본 논문은 지역의 의사 결정 트리와 클러스터링을 사용하여 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 지역 의사 결정 트리는 클러스터 경계 검출 장면과 그 인접 프레임의 사이의 차이 값을 시간 유사 분포를 비교하기 위해 같은 방식으로 검출하고, 그리고 클러스터 단위로 차이 값의 유사성과 그룹 프레임의 끊어지지 않는 시퀀스를 감지한다.
본 연구는 대도시지역(서울, 대전, 부산, 광주)에서 판매되는 길거리 식품(김밥, 어묵, 순대)에 대한 미생물 모니터링 검사를 실시하여, 이들 제품에 대한 위생 안전성 확보를 위한 기초 자료를 제공하기 위해 진행되었다. 김밥의 총호기성균은 5.1~9.9 log CFU/g으로 검출되었으며, 여름철에 가장 높게 검출되었다. 호냉성균은 총호기성균과 유사한 패턴으로 검출되었으며, 여름철에 수거된 순대 7건에서 6.0~7.9 log CFU/g 수준으로 검출되었다. Total coliform은 53.6%의 검출률을 나타내었으며, 김밥의 70.8%에서 4.0 log CFU/g 이상 검출되었다. E. coli는 김밥과 순대에서 15건이 검출되었으며, 어묵에서는 검출되지 않았다. 식중독균중 S. aureus가 28건(7.8%)이 검출되었으며, C. perfringens는 12건(3.3%)이 검출되었다. 특히 김밥에서 S. aureus, C. perfringens가 각각 24건, 10건에서 검출되어 식중독 발생 가능성이 높은 것으로 판단되었다. 그리고 계절별로 보면 겨울에 비해 봄, 여름의 검출률이 높았으며, 지역별로 보면 부산지역에서 가장 높은 검출률을 보였다.
본 논문에서는 특정지역의 보행자들의 검출을 통한 분석으로, 특정시간 동안의 보행자 수를 분석해 원하는 지역의 상권을 과학적이고 체계적으로 분석하여 사업을 하고자 하는 수요자에 대한 서비스 제공을 목적으로 하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문을 통해 특정지역에 분포해 있는 다양한 영상획득 장치를 통해 우선 영상에서의 보행자 수를 딥러닝 기법중 하나인 YOLO를 통해 검출하여 알고리즘을 이용하여 분석하고, 관심지역에서 획득된 영상을 활용하여, 분당 한 장의 영상정보를 활용하여 딥러닝 네트워크를 활용하여 보행자수를 파악한 후 특정지역 및 시간대별로 보행자수를 분석하여 상권분석을 체계적이고 객관적으로 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법을 통해 보다 객관적인 상권을 분석하여 다양한 방법을 통해 사용자가 원하는 지역의 상권 분석을 위한 모델을 제안하였다.
뽕밭의 식물기생선충의 종류, 분포 및 기생선충 밀도에 따른 피해정도를 알고자 전국의 929개 뽕밭에서 채취한 토양을 이용 깔데기 법으로 조사하였다. 1. 14속의 기생선충이 검출되었고 이들 중 주요 뽕나무 기생선충은 Paratylenchus aciculus, P. projectus, P. morius, Helicotylenchus dihystera, Meloidogyne arenaria 이었다. 2. 검출빈도가 높은 선충은 Paratylenchus속 Tylenchorhynchus속, Aphelenchus속, Helicotylencus속 및 Meloidogyne속이었다. 3. 주요 뽕나무 기생선충의 지역적 분포를 보면 Meloidogyne속은 주로 태백산맥 서부지역에 분포하고 전북, 강원, 경기, 전남순으로 검출율이 높았고 Helicotylenchus속은 충북과 충남의 검출율이 타도에 비하여 월등히 낮았고 경남, 경기는 높았다. Xiphinema속은 강원, 충남, 경북에서는 검출되지 않았고 주로 남부지역에서 검출율이 높았으며 Paratylenchus속은 경기, 경북, 경남, 전북의 검출율이 높았다. 4. 침선충의 접종밀도가 높을수록 뽕나무의 생육이 불량하였다.
