• 한국안광학회지
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• 제17권4호
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• pp.365-372
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• 2012

목적: 구면수차를 감소시키기 위해 설계된 비구면 소프트콘택트렌즈를 착용시킨 후 눈에서 변화된 고위수차와 구면수차를 분석하였다. 방법: 50명의 소프트 콘택트렌즈 착용자가 연구에 참여하였으며 SDD(Soflens Daily Disposable, Bausch+Lomb) 비구면 렌즈를 착용시킨 후 Wave-Scan Wavefront$^{TM}$ aberrometer (VISX, Santa Clara, CA, USA)를 이용하여 눈 전체의 고위수차와 구면수차를 4 mm의 동공크기를 기준으로 측정하였고, 구면수차 변화량은 착용한 비구면 렌즈의 약도, 중도, 고도의 도수에 따라 비교, 분석하였다. 밝은 조명(photopic)과 어두운(mesopic) 조명상태에서 대비도를 가지는 시력표(100%와 20%)를 이용하여 시력 검사를 하였고 OPTEC 6500 Vision Tester$^{(R)}$(Stereo Optical Co., Inc., Chicago, USA)를 사용하여 밝은 조명(photopic)과 어두운(mesopic)조명 상태의 대비감도를 각각 측정하였다. 모든 측정은 산동 시키지 않은 상태에서 단안으로 시행하였다. 결과: SDD 비구면 렌즈를 착용한 경우 눈의 전체고위수차는 나안 상태보다 유의하게 감소하였고(p<0.001), 구면수차는 상당히 감소하여 0에 근접하는 경향을 보였다(p<0.001). SDD 렌즈 도수에 따라 전체고위수차 변화량(r= 0.237, p=0.018)과 구면수차 변화량(r=0.324, p=0.001)은 유의한 상관관계가 나타났다. 밝은 조명상태에서 100% 및 20% 대비도 시력은 각각 $-0.063{\pm}0.062$와 $0.119{\pm}0.060$으로 나타났고, 어두운 조명상태에서 100% 및 20% 대비도 시력은 $-0.003{\pm}0.063$과 $0.198{\pm}0.067$으로 측정되었다. 밝은 조명상태와 어두운 조명상태에서 대비감도는 각각 $3.095{\pm}0.068$과 $3.087{\pm}0.074$로 나타났다. 결론: 구면수차를 제어한 비구면 디자인의 소프렌 소프트렌즈(SDD)는 눈의 전체 고위수차와 구면수차를 감소시키고 눈의 구면수차를 보정하면서 시력의 질을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.1414-1419
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• 2015

영상에서 피부영역을 탐지하는 방법은 색상 정보를 이용하여 탐지하는 방법이 일반적이다. 하지만 영상의 채도가 낮아지는 경우 색상정보가 손실되어 올바른 피부영역 탐지가 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 촬영 시 밝은 조명에 의해 채도 정보가 낮아진 피부 영상의 색상 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법의 색상 보정 절차는 채도 영상 획득 및 저채도 영역 분류, 영역 분할, 분할한 저채도 영역에서의 채도 및 색상값 추출, 색상 보정 순이다. 이 방법은 영상에서 채도가 낮은 부분을 추출한 후 해당 영역 및 주변영역의 색상과 채도를 추출하는 방법을 통해 원 색상과 유사한 색상을 예측하여 적용한다. 따라서 저채도 영역을 올바르게 산출하는 방법이 선행되어야 한다. 저채도 영역을 구하는 과정에서 보다 정확한 영역 분할을 위하여 HSV 색상공간의 Hue 값에 오츠가 제안한 다중문턱치를 이용하여 이진 영상을 만든 후 사용하였다. 170장의 인물 사진들을 사용하여 실험을 수행한 결과, 제안한 방법을 사용하지 않은 피부 결과에 비해 약 5.8% 이상 검출율이 높게 나타났으며, 제안하는 방법이 피부색 탐지를 위한 전처리에 적합함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.125-131
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국안광학회지
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• 제18권2호
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• pp.143-148
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• 2013

