잎의 수분 함유량은 식물의 건강상태를 나타내는 중요한 척도 중 하나로써, 이를 원격탐사를 활용 하여 모니터링 하는 것은 산림관리에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 식생 캐노피의 수분량을 연구하는데 유용한 지수인 Normalized Difference Water Index (NDWI)를 이용하여 한반도 산림의 water stress 정도를 알아보고자 한다. SPOT/VEGETATION S10 채널자료를 1999년부터 2013년까지 취득하여 NDWI 를 산출하였고, 데이터의 노이즈를 제거하기 위하여 단순이동평균, NDWI의 시간적 변화를 파악하기 위하 여standardized anomaly를 수행했으며, 직관적인 모니터링을 위해 NDWI anomaly를 등급화 하였다. 또한 피해면적 150 ha 이상의 대형 산불과 비교 검증을 통해, 산림 캐노피의 water stress 평가 인자로서 NDWI의 적합성을 파악하였다. 그 결과 연구 기간 중 대형 산불은 총 24회 발생하였으며 모든 발생 지점 및 인접 지역에서 음의 anomaly가 나타났다. 특히 NDWI anomaly의 등급이 'high'일 경우 대형 산불이 빈번하게 발생하는 것을 확인하였다.
LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.
사회 변화에 따라 산지이용 수요가 증가하고 다양화되면서 산림을 훼손하고, 타 용도로 활용하는 산지의 면적이 증가하고 있다. 이에 최근 훼손된 산지의 면적을 효과적으로 확인하기 위하여 두 시기의 항공사진을 활용한 훼손 산지 변화탐지 기법을 연구하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 객체기반 변화탐지 형식으로, 영상 혼합 - 객체 분할 - 객체 병합 - 노이즈 제거 - 훼손지 추출의 5가지 단계로 진행되었다. 훼손 산지에 적합한 객체생성 수준을 선정하고, 객체를 분할 병합하는 과정을 통해 객체 간의 관계와 각 객체가 지닌 분광 특성 및 정황적(Contextual) 정보를 활용하여 신규 훼손 산지를 추출하였다. 시범 영역 테스트 결과, 전체 판독범위의 12%에 해당하는 훼손 산지를 추출하였고 육안판독 훼손산지의 평균 96%를 포함함으로써, 육안판독 전 후의 보완 자료로서의 가치와 자동추출의 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 시간적, 공간적 경계 정보를 이용한 이동 객체의 윤곽선 검출 방법을 제안한다. 일반적으로 이동 객체의 경우 객체의 윤곽선(contour)을 구성하는 경계(edge) 픽셀에서 시간 축과 공간 축을 중심으로 큰 변화량(gradient)을 가진다. 따라서 시간 축과 공간 축을 중심으로 변화량이 큰 경계 픽셀을 구하면 이동 객체의 윤곽선을 검출할 수 있다. 본 논문에서는 임의의 픽셀에 대하여 시간 축을 중심으로 한 경계 정보를 구하기 위해 Temporal Edge라는 새로운 형태의 변화량 계산 방법을 제안한다. Temporal Edge는 시간 t와, t-2에서 입력된 두 그레이 스케일 영상의 차를 시간 축을 기준으로 x방향, y방향으로 Sobel Mask를 적용하여 구한다. 검출된 Temporal Edge를 이용하여 이동 객체의 윤곽선이 존재하는 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역을 중심으로 공간적 경계 정보를 구하여 이동 객체의 대강의 윤곽선을 검출 한다. 후처리 과정에서 검출된 대강의 윤곽선으로부터 배경 경계와 노이즈 픽셀을 제거한 후 최종적으로 이동 객체의 윤곽선을 검출한다. 제안한 방법은 기존의 배경 차 방법과는 다르게 별도의 배경 영상을 만들지 않기 때문에 배경 차 방법이 가지는 문제점을 극복하였으며, 빠른 연산 속도로 실시간 적용이 가능하다. 실험을 통하여 야간에도 강인한 윤곽선을 검출할 수 있음을 확인하였고, 엔트로피 방법과의 비교를 통해 제안하는 방법의 우수성을 보였다.
