• 한국항행학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.280-285
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• 2008

기존의 얼굴 검출 방법은 프레임 간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔다. 그러나, 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 아다부스트 알고리즘을 사용하였다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제17권3호
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• pp.516-519
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• 2007

Enterobacter sakazakii is an emerging food pathogen, which induces severe meningitis and sepsis in neonates and infants, with a high fatality rate. The disease is generally associated with the ingestion of contaminated infant formula. In this study, we describe the development of a real-time PCR protocol to identify E. sakazakii using a TaqMan probe, predicated on the nucleotide sequence data of the 168 rRNA gene obtained from a variety of pathogens. To detect E. sakazakii, four primer sets and one probe were designed. Five strains of E. sakazakii and 28 non-E. sakazakii bacterial strains were used in order to ensure the accuracy of detection. The PCR protocol successfully identified all of the E. sakazakii strains, whereas the 28 non-E. sakazakii strains were not detected by this method. The detection limits of this method for E. sakazakii cells and purified genomic DNA were 2.3 CFU/ assay and 100 fg/assay, respectively. These findings suggest that our newly developed TaqMan real-time PCR method should prove to be a rapid, sensitive, and quantitative method for the detection of E. sakazakii.

• 비파괴검사학회지
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• 제33권4호
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• pp.330-335
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• 2013

결함을 조기에 발견하기 위한 실시간 모니터링 시스템은 적외선 열화상 기술을 중점으로 구성된다. 본 연구의 중점은 비파괴 적외선 열화상 기법을 사용하여 볼베어링의 손상 검출 및 온도 특성 분석이다. 본 논문에서는 신뢰성 평가를 위한 적외선 실험 데이터와 기존의 주파수 데이터를 비교했다. 실험을 통해 베어링의 온도 특성에 따라 다양한 손상 상황을 분석했다. 본 논문의 실험의 결과로부터 적외선 열화상 기법은 실시간으로 동작 상태에 하중을 받는 볼베어링의 손상 탐지를 위한 매우 유용한 기법임이 확인되었다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
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• pp.32-32
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• 2011

Plasma etching is used in microelectronic processing for patterning of micro- and nano-scale devices. Commonly, optical emission spectroscopy (OES) is widely used for real-time endpoint detection for plasma etching. However, if the viewport for optical-emission monitoring becomes blurred by polymer film due to prolonged use of the etching system, optical-emission monitoring becomes impossible. In addition, when the exposed area ratio on the wafer is small, changes in the optical emission are so slight that it is almost impossible to detect the endpoint of etching. For this reason, as a simple method of detecting variations in plasma without contamination of the reaction chamber at low cost, a method of measuring plasma impedance is being examined. The object in this research is to investigate the suitability of using plasma impedance monitoring (PIM) with statistical approach for real-time endpoint detection of $SiO_2$ etching. The endpoint was determined by impedance signal variation from I-V monitor (VI probe). However, the signal variation at the endpoint is too weak to determine endpoint when $SiO_2$ film on Si wafer is etched by fluorocarbon plasma on inductive coupled plasma (ICP) etcher. Therefore, modified principal component analysis (mPCA) is applied to them for increasing sensitivity. For verifying this method, detected endpoint from impedance analysis is compared with optical emission spectroscopy (OES). From impedance data, we tried to analyze physical properties of plasma, and real-time endpoint detection can be achieved.

• 미생물학회지
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• 제51권3호
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• pp.199-208
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• 2015

소의 혈액, 세포, 조직, 기관 등이 생물의약품, 조직공학제제, 세포치료제, 의료기기의 원재료로 널리 사용되고 있다. 소유래 성분 원재료에 다양한 바이러스가 오염된 사례가 있기 때문에 소유래 물질을 원재료로 사용한 제제의 바이러스 안전성 검증이 필수적으로 요구된다. Bovine adenovirus type 1(BAdV-1)은 소에게 가장 흔하게 감염되는 바이러스 중의 하나이다. 소유래 물질을 원재료로 하는 생물의약품, 조직공학제제, 세포치료제, 의료기기 등에서 BAdV-1 안전성을 확보하기 위해, 세포주, 원재료, 제조공정, 완제품에서 BAdV-1을 정량적으로 검출하고, 제조공정에서 BAdV-1 제거 검증을 위한 시험법으로 활용이 가능한 TaqMan probe real-time PCR 시험법을 확립하였다. 세포배양법에 의한 감염역가와 비교한 결과, real-time PCR 검출한계는 $7.44{\times}10^1\;TCID_{50}/ml$이었다. 확립 된 시험법의 신뢰성(reliability)을 보증하기 위해 시험법 검증을 실시한 결과, 특이성(specificity)과 재현성(reproducibility), 완건성(robustness)이 우수함을 확인하였다. 확립된 real-time PCR을 생물의약품 제조공정 검증에 적용할 수 있는지 확인한 결과, 인위적으로 BAdV-1을 오염시킨 Chinese Hamster Ovary(CHO) 세포주에서 BAdV-1를 정량적으로 검출할 수 있었다. 확립된 시험법을 항체의약품 생산용 CHO 마스터 세포주와 소유래 type 1 collagen에서 BAdV-1 검출 시험에 산업적으로 적용하였다. 위와 같은 결과에서 확립된 BAdV-1 real-time PCR 시험법은 감염역가 시험법과 같은 생물학적 시험법을 대신할 수 있는 신속하고, 특이성과 민감성이 우수한 시험법임을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권8C호
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• pp.1184-1192
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• 2004

