• 제목/요약/키워드: 사진 분류

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초임계에서 액체 질소 분류의 역광 사진 (Backlight image of liquid nitrogen jet at supercritical state)

  • 이현창;윤영빈
    • 한국추진공학회:학술대회논문집
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    • 한국추진공학회 2017년도 제48회 춘계학술대회논문집
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    • pp.709-712
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    • 2017
  • 극저온 액체 질소가 초임계 상태에서 분사될 때 역광기법(backlight method)을 이용하여 사진을 얻었다. 이 때, 유체의 온도를 함께 측정하였고, 이를 바탕으로 가짜 감압비등이라는 새로운 분열기구를 제안하고자 하였으나, 역광기법은 정성적인 분무의 외관은 보여주지만 분사되는 유체의 큰 밀도로 인하여 밀도 변화를 보여줄 수 없었다.

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얼굴 특징정보를 이용한 캐리커처 생성 시스템 (Facial Caricaturing System using Facial Features information)

  • 이옥경;박연출;오해석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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    • pp.404-406
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    • 2000
  • 캐리커처 생성 시스템은 입력된 인물 사진을 세그먼테이션을 통하여 특징(이목구비)을 추출하고, 추출된 특징정보를 이용하여 그와 유사한 특징정보를 가지는 캐리커처 이미지를 검색하여 매핑시키는 시스템이다. 캐리커처 생성 시스템에서는 얼굴의 대칭 구조를 이용하고 색상과 모양에 대한 정보를 이용하여 얼굴 각각의 특징(이목구비)을 캐리커처의 특징을 구분하는 특징정보로써 활용한다. 본 논문은 인물 사진을 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분 영역 특징정보를 이용하여 그와 유사한 캐리커처를 자동으로 생성하는데 목적이 있다. 이 때 사용하는 대칭 구조는 씨앗 픽셀(seed pixel)을 추출한다. 특징정보는 색상의 경우 지역적인 색상정보는 이목구비를 더 뚜렷이 해주고, 전체적인 색상정보는 그 이미지의 피부색의 정보를 나타낸다. 모양의 경우 이목구비의 특징정보를 위해 불변모멘트가 주요하게 사용된다. 또한 데이터베이스는 얼굴의 세부사항(이목구비)에 대한 각각의 캐리커처로 구축되어 있고, 각 세부사항은 특징별 분류되어 있어야 한다. 이런 데이터베이스의 캐리커처와 추출된 얼굴 영상에서의 세부사항을 비교하여 유사도를 계산하고 이를 매핑하므로 개인의 특징을 가진 캐리커처를 자동으로 생성한다.

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두피 이미지 학습을 통한 두피 상태 진단 (Diagnosis of scalp condition through scalp image learning)

  • 이건;홍윤정;차민수;우지영
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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    • pp.327-329
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    • 2022
  • 본 논문에서는 AI Hub의 개방 데이터인 '유형별 두피 이미지'를 사용하여 두피 상태에 대한 신경망을 학습한다. 이 두피 상태에는 6가지 상태가 있는데, 각각의 상태들에 대한 평가를 양호(0)부터 심각(3)까지 분류하여 학습한 신경망 모델로 실제 어플리케이션으로 구현하여 사람들의 두피 사진을 찍어서 두피 상태를 진단한다. 이 과정에서 기존 개방 데이터에서 사용했던 값 비싼 두피 진단기를 사용하는 것이 아닌 값싸게 구할 수 있는 스마트폰용 현미경을 사용하여 좀 더 효율적으로 두피 상태를 진단 할 수 있는 어플리케이션을 만들었다. 몇백만 원 상당의 비싼 두피 진단기로 촬영한 사진과 비교하였을 시 평균적으로 65%의 정확도를 보여주고 있으며 데이터가 많은 유형은 77%의 정확도까지도 보여주었다.