목적: 백내장 수술을 받은 대상자에서 성별, 연령별 분포, 사용된 인공수정체의 종류 및 수술 후의 굴절상태를 조사하고자 하였다. 방법: 2010부터 2012년까지 백내장 수술을 받고 충북 소재 안경원에 내원한 고객 2,217명을 대상으로 본 연구를 실시하였다. 문진 및 자동굴절력계에 의한 인공수정체 반사상과 역반사조명으로 수술 여부와 인공수정체의 종류를 확인하였고 타각적, 자각적 굴절검사를 실시하여 굴절상태를 결정하였다. 결과: 대상자의 평균 나이는 $71.74{\pm}10.62$세이었으며, 백내장 수술은 2010년 524명에서 2012년 888명으로 증가하였다. 백내장 수술을 받은 나이는 40대 이하 52명(2.3%), 50대 144명(6.5%), 60대 404명(18.2%), 70대 1,132명(51.1%), 80대 이상 485명(21.9%)으로 나타났다. 성별에 따른 백내장 수술 분포는 여자가 1,338명(60.4%), 남자 879명(39.6%)로 여성이 남성보다 높았다. 백내장 수술 시 사용된 인공수정체는 대부분 단초점 인공수정체로 2,141명(96.6%)이었으며, 다초점, 조절성, 토릭 렌즈와 같은 특수 인공수정체가 76명(3.4%)으로 조사되었다. 백내장 수술 후 잔여 굴절이상은 근시성단난시 1,588안(38.5%), 원시성 단난시 327안(7.9%), 혼합난시 601안(14.6%), 근시 1,240안(30.0%), 원시 136안(3.3%), 정시 234안(5.7%)이었다. 수술 후 나안시력 평균은 $0.55{\pm}0.25$이었으며 최대교정시력 평균은 $0.80{\pm}0.23$로 조사되었다. 결론: 백내장 수술은 70대까지는 증가하는 경향을 보였고, 여자가 남자보다 더 많았으며, 특수 인공수정체의 시술 빈도는 낮았다. 백내장 수술에서 대부분 잔여 굴절이상을 보였으며, 따라서 백내장 수술 후에 원거리 또는 근거리 시력 개선을 위해 안경이 필요할 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제10권6호
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• pp.69-80
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• 2015

협업을 촉진할 수 있는 환경과 시스템을 갖추는 것은 기업경쟁력 확보에 중요한 요인으로 인식되고 있다. 협업이란 여러 사람이 협동적이고 조직적으로 일하며, 공동의 목표 혹은 가치를 추구하여 정보와 프로세스를 공유함으로써 노동 생산성을 향상시키는 상호작용을 의미한다. 협업을 촉진시키는 요인에는 비전 공유, 비전을 반영한 조직의 원칙 및 규칙, 온라인 시스템 구축, 의사소통 등이 있다. 첫째, 비전을 구체화 할수록 조직원의 적극적이고 자발적인 참여가 이루어질 수 있다. 둘째, 구성원이 수용하는 규칙이나 원칙이 단합과 좋은 성과로 이어지게 된다. 또한 능력에 맞는 업무 분담과 자기 계발을 위한 활동이 업무로 이어지고 정기적인 팀 활동을 만들어 협업 환경 및 분위기를 조성하는데 도움이 된다. 셋째, 체계적인 온라인 협업 시스템의 구축으로 효율적이고 신속한 업무가 이루어진다. 기업들은 클라우드 서비스와 소셜미디어를 활용하여 업무의 저비용과 고효율을 이룰 수 있었으며, 이때 구성원들의 적극적 활용과 참여를 유도하는 지속적 교육이 반드시 수반되어야 한다. 넷째, 기업을 알리고 조직 내 외부 사람들과 적극적으로 소통하는 활동은 기업의 이미지를 바꾸고, 기업 성과를 창출해 내는 기반이 된다. 본 연구의 목적은 글로벌 사업진출과정에 발생하는 문제해결 방안으로 산학협력 협업촉진모델을 제안하는데 있다. 이를 위하여 기업조직에서 협업이 잘 이루어지기 위한 촉진요인을 전략적 연동 모형(strategic alignment model)을 기반으로 협업을 이해하고, 스마트워크 도구를 활용하는 팀 사례분석을 통한 성공요인을 도출한다. 연구결과 체계적인 협업촉진모델을 만들기 위하여 조직 구성 단계에 맞는 역할들을 도출하였다. 첫째, 리더는 확고하고 명확한 비전을 만들어 조직구성원에게 전파하여 공감과 믿음 그리고 소속감을 가지도록 하여야 한다. 둘째, 중간관리자를 포함한 리더는 조직의 비전을 팀원간에 전파하기 위해 규칙과 원칙을 만들고, 시스템을 구축하고 효율적으로 사용할 수 있도록 관리하여야 한다. 셋째, 팀원은 기업의 비전을 내재화하여 역할에 책임을 다할 뿐만 아니라 외부로 기업을 알리는 역할에 충실해야 한다. 연구결과는 향후 실증 연구를 위한 기반을 제시할 것으로 기대된다.

• 대한시과학회지
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• 제20권4호
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• pp.443-451
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• 2018

