본 논문에서는 능동카메라 환경에서 카메라의 움직임에 의해 유발되는 광역움직임(global motion)과 이동물체에 의해 발생하는 지역움직임(local motion)을 분리한 후, 카메라 팬틸트를 제어하여 물체를 추적하는 특징기반의 추적 시스템을 제안했다. 제안한 시스템은 블록기반 움직임 계측을 통해 연속한 2 프레임 사이의 이동 움직임을 찾고, 이 움직임에서 카메라의 움직임으로 인한 광역 움직임을 제거함으로써 전경물체의 지역 움직임만을 추적한다. 이때, 배경만의 움직임만으로 카메라 움직임을 강건하게 계측하기 위하여, 블록기반 움직임에서 배경움직임을 분류하기 위한 지배적인 움직임 추출방법을 제시한다. 또한 분리된 지역움직임으로부터 잡음물체의 움직임을 제거하기 위하여 꼭지점 특징의 추적궤적 속성에 따른 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안한 추적시스템은 여러가지 실험에서 좋은 결과를 보였다.
This study had the purpose of presenting a residential environment solution as a desirable educational environment for middle school students to grow soundly and to achieve proper self-realization while providing basic materials to build up a suitable residential environment by comparing and analyzing what relationships exist between different home backgrounds, residential environments and middle school students' social maturity. This research was conducted from Feb. 11, 2008 to Feb. 13, 2008. The subject of this research was 601 students in 3 middle schools located in Gyunggi-do. The data analyzed used the SPSS 11.5 version. The summary of this study's results is as follows. First, in terms of home background, the higher the parents' educational background and social and economic position, the greater the students' social maturity. Second, in terms of home environment, the more spacious the living space, the better the water and sewage system and rest room, the more convenient the air conditioner and kitchen system, the better the lighting, ventilation, soundproofness, insulation, the less the danger in relation to fire, crime, traffic accidents, disaster, the greater the students' social maturity. Third, in terms of the home environment related to the correlation between the residential environment and social maturity, all areas such as housing facilities, housing structural environment and housing safety showed static correlations and proved that the residential environment has an important influence on social maturity. Accordingly, in order to build up an ideal residential environment, we should make efforts to expand and improve better facilities at home considering privacy, lighting, ventilation, soundproofness, heating etc. and remove unsound factors that obstruct students social maturity and build up clean and safe residential environment with good relations with their neighbors.
PARK DONGHEE;YUN YEOUNG-SANG;JO JI HYE;PARK JONG MOON
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제15권4호
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pp.780-786
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2005
The biomass of the brown seaweed, Ecklonia, was used to remove Cr(VI) from wastewater. Previously, Cr(VI) was removed through its reduction to Cr(III) when brought into contact with the biomass. In this study, the effects of ionic strength, background electrolytes, and Cr(III), Ni(II), Zn(II), and Fe(III) on the Cr(VI) reduction were examined. An increased ionic strength inhibited the Cr(VI) reduction. The presence of other heavy metals, such as Cr(III), Ni(II), or Zn(II), only slightly affected the Cr(VI) reduction, while Fe(III) enhanced the reduction. Although the above various parameters could affect the reduction rate of Cr(VI) by Ecklonia biomass, these effects were relatively smaller than those of pH and temperature. In addition, the previously derived rate equation was found to be applicable over a range of ionic strengths and with different background electrolytes. In conclusion, Ecklonia, bioniass may be a good candidate as a biosorbent for the removal of Cr(VI) from wastewaters containing various other impurities, and scale-up to a practical process may be accomplished using the previously derived rate equation.
