Objectives Tongue diagnosis is an important diagnostic method in traditional Eastern medicine, and it has a high potential to be used in the future healthcare because of easy, quick, and non-contact measuring features. Recently, research and development efforts on computerized tongue diagnosis systems (CTDS) have been active that led to the technical advancements in the field of photographing techniques, image extraction and classification algorithms. In this study, we analyzed the trends in the CTDS patents. Using the WIPS search engine (www.wipsglobal.com), quantitative and qualitative patent analyses were performed through Korea, China, Japan, U.S.A and Europe. Methods For a systematic search and data analysis, we defined patent categories based on the application area and technical details. By applying thus-obtained categorical key words, we obtained 360 relevant patents on photographing techniques, image extraction and classification algorithms for the purpose of diagnosis or security. Results As a result, companies related to image acquisition, medical imaging and mobile devices and research groups of universities in East Asia were major patent applicants. In all the five countries, the number of patents have been increasing since 1980. In particular, technology related to color correction and image segmentation were most actively patented categories, and expected to continue a high application rate.
홍채진단은 홍채의 패턴, 색 등 다른 특징들을 조사하여 환자의 병을 진단하는 대체의학이다. 이 논문에서는 촬영한 홍채이미지의 차영상을 이용해 홍채를 분석하고 홍채 변화에 따른 환자의 건강진단에 활용한 질병예측 알고리즘을 제안한다. 그러나 기존의 연구는 홍채영상을 이용하여 홍채 내의 특정 패턴을 검출하는 알고리즘 연구로 홍채의 다양한 정보로부터 건강 상태를 체크하는 진단시스템으로 사용하기에는 부족하다. 따라서 이 논문에서는 촬영된 홍채영상의 차영상을 이용해 질병의 조기 진단 및 질병의 전개과정을 명확히 판단한다. 또한 홍채영상으로부터 8가지 주요 홍채병소징후를 추출하고 검진의 정확도를 실험한 결과 패턴 매칭 기법에 의한 인식률 91%로 홍채진단의 자동화에 적용 가능하다.
This study examines and analyzes a variety of apartment roof style for 147 apartment complexes built in the Gwangju metropolitan city in order to determine the style that is most preferred. The results of this study are as follows. Most of apartment houses built in the Gwangju metropolitan city are 11 to 15 stories followed by apartments that have less than 5 stories, with fewer apartments that have 16 to 20 stories. According to roof styles, the eyebrow roof A type is the most common, followed by the plane roof A type, the sloped roof B type and the sloped roof C type, while 2/3 of all roof types have either an eyebrow roof A type or a plane roof A type. Using images of these roof types to determine those that are preferred, the decorative roof C type is most preferred, followed by the sloped roof B and C types. According to recognition of adjective pairs, decorative roof C type showed a higher recognition for the categories of unique, decorative, three dimensional and novel, the sloped roof B type showed a higher recognition for the categories of three dimensional, decorative and structured while the sloped roof C type showed a higher recognition in the decorative, novel, varied and three dimensional categories. In the correlations between image preference and recognition scale of roof styles of apartment houses, decorative roof C type showed a significant correlation between adjective pairs with the calm image, the sloped roof B type with the intimate image, while the sloped roof C type showed a correlation between static and ordered with the easy image. Therefore, for the design of future apartment roofs, decorative roof C type requires more consideration of visual aspects that are related to a sense of unity, while further morphological factors needs to be adopted with sloped roof B and C types.
인공지능 기술의 급격한 발전으로 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있으나, 이와 함께 인공지능 기반 시스템에 대한 공격 위협이 증가하고 있다. 특히, 딥러닝에서 사용되는 인공신경망은 입력 데이터를 고의로 변형시켜 모델의 오류를 유발하는 적대적 공격에 취약하다. 본 연구에서는 이미지에서 단 하나의 픽셀 정보만을 변형시킴으로써 시각적으로 인지하기 어려운 One-Pixel 공격으로부터 이미지 분류 모델을 보호하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방어 기법은 오토인코더 모델을 이용하여 분류 모델에 입력 이미지가 전달되기 전에 잠재적 공격 이미지에서 위협 요소를 제거한다. CIFAR-10 데이터셋을 이용한 실험에서 본 논문에서 제안하는 오토인코더 기반의 One-Pixel 공격 방어 기법을 적용한 사전 학습 이미지 분류 모델들은 기존 모델의 수정 없이도 One-Pixel 공격에 대한 강건성이 평균적으로 81.2% 향상되는 결과를 보였다.
