최근 컴퓨터 그래픽스와 사용자의 인지를 결합한 다양한 연구들이 진행되고 있다. Cole 등은 미술가들의 라인 드로잉 데이터를 수집하여 기존의 CG(Computer-Generated) 라인 드로잉 알고리즘들이 미술가들의 드로잉 특성을 반영하고 있는지 비교하고, 사용자들이 어떤 라인 드로잉 알고리즘의 결과에서 형태를 효과적으로 인지하는지 평가하는 실험을 수행하였다. 그러나 라인 드로잉 알고리즘의 결과보다 BRDF 쉐이딩 모델이 적용된 결과에서 형태를 더욱 효과적으로 인지한다는 결과를 보였는데, 이는 음영이 형태 정보를 전단하기에 더욱 효과적인 요소임을 반증한다. 따라서 본 논문에서는 물체에서 인지한 음영과 미술가들의 음영 표현, 그리고 CG 쉐이딩 알고리즘 간의 상관관계에 대해서 연구한다. 특히, 미술가들의 음영 표현 특성과 CG 쉐이딩 알고리즘에서 나타나는 특성에 초점을 맞추고 이를 정량적으로 분석한다. 본 논문에서 수집한 실험 데이터 및 분석 결과는 효과적인 형태 전달을 목적으로 하는 새로운 CG 쉐이딩 알고리즘을 설계하는데 활용한 것으로 기대된다.
소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 딥러닝 기반 이미지 분류 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기계의 결함 시 발생하는 주파수상의 특징 벡터를 효과적으로 추출하기 위해 STFT를 사용하였으며, STFT에 의해 검출된 특징 벡터들은 스펙트로그램 이미지로 변환하여 CNN을 이용해 기계의 상태별로 분류한다. 그 결과는 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있다.
Computed radiography (CR) systems, which convert an analog signal recorded on a cassette into a digital image, combine the characteristics of analog and digital imaging systems. Compared to digital radiography (DR) systems, CR systems have presented difficulties in evaluating system performance because of their lower detective quantum efficiency, their lower signal-to-noise ratio (SNR), and lower modulation transfer function (MTF). During the step of energy-storing and reading out, a baseline offset occurs in the edge area and makes low-frequency overestimation. The low-frequency offset component in the line spread function (LSF) critically affects the MTF and other image-analysis or qualification processes. In this study, we developed the method of baseline correction using mathematical morphology to determine the LSF and MTF of CR systems accurately. We presented a baseline correction that used a morphological filter to effectively remove the low-frequency offset from the LSF. We also tried an MTF evaluation of the CR system to demonstrate the effectiveness of the baseline correction. The MTF with a 3-pixel structuring element (SE) fluctuated since it overestimated the low-frequency component. This overestimation led the algorithm to over-compensate in the low-frequency region so that high-frequency components appeared relatively strong. The MTFs with between 11- and 15-pixel SEs showed little variation. Compared to spatial or frequency filtering that eliminated baseline effects in the edge spread function, our algorithm performed better at precisely locating the edge position and the averaged LSF was narrower.
시각적 표현은 문제해결을 이끄는 안내자의 역할을 수행하며, 문제해결의 결정적 단서를 제공하는 유용한 도구이다. 수학과 교수-학습에서 교사는 시각적 표현의 중요성을 강조하여야 하며, 아동은 문제상황에 대한 감각을 길러야 한다. 따라서 본 연구의 목적은 아동이 문제해결 과정에서 사용하는 시각적 표현의 특징을 분석하고 성공적으로 문제를 해결한 학생들의 표현 유형을 정리하여, 아동이 문제에서 제시하는 여러 가지 조건을 적절한 시각적 표현 방법으로 조직화하게 하는데 시사점을 주고자 하는데 있다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위하여 아동의 문제해결지를 분석한 결과, 초등 수학 문제해결 과정에서 대부분의 아동은 다양한 방법으로 조건을 표현하는데 익숙하지 못하였으며 시행착오 단계를 거치지 않고 처음 선택한 전략을 끝까지 사용하는 경향을 보여 문제를 읽고 생긴 처음 이미지가 문제해결에 중요한 영향을 끼친다는 것을 알았다. 또한 성공적으로 문제를 해결한 아동은 계산식에 의존하기보다는 여러 가지 정보를 해결할 수 있는 형태로 표현하여 문제를 해결하였으며, 문제해결 과정을 직관적으로 파악할 수 있을 정도의 명료하고 조직화된 그림을 그린다는 것을 알 수 있었다.
