본 논문에서는 최종 변이영상의 정확도를 높이기 위해 영상의 특징점을 이용한 적응적 가변 정합창 방법과 교차 일치성 검사의 신뢰도를 높이는 방법을 제안한다. 제안한 적응적 가변 정합창 방법은 색상정보를 이용하여 영상을 분할하고 분할된 각 영상의 특징점을 찾아 그 특징점들의 유무에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 가변시키는 방법이다. 또한 제안한 교차 일치성 검사 방법은 최적의 변이와 차상위 최적의 변이에 대한 비용함수 값들을 비교하여 비용하수 값 자체가 너무 크거나 두 비용함수의 차이가 너무 적은 경우를 찾아내어 처리하는 방법이다. 제안한 두 방법에 대한 Middleburry에서 제공한 네 가지 실험영상을 대상으로 실험한 결과 적응적 가변 정합창 방법은 최대 18.2%의 오차율을 감소시켰다. 또한 제안한 교차 일치성 검사는 최대 7.4%의 신뢰도를 향상시킨 것으로 나타났다.
2003년 Betts는 효율적인 투사검사 기법의 일환으로 FSA(얼굴자극검사: Face Stimulus Assessment)를 개발하였다. 이 논문에서는 Betts가 제안한 FSA 척도들을 색칠의 정확도, 색상의 적합도, 형상의 인식도, 묘사의 정밀도, 공간의 활용도의 다섯 가지로 분류하고 이를 객관적으로 평가하는 컴퓨터 알고리즘을 개발한다. 본 알고리즘은 눈, 입 술, 머리카락 등의 FSA 평가에 주요한 요인의 영역을 설정하고, 대표색 및 색의 비율을 통해 각 척도들의 등급을 산출한다. 그리고 이차 가중 Kappa 값을 통해 미술치료 전문가의 평가와 컴퓨터 알고리즘의 평가 간의 일관성을 보이고, 이를 통해 본 알고리즘의 적합성을 검증한다. 이 논문은 FSA를 평가함에 있어 미술치료사의 주관이나 경험 또는 직관에 따른 불확실성을 극복하고 객관성과 일관성을 제공하여 그림을 통한 투사검사의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
터치스크린 기능이 있는 LCD 패널이 부착된 임베디드 시스템의 경우, 사용자 입력 명령의 전달을 위해 사각형, 오각형, 원, 화살표 같은 다양한 도형들이 자주 사용된다. 이 경우, 특정 명령 입력 여부의 판단을 위해 터치된 지점이 그 명령을 의미하는 도형 내에 있는지의 여부를 판단하는 알고리즘이 필요하다. 그러나 이런 알고리즘들은 제한된 컴퓨팅 자원을 갖는 임베디드 시스템의 경우 상당한 오버헤드를 유발 할 수 있다. 본 논문의 목적은 현재 널리 쓰이고 있는 터치 영역 인식 알고리즘들을 구현하고, 그 성능을 평가하여 가장 효율적인 인식 방법을 제시하는데 있다. 따라서 본 논문은 우선 터치스크린 LCD 모듈이 부착된 LN2440SBC 임베디드 보드를 위한 터치스크린의 초기화 및 구동 방법과 터치스크린의 좌표를 LCD 패널의 좌표에 맞춰 조절하는 좌표보정 방법을 설명하고, 다음에 도형 영역의 터치 여부의 판단을 위해 사용 되고 있는 사각형의 범위 검사법, 오각형과 같은 다각형의 교차 수(crossing number) 검사법, 원의 거리 측정법, 그리고 모든 도형들에 적용 가능한 색상 비교법을 구현한다. 이 방법들의 성능평가를 위해, 사각형, 오각형, 원, 그림 등을 그리기 위한 이차원 그래픽스 함수들을 구현하고 도형을 생성한 후, 각 방법에 따라 해당 도형들의 영역 터치 여부를 판단하는데 걸리는 시간을 측정한다. 이 측정 결과, 사각형은 범위 검사법이, 원은 거리 측정법이, 다각형 및 그림을 이용한 도형일 경우에는 색상 비교법이 가장 적합한 것으로 나타났다.
