본 논문에서는 영상 전송을 위한 벡터 양자화기를 설계할 때 2차원 DCT에 근거한 DCT 맵과 유한상태 벡터 양자화를 이용하는 새로운 부호책(codebook) 설계 알고리듬을 제안한다. 영상을 윤곽선이 많은 부분과 적은 부분으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징들을 2차원 DCT로 추출한다. 유한상태 벡터 양자화기의 마스터 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리를 사용하여 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어진다. 이와 같이 작성된 마스터 부호책으로부터 상태 부호책을 작성하여 입력 벡터에 대하여 마스터 부호책이 아닌 상태 부호책으로부터 부호단어를 찾는다. 또한 인덱스의 부호화는 고속 디지털 전송에 중요한 부분이기 때문에 고정길이의 부호를 엔트로피 부호화 법칙에 따라 가변 길이의 부호로 바꾸어 수행한다. 즉, 설계한 부호책에서 각 부호에 전송 부호 할당은 허프만 부호화를 수행하는데, 허프만 트리에서의 허프만 코드의 생성을 빠르게 하기 위해 본 논문에서는 트리의 단방향 분포 허프만 트리 알고리듬을 제안한다. Einstein과 Bridge 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN 알고리듬보다는 각각 2.94 dB과 2.48 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 1.75 dB과 0.99dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
단백질 상호작용의 예측 및 실험 결과가 대용량으로 배포되면서 바이오 정보 기술 연구자들은 생명체 내의 단백질 상호작용 네트워크를 구성하기 위해 노력하여 왔다. 일반적으로 대용량의 상호작용 데이터들은 많은 오류를 포함한다고 알려져 있으나, 최근 단백질의 물리 화학적 특성 및 구조를 기반으로 한 방법들이 실제 실험과 병행되어 고화질(High resolution)의 결과를 제공하게 되면서, 특정 종에 대한 단백질 상호작용 네트워크가 점차 완성되고 있다. 그러나, 단순 물리적 링크 수준의 단백질 상호작용 네트워크만으로는 특정 병원체의 발병 메커니즘 규명 등과 같은 응용분야의 활용에 한계가 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 보고된 신호 전달 경로(signaling transduction pathway)를 이용하여 단백질 기능 간의 관계를 방향성이 있는 그래프로 표현한 단백질 기능 흐름 모델을 제시한다. 제안하는 모델은 Gene Ontology에서 정의된 molecular function을 정점(vertex)으로 가지고 이들 사이의 관계를 간선(edge)으로 표현함으로써 특정 기능의 전이를 살펴볼 수 있다. 이러한 기능 흐름 모델은 수 만개의 정점(vertex)으로 구성된 단백질 상호작용 네트워크에서 의미 있는 경로를 추출하는 데에 제약 혹은 참조 조건으로 사용될 수 있어 향후 활용도가 클 것으로 기대한다. 평가는 KEGG에서 제공되는 11개의 인간 신호 전달 경로 각각에 대하여 대상 경로를 제외한 나머지로부터 생성된 모델과의 크론바하 알파 계수(Cronbach's alpha)를 측정하였고(${\alpha}=0.67$), 총 1023개의 흐름 중 ${\alpha}=0.6$ 이상의 신뢰도에 대하여 총 765개의 흐름을 가지는 기능 흐름 모델을 최종 구성하였다.
본 논문에서는 일상에서 획득할 수 있는 자연 영상에서 문자를 검출하기 위해 영상 개선 및 문자의 형태를 분석하여 문자를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자연 영상에서 문자로 인식될 영역의 검출률을 향상시키기 위해 객체부분의 경계를 언샤프 마스크를 사용하여 강조하였다. 향상된 객체의 경계 부분을 이용하여 영상의 문자 후보영역을 MSER(Maximally Stable Extermal Regions)을 이용하여 검출하였다. 검출된 문자 후보영역에서 실제 문자로 판단될 영역을 검출하기 위해 각 영역들의 형태를 분석하여 글자의 특성을 갖는 영역외의 비 문자영역을 제거하여 실제 문자영역 검출률을 높였다. 본 논문의 정량적 평가를 위해 문자 영역의 검출률과 정확도를 이용하여 기존의 방법들과 비교하였다. 실험결과 기존의 문자 검출 방법보다 제안하는 방법이 비교적 높은 문자영역의 검출률 및 정확도를 보였다.
딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.
