목 적：복부 자기공명영상 검사는 호흡에 의한 움직임으로 인하여 최적의 영상 구현에 어려움이 많았다. 이에 본 연구에서는 복부자기공명검사 시 일정한 호흡을 돕는 메트로놈(Metronome)을 이용한 효과적인 검사 방법을 제시 하고자 한다. 대상 및 방법：2017년 1월 1일부터 2018년 1월 31일 까지 본원에서 검사한 복부 자기공명영상 검사를 받은 총60명(남자:여자 =44:16)의 환자를 대상으로 최적의 복부 자기공명영상 검사방법에 대하여 연구를 하였다. 장비는 General Electronics(GETM)의 Signa 1.5 Tesla 장비를 사용하였고, 연구는 호흡 유도하 스캔(RTr)의 Sequence중 T2 Single Shot Fast Spin Echo Axial Scan(T2 SSFSE), T2 Fast Spin Echo Propeller Axial Scan(이하 T2 Propeller)으로 하였다. 메트로놈(Metronome)을 사용하지 않고 검사한 그룹을 A그룹, 메트로놈(Metronome)을 사용하여 검사한 그룹은 B그룹 (BPM30=15회/분당)으로 나누었다. 결과는 SPSS 20.0을 사용하여 통계 분석하였다. 결 과：메트로놈 사용유무는 인공물 발생 정도와 영상의 화질에는 차이가 없었지만 메트로놈을 사용한 그룹이 검사시간 (485s:439s)과 검사 중 문제점(과호흡, 검사 중 수면, 재검사) 발생률(23%:3%)이 현저히 저감되었다(P<.05*). 결 론：복부 자기공명영상 검사 시 메트로놈(Metronome)을 사용하여 검사한 그룹이 사용하지 않은 그룹에 비하여 영상의 화질은 차이가 없었지만, 검사시간 단축 효과와 검사중 문제점 발생률 저감 효과는 통계학적으로 유의미 하였다(P<.05*). 따라서 호흡 유도하(RTr Scan) 복부 자기공명영상 검사 시 환자의 호흡수를 조절하는 메트로놈을 사용하면 더 효과적이라 할 수 있겠다.

