텍스쳐 분류에 사용되는 방식 중 하나인 지역적 이진화 패턴은 일반적으로 영상 내의 평탄한 부분, 에지, 코너의 분포를 사용한다. 그러나 영상이 가지는 방향성을 고려하지 않고, 단순히 크고 작음만을 비교하는 지역적 이진화 패턴의 특성때문에 화소간 차이를 반영하지 못하는 문제점이 있다. 또한 영상의 분포를 사용하기 때문에 작은 크기의 영상에 대해서는 분류 성능이 저하된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 방향성 분포와 고유치 행렬을 이용한 세부 분류 기법을 제안한다. 지역적 이진화 패턴으로 초기 분류에서 누락된 텍스쳐 영상에 대하여 두 가지 특징을 이용하여 세부적으로 분류한다. 첫째, 영상이 가질 수 있는 방향을 여덟 가지로 양자화하고 그 방향들의 분포를 계산한다. 둘째, 구조 행렬을 이용하여 나온 고유치 중 큰 값의 분포를 구한다. 모의 실험을 통해 지역적 이진화 패턴만을 사용하였을 때 대비 제안 방법이 약 8% 정도 분류 정확도가 향상됨을 보였다.
The purpose of this study is to analyze the change of visual stimulus of users to the space through the experiment of EEG and the satisfaction of users depends on the lighting. To do that, the results measured with EEG experiment focusing on Beta ${\beta}$ were compared to each other to figure out difference in the changes of the activation of human brain on lighting's situation as the lighting off and on in the same space. The difference in the results was verified according to the characteristic of users which classified with 4 types of the spatial sensitivities. The results of this study are as following. Firstly, the spacial sensitivity of user is to communicate well with the different senses with stimulus through interaction among the elements. At this time, the brain plays a major role in build the spacial sensitivity of users as the place to make form. Secondly, there are the differences in the activation of brain depends on lighting situation even in the same space. The stimulus into the brain became generally stronger in images with lighting on than off. Especially, the response in the occipital lobe which connected with the visual center turn out strongly in the image of 'modern natural'. Because the visual stimulus interact well with the bright color, the reflectional texture and the rough texture painted the dark color. Thirdly, the satisfaction of users changed with lighting in the space. But we could know that the satisfaction of users isn't be related to the visual stimulus through the results of this study. Finally, there isn't the difference in the activation degree of brain according to the characteristic which are preference of users into 4 types of the spatial sensitivity through the results came from ANCOVA(analysis of covariance) with SPSS Program 22.
This research was designed to compare clothing fabric images between on- and off-line by fabric types and its characteristics. 125 subjects who have a fashion design major evaluated the fabric image of various 16 kinds of specimens on- and off-line. Frequency, x2-test, t-test, and Pearson correlation were used for statistical analysis by SPSS WIN 11.0. The results of this study are as follows: 1. The advantage of on-line shopping includes low price and purchasing convenience, etc. On-line shoppers mostly purchase clothing items, such as T-shirt and slacks. In most cases, texture of fabrics provides a main cause for the shoppers' discontentment with internet shopping. 2. The results of t-test for the difference of the evaluation score show that plain or pile weave and highly thick or thin fabrics-for example, Organdy, Corduroy, Nylon Taffeta, Plush, etc.-have a large difference between on-and off-line image. On the other hand, medium-thick twill weave-for example, Tweed, Flannel, etc.-or patterned weave-Chiffon, Dobby fabric, etc.-shows a small difference. 3. The results of correlation of the evaluation score indicate that wool twill fabrics like Tweed, Saxony, and Polafleece show a high correlation between two kinds of evaluation score. In texture preference, no correlation exists between on-line and off-line. 4. With an analysis on fabric image evaluation by fabric characteristics, smooth, shiny pink Satin was found the most positively-evaluated item in all evaluation fields except in pattern preference and individuality. On the other hand, thick olive green Corduroy was evaluated most negatively in the fields of elegance, luxury, and feminine. 5. When compared with real ones, thin fabrics provide a different on-line fabric image. For example, Nylon Taffeta and Organdy were evaluated positively on-line because of luster and pastel tone color. However, lusterless uneven cotton Seersucker was evaluated negatively. 6. Real fabrics preference is more negative than on-line ones. In addition, patterned or unique fabrics display a high agreement between the two kinds of images.
