본 논문에서는 이러한 범죄 행위인 흡연을 엘리베이터 내에서 행하는 범죄자를 추출하고자 한다. 추출 방법은 변형된 컬러-$X^2$-test를 이용하여 차이값을 추출하고, 이를 정규화 한다. 다음으로, 4-단계의 장면 전환 검출 알고리즘을 이용하여 연속적인 프레임들에서 장면 전환이 발생한 지점을 찾아낸다. 마지막으로, 비디오에 저장된 대량의 영상에서 흡연 영상의 검색 및 추출을 위한 방법을 제시한다.
가공 과정에서 대량 발생하는 폐기물 중 하나인 귤피를 천연 기능성 소재로 개발하기 위한 기초자료를 마련하고자 추출방법을 달리한 귤피 추출물의 생리활성을 확인하였다. 또한 감마선 조사에 의한 귤피 추출물의 생리활성 변화에 관하여도 관찰하였다. 정치추출의 경우 열수추출에 비해 초기 L$^{*}$ 값이 낮은 반면 a$^{*}$ 값과 b$^{*}$ 값이 높았으나 저장기간 또는 감마선 조사에 의해 차이가 없어졌으며, 감마선 조사선량의 증가에 따라 귤피추출액의 L$^{*}$ 값과 a$^{*}$ 값은 증가하였으며, b$^{*}$ 값은 감소하였다. 전자공여능, tyrosinase 저해효과, nitrite 소거능은 감마선 조사에 의해 영향을 받지 않았으나 저장기간동안 이러한 생리활성이 감소함을 확인하였다. 또한 추출방법(열수 vs 정치)에 따른 귤피 추출물의 생리활성의 차이는 나타나지 않았으며 감마선 조사는 천연물 추출물의 생리활성에 영향을 주지 않음을 확인하였다. 그러므로 경제적인 추출방법을 선택한다면 감귤가공후 폐자원인 귤피를 다양한 용도의 기능성 소재로 활용할 수 있다고 판단된다.
최근 국내에서 저해상도 위성영상을 이용한 적설 분포의 추출연구가 융설과 관련된 수문학적 연구에 이용되기 시작하였다. 한반도와 같이 넓은 지역을 대상으로 추출하는 과정에서 대기에 의한 방해가 너무 큰 영상은 구름 아래 지표면의 정보를 얻을 방법이 없어 해당 날짜의 영상을 제외 할 수밖에 없는 문제가 생긴다. 본 연구에서는 센서의 특성과 영상의 촬영 시간, 그리고 촬영 각도가 달라 서로 다른 대기의 영향을 받는 Terra MODIS 위성영상과 NOAA AVHRR 위성영상을 이용하여 각각의 적설 분포를 추출하는 방법을 비교 연구함으로써 영상을 분석하는데 있어 구름의 영향을 최소화 하고자 하였다. 2004년부터 2006년까지 겨울철의 적설이 발생한 기간을 대상으로 총 3개년의 영상을 분석한 결과를 바탕으로 두 영상으로부터 추출된 적설분포의 차이를 우리나라의 충주댐 유역을 중심으로 비교하였다. 밴드별 파장대의 반사 특성을 이용한 MODIS snow cover와 임계값을 선정하여 구하는 NOAA AVHRR는 서로 다른 적설분포를 보였다고 판단되며, 이는 해상도와 영상 합성, snow cover 추출 알고리즘의 차이 및 대기 현상의 영향 등으로 인하여 추출면적 값이 차이를 보이는 것이라 생각된다. 두 영상에 의한 추출면적의 비교분석 결과, 적설분포의 추출에 있어서 두 영상을 서로 절충하여 사용할 수 있다고 판단된다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.161-164
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2001
본 논문에서는 배경과 색 정보를 이용하여 얼굴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 영상에서의 얼굴 추출에 관한 방법에는 칼라 영상을 가정한 방법, 농담 영상을 가정한 방법, 얼굴의 회전에 덜 민감한 방법, 복잡한 배경에서의 얼굴 추출 방법 등이 연구되어 있다. 본 논문에서는 배경생성을 통해 물체를 구분하고 칼라 정보(HSI 칼라 모델)를 이용하여 얼굴을 추출한다. 배경생성은 각 픽셀 위치에서의 밝기 값을 장시간 평균하거나 혹은 장시간 누적된 밝기 값들 중 최빈 값을 사용하는데 이 방법은 영상 내 물체의 이동이 정체가 별로 없이 원활한 곳에서는 질 좋은 배경을 생성 할 수 있다. 하지 만 배경의 밝기 값을 누적하는 과정에서 물체의 정지상황이 장시간 반영될 경우 배경 영상의 질이 낮아지는 난점이 있다. 따라서, 배경생성 과정에 하이레벨 정보인 물체의 탐지 결과를 이용하여 움직임이 없는 부분에 대해서만 배경생성에 반영함으로써 좀 더 나은 배경을 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 배경을 이용해서 입력 영상과의 배경차이를 하게되면 영상 내에서 배경이 아닌 모든 물체를 추출할 수 있다. 물체를 추출 한 후 얼굴 색깔과 유사한 칼라 영역을 분리하고 추출된 물체의 윗 부분에 얼갈이 위치한다는 가정 하에 일괄을 추출한다.
