In this paper, we proposed automatic extraction of brain tumor using morphological operation and statistical tumors size in MR images. Neurosurgery have used gamma-knife therapy by MR images. However, the gamma-knife plan systems needs the brain tumor regions, because gamma-ray should intensively radiate to the brain tumor except for normal cells. Therefore, gamma-knife plan systems spend too much time on designating the tumor regions. In order to reduce the time of designation of tumors, we progress the automatical extraction of tumors using proposed method. The proposed method consist of two steps. First, the information of skull at MRI slices remove using statistical tumors size. Second, the ROI is extracted by tumor feature and average of tumors size. The detection of tumor is progressed using proposed and threshold method. Moreover, in order to compare the effeminacy of proposed method, we compared snap-shot and results of proposed method.
본 논문에서는 음성신호의 프랙탈 차원을 이용하여 한국어 모음인식 실험을 수행하였다. 프랙탈 차원은 Minkowski-Bouligand 차원을 사용하였으며, 형태학적 커버링(morphological covering) 방법을 이용하여 구하였다. 프렉탈 차원과 더불어 기존에 우수한 음성 인식 파라메타로 알려져 있는 LPC 켐스트럼(cepstrum)을 함께 사용하였으며, 프랙탈 차원의 음성인식에의 유용성 여부를 조사하였다. 다양한 자음환경에서의 모음인식 실험결과, LPC 켐스트럼 만을 사용하는 경우 및 프렉탈 차원과 LPC 켐스트럼을 함께 사용하는 경우의 모음 오인식율이 각각 5.6% 및 3.2%로 얻어졌다. 이는 LPC 켑스트럼에 프렉탈 차원을 추가함으로써 오인식되는 데이터가 40%이상 감소되는 결과이며, 프랙탈 차원이 음성인식에 있어서 유용한 특징 파라메터임을 보여준다.
Candida albicans has become the most important human pathogen in immunocompromised patients. One important feature of the pathogenicity in C. albicans is the morphological transition from yeast to hyphae. Previously, we reported that lysophosphatidylcholine (Lyso-PC) suppressed the hyphal transition through the MAP kinase pathway (Min et al., 2001). Therefore, it should be useful to examine the unknown genes involved in the MAP kinase pathway. As a way to identify target genes of Lyso-PC in hyphal suppression, this present study exploited two-dimensional electrophoresis. It was revealed that Lyso-PC suppressed expression of Phr1p and Pra1p, surface proteins involved in the morphogenesis.
This study was carried out to get basic information about the morphological and production characteristics of fennel populations different origin under different ecological conditions in Hungary. The Korean population can be registered as a medium high genotype and showed a more accelerated growth characters than Hungarian taxon and the two populations have a medium homogeneity $(CV\;=\;4{\sim}22%)$. In the second year plant height in Hungarian taxon was significantly higher than that of the Korean population. The shooting dynamic of individual plants might be heterogeneous in both taxa and the Korean population was not only shorter in the height but had also less shoots by 16% than the Hungarian one. The Hungarian taxon exceeded the umbel size and numbers to the Korean one (by 3.62 cm in the average) and the variability in the populations was high $(CV\;=\;29{\sim}49%)$. Seed size was proved to be also a discriminative feature between the examined taxa. With small deviations (CV < 2) the Hungarian population produced seeds longer by 38%. Homogeneity in the populations was dependent more on the vegetation years and on the characteristics measured but less on the origins, respectively.
실험실에서 사육된 눈콩게의 전 유생발생단계를 기술, 도시하였다. 눈콩게는 5 zoea(가끔 6 zoea)와 1 megalopa유생기를 가졌다. 수온 $25^{\circ}C$에서, megalopa와 제1기 carb 부화후 각각 24일과 38일만에 나타났으나 extra zoea유생기를 갖는 경우에는 31일과 48일만에 나타났다. 눈콩게의 zoea유생 거치상의 갑각가시와 배측에 하나, 복측에 두 개의 작은 가시가 있는 미절에 의하여 엽낭계속의 타종과 구분되며, megalopa 유생은 갑각의 특징에 의하여 구분될 수 있다. 그 밖의 미세한 형태적 특징들이 앞서 보고된 엽낭개속의 유생들과 비교되어 차이점이 간단히 논의되었다.
