• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권7호
• /
• pp.3286-3300
• /
• 2016

High Efficiency Video Coding (HEVC) Standard, as the latest coding standard, introduces satisfying compression structures with respect to its predecessor Advanced Video Coding (H.264/AVC). The new coding standard can offer improved encoding performance compared with H.264/AVC. However, it also leads to enormous computational complexity that makes it considerably difficult to be implemented in real time application. In this paper, based on machine learning, a fast partitioning method is proposed, which can search for the best splitting structures for Intra-Prediction. In view of the video texture characteristics, we choose the entropy of Gray-Scale Difference Statistics (GDS) and the minimum of Sum of Absolute Transformed Difference (SATD) as two important features, which can make a balance between the computation complexity and classification performance. According to the selected features, adaptive decision trees can be built for the Coding Units (CU) with different size by offline training. Furthermore, by this way, the partition of CUs can be resolved as a binary classification problem. Experimental results have shown that the proposed algorithm can save over 34% encoding time on average, with a negligible Bjontegaard Delta (BD)-rate increase.

• 한국식품저장유통학회지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.29-36
• /
• 1999

Using Fuji apple fruits cultivated in Kyungpook prefecture, the calibration model for firmness evaluation of fruits by near infrared(NIR) reflectance spectroscopy was developed, and the various influence factors such as instrument variety, measuring method, sample group, apple peel and selection of firmness point were investigated. Spectra of sample were recorded in wavelength range of 1100∼2500nm using NIR spectrometer (InfraAlyzer 500), and data were analyzed by stepwise multiple linear regression of IDAS program. The accuracy of calibration model was the highest when using sample group with wide range, and the firmness mean values obtained in graph by texture analyser(TA) were used as standard data. Chemometrics models were developed using a calibration set of 324 samples and an independent validation set of 216 samples to evaluate the predictive ability of the models. The correlation coefficients and standard error of prediction were 0.84 and 0.094kg, respectively. Using developed calibration model, it was possible to monitor the firmness change of fruits during storage frequently. Time, which was reached to firmness high value in graph by TA, is possible to use as new parameter for freshness of fruit surface during storage.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권1호
• /
• pp.245-265
• /
• 2022

In response to problems such as insufficient extraction information, low detection accuracy, and frequent misdetection in the field of Thangka image defects, this paper proposes a YOLOv5 prediction algorithm fused with the attention mechanism. Firstly, the Backbone network is used for feature extraction, and the attention mechanism is fused to represent different features, so that the network can fully extract the texture and semantic features of the defect area. The extracted features are then weighted and fused, so as to reduce the loss of information. Next, the weighted fused features are transferred to the Neck network, the semantic features and texture features of different layers are fused by FPN, and the defect target is located more accurately by PAN. In the detection network, the CIOU loss function is used to replace the GIOU loss function to locate the image defect area quickly and accurately, generate the bounding box, and predict the defect category. The results show that compared with the original network, YOLOv5-SE and YOLOv5-CBAM achieve an improvement of 8.95% and 12.87% in detection accuracy respectively. The improved networks can identify the location and category of defects more accurately, and greatly improve the accuracy of defect detection of Thangka images.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
• /
• 제32권12호
• /
• pp.1573-1582
• /
• 2022

In this study, we investigated the optimal conditions for 3D structure printing of alternative fats that have the textural properties of lard using beeswax (BW)-based oleogel by a statistical analysis. Products printed with over 15% BW oleogel at 50% and 75% infill level (IL) showed high printing accuracy with the lowest dimensional printing deviation for the designed model. The hardness, cohesion, and adhesion of printed samples were influenced by BW concentration and infill level. For multi-response optimization, fixed target values (hardness, adhesiveness, and cohesiveness) were applied with lard printed at 75% IL. The preparation parameters obtained as a result of multiple reaction prediction were 58.9% IL and 16.0% BW, and printing with this oleogel achieved fixed target values similar to those of lard. In conclusion, our study shows that 3D printing based on the BW oleogel system produces complex internal structures that allow adjustment of the textural properties of the printed samples, and BW oleogels could potentially serve as an excellent replacement for fat.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제10권8호
• /
• pp.645-652
• /
• 2016

본 연구는 통계적 속성에 기반한 질감특징값 분석을 바탕으로 뇌 전산화단층촬영 영상에서 정상과 뇌경색의 컴퓨터보조진단의 적용 가능성을 알아보고자 하였다. 실험은 질감특징값을 나타내는 6개의 파라미터를 이용한 질환인식률 평가와 ROC curve를 분석하였다. 그 결과 평균밝기 88%, 대조도 92%, 평탄도 94%, 균일도 88%, 엔트로피 84%의 높은 질환인식률을 나타내었다. 하지만 왜곡도의 경우 58%로 다소 낮은 질환 인식률을 나타내었다. ROC curve를 이용한 분석에서 각 파라미터의 곡선아래면적이 0.886(p=0.0001)이상을 나타내어 질환인식에 의미가 있는 결과로 나타났다. 또한 각 파라미터의 cut-off값 결정으로 컴퓨터보조진단을 통한 질환예측이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제28권1호
• /
• pp.1-10
• /
• 2003

