The tadpoles of 12 Korean anuran species, including Bombina orientalis, Bufo gargarizans, B. stejnegeri, Hyla japonica, Kaloula borealis, Rana dybowskii, R. huanrenensis, R. coreana, R. nigromaculata, R. chosenica, R. rugosa, and R. catesbeiana, were classified based on their morphological characteristics. We collected eggs or tadpoles of the 12 Korean anuran species from Gangwon, Incheon, Chungcheong, and Gyeonggi districts in 2005 and 2006 breeding seasons. When the tadpoles reached at $27{\sim}37$ Gosner's developmental stages, we described morphological characteristics of the tadpoles of each anuran species and measured their physical parameters such as total length, body length, and body mass. After that, we chose 12 morphological characteristics to identify each species and to use them as classification keys such as eye location, caudal musculature pattern, spiracle location, oral disc morphology, and labial tooth row formula. In this paper, we presented classification keys, morphological characteristics, and drawings for the tadpoles of 12 anuran species.
초분광 영상(hyperspectral imagery)은 주성분분석이나 최소잡음비율 등을 이용하여 자료의 차원과 잡음을 감소시켜 토지피복분류에 사용되는 것이 일반적이다. 최근에는 분광정보와 공간적 특성을 가진 다양한 입력 자료를 이용한 감독분류에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 초분광 영상을 이용한 토지피복분류를 위해 principle component(PC) 밴드와 normalized difference vegetation index(NDVI) 자료를 감독분류의 입력자료로 활용하였다. NDVI 자료는 초분광 영상에서 추출된 PC 밴드가 포함하고 있지 않는 추가적인 정보를 활용하여 식생지역에 대한 토지피복분류 정확도를 높이고자 사용하였으며, morphological filter를 통해 각 밴드의 extended attribute profiles(EAP)를 제작하여 분류를 위한 입력 자료로 사용하였다. 감독분류기법은 random forest 알고리즘을 이용하였으며, EAP를 기반으로 다양한 입력 자료의 적용에 따른 분류정확도를 비교하고자 하였다. 연구지역으로는 두 대상지를 선정하였으며, 영상 내에서 취득한 참조자료를 이용하여 정량적인 평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 분류정확도는 85.72%와 91.14%로 다른 입력 자료들을 이용한 경우와 비교하여 가장 높은 분류정확도를 나타냈다. 향후, 초분광 영상을 이용한 토지피복분류의 정확도를 높이기 위한 분류 알고리즘 개발과 대상지역 특성에 맞는 추가 입력자료 개발에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
This study proposed a Sasang constitution classification system that can increase the objectivity and reliability of Sasang constitution diagnosis using the image of frontal face, in order to solve problems in the subjective classification of Sasang constitution based on Sasang constitution specialists' experiences. For classification, characteristics indicating the shapes of the eyes, nose, mouth and chin were defined, and such characteristics were extracted using the morphological statistic analysis of face images. Then, Sasang constitution was classified through a SVM (Support Vector Machine) classifier using the extracted characteristics as its input, and according to the results of experiment, the proposed system showed a correct recognition rate of 93.33%. Different from existing systems that designate characteristic points directly, this system showed a high correct recognition rate and therefore it is expected to be useful as a more objective Sasang constitution classification system.
Researches on chromosome are very significant in cytogenetics since a gene of the chromosome controls revelation of the inheritance plasma The human chromosome analysis is widely used to diagnose genetic disease and various congenital anomalies. Many researches on automated chromosome karyotype analysis has been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room for improving the accuracy of chromosome classification. In this paper, we propose an algorithm for reconstruction of the chromosDme image to improve the chromosome classification accuracy. Morphological feature parameters are extracted from the reconstructed chromosome images. The reconstruction method from chromosome image is the 32 direction line algorithm. We extract three morphological feature parameters, centromeric index(C.I.), relative length ratio(R.L.), and relative area ratio(R.A.), by preprocessing ten human chromosDme images. The experimental results show that proposed algorithm is better than that of other researchers'comparing by feature parameter errors.
In this paper, statistical approach is undertaken to investigate the classification of wear debris which is the key function of objective assessment of wear debris morphology. Wear tests are run to produce various kinds of wear debris. The images of wear debris from wear tests are captured with image acquisition equipment. By thresholding, two-dimensional binary images of wear debris are made and, then, morphological parameters are used to quantify the images of debris. Parametric and nonparametric discriminant method are employed to classify wear debris into predefined wear conditions. It is demonstrated that classification accuracy of parametric and nonparametric discriminant method is similar. The selected use of morphological parameters by stepwise discriminant analysis can generally improve the classification accuracy of parametric and nonparametric discriminant method.
Sunspots usually appear in a group which can be classified by certain morphological criteria. In this study we examine the moments which are statistical parameters computed by summing over every pixels of contours, in order to quantify the morphological characteristics of a sunspot group. The moments can be additional characteristics to the sunspot group classification such as McIntosh classification. We are developing a program for image processing, detection of contours and computation of the moments using continuum images from SOHO/MDI. We apply the program to count the sunspot numbers from 303 continuum images in 2003. The sunspot numbers obtained by the program are compared with those by SIDC. The comparison shows that they have a good correlation (r=89%). We are extending this application to automatic sunspot classification (e.g., McIntosh classification) and flare forecasting.
