• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.37-43
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• 2021

본 논문에서는 모바일 환경에서 실시간으로 전면과 후면 카메라의 객체를 인식하여 객체 픽셀의 영역을 분할하고 이미지 처리를 통해 합성하는 방법을 연구하였다. 이를 위해 Apple사의 iOS에서 제공하는 듀얼 카메라에 DeepLabV3 머신러닝 모델을 적용하여 객체를 분할하였다. 또한 이미지 합성 및 후처리를 위해 Apple사의 코어 이미지와 코어 그래픽 라이브러리를 이용하여 영역의 배경 제거 및 합성 방식을 제안하고 구현하였다. 또한, 이전 연구에 비해 CPU 사용량을 개선하였고 깊이와 DeepLabV3의 처리 속도를 비교하여 처리 결과에 영향을 주는 요소를 분석하였다. 마지막으로 이 두 방식을 활용한 카메라 애플리케이션을 개발하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제2권2호
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• pp.1-8
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• 1999

세선화 결과에서 원래 선의 굵기 정보는 도면 자동 벡터화 시스템을 구현하는데 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구는 세선화 결과에서 원래 선의 굵기 정보를 표현할 수 있는 세선화의 전처리 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 입력 도면에서 선을 구성하는 각 화소들에 대해서 그것이 주변화소들로부터 둘러싸인 정도를 나타내는 깊이를 계산하고, 세선화 결과에서 골격선의 깊이 정보를 보고 원래 선의 굵기를 알 수 있게 하였다. 제안된 기법을 구현하여 등고선에 대해 실험한 결과, 골격선의 깊이 정보로부터 그 선이 주곡선인지 계곡선인지 쉽게 구별할 수 있었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.95-101
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• 2008

본 연구에서는 입체영상을 위한 실시간 스테레오 화면을 생성하는 기법 중에서 특별히 깊이 감도를 충실하게 구현할 수 있는 새로운 알고리즘에 대하여 다루어 본다. 제안한 내용 중에는 깊이 질감에 간접적 영향을 주는 빛의 강도를 물리학에서 이용되는 라플라시안 방정식에 근거를 두어 영상처리를 하는 개념도 다루어 본다. 본 논문에서 다루어 진 내용들은 N.Holliman 교수의 연구 내용 중 다중영역 알고리즘과 유사하나, 큰 차이점은 본 연구에서는 관찰자와 피사체 사이의 거리를 고려하고, 여기에 라플라시안 방정식의 개념을 도입한 부분이다. 제안된 알고리즘은 원형편광 처리가 된 LCD 화면에 OpenGL 라이브러리 함수를 이용하여 구현되었으며, 실제 인체의 시각의 생체적인 기능 하에서 입체적인 느낌이 잘 발휘되도록 처리를 하였다 비록 현재는 가상적으로 생성한 입체화된 물체에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 시도하였지만, 본 논문에서 다루어진 알고리즘은 개인 컴퓨터의 편광모니터는 물론 공중파용 입체 단말기에도 적용가능하리라 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.545-554
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• 2014

본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 실시간 사용자 한자 학습 시스템을 제안한다. 사용자 학습 방법으로는 사용자가 화면에서 손을 움직여 한자를 입력하고, 입력 제스처와 미리 저장된 템플릿을 매칭하여 사용자가 한자를 올바르게 썼는지 판단한다. 이를 위해 본 논문에서는 손가락 검출 및 검증을 통한 손 영역 검출 및 추적 방법과 스트로크의 연속성을 분석하기 위해 적응적 체인 코드를 제안한다. 손가락 검출로는 깊이 값을 이용하여 손 영역을 검출 후, 손가락의 축을 생성, 손가락의 두께를 이용하여 검증한다. 손 영역 추적으로 생성된 스트로크는 추적된 점들과 순서 그리고 길이 정보가 포함되어 있다. 이들을 이용하여 사용자가 올바른 입력을 했는지 확인하기 위해 적응적 체인 코드 방법을 제안한다. 이 방법은 매칭 속도와 스트로크 안에서 잘못 입력된 부분을 찾는데 매우 효율적이다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제안한 시스템이 실시간으로 동작하며 학습 과정과 오류 검출에 매우 효과적임을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.659-666
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• 2015

본 논문에서는 병렬렌즈배열 기반의 집적영상에서 공간필터링된 3차원 영상 복원법을 제안한다. 병렬렌즈배열은 두 매의 렌즈배열을 병렬로 배열하는 획득 시스템 이다. 종래의 집적영상에서 주기적인 함수들의 컨벌루션 특성을 이용하는 공간필터링 방법의 문제점으로 인식하고자 하는 물체의 위치가 제한적이라는 단점과 이로 인해 획득 시스템에서 깊이해상력이 상대적으로 낮은 영역에 물체가 위치하여야 하는 단점이 있다. 깊이인식방법을 이론적으로 분석한 결과 깊이인식가능 영역과 요소영상에 획득된 3차원 물체의 깊이 정보는 획득시스템에 사용되는 요소렌즈의 개수와 요소렌즈의 초점거리에 따라 결정됨을 알 수 있다. 따라서 깊이인식영역과 깊이해상력을 개선 할 수 있는 방법으로 획득 시스템에 두 매의 렌즈배열을 병렬로 배치하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법에 대한 이론적 분석을 하였으며 실험을 수행하였고 그 결과를 보고한다.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제24권6호
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• pp.69-73
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• 2007

