현재의 IT 환경에서 영상 또는 영상처리 기술은 많은 부분에서 응용이 되고 있고 또한 매우 중요하다. 본 논문에서는 벡터 양자화 방법을 통해 원본 BMP영상을 인덱스 영상과 제안하는 codebook으로 재구성하고 동일한 픽셀 깊이 내에서 고화질의 영상을 디스플레이 할 수 있는 방법을 제안하였다. 즉, $2^n$ 개의 컬러 코드북(맵)를 가지는 영상에 공용 맵 기법을 적용함으로서 $2^{n+1}$ 개의 컬러 코드북 정도의 화질로 표현이 되는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통해 얻어진 출력영상을 원본 BMP영상과 비교했을때 JPEG과 같은 8 bit 인덱스 영상의 출력 시 보다 약 2 dB 정도 높은 PSNR을 제공해주며 이는 9 bit 인덱스를 사용했을 때의 화질과 거의 비슷함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 초음파와 tomography 기법을 기반으로 콘크리트 구조물의 비파괴 시험에 대한 방법론을 정립하고 검증하였다 일반적인 X-ray tomography에서는 물체를 통과하는 파동의 감쇠(attenuation) 데이터에 기초를 두고있는 반면에, 본 연구에서는 time-of-flight(TOF) 데이터를 사용하여 매질의 굴절률(refractive index)을 포괄적으로 표현하는 단층영상을 복원한다 X-ray tomography에서는 측정된 감쇠 데이터를 영상복원(Image reconstruction) 알고리즘에 의해서 처리하며, 파동의 굴절은 고려할 필요가 없다 그러나 초음파는 매질(medium)의 굴절률(refractive index)에 따라 초음파의 경보가 변경되므로 초음파 tomography에서는 초음파 경로의 연산이 선행되어야만 단층영상을 복원할 수 있게 된다 초음파 정보의 연산은 가하광학(Geometrical Optic)에서 사용되는 굴절률과 경로의 관계에 기초를 둔다 영상 복원은 대수학적 접근 방법인 ART (algebraic reconstruction technique) 또는 SIRT(simultaneous iterative reconstruction technique)를 기초로 연산된 초음파의 경로를 따라 선적분한 TOF 값과 측정된 TOF 값의 차이를 기반으로 수행된다 실제 구현에서는 초음파가 직진한다는 가정하에 영상을 복원하고, 이를 기반으로 초음파의 경로를 연산하였다 본 논문에서는 이들 두 과정(경로연산 및 영상복원)의 반복연산을 통하여 영상을 복원하였다. 세안하는 알고리즘을 모의실험으로 평가하였고, 실제 콘크리트 구조물에 적용하여 본 방법론의 무한한 가능성을 입증하였다.
간질환을 주소로 추적검사를 위해 내원한 CT(Computer Tomography, 이하 CT) 검사자를 대상으로 체질량 지수와 관전압 변화에 따른 영상의 화질 및 방사선 피폭선량변화에 대하여 알아보고자 하였다. 2010년 3월부터 2011년 6월까지 부산 P대학병원에 복부 CT 를 검사한 환자 중 체질량지수(Body Mass Index, 이하 BMI)가 25이하인 환자를 대상으로 하였고 대상자는 48명이었다. 영상의 질의 객관적 평가로 신호대 잡음비와 유효선량을 비교하였다. 복부 영상의 화질평가는 영상의학과 의사2명이 한국의료영상품질관리원에서 선정한 임상영상 평가의 기준을 근거로 해 1점에서 20점까지 점수를 매겨 평가하였다. 피폭선량분석에서 CTDIvol값은 관전압이 100kVp일 때 120kVp보다 약44.1%가 감소하였다. 그리고 유효선량은 관전압 100kVp일 때 120kVp보다 약43%가 감소하였다. 영상의 화질 평가는 반복적으로 CT검사를 위해 내원한 총48명의 검사자 영상 중 Good 1명, Excellent 47명으로 평가되었다. 추적검사를 시행하는 환자 중 BMI지수가 25이하인 환자들을 대상으로 저관전압을 적용한 복부 CT검사 시 영상의 질적 저하없이 진단 가치가 있는 영상의 획득과 피폭선량 감소효과를 얻을 수 있다고 사료된다.
