본 논문에서는 집적영상에서 깊이 추출을 할 때 영상 분할 방법을 이용하여 각각의 물체에 대해 삼각형 메쉬(mesh) 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 집적영상에서 렌즈 어레이와 카메라를 이용하여 실제 물체를 픽업하면 요소영상(Elemental image) 집합을 얻을 수 있다. 요소영상 집합은 3차원 물체의 정보를 가지고 있으므로 대응점 분석을 통해 깊이 추출을 할 수 있다. 우선, 각 요소영상 중심점의 대응점 분석을 통해 시차를 구하고 이를 이용하여 깊이를 구한다. 요소영상의 중심점에 해당하는 물체의 X, Y 공간좌표는 각 점들이 사각형 격자 형태를 이룬다. 이 격자 형태의 점들 중에서 가까운 점 3개를 연결하여 삼각형 메쉬를 만들면 물체의 삼각형 메쉬 모델을 구할 수 있다. 이 때 각 물체에 대해 삼각형 메쉬 모델을 구하기 위해서 요소영상의 중심점들로 구성된 가운데 방향별 영상을 영상 분할하고 각각의 분할된 영역에 대해서만 삼각형 메쉬 모델을 구성하였다. 영상 분할 방법은 normalized cut 방법을 이용하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 실제 물체를 픽업하고 각 물체의 삼각형 메쉬 모델을 구성하였다.
In this study, epidemiological cut-off values were estimated for 44 Photobacterium damselae isolates, since clinical breakpoints have not been established for this pathogenic bacterium. The susceptibility of the isolates to 10 antibiotics was evaluated using internationally standardized disc diffusion protocols. Normalized resistance interpretation was used to generate statistically valid epidemiological cut-off values for the susceptibility data. There were not enough strains exhibiting full sensitivity to ampicillin and amoxicillin to allow analysis of these antibiotics. Because there were only a marginally sufficient number of strains exhibiting full sensitivity to oxytetracycline, the cut-off value generated provided only a provisional estimate. The valid wild-type cut-off values were <13, 13, 9, 22, 25, 27, and 28 mm for gentamicin, cephalexin, erythromycin, oxolinic acid, flumequine, florfenicol, and sulfamethoxazole/trimethoprim, respectively. The application of these cut-off values should greatly facilitate the rational selection of antibiotics for use in commercial fish farms.
At-cut quartz crystal has been applied as chemical vapour sensors. The responses of quartz crystal at 9 MHz coated with phosphatidylglycerol(PG), phosphatidylinositol(PI), phosphatidylethanolamine(PE), phosphatidylserine(PS), and lipid A(LA) are determined for amyl acetate, acetoin, menthone and other organic gases which showed different affinities for each lipid. The identification of odorants depending on the species of lipid used for coating is discussed in terms of the normalized resonant frequency shift pattern.
In this study, a numerical sensitivity analysis was performed to determine the fire suppression time for a large number of water mist nozzles in a large fire compartment. Fire simulations were performed using FDS (Fire dynamics simulator) 6.5.2 under the same condition as the test scenario 5 of the International Maritime Organization (IMO) 1165 test protocol. The sensitivities of input parameters including cell size, extinguishing coefficient (EC), droplets per second (DPS), and peak heat release rate (HRR) of fuel were investigated in terms of the normalized HRR and temperature distribution in the compartment. A new method of determining the fire suppression time using FDS simulation was developed, based on the concept of the cut-off time by cut-off value (COV) of the heat release rate per unit volume (HRRPUV) and the cooling time by the HRR cooling time criteria value (CTCV). In addition, a method was developed to determine the average EC value for the simulation input, using the cooling time and cut-off time.
모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 이용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠 제작 시에 자주 활용된다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이고 이용하기 불편하기 때문에 대부분의 경우 한번 입력받은 데이타를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 이용하며, 입력 데이타를 모션별로 분할하는 작업은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 모션 데이타를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 최근 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 각 프레임의 전역적 특징을 고려하는 오프라인 방법과 이웃하는 프레임 사이의 유사도를 고려하는 온라인 방법으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방법을 통합한 그래프 기반의 하이레벨 모션 분할 방법을 제안한다. 하이레벨 모션은 모션 내에서 반복되는 프레임을 포함하는 특징을 가지고 있다. 우리는 이 특징을 기반으로 이웃하는 프레임뿐만 아니라 일정시간내의 모든 프레임 사이의 유사도를 고려하는 그래프를 생성하며, 그래프의 정점(vertex)에는 프레임 정보를 간선(edge)의 가중치는 두 프레임 사이의 유사도를 반영한다. 그래프를 분할하기 위해 분할된 간선의 가중치를 전역적으로 최소화할 수 있는 normalized cuts을 이용하며, 분할된 정점의 집합은 하이레벨 모션을 의미한다. 결과적으로 제안된 방법은 이웃하는 프레임뿐만 아니라 일정시간내의 모든 프레임 사이의 유사도를 반영하는 그래프를 전역적으로 최소화함으로써 온라인과 오프라인 방법을 동시에 고려할 수 있으며, 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방법 중 하나인 GMM과 온라인 방법 중 하나인 PEA를 이용한 방법보다 좋은 결과를 보였다
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.780-791
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1996
A hybrid image processing system which automatically distinguished lean tissues in the image of a complex beef cut surface and generated the lean tissue contour has been developed. Because of the in homegeneous distribution and fuzzy pattern of fat and lean tissue on the beef cut, conventional image segmentation and contour generation algorithm suffer from a heavy computing requirement, algorithm complexity and poor robustness. The proposed system utilizes an artificial neural network enhance the robustness of processing. The system is composed of pre-network , network and post-network processing stages. At the pre-network stage, gray level images of beef cuts were segmented and resized to be adequate to the network input. Features such as fat and bone were enhanced and the enhanced input image was converted tot he grid pattern image, whose grid was formed as 4 X4 pixel size. at the network stage, the normalized gray value of each grid image was taken as the network input. Th pre-trained network generated the grid image output of the isolated lean tissue. A training scheme of the network and the separating performance were presented and analyzed. The developed hybrid system showed the feasibility of the human like robust object segmentation and contour generation for the complex , fuzzy and irregular image.
