부정교합을 치료하기 위해 영구치 발거여부를 결정하는 것은 교정학의 역사상 커다란 논쟁거리였고, 따라서 진단과정에서 사용되는 많은 분석법들과 발치의 기준들이 제시되었다. 이제까지 제시되어 온 발치기준들(Extraction formulas)을 검토해 보면, 치열궁 장경 부조화, 치열의 전방돌출, 그리고 환자의 골격형태에 기초하여 발치를 결정함을 알 수 있다. 이들 중에서 가장 중요하게 고려되어야 할 진단요소는 환자의 골격형태로, 결국 개개 환자의 부정교합은 그 환자의 골격형태 범위 내에서 치료되어야 하기 때문이다. EI(Extraction Index)는 환자의 골격형태를 감별진단 할수 있는 CF를 기본으로 구성되어 있고, CF는 부정교합의 수직적, 수평적 요소를 감별해내는 ODI이와 APDI로 이루어져 있다. 또한 피에는 환자의 안모에 영향을 미치는 절치간 각과 입술의 전후방 위치가 포함되어 있어서 안모형태도 고려되어 있다. 본 연구에서는 정상 교합자로서 골격이 조화를 이루며 좋은 안모를 가지고 있고 교정치료를 받은 적이 없는 11.2 - 14.4 세의 아동을 대상으로 하여 두부계측 방사선 사진을 분석하여 EI에 관련된 항목들을 측정한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. ODI이는 $73.5^{\circ}$, APDI는 $82.8^{\circ}$, CF는 $156.3^{\circ}$ 였다. 2. 절치간 각은 $123.6^{\circ}$ 였다. 3. E-line에 대한 상순의 거리는 0.0mm, 하순은 1.4mm 였다. 4. Extraction Index는 153.8 였다.
위성 영상에서 도로를 효과적으로 추출하기 위한 히스토그램 기반 도로 경계선 추출자를 제안하였다. 제안한 추출자를 이용해 도로 경계선 양측의 도로와 비도로 영역 각 화소의 방향성 히스토그램 차를 계산하고, 그 에지 강도 맵을 구하여 도로의 경계선을 추출하였다. 그리고 원영상과 분할된 도로 군집 영상의 에지 강도 맵을 계층적으로 구하여 직선 도로와 곡선 도로를 추출한 다음, 도로의 연결성을 기반으로 하여 전체 도로망을 구성하였다. 제안한 추출자는 칼라 유사도를 계산하는 기존 방법과 달리 히스토그램 차를 기반으로 하기 때문에 잡영에 강건하게 도로를 추출할 수 있으며, 도로 경계선의 위치와 도로 폭도 함께 추출할 수 있을 뿐만 아니라 도로군집을 자동식별하기 때문에 다양한 분광특성의 도로들도 쉽게 추출할 수 있다. 제안한 추출자를 이용하여 1m의 공간 해상도를 갖는 IKONOS 위성 영상에 대해 실험하여 잡영에 강건하게 도로가 추출됨을 확인하였고, 직선 도로 뿐만 아니라 곡선도로 추출도 용이함을 확인하였다.
Software maintenance becomes extremely difficult, especially caused by multiple versions in project-based or customer-oriented software development methodology. For reducing the maintenance cost, reengineering to software product line can be a solution to the software which either is a family of products nevertheless little different functionalities or are customized for each different customer's requirement. At an initial stage of the reengineering, the most important activity in software product line is feature extraction with respect to commonality and variability from the existing system due to verifying functional coverage. Several researchers have studied to extract features. They considered only a single version in a single product. However, this is an obstacle to classify the commonality and variability of features. Therefore, we propose a method for systematically extracting features from source code and its change history considering several versions of the existing system. It enables us to represent functionalities reflecting developer's intention, and to clarify the rationale of variation.
Kim, Kyung-Ai;Chang, Hyun-You;Choi, Sung-Woo;Yoon, Jeong-Weon;Lee, Chan
Food Science and Biotechnology
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제15권6호
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pp.889-895
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2006
Cytotoxic effects of extracts from Tremella fuciformis strain FB001 were evaluated on the DLD-1 human colon adenocarcinoma cell line and the content of polyphenolic compounds in the extracts were analyzed. Hexane, chloroform, and ethyl acetate subfractions (experimental setting I) exhibited cytotoxic effects on the human colon adenocarcinoma DLD-1 cell line with $IC_{50}$ values of 350, 400, and 450 ppm, respectively. When T. fuciformis was extracted sequentially with ether, ethyl acetate, chloroform, and ethanol (experimental setting II), the ether extract demonstrated potent cytotoxicity with an $IC_{50}$ value of 150 ppm, followed by ethyl acetate and chloroform fractions. If the first extraction solvent was chloroform instead of ether (experimental setting III), exposure of the cell line to chloroform, ethyl acetate, and ether extracts at 1,000 ppm led to cell death. High levels of phenolic compounds were estimated for all hydrophobic extracts, which exhibited cytotoxic effects. We propose that this useful information gives additional support to our understanding of the biology and utility of this particular mushroom.
다양한 특징들을 광학적으로 병렬추출하여 패턴인식을 수행하는 시스템을 제안하고 실험하였다. 추출하려는 특징은 6개의 방향선소들 및 선소특징만으로 구별되지 않는 패턴들에 대한 공분산행렬의 고유벡터들이다. 이 시스템은 크게 특징추출부와 패턴인식부로 구성된다. 전자는 여러 특징을 병렬적으로 추출하기 위해 다중 Vander Lugt 필터를 사용하여 광학적으로 구현되었으며, 후자는 이들 추출된 특징들을 사용하여 패턴인식이 수행되도록 컴퓨터에서 구현되었다. 패턴인식 방법으로는, 추출된 특징을 인공신경망에 학습을 시키는 방법과 단순히 선소들의 논리적인 개수를 사용하는 방법, 두 가지가 각각 사용되었다. 여기서는 선소들로만 구성된 15개의 영문자 패턴들에 대해 실험하였고 그 실험결과를 보고한다.
