강우시 발생되는 강우유출수는 배수구역내 지표오염물질로부터 기인한 다양한 오엽물질을 포함하고 있으며 전세계적으로 이에 대한 많은 연구가 진행중에 있다. 초기강우시 신업공단에서 발생되는 지표유출수내 오염물질의 특성은 아직도 완벽하게 이해되지 못하고 있다. 일반적으로 분류식 배제방식이 채택된 공단에서 발생되는 우수유출수는 다양한 오염물질을 함유한 채 미처리 상태로 전량 지천으로 배출되고 있다. 본 연구는 산업공단을 대상으로 강우시 지표유출수의 수질과 특성을 분석 평가하였고 시료 채취는 공단을 배수구역별 4개 구역으로 구획 후 해당 배수구역에 대해 grab sampling 방법을 적용하였다. 석유 화학산업과 일반 야적장 등에서는 BOD, COD, SS, TN 등의 일반오염물 항목들이 주로 검출된 반면, 기계 금속산업, 고철 야적장 지역에서는 중금속항목의 오염물이 고농도로 측정되었다. 초기강우유출시 전 조사지점의 지표유출수에서 Fe, Zn, Cu 등의 항목이 주로 검출된 반면, Pb, As, Cd, Cr, Ni 등은 미량으로 검출되었고 Hg는 어느 지점에서도 검출되지 않았다. 산업공단에서 발생하는 지표유출수내 오염물질들은 대부분 업종과 연관성을 나타내었고, 각 지점별 발생 오염물질의 농도는 오염물질의 노출정도 및 강우사상의 특성에 따라 결정되어지는 것으로 나타났다.
모바일 단말과 같은 임베디드 환경은 범용 컴퓨터에 비하여 연산 성능이 현저히 낮다. 따라서 기존 얼굴 및 추적 알고리즘은 모바일 환경에서 적용하기에는 복잡도가 높아 검출 시간이 오래 걸리기 때문에 모바일 단말에서의 실시간 적용에는 적합하지 않다. 모바일 단말에서 실시간 시선 추적은 사용자와 단말 간의 양방향 멀티미디어 서비스를 가능하게 함으로써 단방향 서비스에 비해 고품질의 서비스를 제공할 수 있게 된다. 따라서 모바일 환경에 최적화된 실시간 시선 추적 기법의 개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상파 3D DMB 컨텐츠의 품질 향상을 위하여 단말에서 사용자 얼굴의 수평 위치를 실시간으로 추적할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 에지의 방향성을 이용하여 얼굴의 좌/우 경계 지점을 추정하며 컬러 에지 정보에 의하여 얼굴의 수평 위치 및 크기를 최종적으로 판단한다. 소벨 연산 과정에서의 경사도 벡터를 수직 방향으로 크기 투영한 데이터에서 얼굴의 경계 후보 지점들이 선택되며 정확한 판단을 위하여 평활화 방법 및 탐색 방법을 제안하였다. 일반적인 얼굴 검출 알고리즘은 멀티스케일의 특징 벡터를 사용하기 때문에 모바일 환경에서는 검출 시간이 오래 걸리지만 본 알고리즘은 수평 위치 검출이라는 제약 조건 하에서의 단일 스케일에서의 검출 방법이므로 기존 얼굴 검출 방법에 비하여 빠른 검출이 가능하다.
낙동강 수계에서의 자외선 차단제류 검출현황을 조사한 결과, 본류 및 지류 20지점 중 5지점에서 EHS, BP-3, 4-MBC, BZC 및 EHMC 5종이 검출되었으며, 본류에서는 검출되지 않았다. 지류의 경우는 금호강 상류, 신천, 금호강 하류, 진천천 및 양산천에서 EHS가 ND~60.8 ng/L, BP-3가 ND~72.1 ng/L, 4-MBC가 ND~57.2 ng/L, BZC가 ND~60.1 ng/L 및 EHMC가 ND~85.2 ng/L의 농도로 검출되었다. 낙동강 주변에 위치한 11개 하수처리장 방류수들에서는 EHS, BP-3, 4-MBC, BZC 및 EHMC 5종이 각각 ND~89.3 ng/L, ND~90.8 ng/L, ND~88.1 ng/L, ND~118.5 ng/L 및 ND~104.4 ng/L의 농도로 검출되었다. 낙동강 수계 및 낙동강 주변에 위치한 11개 하수처리장 방류수들에서의 계절별 자외선 차단제류의 분포비율은, 6월과 9월에는 대체적으로 유사한 분포 특성을 나타내었으나, 4월과 11월에는 검출농도 뿐만 아니라 구성종 비율의 변화폭도 매우 크게 나타났다.
