지역적인 영상의 색변환이란 영상에서 특정 색을 포함하는 영역을 추정하고 이를 원하는 색으로 변환시키는 것이다. 기존방법에서는 색차만을 이용해서 바꾸고자 하는 색을 포함하는 영역을 추정하고 이를 변환하였다. 따라서 변환되는 색 주변에서 원하지 않는 색결점(color artifact)이 나타나게 되었다. 제안한 방법에서는 이러한 색결점을 줄이기 위해 컬러 카테고리 맵과 수정된 color influence map을 결합한 지역적인 색변환 방법을 제안하였다. 컬러 카테고리 맵은 모든 색을 사람의 인지를 기반으로 11가지의 컬러 카테고리로 나눈 것으로서, 컬러 정보만을 이용해서 먼저 바꾸고자하는 색을 포함한 입력 영상의 지역 영역을 대략적으로 추정한다. 다음으로, 수정된 color influence map을 이용하여 인접한 영역의 색을 고려한 색변환 정도를 계산한다. 기존의 방법처럼 단순히 동일한 가중치를 주는 색차보다는 밝기와 색도에 서로 다른 가중치를 주어 수정된 color influence map을 계산하였다. 마지막으로 각각의 컬러 카테고리 맵과 수정된 color influence map에 가중치를 결합하여 지역적인 영상의 색변환을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법과 기존의 색변환 방법의 결과 영상을 비교해 보았으며, 제안한 방법에서 색결점이 적게 나타나는 것을 확인할 수 있다.
조영 증강된 CT 영상의 화소값은 조영제에 의해 이산적으로 변한다. 또한 간의 중간부분에서는 간과 유사한 농도값을 갖는 췌장 때문에 간의 분할이 어렵다. 본 논문에서는 조영증강된 CT영상의 화소값의 이산적인 변화와 간과 겹치는 췌장을 제거하기 위하여 부분 히스토램 문턱치 알고리즘을 사용한 간 분할법을 제안한다. 히스토그램 변환 후 간 구조의 농도 값의 범위를 찾기 위한 적응 다봉성 분할과 췌장 제거를 위한 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 수행한다. 다음으로, 간 이외의 불필요한 대상을 제거하고 경계를 매끈하게 하기 위해 모폴러지 필터링을 수행한다. 제안된 방법을 평가하기 위해 8명의 환자로부터 획득된 CT 영상중 중간부분에서 4개씩 총 32단면을 선택하였다. 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 사용한 자동 분할법 II와 수동 분할법의 정규화된 평균 면적의 평균은 0.1671과 0.1711이었으며, 이 두 방법은 아주 적은 차이를 보인다. 또, 자동 분할법 II와 수동 분할법의 평균 면적 오차율은 6.8339 % 이다. 이 실험 결과로부터 제안된 자동 간분할 법은 의사에 의해 시행된 수동 분할법과 매우 유사한 수행능력을 갖는다.
본 논문에서는 마이크로 CT 영상에서 해면뼈의 형태학적 분석을 위하여 해면뼈를 자동 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 임계값을 이용하여 뼈 영역을 추출하고 뼈의 바깥쪽 경계선을 검출한다. 뼈 영역의 각 복셀에 대하여 구 정합을 적용하여 해당 복셀을 중심으로 하는 최대 크기의 구를 구한다. 이 구에 뼈의 바깥쪽 경계선이 포함되면 이 구에 포함된 복셀들은 치밀뼈로 분류되고 그렇지 않으면 해면뼈로 분류된다. 제안된 방법을 쥐의 15개 대퇴골 원위부 영상에 적용하였으며 사람이 수작업으로 분할한 결과와 비교 실험을 수행하였다. 분할된 해면뼈에 대하여 BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, Tb.N의 네 가지 형태학적 지표자를 측정하였다. 회귀분석과 Bland-Altman 방법으로 비교해본 결과 BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, Tb.N 모두 신뢰할 만한 수준의 범위 안에 있었다. 또한 구 정합 방법은 단순하게 구현할 수 있으면서도 3차원 정보를 이용함으로써 해면뼈를 정확하게 분할할 수 있음을 알 수 있었다.
마이크로소프트에서 게임용 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 개발된 깊이 카메라인 키넥트 깊이 측정 센서는 컴퓨터 비전 분야에 있어 매우 유용한 도구이다. 키넥트의 깊이 측정 센서와 그 높은 프레임률로 인해, 본 논문에서는 키넥트 카메라를 사용해 거리 측정 시스템을 개발하였으며, 이를 이동 시 인간과 같이 사물을 감지하는데 주변 환경을 인지하기 위해 시각 시스템이 필요한 무인 차량에 시험하였다. 즉, 키넥트 깊이 측정 센서를 이용해 가시 범위 내 사물을 감지하고 사물에서 시각 센서의 거리 측정 시스템을 개선한다. 감지된 사물을 정밀하게 확인하여 실제 사물인지, 또는 픽셀 노즈(nose)인지 판단해 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시함으로써 처리 시간을 줄인다. 이미지 처리를 위한 오픈 CV 라이브러리와 함께 깊이 분할 기법을 활용하여, 키넥트 카메라의 가시 범위 내 사물을 확인할 수 있으며, 해당 사물과 센서 사이의 거리를 측정할 수 있다. 시험 결과에 따르면 본 시스템은 저가 범위 센서인 키넥트 카메라가 장착된 자율주행차에 사용하여 감지된 사물로부터 측정 거리에 이르면 어플리케이션 방식에 따라 프로세스를 처리할 수 있는 것으로 나타났다.
