한국의 신분류군 식물 1신종,2품종을 다음과 같이 발표한다. Asiasarum koreanum J. Kim et C. Yook (국명신칭: 자주족도리풀)-충북 청원, 음성, 괴산일대 그리고 속리산 근교에 자라고 잎은 어릴 때에 뚜렷한 자주색을 띠고 꽃은 대형(大型)으로 열편(裂片)은 삼각형(三角形)에 접근되며 흔히 끝은 점첨두이고 흔히 꼬이며 꽃받침은 반구형으로 안쪽의 주름이 명확하며 열편에 반점이 있거나 또는 없다. 특히 다른 Asiasarum속에 비해서 화경 $7{\sim}9cm$로 매우 길다. 구환(口環)은 흑자색을 띠며 종자는 바깥면이 흑색으로 폭 1.86 mm, 길이 3.78 mm로 Asiasarum속에서 가장 크다. 화학성분에 있어서도 다른 분류군(족도리풀, 만주족도리풀 등)과는 달리 지상부에 ${\alpha}-copaene$, nerolidol등이 있고 뿌리에는 4-carene. 4-terpineol, ${\alpha-terpineol$이 있어 Asiasarum 속의 신종으로 하였다. Asiasarum sieboldii Miquel for. chungbu ensis C. Yook et J. Kim (국명신칭: 무늬족도리풀)-강원도 내설악 일대와 광덕산 일대에 자라며 개체의 크기는 족도리풀과 유사하나 잎이 얇고 잎의 상면에 유백색의 무늬가 있다. 꽃은 작고 열편은 자주색으로 삼각형이며 구환은 검은색을 띤다. 종자는 폭 1.58mm, 길이 3.2mm이고 뿌리는 빈약하여 약용으로는 곤란하다. 족도리풀과 유사하나 잎에 무늬가 있으므로 족도리풀의 신품종으로 하였다. Asiasarum heterotropoides var. mandschuricum Maximowicz for. glabrata C. Yook. J. Kim et J. Nam (국명신칭: 반들족도리풀)-경기도 광릉일대와 경남 가야산일대에 자라고 잎의 하면은 광택이 있고 상면은 무모(無毛)이다. 꽃은 작고 열편은 삼각형 모양이며 구환은 백색이며 각각의 세 열편은 뒷쪽으로 젖혀져 화판통(perianth tube)와 밀착하며 수평으로 퍼지지 않는다. 뿌리는 매운맛이 뚜렷하다. 형태학적으로 지상부는 만주족도리풀(Asiasarum heterotropoides var. mandschuricum)과 유사하나 잎에 전혀 털이 없고 열편의 모양이 다 르므로 만주족도리풀의 신품종으로 하였다.
본 최근 영상 및 멀티미디어의 시각적인 내용을 기반으로 하는 검색 방법에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 내용 기반 영상 검색(content-based image retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 특징(texture) 등과 같은 low-level 특징을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 비교적 사용하기 불편하고 방법이 편중되어 있어서 일반 사용자들의 다양한 질의 요구에 적합하지 못하다. 본 논문에서 제안하는 것은 내용 기반 영상 검색 시스템 하의 컬러 객체의 자동 추출과 다중 질의를 위한 레이블링 알고리즘이다. 이것은 먼저 single colorizing 알고리즘을 사용하여 영상의 영역을 단순화 시키고 제안하는 Color and Spatial based Binary tree map (CSB tree map)을 이용하여 컬러 객체를 추출한다. 그리고 제안하는 레이블링 알고리즘을 이용하여 데이터베이스의 객체들을 색인한다. 이것은 컬러와 공간 정보를 고속으로 레이블링 하고 객체의 컬러 속성과 크기 및 위치 정보를 이용하여 객체의 컬러 기반과 공간적 기반의 조합을 바탕으로 하는 사용자의 다양한 질의에 부합할 수 있는 적응성 있는 시스템을 구현한다. 본 논문에서는 "Washington" 데이터베이스를 이용한 비교 실험을 통해서 제안하는 시스템의 검색 결과의 우수함을 알 수 있었다.
