• 한국식품저장유통학회지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.324-327
• /
• 1999

추출 시간을 5시간으로, 추출 온도를 33-5$0^{\circ}C$로 설정한 진공역적방식 조건과 8$0^{\circ}C$의 고온의 다중단 추출방식 간의 조사포닌 함량비교 결과, 고온의 다중단 추출방법으로 제조한 흥삼엑스의 조사포닌 함량이 8.1-8.2%인데 비하여, 저온 및 단시간 추출인 진공역적 추출방법은 조사포닌 함량이 5.4-5.9%로 조사포닌 함량은 낮은 반면에 사포닌 Rg$_1$ 및 Re의 분해가 거의 없는 것으로 나타났다. 또한 진공역적 추출방법이 다중단 추출방식보다 수율에서도 15-20% 높은 경향을 나타내었다. 진공역적추출 엑스의 색상은 기존 다중단 추출 방식으로 추출된 엑스와 유사하였고, 유동성은 보다 향상된 것으로 나타났다.

• Journal of Ginseng Research
• /
• 제23권2호
• /
• pp.88-92
• /
• 1999

추출 시간을 5시간으로 단축하고, 추출 온도를 $33\~50^{\circ]C$로 설정한 진공력적방식 조건과 $80^{\circ]C$의 고온의 다중단 추출방식 간의 조사포닌 함량비교 결과, 고온의 다중단 추출방법으로 제조한 엑스의 조사포닌 함량이 $8\~9\%$인데 비하여 저온 및 단시간 추출인 진공력적 추출방법은 조사포닌 함량이 $11.5\%$로 $41.9\%$ 높았다. 또한 진공력적 추출방법이 엑스 수득율비교에서도 $13.6\%$ 증가하였다. 향미는 종합적으로 진공력적엑스가 강하였으며 이를 선호하는 경향이었다. 진공력적추출 엑스의 색상은 기존 제품 엑스와 유사하였고 유동성이 좋았다. 진공력적 추출법은 짧은 추출 시간과 공정 자동화로 인건비 감소를 기대할 수 있으며, HPLC 패턴으로 사포닌 분해가 거의 없음을 확인 할 수 있었다.

• 대한전기학회논문지:전기물성ㆍ응용부문C
• /
• 제50권3호
• /
• pp.121-129
• /
• 2001

In this paper, a new efficient feature extraction method based on Daubechies discrete wavelet transform is presented. This paper especially deals with the assessment of process statistical parameter using the features extracted from the wavelet coefficients of measured acoustic emission signals. Since the parameter assessment using all wavelet coefficients will often turn out leads to inefficient or inaccurate results, we selected that level-3 stage of multi decomposition in discrete wavelet transform. We make use of the feature extraction parameter namely, maximum value of acoustic emission signal, average value, dispersion, skewness, kurtosis, etc. The effectiveness of this new method has been verified on ability a diagnosis transformer go through feature extraction in stage of aging(the early period, the middle period, the last period)

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
• /
• 한국전기전자재료학회 2000년도 하계학술대회 논문집
• /
• pp.585-591
• /
• 2000

The wavelet transform is the most recent technique for processing signals with time-varying spectra. In this paper, the wavelet transform is utilized to improved the assessment and multi-resolution analysis of acoustic emission signals generating in partial discharge. This paper especially deals with the assessment of process statistical parameter using the features extracted from the wavelet coefficients of measured acoustic emission signals in case of applied voltage 20[kv]. Since the parameter assessment using all wavelet coefficients will often turn out leads to inefficient or inaccurate results, we selected that level-3 stage of multi decomposition in discrete wavelet transform. We applied FIR(Finite Impulse Response)digital filter algorithm in discrete to suppression for random noise. The white noise be included high frequency component denoised as decomposition of discrete wavelet transform level-3. We make use of the feature extraction parameter namely, maximum value of acoustic emission signal, average value, dispersion, skewness, kurtosis, etc. The effectiveness of this new method has been verified on ability a diagnosis transformer go through feature extraction in stage of acting(the early period, the last period) .

• 자원리싸이클링
• /
• 제24권4호
• /
• pp.50-55
• /
• 2015

본 연구에서는 LED 칩 제조를 위해 이용되는 유기금속화학증착(MOCVD) 장비에서 발생하는 분진(dust)으로부터 용매추출을 통해 고순도 갈륨(Ga) 함유 수용액을 회수하는 연구를 수행하였다. 추출제 종류, 추출제의 농도 변화에 대한 연구를 통해 Ga 추출에 효과적인 추출제를 선정하고자 하였으며 다단계 추출/역추출 공정을 통해 추출 효율을 향상시켜 고순도 Ga 수용액을 제조하였다. 선행연구에서 원료에 대한 분석을 바탕으로 Ga의 추출 및 분리를 위해 PC88A, DP-8R, Cyanex 272 추출제 중 Cyanex 272를 선택하였으며 1.5M일 때 43.8%의 효율이 나타났다. 다단계 추출을 통해 Ga의 추출 효율은 83%까지 상승하였으며 0.1 M HCl을 이용한 역추출 공정으로 불순물이 없는 5N급 고순도 Ga 수용액을 제조할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제29권5호
• /
• pp.569-579
• /
• 2013

