질감 정보는 객체 인식과 분류에서 중요한 역할을 하고 있다. 정확한 질환 판별을 위해 분류에서 사용되는 질감 특징은 식별성이 높아야 한다. 본 논문에서는 질감-기반 영상 검색 및 폐기종 진단을 위해 컴퓨터 조력진단(Computer-Aided Diagnosis) 시스템을 위한 새로운 질감 기술자를 제안한다. 제안한 질감 기술자는 이웃화소간의 차이값과 중심화소와 이웃화소간의 차이 값의 결합에 기반을 두고 있어 결합된 주변화소 차이(Combined Neighborhood Difference; CND)라고 한다. 화소들간의 CND는 비교후 이진 코드워드로 변환된다. 그다음에, 식별성이 높은 값을 생성하기 위하여 이진 계수가 코드워드에 할당된다. 이와 같은 값들의 분포가 계산되어 질감 특징 벡터를 구성한다. Outex와 Brodatz 데이터집합을 이용한 질감 특징 분류에 관련하여 CND는 92.5%의 정확성을 보이는 데 비해, LBP, LND와 Gabor 픽터는 89.3%, 90.7%와 83.6%의 정확성을 각각 보여준다. 본 논문에서는 CND를 이용한 폐기종의 진단 기능을 CAD 시스템에서 구현하였다.
질감 분류 기술은 패턴인식과 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 기술로서, 최근 들어서는 감시 카메라 시스템에서의 정확한 객체 인식을 위한 회전 변화에 강인한 질감 분류 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 순환 가보 웨이블렛 필터를 이용한 회전 변환에 강인한 질감 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 순환 가보 웨이블렛 필터링된 영상에서 전역 및 지역 특징 벡터를 계산하고 특징 벡터의 차이를 이용한 유사도 측정 판별식으로 질감 분류를 수행한다. Brodatz 질감 앨범을 이용한 실험에서 기존의 방법들보다 2~6% 향상된 질감 분류 비율을 확인할 수 있었다. 제안하는 방법은 질감 기반 객체 인식에 관련된 응용 분야에서 유용하게 사용될 수 있다.
알찜의 조리시 사용되는 새우젓국물이 알찜의 구조와 질감 특성에 어떠한 영향을 주는지, 1.5% 염농도에서 새우젓국물과 소금의 첨가에 의한 구조와 경도를 비교 관찰하였고, 관능검사를 통해 알찜의 특성을 알아보았다. 1. SEM에 의한 구조를 관찰한 결과, 51은 치밀한 조직감이 형성되었고 내면에 기공의 발달이 되지 않았으며 엉긴 듯한 단면을 보인 반면, $S_2$는 작고 불균형한 기공이 무수히 발달하였다. S$S_3$$_3$는 크고 둥그런 기공이 골고루 잘 발달되면서 단면이 매끄럽게 이루어졌고, $S_4$는 찌그러진 형태의 큰 기공이 많이 발달하였다. 2. 경도는 무염첨가군인 $S_1$과 끓인 새우젓국물을 첨가한 시료인 $S_4$간에 유의적인 차이를 나타냈으며, 유의적인 차이는 없으나 새우젓국물 첨가군이 소금 첨가군에 비해 경도가 낮게 나타났다. 3. 관능검사 결과 모앙, 맛, 질감은 각 시료들간에 유의적 인 차이를 나타냈는데, 모양은 기공발달이 없는 $S_1$과 $S_2$가 기호도가 높게 나타났고 맛은 새우젓국물 첨가군($S_3$이 가장 좋은 기호도를 보였으며 질감은 기공발달이 잘 안된 $S_1$과 $S_2$가 높은 기호도를 보였다. 향 및 전체적인 수응도는 시료간에 유의적인 차이가 없었으나 새우젓국물 첨가군이 가장 높게 기호도를 보임을 관찰할 수 있다. 한편 색, 수분 함유도, 기공의 발달, 단단함, 부서짐, 부드러움 및 냄새와 같은 알찜의 세부특성을 식별검사로 평가한 결과, 수분 함유도, 부드러움 및 냄새는 색, 기공의 발달, 단단함과 서로 상대적으로 알찜의 기호도에 영향을 주는 것으로 사료된다.