목 적：본 논문은 비흡연자와 한국형 알코올 선별 검사법(AUDIT-K)설문지 척도점수에 따라 적정 음주군(10점 이하)을 분류하여 뇌 확산텐서영상을 획득한 후 Tract-Based Spatial statistics 방법으로 정상인의 뇌 영역별 비등방도 FA 측정값 을 제시하고자 한다. 대상 및 방법：연구대상은 2017년 6월 1일부터 8월 31일까지 연구목적과 검사방법에 대하여 설명하고 동의를 한 30세 이상 50세 이하의 남성을 대상으로 모집하였고 경남 양산시 소재의 P대학병원의 자기공명영상장치(MAGNETOM Skyra 3.0T)를 사용하여 검사를 시행하였다. 연구대상의 수는 설문조사한 총 170명 중 비흡연자와 한국형 알코올 사용 장애 검사 법(AUDIT-K)의 점수 척도가 10이하인 정상 음주군 59명을 대상으로 하였다. 뇌 확산텐서영상을 획득한 후 Tract-Based Spatial Statics 방법으로 뇌 백질(White matter)영역부위 신경섬유로, 뇌 회백질(Gray matter) 엽(Lobe)영역별 부위, 뇌 회백질(Gray matter) 이랑(Gyrus)영역별 부위, 뇌 회백질(Gray matter) 기저핵(Basal ganglia)영역별 부위, 뇌 회백 질(Gray matter) 해마(Hippocampus)영역별 부위의 FA(fractional anisotropy)값을 SPSS 21.0 Version 통계프로그램 을 사용하여 그에 상응하는 기술통계 분석하였다. 결 과：뇌 백질(white matter) 영역별부위의 비등방도 FA값은 뇌 들보의 뒤쪽(Posterior)이 0.7527 ±0.02481으로 가장 높았고, 왼쪽 맥락총(Choroid plexus)은 0.2302±0.04323으로 가장 낮았으며, 뇌 회백질(Gray matter) 부위 중에서 엽 (Lobe)영역별 비등방도 FA값은 후두엽(Occipital lobe superior division)이 0.2004±0.00669로 가장 높았으며 위쪽 전두엽(Superior frontal lobe)이 0.1759±0.00704로 가장 낮았고, 이랑(Gyrus)영역별 비등방도 FA값은 앞쪽 대상 회 (Cingulate gyrus anterior division)가 0.2403±0.00703으로 가장 높았고, 뒤쪽 대상 회(Cingulate gyrus posterior division)는 0.2223±0.00617으로 가장 낮았으며, 기저핵(Basal ganglia)별 비등방도 FA값은 왼쪽 담창구(Lt. globus pallidus)가 0.3994±0.01041로 가장 높았고 오른쪽 미상핵(Rt. caudate nucleus)이 0.2116±0.01442로 가장 낮았으 며, 해마(Hippocampus)영역별 비등방도 FA값은 앞쪽 해마 곁이랑(Para hippocampal gyrus anterior division)가 0.1827±0.01036으로 가장 높았고 왼쪽 해마(Lt. hippocampus)가 0.1675±0.01136으로 가장 낮았다. 결 론：뇌 백질부위의 뇌 들보 부위의 비등방도가 가장 높았으며 뇌 회백질 영역의 왼쪽 담창구(Lt globus pallidus)도 비등방도가 높았다. 통상적으로 뇌 백질 영역이 회백질 보다 비등방도가 높다고 알려져 있지만 모든 백질영역이 회백질보다 비등방도는 높지 않았다. 30세 이상 50세 이하의 정상인 남성을 대상으로 뇌 백질과 회백질 영역의 해부학적 확산텐서영상의 비등방도의 계측치를 Tract-Based Spatial statistics(TBSS)방법으로 제시할 수 있었다.

식생보전등급은 식생의 입지 조건, 천이정도, 경관, 인위적인 간섭정도, 식생경관을 고려하여 자연성, 역사성, 희귀성, 등의 가치에 따라 등급화 하여 활용 할 수 있는 체계이다. 본 연구는 식생보전등급 평가 결과를 검수하는 방안을 연구하고자 위성영상을 활용한 정규식생지수(NDVI)와 2016년 소백산국립공원 정밀식생도를 비교 및 분석하고자 하였다. 대상지역인 소백산국립공원은 면적 322.01㎢로서 행정구역상 충청북도 단양군, 경상북도 영주시, 경상북도 봉화군 3개시･군에 걸쳐있다. 경위도상 북위 36°50′-37°5 0′, 동경 128°20′-128°43′에 자리하고 있으며 식물지리학적으로 남방계와 북방계의 중간지점으로 생물다양성이 매우 풍부한 지역이다. 소백산국립공원 정밀식생도 분석결과 식생대분류 현황은 산지낙엽활엽수림 59.45%, 산지침엽수림 19.88%, 식재림 12.63%, 산지습성림 6.65%, 비식생 0.61%, 기타식생 0.29%, 아고산활엽수림 0.28%, 암벽식생 0.09%, 산지관목림 0.05%, 아고산침엽수림 0.04%, 하반림 0.03%, 산지초원식생 0.01%를 차지하는 것으로 확인되었다. 식생보전등급의 경우 1등급 3.9768%, 2등급 71.5063%, 3등급 10.9337%, 4등급 12.6907%, 5등급 0.8925%로 확인 되었다. NDVI값을 모두 4가지로 대분류기준, 영급기준, 경급기준, 보존등급 기준으로 정리한결과는 다음과 같다. 대 류기준으로 평균을 구하면 산지낙엽활엽수림(0.716), 산지습성림(0.716), 산지초원식생(0.691), 아고산활엽수림(0.689), 식재림(0.676), 암벽식생(0.673), 산지침엽수림(0.672), 하반림(0.654), 산지관목림(0.644), 아고산침엽수림(0.633), 기타식생(0.592), 비식생(0.515) 순서로 나탔났다. 영급기준으로는 7영급(0.719), 6영급(0.715), 5영급(0.698), 4영급(0.705), 3영급(0.680), 2영급(0.682), 1영급(0.626)으로 나타났으며, 경급기준 3경급(0.714), 2경급(0.702), 1경급(0.686)으로 나타났다. 보전등급기준으로 분류하여 평균을 구하였을때, 1등급(0.700), 2등급(0.709), 3등급(0.684), 4등급(0.676), 5등급(0.536)으로 나타났다. NDVI분석 결과 대분류기준에서는 산지낙엽활엽수림, 산지습성림이 높은 값을 나타내는 편으로 확인되었다. 영급과 경급 기준에서는 각각 영급과 경급이 높을 수록 NDVI 값이 높게 나타나는 경향을 확인하였으나 보전등급에서는 뚜렷한 경향을 나타내지 않았다.

