최근 기후변화로 빈번하게 발생하는 국지성 집중호우로 인해 홍수 피해가 증가하고 있으며, 이에 따라 유량 계측 자료의 필요성이 더욱 증대되고 있다. 현재까지 하천의 홍수 유량측정은 대부분 부자법에 의해 수행되어 왔지만, 측정 작업의 위험성이나 측정 정확도에 대해 여러 문제점이 지적되고 있다. 이에 비접촉식 측정 방법으로 안전하고 측정방식이 간편하며 높은 정확도를 갖춘 표면영상유속측정법(Surface Image Velocimetry, SIV)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 다만 표면영상유속측정법의 경우 질 좋은 영상 촬영을 위해 밝은 빛이 필요하고, 일반적으로 매우 작은 규모의 하천을 제외하고는 영상 획득이 어렵다는 한계가 있다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위해 최근 류권규 등(2015)은 영상 획득 장비로 원적외선 카메라의 적용성을 검토한 바 있다. 원적외선 카메라의 경우 별도의 조명을 필요로 하지 않기 때문에 주야간 구분 없이 사용 가능하다는 장점이 있으며 실제 하천에서 홍수와 함께 발생하는 안개의 영향 또한 받지 않아 고정식으로 설치하여 하천 유량측정 시스템을 구성하는 좋은 대안이 될 수 있음을 강조하였다. 다만, 원적외선 카메라는 야간에 적용시 주간과 비교하여 수표면의 움직임이 느리게 분석되는 경향이 있다고 하였다. 실험 결과를 보면, 소형 프로펠러 유속계로 측정한 수표면의 유속값에 비교하여 일반 캠코더 영상으로 산정한 유속 산정 결과의 상대오차는 최대 -10%인 반면, 원적외선 카메라 영상으로 산정한 유속 산정 결과의 오차는 -9%에서 -19%(주간), -10% 에서 -23%까지의 오차 범위를 나타내는 등 일반 캠코더에 비해 원적외선 카메라의 정확도가 다소 떨어지는 결과를 나타냈으며, 이러한 문제를 해결하기 위해서는 원적외선 영상의 명암값 분포 차이를 해결하기 위해 영상 처리 기법에 대한 추가적인 연구가 필요할 것이라고 하였다. 이에 본 연구에서는 원적외선 영상에 대한 다양한 영상 개선을 통해 표면영상유속계의 유속 측정 정확도를 높이고자 하였다. 이를 위해 우선, 적정 해상도와 시간간격을 제시하였으며, 영상의 색 보정과 영상 강화 등의 영상 개선을 통해 원적외선 영상을 이용한 유속 산정 정확도를 향상하였고, 마지막으로 다양한 야간 하천 흐름 조건에 적용하여 원적외선 영상을 활용한 표면영상유속계의 유속 측정 정확도를 높이고자 하였다.
본 논문에서는 급진적 장면전환부터 점진적 장면전환까지 모두 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 지역적 $X^{2}$-테스트로서 기존의 컬러 히스토그램과 $X^{2}$-테스트를 결합한 방법이다. 본 논문을 위하여 기존의 히스토그램 기반 알고리즘과 비교하여 좋은 성능을 보여주는 $X^{2}$-테스트를 변형하였고. 컬러 값의 세분화 작업에 따른 검출효과를 높이기 위하여 명암도 등급에 따른 가중치를 적용한 지역적 $X^{2}$-테스트를 이용하였다. 이 방법은 복잡하고 다양한 시세계의 영상 변화를 가장 일반적이고 표준화된 방법으로 분석하고 분할하며 표현할 수 있는 방법이다. 기존의 $X^{2}$-테스트와 제안된 지역적 $X^{2}$-테스트 방법의 비교는 실험을 통해 입증되었다.
