본 연구는 보이차 첨가에 따른 식빵의 품질 특성일 알아보고자 하였다. 반죽의 mixograph, 발효율, TPA, 비용적, 영상분석, 색도, 수분함량, 기호도 검사를 통하여 분석하였다. Mixograph의 peak time(min), peak value(%)의 경우, 모든 시료가 3~5분 사이, 60% 이상으로 제빵 적성에 모두 적합하였다. 발효율은 PRaw15에서 가장 높게 나타났으며, TPA 분석 시, 각 항목에서 대조군과 보이차를 첨가한 실험군 사이의 유의한 차이가 나타났다. 부피는 PRaw15가 가장 컸으며, 비용적은 대조군과 PRaw15간의 유의적인 차이는 없었다. 영상분석 결과, 기공의 조밀도(fineness), 부피(volume), 껍질의 두께(thickness)에서 시료들 간의 유의한 차이가 나타났으며, 색도에서도 시료들 간의 유의한 차이가 나타났다. 수분함량은 대조군이 가장 높았으나, 실험군에서는 PRipe15가 가장 높은 수분함량을 나타냈다. 전반적인 기호도는 PRipe15가 가장 높게 나타났으며, 다음으로 PRaw15가 좋았다. 전반적인 품질 특성을 고려하였을 때는 보이차 생차 15 g이, 기호도와 경제적인 부분을 고려하여 볼 때는 보이차 숙차 15 g이 최적의 첨가량으로 보여진다.
모든 물체의 표면은 독특한 성질을 보유하고 있으므로, 비디오 검색에 있어 텍스처는 형상이나 색과 더불어 중요한 변수로 사용될 수 있다. 비디오 검색에 있어서 중요한 것은 어떤 영상의 특징을 올바르게 추출하고 잘 분류하여 표현하는 것이다. Temporal texture는 무한한 시공간적 범위의 복잡하고, 추상적인 움직임 패턴도 특징화시킬 수 있으므로, temporal texture 패턴을 얼마나 잘 이용할 수 있느냐는 비디오 검색의 성능에 많은 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 temporal texture의 서로 다른 특징을 가진 세 가지의 모델을 선정하여 비교한다. 특히, 특징 추출의 분류가 정확하게 이루어지느냐에 초점을 맞추어서 분석하였다. 분류의 성능은 두 가지 변수 즉, 어떤 성질의 모델이며 비디오 데이터인가에 따라 달라지게 된다. 이들 모델링이 분류하기까지 걸리는 시간의 차이는 무시할 수 있을 정도의 시간차이므로 정확도를 위주로 성능을 분석했다.
최근 감시시스템은 휴먼인식 기술을 활용하여 스스로 판단하고 대처할 수 있는 지능형으로 발전하고 있다. 기존 얼굴인식 기술은 근거리에서 인식성능이 우수하지만 원거리로 갈수록 인식률이 떨어진다. 본 논문에서는 원거리 휴먼인식을 위해 거리별 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식에서 보간법 및 얼굴인식 알고리즘에 따른 얼굴인식률의 성능을 분석한다. 영상 정규화에는 최근접 이웃, 양선형, 양3차회선, Lanczos3 보간법을 사용하고, 얼굴인식 알고리즘은 PCA와 LDA를 사용한다. 실험결과, 영상 정규화로 양선형 보간법과 얼굴인식 알고리즘으로 LDA를 사용했을 때 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 어깨 초음파 영상을 분석하여 인대 손상(Tear) 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에서 사다리꼴 형태의 소속 함수를 적용한 퍼지 스트레칭 기법을 이용하여 명암 대비를 높인다. 명암 대비가 조정된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화가 적용된 ROI 영역에서 워터쉐드 기법을 적용하여 연골과 힘줄의 후보 영역들을 추출한다. 추출된 연골과 힘줄의 후보 영역들 중에서 위에서 아래로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역에 해당하는 힘줄 영역의 상단 경계선을 추출한다. 그리고 아래에서 위로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용하여 연골 영역의 상단 경계선을 추출한다. 힘줄 영역의 상단 경계선과 연골 영역의 상단 경계선 양 끝에 2차 함수 곡선을 적용하여 곡선 사이의 양자화할 영역을 추출한 후, SOM 기법을 적용하여 인대 손상 후보 영역을 양자화한다. 양자화된 인대 손상 후보 영역을 분석하여 어깨 힘줄의 손상 영역과 비손상 영역을 구분하고 인대 손상(Tear) 영역을 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 인대 손상(Tear) 영역이 비교적 정확히 추출되었다.