이 연구는 산업체 HR 담당자가 기대하는 마이스터고 학생 이미지와 현재 인식하는 이미지의 차이를 분석하여, 학교 교육과 취업 정책 발전 방안에 기초자료를 제공하고자 한다. 이를 위하여, Osgood(1957)이 개발한 의미 분별법을 조사도구로 선정하였으며, 마이스터고 학생에 관한 이미지를 조사하기 위해 Osgood이 제안한 50개의 형용사군과 선행연구들이 추가로 사용한 21개의 형용사군 중 전문가 10명의 타당도 검사를 거쳐 내용타당도 값을 충족시키지 못하는 형용사를 제외하고 최종 20개의 형용사를 선정하였다. 완성된 설문지를 광역권, 비 광역권으로 비율표집을 통하여 최종 표본 350개를 선정하였으며, 총 600개의 설문지를 발송하여 230개의 설문지를 회수하였다. 회수율은 38.3%로 나타났다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 산업체 HR 담당자가 기대하는 마이스터고 학생의 이미지는 평균 2.49로 나타나 긍정적인 이미지를 기대한다고 할 수 있다. 또한 형용사를 그룹화 하기 위하여 요인분석을 한 결과 3개의 요인인 외면적 요인, 사고방식 요인, 내면적 요인으로 도출되었다. 둘째, 산업체 HR 담당자가 현재 인식하는 마이스터고 학생의 이미지는 평균 3.24로 나타나 긍정적인 이미지로 마이스터고 학생을 인식한다고 할 수 있다. 셋째, 산업체 HR 담당자가 현재 인식하는 마이스터고 학생 이미지는 기대하는 마이스터고 학생 이미지에 미치지 못하는 것으로 나타났다.
In recent yeas, studies on computer aided diagnosis (CAD) using image analysis on CT images have been conducted with respect to various diseases. Extracting ground-glass opacities (GGO) on lung CT images is one of such subjects, though it has not found an established method yet. If the region of ground-glass opacities is large on CT images, it can be detected without much difficulty. On the other hand, if the region is small, it is still difficult to find it exactly. In the latter case, increasing overlooking possibility cannot be avoided according to smaller size of the region. To solve this difficulty, this paper proposes an automatic technique for extracting ground-glass opacities on lung CT images employing some statistical parameters of a gray level histogram and a differential histogram. The proposed technique is applied to some lung CT images in the performed experiment. The results are shown with discussion on future work.
This study is aimed to propose the evaluation model of forecasting visual quality of apartment buildings, which would be a useful tool to make the architectural concepts corresponding to user needs. This study was carried out through the four-step experiments as follows. The first step is to take the user's visual evaluation construct. To do this, the 22 adjective phrases were extracted, which were applicable to all apartment buildings. The second step is to analyze the user's visual preference, which is measured by the user's psychological quantity on the apartment buildings by S. D.(Semantic Differential) Method. The third step is to analyzethe five psychological-factors obtained from the Factor Analysis. The perceptual images on the 41 experimental subjects were checked up through evaluating and analyzing the factor scores of each subjects for each psychological-factor. The fourth step is to analyze, the similarity of various characters in a building, which is mirrored on the user's psychological quantity and how buildings are grouped by it.
The purpose of this study is to objectively explain the visual sensibility of clothing torture that satisfies the consumer's sensibility. The photo stimuli on clothing texture are divided into hard, soft transparent and brilliant. For the study of image 38 kinds of costume samples is used. The Study was measured by using Semantic Differential method. The subjects were 410 females in twenties. The data were analyzed by factor analysis, ANOVA, MDS and regression analysis. Data were analyzed by SPSS. The major findings of this research were as follows: 1. As a result of the factor analysis,5 factors of visual sensibility were consist of high qualities, touches, looks, lightness, and warmness or coolness.2. There were significant difference in visual sensibility based on classification of clothing texture.3. The clothing texture was classified as thin-full, flat-lumpy. 4. As a result of the regression analysis, preferences of consumers can be connected directly with buying behavior and satisfaction can be closely related with preferences and positive buying behavior.
This study was to analyze amenity of the port landscapes for North port, South port, and Gamcheon port in Busan. Amenity related variables came from Semantic Differential(SD) method and then were conducted by the factor analysis. Multiple regression was done for the relationship between the amenity and factors. The result found 3 factors, including dynamics, stability, and familarity. Much importance was placed on dynamics among them. Therefore, building port landscapes and their image attracting tourists should consider dynamics in terms of port landscape plan and tourist attraction development for amenity quality management.
A large number of vision applications rely on matching keypoints across images. Pedestrian detection is under constant pressure to increase both its quality and speed. Such progress allows for new application. A higher speed enables its inclusion into large systems with extensive subsequent processing, and its deployment in computationally constrained scenarios. In this paper, we focus on improving the speed of pedestrian detection using HOG(histogram of oriented gradient) and multi frame operation which is robust to illumination changes in cluttering images. The result of our simulation indicates that the detection rate and speed of the proposed method is much faster than that of conventional HOG and differential images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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