셀 카운팅은 세포의 성장을 분석하는 방법으로써 생물학연구에서 가장 많이 사용된다. 최근까지도 다양한 자동 셀 카운팅 기법이 제안되고 있지만 암세포와 같이 분열 속도가 빠르고 군집하려는 성질을 갖는 세포들은 분리 및 검출이 쉽지 않아 세포 이미지 분석을 통하여 셀 카운팅의 신뢰도를 높이기가 어렵다. 본 논문에서는 암 연구의 연구재료로 매우 보편적으로 사용되는 HeLa 세포 이미지 분석을 이용한 자동 셀 카운팅 방법을 제시한다. 세포막 추출 기반의 세포 분할 알고리즘을 통하여 세포의 형태적 상황을 구분하고, 세포 간 경계가 희미한 세포군집 내의 세포 분할을 위하여 역추적 알고리즘을 사용함으로써 셀 카운팅 정확도를 높인다. 실험을 통하여 제안하는 세포 분할 알고리즘이 기존의 세포 분할 알고리즘에 비해 정확함을 입증하였고, 결과적으로 매우 높은 자동 셀 카운팅 정확도를 얻을 수 있음을 확인하였다.
An accurate method for extracting both Si film doping concentration and front or back silicon-to-oxide fixed charge density of fully depleted SOI devices is proposed. The method utilizes the current-to-voltage and capacitance-to-voltage characteristics of both SOI NMOSFET and PMOSFET which have the same doping concentration. The Si film doping concentration and the front or back silicon-to-oxide fixed charge density are extracted by mainpulating the respective threshold voltages of the SOI NMOSFET and PMOSFET according to the back surface condition (accumulation or inversion) and the capacitance-to-voltage characteristics of the SOI PMOSFET. Device simulations show that the proposed method has less than 10% errors for wide variations of the film doping concentration and the front or the back silicon-to-oxide fixed charge density.
Hydrodynamic properties have been investigated for promising extraction systems: $0.05mol\;L^{-1}$ solutions of di(N-ethyl-4-ethylanilide) of 2,2'-bipyridine-6,6'-dicarboxylic acid, di(N-ethyl-4-fluoroanilide) of 2,6-pyridinedicarboxylic acid and di(N-ethyl-4-hexylanilide) of 2,2'-bipyridine-6,6'-dicarboxylic acid in meta-nitrobenzotrifluoride (F-3) or trifluoromethylphenyl sulfone (FS-13) diluents. To evaluate the perspectives for their use as extraction mixtures at the final stage of the nuclear fuel cycle, the change in density, viscosity, surface tension, and phase separation rate under irradiation with accelerated electrons was studied. The concentrations of extractants in the irradiated mixtures have been determined and the radiation-chemical yields have been calculated. Irradiation significantly decreases the phase separation rate at the stages of extraction and back extraction for all the studied systems. The viscosity of the DYP-7 solution in FS-13 increase above the values suitable for its use in extraction processes.
고해상도 원격탐사 영상을 이용하여 지표면을 모니터링 하기 위해서 영상 분할 및 감독 기반의 분류 기법이 널리 사용된다. 다양한 객체를 분류하기 위해서는 각 객체에 해당하는 클래스를 정의하고 각 클래스에 속하는 샘플들을 선택하는 과정이 필요하다. 클래스 샘플을 추출하는 기존의 방법은 각 클래스 별로 유사한 밝기값 특성을 가지는 충분한 개수의 샘플을 선택해야 한다. 이 과정은 사용자의 육안 식별에 의존하는 과정으로 많은 시간이 소요되며 사용자에 따라 추출되는 클래스의 대표 샘플들이 달라질 가능성이 높고 결과적으로 분류 성능이 클래스 샘플 추출 결과에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 클래스 샘플 추출 시 히스토그램 역투영 기법을 적용하여 샘플 추출 시 사용자의 개입을 최소화하고 클래스에 속하는 샘플들의 밝기값 특성이 일관성을 가지는 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램 역투영을 이용한 분류 기법은 차세대중형위성 1호(Compact Advanced Satellite 500-1) 영상의 색상 서브채널을 이용한 분류 실험과 원영상을 이용한 분류 실험에서 히스토그램 역투영을 사용하지 않은 기법에 비해 모두 향상된 분류 정확도를 보였다.
