하천과 인접한 수변구역은 생태학적 중요성과 더불어 친수공간 제공 및 하천 수질 보호에 있어서 매우 높은 잠재적 가치를 가지고 있다. 본 연구는 경안천내 수변구역을 대상으로 경관 구조 지수를 정량적으로 분석하여 향후 수변구역 관리를 위한 기초자료를 제공하고자 하는 것을 목적으로 하였다. 분석자료는 과거 1966년부터 2000년까지 36년간의 항공사진을 기하보정하여 수변구역의 토지이용현황에 대한 시계열 자료를 이용하였고, 분석도구는 ArcView의 Extension 모듈로 운영되는 FRAGSTATS를 이용하였다. 분석결과 토지이용변화는 농경지 지역은 감소하고 시가화 건조지역은 증가하는 것으로 나타났으며, 기타 토지이용은 미미한 변화를 나타내고 있다. 경관의 구조 지수 변화 분석 결과 경관규모에서는 NP는 1966년에 437개에서 2000년의 토지이용 패치 수(NP)가 695개로 증가하고 있는 것으로 나타났고, 클래스 규모에서도 같은 결과를 나타내고 있어 인위적인 요인에 의한 토지이용변화가 큰 것으로 판단된다. MPS도 9.441에서 5.934로 작아지고 있어 이 지수 역시 토지이용이 많이 진행되고 있음을 나타내고 있다. 산림지역의 경우 감소하고 있는 추세이나 큰 변화는 없는 것으로 판단된다. 전체적인 지수분석 결과 패치 형태지수는 가장자리가 복잡해지고 있으며, 분산지수에서도 패치의 분산도가 커지는 것으로 나타나 토지이용이 변화되고 있음을 알 수 있다. 이는 수질관리측면에서 수변구역의 주요 기능인 오염물질 차단기능을 약화시키는 결과를 초래할 수 있어 수변구역 관리에 더 많은 노력이 필요할 것으로 판단된다. 향후 각 토지이용도별 각 패치의 분포 형태와 변화 양상 분석과 더불어 토양피복종류의 인접성 등을 고려한 수변구역 관리에 실질적인 자료를 제공할 수 있는 연구가 필요하다.
자동노출제어는 카메라에서 연속적을 입력되는 영상의 밝기를 유지하기 위하여 적절한 센서이득 혹은 노출 결정하는 것을 이야기 한다. 최근 노출제어는 영상의 정보 보다는 하드웨어적 장치를 적용하나, 모바일 폰 카메라에서 영상의 평균 밝기와 센서이득 혹은 노출 만을 이용한다. 또한 모바일 장치의 하드웨적 성능고려하여야 하며, 부적절한 제어로 발생하는 flicker 현상을 제거하여야 한다. 따라서 제안된 자동노출제어는 flicker 현상의 제거 및 실시간 수행을 위하여 입 출력 특성곡선에 기초한 Look Up Table(LUT)을 사용한다. 제안된 방법에서는 선행 작업으로 카메라의 센서이득에 따른 입력과 출력 특성을 LUT로 만들어 저장한다. 노출제어에 있어서 먼저 저장된 LUT의 정보와 현재의 센서이득을 통하여 현재 입력 영상에 상응하는 패치를 추정한다. 그리고 추정된 패치와 LUT의 정보를 또다시 이용하여 추정된 패치가 목표 밝기를 가질 수 있도록 하는 최종적인 센서이득을 추정할 수 있게 된다. 제안된 방법은 LUT를 사용함으로써 다음 프레임의 센서이득을 실시간으로 추정 할 수 있고, 또한 반복적 수행 없이 정확한 센서이득을 추정함으로써 flicker를 제거 할 수 있다. 실험 결과영상에서 제안된 방법이 실시간으로 자동노출제어를 할 수 있음을 확인하였다.
화장품에 배합되는 원료 중에 피부 모공을 막아 여드름의 초기단계인 면포를 유발함으로써 염증성 여드름으로 악화시키는 사례가 보고되고 있다. 본 연구는 '여드름 피부에 사용이 적합한' 면포 비유발성 화장품의 객관적인 평가 기준을 마련하고자 하였다. 외국 임상기관에서 실시하고 있는 non-comedogenic test를 조사하고 등 상부 반복 폐쇄 첩포를 통해 면포 유발 평가방법을 확립하고자 연구를 수행하였다. 또한 안면부 사용성 시험을 동일 피험자에게 추가로 진행하였다. 등 상부 반복 폐쇄 첩포를 통해 면포를 채취하여 분석한 결과 시험시료로 사용한 보습제와 자외선 차단제가 면포를 유발하지 않음을 확인할 수 있었고, 동일한 시험제품을 안면부에 사용하여 얻은 면포 유발 결과와 Global acne grading system (GAGS)의 여드름 육안평가 결과는 상관관계가 없었다. 또한 사진 판독을 통해 분석하는 면포와 모낭의 구별을 용이하게 하기 위해 면포 채취 표본에 Oil red O staining을 실시하였다. 염색을 한 경우의 표본이 염색을 하지 않은 표본과 비교하여 결과 간 높은 일치도를 확인하였다. 본 연구에서는 Oil red O staining을 통해 객관성과 신뢰성을 증진시킨 새로운 버전의 화장품 면포 비유발성 평가법을 확립하였다.
