체 게이트 수는 163k이다. 65nm에서 최대 동작 주파수는 312.5MHz이고, 전체 게이트 수는 193.6k이다.
본 논문에서는 회귀 매니폴드 3-D PCA 기반 새로운 이미지 분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 대용량 이미지 데이터 입력 시 효율적인 차원 축소를 위해 개선된 매니폴드 3-D PCA와 PCA의 비선형 확장이 가능한 오토인코더를 기반으로 설계된 구조로 회귀분석 알고리즘으로 구성된 새로운 이미지 분석 방법이다. 오토인코더의 구성으로는 이미지 픽셀 값을 3차원 회전을 통한 최전의 초평면을 도출하는 회귀 매니폴드 3-D PCA와 딥러닝 구조와 유사한 Bayesian Rule 구조를 적용한다. 성능 검증을 위해 실험을 수행한다. 미세먼지 이미지를 활용하여 이미지를 향상되며, 이를 분류 모델을 통한 정확도 성능 평가를 수행한다. 그 결과 딥러닝 성능에 유효함을 확인할 수 있다.
한국윤활학회 2002년도 proceedings of the second asia international conference on tribology
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pp.457-458
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2002
The fractal dimension is the characteristics that can quantitatively define the irregularity in natural. It is useful in describing the morphology or various rubbed surface for hydraulic piston motor instead of the stylus profiling method. But fractal parameters had not constructed on the morphological characteristic or rubbed surface because of the insufficient knowledge about a conception of fractal dimension. In this study, for the purpose or applying fractal I parameters practically, we have suggested way to establish the morphological characteristic of rubbed surface with fractal parameters, and we carried out an experiment on the lubricant friction and wear by using Ball-ON-Disk type tester. Materials were the brass and the bronze which are used to slipper-pad in the hydraulic piston motor. We searched for fractal parameters or surface structure with the digital image processing, Surface fractal dimension can be determined by sum of intensity difference of surface pixel. Using the image processing and fractal parameters for rubbed surface in the friction and wear test, morphology of rubbed sur race can be effectively obtained by fractal dimensions.
Precision injection mold is an essential element in order to manufacture small and precision plastic lenses used for phone camera. There are many critical factors to meet the requested specifications of high quality plastic lenses. One of the main issues to realize high quality is minimizing decenter value, which becomes more critical as pixel numbers increases. This study suggests the method to minimize decenter value by modifying ejecting structure of the mold. Decenter value of injection-molded lens decreased to 1 ${\mu}m$ level from 5 ${\mu}m$ by applying suggested ejecting method. Also, we also developed BIS (Built-in Sensor) based smart mold system, which has pressure and temperature sensors inside of the mold. Pressure and temperature profiles from cavities are obtained and can be used for deduction of optimal injection molding condition, filling imbalance evaluation, status monitoring of injection molding and prediction of lens quality.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제13권2호
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pp.73-77
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2012
Operation of liquid crystal displays (LCDs) can be improved by monolithic integration of the pixel transistors with light emitting diodes (LEDs) on a single substrate. Conventional LCDs make use of filters to control the backlighting which reduces the overall efficiency. These LCDs also utilize LEDs in series which impose failure and they require high voltage for operation with a power factor correction. The screen of small hand-held devices can operate from moderate brightness. Therefore, III-V nanowires that are grown along with transistors over Silicon substrates can be utilized. Control of nanowire LEDs with nanowire transistors will significantly lower the cost, increase the efficiency, improve the manufacturing yield and simplify the structure of the small displays that are used in portable devices. The steps to grow nanowires on Silicon substrates are described. The vertical n-type and p-type nanowire transistors with surrounding gate structures are characterized. While biased at 0.5 V, nanowire transistors with minimum radius or channel width have an OFF current which is less than 1pA, an ON current more than 1 ${\mu}A$, a total delay less than 10 ps and a transconductance gain of more than 10 ${\mu}A/V$. The low power and fast switching characteristics of the nanowire transistor make them an ideal choice for the realization of future displays of portable devices with long battery lifetime.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2689-2708
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2016
Multi-camera systems which integrate two or more low-cost digital cameras are adopted to reach higher ground coverage and improve the base-height ratio in low altitude remote sensing. To guarantee accurate multi-camera integration, the geometric relationship among cameras must be determined through platform calibration techniques. This paper proposed a combined two-step platform calibration method. In the first step, the static platform calibration was conducted based on the stable relative orientation constraint and convergent conditions among cameras in static environments. In the second step, a dynamic platform self-calibration approach was proposed based on not only tie points but also straight lines in order to correct the small change of the relative relationship among cameras during dynamic flight. Experiments based on the proposed two-step platform calibration method were carried out with terrestrial and aerial images from a multi-camera system combined with four consumer-grade digital cameras onboard an unmanned aerial vehicle. The experimental results have shown that the proposed platform calibration approach is able to compensate the varied relative relationship during flight, acquiring the mosaicing accuracy of virtual images smaller than 0.5pixel. The proposed approach can be extended for calibrating other low-cost multi-camera system without rigorously mechanical structure.
본 논문은 스테레오 시각에서 에지 정보를 이용한 유전 알고리즘 기반의 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하여 유전 알고리즘을 이용하여 해를 찾는다. 비용함수는 스테레오 정합에서 주로 고려할 수 있는 제약 조건으로 구성하였다. 처리의 효율성을 높이기 위해, 영상 피라미드 방벙을 적용하여 최저해상도에서 최초 변위도를 계산한다. 그리고 최초 변위도는 다음 해상도로 전파되고, 보간된 후 변위 정제를 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성을 보증함을 확인하고자 한다.
This paper examines that is extracted certain information in forest areas within high resolution imagery based on wavelet transformation. First of all, study areas are selected one more species distributed spots refer to forest type map. Next, study area is cut 256 x 256 pixels size because of image processing problem in large volume data. Prior to wavelet transformation, five texture parameters (contrast, dissimilarity, entropy, homogeneity, Angular Second Moment (ASM≫ calculated by using Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Five texture images are set that shifting window size is 3x3, distance .is 1 pixel, and angle is 45 degrees used. Wavelet function is selected Daubechies 4 wavelet basis functions. Result is summarized 3 points; First, Wavelet transformation images derived from contrast, dissimilarity (texture parameters) have on effect on edge elements detection and will have probability used forest road detection. Second, Wavelet fusion images derived from texture parameters and original image can apply to forest area classification because of clustering in Homogeneous forest type structure. Third, for grading evaluation in forest fire damaged area, if data fusion of established classification method, GLCM texture extraction concept and wavelet transformation technique effectively applied forest areas (also other areas), will obtain high accuracy result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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