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안재형(Jae-Hyung Ahn),노유미(Yu-Mi Ro),이관형(Gwan-Hyeong Lee),박인철(InCheol Park),김완규(Wan-Gyu Kim),한병학(Byeong-Hak Han),유재홍(Jaehong You) 한국농약과학회 2016 농약과학회지 Vol.20 No.4
Triazole fungicides occupy an important portion in the global fungicide market and are relatively persistent in soil compared to the other fungicides, suggesting possible adverse effects of the fungicides on human health and environment. In this study, we tried to isolate microorganisms from orchard soils, which can decompose the triazole fungicides, tebuconazole, fluquinconazole, and difenoconazole. Only difenoconazole was completely degraded in the enrichment culture, from which several difenoconazole-degrading bacteria were isolated. They showed the same rep-PCR pattern thus only one strain, C8-2, was further studied. The strain was identified as Sphingomonas sp. C8-2 based on its 16S rRNA gene sequence and decomposed 100 mg/L of difenoconazole in a minimum medium to an unknown metabolite with a molecular weight of 296 within 24 hours. The inhibition effect of the metabolite against representative soil microorganisms significantly decreased compared to that of difenoconazole thus the bacterial strain is expected to be used for the detoxification of difenoconazole in soil and crop.
곽내정,안재형,Kwak Nae Joung,Ahn Jae Hyeong 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.42 No.3
선으로 구성된 회로도나 설계도 같은 특수 목적 영상을 처리할 경우 에지가 강조된 영상을 필요로 한다. 또한 프린터, 팩시밀리, LCD TV 등과 같은 이진 출력 장치에 연속 계조 영상을 표현하기 위한 디지털 해프토닝 방법 중 오차 확산 방법으로 이진 영상을 생성할 경우 에지가 흐려진다. 본 논문은 회로도나 설계도 등의 영상 뿐 아니라 이진 출력 장치 등에 사용되는 이진 영상의 에지를 강조하는 방법을 제안한다. 인간의 눈은 한 화소의 명암값이 아니라 국부 평균을 인식한다는 것을 이용하여 제안 방법은 원화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 국부 공간 변화량(LAM: local activity measure)을 사용한다. 제안된 시스템은 또한 LAM에 평균 명암도를 곱하여 얻어진 에지 강조 정보량(IEE: information of edge enhancement)을 사용한다. IEE를 양자화기 입력에 더하여 이진 영상의 에지를 강조한다. 컴퓨터 시뮬레이션은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성한다. 또한 거리에 따른 에지 상관도와 로컬 평균 일치도를 이용하여 제안 방법과 기존 방법의 특성을 분석한다. Edge enhanced image is needed for processing images for special purpose such as a circuit diagram or a design composed of lines. Error diffusion halftoning, among digital halftoning methods to represent a continuous grayscale image for the binary output device such as printers, facsimiles, LCD televisions and etc. also makes edges of objects blurred. This paper proposes the method to enhance the edge of a binary image for the binary output device as well as a circuit diagram or a design. Based on that the human eyes perceive the local average luminance rather than the pixel's luminance itself, the proposed system uses a local activitymeasure (LAM), which is the difference between a pixel luminance and the average of its $3{\times}3$ neighborhood pixels' luminances weighted according to the spatial positioning. The system also usesinformation of edge enhancement(IEE), which is computed from the LAM multiplied by the average luminance. The IEE is added to the quantizer's input pixel and feeds into the halftoning quantizer. The quantizer produces the halftone image having the enhanced edge. The simulation results show that the proposed method produces more fine halftoning images than conventional methods due to the enhanced edges. Also the performance of the proposed method is compared with that of the conventional method by measuring the edge correlation and the local average accordance over a range of viewing distances.
인간 시각 시스템의 공간 지각 특성을 이용한 개선된 이진트리 벡터양자화
유성필,곽내정,안재형,Ryu, Soung-Pil,Kwak, Nae-Joung,Ahn, Jae-Hyeong 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.1
칼라 양자화는 칼라 카메라로부터 입력된 자연 색의 칼라 영상을 컴퓨터 모니터에 표현하기 위해 더 적은 칼라 팔레트로 구성하는 것이다. 이것은 자연색 중에서 인간이 인식한 수 있는 색은 수 백가지 정도일 뿐 아니라 실제 칼라 영상에 나타나는 색은 이 보다는 훨씬 적다는 것을 바탕으로 한다. 본 논문에서는 인간의 시각 특성중 공간 지각 특성을 고려한 개선된 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터양자화 기법을 제안한다. 제안 방법은 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터 양자화의 두 노드로 분할하는 과정에 영상의 블록 내의 칼라의 변화에 따른 인간의 시각의 반응 정도를 가중피로 결합하여 양자화를 하였다. 제안 방법은 기존의 방법보다 색상이 선명해지며 유사한 영역의 분한에 뛰어난 성능을 보여 주었으며 주관적인 화질 평가와 PSNR에서도 좋은 결과를 보였다. Color image quantization is a process of selecting a set of colors to display an image with some representative colors without noticeable perceived difference. It is very important in many applications to display a true color image in a low cost color monitor or printer. The basic problem is how to display 256 colors or less colors, called color palette, In this paper, we propose improved binary tree vector quantization based on spatial sensitivity which is one of the human visual properties. We combine the weights based on the responsibility of human visual system according to changes of three Primary colors in blocks of images with the process of splitting nodes using eigenvector in binary tree vector quantization. The test results show that the proposed method generates the quantized images with fine color and performs better than the conventional method in terms of clustering the similar regions. Also the proposed method can get the better result in subjective quality test and WSNR.
