대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 양봉 형태의 히스토그램이 나타나며 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있다. 반면에 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다 본 논문에서는 RGB 컬러 모형의 각 색상에 대하여 퍼지 소속 함수를 적용하고, 그 결과를 이용해 배경에 비해 가독성이 높은 특징들을 배경과 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 이진화 방법은 RGB의 각 색상에 퍼지 소속 함수를 적용하여 얻은 값들을 이용해 이진화한다. 기존의 임계치를 이용한 이진화 방법에 비해 잡음 영역을 상당히 제거 할 수 있으며, 운송 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 25㎒대역에서 피크값 검출, time average 및 depth profile 알고리즘을 초음파 현미경에 적용하였고 각 알고리즘의 성능을 비교, 분석하였다. time average 알고리즘에서는 동전 한 지점에서 반사된 펄스파가 시간영역에서 디지털 값으로 변환되고 변환된 512개 데이터의 평균값이 계산된다. time average영상은 샘플의 스캐닝영역에서 획득된 N×N 매트릭스 평균값들이 그레이레벨에 의해 획득된다. 시간영역에서 smoothing효과를 갖는 이 기술은 산란현상을 많이 일으키는 영역의 초음파영상을 향상시킬 수 있다. depth profile 기술에서는 기준신호와 검출신호의 시간차가 최소 2ns의 분해능을 갖고 검출되므로 스캐닝 영역의 3차원적인 실제 형태가 상대적인 크기로 검출된다. 이러한 실험을 통하여 피크값 검출, time average 및 depth profile 알고리즘이 분석되었고 각 알고리즘의 잇점이 제시되었다.
$^{18}F$-fludeoxyglucose PET (FDG-PET) can help finding an abnormal metabolic activity in brain. In this study, we evaluated an efficiency of volume- and cortical surface-based analysis which were used to determine whether standardized uptake value ratio (SUVR) of FDG-PET was different among Alzheimer's disease (AD), mild cognitive impairment (MCI), and healthy control (HC). Each PET image was rigidly co-registered to the corresponding magnetic resonance imaging (MRI) using mutual information. All voxels of the co-registered PET images were divided by the mean FDG uptake of the cerebellum cortex which was thresholded by partial volume effect (>0.9). Also, the SUVR value of each vertex was linearly interpolated from volumetric SUVR image which was thresholded by gray matter partial volume effect (>0.1). Lobar mean values were calculated from both volume- and cortical surface-based SUVRs. Statistical analysis was conducted to compare two measures for AD, MCI and HC groups. Even though the results of volume (SUVR_vol) and cortical surface-based SUVR (SUVR_surf) analysis were not significantly different from each other, the latter would be better for detecting group differences in SUVR of PET.
본 연구의 목적은 두 가지 실험용 소수성 상아질 접착제와 전통적인 3-step 상아질 접착제의 nanoleakage 양상을 load cycling 전, 후에 비교하여 상아질 접착제의 내구성을 예측해 보고자 하는 것이다. 두 가지 실험용 소수성 상아질 접착제 즉, 에탄을 포함 상아질 접착제, 메탄을 포함 상아질 접착제를 만들었다. 대구치 30개의 치관부 3분의 1을 절단하고 임의로 3군으로 나누어 각각 Scotchbond Multi-Purpose (3M ESPE, St. Paul, MN, USA), 에탄올 포함 상아질 접착제 및 메탄을 포함 상아질 접착제를 사용하여 상아질 접착 후, 복합레진으로 치관부를 수복하였다. 각각의 접착 시스템을 Load cycling 여부에 따라 두 군으로 나누고 각각의 치아를 접착 계면에 수직으로, 약 2.0 mm의 두께가 되도록 절단하여 치아마다 2개의 시편을 얻어 각 군 당10개의 시편을 얻었다. 시편을 50 % ammoniacal silver nitrate를 이용하여 염색한 후 주사전자현미경을 이용하여 혼성층의 nanoleakage를 관찰하였다. 은 침착의 분포는 image analysis software (Scion Image Beta 4.03, Scion Corp., Frederick, MD, USA)를 이용하여 gray value로 계산하였고 이 원분산 분석법으로 통계처리 하였다. 3종의 상아질 접착제에서 모두 nanoleakage가 관찰되었으나, 에탄올 포함 상아질 접착제와 메탄을 포함 상아질 접착제에서 Scotchbond Multi-Purpose 보다 적은 양의 nanoleakage 가 관찰되었다 (p < .0001). 각각의 상아질 접착제에서 load cycling에 따른 nanoleakage 양상의 변화는 관찰되지 않았다. 이상의 결과에서 친수성기를 줄이고 소수성기를 극대화 한 실험용 상아질 접착제가 접착 계면의 내구성 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
