인터넷 분야가 급성장 하면서 수많은 정보들 가운데에서도 멀티미디어 정보의 양이 급격히 증가하고 있으며, 특히 멀티미디어 정보 가운데에서도 이미지 데이터의 양이 급격히 증가하고 있다. 이러한 이미지의 양은 대규모이므로 사용자가 원하는 이미지를 찾기 위해, 이미지 데이터를 검색하기 위한 여러 가지 방법들이 많이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 이미지 검색에서의 색상 질의를 비율로써 정확하게 검색하기 위하여 사람이 색상을 보고 느끼는 색상, 명도, 채도 방식을 이용해 이미지의 색상을 분류하였으며, 웹 브라우저 상에서 가 안정적인 색상을 나타내는 웹 칼라를 이용해 색상을 60도씩 분리하여 분류하였다. 이러한 분류 결과를 이미지 검색에 적용하여 색의 비율단위로 다양하고 정확한 검색을 할 수 있었다.
우주탐사에서 분광관측은 대상의 구성 성분과 물리적 특성을 이해하는 데 유용한 방법이다. 분광 자료 분석에는 여러 가지 방법이 있으며, 관측 대상과 파장대역에 따라 차이가 있다. 본 논문에서는 달 탐사에서 주로 적용하는 가시광-근적외선(visible & near-infrared, VNIR) 분광 자료 분석 방법에 대해 소개한다. 주요 분석 방법에는 가색상 비율(false color ratio) 영상 처리, 반사도 유형(reflectance pattern) 분석, 통합 대역 깊이(integrated band depth, IBD) 계산이 있으며, 분석 이전의 전처리로는 연속체 제거(continuum removal)가 있다. 이러한 분광 분석 방법들은 가시광-근적외선 영역에서 나타나는 달 표면의 광물 특성을 이해하는데 도움이 되며, 화성과 같은 다른 천체에도 적용할 수 있다.
본 논문은 컬러 영상에서 화염의 후보 영역을 검출하기 위해 화염의 온도 분포 특성을 이용하여 화염의 영역을 분할한다. 기존 화염 검출 알고리즘에서는 단순히 화염의 색상을 황색에서 적색사이를 화염 후보 영역으로 검출하여 많은 오검출을 포함한다. 하지만 실제 화재에서 화염은 백색에서 적색사이의 색상을 보이고 있고, 화염의 영역 위치에서 따라 서로 다른 색상을 보인다. 본 논문에서는 화염의 온도 분포에 따른 색상을 분리하여 오검출 요소를 최소화한다. 제안하는 방법은 화염의 온도 분포 특성을 표현할 수 있는 색상 모델을 찾고, 색상 모델의 값을 비선형 양자화 단계로 나누어 히스토그램으로 분석하여 화염 후보 영역을 결정한다. 제안된 방법은 기존의 수 작업한 결과와 비교하면 정합도가 71.8%가 되고, 비화염 화소의 비율은 기존의 방법 중 최대 비화염 화소 수와 비교하면 약 27배 개선된 성능을 확인하였다.
자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지로부터 번호판 영역을 정확히 검출해 내는 것이다. 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위한 방법으로 색상과 밝기 정보와 자동차 번호판의 가로 : 세로 비율 등 번호판을 인식할 수 있는 정보를 혼용한 ACL 알고리즘을 제안한다 ACL 알고리즘을 사용함으로써 기존의 색상 정보나 명암 정보만을 이용할 경우 자동차 번호판 영역 추출이 잘되지 않는 문제를 해소시켜 준다. 본 논문에서 제안하는 ACL 알고리즘은 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위하여 색상 정보와 명암 정보, 기타 자동차 번호판을 판단할 수 있는 정보를 모두 이용한다. ACL 알고리즘을 이용하여 번호판 추출 실험을 한 결과 97%의 추출률을 보였다. ACL 알고리즘을 이용하여 추출된 번호판을 이용하여 문자 영역, 문자 인식을 실험한 결과 92%의 결과를 보였다.
