Background: Among various pollutants, fine particle (PM2.5, defined as particle less than 2.5 nm in aerodynamic diameter) shows the most consistent association with adverse health effects. There is scientific evidence documenting a variety of adverse health outcomes due to exposure to PM2.5. Objectives: This study aims to assess the health benefits of that would be achieved by meeting the World Health Organization's air quality guidelines for PM2.5 using AirQ+ and BenMAP. Methods: We estimated PM2.5 related health benefits in Korea from implementing the World Health Organization's air quality guidelines (annual average 5 ㎍/m3 and 10 ㎍/m3) and Korea's National Ambient Air Quality Standard (annual average 15 ㎍/m3). We used World Health Organization's AirQ+ and U.S. Environmental Protection Agency's Environmental Benefits Mapping and Analysis Program. Results: The annual number of avoided PM2.5 related premature deaths exceeding WHO guideline levels was assessed using both AirQ+ and BenMAP. We estimated that the health benefits of attaining the World Health Organization's air quality guidelines for PM2.5 (annual average 5 ㎍/m3) would suggest an annual reduction of 26,128 (95% confidence interval [CI]: 17,363~34,024) and 26,853 (95% CI: 18,527~34,944) premature deaths. Conclusions: Our study provided useful information to policy makers and confirms that the reduction of PM2.5 concentration would result in significant health benefits in Korea.
본 논문에서는 입력된 영상에서 얼굴의 구성요소와 얼굴을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 구성 요소탐지 방법으로는 EyeMap과 MouthMap을 이용하여 눈과 입술을 검출하는 방법을 사용한다. 먼저 눈의 영역을 찾은 후에 그 주변의 색상을 이용하여 피부 영역의 색상값 분포를 찾는다. 피부영역은 YCbCr에서 특징적인 분포를 나타내는데 이를 이용하여 배경영역과 피부영역을 분리한다. 피부영역으로 검출된 영역의 색상값 분포를 찾고 전체 영상에 그 분포와 근거리에 있는 영역들을 피부영역으로 검출한다. 여기서 추출된 피부영역을 기반으로 MouthMap을 구하여 입술을 검출한다. 기존의 방법과 달리 환경에 적응된 피부색상모델을 만들 수 있어 피부 영역 검출에서 좋은 결과를 얻을 수 있을 뿐 아니라 보다 정확한 입술영역을 찾을 수 있다.
One of the challenging tasks in visual inspection using CCD camera is to identify surface defects in an image with complex textured backgeound. In microscopic view, the surface of real objects shows regular or random textured patterns. In this paper, we present a visual inspection algorithm to extract abnormal surface defects in an image with textured background. The algorithm uses the space and frequency information at the same time by introducing the Dominant Frequency Map(DFM) which can describe the frequency characteristics of every small local region of an input image. We demonstrate the feasibility and effectiveness of the method through a series of real experiments for a 14" TV CRT mold. The method successfully identifies a variety of infinitesimal defects, whose size is larger than $50\mu\textrm{m}$, of the mold. The experimental results show that the DFM based method is less sensitive to the environmental changes, such as illumination and defocusing, than conventional vision techniques.ques.
Tone mapping for High Dynamic Range(HDR) image provides matching human visual perception between real world scene and displayable devices. Recently, a tone mapping algorithm based on localized gamma correction is proposed. This algorithm is using human visual properties of contrast and colorfulness with background intensity, generating a weight map for gamma correction. However, this method have limitations of controlling enhancement region as well as generating halo artifacts caused by the weight map construction. To overcome aforementioned limitations, proposed algorithm in this paper modifies previous weight map, considering base layer intensity of input luminance channel. By determining enhancement region locally and globally based on base layer intensity, gamma values are corrected accordingly. Therefore, proposed algorithm selectively enhances local brightness and controls strength of edges. Subjective evaluation using z-score shows that our proposed algorithm outperforms the conventional methods.
