컬러 이미지는 Gray 이미지와는 다르게 색상으로 표현하는 정보가 많이 포함되어있으며 이미지 내 각 픽셀의 색상과 픽셀 값이 적녹청(RGB) 3개 값의 조합으로 결정된다.본 논문에서는 새로운 칼라 모폴로지 피라미드를 제안하고. 제안된 칼라 모폴고지의 유용성평가를 위해 이미지에서 기본적이고도 중요한 에지 검출을 보인다. 이미지 피라미드 구조는최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 2$^{-1}$(ι= 1, 2, . . . ,N)이 되는 순차적 이미지 계열이다. 본 방법에서는 CMP를 이용하여 RGB, CMY, XYZ 등 컬러공간에서 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 다운샘플링과정으로 해상도를 낮춰준다. 생성된 CMP에서, 인접 레벨 이미지간에는 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식이 사용되어 새 레벨의 이미지를 생성하며 이를 에지로 검출한다.
디지털 정보화 시대에서 영상은 여러 매체에서 필수적으로 이용되며, 잡음은 이러한 영상을 획득, 전송하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 발생된다. 잡음 제거는 영상 처리에서 필수적인 과정이며, 잡음의 종류에는 발생 원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며 AWGN이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 잡음의 영향을 완화하기 위해, 전처리 과정으로 국부 마스크를 9개의 영역으로 구분하여 각 화소들의 평균을 이용한 에지 검출 방법을 적용한다. 그리고 변형된 에지 검출의 결과에 임계값을 적용하여 국부 마스크에 서로 다른 필터를 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, 확대 영상 및 PSNR(peak signal to noise ratio)을 이용하여 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
국가 경제규모의 성장과 더불어 단위 건설현장의 규모도 대형화, 복합화 되어 가고 있는 추세이다. 이에 따라 건설현장의 다양한 자재, 장비, 인력 등의 자원에 관한 실시간 정보파악은 효율적인 프로젝트 관리의 필요성으로 대두되었다. 최근 건축분야에서는 다양한 첨단센서를 활용한 연구와 적용이 이루어지고 있다. 그러나 토목분야에는 이러한 연구가 거의 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 NATM 공법을 이용한 터널 시공 중 첨단센서를 적용할 수 있는 방안을 모색하기 위하여 자재를 이용한 진도관리에 있어서 실제 현장에 활용 가능한 방법을 제시하였다. 각 공정을 수행하는데 사용되는 자재목록을 만든 후에 공정의 대표여부, IT기술의 적용성을 검토하여 대표자재로 숏크리트와 라이닝을 선정하였으며, 선정된 대표자재를 이용한 공정시각화 및 진도관리 방안을 제시하였다.
본 논문에서 선명 화질은 물론 저화질 문서영상에서 에지를 이용해 문서영상의 기울기를 검출하고, 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상 복잡도를 이용해 문자영역을 선택하여 에지를 검출하고, 이들을 다양한 방향으로 투영하여 투영 히스토그램들을 생성한다. 그리고 히스토그램들에서 에지 집중도를 평가하여 문서영상의 기울기를 검출하고 기울어진 문서 영상을 보정한다. 고속 기울기 검출을 위해 부표본화와 3단 coarse-to-fine 탐색 알고리즘을 사용한다. 선명 화질과 저화질 영상의 기울기 검출에서 제안된 알고리즘의 최대 검출 오차와 평균오차가 기존 유사 알고리즘의 50% 정도이고, 기울기 검출 시간은 25%정도로 감소된다. 모바일기기로 취득된 밝기 불균일 영상에서는 기존 알고리즘은 적절한 2진 영상을 얻을 수 없어 기울기 검출이 어려우나 제안된 알고리즘의 평균 검출 오차 0.1o 이하로 기울기를 검출한다.
