본 연구는 도시 열환경 문제를 개선하기 위해 UAV 영상 표면온도 자료를 이용하여 피복재질별 표면온도 특성을 분석하였다. 그리고 UAV 영상 표면온도를 유사한 시기에 측정된 현장 실측 표면온도와 비교하였다. UAV 영상과 실측 표면온도와 비교한 결과, 가장 큰 차이를 보이는 피복재질은 회색 콘크리트 지붕 재질로 약 $7.8^{\circ}C$로 나타났다. 우레탄은 $0.3^{\circ}C$ 차이로 가장 적었다. 산점도를 분석한 결과 설명력이 63.75%로 상관성이 높은 것으로 분석되었다. 표면온도가 가장 높은 재질은 금속지붕으로 $48.9^{\circ}C$로 나타났고, 우레탄($43.4^{\circ}C$), 회색 콘크리트 지붕($42.9^{\circ}C$) 순이었다. 표면온도가 낮은 재질은 나지($30.2^{\circ}C$), 수목 및 잔디($30.2^{\circ}C$), 흰색 콘크리트 지붕($34.9^{\circ}C$)이었다. UAV 영상 표면온도 자료는 피복재질의 열적특성을 정밀하게 분석 가능하였다. 향후, 실측자료와의 비교를 통해 UAV 영상의 정확성 검 보정과 위성영상과 연계하여 UAV 영상 자료의 활용성을 확대할 필요가 있다.
최근 수년간 얼굴인식에 관한 많은 알고리즘이 개발되었고 그 대다수가 view와 투사에 기초한 알고리즘이었다. 본 논문에서의 투사는 비단 직교 기저상에 영상을 투사하는 것으로 국한하지 않고 영상 화소값을 변환하는 일반적인 선형 변환으로써 상관관계, 주성분 분석, 클러스트링, gray scale 투사, 그리고 추적 필터매칭을 포함한다. 본 연구에서는 FERET 데이터베이스 상의 얼굴 영상을 평가한 알고리즘들을 세부적으로 분석하고자 한다. 투사에 기초한 알고리즘은 3단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 off-line상에서 행하며 알고리즘 설계자에 의해 새로운 기저가 설정되거나 또는 학습을 통해 새로운 기저를 결정한다. 두 번째 단계는 on-line상에서 행해지며 영상을 설정된 새로운 기저상에 투사한다. 세 번째 단계는 on-line상에서 행해지며 영상내의 얼굴은 가장 인접한 이웃 분류자로 인식된다. 대부분의 평가 방법들은 단일 gallery 상에서의 성능 평가가 이루어짐으로써 알고리즘 성능을 충분히 측정하지 못하는 반면 본 연구에서는 독립된 galley들의 집합을 구성함으로써 각각의 다른 galley상에서 가지는 변화와 이들의 상대적 성능을 평가한\ulcorner.
기후 변화에 민감하게 반응하는 북극해는 지구 기후 변화의 흔적을 고스란히 간직하고 있으므로, 북극해 퇴적물 연구는 지구 기후 변화를 연구하는 데 매우 중요하다. 2016년에 수행된 아라온호의 ARA07C 북극해 탐사를 통하여 동시베리아해 연변부에서 획득한 ARA07C-St02B 중력 코어를 이용하여 퇴적학적, 광물학적, 지화학적 특성을 연구하고 이를 이용하여 기원지를 추정하였다. 코어 퇴적물은 색, 입도와 빙운쇄설물의 함량에 의하여 4개의 유닛으로 구분하였는데, 갈색층을 포함하는 유닛 1과 3은 회색층으로 구성된 유닛 2와 4보다 모래와 빙운쇄설물의 함량이 다소 높다. ARA07C-St02B 코어 주변에서 연구된 ARA03B-27 코어와 비교를 통하여 이들은 MIS (Marine Isotope Stage) 1부터 4시기에 퇴적된 것으로 여겨진다. 갈색층을 포함하는 유닛들과 회색층으로 이루어진 유닛 사이에는 벌크 광물 조성, 점토광물 조성, 지화학 조성에서 차이가 난다. 벌크 광물과 점토광물 특성은 조립질 퇴적물과 세립질 퇴적물 사이에 기원지가 다를 수 있음을 시사한다. 조립질 퇴적물은 대부분 랍테프해와 동시베리아해로부터 동시베리아 연안류나 추크치해로부터 보퍼트 환류를 따라 운반된 것으로 여겨지지만, 세립질 퇴적물은 대부분 동시베리아해, 추크치해, 보퍼트해로부터 해류에 의하여 운반된 것으로 추정된다. 유닛 1의 일부 조립질 퇴적물과 유닛 3의 세립질 퇴적물은 보퍼트해와 캐나다 북극 군도로부터 해류, 빙산 또는 해빙에 의하여 연구 지역에 퇴적된 것으로 판단된다. 잠재적인 근원지의 지화학 조성에 관한 자료를 획득하게 되면, 연구 지역의 코어 퇴적물의 기원지와 공급 방법에 대하여 좀 더 자세하게 규명될 수 있을 것으로 판단된다.
