디지털기기 개발에 있어서 소프트웨어의 중요성이 높아지고, 규모가 커짐에 따라 소프트웨어의 위기를 해결하기 위한 소프트웨어형상관리의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 일반적인 소프트웨어형상관리 시스템들은 영상처리 알고리즘 개발 환경의 특성 및 특징들을 수용하기에 부족하다. 영상처리 알고리즘 개발 환경은 컴파일러와 같은 기본적인 개발 도구 외에 컴포넌트(나 라이브러리)들을 인터액티브하게 조합하고 테스트 할 수 있는 시뮬레이션 환경을 통하여 테스트와 분석을 반복하면서 개발하는 특징을 가지고 있다. 뿐만 아니라, 시뮬레이션 과정 중에는 유사한 기능을 가진 알고리즘 중에 적합한 알고리즘을 빠르고 효과적으로 찾기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 영상처리 알고리즘 개발 환경에서 사용하는 시뮬레이션 도구를 체계적으로 지원해줄 수 있는 비주얼 워크스페이스 기반의 소프트웨어형상관리 방법과 이를 수용할 수 있는 소프트웨어형상관리 시스템을 제안한다. 또한, 개발된 시스템을 실제 시뮬레이션 도구와 연계하여 소프트웨어형상관리 시스템으로써의 적합성을 확인한다.
This paper was undertaken to do image analysis of wear debris on operating condition of the lubricated moving surfaces. This lubricating wear test was performed under different experimental conditions using the wear test device was made in our laboratory and wear testing specimen of the pin on dist type was rubbed in paraffine series base oil, by materials, varying applied load, sliding distance. The four shape parameters (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) to describe wear debris have been developed and are outlined in the paper. A system using such techniques promises to obviate the need for subjective, human interpretation of particle morphology for machine condition monitoring, this to overcome many of the difficulties with current methods and facilitating wider use of wear particle analysis in machine condition monitouing.
화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.
This study analyzed hierarchy of image for visual evaluation of flare skirt. This study analyzed expression words about flare skirt with frequency data of image expression words with different length and volume of flare. Stimuli for the study were set to be 4 different volume of flare ($90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$, $360^{\circ}$) and 3 different length of skirt(48cm, 58cm, 68cm). Stimuli were made by using I-Designer which is Virtual Sewing System. From simulation of flare skirt, the subjects were asked to write down suggested adjective freely and selected 210 adjectives. With this, we chose total 38 adjectives considering frequencies in the pre-study. And we analyzed the combination process of expression words according to construction factor of flare skirt and hierarchy of image from dendrogram which was resulted by hierarchical cluster analysis. 'Feminine' got high score in all 12 flare skirt. When the skirt was short, it was vivid, and as the skirt got longer, ordinary and pure image showed. Also, as the volume of flare got larger, the average of visual effect was higher than visual image. Visual hierarchy construction according to construction factors of flare skirt could be divided into visual image and visual effect, and visual image was shown to be form 'A type - large volume of flare and short skirt length', 'H type-small volume of flare and short skirt length' and 'X type - large volume of flare and long skirt length'.
Park, Yong-Doo;Kim, Jong-Won;Suh, You-Hun;Min, Byoung-Goo
대한의용생체공학회:학술대회논문집
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대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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pp.475-477
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1997
We have analyzed the fluorescence image obtaining from green fluorescence protein (GFP). In order to monitor the fluorescence of specific gene, we used the amyloid precursor protein promoter which has been known to act as a major role in the development of Alzheimer's disease. The promoter from - 3.0 kb to + 100 base pair was inserted into the gene expression monitoring GFP vector purchased from Clontech. This construct was transfected into the PC 12 and fibroblast cells and the fluorescence image was captured by two kinds of methods. One is using cheaper CCD camera and other is SIT-CCD camera. or the higher sensitivity of the fluorescence image, we developed the multiple image grabbing program. As a results, the fluorescence image by conventional CCD camera have the similar sensitivity compared with that of the SIT-camera by applying the multiple image grabbing programs. By this system. it will be possible to construct the fluorescence monitoring system with lower cost. And gene expression in real time by fluorescence image will be possible without changing the fluorescence images.
본 글은 지상파 방송사의 채널 이미지와 N-스크린 전략 서비스 경영전략 방안을 제안하였다. 이에 방송사의 기존 채널이미지가 다매체, 다채널 서비스로 대변되는 N-스크린 서비스에 미치는 영향을 분석함으로써 향후 지상파 방송사의 N-스크린 운영 방안에 대해서 논의하였다. 현재 지상파 방송 사업자들은 인터넷 기반 동영상 서비스를 제공함으로써 N-스크린 서비스를 실현하고 있다. 고정형 TV- PC-스마트폰-태블릿PC로 연결되는 N-스크린 서비스를 제공하고 있다. 하지만 이용자들이 프로그램을 선택하는 기준은 분석하기 매우 어렵다. 다만, 기존 지상파 방송사의 채널 이미지가 그대로 N-스크린 서비스에 전이되며, 이에 따라 지상파 방송사의 경쟁 도구로 활용된다. 따라서 향후 N-스크린 서비스 제공과 관련된 프로그램 선택 유인, 오리지널 콘텐츠 확보, 새로운 플랫폼 및 서비스 개발 등을 통해서 스마트 미디어 시대를 대비해야 할 것이다.
