문과 스펜서의 색채 조화론은 먼셀의 색채 조화론을 바탕으로 한 이론이다. 이 조화론은 크게 조화와 부조화, 조화의 면적 효과, 그리고 조화화 부조화의 미도 계산의 3개로 성립된다. 여기서 미도는 조화의 정도를 정량적인 수식으로 구하고자 하는 방법이다. 미국의 학자 버크호프가 문 스펜서의 미는 복잡성 속의 질서성을 가진 것이라는 명제를 분석하였다. 본 논문에서는 배색의 좋고 나쁨은 질서의 요소와 복잡함의 요소로 나누었다. 미도는 질서의 요소를 복잡함의 요소로 나눈 것이다. 이를 영상의 미도 계산에 활용하여, 감성으로 취급되는 색채조화 및 부조화의 문제를 수치적으로 계산하였다. 그리하여 영상에서 색을 판별하여 미도가 좋은 배색인지 아닌지를 나타내었다.
Computational anthropomorphic phantoms are computer models of human anatomy used in the calculation of radiation dose distribution in the human body upon exposure to a radiation source. Depending on the manner to represent human anatomy, they are categorized into two classes: stylized and tomographic phantoms. Stylized phantoms, which have mainly been developed at the Oak Ridge National Laboratory (ORNL), describe human anatomy by using simple mathematical equations of analytical geometry. Several improved stylized phantoms such as male and female adults, pediatric series, and enhanced organ models have been developed following the first hermaphrodite adult stylized phantom, Medical Internal Radiation Dose (MIRD)-5 phantom. Although stylized phantoms have significantly contributed to dosimetry calculation, they provide only approximations of the true anatomical features of the human body and the resulting organ dose distribution. An alternative class of computational phantom, the tomographic phantom, is based upon three-dimensional imaging techniques such as magnetic resonance (MR) imaging and computed tomography (CT). The tomographic phantoms represent the human anatomy with a large number of voxels that are assigned tissue type and organ identity. To date, a total of around 30 tomographic phantoms including male and female adults, pediatric phantoms, and even a pregnant female, have been developed and utilized for realistic radiation dosimetry calculation. They are based on MRI/CT images or sectional color photos from patients, volunteers or cadavers. Several investigators have compared tomographic phantoms with stylized phantoms, and demonstrated the superiority of tomographic phantoms in terms of realistic anatomy and dosimetry calculation. This paper summarizes the history and current status of both stylized and tomographic phantoms, including Korean computational phantoms. Advantages, limitations, and future prospects are also discussed.
콜레스테릭 액정 컬러 필터의 광학적 특성 분석을 위한 모델링 및 시뮬레이션을 수행하였다. Berreman $4{\times}4$ 행렬법을 사용하여 입사각도별 콜레스테릭 액정 컬러 필터의 반사 스펙트럼을 계산하였고, 이를 광선 추적법에 기초한 조명설계 소프트웨어인 LightTools의 사용자 정의 코팅 파라미터로 입력하였다. LightTools를 이용하여 평면 투과형 콜레스테릭 액정 컬러 필터의 시야각에 따른 색변화를 시뮬레이션 하였다. 5도 간격 이하의 입사각도별 반사 스펙트럼을 LightTools의 사용자 정의 코팅 파라미터로 사용하였을 때, Berreman $4{\times}4$ 행렬법의 결과와 부합하는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 반구형 패턴을 갖고 있는 반사형 콜레스테릭 액정 컬러 필터의 시야각에 따른 색변화를 시뮬레이션 하였는데, 본 논문의 시뮬레이션 방법을 비 평면형 구조에도 적용할 수 있음을 확인하였다.
안개 영상은 색상 정보와 경계선 정보가 줄어들기 때문에 사물의 식별에 어려움이 발생한다. 안개 제거를 위한 대표적인 알고리즘은 Dark Channel Prior(DCP)를 이용한 방식으로 안개 영상의 색상 정보를 이용하여 안개의 전달량을 추정 한 후 안개를 제거한다. 그러나 색상 정보를 바탕의 안개량 추정을 할 경우, 영상 내에 흰색 사물이나 광원과 같이 높은 밝기의 사물이 있는 영역에 대해 안개량 및 전달량을 오추정하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 안개 영상의 백색 영역을 중심으로 색 정규화를 적용 한 후, 안개량 오추정 영역을 주변 안개값으로 보정하여 안개값 오추정 문제를 개선하였다. 또한 개선된 안개량 추정 결과를 바탕으로 전달량 계산 후 전달량 정련을 통해 안개 영상의 화질을 개선하였다.