본 논문에서는 칼라 특징과 다해상도 질감 특징의 효율적인 결합에 근거한 내용기반 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 특징으로는 칼라의 공간적인 상관관계를 잘 나타내는 HSV 칼라 오토코렐로그램(color autocorrelogram)을 선택하였고, 질감 특징으로는 국부 밝기 변화와 국부 질감의 부드러움 정도를 잘 측정하는 BDIP와 BVLC를 선택하였다. 이 질감 특징들은 칼라 영상의 휘도(luminance) 성분에서 웨이브렛(wavelet) 분해되어 다해상도로 추출되었다. 그리고 이들 칼라와 질감 특징들은 효율적인 유사도 측정을 위해 각각 이들의 차원들과 표준편차 벡터들에 의해 정규화된 후 결합되었다. 실험을 위한 영상으로는 Corel DB와 VisTex DB, 그리고 이들로부터 파생되어 다양한 해상도의 영상으로 구성된 Corel_MR DB와 VisTex_MR DB를 사용하였다. 실 험 결과, 제안한 방법은 Precision vs. Recall 평가에서 기존의 BDIPBVLC 방법과 칼라 오토코렐로그램 방법보다 각각 평균 $8\%$와 평균 $11\%$ 향상된 성능을 나타내었으며 웨이브렛. 모멘트, CSD, 히스토그램을 이용한 방법들보다 $10\%$ 이상의 높은 성능을 나타내었다. 특히, 제안한 방법이 다른 방법들 보다 다해상도로 구성된 영상 DB에서 높은 검색 성능 차이를나타내었다.
본 논문에서는 가보 웨이블릿(Gabor Wavelet)을 이용한 회전 변화에 무관한 질감 분류 기법을 제안한다. 기존의 방법들은 대용량 질감 데이터베이스에서 낮은 정정분류비(Correct Classification Rate)를 나타내었다. 제안한 방법은 가보 웨이블릿 필터링 된 영상에서 전역 특징 벡터(Global Feature Vector)와 지역 특징행렬(Local Feature Matrix)을 정의하였다. 회전 변화에 무관한 두 가지 특징 그룹을 이용하여 개선된 유사도 측정 판별식(Discriminant)을 정의하였으며, 실험을 통하여 대용량 질감 데이터베이스에 적용한 결과 향상된 정정분류비를 얻을 수 있었다. 또한 질감 영상 스펙트럼의 대칭성을 이용하여 기존의 방법보다 실험회수를 50% 가까이 감소시켰다 결론적으로 112개의 브로다츠(Brodatz) 질감 클래스에서 비교 방법에 따라 차이는 있으나 $2.3%{\sim}15.6%$의 향상된 정정분류비를 얻었다.
본 연구의 목적은 세포핵의 3차원 염색질 질감 특성값이 암의 진행정도를 인식하는데 있어 유용한 특성값인지 평가하는데 있다. 특히, 제안한 방법이 악성이라고 진단된 세포진 도말 표본에서 정상으로 보이는 세포의 염색질 패턴에서의 미세한 차이를 인식할 수 있는지 살펴보고자 한다. 분류등급 정상(Normal), 저등급 편평 상피내 병변(LSIL, Low grade Squamous Intraepithelial Lesion), 고등급 편평 상피내 병변(HSIL, High grade Squamous Intraepithelial Lesion)에서 각각 100개씩의 세포 볼륨데이터로부터 3차원 GLCM(Gray Level Co occurrence Matrix)에 기반한 질감 특성값과 3차원 Wavelet 변환에 기반한 질감 특성값을 추출하고 분류기를 생성한 후 각 분류기에 대한 분류정확도를 비교하였으며, 2차원 세포진 영상에서의 세포핵 질감 특성값과 비교하기 위해 동일한 실험 볼륨데이터의 투영된 2차원 영상을 이용하여 같은 방법으로 2차원 세포핵 질감 특성값을 추출하고 분류기를 생성한 후 분류정확도를 비교하였다. 2차원 세포핵 질감 특성값과의 비교연구에서 3차원 세포핵 질감 특성값이 등급별 분류에 있어 보다 효율적인 것을 확인 할 수 있었으며 이는 3차원 염색질 질감 특성값이 자궁경부 세포의 정량화에 대한 정확성과 재현성을 개선할 수 있음을 의미한다.
