This research is designed to systemize the protection theory as well as to supplement the missing theory by organizing various studies on the protective functions of celothes by domestic and foreign scholers of clothing. Human environments is classified two standpoints : (1) Physical environments, and (2) man built psychological environments including socio-physical environments, socio-biological environments, behavioral environments, socio-psychological environments and institution environments. Clothes acting as a physical protection might be of (1) extreme air temperature: Parka; (2) high relative humidity: raincoat; (3) air movement: windbreaker; (4) radiation: space suit; (5) atmospheric pressure: deep sea diver suit; (6) mechanical agent: bullet proof vest; (7) physical agent: (8) chemical agent: (9) biological agent: surgeon's gown, cap, and mask. Also dresses act to support the body comfort, health and the well-being; corset for bad back patient, wrist band for people with weak wrist, bottom half of pressure suit for people with low blood pressure. Clothes acting as a psychological protection might be of (1) influence of magic and of spirits: (2) moral danger; (3) the general unfriendliness of the world as a whole; a reassurance against the lack of love. Clothes should provide the maximum of satisfaction in accordance with the full recognition of reality. The reality should aim at the formulation of general laws concerning the most pleasing forms, colors, and styles to suit. The complex physiological anatomical and psychological aspects of individual personalities.
우리나라의 항만은 수 출입화물의 99.5%를 처리하며, 육로 및 철도 수송 물동량의 기종점 역할을 수행하는 중요한 곳으로서 항만 물동량의 신속한 처리와 자동화 시스템에 의한 비용절감은 엄청난 효과를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 항만에서 취급하는 컨테이너를 자동으로 식별할 수 있는 자동화 방법을 제안한다. 실제 컨테이너 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 프리윗 마스크(Prewitt-Mask)를 적용하여 윤곽선을 추출하고 컨테이너를 식별할 수 있는 개별 식별자의 형태학적 특징 정보를 이용하여 식별자 후보영역을 검출한다. 검출된 식별자 후보영역은 개별 식별자 영역외에 잡음 영역이 포함되어 있으므로 4방향 윤곽선 추적 알고리즘과 Grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 개별 식별자들을 각각 객체화한다. 잡음이 제거된 식별자 후보 영역에서 객체화 한 개별 식별자는 컨테이너 식별을 위해 FCM 기반 퍼지 RBF 네트워크를 적용하여 인식한다. 본 논문에서 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 실제 컨테이너 영상 300장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 인식 성능이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
방향 성분은 소벨(sobel)과 FFT 방법 등을 주로 사용한다. 소벨을 이용한 방법은 소벨 마스크의 복잡한 처리 과정과 대표 방향 성분을 추출하고자 할 때 픽셀별로 단위 벡터를 만들어 누적시킬 경우 낮은 대비 영상이나 높은 대비 영상이나 같은 값이 나오므로 기울기 크기를 누적할 수 없어 대표 방향을 설정하기 어렵다. FFT를 변환을 이용한 방법은 융선이 정확한 방향 성분을 가지는 경우에만 방향성 추출이 가능하며 별도의 방향 필터를 사용해야 한다. 본 논문에서는 위의 단점을 보완하기 위하여 이진화 된 영상을 세선화 한 후 픽셀 단위로 방향 성분을 추출하며, 8${\times}$8 픽셀크기의 블록 내에 존재하는 픽셀이 가지는 방향 성분 중 가장 많은 방향 성분을 융선의 대표 방향으로 추출하는 새로운 방법을 제안한다.
에지 검출은 차선 인식, 물체 및 패턴 검출 등의 성능을 결정하는 중요한 단계이며, 현재까지도 이를 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 지금까지 널리 알려져 있는 에지 검출 알고리즘은 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 에지 검출 알고리즘 등이 있으며, 이러한 알고리즘들은 밝기값의 변화가 완만한 영상을 처리할 때, 에지가 아닌 영역으로 판단할 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 마스크 영영에서 침식, 팽창, 열기, 닫기 등을 활용하는 그레이 레벨 모폴로지를 이용한 에지검출 알고리즘을 제안하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2287-2312
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2018
Extracting key visual information from images containing natural scene is a challenging task and an important step for the visually impaired to recognize information based on tactile graphics. In this study, a novel method is proposed for extracting salient regions based on global contrast enhancement and saliency cuts in order to improve the process of recognizing images for the visually impaired. To accomplish this, an image enhancement technique is applied to natural scene images, and a saliency map is acquired to measure the color contrast of homogeneous regions against other areas of the image. The saliency maps also help automatic salient region extraction, referred to as saliency cuts, and assist in obtaining a binary mask of high quality. Finally, outer boundaries and inner edges are detected in images with natural scene to identify edges that are visually significant. Experimental results indicate that the method we propose in this paper extracts salient objects effectively and achieves remarkable performance compared to conventional methods. Our method offers benefits in extracting salient objects and generating simple but important edges from images containing natural scene and for providing information to the visually impaired.