In order to enhance the 8 principle pattern diagnosis rate comparing with diagnostic method by self-report questionnaire on cold/heat pattern in the clinical practice, a new diagnostic method using form-color-pulse-symptom (FCPS) system is proposed. FCPS system is composed of outputs of cold/heat pattern through the calculation process of contribution degree to the cold, heat pattern and qi, blood, yin, yang deficiency patterns, based on analysis of 16 mechanisms of disease calculated by diagnostic system of oriental medicine (DSOM) first. And second component is an output of differentiated 8 principle patterns in detail through binding and calculating process with digital informations of pulse, color, form, constitution obtained by computerized measurement system. Putting together above two processes consecutively, cold-heat complex or true/false cold/heat patterns and personalized characters of cold/heat patterns of each patient can be subdivided through a computation method of determining each pattern. In conclusion, 8 principle pattern identification can be performed more accurately using FCPS system than existent self report questionnaire method. These hypothetic proposal is needed to be proven by clinical trial for the future and then the accurate numbers used in each calculational function should be revised properly.
본 논문에서는 YCbCr 색공간을 이용한 피부색 추출에서 조명과 그림자에 의한 손실 영역을 Flood Fill 알고리즘을 이용하여 보완하고 Haar-like 특징을 이용한 Cascade Classifier 얼굴 검출 방법을 제안하였다. Haar-like 특징을 이용한 Cascade Classifier는 이미지에서 기존의 YCbCr 색공간을 이용한 피부색 추출은 단순히 임계값만 사용하기 때문에 조명, 그림자 등에 의해 잡음과 손실 영역이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 침식, 팽창 연산을 사용하여 잡음을 제거하였고 손실 영역을 추정하기 위해 Flood Fill 알고리즘을 사용하여 손실 영역을 추정하였다. 추정한 영역에 대하여 YCbCr 색공간의 임계값을 추가로 허용하였다. 나머지 손실영역에 대하여 위에서 추정한 영역중 추가로 허용한 영역의 평균값으로 색을 채워 넣었다. 추출한 이미지에 Haar-like Cascade Classifier를 사용하여 얼굴을 검출하였다. 기존의 Haar-like Cascade Classifier의 방법보다 제안하는 방법이 정확도가 약 4% 향상되었으며 YCbCr 색공간만을 이용한 피부색 추출보다 제안하는 방법의 검출률이 약 2% 향상되었다.
본 논문에서는 멜라닌과 헤모글로빈 등의 피부 색상을 구성하는 주요한 요소들을 카메라의 RGB 신호로부터 직접 계산하는 방법을 제안한다. 피부 색상의 주요한 요소들은 통상적으로 특정한 장비를 이용하여 분광 반사도를 측정하고, 측정된 빛의 일부 파장에서의 값들을 중심으로 재구성하는 방법을 사용한다. 이와 같은 방법으로 산출된 값들은 멜라닌 지수, 홍반 지수와 같은 것들이 있으며, 분광반사도 측정 장치나 다중스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 한다. 일반적인 디지털 카메라로부터 이와 같은 성분요소들에 대한 직접적인 계산방법은 찾아보기 어려우며, 독립성분 분석(Independent Component Analysis)을 이용하여 멜라닌과 헤모글로빈의 농도를 간접적으로 계산하는 방법은 제안되어 있다. 이 방법은 일정한 RGB 영상의 영역을 대상으로 하여, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 유사한 방식으로 멜라닌과 헤모글로빈의 특성벡터를 추출하고, 농도를 계산할 수 있다. 이 방법의 단점은 일정한 영역의 화소 그룹을 입력으로 이용하기 때문에 화소단위의 직접적인 계산이 어렵고, 추출된 특성벡터는 최적화 방식으로 구현하기 때문에 실행할 때마다 다른 값으로 계산되는 경향이 있다. 최종적인 계산은 특성벡터 자체를 활용하지 않고, RGB 좌표계로 다시 변환하여 멜라닌과 헤모글로빈의 성분을 나타내는 영상 형태로 결정된다. 이 방법의 단점을 개선하기 위하여 제안하는 방법은 특성벡터를 활용하여 RGB 좌표계가 아닌 특징 공간에서 멜라닌과 헤모글로빈의 성분 값을 계산하는 것과, 일반적인 디지털 카메라를 이용하여 피부색에 해당하는 분광 반사도를 계산하는 방법, 분광 반사도를 이용하여 멜라닌과 옥시헤모글로빈, 디옥시헤모글로빈, 카로티노이드 등의 피부색소를 구성하는 세부 성분들의 계산방법 등이다. 제안한 방법은 분광 반사도 측정 장치나 다중 스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 하지 않으며, 기존 방법과는 달리 화소단위의 직접적인 계산이 가능하고, 반복 실행에도 동일한 특성을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 기존에 비하여 성능의 안정성을 나타내는 표준편차가 15% 수준으로 낮게 나타나 6배 정도의 안정적인 성능을 가진 것으로 추정된다.
