• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.63-64
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• 2011

포물체란 중력이 작용하는 환경에서 어떤 속도로 던져진 물체를 뜻합니다. 예를 들자면, 박찬호 선수가 포수를 향하여 던진 야구공이라든지, 박세리 선수의 스윙으로 그린을 향하여 날아가고 있는 골프공, 그리고 목표물을 향하여 날아가고 있는 포탄은 모두 포물체입니다. 이 물체는 수직방향으로는 중력의 영향을 받고 공기의 저항을 무시한다면 수평방향으로는 힘을 받지 않기 때문에 포물선운동을 한다. 본 논문에서는 포물체의 운동을 이용하여 도로의 일부가 유실되어 없어진 곳을 실험 대상을 한다. 여기에서 속도가 일정하게 달리던 자동차가 유실된 도로의 가장자리를 넘어갔을 때 도로의 가장자리로에서 얼마나 멀리 가서 떨어지는지를 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.337-338
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• 2010

포물체(projectile)란 지상의 대기 중으로 던진 물체를 말한다. 이 물체는 수직방향으로는 중력의 영향을 받고 공기의 저항을 무시한다면 수평방향으로는 힘을 받지 않기 때문에 포물선운동을 한다. 본 논문에서는 포물체의 운동을 이용하여 도로의 일부가 일정한 깊이로 유실되어 침강이 생긴 곳을 실험 대상을 한다. 여기에서 일정 속도로 달리던 자동차가 함몰된 도로의 가장자리 위를 넘어갔을 때 도로의 가장자리로부터 얼마나 멀리 가서 떨어지는지를 나타내었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2471-2473
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• 2003

인간의 안구는 색과 모양을 식별하는 데에 관여하는 원추 세포와 물체의 명암을 구분하는 간상 세포로 구성되어지는 시세포를 가진다. 망막 위에 분포되어 있는 시세포들은 시축을 중심으로 각기 다른 밀도로 분포 되어 있다. 특히 광축과 만나는 중심 지역은 Fovea라고 하는 직경 1mm 정도의 작은 우물을 이루고 있는데 원추 세포들이 고해상도로 분포되어 있고 시신경과 일대일로 연결되어 있어 시각 처리의 중심이 된다. 특히, 글자나 물체를 인식하기 위해 인간은 대상물을 응시하여 대상물의 영상이 Fovca영역에 맺히도록 추적 운동을 계속한다. 본 논문에서는 인간의 눈과 유사한 망막 모델의 하나인 Log-polar Image를 이용한 물체 인식을 위해 물체를 Log-polar Image Plane의 중심에 위치시키기 위한 모멘텀(Momentum)기반 정합 알고리즘(Alignment Algorithm)을 제시한다. 이는 눈동자 운동이 가능한 능동형 시각 장치의 Tracking 및 Pursuit 동작 중에 밭생하는 추적 오차를 보상함으로써 운동 중에도 효과적인 물체 인식이 가능하게 한다. 또한, 물체를 Log-polar Image Plane의 중심에 위치시킴으로써 물체의 위치 이동, 회전이동 그리고 크기 변화에 무관하게 물체를 인식한 수 있음을 제시한다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.158-159
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• 2014

무반사 효과를 보이는 나방눈을 관찰해보면 눈 표면에 회전포물체 형상 나노패턴이 형성된 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 회전포물체 형상 AAO를 제작하였으며 이 마스터를 이용해 전주공정으로 니켈스탬퍼를 제작하였다. 제작된 father, mother 니켈스탬퍼 윗면의 나노패턴 형상을 FE-SEM(Field Emission Scanning Electron Microscope)으로 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1377-1378
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• 2015

본 논문에서는 영상에서 움직임 물체의 손실된 영역 보정 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저, 입력 영상에서 차 영상기법을 이용하여 움직임 물체를 추출한다. 추출한 움직임 물체는 손실된 영역과 미세한 잡음을 포함하고 있어 모폴로지 알고리즘을 이용하여 잡음을 제거하고 손실된 영역을 보정하기 위해 차 영상에 사용한 입력 영상에서 히스토그램 평활화(Histogram equalization)를 통해 영상의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 Canny 에지를 추출한다. 추출한 에지 영상에서 차 영상을 이용해 추출한 움직임 물체의 위치를 기준으로 플러드 필 알고리즘을 적용한다. 플러드 필 알고리즘을 적용하면 손의 에지영역을 색으로 채울 수 있다. 마지막으로 움직임 물체의 손실된 영역과 플러드 필(flood fill) 알고리즘을 적용한 영상을 합 연산 하여 손실된 영역을 보정한다.