퍼지 형태학적 형상 분해를 이용한 얼굴인증 과정에서 퍼지척도를 기반으로 한 특징추출 방법을 제안하였다. 형태소에 관계하는 영상정보와 퍼지척도를 기반으로 한 가중치에 대하여 무게중심을 이용하여 인접정보가 고려되었다. 이에 의한 형태학적 침식과 팽창연산자를 정의하여 얼굴영역의 특징점 추출시 기존의 방법보다 4배 이상의 많은 분해영상을 얻을 수 있었다. 결국 특징 벡터를 이용하여 얼굴인증을 수행한 실험결과 기존의 형상분해에 의한 방법보다 특징점 추출과 임계값의 안정성을 확보하여 인식 결과에서 비교우위를 가질 수 있었다.
It is desirable to have a way to predict the pressure drag due to various appendages attached to stern. As a mathematical model for these, a sphere and a singularity behind it, both in the uniform flow can be considered. We may use the Butler's sphere theorem to find the Stokes' stream function when the resulting flow is axisymmetric, and then the extended Lagally's theorem to get the force upon the sphere due to the singularity. Assuming the separation distance between the sphere and the singularity is small, the leading order approximation for the force is obtained and it is found out that if the separation distance and the square root of the strength of the dipole are of the same order, the effect of the image of the dipole with respect to the sphere is the most important.
Unexpected postoperative changes, such as growth in rib hump and shoulder unbalance, have been occasionally reported after corrective surgery for scoliosis. However there has been neither experimental data fer explanation of these changes, nor the suggestion of optimal correction method. Therefore, the numerical study was designed to investigate the post-operative changes of vertebral rotation and rib cage deformation after the corrective surgery of scoliosis. A mathematical finite element model of normal spine including rib cage, sternum, both clavicles, and pelvis was developed with anatomical details. In this study, we also developed a special program which could convert a normal spine model to a desired scoliotic spine model automatically. A personalized skeletal deformity of scoliosis model was reconstructed with X-ray images of a scoliosis patient from the normal spine structures and rib cage model. The geometric mapping was performed by translating and rotating the spinal column with an amount analyzed from the digitized 12 built-in coordinate axes in each vertebral image. By utilizing this program, problems generated in mapping procedure such as facet joint overlapping, vertebral body deformity could be automatically resolved.
Kim Youngsun;Kong Jong-Pil;Heo Haeng-Pal;Park Jong-Euk;Chang Young-Jun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.633-636
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2005
An electro-optical camera system consists of many subsystems such as the optics, the detector, and the electronics and so on. They may create variations in the processed image that were not present original scene. The performance analysis of the electro-optical camera system is a mathematical construct that provides an optimum design through appropriate trade off analysis. The SNR(Signal to Noise Ratio) is one of the most important performance for the electro-optical camera system. The SNR analysis shown in this paper is performed based on the practical high resolution satellite camera design. For the purpose of the practical camera design, the analysis assumes that the defined radiance, which is calculated for the Korean peninsula, reached directly to the telescope entrance. In addition, the actual operation concept such as integration time and the normal operation altitude is assumed. This paper compares the SNR analysis results according to the various camera characteristics such as the optics, the detector, and the camera electronics. In detail, the optical characteristics can be split into the focal length, F#, transmittance, and so on. And the system responsivity, the quantum efficiency, the TDI stages, the quantization noise and the analogue noise can be used for the detector and the camera electronics characteristics. Finally this paper suggests the optimum design to apply the practical electro-optical system.
기존의 얼굴 검출 방법은 프레임 간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔다. 그러나, 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 아다부스트 알고리즘을 사용하였다.
동물실험을 위한 영상의 개선작업도 인체내 구성물질들과 흡사하고 유동성을 지니고 있으므로 영상의 평가는 기본적으로 일차적 관계의 생화학적 테두리에 있다. 그리고 선구자들이 밝혀준 임상에의 응용에 있어서 아주 작거나 존재하지 않는 것처럼 충분히 작은 미소체적공간으로 가정을 한다. 비선형Marquardt 알고리듬을 응용하여 수학적인 모델링을 도입하고 전개하였다. 본 연구의 목적은 인체와 매우 비슷한 생화학적 구조와 밀도를 가진 동물실험에서 영상을 획득한 후 수학적 모델링을 통한 입체적 체적을 분석하는데 있어서 기준을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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