• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.3
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• pp.39-47
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• 2019

In this paper, we proposed extracting modified Histogram of Oriented Gradients (HOG) features using background removal when tracking pedestrians in real time. HOG feature extraction has a problem of slow processing speed due to large computation amount. Background removal has been studied to improve computation reductions and tracking rate. Area removal was carried out using S and V channels in HSV color space to reduce feature extraction in unnecessary areas. The average S and V channels of the video were removed and the input video was totally dark, so that the object tracking may fail. Histogram equalization was performed to prevent this case. HOG features extracted from the removed region are reduced, and processing speed and tracking rates were improved by extracting clear HOG features. In this experiment, we experimented with videos with a large number of pedestrians or one pedestrian, complicated videos with backgrounds, and videos with severe tremors. Compared with the existing HOG-SVM method, the proposed method improved the processing speed by 41.84% and the error rate was reduced by 52.29%.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.6
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• pp.7-14
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• 2019

In this paper, we propose a Cascade Classifier face detection method using the Haar-like feature, which is complemented by the Flood Fill algorithm for lossy areas due to illumination and shadow in YCbCr color space extraction. The Cascade Classifier using Haar-like features can generate noise and loss regions due to lighting, shadow, etc. because skin color extraction using existing YCbCr color space in image only uses threshold value. In order to solve this problem, noise is removed by erosion and expansion calculation, and the loss region is estimated by using the Flood Fill algorithm to estimate the loss region. A threshold value of the YCbCr color space was further allowed for the estimated area. For the remaining loss area, the color was filled in as the average value of the additional allowed areas among the areas estimated above. We extracted faces using Haar-like Cascade Classifier. The accuracy of the proposed method is improved by about 4% and the detection rate of the proposed method is improved by about 2% than that of the Haar-like Cascade Classifier by using only the YCbCr color space.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.57 no.1
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• pp.111-117
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• 2019

This study proposed the fabrication and deposition of high purity crystalline $core-TiO_2/shell-Al_2O_3$ nanoparticles. Morphological properties of $core-TiO_2$ and coated $shell-Al_2O_3$ were confirmed by transmission electron microscope (TEM) and transmission electron microscope - energy dispersive spectroscopy (TEM-EDS). The electrical properties of the prepared $core-TiO_2/shell-Al_2O_3$ nanoparticles were evaluated by applying them to a working electrode of a Dye-Sensitized Solar Cell (DSSC). The particle size, growth rate and the main crystal structure of $core-TiO_2$ were analyzed through dynamic light scattering system (DLS), scanning electron microscope (SEM) and X-ray diffraction (XRD). The $core-TiO_2$, which has a particle size of 17.1 nm, a thin film thickness of $20.1{\mu}m$ and a main crystal structure of anatase, shows higher electrical efficiency than the conventional paste-based dye-sensitized solar cell (DSSC). In addition, the energy conversion efficiency (6.28%) of the dye-sensitized solar cell (DSSC) using the $core-TiO_2/shell-Al_2O_3$ nanoparticles selectively controlled to the working electrode is 26.1% higher than the energy conversion efficiency (4.99%) of the dye-sensitized solar cell (DSSC) using the conventional paste method.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.5
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• pp.1-8
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• 2019

In this paper, we propose an improved facial skin color extraction method to solve the problem that facial surface is lost due to shadow or illumination in skin color extraction process and skin color extraction is not possible. In the conventional HSV method, when facial surface is brightly illuminated by light, the skin color component is lost in the skin color extraction process, so that a loss area appears on the face surface. In order to solve these problems, we extract the skin color, determine the elements in the H channel value range of the skin color in the HSV color space among the lost skin elements, and combine the coordinates of the lost part with the coordinates of the original image, To minimize the number of In the face detection process, the face was detected using the LBP Cascade Classifier, which represents texture feature information in the extracted skin color image. Experimental results show that the proposed method improves the detection rate and accuracy by 5.8% and 9.6%, respectively, compared with conventional RGB and HSV skin color extraction and face detection using the LBP cascade classifier method.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.12
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• pp.39-47
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• 2020

