목적: 본 연구는 프리즘이 가해짐에 따라 변화된 눈의 영상을 디지털 카메라를 사용하여 분석하고, 융합 예비량을 타각적으로 측정하는 방법을 조사하여 기존 자각식 측정법과의 유의성을 평가하고자 하였다. 방법: 20세 이상 교정시력 1.0 이상인 남녀 30명(평균연령 23.77±1.52세)을 대상으로 원거리(3m) 및 근 거리(40cm)에서 프리즘 바를 이용한 스텝버전스법으로 음성융합버전스와 양성융합버전스를 각각 3회 측정 하였다. 그리고 캐논 6D DSLR 카메라와 100mm macro 렌즈를 사용하여 융합예비량 측정 시 프리즘 단계 별로 촬영하였으며, 동시에 자각적으로 분리점, 회복점을 보고 받아 기록하였다. 마지막으로 프리즘 단계별 사진의 동공 간 거리를 측정하여 그래프로 나타내고 자각적 측정값의 보고 지점과 대조하여 유의성을 확인 하였다. 결과: 사진으로 촬영 후 측정한 동공 간 거리 변화 그래프가 음성융합버전스 측정의 경우 동공 간 거리가 일정하게 증가 또는 감소 하다가 분리점과 회복점으로 보고한 지점에서 그래프 기울기 변화가 나타났고, 양 성융합버전스 측정의 경우 동공 간 거리가 일정하게 감소 또는 증가 하다가 분리점과 회복점으로 보고한 지 점에서 그래프 기울기 변화가 나타났다. 기울기의 변화가 나타난 지점을 타각적 측정값으로 결정하고 자각 적 측정 지점과 비교한 결과, 측정값 평균은 원거리 음성융합버전스 분리점의 경우 타각식 12.63±5.48⊿, 자각식 11.41±3.88⊿, 회복점은 타각식 9.15±4.12⊿, 자각식 8.11±3.47⊿, 근거리 음성융합버전스 분리점의 경우 타각식 16.74±4.01⊿, 자각식 15.93±4.66⊿, 회복점은 타각식 12.55±3.43⊿, 자각식 11.91±3.90⊿ 이었다. 원거리 양성융합버전스 분리점은 타각식 18.52±4.84⊿, 자각식 18.58±5.73⊿, 회복점은 타각식 13.36±3.89⊿, 자각식 13.17±4.34⊿, 근거리 양성융합버전스 분리점은 타각식 22.85±6.33⊿, 자각식 22.96±6.21⊿, 회복점은 타각식 17.13±4.61⊿, 자각식 17.48±5.37⊿이었으며, 통계적으로 유의한 차이가 없었다(p > 0.05). 결론: 디지털 카메라를 이용하여 측정한 타각적 측정값과 프리즘 바를 이용한 자각적 측정값이 통계적으 로 유의한 차이가 없는 것으로 보아 디지털 카메라를 이용한 타각적 측정법이 자각식으로 검사를 할 수 없는 유아나 장애인의 융합예비량 측정에 유용할 것으로 생각된다.

Red sorrel (Rumex acetosella L.), as one of exotic weeds in Korea, was dominated in grassland and reduced the quality of forage. Improving current pasture productivity by precision management requires practical tools to collect site-specific pasture weed data. Recent development in unmanned aerial vehicle (UAV) technology has offered cost effective and real time applications for site-specific data collection. To map red sorrel on a hill pasture, we tested the potential use of an UAV system with digital cameras (visible and near-infrared (NIR) camera). Field measurements were conducted on grazing hill pasture at Hanwoo Improvement Office, Seosan City, Chungcheongnam-do Province, Korea on May 17, 2014. Plant samples were obtained at 20 sites. An UAV system was used to obtain aerial photos from a height of approximately 50 m (approximately 30 cm spatial resolution). Normalized digital number values of Red, Green, Blue, and NIR channels were extracted from aerial photos. Multiple linear regression analysis results showed that the correlation coefficient between Rumex content and 4 bands of UAV image was 0.96 with root mean square error of 9.3. Therefore, UAV monitoring system can be a quick and cost effective tool to obtain spatial distribution of red sorrel data for precision management of hilly grazing pasture

data. Recent developments in unmanned aerial vehicle (UAV) technology provide cost effective and real time applications for site specific data collection. For the mapping of herbage biomass (BM) on a hill pasture, we tested a UAV system with digital cameras (visible and near-infrared (NIR) camera). The field measurements were conducted on the grazing hill pasture at Hanwoo Improvement Office, Seosan City, Chungcheongnam-do Province, Korea on May 17 and June 27, 2014. Plant samples were obtained from 28 sites. A UAV system was used to obtain aerial photos from a height of approximately 50 m (approximately 30 cm spatial resolution). Normalized digital number (DN) values of Red and NIR channels were extracted from the aerial photos and a normalized differential vegetation index using DN (NDVIdn) was calculated. The results show that the correlation coefficient between BM and NDVIdn was 0.88. For the precision management of hilly grazing pastures, UAV monitoring systems can be a quick and cost effective tool to obtain site-specific herbage BM data.