강원 영동지방에서 연안은 문화적, 사회적, 경제적으로 중요한 자원이다. 그러나 강원도 해안은 다른 지역과 비교하여 매우 심각한 침식을 겪고 있으며, 이로 인한 피해가 점차 증가할 것으로 우려된다. 본 연구에서는 강원도 양양 남대천 하구 주변과 강릉 옥계 해변의 장기간에 걸친 해안선 변화를 추적하고 분석하였다. 시계열 영상자료를 구축하기 위해 해방 직후부터 최근까지의 항공사진을 주로 이용하였으며, 1960년대부터 70년대 초까지 운용된 CORONA 위성영상을 수집하여 함께 활용하였다. 51cm 해상도 정사영상과 2m 해상도 수치고도모형(DEM)을 이용하여 기준점을 설정하고 항공사진과 위성영상을 기하보정하였다. 이들 영상에 Canny 경계검출 연산자를 적용하여 해안선을 추출하고 벡터화하였다. 해안선을 해방 직후부터 시간 순서대로 중첩하여 분석한 결과, 인공 구조물 주변과 인근 해변에서 발생한 침식과 퇴적을 관찰할 수 있었으며, 구조물 건설 시점을 전후한 주변 해안선 변화도 관찰할 수 있었다. 다만 본 연구에서는 해안선의 계절적 변화와 조석, 그리고 양빈사업을 비롯한 각종 해안침식 방지사업에 따른 영향은 고려되지 않았다. 해안침식은 지리적 요인에 크게 영향을 받기 때문에 지역마다 원인과 해결방안이 다르며, 따라서 지자체별로 지속적인 연구와 데이터 축적이 필요하다.
메이크업은 사람의 외모를 개선하는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 메이크업의 스타일이 매우 다양하기 때문에 한 개인이 본인에게 직접 메이크업을 하는 것에는 많은 시간적, 비용적 문제점이 존재한다. 이에 따라 메이크업 자동화에 대한 필요성이 증가하고 있다. 메이크업의 자동화를 위해 메이크업 변환(Makeup Transfer)가 연구되고 있다. 메이크업 변환은 메이크업이 없는 얼굴 영상에 메이크업 스타일을 적용시키는 분야이다. 메이크업 변환은 전통적인 영상 처리 기반의 방법과 딥러닝 기반의 방법으로 나눌 수 있다. 특히 딥러닝 기반의 방법에서는 적대적 생성 신경망을 기반으로 한 연구가 많이 수행되었다. 하지만 두 가지 방법 모두 결과 영상이 부자연스럽거나 메이크업 변환의 결과가 뚜렷하지 않고 번지거나 메이크업 스타일 얼굴 영상의 영향을 많이 받는다는 단점이 있다. 메이크업의 뚜렷한 경계를 표현하고 메이크업 스타일 얼굴 영상에서 받는 영향을 완화시키기 위해 본 연구에서는 메이크업 영역을 분할하고 HoG(Histogram of Gradient)를 사용해 손실 함수를 계산한다. HoG는 영상 내에 존재하는 에지의 크기와 방향성을 통해 영상의 특징을 추출하는 방법이다. 이를 통해 에지에 대해 강건한 학습을 수행하는 메이크업 변환에 대해 제안한다. 제안한 모델을 통해 생성된 영상과 베이스 모델로 사용하는 BeautyGAN을 통해 생성된 영상을 비교해 본 연구에서 제안한 모델의 성능이 더 뛰어남을 확인하고 추가로 제시할 수 있는 얼굴 정보에 대한 사용 방법을 향후 연구로 제시한다.
첨단 디지털 기술의 발전과 함께 도시의 가로 공간도 그 변화를 하고 있다. 이동 통신 기기와 인터넷은 우리 인간의 라이프스타일에 큰 변화를 주었고, 유비쿼터스 컴퓨팅은 실내 공간에서 가로 공간으로 그 적용범위를 확대 해 나가고 있다. 가로시설물은 인간의 가로 공간의 삶을 풍요롭게 하여 주는 편의 시설로서 첨단화되어지고 있다. 본 연구는 우선 이러한 현상에 관하여 문헌조사를 통해 일반적인가로 시설물 개체 수 변화의 실태를 분석하였다. 또한 디지털세대와 관련된 대표적인 두 곳, 대학로와 홍대 걷고 싶은 거리의 가로 시설물의 개체 수 및 그 이용실태를 조사 하였다. 다음으로 홍대 앞 가로공간의 사용자와 가로시설물 관리자들과의 표적 집단 면접 조사(FGI :Focus Group Interview)를 실행하여 가로시설물의 이용 및 관리 행태와 인식도를 조사하여 정보공유 및 문화적 교류, 자동화 및 상호 작용성, 기능의 가변성등의 핵심요소를 추출하였다. 이러한 내용을 다시 연구 검토하여 3I 요소 즉 정보화(Information), 지능화(Intellectualization), 그리고 통합화(Integration)라는 디지털 환경에서의 가로시설물의 변화 요소를 정리하였다. 이는 향후 첨단 디지털화 하는 정보 관련 가로시설물의 개발 및 디자인 과정의 방향설정에 적용되질 것으로 사료된다.
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.