본 연구는 수치지형도 기반의 수치고도모델 생성 방법에 따른 정사영상 품질변화를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위하여 우선 축척 1/5,000 수치지형도의 등고선만을 사용한 수치고도모델(Case1)과 등고선과 표고점을 함께 사용한 수치고도모델(Case2)을 제작하여 수치고도모델 자체 제작 정확도를 검증하는 한편 이들 수치고도모델을 이용하여 시범지역에 대한 아리랑위성 2호 정사영상을 생성하였다. 실험결과 경사지와 산지도로와 같은 지형에 있어서는 Case2가 효과적이고, 넓은 평지의 경우 갑작스런 높이차로 인한 왜곡을 방지하기 위해서는 Case1을 사용하는 것이 효과적인 것으로 나타났다.
현재 NASA에서 제공되는 MODIS 지표반사율자료(MOD09)는 MODIS영상을 이용한 각종 주제자료들의 중요한 입력 자료로 사용되고 있으며, MODIS 지표반사율 자료에 대한 객관적인 검증연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MOD09의 검증관련 초기 연구로서, 남한에 분포하는 불변성 타겟(invariant target)을 대상으로 2006년 일별 250m MODIS 지표반사율자료(MOD09GQK)자료의 객관적 검증을 시도하였다. 우선, MOD09 QA(Quality Assurance)자료를 이용하여 구름의 영향을 받은 화소를 제거한 후, 수치지도와 토지피복도를 이용하여 정의한 불변성 타겟에 해당되는 MOD09영상의 화소값을 추출하였다. 이와 같이 추출된 시계열 MOD09GHK영상의 화소값에 1차 회귀분석을 적용하여 이상 반사율 값을 탐지하고, 그 원인을 분석하였다. 검증 결과 나지지역에 대해서 0.0186의 RMSE값이 나타났으며, 인공물의 경우 0.2891의 RMSE값을 보였다. 발생된 이상 화소를 살펴보면, 구름, 그림자, 눈에 영향에 의해 발생한 것도 있으며, 원인을 알 수 없는 이상 화소들도 분포하였다. 향후 연구에서는 한반도 전역의 MODIS 시계열 반사율영상을 대상으로 MODIS 대기보정알고리즘과 입력인자의 적합성을 판단하기 위한 연구를 진행할 예정이다.
핵의학은 방사성 동위원소 추적자를 인체에 투여하여 질병의 형태학적 정보와 생물학적 기능 정보를 얻고 평가한 Amyloid PET Tracer 개발로 베타아밀로이드 신경반 확인을 통해서 알츠하이머 진단의 정확도를 높일 수 있다. 그러나 20분이라는 긴 영상획득 시간은 환자에게 힘든 시간 일 수 있다. PET/CT 검사는 환자의 움직임에 민감하며, 검사 결과에도 일부분 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 체내 방사성 의약품의 분포를 시간에 따른 list mode acquisition 방법을 통해 영상의 정량적 평가에 영향을 미치지 않으면서 적절한 영상획득 시간 연구하였다. list mode는 기존의 frame mode에 비해 시간에 대한 정보가 포함되어 연구자들이 원하는 시간에 대한 영상을 별도로 reconstruction 할 수 있어 data 분석에 용이하다. 연구 방법은 5 min frame/bed, 10 min frame/bed, 15 min frame/bed, 20 min frame/bed 로 리스트 모드를 이용하여 시간별 재구성 영상을 획득하여 SNR(signal to noise ratio) 과 LPR(lesion-to-pons uptake ratio)의 차이와 판독의 차이를 비교 분석하여 적정한 영상획득시간을 알아보고자 하였다. 정량적 분석 결과 list mode로 측정 시 정량적 평가 결과, 영상획득 시간이 증가함에 따라 관심 영역 6개에서 SUVmean 값은 감소하였으나 5 min/bed 영상에서 가장 많은 차이를 보였고 10 min/bed 그리고 15 min/bed 순으로 SUVmean 값의 차이가 감소하였다. 따라서 15 min/bed 에서의 SUVmean 값은 영상의 평가에 영향을 끼치지 않을 만큼의 차이가 없다는 결과값이 나왔다. LPR 값의 차이는 없었다. 정성적 분석 결과, PET 영상획득시간에 따른 판독 소견의 변화는 없었으며 시간에 따른 영상 재구성의 정성적 분석 점수의 유의한 차이가 없었다. 연구 결과 F-18 fluteme tamol PET/CT 검사 시 15 min/bed 과 20 min/bed 영상이 유의한 차이가 없으므로 환자의 상태에 따라 LIST MODE를 통해 선택적으로 15 min/bed 을 사용하여 영상획득 시간을 줄이는 것이 임상적으로 유용하다고 할 수 있다.
