A method and results of classification of four different metallic wear debris were presented by using their color features. The color image of wear debris was used far the initial data, and the color properties of the debris were specified by HSI color model. Particles were characterized by a set of statistical features derived from the distribution of HSI color model components. The initial feature set was optimized by a principal component analysis, and multidimensional scaling procedure was used fer the definition of a classification plane. It was found that five features, which include mean values of H and S, median S, skewness of distribution of S and I, allow to distinguish copper based alloys, red and dark iron oxides and steel particles. In this work, a method of probabilistic decision-making of class label assignment was proposed, which was based on the analysis of debris-coordinates distribution in the classification plane. The obtained results demonstrated a good availability for the automated wear particle analysis.
An object-oriented design was carried out for the digital photogrammetric processes. Classes were identified and implemented to develop an integrated digital photogrammetry system using a 3 dimensional self-calibration model for CCD cameras. This integrated system is deemed to be a significant progress from the conventional photogrammetric system which is a series of discrete processes. Object oriented methodology was selected for the implementation of the integrated photogrammetric system because it would be a very complex task to get the same result using a procedural programming language. Besides the simplification of development effort, object oriented methodology has further benefits of better management of program in case when updates to parts of the program are necessary. Using the classes designed in this study, a 3 dimensional self-calibration model was developed for a CCD camera. Classes for data input and image handling as well as classes for bundle adjustment were implemented. The bundle adjustment system was further enhanced with member functions to handle additional parameters for principal point coordinates and focal length, thereby, enabling the application to non-metric CCD cameras.
목질 섭식 곤충에 관한 장내 세균 군집의 연구를 이용한 lignocellulose의 분해는 생명 공학적 응용에 있어 큰 잠재력을 갖는다. 본 연구에서 목질 섭식 곤충의 장내 세균 군집은 16S rRNA 유전자를 기반으로 한 파이로시퀀싱 방법을 이용하여 분석되었다. 분석된 모든 곤충에서 중장보다 후장에서 OTU수, 종 풍부도, 다양성 지수가 높았다. 세균 문 또는 강 수준의 다양성을 분석한 결과, 흰개미를 제외한 곤충의 장내 군집에는 Firmicutes, Bacteroidetes, ${\gamma}-Proteobacteria$가 우점하였다. PCoA (principal coordinates analysis)를 이용하여 세균의 군집 구조를 분석한 결과, 서식지보다는 곤충의 과별로 클러스터링 되는 경향이었다. CMC 분해 활성이 가장 높은 두 균주는 Bacillus toyonensis $BCT-7112^T$와 Lactococcus lactis subsp. hordniae $NCDO\;2181^T$과 유연관계가 높았다. 장 적출물의 섬유소 분해활성 실험 결과, 하늘소 후장에서 ${\beta}-1,4-glucosidase$, ${\beta}-1,4-endoglucanase$, ${\beta}-1,4-xylanase$의 효소활성이 가장 높았다. 본 연구에서는 목질 섭식 곤충의 장내에 다양하고 풍부한 세균이 서식하며, 섬유소를 분해하는 세균이 존재한다는 사실을 확인하였고, 이로부터 다양하고 유용한 섬유소 분해균을 분리할 수 있을 것으로 판단되었다.
화산섬 제주도 하천에는 버드나무류 (Salix spp.) 연목림 식생은 존재하지 않는다. 대신에 일부 하천 구간에서 유전적 고립개체군으로서 중대가리나무 식생이 발달한다. 그럼에도 획일적인 하천정비사업으로 중대가리나무의 현존 서식처 및 잠재 서식 공간이 크게 위협받고 있다. 본 연구는 중대가리나무 식생에 대한 군락분류 및 군락생태를 규명하였다. 중대가리나무가 분포하는 전역에 대하여 전통적인 식물사회학적 방법으로 전수조사를 실시하였다. 총 91개 지점에서 11개 식생조사표(phytosociological relev$\acute{e}$)를 획득하였고, 기발표 자료 (식생조사표 총 16개)를 수합하여 비교분석하였다. 종조성의 질적 양적 유의성 분석은 PCoA (Principal coordinates analysis)를 이용한 좌표결정을 수행했다. 본 연구에서는 산철쭉에 대한 군락분류 및 군락지리를 근거로 산철쭉-중대가리나무군집 (Adino-Rhododendretum poukhanensae Itow et al., 1993)을 폐기하고, 중대가리나무-교래잠자리피군집 (Tripogono-Adinetum rubellae ass. nova hoc loco), 중대가리나무군단 (Adinion rubella all. nova hoc loco)을 새로이 기재하였다. 본 단위식생은 제주도 서귀포생태역의 간헐천(間歇川, ephemeral stream) 물길구간내에서 지하수와 완전 격리된 하천식생형(partly ombrotrophic vegetation in ephemeral stream)으로 규정되었다. 한반도 내에서의 대응식생형으로 산철쭉군단 (Rhododendrion poukhanensae Lee, 2004 ex. hoc loco)을 기재하고, 갯버들-달뿌리풀군단 (Phragmito-Salicion)과의 명백한 상이성을 기재했다. 중대가리나무 식생은 제주도 고유의 식생자원으로 절대감시 1급 국가식생자원의 절대(absolute)감시 보존 대상으로 보호대책이 요청되었다.
