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- 저자 : 최장희(Jang-Hee Choi) (검색결과 7 건)
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최장희(Jang-Hee Choi),윤은준(Eun-Jun Yoon),유기영(Kee-Young Yoo) 大韓電子工學會 2012 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.49 No.2
공간 도메인에서 많은 DE 기반의 가역정보은닉 기법과 히스토그램 쉬프팅 기반의 가역정보은닉 기법들이 제안되어 왔다. 히스토그램 쉬프팅 기반의 가역정보은닉 기법은 스테고 이미지의 왜곡이 적다는 장점을 갖는다. 하지만 비밀 데이터의 삽입 용량이 적고, 추가 데이터가 많다는 단점이 있다. 이에 반해, DE 기반의 가역정보은닉 기법은 높은 삽입 용량을 갖는다는 장점이 있지만 스테고 이미지의 왜곡이 많다는 단점이 있다. 본 논문에서는 삽입 용량을 유지하지만 스테고 이미지의 왜곡을 줄이는 DE 기반의 가역정보은닉 기법을 제안한다. 본 논문에서는 비밀 데이터를 삽입하기 전에 예측 오차들을 블록으로 나눈 후, 각 블록에 비밀 데이터를 삽입할 수 있는지 확인한다. 만약 블록에 한 비트의 비밀 데이터만이라도 삽입하면 블록의 픽셀들은 변화한다. 제안하는 기법은 PSNR이 50dB 이상으로 다른 DE 기반의 가역정보은닉 기법보다 스테고 이미지의 왜곡을 줄인다. The many DE based data hiding schemes and the many data hiding schemes based on Histogram shifting are researched in spatial domain. The data hiding scheme based on Histogram shifting have an advantage of low distortion of the stego image. But the capacity is low than other schemes. On the other hands, the DE based data hiding schemes have an advantage of high capacity. But the quality of the stego image is low. In this paper, new data hiding scheme which has the similar capacity but the increased quality of the stego image is proposed. The prediction error is divided into blocks to embed the secret data in this scheme. The prediction errors in the block are scanned before the secret data is embedded. If one prediction error is low than the threshold at least, the block is changed to embed the secret data. Otherwise the secret data is not embedded. The distortion of the stego image is minimized by this method. But the block that the secret data embedded is marked in location map. So the additional information to extract the secret data and recover the cover image is needed.
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신성호,이재필,문영민,최장희,정성호,Shin, Sungho,Lee, Jaepil,Moon, Youngmin,Choi, Jang-Hee,Jeong, Sungho 한국자원리싸이클링학회 2018 資源 리싸이클링 Vol.27 No.1
폐금속자원의 재활용률을 높이기 위해서는 섞여 있는 다양한 종류의 금속 스크랩을 자동으로 선별할 수 있는 금속 선별 시스템 개발이 요구된다. 레이저유도붕괴분광법(Laser induced breakdown spectroscpoy, LIBS)은 빠른 속도로 공기 중에서도 다원소 분석이 가능하여 실시간 선별이 가능한 측면에서 매우 우수한 기술로 여겨지고 있으며, 측정된 LIBS 데이터의 다변량 통계분석을 통해 분류 정확도를 크게 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 재활용 업체로부터 획득한 5종류의 현장 폐금속 시료의 LIBS 성분 분석을 진행하였다. 금속 종류별로 좀 더 정확한 선별을 위해 적합한 분광선의 선정을 토대로 다변량 통계분석법이 적용되었으며, 선정된 분광선들을 이용하여 높은 정확도와 속도로 분류가 가능한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 토대로 LIBS 기술의 산업현장에서의 실시간 폐금속 선별 적용 가능성을 제시한다.