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중년여성의 체형분류 및 판별에 관한 연구 (A Study of Somatotype Discrimination for Middle-aged Women)

  • Kim, Sora;Jo, Jin-Sook
    • 한국의류학회지
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    • 제25권9호
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    • pp.1633-1644
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    • 2001
  • 이 연구의 목적은 중년여성들의 체형을 분류하고 이들 체형을 분류하는 판별기준을 세우고자 하는 것이다. 이 연구에서 개발한 판별방법은 중년여성들의 체형을 간편하게 판별할 수 있도록 해주므로 이 방법을 활용하여 중년여성복을 제작할 경우, 소비자들은 인체적합도가 높은 의복을 구입 할 수 있고 의류업 체들은 이에 따른 매출증대를 가져올 수 있다. 연구의 진행절차와 이에 따른 결과는 다음과 같다. 1. 만 40세~59세 중년여성 279명에 대 한 인체 계측을 하였다. 인체 계측항목은 34개의 직접 계측항목과 측면사진 촬영을 통한 3개의 간접계측항목,11개의 지수치, 5개의 계산치 등의 총 53개 항목이다. 인체 계측치에 대한 통계분석 방법으로는 분산분석과 SNK검정, 판별분석 방법을 사용하였다. 2. 피험자는 몇 가지 체형으로 분류되었다. 상반신 체형분류는 인체측면 자세와 유방크기를 분류기준으로 하여 바른-유방중소 체형, 바른-유방대 체형, 젖힌-유방중소 체형 , 숙인/휜-유방중소 체형, 숙인/휜-유방대 체형의 5가지로 분류하였다. 하반신 체형분류는 배와 엉덩이의 돌출정도에 따라 분류하여 배정상-엉덩이정상 체형, 배 정상-엉덩이돌출 체형, 배돌출-엉덩이정상 체형 , 배돌출-엉덩이돌출 체형의 4가지로 분류하였다. 3. 분류된 체형은 다음의 판별변수에 따라 체형이 판별되었다. 상반신 체 형 의 판별변수는 앞품/뒤품, 가슴둘레/밑가슴둘레 , 앞길이/뒤 길이, 앞허리선$\longrightarrow$어깨선 길이/어깨선$\longrightarrow$뒤허 리선 길이의 4가지 항목이고, 하반신 판별변수는 엉덩이상부각도, 배 하부각도, 배상부 각도, 엉덩이둘레/엉덩이 최대둘레, 뒤엉덩이둘레의 5가지 항목이다. 상반신 체 형과 하반신 체형 판별함수 모두 70% 이상의 높은 적중률을 나타내었다.

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한반도 미기록 식물: 시베리아여뀌(마디풀과) (The First Record of Knorringia sibirica subsp. sibirica (Polygonaceae) in Korea)

  • 최혁재;박수현;양종철;이유미;고정은;홍석표
    • 식물분류학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.63-68
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    • 2008
  • 인천광역시 옹진군 백령도에서 발견된 마디풀과 미기록속의 1분류군을 한반도 미기록종으로 보고한다. 이 분류군은 지금까지 시베리아, 몽고 및 중국일대에 분포하는 것으로 알려지던 Knorringia sibirica (Laxm.) Tzvelev subsp. sibirica로서, 한국명은 종소명의 의미와 기준표본의 채집지를 감안해 '시베리아여뀌'로 부여하였다. 이 분류군에 대한 형태적 특징을 간략히 기재하였고, 도해 및 생태 사진을 제시하였다.

머신러닝 기법을 이용한 산림의 층위구조 분류 (Classification of Forest Vertical Structure Using Machine Learning Analysis)

  • 권수경;이용석;김대성;정형섭
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.229-239
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    • 2019
  • 모든 식생 군락은 각자 층위구조를 가지고 있다. 이를 '식생층위구조'라 부른다. 요즈음은 이 층위구조가 산림의 활력도, 다양성, 그리고 환경영향을 평가하는데 중요한 식별자로 작용하기 때문에 산림조사에 있어서 식생층위구조는 필수적으로 조사되어야한다. 그런데, 식생층위구조는 일종의 내부구조이므로 일반적으로 산림조사는 현장조사를 통해 이루어지는데, 이는 전통적인 방식으로 시간과 예산이 많이 든다. 따라서 본 연구에서는 산림의 층위구조를 조사하는데 드는 시간과 예산을 줄이기 위해 넓은 지역 탐사에 효과적인 원격탐사기법 중 항공촬영 사진과 대량의 데이터 마이닝(Data Mining)이 가능한 머신러닝(Machine Learning)기법 이용한 층위구조의 분류 방법을 제시한다. 칼라 항공사진, LiDAR(Light Detection and Ranging) DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)을 이용하여 Support Vector Machine(SVM) 머신러닝 기법을 이용하여 층위분류 연구를 진행하였다. 현장조사 자료를 참조하여 SVM기법 분류 결과와 비교했을 때 픽셀수에 기반한 정확도는 66.22%로 확인 되었다. 층위 분류 정확도는 단층과 다층의 구분은 비교적 높게 나타났으나, 다층끼리의 분류는 어렵다는 결론이 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 다양한 식생데이터와 영상자료를 수집한다면 식생구조에 대한 머신러닝 연구분야에 더욱 발전이 가능할 것으로 기대된다.

