• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권8호
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• pp.742-751
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• 2005

본 논문은 단어 분류에 기반한 새로운 텍스트 영상 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 간단한 특징을 이용하여 단어를 K개로 분류한다. 이웃한 몇 개의 단어들을 조합하여 세그먼트를 구성하고, 세그먼트에 속한 단어들의 부류에 의해 세그먼트 또한 분류된다. 각 세그먼트에 동일한 양의 신호가 삽입된다. 신호 삽입은 세그먼트 부류가 갖는 단어 간 공백의 통계값을 조작함으로써 이루어진다. 몇 가지 기준에 따라 기존 단어 이동 알고리즘과의 주관적인 비교가 제시된다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.139-146
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• 2017

ISDB-T(Integrated Service Digital Broadcasting Terrestrial)는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기반의 전송기술 및 Time Interleaving 기술을 사용하고 있기 때문에 다중 경로 및 Impulse Noise에 대응 가능하며, 이동 수신 환경에서도 어느 정도 양호한 성능을 나타낸다. 원세그(One-Seg), 풀세그(Full-Seg)는 할당된 세그먼트 개수에 따라 구분하며, 원세그 수신기는 변복조 방법으로 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)를 사용하기 때문에 64QAM(64 Quadrature Amplitude Modulation)을 사용하는 풀세그 수신기와 비교하여 높은 기술력 없이도 구현 가능하지만, 영상 데이터율의 한계로 화면 사이즈와 해상도의 제한이 크다. 본 논문에서는 셋탑박스, 고정형 TV, 일체형 네비게이션 등에 적용 가능한 HD급 해상도를 지원하는 풀세그 ISDB-T 방송 수신 모듈을 설계하고 구현한다. 실험을 통해 개발된 풀세그 ISDB-T 방송 수신 모듈의 기능이 정상적으로 동작함을 확인하였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제26권4호
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• pp.280-288
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• 2008

목 적: 토모테라피 영상유도장치인 MVCT (mega-voltage computed tomography) 영상을 이용하여 자유 호흡시 분할 치료 간 간조직의 위치변화 양상을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 2006년 4월부터 2007년 8월까지 간종양에 토모테라피를 받은 환자 26 명을 대상으로 치료 시작 후 10회까지 매회 치료시의 MVCT 영상을 분석하였다. 1차적으로 골격 구조에 따라 셋업오차보정을 한 상태에서 2차원 직교좌표계 상에서 간조직 경계부위의 위치 변화를 치료계획 KVCT (Kilo-Voltage Computed Tomography)와 MVCT의 영상융합을 통해 비교하여 오차 정도를 파악하였다. 간종양의 위치 별 변화 양상을 보기 위하여 종양 위치를 Couinaud's proposal을 기준으로 1군(Segment 1), 2군(Segment 2, 3, 4), 3군(Segment 5, 6), 4군(Segment 7, 8)으로 나누어 각 군별 위치 변화 양상을 비교하였다. 결 과: MVCT를 통해 알아본 평균 셋업오차는 각각 $0.45{\pm}2.04\;mm$ (좌-우), $0.97{\pm}4.06\;mm$ (상-하), $8.38{\pm}4.67\;mm$ (전-후) 이었다. 2군에서 전방 바깥쪽으로 $2.80{\pm}1.73\;mm$, 좌방 안쪽으로 $2.23{\pm}1.37\;mm$ 이동하였고 4군에서는 전, 후, 좌, 우 각 방향으로 $-0.15{\pm}3.93\;mm$, $-3.15{\pm}6.58\;mm$, $-0.60{\pm}3.58\;mm$, $-4.50{\pm}5.35\;mm$ 이동하였다. 1, 2, 3군에서 후방으로의 위치 변화는 평균 1 mm 이내였다(각각 $0.07{\pm}0.9 \;mm$, $-0.07{\pm}1.38\;mm$, $0.50{\pm}0.47\;mm$). MVCT 값들의 적용 시 보이는 2군에서의 종양체적 감소는 위 독성을 증가시킬 것으로 생각되었다. 결 론: 분할치료 간 간조직의 위치 변화 양상은 각 군마다 편차가 있는 가운데 어느 정도 규칙적이었다. 호흡에 의한 간조직의 기하학적 변형은 segment 2, 3, 4에서 좌방 표적 체적의 감소를 가져오는 반면 segment 5, 6에서는 호흡에도 불구하고 안정적인 양상을 나타내었다. 따라서 자유 호흡 상태에서 간 좌엽에 대한 방사선치료 시 위에 대한 독성을 줄이기 위해 보다 세심한 접근이 필요하다.

• 한국대기환경학회지
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• 제32권3호
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• pp.280-288
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• 2016

Greenhouse gas (GHG) emissions have given rise to climate change which is one of the most serious environmental challenges that the world faces today. In response, Republic of Korea has proposed "Low Carbon, Green Growth" as a new economic paradigm accompanying with the ultimate aim of building a sense of responsibility for the environment. Korean government has set the ambitious national GHG emission reduction target which aims 37% reduction in the business-as-usual (BAU) level of 2030. The transportation sector plays a key role in this target. In the transportation sector, the GHG reduction target of 34.3% in the BAU level by 2020 has been allocated in order to consider the industrial specificity. Furthermore, it is known that the GHG reduction in the transportation sector has relatively minimal side effects compared to those of other sectors. In order to meet this national GHG reduction target, Korean government has set $CO_2$ emission regulation of vehicle for 2020. The purpose of this study is to evaluate the reduction effects by the average GHG regulation of vehicles. $CO_2$ emissions, between 2009 and 2013 were analysed by reduction measure such as technology improvement, light-weight, segment shift, diesel vehicle sales. During this period, $CO_2$ of vehicle was reduced every year by 19.9 g/km (i.e., 3.3% reduction per year). $CO_2$ reduction of imported vehicle is greater than domestic vehicle because of segment shift toward small size vehicle and higher diesel vehicle sales.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제50권1호
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• pp.27-40
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• 2011