암의 진행 정도를 판단하기 위한 암세포 조직영상의 분석은 그 대상이 되는 영상의 다양성과 잡음으로 인해 정확한 분석이 어렵다. 특히, 암의 진행 정도를 판단하는데 있어서 중요한 요인인 세포핵의 variation에 따른 order/disorder 정도를 객관적 수치로 정량화하기 위해서는, 각 기(stage)에 따른 암의 진행정도를 가장 잘 나타낼 수 있는 특징값 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 유효한 특징값을 추출하기 위하여, 공간 영역과 주파수 영역에서 그 지역적 특징을 잘 나타내는 wavelet 변환을 적용한 후, 분할 된 서브 밴드 중 고대역 서브 밴드에서 질감 특징을 추출하고, 추출 된 질감 특징값들이 암의 진행 정도에 따른 각 집단간에 유의한 차이를 나타내는지에 대한 유의성을 검증하기 위하여, 다변량 통계학적 분석 방법을 사용하여 비교분석 하였다.
본 논문에서는 질감분류를 위해 블록영상 내에서 인접 화소사이의 다차원 명암차이를 이용한 local binary pattern(LBP) 기법을 제안한다. 여기서 블록영상 내 화소 간 명암차는 4방향(세로, 가로, 대각, 역대각) 각각의 인접 화소 간 밝기변화를 고려한 것으로 영상의 질감분류에 이용되는 히스토그램의 레벨수를 감소시켜 계산 부하를 줄이기 위함이다. 또한 블록 내 명암관계를 이진패턴으로 나타낸 것으로 영상의 국부적 속성을 더욱 더 정확하게 반영하여 효과적인 질감분류를 가능하게 함이다. 제안된 기법을 128*128 픽셀의 그레이 영상 USC Texture Mosaic #2을 대상으로 크기와 질감이 다른 24개의 블록영상 각각을 분류하는 실험결과, 기존의 LBP에 비해 빠른 분류속도를 가지며, 임의 크기 블록영상의 분류도 가능함을 확인하였다. 특히 블록영상의 크기가 증가할수록 히스토그램의 레벨 감소폭이 더욱 더 크게 되어 분류속도의 개선정도도 증가함을 알 수 있다.
본 연구는 증편 제조기법을 이용하여 피자 crust 제조를 시도한 논문으로서 이를 위한 표준 recipe의 제시와 발효시간, 점도의 변화 및 완성된 증편피자의 질감특성과 수응도를 기계적 검사와 관능검사를 통해 평가하였다. 이를 위해서 기존의 증편 제조시 사용하는 탁주와 콩물을 이스트와 날콩가루로 대체하였으며 날콩가루 첨가 수준을 달리하여 그 효과를 연구하였다. 증편 제조기법을 이용하여 증편 crust를 제조한 결과 질감과 형태가 피자 crust로 사용하기에 적당한 것으로 나타났으며 이를 위한 표준 recipe를 제시하였다. 증편 제조시 날콩가루를 첨가한 결과 부피가 증가하는 속도가 빨라져서 1차, 2차 발효에 걸리는 시간이 단축되었다. 특히 5% 날콩가루 첨가군의 경우 대조군에 비해 발효시간이 유의적으로 짧아졌다. 1차, 2차 발효 후의 증편 반죽의 점도는 날콩가루 첨가에 따라 모두 유의적으로 증가하였다. 완성된 증편 crust의 질감을 기계적으로 측정한 결과 날콩가루 첨가군이 대조군에 비해 경도, 검성, 씹힘성이 낮은 것으로 나타났으며 씹힘성은 날콩가루 5% 첨가군이 대조군에 비해 유의적으로 낮았다. 이와 같이 제조 직후에는 날콩가루 첨가가 완성된 증편 crust의 질감에 큰 차이를 나타내지 않았으나 저장시에는 노화를 지연시키는 효과가 있을 것으로 기대된다. 관능검사 결과 증편 피자의 질감 특성은 기계적 검사결과와 유사하게 경도, 응집성, 부착성, 촉촉한 정도가 날콩가루 첨가에 의해 낮아지는 것으로 나타났다. 특히 5% 첨가군의 경우 대조군에 비해 유의적으로 질감 특성이 낮게 나왔다. 3% 날콩가루 첨가군의 질감 특성은 대조군에 비해 유의적인 차이가 없었으며 외관, 부드러운 정도, 전체적인 수응도에서는 오히려 좋은 점수를 받았다. 이상의 결과로 증편 제조기법을 이용하여 피자 crust 성형이 가능하며 날콩가루를 3% 정도 첨가하였을 때 발효시간이 단축되고 질감과 수응도는 대조군과 큰 차이가 없이 우수한 것으로 나타났으며 저장시 노화지연 효과를 기대할 수 있었다. 본 연구는 전통적인 증편 제조기법을 현대인이 선호하는 편의식인 피자와 접목시킴으로서 한국형 건강 편의식 개발을 위한 증편 피자 개발을 시도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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