Protoplast의 분리는 기계적 방법, 효소처리에 의한 방법 등을 들 수 있다. 효소처리에 의한 방법으로는 적합한 효소의 선정, 조합 및 농도가 중요하고, 융합에는 고 pH-고 Ca법, FEG법 등 여러가지 융합방법이 있으나 최근에는 전기융합에 의한 방법이 개발되어 실용화되고 있다. 본고에서는 식물 protoplast의 전기융합의 개요와 필자의 실혐결과를 중심으로 설명하였다.
자료융합 (Data fusion)은 두 개 이상의 표본집단으로부터의 서로 다른 설문지 조사 자료를 혼합하여 하나의 통합되어진 자료를 만들어 내는 과정이다. 본 연구에서는 고객관계관리를 위해서 효율적으로 고객정보를 수집하고 관리할 수 있는 하나의 방법론으로서 자료융합 (Data Fusion) 방법을 제시하고, 그 방법의 유용성을 평가하고자 한다. 좀 더 구체적으로 말하면, 상관계수를 이용하여 기증자를 찾는 자료융합 방법과 Correspondence Analysis를 이용하여 기증자를 찾는 자료융합 방법의 정확도를 비교하는데 그 주요 목적을 두고 있다.
인간과 컴퓨터간의 상호교류 하는데 있어서 감정 인식은 필수라 하겠다. 그래서 본 논문에서는 음성 신호 및 얼굴 영상을 BL(Bayesian Learning)과 PCA(Principal Component Analysis)에 적용하여 5가지 감정 (Normal, Happy, Sad, Anger, Surprise) 으로 패턴 분류하였다. 그리고 각각 신호의 단점을 보완하고 인식률을 높이기 위해 결정 융합 방법과 특징 융합 방법을 이용하여 감정융합을 실행하였다. 결정 융합 방법은 각각 인식 시스템을 통해 얻어진 인식 결과 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 감정 융합하였으며, 특정 융합 방법은 SFS(Sequential Forward Selection)특정 선택 방법을 통해 우수한 특정들을 선택한 후 MLP(Multi Layer Perceptron) 기반 신경망(Neural Networks)에 적용하여 감정 융합을 실행하였다.
계속적인 증가 추세를 보이고 있는 교통량으로 인해 환경 문제뿐 아니라 교통사고로 인한 사상자 및 물적피해가 상당량으로 집계되고 있다. 본 논문에서는 데이터융합 및 앙상블 클러스터링방법을 이용한 교통사고 심각도 분류분석방법을 제안함으로서 교통사고예방에 기여하고자 한다. 이를 위하여 신경망과 Decision-Tree기법을 이용하여 얻은 물적피해와 신체상해가 발생할 확률을 융합하는 전형적인 데이터 융합기법(템스터-쉐퍼, 베이지안 방법, 로지스틱융합방법)을 사용하였다. 또한, 분류정확도를 향상시키고자 Bootstrap 재추출 방법을 이용해 얻어진 여러 개의 분류예측 결과 중 다수의 분류결과를 선택하는 앙상블 (arcing, bagging)기법을 적용하였다. 더불어, 본 연구에서는 클러스터링 방법을 제시하고, 이 방법이 기존의 융합기법, 앙상블기법과 비교한 결과, 분류예측면에서 정확도가 향상됨을 보였다.
본 논문에서는 비디오에서의 특징점 추적을 통해 얻은 2D 좌표를 이용한 3D 구조를 추정하는 방법과 네 점 이상의 공통점을 이용한 융합 방법을 제안한다. 영상의 각 프레임에서 공통되는 특징점을 이용하여 형상을 추정한다. 영상의 각 프레임에 대한 특징점의 추적은 Lucas-Kanade 방법을 사용하였다. 3D 좌표 추정 방법으로 개선된 직교분해기법을 사용하였다. 개선된 직교분해기법에서는 3D 좌표를 복원함과 동시에 카메라의 위치와 방향을 계산할 수 있다. 복원된 부분 데이터들은 전체를 이루는 일부분이므로, 융합을 통해 완성된 모습을 만들 수 있다. 복원된 부분 데이터들의 서로 다른 좌표계를 기준 좌표계로 변환함으로써 융합할 수 있다. 융합은 카메라의 모션에 해당하는 카메라의 위치와 방향에 의존된다. 융합 과정은 모두 선형으로 평균 0.5초 이하의 수행 속도를 보이며 융합의 오차는 평균 0.1cm 이하의 오차를 보였다.
현재 융합보안에 대한 개념은 물리적, 기술적, 관리적 보안을 상호 연계하여 보안의 효과성을 높이고자 하는 통합적 보안을 관리하는 개념과, 보안이 조선, 자동차 등 기타 산업과 융합되어 새로운 서비스나 제품의 안전성과 부가가치 창출을 위한 복합적 의미의 개념으로 사용되고 있다. 이러한 융합보안에 대한 상이한 개념은 향후 융합보안의 연구 및 적용에 있어 혼란을 초래할 가능성이 있다. 본 논문의 목적은 혼용되고 있는 융합보안의 개념을 재정립하고, 두 가지 차원의 융합보안 적용 시 고려해야 할 접근방법을 제시하는 것이다.
