기울기 값과 방향성의 특징 값을 이용하는 HOG와 선형SVM을 분류기로 사용하는 사람검출 기법은 슬라이딩 윈도우 기반 사람검출에 성공적으로 적용되었다. 또한 텍스처 구별에 강인한 특징을 가지고 있는 LBP를 HOG와 함께 특징 서술자로 적용하는 방법은 서로의 단점을 상호 보안하여 향상된 성능을 보인다. 본 논문에서는 기존 HOG제곱근 Gamma 보정을 다양한 Gamma 보정 값으로 대체하고 성능을 분석한다.
Airborne bacteria from hog farms may have detrimental impacts on human health, particularly in terms of antibiotic resistance and pathogen zoonosis. Despite human health risks, very little is known about the composition and diversity of airborne bacteria from hog farms and hog-related spray fields. We used pyrosequencing analysis of 16S rRNA genes to compare airborne bacterial communities in a North Carolina hog farm and lagoon spray field. In addition, we isolated and identified antibiotic-resistant bacteria from both air samples. Based on 16S rRNA gene pyrosequence analysis, Actinobacteria, Bacteroidetes, Firmicutes, and Proteobacteria were the dominant phyla in airborne bacterial communities from both hog farm and spray field sites. Within the Firmicutes genera, Clostridium spp. were more abundant in the hog farm, whereas Staphylococcus spp. were higher in the spray field. The presence of opportunitic pathogens, including several Staphylococcus species and Propionibacterium acnes, was detected in both bioaerosol communities based on phylogenetic analysis. The isolation and identification of antibiotic-resistant bacteria from air samples also showed similar results with dominance of Actinobacteria and Proteobacteria in both hog farm and spray field air. Thus, the existence of opportunistic pathogens and antibiotic resistant bacteria in airborne communities evidences potential health risks to farmers and other residents from swine bioaerosol exposure.
본 연구의 목적은 우리나라 돈육 선물시장이 현물시장에 대해 가격발견기능을 제대로 수행하고 있는지를 알아보는 것이다. 이러한 분석을 위해 2011년 1월 5일부터 2012년 12월 28일까지 자료가 사용되었다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 돈육 선물과 현물가격은 장기적으로 균형관계가 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, 오차수정모형의 오차수정계수를 이용한 분석에서는 돈육 선물시장이 현물시장에 대해 가격발견기능의 역할을 주도적으로 수행하는 것으로 나타났다. 셋째, Gonzalo와 Granger(1995)와 Hasbrouck(1995)가 제시한 방법론에 따라 GG 정보비율과 Hasbrouck 정보비율 분석에 의하면 우리나라의 돈육 선물시장은 현물시장에 대해 가격발견에 있어서 강하지는 않지만, 어느 정도 우월한 역할을 하고 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 2단계 연속(cascade) 방법을 이용한 향상된 보행자/비보행자 인식 알고리즘을 제안한다. 인식을 위한 분류기로는 약한 분류기를 강한 분류기로 만드는 아다부스트 알고리즘을 적용하였다. 먼저 두 가지 특징벡터를 추출 한다: (i) 기존의 기울기 히스토그램(HOG) 특성과 (ii) 한 점이 가지는 곡률특성 네 가지를 이용한 곡률-HOG를 제안하고 이용하였다. 그 다음 훈련 영상을 통하여 두 가지의 특징 벡터에 대해 약한 분류기로부터 강한 분류기를 얻었으며, 인식은 입력 영상으로부터 하나의 특징을 선택하여 이미 만들어진 강한 분류기를 통하여 1차적인 인식과 오인식을 실시하며, 오인식된 영상에 대해 2차적인 특징을 투입하여 이에 해당하는 강한 분류기를 통하여 2단계 아다부스트 알고리즘을 적용하여 최종적인 인식결과를 얻는다. 두 가지의 서로 다른 특성 벡터를 이용하여 연속 방법에 의한 2단계 아다부스트 알고리즘을 적용한 결과 기존의 실험 방법보다 더 정확한 인식 결과를 얻을 수 있었다.