최근 성공적으로 발사되어 운영되고 있는 천리안 해양위성 2호(GOCI-II)는 3×4로 배열되어 있는 총 12장의 Level 1B분할영상을 통해 Local Area전체를 관측할 수 있다. 이 때 분할영상 간의 복사휘도의 차이가 발생하면 분할영상의 경계에서 불연속선이 나타나게 되는데, 그 불연속선은 2차 산출물에서 더 도드라지게 나타나는 경향이 있어 사용 전에 분할영상 간 복사휘도의 차이에 대한 면밀한 분석 및 교정이 필요하다. 본 연구는 분할영상 간에 존재하는 중첩 영역을 이용하여 복사휘도의 상대적인 편의를 추정하고자 한다. 신뢰도 높은 통계 여러 날의 영상을 대량으로 분석해야 얻을 수 있겠지만, 본 초기 연구에서는 우선 한 시각에 촬영된 12개의 Level 1B 영상에 대한 통계를 도출함으로써 복사휘도 편차의 특성에 대해 이해하고 분산도 및 편의에 대한 전반적인 거동에 대한 분석을 수행한다. 사용 영상으로는 한반도 주변이 비교적 구름이 없는 날이었던 2021년 2월 21일 UTC03시 영상을 이용하였고, 신뢰도 높은 통계치 도출을 위하여 해양화소 만을 추출하여 사용하였다. 분석 결과는 밴드 1(380 nm)을 제외한 모든 밴드에서 0~1% 크기의 상대 편의가 나타남을 확인하였고, 밴드 1은 1~2% 가량의 보다 큰 편의를 보였다. 남북 방향으로 배열된 분할영상 쌍의 밴드 1의 경우를 제외하면, 동서, 남북 배열된 방향에 관계없이 모든 밴드에서 편의의 방향은 태양고도의 변화가 유발하는 편의의 방향과 반대로 나타났다.
본 논문은 컬러 영상의 색상분석 기반의 화염 검출 알고리즘에 최적인 컬러모델을 도출하여 화재감시 시스템에 적용하기 위한 컬러모델의 화염 색상 비교 분석에 대하여 기술한다. 기존 화재검출 알고리즘에서 많이 사용되는 RGB, YCbCr, CIE Lab, HSV 국제 표준 컬러모델에서 화염과 비화염 영역간의 색상 분리도 특성을 영상의 히스토그램 교차 분석(Histogram Intersection) 기법을 사용하여 정량화하고 분석한다. 4가지 국제 표준 컬러모델에 대한 히스토그램 교차 분석 결과, YCbCr 컬러모델의 평균 히스토그램 교차값이 0.0575로서 화염과 비화염간의 색상 분리도가 가장 우수한 컬러모델임을 확인하였으며, 각 컬러모델을 구성하는 12개 성분들 중에서는 청색차(Cb) 성분, 적색(R) 성분, 적색차(Cr) 성분이 각각 0.0433, 0.0526, 0.0567 로서 화염과 비화염 영역의 색상 분리도 특성이 매우 우수하여, 색상 분석 기반의 화염 검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델과 성분임을 확인하였다.
워터마크란 저작권 보호를 위해 영상과 같은 멀티미디어에 심어두는 보이지 않는 신호를 말한다. 많은 경우에 워터마크 검출기법은 상관성을 구한 후, 그 값을 정해진 임계값과 비교하는 과정으로 이루어지는데 상관성을 구할 매 원영상의 사용 유무에 따라 2가지 부류로 나누어진다. Typel검출기는 원영상(original image)과 테스트할 입력영상과의 차신호를 상관기의 입력으로 사용 하는 경우이고, Type2검출기는 입력영상을 직접 상관기의 입력으로 사용하는 경우이다. Typel검출기는 올바른 저작권을 증명하 는데 어려움을 가진다. 반면. Type2 검출기는Typel검출기와 비교할 때, 올바른 저작권 증명에 있어서는 유리하지만 Typel검출기 가 가지지 않은 문제점을 안고 있다. 그 문제점은 워터마크와 워터마킹할 원영상 사이의 상관성이 워터마크의 에너지로 정규화할 때 그 값이 무시할 수 없을 정도로 크다는 점이다. 따라서 본 논문에서는 그 상관성이 워터마크 검출의 성능에 미치는 영향을 분석하면서 그 영향을 최소화하는 새로운 기법을 제안하고 제안된 기법의 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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