'홍이슬' 포도는 눈의 발아가 불량하고 특히 꽃송이가 출현하지 않는 신초의 발생이 많아 충분한 양의 결실 확보가 어려운 문제점이 발생하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 신초의 발아 및 개화가 불량한 원인을 파악하고자 눈의 시기적 변화와 눈의 괴사를 형태적으로 관찰하고 괴사원인을 조사하였다. 6월 이후에는 눈의 크기에 큰 변화가 없었으며 이후 외형적으로 관찰했을 때에는 퇴화나 고사가 나타나지 않았다. 반면에 현미경 검경 결과 '홍이슬' 포도의 눈 및 주아 괴사율은 8월 이후에 계속 증가하였으며, 특히 주아 괴사율은 10월까지 계속 증가하였다. 신초 내 눈의 크기는 기부로부터 1-3번째 마디의 눈의 크기가 작았으며 4-10번째 마디의 눈의 크기는 상대적으로 큰 것으로 조사되었다. 1번째 눈과 2번째 눈에서 눈 괴사율이 가장 높게 발생하여 기부의 눈이 가지의 끝에 있는 눈에 비해 불량하였다. 또한, 신초의 생육이 활발해 가지가 굵으면 눈의 발달이 저해되는 것으로 나타났다. 따라서 '홍이슬' 포도는 장초전정을 실시하는 것이 상대적으로 발달이 양호한 눈을 이용할 수 있어 꽃송이 출현에 유리할 것으로 생각되었다.
객체 인식은 대용량의 영상 데이터를 분석, 탐색하고 재구성하기 위한 내용기반 영상 검색의 매우 중요한 분야이며, 특히 인간의 얼굴은 검색 영상 내에서 대부분 주요한 장면에 위치하고 있기 때문에 그 비중이 매우 크다. 본 논문에서는 내용기반 영상 검색을 위한 실시간 얼굴 영역 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다층 피라미드 구조와 간단한 형태의 머리 형판을 사용하여 얼굴의 후보 영역을 추출한 후, 보다 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위하여 후보 영역 내에서 눈의 위치를 탐색하고, 두 눈의 위치를 기준으로 최종적인 얼굴 영역을 추출하였다. 얼굴 후보 영역 추출 단계에서는 얼굴의 형태 정보를 포함하고 있는 모자이크 형판을 사용하여 머리와 턱을 포함한 얼굴 영역을 추출하였으며, 눈 위치 추출 단계에서는 눈의 위치 정보를 사용하여 눈의 탐색 영역을 결정하고, 탐색 영역 내에서 이진 영상 형판을 사용하여 눈의 위치를 추출한 후, 눈 영역의 무게 중심을 눈의 중심 위치로 설정하였다. 마지막 얼굴 영역 추출단계에서는 두 눈의 위치를 기준으로 사각형의 영역을 얼굴 영역으로 추출하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 1700장의 다양한 영상에 대하여 실험하였으며, 실험 결과 한 장의 영상에서 얼굴 영역을 추출하는데 있어서, Pentium 166Mz의 PC상에서 평균 3.2초의 처리 속도와 91.7%의 추출률을 보임으로써, 실시간 얼굴 영역 추출에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
최근 다양한 기기와 환경에서 문자 입력에 대한 요구가 높아지고 있다. 이에 따라 효율적인 문자 입력 인터페이스 설계를 위해 문자 입력 인터페이스의 평가가 필요한 실정이다. 기존 연구를 살펴보면 문자 입력 시간을 시각 탐색 시간과 손가락 이동 시간으로 나누고 정보처리 이론인 Hick-Hyman Law와 Fitts’ Law를 통해 예측, 평가 하였다. 하지만 위 두 과정은 연속적(serial)인 과정으로 눈과 손의 coordination(협응)에 대해 관과 하는 한계가 있다. 또한, 기존 문자 입력 시간 예측 모델은 전문가라는 특정 숙련도를 가정하고 만들어졌기 때문에 실제 문자 입력 시간에 비해 과대 측정되어 왔다. 이에 본 연구는 문자 입력 시간 예측 모델에 눈-손 coordination 매개변수를 삽입하고자 눈-손 coordination의 시간을 측정하고 행태를 분석하였다. 또한, 비숙련자와 숙련자의 구분을 통해 시각 탐색 시간과 손 움직임 시간 그리고 눈-손 coordination의 시간 과 행태가 어떻게 변화하는 지 분석하였다. 그 결과 눈-손 coordination 시간은 문자 입력 시간과 밀접한 관계가 있었다, 그리고, 눈-손 coordination 시간은 숙련도에 상관없이 문자 입력 시간의 22%를 차지하였다. 또한, 숙련자와 비숙련자의 문자 입력 시간과 비교해 손과 coordination 시간 비율은 차이가 없었다. 하지만, 눈의 움직임 시간 비율은 큰 차이를 나타내었다. 이 결과는 눈-손 coordination과 숙련도 차이를 기존 문자 입력 예측 모델에 매개변수로써 적용하기 위한 기초 자료가 될 것이다.