본 연구에서는 poly(phenylene sulfide)(PPS)와 ABS의 물성을 상호보완하기 위하여 블렌드를 제조하였다. 각 성분간의 상용성을 증진시키기 위하여 소량의 무수말레인산을 ABS에 반응시켜 MABS (ABS-g-MAH)를 제조하였으며, PPS/ABS 및 PPS/MABS 블렌드는 이축 혼련 압출기를 이용하여 용융 흔합하였다. 블렌드에서 ABS의 화학적 개질이 블렌드의 모폴로지와 열적 성질에 미치는 영향을 관찰하였다. PPS/MABS 블렌드의 경우, 각 성분간에 강한 인력이 형성되는 것을 광학현미경과 SEM을 이용하여 확인하였으며, DMA 분석에서는 단일 유리전이 온도를 확인하였다. 또한 화학적으로 개질된 MABS를 사용한 PPS/MABS의 블렌드는 PPS/ABS보다 향상된 열적 성질을 나타내었다.
대부분의 수기 숫자 인식 시스템에서는 자모 형태를 이용한 특징 점 추출과, 형태소 적 분석기법을 많이 사용하였다. 본 연구에서는 체인코드를 사용하고, 생성된 체인코드를 미분하여 최소 값이 되는 미분코드를 만들었다. 이 미분코드는 대부분의 수기 숫자에 적용해 본 결과 숫자 변별력이 매우 뛰어남을 알 수 있었다. 처리 순서는 몇 개의 수기숫자를 전 처리하고, 체인코드와 미분코드를 생성 한 후, HMM 인식 네트워크를 사용하여 숫자 인식하였다. 처리 결과 96.1%의 수기숫자를 인식하였으며, 매우 심하게 왜곡된 숫자는 인식하지 못하였다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.275-279
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2002
Change Detection is a useful technology that can be applied to various fields, taking temporal change information with the comparison and analysis among multi-temporal satellite images. Especially, Change Detection that utilizes high-resolution satellite imagery can be implemented to extract useful change information for many purposes, such as the environmental inspection, the circumstantial analysis of disaster damage, the inspection of illegal building, and the military use, which cannot be achieved by low- or middle-resolution satellite imagery. However, because of the special characteristics that result from high-resolution satellite imagery, it cannot use a pixel-based method that is used for low-resolution satellite imagery. Therefore, it must be used a feature-based algorithm based on the geographical and morphological feature. This paper presents the system that builds the change map by digitizing the boundary of the changed object. In this system, we can make the change map using manual or semi-automatic digitizing through the user interface implemented with a floating window that enables to detect the sign of the change, such as the construction or dismantlement, more efficiently.
본 논문에서는 포인트 클라우드로 구성된 모델 내의 오류를 줄이고, 기하학적 형태를 복원하기 위한 사전 학습 방법을 제시한다. 이를 위해, 대상 모델과 유사한 형태 특징을 갖는 모델로부터 3차원 특징 정보를 추출하여 사전을 구성하고, 이를 통해 기하 복원을 수행한다. 본 연구에서 제시한 방법은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫째, 유사 모델로부터 기하 패치를 구성하는 단계, 둘째, 획득한 패치의 3차원 형태 특징을 학습하는 단계, 셋째, 학습된 사전을 이용하여 기하를 복원하는 단계이며, 최종적으로 원본 모델과 복원 결과의 오차를 계산하며, 복원 결과의 정확도를 확인한다.
본 논문에서는 염색체의 핵형을 자동으로 분류하는 연구방법을 개선하기 위하여 염색체의 영상을 재구성하는 방법과 패턴의 인식을 위해 계층형 신경회로망의 구현에 관한 두 가지의 알고리즘을 제안한다. 먼저 영상 재구성방법을 사용하여 임상적으로 정상인으로 판명된 20명의 염색체 영상에서 형태 구조학적인 특징정보와 농도정보를 추출하였다. 10명에 대하여 추출한 정보를 다섯 가지로 조합하여 계층형 신경회로망(Hierarchical Multilayer Neural Network: HMNN)의 학습입력으로 사용하여 핵형을 분류할 수 있는 패턴인식기를 구현하였다. 그리고 나머지 10명에 대한 다섯 가지의 조합된 정보를 HMNN의 분류입력으로 사용하여 실험한 결과 약 98.26%의 우수한 인식률을 나타내는 최적화된 계층적 인공신경회로망을 구현할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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