이미지 프로세싱에서 잡음은 영상의 품질에 직접적인 영향을 미치는 요소이며, 특히 영상 분할, 에지 검출, 영상 인식과 같은 알고리즘을 포함하는 시스템의 처리과정에 악영향을 미친다. 따라서 전처리 과정으로 잡음 제거가 중요한 역할을 하고 있으며, 이를 위해 다양한 기법들이 제시되었다. 본 논문에서는 Salt and Pepper 잡음의 밀도가 높은 환경에서 효율적으로 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 밀도에 따라 필터링 마스크를 단계적인 확장하여 잡음을 제거하였으며, 밀도가 높은 영역에서도 우수한 잡음 제거 성능을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 제안한 알고리즘을 비교 분석하였다.
After more than two years of efforts to end the corona pandemic, a gradual recovery is starting in countries with high vaccination rates. Easing public health policies for a full-fledged post-corona era, such as lifting the mandatory use of outdoor mask and quarantine measures in entry have been considered in Korea. However, the continuous emergence of new variants of SARS-CoV-2 and limitations in vaccine efficacy still remain challenging. Fortunately, T cells and memory T cells, which are key components of adaptive immunity appear to contribute substantially in COVID-19 control. SARS-CoV-2 specific CD4+/CD8+ T cells are induced by natural infection or vaccination, and rapid induction and activation of T cells is mainly associated with viral clearance and attenuated clinical severity. In addition, T cell responses induced by recognition of a wide range of epitopes were minimally affected and conserved against the highly infectious subsets of omicron variants. Polyfunctional SARS-CoV-2 specific T cell memory including stem cell-like memory T cells were also developed in COVID-19 convalescent patients, suggesting long lasting protective T cell immunity. Thus, a robust T-cell immune response appears to serve as a reliable and long-term component of host protection in the context of reduced efficacy of humoral immunity and persistent mutations and/or immune escape.
Purpose: During the coronavirus disease-19 (COVID-19) outbreak, mask-wearing is required to protect against and limit the spread of infection, but it can directly affect skin problems. Change in skin condition might be related to mental health. This study explored the association between skin conditions and behavior of skin cares and stress levels during the Covid-19pandemics. Research design, data and methodology: A survey was conducted on 516 adults who were aware of damaged skin due to continuous wearing of masks for a long time during the COVID-19 Pandemic. The study included 164 men and 352 women in the Republic of Korea. Results: Skin conditions and behavior of skin cares associated with stress perceptions. A multiple linear regression model was used adjusting for potential confounder. Conclusion: Since management so far in the COVID-19 Pandemic can cause skin concerns and change the original skin type, it is necessary to redefine and improve the use of skin care, face-washing methods, and functional cosmetics. People with high and low interest in skin type recognition and management were evenly identified, and it was confirmed that stress awareness decreases as awareness of skin care attitude increases.
최근 코로나19를 예방하기 위해 마스크 착용 유무와 체온을 확인하는 곳이 많아졌다. 그러나 이러한 것은 사람이 수동으로 측정하거나 한 명씩 기계 앞에서 측정하는 방식이 대부분이므로 측정 방식에 따라 결과가 달라지고 인력 낭비가 발생한다. 또한 기계는 일반적으로 최고 온도만을 측정하므로 발열의 기준 또한 신뢰할 수 없다. 입구에 사람이 몰려 병목이 발생할 수 있으며 측정 장소는 대부분 입구 하나이므로 확진자의 동선 추적시에도 불편하다. 따라서 본 연구에서는 발열자와 마스크 미착용자를 카메라, 열화상 카메라, Haar Cascade 및 결괏값 선별 알고리즘을 활용하여 자동으로 분류하고 실시간으로 알려 전염병 확산을 억제하는 방법에 대해 제안하고자 한다.
최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 다양한 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 이의 기반이 되는 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 세밀한 데이터 처리가 필요한 시스템에서는 전처리 단계로 잡음 제거를 사용하고 있으나, 기존 알고리즘은 필터링 과정에서 블러링 현상이 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 필터링 과정의 정보손실을 최소화하기 위해 변형된 공간 가중치를 사용한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 AWGN을 제거하기 위해 마스크 매칭을 사용하였으며, 변형된 공간 가중치의 출력을 가감하여 필터의 출력을 구하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 잡음제거 특성이 우수하였으며, 블러링 현상을 최소화하며 영상을 복원하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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