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영상처리에서 효율적인 교육과 연구를 위한 비주얼 프로그래밍 환경 개발
이정헌(JeongHeon Lee),허훈(Hoon Heo),채옥삼(OkSam Chae) 한국정보과학회 2005 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.32 No.1
멀티미디어 기기의 일반화로 여러 분야에서 영상처리 기술인력에 대한 수요가 증가하고 있으나, 실무능력을 가진 전문인력의 수는 시장의 요구에 비해 매우 적다. 영상처리 분야에 실무능력을 갖춘 전문인력을 양성하기 위해서는 이론교육과 함께 학습한 이론을 실제 영상에 적용하고 적용된 결과를 분석해 볼 수 있는 실습과정을 체계적으로 지원할 수 있는 비주얼 프로그래밍 환경이 필요하다. 본 논문에서는 효율적인 영상처리 교육이 이루어지도록 이론적인 내용과 이론에 따른 다양한 해법을 직접 체험해 볼수 있고 학습과정에서 얻어진 새로운 아이디어를 쉽게 구현해 볼 수 있는 통합 환경인 비주얼 프로그래밍 환경을 제안한다. 제안된 시스템은 교육받은 내용을 실제 응용 시스템 개발 과정까지 일괄적으로 지원하는 통합 환경을 제공하고 있으며, 교재 및 학습자료들을 누적 관리하여 학생이나 교수자 모두에게 이상적인 영상처리 교육 및 연구 환경을 제공한다. With the wide spread use of multimedia device, the demand for the image-processing engineers are increasing in various fields. However there are few engineers who can develop practical applications in the image processing area. To teach practical image processing techniques, we need a visual programming environment which can efficiently present the image processing theories and, at the same time, provide interactive experiments for the theory presented. In this paper, we propose a visual programming environment of the integrated environment for image processing. It consists of the theory presentation systems and experiment systems based on the visual programming environment. The theory presentation systems support multimedia data, web documents and powerpoint files. The proposed system provides an integrated environment for application development as well as education. The proposed system accumulates the teaching materials and exercise data and it manages, an ideal image processing education and research environment to students and instructors.
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산 처리와 pH 조절을 이용한 사문석군 광물로부터 규소와 철산화물 회수 및 광물 탄산화 연구
백지연,조연우,이정헌,권나윤,김예람,최숙,김성희,노열,Baek, Jiyeon,Jo, Yeonu,Lee, Jeongheon,Kwon, Nayoon,Kim, Yeram,Choi, Suk,Kim, Sunghee,Roh, Yul 대한자원환경지질학회 2016 자원환경지질 Vol.49 No.1
이 연구는 사문석군 광물을 산 처리하고, 용출액을 pH 조절 하여 사문석군 광물로부터 규소와 철산화물 회수와 광물탄산화에 대해 연구하고자 하였다. 연구에 사용된 암석시료는 홍성 구항면에서 채취한 사문암으로 안티고라이트와 자철석로 구성되며, $SiO_2$(45.3 wt.%), MgO(41.3 wt.%), $Fe_2O_3$(12.2 wt.%)의 화학조성을 보였다. 자원회수실험은 $75{\mu}m$ 이하의 크기로 분쇄한 사문암을 1 M의 염산, 황산, 질산으로 각각 용해시켜 잔류물을 추출(1 단계)하였고, 남은 용출액에 $NH_4OH$를 추가하여 pH=8.6까지 상승시켜 형성된 붉은색 침전물을 회수(2 단계)하였다. 광물탄산화 실험은 침전물이 제거된 상층액에 $CO_2$를 주입한 후, pH=9.5까지 상승시켜 형성된 백색의 침전물을 회수(3 단계)하였다. 각 단계에서 회수된 잔류물과 침전물의 광물학적 특성을 확인하기 위해 XRD, TEM-EDS 분석을 실시했고, 용출액과 침전물이 제거된 상층액에 함유된 원소(Si, Mg, Fe)의 농도 변화는 ICP-AES 분석을 통해 확인했다. 용출된 금속은 Si, Fe, Mg이었다. 안티고라이트는 산과 반응한 후에도 판상을 유지하나 비정질실리카로 변했다(1 단계). pH=8.6에서 회수된 침전물은 Fe, Si, O로 구성된 비정질광물로, 2~10 nm 크기의 구형 나노물질이었다(2 단계). 마지막으로 $CO_2$를 주입한 후, pH=9.5에서 회수된 침전물은 nesquehonite[$Mg(HCO_3)(OH){\cdot}2(H_2O)$]와 lansfordite[$MgCO_3{\cdot}H_2O$]로 $1{\sim}6{\mu}m$ 크기를 가진 주상의 결정질광물이었다(3 단계). 따라서 산 처리된 사문석군 광물에서 나노물질의 실리카(잔류물)과 철산화물(침전물)을 회수가능하며, $CO_2$ 반응과 pH 조절을 이용하여 탄산염광물을 형성하였다. 회수된 실리카와 철산화물은 다른 물질로 합성하는 전구체로 유용하게 이용될 수 있으며, 이산화탄소를 이용한 광물탄산화 반응은 대기 중 이산화탄소 고정에 응용될 수 있을 것으로 기대된다. The objectives of this study were to recover silica and iron oxides and $CO_2$ sequestration using serpentine via various acid dissolution and pH swing processes. Serpentine collected from Guhang-myeon in S. Korea were mainly composed of antigorite and magnetite consisting of $SiO_2$ (45.3 wt.