Seo, Kwang-Wook;Min, Byung-Ro;Kim, Dong-Woo;Fwa, Yoon-Il;Lee, Min-Young;Lee, Bong-Ki;Lee, Dae-Weon
Journal of Biosystems Engineering
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제37권4호
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pp.271-278
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2012
Worldwide trends in animal welfare have resulted in an increased interest in individual management of sows housed in groups within hog barns. Estrus detection has been shown to be one of the greatest determinants of sow productivity. Purpose: We conducted this study to develop a method that can automatically detect the estrus state of a sow by selecting optimal texture parameters from images of a sow's pudendum and by optimizing the number of neurons in the hidden layer of an artificial neural network. Methods: Texture parameters were analyzed according to changes in a sow's pudendum in estrus such as mucus secretion and expansion. Of the texture parameters, eight gray level co-occurrence matrix (GLCM) parameters were used for image analysis. The image states were classified into ten grades for each GLCM parameter, and an artificial neural network was formed using the values for each grade as inputs to discriminate the estrus state of sows. The number of hidden layer neurons in the artificial neural network is an important parameter in neural network design. Therefore, we determined the optimal number of hidden layer units using a trial and error method while increasing the number of neurons. Results: Fifteen hidden layers were determined to be optimal for use in the artificial neural network designed in this study. Thirty images of 10 sows were used for learning, and then 30 different images of 10 sows were used for verification. Conclusions: For learning, the back propagation neural network (BPN) algorithm was used to successful estimate six texture parameters (homogeneity, angular second moment, energy, maximum probability, entropy, and GLCM correlation). Based on the verification results, homogeneity was determined to be the most important texture parameter, and resulted in an estrus detection rate of 70%.
The purpose of this study was to find the basic application of Disporum genus in landscape-arc-hitectual space. Environment of native site (Daeducksan, Piseulsan) and growth characteristics of experiment plot were investigated and analyzed in this study. The results of this study were as follows; 1. In the case of environment of native site, the relative light intensity was about 10% and distribution of species were primarily north slope. Gradient of Daeducksan and Piseulsan were 10$^{\circ}$, 18$^{\circ}$ Soil textures was Lic both and field capacity of Daeducksan and Piseulsan were 69%, 73.5%. The soil pH of Daeducksan and Piseulsan were 6.1 and 5.8. The both content of organic matter and C.E.C. were high markedly. The P2O5 content of Daeducksan showed high but total nitrogen showed nearly the same level when comparing with the common dry field condition. 2. In tree layer, Daeducksan composed of broadleaved forest of 80% involving Quercus variabilis, and Piseulsan composed of coniferous forest of 80% involving Pinus densiflora on the other hand. Daeducksan, therefore, was more appearance species than Piseulsan in herbaceous layer. 3. Result in ANOVA Test, significance followed with light intensity was recognized in plant height, leaf width, leaf length, leaf thick and No. of leaf, while in the case of soil was not. Plant height was longest in 1% and leaf width, leaf length was largest in 25%. Therefore ornamental value of leaf was the very best in 25%. 4. Result in correlation coefficient analysis, plant height was correlated leaf width, leaf length. The longer plant height, the smaller leaf width, leaf length. In relative light intensity of 1%, flower was hardly expected because of the more shade, the less flower. Disporum smilacinum is expected great use as ground covers in the shades of tall-building or hdavy woods.
