Recently, the computer vision such as part measurement, and product inspection is very popular to achieve the factory automation since the labor cost is dramatically increasing. In this paper, the diameter and the length of rope are measured by CCD camera which is orthogonally mounted on the ceiling. Two parameters which are the diameter and the length of rope are used to measure the weight of rope. If the weight of rope is reached to predetermined weight, the information is transmitted to PLC(programmable logic control) to cut the rope on the wheel. The cutting machine cuts the rope according to the information obtained from the CCD camera. To measure the diameter and length of rope on real time, the searching space for image segmentation is restricted the predetermined area according to the camera calibration position. Finally, to estimate the weight of rope, the knowledge base system which depends on the diameter, the length of rope, and weight relation between these information are constructed according to diameters of rope. This method contributes to achieve the factory automation, and reduce the production cost since the operators are unnecessary to measure the weight of rope by try-and-error method.
뼈 나이 평가는 소아 뼈의 골화정도, 내분비선 장애 등을 쉽게 알아 볼 수 있어 소아 방사선 의학에서 자주 사용되는 방법이다. 뼈 나이 평가를 위해서는 골단판과 손마디 뼈의 길이 넓이 등 뼈 정보가 필요하기 때문에 골단판 영역의 추출이 선행되어야 한다. 하지만 골단판의 성장이 많이 진행되어 손마디 뼈 부분과 붙어 있는 경우 골단판 추출이 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 골단판 성장 여부와 상관없이 다양한 나이의 디지털 X-ray 영상에서 손가락의 골단판을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 손가락 경계선의 레이블링 처리를 이용하여 정확한 손가락 영역을 추출하고 골단판 위치의 통계적 특성을 사용하여 골단판의 후보 지역을 생성한다. 그리고 골단판 영역에서는 손가락 영상의 수직 투영 미분값이 크기 때문에 후보 지역 내에서 수직 투영 미분값의 변화량으로 골단판의 위치를 정확하게 추출한다. 다양한 나이에 대해 실험해 본 결과 제안한 방법은 골단판의 성장 여부와 상관없이 골다판과 손가락 뼈가 붙은 곳에서도 골단판의 통계적 특성을 사용해 정확한 골단판 영역을 추출할 수 있었다.
다양한 의료진단 자동화 기기들이 개발되고 있으나 대부분 서양의학에 집중되어 있는 현실이고, 한의학의 진단시 자동화 및 정량화를 위한 장치 개발은 미미하다. 한편, 한의학에서의 네가지 진단 방법 중 하나인 망진은 환자의 관형과 찰색을 통해 질병의 유무와 경중을 진단한다. 망진을 시행할 때 얼굴에서 이목구비와 명당 부위의 상태가 특히 중요하다. 본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 망진을 위한 얼굴 요소들을 추출하기 위한 방법을 제안하고, 남여 얼굴 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 유용성을 보이고자 한다.
본 논문은 문자 인식 등을 통한 문서 자동 처리 시스템을 위해서 스캔 과정에서 발생할 수 있는 문서의 기울기를 정확하게 검출하는 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 처리 속도 향상을 위해 영상을 축소한 다음 형태학적 연산과 연결 성분 분석 방법으로 기울기 검출 대상 영역(ROI)을 먼저 설정한 후 설정된 영역 내에서 문서의 기울기 정보를 가지고 있는 기준선을 탐색하는 방법으로 정확하게 기울어진 각도를 검출할 수 있게 하였다. 기존의 형태학적 연산을 기반으로 한 기울기 검출 기법과 비교하고 다양한 종류의 대용량 문서 영상을 대상으로 한 실험 및 분석을 통해 제안한 기울기 검출 방법의 정확도 및 효율성을 증명하였다.
This study investigates issues in relation to text segmenting, in particular, line breaks in Korean language textbooks. Research on L1 and L2 reading has shown that readers process texts by chunking (grouping words into phrases or meaningful syntactic units) and, therefore, phrase-cued texts are helpful for readers whose syntactic knowledge has not yet been fully developed. In other words, it would be important for language textbooks to avoid awkward syntactic divisions at the end of a line, in particular, those textbooks for beginners and intermediate level learners. According to our analysis of a number of major Korean language textbooks for beginner-level learners, however, many textbooks were found to display line-breaks of awkward syntactic division. Moreover, some textbooks displayed frequent instances where a single word (or eojeol in the case of Korean) is split between different lines. This can hamper not only learners' learning of the rules of spaces between eojeols in Korean, but also learners' development in automatic word recognition, which is an essential part of reading processes. Based on the findings of our textbook analysis and of existing research on reading, this study suggests ways to overcome awkward line-breaks in Korean language textbooks.