PURPOSES: In this study, algorithms were proposed for determining the crack condition of an asphalt pavement image using deep learning methods. METHODS: For the configuration of a deep learning network, the study used a Convolution Neural Network and You Only Look Once algorithms. To obtain input data for analysis, a camera was mounted on the bonnet of the vehicle to obtain images of asphalt pavement and to mark the ground-truth cracks in the asphalt pavement image. In addition, an algorithm suitable for the automatic determination function of Deep Learning was proposed in order to calculate the crack ratio and crack rating. RESULTS: The result of analysis showed that the recall rate of cracks in this system was higher from FPPW 5.0E-06 to 96.03%. Furthermore, the accuracy of the grading system was found to be 100%, enabling the determination of very accurate ratings. The rate of processing per image was 0.4448 seconds on average, and the real-time analysis of pavement images presented no problem because the assessment took place within a short time. CONCLUSIONS : Applying this system to the pavement management system is expected to reduce the time required in finishing work and to determine a quantitative crack rating.

본 연구에서는 수집영상의 매 프레임 MPC(mm/pixel coefficient) 업데이팅을 통해 축 방향과 상관없이 왜곡영상에 따른 변위를 보정하는 기법에 관해 다루고자 한다. 영상의 강제적 왜곡을 위해 다양한 촬영 각도를 설정하여 실험을 진행하였으며, 캠코더의 설치 위치를 통해 0°~55°까지 5° 단위로 12가지 촬영 각도를 조정해가며 영상을 수집·분석하였다. 본 실험에 앞서 영상기반 변위계측의 유효성 평가를 위한 예비실험을 수행하였으며, GPS 및 가속도계와 계측결과를 비교해보았을 때, 영상기반 변위계측 시스템은 충분한 유효성을 갖는다고 판단된다. 촬영 각도 별로 수집된 영상을 분석하여 구조물의 최대 진폭 및 추정 진동수를 검출하였으며, 검출결과 비교를 통해 촬영 각도에 의한 영향을 판단하고자 하였다. 또한 계측된 자유 진동으로부터 감쇠비를 추정하여 추가적인 비교를 수행 하였다. 분석 결과 최대 진폭 기준 0.325mm, 오차율 기준 5.72%의 미소한 오차를 나타냈다. 진동수 추정에서도 촬영 각도 50°를 제외 하고 전체적으로 1% 미만의 오차율을 보이며 매우 유사한 추정 결과를 나타냈으며, 촬영 각도가 변화에 따른 감쇠비는 최소 1.025% 에서 최대 1.189%의 추정결과를 보이며 촬영 각도와 상관없이 전체적으로 유사한 감쇠비를 나타냈다.

