포즈인식은 최근에 유비쿼터스 환경, 행위 예술, 로봇 제어 등에서 그 필요성이 증가되고 있는 분야로써, 컴퓨터비전, 패턴인식 등에서 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 포즈인식 연구들은 사람의 회전이나 이동에 따라서 불안정한 인식률을 보인다는 단점을 갖고 있다. 이는 포즈 인식을 위해 추출한 특징이 사람의 회전, 이동 등의 다양한 변수에 영향을 크게 받기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는, 다 시점(multi-view) 환경에서의 3D Star Skeleton과 주성분 분석(principal component analysis: PCA)에 기반한 사람의 회전에 강건한 특징 추출을 제안한다. 제안된 시스템은 포즈의 특징 추출을 위해 다 시점 환경 기반의 visual hull을 생성하는 과정에서 획득 가능한 깊이 정보를 표현하는 8개의 projection map을 입력데이터로 사용한다. 이를 통해 포즈의 3D 정보를 반영하는 3D Star Skeleton을 구성하고 주성분 분석 기반의 회전에 강건한 특징을 추출한다. 실험결과에서는 다양하게 회전된 사람으로부터 생성된 3D Star Skeleton에서 특징을 추출하고 다양한 인식기를 통해 포즈인식을 해보았으며, 제안된 특징 추출 방법이 사람의 회전에 강건함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 맛 인식을 위한 입력패턴벡터를 추출하고 패턴인식을 위한 맛(쓴맛, 단맛, 신맛, 짠맛)학습 알고리즘을 설계하였다. 입력패턴벡터의 구성을 위해 맛 활성화 신호의 세기가 사용되었고, 맛 패턴인식을 위한 알고리즘은 초기 참조벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하였고, 종속 부류층의 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star 학습법을 사용하였다. 제안된 알고리즘의 입력 층과 종속 클래스 층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였다. 패턴벡터는 종속 부류층의 뉴런에 의해 종속 클래스로 분류하고, 종속 클래스 층과 출력 층 사이의 연결강도는 분류된 종속 부류를 클래스로 지정하는 학습을 하게 하였다. 패턴 분류를 위하여 제안된 학습알고리즘을 이용하여 시뮬레이션 되었고 기존의 LVQ 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.
본 논문에서는 뇌파인식을 위한 입력패턴벡터를 추출하고 패턴인식을 위한 뇌파 학습 알고리즘을 설계하였다. 입력패턴벡터의 구성을 위해 알파리듬과 베타리듬의 주파수와 진폭이 사용되었고, 뇌파패턴인식을 위한 알고리즘은 초기 참조벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하고, 종속 부류층의 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star 학습법을 사용하였다. 제안된 알고리즘의 입력 층과 종속 클래스 층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였고, 패턴벡터를 종속 부류층의 뉴런에 의해 종속 클래스로 분류하고, 종속 클래스 층과 출력 층 사이의 연결강도는 분류된 종속 부류를 클래스로 지정하는 학습을 하게 된다. 뇌파 패턴 분류를 위하여 제안된 학습알고리즘을 이용하여 시뮬레이션 되었고 기존의 LVQ 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.
본 논문에서는 근전도 패턴인식을 수행하기 위한 혼합 LVQ 학습 알고리즘을 설계하였다. 제안된 혼합 LVQ 학습 알고리즘은 초기 참조벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하고, LVQ 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star학습법을 사용하는 변형된 C.p Net.이다. 제안된 C.p. Net.의 입력 층과 종속 클래스 층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였고, 패턴벡터를 종속 클래스 층의 뉴런에 의해 종속 클래스로 분류하고, C.p. Net.의 종속 클래스 층과 클래스 층 사이의 연결강도는 분류된 종속 글래스를 클래스로 지정하는 학습을 하게 된다 근전도 패턴 분류를 위하여 제안된 학습알고리즘을 이용하여 시뮬레이션 되었고 기존의 LVQ 학습방식 보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.
위성의 자세를 결정하기 위해서는 위성체에 탑재된 각종 센서들을 사용된다. 이러한 센서 중에서 고정밀도의 자세결정을 위해서는 별추적기를 사용한다. 별 추적기를 통한 위성체의 자세결정은 CCD 이미지로부터 여러 가지 별패턴인식(star pattern recognition) 방법을 통하여 CCD의 FOV(Field of View)내의 별들을 인식, 자세정보를 추출하여 이루어진다. 이러한 과정은 운용중인 위성체내에서 실시간으로 처리되어야 하므로 빠른 처리속도, 높은 신뢰도, 그리고 위성체내에 저장되어지는 자료의 양도 가능한 적어야 한다는 제한 요소들이 있다. 이러한 별추적기의 별패턴인식 방법으로는 CCD의 FOV내에 존재하는 각 쌍의 별들의 각거리를 이용하는데, 위성체의 이전자세정보의 필요 여부, searching phase 등에 따라서 나누어진다. 본 연구에서는 선행자료를 필요로 하지 않는 k-vector SPIT(Star-Pair Identification Technique)를 사용하여 CCD이미지와 위성체에 저장된 별 카탈로그(star catalog)와 비교한 후, 각각의 별들을 인식(identification)할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 또한 선행자세자료를 필요로 하는 패턴인식방법을 구현하여 이들을 비교하였다.
