• Current Optics and Photonics
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• 제4권1호
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• pp.31-43
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• 2020

The feasibility of the application of terahertz electromagnetic waves in the diagnosis of prostate cancer was examined. Four samples of incomplete cancerous prostatic paraffin-embedded tissues were examined using terahertz spectral imaging (TPI) system and the results obtained by comparing the absorption coefficient and refractive index of prostate tumor, normal prostate tissue and smooth muscle from one of the paraffin tissue masses examined were reported. Three hundred and sixty cases of absorption coefficients from one of the paraffin tissues examined were used as raw data to classify these three tissues using the Principal Component Analysis (PCA) and Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM). An excellent classification with an accuracy of 92.22% in the prediction set was achieved. Using the distribution information of THz reflection signal intensity from sample surface and absorption coefficient of the sample, an attempt was made to use the TPI system to identify the boundaries of the different tissues involved (prostate tumors, normal and smooth muscles). The location of three identified regions in the terahertz images (frequency domain slice absorption coefficient imaging, 1.2 THz) were compared with those obtained from the histopathologic examination. The tissue tumor region had a distinctively visible color and could well be distinguished from other tissue regions in terahertz images. Results indicate that a THz spectroscopy imaging system can be efficiently used in conjunction with the proposed advanced computer-based mathematical analysis method to identify tumor regions in the paraffin tissue mass of prostate cancer.

• 한국염색가공학회지
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• 제8권4호
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• pp.52-58
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• 1996

Until now, in case of natural dyeing, the appearance of medium colors were achieved by repeat dyeing with different colorants after dyeing with one colorant. In this study, however, new dyeing method for appearance of medium colors was developed by use of mixing solution of different colorants prepared with the same ratio using colorant concentrates. In combination dyeing, purple color was difficult to represent because of the Gardenia blue dye among the colorants used in this study was naby blue dye. But the other medium colors such as yellow red, green yellow, green and blue green were easily represented by use of reddish Sappan wood and yellowish Gardenia concentrates. If the natural blue dye is prepared in concentrate condition, the dyeings dyed in various colors may be obtained by combination dyeing.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제30권5호
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• pp.758-769
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• 2023

The main aim of this study was to determine python fat's several physicochemical properties, including dimensions, color, structure, acid value (AV), saponification value (SV), density, and recovery efficiency. The optimum yield obtained was approximately 80.40% at 180℃ for 60 min with an AV of 0.3366 and SV of 179.56 mg KOH/g. Fatty acids, comprising oleic acid (72.462%), palmitic acid (26.243%), linolenic acid (0.835%), and myristic acid (0.459%), were identified using gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS). The python fat had a very weak antioxidant capacity and almost no antibacterial ability with gram-positive (Staphylococcus aureus - ATCC 25923 and Bacillus cereus - ATCC 10876) and gram-negative (Escherichia coli - ATCC 25922 and Salmonella enterica - ATCC 35664) bacteria (used the paper disc diffusion method for antibiotic susceptibility testing). Moreover, python fat is considered to be very resistant to high temperatures.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.241-246
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• 2016

Nowadays many people have an interest in facial expression and the behavior of people. These are human-robot interaction (HRI) researchers utilize digital image processing, pattern recognition and machine learning for their studies. Facial feature point detector algorithms are very important for face recognition, gaze tracking, expression, and emotion recognition. In this paper, a cascade facial feature point detector is used for finding facial feature points such as the eyes, nose and mouth. However, the detector has difficulty extracting the feature points from several images, because images have different conditions such as size, color, brightness, etc. Therefore, in this paper, we propose an algorithm using a modified cascade facial feature point detector using a convolutional neural network. The structure of the convolution neural network is based on LeNet-5 of Yann LeCun. For input data of the convolutional neural network, outputs from a cascade facial feature point detector that have color and gray images were used. The images were resized to $32{\times}32$. In addition, the gray images were made into the YUV format. The gray and color images are the basis for the convolution neural network. Then, we classified about 1,200 testing images that show subjects. This research found that the proposed method is more accurate than a cascade facial feature point detector, because the algorithm provides modified results from the cascade facial feature point detector.