CCTV영상과 날씨 정보를 이용하여 미세먼지 농도를 추정하는 기법을 제안하고, 이에 대한 실험을 진행하였다. CCTV영상에 대해서는 특정 지점을 포함하는 일부 영역 영상과, 전체 영역 영상을 가지고 합성곱 신경망 (CNN)기반의 딥러닝 기법을 적용하여 PM 지수를 추정하는 방법을 제안하였다. 추가로 딥러닝에 의해서 예측된 결과 값을 습도 및 풍속 두 가지 날씨 특성과 결합한 뒤, 학습 된 회귀 모델을 사용하여 수정된 미세먼지 지수를 계산하는 후처리 실험도 함께 진행하였다. 실험 결과, CCTV영상으로부터 미세먼지 지수 추정 값은 R2가 0.58~0.89를 나타내었고, 측정기가 설치된 일부 영역 영상과 전체 영역 영상을 함께 학습시킨 결과가 가장 우수하였다. 기상변수를 이용한 후처리 적용결과는 실험지역의 모든 경우에 대하여 항상 정확도 향상을 보여주진 않았다.
멀티미디어 데이타의 사용이 증가함에 따라 고차원 이미지 데이타에 대한 효율적인 색인과 검색 기법이 크게 요구되고 있다. 그러나 많은 노력에도 불구하고 현재의 다차원 색인 기법들은 고차원 데이타 공간에서 만족할 만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 이러한 소위 차원의 저주를 해결하기 위해 최근에 차원을 줄이거나 근사 해를 구하는 둥의 접근법이 시도되고 있지만 이러한 방법들은 근본적으로 정확도의 상실이라는 문제를 갖고 있다. 정확도의 보존을 위해 VA-file, LPC-file둥과 같이 벡터 근사에 기반 한 기법들이 최근에 개발되었다. 그러나 이 기법은 검색 성능이 색인 파일의 크기에 큰 영향을 받으며, 한번에 큰 검색 공간을 줄이는 계층 색인 구조의 장점을 상실한다. 본 논문에서는 이미지 데이터베이스에서 유사성 질의를 위한 새로운 계층 색인 구조인 GC-트리를 제안한다. GC-트리는 밀도 함수에 기초하여 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 색인 구조를 동적으로 생성한다. 이러한 특성을 갖는 GC-트리는 군집화 된 고차원 이미지 데이타 검색에 훌륭한 성능을 나타낸다.
디지털 카메라의 이용자가 빠르게 증가하고 싸이월드 및 블로그 서비스의 활성화로 인하여 인터넷 상에 다양한 사진들이 떠돌고 있으며, 그 중에서 인물사진이 가장 많은 부분을 차지하고 있다. 그러나 인물사진의 초상권 때문에 활용할 수 있는 인물 사진은 전무한 반면 웹사이트 제작사, 광고 기획자, 기타 디자이너들은 다양한 표정의 인물사진을 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 디지털 카메라 이용자들에게 초상권의 보호 하에 인물사진을 판매하고, 디자이너들이 요구하는 인물사진을 정확하고 신속한 검색을 보장하기 위해 인물사진과 관련한 색인어를 제시하는 검색엔진을 제안한다. 이 검색엔진은 기존의 명사형만을 지원하는 키워드나 카테고리 외에 명사와 동사를 동시에 키워드로 사용하는 검색이 가능하고 인물의 감성정보, 표정, 복장 등의 다양한 특성을 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다.
It is necessary to understand the amount of snowfall and area of snow cover of Mt. Halla to ensure the safety of mountaineers and to protect the ecosystem of Mt. Halla against climate change. However, there are not enough related studies and observation posts for monitoring snow load. Therefore, to supplement the insufficient data, this study proposes an analysis of snow load and snow cover using normalized-difference snow index. Using the images obtained from the Sentinel2 satellite, the normalized-difference snow index image of Mt. Halla could be acquired. This was examined together with the meteorological data obtained from the existing observatory to analyze the change in snow cover for the years 2020 and 2021. The normalized-difference snow index images showed a smaller snow pixel number in 2021 than that in 2020. This study concluded that 2021 may have been warmer than 2020. In the future, it will be necessary to continuously monitor the amount of snow and the snow-covered area of Mt. Halla using the normalized-difference snow index image analysis method.
