본 논문에서는 인체의 머리 부분을 촬영한 의료 영상에서 뇌 영역만을 분할하는 방법에 대해 제시하고자 한다. 뇌의 해부학적 구조 및 기능적 이상 부위를 파악할 경우에 영상 내에 함께 보여지는 두개골과 뇌척수액 등을 제외한 대뇌피질 영역을 분할하면 보다 효과적인 정보 분석 및 진단이 가능하게 된다. 본 시스템에서는 3단계 알고리즘을 제시한다. 첫 번째 단계에서는 영상 내에 존재하는 잡음을 제거하기 위한 필터링이고, 두 번째 단계에서는 필터링된 결과에 대한 영상분할을 수행하는 것이다 이 때 정확한 결과 도출을 위하여 사용자의 인터렉션이 들어가게 된다. 세번째 단계에서는 형태학적 방법을 이용하여 분할 결과를 보완한다. 본 연구를 위한 실험에는 자기 공명 촬영 영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging), 단일 광전자 방출 단층 촬영영상(SPECT: Single Photon Emission Computed Tomography), 양전자 방출 단층 촬영영상(PET: Positron Emission Tomography) 등을 사용하였다. 본 시스템에서는 다양한 모달리티의 뇌 영상에서 대뇌피질 부분을 정확하게 영상 분할함으로써 뇌의 구조적 이상을 판단하기 위한 해부학적 정보 분석을 가능케 하고 있다. 뿐만 아니라 뇌 질환에 대한 정확한 진단 시뮬레이션도 가능하게 하고자 한다.
일반적으로 유역의 지형학적 특성을 나타내는 인자들은 유역면적, 유로연장, 유로경사 등 여러가지가 있다. Horton (1945)은 수계의 발달 형태에 기초한 하천의 차수를 이용하여 분기비, 길이비, 면적비, 하천 밀도 등 지형학적인 매개변수로 제시하였다. 유역 지형학적 매개변수는 Horton이 제시한 유역내 하도망의 지형학적인 구성에 대한 특성을 반영하는 것으로 유출에 지배적인 영향을 미친다. 한강 유역 19개 하천의 27개 지점을 대상으로 유출 특성과 지형학적 특성의 상관 분석을 위하여 유역과 하천의 지형학적 특성을 Arc-Map을 이용하여 구하였다. 하천차수법칙에 의한 지형학적인 매개변수로 분기비, 길이비, 함몰도, 면적비를 산정하였고, 유역의 지형학적 인자는 유역면적, 유로연장, 유로경사, 형상계수, 단일형상계수, 세장률, 수계밀도, 수계빈도를 산정하였다. 수계의 연간 유출률은 실측 유출량과 강수량 자료를 이용하여 산정하였다. 각각의 지형학적 특성인자에 대한 상관 매트릭스를 분석하고 그 상관특성을 분석하였다. 특히 지형학적 매개변수와 지형학적 요소와 연간 유출률과의 상관관계식을 제시하였다.
본 논문에서는 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 획득된 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환한다. YCbCr 컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 정보를 추출하고 이 피부색 정보를 임계치로 설정하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1 이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 손금을 추출하기 위해서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서도 미세한 잡음이 존재하므로 퍼지 이진화 기법을 이용하여 효과적으로 이진화 한다. 이진화된 영상에서 손금의 형태학적 정보를 이용하여 손의 윤곽선을 제외한 손금 영역을 추출한다. 추출된 손금 영역은 동치 테이블을 이용하는 연결 영역 검색 기법과 퍼지 추론 기법을 적용하여 개별 손금의 중요선을 추출하고 분석한다. 다양한 손금 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 손금 추출 방법보다 손금을 분석하는데 효율적인 것을 확인하였다.
국내에 서식하는 붕어 (Carassius auratus) 3배체 집단을 동정하고 이들을 대상으로 분자생물학적, 세포유전학적 및 형태학적 특징을 분석하였다. 본 자연산 붕어 3배체 집단은 전형적인 3배체의 세포 유전학적 특성들, 즉 이배체에 비해 1.5배의 세포 및 핵의 크기, 3n=150의 염색체수, 그리고 2배체 (3.6pg/cell)에 비해 1.5배 증가된 DNA 함량 (5.4 pg/cell)을 나타내었다. 또한 본 3배 체붕어 집단은 DNA fingerprinting 분석에 의해 유전적인 구성이 동일한 클론 집단인 것으로 판명되었고 클론 3배체 붕어들은 2배체와 비교시 매우 일양한 형태학적 특성을 나타내었으며 모두 암컷인 전암컷 집단이었다. 본 연구의 분석에 사용된 함안 집단의 3배체 붕어 집단 이외에도 논산, 주문진, 속초 및 삼례 붕어 집단을 대상으로 3배체 출현 빈도를 조사한 결과, 모든 지역에서 $80\%$ 이상의 높은 3배체 빈도를 보였다.
