• 한국환경농학회지
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• 제34권3호
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• pp.186-191
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• 2015

BACKGROUND: Carotenoids which are a major source of vitamin A are contributed to have great potential role in anti-carcinogenic effects and eyesight. Carotenoids which can not synthesize in human body are required for food supply. The objectives of this study are to investigate compositions and contents of pumpkin (Cucurbita spp.) germplasms based on their pulp color. METHODS AND RESULTS: Carotenoids were extracted with 0.2% ascorbic acid in ethanol and saponified with 80% potassium hydroxide. Insoluble compounds were extracted into hexane. A total of nine carotenoids (three xanthophylls and six carotenes) were identified from pumpkin germplasms using HPLC equipped with photodiode array detector (450 nm). Especially, lutein and ${\beta}$-carotenes were major compound in germplasms. Among isomers of ${\beta}$-carotene, all-trans-${\beta}$-carotene (16-27% of total carotenoids) was predominant compositions. The mean of total carotenoid contents was showed as brown (286.1 mg/100 g dw) > dark green (217.0) > orange (153.4) > primrose (85.8) > dark yellow (80.3). On the basis of carotenoid information, PLS-DA score plots showed different patterns by cluster in pumpkin germplasms. It was considered that these differences of phenotype were relative closely to genotype. CONCLUSION: This study indicated that dark color of pumpkin pulp was presented in high-level of biological pigments. It may contribute to develop potentially beneficial functional food ingredients.

• 치과방사선
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• 제22권2호
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• pp.273-282
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• 1992

The purpose of this study was to propose the utility which was evaluated the digital image processing and clinical application of the videodensitomery. The experiments were performed with IBM-PC/16bit-AT compatible, video camera(CCdtr55, Sony Co., Japan), an color monitor(MultiSync 3D, NEC, Japan) providing the resolution of 512×480 and 64 levels of gray. Sylvia Image Capture Board for the ADC(analog to digital converter) was used, composed of digitized image from digital signal and the radiographic density was measured by 256 level of gray. The periapical radiograph(Ektaspeed EP-21, Kodak Co., U. S. A) which was radiographed dried human mandible by exposure condition of 70 kVp and 48 impulses, was used for primary X-ray detector. And them evaluated for digitzed image by low and high pass filtering, correlations between aluminum equivalent values and the thickness of aluminum step wedge, aluminum equivalent values of sound enamel, dentin, and alveolar bone, the range of diffuse density for gray level ranging from 0 to 255. The obtained results were as follows: 1. The edge between aluminum steps of digitized image were somewhat blurred by low pass filtering, but edge enhancement could be resulted by high pass filtering. Expecially, edge enhancement between distal root of lower left 2nd molar and alveolar lamina dura was observed. 2. The correlation between aluminum equivalent values and the thickness of aluminum step wedge was intimated, yielding the coefficient of correlation r=0.9997(p<0.00l), the regression line was described by Y=0.9699X+0.456, and coefficient of variation amounting to 1.5%. 3. The aluminum equivalent values of sound enamel, dentin, and alvolar bone were 15.41㎜, 12.48㎜, 10.35㎜, respectively. 4. The range of diffuse density for gray level ranging from 0 to 255 was wider enough than that of photodenstiometer to be within the range of 1-4.9.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.281-288
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• 2009

본 논문은 의료 영상 중 X-ray 영상에 대한 효과적인 분류와 자동 주석 생성을 위한 방법을 제안한다. X-ray 영상은 일반 자연 영상과는 다르게 영상 내에 중요한 의미를 가지고 있는 관심 영역과 어두운 단색의 배경으로 구성된 특징을 가지고 있음으로 본 논문에서는, 영상의 중요영역에서 해리스 코너 검출기를 이용한 색 구조 기술자(H-CSD)로 색 특징을 추출하고, 질감 특징을 위해 경계선 히스토그램 기술자(EHD)를 사용하였다. 추출된 두 개의 특징 벡터들은 각각 다중 클래스 Support Vector Machine에 적용되어 20개의 카테고리 중 하나로 영상을 분류한다. 마지막으로, 영상은 미리 정의된 카테고리들의 계층적인 관계와 우선 순위에 기반하여 주석 코드 배열(Annotation Code Array)을 부여 받고 이를 이용하여 다수의 최적 키워드를 얻으며 갖게 된다. 실험에서는 제안한 주석 생성방법을 관련 연구 방법과 비교하여 성능이 개선 되었음을 보여주고 있다.