본 논문에서는 축구 동영상에서 스포츠 중계방송의 구조적 특성을 이용하여 자동적으로 하이라이트(Highlight)를 추출하는 새로운 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명한다. 일반적으로 스포츠 중계 방송에서는 중요한 이벤트(골, 반칙)가 발생하면, 그 장면을 다시 느린 속도의 리플레이(Replay) 화면으로 보여주고, 리플레이가 시작되고 끝날 때 Wipe와 같은 점진적인 화면 전환 기법을 사용하는 구조적 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 스포츠 중계방송의 구조적 특징을 이용하여 축구동 상의 중요한 이벤트만을 추출하여 하이라이트를 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오의 슬라이스 이미지(Slice Image)를 이용하여 Wipe효과 장면과 줌인/아웃 장면을 검출하고, 검출된 Wipe 효과 지점을 기준으로 하여 리플레이 장면을 검출한다. 이때 이런 기본 알고리즘에 새로이 Sub-Sampling방법과 Two-Pass 방법을 더하여 보다 빠르고 정확한 Wipe검출을 하였고, 비디오의 모션 정보 및 Wipe지점의 시간간격을 이용하여 보다 정화한 리플레이 장면을 검출하였으며, 샷의 녹색영역 비율을 측정하여 보다 정화한 줌인/아웃 장면을 검출하였다. 이렇게 최종적으로 검출된 리플레이 장면과 줌인/아웃 장면을 토대로 이벤트 샷(Shot)과 선수 샷으로 구성된 하이라이트 장면을 추출하게 된다. 이러한 방법은 자동적으로 축구 중계방송을 요약해줌으로써 축구와 관련된 웹서비스나 방송용 하이라이트 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
유전자 검색법(PCR)은 환경시료중의 병원성 미생물을 검출하는데 있어서 전통적인 배양법이 가지고 있는 문제점을 보완할 수 있는 장점을 지니고 있다. 이러한 PCR을 이용하여 부산시 취수원과 정수공정별 지점을 대상으로 병원성 미생물의 검출과 분포특성에 대해 조사하였다. 2004년 8월에서 2005년 10월까지의 실험 결과에 의하면 상수원수의 92개 시료중 80개 시료에서(87.0%) 병원성 미생물이 검출되었고, Shigella spp. 46.2%, Yersinia spp. 40.7%, Legionella spp. 17.6% 그리고 Salmonella spp. 9.9%의 검출율을 각각 보였다. 원수중의 병원성 미생물은 늦은 가을에서 겨울에 걸쳐 주로 분포하는 특징을 보였으며, 지점별로는 매리 원수가 물금 원수보다 높게 검출되었다. 정수처리 공정별 실험에서는 Shigella의 검출빈도가 높았으나 모든 병원성 미생물은 후오존 처리 공정 단계에서 완전히 제거되는 것으로 나타났다. 따라서 부산시 정수장은 병원성 미생물에 대해 안전함을 알 수 있었다.
유기주석화합물의 사용금지와 새로운 방오도료제의 사용으로 한국의 연안 환경은 매우 많은 변화를 겪었다. 1998년도에 측정된 서남해안 갯벌이 있는 동일한 지역을(8지역) 기준으로 하여 유기주석화합물 및 새로운 방오도료제의 농도를 8지역에 주변까지 포함하여 총 39지점을 2006년도에 측정하였다. 2006년도의 TBT의 농도는 인천 (It1)을 제외한 대부분의 지역에서 1998년에 비해 상당히 감소되었다. 제부도(Jt2),목포(MOt4)그리고 순천(SUt3)에서는 검출한계 이하로 검출되었다. 이것은 2003년 한국내에서 TBT화합물의 사용금지에 기인한 결과로 예측 할 수 있다. 하지만 한국의 대부분의 샘플링 지역에서 새로운 방오도료제인 Irgarol 1051, Dichlofluanid과 Chlorothalonil이 검출되었다. 이 중 특히 Irgarol 1051은 한국 연안에서 높은 농도로 검출되었다. 제부도 (Jt4)에서는 Irgarol 1051이 159.45 ng $g^{-1}$(dry wt)로 검출되어 측정지점 중 가장 높게 검출이 되었다. 이 결과로 볼 때 2003년을 기점으로 한국 연안에서의 TBT화합물은 점진적으로 감소 추세에 있고, 새로운 방오도료제가 쉽게 검출됨을 알 수 있었다.
최근 들어 디지털 기술의 발전은 문자, 음성, 화상, 비디오 등과 같은 멀티미디어 정보가 매우 큰 비중을 차지하고 있다 이들 중에서 비디오와 관련된 연구로는 비디오 색인 및 검색에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 비디오 분할을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. Shot 검출 즉 장면전환 검출은 MPEG 비디오 시퀀스에서 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 작업이며 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 일반적으로 많이 사용되는 분할 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 카메라 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있었다 따라서 본 논문에서는 기존 알고리즘에 검출한 장면전환 지점을 사용하여 이웃 프레임들과의 특징차 비교를 통하여 한번 더 판별하였다. 실험 결과 기존 알고리즘 보다 정확한 장면전환 검출을 할 수 있었다.
신호에서 급격한 변화의 지점은 신호의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이며, 영상에서 에지는 위치, 모양 그리고 재질 등과 같은 다양한 정보를 포함한다. 따라서 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 수행되었으며, 공간영역에서 컨벌루션 마스크를 이용한 방법들이 대표적이다. 그러나 이와 같은 초기의 방법들은 영상에 잡음과 다양한 종류의 에지가 존재할 경우, 선택적으로 에지를 분리하는 것이 용이하지 않다. 한편, 멀티스케일 에지 검출이 가능한 웨이브렛은 영상의 특징들을 분석하기 위해 광범위하게 응용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 잡음에 강인한 웨이브렛 기반의 에지 검출기를 제안하여 라인-에지 성분을 선택적으로 분리 검출하였다.
본 논문에서는 프레임들의 차이값으로부터 카메라 브레이크에 의해 발생하는 큰 변화의 폭을 갖는 경계지점을 추출하는 전역적 결정트리를 이용하여 샷 경계를 검출하는 방법을 제시한다. 먼저 지적 $X^2$ 히스토그램과 정규화를 통하여 프레임 간 차이값을 계산하고, 다음으로 차이값간의 거리를 정규화를 통하여 계산한다. 계산된 차이값간의 거리를 바탕으로 전역적 임계치 거리를 계산하여 인접한 두 프레임들에 대한 거리값과 전역적 임계치 거리를 비교하여 샷 경계를 검출한다. 본 논문에서 제시한 전역적 결정트리를 이용하여 객체나 카메라의 움직임과 플래시 라이트와 같은 갑작스런 장면 변화를 쉽게 검출할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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