본 논문은 능동형상모델(Active Shape Model: ASM)을 사용하여 손바닥의 형상을 추출하고 경계형상을 추적하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 경계추적을 위한 초기위치를 입력하기 위해 컬러영상에서 피부색영역의 위치 정보를 통해 중심점을 찾고 그 값을 통해 ASM을 이용하여 손바닥의 영역을 찾는다. ASM은 다양한 경계형상의 학습을 통해 평균값과 형상의 지배적 변형을 나타내는 형상벡터를 추출하기 위한 방법론이며 생체조직과 같은 형상이 일정하지 않고 평균형상을 기준으로 변화하는 형상의 외형을 추출, 추적하기에 적합한 기술이다. 본 논문에서는 피부색 특징을 이용하여 초기 손바닥의 위치를 찾고 이러한 위치정보를 이용하여 손 경계형상의 변화를 추적하는 방법을 실험을 통해 검증하였다
변색 효과를 보이는 6종의 보석들을 대상으로 UV-Vis 분광분석과 Photoluminescence에 의한 발광 및 형광 특성을 조사하였다. 514 nm Ar이온 source로 PL을 측정한 결과 발광 피크의 모양이 다르게 나타났고 같은 천연과 합성 보석에서는 동일한 피크가 나타났다. 이들 발광 및 형광 특성은 보석들의 결정 구조와 관련이 있음을 관찰할 수 있었다. 325 nm He-Cd source에 의한 형광 조사에서는 합성 알렉산드라이트와 합성 칼라체인지 사파이어 그리고 천연 알렉산드라이트에서 강한 형광이 나타났고 이를 PL 피크로 확인하였다.
고추가루의 소비자 선호도를 평가하기 위한 객관적 방법을 확립하기 위하여 10품종 건조 고추의 일반특성(크기, 모양, 함량비)과 고추가루의 일반성분, 카로티노이드의 함량, Hunter색치(色値)를 측정하였고 100명의 주부를 선정하여 관능검사를 실시한 결과와 물리적, 화학적 측정치와의 관계를 비교하였다. Red carotenoid는 총 carotenoid의 68-85%를 차지하였으며 ${\beta}-carotene$ 함량은 관능적 선호도와 유의적인 상관관계를 나타냈고 Hunter 색차계(L,a,b,axL)의 값은 관능적 색선호도와 높은 상관관계를 나타내었다. 특히 axL값은 고추의 매운 강도 및 색 선호도와 높은 상관관계를 나타냈다. 따라서 고추가루의 소비자 선호도는 colorimeter에 의한 axL값에 의해 결정될 수 있다. Sensory acceptability=0.02001(axL)-12.5774
본 논문은 퍼지 칼라모델을 이용한 영상기반의 지능형 무인 화재감시 시스템을 제안한다. 일반적으로 화재 감시를 위해 열이나 연기를 감지하는 별도의 장치를 사용하지만, 널리 보급된 폐쇄회로를 이용하면 별도의 장치와 추가적인 비용 없이 화재를 감시할 수 있다. 이와 같이 영상만으로 화재를 감시하는 시스템은 주로 연기나 불꽃을 추출하는 방법을 사용한다. 그러나 연기검출 방식은 야간에 회색계열의 연기를 검출하기 곤란하고, 불꽃검출 방식은 온도, 인화물질, 화재규모 등에 따른 불꽃색상의 변화에 대응하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 무인환경 특히 야간 및 다양한 불꽃색상의 변화에 대응할 수 있는 강인한 화재감시 시스템을 다룬다. 이를 위해 폐쇄회로의 입력영상으로부터 움직임 영역을 추출하고, 퍼지 칼라모델을 이용한 색상과 히스토그램을 이용한 모양을 통해 불꽃 여부을 판단하고, 이것의 확산이 확인될 경우, 화재경보를 발령하는 시스템을 구현한다. 마지막으로, 통제된 실제 화재 실험을 통해 제안하는 방법의 유효성을 검증한다.
본 논문에서는 해마신경망(HCNN:HippoCampal Neural Network)을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 멀티미디어 검색시스템을 제안한다. 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 질감(texture)등과 같은 low-level의 특징을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 기반의 압축 비디오 스트림으로부터 장면 전환 검출을 수행하여 샷을 검출한다. 이 샷 프레임에서 컬러 객체의 자동 추출을 위하여 similar colorization과 ACE(Adaptive Circular filter and Edge) 알고리즘을 사용한다. 그리고 이렇게 추출된 특징을 해마 신경망을 통하여 학습한 후 멀티미디어 검색 시스템을 구성한다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 흥분학습을 통해 장기기억 시켜서 적응성 있는 실시간 검색 시스템을 구현한다.
최근의 인공 신경망(Neural Network) 기법은 전통적인 분류 문제와 군집화 문제 해결에서 벗어나 이미지 생성 같은 컨텐츠 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 차세대 컨텐츠 생성 기법으로 인공신경망을 이용한 이미지 생성기법을 제안한다. 제안하는 인공신경망 모델은 두개의 이미지를 입력받아서 하나의 이미지에서는 색상을, 다른 이미지에서는 모양을 가져와 새로운 이미지로 조합해낸다. 이 모델은 컨볼루션 인공신경망(Convolutional Neural Network)으로 제작되었으며 각각 이미지에서 색상과 모양을 추출해내는 두 개의 인코더와 각 인코더의 값을 모두 넘겨받아 하나의 조합이 되는 이미지를 생성해내는 하나의 디코더로 구성이 되어있다. 본 연구의 성과는 저비용으로 게임 개발 프로세스 상 다양한 2차원 이미지 생성 및 보정 작업에 활용될 수 있다.