TV news anchor woman's appearance, voice, expression, and clothing, etc., have an influence on the reliability of the article to be reported. Among these, clothing is the most crucial factor in forming an anchor woman's image, especially the clothing color factor. This study is aimed at providing the basic foundation for anchor woman when they select the clothing color by analyzing the clothing color image on the screen. For this purpose, the KBS and MBC 9 o'clock news desk and SBS 8 o'clock news of the local major news programs were selected. With the collection of 300 pieces of news clips related to anchor woman's clothing from January to December 2008, they were classified into F/W seasons and analyzed by the clothing color. The surveying method of clothing color was to capture the anchor woman's clothing among the news clips, then pick the representing color by applying Adobe Photoshop, and researching the formed $L^*a^*b^*$ value of color chips. The surveyed color was transformed into value of distant cell, H V/C, and the results were analyzed. As a result, it showed that the White system for anchor woman's clothing during the S/S seasons is most frequently picked, followed by the Red system. In F/W seasons, Gray system is the most favored, then White and Red, respectively. It was revealed that the most frequently selected colors for upper-wear by anchor women in the three broadcasting stations was an achromatic color, such as White or Gray, and then the chromatic color, Red. It shows that there is no big difference in season. The Inner-wear color matched the jackets which were also achromatic in color, white and black being the most favored in the S/S seasons, and in the case of chromatic colors, Red was the most favored. In addition to this, identical coloration with jacket, coloration with similar color, or single color as clothing color were no less frequently adopted. During the F/W seasons, identical coloration accounts for 26%, the most popular colored being White and Red. It was found that the coloration with achromatic colors are highly favored in the three major broadcasting stations alike.
영상 모자이크 작업에서 두 영상 간의 경계선이 보이지 않는 최적의 seam-line을 구하기 위해 화소값 차이 변환과 동적계획법 이용 알고리즘을 제안하였다. 영상 간의 경계선은 두 영상의 화소값 차이가 적은 화소를 따라 형성되는 것이 시각적 부담이 적다. 이 화소들을 연결하는 것은 최적 경로를 찾는 알고리즘을 이용할 수 있다. 최적 경로 결정에 효과적인 동적계획법을 seam-line 결정에 직접 적용하변 화소값의 차이뿐만 아니라, seam-line의 길이에 따라 영향을 받는 거리영향문제가 발생한다. 이 논문에서는 적응적 변환함수를 사용하여 비용 변환을 수행하고, 변환된 비용공간 상에서 동적계획법을 적용하여 거리영향이 억제된 최적 seam-line을 구할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 또한 결정된 seam-line을 평가하기 위해 일정한 개수의 상위 화소값의 차이를 누적한 값(SFBPD)을 척도로 제시하였다. 제안한 seam-line 결정방법을 다양한 종류의 영상에 대해 적용 실험하였으며, 시각적 및 SBPD 값에 의한 수치적 결과를 제시하였다.
본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)와 PlanetScope 위성영상을 함께 이용한 붕괴건물 탐지를 수행하여 지표면에 위치한 특정 객체 탐지에 있어 이종 센서의 활용 가능성을 제시하였다. 이를 위해 지난해 4월 산불 피해로 붕괴된 20여 채의 건물들이 있는 곳을 실험장소로 선정하였다. 붕괴건물 탐지를 위해 1차적으로 객체기반 분할을 수행한 고해상도의 UAV 영상을 이용해 ExG (Excess Green), GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) 그리고 DSM (Digital Surface Model)과 같은 객체들의 특징(feature) 정보를 생성한 후 이를 붕괴건물 후보군 탐지에 이용하였다. 이 과정에서 탐지정확도 향상을 위해 PlanetScope를 이용한 변화탐지 결과를 함께 사용하였으며 이를 시드 화소(seed pixles)로 사용하여 붕괴건물 후보군에서 오탐지된 영역과 과탐지된 영역을 수정 및 보완하였다. 최종적인 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능을 분석하였으며 UAV 영상만을 이용한 붕괴건물 후보군 탐지 결과와 UAV 그리고 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과의 정확도를 비교, 분석하였다. 그 결과 UAV 영상만을 이용해 탐지한 붕괴건물의 정확도는 0.4867 F1-score를 가지며 UAV와 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과는 0.8064 F1-score로 그 값이 상승하였다. Kappa 지수 또한 0.3674에서 0.8225로 향상된 것을 확인할 수 있었다.