본 연구는 소방무인기 운용지침(안)을 제안하고자 비행환경 계측과 영상분석을 실시하였다. 데이터 수집을 위 해 계측용 소방무인기를 이용한 재난 및 사고현장의 고도별 온도, 고도별 풍속 측정 및 데이터 분석을 통한 비행영향 요소, 비행임무조건, 비행한계 등을 도출하였다. 특히 무인항공기의 운용에 있어 장애요인을 분석하고 실질적인 운용 계획을 수립하고자 산악실험, 해안실험, 고도별 가시도 실험 등 다양한 실험을 실시하였으며, 사고현장 비행계획을 위한 재난 현장 비행사례 영상을 분석하였다.

The visual inspection device was developed for non-destructive test of piping from the inside. The developed components of the system can be classified as camera module, main body module named crawler module and system module. Because the system has driving part as electric motors, it can run not only the horizontal and vertical straight lines but also bend lines. The system has video processors, it can make it possible to display the video on the monitor and to save the video clips simultaneously. Several tests were performed to check the development objectives.

국제 해상교통량 및 물동량이 증가함에 따라 한반도 주변해역의 선박유동량도 늘어나고 있으며 이에 따라 크고 작은 항구가 위치하고 있는 남해에서의 해양 사고도 꾸준히 발생하고 있다. 특히 선박간의 충돌 및 침몰 사고는 인적 및 물적 피해뿐만 아니라 해양환경오염을 유발하기 때문에 광역의 범위를 고해상도로 볼 수 있는 인공위성을 통한 신속한 선박탐지가 필요하다. 본 연구에서는 광학 인공위성 아리랑 2호 관측자료를 활용하여 광양만 인근해역의 각 채널 별 반사도 값을 비교 분석하여 새로운 선박탐지지수를 제시하였다. 선박 분류를 위해 그 선박탐지지수의 역치를 0.1로 설정하였고, RGB 합성영상과 비교하였을 때 대다수의 선박을 탐지하였음을 보여주었다. 연구해역에 포함되어 있는 큰 규모의 선박을 선정 후, 선박 주변의 공간적 반사도 분포를 분석하였다. 그 결과 선박 북서방향에 위치한 균일한 형태의 선박그림자를 확인할 수 있었다. 이는 태양의 위치가 남동방향에 위치하고 있음을 나타내고 있으며, 실제 위성영상이 촬영된 시기의 방위각은 144.80o로 영상내의 그림자의 위치를 통해 태양의 방위각을 유추할 수 있다. 그림자의 반사도는 주변 바다 및 선박에 비해 낮은 0.005 값을 나타냈고, 선수 및 선미에 따라 높이차가 달라짐을 보였다. 이는 선박의 갑판 및 구조물의 높이를 반영한 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 연안 해상사고 발생 시 실종선박 수색기술에 고해상도 광학 인공위성 영상이 활용될 수 있음에 의의가 있다.

본 연구는 ‘제조업 생산직 여성들의 생존권 투쟁’을 주제로 1980년대 한국의 민중미술운동의 영향을 받으며 ‘노동자로서의 여성’이라는 측면을 여성의 시각에서 스스로 표현하고자 한 한국의 여성주의 미술운동의 시발점에 주목하였다. 같은 맥락에서 1990년대 이후 노동자로서의 여성의 노동활동을 다룬 영상작품들이 계속하여 한국여성영상작가에 의해 발표되고 있는데, 이는 1980년대 산업체의 여성 노동운동을 뿌리를 두고 전개되기 시작한 한국의 여성주의 문화운동의 한 특징이다. 이것은 제2차 세계대전 이후 독립 국가들이 겪었던 경제성장과 민주화의 정착이라는 근대화의 역사를 배경으로 한국 사회의 경제성장구조에서 자신의 ‘노동’의 가치를 인정받고자 한 여성들의 주체의식에서 비롯되며 서구권의 여성주의 문화운동과는 그 역사적 차이점을 갖는다.