조직병리학에서 현미경을 이용한 삼차원적 접근법은, 이차원 단면의 조직 슬라이드에서 박절 과정 중 부차적으로 발생하는 공간정보의 손실로 인하여 확인하기 어려웠던, 조직 내부 분자들의 공간적 배열, 상호결합, 구조적인 형태와 이들의 통합적인 공간적 정보체로서, 조직 내에 복잡하게 얽혀진 다양한 정보를 풀어내는데 있어서 복합적인 데이터를 제시하여 준다. 이광자 현미경(two-photon microscope)과 자동화된 보정환(correction collar)이 탑재된 고성능 대물렌즈의 개발과 같은 광학장비 영역의 발전은 조직투명화 과정을 거치지 않은 두꺼운 시료의 이미징에 있어서 광학적인 이론과 실체 사이에 존재하는 격차를 줄이는데 기여하였다고 할 수 있다. 하지만, 대물렌즈의 길어진 작동범위(working distance)와 최적화된 고강도 레이저의 사용으로 얻게 되는 이점들은 세포 내 각 구성요소의 굴절률(refractive index) 차이로 인하여 증가되는 빛의 분산(light scattering) 현상으로 인해 자연스럽게 감소하게 된다. 조직투명화 기술이 처음 등장하였던 초창기 시도되던 간단한 굴절률 일치화(RI matching) 기법에서부터 현대의 최첨단 통합 조직 투명화 기술에 이르기 까지를 관찰하여 볼 때, 형태학적인 변화없이 조직의 투명도를 높이는 것과, 내재적으로 또는 고정과정 중에 유래되어 혼합된 자가형광 노이즈를 효과적으로 제거하는것이 선명한 이미지를 얻기 위한 주요한 고려대상이라고 할 수 있다. CLARITY는 장비에 기반한 조직투명화 기법으로서 임상 조직병리 실험실에서 처리되는 동결절편과 포르말린에 고정된 검체 모두의 투명화를 위한 실험실 작업흐름(workflow) 통합 및 일상적인 실험절차와 호환이 가능할 것으로 보여진다.
DNA 마이크로어레이 기술의 발달과 함께 이를 활용한 질병 진단 및 치료 예후 확인을 목적으로 하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 일반적으로 마이크로어레이 데이터를 이용한 실험에서는 특징들의 수에 비해 적은 샘플의 수, 내재적 측정 노이즈, 서로 다른 샘플들 간의 이질성 등이 분류 성능을 떨어트리는 원인이 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 패스웨이 기반의 기능적 모듈 단위의 마커를 사용하는 방법들이 새롭게 제안 되었다. 이들은 패스웨이의 멤버 유전자들의 발현 값을 요약하여 해당 패스웨이의 활성도로 사용하는데, 기존의 기법들과 비교하여 뛰어난 분류 성능과 재현성을 보여주었다. 그러나 이러한 활성도 계산 방법은 개별 유전자들과 표현형 사이의 상관관계를 무시하거나, 개별 유전자들이 갖는 발현 특성이 제거 되는 단점들이 있다. 본 논문에서는 선택된 기능적 모듈 단위의 유전자들의 부분집합들을 기반으로 약 분류기를 구성하고, 이들의 분류 결과를 결합하여 최종 결과를 추론하는 앙상블 분류 기법을 제안한다. 이 과정에서 유전자 상호작용 정보와 mRMR 필터를 사용하는 필터링과정을 통해 탐색 공간을 최소화하여 분류 성능을 높일 수 있도록 하였다. 제안 된 방법의 성능을 테스트하기 위해 폐암 데이터에 적용한 결과, 기존의 기법들에 비해 신뢰성이 있고 우수한 분류 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 근전의수용 소형 근전위 센서를 제안한다. 근전의수용 근전위 센서를 의수 소켓에 내장시키기 위해서는 소형이어야 한다. 제안된 근전위 센서는 피부와 접촉하는 전극과 신호처리를 위한 회로부가 일체화된 형태로 소형화 하였다. 기준 전극은 두 입력전극의 가운데에 나란히 배치되고, 입력전극은 막대형, 기준전극은 막대형과 원형의 두 가지 형상으로 설계하였다. 두 입력전극 사이의 간격은 근섬유의 근전위 신호의 전도속도와 중심주파수를 고려하여 18mm, 20mm, 22mm 의 세 개의 서로 다른 간격을 가진 전극을 제작하였다. 사용된 전극의 재료는 땀이나 습기에 강한 SUS440 금속을 사용하였다. 신호처리 회로부는 대역통과 필터를 갖는 차동 증폭기, 전원노이즈를 제거하기 위한 대역저지 필터, 교류결합증폭기, 절대평균값 회로로 구성되어 있다. 실험에서는 정상인의 전완에서 근전위 신호를 취득하여 주파수 분석하고, 입력전극 사이의 간격과 기준전극의 형상에 따른 출력특성 평가하였다. 본 논문에서는 실험의 결과로부터 두 입력전극간의 거리가 18mm 이면서, 입력전극의 형상과 기준전극의 형상이 모두 막대형인 표면 근전위 센서가 근전의수에 최적임을 보인다.
