The Sagittarius-Carina spiral arm in the Galaxy contains several massive young open clusters. We present a deep optical photometric study on the massive young open clusters in the Sagittarius-Carina arm, Westerlund 2 and the young open clusters in the ${\eta}$ Carina nebula. Westerlund 2 is a less studied starburst-type cluster in the Galaxy. An abnormal reddening law for the intracluster medium of the young starburst-type cluster Westerlund 2 is determined to be $R_{V,cl}=4.14{\pm}0.08$. The distance modulus is determined from zero-age main-sequence fitting to the reddening-corrected color-magnitude diagrams of the early-type members to be $V_0-M_V=13.9{\pm}0.14mag$. The pre-main sequence (PMS) members of Westerlund 2 are selected by identifying the optical counterparts of X-ray emission sources from the Chandra X-ray observation and mid-infrared emission sources from the Spitzer/IRAC (the Infrared Array Camera) observation. The initial mass function (IMF) shows a slightly flat slope of ${\Gamma}=-1.1{\pm}0.1$ down to $5M_{\odot}$. The age of Westerlund 2 is estimated to be. 1.5 Myr from the main-sequence turn-on luminosity and the age distribution of PMS stars. The ${\eta}$ Carina nebula is the best laboratory for the investigation of the Galactic massive stars and low-mass star formation under the influence of numerous massive stars. We have performed deep wide-field CCD photometry of stars in the ${\eta}$ Carina nebula to determine the reddening law, distance, and the IMF of the clusters in the nebula. We present VRI and $H{\alpha}$ photometry of 130,571 stars from the images obtained with the 4m telescope at Cerro Tololo Inter-American Observatory (CTIO). RV,cl in the η Carina nebula gradually decreases from the southern part (~4.5, around Trumpler 14 and Trumpler 16) to the northern part around Trumpler 15 (~3.5). Distance to the young open clusters in the ${\eta}$ Carina nebula is partly revised based on the zero-age main-sequence fitting to the reddening-corrected color-magnitude diagrams (CMDs) and the (semi-) reddening-independent CMDs. We select the PMS members and candidates by identifying the optical counterparts of X-ray sources from the Chandra Carina Complex Survey and mid-infrared excess emission stars from the Spitzer Vela-Carina survey. From the evolutionary stage of massive stars and PMS stars, we obtain that the northern young open cluster Trumpler 15 is distinctively older than the southern young open clusters, Trumpler 14 (${\leq}2.5 Myr$) and Trumpler 16 (2.5-3.5 Myr). The slopes of the IMF of Trumpler 14, Trumpler 15, and Trumpler 16 are determined to be $-1.2{\pm}0.1$, $-1.5{\pm}0.3$, and $-1.1{\pm}0.1$, respectively. Based on the RV,cl of several young open clusters determined in this work and the previous studies of our group, We suggest that higher RV,cl values are commonly found for very young open clusters with the age of < 4 Myr. We also confirm the correlation between the slope of the IMF and the surface mass density of massive stars.
튀김 기름은 튀김음식의 품질에 중요한 인자중의 하나이다. 본연구의 목적은 전통적 튀김기와 개량식 튀김기를 사용하여 4일간 연속적으로 사용한 튀김 기름의 품질을 분석하는데 그 목적을 지닌다. 돈가스를 튀긴 후, 뒤김 기름은 일부를 유리병에 분석을 위해 수집하여 여러 이화학적 특성의 실험에 사용하였다. 전통적 튀김기를 사용한 튀김 기름은 사용횟수에 따라 색과 접도 값이 개량식으로 튀긴 기름에 비하여 유의적으로 증가하였다. 유리지방산의 정도와 관련된 산가의 경우, 전통식 튀김기를 사용한 튀김 기름은 개량식 튀김기를 사용한 튀김 기름에 비하여 유의적으로 증가하였다. 반면 이중결합의 농도와 연관이 있는 요오드가는 전통식 튀김기를 사용한 튀김 기름의 값이 개량식을 사용한 튀김 기름에 비하여 유의적으로 감소하였다. 1차지방산화의 지표인 과산화물가의 경우, 전통식 튀김기와 개량식 튀김기를 사용한 튀김기름 모두에서 2일까지는 유의적으로 그 값이 증가하였으나 3 일 부터는 그 값이 감소하였다. 이는 형성된 과산화물이 불안정한 형태이므로 분해를 통하여 다른 2차 산화로 진행된 것으로 사료된다. 2차 산화의 지표인 p-Anisidine 값을 확인한 결과, 전통식 튀김기를 사용한 튀김 기름은 개량식을 사용한 튀김 기름에 비하여 시간 의존적으로 유의적 증가를 나타내었다. 따라서 개량식 튀김기를 사용한 튀김 기름이 유리지방산과 산패의 정도가 전통식 튀김기를 사용한 튀김 기름에 비하여 늦게 진행된는 것으로 사료된다.
