혈액 세포 영상에서 백혈구는 환자의 건강상태를 파악하는데 중요한 정보를 제공하며, 이를 통해 다양한 질병을 조기에 예측할 수 있다. 따라서 질병의 조기 예측을 위해 혈액세포에서 백혈구의 분리는 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 중요도 맵과 단계적 영역 병합을 이용하여 혈액 세포 영상에서 백혈구를 자동으로 분할하는 기법을 제안한다. 백혈구 세포 영역은 염색물질에 의해 주변에 비해 두드러진 색상, 질감 정보를 가짐으로 이를 기반으로 중요도 맵(Saliency Map)을 만든다. 이를 통해 세포 영상에서 두드러진 영역을 찾아 sub-image를 분리하고, 각 sub-image에서 mean-shift 알고리즘을 적용하여 영역 클러스터링을 수행한다. Mean-shift 적용 후 얻은 클러스터들에 대해 단계적 영역 병합 알고리즘을 적용하고, 최종적으로 백혈구 핵으로 판단되는 단일 클러스터를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 혈액 세포 영상을 사용하여 테스트한 결과 71%의 핵 검출 정확도를 보였으며, 기존의 다른 알고리즘보다 뛰어난 성능을 나타내었다.
지리 정보 시스템에서 공간 분석을 위해 사용되는 중요한 연산인 공간 조인은 대상이 되는 공간 객체의 수가 증가함에 따라서 연산 시간이 지수적으로 증가하는 특징을 가지고 있다. 그러므로 다량의 공간 데이터에 대해서 공간 연산시간을 줄이기 위한 병렬처리가 필요하다. 이 논문에서는 비겹침 정규분할 방식의 사분트리를 이용한 공간 조인 알고리즘을 제시하고 MIMD 구조 및 공유 디스크 방식의 병렬 처리시스템에 적용하여 성능을 평가한다. 사분트리를 이용한 공간조인 방법으로서 중복 표현된 공간객체를 줄이기 위한 사분면(quadrant)의 병합 방법,영역 제한을 통해 연산 대상 객체를 줄이기 위한 사분면의 분할 방법, 그리고 병합 및 분할 방법을 혼용하여 공간 조인 연산의 숫자를 최소화하는 혼합 방법을 제시한다. 실험 평가에서는 각 방법들을 병렬 처리 시스템에 적용하여 여과단계 및 정제단계에서의 연산량과 수행 시간을 통해 성능을 비교 평가한다. 실험결과, 여과 단계에서는 분할 방법이 가장 우수했지만, 정제 단계에서는 병합 방법이 가장 우수했다. 따라서 전체적인 고려할 때 두 방법의 장점을 수용한 혼합 방법이 가장 우수한 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 곡물이나 광석 등의 원료들 중에서 양품 및 불량품을 검출하기 위해, Color CCD 카메라로 촬영한 원료영상에서 Mean-Shift 클러스터링 알고리즘과 단계별 병합 방법을 제안하고 있다. 먼저 원료 학습 영상에서 배경을 제거하고 영상 색 분포정도를 기준으로 모폴로지를 이용하여 영상의 전경맵을 얻는다. 전경맵 영상에 대해서 Mean-Shift 군집화 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 군집으로 나누고, 단계별로 위치 근접성, 색상대푯값 유사성을 비교하여 비슷한 군집끼리 통합한다. 이렇게 통합된 원료 객체는 영상채널마다의 연관관계를 반영할 수 있도록 RG/GB/BR의 2차원 컬러분포도로 표현한다. 원료 객체별로 변환된 2차원 컬러 분포도에서 분포의 주성분의 기울기와 타원들을 생성한다. 객체별 분포 타원은 테스트 원료 영상데이터에서 양품과 불량품을 검출하는 임계값이 된다. 본 논문에서 제안한 방법으로 다양한 원료영상에 실험한 결과, 기존 선별방식에 비해 사용자의 인위적 조작이 적고 정확한 원료 선별 결과를 얻을 수 있었다.
시맨틱 웹의 개발에 대한 연구가 많이 진행됨에 따라 많은 도메인 온톨로지들이 구축되고 있다. 많은 개발자들이 연구 겉과를 바탕으로 온톨로지를 제작하고 있으나, 개발자들의 개인 관점의 차이, 명확한 온톨로지 구축 방법론의 부재, 온톨로지 구축 도구의 다양성 등의 문제에 따라 동일한 주제의 온톨로지 일지라도 내용에서 많은 차이점이 발생하고 있다. 이러한 온톨로지 언어적 수준, 온톨로지적 수준의 차이 때문에 각각 온톨로지의 상호운용성이 떨어진다. 또한 현재 온톨로지 구축 도구들의 기능들은 온톨로지 생성, 편집, 추론 등이 주를 이루고 있고, 동일한 주제에 대한 이질의 도메인 온톨로지를 병합하는 기능은 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 각각의 개발자에 의해 개발된 동일한 도메인의 온톨로지들을 병합하여 더욱 완전한 온톨로지 구축을 위한 병합 방법을 연구하였다. 병합 방법은 대형의 온톨로지인 워드넷(WordNet)을 기반으로 하여, 이러한 이질의 도메인 온톨로지들을 공통된 주제를 중심으로 세부적인 단계를 거쳐 병합을 꾀하였다.
