• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.4C
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• pp.299-304
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• 2008

For perpendicular magnetic recording channels, it is hard to expect improving the performance by using the PRML or NPML. Hence, we exploit LDPC code to improve the performance. In this paper, we examine a single message-passing detector/decoder matched to the combination of a perpendicular magnetic recording channel detector and an LDPC code decoder. We examine the performance of channel iteration with joint LDPC code on perpendicular magnetic recording channel, and simplify the complexity of the message-passing detector algorithm.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.861-864
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• 2014

본 논문은 혀 미각 영역별 분석을 통해 신체의 이상 여부에 대한 정보를 제공하는 설진 진단 시스템의 첫 단계로 얼굴 영상에서 혀 영역을 검출하는 실험을 통하여 미각 영역별 분석의 기반을 다진다. 제안하는 알고리즘은 혀 영상을 획득한 후, Haar-like Feature를 이용하여 혀를 검출한다. 검출된 혀 영역은 HSV컬러모델의 특징을 이용하여 이진화 한 후, Connected Component Labeling을 이용하여 혀 영역 분리한다. 한방병원의 환자들의 혀 사진 100장을 이용하여 90%의 검출률을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.5
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• pp.19-26
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• 2008

In this paper, we converted an RGB into an YCbCr image input from CCD camera and then after compute difference two consecutive images, conduct Glassfire Labeling. We extract an image become ware of motion-change, if the difference between most broad(area) and Area critical value more than critical value. We enforce the detection of facial characteristics to an extracted motion-change images by using AdaBoost algorithm to extract an characteristics.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.594-596
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• 2012

본 논문에서는 손 모션에 대하여 피부색 검출을 기반으로 전역적인 모션을 추적하고 모션 벡터를 생성하여 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 추적을 위하여 Shi-Tomasi 특징점 검출 방법과 Lucas-Kanade 옵티컬 플로우 추정 방법을 사용한다. 손 모션을 추적하는 경우 손의 모양이 다양하게 변화하므로 초기에 검출된 특징점을 계속적으로 추적하는 일반적인 방법으로는 손의 모션을 제대로 추적할 수 없다. 이에 본 논문에서는 프레임마다 새로운 특징점을 검출한 후 옵티컬 플로우를 추정하고 이상치(outlier)를 제거하여 손 모양의 변화에도 추적을 통한 모션 벡터 생성이 가능하도록 한다. 모션 벡터들로 인공 신경망을 사용한 판별 과정을 수행하여 최종적으로 손 모션 제스처에 대한 인식이 가능하도록 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.597-600
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• 2012

본 연구의 목적은 눈 폐쇄 상태 검출 알고리즘을 개발하고, 그것을 바탕으로 모바일 환경의 졸음운전 감지 시스템을 구현하는 것이다. 개발한 알고리즘은 검출된 눈 영역의 이미지를 히스토그램 분석을 통해 실험적으로 얻은 문턱 값으로 이진화 시킨 후 운전자 눈의 폐쇄 상태를 판단한다. 구현한 시스템은 얼굴과 눈 검출이 완료된 상태에서 검출된 눈이 폐쇄 상태인지를 판단한다. 폐쇄 상태인 경우 이상태가 지속되면 시스템은 운전자가 졸음운전 상태임을 감지하고 경고해준다. 자원이 제한된 모바일의 특성상 이미지 처리의 정확성뿐만 아니라 처리속도의 효율성도 중요한데 이 특성에 맞는 알고리즘을 개발하였고, 이를 바탕으로 졸음운전 감지 시스템 구현에 성공하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.327-328
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• 2020

본 논문에서는 저전력 저비용 임베디드 환경에서 PCB 검사 기법을 제안한다. 특히, IC 미삽에 대한 검출 알고리즘을 제안하고 실험한다. 고사양의 컴퓨팅 시스템에서는 CNN과 같은 딥러닝 뉴럴 네트워크를 사용하여 특별한 알고리즘을 고려하지 않아도 대규모의 데이터를 입력함으로써 모델을 완성하고 이를 통해 PCB 검사를 수행할 수 있다. 그러나 데이터의 양이 충분하지 않거나 충분한 전력과 비용을 투입하지 못하는 임베디드 환경에서는 각 부품에 따른 컴퓨터 비전 알고리즘이 필요하다. IC의 경우 타부품에 비하여 형태가 직사각으로 정형화 되있으며 색상도 균일한 특징을 가지고 있기에 미삽에 대한 검출이 가능하다. 베어보드(Bare Board)의 색상과 IC 부품의 색상이 확연히 다를 경우에는 RGB 픽셀을 카운트 하는 히스토그램 카운팅 알고리즘만으로 검출이 가능하다. 베어보드의 색삭과 IC의 색상이 유사할 경우에는 베어보드의 핀 혹은 홀의 형태를 감지하여 검출이 가능하다. 본 논문에서는 베어보드의 색상와 IC의 색상이 같을 경우에 다를 경우를 나누어 미삽 검사를 수행하고 그 정확도를 확인한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.604-606
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• 2024