A computer simulation was carried out to determinate the optimum capacity of bulk type trailer which is used as a tractor attachment. Soil physical properties. such as soil moisture content. bulk density, soil hardness and soil texture were measured in the 10 major rice production area for computer simulation. Mathematical model which include soil physical properties and vehicle factor was used for computer simulation. Most of the soil texture of the investigated area was silty loam. Soil moisture content ranged between 30 and 40% mostly. Soil bulk density was in the range of 1.500 to 1.700 kg/㎥. Soil hardness ranged between 1 to 18 kg/$\textrm{cm}^2$. Soil hardness incorporate the effects of many soil physical properties such as moisture content texture and bulk density, and so the range of soil hardness was greater than any other physical properties. The capacity of bulk type trailer was above 3000 kg$_{f}$ fer the most of the investigated area. and mostly in the range of 4000 to 6000 kg$_{f}$ depending upon the slip. But for the soft soil area such as Andong and Namyang. tractor itself had mobility problem and showed minus trailer capacity for some places. For this area. the capacity of bulk type trailer ranged between 1000 and 2000 kg$_{f}$ mostly so bulk type trailer should be designed as a small capacity compared to the other area.ared to the other area. area.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권6_2호
• /
• pp.1251-1260
• /
• 2018

항공영상으로 제작한 고품질의 해빙표면모델은 인공위성 기반 원격탐사 기술 개발을 위한 현장자료 뿐만 아니라 북극 해빙의 정밀한 형상학적 변동 특성 분석에도 효과적으로 사용될 수 있다. 그러나 해빙 표면의 부족한 텍스쳐 정보는 영상정합을 어렵게 만드는 요인으로 작용한다. 이에 본 논문에서는 고품질 해빙표면 모델 생성을 위한 일환으로 균질한 해빙 표면에 대한 정합비용함수들의 성능 비교 분석을 수행한다. 정합비용함수로는 영상 도메인의 SSD(sum of squared differences), NCC(normalized cross-correlation), ZNCC(zero-mean normalized cross-correlation), 주파수 도메인의 PC(phase correlation), OC(orientation correlation), GC(gradient correlation)를 분석하였다. 텍스쳐 정보량에 따른 정합 성능을 보다 명확하고 객관적으로 분석하기 위해 객체 공간 기반 정합 기법의 원리를 바탕으로 하는 새로운 평가 방법을 도입하였다. 실험결과는 해빙 표면과 같이 텍스쳐 정보가 희박한 지역에 대해서는 정합 지역에 따라 적합한 크기의 탐색창을 가변적으로 적용해야만 정합의 신뢰성 및 정확도 확보가 가능함을 보여주었다. 정합비용함수들 사이에서는 NCC와 ZNCC가 텍스쳐 정보 변화에 대해서 가장 우수한 성능을 나타냈다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제83권2호
• /
• pp.175-190
• /
• 1994

