단백질 2차원 전기영동은 다양한 단백질 분리 방법 중 가장 널리 쓰이는 방법으로 실험 결과를 촬영한 영상을 분석하여 얻은 단백질 스팟의 위치나 질량, 발현 유무 등을 이용하여 각종 질병의 발생 원인 진행 상태, 생리적인 변화 등에 대해 분석할 수 있다. 실험 영상에 다수의 단백질이 존재하므로 이를 수작업으로 처리할 경우에 많은 시간과 노력이 소요되므로 본 논문에서는 자동화된 단백질 스팟 검출 방법을 제안하였으며 단백질 스팟이 같은 위치에 겹쳐서 나타나는 경우가 많은 단백질 2차원 전기영동 실험 영상의 특성을 고려하여 여러 개의 단백질이 겹쳐진 복잡한 스팟 영역에 대해서 스팟의 형태 정보를 이용하여 스팟의 개수를 추정하고 개별 스팟으로 분리하여 보다 신뢰성 있는 분석이 가능하게 하였다 본 논문에서 제안된 방법의 효용성을 검증하기 위해 기존에 널리 사용되고 있는 상용 소프트웨어와 비교 실험을 수행한 결과 겹친 정도가 60%이상인 경우 기존 방법에 비해 우수한 결과를 보였다.
단백질 연구에 획기적인 기여를 한 2차원 전기영동법에 의한 결과영상을 처리하기 위하여 일반적으로 제안되었던 기존의 영상처리기법들이 가지는 문제점 중 하나인 단백질을 나타내는 여러 개의 스팟들이 겹치고 포화되고 있는 복잡영역에서 단백질 스팟을 하나로 인식하거나 검출이 불가능하여 오류를 범하게 되는 문제점에 대한 해법을 제안한다. 복잡영역내의 각 각점의 누적 기울기를 산출하고 누적 기울기 영상을 워터쉐드 기법으로 영역 분할하여 스팟을 분리한다. 그 결과 스팟 분리에 있어서 기존의 기법들을 적용하였을 때 보다 더 우수하고 효율적인 결과를 나타내며, 2차원 전기영동 결과영상에 숨겨져 있었던 단백질 스팟을 더 많이 검출할 수 있고, 예측의 범위 또한 확장시킨다.
grassfire 스팟매칭 알고리즘은 중심 스팟을 기준으로 이웃 스팟들의 패턴 유사도에 따라 스팟을 매칭하는 알고리즘으로 잔디에 붙는 불이 사방으로 번져가는 방식을 이용한 grassfire 알고리즘을 이다. 씨드 스팟쌍은 매칭이 정확하게 확인된 스팟쌍으로써 매칭이 시작되는 발화점이며 이것으로부터 스팟매칭이 시작된다. grassfire 스팟매칭 알고리즘에서는 스팟매칭을 시작하는 발화점이 필요한데 기존 grassfire 스팟매칭 알고리즘에서는 한 개의 발화점을 이용하였다. 본 논문에서는 grassfire 알고리즘의 스팟매칭의 성능을 높이기 위하여 한 개의 발화점이 아닌 다중의 발화점을 선정하는 방법을 제안한다. 다중 발화점을 이용한 grassifre 알고리즘은 여러 개의 발화점을 선정한 후 개별 발화점으로부터 스팟매칭을 수행하고 결과들을 계산한다. 제안된 알고리즘은 한 개의 씨드스팟을 이용한 방법보다 스팟 검출율과 스팻매칭 정확도의 측면에서 좋은 성능을 보인다.
현실 세계의 복잡한 비즈니스 로직들이 프로그램 내부에 투영되면서 시스템의 복잡도는 갈수록 높아지고 있다. 이러한 높은 복잡도를 가지는 프로그램도 그 생명주기 동안 재공학을 거쳐야 하는 것은 필연적일 것이다. 다양한 목적으로 가해지는 재공학 작업에서 그 작업의 대상이 되는 핫 스팟 예측은 매우 중요하다. 일반적으로 레거시 시스템의 재공학 작업은 UML과 코드 분석을 기반으로 예측한다. 또한 그 예측 단위는 클래스 혹은 유닛(함수) 단위가 된다. 그러나 함수 내부의 코드의 량이 갈수록 커져가고 있고 더 미세한 핫 스팟을 찾기 위하여 클래스 단위의 탐색보다 더 미세한 부분의 탐색이 필요하다. 본 논문에서는 AOP를 이용한 문장 단위의 핫 스팟 검출 기법을 제안한다. 기존의 기법에서 요구하던 핫 스팟 검출을 위한 UML과 코드 분석, 또한 이 둘 사이의 일치성과 관계없이 동적으로 AOP를 이용하여 레거시 시스템의 실행 정보를 기록하는 동적 이벤트 로그 데이터를 생성한다. 이를 바탕으로 핫 스팟을 예측하고 슬라이싱하는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 열 영상카메라를 통해 입력 받은 영상을 CS-LBP(Center-symmetric LBP)와 랜덤 포레스트(Random forest)를 이용하여 보행자 휴먼 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 우선 불필요한 후보영역을 줄이기 위해 열 영상의 표준편차, 밝기 평균, 밝기 최대값을 이용하여 이진화하고, 신체부위 중 가장 발열이 강한 얼굴부위를 핫스팟 영역으로 설정한다. 그 후, 핫스팟 영역에서 CS-LBP특징을 추출하여 결정 트리의 앙상블인 랜덤 포레스트 분류기를 이용하여 최종적인 보행자 휴먼 객체를 검증한다. CS-LBP와 랜덤 포레스트 분류기를 통해 실시간 보행자 객체의 검출이 가능하고, 높은 검출 성능을 나타내었다.
