• 제목/요약/키워드: Morphology segmentation

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A new species of Afrolaophonte (Copepoda, Harpacticoida, Laophontidae) from Korea and cladistic tests of species-groups

  • Tomislav, Karanovic
    • Journal of Species Research
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    • 제11권4호
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    • pp.239-252
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    • 2022
  • Afrolaophonte koreana sp. nov. is described from the intertidal zone of two sandy beaches on the south coast of Korea. This is the first record of the genus Afrolaophonte Chappuis, 1960 in the Northern Pacific. The new species is most similar to A. aequatorialis Cottarelli and Mura, 1981, described from the Maldives and subsequently also found in Papua New Guinea, but could be distinguished by numerous characters, including the segmentation of the third leg endopod in male, armature formula of the second leg in both sexes, length of caudal rami in both sexes, and length of some setae on the fourth leg in female. Afrolaophonte ensiger Wells and Rao, 1987 from the Andaman and Nicobar Islands is established as a junior subjective synonym of A. aequatorialis. To test previous phylogenetic hypotheses based on intuitive methods, a parsimony based cladistic analysis of 13 valid congeners is performed using 15 morphological characters and one outgroup. Only one of three previously proposed species-groups is supported with a synapomorphy, while one was clearly based on symplesiomorphies. Our current knowledge of morphology in this genus is not sufficient for postulating interspecific phylogenies, which also renders previous zoogeographical hypotheses untestable.

드론과 이미지 분석기법을 활용한 구조물 외관점검 기술 연구 (Study on Structure Visual Inspection Technology using Drones and Image Analysis Techniques)

  • 김종우;정영우;임홍철
    • 한국건축시공학회지
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    • 제17권6호
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    • pp.545-557
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    • 2017
  • 이 연구는 사회 기반 구조물의 노후화에 대한 안전점검 기술분야에서 구조물 외관점검 기술의 효율적 대안에 관한 연구이다. 기존 육안점검 및 조사를 대신하여 산업용 드론과 딥 러닝기반의 이미지 분석 기법을 접목함으로써 막대한 인력과 시간소요 및 비용을 절감하고 높은 구역 및 돔 구조물의 접근 한계를 극복하고자 하였다. 구조물의 0.3mm 이상의 균열 손상을 검지할 수 있는 고 해상도 카메라와 라이다 센서, 임베디드 이미지 프로세서 모듈로 구성된 탑재체를 제작하여 산업용 드론에 탑재하였다. 이를 현장 시험에 적용하여 자동비행항법을 통해 시편의 손상 이미지를 촬영하였다. 또한 균열경을 이용하여 기존 육안 점검 방법으로 백태, 박리박락과 같은 면적형 손상과 선형 손상인 균열의 폭과 길이를 측정하여 최종 이미지 분석 검출 결과와 비교하고자 하였다. 촬영된 이미지 중 80장의 샘플을 골라 이미지 분석 기법을 적용하여 사전처리작업(pre-processing)-분리작업(segmentation)-특징점 추출작업(feature extraction)-분류 작업(Classification)-지도학습작업(supervised learning) 등의 과정을 거쳐 손상을 분리하고, 이를 딥러닝 기반 플랫폼으로 지도학습하여 분석 파라미터를 추출하였다. 지도학습을 수행하지 않은 임의의 이미지 샘플 60장을 신규로 추가하여 추출된 파라미터를 기반으로 이미지 분석을 수행한 결과, 손상 검출율의 90.5%로 나타났다.

광학(光學) 및 전자현미경기술(電子顯微鏡技術)에 의(依)한 Mycoplasma pneumoniae의 분열(分裂)과 연속분화(連續分化)에 관(關)한 연구(硏究) (Replication and Sequential Development of Adherent Mycoplasma Pneumoniae Studied by Light and Electron Microscopies)

  • 김치경
    • Applied Microscopy
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    • 제12권2호
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    • pp.11-22
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    • 1982
  • Mycoplasma pneumoniae의 형태적(形態的) 분화과정(分化過程)을 광학(光學) 및 Carbon replication과 critical point drying 전자현미경 기술(技術)을 이용하여 관찰(觀察)하였다. 단세포(單細胞)로 부터 시작하는 전분화(全分化) 과정에서 이 세균(細菌)은 구형(球形)과 방추형(紡錘形)의 세포형태(細胞形態)로 특유(特有)한 분화(分化)를 하며 이 과정은 배양액(培養液)의 pH변화(變化)와 일치(一致)하여 진행(進行)되었다. 본(本) 연구(硏究) 결과(結果)로 부터 M. pneumoniae의 단세포(單細胞)에서 시작되는 새로운 생활회로(生活回路)를 다음과 같이 제기(提起)하였다. 단세포기(單細胞期)를 지나 제1분열기(第1分裂期)에는 구형세포(球形細胞)가 주로 대수증식기(對數增殖期)의 초기에 이분법(二分法)에 의하여 분열하고 그 후에 방추형 세포(細胞)가 분절법(分節法)에 의하여 분열하는 제2분열기(第2分裂期)가 뒤 따른다. 방추형(紡錘形)의 긴 세포(細胞)는 극성(極性)을 갖고 세포 한쪽 끝으로 부터 성장(成長)하여 수 많은 방추형세포에 의한 망상기(網狀期)가 된다. 이와 같은 생장회로(生長回路)는 좋은 생장(生長) 환경에서는 반복되지만 pH가 6.8 이하로 떨어지거나 다른 조건(條件)들이 나빠지면 세포표면(細胞表面)이 조악(粗惡)한 구형(球形)으로 변형(變形)되어 사멸기(死滅期)에 들어가 모든 세포(細胞)는 생명력(生命力)을 상실하게 된다.

