• 정보저장시스템학회논문집
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• 제6권1호
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• pp.37-40
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• 2010

Fresnel lens is a kind of refractive optical lens with various advantages. It has nearly flat shaped optical lens that has small mass. Fresnel lens has number of applications in the compact optical systems. Recently, demands of high quality Fresnel lens for small size optical systems such as illumination units, compact imaging systems, display units, information storage systems, optical detecting units had increased rapidly. Conventional manufacturing process of high quality Fresnel lens is direct machining. However, it is not suitable for mass production because of high cost and long cycle time. Replication method can provide cost effective mass production process. However, there are various issues about replication of Fresnel lens. Fresnel lens has number of sharp blade shape prism. In the replication process, this blade shape causes defects that can affect optical efficiency. In this study, replication processes; injection molding process and UV imprinting process, were developed and evaluated using Fresnel lens that has maximum pattern height of $250\;{\mu}m$ and aspect ratio of 1.5.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.91-96
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• 2015

본 연구는 조명변화에 강인한 CT 전처리 기법 기반 개선된 얼굴인식 시스템을 소개한다. 전처리 알고리즘으로 CT알고리즘은 조명이 없는 환경에서도 얼굴의 지역적인 특징만을 추출한다. 얼굴의 지역적인 특징 추출을 가능하게 해준다. 처리된 데이터는 $(2D)^2$ 기반 대표적인 차원축소 알고리즘인 PCA를 사용하여 특징을 추출하였다. 전처리 알고리즘을 통한 특징 데이터는 제안한 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 방사형 기저함수 신경회로망의 은닉층은 FCM으로 구성하였고, 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 또한 ABC 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉 입력의 수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화 한다. 본 연구는 제안된 시스템의 성능 평가를 위해 Yale Face database B와 CMU PIE database로 실험하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제38권10호
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• pp.831-835
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• 2014

온도를 달리하여 수열합성 시킨 두 ZnO nanostructure 의 자외선 검출 소자에 대해 표면 결함과 기판과의 계면 결함의 상대적인 영향을 분석했다. 실험은 laser 가 인가된 상태에서 bias voltage sweep rate을 조절하여, 그에 따른 전류-전압 곡선을 통해 이루어졌다. 수열 성장이 적게 된 ZnO nanostructure의 경우 405, 355 nm laser 인가시, bias voltage sweep rate 을 느리게 할 수록, 전류-전압 기울기가 낮아졌으며, 대조적으로 성장이 크게 된 시료의 경우 기울기가 높아졌다. 이에 대한 이유는 계면과 표면 결함 영향의 차이로 발생됨이 고려됐다. 이와 같이 laser 가 인가된 상태에서 bias voltage sweep rate 에 따른 전류-전압 곡선 분석 실험은 M-S-M (Metal-Semiconductor-Metal) 구조를 갖는 수열 성장된 ZnO 의 표면 및 계면 결함을 관찰하는데 도움을 줄 것으로 생각된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권10호
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• pp.3490-3507
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• 2014

License plate detection (LPD) is one of the most important aspects of an automatic license plate recognition system. Although there have been some successful license plate recognition (LPR) methods in past decades, it is still a challenging problem because of the diversity of plate formats and outdoor illumination conditions in image acquisition. Because the accurate detection of license plates under different conditions directly affects overall recognition system accuracy, different methods have been developed for LPD systems. In this paper, we propose a license plate detection method that is rapid and robust against variation, especially variations in illumination conditions. Taking the aspects of accuracy and speed into consideration, the proposed system consists of two stages. For each stage, Haar-like features are used to compute and select features from license plate images and a cascade classifier based on the concatenation of classifiers where each classifier is trained by an AdaBoost algorithm is used to classify parts of an image within a search window as either license plate or non-license plate. And it is followed by connected component analysis (CCA) for eliminating false positives. The two stages use different image preprocessing blocks: image preprocessing without adaptive thresholding for the first stage and image preprocessing with adaptive thresholding for the second stage. The method is faster and more accurate than most existing methods used in LPD. Experimental results demonstrate that the LPD rate is 98.38% and the average computational time is 54.64 ms.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권5호
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• pp.45-51
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• 2006

이동물체를 추출하는 방법에 있어 대부분의 알고리즘이 화소 값을 이용하는 한계를 갖고 있어 조명 변화가 심한 실내 환경에서는 이용되지 못하고 있다. 화소 값을 이용하는 알고리즘은 대부분 이동 물체가 없다고 검증된 참조영상을 두고, 현재 영상과의 비교를 통해서 이루어진다. 하지만 조명 변화가 심할 경우 이동물체를 검출 할 수 있도록 참조 영상을 유지한다는 것은 거의 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 에지 정보를 이용한 시도가 있었으나 에지의 구조적인 해석을 통해 접근하지 않고, 화소의 위치 정보만 사용하여, 윤곽선 사용의 큰 의미를 부여 하지 못하였다. 본 논문에서는 실내 환경에서 효과적으로 이동물체를 검출할 수 있도록 구조화된 에지(Edge) 정합을 기반으로 하는 방안을 제안한다. 조명 변화가 심한 실내 환경에서 제안 된 방법을 평가한 결과, 이동 물체의 에지 세그먼트를 정확하고 일관되게 추출함을 보여 주었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.65-76
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• 2018

