Washing을 통한 상분리 변화에 따른 그래핀 산화물의 분산도 조절 및 슈퍼커패시터의 특성에 관한 연구

설지환,유인규,강석훈,김빛나,김인규,Sul, Ji-Hwan,You, In-kyu,Kang, Seok Hun,Kim, Bit-Na,Kim, In Gyoo 한국전기전자재료학회 2018 전기전자재료학회논문지 Vol.31 No.2

Recently, there has been an increasing interest in the use of graphene as electrode materials for supercapacitors. In this regard, graphene oxide (GO) films were prepared using GO slurry obtained by dispersing GO powder in deionized (DI) water. The degree of dispersion of GO powder in DI water depends on the concentration of GO slurry, pH, impurity content, GO particle size, types of functional groups contained in GO, and manufacturing method of GO powder. In this study, the dispersivity of the GO powder was improved by adjusting the pH using only DI water (without additives), and a uniform GO film was obtained. The GO film was reduced by exposure to xenon intense pulsed light for a few milliseconds, and the reduced GO film was used as electrodes of a supercapacitor. The supercapacitor was characterized using cyclic voltammetry (CV), charge-discharge cycle, and electrochemical impedance spectroscopy measurements, and the specific capacitance of the supercapacitor was found to be ~140 F/g from the CV data.

Radix-4 알고리즘을 이용한 다치 승산기 설계

서명웅(徐明雄),설지환(薛池煥),송홍복(宋洪復) 대한전자공학회 2002 대한전자공학회 학술대회 Vol.2002 No.11

다층 신경망을 이용한 임의의 크기를 가진 얼굴인식에 관한 연구

송홍복,설지환 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.3

본 논문에서는 실시간 폐쇄회로 화면으로 받은 컬러 이미지에서 얼굴영상을 추출하고 이미 지정된 특정인의 얼굴영상과 비교를 통해 지하철이나 은행 등 공공장소에서의 수배자 등 어떤 특정인을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 감시카메라의 특성상 화면속의 얼굴정보가 임의의 크기로 가변하고 영상 내에서 다수의 얼굴정보를 포함하고 있음을 가정할 때, 얼굴 영역을 얼마나 정확하게 검색 할 수 있느냐에 초점을 맞추었다. 이를 해결하기 위하여F.Rosenblatt가 제안한 퍼셉트론 신경망 모델을 기초로 임의의 얼굴영상에 대한 20x20 픽셀로 서브샘플링을 사용한 규준화 작업을 통해서 전면얼굴에서와 같은 인식기법의 효과를 사용하고. 획득한 얼굴후보 영역에 대하여 조명이나 빛에 의한 외부환경의 간섭을 최소화하기 위하여 최적선형필터와 히스토그램 평활화 기법을 이용하였다. 그리고 불필요한 학습을 최소화하기 위하여 달걀형 마스크의 덧셈연산을 전 처리 과정에 추가하였다. 전 처리 과정을 마친 이미지는 각각 세 개의 수용필드로 쪼개어져 특정 위치에 존재하는 눈, 코, 입 등의 정보를 신경망 학습을 통해 최종 결정된다. 또한 각각 다른 초기값을 가지는 3개의 단일셋 네트워크 시스템을 병렬형태로 구성하여 결과의 정확도를 높여 구현하였다. This paper suggest a way to detect a specific wanted figure in public places such as subway stations and banks by comparing color face images extracted from the real time CCTV with the face images of designated specific figures. Assuming that the characteristic of the surveillance camera allows the face information in screens to change arbitrarily and to contain information on numerous faces, the accurate detection of the face area was focused. To solve this problem, the normalization work using subsampling with 2020 pixels on arbitrary face images, which is based on the Perceptron Neural Network model suggested by R. Rosenblatt, created the effect of recogning the whole face. The optimal linear filter and the histogram shaper technique were employed to minimize the outside interference such as lightings and light. The addition operation of the egg-shaped masks was added to the pre-treatment process to minimize unnecessary work. The images finished with the pre-treatment process were divided into three reception fields and the information on the specific location of eyes, nose, and mouths was determined through the neural network. Furthermore, the precision of results was improved by constructing the three single-set network system with different initial values in a row.