본 논문에서는 온라인 학습 자료의 비선형 특징(feature) 추출을 위한 새로운 온라인 비선형 주성분분석(OL-NPCA : On-line Nonlinear Principal Component Analysis) 기법을 제안한다. 비선형 특징 추출을 위한 대표적인 방법으로 커널 주성분방법(Kernel PCA)이 사용되고 있는데 기존의 커널 주성분 분석 방법은 다음과 같은 단점이 있다. 첫째 커널 주성분 분석 방법을 N 개의 학습 자료에 적용할 때 N${\times}$N크기의 커널 행렬의 저장 및 고유벡터를 계산하여야 하는데, N의 크기가 큰 경우에는 수행에 문제가 된다. 두 번째 문제는 새로운 학습 자료의 추가에 의한 고유공간을 새로 계산해야 하는 단점이 있다. OL-NPCA는 이러한 문제점들을 점진적인 고유공간 갱신 기법과 특징 사상 함수에 의해 해결하였다. Toy 데이타와 대용량 데이타에 대한 실험을 통해 OL-NPCA는 다음과 같은 장점을 나타낸다. 첫째 메모리 요구량에 있어 기존의 커널 주성분분석 방법에 비해 상당히 효율적이다. 두 번째 수행 성능에 있어 커널 주성분 분석과 유사한 성능을 나타내었다. 또한 제안된 OL-NPCA 방법은 재학습에 의해 쉽게 성능이 항상 되는 장점을 가지고 있다.
인공위성 영상을 이용하여 한반도 전역과 같이 넓은 지역에 대한 효율적인 영상 판독 및 분석 작업을 수행하기 위해서는 영상모자이크 작업이 필수적으로 요구된다. 본 논문은 영상모자이크 작업시 요구되는 접합선의 자동추출 기법과 이를 기반으로 한 자동 모자이크 영상제작 방법을 제시하였다. 인위적인 불연속을 최소화하는 접합선의 자동 추출기법으로는 검색영역에 대한 제약조건을 고려한 Minimum Absolute Gray Difference Sum 알고리즘과 Canny 에지검출 알고리즘을 함께 적용하였다. 또한 획득시기가 다른 인접영상간의 밝기 차이를 균일하게 유지시키기 위한 히스토그램 매칭 방법으로는 Match Cumulative Frequency 방법을 적용하였다. 본 연구의 결과 에지검출 기법을 통해 도로나 강 등과 같은 선형특성 지형 지물을 접합선으로 선정함으로서 인접영상간의 인위적인 불연속 형성을 최소화 할 수 있었다.
We propose a new method to extract valid lines from a visual image. Unsupervised clustering method is used to assign each line to any of the line groups according to its orientation. During the low-level image processing we use an adaptive threshold method to reduce human supervision and to automate the processing sequence. To reduce the misclassification rate and to suppress the superiors line support regions at the clustering stage, the adaptive threshold method is consistently applied. Performing principal component analysis on each line support region provides an efficient method of obtaining line equation. Finally we adopt the theory of robust statistics to guarantee the quality of each extracted line and to eliminate the lines of poor quality. We present the experimental results to verify our method. With the proposed method, one can extract the lines according to the internal orientation similarities and integrate the whole process into one adaptive procedure.
This paper presents 3D line segment extraction method, which can be used in generating 3D rooftop model. The core of our method is that 3D line segment is extracted by using line fitting of elevation data on 2D line coordinates of ortho-image. In order to use elevations in line fitting, the elevations should be reliable. To measure the reliability of elevation, in this paper, we employ the concept of self-consistency. We test the effectiveness of the proposed method with a quantitative accuracy analysis using synthetic images generated from Avenches data set of Ascona aerial images. Experimental results indicate that the proposed method shows average 30 line errors of .16 - .30 meters, which are about $10\%$ of the conventional area-based method.
본 논문은 정형화되지 않은 텍스트 라인들을 추출하기 위한 방법을 보여주고 있다. 텍스트 라인들은 각기 다른 각도로 구성되고, 심하게 굴곡이 있는 모양, 그리고 텍스트 라인내의 약간의 단어 사이의 공간이 생기게 된다. 그러한 텍스트 라인들은 포스터, 주소, 그리고 예술 문서 등에서 발견된다. 제안하는 방법은 기존의 직관적인 그룹핑 방법에 기반을 두고 있지만, 하나의 라인에서 발생하는 불충분한 특징점들과 모호한 회전 등을 극복하기 위한 방법을 개발하였다. 본 논문에서 텍스트 라인들은 몇 개의 연결된 성분들로 구성되고, 이 성분들은 하나의 문자 또는 연결된 문자들의 검은색 화소들의 집합이라고 가정하였다. 제안하는 방법은 반복적으로 증가되는 임계값과 가까운 성분들은 하나의 체인으로 병합하게 되고 확장되어 길어진 체인들은 라인의 원시 체인으로서 인지된다. 그때 원시 체인들은 텍스트 라인의 부분적 회전에 따라 좌우로 확장되어 진다. 텍스트 라인의 부분적인 회전은 원시 체인이 확장될 때, 체인들의 각 면에서 재구성될 것이다. 이러한 과정을 통해서 모든 텍스트 라인들이 구성되어 진다. 제안 방법은 로고와 슬로건에서 사용된 곡면으로 쓰여진 텍스트 라인들에 대해서 실험한 결과 직선 텍스트 라인은 98%, 곡선 텍스트 라인은 94%로서 높은 추출율을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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