본 연구는 부추의 안전한 재배를 위해 전국에 부추를 재배하는 지역 중 겨울재배지 A지역 3농가(I, II, III)와 여름재배지 B지역 3농가(I, II, III)를 선정하여 부추와 부추가 재배되고 있는 토양의 미생물 오염도를 조사하였다. 부추와 부추 재배 토양에서 위생지표세균(일반세균수, 대장균군, 대장균)과 병원성 미생물(B. cereus, E. coli O157:H7, Salmonella spp., L. monocytogenes)을 조사하였다. 그 결과, A지역 3농가의 부추에서 일반세균수는 5.87-8.76 log CFU/g으로 검출되었으며 r대장균군은 1.20-6.98 log CFU/g으로 검출되었다. B지역 3농가에서는 일반세균수가 6.30-7.90 log CFU/g으로 나타났으며 대장균군은 4.97-7.36 log CFU/g이었다. 또한 A지역 3농가의 부추 재배 토양에서 일반세균수는 5.94-7.48 log CFU/g으로 검출되었으며 대장균군은 2.45-5.62 log CFU/g으로 검출되었다. B지역 3농가에서는 일반세균수가 6.30-7.80 log CFU/g으로 나타났으며 대장균군은 6.17-7.40 log CFU/g으로 검출되었다. A지역과 B지역의 부추, 부추 재배 토양에서 대장균이 모두 검출되지 않았다. 두 지역의 부추와 부추 재배 토양의 병원성 미생물 분석 결과, B. cereus는 A지역의 부추 시료 30개 중 8개(26.6%) 시료에서 검출되었으며 부추 재배 토양 24개 시료 중 24개(100%) 시료에서 검출되었다. 또한 B지역 3농가는 모두 멀칭한 농가로 부추에서는 B. cereus가 검출되지 않았으며 부추 재배 토양에서 9개 시료 중 6개(66.6%) 시료에서 검출되었다. 반면에 두 지역의 부추와 부추 재배 토양에서 E. coli O157:H7, Salmonella spp., L. monocytogenes은 검출되지 않았다. 농산물에서 B. cereus와 같은 병원성 미생물의 오염은 재배단계에서 토양 등으로 인해 쉽게 오염될 수 있다. 이러한 오염을 줄이기 위해 농작물 재배 시 작물과 토양의 접촉을 최소화하기 위해 토양 멀칭재배와 온도 및 습도 등 재배환경을 관리하는 것이 미생물 오염도를 줄이는데 효과적일 것으로 판단된다. 또한 농산물로 인한 식중독 사고를 예방하기 위해서는 재배환경 모니터링 연구와 위생적인 관리방안에 대한 지속적인 연구가 필요할 것이라고 생각된다.
본 논문은 영상 획득 환경이 자유로운 상황에서 차량 번호판 영역을 검출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 입력 영상에서 SIFT 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기를 통해 각 지역특징이 번호판 내부에 속하는지 번호판 외부에 속하는지를 분류한다. 번호판 내부로 분류된 지역특징이 밀집한 영역이 번호판 영역으로 검출된다. 실험을 통해 제안하는 지역특징 분류 방법이 높은 성능으로 번호판 내/외부를 분류함을 보인다.