AUDIT(Alcohol Use Disorders Identification Test)에서 정상 음주자, 위험 음주자 및 알코올 사용 장애자로 분류하여 뇌 백질 영역의 ROI(Region Of Interest)에 대한 FA 측정값을 분석하였다. TBSS(Tract-Based Spatial Statics) 도구를 사용하여 ROI의 FA 값을 추출하였다. TBSS라는 도구는 뇌 회백질보다는 백질에 대한 FA값과 MD 값의 민감도가 더 높고 뇌 신경섬유의 비등방도를 정량적으로 도출해 낼 수 있는 장점이 있고 백질에 더 특화된 프로그램이라 할 수 있다. 특히 양쪽 맥락총 평균 차이가 높았고 정상 음주자에서는 FA의 평균값이 0.2831과 0.2872로 나타났으며, 알코올 사용 장애자의 경우 0.1972와 0.1936로 나타났다. 즉, AUDIT 척도에서 점수가 높을수록 뇌 백질의 계측한 모든 ROI 영역에서 FA 값이 더 낮게 측정되는 것을 알 수 있었으며 뇌 백질에 신경 섬유로의 손상에 대한 미세구조 변화를 확인할 수 있었다. AUDIT 척도를 사용하여 DTI의 FA 값에 대한 지침을 제시할 수 있으며 혈액학적 인자의 가이드인 처럼 FA 값을 산정한다면 알코올 사용 장애자의 선별 및 진단에 유용한 검사법이라 사료 된다.
Red ginsengs are inspected manually by examining those in the dark room with back light illumination. Manual inspection is often influenced by physical condition of inspectors. Sometimes. the best grade, heaven. has some inner holes though it was inspected by a specialist. In order to resolve this problem, this study was performed to develop image processing algorithm to detect the inner holes in the x-ray image of ginseng. Because of little gray value difference between background and ginseng in the image. simple thresholding method was not appropriate. Modified watershed algorithm was used to differentiate the inner holes from background and normal ginseng body. Inner hole edge region detected by watershed algorithm consists of many number of blobs including normal portions. With line profile analysis with scanning one line at a time beginning the starting point. it shelved two peaks both ends representing extracting each blobs. in which setting threshold value as of lower peak value enabled us to obtain inner hole image. Once this procedure has to be done till the finishing point it is completing inner hole detection for one blob. Thus. conducting ail blobs by this procedure is completing inner detection of one whole ginseng. Detection results of the inner holes fer various size of red ginsengs were good even though there was small detection variation. 6.2%. according to position of x-rat tube.
본 논문은 교통사고 방지를 위한 운전자의 눈 영상비를 이용한 상태 경고시스템의 설계에 대해 소개하고 있다. 제안하는 운전자 상태 경고 시스템은 눈 인식을 위한 카메라, 카메라를 통해 들어오는 정보를 처리하는 라즈베리파이, 그리고 그 정보를 통해 운전자에게 경고를 줄 때 필요한 부저와 진동기로 구성되어 있다. 운전자의 눈을 인식하기 위해서 기울기 방향성 히스토그램 기술과 딥러닝 기반의 얼굴 표지점 추정 기법을 사용하였다. 동작을 시작하면, 시스템은 눈 주변의 6개의 좌표를 통해 눈 영상비를 계산한다. 그리고 눈을 뜬 상태와 감은 상태의 눈 영상비를 각각 계산한 후 이 두 값으로부터 눈의 상태를 판단하는데 사용하는 문턱 값을 설정한다. 문턱 값이 운전자의 눈 크기에 적응하면서 설정되기 때문에 시스템은 최적의 문턱 값을 사용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 또한 낮은 조도에서도 눈을 인식할 수 있도록 회색조 변환 이미지와 LAB모델 이미지를 합성하여 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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