연구목적: 인력에 의한 조사를 대처할 수 있는 V2I 데이터 기반의 고속도로 휴게소 이용행태 분석. 연구방법: 휴게소 구간 개별차량의 통행속도 자료 분포 특성을 활용하여 통행상태 그룹 분할 및 휴게소 이용경계(Boundary) 설정. 연구결과: 검증 결과 점심시간 휴게소 이용률이 급증, 통행속도 자료 분포 상태간 경계가 명확하거나 불명확한 모든 경우 휴게소 이용경계를 정교하게 산정. 결론: 인력에 의한 휴게소 이용실태 조사를 대처할 수 있어 비용절감의 효과가 크며 조사의 시공간적 범위에 제한이 없음. V2I 시스템이 구축된 휴게소/졸음쉼터/간이 휴게소 등 각 시간대별 동적 이용률 산정이 가능. 단시간/중시간/장시간 이용의 구분이 가능. 차종별 이용실태 도출 가능. 도로구간 불법 주정차 여부 파악 가능. 도로구간 내 돌발상황 검지 가능. 실시간 휴게소 이용률 및 혼잡도 정보 제공등 다양한 분석과 운영전략 수립 가능.
본 연구는 골프연습장의 유형에 따라 소비자가 지각하는 서비스기대 및 품질, 골프연습장 선택이유, 고객만족 및 고객충성도와의 인과관계를 규명하고, 그 차이를 분석하고자 서울시와 경기도, 부산시, 대구시, 광주시 소재 골프연습장을 이용하는 소비자들을 대상으로 조사한 후 다음과 같은 결론을 얻었다. 실내 외 골프연습장의 선택이유는 고객충성도에 직접적인 영향을 미치지는 않으나 고객만족과 서비스기대를 통해 고객충성도에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 서비스품질의 경우 실내골프연습장은 실외골프연습장과 다른 차별화된 서비스를 제공할 필요가 있다. 실내 외 골프연습장 모두에서 고객만족은 서비스품질과 고객충성도의 관계를 강화시켜 주는 중요한 매개변수로 나타났다. 이상의 결과 급속하게 증가하고, 다양화하는 골프연습장의 신규와 재방문을 높이기 위해서는 차별적인 서비스 제공과 운영관리 등을 통해 골프연습장의 긍정적 이미지와 충성도, 만족도 등을 창출하여야 하고, 고객만족 경영을 위하여 이를 지속적으로 관리해야 할 것으로 사료된다.
포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 홍콩 소비자를 대상으로 가정식사대용식(HMR, Home Meal Replacement) 제품의 소비실태와 HMR 제품 개발 요구도를 파악하고, 식생활 라이프스타일에 따른 HMR 시장세분화 전략을 제시하고자 하였다. 홍콩 전문기관에 등록된 패널 중 가정식사대용식을 이용한 경험이 있는 소비자 521명을 대상으로 온라인 설문조사를 통해 수집된 자료를 SPSS(ver. 23.0) 통계 프로그램을 이용하여 분석하였다. 홍콩 소비자의 식생활 라이프스타일에 따른 군집별 HMR 구입 특성은 HMR 유형별 구매횟수, 구매장소, 1회 구매 시 비용, 구매이유 등 모든 항목에서 집단 간 유의적인 차이를 나타냈다. 식생활 라이프스타일에 따라 '식생활 고관심 집단', '식생활 중관심 집단', '식생활 저관심 집단'으로 군집을 나누었으며, HMR 제품 개발 요구도는 '식생활 고관심 집단'은 저염 식품> 발열식 편의식> 저당 식품> 저칼로리 식품 순으로, '식생활 중관심 집단'은 저염 식품> 저당 식품> 저칼로리 식품> 영양적 완전식품 순으로, '식생활 저관심 집단'은 저당 식품> 저염 식품> 다양한 신메뉴> 휴대가 간편한 건조식품 순으로 집단 간 차이를 보여주었다. 군집별 '식생활 고관심 집단'은 남성의 비율이 높았고 연령대로는 20~29세의 젊은 층이며, 직업은 사무 관리직과 기혼의 비율이 높았다. HMR 구매 시 1회 비용은 15,000~20,000원 미만이 가장 높게 조사되었다. '식생활 중관심 집단'은 여성과 남성의 비율이 비슷하게 나타났으며, 연령대로는 30~39세, 기혼의 비율이 높게 나타났다. HMR 구매 시 1회 비용으로는 10,000원 미만과 10,000~15,000원대의 중 저가격대를 구매하는 것으로 나타났다. '식생활 저관심 집단'은 여성과 미혼 그리고 사무 관리직의 비율이 높았으며, HMR 구매 시 1회 비용은 10,000원 미만의 비율이 가장 높아 상대적으로 다른 집단보다 저가의 HMR 제품을 구입하는 것으로 나타났다. 