마늘을 MAE 방법과 CE 방법에 의하여 각각 물과 에탄올로 추출하고 추출조건에 따른 올레오레진 수율과 기능성을 비교하였다. 추출조건을 달리하였을 때 추출방법에 따른 올레오레진 함량의 차이는 거의 없었으나 최적 추출시간이 CE의 경우 2시간인 반면 MAE에서는 5분 내외로 추출시간이 크게 단축되었다. 전자공여작용은 물 추출의 경우 두 가지 추출방법에서 모두 64% 이었고 에탄올 추출의 경우는 CE 및 MAE에서 각각 63%와 51%로 모든 추출물에서 비슷한 수준을 보였다. 아질산염 소거작용은 모든 추출물에서 PH 증가하면서 감소하는 경향을 보였고 특히, pH 1.2의 경우 90% 이상의 높은 소거작용을 보였으며 추출방법에 의한 차이는 없었다. Tyrosinase 저해작용은 물 추출물의 경우 CE 및 MAE에서 각각 47% 및 60%이었으며 에탄올 추출물은 이와 비슷하거나 낮은 45%와 39%의 저해작용을 나타내었다. ACE 저해작용은 CE보다 MAE 추출물의 경우 더욱 강한 활성을 나타냈으나 효소와의 반응시간에 따른 뚜렷한 증가현상은 없었다. 또한 pyruvic acid 함량에서는 물 추출물의 경우 CE와 MAE 각각 마늘 1 g당 44.8 및 $36.0{\mu}moles$이었고 에탄올 추출물에서는 이보다 낮은 28.6과 $32.0{\mu}moles$을 나타내어 추출방법에 따른 큰 차이를 보이지 않았다.
우편물을 배달순서대로 정렬하는 과정을 순로구분이라고 하는데, 우편물의 처리과정에서 가장 많은 시간이 소요되는 부분이 바로 이 순로구분 과정이다. 우정선진국의 순로구분 자동화 시스템은 바코드를 이용하여 순로구분를 자동으로 처리하고 있지만, 국내의 시스템은 순로구분의 전 단계까지만 수행하고 나머지 과정은 배달원이 자신의 경험에 의해 수작업으로 처리하고 있다. 본 논문에서는 우편물을 자동 검증하는 방법으로 바코드 대신에 우편영상 특징기반의 Virtual ID 사용을 위한 유사한 우편영상 추출방법을 제안한다. 제안 방법은 질의영상과 후보영상간의 유사성을 판별할 때, 각 영상의 수취인 영역에서 추출된 문자열 Bounding Box들의 대응되는 쌍을 결정하고 그 쌍들의 영역이 겹치는 정도를 유사도로 측정하는 방법이다 291개의 우편영상에 대하여 실험한 결과, 289개의 영상이 정상적으로 유사한 우편영상으로 추출되었다. 또한, 유사한 우편영상으로 추출된 영상의 평균개수는 3.78개로 비교적 높게 나왔지만 이는 실험 데이터에 동일 DM 발송 우편물이 연속적으로 위치한 경우가 많았기 때문이다.
