자동노출은 피사체나 광원의 밝기 변화에 대응하여 카메라로부터 취득된 영상의 노출치를 일정하게 유지시켜주는 기능을 나타내며, CIS 기반 모바일 카메라의 핵심 구성 요소 중의 하나이다. 일반적으로 자동노출 알고리즘은 소프트웨어로 구현되어 CPU와 소프트웨어를 저장하기 위한 ROM을 내장하는 구조를 가지는데, 이는 유연성을 확보하는 대신 CPU와 메모리라는 비용증가로 이어지게 된다. 본 논문에서는 CIS 기반 모바일 카메라를 위하여 임의의 프레임율 가변기능과 아날로그 게인 조정이 가능한 자동 노출 알고리즘을 제안하고, FSM 기반으로 구성된 하드웨어 구조를 제안한다.
노출 합성은 두 장 이상의 서로 다른 노출 값을 갖는 좁은 동적 영역 영상을 합쳐 한 장의 넓은 동적 영역을 갖는 결과 영상을 생성하는 알고리듬이다. 본 논문은 블록기반의 지역적 특성을 고려한 노출 조정 기법과 개선된 채도 특성 요소를 이용해 가중치 맵을 생성하는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 노출 조정 기법은 인간시각체계의 특성을 고려하여 입력 영상의 노출 값을 보정함으로써 노출 합성 결과 영상 내의 세밀한 부분을 효과적으로 보존한다. 개선된 채도 영상은 입력 영상 내의 포화 영역을 효과적으로 반영한 가중치맵을 생성한다. 본 논문은 기존의 대표적인 노출 합성 알고리듬과의 주관적 화질과 MEF-SSIM, 수행 시간 비교를 통해 제안하는 알고리듬의 우수성을 입증하였다.
In this paper, we propose a high-quality image acquisition algorithm using only a single image, which the high-quality image is normally referred as HDR ones. In order to acquire the HDR image, conventional methods need many images having different exposure values at the same scene and should delicately adjust the color values for a bit-expansion or an exposure fusion. Thus, they require considerable calculations and complex structures. Therefore, the proposed algorithm suggests a completely new approach using one image for the high-quality image acquisition by applying statistical difference and histogram manipulation, or histogram specification, techniques. The techniques could control the pixel's statistical distribution of the input image into the desired one through the local and the global modifications, respectively. As the result, the quality of the proposed algorithm is better than those of conventional methods implemented in commercial image editing softwares.
Two dosimeters are provided to radiation workers participating in tasks where high radiation exposure is expected during maintenance at nuclear power plants. At Korean nuclear power plants, two dosimeters are currently provided for tasks where exposure rates exceed 1 mSv/hr, the difference of equivalent dose to specific parts of the body is more than 30% and an exposure of more than 2 mSv is expected in a single task. These conditions for the provisioning of two dosimeters are based on previous field test results, and it is recommended that the dosimeters be worn on the chest and back. It was also found that the workers felt it was more convenient when they wore two dosimeters on chest and back rather than on chest and head. After the application of previous field test results to practice, it was found that the calculated effective dose for workers during radiation work was lower than the maximum dose of chest or back dosimeter by approximately 10%-30%. This performance is regarded not only to meet the international guideline but also to provide convenience for workers during radiation work.
본 논문에서는 웨이퍼 에지 노광장비에 핵심 부분인 웨이퍼의 편심오차의 측정알고리즘과 플랫/노치의 방향을 해석하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 새로 제안된 알고리즘을 전산 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 확인하였으며 제작된 웨이퍼 에지 노광기에 적용하여 실제 장비에 적용 가능함을 확인하였다. 제안된 알고리즘을 위해 필요한 웨이퍼 에지 위치 검출방식에 있어 과거의 접촉식 방법을 사용함으로서 발생하는 파티클의 오염을 제거하기 위해 선형 CCD 센서를 적용한 비접촉 방식의 데이터 측정법을 적용함으로서 파티클의 오염을 제어 할 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 PSO(Conventional Particle Swarm Optimization : CPSO) 알고리즘에서 매 반복횟수마다 매개변수 값을 적응적으로 변화시키는 적응 PSO(APSO) 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 APSO의 성능을 평가하기 위해 De Jong함수, Ackley 함수, Davis 함수 Griewank 함수 등의 최소화 문제에 적용하여 실수형 유전알고리즘과 그 결과를 비교하여, 제안한 알고리즘에 대한 우수성을 증명하였다. 그리고 자계계측기와 설문지를 통해 얻은 전자계 노출량에 대한 실측데이터를 이용하여 개인생활 자계노출식 개발에 제안한 APSO를 적용하여 그 우수성을 입증하였다.