디지털 카메라에서는 일반적으로 높은 공간주파수에 의해 발생하는 주파수 간섭을 제거하기 위해 OLPF(optical lowpass filter)를 사용한다. 그러나, 제조사는 제조단가의 절약을 위해 OLPF를 제거하고 영상을 획득하기를 원하고 이에 따라 OLPF를 제거한후에 영상을 획득한 후 높은 공간주파수를 가지는 영역에 의한 색 번짐 현상을 제거하기 위한 방법의 개발이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 카메라의 OLPF 제거 후 영상의 상세 성분을 보존하고 색 번짐 현상를 제거하는 방법을 제안한다. 먼저 영상의 RGB 각 채널별 색 변화 비율을 사용하여 색 번짐 영역을 검출하고, 주변의 채널별 평균 색도 비율을 이용하여 색 번짐 현상을 제거한다. 실험 결과 제안한 방법은 세부 성분의 손실을 줄이고 색 번짐 현상의 제거에서 우수한 성능을 보였다.

In order to find out the customer requirements and to develop new products more effectively, the Kano model and QFD(Quality Function Deployment), AHP(Analytic Hierarchy Process) developed and applied. But, Many companies difficult to select the CTQ(Critical to Quality) of new product. Especially the life cycle of Digital Camera is very short. In this thesis, the Kano model and AHP(Analytic Hierarchy Process) for finding the CTQ(Critical to Quality) for customer satisfaction are suggested. It is explained and discussed with the example of Digital Camera.

이 연구는 칼라 디지털 카메라 영상 분석에 의한 유수분화기 벼 군락의 건물중 및 질소흡수량 추정 모델, 유수분화기 질소흡수량과 질소 수비량에 따른 유수분화기 이후 질소 흡수량 추정 모델, 유수분화기 질소 흡수량과 유수분화기 이후 질소 흡수량에 따른 수량 및 쌀 단백질함량 추정 모델을 구축하고 이를 종합하여 목표 수량 또는 단백질함량을 달성하기 위한 질소 수비량을 추천하는 원시 프로그램을 개발하여 현장 적용성 예비 검토를 실시하고자 한 것이다. 1. 군락피복도(CC)와 군락체적(CV)은 초장, 건물중 및 질소흡수량과 고도로 유의한정의 상관을 나타내었으며, R, G, B, NDI 및 명도 값은 이들과 유의한 부의 상관을 나타내었다. 한편 표준화된 색지표인 r은 잎 및 지상부 질소함량과 유의한 부의 상관을 나타내었으나 표준화 색지표 b와 g는 이들과 유의한 상관을 보이지 않았다. 2. 벼 군락의 디지털 카메라 영상분석을 이용한 벼 지상부 건물중 및 질소 흡수량을 추정하기 위한 비선형회귀 모델을 작성하였다. 지상부 건물중 추정 모텔에는 CC와 정규화된 R값(r, NorR)이 변수로 채택이 되었고, 질소흡수량 추정에는 CC와 정규화된 G값(g, NorG)이 채택되었으며, 이들 모델의 결정계수는 각각 0.81과 0.68이었다. 영성분석 색지표 이외에 초장을 모델에 도입하는 경우 모델의 결정계수는 더 높아졌다. 3. 유수분화기에 적정 질소 추비량을 처방하기 위해서는 유수분화기 식물체의 질소 영양 상태(질소 흡수량, PNup) 및 질소 시비량이 수량과 단백질함량에 미치는 영향을 정량화하여야 하는데, 이를 위하여 Npi와 PNup이 유수 분화기부터 성숙기까지의 지상부 질소흡수량에 미치는 영향 및 PNup과 PHNup이 벼 수량 및 쌀 단백질 함량에 미치는 영향을 검토하여 중회귀 모델을 작성하였으며 이 모델들은 결정계수가 모두 0.8이상으로 높았다. 4. 상기의 모델들을 종합하여 유수분화기 벼 군락 영상분석을 이용한 수비처방 원시 프로그램을 작성하여 예비 검증 실험을 하였다. 벼 수비 처방 프로그램에 의해 쌀단백질 함량 6.0%를 기준으로 처방된 수비질소 분시율이 19%~21%로 표준재배 분시율 30%에 비해 낮은 수준으로 처방되었으나 완전미 수량은 대등하였고, 단백질함량은 수비처방 목표단백질 함량 6%보다는 다소 낮은 5.7~5.8%였으며, 수량과 단백질함량의 변이 계수는 관행 수비 처방구에 비하여 프로그램 처방구에서 크게 낮아져서 프로그램 처방에 의하여 수량과 품질이 균질화되는 결과였다.

We have developed and tested a new method for nondestructive estimation of chlorophyll- and nitrogen-contents in rye leaf. It was found that the relation-ships among nitrogen, chlorophyll content and fresh weight were significantly positive correlated. Nitrogen and chlorophyll content were positively correlated whereas correlation coefficients among R, G, R-B and G-B on the basis of photo-numerical values were negative. We have found that R/(R-B) obtained from data of digital camera is the best criterion to estimate the chlorophyll content of leaves. The regression curves of the relation between R/(R-B) and chlorophyll content were also calculated from the data collected on cloudy days. The coefficients of determination (~textrmr2 ) were ranged from 0.33 to 0.99. In this study, the accuracy in estimating chlorophyll content from the color data of digital camera image could be improved by correcting with R, G, and B values. It is suggested that, for practical purposes, the image values estimated with sufficient accuracy using a portable digital camera can be applied for determining chlorophyll content and nitrogen status in plant leaves.