저궤도 위성은 지상국과의 접속 중에 X-band 안테나를 이용해 촬영한 영상을 전송한다. X-band 안테나는 교신 시간 동안 TPF (tracking parameter file)에 따라 움직이며 지상국의 안테나를 지속적으로 지향한다. TPF 생성 소프트웨어는 위성의 궤도 및 자세 정보와 촬영 및 다운링크 임무 정보를 이용해 X-band 안테나가 지상국을 지향하도록 하는 Azimuth, Elevation 정보를 생성한다. 위성이 지상국 상공을 지나가는 경우 X-band 안테나 특성 상 방위각 속도가 급격하게 증가하며, 특정 각속도로 회전하는 경우 위성의 지터를 유발할 수 있다. 영상촬영과 다운링크를 동시에 수행하는 실시간 임무의 경우 지터에 의한 영상 열화를 방지하기 위해 Azimuth 각속도를 일정 수준 이하로 낮춰야 한다. 현재 사용하는 방법인 한 점의 가상 지상국을 지향하는 방법으로는 각속도를 낮추는데 한계가 있다. 이 논문에서는 방위각 고정 기법을 이용해 X-band 안테나의 Azimuth 각속도를 낮추는 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법을 이용해 방위각 속도가 현저하게 감소함을 나타낸다.
본 논문은 고화질 2차원 전신 영상을 입력으로 받아 영상 속 인물이 입고 있는 의상 패턴과 체형 정보를 추정한 후, 이를 반영한 3차원 가상 휴먼의 생성 기법을 제안한다. 의상의 패턴을 얻기 위해서 Cascade Mask R-CNN을 이용하여 의상 분할을 진행한다. 이후 Pix2Pix로 경계를 블러 및 배경색을 추정하고, UV-Map 기반으로 변환하여 3차원 의상 메쉬의 UV-Map을 얻을 수 있다. 또한, SMPL-X를 이용하여 체형 정보를 얻고 이를 기반으로 의상과 신체의 기본 메쉬를 변형한다. 앞서 얻은 의상 UV-Map, 체형이 반영된 의상과 신체의 메쉬를 이용해 최근 각광받고 있는 게임 엔진인 언리얼 엔진에서 렌더링하여 최종적으로 사용자가 그의 외형이 반영된 3차원 가상 휴먼의 애니메이션을 볼 수 있도록 한다.
Recently, artificial intelligence for diagnosis system of obstetric diseases have been actively studied. Artificial intelligence diagnostic assist systems, which support medical diagnosis benefits of efficiency and accuracy, may experience problems of poor learning accuracy and reliability when inappropriate images are the model's input data. For this reason, before learning, We proposed an algorithm to exclude unread cervical imaging. 2,000 images of read cervical imaging and 257 images of unread cervical imaging were used for this study. Experiments were conducted based on the statistical method Radiomics to extract feature values of the entire images for classification of unread images from the entire images and to obtain a range of read threshold values. The degree to which brightness, blur, and cervical regions were photographed adequately in the image was determined as classification indicators. We compared the classification performance by learning read cervical imaging classified by the algorithm proposed in this paper and unread cervical imaging for deep learning classification model. We evaluate the classification accuracy for unread Cervical imaging of the algorithm by comparing the performance. Images for the algorithm showed higher accuracy of 91.6% on average. It is expected that the algorithm proposed in this paper will improve reliability by effectively excluding unread cervical imaging and ultimately reducing errors in artificial intelligence diagnosis.
본 논문에서는 위성영상을 압축하는 과정에서 발생하는 압축잡음을 내용 분석을 통해 적응적으로 제거하는 디블록킹 알고리즘을 제안 한다. 특히, 제공된 KOMPSAT(korean multi-purpose satellite)-2는 열 단위로 동일한 양자화 계수를 적용하며 고주파 성분이 많은 부분을 압축하여 효율 및 시간을 향상 시켰으나 압축률이 높은 동일 열 내에 복잡도가 낮은 부분에서 압축 잡음이 나타나는 문제점이 있다. 이러한 압축잡음을 제거하기 위해 일반적인 디블록킹 필터를 적용 시 복잡한 영역을 평활화시키는 문제점이 있다. 따라서 제안한 방법에서는 영상 분석 후 적응적 디블록킹 필터를 통해 에지를 보존하면서 격자잡음을 제거 한다. 이와 동시에 WLFPCA(weighted lowpass filter using principle component analysis)를 이용하여 큰 곡선형 경계부분의 계단잡음을 제거 하였다. 제안한 방법은 성능을 평가하기 위한 모의실험 결과로부터 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 지표인 PSNR(peak signal to noise ratio)과 주관적 화질 지표인 MSSIM(mean structural similarity)에서 비슷하거나 향상된 결과를 보였으며 특히, 기존의 압축잡음 제거 알고리즘은 반복적 프로세싱을 통해 계단잡음을 제거하나 제안한 방법은 싱글패스(single-path) 방식으로 시간을 크게 단축시켜 실시간에 가까운 처리가 가능하도록 하였으며, 계산양을 줄여 하드웨어의 적용이 용이하게 하였다.
