• 한국어류학회지
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• 제2권2호
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• pp.138-148
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• 1990

1988년(年) 7월(月) 경남(慶南) 통영군(統營郡) 산양면(山陽面) 달아마을의 성지실업(주)(成志實業)(株) 배양장(培養場)의 실내수조(室內水槽)에서 자연(自然) 산란(産卵)된 참돔 수정란(受精卵)을 부화(孵化) 사육(飼育)시키면서 기아시(飢餓時) 참돔자어(仔魚)의 형태변화(形態變化)를 조사하였다. 1. 참돔 부화자어(孵化仔魚)는 부화(孵化) 2일후(日後)부터 먹이(rotifer)를 먹기 시작하였으며, 먹이를 투여하지 않았던 실험구(實驗區)에서는 부화(孵化) 5일후(日後) 100%사망(死亡)하였다. 부화(孵化) 3일후(日後)와, 4일후(日後) 먹이를 투여하기 시작하였던 실기구(實騎區)는 부화(孵化) 6일후(日後) 100%사망(死亡)하였다. 2. 참돔자어(仔魚)는 기아시(飢餓時) 전장(全長), 체장(體長), 근절(筋節) 높이와 장(腸) 높이의 부위가 감소 성장하였으며 이중 장(腸) 높이가 가장 크게 감소하였다. 3. 정상(正常), 기아개체(飢餓個體) 사이의 어체(魚體) 각 부위의 비율(比率) 중 장(腸)높이(GH)/근절(筋節)높이(MH)가 가장 큰 변화(變化) 폭을 나타내어 부화(孵化) 3일후(日後)의 정상개체(正常個體)는 0.597, 기아개체(飢餓個體)는 0.636, 부화(孵化) 5일후(日後)의 정상개체(正常個體)는 0.010, 기아개체(飢餓個體)는 0.306이었다. 4. 부화(孵化) 6일후(日後)의 기아상태(飢餓狀態)의 자어(仔魚)는 턱이 뾰족해지며, 쇄골(鎖骨)의 아래 기부(基部)와 후두부(後頭部)(상쇄골(上鎖骨) 위쪽 기부(基部))가 튀어나오고, 장(腸)이 가늘게 나타났다.

• 한국전통조경학회지
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• 제28권1호
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• pp.102-112
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• 2010

정원의 재식설계(planting design)는 환경과 식물의 생리적인 특징을 파악하고, 그 식물이 가지고 있는 색채, 질감, 형태의 심미적인 호기심에서부터 출발하여 다른 식물들과의 관계를 어떻게 해야 하는지 결정해야 한다. 많은 디자이너들은 전통적으로 색상요소를 중점적으로 구상하는 경향이 있다. 본 연구는 제킬(Gertrude Jekyll)의 먼스태드 우드(Munstead Wood), 비타(Vita Sackvill-West)의 시싱허스트(Sissinghurst), 로이드(Christopher Lloyd)의 그레이트 딕스터(Great Dixter), 존스턴(Lawrence Johnston)의 히드콧 매너(Hidcote Manner)의 4개의 정원을 사례로 한다. 먼스태드 우드의 플라워 보더(flower border)는 끝에 연한 회색과 파란색을 식재하고, 중심으로 갈수록 화려한 빨간색과 오렌지색의 강한 클라이맥스를 만들고 있다. 기존에 등한시했던 흰색과 파란색을 사용하였다. 시싱허스트는 그 이전까지 거의 사용되지 않던 퍼플색(purple color)을 사용하였으며, 딕스터에서는 원래 놓여있던 마젠타색과 동시에 뚜렷한 오렌지색의 혼합으로 기존에 형성되어 있는 색에 대해서 충격을 느끼게 하고, 병치를 통해 원하는 효과를 이룰 수 있게 하였다. 히드콧 매너는 강력한 레드 보더(Red border)를 탄생시켰다. 4명의 작가들은 관찰자의 진행방향에 따라 섞이는 색의 배열, 색의 조절을 통해 정원이 실제보다 크거나 작게 느껴질 수 있는 공간체험을 위해서 색을 사용하였다. 인식 공간에서 주색상과 부차적 색상을 혼합하여 배열할 때, 감상자로 하여금 머릿속에 총체적으로 인식하는 기법을 사용하였다. 재식설계에서 시간은 계절을 유지하여 연출하자는 것으로 주제 색상을 전개할 때, 색상 그라데이션을 사용하거나 색상대비 효과를 유도한다. 또, 재식설계에서 공간은 색상의 구역을 정하는 방식으로 이루어졌다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.8-14
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• 2012

