Park, Man-Ki;Yang, Jeong-Seon;Lee, Mi-Yung;Kim, Yong-Ki;Weon, Nam-Bee;Kim, Young-Do
Archives of Pharmacal Research
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제11권2호
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pp.134-138
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1988
Urine measurements by MNR were made for 25 persons including cancer and non-cancer patients. The aromatic proton signals of NMR wer observed much more often in cancer patients' urine than non-cancer patients' one. To compare the amount of the phenolic compounds excreted in urine between cancer and non-cancer patient, urine analysis by HPLC with UV detector was performed. Total peak area and major peak areas of cancer patients' urine wer emuch greater than those of non-cancer patients' one. To check the phenolic compound excreted in urine, a new jellied reagent named Gift reagent which was based on Millon's reagent, was developed for urine color reaction. When the reagent was tested, the sensitivity and specificity for urine samples of 69 persons including cancer and non-cancer patients were measured by 85.3% and 91.4%, respectively, indicating that the Gift reagent afford a possibility of cancer diagnosis.
주간 및 야간의 보행자 감지를 위해서는 다중 스펙트럼 활용이 필수적이다. 본 논문에서는 교통사고의 위험성이 높은 교차로에서 횡단보도 근처의 보행자를 24시간 검출하기 위해 컬러 카메라 및 열화상 적외선 카메라를 사용하였다. 보행자 탐지를 위해서 YOLO v5 객체 검출기를 사용하였으며 컬러 이미지와 열화상 이미지를 동시에 사용하여 감지 성능을 향상 시켰다. 제안된 시스템은 실제 횡단보도 현장에서 확보한 주·야간 다중 스펙트럼(색상 및 열화상) 보행자 데이터 셋에서 Iou 0.5 기준 0.94 mAP의 높은 성능을 보였다.
본 논문은 내용 기반 검색 기법에 의한 보다 효율적인 특징 추출 및 영상 검색 알고리즘을 제안하였다. 먼저, MPEG 비디오의 key frame을 입력 영상으로 하여 Gaussian edge detector를 이용하여 객체를 추출하고, 그에 따른 객체 특징들, location feature distributed dimension feature와 invariant moments feature를 추출하였다. 다음, 제안하는 HAQ (Histogram Analysis and Quantization) 알고리즘으로 characteristic color feature를 추출하였다. 마지막으로 key frame이 아닌 shot frame을 질의영상으로 하여 제안된 matching 기법에 따라 4가지 특징들의 단계별 검색을 수행하였다. 본 논문의 목적은 사용자가 요구하는 장면이 속한 비디오의 shot 경계 내의 key frame을 검색하는 새로운 내용 기반 검색 알고리즘을 제안함에 있다. 제안된 알고리즘을 바탕으로 10개의 뮤직비디오, 836개의 시험 영상으로 실험한 결과, 효과적인 검색 효율을 보였다.
본 논문에서는 동작인식 위한 정확한 배경 분할 및 특징점 추출 방법을 제안한다. 배경 분할 과정에서는 먼저, HSV 입력 이미지를 RGB 색상 공간에서 HSV 색상 공간으로 변환한 뒤, H와 S 값에 대한 두 개의 임계치를 사용하여 살색 영역을 분할, 프레임간의 차영상을 이용하여 움직임이 있는 영역을 추출한다. 차영상에서 발생하는 잔상 영역을 제거하기 위하여 헤시안 어파인 영역 검출기를 적용하고, 잡음이 제거된 차 영상과 살색 영역의 이진화 영상을 이용하여 사람의 동작이 나타나는 영역을 분할한다. 특징점 추출 과정은 전체 영상을 블록 단위로 나눠서 각 블록 안에서 분할된 영상에 포함되는 픽셀들의 중점을 구하여 특징점을 추출한다. 실험결과 복잡한 환경에서도 정확한 배경 분할과 사용자 동작을 대표하는 특징점 추출이 약 12 fps로 가능함을 알 수 있었다.
본 연구는 충북 진천지역의 조미 김 제조업체의 조미 김의 굽는 온도와 시간에 따라 김의 산도와 과산화물가 그리고 색상변화와 금속검출기의 한계기준설정을 통해 화학적, 물리적 위해분석을 하였다. 구이 김의 명도(L값)과 적색도(A값)은 대조구 보다 더 밝았으며, 황색도(B값)은 400도씨에서 가장 높게 나타났다. 구이 온도가 높을 수 록 색상이 탈색 되는 것으로 나타났다. 금속검출기의 한계기준 설정 결과는 Fe과 Sus가 감도 50일 때는 철 ${\Phi}1.2mm$와 서스 ${\Phi}1.5mm$에서 불검출이 되었고, 60에서 100% 검출되었기 때문에 감도 60으로 결정하였다. 산가와 과산화물가를 측정한 결과는 온도가 높을 수 록 증가하였으며, 과산화물가는 유지 산패의 정도를 확인하는 방법 중 하나로 식품공전에서의 조미 김 과산화물가는 유처리 한 김에 한하여 60.0 meq/kg 이하 이며,산가는 식품공전에 기재 된 조미 김의 산가 규격인 4.0 mg/KOH/g 이하였다. 그 결과, 구운 김은 5초 동안 $300^{\circ}C$로 구웠을 때 가장 안전한 김으로 확인 되었다.