전로 내화물의 화학적인 부식에 대해서는 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 전로 내화물의 자체 무게와 구조적인 형상으로 발생되는 응력집중에 의한 내화물의 부식에 대해서는 그 연구가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 각이 진 노저부 형상을 가지는 전로(모델 1)와 완만한 곡선 형상을 가지는 전로(모델 2)에 대하여 FEM을 이용하여 자중응력분포 시뮬레이션을 행하고 그 결과를 비교분석 하였다. 시뮬레이션결과 슬래그 라인 근방에서 모델 2가 모델 1보다 높은 응력값을 나타내었다. 따라서 열적${\cdot}$화학적인 요인을 모두 고려한다면 조업 중기에 모델 2의 슬래그 라인 근방에서의 부식이 모델 1에 비해 심각할 것이라 결론 내릴 수 있다.
본 연구는 방대한 크기 원격 탐사 영상 자료의 효율적인 분석을 위한 RAG (Region Adjancency Graph) 기반 영상 분할 기법을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 계산의 효율성을 위하여 CN-chain 연결과 저장 기억의 효율성을 위하여 sliding 다중 창을 사용한다. RAG에 의한 지역 합병은 최선의 결합을 위한 edge을 발견과 합병에 따른 graph의 갱신의 과정이다. CN-chain 연결법은 가장 유사한 인접 지역의 연결을 형성하면서 최선의 edge를 발견하여 합병을 해 나가는 과정으로 영상 자료 크기의 증가에 따라 단지 증가 배수만큼만 분석 시간을 증가시킨다. 합병에 의해 변하는 RAG의 효율적인 갱신을 위하여 RNV(Regional Neighbor Vector)를 사용하였다. 방대한 크기 자료 분석은 막대한 기억 용량의 시스템을 필요로 한다. 제안된 수평적인 구조의 sliding 다중 창 작업은 필요한 기억 용량을 현저히 감소시켜 가능한 분석 자료의 크기를 증대시켰을 뿐 아니라 계산 시간의 감소를 초래하였다. 본 연구는 simulation 자료를 사용하여 광범위하게 제안된 알고리즘의 성능을 실험하였으며 실험 결과는 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
바이러스의 정확한 진단법 확립은 바이러스의 피해 및 확산을 예방하는데 매우 중요하게 작용한다. 대부분의 딸기 바이러스는 조직내에 낮은 역가로 분포하여 진단이 어렵고, 특히 딸기 조직은 다당류 및 페놀화합물의 함유가 많아 RNA 추출이 어려운 것으로 알려져 있다. 딸기 우량묘 생산에 필요한 바이러스 검정기술을 확립하기 위해 본 연구에서는 딸기 잎에서 바이러스 진단을 위해 가장 최적의 RNA 추출방법 정립을 위해 다양한 상용 키트와 시약을 이용하여 RNA 추출효율 비교하였다. 바이러스 진단을 통한 RNA 추출효율을 분석하기 위해 SMoV 감염주인 미홍 딸기 품종을 이용하여 다양한 단계에서 잎조직으로부터 RNA를 추출하고 바이러스 진단을 수행하였다. 식물 RNA 추출 방법 가운데 상업용으로 판매되는 RNeasy plant mini kit (Qiagen)를 이용하는 경우 본 연구에서 살펴본 one-step 또는 two-step RT-PCR 방법과 무관하게 SMoV의 검출이 잘 되었다. 또한, 딸기 우량묘의 바이러스 검정에 대한 신뢰있는 진단방법을 구축하기 위해 주요 딸기 바이러스인 strawberry mild yellow edge virus (SMYEV), strawberry mottle virus (SMoV), strawberry latent ringspot virus (SLRSV), strawberry crinkle virus (SCV), strawberry pallidosis associated virus (SPaV), strawberry vein banding virus (SVBV) 및 strawberry necrotic shock virus (SNSV) 7종에 대한 유전자 합성을 통해 진단클론을 제작하였다. 각 클론의 합성유전자를 기반으로 7종의 딸기바이러스 프라이머 세트를 설계하고 편리한 진단법 수행을 위해 동일한 PCR 조건을 설정하였다.
