본 논문은 머리카락을 포함한 얼굴 영역 추출에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 조명변화에도 강인 한 얼굴영역 추출방법과 다양한 머리카락의 모양과 색의 변화에도 신뢰성 있는 머리카락 추출 방법에 관한 것이다. 일반적으로 얼굴영상은 개인의 특징을 잘 표현할 수 있는 정보로써, 영상에서 얼굴 영역을 추출하여 이를 실제 얼굴영상정보를 이용한 얼굴인식, 관상정보 서비스를 위한 전처리, 기반기술을 제공하고, 실사 캐릭터 제작에도 바로 적용될 수 있다. 기존의 템플리트 매칭, 곡선추적 알고리즘 등과의 같은 추출방법에서는 얼굴크기 변화, 안경 및 장신구의 착용 여부 그리고 조명의 변화에 따라 얼굴영역 추출하는 처리속도가 많이 걸리고, 성능이 크게 저하되는 문제점이 있다. 상기한 바와 같이 종래의 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 얼굴의 크기변화, 안경 및 장신구의 착용 여부 그리고 조명의 변화에서도 얼굴 영역을 잘 추출 할 있는 방법과 다양한 머리카락의 색, 형태 변화에도 신뢰성 있는 머리카락 추출방법을 제안하였다.
변량추출비 관리도는 현재의 관측값에 기초하여 다음 시점의 표본크기와 표본추출간격을 변화시키면서 공정의 변화를 탐지하는 관리도 절차이다. 만일 공정에서 추출한 현재의 관측값을 살펴볼 때 공정변화의 징후가 있는 경우에는 다음 시점의 표본추출비를 증가시켜, 즉 표본크기를 크게 하고 표본추출간격을 작게 하여 예상되는 공정변화를 더 빠르고 정확하게 탐지함으로보다 효율적인 공정관리를 수행하는 것이다. 본 연구는 변량추출비 ${\bar{X}}$ 관리도에서 사용하는 표본크기와 표본추출간격의 수를 달리하며 각각의 경우에 대한 통계적 효율을 계산하고 이를 비교하고자 한다.
본 논문에서는 실제 입력 차량 영상으로부터 명암도 변화 정보와 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호판을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차량 영상에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 번호판 이외의 다른 영역 보다 빌집도가 높은 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 명암도 변화값을 사용하여 번호판을 추출하도록 하였으며 영상 입력 과정에서 외부 환경에 따라 차량 영상이 어둡거나 밝게 입력될 경우에도 동일한 추출 성능을 얻기 위하여 밝기 보정 과정을 수행하였다. 또한 추출된 번호판 영역으로부터 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 추출이 가능하였으며 기존의 방법에 비해 계산 속도가 향상되어 실시간 처리의 가능성을 제시하였다.
부추추출물의 김치산패 억제효과를 검토하기 위하여 부추 MeOH추출물을 동결건조하여 powder형태로 첨가시기를 달리하여 김치에 첨가하고 pH 및 산도의 변화, 총균수, Lactobacillus속, Leuconostoc속, Pediococcus속 및 Streptococcus속 그리고 효모수의 변화를 측정하였다. pH의 변화는 김치 담금초기에 부추추출물을 첨가한 김치가 pH 감소가 작았고 그 다음으로 숙성 1일째 첨가한 김치에서 차이가 보였지만 숙성 2일${\sim}$4일째 첨가한 김치는 pH 변화가 대조구 김치와 같은 양상을 보였다. 산도의 변화는 김치 담금 초기에 첨가한 김치에 비해 산도 증가 속도가 낮았으며 그 다음으로 숙성 1일째 첨가한 김치는 산도증가가 낮았으나 숙성 2일${\sim}$4일째 첨가한 김치의 산도의 변화는 대조구 김치의 산도변화와 비슷한 경향을 나타냈다. 김치발효 관련 미생물의 변화는 김치 담금초기에 부추추출물을 첨가한 김치에서 생육 억제효과가 인정되었고 특히 Pediococcus속에 대해서는 뚜렷하였으며 Lactobacillus속 및 Leuconostoc속에 대해서도 차이를 보였다. 그 다음으로 숙성 1일째에 첨가한 김치에서 생육 억제효과가 나타났다. 이러한 결과는 pH, 산도 변화에서 김치 담금초기에 부추추출물을 첨가한 김치 및 숙성 1일째 첨가한 김치의 결과와 일치하였다. 부추추출물의 첨가시기는 김치담금초기가 가장 효과적이며 그 다음으로 숙성 1일째가 효과적이며 부추추출물을 첨가한 김치의 산패 지연효과는 1.5일로 나타났다.