• 펄프종이기술
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• 제36권1호
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• pp.1-8
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• 2004

One of the most frequently used method for measurement of the degree of sizing (viz., hydrophobicity) is the Stockigt test. However, the Stockigt test was influenced by various factors such as dropping height, dropping amount, dropping speed and viewing angle. The resultant data of the sizing degree on the same specimen also varied according to different testers. Thus, the Stockigt test should be modified to be regarded as a highly reliable and reproducible standard method. For modifying the Stockigt test, it was required to quantify red coloration by reaction between 1％ ferric chloride and 2％ ammonium thiocyante during Stockigt testing. The cameras capturing the serial images during the red coloration process were the CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor)-type and CCD (Charge Coupled Device)-type cameras. For measurement based on KS M 7025, the CCD-type camera must be used due to its high resolution, and on the other hand, for measurement based on Tappi Useful Method 429, the CMOS-type camera may be used owing to its low resolution. It was needed to covert the RGB values of a droplet image into HSV(Hue, Saturation, and Value) values because the human eyes are much closer to HSV than RGB. Among HSV values, the Hue value was accepted as the most reliable index consistent with the red coloration process by excluding the surrounding conditions such as light, tester's movement etc.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.447-450
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• 2013

본 논문에서는 카메라로부터 운전자의 눈동자, 하품을 인식하여 운전자의 졸음운전을 방지하는 방법을 제안한다. Viola-Jones 알고리즘을 사용하여 얼굴의 영역을 확보하고 이로부터 눈 영역과 입 영역을 추출해낸다. 눈 영역에서는 Hough변환을 적용하여 눈동자를 인식하여 졸음을 인식한다. 입 영역에는 전처리 필터를 적용하여 하품할 때 혀의 피부색을 검출한 뒤에 Sub-Window를 사용하여 하품 여부를 판단한다. 실험 결과 하품 인식률은 87%에 달했다. 본 논문에서 제안된 방법을 사용함으로서 졸음운전에 대한 사고를 줄이는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.73-78
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• 2006

기존의 문자 영역 추출 방법은 전체 영상으로부터 컬러 영역 분할이나 프레임 차 방법을 이용하였다. 이들 방법은 휴리스틱에 많이 의존하므로 추출하려는 문자의 사전 정보를 가지고 있어야한다는 점과 구현에 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 휴리스틱한 부분을 줄이고 알고리즘을 단순화한 방법을 제안하고자 한다 문자의 지형학적 특징점을 추출하고 이 점들을 MST(Minimum Spanning Tree)를 형성하여 문자의 후보 영역을 추출한다. 문자 영역을 후보 영역의 검증을 통하여 추출한다. 실험 결과 문자의 후보 영역 추출율은 100%이었으며 최종 문자 영역 추출율은 98.2%이었다. 또한 복잡한 영상에서 존재하는 문자 영역도 잘 추출됨을 볼 수 있다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제56권3호
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• pp.261-268
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• 2004

