The noise emitted from an excavator has long been a cause of environmental disputes, while causing displeasure to the nearby residents. So, the ministry of environment adopted the construction machinery noise labeling system to encourage the construction machinery manufacturing companies to develop the low noise construction machinery voluntarily. But, as the quality of life improves, a growing number of people desire the comfortable and quite environment to live in. Under the situation, noise from the construction machinery has been a major cause for stress and complaints. When the noise dispute happened in the construction site, the sound pressure level of the construction machinery like a excavator was measured at the lot boundary of the noise victim's residence to judge how much noise damage occur. But the sound pressure level of the construction machinery is measured differently according to the acoustic environment of construction site and the measuring position, respectively, which makes it difficulty to judge whether the noise damage occur or not. As the sound power level of noise source is not affected by the acoustic environment of construction site and the measuring position, if we use the information of the sound power level, it will be easy to judge whether the noise damage occur and to establish the soundproofing measures. Therefore, we derive the sound power level regression model of the excavator to judge whether the noise emitted from the excavator damages to residents near the construction site. Also, the sound power level regression model of the excavator drawn in this paper will help construction companies to plan the noise reduction program in the construction sites.
In this paper, a range image segmentation method is proposed. This method consists of an initial segmentation stage by discontinuous edge detection and surface type labeling based on the sign of the principal curvatures. Initially type labeled image is oversegmented, this image is merged via stepwise optimal region merging stage based on polynomial function approxiamtion. The successful segmentation results are presented for two synthetic range images with noise and a real-world ERIM range image.
본 논문에서는 초점/비초점 영상에서 깊이 지도를 효율적으로 추출하기 위하여 그래프 컷(Graph Cut)과 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform)을 이용한 깊이 지도 생성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 해당 영상을 영역 별로 처리하기 위해 그래프 컷 방법으로 각 픽셀 간의 유사도를 이용하여 분할한다. 그 다음 분할 영역을 레이블링 하여 원 영상의 분할 영역 정보를 생성한다. 그리고 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 원 영상 내의 주파수 정보를 나타내는 LL, LH, HH, HL 부대역(Subband)을 생성한다. 마지막으로 4개의 부대역 중 영상의 초점/비초점 영역을 분석할 단서가 되는 HH, HL 대역을 이용하여 주파수 지도를 생성한 뒤 분할 영역에 따라 깊이 정보를 계산함으로써 깊이 지도를 추출한다. 제안하는 방법은 초점 정보인 블러(Blur)의 양에 따라 동적인 깊이의 할당이 가능하여 효율적인 깊이 지도의 생성이 가능하였다. 실험으로 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 방법을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 폐 영상에서 폐 혈관을 분할하고 정제하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 다음과 같이 다섯 단계로 구성된다. 첫 번째, 폐 영상에서 히스토그램 변화율의 다항식 회귀 분석을 사용하여 임계값을 계산한다. 두 번째, 계산된 임계값으로 밝기값 기반 분할 방법을 사용하여 폐 혈관을 분할한다. 세 번째, 분할한 폐 혈관 영상에 2차원 연결 요소 레이블링 방법을 사용하고, 레이블링 요소의 크기와 이심률을 계산하여 좌측 및 우측 횡격막의 씨앗점을 결정한다. 네 번째, 결정된 씨앗점에서 3차원 영역 성장법을 사용하여 횡격막을 추출한다. 다섯 번째, 이진 영상의 3차원 연결 요소 레이블링 방법을 사용하여 폐 혈관 영상의 노이즈를 제거한다.
최근에 콘크리트 구조물에 발생한 균열의 영향에 대한 관심이 커져 과거와 다르게 발생한 균열을 방치하기보다 보수를 통해 그 영향을 최소화시키고자 노력하고 있다. 본 논문에서는 콘크리트 표면 균열의 효율적인 측정을 위하여 점검자의 육안조사를 통한 수작업 대신 컴퓨터가 균열의 길이, 방향, 폭등의 특징을 자동으로 처리하는 화상처리 기법을 제안한다. 정확한 균열의 특징 추출을 위하여 빛의 영향을 보정할 수 있는 모폴로지 기법인 채움(Closing)연산을 적용하여 영상의 빛의 영향을 보정하고 Sobel 마스크를 적용하여 균열영상의 에지를 추출한 후, 반복 이진화를 적용하여 균열 영상을 이진화한다 그리고 이진화된 영상에서 잡음을 제거하기 위해 3${\times}$3 마스크를 이용하여 인접화소의 평균을 이용한 잡음 제거와 Glassfire Labeling 알고리즘을 이용한 잡음 제거를 각각 수행하여 균열의 에지를 추출하게 된다. 그리고 본 논문에서는 추출된 균열의 에지를 이용하여 균열의 특정부분의 길이, 방향, 폭을 자동으로 측정하는 표면 균열의 자동 처리 기법을 제안한다. 실험 결과에서는 제시된 방법이 균열의 검출에 효율적임을 나타내었고 검시자의 주관이 개입될 수 있는 가능성을 제거할 수 있는 가능성을 나타내었다.