기존의 영역 병합을 통한 이미지 분할 방법에서는 이웃한 두 영역 사이의 정보만을 이용하여 병합 모델을 학습한다. 학습 과정에서는 두 영역 사이의 지역적인 정보뿐만 아니라 물체 정보와 같은 전역적인 정보 또한 활용 가능하므로 주어진 모든 정보를 활용하여 병합 모델의 성능을 높이는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 학습 기반의 이미지 분할 알고리즘에서 학습 시에만 사용 가능한 특권정보를 활용하는 SVM+ 방법을 제안한다. 특권정보는 학습 시에만 사용 가능한 정보이므로 전통적인 지도학습 방법으로는 학습이 불가하다. SVM+와 같은 특권정보를 학습할 수 있는 구조를 통해 지역 정보뿐만 아니라 물체 정보를 포함하여 영역 간의 병합 여부를 결정하는 모델을 학습하였다. BSDS 500 데이터 세트와 VOC 2012 데이터 세트에서 벤치마크를 수행하였으며 대부분의 평가 지표에서 개선된 성능을 보여 주었다. 특히 학습 데이터 세트가 작은 경우에 기존의 알고리즘에 비해서 월등히 뛰어난 성능을 보인다.
본 논문에서는 인간 시각 체계에 기반하여 주관적 화질의 열화없이 전송 정보량을 효과적으로 줄일 수 있고, 또한 전송 정보량을 조절할 수 있는 영역기반 초적속 부호화에 적합한 새로운 계층적 영상 분할 알고리즘을 제한한다. 제안한 알고리즘은 각 단계에서 수리 형태학에 기반한 영상 분할과 인간 시각 체계를 고려한 영역 볍합 고조로 이루어져 있다. 영상분할은 3단계의 계층적 구조로 이루어져 있으며, 영역 병합은 각 단계에서 인간 시각 체계에 기반하여 인간 시각이 구분할 수 없는 두 인접 영역의 쌍들을 추출한 후 영역 병합을 수행한다. 이때 인간 시각 체계에 기반하여 병합할 영역을 추출하고 제안한 병합을 우선 순위 함수에 의한 병합 우선 순위에 따른 영역 볍합ㅇ르 차례로 수행하여 영역의 수를 효과적으로 줄임으로써 영역기반 초저속 부호화시 과다한 윤곽선 정보로 인한 병목현상을 개선할 수 있다. 그리고 각 단계에서의 영역 병합시 정보량 조절 요소 값에 따라 전송 정보량을 조절할 수 있어 기존의 방법보다 유연한 분할 구조를 나타낸다. 실험을 통하여 제안한 방법은 기존의 방법보다 PSNR 및 주관적 화질은 유사하나, 전송할 윤곽선 정보는 상당히 줄일 수 있어 영역기반 초적속 부호화를 위한 효율적 영상 분할 알고리즘임을 알 수 있다.
본 연구에서는 기존 대형 강우레이더 관측망에 대한 동해안 지역 관측공백 해소와 집중호우에 의한 재해예방을 목적으로 운영 중인 삼척과 울진 전파강수관측소의 강우추정을 위해 빔차폐 등을 고려한 HSR(Hybrid Surface Rainfall) 추정 기법을 소개하고 지상강우량과 비교 결과를 제시한다. 전파강수관측소의 HSR 추정 기법은 1) 자료 품질관리, 2) 고도별 자료의 병합, 3) 병합 자료 기반 분포형 비차등위상차 산정, 그리고 4) HSR 강우 추정 단계로 이루어진다. 품질관리 과정은 전파강수관측소의 관측자료 중 강우추정에 직접적으로 사용되는 반사도, 차등위상차의 품질을 관리하는 단계이다. 자료 병합 과정에서는 고도별로 품질관리된 반사도와 각 고도의 차등위상차의 레이별 차이를 병합한다. 그리고 병합된 반사도와 차등위상차의 레이별 차이를 이용하여 비차등위상차를 구한다. 마지막으로 산출된 비차등위상차를 이용하여 R-KDP 관계식을 이용하여 HSR을 산출한다 시험적용 결과 제안된 HSR 강우 추정 기법이 강한 강우가 발생한 지역의 강우강도를 잘 추정하는 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 카메라로부터 입력된 영상으로부터 쌀, 커피, 녹차 등 다양한 원료를 양품과 불량품으로 자동 분류하기 위한 분류 모델을 제안한다. 현재 농산물 원료 분류를 위해서 주로 숙달된 노동력의 육안 선택에 의존하고 있지만 작업시간이 길어질수록 반복적인 작업에 의해 분류 능력이 현저히 떨어지는 문제점이 있다. 노동력에 부분적으로 의존하는 기존 제품의 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 평균-이동 클러스터링 알고리즘과 단계별 영역 병합 알고리즘을 결합하는 비전기반 자동 원료 분류 알고리즘을 제안한다. 우선 입력 원료 영상에서 평균-이동 클러스터링 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 클러스터 영역으로 분할한다. 