비디오에 삽입된 플래시라이트는 연속된 프레임사이의 차이 값을 높게 형성하여 장면전환 검출을 위한 임계값 결정에 많은 어려움을 주며, 특히 장면전환 지점으로 잘못 검출되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 플래시라이트를 연속된 프레임으로부터 효율적으로 제거하여 신뢰할 수 있는 장면전환 지점을 검출하는 강건한 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 먼저, 연속된 프레임사이의 차이 값 추출을 위하여 객체나 카메라의 움직임에 덜 민감하고 프레임의 공간정보를 이용하는 지역 히스토그램 비교에 의한 추출 식을 사용하며, 추출된 차이 값들의 큰 변이 폭에 의한 임계 값 결정의 문제점을 해결하기 위하여 차이 값들의 동적 압축에 의한 정규화 작업을 수행한다. 또한 추출된 차이 값들의 시간적 연속성의 변이에 따라 플래시라이트가 가지는 특징을 이용하여 플래시라이트와 장면전환 검출을 따로 구분하여 추출할 수 있는 새로운 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 플래시라이트가 들어있는 다양한 비디오 타입으로부터 실험되어졌으며, 실험결과 플래시라이트 검출에 높은 신뢰성과 효율성을 보여주었다.
정확한 변위정보를 추정하기 위해 다양한 비용 값 계산함수 또는 비용 값 합산 방법들이 개발되었다. 본 논문에서는 비용 값 계산을 위해 좌, 우영상의 기울기와 SAD(Sum of Absolute Differences)를 이용하며 비용 값 합산을 위해 가이드 영상 필터링을 사용한다. 가이드 영상 필터링은 가이드 영상의 종류에 따라 필터링결과가 크게 변하게 되는데, 스테레오 정합에 사용된 원본 입력 영상을 가이드 영상으로 사용할 경우 정확한 화소 값을 가지고 있기 때문에 경계영역을 보존하며 필터링 수행이 가능하다. 하지만 가이드 필터링은 가이드 영상으로부터 미리 지정해준 이웃한 화소와의 거리와 색상차이의 분산 값만을 고려하여 필터링을 수행하기 때문에 설정 변수 값에 매우 의존적인 특성을 갖는다. 가이드 필터링 과정에서 변수에 대한 의존성을 낮추고 경계영역의 정확도를 높이기 위해 우선 평활화 필터를 이용하여 경계영역을 추출한다. 원본 입력영상을 사용하여 경계영역을 추출할 경우 객체 내부의 많은 텍스처 영역의 정보까지 추출되지만, 평활화 필터를 이용할 경우 정확한 경계 영역의 정보만을 추출 할 수 있다. 추출된 경계영역에 대해서만 높은 가중치를 사용한 뒤 기존의 가이드 영상 필터링과 혼합하여 최종 비용 값을 합산한다. 제안한 방법을 사용하여 경계영역의 정확도가 향상된 최종 변위 지도를 획득할 수 있었다.
