본 논문의 목적은 들뢰즈 영화철학의 구축에 있어서 칸트 철학이 행한 역할을 효과적 내지 긍정적인 측면에서 고찰하고, 그것을 통하여 들뢰즈 영화철학의 구성요소 중에서도 그다지 중요하게 다루어지지 않았던 칸트적 계기를 재조명해 보려는데 있다. 논의의 순서는 다음과 같다. 1. 들뢰즈 영화철학에 대한 베르그송, 니체, 스피노자라는 소위 '들뢰즈 3인방'을 배려하면서 그 조감도를 작성해 보려고 한다. 특히 들뢰즈의 말년의 주저인 "Cinema 1, 2권"을 중심으로 그 책의 구성을 분석하면서 들뢰즈의 영화철학의 구조를 파악하려고 한다. 2. 칸트 철학이 그 배열 안에서 어떤 위치에 있는가를 검증해 보려고 한다. 3. 거기로부터 들뢰즈 영화철학에 있어서 칸트적 계기의 의의 및 효과를 드러내 보려고 한다. 본고의 귀결이 칸트를 들뢰즈의 코페르니쿠스적 전회로서의 '사고의 이미지'론과 여러 가지 차원에서 결부지울 수 있다면 우리의 시도는 달성되었다고 보아도 좋을 것이다.
이 논문에서는 적응적 패럴랙스 베리어 방식에서, 시청영역을 제어할 수 있도록 사용자의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. 얼굴자세에 강건한 양안거리 측정을 위해, 형태모델과 랜드마크 기반인 CLM으로 자세를 추정한다. 카메라와의 상관관계로, 거리와 수평위치를 거리로 변환한다. 사용자의 눈의 위치에 따라 적응적 패럴랙스 베리어의 화소간격을 조정하고, 베리어를 이동해 시청영역을 조정한다. 이 논문에서는 60cm부터 490cm의 범위에서 사용자를 추적하는 방법을 제안하고, 카메라 영상의 해상도에 따른 에러, 측정 가능 범위, fps를 측정하였다. 그 결과, 사용자를 평균 3.1642cm의 절대오차 범위내로 측정 가능하였으며, 영상의 해상도에 따라 320×240에서 약 278cm, 640×480에서 약 488cm까지, 그리고 1280×960에서 약 493cm까지를 측정할 수 있었다.
매년 교통사고의 가장 큰 원인으로 손꼽히는 졸음운전은 운전자의 수면 부족, 산소 부족, 긴장감의 저하, 신체의 피로 등과 같은 다양한 요인을 동반한다. 졸음 유무를 확인하는 일반적인 방법으로 운전자의 표정과 주행패턴을 파악하는 방법, 심전도, 산소포화도, 뇌파와 같은 생체신호를 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상을 검출하는 딥러닝 모델과 생체 신호 측정 기술을 이용한 운전자 피로 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 일차적으로 딥러닝을 이용하여 운전자의 눈 모양과 하품 유무, 졸음으로 예상되는 신체 동작을 파악하여 졸음 상태를 감지한다. 이차적으로 맥파 신호와 체온을 이용하여 운전자의 피로 상태를 파악하여 시스템의 정확도를 높이도록 설계하였다. 실험 결과, 실시간 영상에서 운전자의 졸음 유무 판별이 안정적으로 가능하였으며 각성상태와 졸음 상태에서의 분당 심박수와 체온을 비교하여 본 연구의 타당성을 확인할 수 있었다.
