Park, Chang-Min;Gu, Kyung-Mo;Kim, Sung-Young;Kim, Min-Hwan
한국멀티미디어학회논문지
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제7권12호
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pp.1657-1664
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2004
We propose a method that classifies images into two object types man-made and natural objects. A central object is extracted from each image by using central object extraction method[1] before classification. A central object in an images defined as a set of regions that lies around center of the image and has significant color distribution against its surrounding. We define three measures to classify the object images. The first measure is energy of edge direction histogram. The energy is calculated based on the direction of only non-circular edges. The second measure is an energy difference along directions in Gabor filter dictionary. Maximum and minimum energy along directions in Gabor filter dictionary are selected and the energy difference is computed as the ratio of the maximum to the minimum value. The last one is a shape of an object, which is also represented by Gabor filter dictionary. Gabor filter dictionary for the shape of an object differs from the one for the texture in an object in which the former is computed from a binarized object image. Each measure is combined by using majority rule tin which decisions are made by the majority. A test with 600 images shows a classification accuracy of 86%.
교정치료를 위해 내원한 부정교합 환자의 진단 과정 중에, 견치의 매복을 발견하게 되는 경우가 많다. 이 때 환자들은 매복과 무관하게 나타나는 치아의 총생이나 전치부 반대 교합 등을 주소로 내원하는 경우가 많으며, 때로는 매복에 의한 견치의 맹출 지연이나 인접치의 변위 등을 주소로 내원하는 경우도 있다. 매복치를 발견하면 전체 치료 목표에 비추어 적당한 치료 계획을 세우고 치료에 임해야 한다. 본 증례보고에서는, 서울대학병원 치과진료부 교정과에 내원하여, 각각 비발치, 발치 계획에 의해 치료된 두 명의 매복견치를 동반하는 부정교합자 증례를 살펴보았다.
This paper describes a strategy of a daily optimal operational scheduling on the industrial cogeneration system. The cogeneration system selected to establish the scheduling consists of three units and several auxiliary devices which include three auxiliary boilers, t재 waste boilers and three sludge incinerators. One unit generated electrical and thermal energy using the back pressure turbine. The other two units generate the energy using the extraction condensing turbine. Three auxiliary devices operate to supply energy to the loads with three units. The cogeneration system is able to supply enough the thermal energy to the thermal load, however it can not sufficiently supply the electric energy to the electrical load. Therefore the insufficient electric energy is compensated by buying electrical energy from utility. In this paper, the evolutionary algorithms was applied to establish the optimal scheduling for the cogeneration systems. Also the GUI System was developed using established mathematics medeling and evolutionary algorithms in order that non-experts are able to establish operational scheduling. This results revel that the proposed modeling and strategy can be effectively applied to cogeneration system for paper mill.
When we see an object, we usually can say what it is easily even for the case where the object isn't shown in the frontal view. However, it is difficult to believe that all views of every object we have ever seen are fully memorized in our brain. Possibly, when an object is shown, we have some typical views of the object in our brain through our past experience and reconstruct the view to recognize what the presented object is. Non-negative Matrix Factorization (NMF) is one of the methods to extract the basis images from sample data set. The prominent feature of this method is that the reconstructed image is obtained by only additions of the basis images with suitable positive weights. So NMF can be seen more biologically plausible method than any other feature extraction methods such as Vector Quantization (VQ) and principal Component Analysis (PCA). In this paper, we adopt NMF to extract the aspect features from the set of images, which consists of various views of a given object. Some experiments are shown how much well NMF can extract the aspect features than any other methods such as VQ and PCA.
Fresh (raw roots), white (dried), and red (steamed-drid) ginseng samples were gamma-irradiated at 0 to 7 kGy. Electron spin resonance (ESR) technique was used to characterize the irradiation status of the samples, targeting the radiation-induced cellulose radicals after different sample pretreatments. All non-irradiated samples exhibited a single central signal (g=2.006), whose intensity showed significant increase upon irradiation. The ESR spectra from the radiation-induced cellulose radicals, with two side peaks (g=2.0201 and g=1.9851) equally spaced (${\pm}3mT$) from the central signal, were also observed in the irradiated samples. The core sample analyzed after alcoholic-extraction produced the best results for irradiated fresh ginseng samples. In the case of irradiated white and red ginseng samples, the central (natural) and radiation-induced (two-side peaks corresponding to cellulose radical) signal intensities showed little improvement on alcoholic-extraction. The water-washing step minimized the effect of $Mn^{2+}$, but reduced the intensity of side peaks making them difficult to indentify. The effect of different origins was negligible, however harvesting year showed a clear effect on radiation-induced ESR signals.