본 논문은 입력된 영상으로부터 적응적 피부색 검출 방법으로 생성된 피부색 영역과 에지 정보의 결합을 특정 벡터로 이용하여 입력 영상의 유해(누드, 성인물) 여부를 판별하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 네 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 입력 영상으로부터 기존의 피부색 검출 방법들을 적용하여 얻은 모든 결과 영상들에 대해서 논리곱 연산을 통해 초기 피부색 영역을 검출한다. 두 번째 단계에서 초기 피부색 영역의 화소 정보를 기반으로 피부색 확률 분포 모델을 생성하고 이를 통해 피부색 확률 영상을 생성한다. 그리고 피부색 확률 영상에 임계값을 적용하여 이진화 한다. 세 번째 단계에서 이진 피부색 영역과 에지의 결합 영상을 생성하고 피부색 영역을 확산하여 최종 피부색 영역을 검출한다. 마지막 단계에서 최종 피부색 영상과 최종 피부색 영역 안에 있거나 인접한 에지들의 결합 영상을 특정 벡터로 생성한다. 생성된 특정 벡터를 support vector machine(SVM) 학습을 통해 생성된 분류 모텔로 입력 영상의 유해 여부를 판별하여 유해 혹은 무해 영상으로 분류한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 기존의 유해 영상 분류 방법에 비해 분류 성능이 9.6% 향상된 것을 확인하였다.
영상분할은 그 결과가 영상의 해석에 있어 매우 중요한 영향을 미치게 되며, 영상 처리의 필수 불가결한 단계이다. 이처럼 영상분할은 그 중요성이 높은 반면에 기존의 영상분할 방법들은 객체 내 픽셀 값의 변화가 심하거나, 객체와 배경과의 경계가 불분명한 경우 영역 분할의 문제를 가져 오게 된다. 이는 다수의 객체들이 서로 인접하여 구성되었을 때 빈번하게 발생하는데, 본 논문은 이러한 다수의 객체들이 원형 성분을 가진 객체들로 이루어 졌을 때 원형객체의 기하학적 정보를 이용하여 단일 객체로 분할하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 원형객체 분할 알고리즘은 총 4단계로 나누어진다. 그 중 첫단계는 인접한 원형객체의 외곽선 추출을 위한 단계, 두 번째 단계는 앞서 추출된 외곽선 정보를 이용하여 분할 후보점을 추출하는 단계, 세 번째 단계는 분할 후보점을 이용하여 대표 원들을 계산하는 단계, 끝으로 네 번째 단계는 계산된 대표 원들의 확장과 축소를 통하여 겹쳐지는 픽셀들을 기록해 이를 직선으로 연결하는 단계이다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해, 본 알고리즘과 목적이 가장 유사한 대표 세포 영상분할 알고리즘 3개와 비교하였고, 평가 방법은 분할된 영역의 개수 차와 내부 분할선의 비교 평가로 이루어졌다. 실험 결과, 가장 좋았던 Yan에 비해 개수 차는 16.7%, 내부 분할선의 정확도 평가는 21.8% 높은 것으로 나타났다.
네트워크 수요량 향상 방안 중 가장 주목받고 있는 Proximity Service는 주파수 사용의 효율성 증대를 위해 대부분 주파수 재사용 방식을 사용한다. 그 결과 셀 edge에서 셀룰러 사용자의 Proximity Service 사용자의 셀 간 간섭 문제가 발생한다. 본 논문에서는 eNB에 Proximity Function의 기능과 파라미터를 새롭게 정의하고, ProSe 파라미터와 ProSe user equipment에 대한 정보를 X2 인터페이스를 통해 인접 셀과 교환하게 함으로써 셀 간섭 완화 방안을 제안한다. 우선 ProSe 탐색 과정에서 주파수 센싱을 통해 셀 간 간섭 문제를 일으키지 않을 자원을 할당한다. 그리고 ProSe 통신 상황에서는 ProSe application code, ProSe application QoS, ProSe application ID의 validity timer를 기반으로 간섭을 일으키지 않을 적합한 자원을 재 할당함으로써 셀 간 간섭 문제를 해결한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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