휴대용 기기의 소비 전력을 낮추고 영상의 질을 개선하기 위해, 주변 밝기에 따라서 LCD 모듈의 백라이트를 조정하는 방법을 사용할 수 있다. 이를 효과적으로 구현하기 위해서 LCD 패널에 광 센서와 신호취득 회로를 집적하고자 했으며, LTPS TFT 공정을 이용하여 설계했다. 서로 다른 LCD 패널의 광 센서에 대한 특성 편차를 보정하기 위해 새로운 개념의 start-up 보정 방식을 제안하였다. 이와 더불어 광 전류 정보를 디지털 형태로 전달하기 위해 time-to-digital 방식을 사용하였으며, 이를 start-up 보정 방식과 효과적으로 결합하는 dual slope 보정 방법을 제안하였다. LTPS TFT 공정을 이용하여 최종적인 신호취득 회로를 구현하고자, 간단하고 안정적인 회로 구조와 타이밍을 제안하고 설계 및 검증을 진행했다. 설계한 신호취득 회로는 별도의 검사 설비 없이 광 센서 편차의 보정이 가능하며, 60dB 범위의 입력 광에 대해 10배수 구간 마다 4 단계의 디지털 데이터를 출력한다. 신호취득 속도는 100Hz이며, 디지털 변환의 선형 오차는 18% 미만이다.
본 논문에서는 상용 카메라를 이용하여 미세먼지의 소산계수를 측정하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 하나의 주어진 영상에서 같은 방향에 놓인 동일한 종류의 물체에 대한 3개 이상의 화소점의 밝기를 이용하여 소산계수를 측정하였다. 계산에 사용하기 위해 선택된 화소에 해당하는 물체는 카메라와의 거리를 알고 있는 것으로 선택하였다. 카메라를 이용하여 측정한 미세먼지의 소산계수와의 비교를 위하여 라이다를 이용하여 소산계수를 측정하였다. 최종적으로 카메라를 이용하여 측정한 미세먼지의 소산계수와 라이다를 이용한 그것에는 신뢰할 수 있는 상관관계를 얻었으며, 약 0.86 정도의 값을 보였다. 같은 방법으로 카메라의 R, G, B 3센서의 유효파장에서 소산계수를 얻을 수 있다는 것을 보였으며, 이러한 3파장에서의 소산계수를 통하여 하루 동안의 옹스트롱 지수(Angstrom exponent) 변화를 얻었는데, 이 값은 0.7~1.6 범위에 존재한다는 것을 알 수 있었다. 이러한 지수는 입자의 크기와 관련된 중요한 정보로 사용할 수 있다.
본 논문에서는 3D 스테레오 콘텐츠를 시청할 때 시청자의 불편감을 유발하는 요인들을 정성적으로 분석한다. 이를 위해 실제 3D 스테레오 콘텐츠를 시청하면서 불편감을 느끼는 곳을 표시하는 주관적 평가 실험을 수행하여 불편감을 느끼는 위치와 불편감 정도에 대한 데이터를 얻고, 그 콘텐츠에서 다양한 요인들에 대한 정량적인 데이터를 추출하여, 두 세트의 데이터를 대상으로 실제 불편감을 느끼게 하는 요인들을 분석한다. 분석대상은 시차의 크기와 시차변화의 크기를 비롯하여, 콘텐츠의 내용, 정황이나 상황, 화면의 움직임, 카메라의 위치와 움직임, 색상, 화면밝기 등이다. 기존 연구는 시청자의 불편감을 유발하는 개개 요인들에 대해 다루어 왔는데, 본 논문에서는 단일 요인보다는 그 요인들의 복합적인 작용에 더욱 초점을 맞춘다. 즉, 지금까지 주로 다루어왔던 큰 시차뿐만 아니라 불편감을 유발하는 크고 작은 요인들과 그 복합요인이 어느 정도의 불편감을 느끼는지를 분석한다.
