위성 발사 후, 궤도상에서 광학탑재체의 영상 품질 검정이 필요하다. 검정부지로서 지상은 대기, 계절, 기상의 효과로 인해 불안정하기 때문에, 별을 관측하여 위성의 영상 품질을 검정을 시도한다. 본 연구에서는 이러한 별을 이용한 검정을 위해, 선택된 별을 관측하기 위한 위성의 자세 시나리오를 생성하였다. 개발된 자세 시나리오는 지상을 관측할 때 사용되는 시간지연적분 기법을 구현하면서 별을 관측할 수 있다. 위성을 회전축으로 일정한 속도로 지나가면 시간지연적분을 구현할 수 있는데, 이를 위한 카메라 방향의 회전 각도를 계산하였다. 또한 임의의 자세에서 별을 관성 지향하는 최소경로의 쿼터니안을 계산하였다.
본 시험은 농가현장에 적용될 수 있는 실용화 기술을 개발하기 위하여 친환경 LED 광원과 광원거리가 '바이킹'분화장미의 생장과 개화품질에 어떠한 영향을 미치는 지를 구명하자 수행되었다. 시험처리는 꽃으로부터 10 cm, 20 cm, 30 cm 거리에서 각 광원을 조사하였고 각 처리구의 명칭은 다음과 같이 표기하였다. 10 cm (20 cm, 30 cm)거리에서 LED 적색, LED청색, LED 적색+청색, 형광등, 백열등 처리: 10 RL (20 RL, 30 RL), 10 BL (20 BL, 30 BL), 10 RBL (20 RBL, 30 RBL), 10 FL (20 FL, 30 FL), 10 IL (20 IL, 30 IL)로 하였다. 대조구로 자연광을 처리하였고 NL로 표기하였다. 처리 4주, 6주, 8주 후에 장미의 생장과 개화율을 비파괴적으로 조사하였다. 4, 6, 8주차에서 광원거리에 상관없이 FL 처리에서 초장이 가장 길었고 NL처리에서 가장 짧았다. 30 RL 처리에서 또한 6주와 8주차에 초장이 크게 신장되었다. 경경과 엽수는 8주차에는 처리구 간에 통계적으로 유의성 있는 차이가 나타나지 않았고 광원간 비교에서는 RBL 처리에서 가장 낮은 수준이 관찰되었다. 발근수는 30 BL 처리구에서 10.0개로 가장 많았고 30 FL이 4.7개로 가장 적었다. 6주차에 꽃목길이는 10 FL과 20 FL 처리에서 가장 증가되었고(6~7 cm) 20 RL과 30 RL에서도 연장효과가 확인되었으며(5~6 cm), 이러한 처리구들에서 100%의 개화율을 보였다. 화색의 $a^*$값은 NL처리구에서 가장 높았고(29) 20 RL에서 가장 낮았다(10). 이에 따라 '바이킹'장미의 크기와 개화품질을 고려하면 30 RL 처리가 가장 효과적인 친환경 광조건이었던 것으로 판단된다.
객체 기반 영상 분석은 영상의 복잡도를 낮추는 동시에 영상의 특성을 유지한다는 점에서 픽셀 기반 영상 분석보다 높은 효율성과 정보 활용 가능성을 지닌다. Superpixel은 일반적인 영상 분할보다 작은 영상 단위로 영상을 과분할함으로써 영상 내의 경계를 보다 잘 유지할 수 있다. 이 가운데 SLIC(Simple linear iterative clustering) superpixel 기법은 기존의 기법들보다 높은 품질의 영상 분할 결과를 제시하는 것으로 알려져 있다. 이러한 SLIC 기법의 입력 파라미터인 superpixel의 개수는 영상 분할 결과에 큰 영향을 미침에도 이에 대한 연구는 선행 연구에서 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT 영상을 이용하여 변화 탐지 활용 연구를 위한 SLIC 계열 superpixel 기법의 최적 파라미터 분석 및 변화 탐지 성능 비교를 수행하였다. 사용된 superpixel 기법은 SLIC, SLIC0(SLIC의 무변수 버전), SNIC(Simple non-iterative clustering) 의 세 가지 기법으로, $5{\times}5$(픽셀)에서 $50{\times}50$(픽셀)의 superpixel 크기 범위에 대해서 superpixel 개수를 지정하여 superpixel 분할 영상을 생성하고 변화 탐지 참조 영상에 대한 재현율을 분석하였다. 이를 통해 얻어진 최적 superpixel 크기를 바탕으로 변화를 탐지하고자 하는 두 영상의 차 영상을 분할한 후 일정 크기의 객체로 clustering하였다. 두 시기(bi-temporal) 영상으로부터 얻어진 공통된 영상경계는 전후 영상에 각각 적용함으로써 각 superpixel의 feature(Lab 색상 차이) 변화를 탐지하였다. 최종적인 변화 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능이 분석하였으며, 영상의 과분할 정도가 높지 않더라도 규칙적인 크기와 형태의 superpixel을 통해 높은 변화 탐지 성능을 달성할 수 있음을 확인하였다.