Awosan Elizabeth Adetutu;Yakubu Fred Bayo;Adekunle Abiodun Emmanuel;Agbo-Adediran Adewale Opeyemi
Journal of Forest and Environmental Science
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제40권1호
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pp.1-8
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2024
Recently, intensive research has been conducted to develop innovative methods for diagnosing plant diseases based on hyperspectral technologies. Hyperspectral analysis is a new subject that combines optical spectroscopy and image analysis methods, which makes it possible to simultaneously evaluate both physiological and morphological parameters. Among the physiological and morphological parameters are classifying healthy and diseased plants, assessing the severity of the disease, differentiating the types of pathogens, and identifying the symptoms of biotic stresses at early stages, including during the incubation period, when the symptoms are not visible to the human eye. Plant diseases cause significant economic losses in agriculture around the world as the symptoms of diseases usually appear when the plants are infected severely. Early detection, quantification, and identification of plant diseases are crucial for the targeted application of plant protection measures in crop production. Hence, this can be done by possible applications of hyperspectral sensors and platforms on different scales for disease diagnosis. Further, the main areas of application of hyperspectral sensors in the diagnosis of plant diseases are considered, such as detection, differentiation, and identification of diseases, estimation of disease severity, and phenotyping of disease resistance of genotypes. This review provides a deeper understanding, of basic principles and implementation of hyperspectral sensors that can measure pathogen-induced changes in plant physiology. Hence, it brings together critically assessed reports and evaluations of researchers who have adopted the use of this application. This review concluded with an overview that hyperspectral sensors, as a non-invasive system of measurement can be adopted in early detection, identification, and possible solutions to farmers as it would empower prior intervention to help moderate against decrease in yield and/or total crop loss.
최근 PET/CT영상의 발달로 종양의 진단 및 평가를 통해 임상에 많은 도움을 주고 있다. 특히 PET와 CT를 융합한 Fusion PET/CT영상이나 2차원 PET영상을 3차원 영상으로 재구성한 최대강도영상(Maximum Intensity Projection)은 전체적인 병변을 한눈에 시각화하는 데 유용하게 쓰이고 있다. 하지만 Fusion & MIP 3D 재구성 영상에서 $^{18}F$-FDG의 생리적 배출로 소변이나 요루주머니에 의한 열소가 나타나 병변이 겹쳐져 육안적으로 병변을 구별하는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 소변에 의해 나타나는 열소 부위를 제거하여 병변의 분별력을 향상하고자 한다. 2008년 9월부터 2009년 3월까지 내원한 환자 중 PET/CT 검사에서 자궁, 방광, 직장 부위의 질환으로 잔존하는 소변량이 많은 환자들을 대상으로 하였다. 분석장비는 GE사의 Advantage Workstation AW4.3 05 버전 Volume Viewer 프로그램을 사용하였다. 분석 방법은 2D PET axial volume 영상에서 제거하고자 하는 region에 ROI를 설정하여 Cut Outside를 선택한 후 coronal volume 영상도 동일한 방법을 적용한다. 다음으로 3D Tools의 threshold 값을 지정하고, Advanced Processing에서 Subtraction을 선택하여 차집합 방식으로 소변 영상만을 소거한다. 이렇게 Region Cut Subtraction이 된 2D PET영상과 CT영상으로 Fusion영상과 MIP영상을 만들어 Region Cut Subtraction하지 않은 영상과 비교한다. Fusion & MIP 3D 재구성 영상에서 Advantage Workstation AW4.3 05버전의 Region Cut Subtraction으로 환자의 소변이나 요루주머니에 의한 열소 부위를 제거할 수 있었다. Region Cut Definition을 사용한 영상에서 그렇지 않은 영상보다 소변 섭취 때문에 구별이 어렵던 병변과의 경계가 보다 명확하게 재구성되었다. 영상을 재구성하는 과정에서 Region Cut Subtraction을 사용하여 열소 부위를 제거한다면 기존에 사용하던 단순 역치범위 설정에 의한 영상 소거법보다 우수한 진단적 정보를 제공할 것이다. 특히 방광, 자궁, 직장 부위 질환의 경우, 판독의와 임상의에게 판독에 보다 유용한 영상 정보를 제공하고, 영상의 질적 향상에 도움이 될 것이라 판단된다.