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SPECT 영상을 사용한 기능적 심근형태의 자동 계측법 개발 (Automated Functional Morphology Measurement Using Cardiac SPECT Images)

  • 최석윤;고성진;강세식;김창수;김정훈
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제35권2호
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    • pp.133-139
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    • 2012
  • 핵의학 검사에 있어서 심근 관류스캔은 관상동맥질환의 혈역학적 중요성을 평가하는 좋은 방법이다. 그러나 판독효율을 높이기 위해서 자동화된 정량적 계측 방법이 추가적으로 제시되어야한다. 본 연구에서는 판독에 필요한 심근의 3차원 기능모델과 심근 두께 계산 모델을 제시한다. 개발을 위해서 SPECT로 부터 심장의 단축단면상을 얻었고 전처리를 방정식을 적용하여 좌심근 두께의 모델링을 구현하였다. 실험결과 슬라이스 단축방향 영상으로부터 내벽과 외벽을 계측하는데 성공하였고, 계산된 좌표를 이용해서 3차원 모델링을 구현하였다. 다음 라플라스 식을 사용하여 심벽 두께의 3차원 모델을 완성하였다. 3차원 모델을 통해서 결절 부위가 쉽게 관찰할 수 있고, 3차원 모델의 회전을 통해서 병변의 위치를 빨리 파악할 수 있는 특징을 가진다. 판독 보조지표로서의 개발된 제안된 모델은 보조적 판독정보를 제공하고 오진의 확률을 낮추는데 기여할 것으로 예상한다. 허혈성 심장질환 환자의 조기 진단에도 큰 역할을 할 것이다.

드론 다중분광영상과 컴퓨터 비전 기술을 이용한 배추 객체 탐지 알고리즘 개발 (Development of Chinese Cabbage Detection Algorithm Based on Drone Multi-spectral Image and Computer Vision Techniques)

  • 류재현;한중곤;안호용;나상일;이병모;이경도
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_1호
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    • pp.535-543
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    • 2022
  • 농업분야에서 드론을 활용하여 작물의 생육을 진단하고 정보를 영상으로 제공하고 있다. 들녘 단위에 대한 고해상도 드론 영상을 활용하는 경우 객체별 생육정보를 생산할 수 있으나 정확하게 작물을 탐지하고 인접한 객체를 효율적으로 구분하기 위한 작업이 요구된다. 본 연구에서는 작물 객체를 탐지하고 위치 정보를 추출하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적이다. 드론 다중분광영상과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 객체 탐지를 위한 알고리즘을 개발하였으며, 대상 작물은 가을배추로 선정하였다. 2018년~2020년까지 가을배추를 대상으로 정식 후 7일~15일 사이의 드론 영상을 취득하였으며, 2019년 영상 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 개발한 뒤 2018년, 2020년 영상을 기반으로 알고리즘 평가를 수행하였다. 분광반사도 기반 지수와 식생의 분광반사도 특성을 고려하여 식생 지역을 추출하였다. 이후 추출된 식생 지역에서 객체의 크기를 고려하여 팽창(Dilatation), 침식(Erosion), 이미지 분할 등과 같은 모폴로지(Morphology) 기법을 통해 객체 탐지 정확도를 향상시켰다. 개발된 객체 탐지 알고리즘의 정밀도는 95.19% 이상이었으며, 재현율과 정확도는 각각 95.4%, 93.68% 이상이었다. 객체 탐지 알고리즘의 F1-Score는 0.967 이상으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 알고리즘을 이용하여 추출된 배추 객체 중심에 대한 위치 정보는 작물의 재배시기에 따라 영농단계별 의사결정 정보를 제공하기 위한 자료로써 활용될 것이다.

휴대전화 동영상에서의 문자 영역 검출 방법 (Text Region Detection Method in Mobile Phone Video)

  • 이훈재;설상훈
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권5호
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    • pp.192-198
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    • 2010
  • 최근 카메라가 탑재된 휴대전화가 널리 보급되면서 휴대전화로 촬영한 동영상에서 문자영역을 검출하고 인식하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 기능에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 따라서 휴대전화로 촬영된 동영상에서 문자 영역을 검출하기 위한 방법이 필요하다. 이를 위해 형태학적 연산을 이용하여 전처리를 수행한 다음, 전처리를 수행한 영상에 대해 변형된 k-means 군집화를 이용하여 이진영상을 얻어낸 후, 연결 요소 (Connected component) 분석 및 문자 특성을 이용한 방법들을 적용하여 문자후보 영역을 검출하고, 일정 시간 내 문자 후보 영역의 검출 빈도를 조사하여 문자 영역 검출의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 휴대전화 동영상을 대상으로 한 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 정확도와 회수율이 모두 뛰어난 효과적인 문자 영역 검출 방법임을 확인할 수 있다.