홍콩시장 진출을 위한 세분시장별 HMR 제품 개발 및 마케팅 전략을 제시하면 다음과 같다. '식생활 고관심 집단'은 식생활 관심이 높은 집단으로 시장세분화 전략의 집중과 투자가 이루어져야 할 집단으로 생각된다. HMR 제품 유형의 대안으로는 현재 홍콩 소비자들이 관심을 보이는 건강 웰빙에 주목하여 영양적인 면을 고려한 프리미엄급의 HMR 제품, 건강을 코드로 한 제품 개발이 필요하며, 식품안전관리인증기준(HACCP)에 근거한 식재료 선택의 진정성과 안전성까지 고려해야 할 것이다. '식생활 중관심 집단'은 안전과 건강을 중요시하며 HMR 제품의 미각 요인에 관심을 가지는 집단으로 맛에 중점을 둔 다양한 HMR 신제품의 출시가 필요하리라 생각된다. '식생활 저관심 집단'은 간편성과 편의성을 추구하는 집단으로 간편하여 추가적인 조리가 필요 없는 완성된 음식으로 시간을 절약할 수 있으며, 가격의 합리화가 이루어져야 할 것이다. 앞으로 HMR 제품의 방향은 건강을 코드로 하여 집에서 만드는 것과 같은 맛과 정성까지 고루 갖추며, 편의성을 고려한 HMR 제품이 필요한 때이다. 이를 위해서는 유기농, 친환경 식재료를 사용하고 고객의 편리성을 극대화할 수 있도록 반조리 제품의 다양화가 필요할 것이다. 또한, 소량, 소포장, 12시간 이내에 소비자에게 배송되는 서비스, 바코드나 QR코드로 영양성분이나 조리법까지도 알 수 있는 서비스 등 간편과 웰빙을 추구하는 홍콩 소비자의 니즈를 반영한 HMR 제품의 출시에 기업과 정부의 지속적인 노력이 필요할 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 HMR 제품 개발을 위한 마케팅 전략에 필요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이며, 수출용 HMR 제품 개발에 소비자의 니즈가 반영된 신제품의 방향을 제시하여 산업적 활용 전략을 구축하기 위한 시장세분화 전략에 기초 자료를 제공하고자 하였다.
CCTV를 이용하여 획득한 영상 내에서 다중 객체의 위험한 행위를 판단하여 사전에 미리 경고 및 긴급대책을 세워주는 감지 시스템을 제안한다. 위험한 행위의 판단여부를 위해 관심지역 및 관심지역 내에 위험지역을 설정한 후, 위험 행동 객체를 검출하여 객체의 위험지역 침범 범위에 따라 안전, 경고, 긴급 등의 위험도를 판단한다. 특히 본 연구는 위험 행동 중 교량에서 투신하는 행위를 감지하는 것을 목표로 하며 기존의 연구에서 단일객체의 행동검출에만 제한했던 연구를 여러 보행자 속에서 투신 행동하는 객체를 감지하는 것까지 확대하여 구현한다. 한 객체의 위험지역 침범의 정도에 따라 안전, 경고 및 긴급 상태로 분류하고 상황에 따라 긴급 상태로 판단되면 통합관제 센터에 즉시 알려 위험행위를 사전에 예방 할 수 있도록 한다.
컴퓨터 비전은 인공 지능 기술을 통해 인간의 시각 시스템을 모방해 주변 환경을 보다 정확하게 인식하는 새로운 이미지 센서 기능으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 사물감지 및 거리측정 기능이 있는 새로운 깊이 센서인 키넥트(Kinect) 카메라를 통해, 무인 또는 유인 차량, 로봇 및 드론 등을 위한 컴퓨터 비전의 가장 중요한 기능들을 대상으로 시험을 진행하였다. 키넥트 카메라를 통해 시야 내에 있는 사물의 자리 또는 위치를 예측하고, 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시해 처리 시간을 줄일 수 있도록 감지한 사물이 실제 사물인지 확인하여 깊이 센터를 통해 정확하게 거리를 측정한다. 실험 결과, 해당 거리센서는 좋은 결과를 나타냈으며, 추가 프로세싱을 위한 컴퓨터 비전 어플리케이션의 핵심 기능인 사물감지와 거리측정에 키넥트 카메라를 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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