• 한국염색가공학회:학술대회논문집
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• 한국염색가공학회 2011년도 제44차 학술발표회
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• pp.90-90
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• 2011

스텔스 기능성 섬유의 위장은 주간의 경우, 육안 및 망원경 관측에 의해 결정되며 주변자연환경 color matching과 패턴이 핵심 스텔스 요인으로 구성되고, 가시광선 영역 스텔스로 표현할 수 있으며, 군 위장 체계에 있어 기본이 되는 기술 분야로 모든 군 위장제품에 활용되는 필수적인 기술 분야이다. 따라서 가시영역의 위장은 다양한 색상의 위장포와 포의 펀칭 등에 의한 파형특성을 부여하고 주위환경과 특성 조화를 이룸으로써 대상을 위장한다. 주요인자는 색상별 색도, 색차이다. 야간 위장은 근적외선 관측 장비의 탐지에 의해 결정되며 주변자연환경 NIR 반사율과 위장제품의 NIR 반사율 저하/제어기술이 핵심 스텔스 요인으로 구성되고, 근적외선(NIR) 영역 스텔스로 표시할 수 있으며, NIR 스텔스는 대개의 경우 기본적으로 섬유제품이 NIR 영역에서 높은 반사율을 나타내므로 NIR 반사율 저하/제어기술이 핵심이라 할 수 있다. 따라서 근적외선 영역(600~1250nm)의 적외선 반사특성을 산림지역의 반사특성과 조화시켜 위장효과를 부여한다. 위장포에서는 적외선 흡수 색소를 사용하여 적절한 반사특성을 나타나게 해야 한다. 위장용섬유가 detector의 탐지에서 벗어나려면 현재 700~1250nm의 근적외선파장영역에서 주변환경과 유사한 반사율을 지녀야한다. 이에 본 연구에서는 "숲 연구소" 및 서울대학교 "지반공학연구실"의 자문을 받아서 우리나라에서 가장 많이 존재하는 자연환경시료를 선정하여, 선정된 시료의 근적외선영역에서의 반사율을 분석하였다. 자연시료는 산간, 해안, 평야지형으로 각각 구분하여 주변 자연지형에 따른 자연시료의 근적외선영역의 반사율값을 비교하였다. 북한산에서 산간지형의 시료를 채취하였고, 해안지형의 시료는 강화도 동막해수욕장 부근, 평야지형의 시료는 인천 강화도 평야지역에서 채취하여 분석하였다. 비교분석한 지형별 자연시료의 근적외선 반사율값의 데이터베이스구축을 통하여 기존의 위장복과의 비교 적용 및 차후 개선사항 등을 검토하고자 한다.

• 한국측량학회지
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• 제30권4호
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• pp.405-412
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• 2012

SLI(Street-Level Imagery)와 벡터지도의 합성을 통해 두 데이터 간의 위치 편차를 제거한 후, SLI의 매개변수를 기반으로 두 데이터의 대응되는 건물영역을 찾을 수 있다. 그러나 합성 이후에도 여러 요인으로 인하여 건물영역이 완전히 일치하지는 않는다. 본 연구는 영상의 영역분할을 통해 두 데이터 간의 건물영역 일치도를 향상시키는 것을 목적으로 한다. 합성을 통해 생성한 벡터 지도의 건물 객체를 SLI 영상에 투영한 선을 영역분할의 초기 정보로 사용한다. 우선, 필터링, 분할(segmentation), 하늘영역 탐지를 통해 하늘 영상을 생성한다. 그리고 에지 검출자를 통해 건물 분리 후보선을 추출한 후, 색상 차이와 하늘정보를 함께 활용하여 건물 최적분리선을 추출함으로써 보다 정확한 건물영역으로 분할한다. 실제 데이터에 대한 실험 결과, 영역 분할을 통해 건물영역 일치 정확도가 83.3%에서 89.7%로 향상된 것을 확인하였다. 본 연구의 성과는 SLI 서비스를 강화하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.287-293
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• 2014