디지털 카메라를 이용한 지상형 원격탐사 기술은 농작물의 생육관리, 법면 녹화의 모니터링 및 환경 평가와 같은 식생평가분야에 유용한 기술로서 기대되고 있다. 본 논문에 서늘 일반적인 목적으로 판매되고 있는 디지털 카메라의 식생 평가분야에의 적용 가능성에 대하여 검토하였다. 그 결과, $\gamma$보정, 적정노출보정을 실시함으로써 시계열 관측 데이터간의 상면조도와 입사 에너지간의 관계를 분석할 수 있었다. 또한, 지상형 원격탐사에 있어서의 촬영 각도, 조도의 영향을 보정하기 위한 모델식을 제안하였다. 평가시험에서는 분광광도계와 디지털 카메라에 의해 구한 NDVI에는 높은 상관관계가 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 갑상샘 초음파 영상에서 정상 및 악성결절의 세포병리 진단결과를 바탕으로 GLCM 알고리즘분석을 통한 후향적 연구를 시행하여 컴퓨터보조진단의 적용 가능성을 평가하였다. GLCM 알고리즘의 6가지 파라미터를 이용한 갑상샘 악성결절의 인식률 평가와 ROC 곡선을 분석하였다. 실험 결과는 에너지 97%, 대조도 93%, 상관관계 92%, 동질성 92%, 엔트로피 100%, 분산 100%의 높은 질환인식률을 나타내었다. ROC 곡선 분석에서 각 파라미터의 곡선아래면적이 0.947(p=0.001) 이상을 나타내어 갑상샘 악성결절의 인식에 의미가 있는 결과로 나타났다. 또한 GLCM에서 각 파라미터의 cut-off값 결정으로 정량적인 컴퓨터보조진단의 분석을 통한 질환예측이 가능할 것으로 판단된다.
Park, Ju-Young;Hong, Min-Gi;Lee, Nan-Hyeng;Kim, Sam-Soo;Hudson Samuel M.;Park, Sung-Su
한국염색가공학회지
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제18권5호
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pp.80-87
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2006
A new fastness formula based on the CIEDE2000 color-difference formula was developed by B. Rigg and his coworkers. It is much simpler to calculate the staining fastness grade than the ISO 105-A04 fastness formula based on the CIELAB color-difference formula. Sample pair sets, which cover a wide color space range were accumulated from the NCS(Natural Color System) color book. for those sample pair sets, a visual measurement experiment and an instrumental measurement experiment of fastness grade were carried out. Each performance of the ISO 105-A43 fastness formula and newly developed fastness formula was compared through degree of agreement for visual measurement results. The newly developed fastness formula indicated improved performance for measuring fastness grade as it was confirmed that the performance of the current ISO fastness formula ISO 105-A04 for assessing staining, was inadequate for measuring fastness grade. Then the fastness formulae were examined more closely according to the particular color spaces and the correlation of hue, lightness and chroma for measuring staining fastness grade was also considered to recommend more improved fastness formula. By modifying the weighting functions of CIEDE2000, which is a basis of new fastness formula developed by B. Rigg, a modified fastness formula is proposed in this study.
Extended follow-up of Hodgkin lymphoma (HL) survivors indicates that these patients are at high risk of secondary malignant neoplasms (SMNs) contributing to increased morbidity and mortality. This study examined the characteristics of HL survivors who developed SMNs with the aim to report any correlation with radiotherapy (RT) dose. In this retrospective multi-center cohort study of HL patients treated between 1990 and 2011 at three major teaching hospitals in Lebanon, classification was into two groups including those treated with combined modality (RT and chemotherapy-CHT) and those treated with CHT alone. Approval from the University Institutional Review Board (IRB) was obtained. Of the 112 patients evaluated, 52.7% (59) received the combined modality while 47.3% (53) received CHT alone. There were 6 cases of SMNs in the combined modality cohort and 5 cases in the CHT cohort. The mean RT dose in the combined modality cohort was 34.5 Gray (Gy) ($SD{\pm}5.3$). A statistically significant increase (1.5 fold) in the risk of developing SMNs was observed among patients who received a dose higher than 41 Gy compared to a dose between 20 to 30 Gy (OR= 1.5; 95% confidence interval= 0.674 to 3.339, p=0.012). The risk of SMNs was not significantly higher among patients who received extended field compared to involved field RT (p=0.964). This study showed that the risk of developing SMNs is higher among patients treated with RT dose greater than 31 Gy, independent of the RT type used.
본 논문에서는 Gabor 특징과 MDLC 특징, 그리고 co-occurrence 특징의 융합에 의한 질감 특징 기반언어 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 시험 영상에 Gabor 변환에 이은 크기 연산자를 적용하여 Gabor 크기 영상을 얻고 그 통계치를 계산하여 결과를 벡터화한다. 이어서 MDLC 연산자를 이용하여 MDLC 영상을 얻고 역시 그 통계치를 계산하여 벡터화한다. 다음으로 시험 영상으로부터 GLCM을 계산하고 이를 이용하여 co-occurrence 특징을 계산한 다음 벡터화한다. 이들 Gabor, MDLC, co-occurrence 특징에 의한 벡터들은 벡터 융합에 의하여 특징 벡터로 사용된다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 시험 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 제안된 방법의 성능은 15개국 언어의 문서를 스캔하여 얻은 시험 문서 영상 DB에 대한 평균 인식률을 조사하여 알아본다. 실험 결과 제안된 방법은 시험 DB에 대하여 비교적 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 언어 인식 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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