목적 : 부항요법은 국소적 부위를 진공상태로 유지시키는 과정 중 유두층 안의 표피혈관을 파괴됨에 따라 발생하는 색소, 응결, 자반, 수포, 압통 반응 등을 살피어 오장육부의 기능이상을 진단하고 있다. 시각에 의존하는 주관적인 혈색소 판별로 인한 진단방법에서 벗어나 정량적으로 측정 및 분석이 가능하기 위하여 교차편광 촬영술을 접목하였으며, 새로운 혈색소 평가 가능성을 확인하고자 하였다. 방법 : 족태양방광경의 좌/우 폐수(BL13), 심수(BL15), 간수(BL18), 신수(BL23) 총 10개에 80 kPa 의 음압으로 1분 동안 자극하였다. 교차편광 촬영술을 이용하여 부항 자극 직전과 60분 이후까지 2분마다 이미지를 획득하였다. 획득한 이미지에서 $L^*a^*b^*$ space로 변환하여 분석하였으며, RGB space에서 홍반지수 (E.I: erythema index)를 계산하여 분석하였다. 또한 부항 자극 전 각 경혈에서 젖산 농도를 측정하여 색 지표들간의 관계성 분석을 통하여, 근육의 상태와 부항 자극으로 유도된 피부 색 변화와의 관계를 확인하고자 하였다. 결과 : 교차편광 촬영술을 이용하여 획득한 이미지에서의 $L^*$, $a^*$ 그리고 E.I 모두 부항 자극에 따른 피부 색 변화를 정량적으로 나타낼 수 있는 유의한 지표임을 확인하였다. 부항 자극 40분 후에 피부 색 변화가 더 이상 관찰되지 않았다. 또한 각 경혈에서의 젖산 농도와 피부 색 변화 정도와 유의한 차이가 없음을 확인하였다. 결론 : 설진을 포함하여 한의학적 색 진단을 하기 위한 방법으로 교차편광 촬영술 활용 가능성을 확인하였다. 또한 $L^*$, $a^*$ 그리고 E.I 모두 색 지표로서 유의성을 확인하였다. 향후, 장부 기능 이상과 혈색소 반응간의 상관성을 확보하기 위한 연구가 진행하기 전에, 음압 도중 발생하는 조직 내 다양한 반응과 혈색소 반응간의 관계를 확보하고자 하는 노력이 우선적으로 진행되어야 한다.
벼의 출수기를 추정하는 것은 농업생산성과 관련된 중요한 과정 중 하나이지만 세계적인 이상기후의 증가로 벼의 출수기를 추정하는 것이 어려워지고 있다. 본 연구에서는 CNN 분류모델을 사용하여 다양한 영상데이터에서 벼의 출수기를 추정하려고 시도하였다. 드론과 타워형 영상관측장치 그리고 일반 RGB 카메라로 촬영된 직하방과 경사각 영상을 수집하였다. 수집한 영상은 CNN 모델의 입력데이터로 사용하기 위해서 전처리를 진행하였고, 사용된 CNN 아키텍처는 이미지 분류 모델에서 일반적으로 사용되는 ResNet50, InceptionV3 그리고 VGG19 를 사용하였다. 각각의 아키텍처는 모델의 종류, 영상의 유형과 관계없이 0.98 이상의 정확도를 나타내었다. 또한 CNN 분류 모델이 영상의 어떤 특징을 보고 분류하였는지 시각적으로 확인하기 위해서 Grad-CAM 을 사용하였다. Grad-CAM 결과 CNN 분류 모델은 벼의 출수를 이삭의 형태에 높은 가중치를 두어 분류 하는 것을 확인하였다. 다음으로 작성된 모델이 실제 논 포장 모니터링 이미지에서 벼의 출수기를 정확하게 추정하는지 확인하였다. 각각 다른 지역 4 개의 벼 포장에서 벼의 출수기를 약 하루정도의 차이로 추정하는 것을 확인하였다. 이 방법을 통해서 다양한 논 포장의 모니터링 이미지를 활용하여 자동적이고 정량적으로 벼의 출수기를 추정 할 수 있다고 판단된다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우에는 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 ART 기반 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하는 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산 행렬을 계산한 후, 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유 벡터를 구한다. 따라서 본 논문에서는 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후, 특징 벡터를 추출한다. 그리고 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징 벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징 벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 외곽선 탐지는 모양 판별 및 객체 인식과 같은 많은 컴퓨터 시각 분야에 있어서 중요한 문제이다. 