건강관리 및 유지에 대한 현대인들의 관심이 증대되면서 삶의 질 향상을 추구하는 고령화 사회에서 성인병 및 만성질환은 매우 위험한 요인이 되고 있는 실정이다. 특히 심장 질환은 3대 사망률 중 한 부분을 차지하고 있을 정도로 위협적이며 비전염성 만성질환 중 하나이다. 그러나 모든 질환에 대한 대처 방법이 동일하듯이 조기 진단에 의한 질환 예방이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 논문에서는 심장 질환자의 음성 신호를 획득하여 다양한 음성분석학적 요소 추출 및 분석을 통해 심장 질환과의 연관성을 파악하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 기존의 음성 분석 요소에 대한 1차 실험을 검증하고 추가 음성 분석 요소들에 대한 2차 실험을 행하여 각각의 분석 요소들과 음성에 대한 형태학적 특징을 시각화하여 편리하게 심장 질환을 진단하는 기법들을 제시하고자 한다.
대하천사업으로 4대강에 다기능보 건설 및 대규모 준설이 이루어졌으며, 그 과정을 통해 인위적으로 변화된 하천지형은 시간이 경과함에 따라 유사공급과 유수흐름 등 다양한 요인들의 복합적 영향 하에서 지속적 변화과정을 거치게 된다. 따라서 하천의 효율적인 운영 및 관리를 위해서는 하천지형에 대한 연속적인 측정 및 분석을 통해 하천유로의 지형학적 특성과 그 변화의 양상과 정도를 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 낙동강 중 하류 구간에 대하여 음향측심기를 이용한 수심측량을 통해 유로의 지형정보를 취득 분석하여 다기능보 건설 후 유로의 지형학적 특성에 있어서의 변화 양상을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 취득된 지형자료를 활용하여 유로 단면에 대한 기하학적 특성치들을 통한 형태학적 분석을 실시하였다. 또한 대하천사업 준공시 취득된 측량성과정보와의 비교를 통해 지형변화 양상과 정도를 파악하였다. 이를 통 해 대하천사업 이후 낙동강 중 하류 구간 유로의 지형변화 양상과 규모를 파악할 수 있었으며, 대하천사업 이후 준공측량성과를 기반으로 고시된 하천기본계획 상 지형정보의 정확성에 대해 평가할 수 있었다. 본 연구의 공간적 범위가 낙동강 중 하류 중 일부 구간들에 제한되었기에, 향후 본 연구에서 제안한 방법론을 활용한 지형특성 및 변화의 양상과 규모에 대한 지속적인 평가가 필요할 것으로 판단된다.
덩굴딸기의 종내 변이를 알아보기 위하여 꽃의 형질에 의해 유형화 한 3가지 유형에 대하여 외부형태학적 형질 분석, 주성분분석. 화분학적형질 분석, RAPD 및 PCR-RFLP분석을 실시하였다. 외부형태에서는 꽃잎과 꽃받침의 크기. 정소엽과 소엽의 크기 등이 3개의 유형을 구별하는데 유용한 형질이었지만 줄기, 화경의 길이, 잎의 거치형태, 엽축의 길이, 잎에 털의 분포양상 등은 변이가 없었다. 14가지의 외부형태형질을 이용한 주성분분석에서 3가지 변이형태는 유형별로 구별이 가능하였다. 화분학적 형질에서는 화분입상, 발아구의 수, 표면무늬 등에 있어 매우 유사한 형태로 나타나 구별이 불가능하였다. RAPD분석에서는 20개의 primer 중 8개가 분류군 전체에서 반응을 보였고 이로부터 총 33개($60\%$)의 다형화 밴드를 얻었으며, 유집분석 결과 type 2는 독립적으로 소그룹을 형성하였지만 다른 두 가지 변이형의 개체들은 서로 중복되어 유집되어 나타났다. PCR-RFLP분석은 엽록체 DNA 중 증폭된 일부 구간을 얻을 수 있었지만 제한효소 처리 결과에서는 다형화 밴드를 전혀 찾을 수 없었다. 이상의 결과에서 덩굴딸기의 종내변이 형태는 외부형태형질에 따라 유형별 구분이 가능하였지만 화분학적 형질이나 DNA수준에서는 전혀 뒷받침되지 못하였다. 따라서 type 1과 2는 정상개체와는 꽃의 형질에 차이가 있으나 동일한 자생지에 함께 분포하므로 자연잡종에 의한 일시적인 변이형이거나 생태종으로 보는 것이 타당할 것으로 생각된다.