본 연구는 육계에게 심층수를 급여했을 때 도축 후 닭고기의 품질 특성에 미치는 영향을 구명하고자 실시하였다. 1일령 육용 병아리(Ross 308)를 음용수의 종류에 따라 세 처리구로 나누어 각각 식수(대조구)와1:40 및 1:20(심층수:증류수)의 비율로 희석한 심층수들을 28일 동안 급여하였으며, 대조구의 경우 0.18% 소금이 첨가된 기초사료를 급여하였다. 육성 완료 후 각 처리구마다 5수씩 도살하여 가슴육을 채취한 후 $4^{\circ}C$에서 9일 동안 저장하였다. 그 결과, 1:40 및 1:20 심층수의 급여 모두 닭고기의 콜레스테롤 함량에 영향을 미치지는 못하였다. 하지만 1:40으로 희석한 심층수를 급여시 지방 함량, 보수력, 나트륨과 칼륨 함량이 감소하였으나(p<0.05), 불포화지방산 함량과 명도는 증가하였다(p<0.05). 1:20으로 희석한 심층수의 경우 적색도가 증가하였으나(p<0.05), 명도와 황색도(p<0.05), TBARS 억제력은 감소하였다. 반면에 보수력, 지방산 조성과 무기질 함량에는 영향을 미치지 못하였다. 따라서 심층수의 급여 농도가 증가함에 따라 닭고기의 육색이 더 붉어졌으나, 지방산화 안정성은 감소하였다. 하지만 다른 육질 항목들에 대한 급여 효과를 명확히 알기 위해서는 추가 연구가 필요하다고 판단된다.
수심이 깊은 바다 속을 광학 카메라로 촬영하는 경우 영상 왜곡이 일어날 수 있다. 이런 문제는 해수와 각종 부유물로 인해 태양광이 충분히 전달되지 않아 발생하게 된다. 특히, 수심에 따라 녹색과 청색 계열의 색상이 지나치게 강조되는 색상의 왜곡과 해수에 의한 빛의 굴절과 부유물로 인한 경계선 부분에서의 왜곡현상이 발생한다. 이와 같은 왜곡들로 인하여 수중영상의 전반적인 화질이 저하된다. 본 논문에서는 정박 중인 선박의 하부를 촬영한 수중영상을 대상으로 영상분석을 수행한다. 그 결과를 기반으로 색상을 보정하고, 윤곽선을 강조하는 기법을 제안한다. 실험결과 제안한 기법을 적용할 경우 원본 수중영상의 유효 윤곽선 보다 3.39 % 정도 윤곽선의 수가 증가하는 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 정량적인 평가와 함께 주관적인 화질평가를 병행한 결과 색상 보정과 함께 객체의 경계부분이 명확해지는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 수중영상의 색상 보정과 윤곽선 강조 기법은 향후 수중영상 촬영이 필요한 여러 분야에 응용될 수 있을 것으로 사료된다.
Cervical cancer is the second most common female cancer in the world. In Korea, cervical cancer accounts for 13 percent of female cancers and 4,200 cases occur annually[1]. The purpose of this study is to use a deep learning model to identify the possibility of lesions in the cervix and to evaluate the efficient image preprocessing in order to diagnose diverse types of cervix in form. The study used 4,107 normal photographs of uterine cervix and 6,285 abnormal photographs of uterine cervix. Two types of image preprocessing were resized to square. The methods are cropping based on height and filling the space up and down with black images. In addition, all images were resampled to 256×256. The average accuracy of cropped cases is 94.15%. The average accuracy of the filled cases is 93.41%. According to the study, the model performance of cropped data was slightly better. But there were several images that were not accurately classified. Therefore, the additional experiment with pre-treatment process based on cropping is needed to cover images of the cervix in more detail.