Nguyen, Thanh Binh;Nguyen, Van Tuan;Chung, Sun-Tae
한국멀티미디어학회논문지
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제18권11호
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pp.1289-1301
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2015
Pedestrian detection (PD) is an essential task in various applications and sliding window-based methods utilizing HOG (Histogram of Oriented Gradients) or HOG-like descriptors have been shown to be very effective for accurate PD. However, due to exhaustive search across images, PD methods based on sliding window usually require heavy computational time. In this paper, we propose a real-time PD method for embedded visual surveillance with fixed backgrounds. The proposed PD method employs HOG descriptors as many PD methods does, but utilizes selective search so that it can save processing time significantly. The proposed selective search is guided by restricting searching to candidate regions extracted from Adaptive Gaussian Mixture Model (AGMM)-based background subtraction technique. Moreover, approximate computation of HOG descriptor and implementation in fixed-point arithmetic mode contributes to reduction of processing time further. Possible accuracy degradation due to approximate computation is compensated by applying an appropriate one among three offline trained SVM classifiers according to sizes of candidate regions. The experimental results show that the proposed PD method significantly improves processing speed without noticeable accuracy degradation compared to the original HOG-based PD and HOG with cascade SVM so that it is a suitable real-time PD implementation for embedded surveillance systems.
최근 감시와 보안을 목적으로 활발하게 CCTV가 설치되고 있고, 지능형 감시시스템은 영상에서 객체의 검출 및 감시 등으로 광범위하게 응용되고 있다. 본 연구에서는 지능형 영상 감시 시스템에서 HOG 특징과 FCM 기반의 RBFNN 분류기를 이용한 상반신 검출 방법을 제안한다. HOG는 보행자를 검출하기 위해 기존에 제안되었던 특징으로 본 논문에서는 이를 사용해 상반신의 고유한 기울기를 학습하였다. HOG 특징은 입력 이미지의 크기에 비례하는 고차원의 특징 벡터로 기울기를 표현하기 때문에 RBFNN분류기의 입력데이터로 쓰려면 차원 축소가 필요하다. 이를 위해 PCA 알고리즘을 RBFNN 분류기 앞에 적용하여 HOG 특징의 차원을 저차원으로 축소하였다. 컴퓨터 실험에서는 미리 분류된 상반신 영상과 사람이 아닌 영상을 통해 분류기를 훈련시킨 후 테스트 영상과 동영상을 이용하여 제안된 상반신 검출 방법의 성능을 평가하였다.
한국미생물학회 2007년도 International Meeting of the Microbiological Society of Korea
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pp.120-122
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2007
All living organisms use numerous signal-transduction pathways to sense and respond to their environments and thereby survive and proliferate in a range of biological niches. Molecular dissection of these signalling networks has increased our understanding of these communication processes and provides a platform for therapeutic intervention when these pathways malfunction in disease states, including infection. Owing to the expanding availability of sequenced genomes, a wealth of genetic and molecular tools and the conservation of signalling networks, members of the fungal kingdom serve as excellent model systems for more complex, multicellular organisms. Here, we employed Cryptococcus neoformans as a model system to understand how fungal-signalling circuits operate at the molecular level to sense and respond to a plethora of environmental stresses, including osmoticshock, UV, high temperature, oxidative stress and toxic drugs/metabolites. The stress-activated p38/Hog1 MAPK pathway is structurally conserved in many organisms as diverse as yeast and mammals, but its regulation is uniquely specialized in a majority of clinical Cryptococcus neoformans serotype A and D strains to control differentiation and virulence factor regulation. C. neoformans Hog1 MAPK is controlled by Pbs2 MAPK kinase (MAPKK). The Pbs2-Hog1 MAPK cascade is controlled by the fungal "two-component" system that is composed of a response regulator, Ssk1, and multiple sensor kinases, including two-component.like (Tco) 1 and Tco2. Tco1 and Tco2 play shared and distinct roles in stress responses and drug sensitivity through the Hog1 MAPK system. Furthermore, each sensor kinase mediates unique cellular functions for virulence and morphological differentiation. We also identified and characterized the Ssk2 MAPKKK upstream of the MAPKK Pbs2 and the MAPK Hog1 in C. neoformans. The SSK2 gene was identified as a potential component responsible for differential Hog1 regulation between the serotype D sibling f1 strains B3501 and B3502 through comparative analysis of their meiotic map with the meiotic segregation of Hog1-dependent sensitivity to the fungicide fludioxonil. Ssk2 is the only polymorphic component in the Hog1 MAPK module, including two coding sequence changes between the SSK2 alleles in B3501 and B3502 strains. To further support this finding, the SSK2 allele exchange completely swapped Hog1-related phenotypes between B3501 and B3502 strains. In the serotype A strain H99, disruption of the SSK2 gene dramatically enhanced capsule biosynthesis and mating efficiency, similar to pbs2 and hog1 mutations. Furthermore, ssk2, pbs2, and hog1 mutants are all hypersensitive to a variety of stresses and completely resistant to fludioxonil. Taken together, these findings indicate that Ssk2 is the critical interface protein connecting the two-component system and the Pbs2-Hog1 pathway in C. neoformans.