Recently, due to the rapid development of multimedia technologies, as image data has been extensive and large-scaled, the problem of increasing the time needed to retrieve the desired image is gradually critical. Image retrieval system that allows users to quickly and accurately search for the desired image information has been researched for a long time. However, in the case of content-based image retrieval representative Color Histogram, Color Coherence Vectors (CCV), Scale Invariant Feature Transform (SIFT) used in sensitive to changes in brightness, rotation, there is a problem that can occur misrecognized division off the power. In this paper, in order to evaluate the video retrieval system proposed, no change in brightness, respectively 0°, 90°, 180°, 270° rotated brightness up based on the case of changing, when the brightness down the results were compared with the performance evaluation of the system is an average of about 2% to provide the difference in performance due to changes in brightness, color histogram is an average of about 12.5%, CCV is an average of about 12.25%, it appeared in the SIFT is an average of about 8.5%, Thus, the proposed system of the variation width of the smallest in average about 2%, was confirmed to be robust to changes in the brightness and rotation than the existing systems.
분산맵은 텍스트 영역이 주변과의 색상 혹은 밝기 변화가 심하다는 특징을 이용하는 방법으로 특히 잦은 포맷 변환에 의하여 해상도가 낮거나 일정하지 않은 웹 이미지의 텍스트 영역을 추출하는 데 적용할 수 있다. 그러나 이전의 분산맵을 적용한 방법들은 입력 영상 전역에 고정된 마스크를 한 번만 적용하는 광역 분산맵을 사용하므로 텍스트 크기가 매우 작거나 큰 경우, 획의 색상에 gradation효과가 있는 경우, 각도, 위치, 색상 등이 복잡한 경우 텍스트 추출 성능이 안정 적이지 못하다. 본 논문은 2단계 분산맵을 사용하여 Web 이미지에서 텍스트 영역을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 광역 및 지역 분산맵이 각 단계에서 적용되며 서로 계층적 관계를 가진다. 1단계는 텍스트 영역 추출 재현율을 높일 수 있도록, 충분히 큰 글자 혹은 작은 글자도 추출할 수 있는 일정한 마스크 크기를 가진 광역의 수직 및 수평 색 분산맵을 적용하여 유사 텍스트 영역을 추출한다. 2단계에서는 1단계의 각 연결요소영역에 새로운 마스크 크기를 가진 명암 분산맵을 적용하여 최종적인 텍스트 영역을 추출한다. 2단계 분산맵 적용에 의하여 1단계에서 구한 유사 텍스트 영역에 남아 있는 배경 부분이 많이 사라지게 되어 추출 정확률이 높아진다. 제안한 방법을 400개의 Web 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.
최근 자율 주행 자동차에 대한 연구가 활발하다. 자율 주행 자동차는 보행자 검출 및 인식 기술이 중요하다. 최근에 주로 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 보행자 검출은 대체로 좋은 성능을 보이나 영상의 환경에 따른 성능 저하가 있다. 본 논문에서는 LGP-FL(Local Gradient Pattern-Feature Layer)을 추가한 CNN Network를 기반으로 해마 신경망의 장기 기억 구조를 적용한 보행자 검출 시스템을 제안한다. 먼저 입력 이미지를 $227{\times}227$의 크기로 변경한다. 그 후 총 5개 층의 Convolution layer를 거쳐 특징을 추출한다. 그 과정에서 추가되는 LGP-FL에서는 LGP 특징 패턴을 추출하여 출현 빈도수가 높은 패턴을 장기 기억 장치에 저장한다. 이후 검출 과정에서 밝기 및 색상 변화에 강인한 LGP 특징 패턴 정보를 이용해 검출함으로써 보다 정확하게 보행자를 검출할 수 있다. 기존의 방법들과 제안하는 기법의 비교를 통해 약 1~4%의 검출률 증가를 확인하였다.
