• Journal of the Korean Vacuum Society
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• v.17 no.1
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• pp.46-50
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• 2008

Optical images on the porous silicon exhibiting Febry-Perot fringe pattern have been prepared by using an electrochemical etching of p-type silicon wafer (boron-doped,<100> orientation, resistivity $0.8{\sim}1.2m{\Omega}-cm$) and beam projector. The images remained in the substrate displayed an optical images correlating to the optical pattern and could be useful for optical data storage. A decrease in the effective optical thickness of the Febry-Perot layers was observed, indicative of a change in refractive index induced by exposing of porous silicon to the white light. This provides the ability to fabricate complex optical encoding in the surface of silicon.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2003.02a
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• pp.238-239
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• 2003

집적결상(integral imaging)에서 렌즈어레이(lens array)를 이용하여 3차원적인 물체를 기본영상(elemental image)들로 결상한 후, 다시 그 기본 이미지들로부터 3차원 이미지를 재생하는 과정에서 기본 이미지들을 변환시키지 않으면, 3차원 이미지가 재생될 때, 렌즈어레이와 수직한 축에 대해 렌즈어레이에 가까운 쪽과 먼 쪽이 서로 바뀌는 슈도스코픽(pseudoscopic) 현상이 일어난다. 그래서 기본이미지들을 변환시키기 위해 렌즈어레이를 한번 더 사용한 이단 집적결상계를 이용하거나 영상처리 방법을 이용하는데, 이와 같은 방법은 광학적 손실을 크게 하거나 처리 속도를 느리게 한다. (중략)

• The Optical Journal
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• s.160
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• pp.34-36
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• 2015

• The Optical Journal
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• s.90
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• pp.60-65
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• 2004

현대의 정보통신 사회에 있어서 카메라는 여러 분야에 사용이 되고 있다. 카메라는 아날로그사진에서 피사체를 기록하기위한 필름을 사용하는데 이미지 센서는 빛을 변환하는 역할을 하는 필름대용품으로 사용되는 것이다. 이 이미지 센서는 전하결합소자(CCD : Charge Coupled Device)와 상보금속 산화물반도체(CMOS : Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)가 대표적이다. 특히 디지털 카메라를 이용하여 과거의 카메

• The Optical Journal
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• s.131
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• pp.37-41
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• 2011

휴대전화에 카메라가 탑재된 지도 10년 이상이 지났다. 점차 고해상도화와 더불어 카메라로서 점점 실용적으로 진화하고 있다. 장기간 배터리 구동의 필요성에서 저소비전력은 중요과제이고, 종래의 CCD 이미지센서에서 CMOS센서로 거의 대체되었다고 할 수 있다. 기기의 소형화에 동반해 탑재되는 카메라모듈의 소형화에 대한 요구는 매우 강하다. 특히 박형화된 표시부와 함께 실장되는 inside 카메라의 저배화(低背化)는 급속히 진행됐다. 모듈의 높이를 낮게 하기 위해서는 광학렌즈의 광로장을 적게 하는 것이 요구되지만 고해상도 때문에 이미 지사이즈가 대형화하는 경향과 상반된다. 본고는 광기술컨텍트 2010년 10월호에서 발췌한 것으로서 이미지사이즈를 유지하면서 고해상도화를 실현하는 미세 셀에서 성능을 확보하는 기술과 카메라모듈을 소형화하는 기술에 대해서 개괄하였다.

• The Optical Journal
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• no.5 s.115
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• pp.22-23
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• 2008

인포 트랜드 설문에 따르면 1000명이 넘는 프로사진작가들이 전문 분야를 전향했으며, 2007년 촬영된 89%의 이미지가 디지털사진이었다. 이는 2006년에 비해 약 69% 증가된 숫자이다. 이 설문은 디지털 이미지의 수는 점점 증가되는 추세이며 이에 힘입어 소프트웨어, 서비스, 프린팅 솔루션 제공사는 장기적으로 이익을 볼 전망이라는 것을 알려주고 있다.

• Journal of IKEEE
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• v.18 no.4
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• pp.603-611
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• 2014

When image sensor and lens are fixed on the module, mechanical errors often induce tilt, rotation, or narrow field-of-view of the acquired image. Therefore, the optical characteristics of image sensor modules should be tested by test equipments. This paper explains how to test the optical characteristics of images sensors. It also proposes the standardized description methods of optical characteristics tests which are similar with those of image acquisition characteristics tests. The proposed method helps the test equipments to perform image acquisition characteristics tests and optical characteristics tests together.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 1999.08a
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• pp.162-163
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• 1999

• The Optical Journal
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• s.173
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• pp.29-29
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• 2019

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.17 no.5
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• pp.1-8
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• 2017

Recently, with the development of ICT technology such as cloud and mobile, image utilization through social networks is increasing rapidly. These images contain personal information, and personal information leakage accidents may occur. As a result, studies are underway to recognize and mask personal information in images. However, optical character recognition, which recognizes personal information in images, varies greatly depending on brightness, contrast, and distortion, and Korean recognition is insufficient. Therefore, in this paper, we design and implement a personal information identification and masking system based on image recognition through deep learning application using CNN algorithm based on optical character recognition method. Also, the proposed system and optical character recognition compares and evaluates the recognition rate of personal information on the same image and measures the face recognition rate of the proposed system. Test results show that the recognition rate of personal information in the proposed system is 32.7% higher than that of optical character recognition and the face recognition rate is 86.6%.