As part of a structural health monitoring system, the relative geometric relationship between a ship and bridge has been recognized as important for bridge authorities and ship owners to avoid ship-bridge collision. This study proposes a novel computer vision method for the real-time geometric parameter identification of moving ships based on a single shot multibox detector (SSD) by using transfer learning techniques and monocular vision. The identification framework consists of ship detection (coarse scale) and geometric parameter calculation (fine scale) modules. For the ship detection, the SSD, which is a deep learning algorithm, was employed and fine-tuned by ship image samples downloaded from the Internet to obtain the rectangle regions of interest in the coarse scale. Subsequently, for the geometric parameter calculation, an accurate ship contour is created using morphological operations within the saturation channel in hue, saturation, and value color space. Furthermore, a local coordinate system was constructed using projective geometry transformation to calculate the geometric parameters of ships, such as width, length, height, localization, and velocity. The application of the proposed method to in situ video images, obtained from cameras set on the girder of the Wuhan Yangtze River Bridge above the shipping channel, confirmed the efficiency, accuracy, and effectiveness of the proposed method.
얼굴검출 과정은 영상 모니터링에서 매우 중요한 과정이며 생체 인식 기술의 한 종류이다. 검출과정은 변수가 많고 복잡하여 하드웨어가 발전하고 있는 근래에 와서 소프트웨어적인 발전이 이루어지고 있다. CCTV를 이용하는 분야 중 얼굴 검출 기술은 얼굴을 분석하기 이전에 실행되는 과정으로 영상에서 얼굴이 있는 곳을 찾아내는 기술이다. 사람의 얼굴은 조명이나 피부 색, 방향과 각도, 표정 등 여러 가지 환경적 조건에 따라 민감한 반응을 하기 때문에, 얼굴 검출에 관한 연구는 많은 어려움이 있다. 얼굴 검출 기술의 활용성과 중요성은 시간이 지날수록 각광받고 있으나, 얼굴 검출 이전에 선행되어야 하는 얼굴 영역 검출 기술에 대해서는 간과하는 측면이 많다. 본 논문의 시스템은 AdaBoost detector에서 검출 못하는 기울어진 얼굴을 검출할 수 있어 다른 사물의 검출도 같은 기술을 사용할 수 있을 것이다.
본 연구는 휘발성 유기 화합물로 오염된 가솔린 지역에서 soil-gas의 분석결과로부터 오염도를 유추하는 기법에 대하여 서술 하였다. Soil-gas의 채취방법으로는 펌프를 이용한 1)grab sampling법과 흡착제 trap을 사용한 2)passive sampling법이 있다. Grab sampling법은 특정시간에 특정장소에서의 오염도를 보여주며, 반면에 passive sampling법은 특정위치에서 시간에 따른 오염도의 변화를 보여 준다. Soil-gas의 분석은 1)PID나 FID와 같은 작은 검지기에 의해서 총괄 탄화수소량을 측정할수도 있고 2)기체농도에 따라서 색깔이 변하는 지시약이 채워진 기체검지기 튜브를 사용할수도 있으며 3)여러가지 화합물을 한 번에 분석할수 있는 이동형 GC를 사용할수도 있다. Soil-gas를 이용한 측정법은 매우 값싸며 세밀한 정밀조사를 하기 위한 전단계에서 사용할 수 있는 유용한 방법으로 추천할만하다 하겠다.
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.
Accompanied by the rapid development of Computer Vision, Visual surveillance has achieved great evolution with more and more complicated processing. However there are still many problems to be resolved for robust and reliable visual surveillance, and the cast shadow occurring in motion detection process is one of them. Shadow pixels are often misclassified as object pixels so that they cause errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. This paper proposes a novel cast shadow removal method. As opposed to previous conventional methods, which considers pixel properties like intensity properties, color distortion, HSV color system, and etc., the proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines whether the blob pixels in the foreground mask comes from object blob regions or shadow regions. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Gaussian Mixture Model, which is verified through experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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