아열대산 MK-T2의 생태적 특성조사, 발근 특성 그리고 오디의 형태와 이화학적 특성, 사료가치 검정 평가, MK-T2로 사육한 5령3일차 누에의 아미노산 분석과 누에 에탄올 추출액의 약리효과에 대한 연구를 하여 다음과 같은 결과를 얻어 잎과 오디 등 다용도 $\ulcorner$청강상(淸江桑)$\lrcorner$ 자체개발 품종육성의 기본자료로 활용하였다. 1. 아열대산 MK-T2의 생태적 특성을 조사한 결과 발아 개엽기는 개량뽕과 비교하여 $9{\sim}10$일 빠르며 새순의 발육 또한 67.2 cm로 3 cm 정도 길었으며, 새순의 뽕잎수도 18.6 개로 2개가 많았다. 2. 엽의 형태는 엽장이 엽폭보다 약간 발달한 1.10 비율을 나타내었으며 엽두께, 엽면적은 각각 $228.2{\mu}m,\;225.6cm^2$로서 개량뽕보다 약간 얇거나 작은편이었다. 3. MK-T2는 화주부분이 0.7mm로 짧게 존재하며 주두내면에 드물게 미모(微毛)가 분포하여 장화계구(長花桂區) 계두유모류(桂頭有毛類)에 속한다고 판단이 된다. 4. 고손장비율은 5.7%로서 개량뽕의 12.9%와 비교하여 상당히 우수하지만 무농약재배의 조건에서 충해의 경우 주당 피해율이 88.6%로서 개량뽕의 47.5%의 거의 2배정도 약함을 보여주었다. 5 .무처리 신소삽목시 발근율이 가지의 굵기와 무관하게 100% 발근하여 온대지역의 개량뽕이 15mm 이상에서 10% 발근한 사실과 비교하여 매우 우수한 발근력을 보여주었으며 발근 형태적 특성은 토양과 물 모두 45%비율로 가지의 중부와 하부에서 발근하는 특성을 보여주어 하부에서 발근하는 온대지역의 뽕나무와는 많은 차이를 나타내었다. 6. MK-T2의 오디는 길이가 24.6 mm, 수분율 78.8%, 당도가 19.21 Brix%로 오디용으로 개발된 품보 20, 검설뽕과 비슷한 성적을 나타내었으나 특이하게 pH 4.7로 단맛과 신맛을 함께 지니고 있었다. 7. NK-T2의 사료가치 검정평가 결과 개량뽕과 비교하여 유충기간과 화용비율, 견충비율은 거의 비슷하였으나, 단견중, 견층중. 2만두 수견량은 약간 떨어지는 결과를 보여 엽질이 비교적 우량하다고 평가되었다. 8. MK-T2로 사육한 5령3일차 누에의 아미노산을 분석한 결과 개량뽕을 급이한 대조구 간에는 서로 거의 유사한 아미노산 조성을 보여주었으나 MK-T2를 급이한 시험구의 경우 대조구와 비교하여 Leu에서 차이를 보여주었으며 Ile는 대조구에서는 검출되지 않았으나 MK-T2 시험구에서는 검출되었다. 9. MK-T2로 사육한 5령3일차 누에 에탄올 추출물의 약리효과 검정결과 누에 에탄을 추출물을 투여한 쥐에서 적출한 신장조직에 대한 HE 염색 및 조직면역화학염색 모두에서 조직학적 병징이 나타나지 않았고 $TGF-{\beta}1$ 단백 발현이 거의 확인되지 않는 수준으로 낮아졌다.
본 연구에서는 2018년 1월과 8월에 촬영된 VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) DNB(Day and Night Band) 야간 위성 영상에서 추출한 야간 빛방사량을 이용하여, 덕유산국립공원 지역 빛공해의 공간적·계절적 특성을 파악하고. 이를 바탕으로 빛공해가 덕유산국립공원 생태계에 미치는 잠재적 영향을 분석하였다. 분석 결과, 공원 내 주요 빛공해원 중 무주덕유산리조트의 빛방사량이 가장 높았고, 특히 8월에 비해 1월의 빛방사량이 월등히 높은 것으로 조사되어, 겨울철 스키 슬로프와 부대시설 조명이 덕유산국립공원 빛공해의 주요 원인임을 알 수 있었다. 공원 인근 도시지역에서 공원 내부로 이어지는 도시-자연 빛공해 경사(gradient)를 분석한 결과, 빛공해원에서 방사된 빛이 인접 지역으로 최대 1km까지 침투하여 공원 경계 지역을 빛공해로 오염시키는 것으로 조사되었다. 문헌 조사를 통해 덕유산국립공원 내 공간적 분포가 알려진 법정 보호종 중 포유류 4종(담비, 무산쇠족제비, 삵, 하늘다람쥐), 조류 2종(새호리기, 황조롱이), 양서파충류 9종(꼬리치레도롱뇽, 도롱뇽, 이끼도롱뇽, 북방산개구리, 계곡산개구리, 누룩뱀, 유혈목이, 쇠살모사, 까치살모사), 어류(감돌고기, 돌상어)가 빛공해가 심각한 지역에 서식하고 있었다. 이 중 삵과 하늘다람쥐 등 야행성 종의 서식환경이 특히 나빠진 것으로 보인다. 이 결과는 빛공해로부터 국립공원과 같은 보호지역 생태계를 보호하기 위해서는, 공원 내부뿐 아니라 인접 지역의 야간조명을 관리하여야 하며, 야생동식물의 생태적 특성을 고려한 야간 조명 관리가 필요하다는 것을 시사해 주는 결과이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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