저자 : 최장희
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- 전문분야레이저, 레이저가공 모니터링, 인공지능 기반 데이터분석
- 세부분야다양한 소재에 레이저 가공 및, 가공시 발생하는 플라즈마의 모니터링을 통한 성분분석
저자 소개
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학력 / 경력 정보
- 2019-현재한국생산기술연구원
- 2013-2019광주과학기술원
- 2006-2013충남대학교
활동내역
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논문
Identification of fluoroquinolone-resistant Mycobacterium tuberculosis through high-level data fusion of Raman and laser-induced breakdown spectroscopy
논문
Effects of feature engineering on the robustness of laser-induced breakdown spectroscopy for industrial steel classification
논문
Advancing Plastic Waste Classification and Recycling Efficiency: Integrating Image Sensors and Deep Learning Algorithms
논문
High resolution mapping of cutaneous melanoma tissue by femtosecond laser-induced breakdown spectroscopy
논문
Fast compositional mapping of solar cell by laser spectroscopy technique for process monitoring
논문
Micropatterned conductive hydrogels as multifunctional musclemimicking biomaterials-Graphene-incorporated hydrogels directly patterned with femtosecond laser ablation
논문
Effects of spot size variation on the laser induced breakdown spectroscopy analysis of Cu(In,Ga)Se2 solar cell
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저자 소개
전달인쇄 공정을 활용하여 이종물질, 소재의 융합을 통한 새로운 폼팩터, 어플리케이션의 소자 개발 연구
학력 / 경력 정보
- 2011-2017University of Illinois at Urbana-Champaign
- 2017-2019LG Display
- 2019-현재한국생산기술연구원
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- 세부분야모바일/바이오/웨어러블 헬스케어 센서, 케어로봇, 미세플라스틱 센서, 전기화학센서(Electrochemistry), 분광센서(RamanSERSFluorescence), 엣지컴퓨팅, Android App/UI/UX
저자 소개
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학력 / 경력 정보
- 2019-현재수석연구원 / 한국생산기술연구원
- 2013-2018책임연구원 / 삼성전자
- 2007-2013박사 / 서울대학교 / 바이오엔지니어링
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- KITECH 생산기술 전문지 > 지속가능기술
- Volume 2(2); 2025
- Article
지속가능기술 2025;2(2):77-82. Published online: Apr, 1, 2025
비가시선 이미징 기술 동향
- 최장희* , 김진환** , 금호현*** , 김종현**** , 김광복***** , 정훈******, †
최장희
김진환
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최장희
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김종현
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* 한국생산기술연구원 지속가능기술연구소 산업전환기술부문 / 수석연구원(보) / cjh@kitech.re.kr
** 한국생산기술연구원 지속가능기술연구소 산업전환기술부문 / 선임연구원 / jinhwan@kitech.re.kr
*** 한국생산기술연구원 지속가능기술연구소 산업전환기술부문 / 수석(보) / hkeum@kitech.re.kr
**** 한국생산기
초록
최근 이미지 센서, 광학 기술, 그리고 재현 알고리즘의 발전으로 인해 비가시선(NLOS, Non-Line-of-Sight) 이미징 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 기존 영상 기반 탐지 시스템은 장애물이나 사각지대가 있는 환경에서 성능이 저하되는 한계를 가지며, 이를 해결하기 위한 대안으로 NLOS 이미징 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 레이저 기반 NLOS 이미징 기술의 원리, 최신 연구 동향 및 응용 사례를 분석하고, 향후 발전 가능성과 군사·민간 분야에서의 활용 방안을 탐색한다. 대표적인 NLOS 이미징 기법으로 Time-of-Flight(ToF), 변조 연속파(Modulated Continuous Wave, MCW), 강도 기반(Intensity-Based) 방식을 소개하고, 각 방식의 장단점을 비교 분석하였다. 또한, 최근 딥러닝(CNN, GAN) 및 압축 센싱 기법을 활용한 이미지 해상도 향상 및 재구성 속도 개선 연구에 대해 논의하였다. 본 연구에서는 NLOS 이미징 기술의 주요 한계점(노이즈 제거, 계산 복잡성, 탐지 거리 한계)을 정리하고, 이를 극복하기 위한 연구 방향을 제안하였다. 향후 협력형 NLOS 감지 네트워크를 활용한 다중 센서 융합 기술이 차세대 스마트시티, 군사 정찰, 재난 구조 작업에서 핵심 역할을 할 것으로 기대된다.
키워드 비가시선 이미징, 사각지대, 영상기반 탐지시스템, 딥러닝, 압축센싱
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