컴포넌트 시장의 확산으로 소프트웨어 개발 형태가 컴포넌트 기반의 소프트웨어로 새롭게 변형되었다. COM, CORBA, EJB등은 컴포넌트 아키덱쳐들이다. 그 중에서 선의 EJB를 이용하여 만들어진 애플리케이션은 확장성 있고, 트랜잭션을 보장하며 멀티유저 환경에서도 안전하다. UB 설계의 기렬 모델링 언어인 UML을 이용한 EJB 추출방법은 UML 자체가 객체의 식별을 위한 자세한 가이드 라인을 제시하지 않으므로 EJB 추출에 어려움이 있고, 직관적인 경험에 의한 추출방법은 EJB 기반의 프로젝트를 처음으로 개발하고자 하는 개발자에게는 어려움이 있다. 본 논문에서는 정보구조 모델링의 방법[1]을 이용하여 구체적인 객체 추출방법을 제시하며 추출된 객체에서 쉽게 EJB의 빈들로 매핑시킬 수 있다.
본 연구는 소, 돼지, 닭의 부산물인 신장, 간, 기관으로부터 황산콘드로이틴을 추출하고 추출수율을 극대화할 수 있는 추출조건을 탐색하고자 실시하였다. 추출방법은 일반추출방법, 열수추출방법 및 효소가수분해 추출방법을 이용하였으며 각 추출방법에 따른 수율 및 추출물내의 황산 콘드로이틴의 양을 측정하였다. 추출방법간의 비교에서 일반추출법(대조구) 보다 열수추출과 효소가수분해 추출의 수율이 더 높게 나타났으며 유의적인 차이를 보였다(P<0.05). 효소가수분해 추출에서 식육부산물 중 가장 높은 값을 나타낸 것은 닭 기관, 소 기관, 소 간 순이었다(P<0.05). 모든 추출방법 간에 있어서 소기관의 황산콘드로이틴 함량이 가장 높았으며 효소가수분해 추출방법에 의한 소기관의 황산콘드로이틴 함량이(21.19±1.82) 가장 높은 수치를 나타내었다(P<0.05). 추출물의 수율에 영향을 미치는 에탄올에 의한 추출물 분별침전에서는 에탄올 농도가 증가할수록 황산콘드로이틴 수율이 증가하였다. 결론적으로 식육부산물로부터 황산콘드로이틴을 추출하는데 있어 효소가수분해방법이 가장 좋은 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 칼라 영상으로부터 관심 객체를 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 추출할 객체에 대한사전 지식이 필요 없으며 단순한 배경뿐만 아니라 복잡한 배경에서도 영상에 포함된 관심 객체를 추출하는 것이 가능하도록 한다. 이를 위해 가버 필터 사전을 사용하여 객체의 대략적인 형상을 포함하는 가버 영상을 생성한다. 이를 기반으로 객체 추출에 필요한 특징 정보의 추출 기준이 되는 관심 창(attention window)의 초기 위치를 설정한다. 객체 추출 단계는 기존 연구에서 제안한 방법을 일부 수정하여 적용한다. 제안된 방법의 추출 성능을 평가하기 위해 제안된 방법으로 추출된 결과를 수작업으로 추출된 객체와 비교하여 Precision, Recall 및 F-measure를 계산한다. 이를 통해 제안된 방법의 성능을 확인하였다. 또한 기존 방법과의 추출 결과 비교를 통해 제안된 방법의 우수성을 검증하였다.
얼굴 인식의 전처리 단계로써 얼굴의 특징 영역인 눈, 코, 입을 추출하는 방법들이 최근 다양하게 연구되고 있다. 얼굴 영상의 특징 영역을 추출 하는 방법에는 일반적으로 특징 점을 이용한 방법과 에지 정보를 이용한 방법이 있다. 특징 점을 이용한 방법은 높은 정확도를 보이는 반면 느린 수행시간을 보이는 문제점이 있으며, 에지 정보를 이용한 방법은 빠른 수행시간을 보이지만 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정확도와 수행시간을 동시에 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 빠른 수행 시간을 위해 에지 정보와 에지의 방향성 정보를 이용하여 대략적으로 영역을 추출하여, 잡음에 의해 발생된 에지나 빛에 의해 추출되지 못한 에지에서 생긴 눈 추출의 오류는 추출된 영역의 가로, 세로 비율과 각 영역의 공간 정보를 이용하여 해결한다. 실험 결과에서 85%의 정확도와 평균 0.3초의 수행시간을 보였으며, 에지 정보를 이용한 방법의 문제점인 정확도와 특징 점을 이용한 방법의 문제점인 수행시간을 동시에 향상시킨 결과를 보였다.
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.
본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질의 유형 정보를 이용한 LDA 기반 질의 확장 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출한다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 질의와 관련된 병명을 이용하여 추가 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 확장 질의로 선택한다. 또한, LDA를 실행한 후, Word-Topic 클러스터에서 질의와 관련된 클러스터를 추출하고 Document-Topic 클러스터에서 초기 검색 결과와 관련이 높은 클러스터를 추출한다. 추출한 Word-Topic 클러스터와 Document-Topic 클러스터 중 같은 번호를 가지고 있는 클러스터를 찾는다. 그 후, Word-Topic 클러스터에서 의학 용어를 추출하여 확장 질의로 선택한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.