• 한국광학회지
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• 제6권1호
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• pp.8-15
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• 1995

복사기. 팩스 렌즈 등 대향생산되는 광학계를 실시간에 성능평가하기 위하여 5개의 십자형 슬릿 물체와 3개의 2차원 CCD를 상분석장치로 사용한 자동평가장치를 개발하였다. 시험렌즈의 사양에 따라 물체와 렌즈, 그리고 상분석장치를 이동시키는 자동정렬장치를 제작하였으며 슬릿의 수직 및 수평방향 선분포 함수를 CCD에 의햐여 동시에 측정하였다. 그리고 렌즈의 축상 및 비축상 MTF와 배율, 편심, 그리고 회전위치에 따른 최적방향 등을 자동으로 실시간에 측정할 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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• pp.92-92
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• 2004

최근의 자동차 산업의 발달과 컴퓨터 산업의 발전으로 인해 컴퓨터를 이용한 연구개발이 중요시되고 있다. 때문에 CM (Computer Aided Engineering) 분야는 설계의 비용과 손실을 줄이고 좀 더 경쟁력 있는 제품을 생산하기 위한 방편으로 자리 잡고 있다. 다물체 동역학 해석 분야는 기존의 실험으로는 해석하기 어려웠던 복잡한 자동차의 거동 해석을 가능하게 함으로서 설계에 있어 좋은 방향을 제시하고 있다.(중략)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.478-480
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• 2001

본 논문에서는 실제 도로 영상에서 움직이는 물체를 검출하고 판별하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속된 영상의 차영상에 적응적 임계간을 적용하여 움직임이 있는 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역에 관심의 대상이 되는 물체의 포함 여부를 판별하기 위해 신경망을 사용한다. 신경망의 입력으로 사용되는 특징 벡터들의 차원을 줄이기 위해, 후보 영역의 스케일 공간 웨이블릿 특징 벡터 (scale-space wavelet feature vector)들을 사용한다. 제안된 방법은 비디오 기반의 응용 프로그램에 유용하게 이용될 수 있으며 특히, 시간에 따라 조명이 변하거나 잡음이 포함된 비디오 영상에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 춘계학술발표논문집
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• pp.98-101
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• 2003

폴리머 수용액인 점탄성 유체속에서 물체를 떨어뜨리면 시간 간격에 따라 종말속도가 다르게 측정된다. 이는 폴리머 수용액이 점성과 탄성을 포함하고 있는 것으로 수용액 내부에서 처음 통과한 물체를 기억하는 기억유체(memory fluid)라고 정의 할 수도 있다. 낙하에 사용된 물체는 속이 빈 알루미늄 구를 사용하였으며 구 내부에 일정량의 철분을 삽입하여 밀도를 변화시켰다. 이 결과 구를 떨어뜨리는 시간 간격이 작을수록 종말속도 값은 크게 나타나며 시간 간격이 충분히 크면 처음 구를 떨어뜨릴 때의 종말속도와 같게 된다. 또한, 농도가 증가할수록 처음 구를 떨어뜨려 측정된 종말속도는 서서히 감소하다가 측정시간간격의 85％를 통과하며 다시 처음의 속도에 도달하게 된다. 구의 종말속도는 점탄성 유체의 농도가 각각 500wppm, 1000wppm, 2000wppm의 경우 처음 구를 떨어뜨린 후에 구의 밀도와 온도변화에 따라 최고속도에 도달하는 시간도 증가하였으며, 시간이 경과할수록 감소하여 일정시간이 경과한 후에는 처음의 상태로 복귀되는 것을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.657-664
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• 2001

최근에 물체영상들로부터 3차원 물체 모델을 복원할 수 있는 셀프캘리브레이션 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 셀프캘리브레이션 기술의 핵심은 F행렬이며, 복원되는 3차원 물체 모델의 정확도는 물체영상들 사이에서 유도해내는 F행렬의 추정의 정확도에 좌우된다. F행렬을 추정하기 위해 일반적으로 선형최소화방법이 적용되고있다. 그러나 본 논문에서는 보다더 정확한 F행렬의 추정을 위해 비선형 최소화방법인 Levenberg-Marquardt 기법을 적용하였다. 또한 F행렬의 정확도를 감소시키는 부정확한 대응점들 (corresponding points)과 오차를 많이 포함하고 있는 대응점들, 즉 outliers를 Monte Carlo 기술을 적용하여 제거하였다. 본 논문에서 적용한 방법들로 추정한 F행렬의 정확도를 분석한 결과, outliers를 제거하기 전보다 제거한 후의 정확도가 31% 향상되었고, 선형적 추정 F행렬보다 비선형적 추정 F행렬이 22% 향상되었음을 알 수 있었다.