지문인식 시스템에서는 참특징점의 추출률인 정추출률이 시스템 성능에 중요한 요인이 되므로 의사특징점을 제거하는 후처리 과정은 중요하다. 돈 논문에서는 세선화 영상에서 추출된 후. 포함된 의사특징점을 제거함으로써 참특징점만을 추출하는 효율적인 후처리 알고리즘을 제안한다. 제안된 후처리 알고리즘은 획득된 지문 영상으로부터 얼을 수 있는 다양한 정보, 즉 특징점(끝점과 분기점)의 구조적 특징, 지문의 고유한 특성, 그리고 획득된 지문영상의 풀질 정보를 체계적으로 이용하여 세 단계에 거쳐 의사특징점을 제거한다. 광학센서로 획득한 248${\times}$292 영상크기를 갖는 다양한 품질의 지문 영상에 대해 Intel Celeron 프로세서 환경에서 실험한 결과, 참특징점은 유지하면서 의사특징점을 효율적으로 제거함을 보였다. 또한 전처리 시간 0.343초에 비하여 제안된 후처리 알고리즘의 수행 시간은 0.0154초로 거의 시판이 증가하지 않았다.
IPTV 서비스나 YouTube와 같은 방송/동영상 서비스의 등장은 멀티미디어 스트리밍 서비스를 인터넷 응용의 핵심으로 만들었다. 이에 멀티미디어 스트리밍 서비스 사용자에게 서비스 품질(Quality of Service)을 지원하는 것이 중요한 문제로 대두되었다. 인터넷에서 TCP 흐름과 비슷한 성능을 보이는 동시에 혼잡을 제어하면서 데이터를 전송하기 위해 TCP-Friendly Rate Control(TFRC)이 제안되었으며 멀티미디어 스트리밍을 위하여 널리 사용되고 있다. 그러나 두 개 이상의 인터페이스를 가지고 있는 단말기가 등장하고 있음에도 불구하고 이를 활용하여 TFRC 기반의 스트리밍 서비스를 제공하기 위한 방법은 제안되지 않고 있다. 따라서 된 논문에서는 사용자에게 서비스 품질을 지원하기 위하여 다중 인터페이스에서 TFRC를 사용하여 스트리밍 서비스를 제공하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 하나의 인터페이스만을 사용하는 기법에 비해 성능(throughput) 및 비용 측면에서 더 좋은 성능을 보인다.