수중에서 촬영된 영상은 상당한 색상의 왜곡을 수반하는 것으로 알려져 있다. 대표적인 원인은 부유물에 의한 후방 산란(backscattering)과 물의 깊이에 비례하는 적색 계열 색상의 감쇄(attenuation)이다. 본 논문에서는 수중에서 촬영한 영상에 대하여 색상의 보정 성능 및 색상 왜곡의 패턴을 분석하고자 한다. 부유물에 의한 후방 산란과 감쇄 현상에 대해서는 다음 연구에서 다룰 예정이다. 본 연구에서는 Jamieson 등이 제안한 DeepSeeColor 모델을 기반으로 하여, 색상 보정 성능의 검증, 물의 깊이 변화에 따른 색상 왜곡의 패턴을 분석한다. 입력 영상은 Jamieson 등의 미국령 버진 군도(US Virgin Islands)에서 촬영한 것을 이용하였고, 1190여 장 중에서 칼라 차트를 포함하는 330장을 대상으로 한다. 입력 영상과 DeepSeeColor 모델에 의한 보정 영상을 이용하여 색상 보정 성능을 각도 오차(Angular Error)로 표현하였다. Jamieson 등은 칼라 차트 중에서 흑백 패치만을 이용하여 각도 오차를 계산하였기 때문에 전반적인 색상 왜곡에 대한 정확한 분석을 제시하지 못하였다. 본 논문에서는 전체 칼라 차트 패치를 대상으로 하여 색상 보정 오차를 계산하였으므로 적절한 색상 왜곡 정도를 제시할 수 있다. DeepSeeColor 모델의 입력 영상은 1~8까지의 깊이를 가지므로, 깊이 변화에 따른 색상 왜곡 패턴을 분석할 수 있다. 일반적으로는 깊이가 깊어질수록 적색 계열의 색상 감쇄가 크다. 깊이 변화에 따른 색상 왜곡 현상은 스케일과 오프셋 이동의 형태로 모델링 하여 깊이 변화에 따른 왜곡을 예측할 수 있도록 하였다. 깊이가 깊어질수록 색상 보정을 위한 스케일은 증가하였고, 오프셋은 감소하였다. 제안한 방법을 통한 색상 보정의 성능은 기존 방법 대비 41.5% 개선되었다.
최근 가상 현실 및 증강 현실 기술의 발달로 다양한 형태의 기술이 제안되고 발전되고 있다. 특히 가상의 학습공간이나 가상의 건축 공간들을 위한 기술로서 원하는 형태의 그림을 그릴 수 있는 가상 드로잉 툴은 필수적인 요소 중 하나로 볼 수 있다. 기존의 래스터 기반 드로잉 알고리즘은 공간 이동이 잦은 가상 현실에서는 부적합 할 수 있는데, 가상 현실의 특성상 근접하거나 멀어지는 경우가 많기 때문이다. 본 논문에서는 연필 및 에어브러시의 물리적인 특성을 고려하여 실제 결과와 흡사하면서도 확대 및 축소에 강건한 가상의 드로잉 툴 렌더링 알고리즘을 제안한다. 캔버스로부터의 거리, 분사되는 잉크의 양, 움직이는 속도, 마찰력, 압력 등을 고려한다. 드로잉의 기본 단위는 정사각형 패치이며 각 패치는 슈도 랜덤값을 기반으로 하는 입자 형태의 이미지를 가진다. 이러한 입자 패치는 슈도 랜덤 식을 사용하고 매 프레임 마다 재 생성되기 때문에 확대 축소 시 깨짐 현상이 발생하지 않는다. 제안된 알고리즘은 2차원 환경 및 가상 현실 환경에 구현되었다. 2차원 환경은 안드로이드 기반 스마트폰에서 구현하였으며 가상 현실 환경은 언리얼 엔진 4를 사용하여 구현하였다. 구현 결과 확대 축소 시에도 이질감 없이 원래의 질감을 유지하는 렌더링 결과를 얻을 수 있었다.
Under the conditional independence assumption among local features, the Naive Bayes Nearest Neighbor (NBNN) classifier has been recently proposed and performs classification without any training or quantization phases. While the original NBNN shows high classification accuracy without adopting an explicit training phase, the conditional independence among local features is against the compositionality of objects indicating that different, but related parts of an object appear together. As a result, the assumption of the conditional independence weakens the accuracy of classification techniques based on NBNN. In this work, we look into this issue, and propose a novel Bayesian network for an NBNN based classification to consider the conditional dependence among features. To achieve our goal, we extract a high-level feature and its corresponding, multiple low-level features for each image patch. We then represent them based on a simple, two-level layered Bayesian network, and design its classification function considering our Bayesian network. To achieve low memory requirement and fast query-time performance, we further optimize our representation and classification function, named relation-based Bayesian network, by considering and representing the relationship between a high-level feature and its low-level features into a compact relation vector, whose dimensionality is the same as the number of low-level features, e.g., four elements in our tests. We have demonstrated the benefits of our method over the original NBNN and its recent improvement, and local NBNN in two different benchmarks. Our method shows improved accuracy, up to 27% against the tested methods. This high accuracy is mainly due to consideration of the conditional dependences between high-level and its corresponding low-level features.