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레이저유도붕괴분광 시 다변량분석법을 이용한 폐금속의 분류정확도 향상방법
이재필(Jaepil Lee),신성호(Sungho Shin),최장희(Jang-Hee Choi),문영민(Youngmin Moon),정성호(Sungho Jeong) 대한기계학회 2019 大韓機械學會論文集B Vol.43 No.3
전 세계적으로 다양한 금속의 수요 및 생산이 증가하고 있는 추세이나 비철금속의 재활용률은 매우 저조한 실정이다. 비철금속의 재활용률이 낮은 주요 원인은 와전류나 비중선별 같은 기존 기술의 적용이 곤란하거나 분류정확도가 낮은 것에 기인한다. 레이저유도붕괴분광법은 레이저를 금속 표면에 조사할 때 발생하는 플라즈마 정보를 토대로 정성 및 정량 분석이 가능한 기술이다. 레이저유도붕괴분광 분석은 전처리 없이 공기중에서 실시간 분석이 가능하며 금속의 성분조성을 직접 분석하여 판별하므로 기존 선별방법에 비해 정확도가 높은 장점이 있다. 본 연구에서는 파장 532 ㎚, 폭 5 ㎱의 펄스레이저를 이용하여 레이저유도붕괴분광법으로 5종류의 폐금속을 분류하는 연구를 수행하였다. 레이저 플라즈마에서 발생하는 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 다변량분석법을 적용하였으며, 이를 통해 분류정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다. The demand and production of various types of metal are increasing globally; However, the recycling rate of nonferrous metals remains very low. The low recycling rate of nonferrous metals is largely attributed to the lack of adequate sorting technology or low sorting accuracy using existing methods. Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) measures the plasma emission generated by laser irradiation of metal surfaces using qualitative and quantitative analysis. As no sample pre-preparation is necessary, and the composition of target metal is directly analyzed in air, the classification accuracy of LIBS is higher than existing technologies. In this study, LIBS classification of five different types of metal is conducted using a pulse laser of 532 ㎚ wavelength and 5 ㎱ pulse duration. A multivariate analysis is employed to process the large quantity spectroscopic data. This study demonstrates that the classification accuracy can be significantly improved using LIBS.
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이재필 ( Jaepil Lee ),신성호 ( Sungho Shin ),문영민 ( Youngmin Moon ),최장희 ( Jang-hee Choi ),정성호 ( Sungho Jeong ) 한국폐기물자원순환학회(구 한국폐기물학회) 2018 한국폐기물자원순환학회 춘계학술발표논문집 Vol.2018 No.-
우리나라의 경우 대부분의 금속자원 소비를 수입에 의존하고 있으며 금속자원의 재활용을 통한 자원절약이 절실한 상황이다. 이에 따라 정부는 폐금속 재활용을 활성화하는 방안들을 제시하고 있으나, 높은 경제적 가치에도 불구하고 국내 폐금속 재활용기술 및 관련 산업은 매우 열악한 것으로 파악되고 있다. 기존의 폐금속 선별기술로는 수선별, 자성 분류, 색상 분류 등이 있지만 낮은 정확도로 인해 활용률이 떨어지며 이로 인해 폐금속의 재활용률도 낮은 것으로 평가되고 있다. 이처럼 재활용률이 낮은 핵심적인 이유는 금속의 종류 및 성분을 정확히 선별할 수 있는 기술이 없기 때문이다. 나아가 동종금속의 경우 기존기술로는 선별이 거의 불가능한데, 성분이 다른 동종금속을 구분 없이 제강, 제련 공정이나 제품생산에 사용할 경우 제품의 품질저하를 야기할 수 있다. 레이저유도붕괴분광법(Laser induced breakdown spectroscopy, LIBS)은 빠른 속도로 공기 중에서 다원소 분석이 가능하며 실시간 선별이 가능한 폐금속 선별기술로 이종금속은 물론이고, 동종금속의 미세한 성분차이까지 분석해 낼 수 있다. 이러한 장점으로 인해 최근 국내외적으로 LIBS를 이용하여 이종 및 동종금속을 선별하는 기법 및 시스템에 대한 연구개발이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 알루미늄, 구리, 철 계열의 표준시료(Certified reference material, CRM)를 이용한 LIBS 분석기술과, 다변량 통계분석을 통해 동종금속을 분류해내는 방법에 대한 기초 연구를 진행하였다.
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