Shin, Won-Sub;Jung, Simon MoonGeun;Cho, Chang-Ho;Woo, Do-Wook;Kim, Woong;Kwon, Jong-Hee
Environmental Engineering Research
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제23권2호
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pp.205-209
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2018
The spectral composition of light can affect the growth and biochemical composition of photosynthetic microalgae. This study examined the use of light filtering through a solution of soluble colored additives, a cost-effective method to alter the light spectrum, on the growth and lipid production of an oleaginous microalga, Nannochloropsis gaditana (N. gaditana). Cells were photoautotrophically cultivated under a white light emitting diode (LED) alone (control) or under a white LED that passed through a solution of red and yellow color additive (4:1 ratio) that blocked light below 600 nm. The specific growth rate was significantly greater under filtered light than white light ($0.2672d^{-1}$ vs. $0.1930d^{-1}$). Growth under filtered light also increased the fatty acid methyl ester (FAME) yield by 22.4% and FAME productivity by 80.0%, relative to the white light control. In addition, the content of saturated fatty acids was greater under filtered light, so the biodiesel products had better stability. These results show that passing white light through an inexpensive color filter can simultaneously enhance cellular growth and lipid productivity of N. gaditana. This approach of optimizing the light spectrum may be applicable to other species of microalgae.
영상 입출력 장치 사용이 증가함에 따라 컬러영상 내 문자영역 추출의 중요성 또한 높아지고 있다. 본 논문은 이러한 영상 내 문자영역을 효과적으로 추출하기 위해 레이블링 기법과 화소 단위의 밝기값 변화에 기반한 문자영역 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 레이블링 및 필터링 과정을 통해 비문자 영역을 미리 제거하고, 밝기값의 변화가 큰 문자영역의 특성을 이용하여 문자영역 후보군을 추출한 후 노이즈 제거 및 문자영역 병합의 후처리 과정을 통해 문자영역을 추출한다. 제안한 방법의 강점은 기존 방법보다 단순하면서도 높은 정확성에 있다. 실험 결과 제안한 방법의 정확도와 재현율, 비문자 추출의 역 비율(IRNTE)은 각각 99.59%, 98.65%, 82.30%로 측정되었다.
본 논문에서는 사람의 신체 일부분을 추적하는 시스템을 위해서 피부영역을 추출하고 여러 개의 영역을 추적하는 다중 CAMShift 알고리즘(Multi Continuously Adaptive Mean Shift Algorithm)을 제안하였다. 입력 영상에서 피부영역을 추출하기 위해 영상의 RGB의 특정값을 기준으로 피부색에 적응적인 임계값을 적용하였다. 이때 적용된 피부영역을 양손, 얼굴 등에 초기 윈도우를 설정하였다. 이 영역들을 추적함에 있어 영역들 사이에 폐색 영역을 회피하기 위해 가우시안 배경 모델(Gaussian Background Model)을 사용하여 각 추적 영역들을 제한하였다. 또한 폐색영역에 가중치를 부가하여 확률분포영상에서 중심값을 이동시켜 폐색 영역을 회피하였다. 실험 결과 다중 물체들에 강인한 추적을 보이고 유사한 색상을 갖는 물체의 폐색 시에도 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
실시간으로 입력되는 영상으로부터 지역정보 및 색 정보의 단계적 적용에 의한 Pan, Tilt 카메라를 이용한 능동객체추적방법을 제안한다. 환경 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 필터링으로 전처리를 행한다. 적응적인 가우시안 혼합 모델링을 이용하여 배경과 객체를 분리한다. 객체가 분할되면 객체의 중심에 가깝게 탐색 윈도우를 설정하고 객체의 색 정보를 추출한다. 추출된 색 정보를 카메라가 이동하는 동안에도 추적이 가능한 CAMShift 추적 알고리즘을 적용하여 객체를 실시간으로 추적한다. 추적에 있어서 객체의 중심점이 화면의 중앙에 놓이도록 Pan, Tilt를 제어함으로써 적합한 추적이 이루어지도록 한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 수동 영역 설정 방법보다 효과적임을 보였다.
본 논문에서는 움직임 추정 (motion estimation, ME), 컬러 라벨링(labeling) 그리고 Non-local mean 필터를 이용하여 2D 영상을 3D 업체 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 프레임 간의 움직임을 추정하여 객체의 움직임 벡터를 추출하고 주어진 영상에 대해 컬러 라벨링 작업을 수행하여 영상을 분리한다. 움직임 추정 결과와 컬러 라벨링 결과를 비교 분석하여 영상내의 객체를 추출하고 추출된 객체를 이동하여 우 영상을 생성하게 되는데 이때 우 영상을 생성하는 과정에서 채워지지 않은 가려짐 영역이 발생하며 전체 화소간의 상관도를 고려하는 Non-local mean 필터를 사용하여 보상한다. 이후 원본 영상인 좌 영상과 생성된 우 영상으로 비윌 주사하여 최종 3D 업체 영상을 재현한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법으로 생성된 3D 업체 영상에서 객체위주의 안정된 업체 변환이 수행되는 것을 확인할 수 있었다.