기존의 홍채인식 시스템에서 사용된 홍채영역추출 방법의 경우 불필요한 정보를 포함하여 추출하기 때문에 효과적인 특징추출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 홍채영역을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근방법으로서, 통계 정보를 이용하여 홍채영역을 추출하는 방법을 제안한다. 획득된 그레이레벨의 눈 영상에서 홍채영역의 경우 다른 영역보다 픽셀들간의 값의 변화율이 크기 때문에 간단한 영상처리를 통해 홍채영역이라 판단되는 영역을 강조한 뒤 그 값들의 통계정보를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실세계의 눈 영상을 이용한 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 근육 영역의 명암 대비를 강조하기 위해서 Multiple 연산을 적용한 후, 명암 대비가 강조된 영상에서 수직 방향의 명암도가 200 이상인 픽셀들에 대해 퍼지 기법에 적용하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 피부층과 외복사근 사이에 존재하는 피하지방을 추출하기 위해 Thick-Search 방법을 적용하여 피부층과 외복사근을 추출한 후, 피부층과 외복사근의 사이에 Up-Down Search 방법을 적용하여 피하지방층을 추출한다. 피하지방층이 추출된 영상에서 근막의 형태학적 정보를 이용하여 근막을 추출한다. 추출된 근막 사이에 대해 Up-Down Search 방법을 적용하여 근육의 후보 영역을 추출한 후, 근육의 형태학적 정보를 이용하여 최종적인 근육 층을 추출한다. 추출된 근육의 경계선을 Monotone Cubic Hermite 보간법을 이용하여 근육의 경계선을 보정한 후, 최소자승법을 이용하여 근육의 두께를 측정한다. 제안된 방법을 복부 초음파 영상에 적용하여 근막 및 근육 영역을 추출한 결과, 기존의 근육 추출 방법보다 정확하게 추출되었고, 근육의 두께 측정 결과도 전문의가 육안으로 측정한 결과와 근사한 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 경상북도 봉화군 춘양면 애당리 수확 벌채 지역을 대상으로 다양한 표본추출방법을 적용하여 재적을 산출한 후 실제 벌채량 및 설계서상의 재적 값과의 비교를 통해 보다 정확하고 비용 효율적인 표본추출방법을 제시하고자 수행하였다. 연구에 사용된 표본추출방법으로는 1) 임의추출법, 2) 계통추출법, 3) 선상추출법을 적용하였으며, 각 표본추출방법별로 이동시간, 추정된 재적평균의 표본 오차율, 조사시간, 조사원 규모, 시간당 임금, 표본점 개수 등을 이용하여 표본추출방법에 대한 산림조사의 비용 효율성을 분석하였다. 각 표본추출방법별로 10개의 표본점을 추출하였으며, Bootstrap 기법을 이용하여 표본 강도의 타당성을 검증하였다. 분석결과, 선상추출법이 임의 및 계통추출법보다 실측된 재적 값과의 재적 편차가 상대적으로 가장 적은 것으로 나타났고, 산림 조사 비용 측면에서는 목표 표준오차율에 상관없이 임의추출법을 활용한 산림조사가 조사비용이 가장 낮은 것으로 나타났다. 본 연구결과에 따르면, 선상추출법과 임의추출법을 통한 산림조사 방법이 계통추출법을 이용한 방법보다 비용 효율적이며 재적의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 하지만 사례 연구의 특성상, 연구에서 분석된 결과의 일반화에는 한계가 있어, 향후 국내의 다양한 지역을 대상으로 동일한 방법의 연구가 진행된다면, 국내 산림의 환경적 특성을 반영한 표본추출방법이 제시될 것으로 기대된다.
최근, 무분별한 농약사용으로 인해 조리 후에도 잔류하는 농약성분의 독성이 문제시 되고 있어 인체 내로의 섭취 전에 독성 유무와 그 정도를 확인할 수 있는 방법 개발을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 채소류, 곡류, 과일류 등에 빈번히 사용되는 농약성분의 독성 확인과 함께 이들 식품 내에 잔류하는 농약성분의 검출을 위한 방법을 연구하였으며, 이들의 독성 유무를 유전자 재조합된 5종의 발광성 미생물을 이용하여 확인하였다. 또한 이들 농약류가 식품 내에 잔류하여 발생하는 독성을 분석하기 위해 식품내 잔류하는 농약 성분의 추출에 필요한 효율적인 추출 용매를 제작하였으며, 농약성분의 화학적 성질에 따라 추출 방법을 두 단계로 분리하여 추출률을 향상시켰다. 뿐만 아니라, 식품류의 특성에 적합하게 식품별로 특정한 추출방법을 연구하였으며, 추출된 농약 성분의 독성 및 안정성 역시 발광성 박테리아를 이용하여 확인하여, 전체적인 추출방법의 효율을 진단하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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