이 논문에서는 디지털 영상의 퍼지 시스템 표현으로부터 유도된 Edge 검출 알고리듬에 대하여 기술한다. 이 알고리듬은 Gradient을 기반으로 한 것으로 Convolution Kernel이 기존의 Roberts, Prewitt 또는 Sobel등이 제안한 Gradient Kernel과 다른 새로운 것이다. 사용한 퍼지시스템은 디지털 영상을 근사적으로 표현한 Bicubic Spline 함수를 퍼지시스템 화한것으로서 2차 도함수가 연속이기 때문에 Gradient나 Laplacian 연산이 가능하다. Grid 점들에서 이 함수의 Gradient는 두 개의 축 방향으로 각각 한개의 3$\times$3행렬과 영상과의 Covolution에 의하여 산출됨을 보였으며 이를 이용하여 검출된 Edge들은 기존의 다른 방법을 사용하여 검출된 Edge 영상보다 훨씬 선명함을 확인하였다. 이 알고리듬 적용사례 2개에 대한 기술에 포함되어 있다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 색상과 에지 정보를 이용한 얼굴 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색공간에서 Cb와 Cr성분을 이용하여 피부색 분할을 한 후에 형태학적 필터링과 레이블링을 통해 얼굴 후보 영역을 분리한다. 분리된 각 후보 영역에 대해 휘도 성분 Y에서 소벨 마스크의 수직 연산자를 적용한 후에 수평 투영을 통해 나타난 최대값을 눈의 위치로 검출해낸다. 비슷하게 얼굴의 지형적인 특징과 소벨 마스크의 수평 연산자를 적용하여 계산된 수평 투영의 최대값에 따라 턱 부분을 검출한다. 실험 결과, 기존의 연구와 검출율을 비슷하면서도 턱의 위치를 검출함으로써 목 부분이 얼굴 영역에 포함되는 것을 방지할 수 있음을 볼 수 있다.
에지검출은 영상처리와 컴퓨터비젼의 매우 중요한 연구분야이다. 그리고 일반적인 에지검출 연산자인 Robert, Sobel, Kirsh등의 연산자는 계단에지를 검출하는데는 적합하나 잡음에 매우 민감한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상정보척도와 신경회로망을 이용한 잡음에 매우 강한 계단에지 검출방법을 제안한다. 계단에지의 명암도 분포의 차, 방향성, 연속성, 구조성 등의 계단에지의 기본적인 정보특성을 이용한 함수를 BP 신경회로망의 입력벡터로 구성한 결과 매우 위치가 정확한 계단에지를 얻을 수 있었다. 또한 실험 영상으로 장미 영상과 세포영상을 사용하여 매우 만족스런 실험 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 세라믹을 비파괴 검사를 통하여 얻어진 영상에서, 조직의 이상이나 결함의 정도를 자동으로 확인하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사를 통하여 얻어진 영상에서 소벨 마스크를 적용하여 윤곽선을 추출하고, 추출된 윤곽선의 방향 정보를 $9{\times}9$ 마스크에 적용하여 영역을 분류한다. 그리고 분류된 각 영역을 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상을 보정하고, 4-방향 윤곽선 알고리즘을 적용하여 객체를 추출한다. 그리고 추출된 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 손상된 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 비파괴검사를 통하여 얻어진 영상을 대상으로 실험한 결과, 손상된 영역이 정확히 검출되는 것을 확인하였다.
에지검출은 영상의 특징 정보를 화소값들의 밝기 변화로 취득하는 기술이며, 여러 영상처리 분야에서 전처리 과정으로 활용되고 있다. 기존의 에지검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 로버츠(Roberts) 방법 등이 있으며, 이러한 방법들은 영상의 전체 영역에서 동일한 가중치를 적용하여 처리하므로 에지검출 결과가 다소 미흡하다. 따라서 본 논문은 변형된 방향성 마스크를 적용하여 화소들의 방향 및 크기를 고려한 에지검출 알고리즘을 제안하였다.
