팁번에 강하고 다수성 청치마 상추 ‘삼복하청’ 육성

장석우,박수형,이종남,서명훈,김대균,이민정,정택구,인민식,이중원,김은지,김희대,박보경,고순보 한국육종학회 2020 한국육종학회지 Vol.52 No.2

A new lettuce (Lactuca sativa L.) with elliptic and dark green leaves, ‘Sambokhacheong’, which is tolerant to tipburn with goodyield, was developed from a cross between ‘Meokchima’ (dark red leaves) and ‘Yeoreumcheongchima’ (high yield, green leaves). The crossingand selection for advanced lines was conducted by the pedigree method in 2006-2012. The advanced lines were evaluated for yield andadaptability at several locations in Korea (Gangwon-do, Gyeonggi-do, Chungcheongbuk-do, Chungcheongnam-do, Jeollabuk-do, Gyeongnam-do,and Jeju-do) over three years starting from 2015. The evaluations revealed that this lettuce was early- and medium-maturing leaf lettuce,with a shelf-life of four weeks at 4 ℃, longer than that of ‘Yeoreumcheongchima’. ‘Sambokhacheong’ showed no symptoms of tipburnduring hot seasons in the southern parts of South Korea compared ‘Yeoreumcheongchima’. The content of bitter sesquiterpene lactones (latucin,latucin+8-deoxylactucin+lactucopicrin) of ‘Sambokhacheong’ at 57.16 (μg/g, dry weight) was higher than that of ‘Yeoreumcheongchima’. Compared with ‘Yeoreumcheongchima’, the marketable yield of ‘Sambokhacheong’ was 2% higher (at 551 g per plant) and showed late boltingat 111 days after sowing in the summer cultivation season. Its leaves are better, crispier, and sweeter than those of ‘Yeoreumcheongchima’. Therefore, we recommend the new cultivar ‘Sambokhacheong’ for cultivation in hot seasons (Registration No. 6915).

퍼지 추론에 의한 비디오 데이터의 샷 경계 추출

장석우,Jang, Seok-Woo 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.6

본 논문에서는 퍼지 추론 방법을 이용하여 비디오 데이터에서 샷(shot)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 컷(cut), 페이드(fade), 디졸브(dissolve)와 같은 샷의 경계들을 검출하고, 이들을 그 종류별로 분류하기 위해 기본적으로 퍼지 연상 기억장치를 확장한 퍼지 추론 방법을 이용한다. 본 논문에서는 연속적인 두 영상 사이의 차이를 나타내는 여러 특징들을 입력 퍼지 집합으로 사용하고, 샷 경계들을 출력 퍼지 집합으로 사용한다. 본 논문의 퍼지 추론 시스템은 크게 학습 단계와 추론 단계의 두 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 퍼지 소속 함수의 결정을 통해 시스템의 기본 구조를 초기화하고 이를 바탕으로 퍼지 연상 기억장치의 학습 기능을 이용하여 퍼지 규칙을 조건부와 결론부를 연결하는 가중치의 형태로 생성한다. 그리고 추론 단계에서는 구성된 퍼지 추론 모델을 이용하여 실제 추론을 수행한다. 실험에서는 제안된 샷 경계 검출 방법의 성능을 확인하기 위해서 뉴스, 영화, 광고, 다큐멘터리, 뮤직 비디오 등의 비디오 데이터들을 활용하였다. In this paper, we describe a fuzzy inference approach for detecting and classifying shot transitions in video sequences. Our approach basically extends FAM (Fuzzy Associative Memory) to detect and classify shot transitions, including cuts, fades and dissolves. We consider a set of feature values that characterize differences between two consecutive frames as input fuzzy sets, and the types of shot transitions as output fuzzy sets. The inference system proposed in this paper is mainly composed of a learning phase and an inferring phase. In the learning phase, the system initializes its basic structure by determining fuzzy membership functions and constructs fuzzy rules. In the inferring phase, the system conducts actual inference using the constructed fuzzy rules. In order to verify the performance of the proposed shot transition detection method experiments have been carried out with a video database that includes news, movies, advertisements, documentaries and music videos.