우리나라의 고사리 재배면적은 2018년 기준 5,406ha 수준을 보이고 있으며 전체 산채류 재배면적에서 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 고사리(Ferns)는 고사리 속(Pteridium spp.)에 속하는 양치식물의 총칭으로서 우리나라에는 22과 70속 272종이 분포되어 있는 것으로 보고되었다. 고사리의 어린 순에는 가식부 100g 당 칼슘 15.0mg, 칼륨 185.0mg 등이 함유되어 있으며 골다공증, 심혈관 질환 등에 효과가 있고 식이섬유로 인해 변비 예방에도 유용한 것으로 알려져 있다. 고사리 뿌리에서 추출한 전분은 중국 및 일본 등지에서 면류나 제과용으로 이용되고 있어 고사리 재배의 부가가치를 향상시킬 수 있는 방안으로 기대되고 있다. 본 연구에서는 고사리의 재배년차간에 뿌리 전분의 생산성과 이화학적 특성을 조사하기 위해 2020년 3월 26일 각 재배년차별로 굴취한 뿌리를 세척 후 고무망치로 파쇄하고 수침 방법을 사용해 추출한 전분의 이화학적 특성을 조사하였다. 재배년차간 고사리 뿌리의 생산성은 5년생과 7년생에서 3,000 kg/10a 이상으로 유의하게 높은 수량을 보였다. 세척한 고사리 뿌리를 24시간 sodiun metasulfite 4% V/W 용액에 수침하여 전분을 추출한 후 24시간 간격으로 3회에 걸쳐 진탕, 침전과 세척의 과정을 거친 후 조사한 전분 추출 수율은 뿌리 생체중 대비 6.8~7.6% 수준이었으며 재배년차간 차이는 없었다. 추출한 전분의 색도분석에서 L 값은 재배년차가 높아질수록 낮아지는 경향을 보였으나 a 값은 3.7~4.8, b 값은 13.5~15.9로서 뚜렷한 차이를 보이지 않았다. 고사리 뿌리전분의 호화특성에서 최고점도는 3년생 고사리 뿌리에서 추출한 전분이 557.4 RVU로 높은 값을 보였으나 재배년차간 통계적 유의성을 인정할 수는 없었으며, 최저검도에서는 5년생에서 추출한 전분이 269.9RVUfh 낮은 경향을 보였다. 또한 최대 점도 시간은 5.0~5.2hr로 재배년차간 차이는 없었으며 호화 저지온도는 67.0~68.9℃ 범위로 유의한 차이를 보이지 않았다. 고사리 뿌리에서 채취한 전분의 무기물 함량을 조사한 결과 황의 함량은 1년생에서 0.081%로 유의하게 높았으며, 인산 함량은 3년생에서 72mg/kg으로 가장 높았고 1년생에서 31mg/kg으로 가장 낮은 값을 나타냈다. 칼륨의 함량은 7년생에서 추출한 전분에서 376.3mg/kg으로 높았으나 재배년차 간 뚜렷한 경향을 보이지 않았으며 칼슘, 마그네슙 및 철분 함량에서는 5년생 전분에서 유의하게 높은 경향을 보였다.
키 프레임들의 컬러 정보 차이 값과 표준편차 차이 값을 이용한 유사성측정 방법을 기반으로 클러스터링을 이용하여 의미 있는 단위로 분할되어 색인화 된 비디오에서 중요 장면들을 추출하고 추출된 키프레임들을 대상으로 중간(middle)샷 개요 생성 규칙을 적용하여 요약된 형태의 비디오 개요를 추출하여 사용자들에게 제공함으로써 비디오 선택의 폭을 넓힐 수 있도록 제안하였다.
본 논문에서는 획득한 차량 영상에서, 차량 번호판의 후보영역을 동적으로 할당하여 번호판을 추출하고, 이중 템플릿 매칭을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다. 차량 번호판 영역은 다른 영역에 비해 영상의 밀도값이 높다는 것을 근거로, 후보영역을 투영하여 추출된 영상의 밀도값과 기준밀도값을 비교하여 차이가 임계값 이하를 만족한 때 차량 번호판 영역으로 추출하고 만족하지 않을 때는 다음 후보영역을 투영하여 차량 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역에서 문자와 숫자영역으로 분할된 입럭패턴과 표준패턴을 흑화소로 1차 매칭하고, 이 중 유사도가 높은 표준패턴과 다시 백화소로 2차 매칭하는 이중 템플릿 매칭으로 인식하였다.
느릅나무 추출액을 0, 10, 20, 30% 첨가한 식빵을 제조한 결과, 추출액의 첨가량이 많을 수 록 반죽수율은 다소 증가하였으며, 식빵의 부피도 약간 증가한 것으로 나타났다. 빵의 기계적 특성을 조사한 결과 경도(hardness)의 경우 느릅나무 추출액 30%에서 가장 높았으며, 탄력성(springiness)의 경우 20% 첨가군에서 가장 높은 결과를 나타내었고, 점착성(gumminess)과 씹힘성(chewiness)은 느릅나무 추출액 함량이 높을 수 록 증가하였다. 색도의 경우 L 값은 대조군에 비해서 느릅나무 추출액 농도가 높을 수 록 낮은 값을 나타냈었으며, a 값은 느릅나무 추출액 10%, 20% 첨가군에서 대조군에 비해 약간 증가되었고, b 값은 모든 첨가군에서 뚜렷한 차이가 없었다. 관능검사에서는 느릅나무 추출액 10% 첨가군에서 가장 좋은 기호도를 보였으나, 반죽수율이나, 물성 특성에 미치는 영향과 느릅나무 추출액의 기능성 성분을 고려할 때 20% 첨가군이 적합한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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