한의학은 우수한 진단 능력을 보유하고 있음에도 불구하고 임상의의 직관에 머물러 있었던데 비해 서양의학은 다양한 진단 기기 개발로 인해 시장 성숙도 및 선호도에서 발전을 거듭하는 결과를 가져왔다. 본 논문에서는 한방의 직관적 진단법을 시각화, 객관화하기 위해 4진 방법 중 안면 망진 기법을 기기로 구현하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 우선적으로 찰색에 필요한 영역을 자동으로 분할하기 위한 방법을 개발하여 질병 진단에 필요한 진단 데이터를 시각화, 정량화, 계량화하기 위한 작업을 행하고자 한다. 또한 얼굴 안면의 색상 보정을 위해 화이트 밸런스 촬영으로 이미지를 분석하고 얼굴영역을 추출하며, 이목구비와 명당 영역을 추출하여 찰색에 필요한 영역을 분할해 내고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
사람의 이미지를 보고 느끼는 감성인식은 환경, 개인적 성향에 따라 다양하게 변화한다. 그리하여 이미지 감성인식을 숫자로 제어하려는 감성컴퓨터 연구에 집중되고 있다. 그렇지만 기존의 감성컴퓨팅 모형은 숫자화된 객관적이고, 명확한 측정이 미흡한 상황이다. 따라서 이미지 감성인식을 감성컴퓨팅을 통해 정량화하고, 객관적인 평가 방식의 연구가 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 이미지 감성인식을 계산 방식에 따라 숫자화한 정량화로 감성크기를 표현했다. 그리하여 이미지 감성인식의 주요한 속성인 색채를 구성인자로 적용한다. 또한 디지털 색채 감성컴퓨팅을 적용하여 계산하는데 연구의 중점을 두었다. 이미지 색채 감성컴퓨팅 연구방식은 감성속성인 색상, 명도, 채도에 중요도에 따른 가중치를 감성점수에 반영한다. 그리고 감성점수를 이미지 감성계산식에 적용하여 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)를 숫자 방식으로 계산한다. 거기에 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)의 교차하는 위치점을 이미지 감성좌표의 감성점으로 위치한다. 이미지 색채 감성좌표는 러셀의 핵심 효과(Core Affect)를 적용하여 16가지 주요대표감성을 기반으로 한다. 이미지 감성점은 기준의 위치에서 대표감성크기와 감성상관관계를 숫자화하고, 이미지 감성을 정량화한다. 그리하여 이미지 감성인식은 숫자 크기로 비교한다. 감성점수의 대소에 따라 감성이 변화함을 증명한다. 비교 방식은 이미지 감성인식을 16개 대표감성과 연관된 감성의 상위 5위로 구분하고, 집중된 대표감성크기를 비교 분석한다. 향후 감성컴퓨팅 방식이 사람의 감성인식과 더 유사할 수 있도록 감성계산식의 연구가 필요하다.
본 연구는 오픈소스 라이브러리인 OpenCV를 활용해 다양한 시설과채류의 표현형 분석에 적용 가능한 컴퓨터 비전 기술을 탐구하였다. 토마토에 대해서는 이미지의 색상을 분석하여 숙성도를 판정하며, support vector machine(SVM) and histogram of oriented gradients 기법을 통해 숙성된 토마토를 효과적으로 검출하였다. 파프리카의 경우, 색상 분포를 시각화한 후, 가우스 혼합 모델로 클러스터링을 실행하여 수확 파프리카의 색상 특성을 분석하였다. 네트 멜론의 품질 평가에서는 LAB 색상 공간, 이진화 이미지 및 깊이 매핑을 활용하여 멜론의 네트 패턴을 정량화하였다. 추가로, 오이 온실에서 화방 검출을 위해 깊이 정보와 색상 정보를 조합하여 다양한 크기와 거리의 화방을 성공적으로 검출하였다. 이 연구의 결과로, 해당 컴퓨터 비전 기술들이 시설과채류의 생장 모니터링, 숙성 및 품질 평가 등에서의 유효성을 확인하였다. 농산업에서 컴퓨터 비전의 효과적 적용을 위해, 후속 연구자나 개발자들이 재배 생리와 연관된 지표를 기반으로 이 기술들을 보완할 경우, 실제 농업 현장 및 연구에서 널리 활용될 가능성이 크다.