현재 사회전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 정지영상 검색을 위해 사용자가 질의(query)를 요구하면 질의 물체를 배경으로부터 분할한 후 유사물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상이 들어오면 우선 메디안 필터링 처리를 하여 잡음 제거한 후 캐니 에지 탐지법으로 물체의 에지를 구한다. 그리고 볼록 다각형 기법을 이용하여 배경으로부터 질의물체를 분할한다. 분할된 영상으로부터 컬러 히스토그램을 구한 후 데이터 베이스내의 영상과 히스토그램 인터섹션을 하여 유사치를 구한다 또한 공간적 그레이 분포와 질감특성을 추출하기 위해 분할된 영상을 그레이 영상으로도 변환시켜 웨블릿 변환한 후 밴디드 오토코릴로그램과 에너지를 구해 유사치를 구한다. 이렇게 구한 유사치을 더해 최종 유사영상을 검색하는데 물체 분할기법을 사용함으로써 배경에 강인할 뿐 아니라 보다 정확한 물체 검색이 가능하였다.
기존의 스테레오 정합 알고리즘은 크게 명암기반기법과 특징기반기법의 두 가지로 나눌 수 있다. 그리고, 각 기법은 그들 나름대로의 장단점을 갖는다. 본 논문은 이 두 기법을 결합하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 물체모델링을 목적으로 하기 때문에 배경을 제거하여 정합하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 정합요소들과 정합유사함수가 정의되고, 정합유사함수는 두 기법사이의 장단점을 하나의 인수에 의해 조절한다. 그 외에도 거리차 지도의 오류를 제거하는 coarse-to-fine기법, 폐색문제를 해결하는 다중윈도우 기법을 사용하였고, 물체의 표면형태를 알아내기 위해 morphological closing 연산자를 이용하여 물체와 배경을 분리하는 방법을 제안하였다. 이러한 기법들을 기반으로 하여 여러가지 영상에 대해 실험을 수행하였으며, 그 결과들은 본 논문이 제안하는 기법의 효율성을 보여준다. 정합의 결과로 만들어지는 거리차 지도는 3차원 모델링을 통해 가상공간상에서 보여지도록 하였다.Abstract Classical stereo matching algorithms can be classified into two major areas; intensity-based and feature-based stereo matching. Each technique has advantages and disadvantages. This paper proposes a new algorithm which merges two main matching techniques. Since the goal of our stereo algorithm is in object modeling, we use images for which background is removed. Primitives and a similarity function are defined. The matching similarity function selectively controls the advantages and disadvantages of intensity-based and feature-based matching by a parameter.As an additional matching strategy, a coarse-to-fine method is used to remove a errorneous data on the disparity map. To handle occlusions, multiple windowing method is used. For finding the surface shape of an object, we propose a method that separates an object and the background by a morphological closing operator. All processes have been implemented and tested with various image pairs. The matching results showed the effectiveness of our method. From the disparity map computed by the matching process, 3D modeling is possible. 3D modeling is manipulated by VRML(Virtual Reality Manipulation Language). The results are summarized in a virtual reality space.
일반적으로 동적 손동작 인식을 위해서는 전처리, 손 추적, 손 모양 검출의 단계가 필요하다. 본 논문에서는 전처리와 손 모양 검출 방법을 개선함으로써 성능을 향상시킨 동적 손동작 인식 방법을 제안한다. 전처리 단계에서는 동적테이블을 이용하여 노이즈제거 성능을 높이고, YCbCr 컬러공간을 이용한 기존의 피부색 검출 방식에서 피부색의 범위를 조절할 수 있도록 하여 피부색 검출 성능을 높인다. 특히 손 모양 검출 단계에서는 가이드라인을 이용하여 동적 손동작 인식의 요소인 시작이미지(Start Image)와 정지 이미지(Stop Image)를 검출하여 동적 손동작을 인식하기 때문에 학습예제를 사용한 손동작 인식 방법에 비해 인식 속도가 빠르다는 이점이 있다. 가이드라인이란 웹캠을 통해 입력되는 손의 모양과 비교하여 검출하기 위해 화면에 출력하는 손 모양의 라인이다. 가이드라인을 이용한 동적 손동작 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 웹캠을 사용하여 복잡한 배경과 단순한 배경으로 구분된 9가지 동영상을 대상으로 실험하였다. 그 결과 CPU 점유율이 낮고, 메모리 사용량도 적기 때문에 시스템 부하가 높은 환경에 효과적임을 알 수 있었다.