본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘인 HNMA(Hippocampal Neuron Modeling Algorithm)을 이용한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성 되어 있으며, 특징추출 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA (Linear Discriminants Analysis)를 순차적으로 적용하여 분별력이 좋은 특징들로 구성한다. 학습부분에서는 해마 신경망 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터의 특징들을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 하고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 신경망에 의해 학습되어 장기기억이 만들어 진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정과 포즈변화 그리고 저 화질 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특징 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.
신호 분석용 컴퓨터와 음성을 획득하기 위한 고성능 마이크로폰, 획득된 음성에서 노이즈 제거 및 음성 신호 증폭을 위한 증폭기 그리고 음성 신호를 저장하기 위한 데이터 레코더와 신호 분석용 오실로스코프로 이루어진 음성 분석 시스템을 개발하여 임신돈의 분만시기 예측한 결과는 다음과 같다. 1. 임신돈은 분만일에 가까워지면서 소리지르는 회수가 증가하고, 눕는 위치를 바꾸는 행동을 빈번하게 함으로써 이러한 행동시 발생되는 소리의 회수가 증가하는 것을 관찰할 수 있다. 따라서 임신돈의 분만 예측을 위해 이러한 소리의 발생회수와 시간을 기록 분석하도록 알고리즘을 개발하였고, Labwindows/CVI로 Software를 개발하였다. 2. 임신돈의 음성 특성은 오실로스코프와 상용 프로그램(Sound Forge)을 사용하여 분석하였으며, 그 결과 임신돈의 순수 음성은 30~2,500Hz 사이의 진동수와 -35~-75dB의 크기로 나타났다. 3. 임신돈의 분만 예측을 위해 분만시간과 음성 및 발생 소리의 출현회수의 상관관계를 분석하였으며, 그 결과 분만 예정일로부터 3일 동안 발생된 소리의 출현 횟수는 8일 동안 발생된 총 소리의 출현 합계의 85%에 해당되었고, 분만 예정 8시간 동안 발생된 소리의 출현 횟수는 46%에 해당되었다. 4. 음성 및 소리의 출현 회수에 의한 분만 예측의 성공률은 분만 1일전임을 예측하는 것에 목표를 두고 이루어졌으며, 그 결과 공시 돼지 모두 분만일에 가까워지면서 계속적인 자리바꿈 행동에 의해 소리 출현 횟수가 증가하여 분만 1일전과 6시간전임을 예측시 모두 100% 성공률을 보였다.
공초점 현미경 중 하나로 각광받는 MMM(multi-focal multi-photon microscope)의 핵심부분인 미세렌즈 배열판을 광섬유 다발로 대체한 간단한 형태의 광섬유 다발 다초점 현미경을 구성하여 그 성능을 분석하였다. 이 현미경의 성능 분석을 위하여 세 종류의 시료를 사용하였으며, 두 개의 편광판과 편광 빔 분리기를 사용하여 노이즈를 제거한 뚜렷한 상을 얻을 수 있었다. 표준격자 시료를 사용하여 1차 대물렌즈의 배율을 63배와 20배로 달리하면서 광점 상의 FWHM를 구하였고, 광점 상들의 분포 속에서 물체의 상을 볼 수 있었으며, 분포가 조밀한 저배율의 1차 대물렌즈를 사용할 경우에 보다 선명한 시료의 상을 얻을 수 있었다. 광섬유 다발 다초점 현미경의 분해능을 시험하기 위해서 표준격자 시료보다 격자 간격이 작은 USAF 1951을 시료로 사용하여 상을 측정하여 얻은 시료 상의 FWHM와 주어진 시료의 선폭 값이 서로 잘 일치함을 볼 수 있었다. 광섬유 다발 다초점 현미경은 1개의 광섬유 다발을 사용함으로써 시스템을 간소화시켰고, 마이크론 이하의 분해능을 가지며, 광섬유의 개수인 1600개의 광점 상을 동시에 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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