디지털 미디어의 증가로 비디오 시퀀스를 효율적으로 정합하기 위한 다양한 알고리즘이 제안되었다 기존의 비디오 검색 알고리즘에서는 주로 프레임 단위의 질의에 관한 검색 알고리즘이 연구되었으나 비디오 시퀀스 단위의 질의에 관한 정합 알고리즘 연구는 미진하였다. 본 논문에서는 비디오 시퀀스 질의에 관한 효율적인 비디오 색인과 검색 알고리즘을 제안한다. 시퀀스 정합의 정확도와 성능 향상을 위하여 연속되는 프레임의 히스토그램간의 유사도 함수로 커쉬함수를 사용하였으며 기존의 방법에 비해 높은 성능을 나타내었다. 비디오 샷들로부터 추출된 키프레임들은 샷묶음 뿐만 아니라 비디오 시퀀스 정합이나 브라우징에도 사용되며 여기서 키프레임은 이전 프레임들과 중요한 차이를 보이는 프레임을 나타낸다. 몇가지 키프레임 알고리즘이 제안되었고 적절한 유사도 측정을 통해 샷경계 검출과 유사한 방법으로 키프레임 추출이 가능하다. 본 논문에서는 누적된 커쉬함수를 사용하여 효과적으로 키프레임을 추출하는 알고리즘을 제안하고 기존의 방법들과의 성능을 비교한다. 비디오 시퀀스 정합은 키프레임간의 유사도 측정에 의해 수행될 수 있다 본 논문에서는 추출된 키프레임의 정합 효율을 향상 시키기 위하여 커쉬함수와 하우스도르프 거리를 사용하였다. 몇가지 실험 영상을 이용한 실험결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해적은 계산량으로 높은 정합 성능을 보였다.
본 논문에서는 기존의 방법에 비해서 사용되는 메모리의 증가가 없이, 혹은 메모리의 증가를 최소화하는 영상 메모리의 회전 변환 기법을 개발하여 얼굴 회전 변화에 강인한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진 구조를 제안하였으며 FPGA 구현을 통하여 제안 구조의 타당성을 검증하였다. 고성능 얼굴 검출을 위해 기존에 사용하던 조명 변화에 강인한 MCT(Modified Census Transform) 변환 기법과 최적화된 학습데이터 생성을 위한 Adaboost 학습 기법 이외에 얼굴 회전 변환에 강인함을 위한 영상 회전 기법을 이용하였다. 제안한 하드웨어 구조는 색좌표 변환부, 잡음 제거부, 메모리 인터페이스부, 영상 회전부, 크기 조정부, MCT 생성부, 얼굴 후보 검출부/ 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 검증부, 검출 결과 표시부/컬러 기반 검출 결과 표시부로 구성되어있다. 구현 및 검증을 위해 Virtex5 LX330 FPGA 보드와 QVGA급 CMOS 카메라, LCD Display를 이용하였으며, 다양한 실생활 환경 및 얼굴 검출 표준 데이터베이스에 대해서 뛰어난 성능을 나타냄을 검증하였다. 결과적으로 실생활 환경에서 초당 60프레임 이상의 속도로 실시간 처리가 가능하며, 조명 변화 및 얼굴 회전 변화에 강인하고, 동시에 32개의 다양한 크기의 얼굴 검출이 가능한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진을 개발하였다.