DECT의 다양한 에너지 스펙트럼 영상 구현기능을 적용하여 조영제와 석회화의 정량적 구분 가능성을 알아보기 위해 CNR과 SNR을 비교하여 화질의 변화를 분석하고, 기존 방법인 2회 스캔 적용 시와 실험에서 적용한 VNC 영상 구현 1회 스캔 시 선량 감소수준을 알아보았다. 그 결과 70 keV 영역에서 조영제와 석회화가 가장 잘 구분되었고, CNR, SNR도 우수하였으며 스캔 선량은 약 26.5% 감소효과가 있었다. 따라서 DECT 적용은 에너지별 가상 분광 영상 구현으로 석회화의 명암을 형성하여 시각적 그리고 정량적 구분에 매우 유의미한 결과를 도출할 수 있었다. 향후 환자의 나이, 성별 및 체형 등을 고려한 임상 연구를 시행하여 결과를 도출한다면 혈관 내 조영제가 유입된 상태에서도 석회화 정량 분석이 가능하여 환자의 검사 선량과 다 회 검사에 대한 부담감 감소에 큰 효과가 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 교정용 브라켓 부착을 위한 레진 접착부위 및 그 인접부위 즉, primer만 도포된 부위의 색변화를 알아보기 위하여 시행되었다. 교정치료를 위해 발치된 60개의 건전한 소구치를 재료로 사용하여 분광측정기로 색을 측정한 후 CIE $L^*a^*b^*$ 색표계로 기록하였다. 20개의 소구치에 광중합형 접착레진으로 브라켓을 부착한 후 부착 전과 제거 후의 색을 측정하였으며 다른 20개의 소구치에는 primer만 도포하고 도포 전과 도포 후의 색을 측정한 후, $L^*$ 값을 이용하여 명암 변화를 살펴본 결과 브라켓 부착 및 primer 도포 모두의 경우 명도가 감소하는 경향을 보였으며, $a^*$ 값과 $b^*$ 값을 이용하여 색상 변화를 살펴본 결과 황색이 증가하는 양상을 나타내었다. 또한 측정된 $L^*a^*b^*$ 값을 이용하여 색변화를 산출하고 임상적으로 인지할 수 있는 색변화 값 3.7을 기준치로 하여 비교 및 분석을 시행한 결과 브라켓 부착 전과 제거 후의 색변화는 기준치보다 큰 것으로 나타났으며 primer 도포에 따른 색변화는 기준치보다 크지 않은 것으로 나타났다. 한편 primer만 도포한 경우 칫솔질에 따른 색변화를 알아보고자 나머지 20개의 소구치를 대조로 하여 칫솔질을 시행한 결과 칫솔질 시행 후 색변화는 기준치보다 큰 것으로 나타났다. 브라켓 제거 후 자연광 노출의 영향을 알아보기 위하여 모든 경우에 추가적으로 photoaging을 시행한 결과 부가적인 색변화는 기준치보다 작은 것으로 나타났다. 이상의 결과는 교정치료를 위한 브라켓 부착으로 인해 브라켓 부착 및 인접부위의 치아색 변화가 있음을 의미하며 임상과정에서 이에 대한 고려가 필요함을 시사하였다.
비디오 데이터베이스에서 복사본의 위치를 검출하기 위해서는 비디오의 특징(signature)이 비디오의 재편집(reediting), 채널 잡음, 시간적인 프레임 율(frame rate) 변화에 강한 특성을 지녀야 한다. 여러 가지 시그네쳐중 하나인 오디널(ordinal) 시그네쳐는 평균 명암도 값을 구하는 고정 윈도우(fixed window) $N{\times}N$의 크기에 따라 프레임의 공간적인 특징을 나타내기 어렵다. 본 논문은 인터넷상에서 이미 배포된 비디오, 위조된 비디오의 검출을 위해 키 프레임으로 정합하지 않고 연속적인 비디오 프레임에서 공간의 변화특성인 기존의 오디널을 개선한 변형된 robust 오디널 특징을 제안하였다. Robust 오디널은 2차원 벡터 구조를 가지고 있어 비디오의 잡음과 프레임 율의 변화에 강한 특성을 가지고 있으며, 검색공간인 R-트리 공간에서 MBR 형태로 표현될 수 있다. 또한 비디오 복사 검출에 필수적인 대용량 데이터베이스 검색에 적합한 R-트리 구조를 이용하여 정확히 정합되는 프레임의 위치를 찾아내고, n차원 입력의 구조를 가지고 있는 R-트리의 입력으로 robust 오디널 특징이 적합하게 사용되었다. 실험결과 비디오 정합율이 향상되고 대용량 데이터베이스에 알맞은 특징을 가지고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 투영면 컨벌루션과 결정트리 분류기법을 사용하여 주변 환경이 복잡한 차량영상으로부터 실시간으로 번호판을 추출하고 인식하는 적응적 차량번호판 인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 고속도로 톨게이트와 주차장 출입구에서의 차량영상은 설치 카메라와 도로 환경에 따라 차량번호판의 크기, 각도변화, 주변잡음 등으로 매우 다양하므로 번호판 추출과 분할이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량 영상을 획득한 후 번호판 후보영역을 검출하고 진입 위치 변화에 따라 번호판의 기울기와 크기를 자동으로 보정하여 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 차량의 에지누적 분포와 번호판의 일정한 명암값 변화 빈도수를 누적한 투영면 컨벌루션과 체인코드를 사용하여 크기와 기울기가 일정하지 않은 번호판으로부터 번호판영역을 정확히 추출하고, 적응적 이진화 기법을 이용하여 문자를 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로써 실험한 결과 복잡한 영상에서 전방 및 후방 차량영상으로부터 번호판 인식이 가능하였으며 각각 $98.8\%$와 $95.5\%$의 추출률과 분할된 문자영역에서 $97.3\%$와 $96\%$의 인식률 개선 결과를 나타내었다.
