최근 영상 편집 기술의 발달과 더불어 시청자의 이해를 돕기 위해 인위적으로 자막을 삽입하는 경우가 늘고 있다. 인위적으로 삽입된 자막은 해당 장면의 내용이나 편집자의 의도를 잘 표현하고 있기 때문에 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에 유용하다. 기존의 자막 영역 추출 방법은 에지(edge), 색상(color), 텍스처(texture) 정보와 같은 하위 계층(low-level) 특징을 기반으로 하기 때문에 다양한 필체나 밝기 대비를 가진 자막이 동시에 나타나거나 복잡한 배경에 포함된 자막 영역의 경우 잘 검출하지 못한다. 이에 본 논문은 기존의 방법과는 전혀 다른 천이 영역 기반의 새로운 영상 내 자막 영역 검출 기법을 제안하고자 한다. 먼저, 영상 내 삽입된 글자 주변은 시청자에게 영상으로부터의 높이 감을 주기 위해 해당 글자와 다른 색으로 표현된다는 관찰 결과를 바탕으로 천이 지도를 생성한다. 생성된 천이 지도를 이용하여 후보 영역을 추출하고 상태 밀도 개념을 바탕으로 후보 영역 중에서 삽입된 자막 영역을 추출한다. 제안하는 알고리즘은 글자 색, 크기, 위치, 필체, 밝기 대비에 관계없이 적용이 가능하며, 다양한 언어에 관계없이 뛰어난 성능을 보인다. 또한, 프레임 간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.
본 논문은 얼굴 인식 또는 표정 인식 분야에 있어서 중요한 특징인 얼굴과 얼굴의 주요소인 눈과 입, 눈썹의 영역 추출 및 그의 윤곽선 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴요소의 영역 추출은 엣지정보와 이진화 영상을 병합하여 이용한 프로젝션 분석을 통하여, 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 최소포함사각형(MER: Minimum Enclosing Rectangle)을 추출한다. 윤곽선 추출은 얼굴요소 모양의 개인차가 반영되고 빠른 수렴을 할 수 있는 스네이크 모델을 정의하여 수행한다. 스네이크는 초기 윤곽선의 설정이 윤곽선 추출 결과에 큰 영향을 미치므로, 초기 윤곽선의 설정 과정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 각각의 최소포함사각형(MER)을 추출하고, 추출된 MER 내에서 얼굴 및 각 얼굴요소의 일반적인 모양을 초기 윤곽선으로 설정하는 방법을 사용한다. 실험결과 눈, 입, 얼굴의 MER 추출은 성능이 모두 우수하고, 눈썹이 흐린 사람들의 경우에만 눈썹의 MER 추출 결과가 좋지 않았다. 추출된 MER을 기반으로 하여 스네이크 모델을 적용한 결과, 눈, 입, 눈썹, 얼굴의 다양한 모양을 반영한 윤곽선 추출 결과를 보였다. 특히 눈의 경우는 1차 유도 엣지 연산자에 의한 엣지와 2차 유도 연산자를 이용한 영점 교차점(Zero Crossing)과 병합한 에너지 함수를 설정하여 보다 더 나은 윤곽선 추출 결과를 얻었다. 얼굴의 윤곽선의 경우도 엣지값과 밝기값을 병합한 에너지 함수에 의해 비교적 정확한 결과를 얻을수 있었다.
본 연구는 정서가를 가진 소리가 시각탐색만족현상에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 시각탐색만족현상은 목표자극이 여러 개 존재하는 상황에서 하나의 목표자극을 찾고 나면 나머지 목표자극을 찾을 가능성이 낮아지는 현상이다. 이러한 현상에 대한 원인 규명에 대한 연구들 중 정서정보를 가진 자극의 효과를 알아본 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 소리의 정서가가 시각탐색만족현상에 어떤 영향을 주는지 알아보기 위하여 실험을 진행하였다. 또한 시선추적을 통해 시각탐색만족현상이 일어나는 원인을 찾고자 하였다. 참가자들이 알파벳 T자를 탐색하는 과제 도중 긍정적, 부정적 소리를 제시하였다. 그 결과, 부정적 소리가 제시되었을 때 사전적 정의의 시각탐색만족현상이 가장 크게 나타났다. 하지만 이는 현저성이 낮은 단일 목표자극 시행의 정확도가 월등히 좋았기 때문에 나타난 것이다. 효율성의 지표인 반응 시간은 목표자극 조건과 관계없이 부정적 소리가 주어졌을 때 가장 빨랐다. 목표자극 위에 떨어지는 응시점을 분류해본 결과, 목표자극을 응시하지 않아서 생기는 주사 오류가 가장 많이 나타났다. 본 연구의 결과는 소리의 유인과 각성수준의 상호작용에 의해 인지적 수행이 영향을 받는다는 관점에서 이해될 수 있다.