While the Virgo Cluster Catalog (VCC) is well established catalog from deep photographic plate survey, with available survey data recently released (e.g., SDSS), it can be further updated concerning the membership and morphology of galaxies. While membership and morphology of galaxies included in the VCC are based on the single band imaging data, thanks to the multi-color imaging and spectroscopic observations of SDSS, we are able to revise the membership and morphology of sample galaxies in the fields of the Virgo cluster. We present a new catalog of galaxies in the Virgo cluster using SDSS DR7 data, the extended Virgo cluster catalog. Using SDSS imaging and spectroscopic data, we introduce two kinds of galaxy classifications which are complementary each other. In addition to traditional morphological classification by visual inspection of the images ("Primary Classification"), we also attempt to classify galaxies with the spectroscopic features ("Secondary Classification"). The primary classification is basically based on the scheme of galaxy morphological classification of VCC. The secondary classification relies on the SED shape and presence of emission/absorption lines returned from SDSS. Our morphological classifications allow to study the evolution and associated star formation histories of galaxies in the Virgo cluster.
대추나무에 관한 연구 및 2008년부터 시행될 산림수종의 품종보호제도에 대비하여 대추나무의 특성조사요령검정지침서(TG : Test guidelines) 작성 등에 활용할 수 있는 기초자료를 제공하고자 우리나라에서 가장 많이 재배되고 있는 대추나무 복조 등 5품종을 대상으로 과실과 엽의 형태적 특성들을 조사, 주성분분석 및 군집분석 등과 같은 다변량 분석법을 이용하여 분석 고찰한 결과, 인(仁)과 관련된 특성에서는 유의성이 인정되지 않아 대추나무의 품종간 유연관계를 고찰하는 특성으로는 부적절 한 것으로 판단된다. 과실중량을 비롯한 모든 특성들에서 보은대추 품종이 복조를 비롯한 다른 4품종과는 형태적 특성에서 명확하게 구분되는 것으로 나타났다. 주성분분석 결과, 제1주성분의 고유값은 10.45로 전체 분산에 대하여 65.3%의 기여도가 있는 것으로 분석되었으며, 고유 값이 1이상인 제3주성분까지의 전체 분산에 대한 기여도는 96.5%로 매우 높은 것으로 나타났다. 특히, 과실종경을 비롯하여 엽장과 엽병장 및 정엽장과 정엽폭, 과형지수와 핵형지수 및 정엽형지수와 같은 형태적 특성들이 대추나무 품종의 유연관계를 구명하는데 높은 기여도를 나타내는 것으로 분석되었다. 군집분석 결과, 거리수준 3.3을 기준으로 보은대추를 제외한 무등과 월출 및 금성과 복조품종이 포함된 I group과 보은대추 품종만이 포함된 II group등 크게 2개의 group으로 구분할 수 있었으며 I group은 무등과 월출 및 복조품종이 포함된 sub group과 금성 품종 등 2개의 sub group으로 다시 구분할 수 있었다.
본 연구는 유사 목적을 가진 제품들을 형태적 특성에 따라 분류하고, 기능적 유사성을 기반으로 범주화하여 전형성 추출함으로써 기구디자인 개발 시, 개발방향의 기준 마련에 목적을 둔다. 전형성 추출을 위한 본 연구의 표본영역은 선험 사례연구와 전문가자문을 통해 팬던트형과 천정부착형으로 제한을 두고, 한국과 일본에 출시된 2015년 12월 이전 출시 제품을 표본으로 국내 주요 6개 도시 관련업무 종사자 및 전공자를 대상으로 조사를 실시하였다. 조사는 형태적 분류를 위한 1차 조사와 전형성 추출에 관한 2차 조사, 형태적 디자인속성 분류에 관한 3차 조사로 이루어졌으며, 기능 및 형태적 분류와 조형원리를 기준으로 디자인 속성을 도출하고 개별 요소를 추출함으로써 디자인 가중치 측정에 대한 향후 연구의 기반을 마련하고자 하였다. 연구결과의 산업적 적용으로 광원 대체로 인한 조명기구 시장변화에 디자인기술의 효율적 역할 정립과 기업의 연구개발 및 조명기구관련 제품디자인 타입 변화 가속화에 신속한 대응방향 제시 효과를 기대할 수 있다.
The automatic traffic sign detection and recognition has been one of the highly researched and an important component of advanced driver assistance systems (ADAS). They are designed especially to warn the drivers of imminent dangers such as sharp curves, under construction zone, etc. This paper presents a traffic sign recognition (TSR) system using morphological operations and multiple descriptors. The TSR system is realized in three stages: segmentation, shape classification and recognition stage. The system is designed to attain maximum accuracy at the segmentation stage with the inclusion of morphological operations and boost the computation time at the shape classification stage using MB-LBP descriptor. The proposed system is tested on the German traffic sign recognition benchmark (GTSRB) and on Korean traffic sign dataset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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