Complete understanding of the exterior and interior structure of the tooth would be prerequisite to the successful clinical results, especially in the restorative and endodontic treatment. Although three-dimensional reconstruction method using x-ray microtomography could not be used in clinical cases, it may be the best way to reconstruct the morphologic characteristics of the tooth structure in detail without destructing the tooth itself. This study was done to three dimensionally reconstruct every teeth in the arch in order to increase the understanding about the endodontic treatment and to promote the effective restorative treatment by upgrading the knowledge of the tooth morphology. After placing tooth between the microfocus x-ray tube and the image intensifier to obtain two-dimensional images of each level. scanning was done under the condition of 80 keV, $100{\;}\mu\textrm{m}$, 16.8 magnification with the spot size of $8{\;}\mu\textrm{m}$. Cross-section pixel size of $16.28{\;}\mu\textrm{m}$ and 48.83 cross-section to cross-section distance were also used. From the results of this study, precise three dimensional reconstructed images of every teeth could be obtained. Furthermore, it was possible to see image that showed interested area only, for example. enamel portion only, pulp and dentin area without enamel structure, pulp only, combination image of enamel and pulp, etc. It was also possible to see transparent image without some part of tooth structure. This image might be used as a guide when restoring and preparing the full and partial crown by showing the positional and morphological relationship between the pulp and the outer tooth structure. Another profit may be related with the fact that it would promote the understanding of the interior structure by making observation of the auto-rotating image of AVI file from the various direction possible.
본 논문에서는 불꽃 감지를 위한 임베디드 시스템에 적합한 딥러닝 구조를 제안한다. 제안하는 딥러닝 구조의 불꽃 감지 과정은 불꽃 색깔 모델을 사용한 불꽃 영역 검출, 불꽃 색깔 특화 딥러닝 구조를 사용한 불꽃 영상 분류, 검출된 불꽃 영역의 $N{\times}N$ 셀 분리, 불꽃 모양 특화 딥러닝 구조를 사용한 불꽃 영상 분류 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 입력 영상에서 불꽃의 색만을 추출한 다음 레이블링하여 불꽃 영역을 검출한다. 두 번째로 검출된 불꽃 영역을 불꽃 색깔에 특화 학습된 딥러닝 구조의 입력으로 넣고, 출력단의 불꽃 클래스 확률이 75% 이상에서만 불꽃 영상으로 분류한다. 세 번째로 앞 단에서 75% 미만 불꽃 영상으로 분류된 영상들의 검출된 불꽃 영역을 $N{\times}N$ 단위로 분할한다. 네 번째로 $N{\times}N$ 단위로 분할된 작은 셀들을 불꽃의 모양에 특화 학습된 딥러닝 구조의 입력으로 넣고, 각 셀의 불꽃 여부를 판단하여 50% 이상의 셀들이 불꽃 영상으로 분류될 경우에 불꽃 영상으로 분류한다. 제안된 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 ImageNet의 불꽃 데이터베이스를 사용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 딥러닝 구조는 기존의 딥러닝 구조보다 평균 29.86% 낮은 리소스 점유율과 8초 빠른 불꽃 감지 시간을 나타내었다. 불꽃 검출률은 기존의 딥러닝 구조와 비교하여 평균 0.95% 낮은 결과를 나타내었으나, 이는 임베디드 시스템에 적용하기 위해 딥러닝 구조를 가볍게 구성한데서 나온 결과이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 불꽃 감지를 위한 딥러닝 구조는 임베디드 시스템 적용에 적합함이 입증되었다.