본 논문은 Landsat TM 영상을 활용하여 교목연령 추정과 이와 관련이 있는 영상의 밴드값과 식생지수에 대한 상관관계 연구를 수행하였다. 기본적으로 본 연구에서는 취득시기가 다른 Landsat TM 영상 (1990, 1994, 1998년)과 Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)과 National Elevation Dataset(NED) 영상의 차분영상이 사용되었으며 밴드 4, 5, 7 영상, 태슬모자형 변환을 통한 녹색식생지수, 토양수분지수 영상, 정규식생지수 (NDVI), 적외선지수 (II), 식생상태지수 (VCI), 토양보정식생지수 (SAVI) 영상은 Landsat TM 영상에서 추출되었다. 각각의 영상에서 추출된 값인 총 1992개 자료를 회귀분석을 통하여 분석하였고 연구 결과 교목연령을 추정하는데 있어서 가장 높은 결정계수($R^2$)값을 보이는 요소로는 태슬모자형 변환 토양수분지수. 적외선지수 (II), 식생상태지수 (VCI) 영상이며 이들 값이 교목연령을 추정하는데 가장 많은 영향이 있음을 알 수 있다.
Background: This study was aim to identify the specific words and to develop the scale for the public health center (PHC) image. Methods: We collected 824 words from the previous studies and by open questions and reduced them by 77 words, then which were rated properly by 355 citizens of Seoul. We examined explanatory factor analysis for 69 words, and examined content validity test and confirmatory factor analysis (CFA) for the image structures (4 factors and 16 words). And then we developed the image questionnaire using them through council. We conducted a survey and retested the PHC image scales as the measuring tool targeting 2,000 persons, and compared the inexperience and experience persons for PHC usage. Results: The image structures were consisted of 4 factors and 16 words such as 'trustworthiness' (warm, exemplary, faithful, service-mindedness, beneficial to health), 'fairness' (honesty, clear, consistent, ruled), 'development possibility' (changing, goal-directed, developmental, propulsive), and 'flexibility' (not authoritative, not perfunctory, not rigid) in total. Cronbach's ${\alpha}$ values of all factors were above 0.7. As a result of CFA, model fit indexes yielded satisfactory results (root mean square error of approximation [RMSEA] 0.049, goodness of fit index [GFI] 0.937, and adjusted goodness of fit index [AGFI] 0.912). According to the result of retest for measuring tool by using other samples, Cronbach's ${\alpha}$ values were above 0.8, and model fit indexes yielded satisfactory results (RMSEA 0.059, GFI 0.952, AGFI 0.933). RMSEAs of the inexperiences and the experiences were each 0.59, 0.68. Conclusion: A reliable, valid, and generalizable scale was created for PHC image.
This study is to analyze the 2012 spring drought of Korea using drought index and satellite image. The severe spring drought recorded in May of 2012 showed 36.4% of normal rainfall(99.5mm). The areas of west part of Gyeonggi-do and Chungcheong-do were particularly serious. The drought indices both the SPI(Standardized Precipitation Index) and WADI(WAter supply Drought Index) represented the drought areas from the end of May and to the severe drought at the end of June. The drought by SPI completely ended at the middle of July, but the drought by WADI continued severe drought in the agricultural reservoir watersheds of whole country even to the end of the July. On the other hand, the results by spatial NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and EVI(Enhanced Vegetation Index) data from Terra MODIS, both indices showed relatively low values around the areas of Sinuiju, Pyongyang, and west coast of North Korea and Gyeonggi-do and Chungcheong-do of South Korea indicating drought condition. Especially, the values of NDVI and EVI at Chungcheong-do were critically low in June compared to the normal year value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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