본 논문에서는 객체의 윤곽선 정보에 기반한 수정된 그래프컷(Graph-cut) 알고리즘을 이용하여 동영상에서 효율적으로 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 첫 프레임에서 자동 추출 알고리즘 이용하거나 사용자와의 상호작용을 통해 영상에서 객체를 분리한다. 객체의 형태 정보를 상속시키기 위해 이전 프fp임에서 추출된 객체 윤곽선의 움직임을 예측한다. 예측된 윤곽선을 기준으로 블록 단위 히스토그램 역투영(Block-based Histogram Back-projection) 알고리즘을 수행하여 다음 프레임의 각 픽셀에 대한 객체와 배경의 컬러 모델을 형성한다. 또한 윤곽선을 중심으로 전체 영상에 대한 로그함수 기반의 거리 변환 지도(Distance Transform Map)를 생성하고 인접 픽셀간의 연결(link)의 확률을 결정한다. 생성된 컬러 모델과 거리 변환 지도를 이용하여 그래프를 형성하고 에너지를 정의하며 이를 최소화하는 과정을 통해 객체를 추출한다. 다양한 영상들에 대한 실험 결과를 통해서 기존의 객체 추출 방법보다 제안하는 방법이 객체를 보다 정확하게 추출함을 확인할 수 있다.
연속추출시 그 상의 분리가 용이한 spray column 에서 역미셀을 이용한 추출에 영향을 미치는 pH, 접촉횟수, 유속, 수용상과 유기상의 비 등 추출에 영향을 미치는 여러 인자들을 조사해 보았다. 그 결과 lipase는 등전점보다 낮은 3.6-4.5 사이에서 추출이 잘되었으며 역추출시에는 그와 반대로 등전점보다 높은 pH인 8.0-9.0에서 잘 추출되었다. 수용상과 유기상 사이의 접촉횟수가 증가함에 따라 추출량이 증가되었으며 추출시 계면활성제의 손실 때문에 유기상의 계속적인 공급이 필요하다. 유속의 효과는 접촉면적과 유기상 사이의 물의 함량의 반대효과로 0 0.068ml/sec과 0.101ml/sec사이에서 최적의 값을 갖는다. 수용상과 유기상간의 비에 따른 추출량은 예측했던데로 수용상의 양이 많을수록 그 추출량이 급격히 증가하는 경 향을 보였다. 각각에서 활성도는 추출전에 비해 70%의 회수율을 보였다.
Lee, Heung Nae;Kim, Sang Wook;Park, Jeong Hoon;Kim, Injong;Yang, Seung Dae;Hur, Min Goo
방사선산업학회지
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제5권2호
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pp.101-106
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2011
The separation of germanium and gallium ion with metal oxide was introduced into the development of $^{68}Ge/^{68}Ga$ generator. Germanium and gallium within mixed solution were respectively separated by using a liquid-liquid extraction and a column chromatographic method. The separation of Ge within high concentrated hydrochloric and sulfuric acid was conducted by the extraction to $CCl_4$ and the back-extraction to 0.05 M HCl. An optimum condition of the extraction by $CCl_4$ was in 5~7 M HCl and efficiency was around 80%. The gallium was selectively separated by using $Al_2O_3$ among metal oxides as sorbents from the mixed solution in 0.04~0.10 M HCl condition.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.III
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pp.715-721
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2000
In this research, rule and neuro net based boundary extraction algorithm was developed. Extracting boundary of the interest, lean tissue, is essential for the quality evaluation of the beef based on color machine vision. Major quality features of the beef are size, marveling state of the lean tissue, color of the fat, and thickness of back fat. To evaluate the beef quality, extracting of loin parts from the sectional image of beef rib is crucial and the first step. Since its boundary is not clear and very difficult to trace, neural network model was developed to isolate loin parts from the entire image input. At the stage of training network, normalized color image data was used. Model reference of boundary was determined by binary feature extraction algorithm using R(red) channel. And 100 sub-images(selected from maximum extended boundary rectangle 11${\times}$11 masks) were used as training data set. Each mask has information on the curvature of boundary. The basic rule in boundary extraction is the adaptation of the known curvature of the boundary. The structured model reference and neural net based boundary extraction algorithm was developed and implemented to the beef image and results were analyzed.
ECG pattern was classified using a back-propagation neural network. An improved feature extractor of ECG is proposed for better classification capability. It is consisted of preprocessing ECG signal by an FIR filter faster than conventional one by a factor of 5. QRS complex recognition by moving-window integration, and peak extraction by quadratic approximation. Since the FIR filter had a periodic frequency spectrum, only one-fifth of usual processing time was required. Also, segmentation of ECG signal followed by quadratic approximation of each segment enabled accurate detection of both P and T waves. When improtant features were extracted and fed into back-propagation neural network for pattern classification, the required number of nodes in hidden and input layers was reduced compared to using raw data as an input, also reducing the necessary time for study. Accurate pattern classification was possible by an appropriate feature selection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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