Oi, Nagisa;Matsuhara, Hideo;Pearson, Chris;Buat, Veronique;Burgarella, Denis;Malkan, Matt;Miyaji, Takamitsu;AKARI-NEP team
천문학논총
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제32권1호
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pp.245-249
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2017
We selected 47 DOGs at z ~ 1.5 using optical R (or r'), AKARI $18{\mu}m$, and $24{\mu}m$ color in the AKARI North Ecliptic Pole (NEP) Deep survey field. Using the colors among 3, 4, 7, and 9µm, we classified them into 3 groups; bump DOGs (23 sources), power-law DOGs (16 sources), and unknown DOGs (8 sources). We built spectral energy distributions (SEDs) with optical to far-infrared photometric data and investigated their properties using SED fitting method. We found that AGN activity such as a AGN contribution to the infrared luminosity and a Chandra detection rate for bump and power-law DOGs are significantly different, while stellar component properties like a stellar mass and a star-formation rate are similar to each other. A specific star-formation rate range of power-law DOGs is slightly higher than that of bump DOGs with wide overlap. Herschel/PACS detection rates are almost the same between bump and power-law DOGs. On the other hand SPIRE detection rates show large differences between bump and power-law DOGs. These results might be explained by differences in dust temperatures. Both groups of DOGs host hot and/or warm dust (~ 50 Kelvin), and many bump DOGs contain cooler dust (${\leq}30$ Kelvin).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.366-381
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2020
Steganography has been successfully employed in various applications, e.g., copyright control of materials, smart identity cards, video error correction during transmission, etc. Deep learning-based steganography models can hide information adaptively through network learning, and they draw much more attention. However, the capacity, security, and robustness of the existing deep learning-based steganography models are still not fully satisfactory. In this paper, three models for different cases, i.e., a basic model, a secure model, a secure and robust model, have been proposed for different cases. In the basic model, the functions of high-capacity secret information hiding and extraction have been realized through an encoding network and a decoding network respectively. The high-capacity steganography is implemented by hiding a secret image into a carrier image having the same resolution with the help of concat operations, InceptionBlock and convolutional layers. Moreover, the secret image is hidden into the channel B of carrier image only to resolve the problem of color distortion. In the secure model, to enhance the security of the basic model, a steganalysis network has been added into the basic model to form an adversarial network. In the secure and robust model, an attack network has been inserted into the secure model to improve its robustness further. The experimental results have demonstrated that the proposed secure model and the secure and robust model have an overall better performance than some existing high-capacity deep learning-based steganography models. The secure model performs best in invisibility and security. The secure and robust model is the most robust against some attacks.
Kentucky bluegrass 는 경기장과 골프장의 Tee 나 Fairway 등에 가장 많이 사용이 되는 한지형잔디 초종중의 하나이다. 그러나 Kentucky bluegrass 는 뿌리층이 얕고 그늘에 약한 단점들이 있다. Kentucky bluegrass 의 가장 큰 단점중의 하나는 성장을 위해 수분이 많이 요구되는 초종이다. 올바른 수분관리는 잔디의 시각적 색감과 품질을 유지하기 위해 아주 중요한 요소중의 하나이다. 잔디의 성장을 위해 수분을 공급하는 관수 방법에는 light and frequent (LI) 적은양을 빈번하게 관수하는 방법과, deep and infrequent (DI) 많은양을 필요시에 공급하는 두가지의 방법이 있다. 본 실험은 Kentucky bluegrass 의 생육을 위한 관수빈도의 차이를 알아보기 위해 수행되었다. 실험을 위해 무관수, 매주 4회, 그리고 매주 1회의 3가지 관수방법이 사용되었다. 무관수 처리구의 경우 인위적인 관수는 수행되지 않았으며 Kentucky bluegrass 의 생육을 위해 수분공급은 강수량에 의해서만 이루어졌다. 본 실험결과 2011년 기상조건하에서 강우량에 의존한 무관수는 7,8 월에 최소수용품질을 나타내기 어렵다고 판단되며, 관수빈도에 따른 Kentucky bluegrass 생육의 차이는 나타나지 않는 것으로 나타났다.
할미꽃 신품종 '연홍'은 P. davurica와 P. koreana를 종간교잡하여 2003년에 전라남도농업기술원에서 육성되었고 유전적으로 자가불화합성의 특성을 가지고 있다. '연홍'의 화색은 진분홍이고 약은 진노랑, 주두는 진분홍, 꽃잎은 6매이며 엽은 녹색이다. 한편 개화특성은 년 2회 개화성이다. 주당 화경은 26.5개, 화경장과 절화장은 각각 58.6 cm와 46.8 cm, 포의 폭은 11.5 cm, 엽장은 34.4 cm이다. 꽃과 포의 절화수명은 각각 8.4일과 34일로 절화용으로 이용이 가능하다.
본 연구에서는 CT 영상의 대퇴골 부위를 해부학적으로 의미 있게 변형하여 CT 영상의 대퇴골 영역을 분할하기 위한 컨벌루션 신경망(CNN)의 훈련 데이터를 증강하는 방법을 제안한다. 먼저 CT 영상으로부터 삼차원 삼각형 대퇴골 메쉬를 얻는다. 그 후 메쉬의 국소부위에 대한 기하학적 특성을 계산하고, 군집화하여 메쉬를 의미 있는 부분들로 분할한다. 마지막으로, 분할한 부분들을 적절한 알고리즘으로 변형한 뒤, 이를 바탕으로 CT 영상을 와핑하여 새로운 CT영상을 생성하였다. 본 연구의 데이터 증강 방법을 이용하여 학습시킨 딥러닝 모델은 기하학적 변환이나 색상 변환 같이 일반적으로 사용되는 데이터 증강법과 비교하여 더 나은 영상분할 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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