대부분의 경우에 지역적인 휘도 변화가 객체 윤곽선에서 보다는 무늬 영역에서 보다 강하게 나타나는 것으로 판명되고 있다. 따라서 각 화소의 가까운 인접된 부분에서만 볼 수 있는 지역적인 에지 특징들은 하나의 윤곽선 존재의 믿을만한 정보가 될 수 없기 때문에 전체적인 분석이 요구되고 있다. 본 연구에서는 형태심리학적 원리를 바탕으로 가상 연산자의 변형된 형태로서 적응성을 갖는 확대 연산자에 의한 지역적인 윤곽선 탐지 기법을 제안한다. 제안 방식의 새로운 점은 확대 방식에 있어서 각 윤곽선 화소에 관해 계산 기하학의 관점에서 Delaunary 다이어그램을 사용한다는 것이다. 윤곽선 그룹화와 관련하여 다중 임계 알고리즘이 도입되고, 각 임계 단계에서 작은 크기의 윤곽선 그룹들은 삭제되며, 자연 3차 스플라인 보간법을 통해 재구축되는 방식의 외형을 나타낸다. 또한, 상이한 임계들의 학습을 통해 입력 인자들의 값에 제안된 알고리즘이 민감하지 않은 견고한 성질을 유지하도록 한다. 본 연구의 구현에서는 기존 접근방식과의 비교를 통해 제안된 외형 결정 방식이 이미지에서 제거된 많은 텍스처들이 있음에도 불구하고 견고하고, 낮은 대비의 외형을 쉽게 감지하는데 효과적임을 보인다.
비닐포장 하부에 위치한 콩의 생장 초기에 발생한 초엽을 인식하기 위한 연구를 수행중이다. 선행 연구에서 비닐포장에 접촉한 콩 초엽으로 인해 비닐포장 상부 표면의 열 반응 분포에 변화가 있음을 발견하였다. 현장에서 주행 중에 콩 초엽의 위치를 실시간으로 인식하고 연동된 선형 또는 회전형 엑츄에이터를 제어하여 정확한 위치에 천공을 수행하기 위해서는 계측 시스템과 제어 시스템간의 시간적 차이를 최소할 수 있는 실시간 신호 처리 기술이 필수적이다. 선행 연구에서 사용한 다중 IR 센서의 분해능은 $16{\times}4pixel$이며 주파수는 3 Hz로, 폭이 30cm 내외인 비닐포장 상부의 정밀 분석에 한계가 있음을 발견하였다. 이를 해결하기 위하여 분해능과 계측 주기를 개선할 수 있는 초소형 ($1cm{\times}1cm{\times}1cm$) 열화상 센서를 이용하였다. LWIR(Longwave infrared)영역에 해당하는 $8{\mu}m{\sim}14{\mu}m$의 영역에서 $0.05^{\circ}C$의 분해능을 보이는 $ Lepton^{TM}$ (500-0690-00, FLIR, Goleta, CA)모델을 사용하였다. 프레임당 $80{\times}60$ 픽셀의 정보가 2 Byte의 단위로 계측이 되며 9 Hz의 주파수로 대상면의 열 분포를 측정할 수 있다. 이론적으로 초당 정보 전송량은 86,400 Byte ($80{\times}60{\times}2{\times}9$)이며, 1 m를 진행하는 주행형 천공기에 적용할 경우 1 프레임당 10cm 정도의 면적을 측정하므로, 최대 위치 판정 분해능은 약 10 cm / 60 pixel = 0.17 cm/pixel로 상대적으로 정밀한 위치 판별이 가능하다. $80{\times}60{\times}2Byet$의 정보를 0.1초 이내에 분석해야 하는 기술적 과제를 해결하기 위하여 천공 작업기에 적합한 상용 SBC(Single board computer)의 클럭 속도(1 Ghz)로 처리 가능한 공간 분포 분석 알고리즘을 개발하였다. 전체 이미지 도메인을 한 번에 분석하는데 소요되는 시간을 최소화하기 위하여 공간정보 행렬을 균등히 배분하고 별도의 프로세서에서 Feature를 분석한 후 개별 프로세서의 결과를 경합식으로 판정하는 기술을 연구하였다. 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org) 라이브러리를 이용하여 개발한 신호 분석 프로그램을 클러스터링으로 연동된 개별 코어에 설치/수행 하였다. 2D 행렬인 열분포 정보를 공간적으로 균등 분배하여 개별 코어에서 행렬의 Spatial domain analysis를 수행하였다. $20{\times}20$의 클러스터링 단위를 이용할 경우 총 12개의 코어가 필요하였으며, 초당 10회의 연산이 가능함을 확인하였다. 병렬 클러스터링 기술을 이용하여 1m/s 내외의 주행 속도에 대응이 가능한 비닐포장 상부 열 분포 분석 시스템을 구현하였다.