PIV System for the Flow Pattern Anaysis of Artificial Organs ; Applied to the In Vitro Test of Artificial Heart Valves

  • Lee, Dong-Hyeok;Seh, Soo-Won;An, Hyuk;Min, Byoung-Goo
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.489-497
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    • 1994
  • The most serious problems related to the cardiovascular prothesis are thrombosis and hemolysis. It is known that the flow pattern of cardiovascular prostheses is highly correlated with thrombosis and hemolysis. Laser Doppler Anemometry (LDA) is a usual method to get flow pattern, which is difficult to operate and has narrow measure region. Particle Image Velocimetry (PIV) can solve these problems. Because the flow speed of valve is too high to catch particles by CCD camera, high-speed camera (Hyspeed : Holland-Photonics) was used. The estimated maximum flow speed was 5m/sec and maximum trackable length is 0.5 cm, so the shutter speed was determined as 1000 frames per sec. Several image processing techniques (blurring, segmentation, morphology, etc) were used for the preprocessing. Particle tracking algorithm and 2-D interpolation technique which were necessary in making gridrized velocity pronto, were applied to this PIV program. By using Single-Pulse Multi-Frame particle tracking algorithm, some problems of PIV can be solved. To eliminate particles which penetrate the sheeted plane and to determine the direction of particle paths are these solving methods. 1-D relaxation fomula is modified to interpolate 2-D field. Parachute artificial heart valve which was developed by Seoul National University and Bjork-Shiely valve was testified. For each valve, different flow pattern, velocity profile, wall shear stress and mean velocity were obtained.

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실세계 영상에서 경계선과 영상 분할을 이용한 기울기 검출 및 보정 (Extracting the Slope and Compensating the Image Using Edges and Image Segmentation in Real World Image)

  • 백재경;서영건
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.441-448
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    • 2016
  • 본 논문에서는 문자열과 배경이 혼합된 장면에서 영상을 분할하여 기울기를 추출하고 보정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모폴로지를 이용하여 전처리를 하고 캐니 연산자를 이용하여 경계선을 검출한다. 그리고 경계선이 검출된 영상을 분할하여 경계선이 포함되어 있지 않는 영역은 배제하고 경계선이 포함되어 있는 영역만을 이용하여 여러 방향의 기울기에 따른 투영 히스토그램을 생성한다. 이를 이용하여 각 영역의 최대 경계선 집중도를 갖는 기울기를 구하고 장면의 기울기를 보정한다. 문자열과 배경이 혼합된 장면의 기울기 검출에서 제안된 방법은 경계선이 없는 무의미한 부분을 배제하기 때문에 기존의 방법보다 0.7% 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

컬러정보와 오류역전파 알고리즘을 이용한 교통표지판 인식 (Traffic Sign Recognition Using Color Information and Error Back Propagation Algorithm)

  • 방걸원;강대욱;조완현
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제14D권7호
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    • pp.809-818
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    • 2007
  • 본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고, 추출된 이미지의 인식을 위해 오류 역전파 학습알고리즘을 적용한 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판의 후보영역을 추출한다. 후보영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 영역을 분할하고, 교통표지판 인식은 학습이 가능한 오류역전파 학습알고리즘을 이용하여 인식한다. 실험결과 제안된 시스템은 다양한 크기의 입력영상과 조명의 차이에 영향을 받지 않고 후보영역 추출과 인식에 우수한 성능이 입증되었다.

Case Study: Cost-effective Weed Patch Detection by Multi-Spectral Camera Mounted on Unmanned Aerial Vehicle in the Buckwheat Field

  • Kim, Dong-Wook;Kim, Yoonha;Kim, Kyung-Hwan;Kim, Hak-Jin;Chung, Yong Suk
    • 한국작물학회지
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    • 제64권2호
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    • pp.159-164
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    • 2019
  • Weed control is a crucial practice not only in organic farming, but also in modern agriculture because it can lead to loss in crop yield. In general, weed is distributed in patches heterogeneously in the field. These patches vary in size, shape, and density. Thus, it would be efficient if chemicals are sprayed on these patches rather than spraying uniformly in the field, which can pollute the environment and be cost prohibitive. In this sense, weed detection could be beneficial for sustainable agriculture. Studies have been conducted to detect weed patches in the field using remote sensing technologies, which can be classified into a method using image segmentation based on morphology and a method with vegetative indices based on the wavelength of light. In this study, the latter methodology has been used to detect the weed patches. As a result, it was found that the vegetative indices were easier to operate as it did not need any sophisticated algorithm for differentiating weeds from crop and soil as compared to the former method. Consequently, we demonstrated that the current method of using vegetative index is accurate enough to detect weed patches, and will be useful for farmers to control weeds with minimal use of chemicals and in a more precise manner.