향약집성방 및 동의보감등 한의학 서적을 기초로 하여 선택한 탕제 45종과 단미제 80종의 메탄올과 열수추출물을 가지고 MTT assay를 실시하여 항Herpes simplex virus-1 (HSV-1)에 대한 활성을 조사하였다. 열수추출 탕제 45종 중 백사전방, 현람방I, 현람방II, 반천청방 4종에서 항 HSV-1 활성을 나타냈고, 이들의 SI (selective index)값은 $2.1{\pm}0.5$에서 $11.8{\pm}2.2$ 범위의 값을 가졌으며 메탄올추출 탕제 45종 중에서는 단치시호탕III, 반천청방, 정향울금방, 대황오배자고, 홍인락삼등방, 호장해독탕에서 활성을 보였고 이들의 SI값은 $1.7{\pm}0.2$에서 $10.5{\pm}3.1$ 범위의 값을 나타냈다. 열수추출 단미제 중계지, 관중, 구인분, 대황, 자화지정, 포공영, 호장근, 황백등 8종에서 항 HSV-1 활성이 나타났고, 이들의 SI값은 $1.6{\pm}0.1$에서 $10.2{\pm}0.7$ 범위의 값을 가졌으며 메탄올추출 탕제 중에서는 계지, 목방기, 상지, 호장근에서 활성을 보였고 이들의 SI 값은 $2.9{\pm}1.5$에서 $9.3{\pm}0.5$ 범위의 값을 나타내었다. 처방제 중 반천청방은 열수추출물과 메탄올 추출물 모두에서 항바이러스 활성을 나타냈고, 단미제 중 계지와 호장근도 열수와 메탄올 추출물 모두에서 항바이러스 활성을 보였다. 이들 탕제 및 단미제는 분획 및 분석실험을 실시하여 활성성분을 추적하고 있다.
차량이 증가함에 따라 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)과 같은 체계가 요구된다. 본 논문에서는 전방의 상황을 운전자에게 알려 주기 위한 기본과정으로 연속된 컬러 영상으로부터 영상처리만을 이용하여 전방의 차량과 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 도로 전방의 상황은 차량이 많다고 하더라도 도로의 영역이 많은 부분을 차지하고 있으며, 차량이 있는 경우에 차량의 하단에 그림자와 같이 어두운 영역이 존재하는 점을 이용하여 전방의 차량을 검출한다. 그리고 차선은 그림자 영역의 반대 특징으로 횐색계열이라는 점을 이용하여 차선 정보를 추출한다. 이 방법은 도로가 혼잡하거나 도로상에 방향 표시가 있는 경우에도 좋은 결과를 보인다. 차량과 차선을 검출하는데는 HSV 컬러 모델에서 태도 성분과 명도 성분을 이용하여 후보점을 검출하고, 차량과 타선의 영역을 검출하며 에지 정보를 이용하여 차량의 영역을 결정한다. 그리고 검출된 차량 영역이 이전 프레임의 차량 영역과 같은 차량인지 알기 위해서는 HSV 성분과 위치 정보의 통계적 특징을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 및 차선 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.
본 논문에서는 동작인식 위한 정확한 배경 분할 및 특징점 추출 방법을 제안한다. 배경 분할 과정에서는 먼저, HSV 입력 이미지를 RGB 색상 공간에서 HSV 색상 공간으로 변환한 뒤, H와 S 값에 대한 두 개의 임계치를 사용하여 살색 영역을 분할, 프레임간의 차영상을 이용하여 움직임이 있는 영역을 추출한다. 차영상에서 발생하는 잔상 영역을 제거하기 위하여 헤시안 어파인 영역 검출기를 적용하고, 잡음이 제거된 차 영상과 살색 영역의 이진화 영상을 이용하여 사람의 동작이 나타나는 영역을 분할한다. 특징점 추출 과정은 전체 영상을 블록 단위로 나눠서 각 블록 안에서 분할된 영상에 포함되는 픽셀들의 중점을 구하여 특징점을 추출한다. 실험결과 복잡한 환경에서도 정확한 배경 분할과 사용자 동작을 대표하는 특징점 추출이 약 12 fps로 가능함을 알 수 있었다.