The altered amino acid (AA) levels as neurotransmitter closely correlate to neurodegenerative conditions including Alzheimer's disease (AD). Target profiling analysis of nineteen AAs in brain cortex samples from three Tg2576 mice as AD model and three littermate mice as control model was achieved as their N(O,S)-ethoxycarbonyl/tert-butyldimethylsilyl derivatives by gas chromatography. Subsequently, star pattern recognition analysis was performed on the brain AA levels of AD mice after normalization to the corresponding control median values. As compared to control mice, $\gamma$-aminobutyric acid among ten AAs found in brain samples was significantly reduced (P < 0.01) while leucine was significantly elevated (P < 0.02) in AD mice. The normalized AA levels of the three AD mice were transformed into distorted star patterns which was different from the decagonal shape of control median. The present method allowed visual discrimination of the three AD mice from the controls based on the ten normalized AA levels.
본 논문에서는 레이저 센서를 장착한 자율 이동 로봇을 이용하여 실내에서 장애물들을 검출한다. 데이터에서 나오는 패턴을 인식해 사람과 정적 장애물을 실시간으로 구분한 후 사람의 속도와 로봇의 속도를 각각 비교하여 따로 지정해준 안전거리를 유지하며 주행한다. 예상치 못한 상황이 발생될 것을 대비해 로봇의 전방에 범퍼 센서를 장착하여 안전성을 고려하였다. 로봇의 자기 위치 인식을 위해 StarGazer센서를 이용하였다. 패턴은 레이저 센서 데이터의 거리, 각 값을 이용하여 다리 패턴의 너비를 구하고 너비의 가운데 점을 중심점으로 지정해 추적하며 구동하는 알고리즘을 구현하였다.
Adenoviral vectors are among the most promising vectors available for human gene therapy. However, the use of recombinant adenoviral vectors, including replicationcompetent adenovirus (RCA), raises a variety of safety concerns in relation to the development of new therapies based on gene therapy. To examine how organic compounds change in rat plasma following the injection of adenovirus, $\beta$-galactosidase expressing recombinant adenovirus (designated rAdLacZ) or RCA, we investigated the content of fatty acids (FAs), which are important biochemical indicators in pathological conditions. Pattern recognition analysis on the level of FAs in rat plasma is described for the visual discrimination of adenovirus infection groups from normal controls. Plasma FAs from four control rats (normal group), and from four rats with rAdLacZ infection and six rats with RCA infection (the two abnormal groups), were examined by gas chromatography-mass spectrometry in selected ion monitoring modes as their tert-butyldimethylsilyl derivatives. In total, 20 FAs were positively detected and quantified. The results of the Student's t-test on the normal mean of two abnormal groups, the levels of three FAs (p<0.05) from rAdLacZ group and eleven FAs (p<0.05) from RCA group were significantly different. When star symbol plotting was applied to the group mean values of 20 FAs after normalization to the corresponding normal mean values, the resulting eicosagonal star patterns of the two infected groups were distorted into similar shapes, but were distinguishable from each other. Thus, these approaches will be useful for screening and monitoring of diagnostic markers for the effects of infection following the use of adenoviral vectors in gene therapy.
Organic acid (OA) profiling analysis was performed in culture media from Lactobacillus pentosus K34 (L. pentosus K34) and Pediococcus lolli PL24 (P. lolli PL24) by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) following methoxime/tert-butyldimethylsilyl derivatives. 12 OAs were positively identified in culture media. Most of OA levels from L. pentosus K34 of hetero lactic fermentation were found to be higher when compared with those from P. lolli PL24 of homo lactic fermentation, which may explain different OA metabolism in each strain. In addition, the distorted dodecagonal star patterns were readily distinguishable, and the characteristics of each strain were well represented. The present study demonstrates that the OA metabolic profiling method by GC-MS combined with star pattern recognition is useful for the monitoring study of characteristic OA metabolism in various microorganisms.
The presence of replication-competent adenovirus (RCA) subpopulations in adenoviral vector products raises a variety of safety issues for development of therapies based on gene therapy. To analyze the differing effects of adenoviral vector and RCA in vivo, we examined alterations in amino acids (AAs) using rat plasma following injection of ${\beta}$-galactosidase expressing recombinant adenovirus (designated rAdLacZ) or RCA. Plasma AAs were examined by gas chromatography-mass spectrometry. A total of 16 AAs were positively measured. In the rAdLacZ group compared to the control group, the level of aspartic acid was significantly increased (Student's t-test), while the level of glutamic acid was significantly reduced. Additionally, in the RCA group compared to the control group, the level of four AAs, valine, leucine, and isoleucine as branched-chain amino acids, and proline were significantly increased, whereas the levels of three AAs, glycine, threonine, and glutamic acid were significantly reduced. Altered plasma free AA metabolic patterns in rAdLacZ and RCA groups, compared with the control group, may explain the disturbance of AA metabolism related to viral infection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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