본 논문에서는 기존의 백내장 추출 방법을 개선하기 위해 FCM(Fuzzy C_Means) 알고리즘을 적용하여 백내장을 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 애견 안구 영상에서 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 Fuzzy Stretching 기법을 적용하여 픽셀의 상한 값과 하한 값을 조정한다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에 Max-Min 기반 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 그리고 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화한 후에 양자화된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 이진화한다. 따라서 Max-Min 기반 이진화 기법을 적용하여 이진화된 ROI 영역과 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 이진화된 ROI 영역을 AND 연산을 적용하여 백내장의 후보 영역을 추출한다. 추출된 백내장의 후보 영역에서 침식, 팽창 기법을 적용하여 ROI 영역의 픽셀 크기를 확대 또는 축소하고 타원 형태를 가진 객체 중에서 ROI의 전체 영역의 크기가 1/5보다 적은 객체를 잡음으로 간주하여 제거한다. 잡음이 제거된 백내장의 후보 영역에서 크기가 3/5이상인 영역을 백내장 영역으로 추출한다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 기존의 백내장 추출 방법과 제안된 백내장 추출 방법을 15개의 백내장 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 백내장 추출 방법보다 백내장 추출률이 개선된 것을 확인하였다.
의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며 의료 영상 시스템과 같은 활용 분야에서는 질병이 있는 환자의 자동 진단을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 여기서는 뇌 MR영상에서의 질병을 자동 진단할 수 있는 방법에 관한 연구를 한다. 뇌 MR영상에서의 질병 진단을 위한 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 비정상 영역의 추출 단계이다. 이 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 전처리 단계로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역 추출 방법을 제안한다. 일반적으로 비정상적인 영역의 명암간 분포는 회백질 영역의 분포와 유사하나 두께 차이로서 구분이 가능하다. 여기서는 이 정보를 활용하여 정상인의 뇌영상에 대해서 회백질의 평균 두께 분포를 구하여 테스트로 입력되어지는 영상에서 회백질의 평균 두께 이상의 영역만을 남김으로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역을 추출할 수 있음을 보인다. 또한 추출되어진 비정상 영역에 대해서 진단에 필요한 인자를 자동으로 측정하였고 뇌경색, 뇌종양 환자를 포함한 63명의 뇌 MR 영상 시리즈에 대해서 실험하여 비교적 정확한 추출결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.
2.31 × 104 ≤ Grt ≤ 4.68 × 104의 범위에서 온도 Grashof 수(Grt)의 변화에 대하여, 소스와 결정영역에서의 평균 Nusselt수를 나타내고 있다. 결정영역에서의 평균 Nusselt 수가 소스영역에서의 평균 Nusselt 수 보다 2배 이상 큰 것으로 나타나고 있다. 소스영역에서의 평균 Nusselt 수는 온도 Grashof 수(Grt)에 대하여, 증가하는 경향을 보여주고 있으며, 반면에 결정영역에서의 평균 Nusselt 수는 온도 Grashof 수(Grt)에 대하여, 감소하는 경향을 나타나고 있다. 3.28 × 105 ≤ Grs ≤ 4.43 × 105의 범위에서 농도 Grashof 수(Grs)의 변화에 대하여, 소스와 결정영역에서의 평균 Sherwood 수를 나타내고 있다. 소스영역과 결정영역에서의 평균 Sherwood 수는 농도 Grashof 수(Grs)가 증가함에 따라, 감소하는 경향을 보이고 있다. 결정영역에서의 평균 Sherwood 수는 소스영역에서의 평균 Sherwood 수보다 약 4배 정도 크다.
본 논문은 비디오 영상에서 블록기반 차영상을 이용한 연기검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 배경으로부터 변경된 영역 검출 단계, 배경영상 갱신단계, 검출된 영역이 연기인지를 판단하는 단계의 세 단계로 구성된다. 입력 비디오에서 각 프레임의 블록 평균영상을 계산하였으며, 변화영역을 검출하기 위하여 배경영상의 블록평균영상과 입력영상의 블록평균영상의 차이를 사용한다. 블록기반 차영상을 투영하여 변화된 사각영역을 검출한다. 차영상의 투영을 이용한 배경블록평균영상의 갱신방법을 제안한다. 변화영역의 중심위치 및 YUV 색상의 시간적 특징을 이용하여 연기영역을 판단한다.