콘크리트 구조물 표면에 발생하는 균열은 사용자에게 심리적인 불안감을 제공하며, 장기간 열려있는 큰 폭의 균열은 구조 물의 사용성능 및 내구성에 영향을 준다. 국내에서는 건축물을 포함한 시설물의 노후화에 따른 안전관리를 위해 균열정도를 파악하는 조사가 인력에 의한 육안조사로 수행되고 있지만 인력의 고비용성과 객관성 미흡 등의 문제점이 대두되고 있다. 이를 해결하기 위해 영상분석을 통한 균열 추출 등 다양한 연구가 수행되고 있으나 균열인식 정확도 향상에 2차원 영상 분석만으로는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 2차원 영상 분석의 한계를 극복하기 위하여 3차원 특성을 정확하게 파악할 수 있는 3차원 광삼각 스캐닝기법을 활용하여 콘크리트 구조물 표면의 균열정보를 획득하는 기법을 개발하였다. 본 하 드웨어의 개발과 더불어 균열 패턴분석을 위한 획득된 균열의 세분화와 균열의 특성분석 알고리즘을 개발하였으며, 이를 실제 콘크리트 빔의 균열 탐지 적용을 통해 검증하였다.

본 연구는 영상제작 인력의 특성을 고려하여 다양한 전문영역 및 다양한 직급의 영상제작 인력(402명)을 대상으로 이들의 직업만족도와 관련요인들의 직간접효과 및 조절효과를 밝힌 실증연구이다. 본 연구의 목적은 첫째, 영상제작인력의 직업만족도에 이들의 업무자율성이 미치는 효과를 밝히고, 업무자율성이 직업만족도에 미치는 영향력이 의사소통 능력이나 대인갈등 요소에 의하여 증가 혹은 감소되는 지에 대한 이중매개효과를 입증하고, 셋째, 최근 영상제작분야에서의 성차별 문제에 대한 증대된 관심과 함께, 전술한 영상제작 인력의 업무자율성이 직업만족도에 미치는 직접효과 뿐 만 아니라, 의사소통능력 및 대인갈등의 이중매개효과가 성별에 따라서 어떻게 상이한 양상을 보이는지 규명해 볼 수 있도록 성별의 조절효과를 분석하는 것이다. 자료분석 결과, 첫째, 업무자율성을 많이 가질수록 직업만족도도 높다는 사실이 밝혀져, 영상제작인력의 직업만족도를 향상시키는데 업무자율성이 매우 중요한 선행요인임이 입증되었다. 둘째, 직업만족도에 업무자율성이 미치는 긍정적 직접효과는 특히 여성의 경우 남성에 비해 두배 이상 월등히 강하게 나타난 점이 주목된다. 셋째, 업무자율성이 직업만족도에 미치는 긍정적 효과는 남성의 경우 의사소통능력을 매개(mediation)로 하여 한층 더 강화될 수 있는 것으로 밝혀졌다. 넷째, 업무자율성이 직업만족도에 미치는 긍정적인 효과는 여성의 경우에서만 대인갈등을 매개로 약화되었는데, 이러한 대인갈등의 부분매개효과는 여성에게서만 발견되었다. 영상제작인력의 직업만족도에 업무자율성이 미치는 영향, 의사소통능력 및 대인갈등 등의 매개효과를 규명함에 있어서, 성별의 조절효과가 반드시 반영되어야 한다는 결론을 내리게 되었고, 자료분석 결과 밝혀진 주요 사실들을 토대로, 영상제작 인력의 직업만족도 향상을 위한 함의를 모색하고 논의하였다.

우리는 게임 렌더링을 위해 파스텔 드로잉 효과를 시뮬레이션 하는 회선기반 방법을 제안한다. 연구 동기는 굵고 진한 스트로크 패턴, 문지르기 효과, 스트로크 겹침 등 파스텔 드로잉의 속성을 모방하는 것이다. 굵고 진한 파스텔 스트로크 패턴을 위해 우리는 직사각형 모양의 스트로크 패턴과 유사한 굵은 노이즈를 사용한다. 문지르기 효과는 노이즈를 두 단계로 적분하는 회선 모델을 제안한다: 첫 단계로 회선 방향에 수직한 노이즈를 적분하고, 이를 두 번째 단계에서 회선 방향으로 적분한다. 스트로크 겹침 효과를 구현하기 위해 우리는 누적 노이즈 필드(ANF, accumulated noise field)를 제안한다. 이는 각 레이어에 노이즈가 분포되어 있다고 가정하고, 서로 다른 레이어에 있는 스트로크 패턴의 색을 섞는 모델을 의미한다. 이러한 세 가지 개념은 회선기반 프레임 웍으로 통합되며 시각적으로 만족스러운 게임 장면의 파스텔 드로잉 효과를 보인다.