본 논문에서는 컬러 히스토그램과 CNN 모델을 이용한 객체 추적 기법 알고리즘을 제안한다. CNN (convolutional neural network) 모델기반 객체 추적 알고리즘인 GOTURN (generic object tracking using regression network)의 정확도를 높이기 위해 컬러 히스토그램 기반 mean-shift 추적 알고리즘을 합성하였다. 두 알고리즘을 SVM (support vector machine)을 통해 분류하여 추적 정확도가 더 높은 알고리즘을 선택하도록 설계하였다. Mean-shift 추적 알고리즘은 객체 추적에 실패할 때 경계 박스가 큰 범위로 움직이는 경향이 있어 경계 박스의 이동거리에 제한을 두어 정확도를 향상시켰다. 또한 영상 평균 밝기, 히스토그램 유사도를 고려하여 두 알고리즘의 추적 시작 위치를 초기화하여 성능을 높였다. 결과적으로 기존 GOTURN 알고리즘보다 본 논문에서 제안한 알고리즘이 전체적으로 정확도가 1.6% 향상되었다.
농업과 ICT융합 기술이 접목된 스마트팜은 우리나라에서 타 산업보다 낮은 단계에 머물러 있지만 가장 활발한 연구개발이 추진되는 분야이기도 하다. 스마트팜은 농업과 ICT기술 간의 융합을 통해 농업 분야의 각종 정보를 수집하고 가공, 분석하여 단계별 효율성 향상을 높이는데 목적이 있다. 이 연구에서는 원예작물인 딸기의 스마트팜 구성을 위해 수확기에 수확이 가능한 딸기를 색상으로 구분할 수 있는 영상 처리 방법에 대해 연구를 진행 하였다. 딸기 재배 과정에서 딸기 수확은 많은 노동력을 필요로 한다. 이 연구에서는 딸기 수확기에 노동력 절감에 필요한 정보 수집을 목표로 하고 있다. 그 선행 연구로서 빛의 조사 방향 및 밝기 값에 따라 색 온도가 변화하는 형태를 파이썬을 이용한 OpenCV 색상 검출을 통해 구현 해 볼 계획이다. 향후에는 색 온도 변화에 보상 값을 적용하여 수확에 적합한 딸기색상 값을 찾는 연구를 계획하고 있다.
인간 시각은 고휘도를 접할 경우 색 민감도가 떨어진다. 이러한 현상으로 인해, 인간이 고휘도와 일반 휘도를 가지는 두 디스플레이를 볼 때, 측정 상 동일한 색을 가지는 패치에 대해 두 색이 다르다고 인지하게 되고, 이를 색상이동 현상이라 한다. 본 논문에서는 고휘도와 일반휘도 디스플레이의 색상이동현상을 모델링하고, 두 디스플레이의 색이 인간시각에 동일하게 인지되도록 하는 색 보정 방법을 제안하였다. 색상이동모델은 색상 매칭 실험으로써 결정된다. 먼저 실험은 고휘도와 일반휘도 디스플레이의 3단계 밝기에서 비율을 일정하게 유지하여 수행한다. 실험에 쓰이는 패치는, CIELAB 색 공간에서 밝기와 채도를 고정하여 색상만 변화하는 패치를 사용한다. 실험에서 관찰자는 휘도차가 나는 두 패치를 동시에 보면서, 고휘도 디스플레이의 인지되는 색상이 일반 휘도의 디스플레이와 같을 때까지 색상 값만을 수정하고, 수정된 색상 값의 차이가 색상이동양으로 사용된다. 실험에서 얻어진 각 패치의 색상 이동양은 일곱 개의 구간으로 나뉘어 모델링 되어 색상이동모델로 사용된다. 고휘도 디스플레이의 색 보정은 픽셀단위로 수행되며, 먼저 입력 RGB 값을 CIELAB 값으로 변환 후, 색상 값만을 보정하기 위하여 LCh(lightness, chroma, hue)값으로 변환한다. 여기서, 색상 값만을 색상이동모델을 사용하여 수정한 후, 역 과정을 통하여 출력 RGB값을 추정한다. 평가를 위해 관찰자의 선호도 테스트를 하였고, 대부분의 관찰자는 고휘도 디스플레이에서 색상이동모델이 적용된 영상이 일반휘도를 가지는 디스플레이의 영상과 인지되는 색상이 유사하다고 판단하였다.울어진 분포를 보여주고 있어 응용분야에 따라 정확한 분석이 필요한 경우 이러한 펄스 모양을 고려한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 펄스 모양을 처리하기 위한 새로운 방법론이 제시되어있다.