목적 : X-ray를 통해 안면마비에 다용되는 예풍과 안면통에 다용되는 하관에서의 안전한 자침 깊이에 대하여 고찰하여 보고자 하였다. 방법 : 건강한 지원자들에게 원치 않을 경우 언제든지 시험을 중지할 권리가 있다는 것을 공지한 후, 시험에 동의한 남녀 각각 2명의 피험자들을 대상으로 대학병원 침구과 전문의가 예풍과 하관을 직자(直刺)($40mm{\times}0.35mm$ 일회용 침)하였다. 피험자의 이상 반응 유무를 살피며 안면신경 혹은 삼차신경이 지나가는 경로로 알려진 깊이까지 진침(進鎬)하였다. 유침(留鍼) 상태에서 Skull X-ray의 AP view와 Lateral view를 촬영하였다. 결과 : 피험자들은 침병이 피부에 도달 하는 동안(40mm 직자) 자침 혈위에서 중창감(重脹感)을 자각하였으며, 추후 어떠한 이상 반응도 보이지 않았다. 결론 : 안면마비와 안면통의 효율적인 치료를 위하여 안면신경과 삼차신경에 근접할 수 있는 혈위인 예풍과 하관에서의 40mm 직자는 신경염이나 뇌 손상과 같은 이상 반응을 유발하지 않았다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제1권3호
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• pp.1-10
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• 1997

구조물 동적거동이 지반과 기초 특성에 따라 영향을 받는다는 것은 인식되었지만, 구조물 내진설계를 위한 설계규준이 지반의 본질적인 복잡성과 기초-지반체계에 대한 체계적인 연구부족으로 지반특성을 부분적으로만 반영하고 있어 불안전하거나 너무 안전한 결과를 초래한다. 이 연구에서는 전단파속도, 지반깊이, 기초 근입깊이 및 말뚝기초의 영향을 평가하여 구조물 내진해석을 위한 기초-지반체계의 운동학적 상호작용 영향을 고찰하였으며, 지반과 기초 특성을 고려한 합리적 내진해석을 위해 지반체계에 대한 수정된 분류기준을 제안하였다. 말뚝기초를 포함한 중형이나 대형 묻힌기초의 경우, 지초-지반체계의 운동학적 상호작용 영향을 고려하기 위해서는 기토밑 지반깊이를 최소한 60m 까지 고려해야하고, 말뚝유무에 관계없이 기초-지반체계의 회전운동도 구조물 내진해석에 포함되어야 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.19-26
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• 2018

본 논문은 가상현실 및 증강현실을 위해 양안식 눈추적기 기반의 시선 깊이 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 양안식 눈추적기로부터 안구 및 시선과 관련된 다양한 정보를 획득한다. 이후 획득된 정보를 바탕으로 다층퍼셉트론 알고리즘 기반의 시선 추적과 인식 모델을 통해 눈 시선 깊이를 추정한다. 제안한 방법을 검증하기 위해 13명의 참여자를 모집하고 개인별 시선 추적과 범용 시선 추적에 대한 성능을 분석하였다. 실험결과 개인별 모델에서는 90.1%, 그리고 전체 사용자를 대상으로 한 범용 모델에서는 89.7%의 정확도를 보였다.

• 한국약용작물학회지
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• 제3권2호
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• pp.120-124
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• 1995

지황(地黃) 재배시(栽培時) 적합(適合)한 복토(覆土) 깊이를 구명(究明)고자 지방재내종(地方在來種)을 공시(供試)하여 100cm 두둑에 휴폭(畦幅)$30cm{\time}$주간(株間) 10cm를 3열(列)(30주(株)$m^2$$)로 하여 복토(覆土) 깊이를 3cm, 6cm, 9cm, 12cm로 4月 18일(日) 정식(定植)하여 시험(試驗)을 매시(賣施)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 출아률(出芽率)은 3cm 복사(覆士) 86%에 비(比)하여 6cm 복토(覆土)는 67%, 9cm 복토(覆土)는 37%, 12cm 복토(覆土)는 21%로 복토(覆土)깊이가 깊을수록 낮은 경향(傾向)이었다. 2. 업장(業長)은 3cm 복토(覆土) .6cm 보다 $6{\sim}12cm$ 복토(覆土)에서는 $0.3{\sim}0.8cm$가 길었으나, 이는 출아률(出芽率) 저하로 인한 환경요인(環境要因)으로 생각되었다. 3. 10a당(當) 수량(收量)은 3cm 복토(覆土) 1,154kg에 비(比)하여 6cm 복토(覆土)는 5%, 9cm 복토(覆土)는 62%, 12cm 복토(覆土)는 68%가 각각(各各) 멸수(滅收)되었으므로, 지황(地黃) 재배시(栽培時) 적정복토(適正覆土)깊이는 6cm로 얕게 심는 것이 유리(有利)하다고 생각되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7A호
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• pp.586-599
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• 2012

본 논문에서는 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴검출 및 추적을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성되며, 얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이영상을 사용하여 탐색영역을 축소한다. 얼굴추적은 템플릿 매칭방법을 사용하며, 조기종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다. 이 방법들을 구현하여 실험한 결과, 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약 39%의 수행시간을 보였으며, 얼굴추적 방법은 $640{\times}480$ 해상도의 프레임 당 2.48ms의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약간 낮은 검출률을 보였으나, 얼굴로 인식하였지만 실제로는 얼굴이 아닌 경우의 오검출률에 있어서는 기존방법의 약 38% 향상된 성능을 보였다. 또한 얼굴추적 방법은 추적시간과 추적 정확도에 있어서 상보적인 관계를 가지며, 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1%의 낮은 추적오차율을 보였다. 따라서 제안한 얼굴검출 및 추적방법은 각각 또는 결합하여 고속 동작과 높은 정확도를 필요로 하는 응용분야에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.