Background: Exposure levels for heavy metals such as lead (Pb), mercury (Hg), and cadmium (Cd) have increased due to human activities. They are known to be a public health concern. Objectives: This study aimed to determine the exposure levels to heavy metals in the blood and urine of South Korean adults and to present the contribution rate of exposure pathways using an exposure algorithm for men aged 19~64, women aged 19~64, and all seniors aged 65 or older. Methods: We analyzed data from the Korean National Environmental Health Survey (KoNEHS) Cycle 4 (2018~2020). A total of 2,646 participants aged ≥19 years were included. Multiple regression analysis was performed to determine the factors affecting heavy metal concentrations. The contribution rate was calculated by applying three exposure algorithms for ingestion, inhalation, and dermal exposure. Results: Factors that commonly affect heavy metal concentrations in blood and urine were gender and age. The main influencing factors for Pb and Cd were education level and smoking status, while frequency of fish consumption and of alcohol consumption were indicated to be the main influencing factors for mercury. The contribution rates of lead and cadmium from food ingestion were 78.03~79.62% and 88.39~92.89%, respectively. Additionally, the highest contribution for mercury was accounted for by food at 81.69~85.77%. As a result of the risk assessment, cadmium was found to pose a potential health risk a with total cancer risk (TCR) of more than 1×10-6. Conclusions: The KoNEHS could be an important study for determining the level of exposure to heavy metals and their influencing factors. Integrated exposure to heavy metals could assess the main exposure pathways, and this methodology could be applied to exposure management of heavy metals.
최근 첨단 운전자 보조 시스템에 대한 활발한 연구가 이루어지고 있으며 특히 도로 영상을 활용한 도로 상황 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 도로 상황 분석 성능을 높이기 위해 좋은 품질의 영상이 필요하고, 이를 위해 적절한 노출 시간으로 영상을 획득할 필요가 있다. 본 논문에서는 온보드 카메라와 다양한 센서들로 주변의 정보를 습득하고 분석하여 운전자에게 정보를 제공해 줄 수 있는 다중 노출 차량용 스마트 카메라를 설계 및 구현하였다. 그리고 도로 환경에 적합한 자동 노출 조절 알고리즘을 고안하여 영상 처리 성능을 높이고자 하였다. 추가적으로 임베디드 장치의 제한된 계산 성능을 보완할 뿐만 아니라 영상 분석의 성능을 더 높일 수 있는 기존 관심 영역 기법을 응용한 관심 영역 전환 기법에 대한 연구를 수행하였다. 제안한 다중 노출 차량용 스마트 카메라의 프로토타입을 구현하여 실제 도로 환경에서 노출 조절 알고리즘과 관심 영역 전환 기법의 성능을 평가하였으며 실험을 통해 제안하는 노출 조절 알고리즘과 관심 영역 전환 기법을 사용하였을 때, 영상 인식의 정확도가 평균 13.45% 증가함을 확인하였다.
최근 미세먼지 수치가 급격히 상승함에 따라 이에 대한 관심도가 굉장히 높아지고 있다. 미세먼지의 노출은 호흡기 및 심혈관계 질환의 발생과 관련이 있으며, 사망률도 증가시키는 것으로 보고되고 있다. 뿐만 아니라, 산업현장에서도 미세먼지에 대한 피해가 속출한다. 그러나 현대인의 삶에서 미세먼지 노출은 불가피하다. 그러므로 미세먼지를 예측하여, 이에 대한 노출을 최소화하는 것이 건강 및 산업 피해축소에 가장 효율적인 방법일 것이다. 기존의 미세먼지 예측 모델은 농도 수치가 아닌 미세먼지의 농도 범위에 따라 좋음, 보통, 나쁨, 매우 나쁨으로만 나누어 예보하고 있다. 본 논문은 기존의 실제 기상 및 대기 질 데이터를 이용, 기계학습 알고리즘인 Artificial Neural Network (ANN)알고리즘과 K-Nearest Neighbor (K-NN)알고리즘을 상호 응용하여 미세먼지 수치 (PM 10)를 예측하고자 하였다.
본 논문에서는 최적화 알고리즘인 PSO를 이용하여 한국인의 생활자계 노출실태 조사 시 확보한 16세 이하의 미취학 아동, 초등학생, 중학생 실측 데이터베이스를 활용하여, 자계노출의 정도를 실측에 의하지 않고 추정할 수 있는 '24시간 소아고노출 생활자계 추정식'을 개발하였다. 24시간 개인자계 노출량 추정식의 입력 데이터는 성, 연령, 주거형태, 주거지 크기, 선로이격거리 및 송전전압을 사용하였다. 그리고 16세 이하에 대해서 24시간 고노출 개인자계 노출분포, 자계노출의 특성, 특정 조건별 자계노출특성 등을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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