본 연구에서는 안개발생시 가변형 속도제한표지의 크기와 휘도에 따른 판독거리의 변화에 관한 현장실험을 실시하여 결과를 제시하였다. 이를 위하여 안개상황 모의 환경을 구축하였고, 속도제한표지의 밝기와 크기를 변동하면서 피실험자 실험을 수행하여 시정거리에 따른 판독 거리를 분석하였다. 분석 결과, 주어진 휘도에서 시정거리별 판독거리는 표지의 크기에 따라 증가하지만, 완벽한 선형적인 관계는 나타나지 않았다. 그리고 짙은 안개 상황일수록 크기가 큰 가변형 속도제한표지가 효과적인 것으로 파악되었다. 그리고 가변형 속도제한표지의 운영 휘도를 증가할수록 판독거리가 증가하는 경향을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.226-232
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• 2016

효율적으로 수학 및 과학 성적 향상을 위해서는 뇌 체조 및 스트레스 해소 및 감성 조명이 효과적이라는 연구가 이루어지고 있다. 이러한 원리는 과학 과목은 뇌파가 안정되고, 수학문제를 풀 경우에, 스트레스를 최소화 하고 안정감을 느낄 정도의 편안한 조도를 유지 시키면, 두뇌 회전을 빠르게 수행 한다는 연구 결과를 기반으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 과학 및 수학 학습을 효과적으로 하기위해서, 스트레스 치료 및 음악치료를 이용해서, 최적의 학습조건 모의실험을 하였다. 그러나, 사용자의 취향에 따라서, 좋아하는 음악이나 색깔은 많은 차이점이 있다. 그러므로, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 최적의 조명 치료및 음악치료를 제안하고 모의실험 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.57-64
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• 2013

본 논문에서는 약병의 크기와 색상정보 특징을 추출하여 약병영상 분류 기법을 제안한다. 약병영상 분류에 있어 유사한 크기와 모양을 지닌 약병이 다양하게 존재하므로, 약병의 한 가지 특징만으로는 약병을 분류하기가 어렵다. 이러한 약병의 분류 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 약병의 크기와 색상정보의 특징을 추출하여 약병을 분류하였다. 제안된 알고리즘의 첫 번째 단계에서는 약병영상에서 Red, Green, Blue의 이진화 문턱치(Binary threshold)를 이용하여 약병 영역의 MBR(Minimum Boundary Rectangle)을 추출하여 크기로 분류하였고, 두 번째 단계에서는 크기로 분류된 약병영상 가운데 조명의 조도 변화에 강인한 색상(Hue)정보와 RGB 각각의 채널에 대한 컬러 평균 비율 정보를 이용하여 약병을 분류하였으며, 마지막 단계에서는 SURF(Speeded Up Robust Features)알고리즘을 사용하여 데이터베이스에서 특징점을 추출한 후보군 약병영상과 입력 약병영상의 유사도가 가장 높은 약병영상을 검색하여 약병을 분류하였다. 실험을 통해 이러한 방법이 보다 효율적이고 신뢰성 있음을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.783-788
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• 2004

영상에서 얼굴이 있는 위치를 찾거나 얼굴을 검출하기 위한 많은 방법들이 연구되고 있다. 영상에서 얼굴 검출은 얼굴의 크기, 얼굴이 있는 위치, 그리고 다양한 포즈, 조명 상태 등의 변화에 따라 달라진다 따라서 얼굴 검출과 인식에 있어서의 어려운 점은 얼굴의 크기와 위치, 거리, 조명, 포즈 때문에 나타나는 것이다. 본 논문에서는 다양한 얼굴 크기와 얼굴이 있는 위치 등에 강인한 얼굴 검출을 위해 피셔의 선형 판별 함수를 이용하는 방법을 제안한다. 선형 판별식을 이용하여 효과적으로 얼굴을 검출하기 위해서는 학습 방법 및 학습에 사용되는 데이터들의 구성이 중요하다. 그 이유는, 얼굴 검출을 위해 사용되는 학습 데이터들은 조명과 포즈에 영향을 받기 때문에 얼굴의 특징들을 반영하는 학습 데이터들의 구성이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 배경과 다양한 크기의 얼굴을 검출하기 위한 계층적인 방법을 제시하며, 효과적인 피셔 판별 분석을 위하여 얼굴과 비얼굴 학습 데이터의 효율적인 분류 방법을 제안한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.9-16
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• 2017

본 논문에서는 도로에서 주행 중인 차량에서 차선을 검출하고 차선이탈여부를 확인 및 경고처리할 수 있는 영상기반의 알고리즘을 제안한다. 차량 탑재된 카메라 영상을 이용하여 차선을 검출하는 경우, 도로면 위의 다양한 표지로 인하여 오검출률이 증가하거나, 터널 통과시 터널 내의 조명 효과로 인해 노랑색의 중앙선이 미검출되거나 또는 우천시 차선 검출이 쉽지 않은 문제들을 안고 있기 때문에 제안된 알고리즘은 이러한 문제점들을 해결하는 데에 초점을 맞추었다. 또한 제안된 알고리즘은 검출된 차선 정보를 이용하여 차로 내에서 한쪽으로 치우치는 정도를 판단하여 차선 이탈 여부를 확인하고 경고처리할 수 있다. 제안된 알고리즘의 성능은 블랙박스를 통해 얻어진 실제 도로주행 영상을 이용하여 도로의 조명변화가 심하거나 노면에 표시가 있는 환경에서의 테스트 하였고, 실험 결과 높은 검출률을 보이는 것을 확인하였다.