다양한 지구관측위성으로부터 획득된 윈격탐사 자료들은 맴핑 환경모니터링, 재난 관리,도심 모니터링등과 같은 다양한 분야의 정보를 생성하고 분석하는데 많은 잠재력을 가지고 있다. 특별히 고해상도 위성영상의 경우 도심 지역의 다양한 정보를 손쉽게 파악이 가능하며, 이를 기반으로 효과적인 도심 관리 및 시설 투자가 이루어 질 수 있다 그러나 이러한 고해상도 위성영상의 경우 공간 해상력은 매우 좋으나분광해상력 측면에서는 많은 한계를 보이고 있는 단점을 가지고 있다 이를 보완하기 위한 방법으로 고해상도 흑백모드영상과 중${\cdot}$ 저해상도 다중분광영상 혹은 초분광영상간 영상 합성기법을 통해 분광 능력의 향상을 도모하는 기법들이 연구되어져 왔으며보다 최적의 결과를 위한 다양한 알고리즘들이 개발되어 왔다 본 연구에서는 이러한 영상융합결과의 향상을 위한 방법으로 객체기반 단위의 영상합성 방법을 제시하였으벽이 결과와 화소기반 영상융합 결과와의 비교${\cdot}$ 분석도 수행해 보았다. 이를 위해 Landsat-7 ETM+ 혹백영상과 Hyperion 초분광영상을 실험대상으로 선정하여 분석하였으벽 대표적인 영상융합방법인 PCA 융합기법을 활용하였다.
최근, 환자의 현재와 과거 방문 정보(즉, 환자가 현재와 과거 각 방문에서 진단 받은 질병들과 수술들)를 활용하여 환자 임베딩을 획득한 뒤, 환자의 현재 방문에서 효과적인 의약품들을 추천해주는 의약품 추천 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이들은 환자 임베딩을 획득하기 위해, 현재와 과거 방문 정보를 유형 별(즉, 질병과 수술 별)로 각각 융합하여 하나의 질병과 수술 임베딩으로 나타낸 뒤 이 두 임베딩을 융합한다. 이로 인해, 방문 정보 유형 별 임베딩을 융합하는 방법은 의약품들을 추천하는데 있어서 큰 영향을 미칠 수 있다. 그러나 지금까지 방문 정보 유형 별 임베딩을 어떻게 융합하는 것이 환자에게 의약품들을 추천하는데 가장 효과적인지 탐구한 연구는 없다. 따라서, 본 논문에서 우리는 실세계 데이터 집합을 활용한 실험을 통해 방문 정보 유형들 간의 다양한 융합 방법들 중 어떠한 방법이 추천 정확도 개선에 가장 효과적인지 비교하고 분석하여 환자에게 가장 효과적인 의약품들을 추천해주고자 한다.
본 논문에서는 서로 다른 감지장치로부터 획득한, 특성이 상이한 다중영상인 가시광선 영상과 적외선 영상의 까다로운 영상융합을 수행할 수 있는 웨이블렛 기반 MAD순서통계량을 논의한다. 상이한 두 영상의 효과적인 영상융합을 위하여 근사부분대역의 웨이블렛 계수에 가중평균(Weighted average)법으로 융합처리하고 상세 부분대역의 웨이블렛 계수에 중앙절대편차(MAD: Median Absolute Deviation)를 이용한 임계값을 비교하여 두 영상의 장점만을 표현하는 방법을 제안한다. 특히 기존의 융합규칙들은 두 영상간의 화소나 지표 값의 대 소 관계에 의해 융합 영상이 이루어짐으로서 왜곡요소가 융합영상에 포함되어 왜곡된 융합영상을 얻을 가능성이 높다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 제안 방법의 임계값은 잡음과 같은 왜곡요소를 배재하고 영상의 통계량을 고려하여 설정하였다. 다양한 다중영상을 기존 영상 융합 방법들과 비교하여 제안한 영상융합 방법의 우수성을 종합적 실험결과를 통하여 확인할 수 있었다. 제안된 방법은 실시간처리를 보장하기위하여 DSP와 FPGA를 이용한 하드웨어로 구현하였으며 Xilinx FPGA를 사용하였다.
장신구 산업은 인건비의 비중이 높고 노동자의 역량에 따라 제품의 제작 작업 시간 및 품질의 편차가 심하다. 이에 산업계의 수요에 맞추어 실리콘 금형 표면 지름 0.75mm 홀에 이어핀을 삽입하는 공정을 자동화하기 위하여 삽입 자동화 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 이어핀 삽입 자동화시스템에서 적용할 수 있는 템플릿 매칭 방법과 관심 영역 레이블링을 통한 홀 판별 방법을 제안한다. 제안한 방법의 안정성을 확보하기 위하여 실험을 통해 최적의 매칭 방법과 이진화 기법을 적용하였으며 이어핀 홀의 좌표를 확보하여 X-Y 정밀 이송 시스템에 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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