Improved $(2D)^2$ DLDA for Face Recognition
조동욱,장언동,김영길,김관동,안재형,김봉현,이세환,Cho, Dong-Uk,Chang, Un-Dong,Kim, Young-Gil,Kim, Kwan-Dong,Ahn, Jae-Hyeong,Kim, Bong-Hyun,Lee, Se-Hwan The Korean Institute of Communications and Informa 2006 韓國通信學會論文誌 Vol.31 No.10C
In this paper, a new feature representation technique called Improved 2-directional 2-dimensional direct linear discriminant analysis (Improved $(2D)^2$ DLDA) is proposed. In the case of face recognition, thesmall sample size problem and need for many coefficients are often encountered. In order to solve these problems, the proposed method uses the direct LDA and 2-directional image scatter matrix. Moreover the selection method of feature vector and the method of similarity measure are proposed. The ORL face database is used to evaluate the performance of the proposed method. The experimental results show that the proposed method obtains better recognition rate and requires lesser memory than the direct LDA.
실내 무선 채널 환경에서 무선 LAN용 OFDM 시스템의 성능 분석
최연주,김항래,김남,고영훈,안재형,Choi, Yeoun-Joo,Kim, Hang-Rae,Kim, Nam,Ko, Young-Hoon,Ahn, Jae-Hyeong 한국전자파학회 2001 한국전자파학회논문지 Vol.12 No.2
본 논문에서는 IEEE 802.11a 무선 LAN에 적합한 OFDM 시스템에 비터비 복호를 사용하는 길쌈 부호와 단일 탭의 LMS 등화기를 적용하여 실내 무선 채널 환경에서 시스템 성능을 시뮬레이션을 통해 분석한다. 실내 무선 채널은 라이시안 페이딩 모델링하고, 부채널변조 방식으로는 QPSK와 16QAM을 사용한다. 직접 파 대 간섭파 전력비 K=5 dB 인 라이시안 페이딩 채널에서 길쌈 부호 및 비터비 복호를 사용하는 경우, 경판정에서 QPSK는 8.6 dB, 16QAM 은 19.2dB, 연판정에서 QPSK는 5.3dB, 16QPSK는 5.3dB, 16QAM은 9.8dB에서 $10^{-4}$의 BER을 만족하였다. 또한 16QAM/OEFM 방식에 단일 탭의 LMS 등화기를 사용하면 길쌈 부호만을 사용한 경우보다 경판정 비터비 복호의 경우 8.6dB,연판정의 경우에는 2dB의 성능이 향상됨을 알 수 있었다. In this paper, the system performance with the convolution code using a Viterbi decoding and the one tap LMS equalizer applied to the OFDM system, which is suitable for IEEE 802.1la wireless LAN in indoor wireless channel, is analyzed through computer simulation. Indoor wireless channel is modeled as Rician fading channel, and QPSK and 16QAM scheme are used for subchannel modulation. In Rician fading channel with the power ratio of the direct path signal to the scattered signals, K=5 dB, BER of $10^{-4}$ is satisfied if the SNRs of the QPSK/OFDM and the 16QAM/OFDM are 8.6 dB and 19.2 dB in hard decision and 5.3 dB and 9.8 dB in soft decision, respectively. Compared with convolution code scheme, it is observed that 16QAM/OFDM system with the one tap LMS equalizer has the performance improvement of 8.6 dB and 2 dB in hard decision and soft decision, respectively.
흉부 디지털 영상의 병변 유무 판단을 위한 딥러닝 모델
이종근,김선진,곽내정,김동우,안재형,Lee, Jong-Keun,Kim, Seon-Jin,Kwak, Nae-Joung,Kim, Dong-Woo,Ahn, Jae-Hyeong 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.2
흉부 영상을 통해 진단 가능한 병변은 무기폐, 심비대, 덩어리, 기흉, 삼출 등 그 종류가 수십 가지에 이른다. 흉부 병변의 정확한 진단과 위치 및 크기를 판단하기 위해 일반적으로 전산화단층촬영(CT) 검사가 필요하지만, 전산화단층촬영은 검사 비용과 방사선 피폭 등의 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 흉부 병변 진단의 일차적 선별도구로서 방사선검사(X-ray) 영상에서 병변 유무 판단을 위한 딥러닝 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 병변의 유무 판단에 최적화하기 위해 다양한 구성 방법들을 비교하여 설계하였다. 실험 결과, 기존 알고리즘보다 병변 유무 판단률이 약 1% 정도 향상되었다. There are dozens of different types of lesions that can be diagnosed through chest X-ray images, including Atelectasis, Cardiomegaly, Mass, Pneumothorax, and Effusion. Computed tomography(CT) test is generally necessary to determine the exact diagnosis and location and size of thoracic lesions, however computed tomography has disadvantages such as expensive cost and a lot of radiation exposure. Therefore, in this paper, we propose a deep learning algorithm for judging the presence or absence of lesions in chest X-ray images as the primary screening tool for the diagnosis of thoracic lesions. The proposed algorithm was designed by comparing various configuration methods to optimize the judgment of presence of lesions from chest X-ray. As a result, the evaluation rate of lesion presence of the proposed algorithm is about 1% better than the existing algorithm.