Airborne LIDAR (Light Detection and Ranging) technology has reached a degree of the required accuracy in mapping professions, and advanced LIDAR systems are becoming increasingly common in the various fields of application. LiDAR data constitute an excellent source of information for reconstructing the Earth's surface due to capability of rapid and dense 3D spatial data acquisition with high accuracy. However, organizing the LIDAR data and extracting information from the data are difficult tasks because LIDAR data are composed of randomly distributed point clouds and do not provide sufficient semantic information. The main reason for this difficulty in processing LIDAR data is that the data provide only irregularly spaced point coordinates without topological and relational information among the points. This study introduces an efficient and robust method for automatic extraction of building footprints using airborne LIDAR data. The proposed method separates ground and non-ground data based on the histogram analysis and then rearranges the building boundary points using convex hull algorithm to extract building footprints. The method was implemented to LIDAR data of the heavily built-up area. Experimental results showed the feasibility and efficiency of the proposed method for automatic producing building layers of the large scale digital maps and 3D building reconstruction.
This paper presents an algorithm that automatically extracts buildings among many different features on the earth surface by fusing LIDAR data with panchromatic aerial images. The proposed algorithm consists of three stages such as point level process, polygon level process, parameter space level process. At the first stage, we eliminate gross errors and apply a local maxima filter to detect building candidate points from the raw laser scanning data. After then, a grouping procedure is performed for segmenting raw LIDAR data and the segmented LIDAR data is polygonized by the encasing polygon algorithm developed in the research. At the second stage, we eliminate non-building polygons using several constraints such as area and circularity. At the last stage, all the polygons generated at the second stage are projected onto the aerial stereo images through collinearity condition equations. Finally, we fuse the projected encasing polygons with edges detected by image processing for refining the building segments. The experimental results showed that the RMSEs of building corners in X, Y and Z were ${\pm}$8.1cm, ${\pm}$24.7cm, ${\pm}$35.9cm, respectively.
세포벽 분해 효소와 단백질 분해 효소를 이용하여 스피루리나 추출물을 효율적으로 생산할 수 있는 방법을 조사하였다. 특히 단백질 분해 효소의 처리 조건을 최적화하여 효율적인 스피루리나 추출물의 제조공정을 제시하였다. 세포벽 분해 효소인 Tunicase는 스피루리나의 중량 기준으로 2%를 사용하였고 2시간 동안 반응시켰다. 상업용 단백질 분해 효소로는 Alcalase를 사용하였다. 이때, Alcalase의 최적 사용량은 1%이었으며, 효소 반응 시간은 2시간이 적절하였다. Tunicase와 Alcalase의 처리 방법에서 Tunicase를 먼저 사용한 후 Alcalase를 사용하는 순차적으로 처리하는 것이 고형분 회수율과 spirulina extraction (SE) index를 최대로 증가시킬 수 있는 효과적인 방법이었다. 두 효소를 순차적으로 반응시키면 단순 열수 추출보다 고형분 회수율은 약 56%($45.2%\;{\rightarrow}\;70.7%$), SE index는 약 100%($11.4%\;{\rightarrow}\;22.8%$) 증가하였다.
본 논문에서는 MPEG-7의 여러 가지 서술자 중 영상의 에지 정보를 효과적으로 표현하기 위한 에지 히스토그램 서술자를 제안한다. 영상에서 추출된 에지 정보를 효율적으로 서술하기 위하여 영상 전체(global), 부분 영역(semi-global), 그리고 국부(local) 영역에 대한 에지 히스토그램으로 구분하여 에지 히스토그램 서술자의 구조를 채택하였다. 또한, 제안된 서술자의 에지 검출 기법은 기존의 픽셀단위 검출 방법과는 달리 블록단위 에지 검출을 사용함으로써 에지 특징의 추출 속도를 높이며 블록을 압축의 기본단위로 하는 MPEG-1, 2의 압축 비트스트림에서도 빠른 속도로 직접 에지 특징을 검출할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방법이 MPEG-7의 비균질 질감 서술자로써 같은 부류에 속하는 웨이브릿 기반 서술자 및 국부 에지 기반 서술자와 비교하여 검색 효율과 특징 추출 속도가 모두 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
SURF 알고리즘은 영상의 특징점 검출 및 서술자를 생성하는 알고리즘으로 크기와 회전, 조명 및 시점 등의 환경 변화에 강인한 특징을 가지고 있다. 이러한 특징 때문에 객체 인식, 파노라마 이미지, 3차원 영상 복원 등 영상처리 분야에서 많이 사용되고 있다. 하지만 SURF 알고리즘과 같은 대부분의 인식 알고리즘은 많은 양의 연산을 필요로 하기 때문에 실시간 구현이 어렵다. 본 논문은 SURF의 메모리 접근 횟수와 메모리 사용량을 분석하여 효율적인 메모리를 설계함으로써 메모리 접근 횟수와 메모리 사용량을 최소화하여 실시간 구현이 가능하도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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