본 논문에서는 부분 윤곽선 추출기법을 이용하여 다중 시차 영상을 위한 자동 변화 추적 시스템의 속도를 증가시키고자 한다. 기존의 변화 추적 시스템에서는 전체 영상에서 윤곽선을 추출하여 사용하였으나, 본 연구에서는 윤곽선 추출이 필요한 부분을 미리 선택하여 이 부분에서만 윤곽선을 추출하게 함으로써 처리 속도를 향상시킬 수 있었다. 따라서 본 시스템은 특히 위성 영상 자료나 물리 탐사 자료 등의 방대한 영상 자료에서의 변화 탐지와 추적, 정량적인 분석 등을 위해 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
물과 70% 에탄올을 용매로 하여 추출온도, 시간, 용매첨가량, 추출횟수 등의 추출조건이 계피추출액의 무기성분과 물리적 성질에 미치는 영향을 조사하였다. 무기성분은 추출온도가 증가할수록 용출량이 많았고 추출시간 8시간 이상에서는 큰 변화가 없었으나 용매 첨가량 60배(v/w) 추출구에서 무기성분 함량이 증가하였으며 특히 물추출액에서는 Cu, Zn, Fe, Na 함량이, 70% 에탄올 추출액에서는 Fe, Mn, K의 용출량이 증가하였다. 285nm에서의 흡광도는 $60{\sim}80^{\circ}C$ 이상 추출에서는 감소하였다. Hunter Color value는 추출조건에 따라 a값의 변화가 가장 컸고 L값은 탁도와 유사한 경향으로 변화하여 추출온도, 시간, 용매량이 증가할수록 낮아졌다. pH는 횟수별 추출을 제외하고는 처리구간에 큰 변화가 없었다.
순수한 초임계 이산화탄소로는 대두박으로 부터 daidzein을 추출할 수 없었다. 보조용매로서 에탄올을 사용하면 daidzein을 추출이 가능하였다. 에탄올을 보조용매로 사용한 경우 온도가 증가할수록 daidzein의 추출 효율도 증가하였고, 압력이 증가할수록 추출 효율 역시 증가하였다. 에탄올을 보조용매로 사용하는 경우에 보조용매의 농도가 증가할수록 추출 효율도 비레하여 증가하였고 19% 이상에서는 추출 효율이 완만하게 증가하였다. 보조용매 농도가 15% 이상부터는 보조용매 농도가 증가할수록 daidzein함량은 감소하는 경향을 나타내었다. 보조용매 농도가 15%에서 93% 추출 효율을 나타냈다. 추출시간에 따른 추출 효율의 변화를 연구한 결과, 초기에는 추출 효율이 급격하게 증가하다가 후반부터는 완만하게 증가하는 즉, 포화현상을 나타내었다. 추출시간에 따른 추출된 daidzein함량의 변화는 뚜렷한 경향은 없지만, 대체적으로 추출시간이 증가할수록 감소하는 경향을 나타내었다.