은하의 형태학적 진화 양상을 분석하기 위해 허블 울트라 딥 필드 (Hubble Ultra Deep Field; HUDF)에 있는 밝은 은하를 조사하였다. Coe et al. (2006)의 HUDF 카탈로그에 포함된 적색편이, 적경, 적위, 밝기 등급, 픽셀 면적 값을 사용하여 HUDF은하의 B필터 영상에서 밝은 순서로 1000개의 천체를 선택하고 이로부터 939개의 은하의 육안 분류를 수행하였다. Elmegreen et al. (2005)의 분류 방법에 기초하여 타원 은하, 렌즈 은하, 나선 은하, 올챙이 은하(Tadpole), 이중 은하(Double), 사슬 은하(Chain), 덩어리 은하(Clump cluster)와 그 외의 불규칙 은하로 분류하였다. 이렇게 분류된 은하의 분류형과 은하의 적색이동 사이의 관계를 분석하여 HUDF 은하의 적색편이에 따른 형태학적 진화 양상을 찾아낼 수 있었다. 올챙이 은하, 이중 은하, 사슬형 은하, 덩어리 은하 등 병합 단계에 있는 것으로 추정되는 은하들은 적색편이가 작을수록 그 수가 대체로 감소하는 경향을 보이는 반면, 나선은하들은 적색편이가 작을수록 그 수가 증가하는 경향을 보였다. 또한, 적색편이와 은하 크기 사이의 관계를 보았을 때 낮은 적색 편이에서 나타나는 상대적으로 큰 은하들이 대부분 나선 은하였으며 이러한 결과는 은하 생성의 Bottom-Up 가설로 설명이 가능하다. 이와 함께 은하 형태의 정량적 분석을 위해 각 은하의 CAS와 함께 M20, Gini Coefficient(G)를 구하여 이들과 육안 분류와의 관계를 분석하여, CASGM20, 으로부터 은하의 분류 형을 찾는 방법을 모색하였다.
국내외적으로 무인자동차에 대한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 무인자동차를 성공적으로 구현하기 위해서는 매우 많은 요소 기술들을 필요로 한다. 특히 교통신호등의 검출과 인식 시스템은 무인자동차에서 컴퓨터 비전 기술의 핵심적인 요소기술로 주목 받고 있다. 최근까지 제안된 대부분의 교통 신호등 인식 방식들은 잡음과 환경적인 요소에 따라 의존적인 색깔 성분 분석 방법을 사용함으로써 인식률 개선에 있어 제한적인 성능 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 방식의 한계를 극복하기 위해 교통신호등이 갖는 형태학적인 특성을 최대한 고려한 방법을 제안한다. 제안한 방식은 색깔 성분과 사각형 특성, 원형 특성과 같은 형태학적 특성을 동시에 고려함으로써 인식 효율을 크게 증대시킨다. 다양한 모의실험을 통하여 제안한 방식은 교통신호등 인식률뿐만 아니라 오인식률 성능을 크게 개선시킬 수 있음을 보인다.
예방 의학에 대한 관심이 증대되고 있는 현대 생활에서 사상체질 진단을 통한 건강 유지는 누구나 쉽게 접근할 수 있는 방법 중에 하나이며, 이를 위해 사상의학(四象醫學)적 이론이 많이 사용되고 있다. 그러나, 사상의학에서 사상체질 진단 및 분류는 매우 중요한 과제로서 많은 학자들에 의해 연구되고 있으나 지금까지 객관적으로 인정된 방법이나 기술은 없다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 외형적 특징을 통한 사상 체질 분류를 연구하기 위한 목적으로 안면부의 형태학적인 특징을 도출하였다. 즉, 안면 영상에서 눈과 입을 추출하여 결과 영상과 사상체질 간의 상관성을 규명하기 위하여 안면 영상의 형태학적 분석을 이용한 사상체질의 판별을 시도하였다. 특히, 한방의 망진(望診) 방법에 근거하여 사상체질을 객관적으로 진단, 분류하기 위한 연구를 수행하였다. 최종적으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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