We present a simple and effective method of face and facial feature detection under pose variation of user face in complex background for the human-robot interaction. Our approach is a flexible method that can be performed in both color and gray facial image and is also feasible for detecting facial features in quasi real-time. Based on the characteristics of the intensity of neighborhood area of facial features, new directional template for facial feature is defined. From applying this template to input facial image, novel edge-like blob map (EBM) with multiple intensity strengths is constructed. Regardless of color information of input image, using this map and conditions for facial characteristics, we show that the locations of face and its features - i.e., two eyes and a mouth-can be successfully estimated. Without the information of facial area boundary, final candidate face region is determined by both obtained locations of facial features and weighted correlation values with standard facial templates. Experimental results from many color images and well-known gray level face database images authorize the usefulness of proposed algorithm.
This study estimated the carbon sequestration from urban green spaces in Ansan City using environmental spatial information. We examined study results of carbon sequestration from existing urban green spaces, using a land cover map (level 3). In particular, the carbon sequestration of trees by land use and the IPCC Global default value were linked with the land cover map level 3. Domestic research showed that carbon storage in urban green spaces in Ansan City was 17,927.2 tC, and the annual carbon sequestration was calculated as 2,680.5 tC/yr. On the other hand, applying the IPCC Global Default value resulted in annual carbon sequestration of 5,287.8 tC/yr, which was 2,607.3 tC/yr more that the domestic research value. This resulted from difference in detailed methodologies such as background data, sample size for on-site investigation, and measurement of tree species. The study presented a consistent assessment method to assess the sequestration of carbon from municipal urban green spaces. Furthermore, we provided basic data that could be useful in urban green space policies.
이 연구는 DIBR 기반 다시점 중간 영상 생성과정에서 원하는 객체를 좀 더 양질의 영상으로 출력하기 그 객체가 위치한 영역을 찾아내는 방법을 구현하였다. 이 방법은 사용자가 영역을 정해주어야 하는 기존의 GrabCut 방식을 보완하여 영상 처리 작업을 통해 바운딩 박스를 자동으로 찾아내도록 하였다. 그리고 GrabCut 알고리즘을 적용한 후에, 깊이 영상의 히스토그램을 이용해서 전경과 배경을 좀 더 명확하게 분리할 수 있도록 하였다. 이를 통해 기존의 방법에 비해서는 좀 더 나은 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 방법에 대해서 설명하고, 향후 과제를 논한다.
대부분의 멀티미디어 시스템들의 환경은 수동적인 배경으로 이루어진다. 그러나 가상환경에서 실세계 시뮬레이션에 있어서 지형은 바람이나 비, 구름과 같은 많은 이벤트에 영향을 미친다. 그러므로 지형과 기상 현상 모델링은 현실적인 가상환경을 시뮬레이션 하기 위하여 필요하다. 이러한 모델링에서는 높이와 지역정보 뿐만 아니라 온도와 습도와 같은 환경적 요소도 중요하다. 하나의 이벤트는 전제조건, 절차, 결과로 이루어지며, 이벤트의 결과가 다른 이벤트의 전제조건을 만족하는 형식의 인과관계를 통하여 여러 가지 이벤트들이 발생하게 된다. 본 논문에서는 등고선을 이용하여 자연현상 시뮬레이션에서 환경이 되는 개체들의 범위와 속성들을 표현하고 이를 통해 자연현상 이벤트를 표현하는 방법을 제시한다.
연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명의 변화, 나무의 흔들림과 같은 반복적인 움직임 그리고 급격히 움직이는 객체 등과 같이 고려해야할 많은 환경 변화 요인들이 존재한다. 이러한 외부 환경의 변화를 적응적으로 반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델(GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 ${\alpha}$(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값을 분산을 이용하여 학습률 ${\alpha}$값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을 평가하였다.
In order to design the phantom of heart, we have developed the multi-dipole current source system. Such a one be clue to the various motion of heart. The magnetocardiograph (MCG) system for diagnosing the disease of the heart due to an analysis of the heart signal. The multidipole current source system be built by microprocessor. We use the shield room to obtain a good experimental result. Then the signal acquired is mixed with a background noise, through a filtering extracts a pure signal. The pure signal such a heart phantom is analyzed by an electromagnetic map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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