홍채인식 기술에서 홍채영역 추출 방법은 필요한 데이터를 추출, 변환하는 과정에서 발생하는 홍채정보의 손실을 최소화하는데 그 목적이 있다. 그러나 기존의 홍채인식에서 사용되는 홍채영역 추출 방법은 초기 눈 영상 획득 시 얻은 영상의 눈 기울기가 일정하다는 가정에 기초하거나, 하나의 홍채 데이터를 기준으로 삼고, 다른 홍채데이터를 비교하여 기울기를 보정하기 때문에 동일인에게서 취득한 영상이라 하더라도 영상간의 기울기가 크다면 두 홍채 데이터의 공통된 특징 역시 상대적으로 적거나 차이가 날 수밖에 없다. 결국, 이는 실제 필드에서 사용할 시스템의 인식률에 영향을 줄 수밖에 없다. 본 논문에서는 이 문제를 보완하기 위한 방안으로, 눈 영상 내에서 내안각을 찾아내고 이를 기준으로 하여, 눈 영상의 특정 부분에서 일정한 홍채영역을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 우리가 제안하는 방법을 사용하여 실제 취득한 모든 눈 영상에 대한 실험을 한 결과, 비교적 일정한 홍채영역을 추출할 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 저차원의 홍채 특징을 추출하기 위한 방법으로 텍스쳐 분석 기법에서 사용되는 Gabor 필터, Laws 필터 및 Wavelet 변환 및 추가적인 방법으로 Direct LDA(DLDA)을 사용한 홍채 특징추출 방법을 비교 분석하였다. 실험을 통해 일반적인 평균과 분산을 이용한 텍스쳐 기반 특징 추출 방법의 홍채인식 적용 가능성과, 텍스쳐 기반 특징 추출 방법에 의해 얻어진 1차 특징추출에 대해 추가 과정을 통해 높은 식별력과 낮은 차원을 가지는 특징을 얻을 수 있음을 증명한다.
본 논문에서는 생물학 관련 문서에서 단백질 간의 상호작용을 추출하는 방법에 대한 전반적인 기술 동향을 소개하고, 현재 구현된 상호작용 정보 자동추출 시스템의 연구 결과에 대해 기술한다. 일반적으로 이미 알려진 단백질들의 관계를 추출함에 있어서는 단백질의 이름에 대한 특성 구분과 표현의 의미적 해석등에 NLP 기법을 사용하여, 사용자 정의에 따른 룰을 생성하는 방법과 데이터 마이닝 기법을 적용하여, 단백질간의 관계를 자동적으로 추출하는 방법, 또한 위의 이 두가지 방법을 병행하는 방법이 현재 연구되고 있다. 이 논문에서는 자연언어처리 기법과 머신러닝 기법(SVM)을 이용하여, 단백질간의 상호작용에 관한 일반 생물 정보 문헌에서 추출하고, 그 성능을 테스트 해 보겠다.
얼굴 이미지의 대부분은 표본의 수보다 특징 변수의 수가 많기 때문에 이러한 점을 고려한 특징 추출 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부분 최소제곱법을 이용하여 특징 벡터의 차원을 축소하는 방법을 제안한다. 전통적인 차원 축소 방법인 주성분 분석은 클래스의 정보를 고려하지 않고 최대 변이를 가지는 성분을 추출하기 때문에, 클래스의 구분에 필요한 특징을 필수적으로 추출하지 못한다. 이에 비해, 부분 최소제곱법은 클래스 변수에 대한 정보를 포함하여 성분을 추출한다. 그러므로, 분류를 하는데 있어서는 주성분 분석에 의해 추출된 성분보다는 부분 최소제곱법에 의해 추출된 성분이 보다 더 예측적이다. 맨체스터와 ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 분류와 차원 축소 측면에서 주성분 분석 방법보다는 부분 최소제곱법을 이용한 방법이 그 성능이 우수함을 알 수 있었다.
밝기 차이가 발생할 때마다 비동기적으로 영상을 획득하는 이벤트 카메라는 기존의 프레임 기반 카메라가 가지고 있는 한계점을 보완하기 위해 사용된다. 이벤트는 비동기적으로 획득되고 프레임보다 훨씬 빠르게 작동할 수 있기 때문에, 이를 활용하는 방안은 다양하다. 본 논문에서는 기존의 프레임 기반 카메라를 대체하여 사용하기 위해 이벤트만 활용하여 프레임 형태의 영상을 복원한 선행연구를 기반으로 한다. 복원한 영상의 노이즈를 제거하는 방법을 제시하고, 기존의 노이즈 제거 방법들과 비교하여 성능을 평가한다. 또한 기존에 있는 대표적인 특징점 추출방법을 노이즈를 제거한 영상에 적용해보고, 복원된 영상에서의 특징점 추출에 적합한 추출방법을 확인한다. 이 결과는 프레임 기반의 특징점을 추출하여 추적하는 다양한 분야에서 기존의 카메라를 체제할 수 있다.