Landmark Spots in 2D gel electrophoresis are used in many methods of 2DEG spot matching. Landmark Spots are obtained manually and it is a bottle neck in the entire protein analysis process. Automated landmark spots detection is a very crucial topic in processing a massive amount of 2DGE data. In this paper, Automated landmark spot detection is proposed using point pattern matching and graph theory. Neighbor spots are defined by a graph theory to use and only a centered spot and its neighbor spots are considered for spot matching. Normalized Hausdorff distance is introduced as a criterion for measuring degree of similarity. In the conclusion, the method proposed in this paper can get about 50% of the total spot pairs and the accuracy rate is almost 100%, which the requirements of landmark spots are fully satisfied.
본 논문에서는 레이저 포인터를 이용하여 지능형 오피스 환경을 자유롭게 제어 할 수 있는 지능형 정보처리 시스템을 제안한다. 저가의 웹캠을 이용하여 카메라로부터 입력된 레이저 포인터 스팟의 위치를 자동 검출한 후 검출된 위치좌표정보를 컴퓨터상의 제어 명령 이벤트와 매칭 시킨다. 매칭이 이루어 진 후 사용자는 레이저 포인터를 이동시키면서 보조자의 도움 없이 자유롭게 디스플레이 화면을 제어할 수 있다. 사용자는 화면상의 임의의 영역을 특정 명령영역으로 지정할 수 있는 가상 키패드 인터페이스를 통해 특정 프로그램이나 가전 기기를 제어할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 기존의 원격 제어 방법에 비해 가격이나 성능 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.
포토 다이오드(photodiode) 조정 방식을 이용해서, 비전 시스템을 장착한 고가의 정밀 자동 조립조정 장비 없이 홀로그램 픽업 모듈을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 저가격화를 위해서 리드 프레임형의 반도체 레이저와 COB(Chip on Board)형의 포토 다이오드를 사용했고, 초점 에러 신호(focus error, FES) 검출방법은 스팟 사이즈 검출법(spot size detection, SSD), 트랙 에러 신호(tracking error, TES) 검출방법은 삼빔법(3 beam method)을 이용했다. 이를 만족하는 픽업 홀로그램 모듈 광학계를 설계하고, 조립조정 프로세스 수립 및 시스템을 제작하였으며, 조립된 홀로그램 모듈을 이용하여 CD에서 데이터를 검출하는 실험을 통해 제안된 포토 다이오드 조정방식의 유용함을 입증하였다.
고에너지 초음파 여기 탄성파가 물체의 균열, 박리 등의 결함 부위를 통과할 때 서로 맞닿은 결함면은 균일하게 진동하지 않는다. 초음파 입사에 따른 결함 면 사이의 마찰(friction), 문지름 (rubbing) 또는 부딪침(clapping) 에 의해 진동 에너지가 결함 부위에서 국부적인 열로 변환된다. 이를 적외선 열 영상 카메라로 관측하면 구조물의 결함을 실시간으로 검출할 수 있다. 본 논문에서는 초음파 열 영상 검사를 이용한 인코넬 합금 박판의 브레이징 접합 결함 검출에 대해 기술한다. 2 kW 의 전력과 23 kHz 대역의 가진 주파수를 갖는 초음파 펄스를 280 ms 기간 동안 인코넬 합금의 브레이징 접합 박판에 입사시켰다. 브레이징 접합부의 결함위치 부근의 인코넬 합금 박판의 양면이 맞닿은 경계선에서 아주 밝은 국부적인 발열(핫 스팟)이 적외선 열 영상 카메라에 의해 관측되었으며 브레이징 접합 결함 위치에서도 미약한 열이 관측되었다. 배경 감산 평균 및 히스토그램 평활화 처리 등의 영상처리를 통해 브레이징 접합의 결함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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