연구배경 : 결핵치료에서 어려움을 주는 가장 중요한 요인의 하나가 약제 내성균에 감염된 경우이다. 근래 다제내성 결핵균의 증가는 신속한 결핵균 감수성검사방법 개발에 대한 필요성을 더욱 증가시키고 있다. 활발하게 개발이 진행되고 있는 분자생물학적 기법들도 신속한 내성여부의 구분에 많은 도움을 주고 있지만, 아직까지는 검사약제가 제한되어 있고 보완할 점들이 많이 남아있다. 따라서 저자들은 결핵균 세포 염색 방법에 의해 생균과 사균을 구분할 수 있는 신속하고도 정확한 결핵균 약제 감수성 검사 방법을 검토하여 보았다. 방 법 : 본 연구의 대상으로 대표적인 4가지 항결핵 약제(Isoniazid, Rifampicin, Streptomycin, Ethambutol)에 모두 내성인 임상분리 결핵균 20 균주와 모든 약제에 감수성인 임상분리 결핵균 20 균주를 사용하였다. 약제감수성검사시의 최소 희석배수였던 MacFarland #1 탁도로부터 10배 희석한 결핵균액을 7H9 배양액 $30m{\ell}$에 접종한 후 $37^{\circ}C$에서 24시간 배양한 다음, 핵산 염색액인 Syto 9 (MolecularProbes, USA)과 세포질 염색액인 프로피디움(propidium iodide, $C_{27}H_{34}I_2N_4$)을 결핵균과 잘 섞은 후 실온의 암소에서 15 분간 방치한 후 슬라이드에 $5{\mu}{\ell}$씩 점적하여 형광 현미경으로 관찰하였다. 결 과 : 실험에 사용한 약제내성 결핵균은 4가지의 항결핵약제의 각 농도가 함유된 7H9 배양액에서 사멸하지 않고 생존하고 있음을 형광 현미경상에서 확인 할 수 있었다. 프로피디움(propidium iodide)은 살아있는 세균의 경우 세포핵은 염색시키지 못하고 세포질만 염색함으로써 살아있는 결핵균은 형광현미경 시야에서 녹색을 띄게 되고, 세포의 핵산을 염색시키는 Syto 9 은 사멸한 세포의 세포질을 통과하여 결핵 약제에 감수성인 결핵균의 세포핵을 염색시켜 형광 현미경 시야에서 붉은 색으로 관찰 되었다. 결 론 : Acridin (Syto9)과 propidium 성분을 이용하여 세포를 형광 염색시켜 세포의 사멸 및 생육을 판단하는 방법을 결핵균 약제감수성검사에 적용한 결과, 간편하고도 신속하게 24시간 이내에 내성균과 감수성균을 구분할 수 있었다. 생균과 사균 세포의 판별법으로 기존의 결핵균 감수성 방법을 대체하기 위해서는 형광현미경을 비롯한 실험실 장비와 숙련된 검사자가 필요하지만, 배양된 균으로 검사하는 데만 4주 이상 소요되는 기존의 결핵균 감수성 검사 방법을 대체할 수 있는 매우 저렴하고도 간편한 검사방법으로 판단되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권5호
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• pp.337-351
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• 2004

Our laboratory originally developed the compact, multi-spectral, automatic aerial photographic system PKNU3 to allow greater flexibility in geological and environmental data collection. We are currently developing the PKNU3 system, which consists of a color-infrared spectral camera capable of simultaneous photography in the visible and near-infrared bands; a thermal infrared camera; two computers, each with an 80-gigabyte memory capacity for storing images; an MPEG board that can compress and transfer data to the computers in real-time; and the capability of using a helicopter platform. Before actual aerial photographic testing of the PKNU3, we experimented with each sensor. We analyzed the lens distortion, the sensitivity of the CCD in each band, and the thermal response of the thermal infrared sensor before the aerial photographing. As of September 2004, the PKNU3 development schedule has reached the second phase of testing. As the result of two aerial photographic tests, R, G, B and IR images were taken simultaneously; and images with an overlap rate of 70% using the automatic 1-s interval data recording time could be obtained by PKNU3. Further study is warranted to enhance the system with the addition of gyroscopic and IMU units. We evaluated the PKNU 3 system as a method of environmental remote sensing by comparing each chlorophyll image derived from PKNU 3 photographs. This appraisement was backed up with existing study that resulted in a modest improvement in the linear fit between the measures of chlorophyll and the RVI, NDVI and SAVI images stem from photographs taken by Duncantech MS 3100 which has same spectral configuration with MS 4000 used in PKNU3 system.