人間의 社會化

張錫祐 弘益大學校 1969 弘大論叢 Vol.1 No.-

주제발표 : 소통하는 부모-자녀되기

장석우 열린부모교육학회 2013 열린부모교육학회 정기학술대회 Vol.10 No.-

大學生의 價値意識에 關한 調査

張錫祐 中央大學校 師範大學 敎育學會 1964 敎育 硏究 Vol.3 No.1

사육 수온이 연어(Oncorhynchus keta) 치어의 성장 및 생리반응에 미치는 영향

장석우,강한승,강동양,조규석 한국환경생물학회 2022 환경생물 : 환경생물학회지 Vol.40 No.4

본 연구는 연어(Oncorhynchus keta) 치어의 성장, 생존 및 혈액 성상에 미치는 사육수온(8, 11, 14 및 17°C)의 영향을 연구하기 위해 수행되었다. 실험 종료 시 연어의 체중(body weight, BW)은 14°C 실험구에서 가장 높았을 뿐 아니라, 특이성장률(specific growth rate, SGR), 사료전환 효율 (feed conversion ratio, FCR), 사료효율(feed efficiency, FE), 증중률(weight gain, WG) 및 비만도(condition factor, CF)와 같은 성장지표에서도 14°C 실험구가 가장 높은 경향을 나타내었다. 생존율(survival rate)은 8°C와 11°C 실험구에서 100%를 보였고, 14°C 실험구에서는 96% 및 17°C 실험 구에서는 98%를 각각 나타내었다. 혈장 성분 중 알라닌 아미노전이효소(alanine aminotransferase, ALT)는 17°C 실 험구에서 유의한 감소를 보였으나, 알부민(albumin), 총단백질(total protein, TP), 나트륨(sodium, Na+), 칼륨(potas[1]sium, K+) 및 염소(chloride, Cl-)는 유의한 변화를 보이지 않았다. 실험 종료 시 연어의 체성분 조사를 실시한 결과, 수분(moisture), 단백질(crude protein) 및 회분량(crude ash)은 수온에 따른 유의한 변화는 보이지 않았으나, 지질(crude lipid)은 다른 실험구에 비해 8°C 실험구에서 유의하게 높은 경향을 보였다. 결론적으로 연어 치어가 성장하는데 필요한 최적의 사육 수온은 14°C로 보이나, 혈액 성상 등 생리적인 영향은 향후 추가적인 연구가 필요한 것으로 판단된다.

DCT 계수와 에지를 이용한 자막의 강건한 분할

장석우,안권재,김계영 한국차세대컴퓨팅학회 2015 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.11 No.3

디지털 비디오 데이터의 효과적인 색인과 검색을 위해서는 비디오 영상 안에 존재하는 자막을 활용하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 DCT(discrete cosine transform) 계수와 에지를 이용하여 입력 영상 안에 포함된 자막 을 강건하게 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 입력 영상으로부터 자막이 존재할 것이라고 예상되 는 후보 자막 영역을 수평과 수직 방향의 고주파 특징을 이용하여 검출한다. 그런 다음, 후보 자막 영역에서 자막을 형성하는 영역들만을 에지의 군집화를 통해 추출한다. 그리고 앞에서 추출한 자막 영역에서 배경을 제외하고 문자만 을 추출한다. 마지막으로, 추출된 자막 영역이 비 자막 영역을 포함하지 않고 실제 자막 영역만을 포함하고 있는지 를 신경망을 이용하여 최종적으로 검증한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 자막 영역 검출 알고리즘이 서로 다른 상황에서 자막을 강건하게 추출한다는 것을 여러 가지의 실험을 통해 보여준다. Utilizing captions is very important for effective video indexing and retrieval in digital video data. In this paper, we propose a method of robustly detecting captions using DCT(discrete cosine transform) coefficients and edges in input images. The suggested method first detects candidate caption regions by using horizontal and vertical high-frequency DCT coefficients. The method then obtains character regions containing captions from candidate regions through edge clustering. Subsequently, we separate captions from background in the obtained candidate region. Finally, we determine actual caption regions among candidate regions using an artificial neural network. Experimental results show that the proposed method can robustly extract caption regions from different input images.