정신분열병 환자의 삶의 질과 정신사회적 특성과의 관계

김경진,설지환,백영석,김재현 大韓神經精神醫學會 2004 신경정신의학 Vol.43 No.5

Objectives : This study was to identify the relationship between quality of life and psychosocial characteristics in patients with schizophrenia. Methods : The subjects were eighty nine patients with schizophrenia according to DSM-IV. The Korean Quality of Life Scale (K-QLS) and the Korean modified Scale to measure Subjective Well-being under Neuroleptic treatment (KmSWN) were used to assess quality of life. The psychopathology of each patient was assessed by the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS). The Scale to Assess Unawareness of Mental Disorder (SAUMD) was used for differentiating presence and absence of insight. The Social and Occupational Functioning Assessment Scale (SOFAS), the Scale of Social Support (SSS), and the Family Adaptability and Cohesion Evaluation Scale (FACES) were used for assessing psychosocial characteristics. The correlation between the scores of each quality of life scale and other scales was examined, and multiple regression analysis was performed to assess the contribution of the scores of each quality of life scale to other scales. Results : The K-QLS score was significantly related to the scores of the PANSS, the SAUMD, the social conflict domain of the SSS, and the SOFAS. The KmSWN score was significantly related to the scores of the PANSS, the SOFAS, the social conflict domain of the SSS, and the FACES. In multiple regression analysis, the scores on the PANSS (32.9%), the SAUMD (5.8%), and the FACES (4.0%) were contributed to the score on the K-QLS, and the scores on the social conflict domain oftheSSS (17.3%) and the FACES (12.9%) were contributed to the score on the KmSWN. Conclusion : The relation between the K-QLS score and the scores of other scales means that the objective quality of life increases according to decreased the severity of symptom, the high level of insight and the socio-occupational function. And the relation between the KmSWN score and the scores of other scales means that the subjective quality of life increases according to the perceptions to the high level of social support, the low level of social conflict, and the high level of family adaptability and cohesion. The objective quality of life assessed by the K-QLS is affected primarily by the severity of symptoms, and the subjective quality of life assessed by the KmSWN is affected by the subjective perceptions of social conflict, family adaptation and cohesion. These findings suggest that the treatment of symptoms is important in the treatment of schizophrenic patients, but that it is also important to approach to the psychosocial characteristics to increase subjectivesatisfaction from the quality of life in them

사물인식과 비콘을 활용한 모바일 내부정보 유출방지 시스템

채건희,최성민,설지환,이재흥 한국인터넷방송통신학회 2018 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.18 No.5

모바일 기술의 급격한 발전으로 업무 간 모바일 기기 사용이 증가하였고, 이로 인한 보안사고의 가능성 역시 높아지 고 있다. 사진을 통한 내부정보 유출이 가장 대표적인데, 이를 막기 위한 기존 방법들은 사생활을 침해하거나 정보 유출 목적 이 아닌 다른 용도의 사진도 찍을 수 없도록 해 사용자의 불편을 야기하는 단점이 있다. 본 논문에서는 사물인식과 비콘을 활용하여 사진을 통한 내부정보 유출을 방지하는 시스템을 설계 및 구현한다. 구현 시스템은 심층학습을 기반으로 한 사물인 식을 통해 사진을 검사하여 보안 정책 위반 여부를 확인한다. 또한 비콘을 통해 모바일 기기의 위치를 파악하여 그에 맞는 규칙을 적용함으로써 위치에 따른 유연한 정책 적용을 가능하게 한다. 관리자용 웹 애플리케이션을 통해 장소별로 사진 촬영 에 대한 규칙을 설정할 수 있도록 하였으며, 사용자가 사진을 찍자마자 해당 위치에 적합한 규칙을 적용해 보안 정책에 어긋 나는 사진을 자동으로 검출한다. The rapid development of mobile technology has increased the use of mobile devices, and the possibility of security incidents is also increasing. The leakage of information through photos is the most representative. Previous methods for preventing this are disadvantageous in that they can not take pictures for other purposes. In this paper, we design and implement a system to prevent information leakage through photos using object recognition and beacon. The system inspects pictures through object recognition based on deep learning and verifies whether security policies are violated. In addition, the location of the mobile device is identified through the beacon and the appropriate rules are applied. Web applications for administrator allow you to set rules for taking photos by location. As soon as a user takes a photo, they apply appropriate rules to the location to automatically detect photos that do not conform to security policies.