본 연구에서는 경북 청송·영천 지역의 화성암 산지와 의성·안동 지역의 퇴적암(역암 또는 역질사암) 산지에 대한 식생 구조를 비교하여 토지적 지표성을 가지는 식물종과 식물군락을 규명하였다. 두 지역에서 3영급 이상의 삼림식생으로부터 Z.-M.방법에 의해 108개의 식생자료를 획득하여 분석에 이용하였다. 총 85과 239속 444종로 이루어진 25개 식물군락을 구분하였으며, 식물군락 간의 유사성을 분석하기 위하여 출현식물종의 상대순기여도에 의한 PCA(Principal Coordinates Analysis)의 좌표결정법을 이용하였다. 화성암 산지에서는 졸참나무, 신갈나무, 생강나무, 쇠물푸레나무 등 139종의 상대순기여도가 증가하였으나 서어나무와 때죽나무는 감소하였다. 퇴적암 산지에서는 갈참나무, 산초나무, 양지꽃, 붉나무, 방아풀 등의 96종이 증가하고, 신갈나무-생강나무군단의 주요 표징종들인 신갈나무, 졸참나무, 철쭉나무, 고로쇠나무, 쪽동백나무 등은 감소하였다. 뿐만 아니라 조릿대, 느티나무-박쥐나무군락, 들메나무-고광나무군락 등은 결석되어 있음이 밝혀졌다. 결론적으로 의성·안동의 퇴적암 산지의 종조성과 식물군락은 지역의 퇴적암 토지, 구릉성 지형의 인간간섭의 용이성, 그리고 과우기후 등의 독특한 환경조건의 총화로부터 기인하는 왜생(倭生)한 소나무림 및 소림상(疏林相)의 활엽수림으로써 화성암 산지의 삼림식생과 구별되는 지역식생형(regional vegetation type)으로써의 그 독특성이 인정되었다.
In this paper, a landmark based localization system using a Kinect sensor is proposed and evaluated with the implemented system for precise and autonomous navigation of low cost robots. The proposed localization method finds the positions of landmark on the image plane and the depth value using color and depth images. The coordinates transforms are defined using the depth value. Using coordinate transformation, the position in the image plane is transformed to the position in the body frame. The ranges between the landmarks and the Kinect sensor are the norm of the landmark positions in body frame. The Kinect sensor position is computed using the tri-lateral whose inputs are the ranges and the known landmark positions. In addition, a new matching method using the pin hole model is proposed to reduce the mismatch between depth and color images. Furthermore, a height error compensation method using the relationship between the body frame and real world coordinates is proposed to reduce the effect of wrong leveling. The error analysis are also given to find out the effect of focal length, principal point and depth value to the range. The experiments using 2D bar code with the implemented system show that the position with less than 3cm error is obtained in enclosed space($3,500mm{\times}3,000mm{\times}2,500mm$).
동영상에서의 움직이는 객체 검출과 추적은 객체 식별, 상황인식, 지능형 영상 감시 시스템 등 많은 시각 기반 응용 시스템에서 기본적이고 필수적인 전처리 작업이다. 본 논문에서는 배경과 조명이 실시간으로 변화하는 상황에서 움직이는 객체를 빠르고 정확하게 추출하고 움직이는 객체가 다른 물체에 가려지는 경우에도 강인하게 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체의 효과적인 검출을 위해서 효과적인 고유 공간과 Fuzzy C-means(FCM) 를 결합하여 사용하고 검출된 객체를 강인하게 추적하기 위해 Conditional Density Propagation (CONDENSATION) 알고리즘을 사용한다. 먼저 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분(Principal component)으로 선형변환 한다. 주성분들의 고유 특성에 대한 해석을 통하여 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 고유 배경을 구성한다. 다음으로 이전단계에서 구성된 고유 벡터와 입력 영상을 결합한 연산 결과를 FCM의 입력 값으로 사용해서 객체를 검출한다. 최종적으로 검출된 객체의 좌표를 CONDENSATION의 입력으로 사용해서 객체를 추적한다. 고정된 카메라에서 조명변화와 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 고정된 카메라에서 움직이는 다양한 객체가 포함된 영상을 수집하여 학습데이터로 구성하여 사용하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방법이 조명변화와 배경변화 그리고 객체의 부분적 움직임에 모두 강인하게 객체를 검출하고 다른 물체나 배경에 의해 객체가 일부 가려지더라도 객체를 추적함을 보여준다.