인명과 물질적 손실을 줄이기 위해서는 화재의 조기 감지는 매우 중요하다. 비디오 기반의 연기 감지방법은 야외에서 연기 감지의 어려움이 있는 기존의 센서 기반의 연기 감지 방법의 단점을 극복할 수 있다. 본 논문에서는 비디오 기반의 새로운 연기 감지 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이블릿 변환 영역에서 각 부대역의 에너지의 비율을 이용하여 연기 영역을 검출한다. 잘못된 연기 검출을 감소시키기 위하여 YUV 칼라 공간에서 움직임, 색도의 감소, 블록의 명도를 이용하여 후보 연기 블록을 검출한다. 최종적으로, 웨이블릿 변환 영역에서 후보 연기 블록에 대한 부대역 에너지의 시간적 변화를 이용하여 연기 블록을 결정한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 웨이블릿을 이용한 연기 감지 방법보다 연기의 검출율과 오검출율이 현저히 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.54-60
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• 2008

본 논문에서는 MCCB 및 단자대 접속부의 접촉불량에 의한 소손특성을 분석하였으며, 발열을 감지하여 화재를 예방할 수 있는 다양한 기법들을 제시하였다. 첫째로, 열전대를 사용하는 방법과 적외선 열화상기를 사용하여 접촉불량 등의 원인에 의해서 발열을 감지하는 방법을 분석하였다. 또한, 접촉불량 발생시 변색여부로 쉽게 이상유무 판단이 가능한 서모캡의 특성을 분석하였으며, 공간 등의 제약을 덜 받으면서 접속부위에 상시 설치하고 감시할 수 있는 방식인 향 캡슐과 향 검지기를 사용하여 과열을 감지하는 시스템의 원리 및 특징을 분석하였다. 마지막으로, 가융합금의 용융특성을 응용한 접촉불량 감지나사를 제작하여 단자대에 적용 및 실험하여 성능을 검증하였다. 상기 제시된 기법들을 적절히 적용된다면 MCCB 및 단자대등의 접속부의 접촉불량에 의한 전기화재 예방에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권3호
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• pp.638-651
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• 2023

The objective of this study was to quantitatively estimate the level of grazing area damage in outdoor free-range pig production using a Unmanned Aerial Vehicles (UAV) with an RGB image sensor. Ten corn field images were captured by a UAV over approximately two weeks, during which gestating sows were allowed to graze freely on the corn field measuring 100 × 50 m². The images were corrected to a bird's-eye view, and then divided into 32 segments and sequentially inputted into the YOLOv4 detector to detect the corn images according to their condition. The 43 raw training images selected randomly out of 320 segmented images were flipped to create 86 images, and then these images were further augmented by rotating them in 5-degree increments to create a total of 6,192 images. The increased 6,192 images are further augmented by applying three random color transformations to each image, resulting in 24,768 datasets. The occupancy rate of corn in the field was estimated efficiently using You Only Look Once (YOLO). As of the first day of observation (day 2), it was evident that almost all the corn had disappeared by the ninth day. When grazing 20 sows in a 50 × 100 m² cornfield (250 m²/sow), it appears that the animals should be rotated to other grazing areas to protect the cover crop after at least five days. In agricultural technology, most of the research using machine and deep learning is related to the detection of fruits and pests, and research on other application fields is needed. In addition, large-scale image data collected by experts in the field are required as training data to apply deep learning. If the data required for deep learning is insufficient, a large number of data augmentation is required.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.49-55
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• 2015

최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권3호
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• pp.11-22
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• 2010

본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, '서다, 걷다, 눕다, 앉다'의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.