영상, 차선, 물체 인식 등을 위한 에지 검출은 중요한 영상 처리 방법이며, 이를 위한 기존의 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 이러한 방법들은 salt & pepper 잡음에 훼손된 영상에서 특성이 미흡하다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 중심 화소의 인접 화소를 중심으로 국부 마스크를 설정하여, 그것의 중심 화소가 비잡음인 경우 그대로 처리하고 잡음인 경우 추정 마스크를 구한 후, 가중치 마스크를 적용하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
In the Korean seas, Sea Surface Temperature (SST) and Thermal ronts (TF) were analyzed temporally and spatially during 8 years from 1993 to 2000 using NOAA/AVHRR MCSST. In the application of EOF analysis for SST, the variance of the 1st mode was 97.6%. Temporal components showed annual variations, and spatial components showed that where it is closer to continents, the SST variations are higher. Temporal components of the 2nd mode presented higher values of 1993, 94 and 95 than those of other years. Although these phenomena were not remarkable, they could be considered ELNI . NO effects to the Korean seas as the time was when ELNI . NO occurred. The Sobel Edge Detection Method (SEDM) delineated four fronts: the Subpolar Front (SPF) separating the northern and southern parts of the East Sea; the Kuroshio Front (KF) in the East China Sea, the South Sea Coastal Front (SSCF) in the South Sea, and the Tidal Front (TDF) in the West Sea. TF generally occurred over steep bathymetry slopes, and spatial components of the 1st mode in SST were bounded within these frontal areas. EOF analysis of SST gradient values revealed the temporal and spatial variations of the TF. The SPF and SSCF were most intense in March and October; the KF was most significant in March and May.
본 논문에서는 가상 시점 영상을 생성하는 과정에서 발생하는 가려짐 영역(occlusion region)을 보상하는 기법을 제안한다. 기존에 제안되었던 가려짐 영역 보상 기법들이 가려짐 영역이 발생한 주변 화소를 그대로 이용하거나, 평균값 또는 중간값을 이용하여 보상하기 때문에 시차의 분포 특성을 고려하기 어렵고 따라서 보상된 영역에서 시차의 정확성이 보장되지 않는다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 에너지 편향치 또는 특징점 기반의 영상 크기 조절 방법인 심카빙(seam carving) 기법의 기본 원리를 응용하여 가려짐 영역을 보상하는 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 먼저 소벨 마스크(Sobel mask)를 사용해 영상의 에지 맵을 검출하고, 이진화 과정과 세선화 과정을 거친 후 심카빙 기법을 응용하여 원 영상과 세선화 된 에지 맵의 에너지 패턴을 구한다. 구한 에너지 패턴으로 가려짐 영역을 보상하게 된다. 다양한 영상에 적용하여 제안된 기법의 성능을 실험하였고, 그 결과 기존의 보상 방법에 비해 영상의 중요 정보를 손상시키지 않고 가려짐 영역을 비교적 정확하게 보상하는 것을 확인하였다.
Purpose: The aim of this study was to identify the status of psychological health among boys in high school and to examine the mediating effects of social support on the relationship between anger and entrapment on psychological health. Methods: The participants in this study were 193 high school boys from Jeju. Measurements included state-trait anger expression inventory, entrapment scale, student social support scale, and questionnaires to assess mental and physical health. Data were analyzed using independent t-test, one-way ANOVA, $Scheff{\acute{e}}$ test, Pearson correlation coefficient, simple and multiple regression techniques with the SPSS 21.0. Mediation analysis was performed with the Baron and Kenny's method, and Sobel test. Results: Mean scores for anger experience, entrapment, social support, and psychological health were $29.81{\pm}7.34$, $34.09{\pm}16.33$, $45.75{\pm}7.02$, $22.51{\pm}9.91$, respectively. There was a significant correlation between anger experience and psychological health. Entrapment was significantly correlated with psychological health. Social support showed partial mediating effects in the relationship between anger experience and psychological health (Sobel test: Z=54.18. p<.001). Social support showed partial mediating effects in the relationship between entrapment and psychological health (Sobel test: Z=2.24. p=.025). Conclusion: The results indicate a need to develop social support programs for boys in high school.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권3호
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pp.629-635
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1997
An approximation for multivariate t probability for an orhant region(i.e., a rectangular resion with lower limits of $-\infty$ for all margins) is proposed. It is based on conditional expectations, a regression with binary variables, and the exact formula for the evalution of the bivariate t integrals by Dunnett and Sobel. It is noted that the proposed approximation method is espicially useful for evaluating the multivariate t integrals where there is no simple method available until now.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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