선박충돌사고를 재현하고 분석하기 위해서는 레이더 기반 선박충돌사고 데이터에서 물표 정보를 정확하게 확보하는 것이 매우 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 HSV 색공간과 OpenCV 라이브러리를 이용하여 물표 정보를 추출하는 방법을 분석하였고, 실제 상황에 적용한 프로그램도 개발하였다.
본 논문은 영상 속 객체와 배경의 컬러 특징을 이용한 주요 객체의 자동 추출 방법에 관한 연구이다. 인간이 객체를 판단할 때에는 배경과 객체의 색상 차이를 이용하는데 이러한 요소를 객체 추출 방법에 적용시키기 위해서는 배경과 객체의 색차를 강조하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 원 RGB 영상을 인간의 시각 시스템과 유사한 HSV 색 공간으로 변환하고 각기 다른 분포도의 메디안 필터를 적용한 두 개의 영상을 생성한 뒤 두 개의 메디안 필터가 적용된 영상들을 합산하였고 데이터 군집화 방법인 Mean Shift 알고리즘을 적용하여 색상 특징을 그룹화 하였다. 마지막으로 이진화 작업을 위하여 영상의 채널 수를 3 채널에서 1 채널로 정규화 한 뒤 영상 내 픽셀들의 평균값을 임계값으로 이용하는 이진화 방법으로 객체 지도 영상을 생성하였고 주요 객체를 추출하였다.
지능형 자동차 시스템에 대한 인식이 높아지면서 차선 획득 알고리즘에 대해 많이 연구되고 있다. 일반적인 차선 인식에서 사용하는 경계선 추출을 사용하는 방법은 도로에서의 차선 검출에 좋은 결과를 가져 올 수 있다. 하지만 도로에 그림자, 혹은 가로 선 같은 다른 경계선이 검출 될 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 형태학적 연산을 적용하여 차선에 대한 정보를 추출하였다. 또한 HSV(Hue, Saturation, Value) 칼라 모델을 적용하여 색상에 대한 정보를 이용함으로써 한번 더 차선의 정보를 추출하였다. 추출된 차선의 후보들을 이용하여 Hough 변환을 통해 차선이 존재할 가능성이 높은 차선 검출 영역을 설정하고, 이러한 차선 검출 영역 내에서 차선을 추출하는 방식을 사용함으로써 효과적으로 차선을 검출할 수 있었다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 상완 동맥 영역에 대한 RGB 채널을 HSV 채널로 변환한다. 변환된 HSV 채널에 대해 고혈압 영역의 특징을 강조하게 하기 위해 밝기 값을 나타내는 V값을 조절한다. 조절된 HSV 채널을 다시 RGB 채널로 변환한 후, Fuzzy C_Means 기반 무게중심과 Possibilistc C_Means 기반 무게 중심을 기반으로 새로운 무게 중심을 구하여 픽셀들을 클러스터링하여 상완동맥 영역의 고혈압 영역을 추출한다. 추출된 상완 동맥의 고혈압 영역에 대해 헤모글로빈 색소 정보를 나타내는 IHb 값을 이용하여 상완 동맥의 고혈압 영역에서 유사한 헤모글로빈 색소 정보를 가지는 영역을 분할한다. 분할된 영역들을 혈류의 속도를 나타내는 색상표와 대조하여 고혈압의 진행에 대해 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 색조 도플러 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 고혈압의 진행에 대한 분석 결과와 색조 도플러 초음파 영상 장비에 나타난 고혈압 진행 결과와 거의 일치하는 것을 확인할 수 있었다.