본 논문에서는 텍스쳐와 컬러 정보를 기반으로 비디오 감시를 위한 빠른 물체 분류 방법을 제안한다. 영상들로부터 SURF와 색 히스토그램의 국부적 패치들을 추출하여 그들의 장점을 이용한다. SURF는 명암 내용 정보를 제공하고 색 정보는 패치에 대한 특이성을 증강시킨다. SURF의 빠른 계산뿐만 아니라 객체의 색 정보를 활용한다. 국부적 특징을 이용하여 관심 영역 혹은 영상의 전역적 서술자를 생성하기 위해 Bag of Word 모델을 이용하고, 전역적 서술자를 분류하기 위해 Na$\ddot{i}$ve Bayes 모델을 이용한다. 또한 본 논문에서는 판별적인 기술자인 SIFT도 성능 분석한다. 네 종류의 객체에 대한 실험결과 95.75%의 인식률을 보였다.
본 논문에서는 추정된 시공간 배경 정보를 이용하여 자유 시점에서 합성영상을 생성하기 위한 홀채움 방식을 제안한다. 시간적 배경 정보를 추정하기 위해 비겹침 패치 기반의 배경 코드북을 이용한 새로운 시간적 배경 모델을 소개한다. 더불어, 공간적 배경 후보의 하한 및 상한 값의 제약 조건을 설정하는 깊이영상 기반 공간적 국부 배경 예측 방식에 대해 제안한다. 추정된 시간적 배경 정보와 공간적 배경 정보의 유사도를 비교하여 가려짐 배경 영역의 홀채움 과정을 수행한다. 또한 3-D 워핑 후 발생하는 컬러영상과 깊이영상간의 불일치 문제를 해결하기 위해 깊이영상 기반의 고스트 제거 필터를 기술한다. 마지막으로 잔여 홀을 채우기 위해 새로운 깊이 항을 포함한 우선순위 함수를 이용하여 인페인팅 방식이 적용된다. 실험 결과를 통해 기존의 홀채움 방식들과 비교하여 제안하는 방식의 객관적, 주관적 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.
Objet, which showed up with the art of 20C, is now an important element giving a creative idea to fashion designers in modern times. The purpose of the study is to review how the objet technique was paid attention and recreated in the fashion, through the analysis of works, and the formative features of each technique for fashion, in order to identify the connection of arts and fashion, and the position of fashion as art. The techniques using object appeared in the 20th century fashion are as follows: First, papier-colle, which is adding printed materials onto the surface, is such a technique that adds cut-feeling materials to impose a new texture, or arrange again the cloth-cuts to create a different clothing from the existing one, which went to the extension of materials in the fashion. Second, collage of daily materials expresses directly and emotionally through direct presentation of the objets. Especially, collage of patch-work is reproduced into a new fabric depending on the objet used, giving a standing over the form. Third, ready-made which presents the material meaning only of the objet expands the range of objets which could be used in the fashion by introducing the daily materials having a meaning itself as a fashion. Forth, an attempt to approach to the objets of popular image by designed techniques come out in modern fashion as a graffiti look or a typography look, making the clothing itself an objet to transmit a message directly to the masses. Introduction of various objets and development of expression technique brought out the diversification of materials, and enrichment and extension of expression sphere, which resultingly spreaded the freedom of expression and progressed into the art sphere, making a direct motif to solidify its standing as a formative art.
The effects of (-)-epigallocatechin gallate (EGCG) on pacemaker activities of cultured interstitial cells of Cajal (ICC) from murine small intestine were investigated using whole-cell patch-clamp technique at $30^{\circ}C$ and $Ca^{2+}$ image analysis. ICC generated spontaneous pacemaker currents at a holding potential of -70 mV. The treatment of ICC with EGCG resulted in a dose-dependent decrease in the frequency and amplitude of pacemaker currents. SQ-22536, an adenylate cyclase inhibitor, and ODQ, a guanylate cyclase inhibitor, did not inhibit the effects of EGCG. EGCG-induced effects on pacemaker currents were not inhibited by glibenclamide, an ATP-sensitive $K^+$ channel blocker and TEA, a $Ca^{2+}$-activated $K^+$ channel blocker. Also, we found that EGCG inhibited the spontaneous $[Ca^{2+}]_i$ oscillations in cultured ICC. In conclusion, EGCG inhibited the pacemaker activity of ICC and reduced $[Ca^{2+}]_i$ oscillations by cAMP-, cGMP-, ATP-sensitive $K^+$ channel-independent manner.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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