이 연구에서는 다중시기 SAR 영상으로부터 3D 웨이블렛 변환을 통해 추출된 특징 정보를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였고 그 적용가능성을 평가하였다. 분류를 하기 전 단계로 3차원 웨이블렛 변환기반 특징을 추출하였고, 이후 토지 피복 분류에 사용하였다. 비교를 목적으로 특징추출 단계가 들어가지 않는 원본 영상과 주성분분석 기반 특징들의 분류를 함께 수행하였다. 성능 검증을 위해 당진에서 촬영된 다중시기 Radarsat-1호 영상을 사용하였고 토지피복은 논, 밭, 산림, 수계, 도심지가 포함된 5개의 클래스로 구분하였다. 토지피복 식별 능력 분석에 따르면 밭과 산림은 매우 유사한 특성을 보이기 때문에 두 클래스를 구분하는 것은 매우 어렵다. 3차원 웨이블렛 기반 특징을 사용하는 경우, 도심지를 제외하고 모든 클래스의 분류 정확도가 향상되었다. 특히 밭과 산림의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 향상은 다중시기자료를 시간과 공간적으로 동시에 분석하는 3차원 웨이블렛 변환 과정에 기인한 것으로 판단된다. 이 결과로부터 3차원 웨이블렛 변환이 영상으로부터 특징을 추출하는데 이용 가능하다는 것을 확인할 수 있었고, 추후에 다른 센서나 다른 연구지역으로 추가 실험을 수행할 예정이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
• /
• pp.525-527
• /
• 2003

Recently, the spatial resolution of earth observation satellites is significantly increased to a few meters. Such high spatial resolution images definitely will provide lots of information for detail-thirsty remote sensing users. However, it is more difficult to develop automated image algorithms for automated image feature extraction and pattern recognition. In this study, we propose a two-stage procedure to extract road information from high resolution satellite images. At first stage, a watershed segmentation technique is developed to classify the image into various regions. Then, a knowledge is built for road and used to extract the road regions. In this study, we use panchromatic and multi-spectral images of the IKONOS satellite as test dataset. The experiment result shows that the proposed technique can generate suitable and meaningful road objects from high spatial resolution satellite images. Apparently, misclassified regions such as parking lots are recognized as road needed further refinement in future research.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제14권3호
• /
• pp.331-335
• /
• 2008

본 논문에서는 멀티코어 환경에서 파노라마 이미지 생성 시간을 단축시키기 위해 특징점 추출 알고리즘을 병렬화한다. 여러 장의 사진들을 합성하여 파노라마 이미지를 만드는 과정에는 사진들 간의 겹치는 영역을 찾아내기 위해 각 사진의 특징점을 추출하는 단계가 필요하다. 계산량이 많은 특징점 추출 단계를 빠르게 수행하기 위해 비대칭 멀티 프로세서 아키텍처인 CBE(Cell Broadband Engine)를 사용하여 특징점 추출 병렬 알고리즘을 개발하고, 성능이 얼마나 향상되는지 실험하였다. 실험 결과, 본 논문에서 개발한 병렬 알고리즘은 프로세서 수에 비례하여 성능이 높아지는 선형 확장성의 특징을 보였다. 이처럼 멀티코어 환경에서 이미지 프로세싱 작업 수행 시에 어떻게 하면 높은 성능의 좋은 결과를 낼 수 있는지 알아본다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권4호
• /
• pp.719-731
• /
• 2021

This study proposes a two-stage hybrid classification model for crop classification using multi-temporal remote sensing images; the model combines feature embedding by using an autoencoder (AE) with a convolutional neural network (CNN) classifier to fully utilize features including informative temporal and spatial signatures. Long short-term memory (LSTM)-based AE (LAE) is fine-tuned using class label information to extract latent features that contain less noise and useful temporal signatures. The CNN classifier is then applied to effectively account for the spatial characteristics of the extracted latent features. A crop classification experiment with multi-temporal unmanned aerial vehicle images is conducted to illustrate the potential application of the proposed hybrid model. The classification performance of the proposed model is compared with various combinations of conventional deep learning models (CNN, LSTM, and convolutional LSTM) and different inputs (original multi-temporal images and features from stacked AE). From the crop classification experiment, the best classification accuracy was achieved by the proposed model that utilized the latent features by fine-tuned LAE as input for the CNN classifier. The latent features that contain useful temporal signatures and are less noisy could increase the class separability between crops with similar spectral signatures, thereby leading to superior classification accuracy. The experimental results demonstrate the importance of effective feature extraction and the potential of the proposed classification model for crop classification using multi-temporal remote sensing images.

• International Journal of Contents
• /
• 제2권3호
• /
• pp.27-32
• /
• 2006

We present an effective algorithm for automatic tracing of retinal vessel structure and vascular landmark extraction of bifurcations and ending points. In this paper we deal with vascular patterns from RGB images for personal identification. Vessel tracing algorithms are of interest in a variety of biometric and medical application such as personal identification, biometrics, and ophthalmic disorders like vessel change detection. However eye surface vasculature tracing in RGB images has many problems which are subject to improper illumination, glare, fade-out, shadow and artifacts arising from reflection, refraction, and dispersion. The proposed algorithm on vascular tracing employs multi-stage processing of ten-layers as followings: Image Acquisition, Image Enhancement by gray scale retinal image enhancement, reducing background artifact and illuminations and removing interlacing minute characteristics of vessels, Vascular Structure Extraction by connecting broken vessels, extracting vascular structure using eight directional information, and extracting retinal vascular structure, and Vascular Landmark Extraction by extracting bifurcations and ending points. The results of automatic retinal vessel extraction using jive different thresholds applied 34 eye images are presented. The results of vasculature tracing algorithm shows that the suggested algorithm can obtain not only robust and accurate vessel tracing but also vascular landmarks according to thresholds.