RSST를 이용한 분할법은 정확한 영역 경계를 추출과 분할결과의 해상도를 조절 등의 많은 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상분할을 위한 세 가지 고속 RSST 알고리듬을 제안한다. 첫 번째 방법에서는 고속 가지검색을 위해 가중치의 크기에 따라 가지들을 분류한다. 두 번째 방법은 RSST 구성 전에 매우 유사한 가지들을 제거된다. 세 번째 방법에서는 시각적으로 중요하지 않은 소영역의 가지들을 제거된다. 제안된 알고리듬들을 영상분할에 적용한 결과 기존의 RSST와 비교하여 PSNR과 화질의 저하가 거의 없이 RSST 수행시간을 10 $\sim$ 40배 정도 줄일 수 있었다.
사람의 홍채 인식을 통항 보안 통제를 하기 위한 광학계를 설계하였다. 이 렌즈는 종색수차와 Petzval sum을 최소로 하는 triplet형이다. 초점거리를 50mm 유효경을 10mm로 하였고 물체로부터 상까지의 거리는 200mm-300mm로 고려하였다. 눈을 고려한 전체 광학계의 성능은 ray-fan과 spot diagram 그리고 회절광학적인 MTF를 계산하여 평가하였다. 홍채의 크기를 고려하여 물체 높이 0mm, 4mm 그리고 6mm 에 대하여, 파장은 Fraunhofer C, d 및 F-line에 대하여 모두 계산한 결과 spot 크기는 0.05mm 직경을 벗어나지 않았고 MTF 값도 물체 높이 6mm에 대한 486mm 파장의 sagittal MTF를 제외하고는 20 lines/mm의 공간주파수에서 0.5이상이 되었다.
본 논문은 얼굴에서 왼쪽 눈, 오른쪽 눈, 입, 코의 위치를 검출하고 POSIT(Pose from Orthography and Scaling with ITterations) 알고리즘을 이용하여 3차원 객체의 위치와 방향을 알아내는 방법을 제안한다. 왼쪽, 오른쪽 눈을 검출하는 단계에서는 사람의 얼굴에서 눈이 가지는 위상학적 특징과 형태학적 특징을 이용한다. 위상학적 특징을 기반으로 눈의 대략적인 위치를 구하고 형태학적인 특징을 이용하여 눈동자를 검출한다. 4개의 특징점 검출 후 POSTIT를 이용하여 얼굴의 회전 정도를 찾아 눈의 시선 방향을 찾았다.
This study was aimed to classify soil desalination area for cultivation using NDVI (Normalized difference vegetation index) of high-resolution satellite image because the soil salinity affects the change of plant community in reclaimed lands. We measured the soil salinity and NDVI at 28 sites in the Saemangeum reclaimed land in June 2013. In halophyte and non-vegetation sites, no relation was found between NDVI and soil salinity. In glycophyte sites, however, we found that the soil salinity was below 0.1% and NDVI ranged from 0.11 to 0.57 which was greater than the other sites. So, we could distinguish the glycophyte sites from the halophyte sites and non-vegetation, and classify the area that soil salinty was below 0.1%. This technique could save the time and labor to measure the soil salinity in large area for agricultural utilization.
현재까지는 해양 어류의 생태와 양식과정 등을 연구하기 위해서 연구자가 직접 육안으로 실험환경을 관찰하였으며, 양어장의 영상, 온도와 같은 상태 등의 정보를 실험실 내에서만 모니터링 할 수 있었다. 기존의 이러한 방식은 과학적이고 체계적인 방법으로 어류의 생태를 관찰할 수 없고, 많은 연구 인력이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 리눅스를 운영체제로 사용한 임베디드 시스템을 이용하여 원격지의 실험환경 상태를 언제, 어디서든 인터넷을 통하여 실시간으로 전송 받아, 그 상태를 종합적으로 검사 및 분석할 수 있는 양어장 모니터링 시스템을 설계 및 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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