의학과 기술 발달로 인해 질병과 사고에 의한 사망률은 줄어들었으나, 심장 관련 질환에 의한 사망률은 증가하였다. 심장 질환을 예방하는 데는 정기적인 검진을 통해 심장기능을 분석하고 관찰하는 것이 중요하다. 심장 기능의 분석은 이완기와 수축기 사이의 혈류량 및 심박구출률 계산을 통한 심장 운동능력 평가에 의해 이루어진다. 본 연구에서는 심장 단축 자기공명영상에서 좌심실 영역을 자동 분할하여 혈류량 및 심박 구출률을 계산하는 알고리즘을 제안한다. K평균 군집화 기법을 적용하여 좌심실을 분할하고, 그래프 탐색 기법에 기반하여 분할 오류를 수정하였다. 15명의 지원자에 대해 제안하는 알고리즘을 사용하여 혈류량과 심박구출률을 계산하였고, 수동윤곽검출 및 General Electronics 사의 MASS 소프트웨어와 비교하였다. 제안한 알고리즘의 수동윤곽검출과 차이는 혈류량의 경우 평균적으로 이완기에 $4.6mL{\pm}3.9$, 수축기에 $2.1mL{\pm}2.4$로 나타났고, 심박구출률은 $1.8%{\pm}1.7$이었다. 전반적으로 MASS소프트웨어에 비해 좋은 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 굴곡진 도로를 구간 선형 모델로 근사화한 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 차선 검출 알고리즘들은 지표면이 평면이라는 가정을 이용하기 때문에, 도로면이 굴곡진 실제 도로에서는 강건한 차선 검출이 어렵다. 제안하는 방법에서는 이 문제를 전체 차로를 구간으로 분할하고, 각 구간 내에서 차로를 가장 잘 근사하는 평면 차로를 구함으로써 해결한다. 이를 위해 각 구간 내에서 다양한 각도와 위치를 가지는 평면 형태의 구간 차로 후보들을 생성하였다. 구간 차로 후보들의 연결 조합 중 실제 차로에 가장 가까운 조합을 다이나믹프로그래밍을 이용하여 찾음으로써 굴곡진 차로를 근사한다. 평면 도로 뿐 아니라, 상하, 좌우의 굴곡이 있는 도로 영상으로 구성된 데이터세트에 대하여 제안하는 방법의 차선 검출 성능을 검증하였다. 평면 도로를 가정한 기존의 방법들이 80%에서 90% 초반의 검출률을 보이는 반면, 제안하는 방법은 90% 후반의 검출률을 보임을 통해 굴곡진 도로에서의 차선 검출의 강건성을 입증하였다.
본 연구는 지정맥 인식에 중요한 정맥 패턴 특징검출을 위한 알고리즘이다. 특징검출 알고리즘은 패턴인식 시 인식결과에 많은 영향을 끼치므로 중요하다. 인식률은 손가락 위치 변화에 따라 기준도 변화되므로 저하되는 특징을 가지고 있다. 또한, 손가락에 적외선 광을 조사하여 획득한 영상은 영상 배경과 혈관 패턴을 분리하기에 어렵고, 영상 전처리과정을 수행하므로 검출시간이 증대되는 특징을 가지고 있다. 이를 위해, 제시하는 알고리즘은 영상 전처리과정이 없이 수행되어 검출 시간을 줄일 수 있고, 지정맥 영상에 SWDA(Shifted Waveform Data Analysis) 알고리즘을 적용하여 손가락 마디 위치 및 정맥 패턴 검출이 가능한 특징을 가지고 있다. 적외선 투과율이 낮아 상대적으로 어두운 정맥 영상도 검출 오류 최소화가 가능한 특징을 보였다. 또한, 손가락 마디 위치는 분류 단계에서 기준으로 활용하면 인식률 저하를 보완할 수 있는 특징을 가지고 있다. 추후 손바닥, 손목 등 신체 여러 인식분야에 제안하는 알고리즘을 적용한다면 생체 특징 검출 정확도 향상 및 인식 수행 시간 감소에 기여할 것으로 기대된다.
