• Korean Journal of Occupational Health Nursing
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• v.2
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• pp.5-12
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• 1992

본 연구는 1990년 7월 산업안전보건법이 개정된 이후 새로이 명시된 산업간호사의 일차의료 직무의 범위를 규명하기 위하여 시도되었다. 산업간호사의 직무를 개발하기 위한 노력은 노동부가 1991년 5월 직업병예방을 위한 종합대책 중 하나로 산업간호사의 직무 개발 계획을 포함시킨 이후 한국산업안전공단과 대한산업보건협회을 중심으로 활발히 이루어져 왔다 특히 한국산업간호학회에서는 1992년 8월에 그간의 많은 논의와 연구를 기초로 하여 산업간호사의 일차의료행위에 대한 세부직무를 전문가의 의견 일치 방법을 통하여 개발하고자 연찬회를 개최하였다. 본 연구에서 연찬회에서 논의된 결과와 기존 자료 등을 토대로 분석된 산업간호사의 일차의료직무 범위를 (1)산업 간호사의 건강사정 직무범위 (2)통상 증상 처치 직무 범위 (3)외상 및 응급 처치 직무 범위 (4)상병 악화 방지 직무 범위 (5)직업병의 추후관리 직무범위 (6)약품 투약 범위 등으로 구분하여 구체적으로 제시하였다. 이들 범위를 근거로 각 범위 별 깊이를 구체적으로 개발하여야 산업간호사들의 직무범위와 깊이가 결정된다. 앞으로 본 연구가 제시한 직무 범위를 기초로 하여 구체적 직무 범위에 따론 깊이가 개발되어야할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.51-53
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• 2022

MIV(MPEG Immersive Video)의 시험모델 TMIV 는 다시점의 비디오와 깊이(depth) 비디오를 입력 받아 시점 사이의 중복성을 제거한 후 남은 텍스처(texture)와 깊이로 텍스처 아틀라스(atlas)와 깊이 아틀라스를 각각 생성하고 이를 압축한다. 각 화소별 점유(occupancy) 정보는 깊이 아틀라스에 포함되어 압축되는데 압축 손실로 인한 점유맵 오류를 방지하기 위하여 임계값 T = 64 로 설정한 보호대역을 사용한다. 기존에 설정된 임계값을 낮추어 깊이 동적범위를 확대하면 보다 정확한 깊이값 표현으로 부호화 효율을 개선할 수 있지만 보호대역 축소로 점유맵 오류가 증가한다. 본 논문에서는 TMIV 의 부호화기와 보호화기에 비대칭 임계값을 사용하여 보호대역 축소로 인한 점유맵 오류를 보정하면서 보다 정확한 깊이 값 표현을 통하여 부호화 효율을 개선하는 기법을 제안한다. 제안기법은 깊이 동적범위 확대와 비대칭 임계값 기반의 점유맵 오류 보정을 통하여 CG 시퀀스에서 2.2% BD-rate 이득과 주관적 화질 개선을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.87-90
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• 2012

본 논문에서는 깊이 변화에 강인한 스테레오 비디오의 변이 탐색 범위 추정 방법을 제안한다. 정확한 스테레오 비디오의 변이 탐색 범위는 3D 영상 분야에서 다양한 응용으로 사용되는 변이 지도를 보다 정확하게 추정하는데 도움이 된다. 기존의 변이 탐색 범위 추정 방법은 인접한 프레임 간의 변이 히스토그램의 유사도를 이용함으로써 보다 안정적인 변이 탐색 범위를 추정할 수 있었지만, 시간의 흐름에 따라 깊이가 변하는 부분에서는 상당히 취약한 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 방법의 이러한 문제점을 개선한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 변이 히스토그램의 유사도뿐만 아니라 프레임 간의 시간적 유사도를 고려하며, 비디오의 장면 전환에 의한 급격한 깊이 변화 또한 고려한다. 이에 추가적으로 변이 히스토그램의 유사도를 계산하기 위해 기존의 방법과는 달리 히스토그램 확산 거리를 이용하였으며, 서로 다른 개수의 대응점을 가지고 있는 프레임간의 변이 히스토그램이 대응점의 개수에 영향을 받지 않고 균일한 중요도를 갖도록 하였다. 실험 결과로 기존 방법과 제안한 방법의 변이 탐색 범위 추정 결과를 비교하였으며, 비교한 결과는 제안한 방법이 기존 방법에 비해 스테레오 비디오의 깊이 변화에 강인함을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1213-1215
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• 2022

