배경: 두개강내 용적에 대한 수동과 자동 측정법이 여성 주요 우울증 환자의 해마의 용적측정술과 modulated voxel-based morphometry (mVBM)의 결과에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 방법: 21명의 여성 주요 우울증 환자와 성별, 나이의 분포가 비슷한 20명의 여성 정상인을 연구대상에 포함시켰다. 해마와 두개강내 용적은 수동으로 측정하였고, FreeSurfer 프로그램을 이용하여 두개강내 용적을 자동으로 측정하였다. 또한 회색질과 백색질의 부피도 SPM을 이용하여 자동으로 측정하였다. 결과: 수동으로 측정한 두개강의 용적을 통제변인으로 하여 분석한 통계분석의 결과가 FreeSurfer에 의해 측정된 두개강내 용적이나 뇌실질의 용적을 통제변인으로 한 통계분석의 결과보다 우울증 환자의 해마부피 감소와 mVBM 분석의 국조적 부피감소를 보다 민감하게 보여주었다. 수동적인 방법과 FreeSurfer에 의해 측정된 두개강내 용적은 정상인에서는 차이가 없었지만 (p = 0.696), 우울증 환자의 두개강 부피는 FreeSurfer를 이용해 측정한 두 개강의 부피가 더 작았다 (p = 0.000002). 우울증 환자의 전체 회색질의 부피는 수동으로 측정한 두개강의 용적을 통제변인으로 적용하였을 때 정상인의 회색질의 부피보다 작았고 (p = 0.000002), 해마의 부피도 수동으로 측정한 두 개 강의 부피를 통제변인으로 통계처리를 했을 때는 우울증환자의 해마가 뚜렷한 위축을 보였지만 (오른쪽, p = 0.014; 왼쪽, p = 0.004), 다른 측정법을 통제변인으로 했을 때는 유의하지 않았다 (p > 0.05). mVBM 분석에서는 수동으로 측정한 두개강의 부피를 통제변인으로 사용했을 때만 다중비교교정 후에 유의한 결과를 보였다 (FDR p < 0.05). 결론: 수동적인 방법으로 측정한 두개강의 용적이 FreeSurfer에 의해 자동으로 측정된 두개강의 용적이나 뇌실질의 부피보다 해마용적측정술과 mVBM 의 결과에 있어서 더 효율적으로 우울증이 있는 그룹과 없는 그룹의 차이를 보여주는 것에 민감한 결과를 보였다.
본 논문에서는 인간의 시각처리 원리 및 블록기반 영상처리기법에 바탕을 둔 실시간 이동물체 추적시스템을 소개한다. 제안하는 실시간 아동물체 추적시스템은 인간의 망막이 갖고 있는 생물학적 메커니즘의 장점을 활용하기 위하여 광각렌즈를 장착한 CCD(Charge-Coupled Device) 카메라와 펜-틸트-줌(Pan-Tilt-Zoom) 카메라를 사용하여 줌인(zoom-in)과 줌아웃(zoom-out) 효과를 동시에 발생시킬 수 있도록 구성되었고, 추적의 오차를 줄이기 위하여 입력되는 영상을 개별 화소 단위가 아닌 여러 개의 블록으로 나누어 처리하는 방식을 채택하여 영상처리를 빠르게 함과 동시에 미세한 잡영도 제거하여 이동하는 물체를 실시간으로 효율적이고도 빠르게 추적한다. 제안하는 시스템의 성능을 확인하기 위해 여러가지 형태의 실험을 수행하였으며 분석 결과를 통해 제안하는 시스템이 미세한 잡영에 거의 방해를 받지 않으면서도 움직이는 물체를 빠르게 감지해서 펜-틸트-줌 카메라를 올바르게 제어함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 프레넬릿 변환을 이용하여 디지털 홀로그램을 압축할 경우에 사용될 수 있는 쿼드트리 형태의 부대역 양자화기를 제안한다. 획득된 디지털 홀로그램에 대해서 프레넬릿 변환을 수행한 후에 각 부대역별로 화소당 평균 에너지와 부대역의 시각적인 중요도를 분석하여 부대역이 복원 영상에 비치는 영상을 분석하였다. 각 부대역별로 계수들의 분포를 분석하여 다이나믹 영역을 정하고, 부대역 양자화기를 설계하였다. 설계한 양자화기의 효율을 높이기 위해서 다이나믹 영역 외의 영역에 존재하는 계수를 활용하는 방법을 적용하였고, 이를 예외 계수라 하였다. 그 결과 σ′ = 5.0인 범위에서 높은 성능을 가질 수 있는 양자화기를 설계하였다.
광학 위성영상은 국가 보안 및 정보 획득을 목적으로 사용되며 그 활용성은 증가하고 있다. 그러나, 기상 조건 및 시간의 제약으로 사용자의 요구에 적합하지 않은 저품질의 영상을 획득하게 된다. 본 논문에서는 광학 위성영상의 구름 폐색영역을 모의하기 위하여 고해상도 SAR 영상을 참조한 딥러닝 기반의 영상변환 및 컬러화 모델을 생성하였다. 해당 모델은 적용 알고리즘 및 입력 데이터 형태에 따라 실험하였으며 생성된 모의영상을 비교 분석하였다. 특히 입력하는 흑백영상과 SAR 영상간의 화소값 정보량이 유사하도록 하여 상대적으로 색상정보량 부족에서 오는 문제점을 개선하였다. 실험 결과, Gray-scale 영상과 고해상도 SAR 영상으로 학습한 모의영상의 히스토그램 분포가 비교적 원 영상과 유사하였고, 정량적인 분석을 위하여 산정한 RMSE 값은 약 6.9827, PSNR 값은 약 31.3960으로 나타났다.