%), MgO (41.3 wt.%), $Fe_2O_3$ (12.2 wt.%). Serpentine pulverized ($${\leq_-}75{\mu}m$$) and then dissolved in 3 different acids, HCl, $H_2SO_4$, $HNO_3$. Residues treated with acidic solution were recovered from the solution (step 1). And then the residual solution containing dissolved serpentine was titrated using $NH_4OH$. And pH of the solution increased up to pH=8.6 to obtain reddish precipitates (step 2). After recovery of the precipitates, the residual solution reacted with $CO_2$ and then pH increased up to pH=9.5 to precipitate white materials (step 3). The mineralogical characteristics of the original sample and harvested precipitates were examined by XRD, and TEM-EDS analyses. ICP-AES analysis was also used to investigate solution chemistry. The dissolved ions were Mg, Si, and Fe. The antigorite became noncrystralline silica after acid treatment (step 1). The precipitate at pH=8.6 was mainly amorphous iron oxide, of which size ranged from 2 to 10 nm and mainly consisting of Fe, O, and Si (step 2). At pH=9.5, nesquehonite [$Mg(HCO_3)(OH){\cdot}2(H_2O)$] and lasfordite [$MgCO_3{\cdot}H_2O$] were formed after reaction with $CO_2$ (step 3). The size of carbonated minerals was ranged from 1 to $6{\mu}m$. These results indicated that the acid treatment of serpentine and pH swing processes for the serpentine can be used for synthesis of other materials such as silica, iron oxides and magnesium carbonate. Also, This process may be useful for the precursor synthesis and $CO_2$ sequestration via mineral carbonation.
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연속 영상에서의 경계추출을 위한 유전자 알고리즘 기반의 B-spline 적합
허훈(Hoon Heo),이정헌(JeongHeon Lee),채옥삼(OkSam Chae) 한국정보과학회 2005 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.32 No.5
본 연구에서는 유사한 여러 물체들이 인접하여 나타나는 영상열로부터 물체들을 개별적으로 분리할 수 있는 B-spline 적합(fitting) 알고리즘을 제안한다. 기존의 스네이크(snake) 알고리즘들은 초기화의 어려움과 다수의 극점 존재로 인해서 이러한 영상자료에서 물체의 영역을 개별적으로 분리하는 데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이 문제를 극복하고 다양한 형태의 물체가 인접해 있는 유사한 물체들로부터 효과적으로 분할 할 수 있는 유전자(genetic) 알고리즘 기반 B-spline 적합방안을 제안한다. 실제 상황을 고려하여 생성된 영상자료와 실제 치아 CT 영상을 이용한 평가에서 제안된 방법은 서로 인접해 있는 유사한 형태와 밝기의 물체들을 개별적으로 정확하게 분할할 수 있음을 보였다. 제안된 알고리즘의 결과는 이상적으로 추출된 영역과의 일치성과 false positive 오류 그리고 false negative오류가 계산되어 검증되었다. We present a B-spline fitting method based on genetic algorithm for the extraction of object contours from the complex image sequence, where objects with similar shape and intensity are adjacent each other. The proposed algorithm solves common malfitting problem of the existing B-spline fitting methods including snakes. Classical snake algorithms have not been successful in such an image sequence due to the difficulty in initialization and existence of multiple extrema. We propose a B-spline fitting method using a genetic algorithm with a new initial population generation and fitting function, that are designed to take advantage of the contour of the previous slice. The test results show that the proposed method extracts contour of individual object successfully from the complex image sequence. We validate the algorithm by false-positive/negative errors and relative amounts of agreements.
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