이미지에 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 정보로서 이러한 정보를 실시간에 찾아내서 인식한다면 다양한 응용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 카메라로 취득한 다양한 종류의 이미지로부터 텍스트를 추출하는 방법과 추출된 영역에서 텍스트를 분리하는 방법을 새롭게 제안한다. 텍스트 영역 추출을 위해서 RGB 색 공간에서 색 분산을 특징으로 제안하며, 텍스트 영역 분리를 위해서 RGB 색 공간에서 개선된 K-means 병합을 제안한다. 실험은 디지털 카메라와 핸드폰 카메라로 취득한 다양한 종류의 문서유형 이미지와 실내외의 일반적인 자연이미지를 사용하였으며, ICDAR 콘테스트[1] 이미지의 일부도 사용하였다.
뇌동정맥기형의 치료에 있어 술 전 색전술과 미세뇌수술을 병합함으로서 얼마나 치료효과를 높일 수 있는지를 알고자 후향적조사를 시행하였다. 조사군은 수술 전 초선택적 색전술후 수술을 시행하였던 10명의 뇌동정맥기형 환자를 대상으로 하였고, 대조군은 술 전 색전술 없이 수술만으로 치료하였던 27명의 환자를 대상으로 하였으며 각각의 환자군은 Spetzler-Martin grade, 뇌동정맥기형의 크기 그리고 Glasgow Outcome Scale을 이용한 술 후 추적관찰 결과에 따라 나누어 비교하였다. 조사대상 37명의 환자중 남자가 23명, 여자가 14명이었으며 나이는 11세부터 74세(평균 36세)였다. 뇌동정맥기형의 크기는 술 전 색전술과 수술적 치료를 병합하였던 조사군에서 평균 4.45cm로 수술만 시행하였던 군의 3.83cm에 비해 크게 나타났으며, Spetzler-Martin grade도 조사군에서는 3, 4, 5등급이 80%이었으나 대조군에서는 52%로 술 전 색전술과 수술을 병합한 군에서 높은 등급의 환자가 많았다. 수술 후 일주일째 평가한 Glasgow-Outcome Scale 점수는 조사군에서는 5점인 경우가 60%로 대조군의 44%보다 높았으며, 수술 후 6개월만에 평가한 점수도 조사군에서 5점인 경우가 80%이었고 대조군은 63%로 술 전 색전술과 수술을 병합하였던 환자에서 더 좋은 예후를 보였다. 결론적으로 수술 전 N-butyl cyanoacrylate를 이용한 초선택적 색전술을 시행한 후 수술 적으로 뇌동정맥기형을 제거함으로서 비교적 등급이 높은 환자에서 치료가 용이하였으며 이전의 수술적 치료만 하였던 경우에 비해 더 좋은 예후를 보임을 알 수 있었다.
본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경제전 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 켤라 영상을 과분할한다. 그리고 영역간의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험 결과에서 제안된 칼라영상 분할 기법은 다양한 칼라영상에 대하여 미리 설정된 재수의 영역으로 효율적인 분할 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라 영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경계선 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 칼라 영상을 과분할 한다. 그리고 영역 간의 색상 차를 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험결과에서 제안된 칼라 영상 분할 기법은 다양한 칼라 영상에 대하여 적은 개수의 영역으로 동일한 색상을 가지는 영역의 경계선을 유지하는 효율적인 분할을 보임을 확인하였다.
차량항법장치(Car Navigation System : CNS)나 지리정보시스템(Geographic Information System : CIS)에서 공간 객체를 효율적으로 다루는 색인기법에 대한 다양한 논의가 있어왔다 기존의 방법에서는 공간 객체의 인접성(cluster)과 밀집성 만을 고려해서 색인 트리를 생성하므로, 편향된 접근 빈도론 가진 공간 객체이 대해서 효과적인 탐색시간을 제공하지 못한다. 접근 빈도를 반영한 색인 기법은 공간 데이터가 갖는 특성-2개 이상의 차원에 대한 순서 할당이 불가능-에 의해서 지리적으로 인접된 객체들을 묶지 못하고, 이로 인해서 공간 객체에 대한 효율적인 색인 기법을 제공할 수 없다. 지리 데이터에 대한 위치와 접근 빈도가 주어질 매, 색인 트리는 좌표 정보뿐 아니라 공간 객체에 대한 접근 빈도도 고려해서 생성되어야 한다 본 논문에서 제안하는 기법을 전체 영역을 세부영역으로 분할하고, 각 세부 영역에 대해서 편향색인 트리를 생성한 뒤에 트리를 병합함으로써 밀집도와 접근 빈도를 반영한, 편향된(skewed) 색인 트리를 생성하도록 한다. 편향된 색인 트리는 접근 빈도가 높은 공간객체를 상위계층(level)에 위치시킴으로써 탐색비용을 줄인다.
최근 다양한 응용 분야에서 이동 객체의 현재 위치를 기반으로 미래 위치를 검색하기 위한 필요성이 증가되고 있다. 이와 함께, 대용량의 이동 객체를 빠르게 검색하기 위한 색인 구조의 필요성이 증가되고 있다. 기존에 제안된 색인 구조들은 이동 객체의 위치를 검색하는 과정에서 불필요한 노드의 확장을 유발시켜 검색 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 객체의 이동성을 고려한 공간 분할 방식의 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 노드의 오버플로우를 처리하기 위해 형제 노드와 병합 분할을 수행하고 형제 노드와 병합을 수행하여 오버플로우를 처리할 수 없을 경우에는 이동성을 고려하여 분할을 수행한다. 제안하는 색인 구조는 분할된 영역들 사이에 겹침 영역이 발생하지 않으며 속도, 이동 객체가 노드의 영역을 벗어나는 시간, 노드의 갱신 시간과 같은 파라미터를 고려하여 분할 위치를 판별한다. 중간 노드에서는 공간 분할 방식의 색인 구조에서 발생하는 연속 분할을 방지하기 위한 분할 위치를 판별한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 이동 객체에 대한 검색 성능을 비교 분석한다. 성능 평가 결과 제안하는 색인 구조는 현재 위치 검색에 대해서는 $17%{\sim}264%$ 그리고 미래 위치 검색에 대해서는 $107%{\sim}19l%$ 성능 향상을 나타낸다.
