• 한국생활과학회지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.793-798
• /
• 2009

Hair cut is one of the best useful technical tool for hair styling. In this study using the rule of the layers of hair design, balanced for visual art, perceptual ability and form created by the principles of analysis and offer hair cuts and hair design of the representation of regions and even hair design as the basis of a student of Hair Beauty and all the people working in the field can create a variety of hair design puts the purpose to establish a basis. The result of this study can be outline as follows: First, the step line and the movement of the relationship between the law of the layers above and below the length of the same layer techniques, the same consists of a vertical cross-section of the overall round shape of the cut same layer is created and the appropriate volume and movement, the movement of low-layer round a little bit more feeling and expression is used when you want. High-layer used to want to move a lot of light and could see that. Second, the layer of the Law and over direction, lifting, section, the line control. weight control and analyzed by principle and the principle of the process of forming the written form was unknown. Third, hair design, the expansion of the expressive power of the law of the layers, and the section of the over direction depends on the presence of line control to express the length of the outline I had to, lifting the weight to adjust form controls, and the expression of Hair Design will be expanding the width. A hair designer, a layer style to create a zone he thought the law of the first layer formative area To further the reach will be a lot of research, leading up formative aspects of this research thesis do not have missing parts, or as a result of the Beauty of Hair Design and the width of a hair design education in the field can perform to help feed the reference materials that will be.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2006년도 학술대회
• /
• pp.127-132
• /
• 2006

Quantization in video coding plays an important role in controlling the bit-rate of compressed video bit-streams. It has been used as an important control means to adjust the amount of bit-streams to at]owed bandwidth of delivery networks and storage. Due to the dependent nature of video coding, dependent quantization has been proposed and applied for MPEG-2 video coding to better maintain the quality of reconstructed frame for given constraints of target bit-rate. Since Scalable Video Coding (SVC) being currently standardized exhibits highly dependent coding nature not only between frames but also lower and higher scalability layers where the dependent quantization can be effectively applied, in this paper, we propose a dependent quantization scheme for SVC and compare its performance in visual qualities and bit-rates with the current JSVM reference software for SVC. The proposed technique exploits the frame dependences within each GOP of SVC scalability layers to formulate dependent quantization. We utilize Lagrange optimization, which is widely accepted in R-D (rate-distortion) based optimization, and construct trellis graph to find the optimal cost path in the trellis by minimizing the R-D cost. The optimal cost path in the trellis graph is the optimal set of quantization parameters (QP) for frames within a GOP. In order to reduce the complexity, we employ pruning procedure using monotonicity property in the trellis optimization and cut the frame dependency into one GOP to decrease dependency depth. The optimal Lagrange multiplier that is used for SVC is equal to H.264/AVC which is also used in the mode prediction of the JSVM reference software. The experimental result shows that the dependent quantization outperforms the current JSVM reference software encoder which actually takes a linear increasing QP in temporal scalability layers. The superiority of the dependent quantization is achieved up to 1.25 dB increment in PSNR values and 20% bits saving for the enhancement layer of SVC.

• 한국어류학회지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.218-223
• /
• 2017

한국산 담수어류 버들붕어의 눈을 관찰하고 시각을 담당하는 망막의 시각세포 구조를 광학현미경과 주사전자현미경을 이용하여 조사하였다. 버들붕어는 구형의 수정체를 보유하고 있었으며, 각막은 노란색으로 확인하였다. 눈은 $3.5{\pm}0.2mm$의 크기였으며 두장/안경비는 $31.1{\pm}5.0$으로 비교적 큰 눈을 가지고 있었다. 버들붕어의 망막은 $158.2{\pm}10.6{\mu}m$의 두께였으며 시각세포층에는 간상세포 ($57.3{\pm}1.3$), 동형 이중원추세포($33.9{\pm}3.7$) 및 단일원추세포($27.8{\pm}1.6$)로 구성되어 있었으며 횡단면을 확인한 결과 정방형의 모자이크 모델을 보유하고 있었다. 모든 시각세포는 내절과 외절의 구분이 뚜렷하였으며 간상세포가 원추세포보다 더 길어 원추세포들의 외절과 외절사이에 간상세포의 내절이 존재하였다. 간상세포의 외절은 망막 색소상피층 아래까지 신장되어 있었다. 전자현미경을 통해 미세구조를 확인한 결과 원추세포와 간상세포 모두 내절과 외절을 연결하는 배상극이 관찰되었으며 간상세포 및 동형 이중원추세포의 형태가 뚜렷하게 구분되었다. 시각세포의 횡단면을 관찰한 결과 짧은 단일원추세포를 기준으로 상하좌우에 동형 이중원추세포가 정방형 배열을 하고 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.1-11
• /
• 2013