컴퓨터 비전 응용은 우리 생활에서 중요한 역할을 한다. 현재, 대규모 모델의 등장으로 딥 러닝의 훈련 및 운행 비용이 급격히 상승하고 있다. 자원이 제한된 환경에서는 일부 AI 프로그램을 실행할 수 없게 되므로, 경량화 연구가 필요하다. YOLOv8 은 현재 주요 목표 검출 모델 중 하나이며, 본 논문은 다중 스케일 Ghost 컨볼루션 모듈을 사용하여 구축된 새로운 YOLOv8-pose-msg 키포인트 검출 모델을 제안한다. 다양한 사양에서 새 모델의 매개변수 양은 최소 34% 감소할 수 있으며, 최대 59%까지 감소할 수 있다. 종합적인 검출 성능은 비교적 대규모 데이터셋에서 원래의 수준을 유지할 수 있으며, 소규모 데이터셋에서의 키포인트 검출은 30% 이상 증가할 수 있다. 동시에 최대 25%의 훈련 및 추론 시간을 절약할 수 있다.

• Journal of Food Hygiene and Safety
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• v.38 no.1
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• pp.26-30
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• 2023

In this study, we analyzed the microbial contamination level of ultraviolet sterilizer (UVS) chambers and suggested plans to improve hygiene management. In this study, UVS chambers targeted 98 UVS in some childcare centers in Jeollanam-do, Korea. Total aerobic bacteria and coliform bacteria were tested according to the Korean Food Code. Of the 98 UVS chambers, total aerobic bacteria were detected in 67 (68.4%) and coliform bacteria in 5 (5.1%). Six kinds of food-poisoning bacteria, including Salmonella spp., were not detected, but Bacillus cereus was detected in 1 (2.8%) out of 98 UVS chambers. According to the UV lamp replacement period, the detection rate of total aerobic bacteria was 3 (50%) out of 6 UVS within 3 months, 3 (60%) out of 5 UVS in 3 to 6 months, and 61 (70.1%) out of 87 UVS over 6 months. The detection rate of coliform bacteria according to the UV lamp replacement period was not detected within 6 months, however, they were detected in 5 (5.7%) out of 87 chambers after more than 6 months. The level of microbial contamination in the UVS chambers was higher as the lamp replacement period was longer. Considering these results, it was determined that the UVS chambers should be kept dry and clean, and the UV lamp should be replaced periodically. In addition, it is necessary to provide the staff catering for childcare centers with continuous education regarding the cleaning of UVS chambers and the replacement of UV lamps.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.11
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• pp.107-113
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• 2016

All circuits in power input can only use the power provided by an external power supply. General electronic circuits use a secondary supply generated by a converter using a primary power in the power input. But protection and detection circuit for over-voltage circuit or under-voltage in power input have to use that input power because there is no other supply in power input. Therefore, previous electronics for satellite can protect only over-voltage using a zener diode, and can't detect over-voltage and under-voltage events, and provide a detection capability for over-voltage and under-voltage only for secondary supply. The proposed circuit can detect over-voltage and under-voltage using a single supply for the primary power input, +28V, with the threshold characteristics for MOS-FET, and the accuracy for a detection circuit is increased by 2.5%.

• Journal of Mushroom
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• v.1 no.1
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• pp.28-33
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• 2003

Pseudomonas tolaasii causing brown blotch disease was detected by PCR from water samples collected from the oyster mushroom cultivation farms to find the contamination level of the pathogen in water. Sixteen water samples (28.1%) contain less than 1,000 cfu, 31 samples (54.4%) contain 1,001-10,000 cfu, 6 samples (10.5%) contain 10,001-100,000 cfu, and 4 samples (7%) contain of bacteria per milliliter. P. tolaasii-specific DNA band was amplified in 3 samples (5.3%) by nested-PCR and in 20 samples (35.1%) by immunocapture (IC)-nested PCR respectively. These results suggest that IC-nested-PCR was much more sensitive than nested-PCR in detection of P. tolaasii and a quite few waters using for oyster mushroom cultivation were contaminated with P. tolaasii.