목적 : 레이저 각막교정술을 받은 후 자동굴절검사기기의 신뢰성에 대해 알아보고자 한다. 방법 : LASEK 수술 최소 3개월 후 나안 시력이 1.0인 57명(114안, $32.0{\pm}26.91$세) 대상자의 굴절상태를 자동굴절검사기(CANON Full Auto Ref-Keratometer RK-F1, Japan)과 검영기(Streak Retinoscope 18200, WelchAllyn, USA)을 이용하여 구면과 실린더굴절력을 측정하였고, 등가구면굴절력과 함께 비교하였다. 수술 전의 굴절상태를 자동굴절검사기기를 이용하여 측정한 결과에 따라 고도, 중도, 저도 근시로 나누어 다시 비교하여 수술 전 굴절상태에 따른 수술 후 자동굴절검사기의 신뢰성의 영향을 분석하였다. 두 타각적굴절방법을 Bland-Altman(Bland-Altman limits of agreement(LoA))을 이용하여 두 방법의 일치도를 확인하였다. 결과 : 수술 후 자동굴절검사법과 검영법에 의한 구면, 실린더, 등가구면굴절력은 전체 비교에서는 모두 통계적으로 유의한 차이(p<0.01)를 보였으며, 수술 전의 굴절상태 분류로서 고도 근시의 실린더굴절력을 제외한 중도, 저도 근시의 모든 요소에서 유의한 차이(p<0.01)를 보였다. 전체적으로 자동굴절검사법에 의한 굴절력은 특히 구면과 등가구면굴절력에서 0.38D ~ 0.53D의 근시 경향으로 나타났다. 반면 검영법은 평균 약 0.30D의 원시 경향을 보였다. 두 굴절검사법의 비교에서는 평균은 $-0.51{\pm}0.45D$, LoA는 +0.36D ~ -1.39D로 나타나 근시 경향이 강하였으며, 호환성이 있는 것으로 나타났다. 결론 : 호환성 측면에서는 긍정적이지만, 레이저 각막교정수술 후의 근시 퇴행이 있는 수술자들의 자동굴절검사법은 근시 경향을 보이기 때문에 반드시 자각적굴절검사를 통해 안경처방을 해야 할 것으로 보인다.

• Agricultural and Biosystems Engineering
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• 제7권1호
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• pp.18-26
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• 2006

In-field site-specific nitrogen (N) management increases crop yield, reduces N application to minimize the risk of nitrate contamination of ground water, and thus reduces farming cost. Real-time N sensing and fertilization is required for efficient N management. An 'on-the-go' site-specific N management system was developed and evaluated for the supplemental N application to com (Zea mays L.). This real-time N sensing and fertilization system monitored and assessed N fertilization needs using a vision-based spectral sensor and controlled the appropriate variable N rate according to N deficiency level estimated from spectral signature of crop canopies. Sensor inputs included ambient illumination, camera parameters, and image histogram of three spectral regions (red, green, and near-infrared). The real-time sensor-based supplemental N treatment improved crop N status and increased yield over most plots. The largest yield increase was achieved in plots with low initial N treatment combined with supplemental variable-rate application. Yield data for plots where N was applied the latest in the season resulted in a reduced impact on supplemental N. For plots with no supplemental N application, yield increased gradually with initial N treatment, but any N application more than 101 kg/ha had minimal impact on yield.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권9호
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• pp.3712-3729
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• 2020

Smoke detection is helpful for early fire detection. With its large coverage area and low cost, vision-based smoke detection technology is the main research direction of outdoor smoke detection. We propose a two-stage smoke detection method combined with block Deep Normalization and Convolutional Neural Network (DNCNN) and visual change image. In the first stage, each suspected smoke region is detected from each frame of the images by using block DNCNN. According to the physical characteristics of smoke diffusion, a concept of visual change image is put forward in this paper, which is constructed by the video motion change state of the suspected smoke regions, and can describe the physical diffusion characteristics of smoke in the time and space domains. In the second stage, the Support Vector Machine (SVM) classifier is used to classify the Histogram of Oriented Gradients (HOG) features of visual change images of the suspected smoke regions, in this way to reduce the false alarm caused by the smoke-like objects such as cloud and fog. Simulation experiments are carried out on two public datasets of smoke. Results show that the accuracy and recall rate of smoke detection are high, and the false alarm rate is much lower than that of other comparison methods.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.1189-1195
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• 2014

This paper addresses a Moving Target Indication (MTI) algorithm which can be used for small Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) equipped with image sensors. MTI is a system (or an algorithm) which detects moving objects. The principle of the MTI algorithm is to analyze the difference between successive image data. It is difficult to detect moving objects in the images recorded from dynamic cameras attached to moving platforms such as UAVs flying at low altitudes over a variety of terrain, since the acquired images have two motion components: 'camera motion' and 'object motion'. Therefore, the motion of independent objects can be obtained after the camera motion is compensated thoroughly via proper manipulations. In this study, the camera motion effects are removed by using wiener filter-based image registration, one of the non-parametric methods. In addition, an image pyramid structure is adopted to reduce the computational complexity for UAVs. We demonstrate the effectiveness of our method with experimental results on outdoor video sequences.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.775-792
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• 2015

Person re-identification is an important and challenging task in computer vision with numerous real world applications. Despite significant progress has been made in the past few years, person re-identification remains an unsolved problem. This paper presents a novel appearance-based approach to person re-identification. The approach exploits region covariance matrix and color histograms to capture the statistical properties and chromatic information of each object. Robustness against low resolution, viewpoint changes and pose variations is achieved by a novel signature, that is, the combination of Log Covariance Matrix feature and HSV histogram (LCMH). In order to further improve re-identification performance, third-party image sets are utilized as a common reference to sufficiently represent any image set with the same type. Distinctive and reliable features for a given image set are extracted through decision boundary between the specific set and a third-party image set supervised by max-margin criteria. This method enables the usage of an existing dataset to represent new image data without time-consuming data collection and annotation. Comparisons with state-of-the-art methods carried out on benchmark datasets demonstrate promising performance of our method.