The purpose of this paper is to analyze and discuss the viewpoint dealing with the fundamental figures-point, line segment, and angle-of elementary school teachers. In fact, our main subjects in this article are as follows; how do elementary school teachers deal with the fundamental figures?, what is the general notion about the fundamental figures of elementary school teachers? Our such subjects come from the survey results about the 'fundamental figures in J. A. Ko(2009); the elementary school students have a tendency to regard the fundamental figures as not mathematical figures. In this article, we discuss mainly the meta-cognitive shift in the transform of notion, for example, from 'congruent' concept to 'equal' concept, about the fundamental figures.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.923-935
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• 2022

본 논문에서는 스마트팜 시스템에서 재배 중인 식물 잎의 질병을 검출하고, 질병 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 영상으로부터식물 잎의 컬러 정보와 질병 유형의 형태 정보를 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 이용하여 학습한다. 1단계에서는 입력된 영상의 컬러분포를 분석하여 질병 존재 여부를 판단한다. 1단계의 질병 존재 가능성이 높은 영상에 대하여 2단계에서는 Mean shift clustering을 이용하여 작은 영역으로 분할하고, 각 분할된 영역 단위로 컬러 정보를 추출하여 제안한 Color Network에 의하여 질병 여부를 판별한다. 컬러 분할된 영역이 Color Network에 의하여 질병으로 판별되면, 3단계에서는 그 영역의 형태 정보를 추출하여 제안한 Shape Network를 이용하여 질병의 유형을 분류한다. 사과나무 잎과 서양 양상추(Iceberg)에서 발생하는 두 가지 대분류 유형의 질병에 대하여, 제안한 기법은 작은 영역 단위로는 92.3%의 잎 질병 검출률을 보였으며, 보통 2개 이상의 질병 영역이 존재하는 한 장의 영상 단위로는 99.3% 이상의 검출률을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 스마트팜 환경에서 잎 식물의 질병 여부를 조기에 발견할 수 있으며, 대상 식물에 따른 추가 학습 없이 다양한 식물과 질병 유형으로 확대 적용이 가능하다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.728-737
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• 2015

스티칭 기법은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들간의 정합 과정을 통해 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 128 차원의 정보를 가지고 있고, 특징점의 개수가 증가 할수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 비디오 영상을 입력 했을 때 고속 파노라마 생성을 위한 특징점 추출 및 정합 기법을 제안한다. 빠른 속도로 특징점 추출을 위해서 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 기법을 사용한다. 특징점 정합과정은 기존의 방법과는 다른 새로운 방법을 제안한다. Mean shift를 통해 특징점이 포함된 영역을 추적하여 벡터(vector)를 구하고 이 벡터를 사용하여 추출한 특징점들을 정합하는데 사용한다. 마지막으로 이상점(outlier)을 제거하기 위해 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 기법을 사용한다. 입력된 두 영상의 호모그래피(homography) 변환 행렬을 구하여 하나의 파노라마 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 속도가 향상되는 것을 확인하였다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제32권7호
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• pp.2332-2338
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• 2011

In this study, we proposed a new promising idea of utilizing moving window principal component analysis (MWPCA) as a sensitive diagnostic tool to detect the presence of peak position shift. In this approach, the moving window is constructed from a small data segment along the wavenumber axis. For each window bound by a narrow wavenumber region, separate PCA analysis was applied. Simulated spectra with complex spectral feature variations were analyzed to explore the possibility of MWPCA technique. This MWPCA-based detection of the peak shift, potentially coupled with 2D correlation analysis to provide additional verification, may offer an attractive solution.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.262-266
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• 2010

Recognizing a license plate of a vehicle has widely been issued. In this thesis, firstly, mean shift algorithm is used to filter and segment a color vehicle image in order to get candidate regions. These candidate regions are then analyzed and classified in order to decide whether a candidate region contains a license plate. We then present an approach to recognize a vehicle's license plate using the Fuzzy ARTMAP neural network, a relatively new architecture of the neural network family. We show that the proposed system is well to recognize the license plate and shows some compute simulations.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제9권3호
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• pp.166-171
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• 2009

In recent years, video detection systems have been implemented in various infrastructures such as airport, public transportation, power generation system, water dam and so on. Recognizing moving objects in video sequence is an important problem in computer vision, with applications in several fields, such as video surveillance and target tracking. Segmentation and tracking of multiple vehicles in crowded situations is made difficult by inter-object occlusion. In the system described in this paper, the mean shift algorithm is firstly used to filter and segment a color vehicle image in order to get candidate regions. These candidate regions are then analyzed and classified in order to decide whether a candidate region contains a license plate or not. And then some characters in the license plate is recognized by using the fuzzy ARTMAP neural network, which is a relatively new architecture of the neural network family and has the capability to learn incrementally unlike the conventional BP network. We finally design a license plate recognition system using the mean shift algorithm and fuzzy ARTMAP neural network and show its performance via some computer simulations.