• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2001.11a
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• pp.35-38
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• 2001

지금까지 국내에서 개발된 반사판 설계툴은 2차원적인 형태를 고려하여 만들어졌다. 그러나 가로등이나 투광기 같은 형태의 반사판을 설계할 때에는 2차원이 아닌 3차원적인 형태를 고려하여 설계되어져야하고, 반사광이 램프에 흡수되는 것을 고려하여 설계해야 한다. 본 논문에서는 3차원 형태의 반사판을 여러 방향으로 잘라서 먼저 2차원적으로 설계하고, 이를 연결하여 3차원 형태의 반사판을 만드는 방법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.646-648
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• 2002

본 논문에서는 차량번호판의 용도구분 문자를 자소 단위로 분리하는 효율적인 방법을 제안하고, 신경망을 이용하여 자소를 인식하는 방법을 소개한다. 용도구분 문자(가, 거, 나, 너‥‥)는 실제 번호판의 훼손, 카메라의 성능, 기타 여러 가지 조건에 의해서 번호판 영상에 많은 잡영이 포함된다. 따라서 차량번호판 한글문자를 자소분리하는 것은 어려운 작업이다. 제안하는 이진 영상처리 기법(morphological operation, connected component labeling 등) 으로 분리된 자소가 인식시스템으로의 입력벡터로 입력되었을 때 높은 인식률을 보이는 것을 실험을 통하여 확인하였다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.275-278
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• 2003

자동차 번호판 인식 시스템은 영상획득, 번호판추출, 전처리(이진화), 문자영역 분할, 문자인식 등의 5가지 핵심 부분으로 구성된다. 따라서 자동차 번호판 인식 시스템의 최종 인식율은 각 단계의 성능에 따라 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 영상처리 기법을 이용하여 영상에서 번호판 영역을 추출을 위한 연구로 문자인식 단계에서 높은 인식율을 확보할 수 있도록 빠른 연산속도와 추출 정확성을 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.13 no.2
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• pp.123-132
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• 1996

환형판은 항공기, 선박, 자동차, 섬유기계 등에서 널리 사용되고 있다. 최근에는 각종기계 또는 구조물을 경량화하고 크기를 줄이기 위하여, 두께가 변화하는 환형판을 기계요소설계에 많이 응용하고 있다. 본 논문에서는 회전관성과 전단변형을 고려하여 두께가 변화($H=h_0(1-{\alpha}x^n)$, n=1, 2, 3, 4)하는 환형판의 동적 모델링을 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.10a
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• pp.401-403
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• 2012

본 연구는 현재 LED 조명기기에 사용되는 확산판의 두께와 투과율에 따른 광효율 및 색온도, 연색성의 변화를 분석하고자 한다. 이렇게 분석된 확산판에 대한 광특성 변화는 LED 조명기기의 확산판 선정과 설계에 대한 기초 자료로 활용 될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.159-161
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• 2007

본 논문에서는 버스에 장착되는 LED 번호판의 효율적인 설계에 관한 연구를 보여준다. LED 번호판은 16X16 LED Dot Matrix(LDM)을 사용하여 버스 구간을 번호로 표시하기 위한 것으로 기존의 플라스틱 판을 LDM을 사용하여 표시한 것이다. 본 논문에서는 LDM을 사용하여 효율적인 번호판 설계를 보여주고, 실제 시작품을 버스에 장착하여 그의 타당성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.342-345
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• 2002

차량 번호판 인식에 대한 여러 가지 방법들이 제시되고 있다. 기존 연구들의 문제점은 번호판 영역의 밝기 변화 둥에 영향을 많이 받았으며 그로 인하여 번호판 영역 추출률에 영향을 미치는 것은 물론 문자 인식에서도 많은 문제점들이 존재하였다. 따라서 본 연구에서는 색상 정보를 이용하여 밝기를 보정한 후 마스크 적용을 통한 수평ㆍ수직 에지 검출과 형태학적 정보를 이용하여 번호판을 추출하고 변형된 특징 매칭을 이용하여 문자를 인식함으로써 인식률을 향상시킬 수 있었다.

• Composites Research
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• v.20 no.5
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• pp.7-12
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• 2007

This paper aims to enhance the efficiency of bone fracture healing with bone plate made of fiber reinforced composite materials. The composite bone plate was designed as the same dimension and shape as the existing stainless steel bone plate. To find out the appropriate stacking sequence of the composite bone plate the variations of strain distributions were calculated using FE analysis when the bone plates were applied to the fracture site. From the analysis result it was found that the composite bone plate whose Young's modulus is lower than that of metal bone plate gave more uniform strain distribution and provided appropriate condition for callus formation and its development.

• Journal of Advanced Technology Convergence
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• v.2 no.4
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• pp.7-11
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• 2023

In this study, we presented a method to recognize vehicle license plates using CNN techniques. A vehicle plate is normally used for the official identification purposes by the authorities. Most regular Optical Character Recognition (OCR) techniques perform well in recognizing printed characters on documents but cannot make out the registration number on the number plates. Besides, the existing approaches to plate number detection require that the vehicle is stationary and not in motion. To address these challenges to number plate detection we make the following contributions. We create a database of captured vehicle number plate's images and recognize the number plate character using Convolutional Neural Networks. The results of this study can be usefully used in parking management systems and enforcement cameras.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.99-102
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• 2016

교통표지판 검출 및 인식은 차량의 자율주행 및 ADAS (Advanced Driver Assistance System)의 필수적인 요소이다. 교통표지판의 각종 표식을 인식하기 위해서는 먼저 교통표지판 영역을 검출해야 하며, 이 작업은 통상적으로 교통표지판에 포함된 빨간색을 추출하는 컬러 필터링을 통해 이루어진다. 하지만 차량 영상에 나타나는 색상 성분은 태양광의 방향이나 날씨 등에 상당한 영향을 받으며 이러한 조도 환경은 차량이 주행하게 되면 시간적으로도 수시로 변화한다. 더군다나 사용하는 카메라의 내부적인 특성에 따라서도 색상 성분의 분포가 달라지기 때문에 컬러 필터링을 위한 임계값은 고정값을 사용하기 보다는 적응적으로 변화시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 다양한 조도 환경과 다양한 카메라 종류에 따라서 영상 내 교통표지판의 빨간색 성분의 분포를 분석하고 이를 바탕으로 임계값을 가변적으로 설정하는 방법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통해 제안 방법을 적용하면 고정된 임계값을 사용한 방법보다 조도변화에 강인하게 교통표지판 영역을 검출할 수 있음을 확인하였다.