본 연구는 경기도, 충청도, 전라도, 경상도의 주요 농업용 저수지의 농용수와 저니토을 채취하여 비스페놀A의 잔류량을 조사하여 저감방법을 개발하는데 기초자료로 활용하고자 수행하였다. 경지 지역에서는 bisphenol A가 농용수에서 $0.05-1.00{\mu}g/L$, 저니토에서 $0.5-7.9{\mu}g/kg$이 검출되었고 1개 지역에서만 $16.00{\mu}g/kg$이 검출되었다. 충남지역 30개 지점에서 채취한 시료를 분석한 결과 bisphenol A가 농용수에서는 $0.05-0.13{\mu}g/L$, 저니토에는 $0.4-2.4{\mu}g/kg$ 수준으로 검출되었고 다만, 1개 지역에서만 $34.0{\mu}g/kg$이 검출되 었다. 충북의 28개 지역에서 채취한 시료 분석 결과 농용수에서는 $0.05-0.18{\mu}g/L$, 저니토에서는 $0.8-3.93{\mu}g/kg$이 검출되었고 1개 지역에서만 $14.43{\mu}g/kg$이 검출되었다. 전남 지역 농용수에서는 $0.06-0.17{\mu}g/L$, 저니토에서는 $0.1-9.0{\mu}g/kg$ 수준으로 검출되었고 최대 $12.1{\mu}g/kg$까지 검출되었다. 전북지역의 농용수에서는 $0.05-0.06{\mu}g/L$, 저니토에서는 $0.1-3.8{\mu}g/kg$ 수준으로 다른 지역에 비해서 미량이 검출되었다. 경남지역에서 채취한 농용수에서는 $0.06-0.11{\mu}g/L$, 저니토에서는 $0.2-9.2{\mu}g/L$ 수준으로 검출되었고 경북지역에서는 각 각 $0.05-0.06{\mu}g/L$, $0.1-0.35{\mu}g/kg$ 수준으로 검출되었다. 분석 결과 농업용 저수지의 농용수와 저니토에서 bisphenol A의 잔류량이 $10{\mu}g/kg$ 이상인 곳은 13개 지점이었다. $10{\mu}g/kg$ 이상이 검출된 농용수 주변에서 재배되는 농작물에 bisphenol A의 이행여부를 조사할 필요가 있을 것으로 판단된다.
폐금속 광산 주변 경작지의 농산물에 대해 오염 실태를 파악하고 폐광산에 의한 오염방지 및 사후관리 대책 수립에 필요한 기초자료를 제공하기 위하여 전남지역에 분포한 광산지역 (4개 지역)을 대상으로 주변 경작지에서 7종의 농산물(상치. 양파, 감자, 무, 고추, 호박, 콩) 28건에 대해 미량금속 함유량을 조사하였으며 광산 지역별로 비교 검토하였다. 수은의 경우, 대부분의 검체에서 불검출이었으며, 일부 농산물에서 0.01 ppm이하의 양이 검출되었다. 비소는 28건의 시료중 7건에서 0.011∼0.038 ppm이 검출되었으며, 나머지 시료는 거의 불검출이었다. 납은 미량이지만 모든 검체에서 다양하게 검출되었고, 함유량은 N.D.∼0.176 ppm이었으며, 카드뮴은 거의 모든 시료에서 검출되었으며(N.D.∼0.101 ppm), 수은, 비소. 납, 카드뮴 등의 함유량은 오염된 수준이 아닌 자연 함유량 수준으로 판단된다. 구리의 경우 두류인 콩에서 4.356∼10.624ppm으로 타시료에 비해 높은 함유량을 나타냈으며, 광산 지역간에는 큰 차이를 보이지 않았다. 망간은 상치 (4.332∼24.385 ppm)가 가장 높은 함유량을 보였으며, 아연의 경우 콩과 상치, 고추에서 높은 함유량을 나타냈다.
본 논문은 지역의 의사 결정 트리와 클러스터링을 사용하여 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 지역 의사 결정 트리는 클러스터 경계선 검출 장면과 그 인접 프레임의 사이의 차이 값을 시간 유사분포를 비교하기 위해 같은 방식으로 검출하고, 그리고 클러스터 단위로 차이 값의 유사성과 그룹 프레임의 끊어지지 않는 시퀀스를 감지한다.
디지털 비디오의 발전이 가속됨에 따라, 비디오 샷 경계 검출은 비디오 분석 및 카타로깅 등 여러 분야에 있어 필수적인 요소가 되었다. 기존 샷 경계 검출 방법들은 잠음이나 카메라 혹은 물체의 이동, 그리고 색상의 급격한 변화 등에 민감한 성능을 보인다. 본 논문에서는 개선된 지역 방향 패턴 기반(eLDP) 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 RGB 색상의 일부와 eLDP의 특징을 결합해 더욱 강인한 샷 경계 검출 성능을 보였다. 또한, 셋톱박스 품질검사 시 필요한 채널 간 동기화의 신뢰성을 높였고, 실시간으로 검사하면서도 안정적인 샷 경계 검출이 가능함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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