수확 후 돌나물의 미생물학적 안전성 확보를 위해 1% acetic acid 침지 세척과 $10kJ/m^2$ UV-C 조사를 병합처리하여 $10^{\circ}C$에서 6일간 저장하면서 미생물 수, 색도, 비타민 C 함량, 항산화능을 측정하였다. 돌나물에 병합처리 후 총호기성 세균 수는 대조구와 비교하여 3.28 log CFU/g, 효모 및 곰팡이에서는 4.22 log CFU/g 감균 효과를 보였으며, 이러한 효과는 저장 6일 동안 유지되었다. Acetic acid와 UV-C 병합처리는 대조구와 비교하여 돌나물의 저장 중 Hunter 색도 값에 부정적인 영향을 끼치지 않았다. 또한 비타민 C 함량과 항산화능은 저장기간 동안 처리구와 대조구 모두 감소하였으나, 처리에 의한 차이는 없는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구 결과 acetic acid와 UV-C 병합처리가 수확 후 돌나물의 저장, 유통 시 미생물학적 안전성을 확보하고 품질 유지에 효과적인 hurdle technology라고 판단된다.
본 연구에서는 차아염소산 나트륨 같은 염소계 살균세척제를 대체하기 위한 천연 살균세척제로서 도토리박 추출물(APE)을 개발하기 위해 적근대에 Listeria monocytogenes를 접종한 후 APE의 항균 효과를 측정하였다. 그리고 최적 세척처리 조건을 수립하고자 APE, FA, $50^{\circ}C$에서의 mild heat를 병합처리하였다. 모든 처리구 중 0.5% APE/$50^{\circ}C$ mild heat/0.5% fumaric acid(FA) 병합 세척처리가 가장 효과적이었는데, L. monocytogenes 수를 대조구에 비해 3.36 log CFU/g 감소시켰다. 병합처리된 적근대 시료의 저장 8일 후 총 호기성균은 대조구와 비교하였을 때 2.89 log CFU/g 감소하였고, 색도 측정 결과 처리구 간 유의적인 차이가 나타나지 않았다. 따라서 본 연구 결과 APE/mild heat/FA 병합처리 방법은 수확 후 적근대의 품질에 영향을 미치지 않고 미생물학적 안전성을 높일 수 있는 효과적인 기술이라고 판단된다.
시금치에 fumaric acid와 mild heat의 병합처리를 통해 병원성 미생물 제어효과를 규명하고자 시금치에 E. coli O157:H7, L. monocytogenes 를 접종한 후 각 단일처리 후 미생물 수 변화를 측정하였다. Fumaric acid (0.1, 0.3, 0.5%)와 mild heat (40, 50, $60^{\circ}C$)의 각 단일처리 실험 결과를 토대로, 병합처리를 위한 fumaric acid의 최적농도는 0.5%, mild heat 처리조건으로 $50^{\circ}C$에서 5 min으로 선정하였고, 병합처리 시 L. monocytogenes, E. coli O157:H7의 수는 대조구에 비해 각각 2.53, 2.62 log CFU/g 감소하였다. 그리고 신선한 시금치에 병합처리 후 $4^{\circ}C$에서 12일간 저장하면서 미생물 수 감소 및 품질 변화를 조사하였다. 시금치의 초기 미생물 수에 있어서 대조구와 비교하여, 병합 처리구에서 총 호기성 균을 2.77 log CFU/g 감소시켰다. 특히, 저장 12일 후 병합 처리구의 총 호기성 균 수는 4.84 log CFU/g으로 대조구와 비교하여 1.82 log CFU/g의 감균 효과를 가졌다. 또한 시금치의 저장 중 Hunter 색도 값 및 비타민 C 함량에 있어서 처리구 간의 유의적인 차이를 보이지 않았다. 따라서 본 연구 결과, fumaric acid와 mild heat의 병합처리가 시금치의 미생물학적 안전성 유지에 효과적인 처리라고 판단된다.
본 논문에서는 곡물이나 광석 등의 원료들 중에서 양품 및 불량품을 검출하기 위해, Color CCD 카메라로 촬영한 원료영상에서 Mean-Shift 클러스터링 알고리즘과 단계별 병합 방법을 제안하고 있다. 먼저 원료 학습 영상에서 배경을 제거하고 영상 색 분포정도를 기준으로 모폴로지를 이용하여 영상의 전경맵을 얻는다. 전경맵 영상에 대해서 Mean-Shift 군집화 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 군집으로 나누고, 단계별로 위치 근접성, 색상대푯값 유사성을 비교하여 비슷한 군집끼리 통합한다. 이렇게 통합된 원료 객체는 영상채널마다의 연관관계를 반영할 수 있도록 RG/GB/BR의 2차원 컬러분포도로 표현한다. 원료 객체별로 변환된 2차원 컬러 분포도에서 분포의 주성분의 기울기와 타원들을 생성한다. 객체별 분포 타원은 테스트 원료 영상데이터에서 양품과 불량품을 검출하는 임계값이 된다. 본 논문에서 제안한 방법으로 다양한 원료영상에 실험한 결과, 기존 선별방식에 비해 사용자의 인위적 조작이 적고 정확한 원료 선별 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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