Given two stereo images of a scene, it is possible to recover a 3D understanding of the scene. This is the primary way that the human visual system estimates depth. This process is useful in applications like robotics, where depth sensors may be expensive but a pair of cameras is relatively cheap. In this work, we combined our interests to implement a graph cut algorithm for stereo correspondence, and performed evaluation against a baseline algorithm using normalized cross correlation across a variety of metrics. Experimental trials revealed that the proposed descriptor exhibited a significant improvement, compared to the other existing methods.
본 논문에서는 단일 프레임 영상에서 초점을 이용하여 초기 깊이정보를 추출한 후 입체 영상을 생성하는 방법을 제안하였다. 단일 프레임 영상에서 깊이를 추정하기 위해 원본 영상과 가우시안 필터를 중첩 적용하여 생성된 영상의 비교를 통해 영상의 초점 값을 추출하고 추출된 값을 기반으로 초기 깊이정보를 생성하도록 하였다. 생성된 초기 깊이정보를 Normalized cut을 이용한 객체 분할 결과에 할당하고 각 객체의 깊이를 객체 내 깊이 정보의 평균값으로 보정하여 동일 객체가 같은 깊이 값을 갖도록 하였다. 객체를 제외한 배경 영역은 객체를 제외한 배경 영역의 에지 정보를 이용하여 깊이를 생성하였다. 생성된 깊이를 DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용하여 입체 영상으로 변환하였고 기존 알고리즘을 통해 생성된 영상과 비교 분석하였다.
Forest degradation reduces ecosystem services provided by forest and could lead to change in composition of species. In North Korea, there has been significant forest degradation due to conversion of forest into terrace fields for food production and cut-down of forest for fuel woods. This study analyzed the phenological changes in North Korea, in terms of vegetation and moisture in soil and vegetation, from March to Octorber 2013, using MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) images and indexes including NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDSI (Normalized Difference Soil Index), and NDWI (Normalized Difference Water Index). In addition, marginal farmland was derived using elevation data. Lastly, degraded terrace fields of 16 degree was analyzed using NDVI, NDSI, and NDWI indexes, and marginal farmland characteristics with slope variable. The accuracy value of land cover classification, which shows the difference between the observation and analyzed value, was 84.9% and Kappa value was 0.82. The highest accuracy value was from agricultural (paddy, field) and forest area. Terrace fields were easily identified using slope data form agricultural field. Use of NDVI, NDSI, and NDWI is more effective in distinguishing deforested terrace field from agricultural area. NDVI only shows vegetation difference whereas NDSI classifies soil moisture values and NDWI classifies abandoned agricultural fields based on moisture values. The method used in this study allowed more effective identification of deforested terrace fields, which visually illustrates forest degradation problem in North Korea.
바이오가스로부터 폴리설폰 분리막을 이용한 메탄 농축 특성을 수치해석 방법으로 분석하였다. 향류 흐름 분리막 공정의 지배 방정식을 유도하고 무차원화 한 후 Compaq Visual Fortran 6.6 소프트웨어을 이용하여 공정모사하였다. 공급 기체의 메탄 몰분율이 0.5인 경우 주어진 전형적 운전조건 상태에서 분리막 길이에 따른 잔류 측의 메탄 몰분율은 시점에서 종점으로 이동하면서 0.5에서 0.8로 증가하였으며 공급유량 대비 잔류유량 비율은 1.0에서 0.57으로 감소하였다. 공급 메탄 몰분율을 0.9로 변화시킨 경우 잔류 측의 최종 메탄 몰분율은 0.93으로, 공급대비 잔류유량은 0.91로 증가하였다. 공급 측 압력이 증가하여 투과 측 압력 대 공급 측 압력 비 값이 0.33에서 0.17로 변경될 경우 단 수율이 0.1과 같이 낮은 영역에서는 잔류 측 메탄 농도 변화가 거의 없는 반면, 단 수율이 0.3과 같이 높은 영역에서는 증가함을 확인할 수 있었다. 분리막 면적이 $1.14m^2$에서 $2.57m^2$로 증가되면 단 수율의 변화에도 불구하고 잔류 측 메탄 농도가 비교적 높게 유지됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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