개인용 컴퓨터에 연결하여 널리 사용되는 가시광선 카메라에 의해서 획득된 실시간 영상 데이터를 가지고 동공의 움직임을 검출하는 시스템을 제안하였다. 시스템은 3단계로 구성되는데, 첫 단계로 haar-like 기반의 특징 기법을 이용해서 얼굴 영역이 검출되고, 다음으로 얼굴 영역 내에서 템플릿 기반 기법을 이용하여 눈 영역이 검출된다. 끝으로 눈 영역 내에서 동공 부위가 검출되는데 눈 영상의 수평 및 수직 히스토그램 프로파일에 가우시안 필터를 컨벌루션 한 기법을 제안하였다. 실험 결과 2375개의 영장에 대해서 90% 이상의 검출율을 얻었으며 데이터 처리시간은 약 160㎳로 초당 7회씩 검출할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권11호
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• pp.2720-2736
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• 2013

Multi-view face detection has become an active area for research in the last few years. In this paper, a novel multi-view human face detection algorithm based on improved real Adaboost is presented. Real Adaboost algorithm is improved by weighted combination of weak classifiers and the approximately best combination coefficients are obtained. After that, we proved that the function of sample weight adjusting method and weak classifier training method is to guarantee the independence of weak classifiers. A coarse-to-fine hierarchical face detector combining the high efficiency of Haar feature with pose estimation phase based on our real Adaboost algorithm is proposed. This algorithm reduces training time cost greatly compared with classical real Adaboost algorithm. In addition, it speeds up strong classifier converging and reduces the number of weak classifiers. For frontal face detection, the experiments on MIT+CMU frontal face test set result a 96.4% correct rate with 528 false alarms; for multi-view face in real time test set result a 94.7 % correct rate. The experimental results verified the effectiveness of the proposed approach.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.529-532
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• 2003

In this paper, we describe new method to detect face in real-time. We use color information, edge information, and binary information to detect candidate regions of eyes from input image, and then extract face region using the detected eye pall. We verify both eye candidate regions and face region using Support Vector Machines(SVM). It is possible to perform fast and reliable face detection because we can protect false detection through these verification processes. From the experimental results, we confirmed the proposed algorithm shows very excellent face detection performance.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권1호
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• pp.83-95
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• 2020

실제 복잡다난한 농작물 밭 환경에서 잡초를 정밀하게 검출하는 것은 이전의 접근방법들로는 이미지 프레임을 정확하게 처리하는 속도 면에서 부족했다. 식물의 질병 분류 문제가 중요시 되는 상황에서 특히 작물의 잡초 문제는 큰 화제가 되고 있다. 이전의 접근방식들은 빠른 알고리즘을 사용하지만 추론 시간이 실시간에 가깝지 않아 통제되지 않은 조건에서 비현실적인 해결책이 된다. 따라서, 복잡한 벼 잡초 검출 과제에 대한 탐지 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 우리의 접근 방식의 추론 시간은 잡초 검출 과제에서 상당한 시간절약을 보여준다. 실제 조건에서 실제로 적용할 수 있는 것으로 나타난다. 주어진 예시들은 쌀의 두 가지 성장 단계에서 수집되었고 직접 주석을 달았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.21-28
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• 2016

In this paper, we propose a fast small target detection method using multiple filters, and describe system implementation using IPP libraries. To detect small targets in Infra-Red images, it is mandatory that you should apply a filter to eliminate a background and identify the target information. Moreover, by using a suitable algorithm for the environments and characteristics of the target, the filter must remove the background information while maintaining the target information as possible. For this reason, in the proposed method we have detected small targets by applying multi area(spatial) filters in a low luminous environment. In order to apply the multi spatial filters, the computation time can be increased exponentially in case of the sequential operation. To build this algorithm in real-time systems, we have applied IPP library to secure a software optimization and reduce the computation time. As a result of applying real environments, we have confirmed a detection rate more than 90%, also the computation time of the proposed algorithm have been improved about 90% than a typical sequential computation time.