1. 맹아의 지상부 출현율은 외관상 눈이 있었던 근경의 경우 노천매장 후 $25^{\circ}C$의 온실내 포트에 이식한 근경에서 가장 높은 맹아출현율(95%)을 보였으며 외관상 눈이 없었던 근경의 경우에 노천매장 후 $15^{\circ}C$의 생장상내 포트에 이식한 근경이 75%로 가장 높은 맹아출현율을 나타냈다. 2. 외관상 눈의 유무에 관계없이 노천매장 후 $15^{\circ}C$의 생장상내 포트에 이식한 근경에서는 근경당 1개의 맹아가 출아되는 경향이었으며 노천매장 후 $25^{\circ}C$의 온실내 포트에 이식한, 외관상 눈이 있었던 근경에서 근경당 2개 이상의 맹아가 출아되는 경향이 현저하였다. 3. 외관상 눈의 유무와는 관계없이 층적매장 후 $25^{\circ}C$의 온실내 포트에 이식한 근경에서 출현한 개체의 초장이 가장 길었으며 외관산 눈이 있었던 근경의 경우에 충적매장 후 $25^{\circ}C$의 온실내 포트에 이식한 근경에서 출현한 개체가 최대의 엽면적을 나타냈다. 4. 외관상 눈이 있었던 근경의 경우에 노천매장 후 $25^{\circ}C$의 온실내 포트에 이식한 근경에서 출현한 개체의 뿌리가 가장 길었으며 이들 뿌리에서 새로 생성되어 출아한 신아수는 외관상 눈이 있었던 근경의 경우에는 무처리에서, 눈이 없었던 경우에는 층적매장에서 가장 많은 경향을 보였다.
본 논문에서는 다양하고 실재적인 조명과 얼굴방향에 관계없이 원활하게 실시간으로 눈을 추적하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 능동적 적외선 조명을 이용한 대다수의 눈 추적장치들은 밝은 동공효과를 이용하고 있다. 그러나, 눈 깜박임, 외부 조명 간섭과 같은 여러 가지 요소로 인하여 동공들이 충분하게 밝게 나타나지 않는 경우가 많이 있다. 그러므로, 본 논문에서는 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 칼만 필터링을 이용한 객체 추적 방법과 전형적인 외관을 기반으로 객체 인식 방법을 결합함으로써, 외부 조명의 간섭으로 밝은 동공 효과가 나타나지 않는 경우에도 견실하게 눈을 검출하고 추적 할 수 있는 방법을 제안한다. 눈 검출과 추적을 위해 SVM과 평균 이동 추적 방법을 사용하였고, 적외선 조명과 카메라를 포함한 영상 획득 장치를 구성하여 기존의 방법과 비교 실험한 결과 제안된 방법은 일부 피검자의 경우 100% 완벽하게 눈 추적을 할 수 있음을 보여 주었다.
기존 시선추적 시스템의 문제점은 눈을 깜박이는 동안 동공의 크기 및 위치가 변화하여 시스템이 사용자의 시선 방향을 정확히 예측 할 수 없는 문제가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 얼굴이 포함 된 영상에서 눈을 검출하고, 눈 영역의 3개의 특징 (밝기 평균, 분산, 이진화 후 흑화소 영역 비율)을 추출하였다. 추출된 특징을 기계학습방법의 한 종류인 SVM을 이용하여 눈의 개폐여부를 판단할 수 있는 방법을 제안하였고, 그 결과 정확도는 81.4%가 나왔다. 제안한 방법은 동공을 검출하기 전 눈의 개폐를 먼저 확인할 수 있기 때문에 시선추적 시스템에서 처리시간을 단축시키고, 눈 깜박임에 따른 오차를 줄일 수 있다.
턱 논문에서는 복잡한 배경에서 다양한 조명과 얼굴의 크기 변화를 가지는 영상으로부터 눈을 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 반사 대칭 조건과 타원 모델링을 이용하여 먼저 얼굴을 검출하고 그 영역 내에서 수리 형태학을 이용한 valley detection, binary opening을 수행함으로써 눈 후보 영역을 추출한다. 그리고 정확한 눈동자의 위치를 검출하기 위하여 눈동자 정합 마스크를 제안하였다 얼굴 검출 과정에서 타원의 단축 길이를 추정하여 추출된 얼굴 영상의 크기를 정규화 하였다. 정규화 된 얼굴 영상에서 눈 검출에 적합한 형태소(structuring element)를 결정하여 눈 검출 결과를 보다 견실하게 하였다.
이 연구에서는, 움직임이 커서 확실하게 움직임의 변화를 확인할 수 있는 입 주변의 움직임보다 움직임이 세밀하고 다양해 표현하기가 까다로울 수 있는 눈 주변의 움직임에 있어서 눈 주변의 세밀한 움직임의 근육을 잡는 것과 움직임의 기준정, 또 타겟들의 적절한 조합이 중요한 요소가 된다고 보고 절기에 근거를 두어 블렌드쉐이프를 적용하여 표정 타겟을 만들어 눈 주변의 표정에 대한 연구를 하여 3D얼굴 애니메이션에 적용시키는 방법으로 페이셜 애니메이션 중에서도 눈 주변의 움직임을 중심으로 제안한다.
당뇨병환자는 꾸준한 혈당관리와 합병증 관리가 원만하게 이뤄지지 않으면 미세혈관에 큰 합병증을 동반하기 쉽다. 당뇨는 눈을 포함한 전신조식에 광범위한 장애를초래하기 때문이다. 시력에는 별 영향을 주지 않는 가벼운 증상부터 실명에 이르는 경우까지 다양한 양상을 보인다. 당뇨병환자의 60~80%에서 눈의 이상이 발견되고 실명의 주요한 원인은 당뇨병성 망막증, 백내장, 녹내장 등이 있다. 본 코너에서는 당뇨병환자가 평소 눈을 어떻게 관리하는지를 시작으로 망막증, 백내장,녹내장에 관한 구체적인 내용과 관리법, 치료방법들을 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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