Mycobacterium은 느리게 성장한다. 따라서 고체배지는 8주, 액체배지는 6주 동안 사용하여야 한다. 이 연구의 목적은 Mycobacterium을 빠르게 성장시킬 수 있는 성장 인자를 찾고, 신속한 동정을 위한 고체배지를 개발하는 데 도움을 주는 것이다. $Difco^{TM}$ Mycobacteria 7H11 agar (Becton, Dickinson and Company)에 activated charcoal, defibrinated sheep blood, L-ascorbic acid를 첨가하여 10종의 Mycobacteria 가지고 Mycobacterium 성장 인자 3가지를 평가하였다. 집락의 검출 시간 및 판독 용이성을 현재의 방법과 비교하였다. 빠르게 성장하는 Mycobacterium 있어 새로운 배지와 기존의 배지에서 검출 시간의 차이는 새로운 배지가 더 빠르다는 것을 확인시켜 주었다. M. kansasii와 M. intracelluare는 7H11 배지보다 7H11 C 배지에서 더 빠르게 자라는 것으로 확인되었다. MTB는 7H11 C 배지에서 다른 배지보다 빠르게 성장하였다. 이 연구는 2 두 가지 성장 인자가 빠르게 성장하는 Mycobacteria과 느리게 성장하는 Mycobacteria에 영향을 주는 것으로 확인되었다. 7H11 C 배지는 색상 대비로 인하여 10종의 모든 Mycobacterium에서 기존배지보다 더 뛰어난 판독 용이성을 보여 주었다. 특히, MTB가 성장했을 경우 집락의 크기가 다른 배지에서 보다 커서 시각화가 용이하였다.
시판 '청도반시' 말랭이의 품질 분석과 등급화 지표를 설정하기 위하여, 시중에 유통되고 있는 제조사가 다른 7종의 제품을 구입하여 객관적 및 관능적 품질을 분석하였다. 아울러 전반적 기호도와의 상관분석을 통해 등급화 지표를 설정하고 검정을 실시하였다. 감말랭이의 중량, 길이, 너비, 두께, 경도 등은 제품별로 다소 차이를 보였다. 가용성 고형분 함량은 제품별 차이를 보였으며, 그 범위는 $43.44{\sim}47.92^{\circ}Brix$로 나타났다. 기계적 색도 역시, 제품별 차이를 보였는데 L, a, b값의 범위는 $41.17{\sim}54.09$, $5.62{\sim}12.36$ 및 $10.51{\sim}20.59$를 각각 나타내었다. 관능검사에서 삽미, 산미 및 곰팡이취는 인지되지 않았으며 색상, 감미도 및 견고도는 제품별 차이를 보였다. 감말랭이의 전반적 기호도는 관능적 색상, 견고도 및 감미도와 높은 상관관계를 나타내었다. 관능적 색상과 견고도를 지표로 한 등급화에서 품질 특성의 차이가 확인되었다. 이로써 시판 청도반시 말랭이의 품질 특성은 불균일하지만, 관능적 색상과 견고도는 등급화의 지표로 설정되었다.
된장제품의 경우 갈변의 해결은 소비자의 불만을 해소시킬 수 있는 중요한 개선책으로 본 연구에서는 소비자의 기호도에 맞는 색상의 재래식 된장을 개발하였다. 우리나라 장류 제조사에서 제조된 시판 재래식 된장의 이화학 성분 및 색도를 조사 분석하고 이를 위해 대두를 수침, 증숙, 냉각 및 쵸핑한 것에 분쇄시킨 재래식 메주를 다양한 비율로 배합하여 시료 된장을 제조한 후 $30^{\circ}C$에서 27일 동안 저장 보관하면서 발효기간에 따른 아미노태질소, pH, 색상을 분석하고 현재 시판 중인 재래식 된장제품과 비교 하였으며, 관능검사도 실시하였다. 재래식 메주와 증숙대두의 배합비를 달리하여 제조한 된장 처리구를 비교시, 재래식 메주만으로 처리시킨 처리구에서 아미노태질소함량이 가장 높았고 증숙대두의 함량이 증가할수록 아미노태질소함량이 줄었다. 발효기간에 따른 pH변화는 모든 처리구에서 초기 알칼리성으로부터 약산성쪽으로 변화되었다. 재래식된장의 색상이 가장 많이 개선된 것은 재래식 메주와 증숙대두의 비가 1.0 : 4.0인 처리구였으며, 이를 시판 된장과 관능적 비교를 한 결과 색, 향 및 맛에서 우수한 것으로 평가되어 기존제품과 비교하여서도 시장성이 있다고 판단되었다.