본 논문에서는 새로운 HAC(Histogram Area Calculation)방법과 영상의 객체분할 방법을 소개한다. 히스토그램을 이용한 영상은 색상 공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하여 빛의 강도에 따라 유사성이 저하되는 경우가 있다. 또한 공간적 정보를 가지고 있지 않아, 전혀 다른 모양의 영상일지라도 칼라 분포가 같은 영상으로 볼 수 있다. 이 논문에서 제안한 방법은 히스토그램 영역을 임의의 영역으로 나눠, 영역들의 유사성을 매칭(matching) 시킨다. 2차 검색방법으로 원 영상에서의 색상 질감 정보가 동일한 영역을 군집화 하여, 영상 분할된 객체들을 이용하여 검색하는 방법이다. 실험 결과, 제안한 방법이 전통적인 히스토그램 방법보다 검색 성능이 효율적인 결과를 얻었다.
Generally, the flow around the ship's hull often appear 3-dimensional separation at the bow and stem, and the vortex by this flow affects greatly the resistance propulsive efficiency and maneuverability of the ship. This study is compared the calculated result based on the streamlines calculation method with the experimental result by oil fIlm method to analyze the patterns and characteristics of the flows around the ship's hull of chine form. DTMB Series 62, 4667-1 vessel was selected as a sample ship of chine form and model ship was painted with the mixture of oil-color, paint, and poly wax at the surface of the vessel and tested in the model towing tank of Inha University. The results obtained in this study are listed briefly as follows ; 1. For the single chine form, after $4\frac{1}{2}$ station the streamlines are crossed at the chine line and the streamlines are converted to the vortex follow the chine line. 2. For the single chine form, the vortex appered increases and severely in and arround the stern. 3. The approximate streamlines for the ship's hull of chine form can be assigned by the use of the Watanabe's basic transformation formular.
As part of a structural health monitoring system, the relative geometric relationship between a ship and bridge has been recognized as important for bridge authorities and ship owners to avoid ship-bridge collision. This study proposes a novel computer vision method for the real-time geometric parameter identification of moving ships based on a single shot multibox detector (SSD) by using transfer learning techniques and monocular vision. The identification framework consists of ship detection (coarse scale) and geometric parameter calculation (fine scale) modules. For the ship detection, the SSD, which is a deep learning algorithm, was employed and fine-tuned by ship image samples downloaded from the Internet to obtain the rectangle regions of interest in the coarse scale. Subsequently, for the geometric parameter calculation, an accurate ship contour is created using morphological operations within the saturation channel in hue, saturation, and value color space. Furthermore, a local coordinate system was constructed using projective geometry transformation to calculate the geometric parameters of ships, such as width, length, height, localization, and velocity. The application of the proposed method to in situ video images, obtained from cameras set on the girder of the Wuhan Yangtze River Bridge above the shipping channel, confirmed the efficiency, accuracy, and effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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