대한민국 군의 K 계열 전차에 장착되어 있는 열영상장비의 목적은 시계가 제한된 환경에서 외부의 적외선 영역의 정보를 인간이 인지할 수 있는 시각 정보로 변환하는 것이다. 열영상장비의 시계, 배율, 분해능, 변조전달함수, 잡음등가온도차, 최소분해가능온도차 등의 지표 중에서 최소 분해 가능 온도차(MRTD)는 공간주파수와 온도분해능을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에, 열영상장비의 성능 표현에 있어 가장 중요한 파라메터이다. 그러나 NATO의 MRTD 표준 측정 방법은 많은 주관적인 요소를 포함하고 있다. 즉, 측정자의 정신 상태, 시력 등의 차이와 측정환경에 따라 측정 결과의 오차가 발생하므로 MRTD의 측정결과는 안정적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 정성적인 MRTD 측정 방법을 gary scale을 바탕으로 이미지 연산을 통한 정량적인 지표로 변환하였다. 흑상과 백상의 Gray scale 차이의 평균을 최소분해가능온도로 변환하여, 국방규격서에서 요구하는 성능요구조건의 충족여부를 판단할 수 있다. 또한 gray scale은 MRTD의 탐지/인지/식별의 판별기준으로 활용할 수 있다. 전차에 열영상장비가 탑재되어 작전을 수행할 때의 탐지 가능 거리를 안개, 폭우, 맑은 날씨 등의 다양한 환경조건에 따라 분석하였다.
과일의 방사선 조사 여부 확인과 저장에 따른 변화를 측정하기 위해 감마선 조사로 유도된 DNA손상을 comet assay로 확인하였다. 키위, 오렌지, 배를 구입하여 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 1.0 kGy의 저 선량으로 조사하고 비 조사 시료와 조사 시료간의 DNA 손상정도를 tail length와 tail moment로 측정하였다. 과일 씨의 DNA를 형광 염색하여 이미지 분석기를 이용하여 comet 양상을 관찰한 결과, 모든 시료에서 비 조사 시료보다 조사시료의 tail length가 더 길었으며 조사 선량이 증가할수록 tail length가 유의적으로 길게 나타났다. Tail moment로 나타난 결과도 이와 비슷하였으나 전체적으로 tail length에 비해 그 민감도가 낮았다. 방사선 조사한 과일을 저온에서 3개월 동안 저장한 후에도 저장 전과 마찬가지로 모든 시료에서 비 조사시료보다 조사 시료의 tail length가 더 길었으며, 조사 선량이 증가할수록 tail length가 길게 나타나, 저장 후에도 comet assay를 이용해 조사 시료와 조사 시료의 방사선 조사여부를 검지할 수 있었다 따라서 본 연구결과 comet assay는 신선한 과일과 일정기간 저장한 과일의 방사선 조사여부 판별에 유용하게 사용될 수 있음을 알 수 있었다.