본 연구는 카무트 사워종 제조 방식을 달리하여 제조한 사워도우 식빵의 품질 특성을 알아보고자 반죽의 pH와 발효율, 비용적, 영상분석, 수분함량, 색도, TPA, 저장성, 기호도 검사를 실시하였다. 반죽의 pH의 경우, 카무트 사워종을 첨가함으로써 대조구보다 유의적으로 낮은 pH를 가지는 것을 확인하였으며, 발효율 측정을 통해 사워종을 첨가한 시료의 발효가 대조구보다는 다소 느리지만, 대조구와 동일한 부피만큼 팽창하는 것을 알 수 있었다. 비용적과 영상분석 결과, 사워종을 첨가한 실험구가 CON보다는 다소 작은 부피를 가지며, 실험구 중에서도 TM과 CM의 부피와 비용적이 유의적으로 낮음을 확인하였다. 수분함량은 사워종의 수분함량이 높을수록 최종 제품의 수분함량도 높아지는 경향을 보여, Pool의 수분함량이 가장 높게 나타났다. 색도 분석 결과, 카무트 자체의 색으로 인해 카무트 사워종을 첨가한 실험구에서 다소 어두워지는 것을 알 수 있었다. TPA과 저장성 측정 결과, 시료 제조 24시간 후 시료의 경도는 CON이 유의적으로 가장 낮았으나, 72시간 경과할 때는 Pool과 CON은 유의적인 경도 차이가 없어짐을 확인하였다. 관능검사 중 기호도 검사 결과, 실험구 중에서는 이스트가 소량 첨가된 Pool과 Biga가 높은 평가를 받았고, TM과 CM은 전체적 기호도에서 좋지 않게 나타났다. 특성 차이 검사결과, 카무트 사워종을 첨가함으로써 부피는 다소 감소하지만, 빵의 속질과 껍질 색은 더 진해지며, 신맛과 곡물 풍미를 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 전반적인 품질특성 결과와 관능검사 결과에 따르면, Poolish의 형태로 카무트 사워종을 제조하는 것이 사워도우 빵의 품질과 기호도 측면에서 최적으로 여겨진다.
본 논문은 컬러 필터 어레이 (CFA) 영상에 대한 공동의 컬러보간(Demosaicking)과 임의 배율의 다운샘플링(arbitrary-ratio down sampling)알고리즘을 제시한다. 컬러보간은 단일 센서를 사용하는 다양한 영상 저장 시스템에서 영상 신호 처리 파이프 라인의 필수적인 부분이다. 또한, 스마트폰과 같은 소구경 카메라 시스템에서는 영상 센서에서 획득되는 고해상도 영상이 보다 작은 해상도의 영상으로 스크린에 다운샘플링되어 디스플레이 된다. 기존 방법에서는 이러한 과정들을 거치기 위해 "컬러보간 후 다운샘플링" 모듈의 순서대로 영상을 처리하게 된다. 하지만 이러한 독립적이고 순차적인 방법은 많은 메모리 소모와 계산량을 필요로 하게 되고, 또한 영상 처리 과정에서 아티팩트(artifact)가 발생하여 영상 디테일의 손상을 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 컬러보간과 다운샘플링을 동시에 동작하도록 하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서는 입력되는 컬러 필터 영상으로부터 고주파 및 저주파 성분으로 신호를 분해하는 방법에 기초하여 임의의 배율에서 컬러 필터 영상으로 역 사상(inverse mapping)을 하고 컬러보간 및 다운샘플링을 동시에 수행하게 된다. 제안하는 알고리즘은 종래의 기술보다 더 나은 영상 품질 성능을 나타내면서 동시에 보다 적은 계산량이 필요로 하는 것을 보여준다.
양돈경영상 순수익을 증가시키기 위해서는 우수한 번식성적과 사료비 절감 등 경영상 여러 가지 요인이 있겠으나 무엇보다 중요한 사항은 양돈의 마지막 단계인 비육출하돈의 등급향상인 것이다. 돼지 도체등급은 A, B, C, D, E의 5개 등급으로 구분되는데 고급육에 해당되는 A와B등급 출현비율은 2003년도 현재 각각 40.4%, 29.7%로 나타나 고급육에 대한 인식은 점차 높아지고 있으나 아직 개선의 여지가 많다. 특히 도체 한 등급 가격차이는 지육 kg당 1,800원, 1두당 12,500원 이상의 차이를 보이고 있어, 연간 2,000두의 비육돼지를 출하하는 농가의 경우에는 15,000천원 상당의 소득차이가 나타날 수 있음을 주목해야 한다. 따라서 본고에서는 돼지고기의 품질에 영향을 많이 미치는 제반 요인을 분석하여 상위등급을 받기 위한 방안에 대하여 살펴보기로 한다.