몰입형 비디오 부호화를 위한 MIV(MPEG Immersive Video) 표준은 제한된 3D 공간의 다양한 위치의 뷰(view)들을 효율적으로 압축하여 사용자에게 임의의 위치 및 방향에 대한 6 자유도(6DoF)의 몰입감을 제공한다. MIV 의 참조 소프트웨어인 TMIV(Test Model for Immersive Video)에서는 복수의 뷰 간 중복되는 영역을 제거하여 전송할 화소수를 줄이기 때문에 복호화기에서 렌더링(rendering)을 위해서 각 화소의 점유(occupancy) 정보도 전송되어야 한다. TMIV 는 점유맵을 깊이(depth) 아틀라스(atlas)에 포함하여 압축 전송하고, 부호화 오류로 인한 점유 정보 손실을 방지하기 위해 깊이값 표현을 위한 동적 범위의 일부를 보호대역(guard band)으로 할당한다. 이 보호대역을 줄여서 더 넓은 깊이값의 동적 범위를 사용하면 렌더링 화질을 개선시킬 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 현재 TMIV 의 점유 정보 오류 분석을 바탕으로 이를 보정하는 기법을 제시하고, 깊이 동적 범위 확장에 따른 부호화 성능을 분석한다. 제안기법은 기존의 TMIV 와 비교하여 평균 1.3%의 BD-rate 성능 향상을 보여준다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.27 no.2
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• pp.43-50
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• 2022

한 장의 이미지로부터 장면의 깊이 정보를 추정하는 기술은 자율 주행, 실내외 로봇 기반 서비스 등 다양한 응용 분야에서 널리 적용되고 있다. 심층 학습을 이용한 알고리즘이 활발히 연구되면서 이러한 단안 깊이 추정 기술의 산업 분야 적용 범위는 확대되고 있는 추세이다. 그러나, 깊이 경계 정보를 정밀하게 예측하는데 여전히 많은 어려움이 있으며, 다양한 실제 환경에서 획득한 3차원 깊이 정보 구축 또한 많은 비용이 소모되는 문제점이 있다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 심층신경망 기반 단안 깊이 추정 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 지도 학습 기반 방법부터 최근 활발히 연구되고 있는 비지도 학습 방법까지 상세히 살펴본다. 이와 더불어 대표 방법에 대한 성능 평가 결과도 간략히 제시하고자 한다.

• Korean small business review
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• v.41 no.2
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• pp.1-24
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• 2019

This paper seeks to explore the effects of search strategies on innovation performance in the context of small and medium enterprises. The empirical results of 3,398 Korean SMEs demonstrate that there is a substitutive relationship between search depth and search width, and this substitutive relationship is weakened when a firm possesses collaboration experience. Furthermore, although these two types of search enhance innovation performance, the impact of search depth is greater than that of search width. The positive effect of search width on innovation performance is weakened when the firm adopts formal information protection mechanisms.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.279-282
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• 2017

Kinect depth sensor, a depth camera developed by Microsoft as a natural user interface for game appeared as a very useful tool in computer vision field. In this paper, due to kinect's depth sensor and its high frame rate, we developed a distance measurement system using Kinect camera to test it for unmanned vehicles which need vision systems to perceive the surrounding environment like human do in order to detect objects in their path. Therefore, kinect depth sensor is used to detect objects in its field of view and enhance the distance measurement system from objects to the vision sensor. Detected object is identified in accuracy way to determine if it is a real object or a pixel nose to reduce the processing time by ignoring pixels which are not a part of a real object. Using depth segmentation techniques along with Open CV library for image processing, we can identify present objects within Kinect camera's field of view and measure the distance from them to the sensor. Tests show promising results that this system can be used as well for autonomous vehicles equipped with low-cost range sensor, Kinect camera, for further processing depending on the application type when they reach a certain distance far from detected objects.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.367-369
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• 2006