뇌전도 분석에 의한 제어신호의 검출은 다양한 분야에 활용될 수 있다. 다채널 뇌파 연구는 측정 시스템이 복잡해지고 착용이 불편해진다는 단점이 있어서 본 논문에서는 실용적인 응용을 우선으로 하였고 단 채널 기반으로 집중에 의한 on/off 제어 신호를 신뢰성 있게 검출할 수 있는 방법을 연구하였다. 평상시 휴식 상태와 집중하였을 때의 알파, 베타 및 세타파의 대역 신호를 분석하였으며 이 때 파워스펙트럼과 히스토그램에서의 차이를 검출하였다. 세타파를 이용하였을 때 보다 베타/세타를 이용해 집중력 검출을 하는 것이 더 좋은 결과를 나타내었다. 세타파만을 이용하였을 때보다 평균 검출 시간이 단축되었으며 또한 집중 전 휴식시간이 길어질수록 검출 성공률이 낮아지며, 검출 시간도 상대적으로 길어졌다. 휴식시간 10초의 경우 개인마다 검출 성능의 차이는 있었지만 평균 91%의 검출 성공률과 검출 시간은 평균 20.2초의 결과를 얻었다.
지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System, ITS)은 첨단기술을 사용하여 도로의 상황을 판단하고 적절한 처리를 수행하므로 이상적인 차량의 흐름을 유도하는 시스템이다. 교통상황에 대한 정보는 다양한 지점에서 측정되고 관리되어야 하므로 주로 컴퓨터를 이용한 영상이 사용된다. 컴퓨터를 이용한 영상처리는 실시간으로 다양한 교통 파라미터를 수집하기 용이한 방법이고, 기술들도 점점 발전하고 있다. 지능형 교통 시스템의 교통 파라미터 중 차량 검출은 기본적으로 매우 중요한 기술이다. 이를 위해 영상의 배경 차를 이용한 검출방법, 에지를 이용한 윤곽선 추출 방법 등의 기술들이 사용되고 있으나 검출률의 정확도에 문제점이 제기되고 있다. 본 논문에서는 레이블링에 의한 차량검출과 감지선을 이용한 영상처리 방법으로 차량을 검출하였다. 제안된 방법의 정확도를 확인하기 위해 국도와 고속도로 등 두 곳의 장소에서 20개의 수직, 수평 방향 영상을 수집하여 차량 계수를 측정하였다. 그 결과 수직 방향 92%, 수평 방향 91.3%의 검출률을 얻었다.
본 논문에서는 도로에서 주행 중인 차량에서 차선을 검출하고 차선이탈여부를 확인 및 경고처리할 수 있는 영상기반의 알고리즘을 제안한다. 차량 탑재된 카메라 영상을 이용하여 차선을 검출하는 경우, 도로면 위의 다양한 표지로 인하여 오검출률이 증가하거나, 터널 통과시 터널 내의 조명 효과로 인해 노랑색의 중앙선이 미검출되거나 또는 우천시 차선 검출이 쉽지 않은 문제들을 안고 있기 때문에 제안된 알고리즘은 이러한 문제점들을 해결하는 데에 초점을 맞추었다. 또한 제안된 알고리즘은 검출된 차선 정보를 이용하여 차로 내에서 한쪽으로 치우치는 정도를 판단하여 차선 이탈 여부를 확인하고 경고처리할 수 있다. 제안된 알고리즘의 성능은 블랙박스를 통해 얻어진 실제 도로주행 영상을 이용하여 도로의 조명변화가 심하거나 노면에 표시가 있는 환경에서의 테스트 하였고, 실험 결과 높은 검출률을 보이는 것을 확인하였다.
누설 검출기들 중에서 검출 감도가 가장 민감한 것은 '헬륨 양이온 질량 분석계 누설 검출기(줄인 이름, '헬륨 누설검출기')'이다. 이 글은 헬륨 누설 검출기의 주요 부분을 이루고 있는 질량 분석계의 측정 원리를 요약하여 소개한 것이다. 누설 검사의 항목들은 검사의 필요에 따라 대개 시험 물체에서 누설의 크기와 시험 방법을 바탕으로 하여 대규모 누설, 총량 누설, 소규모 누설 그리고 미세 누설 등으로 나뉘어지며, 미세 누설들은 누설 검출기의 최소 검출 가능 누출률이 $10^{-8}$ std ㎤ s$^{-1}$ 보다 작은 범위에 있는 것들로서, 그들의 누설 시험은 헬륨 누설 검출기를 써서 하게 된다. 따라서, 헬륨 누설 검출기의 심장은 바로 질량 분석계이며, 질량 분석계의 원리를 이해하는 것은 곧, 헬륨 누설 검출기를 다루는 기술의 바탕을 다지는 것이라고 말할 수 있을 것이다. 여기서는 헬륨 질량 분석계의 원리를 쉽게 풀이하고, 그런 검출기를 써서 누설검사를 하는 데 바탕이 될 모습들을 함께 요약한다.약한다.
