본 논문은 공감각의 공학적인 응용 및 표현방법에 관한 기초연구로서, 인간이 인지할 수 있는 감각들 중 근감각을 시각 및 청각 요소로 변환하는 기본 시스템의 구축을 목표로 한다. 구축방법으로서, 근감각 신호를 3축 가속도 센서 및 2축 자이로센서로부터 계산된 롤(roll), 피치(pitch) 신호를 통하여 근감각 신호 데이터를 획득하고 그 데이터에서 시각적 컬러 정보와 청각적 정보로 변환하는 방법을 제안한다. 롤 신호는 HSI 컬러 모델의 명도(Intensity)와 청각의 요소인 옥타브(Octave)로 변환하고, 피치 신호는 HSI 컬러 모델의 색상(Hue)과 청각의 음계(Scale)에 대응하여 변환한다. 추출된 HSI 컬러모델의 요소성분들을 기반으로 RGB 컬러모델로 변환한 후 실시간 컬러 출력신호를 얻는다. 또한, 청각의 요소인 옥타브 및 음계 성분을 기반으로 MIDI 신호로 변환, 합성한 후 실시간 사운드 출력신호를 얻는다. 실험에서, 신체의 움직임 즉 근감각을 표현하는 롤과 피치 값에서 색과 음 사이의 유사성에 기초한 변환관계에 따라 정상적인 색과 음이 출력되는 것을 확인하였다.
The dress culture of Korea and Turkey should be necessary to study in view of a similar culture of Korea and Turkey due to similarity of oriental culture. Thus, as two nation's dress is investigated, cultural characteristics and dress form of two nations are analyzed with cultural background in detail. Also, comprehension is determinated for the dress color and texture as well as dress culture. In this paper, It is investigated theoretically for the function, type, and class of dress. Also, The form of Korean Po are compared to background of Turkish dress and Sulltans' dress form. To unify a cultural propagation and dress form, technical, inductive contents analytical method as well as literature review are used in positivism. Subject is limited to the Korean Po and Sultans' dress of Turkey. As a results, as the nation's dress reflect to culture and society of the nation, Korean dress have some similarity and differences comparing Turkish dress as followings. In dress form of two nation, rectangular Gil's shape was very similar. Mu's shape was similar too. However, Sultans' dress had outside shape of caftan type and Po had full or partial wrinkles by transforming Mu. Also, Sultans' dress did not have Sup. Korean Po have side slits or back side slits and Jun-Sam but Sultans' dress had only some side slits.
In content based image retrieval (CBIR) system, the images are represented based upon its feature such as color, texture, shape, and spatial relationship etc. In this paper, we propose a MRI Image Retrieval using wavelet transform with mahalanobis distance measurement. Wavelet transformation can also be easily extended to 2-D (image) or 3-D (volume) data by successively applying 1-D transformation on different dimensions. The proposed algorithm has tested using wavelet transform and performance analysis have done with HH and $H^*$ elimination methods. The retrieval image is the relevance between a query image and any database image, the relevance similarity is ranked according to the closest similar measures computed by the mahalanobis distance measurement. An adaptive similarity synthesis approach based on a linear combination of individual feature level similarities are analyzed and presented in this paper. The feature weights are calculated by considering both the precision and recall rate of the top retrieved relevant images as predicted by our enhanced technique. Hence, to produce effective results the weights are dynamically updated for robust searching process. The experimental results show that the proposed algorithm is easily identifies target object and reduces the influence of background in the image and thus improves the performance of MRI image retrieval.
특징정보를 기반으로 한 유사화상 검색은 화상 데이터베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 화상 데이터의 특징정보를 각 화상을 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기조직화 맵기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기조직화 맵은 학습을 통하여 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑함으로서 위상 특징맵을 생성한다. 위상 특징맵은 입력 데이터의 특징공간의 상호간의 유사성을 가지고 있으며, 각 노드는 노드벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사화상이 분류된다. 이러한 자기조직화 맴에 의한 유사화상 분류결과에 대한 k-NN 탐색을 구현하기 위한여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제화상으로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사화상 검색에 유효한 결과를 얻을 수 있었다.
Basandrai, A.K.;Pande, S.;Kishore, G. Krishna;Crouch, J.H.;Basandrai, D.
The Plant Pathology Journal
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제21권3호
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pp.207-213
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2005
Cultural, morphological and pathogenic variation in Indian isolates of Ascochyta rabiei, the causal agent of blight of chickpea, was investigated. Fungal isolates representative of seven agroclimatic regions in north western plain zones (NWPZ) of India showed variation in colony colour as mouse gray with green hue, light mouse gray with slate gray centre and gray with dark brown centre, when grown on chickpea dextrose agar (CDA). Conidiomatal color of the isolates varied from brown to slate gray and black. The number of conidiomata and conidia formed on CDA ranged from 49.7 to 90.7 and $5.5\times10^4\;to\;3\times10^5cm^{-2}$, respectively. The size of conidiomata and conidia of A. rabiei isolates varied from $274\times232{\mu}m\;to\;156\times116{\mu}m$, and from $14.0\times6.2{\mu}m\;to\;10.7\times4.6{\mu}m$, respectively. Fourteen A. rabiei isolates from the seven agroclimatic regions of NWPZ were evaluated for their virulence on 180 chickpea genotypes in controlled environment. Cluster analysis based on the disease rating on a 1-9 scale indicated higher similarity coefficient (> 0.65) between isolates from different agroecological regions, while few isolates from the same region had less similarity. The 14 isolates were grouped into eight pathotypes at > 0.5 similarity coefficient. Sixteen genotypes were identified as probable differentials to distinguish A. rabiei isolates.