동작정보 추출을 위한 가변적 탐색 영역과 블록 크기의 정합

장석우,김봉근,김계영,최형일,Jang, Seok,Kim, Bong-Keun,Kim, Gye-Young,Choi, Hyung-Il 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.3

본 논문에서는 영상으로부터 블록 단위의 동작벡터를 추출하기 위해 가변적인 크기의 블록을 사용하는 정합 방법을 제안한다. 제안된 정합 알고리즘은 탐색영역의 크기를 적응적으로 조절하고, 보다 정확한 동작벡터를 추출할 때가지 블록의 크기를 동적으로 설정한다. 본 논문에서는 탐색영역의 중심위치를 결정하기 위해 시간의 경과에 따른 블록의 동작변화는 작다고 가정한다. 또한, 탐색영역의 범위는 공간적으로 인접한 블록들의 동작 균일성에 따라 조절된다. 블록의 크기를 결정하는 과정은 작은 크기의 블록에서부터 정합을 시작한다. 정합 정확도가 좋을 경우 블록의 크기를 조금 확대한 후 본 논문에서 정한 정합 기준이 만족될 때가지 정합 과정을 반복한다. 실험 결과는 제안한 가변적인 블록정합 방법이 보다 정확한 블록 단위의 동작벡터를 추출함을 보여준다. This Paper Proposes a size-variable block matching algorithm for motion vector extraction. The Proposed algorithm dynamically determines the search area and the size of a block. We exploit the constraint of small velocity changes of a block along the time to determine the origin of the search area. The range of the search area is adjusted according to the motion coherency of spatially neighboring blocks. The process of determining the sire of a block begins matching with a small block. If the matching degree is not good enough, we expand the size of a block a little bit and then repeat the matching process until our matching criterion Is satisfied. The experimental results show that the proposed algorithm can yield very accurate block motion vectors. Our algorithm outperforms other algorithms in terms of the estimated motion vectors, though our algorithm requires some computational overhead.

컬러 영상에서 추적 기능을 활용한 얼굴 영역 검출 및 차단

장석우 한국산학기술학회 2020 한국산학기술학회논문지 Vol.21 No.10

In recent years, the rapid increases in video distribution and viewing over the Internet have increased the risk of personal information exposure. In this paper, a method is proposed to robustly identify areas in images where a person's privacy is compromised and simultaneously blocking the object area by blurring it while rapidly tracking it using a prediction algorithm. With this method, the target object area is accurately identified using artificial neural network-based learning. The detected object area is then tracked using a location prediction algorithm and is continuously blocked by blurring it. Experimental results show that the proposed method effectively blocks private areas in images by blurring them, while at the same time tracking the target objects about 2.5% more accurately than another existing method. The proposed blocking method is expected to be useful in many applications, such as protection of personal information, video security, object tracking, etc. 최근 들어, 동영상의 간편한 촬영 그리고 인터넷을 통한 동영상의 보급 및 시청이 기하급수적으로 늘어남에 따라서 개인 정보의 외부 노출로 인한 피해가 발생하고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 들어오는 영상으로부터 사람의 개인 정보가 노출된 목표 객체 영역을 강인하게 추출한 다음, 추출된 객체를 위치 예측 알고리즘을 이용해 빠르게 추적하면서 영상 블러링 기법을 통해 동시에 블로킹하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 입력받은 컬러 영상으로부터 개인 정보 영역이 노출된 목표 객체 영역을 인공 신경망 기반의 학습 알고리즘을 이용하여 정확하게 추출한다. 그런 다음, 검출된 객체를 위치 예측 알고리즘을 이용하여 빠르게 추적하면서 영상 블러링을 적용하여 블로킹한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 받아들인 다양한 종류의 컬러 영상 데이터로부터 개인 정보가 노출된 목표 객체를 기존 방법에 비해 2.5% 보다 정확하게 추적하면서 동시에 블러링함으로써 개인 정보 영역을 효과적으로 차단한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 물체 차단 방법은 개인 정보의 보호, 비디오 감시 및 보안, 객체 검출 및 추적 등과 같은 많은 실제적인 응용 분야에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

교수계획서의 작성과 활용

장석우,Jang, Seok-U 한국대학교육협의회 1986 大學敎育 Vol.20 No.-