본 논문에서는 유효 빔 폭 개념을 새로이 도입하여 중첩 초음파 센서 링의 성능 평가, 최적 설계, 그리고 복합 장애물 탐지에 대해 기술하도록 한다. 일군의 동종 저지향성 초음파 센서들이 반경이 영이 아닌 원주 상에 일정 간격으로 상호 빔 폭이 중첩되도록 배치된다고 가정한다. 첫째, 중첩 초음파 센서 링의 전역 위치 불확실성을 전체 장애물 탐지 범위 내에서의 국부적 위치 불확실성의 평균값으로 나타낸다. 중첩 초음파 센서 링의 유효 빔 폭을 동일한 전역 위치 불확실성을 갖는 단일 초음파 센서의 빔 폭으로 산정하고 이를 바탕으로 정규화된 장애물 탐지 성능 평가 지수를 정의한다. 둘째, 정의된 성능 평가 지수를 이용하여 장애물 탐지 시 위치 불확실성이 최소화되도록 중첩 초음파 센서 링의 설계 사양을 최적화한다. 주어진 초음파 센서의 사용 개수에 대한 중첩 초음파 센서 링의 최적 반경 그리고 주어진 중첩 초음파 센서 링의 반경에 대한 초음파 센서의 최적 사용 개수를 결정한다. 셋째, 3개의 인접 초음파 센서로부터의 장애물 거리 간의 대소 관계에 의거한 복수 장애물의 위치 불확실성 영역 판정 기준을 제시한다. 제시된 위치 불확실성 영역판정 기준을 이용하여 다양한 형태의 장애물로 구성된 복합 장애물 환경에서의 장애물 윤곽 추출 결과를 보인다.
본 연구의 목적은 근관치료 된 치아를 구조와 물성이 다른 post와 core 그리고 전장관으로 수복한 후 과도한 교합하중을 가했을 때 치아에 나타나는 응력분포를 조사하기 위함이다. 발치 된 상악 제2소구치를 micro-CT로 단층촬영하고 3D Doctor로 윤곽선을 추출한 다음 HyperMesh Ver. 6으로 삼차원 치아모형을 만들고 다음과 같은 세 가지 방법으로 수복한 유한요소모형을 제작하였다. 1) 스테인레스 스틸 포스트와 복합레진 코어 그리고 도재소부전장금관으로 수복한 모형. 2) fiber 포스트와 복합레진 코어 그리고 전부도재관으로 수복한 모형 3) 포스트, 코어와 전장관이 일체형인 간접복합레진 EndoCrown으로 수복한 모형 형성된 모형의 협측 또는 설측교두에 500N의 하중을 가하였으며 하중의 방향은 치아 장축에 대해 45도 이었다. 치관부와 치근부의 von Mises 응력을 ANSYS 9.0프로그램으로 분석한 결과 포스트와 코어의 형태보다는 전장관 재료의 탄성 계수가 근관치료된 상악 소구치의 응력분포를 좌우하였다. 치관부에서는 재료의 탄성계수가 높은 전 장관으로 수복한 모형이 낮은 응력분포를 보였다. 치근부에서는 재료의 탄성계수가 낮은 전 장관으로 수복한 모형 이 낮은 응력분포를 보였다.
CT 표준팬텀을 이용한 대조도 분해능 평가와 공간 분해능 영상 평가 시 평가자의 주관적 판단에 의한 오류를 최소화하기 위한 자동화된 정량적 평가 방법을 제시하고, 그 유용성을 평가하고자 한다. Nuclear Associates사(社) AAPM CT Performance Phantom(Model 76-410)을 사용하여 120kVp와 250mAs, 10mm collimation과 25cm 이상의 SFOV(scan field of view), 25cm의 DFOV(display field of view)의 촬영조건으로, standard reconstruction algorithm을 이용하여 촬영한 24개의 적합 팬텀 영상과 20개의 부적합 팬텀 영상을 대상으로 평가하였다. 대조도 분해능과 공간 분해능 영상을 정량적으로 평가하기 위해 Mathwork사(社) Matlab(Ver. 7.6. (R2008a)) software를 이용하여 자체 개발한 평가 프로그램을 사용하였다. 본 연구에서는 자체 개발한 자동화된 평가 프로그램을 이용하여 평가한 결과, 정성적 평가 항목을 객관적 수치로 평가할 수 있었다. 첫째, 대조도 분해능의 경우 이심률 지수(eccentricity index, EI)가 0.50, 0.51, 0.52, 0.53 일 때 정성적으로 평가한 결과와 정량적으로 평가한 결과가 일치했다. 둘째, 대조도 분해능에서 대조도 대 잡음비(contrast to noise ratio, CNR)이 -0.0018~-0.0010인 경우에 정성적으로 평가한 결과와 정량적으로 평가한 결과가 일치했다. 셋째, 공간 분해능의 경우 영상 분할 기법을 통해 구멍의 외곽선 윤곽을 자동으로 분할 추출한 결과, 정성적으로 평가한 결과와 정량적으로 평가한 결과가 일치했다.