고대 유리제품에 대한 과학적 분석 조사는 다양한 정보를 제공한다. 이 중에서 조성 분석을 통하여 사용 원료, 제작 방법, 시대, 그리고 지역으로 그룹화하여 문화 수준과 유입 경로등을 이해하는 자료로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 유리나 도자기의 유약 등으로 이루어진 문화재 시료에 대한 SEM-EDS의 정량분석 조건들을 설정하였고, 경남 김해 양동리에서 출토된 유리 구슬 조각 62점을 정량분석하였다. 분석 결과, 이 지역의 유리구슬은 알칼리계 유리로써 칼리계 유리는 AD 1세기, 소다계 유리는 AD 2세기 말~3세기 초부터 나타난 것으로 추정되었다. 유리의 색상은 전이금속 구리, 철, 그리고 망간의 함유량과 밀접한 관계가 있음을 보인다. 이 분석결과는 고대 유리구슬의 성분 함유량이 원료, 색상, 유구편년, 그리고 지역에 따라 그룹이 형성될 수 있음을 확인하였다.
천연염색은 전통적으로 세계 여러 나라에서 사용되어 왔으며, 천연염색이 다양해짐에 따라 염색 패턴의 다양성도 확대되고 있다. 본 연구는 4가지 천연염료에 대한 염료와 매염제의 색상 변화를 보다 정확하게 분석하여 사물인터넷에 정량화된 정보를 제공할 수 있는 수치를 제공함으로써 표준화를 마련하고자 했다. Juglans regia Linn에서 추출한 염료에 구리 아세테이트, 철 II 황산염 및 중크롬산 칼륨을 첨가하면 갈색의 원래 색상이 각각 보라색, 카키색 및 암갈색의 다른 색상으로 변경되었다. Sophora japonica L. 또는 Phellodendron amurense Ruprecht에 첨가된 중크롬산 칼륨을 제외하고는 다른 매염제의 농도는 감소되었지만 염색된 실크의 색상 차이는 매우 컸다. 그러나 정도의 차이는 있지만 초산구리와 황산철은 각각 35%와 15%의 색변화를 유도하였다. 종합해볼때, J. regia Linn, S. japonica L.과 P. amurense Ruprecht에는 copper acetate 15 gram을 Phytolacca americana에는 150 gram의 iron이 정확히 첨가된 것이 가장 높은 색상변화를 유도할 수 있다고 확인되었다. 본 연구의 결과는 다양한 매염제에 의한 정확한 색상 변화가 염료 및 매염제에 의한 보다 정확한 색상 유도를 가능하게 하는 중요한 정보로 활용될 수 있음을 시사하였다.
결막 충혈은 결막염, 각막염, 포도막염 등의 안과질환의 초기 증세로서 정량적으로 평가할 수 있다면 진단과 경과 관찰에 도움이 된다. 충혈의 정량화에서 공막의 크기는 중요한 지표이지만 기존의 공막 분할 방법이 정확하지 않기 때문에 수동으로 분할하고 있다. 본 논문에서는 충혈의 정량화를 위하여 level set 방법을 이용한 공막 분할 알고리즘을 제안한다. Level set의 초기 모델은 Lab 색상 모드와 k-means 알고리즘, 기하학적인 정보를 이용하여 지정된다. 헤이시안(hessian) 분석으로 공막과 피부 사이의 골을 향상시킨 영상에 level set을 적용하였다. 제안 방법의 성능 측정을 위하여 52개의 전안부 영상에 대하여 실험하였다. 실험 결과, 제안 방법이 화소값만 이용하는 region growing이나 level set의 초기 모델로 임의의 원을 이용하는 방법보다 성능이 우수하였다. 이 논문에서 제안한 공막 분할 방법은 객관적인 충혈도 측정에서 중요한 요소 기술의 역할을 할 것이다.
최근 건설 프로젝트의 대형화 및 다양한 신공법들의 도입으로 불확실한 위험도 요인들이 점점 증가함으로써 일련의 시스템적 절차에 따른 리스크관리 (Risk Management)체계와 프로젝트 참여자들간의 효율적인 정보전달 방안이 요구되고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 '리스크 시각화 시뮬레이션 구축 방법론'을 제시한다. 이는 최근 각종공사 정보 시각화부분에서 주목받고 있는 4D CAD 기술과 리스크 분석을 시스템적인 절차로 구성하여 연계한 방법이다. 시스템적 리스크 분석 절차는 리스크관리기법인 AHP 및 퍼지 분석기법을 동시에 적용하여 합리적인 리스크 정량화를 수행할 수 있도록 구성하였다. 그리고 이로부터 산출된 리스크 요인별 위험정도는 WBS 코드체계 기반으로 4D CAD의 공종과 연계되어 리스크 정도 수준에 따라 설정된 색상으로 시뮬레이션이 구현되도록 구성하였다. 이러한 방법론은 IDEF0 모델링 기법으로 제시함으로써 향후 시스템 구축의 기초 자료로 활용할 수 있도록 하였다.