최근 인터넷의 광범위한 보급과 연결 응용 프로그램들의 개발에 따라 디지털 멀티미디어 자료(사진, 영화, 디지털오디오)의 보급 및 사용이 쉬워지고 있다. 그렇지만, 디지털 신호는 복제가 용이하고 복제된 데이터가 원 데이터와 동일한 품질을 가질 수 있다. 이러한 문제점의 해결방안으로써 연구되거나 사용되고 있는 저작권 보호방법은 크게 암호화(encipher)에 의한 방법과 워터마킹(watermarking) 기술을 사용한 방법이 있다. 디지털 워터마킹은 지적재산권의 보호와 올바른 멀티미디어 자료의 소유권자를 인증하기 위해 사용되어진다. 본 논문은 컬러 정지영상에 웨이블렛 변환을 사용하여 256 그레이 로고 이미지와 컬러 이미지를 워터마크 시킬 수 있는 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 웨이블렛 변환 영역(LL, LH, HL, HH) 중 LH 주파수 영역에 워터마크를 삽입시켰으며, 워터마크에 데이터 통신에 사용되는 인터리빙 알고리즘을 적용시켜 워터마크 데이터량이 증가하여 PSNR이 감소하나 압축, 필터링, crop 등의 외부공격에 강인성을 가지게 된다.
본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.
뽕잎을 다양한 방법으로 추출하여 수율을 측정한 결과 저온 초음파 추출법과 알콜 추출법이 효율적이었다. 식품첨가제로 활용하기 위한 뽕잎 농축액의 특성을 조사한 결과, 알콜 추출 농축액이 농축액별 곰팡이 증식에 대해 가장 우수한 억제력을 보였다. 색상의 변화는 비교적 안정적이었으나 뽕잎 열수 추출액의 경우는 전처리 과정이 없을 경우 갈변현상이 발생하였으며, 탁도의 변화조사와 비슷한 결과를 통해 열수 추출의 경우는 식품첨가제로서 그대로 이용하기엔 부족함을 인지할 수 있었다. 시간에 따른 농축액별 침전물 변화를 조사한 결과를 본 결과 필터를 통한 여과과정만 거친다면 알콜 추출과 당 추출의 경우는 거의 유사한 결과를 얻을 수 있으므로 식품첨가제 활용하기 위해 두 추출법은 모두 용이하다 할 수 있다. 그러나 농축액의 수율과 특성을 동시에 고려하여 농가에서 활용할 수 있는 가장 손쉬운 방법은 알콜 추출법으로 판단되었다.
This paper describes image processing techniques that can detect, segment, and analyze the mango's physical properties such as size, shape, surface area, and color from images. First, images of mangoes taken by a digital camera are analyzed and segmented. The segmentation is done based on constructed hue model of the sample mangoes. Some morphological and filtering techniques are then applied to clean noises before fitting spline curve on the mango boundary. From the clean segmented image, the mango projected area can be computed. The shape of the mango is then analyzed using some structuring models. Color is also spatially analyzed and indexed in the database for future classification. To obtain the surface area, the mango is peeled. The scanned image of its peels is then segmented and filtered using similar approach. With calibration parameters, the surface area could then be computed. We employed the system to evaluate physical properties of a mango cultivar called "Nam Dokmai". There were sixty mango samples in three various sizes graded by an experienced farmer's eyes and hands. The results show the techniques could be a good alternative and more feasible method for grading mango comparing to human's manual grading.
깊이 정보를 획득하고 전송하는 과정에서 물리적 잡음 및 부호화 손실로 인하여 깊이맵의 품질이 저하된다. 본 논문은 깊이맵 품질을 향상시키기 위해 공동 거리 변환에 기반한 결합 양측 필터(joint bilateral filter)를 제안한다. 제안하는 방법은 깊이맵의 거리 변환값과 색상 영상의 거리 변환값에 따라 잡음 제거에 필요한 색상 정보량을 결정한다. 그 결과 제안하는 필터는 깊이맵 잡음을 효과적으로 제거하면서 결합 양측 필터의 시각적 왜곡 현상을 최소화한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법보다 잡음 제거와 시각적 왜곡 억제 관점에서 성능이 좋아짐을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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