사람은 일반적으로 깊이를 지각하는데 두 눈으로 들어오는 영상의 시차(binocular disparity)를 이용하며 6-15m 정도의 범위 내에서는 매우 뛰어난 깊이 판별 능력을 보인다. 그러나 사람은 하나의 눈만으로도 깊이를 지각하는데 별 어려움을 느끼지 못한다. 이것은 공간의 깊이 지각 단서로 양안단서안이 아니라 다양한 단안단서(monocular Cue)들이 함께 사용되기 때문이다. 본 논문에서는 사람이 공간 깊이정보 파악에 사용하는 것으로 알려진 여러 단안 단서들 중 영상의 채도(saturation) 정보와 디포커스(defocus) 정보, 기하학적 깊이(geometric depth) 정보에 기반을 둔 단안 영상에서의 상대적 깊이지도의 생성방법을 제안한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.395-398
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• 1999

본 연구에서는 초음파현미경에서 다중의 동작주파스를 사용하여 얻어진 영상을 합성하여 깊이분해능이 개선된 초음파영상을 복원하는 방법을 연구하였다. 실험을 위하여 중심주파수가 5MHz이고 비대역폭이 $35\%$인 초음파변환기를 사용하여 초음파현미경을 구성하였다. 시편은 알루미늄을 이용하여 표면에 깊이가 $100{\mu}m$이고 지름이 2mm인 원형결함을 제작하였다. 실험결과, 동작주파수가 5MHz인 단일 주파수를 사용하여 얻어진 영상에서 결함이 존재하는 면과 그렇지 않은 면에 대한 콘트라스트가 0.098로 나타났다. 반면에 동작주파수를 $4.4MHz\~5.6MHz$ 범위에서 200kHz씩 변화시키면서 획득한 데이터를 합성하여 얻어진 영상에서 결함이 존재하는 면과 그러하지 않은 면에 대한 영상 콘트라스트가 0.398로 나타났다. 따라서 초음파현미경에서 다중의 동작주파수를 사용한 경우, 피사체의 깊이 변화에 대한 영상의 콘트라스트가 단일주파수를 사용한 경우에 비하여 개선되어 나타났으며 깊이분해능이 향상되었다. 앞으로의 과제는 초음파현미경에서 음향렌즈의 집속도 변화에 대한 적절한 동작주파수의 동작범위와 영상의 분해능과의 관계에 대한 연구가 계속되어져야 한다고 본다.

• Journal of the Geological Society of Korea
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• v.54 no.6
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• pp.631-640
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• 2018

To understand the formation and evolution of a sedimentary basin in basin analysis and modelling studies, it is important to analyze the thickness and age range of sedimentary layers infilling a basin. Because the compaction effect reduces the thickness of sedimentary layers during burial, basin modelling studies typically restore the reduced thickness using the relation of porosity and depth (compaction trend). Based on the compilation plots of published compaction trends of representative sedimentary rocks (sandstone, shale and carbonate), this study estimates the compaction trend ranges with exponential curves and equations. Numerical analysis of sedimentary compaction is performed to evaluate the variation of porosity and layer thickness with depth at key curves within the compaction trend ranges. In sandstone, initial porosity lies in a narrow range and decreases steadily with increasing depth, which results in relatively constant thickness variations. For shale, the porosity variation shows two phases which are fast reduction until ~2,000 m in depth and slow reduction at deeper burial, which corresponds to the thickness variation pattern of shale layers. Carbonate compaction is characterized by widely distributed porosity values, which results in highly varying layer thickness with depth. This numerical compaction analysis presents quantitatively the characteristics of porosity and layer thickness variation of each lithology, which influence on layer thickness reconstruction, subsidence and thermal effect analyses to understand the basin formation and evolution. This work demonstrates that the compaction trend is an important factor in basin modelling and underlines the need for appropriate application of porosity data to produce accurate analysis outcomes.