사람 특히 얼굴 및 피부색은 칼라 영상의 화질 평가에 있어서 중요한 요소이다. 그러므로 칼라를 적용하는 장치에는 효과적으로 피부색을 보정하는 방법이 필요하다. 이전의 방법은 선호 피부색 영역의 중심 값을 기준으로 피부색을 보정하였다. 하지만 피부색에 대한 관찰자의 주관적인 평가를 통하여 선호 피부색을 조사한 결과 가장 선호하는 피부색이 선호 피부색 영역의 중심과 일치하지 않으며 또한 하나의 우세한 값을 가지지 않는다. 따라서 본 논문에서는 각 인종에 대한 다중의 선호색을 이용하여 선호 피부색으로 보정하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 인종에 대하여 밝기에 따른 다중의 선호 피부색을 결정한다. 그 후 피부색 영역을 검출하고 각 인종의 평균 피부색과 검출된 각 피부색 영역의 평균 값의 차이를 이용하여 검출된 피부색 영역에 대한 인종을 선택한다. 다음으로 각 선택된 영역에 대하여 다중의 선호피부색 중 하나의 대응되는 선호 피부색을 결정한다. 마지막으로 입력 피부색은 부드러운 피부색 재현을 위해 선택된 선호 피부색과의 차이에 비율적으로 보정된다. 실험을 통하여 제안한 방법과 이전 방법을 비교하였고, 주관적 평가에서 제안한 방법이 우수한 성능을 나타내었다.
본 연구에서는 미생물에서 추출한 천연 색소로 염색한 직물의 색채특성을 고찰하고 염색 직물의 색채감성에 영향을 미치는 색채감각과 물리적 색채특성을 규명하고자 하였다. 미생물 Zooshikellar에서 추출한 prodiginine 색소를 이용하여 적자색으로 염색된 면, 견, 모, 나일론 직물에 대하여 20대 대학생 남녀 40명을 대상으로 의미미분법을 이용한 색채감각 및 감성을 평가하였다. 미생물 prodiginine 색소로 염색한 직물의 색채감성요인은 '유쾌성', '품위성', '독특성', '편안성' 등 4개 요인으로 분류되었는데, 이 중 '유쾌성' 요인이 미생물 색소로 염색한 직물의 대표적인 색채감성요인이라는 것을 알 수 있었다. 미생물 prodiginine 색소로 염색한 직물 색채의 명도 $L^{\ast}$은 '유쾌성' 요인과 유의한 관계를, 채도인 $C^{\ast}$는 색채감성요인 모두와 유의한 관련성을 보였으며, $a^{\ast}$와 $b^{\ast}$ 의 물리적 색채변인 또한 색채감성요인에 유의한 영향을 끼쳤다. 또한 색채감각과 색채감성요인은 부분적으로 유의한 관련성을 보였다. 미생물 prodiginine 색소로 염색한 직물의 색채감성, 색채특성 및 색채감각 중에서 색상 선호도를 예측해 주는 변인은 '유쾌성'과 '독특성'을 포함한 색채감성임을 알 수 있었다.
최근 영상 및 광학 소자 산업의 발달과 디지털 방송으로 TV등의 디스플레이 장치들이 슬림화 및 대형화되는 추세에 따라 기존 CRT를 대신하고 있다. 특히 LED, Laser등을 이용한 광 색역 디스플레이 장치들은 CRT에서는 표현할 수 없는 고채도의 색을 표시한 수 있는데 기존의 TV신호를 그대로 적용할 경우 색상의 왜곡이 큰 부작용으로 작용한다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 광 색역 디스플레이 장치에서 색상의 왜곡을 없애고 기존 CRT에 비해 넓은 색역을 충분히 활용할 수 있는 색역 사상에 대하여 연구하였다. 색역 사상은 동일색상에서 채도를 향상 시키는 방법이 일반적으로 사용되나 채도의 과도 상승으로 인한 부작용이 나타난 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 부작용을 방지하기 위해 밝기와 채도를 같이 상승 시키는 벡터 사상을 제안 하고자 한다. 이 벡터 사상은 색도가 변하지 않아서 영상이 보다 자연스럽다는 장점이 있다. 또 입력과 출력 색역의 기하학적 특성에 따라서 발생할 수 있는 계조 뭉침이나 윤곽선 효과를 색역 맞춤을 통해 보상하였다. 이와 같은 색역 사상과 색역 맞춤을 이용하여 광색역 디스플레이에서 색상 왜곡을 방지하고 자연스러운 영상을 재현할 수 있다.