본 연구는 자연수중의 미생물을 식종원으로 하는 TOC-HANDAI법과 OECD 생분해법을 활용하여 자연수 환경내에서 환경호르몬물질인 비스페놀 A와 노닐페놀의 생분해성을 비교평가하였다. TOC-HANDAI법에 의한 BPA분해는 73-78% 이었고 OECD법은 이보다 다소 높은 77-81%를 나타내었다. 두 방법을 통한 BPA의 분해양상은 대체로 2단계를 거쳐 진행되었다. 즉 초기 1주일 이내에는 분해반응속도(k$_1$)가 0.24-0.34day$^{-1}$로 아주 빠르게 분해되었고, 그 후에는 아주 완만한 분해양상을 나타내었다(k$_2$는 0.02-0.05 $day^{-1}$). 이는 BPA가 자연수계에서 TOC로 약 20-25%가 중간생성물로 잔존하고 있음을 시사해 주고 있으며, 이 중간대사물이 완만한 분해과정에 기여하고 있다. 수계 환경에 따라 분해율이 현저하게 차이를 보이지만 노닐페놀은 20-48% 정도 밖에 분해되지 않는 난분해성 환경호르몬 물질임을 알 수 있다. 한편, 금강수계내 조사대상 하천과 대청호수의 조사지점에서 BPA는 모두 불검출되었다. 그러나 공단폐수 종말처리장 유입수에서 평균 25 ppb가 검출되었다.
최근 많은 TV 영상에서 시청자의 시각적 편의와 이해를 고려하여 자막을 삽입하는 경우가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 자막을 비디오 내 하단부에 위치하는 인위적으로 추가된 글자 영역으로 정의한다. 이러한 자막 영역의 추출은 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에서 글자 추출을 위한 첫 단계로 널리 쓰인다. 기존의 자막 영역 추출은 자막의 색, 자막과 배경의 자기 대비, 에지(edge), 글자 필터 등을 이용한 방법을 사용하였다. 그러나 비디오 영상내 자막이 갖는 낮은 해상도와 복잡한 배경으로 인해 자막 추출에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 코너검출기(corner detector)를 이용한 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 해리스 코너 검출기를 이용한 코너 맵 생성, 코너 밀도를 이용한 자막 영역 후보군 추출, 레이블링(labeling)을 이용한 최종 자막 영역 결정, 노이즈(noise) 제거 및 영역 채우기의 네 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 색 정보를 이용하지 않기 때문에 여러 가지 색으로 표현되는 자막 영역 추출에 적용가능하며 글자 모양이 아닌 글자의 코너를 이용하기 때문에 언어의 종류에 관계없이 사용 될 수 있다. 또한 프레임간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.
상대적으로 저심도에 건설되는 암반구조물의 경우 단층이나 절리 등 암반 내 존재하는 불연속면이 굴착 후 생성된 경계면과의 교차에 의해 구조적인 형태의 파괴가 지배적으로 발생하나, 고심도에 건설되는 경우 높은 현지응력과 굴착에 따른 유도응력으로 인해 공동 경계면에서 스폴링이나 슬래빙과 같은 취성파괴가 발생할 수 있다. 취성파괴는 암반구조물의 안정성을 약화시키는 주된 원인으로, 고심도 영역에서 암반구조물의 안정성을 확보하기 위하여 응력조건에 따라 발생하는 취성파괴의 개시시점, 파괴수준 및 파괴범위 등과 같은 파괴특성이 규명되어야 한다. 본 연구에서는 고심도의 암반구조물에서 발생할 수 있는 취성파괴의 파괴수준 및 개시시점과 재하응력사이의 관계를 정량적으로 평가하고자 진삼축 응력조건을 구현할 수 있는 모형실험장치를 설계, 제작하여 여러 응력조건에서 모형실험을 수행하였다. 공동주변에서 발생한 파괴수준을 육안관찰과 미소파괴음 발생양상에 의해 3단계로 구분하고, 진삼축 응력조건에 따라 제시하였다. 그 결과 파괴수준은 공동단면에 작용하는 재하응력$(S_v,\;S_{H2})$ 뿐 아니라 공동 축에 평행한 재하응력 $S_{H1}$에 영향을 받으며, $S_{H1}$와 $S_{H2}$의 크기가 증가할수록 동일한 $S_v$에서 파괴수준은 감소하였다. 파괴개시점 역시 $S_{H1}$와 $S_{H2}$의 증가에 따라 파괴개시를 위한 응력수준은 증가하였으며, 다중회귀분석을 통해 파괴개시시점과 진삼축 응력조건의 관계식을 도출하였다.
