• 해양환경안전학회지
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• 제20권6호
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• pp.619-626
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• 2014

본 연구에서는 갯벌토 및 준설토를 기질로 이용한 Mesocosm 실험을 통하여 염생식물의 서식안정성을 평가하였다. Mesocosm 실험구는 기질 및 식생의 식재 여부에 따라 Mesocosm A(갯벌토+퉁퉁마디 식재), Mesocosm B(준설토), Mesocosm C(준설토+퉁퉁마디 식재)로 조성하였다. 그리고 Mesocosm 실험구 내 염생식물의 서식안정성을 평가하기 위해 수질(COD, T-N, T-P, 수온, 염분), 저질(COD, T-N, T-P), 식생성장률의 서식환경 인자에 대한 모니터링을 실시하여 서식안정성지수(HSI)를 산정하였다. Mesocosm C에서의 HSI는 0.87~0.95로서 Mesocosm A에 비하여 상대적으로 HSI가 높게 산정되어, 준설토를 이용한 해안염습지의 복원/조성에 이용될 수 있을 것으로 평가되었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권3호
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• pp.177-186
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• 2023

Hyperspectral imaging technology is one of the most efficient and fast-growing technologies in recent years. Hyperspectral image (HSI) comprises contiguous spectral bands for every pixel that is used to detect the object with significant accuracy and details. HSI contains high dimensionality of spectral information which is not easy to classify every pixel. To confront the problem, we propose a novel RGB channel Assimilation for classification methods. The color features are extracted by using chromaticity computation. Additionally, this work discusses the classification of hyperspectral image based on Domain Transform Interpolated Convolution Filter (DTICF) and 3D-CNN with Bi-directional-Long Short Term Memory (Bi-LSTM). There are three steps for the proposed techniques: First, HSI data is converted to RGB images with spatial features. Before using the DTICF, the RGB images of HSI and patch of the input image from raw HSI are integrated. Afterward, the pair features of spectral and spatial are excerpted using DTICF from integrated HSI. Those obtained spatial and spectral features are finally given into the designed 3D-CNN with Bi-LSTM framework. In the second step, the excerpted color features are classified by 2D-CNN. The probabilistic classification map of 3D-CNN-Bi-LSTM, and 2D-CNN are fused. In the last step, additionally, Markov Random Field (MRF) is utilized for improving the fused probabilistic classification map efficiently. Based on the experimental results, two different hyperspectral images prove that novel RGB channel assimilation of DTICF-3D-CNN-Bi-LSTM approach is more important and provides good classification results compared to other classification approaches.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.462-469
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• 2014

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.

• 한국철학논집
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• 제38호
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• pp.275-302
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• 2013

이 글은 "잡학변"의 <여씨대학해>를 분석함으로써 주희의 격물치지설을 고찰하였다. "잡학변"은 주희가 당시 유학자들에게 유행하였던 노자와 불교의 경향을 비판하기 위해 지었다. 주희는 <여씨대학해>를 통해 격물치지(格物致知) 해석에 스며있는 여본중의 불교적 이해를 비판하였다. 여본중은 격물치지를 수양주체가 사물의 리(理)를 궁구함으로써 자신의 양지(良知)를 잘 발현시키는 일련의 과정으로 보았다. 그는 격물치지에서 오랜 축적의 과정보다는 수양 주체의 마음에 더 주목하여, '깨달음을 준칙으로 삼으라(이오위칙(以悟爲則))'고 하였다. 주희는 이를 불교와 같다고 규정하였다. 이에 비해 주희는 완성된 앎에 이르기 위해서 하나하나의 앎을 수없이 쌓아가야 한다고 생각했다. 특히 그는 리(理)를 파악할 때, 일상에서의 익숙하게 보고 듣는 사물에서 그 이치가 유래하는 것까지, 즉 '사물의 이치'에서 '사물이 그렇게 된 까닭'까지 나아가야 한다고 보았다. 주희는 초기에 "대학"의 격물(格物)을 다분히 정치 사상적 의미에서 접근하였지만, 여본중의 격물설을 비판하는 과정에서 '리일분수'의 이론적 도구로 사유의 폭을 확장하였다. 그런 의미에서 주희의 여본중 비판은 불교와 의 투쟁이자, 자기 철학의 심화 과정이었다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제12권2호
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• pp.121-124
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• 2007