This paper aims to compare and evaluate the quality of beef jerky made with Korean beef meat, Korean beef cattle and imported beef meat from Australia and New Zealand through sensory evaluation, measurement of hardness, thickness and contents of the moisture and crude lipid, and microscopic texture observation (SEM). According to the sensory evaluation, beef jerky made with Korean beef meat recorded the highest score in overall acceptability; New Zealand beef meat, the lowest. The preference of beef jerky made with Korean beef meat was shown in the appearance, smell, and texture, and especially in the taste. Whereas Korean beef jerky scored highest in color, glaze and palatability, New Zealand beef meat showed the lowest score. Korean beef meat showed the lowest in hardness, but New Zealand beef meat showed the highest as shown in the result of technical evaluation through rheometer. The evaluation through colormeter concluded that New Zealand beef meat had the highest scores in L and a values, but that Korean beef meat showed the lowest score. When it comes to the color difference compared with Korean beef meat, New Zealand beef meat showed the biggest difference. Although the moisture contents of jerky made with different beef meat showed little difference, the content of the crude lipid of jerky made with Korean beef meat and Australian beef meat was lower than that of Korean beef cattle and New Zealand beef meat. When the beef jerky is dry, fat contained in the beef meat is dissolved, which causes the glaze on the outside. Scanning electron micrographs showed that Korean and Australian beef jerky had larger gaps than Korean beef cattle and New Zealand beef jerky. It was concluded that this affected the hardness of beef jerky.
다수확계 품종인 삼강, 서광과 일반계 품종인 추정을 재료로 하여 압력솥과 전기솥으로 취반한 더운밥과 찬밥의 관능적, 기계적 특성을 조사하였다. 쌀 품종과 취반기구를 달리한 더운밥과 찬밥의 관능검사 결과 맛 또는 냄새에 대한 특성치들보다는 대부분 외모나 텍스쳐에 대한 특성치들이 유의한 차이를 보였으며, 쌀 품종중 취반기구에의한 관능적 특성차이가 큰것은 서광이었고, 더운밥과 찬밥에 의한 관능적 특성차이가 큰 것도 서광이었다. Instron을 이용한 쌀밥과 기계적 검사 결과 각 기계적 특성 치들은 일반적으로 더운밥보다는 찬밥에서 쌀 품종과 취반기구의 차이를 뚜렷하게 나타내었으며, 특히 견고성 이 고도로 유의 한 차이를 보였다. 쌀밥의 관능적, 기계적 특성치들의 상관관계에서는 견고성이 텍스쳐에대한 관능적 특성치들과 비교적 유의하게 높은 상관정도를 보였으나 나머지 특성 치들은 상당히 낮은 상관정도를 보였고 그 유의도도 낮았다.
In order to investigate the possibility of lwo fat meat products, beef patties were prepared with gums such as carrageenan, methyl cellulose, and xanthangum. The quality characteristics of beef patties were examined. Moisture contents of raw and cooked patties of control were lower than those of patties containing gums, and fat content was higher than those of containing gums. There was no significant difference in the protein contents of patties. In case of L-value(lightness) of raw patty, the control was higher than those patties containing gums. a-(redness) and b-value(yellowness) among patties were not significantly different. Cooking yield, fat retention, and water holding capacity of beef patties containing gums were higher than control beef patty, but salt soluble protein and gel strength were not significantly different. Significant difference did not exist among beef patties in hardness, but the chewiness and gumminess of patties containing gums were higher than control. In case of sensory evaluation, there was no significant difference among patties in aroma and palatability. Texture of control was higher than patties containing gums, and juiciness of control was higher than patties containing carrageenan.
변화 검출 알고리즘은 두 영상 프레임을 비교하여 변화를 가져온 유입된 외부 객체의 영역을 검출 하는 것이다. 본 논문은 두 영상 간의 밝기 변화 요인을 유입 객체에 의한 요인, 객체의 표면에서 주변으로 반사된 반사광 및 그림자에 의한 요인, 내재된 잡음에 의한 요인 등으로 분류하고, 이를 바탕으로 유입된 객체의 영역을 정확하게 검출하는 새로운 변화 검출 방법을 제안한다. 변화 요인의 분류와 객체 영역의 검출을 위하여, 우선 두 영상 간의 밝기 변화 값의 히스토그램을 분석하여 다수의 임계값을 추정한다. 다음으로 유입 객체의 경계 후보 화소를 추정하고, 추정된 객체 경계 후보 화소와 임계값을 이용하여 영상을 다수의 영역으로 분할한다. 최종적으로 분할된 각 영역의 텍스처를 두 영상에서 각각 구하고 이들 간의 유사도를 이용하여 각 영역이 외부 유입 객체 영역인지 아닌지를 판단한다. 다른 조명 변화 특성을 가지는 다수의 영상에서 수행된 실험을 통하여 제안한 방법이 유입된 객체의 영역을 강인하게 검출함을 보여준다.