FLIP 기반의 유체 시뮬레이션은 품질에 대비 높은 효율을 자랑하기 때문에 Visual Effect(VFX)산업에 널리 사용되고 있다. FLIP 기술에서는 바다와 같은 대규모의 물을 시뮬레이션 할 때 시각적으로 중요하지 않은 물의 안쪽까지도 파티클을 할당해야 하기 때문에 보이는 파티클보다 보이지 않는 파티클의 개수가 훨씬 많은 경우에는 시뮬레이션 작업의 효율성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 레벨셋 (Level Set)과 Fluid Implicit Particle(FLIP) 기반의 유체 시뮬레이션 기법을 혼합(hybrid)한 효율적인 유체 시뮬레이션 기법을 제안한다. 파티클들을 물의 안쪽 표면 근처의 얇은 층에만 배치함으로써 사용되는 파티클의 갯수를 줄여서 결과적으로 시뮬레이션의 효율성을 크게 높일 수 있었다. 또한 [1]의 표면 재구성 기법과 moving least squares(MLS) [2] 기법을 결합한 새로운 유체 표면 재구성 기법을 적용하여 FLIP을 통해 격자(Grid) 기반 시뮬레이션에서 발생하는 수치적 소실을 줄이고 동시에 유체의 부드러운 표면을 유지할 수 있다. 본 논문의 혼합 시뮬레이션 기술은 높은 품질의 유체 시뮬레이션을 효율적으로 수행하여 다양한 규모의 유체를 표현할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.109-117
• /
• 2020

본 연구의 목적은 최근 패션에서 사용하는 타이포그래피 표현을 개념 미술의 관점에서 분석하고 의미를 밝히는 것이다. 이를 위해 연구의 주요 개념인 타이포그래피와 개념 미술을 이론적으로 고찰하고 개념 미술의 표현 특징인 레디메이드(ready-made), 자료 형식(documentation), 개입(intervention), 언어를 분석의 틀로 패션 타이포그래피에 적용하였다. 결과 레디메이드는 타 브랜드의 시각적 정체성을 차용하거나 변형하는 방식으로 나타나며 자료 형식은 제품에 동어 반복적 혹은 모순적 텍스트를 병치하는 방식으로 활용된다. 개입은 맥락적으로 무관한 브랜드의 시각 아이덴티티를 차용할 때 더욱 복잡한 층위의 의미를 발생시키며 나타난다. 언어는 환경, 윤리적 소비, 젠더 문제 등 동시대의 사회적 이슈에 대한 발언의 도구로 사용된다. 본 연구를 통해 패션 디자인에서 타이포그래피는 효과적인 마케팅 수단이자 사회적 발언의 매체가 될 수 있으며 흥미로운 시각 표현 방식이자 새로운 의미를 발생시킬 수 있는 가능성으로 확대될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.205-225
• /
• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• Applied Microscopy
• /
• 제24권3호
• /
• pp.1-9
• /
• 1994

별늑대거미의 전측안은 전중안과 함께 전방을 향하여 앞이마 제 1 열에 위치하고 있었으며, 조직학적 조성은 각막, 렌즈, 초자체, 그리고 망막으로 이루어져 있었다. 큐티클성 각막층은 표피의 외큐티클(exocuticle)과 연결되어 있었고, 렌즈는 두개의 볼록렌즈가 내외 양방향으로 연결된 biconvex type이었고, 초자체는 단층의 원주세포로 오목렌즈 모양으로 관찰되었다. 망막을 구성하는 시세포는 단극성 신경세포 (unipolar neuron)로 확인되었으며, 크기가 시세포의 길이에 비하여 큰 세포체가 매우 불규칙 한 크기로 분포하고 있었다. 미세융모로 이루어진 감간체는 세포체 아래에 분포하고 있었으며, 이 부위의 시세포 사이에서는 전자밀도가 높은 색소과립이 관찰되었다. 교질세포는 시세포의 세포체 사이에 분포하였고, 반사층(tapetum)은 감간과 시세포 미부(intermediate segment) 부위 사이에 4-5 정도의 층을 이루어 존재하였다.