제1~3색각 이상 검사용 Farnsworth Dichotomous Test Panel D-15의 칼라분석을 위하여 380~780 nm의 반사광 spectrum 세기를 측정하여 CIE system을 도입하였다. Panel D-15의 색상변환은 650nm 이상, 500~600 nm, 400~450 nm의 3개 파장영역의 광 반사율 세기에 의존한다. 반사 spectrum으로부터 3극치 X, Y, Z 값, 보색 평면과 명암축으로 하는 3차원 CIELAB system의 $L^*a^*b^*$와 Lab 값, CIELUV system $U^*V^*$ 값, 색도도 좌표 x, y 값을 구했다.
최근 깊이 영상 기반 렌더링 방법을 이용하여 제작된 3차원 컨텐츠가 우리의 눈을 즐겁게 해주고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생한다. 따라서 두 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 카메라 파라미터를 획득하는 과정으로 카메라 캘리브레이션이 수행된다. 널리 사용되는 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 여러 자세로 촬영한 다음 패턴 특징점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄인다. 그리고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징점을 보완하는 완전한 패턴 특징점군을 획득한다. 마지막으로 화소 정확성 향상을 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.
하천의 하상고 측량은 하상변동 분석, 서식처 구조 등을 이해하는데 매우 중요한 정보를 제공한다. 하지만, 현재까지 대부분의 하상고 측량은 일정한 간격의 하천 단면 측량에 의해서 행해져 왔다. 최근 GPS와 다중 빔 측심기를 이용하여 하상의 3차원적 형상을 조밀하게 측량하고 있으나 비용이 많이 들기 때문에 긴 하천 구간을 전부 측량하지는 못하고 특정한 부분에 대해서만 집중하고 있다. 항공 LiDAR의 경우 넓은 지역에 대해 신속하고 고해상도로 지형을 측량할 수 있으나 수중 투과 장비가 고가이며, 일반 적색 레이져 기반 LiDAR는 수중을 측정하지 못하여 하상 측량에 한계가 있다. 이에 대한 대안으로 활용할 수 있는 방법은 광학 기반의 원격 탐사에 의한 수심 측량 방법이다. 이 방법은 얕은 수심의 하천에 대한 활용되었는데, 광학 센서 이미지나 항공사진 등을 이용한다. 본 연구에서는 저고도에서 촬영한 고해상도 디지털 항공사진을 이용하여 모래하천의 수심을 추정하였다. 이 방법은 항공사진의 적색 및 녹색 색상값과 현장에서 정밀한 측위 하에 측량한 수심값 사이의 관계를 이용한다. 이를 통해 보정식을 수립하고 검사 자료를 이용하여 검증한 후 항공사진의 해당 지역에 대해 수심 부분을 마스킹 처리하여 하상고를 구축하였다. 검사 자료에 대한 RMSE는 약 12 cm로 나타났다. 이를 활용하여 대상 구간의 3차원적 지형 형상을 구축하였다.
본 논문에서는 최종 변이영상의 정확도를 높이기 위해 영상의 특징점을 이용한 적응적 가변 정합창 방법과 교차 일치성 검사의 신뢰도를 높이는 방법을 제안한다. 제안한 적응적 가변 정합창 방법은 색상정보를 이용하여 영상을 분할하고 분할된 각 영상의 특징점을 찾아 그 특징점들의 유무에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 가변시키는 방법이다. 또한 제안한 알고리즘을 GPU를 기반으로 구현하여 연산속도가 평균 128배 빨라졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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