Viola와 Jine가 제안한 AdaBoost를 이용한 얼굴 검출 알고리즘은 빠른 얼굴 검출 속도와 뛰어난 성능으로 인해 최근 여러분야에서 널리 사용되고 있는 알고리즘 중 하나이다. 하지만 AdaBoost를 이용하여 얼굴을 검출함에 있어 오검출이 존재하며, 이를 줄이기 위해서는 많은 연산이 요구되며, 실시간 얼굴 검출이 필요한 분야에 적용되기에는 속도 면에서 단점으로 작용한다. 기존의 Adaboost의 얼굴 검출기는 그레이스케일 영상만을 사용하므로, 영상의 컬러 정보와 부가적인 정보를 사용하면 더 적은 연산으로 오검출률을 감소시킬 수 있고, 올바른 얼굴을 검출이 된 다음 추적 알고리즘에 적용을 시키면 동영상으로 입력되는 영상에 대해 실시간으로 얼굴을 검출 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 얼굴 추적을 위한 사전단계로 컬러 정보와 부가적인 정보로 깊이 정보를 사용하여 얼굴을 효율적으로 검출하는 알고리즘을 제안한다.
LC-MS/MS를 이용하여 동시분석 가능한 85종 농약을 대상으로 2014년 4-9월까지 수도권에서 유통되고 있는 친환경농산물의 잔류농약실태를 조사함으로써 그 안전성을 평가하고자 하였다. 수집된 농산물은 유기농산물 170건, 무농약농산물 271건으로 총 441건이었고, 이를 대분류별로 구분하면 채소류 389건, 과실류 10건, 곡류 14건, 콩류 4건, 버섯류가 24건이었다. 잔류농약 모니터링 결과 채소류와 버섯류에서 유기농산물은 170건 중 2건, 1.2%의 부적합률을, 무농약농산물은 271건 중 6건, 2.2%의 부적합률을 나타내어 총 441건의 시료 중 8건에서 정량 한계 이상의 잔류농약이 검출되어 1.8%의 부적합률을 나타내었다. 대분류별로는 채소류에서 389건 중 5건, 1.3%의 부적합률을 나타내었고, 버섯류에서 24건 중 3건, 11.1%의 부적합률을 나타내었으며, 품목별로는 얼갈이배추, 홍고추, 풋고추 각 1건, 상추 2건, 양송이 3건으로 나타났고, 나머지 과실류, 곡류, 콩류 총 28건에서는 잔류농약이 검출되지 않았다. 검출된 농약 성분은 dimethomorph, etofenprox, imidacloprid, clothianidin, thiamethoxam, methomyl, carbendazim 등 7종으로 검출량은 0.018-0.534 mg/kg 수준이었다. 검출된 농약은 1일 섭취 허용량에 의한 평가 방법을 이용하여 농약의 1일 섭취 수준(%ADI)과 1인 1일 섭취 수준(%ADE)을 확인하여 그 안전성을 평가하였다. 그 결과 %ADI는 0.07728-9.46530%, %ADE는 0.00141-0.17210% 수준으로 확인되어 농약이 검출된 농산물을 섭취하더라도 위해도는 매우 낮음을 알 수 있었다.
저자는 우리나라 남부지역인 경남과 전남등 11곳을 임의 선정하여 2속 3종의 개구리 총 626개체를 포획하고 Sparganum과 enathostcma의 감염상태를 조사하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 조사한 총개체수 중 Sparganum의 감염률은 4% 이 었으며, Gnathostoma의 유충은 발견되지 않았고, 지역별의 감염상태는 지역에 따라 차이가 있었으며, 김해 16%, 순천 9.1%, 진해 9.1%, 사천 4.1%, 고성2%, 거제 2%, 하동 1.5%이고 합천, 광주, 남원, 산청에서는 검출되지 않았다. 2. 개구리의 종류별 Sparganum의 감염률은 Rana nigrcmaculata가 4.1%이었으나 R. rugosa와 Bcmbina orientalis에서는 검출되지 않았다. 3. Sparganum의 기생부위는 개구리의 뒷다리 대퇴부의 근간조직으로 검출률은 92.5%이었으며, 숙주 개체당 기생수는 한마리 기생이 42.5%로 가장 많았고, 최고 5마리의 기생도 12.5%이었다. 4. 개구리의 체중별 감염상태는 체구가 큰 개체군에서 감염률이 높았다. 5. Sparganum을 고양이에 경구감염시켜 얻은 성충은 형태학적으로 Spirometra 속으로 분류하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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