본 논문은 분진 색상에 따른 광전식연기감지기 챔버의 응답특성에 관한 연구이다. 국내 자동화재탐지설비 및 경보설비의 화재안전기준의 개정으로 연기감지기의 실내 적용이 의무화되었으나, 아직까지 국내에서는 실내 환경에서 발생되는 실내먼지 및 환경조건 등에 의해 발생될 수 있는 부작동 및 비화재보에 대한 연구가 미비한 편이다. 이에 본 연구에서는 실내먼지 중 가장 많이 발생될 것으로 판단되는 다양한 색상의 섬유분진에 따른 연기감지기의 실내적응성을 연구하기 위해 국내에 가장 많이 보급화 되어 있는 격자형의 연기챔버를 가진 광전식 연기감지기를 실험대상으로 하고, 갈색, 백색, 회색, 흑색 4종류의 섬유분진을 실험분진으로 하여 분진시험 및 감도시험을 진행하였다. 또한, 연기챔버의 수광부 전압을 측정하여 챔버 내부의 산란현상을 관찰하였다. 실험결과 4종류의 분진 모두 오염도 A에서는 분진시험 및 감도시험에서 모두 적합한 것으로 나타났다. 반면, 오염도 B와 C에서는 갈색, 백색, 회색분진의 경우 작동시험 및 부작동시험에서 분진오염에 의한 오작동이 나타났고, 흑색분진의 경우 작동시험에서 부작동이 발생되는 것으로 확인되었다. 연기챔버의 수광부 전압측정 결과는 갈색 및 백색분진의 경우 오염도가 증가할수록 전압이 증가하였고, 회색 및 흑색분진의 경우 전압이 감소하는 것을 확인하였다.
The aim of this study is to investigate the feasibility of ex vivo MR diffusion tensor imaging technique in order to observe the diffusion-contrast characteristics of human gastric tissues. On normal and pathologic gastric tissues, which have been fixed in a polycarbonate plastic tube filled with 10% formalin solution, laboratory made 3D diffusion tensor Turbo FLASH pulse sequence was used to obtain high resolution MR images with voxel size of $0.5{\times}0.5{\times}0.5mm^3\;using\;64{\times}32{\times}32mm^3$ field of view in conjunction with an acquisition matrix of $128{\times}64{\times}64$. Diffusion weighted- gradient pulses were employed with b values of 0 and $600s/mm^2$ in 6 orientations. The sequence was implemented on a clinical 3.0-T MRI scanner(Siemens, Erlangen, Germany) with a home-made quadrature-typed birdcage Tx/Rx rf coil for small specimen. Diffusion tensor values in each pixel were calculated using linear algebra and singular value decomposition(SVD) algorithm. Apparent diffusion coefficient(ADC) and fractional anisotropy(FA) map were also obtained from diffusion tensor data to compare pixel intensities between normal and abnormal gastric tissues. The processing software was developed by authors using Visual C++(Microsoft, WA, U.S.A.) and mathematical/statistical library of GNUwin32(Free Software Foundation). This study shows that 3D diffusion tensor Turbo FLASH sequence is useful to resolve fine micro-structures of gastric tissue and both ADC and FA values in normal gastric tissue are higher than those in abnormal tissue. Authors expect that this study also represents another possibility of gastric carcinoma detection by visualizing diffusion characteristics of proton spins in the gastric tissues.
최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 연구에서는 전국 및 지역별 지중 흰개미 정기 모니터링 실시 기관들의 결과보고서를 바탕으로 국내 목조문화재의 지역별, 지정별 지중 흰개미 피해 및 관리 현황을 파악하였다. 또한 조사 내용들을 바탕으로 GIS 프로그램을 이용하여 전국 2,805건의 조사 대상 목조문화재에 대한 지중 흰개미 가해흔 및 가해 진행 현황 지도를 제작하였다. 현황 지도 제작 결과, 2018년~2019년의 기간 동안 총 486건의 목조문화재에서 지중 흰개미 가해흔이 확인되었으며, 그중 143건(약 29.4%)에서 지중 흰개미 권역 유입 및 목부재 가해가 진행 중인 것으로 확인되었다. 위와 같이 조사된 피해 현황 자료의 접근성을 높이기 위하여 Map API를 활용한 웹 플랫폼 및 웹 어플리케이션을 제작하였다. 또한 기관별 결과보고서에서 확인된 지중 흰개미 모니터링 방안으로는 탐지견, 육안관찰, 예찰기, 극초단파 장비 등이 지중 흰개미의 유입 유무 파악 방안으로 적용되고 있으나 유입된 지중 흰개미 군체의 영역 범위를 판단할 모니터링 조사 방안은 현재 적용되고 있지 않은 것으로 확인되었다. 이에 따라 지중 흰개미 군체 모니터링 조사 시, 대상 목조문화재의 가해 영역 범위 산정 등 현황 파악을 위한 염색약 처리 및 Mark-Release-Recapture법의 적용이 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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