악관절 내장증 환자에서 자기공명영상사진상의 관절원판 형태의 평가 (Magnetic Resonance Evaluation of the Articular Disc Configuration in the Patients with Internal Derangement of the Temporomandibular Joint)

  • 김귀애;김선희;기우천;최재갑
    • Journal of Oral Medicine and Pain
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    • 제25권3호
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    • pp.305-313
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    • 2000
  • 이 연구의 목적은 악관절 내장증 환자에서 관절원판의 형태를 자기공명영상사진으로 평가하고 임상적 증상과의 관계를 알아보고자 하는 것이다. 악관절 내장증의 증상을 가진 90명의 환자에서 169개의 관절을 자기공명영상사진으로 관절원판과 하악과두의 관계를 기준으로 정상군, 정복성 관절원판 변위군, 비정복성 관절원판 변위군으로 분류하고 관절원판의 형태를 5가지로 나누었다. 임상검사는 측두하악관절통과 관절음의 유무를 확인하여 그 상관관계를 알아보았다. 실험 결과에서 측두하악관절통은 각 군에서 관절원판의 형태와는 정상군을 제외하고는 통계적인 유의성이 없었으며, 염증성 삼출액과 유의한 관계를 보였다. 관절음은 정복성 관절원판 변위환자에서 관절원판형태와 통계적으로 유의성을 보였으며, 비정복성 관절원판 변위환자에서도 상당수 관절음이 발생하였음을 알 수 있었다. 이 결과는 측두하악관절의 통증은 관절원판의 형태가 많이 변형될수록 통증이 심해지는 경우가 많았지만, 다른 여러 가지 원인들이 존재할 수 있으며, 관절음은 정복성 관절원판 변위환자에서 관절원판의 변형이 심할수록 관절원판이 정복할 때 발생될 수 있다는 것을 의미한다. 따라서, 임상적인 검사와 더불어 자기공명영상사진으로 정확한 진단을 함으로써 관절원판 변위의 적절한 치료가 행해질수 있으리라 생각된다.

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Landsat TM Data와 흑백적외선(黑白赤外線) 항공사진(航空寫眞)을 이용(利用)한 임상구분(林相區分)에 관(關)한 연구(硏究) (Classification and Mapping of Forest Type Using Landsat TM Data and B/W Infrared Aerial Photograph)