목적: Hydrodynamic-based procedure는 손쉽고 간편한 비바이러스성 유전자 전달 방법으로 특히 간특이적으로 발현하는 특징을 가진다. 단순 헤르페스 바이러스 제 1 형 티미딘 키나제(herpes simplex virus type 1 thymidine kinase, HSV1-tk)와 다양한 기질을 이용한 비침습적 HSV1-tk 유전자 영상시스템이 널리 연구되어왔다. 본 연구에서는 HSV1-tk 유전자를 hydrodynamic-based procedure를 이용하여 전달한 후, HSV1-tk의 보고 기질로 알려진 5-(2-iodovinyl)-2'-deoxyuridine (IVDU)을 이용하여 간 특이적인 HSV1-tk 유전자 발현 영상을 획득하고자 하였다. 대상 및 방법: HSV1-tk 유전자와 녹색형광유전자를 가진 각 플라스미드 벡터를 마우스에 hyodynaminc injection을 통해 전달하고, 24 시간 뒤 유전자의 발현을 확인하기 위해 RT-PCR, 생체형광영상, 핵의학영상, 전신자가방사영상 그리고 생체분포를 시행하였다. 결과: 각 플라스미드 벡터를 전달한 간으로부터 추출한 전체 RNA를 이용하여 RT-PCR을 수행한 결과, 각각 HSV1-tk유전자와 녹색형광단백 유전자의 특이적인 밴드를 관찰할 수 있었다. 생체 분포 결과, pHSV1-tk 벡터를 전달한 마우스의 간에서 특이적인 [$^{123}I$]IVDU의 섭취를 보였다. 생체형광영상에서는pEGFP-N1 벡터를 전달한 마우스의 간에서는 유의한 형광신호를 나타내었다. 전신자가방사영상과 감마카메라 영상에서 pHSV1-tk 벡터를 전달한 마우스의 간에서 방사표지 IVDU가 국소적으로 집적되는 것을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 hydrodynamic-based procedure는 간특이적으로 플라스미드 DNA를 전달하는데 효과적이며 전달된 유전자의 발현을 분자영상학적인 방법으로 확인하였다. 따라서 Hydrodynamic injection을 통해 HSV1-tk유전자와 목적 유전자의 공동발현은 방사표지 IVDU에 의해 목적 유전자의 발현을 정량평가하는데 유용할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실시간으로 보행자를 추적할 때 배경 제거를 이용하여 변형된 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 추출을 제안하였다. 기존의 HOG 특징 추출은 연산량이 많아 추적 속도가 느린 문제가 있다. 배경 제거를 통해 연산량 감소와 추적률을 향상시키기 위해 연구하였다. 불필요한 영역에서의 특징 추출을 감소시키기 위해 HSV 색공간에서 S 채널과 V 채널을 이용하여 영역 제거를 진행하였다. 영상의 평균 S 채널과 V 채널로 배경 제거 후 입력 영상이 전체적으로 어두워 객체 추적에 실패하는 경우가 있다. 이러한 경우를 방지하기 위해 히스토그램 평활화를 하였다. 제거된 영역에서 추출되는 HOG 특징이 감소되고, 객체에서는 명확한 HOG 특징이 추출되어 객체 추적 속도와 추적률이 향상되었다. 본 실험에서는 다수의 보행자나 한명의 보행자가 존재하는 영상, 배경이 복잡한 영상, 흔들림이 심한 영상을 가지고 실험하였다. 제안하는 방법은 기존의 HOG-SVM 방법과 비교하여 처리 속도는 약 41.84% 향상되었으며 오 추적률은 약 52.29% 감소되어 개선된 추적률을 보였다.
본 논문은 영상에 포함된 객체 특징을 추출하기 위한 연구로서, 말레이시아 산림에서 드론으로 항공 촬영된 산림 영상사진을 이용하여 실제로 산림 속에 존재하는 나무를 파악하기 위한 방법을 기술한다. 일반적으로 회색조 영상특징 추출방법으로는 LBP 방식과 GLCM 방식, Gabor 필터 방식 등이 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 드론으로 촬영된 영상이므로 나뭇잎 질감이 매우 유사하기 때문에, 질감 자체보다는 표본으로 채취한 샘플들에 대한 통계적 특성을 이용한 객체 추출 방식을 제안한다. 이를 위하여 먼저 샘플 영상을 생성하고, 생성된 샘플영상과 원 영상간의 상호상관관계를 이용하여 객체를 검출한다. 각 샘플영상들에 대한 평균치 및 표준편차는 객체 샘플을 분간하고, 판단하기 위한 중요한 자료로 사용될 수 있으며, 또한 RGB 모델과 HSV 모델의 각 신호성분들을 분석하여 객체판단에 유용한 샘플 영상에 대한 통계값을 이용함으로서 객체 추출 확률을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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