Photogrammetry is a current method of GIS data acquisition. However, as a matter of fact, a large manpower and expenditure for making detailed 3D spatial information is required especially in urban areas where various buildings exist. There are no photogrammetric systems which can automate a process of spatial information acquisition completely. On the other hand, LiDAR has high potential of automating 3D spatial data acquisition because it can directly measure 3D coordinates of objects, but it is rather difficult to recognize the object with only LiDAR data, for its low resolution at this moment. With this background, we believe that it is very advantageous to integrate LiDAR data and stereo CCD images for more efficient and automated acquisition of the 3D spatial data with higher resolution. In this research, the automatic urban object recognition methodology was proposed by integrating ultra highresolution stereo images and LiDAR data. Moreover, a method to enable more reliable and detailed stereo matching method for CCD images was examined by using LiDAR data as an initial 3D data to determine the search range and to detect possibility of occlusions. Finally, intellectual DSMs, which were identified urban features with high resolution, were generated with high speed processing.
Purpose: The aim of this study was to compare mastoid air cell volumes in patients with or without a pneumatized articular tubercle (PAT) on cone-beam computed tomography (CBCT) images. Materials and Methods: The CBCT images of 224 patients were retrospectively analyzed for the presence of PAT. The Digital Imaging and Communications in Medicine data of 30 patients with PAT and 30 individuals without PAT were transferred to 3D Doctor Software. Mastoid air cell volumes were measured using semi-automatic segmentation on axial sections. Data were analyzed using SPSS version 20.0. Results: The patients with PAT and those without PAT had a mean mastoid volume of 6.31±2.86 cm3 and 3.25±1.99 cm3, respectively. There were statistically significant differences in mastoid air cell volumes between patients with and without PAT regardless of sex and mastoid air cell side (P<0.05). Conclusion: The detection of PAT on routine dental radiographic examinations might be a potential prognostic factor that could be used to detect extensive pneumatization in the temporal bone. Clinicians should be aware that there may be widespread pneumatization of mastoid air cells in patients in whom PAT is detected. Advanced imaging should be performed in these cases, and possible complications due to surgical interventions should be considered.
Humberto, Villalta;Min gi, Lee;Yoon Hee, Jo;Kwang Sik, Kim
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권1호
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pp.85-96
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2023
The number of traffic accidents caused by wet or icy road surface conditions is on the rise every year. Car crashes in such bad road conditions can increase fatalities and serious injuries. Historical data (from the year 2016 to the year 2020) on weather-related traffic accidents show that the fatality rates are fairly high in Korea. This requires accurate prediction and identification of hazardous road conditions. In this study, a forecasting model is developed to predict the chances of traffic accidents that can occur on roads affected by weather and road surface conditions. Multiple deep learning algorithms taking into account AlexNet and 2D-CNN are employed. Data on orthophoto images, automatic weather systems, automated synoptic observing systems, and road surfaces are used for training and testing purposes. The orthophotos images are pre-processed before using them as input data for the modeling process. The procedure involves image segmentation techniques as well as the Z-Curve index. Results indicate that there is an acceptable performance of prediction such as 65% for dry, 46% for moist, and 33% for wet road conditions. The overall accuracy of the model is 53%. The findings of the study may contribute to developing comprehensive measures for enhancing road safety.
의학과 기술 발달로 인해 질병과 사고에 의한 사망률은 줄어들었으나, 심장 관련 질환에 의한 사망률은 증가하였다. 심장 질환을 예방하는 데는 정기적인 검진을 통해 심장기능을 분석하고 관찰하는 것이 중요하다. 심장 기능의 분석은 이완기와 수축기 사이의 혈류량 및 심박구출률 계산을 통한 심장 운동능력 평가에 의해 이루어진다. 본 연구에서는 심장 단축 자기공명영상에서 좌심실 영역을 자동 분할하여 혈류량 및 심박 구출률을 계산하는 알고리즘을 제안한다. K평균 군집화 기법을 적용하여 좌심실을 분할하고, 그래프 탐색 기법에 기반하여 분할 오류를 수정하였다. 15명의 지원자에 대해 제안하는 알고리즘을 사용하여 혈류량과 심박구출률을 계산하였고, 수동윤곽검출 및 General Electronics 사의 MASS 소프트웨어와 비교하였다. 제안한 알고리즘의 수동윤곽검출과 차이는 혈류량의 경우 평균적으로 이완기에 $4.6mL{\pm}3.9$, 수축기에 $2.1mL{\pm}2.4$로 나타났고, 심박구출률은 $1.8%{\pm}1.7$이었다. 전반적으로 MASS소프트웨어에 비해 좋은 성능을 나타내었다.
지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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