최근 고 해상도 위성영상정보의 민간 활용에 대한 수요가 증가하면서 기존의 공간 정보를 다루는 여러 응용분야에서 이에 관련된 많은 연구를 하고 있다. 도시교통 환경 분석을 위하여 위성영상정보를 처리하는 과정에 있어서 도로, 건물, 기타 선 구조와 같은 지형지물을 분석하는 과정은 사용자에 따라 주관적일 수 있다. 이러한 배경에서 수학적 그레이 레벨 모폴로지는 하나의 효과적인 접근으로 간주된다. 본 연구에서 지형지물 추출을 위해 윈도우 운영체제에서 실행되는 실질적인 응용 프로그램을 구현하였다. 이 프로그램에서 주요한 지형지물은 그레이 레벨 영상을 이용하여 개방(opening), 폐쇄(closing), 침식(erosion), 팽창(dilation)의 순차적 처리를 통하여 자동적으로 추출된다. 결과적으로, GDPA, 허프 변환 또는 다른 알고리듬들과 비교시 하나의 이점이 된다. 모폴로지 처리와 같이 본 프로그램은 그레이 레벨 값의 범위에 기반하여 지형지물을 추출을 위한 density slicing 기능 또는 주어진 경계치 보다 작은 화소 군집을 제거하는 처리인 'sieve filtering'을 제공한다. 이러한 기능들은 형태학적으로 처리된 결과를 증대하고 지형지물 종류들을 분리하는데 유용하다. 또한 배경의 제거, 잡음 탐지, 도시 환경 원격 탐사에서의 지형지물 특성화에 기여한다. 본 프로그램을 이용하는데 있어서 IKONOS 위성영상을 이용하여 시험 구현하였다. 결과, 다중 경계치 또는 steve filtering을 이용한 그레이 레벨 모폴로지 처리는 복잡한 지형지물과 많은 데이터로 구성된 고해상도 영상 내의 주어진 대상에서 자동적인 처리와 사용자 정의 sieve filtering으로 인한 효과적인 지형지물 추출 방법으로 간주 된다. 시안을 작성 표준화를 위한 첫 단계 시도를 소개하였다.분석 결과는 문장, 그림 및 도표, 장 끝의 질문, 학생의 학습 활동 수 등이 $0.4{\sim}1.5$ 사이의 값으로 학생 참여를 적절히 유도하는 발견 지향적 인 것으로 조사되었다. 그러나 장의 요약은 본문 내용을 반복하는 내용으로 구성되었다. 이와 같이 공통과학 과목은 새로운 현대 사회에 부응하는 교과 목표와 체계를 지향하고 있지만 아직도 통합과학으로서의 내용과 체계를 완전히 갖추고 있지 못할 뿐만 아니라 현재 사용되고 있는 7종의 교과서가 교육 목표를 충분히 반영하지 못하고 있다. 따라서 교사의 역할이 더욱더 중요하게 되었다.괴리가 작아진다. 이 결과에 따르면 위탁증거금의 징수는 그 제도의 취지에 부합되고 있다. 다만 제도운용상의 이유이거나 혹은 우리나라 주식시장의 투자자들이 비합리적인 투자형태를 보임에 따라 그 정책적 효과는 때로 역기능적인 결과로 초래하였다. 그럼에도 불구하고 이 연구결과를 통하여 최소한 주식시장(株式市場)에서 위탁증거금제도는 그 제도적 의의가 여전히 있다는 사실이 확인되었다. 또한 우리나라 주식시장에서 통상 과열투기 행위가 빈번히 일어나 주식시장을 교란시킴으로써 건전한 투자풍토조성에 저해된다는 저간의 우려가 매우 커왔으나 표본 기간동안에 대하여 실증분석을 한 결과 주식시장 전체적으로 볼 때 주가변동율(株價變動率), 특히 초과주가변동율(超過株價變動率)에 미치는 영향이 그다지 심각한 정도는 아니었으며 오히려 우리나라의 주식시장은 미국시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며,
유비쿼터스 통신 환경에서는 영상의 다양한 형태의 변환이 필수적인데, 대부분의 디지털 영상은 DCT (Discrete Cosine Transform)를 기반으로 한 JPEG, MPEG 등의 표준 기법을 이용하여 압축되어 저장되어 있다. 본 논문에서는 DCT 영역에서 영상의 크기를 변환시키는 기존의 여러 가지 알고리즘들을 고찰하고 그 성능을 분석하며, 기존의 방법보다 더 우수한 성능을 보이는 DCT 영역에서의 영상 크기 변환 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 DCT 영역에서 영상의 임의 크기 변환을 위해 여러 개의 $8{\times}8$ DCT 계수 블록을 변환 비율에 따라 변환식을 통하여 하나의 블록으로 변환하고 최적의 zero-padding 및 truncating을 위한 IDCT의 크기를 정하는 방법을 이용하여 영상 크기 변환의 성능을 높인다. 이것은 화소간의 상관도를 최대한 이용하여 DCT 계수를 구하고, 여기서 얻어진 DCT 계수 블록에서 원하는 비율에 따라 최적의 크기를 구함으로써 성능을 높이는 알고리즘이다. 그 성능을 원 영상과 축소하여 다시 확대시킨 영상의 PSNR 비교를 통하여 확인하였고, 제안하는 알고리즘은 특정 비율의 변환에 있어서 기존의 알고리즘을 포괄할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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