4차원 방사선치료시 환자의 정확한 호흡 조절을 위한 바이오피드백 시스템의 개발을 위해 IR (Infra-red) 카메라 뿐만아니라 일반 카메라에서 얻는 영상에서 표적의 움직임을 추적하는 최적화된 추적 알고리즘을 찾고자 한다. 본 연구에서는 LabVIEW 2010을 사용해서 시스템을 구성하였다. 모션팬톰(motimo Phantom)의 움직임을 카메라 (IR 카메라와 일반 카메라)를 통하여 영상을 획득하고 영상처리를 거친 후 ROI (Region of interest)를 설정하여, 영상에서 지정한 ROI와 패턴 매치된 점의 상하의 움직임만 좌표로 기록하였다. 영상처리에는 문턱값을 사용하여 이진화된 영상을 만들고 Sobel, Prewitt, Differentiation, Sigma, Gradient, Roberts 등의 여러 윤곽선 강조방법들을 적용한 후에 영상을 합하여 사용했다. 다양한 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 인자로 'score' 값을 정의하여 성능을 비교하였다. 모든 방법들을 최대한 같은 조건에서 비교하기 위해서 5분씩 3번 반복하여 측정하여 ASCII 파일로 저장하여 저장된 'score' 값의 평균값과 표준편차를 구하여 비교하였다. 문턱값만을 적용한 영상의 score는 706이고 표준편차는 84였다. 윤곽선강조를 사용한 알고리즘들의 score와 표준편차는 각각 Sobel 794와 64, Differentiation 770과 101, Gradient는 754과 85, Prewitt 763과 75, Roberts 777와 93, Sigma 822와 62였다. 가장 좋은 효율을 보인 알고리즘은 Sigma방법이였다. 추적 효율이 가장 좋게 나온 Sigma방법을 이용해서 호흡을 조절하여 호흡동조 방사선치료를 시행할 때 카메라(IR 카메라 및 일반 카메라)상의 점 추적에 대한 정확도의 증가로 치료 효율을 높일 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제23권5호
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• pp.418-430
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• 2009

두루미류 취식무리의 미소 취식지 선호에 대한 특성을 밝히기 위하여 철원지역에서 월동기인 2005년 12월에서 2006년 2월, 2007년 1월에서 2월까지 총 12회 실시하였다. 두루미와 재두루미가 먹이로 하는 쌀 낙곡의 밀도는 논의 중앙보다 가장자리에 많았다. 하지만, 두루미류는 논의 중앙보다는 논둑 인근 지역을 취식장소로 이용하는 경우가 많았다. 상대적으로 재두루미는 두루미에 비하여 논의 중앙 지역을 취식장소로 이용하는 비율이 높았다. 두루미의 경우 논둑이 높고 논둑 식생의 높이가 높은 경우와 논둑 높이와 식생의 높이를 합한 높이가 높은 경우를 취식위치로 선호하였다. 재두루미는 논둑, 식생, 논둑과 식생의 높이 합이 키에 비하여 높은 경우를 선호하지 않았다. 또한, 두루미와 재두루미에서 모두 은폐지역에서 취식하는 비율이 날씨요인과 관계가 없었다. 이러한 결과는 두루미류가 개방된 취식지(수평가시권이 넓은 지역)를 선호한다는 기존 가설과는 달리 은폐된 취식지를 선호하는 것으로 나타났다. 또한 종간의 비교에서는 두루미가 재두루미에 비하여 은폐된 지역을 선호하는 것으로 나타났다. 무리크기별 은폐지역과 비은폐지역 취식비율은 두루미와 재두루미 모두 무리크기를 고려하지 않은 취식비율과 차이가 없었다. 결과적으로 두루미가 은폐지역을 선호하고 재두루미가 은폐지역에 상관없이 취식지를 선택하는 경향은 취식무리의 크기에 좌우되지 않는 종 특이적인 성향을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권9호
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• pp.127-135
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• 2013