Neurodegenerative disorders, like Alzheimer's disease, are often accompanied by reduced brain perfusion (cerebral blood flow). Using the intrinsic magnetic properties of water, arterial spin labeling magnetic resonance imaging (ASLMRI) can map brain perfusion without injection of radioactive tracers or contrast agents. However, accuracy in measuring perfusion with ASL-MRI can be limited because of contributions to the signal from stationary spins and because of signal modulations due to transient magnetic field effects. The goal was to optimize ASL-MRI for perfusion measurements in the aging human brain, including brains with Alzheimer's disease. A new ASL-MRI sequence was designed and evaluated on phantom and humans. Image texture analysis was performed to test quantitatively improvements. Compared to other ASL-MRI methods, the newly designed sequence provided improved signal to noise ratio improved signal uniformity across slices, and thus, increased measurement reliability. This new ASL-MRI sequence should therefore provide improved measurements of regional changes of brain perfusion in normal aging and neurodegenerative disorders.
현재의 차량번호인식 시스템은 외부의 잡음환경 때문에 안정적인 추출이 쉽지 않은 실정이다. 본 논문에서는 YUV컬러 공간변환을 이용하여 잡음환경에서도 인식률과 안정성이 높은 차량번호판 영역추출 방법을 제안한다. 차량번호판 컬러에서 RGB컬러 모델이 처리 시간은 빠르나 잡음환경에서는 인식률이 저조하고 밝기 정보가 별도로 표시되는 인자가 없으므로, RGB형식보다 빛에 둔감하고 데이터 량이 적은 YUV컬러 공간의 U채널과 V채널을 단계별 또는 재조합하는 방법으로 차량번호판 영역을 추출하였다. 차량번호판 영역은 라벨링된 영상의 기하학적 특성인 크기와 위치로 추출하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 여러 가지 잡음환경에서도 육안으로 구분할 수 있는 차량번호판을 모두 추출할 수 있음을 검증하였다.
생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)은 두 개의 신경망을 대립하여 이미지를 생성하는 방법이다. 이미지를 생성할 때 랜덤으로 생성한 노이즈를 재배열하여 이미지를 생성하는데 이러한 방법으로 생성된 이미지는 노이즈에 따라 생성이 잘 이루어지지 않고, 이미지의 픽셀이 적은 경우 제대로 된 이미지를 생성하기 어렵다는 문제점이 발생할 수 있다. 또한 데이터 분류에서 데이터가 쌓이는 속도와 크기가 증가되는데 이들을 라벨링하는 데는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 랜덤으로 생성하던 노이즈에 실제 데이터를 사용하여 노이즈를 생성하고 이를 기반으로 이미지를 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 있는 이미지를 기반으로 하는 이미지를 생성하는 것이므로 좀 더 자연스러운 이미지의 생성이 가능하다는 것을 확인하였고 이를 학습에 이용할 경우 기존의 생성적 적대 신경망을 사용한 방법보다 더 높은 적중률을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 영상 처리 기법을 이용하여 칼라 팔레트 외형상의 불량품을 식별하는 연구를 수행하고자 한다 먼저 기본적인 팔레트 자동선별시스템의 필요성에 대해 기술하며, 각 샘플링된 팔레트에 대해 영상처리기법을 이용한 불순물 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 이를 상용화할 수 있도록 윈도우환경의 비전처리 프로그램을 제시하였다. 끝으로 본 연구에 대한 평가와 앞으로의 연구과제에 대해 기술하고자 한다.
In this paper, we propose a livestock theft detection system through moving object classification and tracking method. To do this, first, we extract moving objects using GMM(Gaussian Mixture Model) and RGB background modeling method. Second, it utilizes a morphology technique to remove shadows and noise, and recognizes moving objects through labeling. Third, the recognized moving objects are classified into human and livestock using skeletal features and color similarity judgment. Fourth, for the classified moving objects, CAM (Continuously Adaptive Meanshift) Shift and Kalman Filter are used to perform tracking and overlapping judgment, and risk is judged to generate a notification. Finally, several experiments demonstrate the feasibility and applicability of the proposed method.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.