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김현석 ( Hyun-suk Kim ),최민수 ( Min-su Choi ),배유석 ( You-suk Bae ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1
운전자의 주의력 감쇠는 교통사고 요인에 있어서 큰 비중을 차지한다. 주의력 감쇠는 무선 통화, 기기 조작, 졸음으로 나타날 수 있는데 자동차 대형사고의 대부분은 졸음운전으로 인하여 일어나며, 졸음운전 시에는 운전자의 운전조작 및 방어 조작 능력이 현저하게 저하한다. 본 시스템은 카메라로부터 실시간으로 영상 데이터를 입력 받아 처리하여 운전자의 졸음 상태를 인식하는 시스템으로 운전자에 게 졸음방지 기능을 제공한다. Haar-Like Feature cascade classifier 방법을 사용하여 얼굴 및 눈 영역 검줄을 하였고 Open Eye, Closed Eye 가 학습된 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 이용해 눈 깜박임을 인식하여 PERCLOS(Percentage of Eye Close)방법으로 졸음을 판단하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 인식률의 정확도를 검증하기 위해 인식률 테스트를 하였다.
유경희(Kyung-hee Yu),이현숙(Hyun-suk Lee),배유석(You-Suk Bae) 한국멀티미디어학회 2007 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2007 No.1
현재 지문인식은 생체인식 분야에서 가장 많이 발전하고, 활발하게 활용되고 있는 분야로 그만큼 센서 성능의 중요성도 높아지고 있다. 지문센서를 이용하여 지문 입력 혹은 인증을 할 때에 지문을 입력하는 사람의 손가락의 상태 등의 여려 상황에 따라 센서 성능에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 요즘 이슈가 되고 있는 모조지문을 직접 제작하여 각 센서별 Reading 분석을 해보고, 그 밖에도 센서성능을 평가할 수 있는 방안을 제안한다.
스탠트와 영상유도 수술방법을 융합한 3차원 영상유도 임플란트 시스템
김경구(Kyung-Koo Kim),지효근(Hyo-Gun Ji),양은경(Eun-Gyeong Yang),배유석(You-Suk Bae),이우진(Woo-Jin Lee),이원진(Won-Jin Lee) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.2
현재의 임플란트 시술 보조 시스템은 스텐트를 이용한 방법 또는 영상유도 방법등외 방법으로 일정부분 시술의 가이드라인을 정해 주지만 정밀한 시술에 큰 도움을 주지 못하고 있는 실정이다. 이로 인해 매년 5% 정도의 의료 사고가 발생하고 있고 임플란트 시술 시장 발전의 저해 요소가 되고 있는 바이다. 그래서 본 논문은 스탠트 방법과 영상유도 수술 방법을 융합하여 임플란트 시술 시스템을 개발 의사가 시술시에 육안으로 관찰이 불가능한 부위에 대한 정보를 제공하고 환자의 악골이 아닌 스탠트에 마커를 부착하여 Affine Transform을 이용 드릴의 위치, 각도 및 깊이에 대한 데이터를 수술 중 실시간 Tracking 할 수 있는 시스템을 개발하였다.
이우진(Woo-Jin Lee),변주령(Ju-Roung Byon),강병길(Byung-Gil Gang),배유석(You-Suk Bae) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.2C
생체 인식에 있어서 가장 높은 성능을 가진 것으로 알려진 홍채인식 시스템은 고도의 보안성을 요구하는 시스템에 적합하지만 높은 하드웨어 비용 때문에 널리 보급되고 있지는 못하고 있는 실정이다. 한편, 단초점 CMOS센서는 높은 하드웨어 비용을 보완할 수 있고 개인을 식별하기에 충분한 해상도를 제공한다. 본 논문에서는 단초점 센서를 사용하여 하드웨어 비용을 줄이고 홍채패턴의 코드화는 상용화된 제품에 사용되어 이미 안정적이라 평가받은 John G. Daugman의 Gabor Wavelet Transform을 기반으로 하여 홍채인식 시스템을 구현하고 이를 실생활에 적용할 수 있는 근태관리 시스템을 개발하였다.
영상처리 및 딥러닝을 이용한 레미콘 슬럼프 질기 식별 및 분석
최근오(Geun-Oh Choi),김성규(Seong-Kyu Kim),이원곡(Won-Gok Lee),이종세(Jong-Se Lee),배유석(You-Suk Bae) 한국정보기술학회 2022 한국정보기술학회논문지 Vol.20 No.1
The quality management of the slump of ready-mixed concrete is currently inspected by sampling, which is less accurate than the full-scale inspection, and it takes longer to use the current method. In this paper, instead of the current method using a slump cone, a method of grasping the toughness of a concrete slump based on video images acquired through a camera was described. This method was implemented using basic image processing and Optical Flow of Local Binaray Pattern (LBP) and Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM), and then a long short-term memory current neural network (LSTM) was used to analyze the slump.