본 논문에서는 강낭콩의 생산이나 이송과정에서, 곰팡이나 충격으로 인한 변색과 변형이 섞인 강낭콩 군집 에서 정상립을 선별하는 방법을 제안한다. 곰팡이로 인한 변색을 선별하기 위해서 개체별로 표면의 회색 화소를 추정 하는선별 인자를 제안하였고, 충격으로 인한 조각 변형이나 변형 이후 외부 변색을 동시에 고려하기 위해서 는 화소별로 R-G값과 G-B값의 차이 비교를 이용한 선별 인자를 제안하였다. 제안한 두 개의 선별인자를 이 용하여 문턱치 기반의 실시간 선별 알고리즘을 각 100씩의 개체를 갖는 정상립과 두 종류의 불량립에 대해 적용한 결과, 선별 정확도는 최적 환경에서 얻은 강낭콩 영상에 대해서는 99%의 정확성을 보였고, 블러링 및 조명 열화로 인한 환경에서 얻은 강낭콩 영상에 대해서는 각각 98.67%와 96.33%의 성능을 보였다.

본 논문은 히스토그램과 그레이레벨 프로파일의 VS(valley size)를 이용한 문턱치 기반의 대두 선별알고리즘 을 제안한다. 대두의 변형은 크게 표면 변색 및 외형 변형으로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 대두 개체를 건전립, 부 분변색립, 전면변색립, 표면변형립으로 구분하고 히스토그램 기반 문턱치와 VS기반 선별알고리즘을 이용하여 표면의 변색 및 변형에 따른 불량 대두와 건전립을 선별하였다. 제안한 방법은 대두와 같이 개체수가 많은 농작물의 실시간 선별을 목적으로 하여, 정수덧셈 연산기반의 선별 알고리즘으로 구현 되었다. 제안한 방법을 실제 선별에 적용한 결 과 선별의 정확도는 94.5%이며 기존의 문턱치 기반 대두 선별 알고리즘에 비교할 때 상대적으로 적은 연산량에서 동 등한 수준의 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.

본 논문에서는 대두(soybean)의 외관 검사를 위해 명암도, 지역분산 및 지역 명암도 차이에 기초한 대두 선 별 알고리즘과 이를 적용한 대두 선별 장치의 구현 방법을 제안한다. 제안한 선별 장치는 4개의 채널로 구분된 벨트 컨베이어를 이용하여 대두 시료를 정렬된 형태로 이송하고, 종단에서 낙하하는 대두들에 대해 배후조명(back-light)과 흑백의 라인스캔(line-scan) 카메라를 이용하여 영상을 획득한 후 실시간으로 대두의 외관을 양품과 불량으로 선별하 였다. 실시간 선별을 위해서 각 채널별로 전용의 DSP를 사용하였으며, 각각의 DSP에서는 채널별로 얻은 대두 영상 으로부터 명암도, 명암도의 지역분산, 지역명암도 차이에 기초하여 양품으로부터 얻은 10개의 판별 문턱치와 대두 클 래스별 3개의 특징벡터를 찾아 4개의 클래스로 구분된 대두 영상에 대한 양품과 불량 선별을 실시하였다. 선별 결과 처리량은 약 520kg/hour였고, 양품 선별 정확도 즉, 양품에 대한 양품 인식률은 97%이며 불량 선별 오류, 즉 불량을 양품으로 인식하는 비율은 4.3%를 나타냈다.

CRT와 달리 PDP (Plasmadisplaypanel)에서의 휘도는 입력 계조에 따라 선형적으로 증가한다. 이와같은 휘도 특성으로 인해 PDP에서는 역감마 보정을 수행하여야 한다. 저계조에서 CRT의 휘도 증가율은PDP와 비교하여 매우 낮다. 따라서, 역감마 보정 후 저계조 영역에서 표시 가능한 휘도의 개수가 감소하게 되어 의사윤곽이 발생한다. 이와 같은 문제점의 해결을 위해 디더링 또는 오차확산이 사용되고 있다. 그러나, PDP의 저계조에서 이웃한 두계조의 휘도 차가 인간 시각이 인지 가능할 정도로 크기 때문에 디더링 또는 오차확산의 결과에서 소수화소들이 isolated 도트로 인지된다. 본 논문에서는 시공간적인 문턱값 변조를 통해 PDP에서의 저계조 재현 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.

미국의 원전해체 지침서인 MARSSIM과 MARLAP에서는 의사결정 전 부지조사를 계획하고, 계획한 조사를 시행하는데 Data Life Cycle의 사용을 권장하고 있다. 부지조사 계획단계에서 설정되는 데이터품질목표(DQO)는 부지조사 수행 및 설계의 모든 측면에서 얻을 수 있는 데이터를 최선으로 활용하는 방법을 제시하고, 부지조사 계획을 체계화하여 공식적으로 중요한 의사결정을 내리는데 필요한 정보를 얻을 수 있도록 한다. DQO의 일곱 과정 중 5~7단계에서는 앞선 단계에서 수집한 정보를 이용하여 합리적이고 신뢰성있는 의사결정을 내릴 수 있도록 부지조사를 설계하는 과정이다. 이 과정 중 설정되는 회색영역은 관심핵종에 대한 조사단위의 평균농도가 실제로 DCGL을 초과하지 않음에도 불구하고, 초과한다고 판단하여 제염활동과 같은 추가적인 활동을 하도록 결정내리는 Type II 의사결정 오류로 인한 결과가 미약할 것으로 생각되는 농도범위로 정의된다. 회색영역은 부지에서 수집한 Sample에 속한 특정 핵종의 평균농도와, 규제한도로서 설정될 수 있는 잔류방사능 유도농도(DCGL)를 이용하여 정할 수 있다. 회색영역을 설정함으로써 가장 자원효율적으로 부지조사계획을 설정할 수 있으며 의사결정 오류에 대한 영향을 최소화 할 수 있다. 선행연구로 도출된 고리 1호기의 DCGL을 이용하여 회색영역을 설정하고, 이를 이용해 올바른 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 Sample의 농도평가 방법을 제시하였다.