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[국내논문] 통계적 분석에 의한 금융통장 인식용 광학필터 최적 조합 선정에 관한 연구
Determination of Optimal Combination of Optical Filter for Recognizing Financial Account Using Statistical Analysis 원문보기

전기전자재료학회논문지 = Journal of the Korean institute of electronic material engineers, v.27 no.5, 2014년, pp.328 - 341  

유형근 (서울과학기술대학교 산업정보시스템공학과) ,  이강원 (서울과학기술대학교 산업정보시스템공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The object of this paper is to develop optimal optical filter, which can be used to identify the financial account and read the information. The five factors which affect the performance of the optical filter are identified as optical glass type, existence of Fe, Photo pic coating type, and coating ...

Keyword

#Optical filter   #White-state voltage   #Black-state voltage   #Black-state error rate   #ANOVA   #T-test   #Experiment design  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
반도체 광학필터의 성능에 영향을 미치는 인자는 무엇인가? Section 2에서 언급할 내용인 반도체 광학필터의 성능에 영향을 미치는 인자는 크게 5가지로 알려져 있다. 첫째 광학유리 종류, 둘째 철 (Fe) 포함 유무, 셋째 광학 계열, 넷째 코팅 형태, 그리고 마지막 다섯째 광학유리 두께다. 본 연구에서 고려하는 광학유리 종류는 4가지이며 철 포함 유무 2가지, 광학 계열 3가지, 코팅 형태 3가지, 그리고 광학유리 두께 5가지이다.
자동화 업무에서 가장 핵심적인 요소 기술은 무엇인가? 금융통장 정보를 인식하고, 기록된 정보를 판독하는 것은 자동화 업무에서 가장 핵심적인 요소 기술이다 [1-3]. 금융통장 정보를 인식하고 정보 판독을 위해서 기존의 금융자동화기기에 적용된 기술은 밀착형 이미지 센서를 이용한 형태와 전자 결합소자를 이용한 형태, 그리고 광센서를 이용한 3가지 형태로 구분 된다 [4-10].
금융통장 정보를 인식하고 정보 판독을 위해서 기존의 금융자동화기기에 적용된 기술은 어떤 형태로 구분되는가? 금융통장 정보를 인식하고, 기록된 정보를 판독하는 것은 자동화 업무에서 가장 핵심적인 요소 기술이다 [1-3]. 금융통장 정보를 인식하고 정보 판독을 위해서 기존의 금융자동화기기에 적용된 기술은 밀착형 이미지 센서를 이용한 형태와 전자 결합소자를 이용한 형태, 그리고 광센서를 이용한 3가지 형태로 구분 된다 [4-10]. 그런데 참고문헌 [11]에서는 이들 기술을 적용하여 생산된 부품을 금융자동화기기에 장착하였을 때 발생하는 여러 문제점들을 찾아내고 이들을 요약 정리하였다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (15)

  1. Global ATM Market and Forecasts to 2015 (Retail Banking Research, 2010). 

  2. Y. H Gwon, The Word ATM Market Situation and Outlook (The Bank of Korea, 2010). 

  3. B. R Kim, The Domestic and Foreign ATM Status and Implications (2011). 

  4. B. H Jeon, H. Y Lee, and H. G Rhee, Korean Journal of Optional and Photonics, 19 (2008). 

  5. M. Hayama, IEEE Trans. Elec. Dev., 37, DOI10.1109/16.108189, 1271 (1990). 

  6. M. Acuna, Marcelo Enrique University, The University of Arizona (2005). 

  7. H. S. Chung, Sogang University, Seoul (2011). 

  8. H. J. Kim, Journal of Korean Oil Chemist Society, 22, 77 (2005). 

  9. S. W. Kim, C. S. Cho, J. W. Nam, B. H Kim, and J. H. Lee, J. IEEK, 47SD (2010). 

  10. H. Kim, Physics & High Technology (2005). 

  11. H. K. Yu and K. W. Lee, KIMME, 27, 61 (2014). 

  12. S. H. Park and J. W. Kim, Design of Experiment (Minyoungsa, Seoul, 2011) p. 12. 

  13. N. R. Kim and S. J. Joo, KIISS, 18 (2013). 

  14. Y. S . Kim, K. M. Shong, S. B. Bang, C. M. Kim, and M. I. Choi, KIIEIE, 26, 35 (2012). 

  15. J. K. Park, S. H. Park, and H. S. Oh, Journal of the Ergonomics Society of Korea, 28, 71 (2009). 

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