본 논문은 적외선 영상에서 Haar 웨이블릿과 이동평균을 이용한 화염검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Haar 웨이블릿 변환 단계, 화염 후보영역 검출단계, 화염후보영역 추적 및 화염 판단의 3단계로 구성된다. Haar 웨이블릿 변환 단계는 Haar 웨이블릿을 적용하여 입력영상 프레임을 4개의 부영상으로 분할하고, 고주파 영상을 합성하여 에너지를 계산한다. 화염 후보영역 검출단계에서는 저주파영역에서 임계값을 적용하여 높은 밝기 값을 갖는 이진영상을 구한 다음, 연결 알고리즘을 이용하여 초기 화염후보영역의 경계선을 구하고, 영역확장 방법을 이용하여 최종 화염 후보영역을 계산한다. 화염후보영역의 추적 및 화염 판단 단계에서는 화염후보영역의 크기와 고주파 성분 에너지 평균을 계산하고, 큐를 사용하여 추적하면서, 계산된 특징의 이동평균이 변동되는 영역을 화염영역으로 판단한다.
본 논문에서는 국부상관계수(local correlation coefficients; LCC)의 영역 평균변화량을 질감특징으로 사용하여 질감 영역을 추출하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 질감영역 추출을 위한 알고리듬의 핵심은 각 방향에 따른 국부상관계수들의 평균 변화량은 평탄영역에서 보다 질감영역에서 대체로 크게 나타나는 특성을 이용하는 것이다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 8비트 256$\times$256 크기를 가진 9개의 시험영상(Lena, Bsail, Camera, Face, Woman, Elaine, Jet, Tree, Tank)을 사용한다. 실험결과에서 제안한 특징은 시각적으로 질감영역으로 보이는 영역들을 잘 추출함을 보인다.
본 연구는 서울지역 학교급식에 공급되는 식재료의 안전성을 확보하기 위한 납품업체 인증제 도입을 위해 개발된 위생관리 평가도구를 이용하여 납품업체 20개 업체를 대상으로 위생관리 실태를 평가하여 개선이 필요한 위생관리 항목을 규명하고자 하였다. 조사 결과는 다음과 같다. 1. 식재료 납품업체의 작업장 면적은 평균 $289.8m^2$이었고, 납품직원은 평균 11.4명의 정규직원과 6.8명의 시간제 직원을 고용하고 있었다. 거래학교수는 $30{\sim}700$개로 크게 차이를 보였으며, 수산물 취급업체가 가장 많은 평균 192.4개로 조사되었다. 납품차량은 평균 9.5개의 냉장 냉동차량을 구비하고 있었다. 연 매출액은 5억${\sim}$240억원이었으며, 이 중 학교급식 매출 비율은 평균 85.9%로 나타났다. 2. 식품 품목에 따른 업체 평가 결과, 전체 평균 점수는 1.7점(85.8/100점)을 나타냈고, 업체 품목별 평균 점수는 농산물 1.7/2.0점(83.3/100점), 축산물 1.7/2.0 점(87.2점), 수산물 1.9/2.0점(95.4점), 공산품 1.3/2.0 점(65.8점)을 나타내었다. 납품업체의 위생관리를 영역별로 평가한 결과, 가장 높게 평가된 영역은 '용수관리'(2.0점)이었고, 가장 낮은 영역은 '검사관리'(1.4점)이었다. 3. 영업장 관리 영역의 평균은 1.8/2.0점(90%)으로 평가되었고, 수산물 업체가 가장 높았다(p<0.05). '전용화장실 구비'(1.1점) 항목은 모든 품목의 업체에서 공통적으로 가장 낮게 나타났다. '작업장 시설 설비'에서는 공산품 업체가 5개 항목에서 가장 낮은 점수인 1.0점을 보였다. 4. 제조/전처리 시설 설비 관리 영역은 평균 1.8/2.0점 (90%)을 보였고, 수산물이 2.0점 만점으로 높았다(p<0.05). 가장 낮은 항목은 '소독효과의 주기적 평가'로 특히 농산물은 가장 관리가 미흡하였다. 5. 원재료, 보관, 운송 및 반품관리 영역은 1.6/2.0점(80%)이었고, 농산물(1.7점)과 수산물(1.8점)이 가장 높은 점수를 얻었다(p<0.05). 위생관리 취약 항목은 '입고'에서 '검체채취, 검체 취급방법 구비'(0.6점)이었다. 특히 수산물(0점)과 공산품(0.4점)은 낮은 점수를 보였다. 공산품 업체는 '협력업체 위생관리의 주기적 평가'와 '보관'의 '유독, 인화성물질, 비식용 화학물질의 구분 보관' 항목에서 낮게 나타났다. 6. 