아열대성 식물 4종 (문주란, Crinum asiaticum var. japonicum; 박달목서, Osmanthus insularis; 죽절초, Chloranthus glaber; 파초일엽, Asplenium antiquum)을 대상으로 자연 환경요인의 변화에 의한 항산화 효소 (superoxide dismutase, peroxidase, catalase, ascorbate peroxidase)의 활성과 isoenzyme 패턴의 변화를 전기영동으로 조사하였다. 그 결과, peroxidase의 활성과 isoenzyme 패턴이 식물종이나 환경조건에 따라 가장 다양하게 나타났다. Peroxidase는 4종 모두에서 여름철보다 겨울철에 활성이 높았고 문주란, 박달목서, 파초일엽에서는 겨울철에 특이적으로 발현되는 isoenzyme들도 관찰할 수 있었다. Catalase는 문주란, 박달목서, 파초일엽에서 검출되었다. 문주란 잎에서는 겨울철에 비해 여름철에 다소 높은 활성을 보였으며, 박달목서와 파초일엽에서는 겨울철에 높은 활성을 나타내었다. 그리고 문주란과 박달목서에서는 겨울철에 새벽이나 밤보다 낮시간에 높은 활성을 보였는데 파초일엽에서는 낮시간의 catalase 활성이 낮았다. Superoxide dismutase는 문주란, 박달목서, 파초일엽에서 검출되었으며, 특히 박달목서에서는 겨울철에 높은 활성을 보였다. Ascorbate peroxidase는 문주란과 파초일엽에서 관찰되었으나 계절적으로 큰 차이가 없었으며, 겨울철에는 isoenzyme 패턴의 일주기적 변화가 관찰되었다. 이상의 결과, 종별로는 문주란, 파초일엽에서 4종의 항산화효소가 모두 검출되었고, 박달목서에서는 ascorbate peroxidase가, 죽절초에서는 peroxidase를 제외한 모든 항산화 효소가 검출되지 않았다. 식물종에 따라 또는 환경요인의 변화에 따라 항산화효소의 활성 또는 isoenzyme 패턴의 차이를 보이고 있지만 항산화효소의 계절적 그리고 일주기적 변화가 관찰되어, 본 연구에서 조사된 4종의 아열대성 식물이 자연환경 조건 하에서도 산화적 스트레스에 처하고 있는 것으로 보인다.
본 논문에서는 선택적 부호화를 위한 매크로 블록 단위의 변화영역 검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 변화 영역 검출 방식에서는 잡음의 영향으로 배경 매크로 블록임에도 불구하고 변화 영역으로 인식되는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 잡음의 영향에 강인한 새로운 검정 통계량을 제안한다. 실험결과(그림1∼3)에서처럼 제안된 검정통계량을 이용한 변화영역 검출 알고리즘이 정확한 매크로 블록 단위의 분할결과를 나타냄을 알 수 있다. 또 표 1에 주어진 것처럼 제안된 방식이 기존 방식보다 프레임당 변화 영역에 속하는 평균 매크로 블록의 수가 55∼60% 줄어들기 때문에 부호화할 관심영역의 개수가 최소화되어 선택적 부호화와 같은 영상 부호화에 적용할 경우에 적은 비트량으로 우수한 재생화질을 얻을 수 있다.
이 논문은 잡음환경에서 음성인식률 향상을 위한 끝점 검출 방법에 대해 소개한다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉 검출을 이용해 음성 구간과 비음성 구간을 검출한다. 음성의 스펙트럴 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 끝점검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경(SNR 15dB)에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱값이 변화 하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에서는 정확한 끝점 검출이 어렵다. 본 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 끝점을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 검출하여 끝점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 엔트로피만을 이용한 방법보다 개선된 성능을 보였다.
본 논문에서는 화재의 조기 감지를 위하여 카메라 입력영상으로부터 화염과 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 화염과 연기는 특정 색분포를 가지며 지속적으로 형태가 변화하며 움직인다. 제안하는 화염검출 알고리즘은 화염의 색분포와 영상 프레임간의 변화를 측정하여 후보영역을 설정하고 화염의 움직임벡터를 계산하여 화염을 확정한다. 연기에 의하여 영상의 고주파수 성분이 감소하기 때문에 경계값의 변화는 연기의 중요한 특징이다. 연기검출은 색분포, 영상 프레임간의 변화 그리고 경계를 이용하여 후보영역을 설정하고 움직임 벡터를 계산하여 결정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘으로 화염과 연기를 검출할 수 있음을 보인다.
조명 및 반사광의 성질에 의해 블러링이 발생하고 이런 영상을 인식하는 경우 정확한 에지 검출이 어렵게 된다. 이를 최적으로 검출하기 위해 일정하게 에지를 검출할 수 있는 가우시안 함수와 2차 미분 함수를 합성한 새로운 하이브리드 함수를 제안하고 실제 영상과 컨볼루션 한 후 함수의 $\sigma$값을 변화시키면서, Canny 알고리즘의 방향성 에지 검출 방법을 적용하여 에지를 검출하였다. 그 결과 Sobel, Robert, Canny 에지 검출방법보다 0.2~14㏈ 정도 안정적으로 에지가 검출되었다.