강원도 양양군 연안으로 회귀한 성숙중의 연어(Oncorhynchus keta)를 국립수산과학원 영동내수면연구소로 수송하고 담수에 1일 이상 순치시킨 후, GnRH 유사체(GnRH-a)와 시상하부 도파민수용체의 길항제인 pimozide를 복강에 주사하여 생식소중량지수[GSI, (생식소중량/체중량)${\times}100$]와 간중량지수[HSI, (간중량/체중량)${\times}100$]의 변화를 조사하였다. GnRHa와 pimozide는 각각 $70\;{\mu}g$ 및 $700\;{\mu}g/kg$ 어체중 농도로 단독 또는 혼합주사하여 주사후 7일째까지 조사하였다. 2004년도의 실험에서는 GSI의 유의적인 변화가 없었다. 2005년도에도 유의적인 변화가 없었지만, 5일째 및 7일째에는 호르몬 주사군에서 약간 증가하는 경향이 관찰되었다. HSI는 주사후 7일째에 대조군에 비하여 GnRH-a 주사군 및 pimozide 혼합 주사군에서 유의적으로 감소하였다 (2004년; P<0.05). 2005년도에도 호르몬 주사군에서 HSI는 전체적으로 감소하는 결과이었으나, GnRH-a 주사후 7일째의 연어에서만 유의적으로 감소하였다(P<0.05). pimozide를 단독주사 한 2005년도의 실험에서는 유의차는 없었지만, GSI는 증가하고 HSI는 감소하였다. 따라서 성숙중인 해면연어가 연안에서 포획되었을 경우에는 담수에 일시적으로 순치시킨 다음, 시상하부호르몬 및 도파민 길항제를 주사하면 최종성숙을 조기에 유도할 수 있음이 부분적으로 시사되었으며, 향후 이에 대한 효과가 검증될 수 있게 되기를 바란다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제33권4호통권132호
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• pp.23-29
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• 2005

대표적인 고부가가치 목질판상 재료인 마루판은 육안 분류 작업에 의한 오차로 마루판 시공 시에 무늬목간의 색상 차가 생기고 있다. 이는 조건등색(metamerism)에 의해 식별 후 혹은 마루판 시공 시에 오차가 큰 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 Light와 Dark 두 단계로 육안 식별한 피나무, 자작나무, 단풍나무 3수종의 무늬목을 사용한 마루판을 CIELAB를 이용하여 분류하고, CIERGＢ에서 각각의 문턱 값(threshold)을 조사하고, 인간의 색 인지에 기반을 둔 HSI (hue, saturation, intensity)색상모델을 응용하여 색상, 채도, 명도 값의 범위를 조사하였다. HSI색상모델의 색상과 채도, 명도를 이용하여 마루판의 색상분류에 사용할 경우 명도 값을 이용하는 것이 유리할 것으로 보인다. 그리고 색상의 범위가 3종류 모두 $45{\sim}55^{\circ}$ 사이 범위 값을 가지고 있는 것으로 보이며, RGB성분의 문턱값을 이용한 분류의 경우 특정 색상 성분 값만으로는 마루판 무늬목의 분류가 어려울 것으로 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.3995-4003
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• 2000

본 논문은 자가용과 영업용 차량의 컬러 영상에서 번호판 영역을 찾는 방법에 대한 연구이다. 번호판 영역 추출을 위해 차량 영상에서 번호판 영역은 차종에 따라 일정한 색상을 가지고 있다는 특징을 이용하였다. 본 논문에서는 단일 색상 정보에만 의존하지 않고, HSI 컬러모델의 색상 성분 H와 YIQ 컬러 모델의 색상 성분 Q를 결합하는 방식을 제안한다. 또한 처리 과정의 효율성을 높이기 위하여 입력 영상 전체를 처리하지 않고, 수평 라인별 탐색을 통해 번호판의 높이 구간을 찾도록 한다. H 성분과 Q 성분을 각각 사용한 경우와 두 색상 성분을 결합하여 추출한 경우를 비교 실험한 결과, H 성분에만 의존한 경우는 53.6%, Q 성분에만 의존한 경우는 82.1%, 결합 색상 성분에 의한 경우에는 94.6%의 추출률을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.319-326
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• 2004

본 논문에서는 물체의 경계선을 고려한 칼라 영상 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 원영상을 벡터 양자화한 후 양자화된 영상의 인덱스 맵을 이용하여 초기 영역을 설정하였다. 그 후 HSI컬러 공간을 이용한 영역 병합에서 물체의 경계선을 고려하기 위해 경계선 제한 성분을 적용하여 영역들을 병합하였다. 또한 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 그리 고 영역병합 알고리즘을 통해 반복적인 처리를 감소시킴으로써 처리 시간을 줄였다. 실험 결과에서는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과 및 처리소요시간에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.370-376
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• 2005

본 논문에서는 HSI 정보와 신경망의 비지도 학습 방법인 ART2 알고리즘을 이용하여 신 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차량의 영상에서 번호판 영역을 추출하는 부분과 추출된 번호판 영역의 문자를 인식하는 부분으로 구성된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 차량 번호판 영역을 추출하고 개선된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 추출된 차량 번호판 영역으로부터 문자를 포함한 특징 영역을 이치화 한 후에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 잡음과 훼손에 비교적 강한 ART2 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 차량 번호판 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었다. 또한 ART2 알고리즘을 적용하여 신 차량 번호판을 인식하는 것이 효율적임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.422-428
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• 2008

본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 실내 외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.