저조도 환경에서 카메라로 영상을 획득하기 위해 일반적으로 가시광 플래시를 사용하거나 장노출 기법을 사용하게 된다. 그러나 가시광 플래시를 사용할 때 플래시 광에 의한 색 왜곡이나 적목 현상, 눈부심에 의한 거부감을 발생시킨다. 또한 장노출을 사용하게 되면 물체의 움직임에 의한 흔들림 현상이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 이러한 단점을 극복하고, 저조도 환경에서 고화질의 영상을 획득하기 위하여 멀티 스팩트럴 플래시(Multi-spectral flash image)를 이용하여 영상을 획득하는 방법이 소개되었다. 이 방법은 가시광과 UV/IR스펙트럼의 다섯 채널을 이용하여 가시광영상의 색 정보와 UV/IR 스팩트럼 영상의 세부정보를 최적화하여 영상을 획득하는 방법이다. 하지만, 픽셀 기반의 최적화 과정에 있어 색 왜곡과 다른 잡음을 발생시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 색 왜곡과 잡음을 개선하기 위해 영역 기반의 가중치 맵을 최적화 방법에 적용하여 색 왜곡을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 영상에 대하여 Canny 에지 검출 방법을 사용하여 영상의 윤곽을 검출하였다. 이를 가중치 맵으로 최적화방법에 적용함으로, 세부 영역에 대하여 UV/IR 플래시 영상의 정보에 가중치를 부여하고, 평탄한 영역에 대하여 가시광 영상의 색 정보를 가중치를 부여하여 색 왜곡을 개선하였다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 실험을 통하여 제안한 방법과 이전방법을 비교하였고, 객관적 평가와 주관적 평가 모두 제안한 방법이 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국광학회지
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• 제9권5호
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• pp.333-341
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• 1998

본 논문에서는 기존의 분포궤환형 레이저 다이오드와 광흡수 변조기(DFB-LD/EA­ MOD.)가 집적된 소자의 낮은 광효율과 수율의 문제점을 해결하고, 동시에 우수한 chirp특성을 나타내는 분포반사기 레이저 다이오드와 광흡수 변조기 (DR-LD/EA­MOD.)가 집적된 소자를 제안하였다. DR-LD/EA­MOD. 집적소자는 제작상으로 DR-LD/EA­MOD. 소자와 비교해서 선택 MOVPE성장시 SiO2 마스크 폭만 조절하는 것 외엔 거의 동일하므로 실용적 측면에서도 우수한다. 집적소자의 정특성 및 동특성을 해석하기 위하여 시간의존성을 갖는 전달 메트릭스방법, 활성층내의 비율 방정식, 변조기의 QCSE효과를 고려한 Schrodinger 방정식을 동시에 풀이하였다. 1.55$\mu\textrm{m}$ DR-LD/EA­MOD. 집적소자와 종래 사용중인 1.55$\mu\textrm{m}$ DR-LD/EA­MOD. 집적소자의 성능을 비교 분석하여, LD에 동일전류를 주입할 경우 광변조기의 on상태의 광출력이 약 30%이상 향상되고, 동일 광변조기의 잔류단면반사율에 대해 광출력의 ripple이 적고, 동적파장 천이량이 약 50%이상 줄어듦을 알 수 있었다. 또한 DR-LD/EA­MOD. 소자는 시분할 파장특성은 광 펄스의 leading edge에서 blue-shift, falling edge에서 red-shift 특성이 기대되었다. 이는 일반적인 단일모드 광섬유를 사용하여 광 펄스를 전송할 경우 전송시 펄스 폭이 좁아지는 효과를 주어 이로 인해 전송대역폭을 크게 향상시킬 수 있음을 의미한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.1-14
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• 2012