This study evaluates the relationship among the evaluation structure of morphological elements, the satisfaction on exterior elements, and the image evaluation for the campus landmarks by campus type. The investigation results are summarized as follows. 1) The university headquarter was nominated as the university landmark, and the main reason for the nomination was the building's historic and locational value. 2) Of the morphological elements of the campus landmark, 'proportion and balance' and 'harmony and order' were deemed important, while 'diversity' was deemed less important. 3) For the satisfaction on the facility's exterior elements, the evaluation structure was different for each university. However, the factor of 'location of the facility' was deemed the biggest factor for satisfaction for all universities, while the facility's 'color and material' were found to be the most dissatisfying factors. 4) The image evaluation on the facility was different for each university. Although there was a strong skeptical image about 'liveliness', there was a very positive image about 'elegance' and 'scale'. 5) On the relationship between the satisfaction on exterior elements and the image evaluation, there was a different evaluation structure for each university. 'Facility's color and exterior material' were the main elements which improved the overall image of the facility. Thus, the study results strongly suggest that an important task is to determine the maintenance direction through the emphasis on the relationship between exterior elements and image satisfaction for each university.
현대 소비재의 조형 이미지를 한국과 일본의 양국 젊은 세대를 놓고 비교 분석하였다. 그 결과로 한국 젊은 남성과 여성들은 $\ulcorner$정치(精緻)-단순(單純)$\lrcorner$$\ulcorner$실질(實質)-비실질(非實質)$\lrcorner$$\ulcorner$경(輕)-중(重)$\lrcorner$$\ulcorner$화려-수수$\lrcorner$$\ulcorner$우미(優美)-투박$\lrcorner$의 3인자의 이미지로 설명할 수 있다. 현대 소비재에 대하여 한국의 남녀는 동일한 이미지 구조를 갖고 있으며 그에 반해 일본의 남.녀는 이미지 구조에 차이가 있다. 이것은 성별에 따라 중시하는 조형요소가 다르기 때문이라고 본다. 한국의 젊은 남녀는 현대 소비재에 있어 소비재 표면에 처리되어 있는 문양, 장식, 색상의 조형요소에 민감하게 반응하며, 일본의 젊은 여성들도 소비재의 조형의 이미지를 파악할 때 한국의 젊은 남녀와 동일하게 소비재 표면에 처리되어 있는 요소에 민감하게 반응한다. 한편 일본 젊은 남성들은 소비재 표면의 요소보다는 소비재의 가치에 의미를 두고 조형이미지를 파악하고 있다.
본 논문은 효과적인 열화영상의 복원을 위해 쿼드트리 구조를 갖는 다중-스케일 블록 지역적 이진 패턴 기반의 영역검출기를 제시하고, 이를 통한 구간적 잡음 제거 기법을 제안한다. 구간적 잡음 제거 기법은 영상 내 전체 화소를 일정한 블록 단위의 영역으로 나누어 화소의 변화량에 따라 검출을 수행하는 다중-스케일 블록 영역 검출기를 쿼드트리 형태로 제시하고 검출된 영역 특성에 맞게 영상분석을 진행한다. 처리되는 영역들은 강한 변화량을 갖는 영역, 약한 변화량을 갖는 영역, 평탄한 영역의 세 가지로 분류되며 차례로 주성분분석, 양방향 필터, 구조-텍스쳐 영상 분해의 기법들이 잡음제거를 위해 적용된다. 객관적 실험결과를 통하여 기존 알고리즘들 보다 제안하는 구간적 잡음 제거 기법이 최대 신호-대-잡음비 측면에서 이득을 가지며, 주관적 화질 비교를 통해 세부정보들이 최대한 보존되어 있음과 동시에 평탄한 영역에 대해서도 왜곡이 거의 없는 향상된 복원영상이 얻어지는 것을 확인할 수 있었다.