  • 김갑덕;이승호;김철민
    • 한국산림과학회지
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    • 제78권3호
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    • pp.263-273
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    • 1989
  • 우리나라 국토(國土)의 65%를 차지하는 삼림(森林)은 국민경제적(國民經濟的) 측면(側面)과 국토보전적(國土保全的) 측면(側面)에서 모두 중요하다. 따라서 삼림(森林)의 내용(內容)과 현황(現況)을 정확히 조사하여 평가(評價)하는 일은 큰 의미를 가지며, 그 목적(目的)을 위해서 항공사진(航空寫眞)이나 원격탐사기술(遠隔探査技術)이 효과적으로 이용(利用)된다. Landsat 4호(號)와 5호(號)에 탑재(搭載)되어 있는 TM은 지상해상능력(地上解像能力)이 뛰어나고 넓은 범위의 파장영역(波長領域)을 해석(解析)할 수 있는 능력이 있다. 본(本) 연구(硏究)에서는 Landsat-5에서 수신(受信)한 TM data를 사용하여 경상북도(慶尙北道)의 한 지역(地域)을 대상으로 하여 토지(土地)의 이용형태(利用形態)와 임상구분(林相區分)을 실시(實施)하였고, 흑백적외선(黑白赤外線) 항공사진(航空寫眞)을 판독(判讀)하여 제작(製作)한 임상도(林相圖)와 분류(分類) 결과(結果)를 비교하였다. 그 결과(結果) TM data는 전반적인 토지이용분류(土地利用分類)의 측면(側面)에서 효과가 높았으며, 임상구분(林相區分)은 항공사진(航空寫眞)을 판독(判讀) 결과(結果)와 비교하여 차이가 있었다. 복잡하고 변화(變化)가 심한 삼림지역(森林地域)의 계절(季節)에 따른 반사특성(反射特性)을 이해하고, 임상간(林相間) 분리도(分離度)를 크게 하는 band의 선정(選定)과 조합(調合) 방법(方法)이 앞으로 해결해야 한 문제점(問題點)으로 제기되었다.

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다중 얼굴 태깅 자동화 (Automatic Tagging Scheme for Plural Faces)

  • 이충연;이재동;진성아
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제47권3호
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    • pp.11-21
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    • 2010
  • 최근 웹페이지의 생성 및 웹이 가진 정보량이 기하급수적으로 늘면서 사용자의 검색 목적을 파악하여 효율을 높이기 위한 다양한 방법이 연구되고 있으며, 태깅 시스템이 하나의 대안으로 떠오르고 있다. 태깅 시스템은 인터넷 사용자로 하여금 태그라고 불리는 메타데이터를 글, 사진, 동영상 등에 부여하도록 함으로써 콘텐츠의 검색 및 브라우징을 편리하게 하는 시스템이다. 이처럼 태그는 해당 페이지의 대표 키워드를 의미하므로 콘텐츠 분류의 기준을 마련할 수 있으나, 사용자에 의해 직접 입력되어야 하는 수고가 필요하고, 또한 무분별한 태깅으로 인해 오히려 분류에 방해가 되는 등의 문제점들이 있다. 본 논문에서는 이러한 태깅의 문제를 해결하기 위한 방법으로 얼굴인식 알고리즘을 활용한 영상콘텐츠 내에서의 다중 얼굴 태깅 자동화 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 여러 얼굴검출 방법 중 Haar-like features와 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 빠른 속도와 높은 정확도로 영상콘텐츠 내에서 얼굴 영역을 검출한다. 이후 PCA와 고유얼굴을 이용하여, 검출해 낸 얼굴을 데이터베이스에 미리 저장해 놓은 프로필 사진과 비교, 인식해냄으로써 해당 인물에 대한 정보를 불러와서 자동으로 태깅하는 시스템을 구현하였다. 이러한 새로운 방식의 태깅 기술은 현존하는 사진공유, 쇼핑, 검색 등의 수많은 웹서비스에 적용이 가능하며, 특히 소셜네트워크서비스에서의 사진 관리나 인물검색 등에서 활용할 때 큰 효과를 보일 것으로 기대된다.

한반도 미기록 식물: 두메괴불이끼(처녀이끼과) (First record of Crepidomanes schmidtianum (Zenker ex Tasch.) K. Iwats. (Hymenophyllaceae) from Korea)

  • 이창숙;이강협;황영심
    • 식물분류학회지
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    • 제44권1호
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    • pp.1-5
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    • 2014
  • 처녀이끼과 미기록 분류군 두메괴불이끼(Crepidomanes schmidtianum)가 지리산(경상남도 함양군 마천면 백무동)에서 발견되었다. 두메괴불이끼는 괴불이끼속의 다른 분류군들에 비해서 위맥이 있고, 잎자루에 날개가 거의 없으며, 위가 갈라지고 컵모양인 포막을 갖는 점이 뚜렷이 구별된다. 새로운 국명은 높은 산에서 자란다는 의미로 두메괴불이끼로 하였고, 주요형질에 대한 종기재 및 해부도와 서식지 식물사진 및 한국산 괴불이끼속 식물에 대한 검색표를 제시하였다.