다음단계에서 N개의 클러스터 영역 중에서 대표 영역을 선택하고 이웃 영역들의 영역의 색상과 위치 근접성을 기반으로 단계별 영역 병합 알고리즘을 적용하여 유사한 클러스터 영역을 병합한다. 병합된 원료 객체는 RG, GB, BR의 2D 색상 분표로 표현되고, 병합된 원료 객체에 대해 색상 분포 타원을 만든다. 이후 미리 실험적으로 설정된 임계값을 적용하여 원료를 양품과 불량품을 구분한다. 다양한 원료 영상에 대해 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 적용한 결과 기존의 클러스터링 알고리즘이나 상업용 분류 방법에 비해 사용자의 인위적 조작이 덜 필요하고 분류성능이 우수한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 영역 기반 부호화를 위해 수리형태학 연산자를 이용한 영역 분할 알고리즘을 제안한다. 수리형태학을 이용한 영상 분할은 단순화, 마커 추출, 영역 결정의 세 단계로 구성된다. 단순화 단계는 분할을 용이하게 하기 위하여 영상의 복잡한 부분들을 제거하는 단계이고, 마커 추출단계는 단순화 과정을 거친 영상으로부터 각 영역의 초기 기준 영역을 찾는 과정이다. 영역 결정단계는 추출된 마커로부터 각 영역의 경계를 결정하는 단계이다. 단순화를 위해 기존 평탄면 필터를 효과적으로 개선한 크기와 대조를 고려한 효과적인 Connected Operator를 사용한다. 마커 추출 과정에서 원영상으로 복원된 영역은 제외시키고 나머지 부분에서 크기와 대조가 일정값 이상인 영역을 마커로 결정한다. 생성된 모든 마커와 Hierarchical Watershed algorithm을 이용하여 초기 영상 분할을 하고 영역 병합과정에서는 영역 수에 대한 화질의 저하를 최소로 하는 영역 병합 알고리즘을 제안한다. 동시에, 시각적 특성을 고려하여 일정 대조 이상인 영역 쌍은 병합에서 제외시킨다. 실험 결과에서 제안된 마커 추출 방법이 화질을 많이 저하시키지 않는 범위 내에서 적은 수의 마커를 추출하며, 영역 병합과정을 통해 많은 불필요한 영역들을 병합할 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 당근의 세척에 사용되는 친환경 세척제의 초기 미생물 제어 효과를 향상시키기 위해 탄산수소나트륨과 구연산의 단독 및 병합 처리 조건을 설정하였으며 저장 중 당근 주스의 미생물 수 및 품질 특성 변화를 분석하였다. 친환경 세척제의 단독 처리 방법으로는 0.5, 1, 2% 탄산나트륨수와 0.2, 0.5, 1% 구연산수를 적용하였고, 살균 효과를 비교하기 위해 무처리구, 수돗물 처리구, 50 ppm 차아염소산나트륨 처리구를 사용하였다. 당근의 세척을 위한 병합처리 방법으로는 단독 처리에서 우수한 살균 효과를 나타낸 1% 탄산수소나트륨수와 1% 구연산수를 이용하였고, 1% 탄산수소나트륨수 처리 후 1% 구연산수로 처리하는 단계적 병합 처리구가 가장 우수한 살균 효과를 나타내었다. 1% 탄산수소나트륨수와 1% 구연산수의 단계적 병합 처리구는 무처리구에 비해 일반 세균수 1.87 log CFU/mL, 대장균군 1.56 log CFU/mL를 감소시켰고, 50 ppm 차아염소산수에 비해서도 일반 세균수 1.07 log CFU/mL, 대장균군 0.22 log CFU/mL의 미생물 감균효과를 나타냈다. 1% 탄산수소나트륨수 처리 후 1% 구연산수의 단계적 병합 처리구를 $4^{\circ}C$에서 7일 동안 저장한 결과 수돗물, 50 ppm 차아염소산수나 혼합 병합 처리구, 1% 구연산수 처리 후 1% 탄산수소나트륨 처리구에 비해 미생물 제어 효과가 확실하게 나타났지만, pH, 당도, 산도, 색도에는 유의적인 차이가 나타나지 않았다. 본 연구 결과 1% 탄산수소나트륨과 1% 구연산의 단계적 병합 처리는 당근 세척 시 초기 미생물 제어와 품질유지에 있어 효과적인 살균처리 방법으로 비가열 당근 주스의 유통기간 동안 미생물 안전기준에 부합하며 주스의 품질을 유지할 수 있는 바람직한 세척방법으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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