본 논문에서는 반도체 산업 영상에서 반도체의 결함 원인 진단 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 결함 영상에 대한 특징 데이터베이스를 구축한다. 다음으로 결함 영상과 입력 영상을 블록 단위로 영역 분할을 수행한 후 컬러 히스토그램을 계산하여 블록들 사이의 히스토그램 카이 제곱 거리를 이용한 블록 유사성을 측정한다. 다음으로 각 영상에서 탐색된 블록들에 대하여 클러스터링을 수행하여 영역을 연결된 객체 단위로 군집한다. 마지막으로 각 클러스터들의 특징을 추출하여 클러스터 간 유사성 측정으로 가장 유사성이 높은 결함 영상을 특징 DB에서 탐색하여 결함 원인 정보와 함께 제시한다. 검색 결과 유사도 상위 n개의 영상 중에서 입력 영상과 동일한 범주의 결함을 갖는 영상이 검색되는 비율을 구하여 제안 기법의 정확성을 검증하였다. n = 1, 2, 3에 대해서 결함 범주에 상관없이 검색 정확도는 모두 100%로 제안 기법은 실제 산업 응용이 가능한 정확한 검색 결과를 보여주었다.
현재 사회전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 정지영상 검색을 위해 사용자가 질의(query)를 요구하면 질의 물체를 배경으로부터 분할한 후 유사물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상이 들어오면 우선 메디안 필터링 처리를 하여 잡음 제거한 후 캐니 에지 탐지법으로 물체의 에지를 구한다. 그리고 볼록 다각형 기법을 이용하여 배경으로부터 질의물체를 분할한다. 분할된 영상으로부터 컬러 히스토그램을 구한 후 데이터 베이스내의 영상과 히스토그램 인터섹션을 하여 유사치를 구한다 또한 공간적 그레이 분포와 질감특성을 추출하기 위해 분할된 영상을 그레이 영상으로도 변환시켜 웨블릿 변환한 후 밴디드 오토코릴로그램과 에너지를 구해 유사치를 구한다. 이렇게 구한 유사치을 더해 최종 유사영상을 검색하는데 물체 분할기법을 사용함으로써 배경에 강인할 뿐 아니라 보다 정확한 물체 검색이 가능하였다.
동축공기 수소확산 화염에서 세 가지 동축공기 조건과 화염의 유무에 따라 실험조건을 분류하고, 이에 대해 PIV를 이용하여 실험을 수행하였다. PIV를 통해 얻은 속도장을 이용하여 평균속도, 난류강도, Reynolds stress 등을 구하여 유동장을 분석하였다. 우선 단순제트에 대해 상사성을 살펴본 결과 이전의 다른 연구자의 실험결과와 일치하였다. 동축공기가 있는 경우 중심축 속도 감쇠는 $x^{-1}$에 비례하여 감소하는 것을 확인하였다. 축방향 길이를 유효밀도에 의해 정의된 유효 제트 지름으로 무차원화한 값으로 중심축 속도를 도시한 결과 하나의 선분에 떨어지는 것을 확인하였다. 평균속도 분포를 살펴보면 일정한 연료유량에 동축공기 유량을 증가시킨 경우 동축공기가 증가함에 따라 속도 분포의 형태가 바뀌게 되어 자기상사성이 유지되지 않는 것으로 보인다. 난류강도는 평균속도 분포의 경우보다 후류에서 자기상사성이 나타난다.
본 논문에서는 실 도로 환경에서 획득한 영상으로부터 도로 영역을 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 이전 처리 결과로부터 미리 알려진 정보를 이용하여 현재 영상에서 도로를 검출하고 추적하는 방법이다. 제안된 방법은 시스템의 효율을 위해 연속적인 입력 영상에서 하위 60%이내에 도로가 있다고 가정하여 관심의 대상이 되는 영역(Region of Interest, ROI)을 설정하고 이 영역에서만 도로를 검출하고 추적한다. 최초 분할은 플러드필 알고리즘(Flood-fill algorithm)을 수행한 결과로부터 주위 영역과의 유사성을 평가한 후 병합하여 분할한다. 사전 정보로 사용되는 이전 영상에서 분할 결과에서 시드점(Seed Point)을 추출하고 이 시드점을 기준으로 현재 영상을 분할한다. 이전 영상에서 분할된 도로 영역과 현재 영상에서 분할된 결과를 변형된 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 이용한 유사도 측정 결과에 따라 다음 영상에서 도로영역을 정제하고 추적한다. 연속적인 입력 영상을 대상으로 실험한 결과는 잡음이 존재하는 영상에서도 도로를 추적하는데 효과적임을 보여준다.
내용기반 이미지검색 시스템에서는 색인과정으로 색상, 형태 및 질감 등의 특징정보를 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 전체 검색 시스템 내에서 탐색이라 함은 특징정보 데이터베이스를 이용하여 질의이미지와 유사한 특징정보를 갖는 이미지를 찾아나가는 부분 과정으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 내용기반 이미지검색 시스템에서의 새로운 2단계 탐색방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자가 질의를 입력한 후 결과를 얻을 때까지의 반응시간 중 가장 큰 비중을 차지하는 유사도 비교시간인 탐색시간을 최소화하기 위해 Cauchy-Schwartz 부등식의 특성을 이용하여 미리 특징벡터의 차원을 축약하여 저장하고, 이를 사용하여 검색범위를 최소화함으로써 검색속도를 향상시킬 수 있다. 실험결과를 통해 차원축약 기법을 이용하는 2단계 검색방법으로 기존 상세검색 방법과 비교하여, 동일한 검색 적합성을 보장하면서 대용량의 이미지 데이터베이스에서 월등한 탐색속도 향상을 확인하였으며, 특징벡터가 더욱 고차원화 되고 이미지의 수가 더욱 늘어날수록 효과적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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