인체접촉시 니켈도금의 알러지 반응을 억제하기 위한 대체 도금기술인 비 시안계 Cu-Sn 합금도금을 개발함에 있어서, 황산구리5수화물과 황산제일주석을 금속염으로 하여 황산 및 계면활성제, 유화제 등을 포함한 각종 유기첨가제를 포함하였고 특히 은백색조의 외관 색상과 안정적인 Cu-Sn 합금전착을 위해 2종의 착화제인 EDTP($C_{14}H_{32}N_2O_4$)와 TEA(Triethanolamine)를 첨가한 비 시안계 Cu-Sn 합금 도금액을 도출하였다. Cu-Sn 합금도금 피막 조성의 균일화를 도모하기 위해서는 합금 도금액중의 Cu와 Sn 금속이온 농도를 일정하게 유지하는 것이 필요하다. 그러나 합금 도금액중 2가 주석이온($Sn^{2+}$)은 수용액중에서 4가 주석이온($Sn^{4+}$)으로 산화됨으로써 도금액 색상이 백탁이 되고 Stannic Hydroxide($Sn(OH)_4$, $SnO_2{\cdot}2H_2O$)이 생성되어 대량의 침전물이 침강하는 문제점이 발생되는 등 시간 경과에 따른 도금액의 경시 변화가 발생되었다. 상기 침전물은 연속여과에 의해 제거 가능하나 합금 도금액중 $Sn^{2+}$ 농도가 지속적으로 감소하게 된다. 이는 합금 도금액중 금속이온 비율이 변동함으로써 합금도금 피막의 조성비를 일정하게 유지하는 것이 곤란해진다. 이에 $Sn^{4+}$ 침전물 생성을 방지하기 위한 산화방지제를 개발하고 또한 산화방지제의 첨가에 따른 도금 피막 외관에 미치는 영향을 평가하여 외관 개선을 위한 광택제를 개발하고자 한다. 본 연구의 결과를 토대로 니켈도금과 동등 이상의 기능 특성을 갖는 비시안계 Cu-Sn 합금도금액을 개발하여 실용화하는 것을 목적으로 하였다.
인체접촉시 니켈도금의 알러지 반응을 억제하기 위한 대체 도금기술인 비 시안계 Cu-Sn 합금도금을 개발함에 있어서, 황산구리5수화물과 황산제일주석을 금속염으로 하여 황산 및 계면활성제, 유화제 등을 포함한 각종 유기첨가제를 포함하였고 특히 은백색조의 외관 색상과 안정적인 Cu-Sn 합금전착을 위해 2종의 착화제인 EDTP (Ethylenediaminetetrapropanol, $C_{14}H_{32}N_2O_4$)와 TEA (Triethanolamine)를 첨가한 비 시안계 Cu-Sn 합금 도금액을 도출하였다. Cu-Sn 합금도금 피막 조성의 균일화를 도모하기 위해서는 합금 도금액중의 Cu와 Sn 금속이온 농도를 일정하게 유지하는 것이 필요하다. 그러나 합금 도금액 중 2가 주석이온($Sn^{2+}$)은 수용액 중에서 4가 주석이온($Sn^{4+}$)으로 산화됨으로써 도금액 색상이 백탁이 되고 Stannic Hydroxide($Sn(OH)_4$, $SnO_2{\cdot}2H_2O$)이 생성되어 대량의 침전물이 침강하는 문제점이 발생되는 등시간 경과에 따른 도금액의 경시 변화가 발생되었다. 상기 침전물은 연속여과에 의해 제거 가능하나 합금 도금액 중 $Sn^{2+}$ 농도가 지속적으로 감소하게 된다. 이는 합금 도금액 중 금속이온 비율이 변동함으로써 합금도금 피막의 조성비를 일정하게 유지하는 것이 곤란해진다. 이에 $Sn^{4+}$ 침전물 생성을 방지하기 위한 산화방지제를 개발하고 또한 산화방지제의 첨가에 따른 도금 피막 외관에 미치는 영향을 평가하여 외관 개선을 위한 광택제를 개발하고자 한다. 본 연구의 결과를 토대로 니켈도금과 동등 이상의 기능 특성을 갖는 비 시안계 Cu-Sn 합금도금액을 개발하여 실용화하는 것을 목적으로 하였다.