본 연구에서는 광학적 특성이 우수한 GPTMS 졸-겔에 pH와 용존산소를 검출할 수 있는 6-aminofluorescein과 $Ru(dPP)_3\;^{2+}$를 고정화하였다. 제조한 검출막의 광학적 특성을 조사하였고 E.coli JM109와 P.pastoris X-33의 발효중 pH와 용존산소를 모니터링하는데 사용하여 오프라인으로 측정 된 데이터와 비교, 고찰하였다. 여기파장 480 nm와 방출파장 600 nm에서 최적 형광 검출파장을 나타내는 용존산소 검출막에 흑연이 혼합된 절광층을 재코팅한 막이 0%와 100% 용존산소 조건에서 800 [RFU]의 형광세기 차이를 나타냈다. 제조한 용존산소 검출막을 사용하여 E.coli JM109와 p.pastoris X-33의 발효중 배양액내의 용존산소를 모니터링한 결과, 미생물의 성장에 따른 용존산소량의 변화를 잘 모니터링 할 수 있었다. 한편, GPTMS 졸-겔에 6-aminofluorescein을 고정화하여 제조한 pH 검출막은 여기파장 480 nm와 방출파장 520 nm에서 최적 검출파장을 나타내었고 절광막을 재코팅한 검출막이 pH의 변화에 따라 높은 감도를 나타내었다. 제조한 pH 검출막에 E. coli JM109와 P.pastoris X-33을 배양하여 발효시간에 따른 배양액의 pH 변화를 오프라인으로 측정하고 형광세기 변화와 비교하였다. 발효중 미생물의 유기산 생산과 단백질분해로 인한 pH 변화를 pH 검출막이 잘 모니터링 함을 볼 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제조한 pH와 용존산소 검출막은 높은 감도등 우수한 광학적 특성을 보여줄 뿐만 아니라 미생물 발효중 pH와 용존산소를 온라인 모니터링 할 수 있음을 알 수 있다.
장면 변환 검출(Scene Change Detection)수행 방법으로 객체 인식에 의한 검출이 아닌 전체영상의 형태 흐름을 기반으로한 검출시스템을 제안한다. 형태흐름의 변화는 영상내에 존재하는 에지(edge), 에지의 중심(Center of edge), 분산(Varience of edge) 및 표준 편차(Standard deviation of edge)의 분포 변화에서 추출할 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 정보의 추출을 위해서 보다 정확한 에지의 정보 추출이 중요하다. 영상의 히스토그램을 8단계로 분류한 후, 각 단계에 맞는 임계치를 에지검출 수행에 사용하였으며, 효율적인 에지검출을 위하여 개량형 라플라시안 필터를 제안한다. 일반적으로 이용되는 필터를 이용하였을 때 획득할 수 있는 에지 정보보다 우수한 정보를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 카메라가 장착된 2 족 보행 로봇을 이용한 얼굴 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 PCA(Principal Component Analysis) 기반의 시스템으로서 얼굴을 검출하기 위해 먼저, 스킨칼라 정보와 모션 정보를 사용하고, 그 이후에 PCA 를 사용하여 스킨칼라 영역에서 실제 얼굴이 있는지를 검증 한다. 새로 검출된 얼굴과 이전에 추적되는 얼굴 사이의 동일성은 Eigenspace 상에서의 Euclidian distance 를 사용하여 검증한다. 2 족 보행 로봇이 얼굴을 추적하기 위해서는, 검출된 얼굴 영역이 카메라 스크린 중심 영역에 계속 유지되도록 로봇의 움직임을 조절해 간다. 제안된 시스템은 움직임이 많고, 조명 변화나 배경의 변화가 심한 환경에서도, 얼굴을 잘 검출하고 추적 하였으며, 다른 2 족 보행 시스템이나 인간과 로봇의 상호작용을 위한 제스처 인식 시스템으로의 확장도 가능하다.
본 논문에서는 그림자가 존재하는 환경 하에서도 실제 코너만을 정확하게 추출할 수 있는 색상 기반 내잡음성 코너 검출자를 제안하였다. 먼저 그림자 경계에서 명도의 변화는 크지만 색상의 변화는 크지 않으므로 각 화소에 대한 HSI 색 공간에서 색상 가중 조합 벡터 기울기를 코너 검출자에 반영함으로써 그림자의 영향을 제거하고, 선택된 에지 화소 쌍의 색 변화 방향이 서로 반대 극성일 때는 코너 기여 가중치를 상쇄시킴으로써 불규칙 잡음에도 강건하게 코너를 검출하도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 코너 검출자가 그림자 및 불규칙 잡음에도 강건하게 실제 코너만을 효과적으로 검출함을 확인하였다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제10권1호
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pp.47-60
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2006
평판 디스플레이 장치(FPD)의 패널 표면 결함 검출에서 일반적으로 사용되는 단순 문턱값에 의한 결함 검출은 FPD 패널 영상의 불균일한 휘도 변화로 인하여 정확한 결함 검출이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 불균일한 휘도 변화를 보상하고, 정확한 결함 검출을 위해 다 해상도 분석방법인 웨이블릿 변환에 기반하여 높은 고주파 잡음제거와 함께 낮은 저주파를 제거함으로써 불균일한 휘도 변화를 보상할 수 있는 알고리즘을 제안하고 구현 하였다. 특히 제조 공정에서의 결함 검출을 실시간 인라인으로 적용하기 위해 리프팅 기반 고속 알고리즘으로 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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