소비자의 식품안전에 대한 관심 증가에 따라 시간과 비용이 많이 소요되는 기존 검사 방법을 대체할 수 있는 농식품 안전성 신속 검사 기술에 대한 연구가 증가하고 있다. 농식품의 품질 검사에 많이 활용되던 광학기술은 빠른 시간 내에 대량의 시료를 분석할 수 있는 장점 때문에 농식품 안전성 신속검사 분야에 활용하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 본 연구는 광학기술의 하나인 초분광 영상기술을 이용하여 농식품 안전성을 저해하는 세균의 번식환경을 제공하는 유기잔류물의 검출 가능성을 조사하기 위하여 수행되었다. 연구에서는 농식품 가공기계 설비로 많이 사용되는 재료 표면에 남아있는 육류 및 과채류 잔류물의 초분광 영상을 획득하고, 400~1000 nm 범위에서 이들 유기잔류물의 특성 파장을 구명하였다.

농산물의 외형적 특징 중 형상은 생산, 보관, 마케팅 및 소비자 구매 패턴까지 상업적 연결고리로 활용되어 왔다. 산업의 발달과 고성능 카메라의 개발로 카메라 비전을 이용한 농산물의 외부 품질을 평가하는 범위가 넓어지고 있다. 신맛과 단맛이 적당히 조화되어 있으며 비타민 C가 풍부한 딸기는 소비자들에게 인기가 많은 과일로 우리나라의 수출은 44 백만 달러, 세계점유율 1.4%로 신선딸기가 97.7%을 차지한다. 상품성이 낮은 비정상적인 딸기를 선별하기 위하여 자동화된 선별 시스템이 요구되고 있다. 본 연구에서는 CCD(Charge Coupled Device) 카메라를 사용하여 우리나라의 대표적인 수출 품종인 매향과 설향의 표준 형상과 비정상적인 형상의 기형 딸기를 객관적으로 판별하여 선별 할 수 있는 시스템을 구축하였다. 비정상적인 형상의 기형과는 정상적인 딸기 형상과 다른 모양으로 수정불량에 의한 것이 대부분이며 크게 쐐기형(투탑, 쓰리탑형), 원통형(사각형), 비대칭으로 구분하였다. CCD 카메라로 딸기의 상하 2면 영상을 촬영하여 매향과 설향의 표준 형상과 비정상적인 형상인 기형 딸기 영상을 얻었다. 영상처리를 활용하여 녹색으로 이루어진 꼭지 부분을 제거한 딸기 과육 형상을 획득하였다. 획득한 영상에서 딸기의 윤곽선을 추출하고 미분함수를 적용하여 기울기의 변화로 비정상적인 형상의 기형과 특징을 알 수 있었다. CCD 영상처리 분석을 이용하여 대표적인 수출 딸기 품종인 매향과 설향의 형상을 분류, 선별하여 객관적이고 표준화된 딸기 선별 가능성이 있음을 보여준다.

