2DE는 조직 내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술이다. 그러나 2DE 이미지는 실험 조건, 스캐닝 상태와 같은 환경에 민감하게 영향을 받는다. 이러한 이미지간의 변화를 극복하기 위해서 사용자는 각각의 서로 다른 이미지에 수동으로 기준점을 입력해주어야 한다. 그러나 이 과정은 에러를 발생시키며 긴 시간을 요구하는 작업으로, 빠른 분석에 장애 요인이 된다. 따라서 본 논문에서는 기준점 프로파일에 기반 하여 기준점을 자동으로 추출하는 방법을 개발하였다. 기준점 프로파일은 이미 확인된 이미지들의 기준점들에 대한 클러스터링 방법을 통하여 생성하며, 각 클러스터의 다양한 속성을 정의한다. 새로운 이미지가 입력되면 기준점의 후보 스팟들을 대상으로 프로파일과 비교하석 기준점을 추출한다. 그리고 $A^*$알고리즘을 이용하여 기준점 선정 과정을 최적화한다. 본 논문에서는 실제 사람의 간 조직 이미지를 이용하여 기준점 추출 방법의 성능을 분석하였다
제조 시계열 데이터 클러스터링 기법은 제조 대용량 데이터 기반 군집화를 통한 설비 및 공정 이상 탐지 분류를 위한 중요한 솔루션이지만 기존 정적 데이터 대상 클러스터링 기법을 시계열 데이터에 적용함에 있어 낮은 정확도를 가지는 단점이 있다. 본 논문에서는 진화 연산 기반 시계열 군집 분석 접근 방식을 제시하여 기존 클러스터링 기술에 대한 정합성 향상하고자 한다. 이를 위하여 먼저 제조 공정 결과 이미지 형상을 선형 스캐닝을 활용하여 1차원 시계열 데이터로 변환하고 해당 변환 데이터 대상으로 Pearson 거리 매트릭을 기반으로 계층적 군집 분석 및 분할 군집 분석에 대한 최적 하위클러스터를 도출한다. 해당 최적 하위클러스터 대상 유전 알고리즘을 활용하여 유사도가 최소화되는 최적의 군집 조합을 도출한다. 그리고 실제 제조 과정 이미지 대상으로 기존 클러스터링 기법과 성능 비교를 통하여 제안된 클러스터링 기법의 성능 우수성을 검증한다.
고고자료의 복원은 과거 기록물로 남겨진 사진과 도면자료를 이용하여 진행하였다. 크게 유구와 유물로 구분하여 살펴보았다. 유구에 대한 복원은 사진으로 남겨진 개개 부위 및 부분을 모델링하고, 이들을 정렬 및 합성하여 하나의 객체로 3차원 복원하였다. 유물에 대한 복원은 사진을 통한 모델링 작업을 우선한 후, 모델링된 유물의 파손 부위에 대한 텍스쳐 이미지를 수정하여 원상 복원하거나, 유물 내 결실부위에 대한 모델링 제작과 합성을 통한 원상을 복원하는 방식이 있다. 도면을 통한 복원은 3차원 모델링 제작과 함께 이미지의 실사맵핑을 통한 복원을 진행하였다. 이렇게 복원된 고고자료는 과거 2D자료를 통한 수치 분석과 해석의 연구성과를 검증하고 비교를 진행할 수 있으며, 추후 더욱 정확한 분석 방안을 제시할 수 있다.
아직도 다양한 비즈니스 현장에서는 업무특성이나 법률적 제약 때문에 종이문서로 정보를 취득하고 있다. 이러한 수기문서는 IT 시스템을 통한 실시간 정보 처리와 관리를 위해 전자화 과정을 거쳐 디지털 문서로 변환되어 야 한다. 기존의 문서 전자화 시스템은 수기문서를 스캐닝과 후처리 작업을 거쳐 전자화하기 때문에 연속적인 업무 처리가 어렵다. 이 논문에서는 디지털펜과 필기체인식 기술을 이용한 수기문서 전자화 프레임워크인 LiveForm을 제안한다. 또한, 제안한 프레임워크의 적용가능성을 보이기 위해 LiveForm 기반 산업특수가스 유통 서비스를 구현하고 적용 효과를 분석한다. LiveForm은 디지털펜으로 절대좌표값이 인쇄된 종이문서를 작성하면 작성문서와 동일한 디지털이미지를 생성하고, 기록 정보는 필기체인식을 통해 디지털 문자로 변환하여 업무시스템에 자동으로 입력한다. LiveForm 기반 응용시스템은 종이문서 기반 정보 취득이 많은 업무에서 문서 전자화를 위한 스캐닝과 데이터 수동입력없이 취득한 정보를 업무시스템 자동으로 반영할 수 있어 업무 프로세스를 대폭 개선할 수 있다.