As the improvement of digital technologies increases the use of images from various fields, the domain of image retrieval has evolved and become a growing topic of research in the Library and Information Science field. The purpose of this study is to identify the knowledge structure of the image retrieval domain by using the author co-citation analysis and author bibliographic coupling as analytical tools in order to understand the domain's past and present. The data set for this study is 245 articles with 8,031 cited articles in the field of image retrieval from 1998 to 2013, from the Web of Science citation database. According to the results of author co-citation analysis for the past of the image retrieval domain, our findings demonstrate that the intellectual structure of image retrieval in the LIS field consists of predominantly user-oriented approaches, but also includes some areas influenced by the CBIR area. More specifically, the user-oriented approach contains six specific areas which include image needs, information seeking, image needs and search behavior, image indexing and access, indexing of image collection, and web image search. On the other hand, for CBIR approaches, it contains feature-based image indexing, shape-based indexing, and IR & CBIR. The recent trends of image retrieval based on the results from author bibliographic coupling analysis show that the domain is expanding to emerging areas of medical images, multimedia, ontology- and tag-based indexing which thus reflects a new paradigm of information environment.
The purpose of this study was to analyze the characteristics of the factor structure in Clothing Silhouette Image and the differences of Image Evaluation related to Grouping of Line and Grouping of Body Emphasis using Silhouette Image Factor and Life Space as variables. Clothing Silhouette Image was estimated by the photographs of 9 Life Spaces ${\times}$ 23 Clothing Silhouettes with 15 semantic differentiated by-polar scales. The major finding were : The factor structure of Clothing Silhouette Image were found to include 4 factor dimensions-Capability Evaluation, Function, Activity. It was clear that Silhouette Image were affected by Life Spaces. There were the differences of Image Evaluation related to Grouping of Line and Grouping of Body Emphasis. There were the differences of Life Space Evaluation related to Grouping of Line and Grouping of Body Emphasis. Therefore it is important to considerate Life Space for selecting Clothing Silhouette.
An off-axis integral floating system using a concave mirror is analyzed to resolve the image distortion incurred by the off-axis optical arrangement. The concave mirror can be adopted as the floating device to improve the optical efficiency. The image distortion due to the tilting axis of the concave mirror needs to be analyzed precisely to generate the pre-distortion image. In this paper, we calculate the image deformation in the off-axis structure of the concave mirror using the geometrical optics. Using the calculation results, the compensated elemental image can be generated for the pre-distortion integrated image, which can be projected to the floating 3D image without image distortion. The basic experiments of the off-axis integral floating are presented to prove and verify the proposal.
In this paper, the method of image segmentation based on a pyramid of reduced resolution versions of the input input image is persented. In a pyramid structure, two regions (a given pixel and its mother pixels) are compared by the proposed inverse-mother-son variance ratio (IMSVR) method for the detection of an optinal object pixel and are determined whether they are similar enough to be viewed as one region or disparate to be viewed as ditinct regions By the proposed method, an l`timal object pixel has been setectedat some level, it is necessary to retrieve its boundary precisely. Moving down the pyramid to levels of higher resolution is requires. In this paper, the top-sown pyramid traversing algorithm for an image segmentation using a pyrmid structure is presented. Using the computer simulation, the results by the proposed statistical method and object traversing method are investigated for the binary image and the real image at the results of computer simulation, the proposed method of image segmentation based on a pyramid structure seem to have useful properties and deserve consideration as a possible alternative to existing methods of omage segmentation. The computation for the proposed method is required 0 (log n), for an TEX>$n{\times}n$ input image.
The purpose of multimodal medical image fusion (MMIF) is to integrate images of different modes with different details into a result image with rich information, which is convenient for doctors to accurately diagnose and treat the diseased tissues of patients. Encouraged by this purpose, this paper proposes a novel method based on a two-scale decomposer and detail preservation model. The first step is to use the two-scale decomposer to decompose the source image into the energy layers and structure layers, which have the characteristic of detail preservation. And then, structure tensor operator and max-abs are combined to fuse the structure layers. The detail preservation model is proposed for the fusion of the energy layers, which greatly improves the image performance. The fused image is achieved by summing up the two fused sub-images obtained by the above fusion rules. Experiments demonstrate that the proposed method has superior performance compared with the state-of-the-art fusion methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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