산지사면붕괴(山地斜面崩壞)에 의(依)한 피해(被害)를 예방(豫防) 또는 극소화(極小化)하기 위(爲)하여 산사태(山沙汰)가 자주 발생(發生)하는 지역(地域)을 중심(中心)으로 각(各) 조사(調査) 단위사면(單位斜面)에 대(對)하여 산지사면붕괴(山地斜面崩壞)에 영향(影響)하리라고 예상(豫想)되는 12개(個) 환경요인(環境要因)을 현지조사(現地調査)하고 붕괴(崩壞)와 환경인자(環境因子)와의 관계(關係)를 수량화(數量化) 이론(理論)에 의(依)한 방법(方法)으로 분석(分析)하여 산사태발생(山沙汰發生)의 위험도(危險度)를 평가(評價)할 수 있는 예측(豫測)모델을 도출(導出)하였으며, 또한 이를 기초(基礎)로 하여 위험도(危險度)를 각(各) 급별(級別)로 구분(區分)하고 예지(豫知)모델을 검토(檢討)하였던 바 그 결과(結果)을 요약(要約)하면 다음과 같다. 산지붕괴발생면적(山地崩壞發生面積)에 영향(影響)을 주는 인자(因子)는 강우(降雨), 령급(齡級), 표고(標高), 토성(土性), 경사(傾斜), 사면위치(斜面位置), 임상(林相), 곡차수(谷次數), 종단사면형(縱斷斜面形), 모암(母岩), 토심(土深), 방위(方位)의 순(順)이었으며, 편상관계수(偏相關係數)에 의(依)한 인자(因子)는 령급(令級), 강우(降雨), 토성(土性), 모암(母岩), 경사(傾斜), 사면위치(斜面位置), 표고(標高), 종단사면형(縱斷斜面形), 곡차수(谷次數), 임상(林相), 토심(土深), 방위(方位)의 순(順)으로 나타났다. 또한 산지붕괴발생빈도(山地崩壞發生頻度)에 의(依)한 인자(因子)의 순위(順位)는 령급(令級), 표고(標高), 토성(土性), 경사도(傾斜度), 식생(植生), 강우(降雨), 종단사면(縱斷斜面), 곡차수(谷次數), 모암(母岩), 토심(土深)이었으며 사면위치(斜面位置) 및 방위(方位)는 기여도(寄與度)가 낮게 나타났다. 산지사면붕괴위험(山地斜面崩壞危險) 예지(豫知)를 위(爲)하여 붕괴발생면적(崩壞發生面積)에 의(依)한 예측(豫測)모델에서 위험도(危險度) 예측점수표(豫測點數表)를 작성(作成)할 수 있었으며, 점수합계(點數合計)가 9.1636이면 붕괴발생위험(崩壞發生危險)이 높은 것으로 평가(評價)되었으며 산지(山地) 사면붕괴(斜面崩壞)가 발생(發生)한 사면(斜面)과 발생(發生)하지 않은 사면(斜面)에 의(依)한 예측(豫測)모델에서 우사면(雨斜面)에 대(對)한 사면판별(斜面判別) 구분치(區分値)는 -0.02였고, 그 적중율(適中率)은 73%로 높았다. 또한 판별구분치(判別區分値)를 기준(基準)으로 한 산지사면붕괴발생(山地斜面崩壞發生) 위험도별(危險度別) 점수(點數)는 A급(級)은 0.3132 이상(以上)이었고, B급(級)은 0.3132~-0.1051, C급(級)은 -0.1050~-0.4195, D급(級)은 -0.4195 이하(以下)였다. 그리고 산지사면붕괴발생(山地斜面崩壞發生)의 예지(豫知)는 판별구분치(判別區分値)를 기준(基準)으로 위험도(危險度)을 A, B, C, D의 4등급(等級)으로 구분(區分)할 수 있었으며, 총(總) 300개(個) 사면(斜面) 중(中) A급사면(級斜面) 68개(個), B급사면(級斜面) 115개(個), C급사면(級斜面) 65개, D급사면(級斜面) 52개(個)였다. 위험도(危險度) A, B급(級)에서의 산사태발생(山沙汰發生)은 150개(個) 붕괴지(崩壞地) 중 125개(個)로서 약(約) 83.3%의 높은 적중율(適中率)을 보여 예측(豫測)모델로서 응용(應用) 가능성(可能性)이 높게 나타났다. 따라서 이러한 예지방법(豫知方法)에 의(依)하여 선정(選定)한 위험(危險)한 지역(地域)에 대(對)하여 산지재해위험도(山地災害危險度) 지도(地圖)를 작성(作成)하여 토지이용(土地利用) 계획(計劃) 및 재해위험지(災害危險地) 선정기준(選定基準)의 행정지표(行政指標)로서 활용(活用)할 수 있을 것이다. 또한 산지재해(山地災害)에 대(對)한 종합(綜合) 대책(對策)에 유용(有用)하게 활용(活用)함으로써 막대(莫大)한 재산(財産) 피해(被害)와 인명(人命) 손실(損失)을 사전(事前)에 방지(防止)할 수 있을 것이다.

• Applied Biological Chemistry
• /
• 제38권4호
• /
• pp.325-329
• /
• 1995

응고제 양, 두유 가열 온도, 성형 압력과 같은 두부 제조 공정에 따른 두부의 조직 강도를 파손강도와 초음파의 지연시간 측정을 이용하여 측정하였다. 응고제 양은 0.3%에서 두유 가열 온도는 $95^{\circ}C$에서 최대 파손강도를 나타내었고 성형압력은 압력이 증가할수록 파손강도가 증가하였으며 그에 상응하는 초음파의 잔존시간은 파손강도와 반비례하여 감소하는 경향을 나타내었다. 각 제조공정을 변수로 하여 중회귀 분석을 한 결과 초음파의 잔존시간으로 예측된 예측 파손강도와 실측정한 파손강도 값들 사이에는 유사함을 나타내어 초음파를 이용한 초음파 잔존시간의 변화는 식품조직의 변화에 따라 민감한 변화를 나타내므로 식품 제조 공정중 품질관리 측면에서 초음파의 사용이 기대되어진다.

• 한국소성가공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소성가공학회 2005년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.381-383
• /
• 2005

극저온 압연중인 알루미늄 합금의 미세조직의 변화 - 집합조직의 발전과 결정립 크기 및 형상 변화 -를 예측할 수 있는 오일러리안 유한요소 해석을 수행하였다. 패스 당 압하율 $30\%$ 인 연속 세 패스의 압연공정을 시뮬레이션 하여 얻은 결과는 실험에서 관측된 것과 비슷한 경향을 보여, 본 연구의 해석모델의 타당성을 입증하였다.