본 연구는 발생률 2위에 머무르고 있는 위암의 자동검출 알고리즘을 제시하였다. 증상이 진행된 염증과 암은 비교적 쉽게 판단 가능하지만 초기의 경우 주의 깊게 보지 않는 이상 병변의 진단이 쉽지 않다. 이에 본 연구는 진행 중인 위암 뿐 아니라 조기 진단에 효과적인 자동검출 알고리즘 네 가지를 제시하였다. 연구엔 정상인의 위, 조기 위암과 진행성 위암 환자의 내시경 영상을 사용하였다. 첫 번째, 우선 연구에 사용될 각각의 내시경 영상에 표면 음영 기법의 유무를 결정한다. 기본영상에 표면 음영 기법을 넣거나 제거함으로써 종양의 유무를 색으로 쉽게 판별가능하게 한다. 이 때 각각의 수치 값은 동일하게 유지한다. 표면 음영의 제거, 추가는 각자의 기호에 달렸으나 연구에서는 음영을 넣은 것으로 진행한다. 두 번째, 표면 음영을 추가한 영상에 침식 필터를 거쳐 잡음을 제거하여 진찰에 유의하게 한다. 세 번째, 표면 음영을 추가한 영상에 특정 부위의 선 윤곽 그래프 검출하여 증상 정도에 따른 RED 값을 추출한다. 네번째, 각 환자의 내시경 영상을 세분화 그래프로 나타내 RED 그래프 값을 포함한 후 색을 반전시켜 종양의 위치를 붉게 표시하는 알고리즘을 제안함으로써 위암 뿐 아니라 나아가 타 암과 염증의 진단에도 도움이 되고자 했다.
본 논문에서는 영상 전송을 위한 벡터 양자화기를 설계할 때 2차원 DCT에 근거한 DCT 맵과 유한상태 벡터 양자화를 이용하는 새로운 부호책(codebook) 설계 알고리듬을 제안한다. 영상을 윤곽선이 많은 부분과 적은 부분으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징들을 2차원 DCT로 추출한다. 유한상태 벡터 양자화기의 마스터 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리를 사용하여 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어진다. 이와 같이 작성된 마스터 부호책으로부터 상태 부호책을 작성하여 입력 벡터에 대하여 마스터 부호책이 아닌 상태 부호책으로부터 부호단어를 찾는다. 또한 인덱스의 부호화는 고속 디지털 전송에 중요한 부분이기 때문에 고정길이의 부호를 엔트로피 부호화 법칙에 따라 가변 길이의 부호로 바꾸어 수행한다. 즉, 설계한 부호책에서 각 부호에 전송 부호 할당은 허프만 부호화를 수행하는데, 허프만 트리에서의 허프만 코드의 생성을 빠르게 하기 위해 본 논문에서는 트리의 단방향 분포 허프만 트리 알고리듬을 제안한다. Einstein과 Bridge 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN 알고리듬보다는 각각 2.94 dB과 2.48 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 1.75 dB과 0.99dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 깊이 영상만을 이용하여 손 영역 추적 및 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 조명 조건의 영향을 제거하고 빠르고 안정적인 정보 획득을 위해 깊이 정보만을 이용하는 추적 방법을 제안하고, 영역 확장 방법을 통해 추적 과정 중에 발생할 수 있는 오류에 대한 판단 방법과 다양한 제스처 인식에 응용이 가능한 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 먼저 추적점을 찾기 위해 중심점 전이 과정을 통해 최근접점을 찾고 그 점으로부터 영역 확장을 통해 손 영역과 경계선을 검출한다. 그리고 영역 확장을 통해 획득한 무효경계선의 비율을 이용하여 추적영역에 대한 신뢰도를 계산함으로써 정상 추적 여부를 판단한다. 정상적인 추적인 경우, 검출된 손 영역으로부터 윤곽선을 추출하고 곡률 및 RANSAC, 컨벡스 헐(Convex-Hull)을 이용하여 손 끝점을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 상황에 따른 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 추적 및 손 끝점 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는 분야를 HCI(Human-computer interaction)라고 한다. 