Histogram of oriented gradient (HOG) 특징은 영상 기반 보행자 인식에서 널리 사용되고 있다. HOG 특징을 이용한 보행자 인식의 인식률을 높이는데 가장 중요한 역할을 하는 것은 보간 기술이다. HOG 특징 연산에 보간 기술을 적용하기 위해서는 각 픽셀의 기울기 방향에 가장 근접한 두 개의 기울기 방향 bin과 가중치를 계산해야 한다. 따라서 본 논문에서는 HOG 특징 연산에 적용하기 위한 효율적인 기울기 방향 bin 및 가중치 연산 회로를 제안한다. 제안하는 회로는 탄젠트 함수와 나눗셈 연산을 피하기 위해 미리 계산된 값을 테이블로 지정하여 사용하였으며, 탄젠트 함수와 가중치 값의 특성을 이용함으로써 회로 내 테이블의 크기를 최소화하였다. 또한 처리 속도 향상을 위해 파이프라인 구조를 적용하였으며, 효율적인 coarse 및 fine 탐색 방법을 적용하여 각 픽셀에 대한 기울기 방향 bin과 가중치를 두 클락 사이클 내에 계산한다. 본 논문에서 제안하는 회로는 $1^{\circ}$ 단위로 기울기 방향을 계산하여 기울기 방향 bin과 가중치를 모두 결정하기 때문에 HOG 특징을 위한 보간 기술에 적용되어 높은 인식률을 제공하기 위해 사용될 수 있다.
본 논문에서는 실시간으로 보행자를 추적할 때 배경 제거를 이용하여 변형된 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 추출을 제안하였다. 기존의 HOG 특징 추출은 연산량이 많아 추적 속도가 느린 문제가 있다. 배경 제거를 통해 연산량 감소와 추적률을 향상시키기 위해 연구하였다. 불필요한 영역에서의 특징 추출을 감소시키기 위해 HSV 색공간에서 S 채널과 V 채널을 이용하여 영역 제거를 진행하였다. 영상의 평균 S 채널과 V 채널로 배경 제거 후 입력 영상이 전체적으로 어두워 객체 추적에 실패하는 경우가 있다. 이러한 경우를 방지하기 위해 히스토그램 평활화를 하였다. 제거된 영역에서 추출되는 HOG 특징이 감소되고, 객체에서는 명확한 HOG 특징이 추출되어 객체 추적 속도와 추적률이 향상되었다. 본 실험에서는 다수의 보행자나 한명의 보행자가 존재하는 영상, 배경이 복잡한 영상, 흔들림이 심한 영상을 가지고 실험하였다. 제안하는 방법은 기존의 HOG-SVM 방법과 비교하여 처리 속도는 약 41.84% 향상되었으며 오 추적률은 약 52.29% 감소되어 개선된 추적률을 보였다.
This study aims at analysis hog cycles and seasonal price patterns, and at develop the procedure for price forecasting based on the relative price ratios by farmers. Seasonal price patterns have been a persistent feature of hog markets. Some month have historically high price and other months historically low price. Hog price tend to be high in Feb, May, June, Sept, winter (Nov. to Jan.) and tend to be low in the other months. There have been four price cycles for 12 years, 1972-1984, the length of the hog price cycle has varied from 24 month to 42 months, with the irregular frequency. The increasing period of the price cycle lasted 23 months and the decreasing period of the price cycle lasted 13 months. Tables 2, 3, 4 in this study show average hog price ratios and the number of times price fall, rose for one, two, and three months ahead of each calendar month.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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