In this paper, we proposed a deep learning-based detection method using Saliency Attention to detect salient objects in images. The salient object detection separates the object where the human eye is focused from the background, and determines the highly relevant part of the image. It is usefully used in various fields such as object tracking, detection, and recognition. Existing deep learning-based methods are mostly Autoencoder structures, and many feature losses occur in encoders that compress and extract features and decoders that decompress and extend the extracted features. These losses cause the salient object area to be lost or detect the background as an object. In the proposed method, Saliency Attention is proposed to reduce the feature loss and suppress the background region in the Autoencoder structure. The influence of the feature values was determined using the ELU activation function, and Attention was performed on the feature values in the normalized negative and positive regions, respectively. Through this Attention method, the background area was suppressed and the projected object area was emphasized. Experimental results showed improved detection results compared to existing deep learning methods.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.11
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• pp.45-51
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• 2021

With the development of deep learning, semantic segmentation methods are being studied in various fields. There is a problem that segmenation accuracy drops in fields that require accuracy such as medical image analysis. In this paper, we improved PSPNet, which is a deep learning based segmentation method to minimized the loss of features during semantic segmentation. Conventional deep learning based segmentation methods result in lower resolution and loss of object features during feature extraction and compression. Due to these losses, the edge and the internal information of the object are lost, and there is a problem that the accuracy at the time of object segmentation is lowered. To solve these problems, we improved PSPNet, which is a semantic segmentation model. The multi-scale attention proposed to the conventional PSPNet was added to prevent feature loss of objects. The feature purification process was performed by applying the attention method to the conventional PPM module. By suppressing unnecessary feature information, eadg and texture information was improved. The proposed method trained on the Cityscapes dataset and use the segmentation index MIoU for quantitative evaluation. As a result of the experiment, the segmentation accuracy was improved by about 1.5% compared to the conventional PSPNet.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.15-15
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• 2023

2020년 기준 국내 상수도 보급률은 99.1% 차지하고 있으며(환경부, 2019), 수도관리차원에서 수돗물은 먹는 물로 시판되어질 만큼 우수한 관리체계를 유지하고 있다. 그 반면에 지하수는 생활용수, 식품가공, 농·축산, 양어, 군부대를 비롯한 전국지역에서 연간 10억 8천만톤 용수를 소비하고 있음에도 (환겨례 신문, 2013; 환경부, 2019) 사용되는 지하수의 약 65%가 음용수 불가판정을 받았으며, 최근 지하수의 오염비율은 급격히 증가하는 추세이다. 특히, 지하수관정의 관리부주의에 의한 수질오염 및 수인성 다제내성균(슈퍼박테리아) 등에 의한 오염사례가 국내는 물론, 국제적으로 다수 보고되고 있는 실정이다 (환경부, 2013). 현재 지하수 수질관리는 공공기관 및 지자체 지정기관을 통해 진행되고 있으며, 검사기간은 수질채취로부터 통상 7~15일정도 소요되어 수질 관리 및 기준, 검사주기에 대한 애로가 많다. 현장 지하수관정에서 실시간 수질을 모니터링하고 이에 연동된 자동 수처리 시스템의 개발 및 도입은 나날이 심각해지는 환경오염 상황에서 선제적 예방과 해결방법으로 중요한 요소기술이다. 현재 지하수오염 및 부적합 음용의 수질처리는 화학약품, 필터여과, UV살균, O₃ (플라즈마)을 이용하는 것이 대표적이나, 화학약품의 경우 2차 오염이나 식품 세척 및 가공에 있어 부적합성의 한계점이 있다. 필터여과의 대표적인 RO필터의 경우 약 50% 순손실이 발생하고, UV 살균의 경우 UV에 의한 사용관리자의 위험 및 장비의 광부식 문제, O₃ 의 경우 고압전류 사용에 따른 위험성 등의 한계점이 나타나고 있다. 지하수 수질정화를 위한 광유도 활성산소(¹O₂, ·O^-₂)는 광감응제에 가시광의 빛 조사를 통해 생성되는 활성산소로의 에너지 및 전자 전이가 동시 진행되어 단일항 산소(¹O₂)와 슈퍼옥사이드 이온(·O^-₂)을 생성하게 된다. 생성된 활성산소는 유해미생물 또는 유기화학물과 개열, 제거, 치환 반응 등을 통해 미생물사멸 및 유해화학물질들이 분해 가능하다. 이를 이용한 지하수 유해미생물 사멸기술, 장비, 실시간 지하수의 분석기술 및 정수처리, 지하수 물순환 시스템 개발뿐만 아니라 지하수 음용수 및 오염개선, 지하수 기저유출에 의한 오염원 저감으로부터 지류·지천, 하천 본류 수질개선 등의 대상지역에 활용 가능하다. 또한 광유도 활성산소는 기존 상수도 수처리에 있어 오존(O₃) 처리와 이산화티탄을 이용한 AOP과정을 단일처리 공정으로, 기존 O₃ 의 특성상 확산 거리가 매우 길어 사람을 포함한 생체 내에 유입 시 다양한 부작용 발생과 O₃ 차폐시설 요구의 문제점 극복의 대안으로 환경 및 인체에 무해한 광유도 활성산소 시스템을 적극적으로 도입 및 적용해야 한다. 본 연구 목적은 정류상태 흡광분광기술을 이용한 실시간 수질 모니터링과 광유도 활성산소를 이용한 유해 미생물의 멸균효능 및 지하수 수질관리 기술로의 적용 가능성을 제시하고자 한다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.29 no.6
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• pp.76-80
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• 2002