Personal image concerns a person's talent, expertise, as well as the internal and external image. It is a core value that differentiates one individual from another. As personal branding via personal image management has become more important, there is a fast-growing number of online systems that provide self-test programs to analyze one's style and habits and also provide expert advice for not only styles but lifestyles as well. This study develops a systematic and objective personal image consulting system and offers basic information for the research of personal image making. For that purpose, the study attempts to examine the present state of global companies that use online image consulting programs and analyze their digital content. The results are as follows: 1) two domestic companies, Colorz and Atzine, and seven foreign companies, notably Covet and Boutique, were brisk in business; 2) two types of personal image-diagnosis programs - Visual search and Virtual matching - are now in operation; and 3) mobile applications exist as an evolved personal image-diagnosis program. With an increased interest in such programs, various companies at home and abroad are establishing systematic and scientific analysis systems, which are needed for personal image-making online. Under these circumstances, domestic companies are also urged to enhance levels of image-diagnosis content and actual commercialization and utilization, to develop programs that enable objectified, systematic personal image-making. To this end, the results of this study may serve as a helpful tool to consider future directions.
공극구조 분석 방법은 ASTM C 457의 리니어트레버스 포인트카운트법이 있으나, 이러한 방법들은 분석하는데 시간과 노력이 너무 많이 소요되어 현재에는 거의 사용되어지지 않고 있다. 근래에는 현미경과 디지털 카메라, 컴퓨터의 프로그램 발달로 화상분석법이 많은 연구자에 의해 연구되고 있다. 본 연구에서는 화상분석법을 통하여 라텍스개질 콘크리트의 공극 구조 특성을 분석하고자 시멘트 종류(보통포틀랜드시멘트, 초속경시멘트)와 라텍스 혼입율(0,15%)에 따라 실험을 수행하였다. 실험결과, 라텍스는 경화 후 콘크리트에서 AE제의 공기연행효과보다 더 우수한 연행공기 량을 갖는 것으로 나타났다. 또한, 화상분석법을 이용할 경우 경화 후 콘크리트 내부 공극 구조에 대한 다양한 정보를 분석할 수 있을 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 하수처리장의 자동 계측 제어 시스템을 구축함에 있어 제한 요소로 작용되는 2차 침전조의 침전 상태를 자동으로 진단하기 위해 이미지 분석 기법을 적용한 On-line SVI(Sludge Volume Index) analyzer를 이용하였다. 침전 상태를 알아보기 위해 카메라로 촬영한 디지털 이미지로부터 RGB(Red-Green-Blue) 프로파일을 얻었으며, 이를 통해 상등수와 슬러지층의 경계를 자동으로 감지할 수 있는 SV30 감지 알고리즘을 제안하였다. 개발된 SV30 감지 알고리즘은 벌킹, 핀플럭과 같은 침전 문제 발생 시에도 신뢰성 있는 감지능을 보여주었다. 또한 본 논문에서는 상등수 부분의 RGB 값과 실제 운전자에 의해 측정된 탁도 값 사이의 상관관계를 통하여, 탁도 추정 모델을 제안하였다.
최근 위성 탑재 센서의 종류와 영상의 공간해상도가 다양해지고 서로 다른 시기에 관측 수집된 영상자료를 모자이크하여 지형공간정보체계(GIS)와 같은 응용분야에서의 활용에 대한 필요성이 점차 커지고 있다. 영상 모자이크에는 영상정합, 분광정보 조정과 같은 다양한 기법들이 필요하다. 웨이블렛 변환 기반 영상정합 기법을 적용하여 영상 모자이크의 자동화에 대해 연구하고자 하였다. 본 논문에서는 폴리곤 클리핑 기법을 적용하여 두 영상에서 중복 영역을 추출하고자 중복영역에 대하여 형상 기반 정합과 영역 기반 정합을 동시에 적용하는 웨이블렛 변환 기법을 이용함으로써 자동으로 접합점을 추출하였다. 또한 영상 모자이크를 수행함에 있어서 두 영상의 분광 정보를 조정하기 위한 방사 보정기법은 히스토그램 정합 기법을 적용하여 연구 분석하였다. 본 연구에서 적용한 폴리곤 클리핑 기법 결과로 중복영역과 모자이킹 영역을 자동을 추출할 수 있었다. 그리고 다해상도 웨이블렛 분석 기법을 이용하여 특징점에 대해 영상정합을 수행하고 이를 이용하여 모자이킹 접합선을 추출한 결과 접합부분에서 불연속 부분 없이 모자이킹 영상을 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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