는데 더 부합하는 것으로 평가할 수 있다. 높았고 외해역에서 다소 낮은 경향이었으며 지세포항 내에 위치한 정점은 '심각한 교란(heavily disturbed)'을 나타내기도 하였으나 연구 해역 전반적으로 '경미한 교란(slightly disturbed)'을 나타내고 있었다. 지세포항 인근 연안역의 저서생태계는 다소 불안정하거나 교란된 군집을 형성하고 있다고 볼 수 있으나 연구 해역 전반적으로는 계절적으로 큰 변동 없이 비교적 안정된 군집을 형성하고 있다고 보여진다.의 치료 방법으로서 관혈적 방법과 고식적 관절경적 수술보다 좋은 치료라고 판단된다.해는 30명 중 28명으로 완전관해율은 93%였다. 3년 국소제어율은 87%, 전체환자의 3년 생존율은 93%, 무병생존율은 87%였다. 4명(13%)에서 국소실패를 보였고 1명(3%)에서 원격전이를 보였다. 치료 중 급성 합병증으로 11명(37%)에서 RTOG grade 1-2의 장염을 보였으며 1명은 대장의 천공이 발생하여 수술로 치유되었다. 12명(40%)에서 RTOG grade 1-2의 급성 방광염을 보였다. 3명(10%)에서 RTOG grade 1-2의 백혈구 감소증이 보였으며 1명에서 심한 백혈구 감소증(RTOG grade 4)이 나타났으나 회복되어 치료를 완료하였다. 만성 합병증으로 5명(15%)에서 RTOG grade 1-2의 만성 장염을 보였으며 별다른 치료 없이 지내고 있으며 1명(3%)에서 R
목적: 본 연구는 초음파 조영제를 직접 합성하고 그 크기 및 소멸 시간 등의 특성을 분석하며, 기존의 초음파 조영제와의 영상을 비교하여 앞으로 초음파 조영제를 매개로 한 영상 유도 하 약물 및 유전자 치료제의 전달 시스템 구축의 기본을 갖추고자 한다. 대상 및 방법: 초음파 조영제는 21마이크로 몰의 DPPC(1, 2-Dihexadecanoyl-sn-glycero-3-phosphocholine, $C_{40}H_{80}NO_8P$), 9 마이크로 몰의 콜레스테롤, 1.9 마이크로 몰의 DCP(Dihexadecylphosphate, $[CH_3(CH_2)_{15}O]_2P(O)OH$) 및 클로로포름 및 SF6 기체를 이용하여 합성하였다. 약 12-24시간의 동결건조 후에 초음파 조영제는 SF6 기체와 초음파 처리(sonication) 법을 이용하여 합성하였고 그 초음파 조영제의 크기는 압출기를 이용하여 일정한 크기로 조정하였다. 합성된 초음파 조영제는 동적 광산란 측정법(dynamic light scattering measurement)을 이용하여 그 크기를 분석하였다. 한편 합성한 초음파 조영제의 소멸 양상을 평가하기 위하여 광학 현미경을 이용하여 그 숫자를 합성 직후, 12시간, 24시간, 36시간, 48시간, 60시간, 72시간 및 84시간 후에 평가하였다. 초음파 조영제로서의 효과를 평가하기 위하여 모형을 만들어 현재 임상적으로 사용되고 있는 초음파 조영제와 그 에코를 비교 분석하였다. 결과: 초음파 조영제는 동결건조-초음파 처리 방법을 통하여 성공적으로 합성 할 수 있었다. 합성된 초음파 조영제는 154.2 nm의 정점 (peak)에서 가장 많이 분포하였으며 합성 후 24시간부터는 입자의 숫자들이 감소하는 양상을 보였다. 소노뷰와 합성된 초음파 조영제의 에코밝기는 유의한 차이를 보이지 않았으나 소노뷰와 생리식염수 및 합성된 초음파 조영제와 생리식염수의 에코 밝기는 통계적으로 유의한 차이를 보였다 (p < 0.01). 결론: 본 연구를 통하여 초음파 조영제를 직접 합성할 수 있는 방법을 습득할 수 있었고 그 크기 및 특성을 분석할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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