In order to classify diseases of oriental medicine in liaison with International Classification of Diseases, there should be intermediation and sharing concepts between the two in addition to proper classification. Classification units were settled for differentiation of diseases or syndromes first. And second, the standard forms of disease classification system were proposed. Third, this classification system was made of serial groupings of syndrome under the traditional disease name. Fourth, the location of disease and the interrelation between different syndromes were depicted with diagram in order to define more clearly. As the results and conclusion, The classification units were composed of 2 categories; topology, organ, meridian, somatic structure, body fluid units for description and various regulatory unit terms of western and traditional medicine for explanation. The mixed classification model of western diseases and traditional syndromes(證) was adopted as a fundamental classification system containing disease by exterior pathogen, systemic internal diseases, psychoneuronal diseases, metabolic diseases, diseases of sense organs, supportive structure diseases, obstetric-gynecology diseases, child diseases, 4-type constitutional diseases. And those were differentiated with generalized, localized, functional, oncogenic, environmental features in detail. The cause, site, condition, dispositions must be expressed in each disease name too. The types of diagnosis using classification system are principal and final diagnosis, principal procedure, main conditions, and these are applied to this Korean classification system equally. For more clarification of differentiation, a plane topological map and three dimensional coordinates were proposed to manifest the location, features and relation of disease itself or each other.
Objective: This research was conducted to study the genetic diversity in several Indonesian cattle breeds using microsatellite markers to classify the Indonesian cattle breeds. Methods: A total of 229 DNA samples from of 10 cattle breeds were used in this study. The polymerase chain reaction process was conducted using 12 labeled primers. The size of allele was generated using the multiplex DNA fragment analysis. The POPGEN and CERVUS programs were used to obtain the observed number of alleles, effective number of alleles, observed heterozygosity value, expected heterozygosity value, allele frequency, genetic differentiation, the global heterozygote deficit among breeds, and the heterozygote deficit within the breed, gene flow, Hardy-Weinberg equilibrium, and polymorphism information content values. The MEGA program was used to generate a dendrogram that illustrates the relationship among cattle population. Bayesian clustering assignments were analyzed using STRUCTURE program. The GENETIX program was used to perform the correspondence factorial analysis (CFA). The GENALEX program was used to perform the principal coordinates analysis (PCoA) and analysis of molecular variance. The principal component analysis (PCA) was performed using adegenet package of R program. Results: A total of 862 alleles were detected in this study. The INRA23 allele 205 is a specific allele candidate for the Sumba Ongole cattle, while the allele 219 is a specific allele candidate for Ongole Grade. This study revealed a very close genetic relationship between the Ongole Grade and Sumba Ongole cattle and between the Madura and Pasundan cattle. The results from the CFA, PCoA, and PCA analysis in this study provide scientific evidence regarding the genetic relationship between Banteng and Bali cattle. According to the genetic relationship, the Pesisir cattle were classified as Bos indicus cattle. Conclusion: All identified alleles in this study were able to classify the cattle population into three clusters i.e. Bos taurus cluster (Simmental Purebred, Simmental Crossbred, and Holstein Friesian cattle); Bos indicus cluster (Sumba Ongole, Ongole Grade, Madura, Pasundan, and Pesisir cattle); and Bos javanicus cluster (Banteng and Bali cattle).
Objective: Alongside the rise of animal-protection awareness in Taiwan, the public has been paying more attention to dog genetic deficiencies due to inbreeding in the pet market. The goal of this study was to isolate novel microsatellite markers for monitoring the genetic structure of domestic dog populations in Taiwan. Methods: A total of 113 DNA samples from three dog breeds-beagles (BEs), bichons (BIs), and schnauzers (SCs)-were used in subsequent polymorphic tests applying the 14 novel microsatellite markers that were isolated in this study. Results: The results showed that the high level of genetic diversity observed in these novel microsatellite markers provided strong discriminatory power. The estimated probability of identity (P(ID)) and the probability of identity among sibs (P(ID)sib) for the 14 novel microsatellite markers were 1.7×10-12 and 1.6×10-5, respectively. Furthermore, the power of exclusion for the 14 novel microsatellite markers was 99.98%. The neighbor-joining trees constructed among the three breeds indicated that the 14 sets of novel microsatellite markers were sufficient to correctly cluster the BEs, BIs, and SCs. The principal coordinate analysis plot showed that the dogs could be accurately separated by these 14 loci based on different breeds; moreover, the Beagles from different sources were also distinguished. The first, the second, and the third principal coordinates could be used to explain 44.15%, 26.35%, and 19.97% of the genetic variation. Conclusion: The results of this study could enable powerful monitoring of the genetic structure of domestic dog populations in Taiwan.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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