'Liquid Crystal의 상전이(相轉移)와 광학적 이방성(異方性)이 1888년과 1889년 F. Reinitzer와 O. Lehmann에 의해 Monatsch Chem.과 Z.Physikal.Chem.에 각각 보고된 후 부터 제2차 세계대전이 끝난 뒤인 1950년대 까지는 Liquid Crystal을 단지실험실에서의 기초학문 차원의 연구 대상으로만 다루어 왔다. 1963년 Williams가 Liquid Crystal Device로는 최초로 특허 출원을 하였으며, 1968년 RCA사의 Heilmeier등은 Nematic 액정(液晶)에 저주파(低周波) 전압(電壓)을 인가하면 투명한 액정이 혼탁(混濁)상태로 변화하는 '동적산란(動的散亂)'(Dynamic Scattering) 현상을 이용하여 최초의 DSM(Dynamic Scattering Mode) LCD(Liquid Crystal Display)를 발명하였다. 비록 150V 이상의 높은 구동전압과 과소비전력의 특성 때문에 실용화에는 실패하였지만 Guest-Host효과와 Memory효과 등을 발견하였다. 1970년대에 이르러 실온에서 안정되게 사용 가능한 액정물질들이 합성되고(H. Kelker에 의해 MBBA, G. Gray에 의한 Cyano-Biphenyl 액정의 합성), CMOS 트랜지스터의 발명, 투명도전막(ITO), 수은전지등의 주변기술들의 발전으로 인하여 LCD의 상품화가 본격적으로 이루어지게 되었다. 1971년에는 M. Shadt, W. Helfrich, J.L. Fergason등이 TN(Twisted Nematic) LCD를 발명하여 전자 계산기와 손목시계에 응용되었고, 1970년대 말에는 Sharp에서 Dot Matrix형의 휴대형 컴퓨터를 발매하였다. 이러한 단순 구동형의 TN LCD는 그래픽 정보를 표시하는 데에는 품질의 한계가 있어 1979년 영국의 Le Comber에 의해 a-Si TFT(amorphous Silicon Thin Film Transistor) LCD의 연구가 시작되었고, 1983년 T.J. Scheffer, J. Nehring, G. Waters에 의해 STN(Super Twisted Nematic) LCD가 창안되었고, 1980년 N. Clark, S. Lagerwall 및 1983년 K.Yossino에 의해 Ferroelectric LCD가 등장하여 LCD의 정보 표시량 증대에 크게 기여하였다. Color화의 진전은 1972년 A.G. Ficher의 셀 외부에 RGB(Red, Green, Blue) filter를 부착하는 방안과, 1981년 T. Uchida 등에 의한 셀 내부에 RGB filter를 부착하는 방법에 의해 상품화가 되었다. 1985년에는 J.L. Fergason에 의해 Polymer Dispersed LCD가 발명되었고, 1980년대 중반에 이르러 동화상(動畵像) 표시가 가능한 a-Si TFT LCD의 시제품(試製品) 개발이 이루어지고 1990년부터는 본격적인 양산 시대에 접어들게 되었다. 1990년대 초에는 STN LCD의 Color화 및 대형화(大型化) 고(高)품위화에 힘입어 Note-Book PC에 LCD가 본격적으로 적용이 되었고, 1990년대 후반에는TFT LCD의 표시품질 대비 가격경쟁력 확보로 인하여 Note-Book PC 시장을 독점하기에 이르렀다. 