본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
디지털 입력값과 이에 대응되는 CIEXYZ 삼 자극치 값에 대한 관계를 도출하는 기법인 디스플레이 특성화는 칼라 운영 시스템에서 정확한 색을 재현하는데 중요하다. 9개 채널 제조 응답 곡선으로부터 추정된 디스플레이 장치의 특성화는 기존 3개 채널의 계조 응답 곡선을 사용한 것 보다 성능이 향상된다. 하지만 9개 채널의 계조 응답 곡선을 사용한 디스플레이 장치의 특성화는 각각의 RGB값에 대응되는 CIEXYZ값이 분리되지 않기 때문에, 역 특성화 과정이 직접적으로 적용되지 않는다. 따라서 일반적인 경우 역 특성화 과정은 3차원 참조표를 사용하여 구현된다. 3차원 참조표를 역 특성화 과정에 적용할 경우, 결과의 정확도는 향상 되지만 많은 양의 메모리 공간과 다수의 측정 데이터가 필요한 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 채널 의존적인 값의 모델링과 GOG(gain, offset gamma) 모델에 기반한 9개 채널의 역 변환 과정을 적용한 역 특성화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 디스플레이 특성화의 정확도를 향상할 뿐 아니라 3차원 참조표 방법을 사용할 경우 요구되는 복잡도와 다수의 측정 데이터도 감소할 수 있다.
한국항공우주연구소 총괄주관하에 개발 중인 다목적 실용위성(KOMPSAT) 1호기는 지도 제작, 해양관측, 우주과학실험에 활용할 지구저궤도용 실용위성으로서 고해상도 전자광학 카메라 (Electro-Optical Camera: ECO), 해양관측카메라(Ocean Color Images: OCI), 과학실험 탑재체 (Space Physics Sensor: SPS)를 탑재한다. 다목적 실용위성 1호기는 무게 약 500kg의 위성으로 고도 685km의 태양동기궤도에서 궤도주기 98분과 재방문 주기 28일을 갖는다. 본 위성은 1999년 8-9월 발사 예정이며 최소 3년의 궤도 수명을 갖는다. EOC는 한반도 표준 지도 제작을 위한 위 성영상정보 획득의 임무를 가지며, 가시광선 영역의 관측 파장 대역 510-730nm으로 주어지는 흑 백 단일 채널을 통해 수직촬영시 지상해상도 6.6m와 최소 15km 이상의 지상관측폭을 갖고 push-broom방식으로 한 궤도당 800km의 지상 길이를 촬영한다. OCI의 임무는 생물학적 해양지 리학 연구를 위한 전세계 해표면 색깔 관측이다. OCI는 다중 스펙트랄 영상 카메라로서 whisk-broom방식을 사용하여 지상관측폭 800km이내에서 1km 이하의 지상해상도를 갖는 6가지 색의 해표면 영상을 만들어낸다. OCI는 중심 파장이 443, 490, 510, 555, 670, 865nm인 6개의 관측 파장대역을 수시로 선정할 수 있다. SPS는 고에너지 입자 검출기(High Energy Particle Detector: HEPD)와 이온 측정기 (Ionosphere Measurement Sensor: IMS)로 구성된다. HEPD는 저고도 우 주 공간의 방사선입자 측정을 수행하며 이를 통해 우주방사선이 전자회로에 미치는 영향을 연구 할 수 있으며, IMS는 지구 이온층의 전자 밀도와 전자 온도 측정을 통해 KOMPSAT 궤도상의 이온층의 전지구적 특성 조사에 이용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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