최근 고성능 모바일기기의 보급과 멀티미디어 콘텐츠의 활용이 커짐에 따라 저해상도 영상을 고해상도로 재구성하는 초해상도(super resolution) 기법이 중요하게 대두되고 있다. 모바일기기에서는 초해상도를 사용하기 위해서는 연산량과 메모리 등의 제한적인 자원의 사용을 고려한 초해상도 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 모바일기기에 적용하기 위해 단일영상을 통한 빠른 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 색채 왜곡을 방지하기 위해 RGB 컬러 도메인에서 HSV 컬러 도메인으로 변경하여 인간의 시각인지 특성이 가장 뚜렷한 밝기정보인 V만 처리한다. 먼저 잡음제거 및 속도향상을 고려하여 개선된 고속 back projection에 의해 영상을 확대 재구성한다. 이와 함께 2차 미분을 사용하는 LoG (laplacian of gaussian) 필터링을 이용하여 신뢰할 수 있는 에지 맵을 추출한다. 최종적으로 에지 정보와 개선된 back projection 결과를 이용하여 고해상도 영상을 재구성한다. 제안한 알고리즘을 사용하여 복원한 영상은 부자연스러운 인공물을 효과적으로 제거하고, blur현상을 최소화하여 에지 정보를 보정하고 강조해준다. 실험결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 보간법이나 전통적인 back projection 결과보다 주관적인 화질이 우수하고, 객관적으로 우수한 성능을 나타냄을 입증한다.
본 연구의 목적은 회전익 UAV를 이용하여 1cm 미만의 GSD를 갖는 초고해상도 영상을 취득하기 위해 비행고도, 비행속도, 카메라 셔터의 노출시간, 자동초점조절 사용 여부가 영상의 시각적 해상도에 미치는 영향을 객관적으로 분석하는 것이다. 아울러 다양한 형태의 항공표적에 대한 인식 용이성을 평가하는 것도 목표로 한다. 이를 위해 35mm 크기의 7952*5304 화소 CMOS 센서와 55mm 단렌즈를 이용하여 비행고도 20m부터 120m에서 20m 간격으로 촬영하고 영상의 시각적 해상도를 분석하였다. 결과로 자동초점조절을 사용한 경우 시각적 해상도는 이론적인 GSD에 비하여 1.1~1.6배로 나타났고, 자동초점조절을 사용하지 않은 경우 1.5~3.5배로 나타났다. 다음으로 비행고도 80m에서 5m/s로 정속 비행하면서 카메라의 노출 시간을 1/60sec에서 1/2000sec까지 1/2씩 줄이면서 촬영하고 시각적 해상도를 분석하였다. 허용 흐려짐을 1 화소로 가정할 때 최장 노출 시간을 준수한 경우 시각적 해상도 는 이론적인 GSD이 비하여 1.3~1.5배로 나타났고, 초과한 경우 1.4~3.0배로 나타났다. A4 용지에 항공표적을 출력하여 비행고도 80m 이내에서 촬영하면 상용소프트웨어를 이용하여 코드화된 항공표적을 자동으로 인식할 수 있으며, 자동 인식이 불가능한 고도에서도 다양한 형태의 일반 항공표적 및 코드화된 항공표적을 큰 어려움 없이 수동으로 인식할 수 있었다.
저조도 환경에서 카메라로 영상을 획득하기 위해 일반적으로 가시광 플래시를 사용하거나 장노출 기법을 사용하게 된다. 그러나 가시광 플래시를 사용할 때 플래시 광에 의한 색 왜곡이나 적목 현상, 눈부심에 의한 거부감을 발생시킨다. 또한 장노출을 사용하게 되면 물체의 움직임에 의한 흔들림 현상이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 이러한 단점을 극복하고, 저조도 환경에서 고화질의 영상을 획득하기 위하여 멀티 스팩트럴 플래시(Multi-spectral flash image)를 이용하여 영상을 획득하는 방법이 소개되었다. 이 방법은 가시광과 UV/IR스펙트럼의 다섯 채널을 이용하여 가시광영상의 색 정보와 UV/IR 스팩트럼 영상의 세부정보를 최적화하여 영상을 획득하는 방법이다. 하지만, 픽셀 기반의 최적화 과정에 있어 색 왜곡과 다른 잡음을 발생시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 색 왜곡과 잡음을 개선하기 위해 영역 기반의 가중치 맵을 최적화 방법에 적용하여 색 왜곡을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 영상에 대하여 Canny 에지 검출 방법을 사용하여 영상의 윤곽을 검출하였다. 이를 가중치 맵으로 최적화방법에 적용함으로, 세부 영역에 대하여 UV/IR 플래시 영상의 정보에 가중치를 부여하고, 평탄한 영역에 대하여 가시광 영상의 색 정보를 가중치를 부여하여 색 왜곡을 개선하였다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 실험을 통하여 제안한 방법과 이전방법을 비교하였고, 객관적 평가와 주관적 평가 모두 제안한 방법이 우수한 성능을 나타내었다.