이 분야는 인간과 컴퓨터 간에 서로 소통하면서 정보를 인식하는 방법에 대해 연구하는 학문 분야이다. 본 연구는 사람과의 상호작용을 위한 손동작 인식에 대한 연구로써 기존 인식방법의 문제점을 살펴보고 인식률을 개선하기 위한 알고리즘을 제시한다. 사람의 손 모양이 포함된 영상을 대상으로 피부색 정보를 바탕으로 손 영역을 추출하고, 주성분 분석을 이용하여 무게중심 프로필을 계산한다. 이렇게 얻은 정보를 미리 정의된 형상들과 비교하여 손동작을 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 기존의 무게중심 프로필은 회전으로 인한 손의 변형에 대해 잘못된 손동작 인식을 결과를 보여주었으나, 본 연구에서는 무게중심 프로필을 이용하고 모든 윤곽선의 점들과 무게중심 사이의 거리가 가장 긴 점을 시작점으로 하여 무게중심 프로필을 다시 개선함으로써 강건한 알고리즘을 제시하였다. 손동작 인식을 위하여 센서가 부착된 장갑이나 특별한 마커를 사용하지 않으며, 별도의 청색 스크린을 설치하지도 않는다. 이 결과에 대해 가장 가까운 거리의 특징벡터를 찾아 잘못된 인식을 해결하고, 적당한 경계치를 구하여 성공과 실패를 구분한다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 $64{\times}64$또는 $32{\times}32$ 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하고, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 에지를 모두 발견하면 내부의 이미지 블록은 모두 관심영역으로 간주하고, 이 블록들은 빠르게 마스킹되어 서버로 전송되어 동적 ROI를 제공한다. 이는 기존 방법들의 문제점이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산 복잡도를 상당히 개선시킬 수 있었고, 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능하였다.
전형적인 줄무늬 모자이크 증상을 나타낸 칸나로부터 Cucumber mosaic virus(CMV)의 한 계통(Can-CMV)을 분리하고, 특성을 조사하였다. Can-CMV는 대부분의 전신감염 기주에서 병징이 발현되지 않았고, 이들 기주의 접종엽 및 상엽에서 RT-PCR로 바이러스의 감염여부를 조사한 결과, N. benthamiana와 N. glutinosa에서만 바이러스가 검출되었으며, 다른 기주로부터는 확인되지 않았다. 한편 Chenopodium amaranticolor의 접종엽에 발현된 국부 괴사병반은 대조로 접종한 Fny-CMV나 LS-CMV에 의해서 형성된 병반보다 매우 작은 크기의 반점을 형성하는 특성을 보였다. 또한 Vigna unguiculata의 접종엽에는 Fny-CMV나 LS-CMV가 접종 2-3일 후에 뚜렷한 괴사병반을 형성하는데 반해서, Can-CMV는 접종 4-5일 후에 윤곽이 확실치 않은 퇴록병반을 형성하였다. Can-CMV에 감염된 N. benthamiana로부터 추출한 dsRNA는 4종의 밴드가 검출되었으며, 이들 분자의 크기 및 종수는 Fny-CMV나 LS-CMV와 차이를 나타내지 않았다. Can-CMV의 항원은 Fny-CMV의 항혈청에 대해서 한 종의 뚜렷한 침강선을 형성하였으며, Fny-CMV의 항원에 의해서 형성된 침강선과 융합하였고, LS-CMV의 침강선과는 분지선을 형성함으로서, 혈청학적으로 서브그룹 I에 속하는 계통으로 판단되었다. 또한 Can-CMV에 감염된 N. benthamiana로부터 RNA를 추출하여 CMV-specific 프라이머를 이용한 CMV-RNA3의 외피단백질 유전자를 포함하는 3'영역에 대해서 RT-PCR을 실시하였다. Can-CMV는 Fny-CMV나 LS-CMV와 마찬가지로 예상되었던 약 950bp크기의 cDNA가 증폭되었으며, 이 cDNA를 EcoRI으로 처리하였을 때에는 절단되지 않았고, MspI에서는 595bp 및 350bp의 절편으로 절단되었다. 이와 같은 결과는 Fny-CMV의 패턴과 일치하였으며, 이러한 결과로부터 Can-CMV가 서브그룹 IA에 속하는 계통으로 확인되었다. 이상과 같은 결과들로부터, Can-CMV는 앞으로 바이러스와 기주의 다양한 상호관계를 이해하는데 있어서 중요한 병원학적 성질을 가지고 있는 것으로 생각되었다.