목적 필터보정역투영(filtered back projection; 이하 FBP)법과 적절한 커널로 재구성된 소아 저선량 안면 컴퓨터단층촬영(이하 CT)의 시행 가능성을 평가하고자 한다. 대상과 방법 응급실에서 안면 CT를 촬영한 10세 이하 환자의 임상 및 영상 데이터를 후향적으로 검토하였다. 환자들을 두 그룹으로 나누었다: 고정된 80 kVp와 자동관전류변조기법을 사용하는 저선량 CT (low-dose CT, 그룹 A, n = 73), 고정된 120 kVp와 자동관전류변조기법을 사용하는 표준 선량 CT (standard-dose CT, 그룹 B, n = 40). 모든 영상은 FBP로 재구성되었다: 그룹 A는 뼈와 연조직 커널을, 그룹 B는 뼈 커널을 이용하였다. 두 그룹의 영상 잡음, 신호대잡음비(signal-to-noise ratio; 이하 SNR), 그리고 대조대잡음비(contrast-to-noise ratio; 이하 CNR)를 비교하였다. 두 명의 영상의학과 의사가 뼈와 연조직의 영상 품질에 대해 주관적으로 점수화하였다. 용적 CT 선량지수(CT dose index volume)와 선량길이곱(dose length product)을 기록하였다. 결과 영상 잡음은 그룹 A가 그룹 B보다 높았다(p < 0.001). 연조직 커널을 사용한 그룹 A 영상에서 가장 높은 SNR과 CNR을 보였다(p < 0.001). 뼈의 정성적 평가에서 뼈 커널 영상들을 비교하면 그룹 A가 그룹 B보다 비슷하거나 높은 점수를 보였다. 연조직의 정성적 평가에서 연조직 커널을 이용한 그룹 A와 뼈 커널에 연조직 창 설정을 이용한 그룹 B 사이에는 통계적으로 유의한 차이가 없었다(p > 0.05). 그룹 A는 그룹 B에 비해 방사선 선량이 76.9% 감소했다(3.2 ± 0.2 mGy vs. 13.9 ± 1.5 mGy, p < 0.001). 결론 연조직 커널 영상을 FBP로 재구성된 전통적인 CT에 추가함으로써 영상 품질을 유지하면서 소아 저선량 안면 CT 프로토콜을 사용할 수 있다.
목적 소아 환자에서 두부 컴퓨터단층촬영(이하 CT)에 대한 딥러닝 이미지 재구성(deep learning image reconstruction; 이하 DLIR; TrueFidelity; GE Healthcare, Milwaukee, WI, USA)의 효과를 평가하고자 한다. 대상과 방법 총 126개의 소아 두부 CT 이미지를 수집했으며, adaptive statistical iterative reconstruction (이하 ASiR)-V를 사용한 반복적 재구성 및 세 가지 수준의 DLIR을 사용한 재구성을 시행하였다. 각 이미지 세트 그룹은 환자의 연령에 따라 4개의 그룹으로 구분하였으며 각 연령군의 임상 및 방사선량 관련 데이터를 검토하였다. 양적 매개 변수에는 signal to noise ratio (이하 SNR) 및 contrast to noise ratio (이하 CNR)가 포함되었으며 질적 매개 변수로 영상의 잡음(noise), 회백질의 구분 정도, 선명도, 인공물 및 수용 가능성(acceptability), 영상의 질감이 포함되었고 이에 대한 평가와 비교를 시행하였다. 결과 모든 연령 그룹의 모든 수준의 SNR 및 CNR은 높은 수준의 DLIR 사용 시 증가하였다. ASiR-V와 비교했을 때 높은 수준의 DLIR은 SNR 및 CNR이 개선되었다(p < 0.05). 그리고 DLIR의 수준이 증가될수록 순차적인 잡음 감소, 회백질 구분 개선, 선명도 개선이 나타났다. 이러한 변수들에서 높은 수준의 DLIR 사용 시 ASiR-V와 유사한 정도의 수치가 측정되었다. 인공물과 수용 가능성의 경우에 적용된 DLIR 수준 간에 큰 차이를 보이지 않았다. 결론 소아 두부 CT에 고수준 DLIR을 적용하면 영상의 노이즈를 줄일 수 있으나 인공물 처리에 대한 개선이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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