• 환경생물
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• 제20권1호
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• pp.20-24
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• 2002

남조류에 의한 수화가 발생한 과림, 도창, 물왕 저수지로부터 시료를 채수 하여 남조류 분해 균주의 분리를 시도하였다. BG-11배지에 Anabaena cylindrica를 double layer method를 이용하여 남조류 lawn을 만들어 각각의 시료를 $100\mu{l}$씩 smearing하였다. $28^\circ{C}$ 3,000 Lux light chamber에서 13일간 배양하여 도창 저수지 시료를 접종한 Anabaena cylindrica lawn에서 남조류 분해능을 가지는 곰팡이를 분리하였다. 분리된 곰팡이의 동정은 Vitek system을 이용하여 수행하였으며, 그 결과 Cryptococcous laurentii로 동정되었다. SDS-PAGE 결과 Cryptococcus laurentii는 4개(29, 35.2, 40.9, 51.1 kDa)의 세포외 분비 단백질을 가지는 것으로 확인되었으며. Anabaena cylindrica와 혼합 배양시에는 특히 29 kDa의 단백질이 많이 분비되는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권4호
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• pp.58-68
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• 2000

본 논문에서는 폴리포닉 오디오 신호에 대한 정현파 모델링 방법을 제안한다. 정현화 모델링을 폴리포닉 오디오 신호에 적용하는데 있어서 가장 큰 문제점은 스펙트럼 분석을 위한 분석 윈도우의 크기를 결정할 수 없다는 것이다. 또한 고음질의 합성음을 위해서는 악기음의 특성을 결정짓는 어택이 잘 보존되어야 한다. 본 논문에서는 입력 신호를 6개의 옥타브 벤드 구조의 다중 해상도 필터 뱅크를 통과시키고, 각 서브벤드 신호에 대해 서로 다른 크기의 분석 윈도우를 적용시킴으로써 폴리포닉 오디오 신호에 대한 분석 윈도우 크기 결정 문제를 해결한다. 정현파 모델링에서 발생하는 어택과 같은 천이 구간에서의 퍼짐 현상을 개선하기 위해 각 서브밴드 신호에 동적 세그맨테이션 방법을 적용하여 천이 구간 근처에서는 분석과 합성 프레임 크기를 작게 하는 방법을 사용한다. 이 방법을 통해 서브밴드 신호의 구간별 시간-주파수 특성에 따라 적절한 크기의 윈도우를 선택할 수 있다. 동적 세그멘테이션 방법으로는 기존의 방법보다 계산량과 성능 면에서 더 나은 특성을 보이는 방법을 제안한다. 여러가지 폴리포닉 오디오 신호에 대한 시뮬레이션 결과 제안한 정현파 모델링 방법이 음질의 손상 없이 원래 신호를 잘 복원할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.2321-2326
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• 2011

경추는 머리와 몸통을 이어주는 중요한 요충지이기 때문에 매우 중요한 기관이며 매우 복잡한 구조로 되어있다. 본 논문에서는 경추 초음파 영상에서 경추 부분에 존재하는 흉쇄유돌근을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 경추 초음파 영상에서 촬영 정보나 눈금자 등의 필요 없는 부분을 제외한 ROI(Region of Interest)영상을 추출하고 Ends-In Search Stretching 알고리즘을 적용하여 명암 대비를 강조한다. Stretching된 영상에 20 이상의 명암도를 가지는 픽셀을 대상으로 평균 이진화를 적용한 후, 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에 흉쇄유돌근을 둘러싸고 있는 근막의 위치 정보를 이용하여 근막을 추출한 후, 근막의 객체 수에 따라서 각기 다른 방법을 적용하여 근육을 추출한다. 근막 객체가 하나인 경우에는 위에서 아래로 탐색하여 1차 근육 영역을 추출하고, 오른쪽에서 왼쪽으로 탐색하여 2차 근육 영역을 추출한 후, 1차와 2차 근육 영상을 하나로 합쳐 최종 근육 영역을 추출한다. 근막 객체가 두 개인 경우에는 근막 객체의 상단과 하단까지의 영역을 모두 추출한 후, 근막 객체 영역을 제거하는 방법으로 근육 영역을 추출한다. 추출된 근육 영역 중에서 두께가 가장 두꺼운 부분을 근육의 두께로 측정한다. 본 논문에서 제안된 방법을 경추 초음파 영상 30장을 대상으로 실험하여 물리치료사가 분석한 결과, 제안된 방법이 흉쇄유돌근을 정확히 추출되는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권2호
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• pp.77-85
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• 2001

본 논문에서는 폴리포닉 음과 같은 복잡한 스펙트럼을 갖는 오디오 신호를 정현파 성분으로 모델링하고, 이를 바탕으로 고음질의 시간축 변화된 음을 얻는 방법을 제안한다. 입력 신호는 옥타브 밴드 구조의 다중 해상도 필터 뱅크를 통과하고 여기에서 나온 각 서브밴드 신호로부터 정현파 성분이 축출된다. 서브밴드 신호의 정현파 분석시 정현파 성분을 추출하는 구간의 크기를 국지적인 신호의 특성에 따라 다르게 해 주는 동적 세그멘테이션 방법을 적용한다. 이렇게 함으로써 기존 정현파 모델링에서 신호의 천이 구간에서 발생하는 퍼짐 현상을 개선하고, 시간축 변화 시에도 원래 음에 가까운 음질을 얻을 수 있다. 정현파 분석을 위한 스펙트럼 분석 도구로는 심리 음향 모델을 적용한 matching pursuit을 사용함으로써 정현파 성분의 갯수를 줄이고, matching pursuit의 반복 과정에 대한 합리적인 정지 조건을 제공할 수 있다. 정현파 성분으로 표현하기 어려운 신호의 잡음 성분은 원래 신호에서 정현파 성분으로 합성된 신호를 뺀 것으로 얻을 수 있으며, 스펙트럼 포락선 근사화 방법으로써 모델링된다. 본 논문의 알고리즘을 적용해 다양한 폴리포닉 음에 대해 실험한 결과 제안한 정현파 모델링 방법이 원래 신호의 음질을 잘 복원할 수 있고, 시간축 변화율이 큰 경우에도 신호의 천이 구간을 잘 표현할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.1-15
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• 2006

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다