본 연구는 복잡한 얼굴 자극을 구성하고 있는 물리적인 특징들을 추출하여 얼굴을 수치 구조면에서 분석하고, 얼굴에서 파악되는 감성과 그들 간의 관계를 파악하기 위해 수행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 얼굴 내부에 36개의 세부 요소들 및 요소들 간 관계를 설정하였다. 또한 얼굴 외곽형의 분류를 위해 얼굴 윤곽선 부위에 14개의 특징점을 찍고 코끝에서부터 이들 지점까지의 거리를 측정하였다. 사람마다 기본적인 얼굴 크기가 다르다는 점을 감안하여 이들 특징값들 중 비율값을 제외한 길이값들을 얼굴 좌우폭 또는 얼굴 상하길이를 기준으로 정규화(normalization)하였다. 그런 다음 35개의 얼굴 내부 특징요소들과 다섯 가지 얼굴 외곽형을 입력값으로 하여 주성분분석(PCA: principal component analysis)을 실시하였으며, 그 결과 얼굴의 물리적 특징 요소들은 얼굴외곽형 성분, 눈 세로 성분, 가로 성분, 눈썹부위 성분의 네 성분으로 대략 묶일 수 있었다. 여기에 한 개의 성분을 더하여 다섯 개의 요인점수를 기반으로 얼굴에 대한 5차원 공간을 가정하였다. 이 공간에서 얼굴을 고루 선정하되 해당 얼굴이 있다고 보기 어려운 영역은 제외하고 평균에 해당하는 얼굴을 추가하여 총 30가지 대표 얼굴 유형을 선정하였다. 다른 한편에서는 얼굴의 감성 구조를 파악하기 위하여 잡지와 설문을 통해 어휘를 수집하고 이를 정리하였다. 요인분석(factor analysis)과 다차원척도 분석(MDS: multidimensional staling) 결과 얼굴과 관련된 감성 어휘는 '날카롭다-부드럽다', '앳되다-성숙하다'의 2차원 공간에서 표현될 수 있었다.>$H_2O$/g membrane, 고정이온농도가 5.25 meq/g $H_2O$인 PVA/PAA-$160^{\circ}C$ 15% 막으로 예측된다. 첨가시에 무첨가시보다 접착정도가 더 높았으며, 가장 높은 접착율은 $\beta$-GlcNAc'ase 첨가시 나타났다. 또한 모든 glycosidase 처리시 2시간 배양한 정자보다는 배양하지 않은 정자에서 투명대에 대한 접착정도가 높게 나타났으며, $\alpha$-D-mannosidase의 처리시 유의적인 차이를 보였다 (P<0.05). 본 연구의 결과, $\beta$-GlcNAc'ase가 주로 돼지정자의 원형질막내에 존재하는 것으로 추측되며, 배양된 정자에 의한 투명대 접착정도와 침입율이 낮았음에도 불구하고 glycosidase activity가 증가하는 것으로 나타났다. 마련되어져야 할 것으로 판단되어진다. 와이어형, 기본형의 순으로 작게 나타났다.한 인자로 제시 되었다. 따라서 채식을 하는 폐경 후 여성의 경우 골격건강을 위하여 단백질의 급원이 되는 식품의 섭취에 더욱 관심이 필요한 것으로 보여 진다. 그러나 본 연구의 경우 대상자의 수가 적은 제한점이 있기 때문에 보다 많은 연구가 계속적으로 수행되어야 할 것으로 생각된다.reas(RW-2 and RW-3), lower part of the dam (RW-1) and seawater areas(RW-4 and RW-5).하는 비율이 가장 높았다. 에너지 섭취를 고려한 INQ는 칼슘과, 비타민 A는 남녀 모두, 비타민 B$_2$는 여자가
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[게시일 2004년 10월 1일]
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