Objectives : Paemo is a phlegm-resolving drug with cold properties and classified 5 kinds which come from 11 species of original plant. All the more, according to literature record, 20 species of original plant were used. As a natural result, these are easily to confuse and there are a lot of counterfeit product. So we are to present a differential standard of Paemo. Methods : It was planed a differential standard form through outer appearance of the original plant and outer appearance in the form of each medicines which was collected local market or field for 11 species which is listed in Korea or China pharmacopeia. Results : It was possible to distinguish the orignal plant between Fritillaria and Bolbostemma through its stem shape. In Fritillaria of original plant, it was possible to distinguish through its width of leaf, number of leafy bracts, color and position of flower and shape of leaf apex. In outer appearance in the form of each medicines, there are difference in color and texture of medicine between Fritillaria and Bolbostemma and there are difference in size, shape, size of inner and outter fleshy leaf of bulb, pattern of surface and apex of fleshy leaf of bulb among 10 Fritillaria species. Conclusions : This study presents various differences in the outer appearance of the original plant and the outer appearance in the form of each medicines among Paemo. It will be helpful to further applied research.
The following is a taxonomic list of the specific features of external and internal shape and pattern analysis of Paeonia lactiflora PALL. and P. obovata MAX as the standard of herbal medicine. 1. External shape of original plant P. lactiflora has lancelate and elliptical leaves with no hair on both sides. It bears a flower bud at the shoot apex or leaf axil. On the other hand, P. obovata has obovate leaves with hair on the back side. It has a single flower bud at the shoot apex. 2. Physical characteristics of herbal states P. lactiflora has a bright and smooth external surface whose color is light red brown, light gray on its section and it is not easy to cut. On the other hand, P. obovata has a coarse external surface whose color is dark brown, pinkish on its section and it is easy to cut. 3. Physical characteristics of herbal state in currents Paeonia Radix Alba is brown on the external surface, and whitish on its section. On the other hand, Paeonia Radix Rubra is dark brown on the external surface, and yellowish-white on its section. 4. Internal characteristics Internal shape is correspond to that of Paeonia Radix described in literatures. Only P. lactoflora has a concentrated vascular bundle toward centeral cylinder. On the other hand, P. obovata has a scattered vascular bundle at the cortex. 5. Physicochemical pattern by HPLC Both P. lactoflora and P. obovata showed the same pattern. Paeoniforin, a main component, appears upon 13.68 in retention time (Rt) in both. In addition, both contain a large amount of paeoniflorin. Such results will, in the future, be used as basic source for the additional research, such as biological reactions and genetic discrimination.
String, as clothing material, has played a functional, symbolic and decorative role in garment traditionally. The string has a shape of continuous line, which is one of the basic elements for the design: points, lines and sides. It can effectively represent the silhouette by making our vision flow to a certain direction. This study reinterprets the traditional form of string in a new modern way by developing "Tube-Shaped String" which has an empty hole in the middle. As a creative attempt, the new tube-shaped string can be used for fashion design by applying it to unique shapes, colors, textures, and draping expressions. In a role dimension, this string can become the main fabric material. The methods of the study are as follows. First, it examines the traditional shape and role of string in the history of garment. Second, it studies modern designers, such as Christian Dior, Ann Demeulemeester, Dolce & Gabbana, and 3.1 Phillip Lim, who have applied the string to their design, and have explored the various potentials of the string in the past four years. Finally, based on the theoretical research and practical analysis, this study creates a new tube-shaped string, applying its own technique to fabricating three garments: jacket, dress, and body suit. As a result, each garment shows unique silhouettes, rich texture and color, and rhythmical movement. The unique silhouettes reflect the shape and movement of different bodies. The texture and color are created through the shades of the string which come from the overlapping strips. The garments come with an unbeatable aesthetic design compared to conventional uniform design. As a new material in clothing, this tube-shaped string can be developed to satisfy the public, which has widely varying tastes in fashion.
본 연구에서는 레이저 슬릿 빔을 이용한 능동 스테레오 정합 기법과 모자이크 기법을 결합한 3차원 형상 복원 기법을 제안한다. 능동 스테레오 정합 기법은 레이저 슬릿 빔이 조사된 좌, 우 영상에서 색상과 밝기 변화를 분석하여 레이저 라인의 위치정보를 검출하고, 등극선(epipolar line)에서 이를 비교하여 깊이 정보를 획득하는 방법이다. 모자이크 기법은 해리스 코너 검출 방법(harris corner detection)을 이용하여 영상의 특징점을 검출하고, 특징점 기술자(keypoint descriptor) 색인 분류 방법으로 연속 영상 간 특징점의 대응쌍을 찾고 상호 변환 관계를 추정하는 방법이다. 능동 스테레오 정합기법과 모자이크 기법을 이용하여 전체 연속 영상의 깊이 정보를 계산하였다. 이와 같은 방법으로 획득한 연속 영상의 깊이 정보를 영상의 색상, 질감 정보와 융합(blending)과정을 거쳐 최종 3차원 형상 정보로 복원하였다. 제안한 복원기법은 레이저 슬릿 빔과 스테레오 카메라를 사용함으로써 장소와 거리 제약 조건을 극복하여 용이하면서도 강인한 3차원 거리 정보를 획득할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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