본 논문에서는 의료 영상 중에서 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 비디오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 관심 영역을 추출하는 방법을 소개하고자 한다. CCD카메라에 의해 촬영된 영상은 비디오 테이프에 저장된 후 이미지 캡쳐 보드에서 그레이 이미지(gray-level)로 변환되어 저장된다. 입력된 영상은 움직이는 영상을 촬영한 것이므로 관심 영역의 위치가 각 프레임마다 다르다. 또한 실제로 입력된 성대영상들이 점진적인 농도 변화를 보이기 때문에 에지에 의해 영역을 추출하는 일반적인 영역 추출방법은 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 두 번의 단계를 통하여 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째는 입력된 영상에서 노이즈를 제거한 후 각 프레임에서 영상의 최소 에너지를 구한다. 두 번째로 농도 변화 값을 특징 값으로 이용하는 분할-합병 알고리즘(Split-merge Algorithm)을 적용하여 관심 영역을 추출하였다. 제안한 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대의 관심 영역을 추출할 수 있었다. 그리고, 영상의 에너지 값을 이용하는 스네이크 알고리즘(Snake Algorithm)에 적용하여 비교해본 결과 본 연구에서 제안하는 스네이크 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 동적인 변화를 보이는 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있을 뿐 아니라 계산 량이 적어 200x280크기의 이미지를 초당 약 40프레임에 대한 관심 영역을 추출할 수 있는 장점이 있다.
옻나무는 옻오름 같은 알러지 반응으로 인해 식품으로의 활용이 제한되므로 이러한 알러지 반응을 완화시키기 위하여 갈근 추출물과 혼합하여 알러지 억제효과를 평가하였으며, 알러지를 유발시키는 성분의 변화를 측정하여 화학적 구조변화 및 생물학적 알러지 반응 억제 양상을 관찰하였다. 이에 갈근 추출물에 대한 옻나무 추출물의 알러지 반응 완화효과를 RBL-2H3 세포에서 ${\beta}$-hexosaminidase의 양을 측정하여 평가하였으며, 갈근 추출물에서 매우 우수한 억제효능을 나타내었다. 또한, 갈근 추출물을 혼합한 결과 양성대조군 ketotifen보다 다소 우수한 효능이 나타났다. 옻나무 추출물의 알러지 유발물질 확인하고, 갈근과 혼합 추출 하였을 때의 알러지 유발물질 함량변화를 평가하기 위하여 GC/MS 분석을 실시하였다. 그 결과 4종의 알러지 유발물질을 확인할 수 있었으며, 갈근 추출물과 혼합시 알러지 유발물질은 그 함량이 적어지거나 소멸되었다. 따라서, 갈근과 혼합하여 추출하였을 때 함량이 낮아지거나 소멸되는 알러지 유발물질 4종에 대하여 탈과립 억제 효능을 측정하였다. 그 결과, 옻의 알러지 유발물질 4종으로부터 알러지를 유도한 RBL-2H3 세포에서 탈과립화 억제효능 양상이 유사하였으며, 이를 통해 갈근 추출물은 항알러지 효과를 나타냄을 알 수 있었다. 이러한 효능을 통하여 옻과 갈근을 혼합하여 추출한 복합추출물의 경우 옻의 문제점인 알러지 반응을 효과적으로 억제할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 차량 영상의 수평 및 수직 명암 값 변화 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 원형 패턴 벡터를 이용하여 번호판 내용을 인식하는 알고리즘에 관해 기술하였다. 제안된 알고리즘에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 다른 영역보다 밀집도가 높다는 특성을 이용하여 수평 및 수직 명암도 변화값을 구하여 차량영상에서 번호판 영역을 추출하며 상당히 어둡거나 밝게 입력된 영상에도 동일한 인식 성능을 얻기 위하여 밝기 보정을 수행한다. 또한, 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성을 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 계산 속도가 훨씬 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이, 또한 잡음에 크게 영향을 받지 않으면서 번호판 추출이 정확하여 실시간 처리의 가능성을 제시하였을 뿐만 아니라 번호판 영역이 불투명하거나 불규칙한 조명 상태에서도 검출이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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