In steel making production line, steel slabs are given a unique identification number. This identification number, Slab management number(SMN), gives information about the use of the slab. Identification of SMN has been done by humans for several years, but this is expensive and not accurate and it has been a heavy burden on the workers. Consequently, to improve efficiency, automatic recognition system is desirable. Generally, a recognition system consists of text localization, text extraction, character segmentation, and character recognition. For exact SMN identification, all the stage of the recognition system must be successful. In particular, the text localization is great important stage and difficult to process. However, because of many text-like patterns in a complex background and high fuzziness between the slab and background, directly extracting text region is difficult to process. If the slab region including SMN can be detected precisely, text localization algorithm will be able to be developed on the more simple method and the processing time of the overall recognition system will be reduced. This paper describes about the slab region localization using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) features in the image. First, SIFT algorithm is applied the captured background and slab image, then features of two images are matched by Nearest Neighbor(NN) algorithm. However, correct matching rate can be low when two images are matched. Thus, to remove incorrect match between the features of two images, geometric locations of the matched two feature points are used. Finally, search rectangle method is performed in correct matching features, and then the top boundary and side boundaries of the slab region are determined. For this processes, we can reduce search region for extraction of SMN from the slab image. Most cases, to extract text region, search region is heuristically fixed [1][2]. However, the proposed algorithm is more analytic than other algorithms, because the search region is not fixed and the slab region is searched in the whole image. Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance.
지반과 같은 다층으로 구성된 시스템을 통과하여 전파되는 파의 분산특성은 표면파 지반조사에서 매우 중요한 요소이다. 이러한 표면파의 분산곡선(주파수위상속도 곡선)은 크로스 파워 스펙트럼에 의해 결정되는 위상 스펙트럼을 사용하여 쉽게 결정할 수 있다. 그러나 크로스 파워 스펙트럼에 의해 결정되는 분산곡선은 현장에 항상 존재하는 잡음에 의해 쉽게 손상되며, 손상된 분산곡선을 사용하는 경우 잘못된 조사 결과를 도출하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 기존 방법의 문제점을 해결하고자 하모닉 웨이브릿 변환을 이용한 새로운 위상 스펙트럼 결정방법을 제안하고 이를 분산곡선을 결정에 적용하였다. 제안된 방법은 효과적으로 현장에 존재하는 배경잡음의 효과를 제거할 수 있다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여, 지반을 모사한 다층구조에 대해 수치모의실험을 수행하였다. 수치모의실험을 통하여 제안된 방법이 심한 잡음조건하에서도 효과적으로 신뢰할 수 있는 위상 스펙트럼과 분산곡선을 결정할 수 있음을 볼 수 있었으며, 이를 통하여 제안된 방법의 타당성을 확인하였다.
One of the important functions of an Intelligent Transportation System (ITS) is to classify vehicle types using a vision system. We propose a method using machine-learning algorithms for this classification problem with 3-D object model fitting. It is also necessary to detect road lanes from a fixed traffic surveillance camera in preparation for model fitting. We apply a background mask and line analysis algorithm based on statistical measures to Hough Transform (HT) in order to remove noise and false positive road lanes. The results show that this method is quite efficient in terms of quality.
We developed a standoff Raman detection system for explosive molecules (EMs). Our system was composed of reflective telescope with 310 mm diameter lens, 532 nm pulse laser, and Intensified Charge-Coupled Device (ICCD) camera. In order to remove huge background noise coming from ambient light, laser pulses with nanosecond time width were fired to target sample and ICCD was gated to open only during the time when the scattered Raman signal from the sample arrived at ICCD camera. We performed standoff experiments with military EMs by putting the detector at 10, 20 and 30 m away from the source. The standoff results were compared with the confocal Raman results. Based on our standoff experiments, we were able to observe the peaks in the range of 1200 and $1600cm^{-1}$, where vibrational modes of nitro groups were appeared. The wave numbers and shapes of these peaks may serve as good references in detecting and identifying various EMs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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