본 연구의 목적은 TV 화질에 대한 사용자들의 심리적 특성을 평가하기 위한 화질평가척도를 개발하고, TV 화질의 심리 특성과 물리적 특성의 관계를 확인하는 것이다. TV 화질과 관련된 형용사 152개 중 집단설문(남녀 대학생 80명)을 통하여 TV 화질을 잘 표현하는 형용사로 19개의 형용사를 선정하였다. 선정된 형용사는 다음과 같다; '깔끔하다-지저분하다', '깨끗하다-더럽다', '산뜻하다-침울하다', '편안하다-긴장된다', '매끄럽다-거칠다', '밝다-어둡다', '화려하다-수수하다', '변화스럽다-단조롭다', '자연스럽다', '감각적이다', '만족스럽다'. 126명의 남녀 대학생을 대상으로 이들 형용사의 유사성 평정을 실시하고, 유사성 점수에 대하여 요인분석(주성분분석, oblique 회전)을 실시한 결과, '깔끔함' 차원과 '화려함' 차원으로 분류되었다. 그리고 31명의 남녀 대학생을 대상으로 TV 화질에 대한 감성과 물리적 특성과의 관계를 확인하였다. 그 결과 TV 화질에 대한 감성 형용사들은 밝기, 명암, 색농도와 색상의 변화에는 민감하였으나, 선명도의 변화에는 민감하지 않은 것으로 나타났다.
카메라 초점에 의해 발생하는 흐림(blur)의 변화는 깊이값을 측정하는데 사용한다. DFD(Depth from Defocus)는 깊이값과 흐림의 비례 관계를 이용하여 흐림의 양을 측정하는 기술이다. 기존 DFD 방법은 입력으로 두 장의 비초점 영상(defocused image)을 사용하는데, 기술적인 문제로 낮은 품질의 복원된 초점 영상(infocused image)과 깊이맵을 얻고 있다. 상기 문제점을 해결하는 방법으로 초점영상과 비초점 영상을 이용함으로써 복원된 초점 영상의 품질 저하를 해결한다. 제안 방법에서는 Subbaro가 제안한 DFD 방법에 새로운 에지 흐림 측정 방법을 결합하여 보다 정확한 흐림 값을 구한다. 또한 명암의 변화가 적은 영역에서는 흐림의 양을 측정하기가 어렵기 때문에, 관심맵(saliency)을 이용하여 비에지 영역을 채울 수 있도록 하였다. 실험에서는 초점 조절 기능이 있는 카메라로부터 20장의 2K FHD 해상도의 초점 및 비초점 영상을 생성한 후에 제안 방법을 이용하여 깊이맵을 생성하고, 마지막으로 입력 초점 영상과 깊이맵으로부터 3D 입체영상을 제작하였다. 3D 모니터로 시청한 결과 안정된 3D 공간감과 입체감을 얻을 수 있었다.
알파미분이 흰떡의 품질특성에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 각 첨가량별(0, 25, 35, 45%) 이화학적 특성을 살펴보았다. 흰떡의 호화도는 조리 전의 무첨가구의 경우 5.75%에서 첨가 후 12% 이상으로 증가하였고, 조리 후의 경우에도 무첨가구 52%에서 첨가구 85% 이상으로 크게 증가하였으며, 색도의 경우는 알파미분을 첨가함으로써 명암도가 증가하였으나 함량에 따른 시료간 유의차는 보이지 않았다. 알파미분을 첨가하여 제조한 흰떡의 조리 전 경도는 무첨가구에 비하여 첨가하였을 경우 전반적으로 높은 값을 나타내었으며 조리 후의 경우에도 비슷한 경향을 나타내었다. 냉동저장 후 조리한 경우에는 알파미분 첨가에 따른 효과는 나타나지 않았다. 조리특성 실험에 있어서는 알파미분 첨가구의 경우 냉장, 냉동저장구 모두 무첨가구보다 조리중 수분흡수율이 높았다. 알파미분을 첨가하여 제조한 흰떡의 미세구조를 주사전자현미경으로 관찰한 결과 알파미분을 첨가한 경우 무첨가구에 비하여 내부 구조가 속성 복원력을 갖도록 변화되었음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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