세계적으로 소비가 많은 과일 중 하나인 딸기는 안토시아닌, 비타민 및 β-카로틴이 매우 풍부하다고 연구되었다. 현재 국산 딸기는 미국산과 일본산의 딸기에 비해 우수한 당도와 가격경쟁력을 가지고 있어 수출시장이 넓어지고 있다. 수출하는 딸기의 품종은 주로 매향과 설향이며 그 중에서도 상대적으로 경도가 우수한 매향의 비중이 더 크다. 딸기의 상업적 가치를 결정하는 요인에는 모양, 크기, 색상 등이 존재한다. 본 연구는 영상처리기술을 이용하여 딸기 영상으로 중량을 예측하기 위하여 수행되었다. 딸기 RGB 영상은 CCD 칼라 카메라를 이용하여 획득하였고, 획득한 딸기 영상을 분석하기 위하여 매트랩 프로그램이 사용되었다. 배경이 제거된 딸기 영상에서 측정한 픽셀 수와 실측된 딸기의 중량과의 상관관계를 분석하기 위해서 R-프로그램을 사용하였다. 정규성, 독립성, 선형성 및 등분산성을 검증을 통해서 회귀모형의 적절성을 확인하였고, 이를 활용하여 선형 회귀 모델을 개발하였다. 딸기 영상을 이용한 중량 예측모델의 결정계수(R2)가 0.8966으로 딸기 영상의 픽셀 수가 딸기 중량과 높은 상관관계를 보였다. 따라서 딸기의 2차원 영상과 영상처리기술로 딸기의 중량 예측이 가능함을 확인하였다.

국내뿐만 아니라 국외에서도 소고기 품질 종합 판정의 과정은 숙련된 인력에 의해 수행되고 있다. 숙련된 전문가라도 주관적인 견해가 포함 될 가능성이 존재하는 현행의 과정을 개선하고, 판정에 필요한 인자(근내지방도, 지방색, 육색 등)를 보다 객관적으로 획득하기 위해 다양한 센서 및 분석법을 활용하는 시도가 전세계적으로 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 선행 연구들의 최종 목표인 현장 실용화 단계로의 적용은 미미한 실정이다. 이에 본 연구에서는 Computer vision 장치로 촬영한 영상을 소고기 품질 판정 과정의 시각 대체 자료로 활용하고, 다양한 영상처리 기법을 이용하여 소고기 품질 판정에 필요한 주요 인자의 추출 가능성을 확인하고자 하였다. 이 과정에서 소고기 품질 판정에 필요한 주요 인자 중 근내지방도를 본 연구의 대상으로 선정하였으며, 근내지방을 효과적으로 추출하는 영상처리 알고리즘을 도입하고, 본 연구에 적합한 알고리즘을 판단하고자 하였다. 소고기 품질 판정에 사용되는 등심 부위의 RGB 영상을 촬영하였다. 촬영된 영상의 기하학적 왜곡과 색상 왜곡을 보정하여, 영상 획득 과정에서 발생하는 기계적 오차를 최소화 하고자 하였다. 보정된 영상에서 배경을 제거하고, 관심 영역(Region of Interest)을 추출하였다. 추출한 영역에서 근내지방을 추출하기 위해 MSER(maximally stable extremal regions) 알고리즘을 중점으로 사용하였고, 이를 제외한 다양한 영상처리 알고리즘도 적용하여 활용 가능성을 확인하였다. 이를 바탕으로, 추후 연구에서는 소고기 품질 판정의 주요 인자인 근내지방의 추출 알고리즘을 개발하고, 나아가 소고기 품질 판정 시스템 구축을 최종 목표로 하고 있다.

딸기는 파프리카 다음으로 국내에서 두 번째로 수출이 많이 되는 채소로써 수출량이 매년 증가하는 추세이다. 주력 시장은 동남아시아로 홍콩, 싱가포르, 말레이시아가 수출량의 약 84%를 차지하고 있다. 딸기의 물성이 연하고 상온 유통시 선도유지기간이 길지 않아서 수출시 숙도, 경도와 저장성이 우수한 딸기의 선별이 필요하다. 본 연구는 CCD 영상 센서를 이용하여 수출용 딸기의 숙도 판별 가능성을 조사하기 위하여 수행되었다. 우리나라 주요 수출 품종인 설향 품종의 딸기에 대하여 양면(윗면, 아랫면)의 RGB 영상을 측정하고, 빨간색의 착색비율로 미숙과와 적숙과 예측 모델을 개발하였다. 그 결과, CCD 영상 기술을 이용하여 딸기의 숙도 판별이 가능함을 확인하였다.