참돔을 보다 효율적으로 이용할 목적으로 참돔의 급이 및 비급이에 따른 조직감과 같은 기호적 특성에 대하여 비교하여 살펴보았다. 비급이 참돔의 수분함량 및 조지방 함량은 각각 72.7% 및 3.7%로, 급이 참돔의 각각 70.0% 및 6.6%에 비하여, 수분함량의 경우 약 3%가 높았고, 조지방 함량의 경우 약 3%가 낮아 5% 유의수준에서 차이가 있었다. 근육의 경도는 비급이 참돔이 $0.93\;kg/cm^2$으로, 급이 참돔의 $0.47\;kg/cm^2$에 비하여 조직감이 다소 강하리라 추정되었다. 콜라 겐 함량, 콜라겐의 아세트산에 대한 용해도, 산가용성 콜라겐의 열변성 온도 및 전기영동적 분자구성 등의 결과로 미루어 보아 급이 및 비급이 참돔 근육 유래 콜라겐 간에는 차이가 없었다. 이와 같은 지질함량, 콜라겐의 특성, 경도 및 관능적 조직감의 결과로 미루어 보아 비급이 참돔 및 급이 참돔간에 근육의 조직감 차이는 지질 함량에 의한 영향이라 판단 되었다.
수침조건이 다른 도토리 앙금을 이용하여 묵을 제조한 후 텍스쳐 특성을 조사하여 다음과 같은 결과를 얻었다. $95^{\circ}C$에서 120 rpm으로 1시간 가열하여 제조한 11% 농도의 도토리 묵을 주사전자현미경으로 관찰한 미세구조는 전체적으로 다공성인 망상구조를 이루고 있었으며 수침 기간이 길어지면서 겔의 망상구조 크기가 균일해지면서 치밀한 구조를 형성하였다. 도토리 묵을 50% 변형율로 측정한 TPA 특성치는 견고성(hardness)의 경우 수침 기간이 길어질수록 증가하였으며, cohesiveness와 springiness는 대구조인 0-0 시료를 제외하고는 시료의 처리 정도에 따른 차이를 관찰할 수 없었고, chewiness는 증가하였다. 또한 adhesiveness(부착성)는 나타나지 않았다. 수침 조건이 각기 다른 묵을 색깔, 견고성, 떫은맛과 종합적 기호도에 대해 실시한 관능검사는 색깔의 경우 처리 정도가 커질수록 대조구(0-0) 시료와는 뚜렷이 구분할 수 있었으며, 견고성의 경우에도 수침을 많이 할수록 증가하였으며, 떫은 맛의 경우에는 열매만을 수침 처리한 경우에는 그 차이가 크지 않았으나 앙금을 수침하는 과정에 의해 유의적으로 차이가 있었다. 종합적 기호도에서는 전반적으로 증가하였으나 수침 처리를 가장 많이 한 4-2와 4-3의 경우에는 기호도가 조금 떨어졌다. 이상의 결과를 종합적으로 볼 때 도토리 묵은 견고성 뿐만 아니라 약간의 갈색과 적당히 떫은맛을 갖는 것이 기호도에 있어 더 나은 점수를 받았다.
목적 간 섬유화 단계 평가를 위한 회색조 초음파 영상 기반 텍스처 분석 측정 변수들의 진단적 유용성에 대해 평가한다. 대상과 방법 간 회색조 초음파 검사를 시행한 총 167명의 환자를 대상으로 하였다. 텍스처 분석은 한 명의 의사가 전용 소프트웨어를 이용하여 시행하였으며 3, 5, 6, 7, 8번 간 분절에 20픽셀에 해당하는 원형 관심 영역을 지정하여 측정하였다. 간 섬유화 정도에 대한 표준 품으로는 fibrosis-4 (이하 FIB-4 index)를 사용하였다. 산출된 텍스처 변수들과 간의 섬유화 정도의 비교는 t-검정과 Mann-Whitney U 검정을 사용하였으며, 진단적으로 유의한 변수들에 대하여 수신자 운영 특성 곡선의 곡선 하 면적(area under the receiver operating characteristic curve)으로 진단능을 평가하였다. 결과 연구에 포함된 환자는 정상군(FIB-4 < 1.45, n = 50), 경도(1.45 ≤ FIB-4 ≤ 2.35, n = 37), 중등도(2.35 < FIB-4 ≤ 3.25, n = 27)와 중증 간 섬유화군(FIB-4 > 3.25, n = 53)으로 구분되었다. 간의 5번 분절에서 왜도는 정상군과 경도군 사이에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다(각각 0.2392 ± 0.3361, 0.4134 ± 0.3004, p = 0.0109). 정상군과 경도군을 구별하기 위한 왜도의 곡선 하 면적은 0.660 (95% confidence interval, 0.551-0.758) 이었으며, 추정 정확도, 민감도, 특이도는 각각 64%, 87%, 48%로 산출되었다. 결론 왜도는 5번 간 분절에서 정상군과 경도 섬유화군을 구분하는 데 유의한 차이를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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