본 연구에서는 레버 증폭 구조를 이용한 플렉서 기반의 나노 스테이지를 설계, 제작하였다. 제작된 나노 스테이지를 샘플 스테이지로 채용한 공초점현미경을 개발하였다. 2차원 이미징의 구현을 위해서, 기존의 공초점현미경은 레이저를 이미징 평면상에 스캐닝하는 방식으로 구현된다. 본 연구에서는 백 나노미터의 구동정밀도를 가지는 나노 스테이지 위에 놓인 샘플을 2차원으로 스캐닝하면서 2차원 이미지를 구현할 수 있는 공초점현미경을 개발하였다. 플렉서 기반의 나노 스테이지는 이중 판스프링, 변위증폭 레버, PZT 엑추에이터 그리고 변위 센서로 구성 되어 있다. 스테이지의 구동 성능 해석을 위해 상용 유한요소 해석 프로그램을 이용하였다. 현미경에 사용되는 광원은 적색광 레이저이며, 레이저는 여러 광학요소를 거쳐 샘플스테이지의 샘플에 입사되고, 반사된 빛은 광센서인 PMT(Photo Multiplying Tube)로 계측되게 된다. 계측된 빛의 크기를 이용하여서 2차원 이미징을 구현하였다. 개발된 공초점 현미경으로 생쥐 귀의 피부조직을 관찰하여 현미경의 이미징 성능을 검증하였다. 설계된 샘플 스테이지는 기존의 공초점 현미경의 기계적인 Beam 스캐너를 대신함으로써 현미경의 광경로 및 전체시스템을 간소화 하였다.
본 논문은 실내공간의 다시점 정지 영상을 서로 다른 방식으로 획득하고, 이 데이터로부터 해당 3차원 공간에 대한 기하학적인 형상정보를 담은 두 종류의 복원 결과를 비교분석 한다. 공간 내 한 평면 복원을 목표로, 첫 번째 데이터 군 확보에는 정규격자경로를 따라 정지 영상을 얻는 수동형 영상 획득 방식을 활용하였다. 두 번째 데이터 군 확보에는 한 평면의 제한된 각도 내 3차원 정보를 얻는 레이저 스캐너의 스캐닝 방식을 정지 영상 획득 방식에 응용하였다. SIFT알고리즘을 이용해 획득된 정지 영상 데이터 간의 특징점을 검출하였고 이를 기반으로 3차원 포인트 클라우드 데이터를 생성하였다. 복원된 3차원 공간정보는 생성된 포인트 클라우드의 이미지와 개수 및 평균 밀집도, 수행 시간을 통해 표현했으며 보다 정확한 실내공간의 3차원 복원에는 카메라로 획득하는 정지 영상 데이터만이 아닌 추가적인 센서를 사용한 데이터의 확보가 필요하다는 점을 확인하였다.
문서 영상으로부터 논리적인 구성 요소를 추출하여 전자 문서를 생성하기 위해서는 정교한 수준의 기하적인 구조 분석이 선행되어야 한다. 본 논문은 과학기술 논문을 대상으로 정교한 수준의 기하적인 구조 분석을 지원하기 위하여 지식베이스에 기반한 방법을 제안한다. 제안된 지식베이스는 과학기술 논문 유형이 공통적으로 갖는 기하적인 특성은 물론이고 출판물 특유의 특성에 대한 지식을 규칙 형태로 표현한다. 제안된 방법은 상향식과 하향식의 복합 기법을 사용하며 영역분할과 식별의 두 단계로 구성된다. 일반적으로 영역분할에 의하여 분할된 영역과 레이아웃을 구성하는 복합 객체사이에는 일-대-일의 대응관계가 존재하지 않는다. 따라서 제안된 방법은 분할된 영역을 추가로 분할하거나 통합하면서 이미지, 드로잉, 그리고 테이블 등의 비 텍스트 객체는 물론이고 텍스트 라인이나 수식과 같은 텍스트객체를 식별한다. 제안된 방법의 평가하기 위하여 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence로부터 스캐닝한 372개의 논문영상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 99% 이상의 실험 영상에 대한 기하적인 구조 분석에 성공하여 기존 방법에 비해 정교한 수준의 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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