• Applied Microscopy
• /
• 제32권1호
• /
• pp.17-30
• /
• 2002

살오징어 (Todarodes pacif icus)와 서해낙지 (Octopus minor)의 망막은 외절부, 간상기저부, 내절부 그리고 망상층 등 4개의 층으로 구분되었고, 망막의 두께는 오징어 ($385{\sim}400{\mu}m$)에서보다 낙지 ($400{\sim}420{\mu}m$)에서 $20{\mu}m$ 정도 더 두터웠다. 망막은 시각세포와 지지세포로 구성되어 있는데, 서해낙지의 지지세포 상단에는 미세융모 (길이 $0.6{\sim}0.7{\mu}m$)가 밀생된데 비해 살오징어에서는 확인되지 않았다. 망막을 구성하는 시각세포와 지지세포들은 광선을 차단하는 색소과립들을 소지하고 있었는데, 살오징어인 경우 시각세포의 색소과립(크기, $2.0{\times}0.5{\mu}m$ 정도)이 지지세포의 색소과립 (크기, $1.0{\times}0.3{\mu}m$ 정도)에 비해 컸으나, 서해낙지에서는 두 세포간 색소과립의 크기 ($0.8{\times}0.6{\mu}m$ 정도)가 비슷하였다. 시각세포의 세포질 상단부에서 빗살모양의 미세융모들이 정육각형 구조 (직경, 60 nm)인 rhabdome을 형성하였는데 한 개의 rhabdome은 4개의 rhabdomere로 구성되어 있으며, 전체 rhabdome의 총 단면적은 서해낙지가 살오징어에 비해 두 배정도 컸다. 망상층을 구성하는 연접체는 살오징어인 경우 전자밀도가 높은 핵을 포함하는 소포 (electron dense-core vesicle)와 전자밀도가 낮은 소포 (electron lucent vesicle)들로만 형성된 연접체 등 두 종류를 소지한 반면, 서해낙지에서는 전자밀도가 높은 소포(electron dense vesicle)와 전자밀도가 낮은 소포들이 혼합된 형과 전자밀도가 낮은 소포들로만 이루어진 연접체 등 두 종류를 소지하고 있어 두 종간 차이가 확인되었다.

• 한국어류학회지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.257-262
• /
• 2015

한국고유종인 왕종개의 안구를 관찰하고 망막에 존재하는 시각세포의 구조를 광학현미경과 주사전자현미경을 이용하여 조사하였다. 왕종개의 안구는 $3.53{\pm}0.2mm$의 크기였으며 두장대 안경비율은 $14.08{\pm}0.7$이였다. 시각세포의 수직단면을 확인한 결과 망막은 여러 층으로 구성되어 있었으며 전체 망막의 두께는 $216.42({\pm}13.36){\mu}m$였으며, 시각세포의 핵이 존재하는 바깥핵층의 두께는 13.42 $({\pm}2.16){\mu}m$였다. 이형 이중 원추세포 중 긴 원추세포는 $26.42{\pm}1.7{\mu}m$의 길이였으며 직경은 $5.12{\pm}0.6{\mu}m$로 확인되었다. 짧은 원추세포는 $16.82{\pm}1.1{\mu}m$의 길이였으며 직경은 긴 원추세포와 유사한 $5.10{\pm}0.31{\mu}m$로 확인되었다. 간상세포는 길이 $40.13{\pm}2.4{\mu}m$였으며 직경 $3.95{\pm}0.4{\mu}m$로 확인되었다. 시각세포의 수평단면을 확인한 결과 이형 이중 원추세포가 규칙적인 배열로 인해 열 배열(row-type)의 모자이크 패턴으로 나타났다. 긴 원추세포와 짧은 원추세포가 하나의 쌍을 이루었으며 긴 원추세포는 내절이 절단되어 eosin에 염색되었으며 짧은 원추세포는 외절이 절단되어 hematoxylin에 염색되었다. 전자현미경을 통해 미세구조를 확인한 결과 내절과 외절로 구분되고 내절은 장타원형으로 확인되었다. 외절에는 디스크구조의 판상을 확인할 수 있었으며 내절과 외절을 연결해주는 배상극 (calyceal processes)들이 가장자리에 분포하고 있었다.

• 전자공학회논문지B
• /
• 제33B권11호
• /
• pp.53-61
• /
• 1996

In this paper, efficient techniques for solder joint inspection have been described. Using three layers of ring shaped LED's with different illumination angles, three frames of images are sequentially obtained. From these images the regions of interest (soldered regions) are segmented, and their characteristic features including the average gray level and the percentage of highlights - refereed to as 2D features - are extracted. Based on the backpropagation algorithm of neural networks, each solder joint is classified intor one of the pre-defined types. If the output value is not in the confidence interval, the distribution of tilt angles-referred to as 3D features - is claculated, and the solder joint is classified based on the bayes classfier. The second classifier requires more computation while providing more information and better performance. The proposed inspection system has been implemented and tested with various types of solder joints in SMDs. The experimental results have verified the validity of this scheme in terms of speed and recognition rate.