이후로는 TFT LCD의 대형화가 중요한 쟁점으로 부각되고 있고, 1995년 삼성전자는 당시 세계최대 크기의 22' TFT LCD를 개발하였다. 또한 LCD의 고정세(高情細)화를 위해 Poly Si TFT LCD의 개발이 이루어졌고, 디지타이져 일체형 LCD의 상품화가 그 응용의 폭을 넓혔으며, LCD의 대형화를 위해 1994년 Canon에 의해 14.8', 21' 등의 FLCD가 개발되었다. 대형화 방안으로 Tiled LCD 기술이 개발되고 있으며, 1995년에 Sharp에 의해 21' 두장의 Panel을 이어 붙인 28' TFT LCD가 전시되었고 1996년에는 21' 4장의 Panel을 이어 붙인 40'급 까지의 개발이 시도 되었으며 현재는 LCD의 특성향상과 생산설비의 성능개선과 안정적인 공정관리기술을 바탕으로 삼성전자에서 단패널 40' TFT LCD가 최근에 개발되었다. Projection용 디스플레이로는 Poly-Si TFT LCD를 이용하여 $25'{\sim}100'$사이의 배면투사형과 전면투사형 까지 개발되어 대형 TV시장을 주도하고 있다. 21세기 디지털방송 시대를 맞아 플라즈마디스플레이패널(PDP) TV, 액정표시장치 (LCD)TV, 강유전성액정(FLCD) TV 등 2005년에 약 1500만대 규모의 거대 시장을 형성할 것으로 예상되는 이른바 '벽걸이TV'로 불리는 차세대 초박형 TV 시장을 선점하기 위하여 세계 가전업계들이 양산에 총력을 기울이고 있다. 벽걸이TV 시장이 본격적으로 형성되더라도 PDP TV와 LCD TV가 직접적으로 시장에서 경쟁을 벌이는 일은 별로 없을 것으로 보인다. 향후 디지털TV 시장이 본격적으로 열리면 40인치 이하의 중대형 시장은 LCD TV가 주도하고 40인치 이상 대화면 시장은 PDP TV가 주도할 것으로 보는 시각이 지배적이기 때문이다. 그러나 이러한 직시형 중대형(重大型)디스플레이는 그 가격이 너무 높아서 현재의 브라운관 TV를 대체(代替)하기에는 시일이 많이 소요될 것으로 추정되고 있다. 그 대안(代案)으로는 비교적 저가격(低價格)이면서도 고품질의 디지털 화상구현이 가능한 고해상도 프로젝션 TV가 유력시되고 있다. 이러한 고해상도 프로젝션 TV용으로 DMD(Digital Micro-mirror Display), Poly-Si TFT LCD와 LCOS(Liquid Crystals on Silicon) 등의 상품화가 진행되고 있다. 인터넷과 정보통신 기술의 발달로 휴대형 디스플레이의 시장이 예상 외로 급성장하고 있으며, 요구되는 디스플레이의 품질도 단순한 문자표시에서 그치지 않고 고해상도의 그래픽 동화상 표시와 칼라 표시 및 3차원 화상표시까지 점차로 그 영역이 넓어지고 있다. <표 1>에서 보여주는 바와 같이 LCD의 시장규모는 적용분야 별로 지속적인 성장이 예상되며, 새로운 응용분야의 시장도 성장성을 어느 정도 예측할 수 있다. 따라서 LCD기술의 연구개발 방향은 크게 두가지로 분류할 수 있으며 첫째로는, 현재 양산되고 있는 LCD 상품의 경쟁력강화를 위하여 원가(原價) 절감(節減)과 표시품질을 향상시키는 것이며 둘째로는, 새로운 타입의 LCD를 개발하여 기존 상품을 대체하거나 새로운 시장을 창출하는 분야로 나눌 수 있다. 이와 같은 관점에서 현재 진행되고 있는 LCD기술개발은 다음과 같이 분류할 수 있다. 1) 원가 절감 2) 특성 향상 3) New Type LCD 개발.