기능성 소화불량증 환자의 질병특이적 삶의 질과 질병 의거

이상열,박민철,최석채,설지환,서현우,류미경,최명규 圓光大學校 醫科學硏究所 2004 圓光醫科學 Vol.19 No.1

폐쇄회로에서 사람과 얼굴위치 추적을 위한 얼굴영역 검출

송홍복(Hong-bok Song),설지환(Ji-hwan Seol) 동의대학교 정보통신연구소 2004 정보통신연구지 Vol.5 No.-

얼굴인식을 통한 생체학적 인증 및 검색은 오늘날 출입통제, 보안, 특정인 검색 시스템 등의 많은 응용분야를 가지고 있다. 이러한 영상감시 시스템의 알고리즘은 환경의 변화에 대처하는 능력을 갖는 것이 요구되며 실시간으로 동작하는 것이 바람직하다. 본 논문에서 는 실생활 환경에서 웅용이 가능한 얼굴영역 검출에 관한 기법을 제안하고자한다. 움직이는 영상내에서 얼굴검출을 위해서는 눈, 코, 입과 같은 탐색영역의 축소후 퍼셉트론 신경망올 통 한 얼굴 영상을 취득할 수 있다. 이를 부트스트랩 알고리즘을 사용하여 구현하였다.

다층신경망을 이용한 임의의 크기를 가진 얼굴인식에 관한 연구

송홍복(Hong-Bok Song),설지환(Ji-Hwan Seol) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.2

본 논문에서는 실시간 폐쇄회로 화면으로 받은 컬러 이미지에서 얼굴영상을 추출하고 이미 지정된 특정인의 얼굴영상과 비교를 통해 지하철이나 은행 등 공공장소에서의 수배자 등 어떤 특정인을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 감시카메라의 특성상 화면속의 얼굴정보가 임의의 크기로 가변하고 영상 내에서 다수의 얼굴정보를 포함하고 있음을 가정할 때, 얼굴영역을 얼마나 정확하게 검색 할 수 있느냐에 초점을 맞추었다. 이를 해결하기 위하여F.Rosenblatt가 제안한 퍼셉트론 신경망 모델을 기초로 임의의 얼굴영상에 대한 20x20 픽셀로 서브샘플링을 사용한 규준화 작업을 통해서 전면얼굴에서와 같은 인식기법의 효과를 사용하고. 획득한 얼굴후보 영역에 대하여 조명이나 빛에 의한 외부환경의 간섭을 최소화하기 위하여 최적선형필터와 히스토그램 평활화 기법을 이용하였다. 그리고 불필요한 학습을 최소화하기 위하여 달걀형 마스크의 덧셈연산을 전 처리 과정에 추가하였다. 전 처리 과정을 마친 이미지는 각각 세 개의 수용필드로 쪼개어져 특정 위치에 존재하는 눈, 코, 입 등의 정보를 신경망 학습을 통해 최종 결정된다. 또한 각각 다른 초기값을 가지는 3개의 단일셋 네트워크 시스템을 병렬형태로 구성하여 결과의 정확도를 높여 구현하였다. This paper suggest a way to detect a specific wanted figure in public places such as subway stations and banks by comparing color face images extracted from the real time CCTV with the face images of designated specific figures. Assuming that the characteristic of the surveillance camera allows the face information in screens to change arbitrarily and to contain information on numerous faces, the accurate detection of the face area was focused. To solve this problem, the normalization work using subsampling with 20 × 20 pixels on arbitrary face images, which is based on the Perceptron Neural Network model suggested by R. Rosenblatt, created the effect of recogning the whole face. The optimal linear filter and the histogram shaper technique were employed to minimize the outside interference such as lightings and light. The addition operation of the egg-shaped masks was added to the pre-treatment process to minimize unnecessary work. The images finished with the pre-treatment process were divided into three reception fields and the information on the specific location of eyes, nose, and mouths was determined through the neural network. Furthermore, the precision of results was improved by constructing the three single-set network system with different initial values in a row.

에너지 저장장치 전극재료를 위한 그래핀 옥사이드 필름의 CO2 레이저 환원

김창현,Do Van Lam,설지환,김재현,이승모 대한기계학회 2018 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2018 No.4

동영상에서 다층신경망을 이용한 실시간 얼굴위치 추적

송홍복(Hong-bok Song),설지환(Ji-hwan Seal) 동의대학교 정보통신연구소 2002 정보통신연구지 Vol.3-1 No.-

동영상에서 움직이는 인간을 검출하고 얼굴인식에 적합한 좋은 품질의 얼굴 영상을 취득하는 일은 동영상기반 얼굴인식 응용분야의 전단계로서 매우 중요한 부분이다. 본 논문 에서는 실생활 환경에서 실시간으로 응용이 가능한 빠르고 신뢰할 수 있는 인간과 얼굴 검출 기법을 제안하고자 한다. 정지 영상 기반 얼굴검출을 위해서는 눈 영역 기반 탐색영역 축소와 고유 얼굴 기법이 사용되며 동영상 기반 인간과 얼굴 검출을 위해서는 하이브리드 형태의 누적 차영상 기법과 움직임 추적을 위한 칼만 필터가 결합되어 사용되었다.