본 논문은 얼굴인식 분야에 있어서 필수 과정인 얼굴 및 얼굴의 주요소인 눈과 입의 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴 영역 추출은 복잡한 배경하에서 움직임 정보나 색상정보를 사용하지 않고 통계적인 모델에 기반한 일종의 형찬정합 방법을 사용하였다. 통계적인 모델은 입력된 얼굴 영상들의 Hotelling변환 과정에서 생성되는 고유 얼굴로, 복잡한 얼굴 영상을 몇 개의 주성분 갑으로 나타낼 수 있게 한다. 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴을 추출하기 위해서, 단계적인 크기를 가지는 탐색 윈도우를 이용하여 영상을 검색하고 영상 강화 기법을 적용한 후, 영상을 고유얼굴 공간으로 투영하고 복원하는 과정을 통해 얼굴을 추출한다. 얼굴 요소의 추출은 각 요소별 특성을 고려한 엣지 추출과 이진화에 따른 프로젝션 히스토그램 분석에 의하여 눈과 입의 경계영역을 추출한다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 추출에 관한 기존의 연구에서 주로 기하학적인 모양을 갖는 눈과 입의 경우에는 주로 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 특징을 추출하고, 비교적 다양한 모양을 갖는 눈썹, 얼굴 윤곽선 추출에는 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 연구와는 달리 스네이크를 이용하여 적절한 파라미터의 선택과 에너지함수를 정의하여 눈과 입의 윤곽선 추출을 실험하였다. 복잡한 배경하에서 얼굴 영역의 추출, 추출된 얼굴 영역에서 눈과 입의 영역 추출 및 윤곽선 추출이 비교적 좋은 결과를 보이고 있다.
반짝이는 특성의 물체에 대해 이미지를 기반으로 색을 추출하는 경우 반짝이는 특성을 포함하면서 내재되어 있는 색 특성을 표현하기 위해 색 곡선(color line)을 이용한다. 이 경우 추출하려는 색이 왜곡되지 않은 가장 적합한 이미지를 선정하는 방법이 필요하다. 이를 위해서 실감모델링을 위해 색 곡선을 기반으로 색을 추출하는 방법을 제시하고 제시된 방법을 위해 색을 추출하기 가장 적합한 이미지를 선정하는 기준을 색포화율(color saturation ratio)을 통해 제안한다. 색포화율이란 색을 구성하는 요소 중에서 최소한 하나 이상의 색이 포화된 픽셀들을 최대 색거리를 가진 픽셀들로 간주하여 계산된 색거리의 총합에 대해 최소한 하나 이상의 색이 포화된 픽셀들의 색거리 총합의 비율를 의미한다. 이상적으로 이 비율이 최소가 되면 하이라이트를 제외한 어떤 픽셀도 포화되지 않기 때문에 반짝이는 특성을 가진 물체의 색을 추출하기 위해 촬영된 이미지는 하이라이트를 제외한 모든 색이 왜곡되지 않은 가장 적합한 이미지가 생성된다. 또한, 이렇게 선정된 이미지에서 추출된 색의 효율성을 보이기 위해 색 공간과 이미지 상에서 다양한 형태의 응용 결과를 제시하였다.
인터넷이 발전할수록 정보의 양이 늘어나게 되어 방대한 양의 데이터 속에서 적합한 정보를 추출하는 방법이 필요하다. 그리고 같은 데이터라 하더라도 유용한 정보라고 판단하는 것은 개인의 관심도에 따라 다르다. 따라서 우리는 사용자 관심 정보 추출이라는 목표 아래에서 개인간의 차이에도 명확히 정보를 추출할 수 있는 방법의 필요성을 인지하여 정보추출의 사전 단계에서 사용자가 원하는 정보가 있는 블록을 식별하는 방법에 대해서 연구하였다. 사용자가 선호하는 정보가 들어있는 블록들에 대해서만 정보 추출 기법을 적용하면 정확성과 속도면에서 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상된다. 또한 XML-QL[7]형식의 질의를 통해 사용자의 요구 변화에 유연하게 대처하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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