작업공정관리 영역의 평균은 1.7/2.0점(85%)으로 나타났고, 농산물이 가장 낮게 나타났다(p<0.05). 가장 취약한 항목은 '전처리'에서 '세척용수의 온도관리' 항목에서 0.7점이었고, 더욱이 농산물은 0.4점으로 평가되었다. 농산물 업체는 '세절시 이물 혼입방지'와 수산물의 '냉장 냉동식품의 절단시 품온관리'가 문제시되었다. 7. 용수관리 영역의 평균은 2.0/2.0점(100%)으로 가장 높았다. 개인위생관리 영역의 평균은 1.8/2.0점(90%)이며, 모든 항목이 잘 관리되고 있었다. 검사관리 영역은 평균 1.4/2.0점(70%)으로 가장 낮게 평가되었으며, '적정 검사시설 및 기구 구비' 항목은 공산품에서 평균 0.2점으로 평가되어 타품목에 비해 현저히 낮았고(p<0.01), 평가한 93개 항목 중 가장 불량한 상태로 관리되고 있음을 알 수 있었다. '검사용 장비 및 기구의 검교정' 항목은 농산물이 0.4점으로 관리상태의 개선이 필요하며, 품목별로 볼 때 낮은 점수로 평가되었다(p<0.05). 이상의 결과를 종합해볼 때, 원재료의 입고 및 반품관리와 검사관리는 가장 관리가 미비한 영역으로 규명되었다. 구입되는 원재료의 안전성을 위해서는 입고 및 반품 기준이 정확하게 설정되어야 하고, 검사관리를 통해 원재료와 최종제품의 안전성이 확보되어야 한다. 납품업체들의 검사관리 수행도를 높이기 위해서는 검사시설의 구비와 장비의 검교정에 대한 지속적인 지도가 이루어져야 할 것이다. 본 연구는 서울시내 학교급식 납품업체 중 거래학교수가 30개 이상인 대 중규모 업체만을 대상으로 수행되었으나, 향후 소규모업체 대상으로 실태가 파악이 되면, 납품업체 대상 위생관리 프로그램의 개발과 업체 지도에 유용한 자료로 활용될 것이다.
본 연구는 TIMSS 2003 결과를 토대로 우리나라 중학생들의 수학 성취도를 내용 영역별로 싱가포르, 대만, 홍콩, 일본과 비교한 것이다. 우리나라는 구성형과 선다형 문항 모두에서 싱가포르에 비해 정답률이 낮았으며 일본에 비해서는 선다형 문항의 정답률이 더 높은 것으로 나타났다. 내용 영역별 평균 정답률을 보면, 우리나라는 수 영역에서 싱가포르보다 낮았는데, 특히 '비 비율 백분율'의 차이가 컸다. 대수 영역의 하위 주제 정답률은 높았지만 측정 영역, 특히 '속성과 단위'에서는 정답률이 5개국 중 가장 낮았다. 기하 영역에서는 평균 정답률이 가장 높았으나, '평면도형과 입체도형', '대칭과 변환'에서는 높지 않았다. 자료 영역에서도 정답률이 높지 않았는데 우리나라 학생들이 중앙값, 범위, 분포 상태, 자료를 통해 미지의 값 추정하기, 자료 해석에 대하여 평가하기 등의 내용에 대한 학습 경험이 부족한 것에 그 원인이 있을 수 있다. 문항 분석 결과, 우리나라 정답률이 국제 평균보다 35% 이상 높은 문항은 194개 중 42개로서 수 10개, 대수 9개, 측정 10개, 기하 7개, 자료 6개였고, 국제 평균보다 낮은 문항은 측정, 기하, 자료 영역에 각각 하나씩 있었다. 또한 우리나라보다 전체 성취도 순위가 높았던 싱가포르에 비해 정답률이 20% 이상 낮았던 문항은 10개가 있었다.
본 논문에서는 GPGPU를 이용한 눈 영역 검출 기법을 제안한다. 영상 전체의 평균과 분산을 기반으로 하여 각 마스크의 평균과 분산값을 비교는 비교적 간단한 알고리즘을 이용하여 눈 영역을 검출한다. 정확도의 경우 명암값의 대비를 이용한 기존의 방법과 비슷한 수준을 보였다. 하지만 연산속도의 경우 병렬처리 구간을 늘려 GPGPU를 사용한 제안된 방법이 우수한 성능을 보였다.
내연기관 연소는 난류유동, 분무, 연소, 열전달의 복합적인 현상으로서 열역학적 해석이 주류를 이루어 왔으나 컴퓨터의 발전에 따라 효율 개선과 공해 저감을 목표로 전산유체해석 기법이 적극적으로 도입되고 있다. 내연 기관 연소의 근간을 형성하는 난류 연소 모델링의 기본 개념으로서 가솔린엔진에서의 예혼합연소와 디젤엔진에서의 확산연소에 대한 영역조건평균(zone conditional averaging) 모델과 조건평균닫힘(conditional moment closure) 모델에 대해 설명하였으며 $NO_x$와 soot 예측에 대한 적용과 엔진응용 사례를 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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