시청자들은 영상을 시청할 때 화면상 시각이 집중된 곳 주변의 정보를 영향력 있게 받아들일 가능성이 크다. 이러한 사실을 이용하여 최근 연구들은 시각 주의 모델을 영상 제작 및 평가 방법에 이용하고 있다. 본 연구에서는 실제로 사람들의 시각 주의도가 어떠한 인자에 영향을 많이 받는지, 또 시각 주의 모델은 구체적으로 어떠한 형태가 되는지를 통계적 실험 계획법을 이용하여 추정하였다. 분산 분석법을 이용하여 속도, 화면으로부터의 거리, 비초점흐림 정도가 시각 주의에 영향을 미치는 유의한 인자인 것을 확인하였고 반응 표면 계획법을 이용하여 이 세가지 인자들에 따른 시각 주의 점수 모델을 도출하였다. 이 시각 주의 점수 모델로부터 영상 각 픽셀의 시각 주의 확률을 구하였다. 본 연구의 뒷부분에서는 시각주의 확률 모델을 기존의 기울기(gradient) 기반 3차원 영상의 입체감 측정법에 적용하는 방법을 제안하였다. 화면 상에서 시선을 집중할 확률이 큰 부분에 높은 비중을 둠으로써 기존의 방법 보다 시청자가 느끼는 입체감을 더욱 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 주관적 평가를 실시하여 피실험자들이 느끼는 입체감과 제안된 방법으로부터 도출한 결과를 비교하였다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 높은 것을 확인하였다.
Capillary tube 10개를 $^{99m}Tc$로 채워서 고정식-초점형 SPECT와 회전식-평형 SPECT 장비를 이용하여 선예도와 감도를 평가하였다. 그리고 이 데이터를 이용하여 검출-조사야 내에서의 평균값과 표준편차를 이용하여 균일도를 나타내는 변동계수를 평가하였다. 고정식-초점형 SPECT의 선예도 균일도와 감도 균일도는 회전식-평형 SPECT 에 비해 각각 68%, 110% 높게 평가되었다.
최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능이 내장된 휴대폰에 관심이 집중되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안한다 기존의 홍채 인식 알고리즘에서는 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점렌즈(focus lens)를 사용하여 홍채인식에 사용될 확대된 홍채영상을 획득하였다. 이와 같이 이 전에 휴대폰에 홍채인식기술을 적용하기 위해서는 줌 렌즈와 초점렌즈를 추가 장착하여야 했으며, 이는 가격 상승과 부피 증가의 문제를 발생시켰다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융 복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌 렌즈 및 초점렌즈(zoom & focus lens) 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서의 홍채영역이 홍채인식을 수행하기 위한 충분한 픽셀정보를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 반사된 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출 방법을 제안한다. 또한 눈, 카메라, 조명 모델을 기반으로 각막에 반사된 조명반사광의 밝기와 크기를 추정하는 이론적 배경을 제안하며, 입력영상에서 태양광의 존재 유무와 광학적으로 또는 피사체의 움직임에 의해 반사된 흐림 현상 (Optical & Motion blur)을 판별하기 위해 조명을 연속적으로 On/Off 시키는 방법을 제안한다. 실험결과, 삼성 SCH-S2300(150MHz의 ARM 9 CPU) 휴대폰에서 홍채 영역 추출 총 수행시간은 평균 65ms이었고, 홍채 검출 성공률은 태양광이 존재하지 않는 실내에서 99%, 태양광이 존재하는 실외에서 98.5%였다._{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.어 자료 형태를 32.4%의 순으로 개발을 희망하였다. 다섯째, 주로 사용하는 웹 사이트는 가정과 교사나 교과 연구회에서 운영하는 사이트를 46.2%, 에듀넷이나 한국교육학술정보원(KERIS) 사이트는 30.8%가 활용하는 것으로 나타났다. 또한 학습 자료 개발은 제작 능력이 있는 가정과 교사들이 교과 연구회를 만들어 공동으로 제작 할 수 있기를 희망하고 있었다. 시대적인 변화와 교육 환경의 변화로 웹 콘텐츠 자료를 활용한 교수 학습 방법이 중요한 도구로 인식되고 있다. 특히 가정 교과는 일상생활에 필요한 기초적인 경험을 실생활과 접목시켜 종합적으로 다루는 교과이기 때문에 다양하고 창의적인 콘텐츠가 절실히 요구되는 실정이다. 본 연구의 결과들에서 제시한 여러 가지 사항들을 고려하여 웹 콘텐츠 자료 활용과 개발이 이루어진다면 보다 효율적인 교수 학습이 이루어질 것으로 기대된다.변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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