화재피해 콘크리트 구조물의 안전진단 시, 기존 내구성 평가 방법으로는 고온으로 인한 강도감소 및 재료의 변화 등을 정량화하기가 어렵다. 특히, 두께별 손상도가 다른 공시체의 압축강도를 부재의 압축강도 저하의 대표 값으로 사용하고 있어 콘크리트의 깊이에 따른 손상도 변화를 반영하지 못하고 있다. 이 연구에서는 고온에 노출된 콘크리트의 손상깊이를 정량적으로 평가하기 위하여 400℃-800℃ 온도로 콘크리트 공시체를 전면 가열과 일면 가열 조건으로 가열실험을 수행하였다. 가열 후 전면 가열 공시체의 압축실험과, 일면 가열 공시체를 고온 노출면부터 20mm두께의 절편을 만든 후 각각에 대해 쪼갬 인장실험과 색조분석을 실시하였다. 실험결과, 공시체 절편의 쪼갬 인장강도로부터 산정된 압축강도 감소율이 전면 가열공시체의 압축강도 값과 평균 10% 이내로 나타났고, 색조분석 결과 400℃-600℃에서 빨강 색상, 700℃이상에서는 회색계열로 변색되는 일관적인 색상 값이 관찰된 바, 이 연구에서 제안한 기법은 수열온도의 추정과 콘크리트 잔존 압축강도와 손상깊이를 합리적으로 평가할 수 있는 것으로 나타났다.
컬러 센서는 인체를 포함한 물체의 사진을 촬영하여 모니터로 재현해 줄 대 사용하는 광학 센서이다. 컬러 센서는 물체에서 나오는 적색, 녹색, 청색의 빛을 각각 정량화하여 디지털 숫자로 표현하며, 그 값들을 비교하거나 혹은 그 비율을 비교하여 물체의 상태를 판단할 수 있다. 본 연구에서는 모니터에서 발현되는 표준 색상을 컬러 센서로 측정하여 서로간의 적색, 녹색, 청색 성분의 크기 즉 RGB 값들을 비교하였다. 컬러 센서 TCS 34725로 측정하였을 때 컴퓨터에서 발생시키는 빛이 적색, 녹색, 청색 빛 중 한 개 혹은 두 개의 빛 만으로 구성되어 있는 경우에도 컬러 센서는 세 가지 성분을 모두 검출하였다. 또한 같은 RGB 값을 가지는 두 가지 모니터의 색상도 컬러 센서로 측정하면 서로 다른 RGB 값이 측정되었다. 이 결과들은 모니터에 색상을 발현하는 데 이용되는 컬러 필터들의 불완전함과 컬러 센서에 사용되는 포토다이오드 들이 광 특성이 불완전하기 때문이라고 할 수 있다. 물체를 촬영하여 그 색상으로 그 물체의 상태를 판단할 때는 동일한 기종의 카메라 혹은 스마트 폰을 이용해야 할 것이다
화학플랜트 산업단지 내의 플랜지, 밸브 등의 이음새 및 저장탱크의 균열 등에서 발생되는 원료, 중간재, 제품가스의 누출 유무와 누출량을 확인하는 것은 안전 관점이나 경제적 관점에서 매우 중요하다. 광학가스이미지 기술은 누출 유무를 확인하는데 사용되고 있으나 누출량을 표시하지 않는다. 일부기기는 검출 가능한 가스에 대한 색상 구분과 농도에 따른 색상의 진함으로 나타내고 있다. 따라서 OGI영상에서 유출량의 정량화에 대한 연구가 필요하다. 본 실험적 연구는 광학가스이미지로 부터 유출량의 정량표시에 관한 것이다. 2 차원의 OGI영상으로 3 차원에 분포되어 있는 누출가스 양을 추정하기 위하여 몬테카를로 확률기법을 적용하였다. 산출면적 기준은 가로(2.54 cm), 세로(2.54 cm)의 2 차원의 OGI영상 점의 수에 대해 3 차원의 가스 분포 유출량과의 상관관계계수를 구하니 그 평균값이 0.980이었다. OGI영상의 이러한 데이터 표를 이용하여 역으로 유출량을 추정한 결과 유량계 측정값과 일치도가 높음을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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