소비자 구전은 정보통신기술의 발전과 모바일 기기의 보급 가속화로 그 영향력 또한 급속도로 커지고 있다. 그러나 과도한 마케팅 경쟁은 가짜리뷰와 같은 거짓 온라인 구전을 확산시켰고, 이로 인해 소비자들은 온라인 구전에 대한 피로감과 함께 온라인을 통해 얻게 되는 정보를 불신하는 결과를 초래하고 있으며, 이는 소비자의 합리적 구매 결정 행위에 부정적인 영향을 미치기도 한다. 이에 대한 문제 인식의 확산으로 가짜리뷰의 형태적 특성에 대한 연구를 비롯해 가짜리뷰를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 탐지 방법에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 네이버 블로그에 작성된 포스트를 대상으로 데이터를 수집하고, 사용자의 무의식에 기반한 습관적 패턴을 머신러닝 모형을 통해 분석해 보았다. 게시물이 작성된 블로그와 그 게시물에서 추출한 변수를 분석하여 향후 가짜리뷰 예측에 활용하고자 하였다. 연구 결과, 광고성 리뷰 예측에 있어 해당 글 작성자의 블로그에 등록된 전체 포스트의 개수와 포스트의 등록 날짜는 매우 높은 상관관계를 보였으며, 해당 포스트가 속한 분류에 등록된 포스트의 개수, 포스트 본문에 사용된 이미지의 개수, 블로그에 포함된 메뉴 개수, 포스트 제목 및 본문의 길이, 포스트가 획득한 '좋아요'의 개수 또한 높은 상관관계를 보였다. 또한 광고성 리뷰 여부를 판단하기 위한 머신러닝 모형에 있어서 랜덤포레스트를 활용한 모형이 가장 우수한 모형으로 확인되었다. 본 연구에서는 블로그에 작성된 리뷰 내용에 대한 형태소 분석을 시행하는 대신 리뷰를 작성한 사람의 행위를 분석하기 위한 시도를 하였다. 이를 위해 블로그와 포스트의 특성 데이터를 수작업이 아닌 웹 크롤링 기법으로 수집하고 머신러닝 모형을 통해 광고성 리뷰 여부를 판별할 가능성을 확인한 점은 향후 가짜리뷰의 빠른 탐지를 위한 효율성 및 효과성 향상에 기여할 수 있을 것이다.
큰느타리 품종구분을 위한 마커의 개발을 위하여 큰느타리 전체 유전자 염기서열을 바탕으로 제작한 484개의 SSR마커를 사용하여 다형성 분석을 실시하였다. 그 결과 각 275개의 primer에서 다형성이 관찰되었다. 이 중 품종간에 다양한 패턴을 나타내는 5개의 마커를 최종 선발하였다. 이들 마커의 PIC 값은 0.6627에서 0.6848로 나타났고, 평균값은 0.6775였다. 이 결과를 밴드 이미지 인식 방법으로 dendrogram을 작성하였다. UPGMA 집괴분석 결과, 큰느타리 품종은 크게 Cluster 1과 Cluster 2로 구분되었다. SSR primer를 이용한 PCR 결과 나타나는 품종별 고유의 DNA 밴드를 품종특이적 마커로 개발하기 위하여, 선발된 마커중에서 SSR312과 SSR366, SSR178과 SSR 277 마커를 조합하여 초위성체 유래 다중 표지 세트를 개발하였다. Multiplex-SSR 마커의 사용을 통해 두번의 PCR 반응만으로 본 연구에서 사용된 12개의 큰느타리 품종을 구분할 수 있었다.
여러 분야에 있어서 원격탐사의 탐지 및 모니터링 기능과 지리정보시스템의 이성적 접근 및 분석기능을 접목함으로써 이에 의한 많은 효과를 얻고 있다. 원격탐사기술 및 지리정보시스템을 접목하는 데에 있어서 핵심적인 응용분야로는 변화를 분석하는 것이 있다. 이러한 변화가 그 자체로 관심의 대상이 되거나, 또는 이로 말미암아 우리는 (지도를 개정하는 등의) 행동을 취하게 되기 때문에 원격탐사는 변화를 탐지하는 데에 있어서 훌륭한 도구가 된다. 지리정보시스템 또한 변화의 과정을 정량화 하는 최상의 분석도구가 될 수 있다. 이러한 변화를 정량화 하는 데에는 두 가지 방법이 있다. 개념적으로 간단한 방법으로는 각 이미지의 적셀 값을 비판하는 것이 있다. 이 방법은 실질적인 반면 (적용이) 단순하여 복잡한 (자연) 환경에서의 다양한 변화를 분석할 수는 없다. 이에 대한 또 다른 방법으로는 기호변화탐지가 있다. 분석자는 먼저 판별하고자 하는 중요한 분류항목들을 결정한다 이 방법은 토지리용 및 피복도가 정확하게 구분이 된 다음에야 효과적일 수가 있다. 디지탈 변화탐지를 수행하고자 하는 사람은 조사대상지역의 환경, 데이타 세트의 질 그리고 변화탐지 알고리즘 등에 대해서 잘 알고 있어야 한다. 또한, 특정지역 및 (추진하고자하는) 과제에 적합한 변화탐지 알고리즘을 파악하는 작업을 수행해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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