하천은 육지 표면에서 일정한 물길을 따라 흐르는 물줄기를 의미하며, 하천 매핑 작업은 하천유역의 지형 변화 연구 및 하천 유역의 홍수 모니터링 연구 등에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 하천의 수위변화로 인한 유역 내 지표면의 수위 및 유량의 불균일성 등으로 인하여, 기존의 지반조사 기술은 하천 매핑 작업에 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 각각의 다른 파라미터를 사용하여 영상분류 기법 중의 하나인 ISODATA(Iterative Self_Organizing Data Analysis) 분류기법을 적용하여 RapidEye 영상으로부터 하천을 추출하는 방법을 제시하였다. 우선, RapidEye 영상으로부터 NIR(Near InfraRed) 밴드 영상과 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 영상을 생성한 뒤, 이를 각각의 파라미터로 설정한다. 생성된 각각의 영상에 ISODATA 기법을 적용한 뒤, 후처리 과정을 통하여 각각의 영상으로부터 하천을 추출하도록 한다. 각각의 영상에서 추출한 하천의 경계선 또한 Sobel 에지 추출 기법을 통하여 추출된다. 점검 점들을 이용하여 정확도 검증을 수행한 결과, NIR 밴드로부터 추출한 하천의 정확도가 NDVI 영상으로부터 추출한 하천의 정확도보다 더 높다는 것을 알 수 있다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제43권2호
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• pp.148-159
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• 2018

Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.772-781
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• 2016

본 연구는 상악 전치부 색조 선택에 객관적인 기준을 설정하고자 색체계 Shade-Eye NCC를 이용하여 CIE $L^*$, $a^*$, $b^*$값으로 측정하여 이 값들을 비교 분석하고 그 의미를 고찰하고자 실시되었다. 치과를 내원하는 환자에게 연구 의도를 설명해 주고 동의를 얻어 111명(남자 50명, 여자 61명)의 3개 치아, 즉 상악 중절치, 상악 측절치, 상악 견치 총 333개의 치아를 측색하였다. 절단부와 치경부의 색차를 비교한 결과 상악견치의 ${\Delta}E^*$값이 $5.81({\pm}2.98)$으로 가장 낮았으며, 상악 측절치 $6.51({\pm}3.23)$, 상악 중절치의 $7.51({\pm}3.04)$ 순으로 점차 그 색차가 커지는 것을 알 수 있었다. 중절치와 측절치, 견치 모두 여성이 남성에 비해 명도($L^*$)가 높았으며, 황색채도($b^*$)는 중절치에서 남성이 여성보다 약간 높게 나타났다(p<0.05). 연령은 중절치의 명도($L^*$),적색채도($a^*$), 황색채도($b^*$), 측절치와 견치의 명도($L^*$), 황색채도($b^*$)에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다(p<0.05). 흡연은 자연치의 색조에 유의미한 영향을 미치지 못하였으며, 음주는 중절치의 명도($L^*$)를 감소시키며, 측절치의 적색채도($a^*$)를 감소시키는 경향을 나타냈다(p<0.05). 만성질환은 중절치와 측절치의 명도($L^*$)를 감소시키는 경향을 나타냈다(p<0.05).

• 사상체질의학회지
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• 제19권2호
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• pp.22-29
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• 2007

1. Objectives Sasang Contitutional Medicine, a part of the traditional Korean medical lore, treats illness through a constitutional typing system that categorizespeople into four constitutional types. A few of the important criteria for differentiating the constitutional types are external appearances, inner state of mind, and pathological patterns. We had been developing a 3D Automatic Face Recognition Apparatus (3D-AFRA) in order to evaluate the external appearances with more objectivity. This apparatus provides a 3D image and numerical data on facial configuration, and this study aims to evaluate the mechanical accuracy of the 3D-AFRA hardware. 2. Methods Several objects of different shapes (cube, cylinder, cone, pyramid) were each scanned 10 times using the 3D Automatic Face Recognition Apparatus (3D-AFRA). The results were then compared and analyzed with data retrieved through a laser scanner known for its high accuracy. The error rates were analyzed for each grid point of facial contour scanned with Rapidform2006 (Rapidform2006 is a 3D scanning software that collects grid point data for contours of various products and products and product parts through 3D scanners and other 3D measuring devices; the grid point data thusly acquired is then used to reconstruct highly precise polygon and curvature models). 3. Results and Conclusions The average error rate was 0.22mm for the cube, 0.22mm for the cylinder, 0.125mm for the cone, and 0.172mm for the pyramid. The visual data comparing error rates for measurement figures retrieved with Rapidform2006 is shown in $Fig.3{\sim}Fig.6$. Blue tendency indicates smaller error rates, while red indicates greater error rates The protruding corners of the cube display red, indicating greater error rates. The cylinder shows greater error rates on the edges. The pyramid displays greater error rates on the base surface and around the vertex. The cone also shows greater error around the protruding edge.