자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소가 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 정확히 검출해 내는 것이다. 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위한 방법으로 색상과 밝기 정보와 자동차 번호판의 가로 세로 비율 등 번호판을 인식할 수 있는 정보를 혼용한 ACL 알고리즘을 제안한다. ACL 알고리즘을 사용함으로써 기존의 색상 정보나 명암 정보만을 이용할 경우 자동차 번호판 영역 추출이 잘되지 않는 문제를 해소시켜 준다. 본 논문에서 제안하는 ACL 알고리즘은 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출할 경우 색상 정보와 명암정보, 기타 자동차 번호판을 판단할 수 있는 정보를 모두 이용한다. ACL 알고리즘을 이용하여 번호판 추출 실험을 한 결과 97%의 추출률을 보였다. ACL 알고리즘을 이용하여 추출된 번호판을 이용하여 문자 영역, 문자 인식을 한 결과 92%의 결과를 보였다.
고령 사회에 들어선 한국은 노인 인구의 87%가 치매, 중풍 등 만성질환을 앓고 있으며 이중 알츠하이머 치매는 전체 치매의 71.3%를 차지할 정도로 치매 중 높은 비율로 나타난다. 본 논문은 알츠하이머 치매 MRI 이미지를 3단계로 나눈 딥러닝 결과의 오차 문제를 검토하기 위해 라벨링 검증을 하였다.
본 연구에서는 석류와 천년초의 기능성을 살린 젤리를 실용화시키고 효과적인 배합비를 알아보기 위해 석류와 천년초 분말의 첨가 비율을 달리해서 젤리를 제조한 후 pH, 산도, 당도, 색도, 투명도, 탁도, 물성, 관능검사를 실시하여 젤리의 품질특성을 알아보았다. 석류 젤리와 천년초 젤리 모두 첨가량이 증가할수록 pH가 유의적으로 낮아졌고(p<0.001), 산도와 당도는 유의적으로 증가하였다(p<0.001). 색도는 석류 젤리의 경우 석류 분말 첨가량이 증가할수록 명도(L)값과 황색도(b)값이 유의적으로 감소하였고, 적색도(a)값은 유의적으로 증가하는 경향을 보였다(p<0.001). 그리고 천년초 젤리는 천년초 분말의 첨가량이 증가할수록 명도(L)값은 감소했고, 적색도(a)값과 황색도(b)값은 유의적으로 증가하는 경향을 보였다(p<0.001). 투명도는 석류 젤리와 천년초 젤리 모두 분말 첨가량이 증가할수록 유의적으로 감소하는 경향을 보였으나, 탁도는 유의적으로 증가하였다(p<0.001). 물성은 석류 젤리의 경우 석류 분말 첨가량이 증가함에 따라 견고성이 대조군보다 약간 증가하는 경향을 보였고, 부착성과 탄력성은 낮아졌다. 응집성과 검성도 대조군보다 낮아졌으며, 씹힘성은 대조군보다 현저하게 낮아졌다. 또한 천년초 젤리는 천년초 분말 첨가량이 증가할수록 견고도는 대조군보다 약간 증가하였으나 유의적인 차이는 없었다. 부착성은 유의적으로 낮아지는 경향을 보였고(p<0.05), 응집성과 검성도 모두 낮아졌으나 유의적 차이는 없었다. 탄력성과 씹힘성은 천년초 분말의 첨가량 증가에 따라 유의적으로 낮아졌다. 관능검사는 석류 분말 첨가 젤리의 경우 색상은 P4(2%)가 가장 높은 값을 보였고(p<0.05), 외관은 P2(1%)가 가장 높았다. 단맛, 씹힘성, 탄력성, 견고성, 투명도, 전반적인 수용도는 대조군이 모두 높았으나 그 다음으로 석류 분말이 첨가되면서 P1(0.5%)가 가장 높았다. 또한 천년초 분말 첨가 젤리의 경우도 색상, 외관, 단맛, 씹힘성, 탄력성, 견고성, 투명도가 대조군이 모두 높았으나 그 다음으로 천년초 분말이 첨가되면서 O1(0.5%)가 높은 값을 나타냈으며, 전반적인 수용도도 O1(0.5%)가 가장 높았다. 따라서 석류와 천년초의 기능성을 살린 젤리를 실용화시키는 효과적인 배합비는 석류 분말과 천년초 분말 모두 0.5% 첨가가 적절한 것으로 나타났다. 그러므로 기능성 식품 소재로서 젤리에 석류와 천년초 분말을 첨가 하는 것은 활용할만한 가치가 있다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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