• 화훼연구
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• 제16권1호
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• pp.49-56
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• 2008

장미의 대표적인 화색인 적색 'Red Corvette', 분홍색 'Nobless'b, 황색 'Golden Metal' 및 백색 'Rose Yumi' 꽃을 재료로 건조방법에 따른 화색의 변화를 조사하고, 4주 및 8주간의 광처리(2,000lux, 16시간, 형광조명) 뒤의 화색 변화를 조사하였다. 모든 종류에서 실리카겔 매트로 압화 하는 처리구가 압화 당시와 광처리 후 화색변화가 가장 적었고, 전기압화기의 사용으로 꽃잎은 갈변화가 촉진되었다. 장미 적색은 한국산 시트지, 분홍색과 황색은 한국산 전기압화기, 장미 백색은 일본산 전기압화기 처리구가 화색의 변화가 가장 심하였다. 압화 당시 화색의 변화가 가장 컸던 것은 적색 장미였고, 그 다음이 분홍색, 황색, 백색 순이었다. 광처리에 의한 화색 변화정도가 가장 심했던 것은 황색 품종이었고, 다른 3종류는 다소 안정적이었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.1-7
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• 2015

The Light Emitting Diode(LED) lighting control system proposed in this thesis is made up of a sensor module, a microcontroller, Bluetooth wireless communication, LED Driver, and LED downlight. The sensor module, comprised of an infrared sensor, an illumination sensor, and a temperature sensor, was designed to one Printed Circuit board(PCB). The system is able to identify the environment information collected by the sensor, and make it possible to control lighting automatically and manually through sensors. In addition, depending on users' conditions, a color temperature can be controlled. CS-1000, a spectroradiometer, was employed to measure the changing values of a color temperature in 8 steps. According to a test, it was found that it was possible to change a color temperature from 3187K of Warm White LED to 5598K of Cool White LED. The Bluetooth based wireless communication technique makes it possible to control more lighting devices than other wireless communication techniques does.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.229-236
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• 2016

본 논문에서는 3차원 공간에서 손 위치를 추적하고 움직임 궤적을 분석하여 원거리에서 판서가 가능한 기술을 제안한다. 3차원 공간에서 손으로 입력하는 한글 음절은 글자 획과 이동 획이 구분되지 않아 음절의 종류를 구분하기 힘들다. 이에 본 논문에서는 한글 음절을 구성하는 획을 글자 획과 이동 획으로 구분한 후 이동 획은 제거하고 글자 획만을 출력하는 방법을 제안한다. 우선, 필기체 음절의 궤적에서 획의 끝 점을 검출하고, 검출한 끝 점 정보를 이용하여 입력 음절을 획 단위로 분리한다. 음절 집합으로부터 8가지의 획 패턴을 정의한 후 분리한 획에 대해서는 방향 코드를 기반으로 획 패턴을 분류한다. 그리고 이를 기반으로 최종적으로 획의 유형을 글자 획과 이동 획으로 분류한다. 분류된 획의 유형을 기반으로 입력된 음절에서 이동 획은 제거하고 글자 획만을 출력하여 가독성이 있는 음절 표시가 가능하도록 한다. 360개의 음절 집합에 대해 정확도를 측정하여 획의 패턴은 88.3%, 획의 유형 구분은 91.1%의 정확도를 얻었다.