Synthetic Aperture Radar (SAR) images are affected by noise called speckle, which is very severe and may hinder image exploitation. Despeckling is an important task that aims to remove such noise so as to improve the accuracy of all downstream image processing tasks. Many different schemes have been proposed for the restoration of SAR images. Among the different possible approaches, methods based on convolutional neural networks(CNNs) have recently shown to reach state-of-the-art performance for SAR image restoration. DnCNN(DeNoising Convolutional Neural Network) is one of the most widely used neural network architecture embedded in baseline SAR image despeckling methods. In military applications of SAR satellite image, fast processing is the most critical factor except the precision rate of the recognition. In this paper, we propose an improved DnCNN architecture for faster SAR image despeckling. The experimental results on real-world SAR images show that our proposed method takes faster processing time than the original DnCNN architecture without despeckling performance downgrade. Subjective visual inspection demonstrates that the proposed method has great potential in preserving the image signal details and suppressing speckle noise.

한국 천일염 생산 지역의 인구는 빠르게 고령화되고 있어 생산 노동자가 줄고 있는 추세이다. 소금 포집 작업은 천일염 생산 과정에서 가장 많은 노동력을 필요로 한다. 기존의 포집 장치는 사람의 작동 및 운전이 필요하여 상당한 노동력이 필요해서, 천일염 무인 포집장치를 개발하여 생산 노동자의 노동력을 감소시키고자 한다. 천일염 포집장치는 색상 검출을 통해 소금의 포집 상황과 염전에서의 위치를 파악하도록 설계되었기 때문에, 포집장치의 색상 검출 성능이 중요한 요소이다. 그래서 색상 검출 성능 향상을 위해 이미지 처리 를 이용한 알고리즘을 연구하였다. 알고리즘은 입력 이미지를 크기 재조정, 회전 및 투시 변환을 이용하여 around-view 이미지를 생성하고, RoI를 설정하여 해당 영역만 HSV 색상 모델로 변환하고 논리곱 연산을 통해 색상 영역을 검출한다. 검출 된 색상영역은 형태학적 연산을 이용하여 검출 영역을 확장하고 노이즈를 제거하여 컨투어와 이미지 모멘트를 이용하여 검출영역의 면적을 계산하고 설정된 면적과 비 교하여 염판에서 포집장치의 위치 경우를 결정한다. 성능 평가는 알고리즘을 적용한 최종 검출 색상의 계산 면적과 알고리즘의 각 단계 의 검출 색상의 면적을 비교하여 평가하였다. 평가 결과 소금을 검출하는 흰색의 경우 최소 25%에서 최대 99% 이상, 빨간색의 경우 최소 44%에서 최대 68%, 파란색과 녹색은 평균적으로 각각 7%와 15% 검출면적 증가가 있어 색상 검출 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었으 며, 이를 무인 천일염 포집장치의 무인작업 수행을 위한 위치 확인에 적용 가능할 것으로 사료된다.

본 연구는 데이터 과학의 과정에 따른 파이썬 기반의 외부고리 은하 영상 분석 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 잠재적 사용자는 학생과 교사를 포함한 시민 과학자로 정하였다. 은하의 실제 데이터를 이용한 분류 연구는 IRAF 라는 전문 소프트웨어가 이용되고 있어 일반인이 접근하기에 한계가 있다. 이에 IRAF를 사용한 선행 연구의 결과와 비교 검 증이 가능한 외부고리 은하를 분석 대상 천체로 정하여, 영상 분석 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였다. 검증 결과 총 69개의 외부고리 은하 중 50개(72.5%)가 IRAF 결과와 높은 일치를 보였다. 남은 19개(27.5%)는 시선 방향에 겹친 밝은 별의 존재 혹은 은하 내부의 약한 밝기로 인해 IRAF 결과와 다른 낮은 일치를 보였다. 보완 과정을 거친 최종 결과물은 공유 및 교육 자료의 활용도를 높이기 위해 전체 사용된 데이터와 알고리즘, 파이썬 코드 파일 및 사용 설명서를 GitHub에 탑재하였다.

Hydride reorientation is one of the major concerns for cladding integrity during dry storage. In this study, mechanical property of post-reorientation cladding was investigated according to the morphology and amount of the hydrides. Cladding peak temperature limit 400°C was suggested by U.S. NRC in concern of cladding creep and hydride reorientation. In line with this regulatory limit, hydride reorientation was conducted during cool-down process from the maximum temperature of 400°C, using constant internal pressurization method. The specimens were charged for hydrogen from 100 to 1,000 wppm, and various pressures range of 7.5-18.5 MPa were applied. The morphology was examined by optical microscopy. Radial hydride fraction (RHF) and radial hydride continuous path (RHCP) were calculated using image analysis software PROPHET. Finally, strain energy density (SED) was investigated via ring compress tests and the hydrogen concentration was analyzed. The result shows that when RHF is higher than 5%, SED exponentially decreases with RHF. For RHF less than 5%, SED was primarily affected by the total amount of hydrogen. Shortened length of radial hydrides with the presence of circumferential hydrides may block the radial propagation of crack. The result implies that lower burnup spent fuel with lower hydrogen concentration may be more vulnerable in terms of radial hydride compared to higher burnup fuel.

병렬영상기법인 SENSE 기법은 슬관절 자기공명영상의 검사 시간을 획기적으로 단축할 수 있다. 그러나 기법 적용 시 SENSE factor를 증가시키면 영상에 인공물의 발생이 증가하는 문제점이 있어 개선을 위해 본 연구에서는 최소의 시간이 소요되면서 인공물이 발생하지 않는 최적의 SENSE factor를 제시하고자 하였다. 연구 방법은 SENSE factor 1.0을 기준 으로 0.5 간격씩 5.0까지 변화시켜 팬텀 실험과 임상실험을 시행하였다. 3.0T 초전도 자기공명영상장치와 dS Knee 코일 을 사용하여 T1, T2 강조영상을 획득하였으며, 영상의 비교평가는 임상 경력 10년 이상의 방사선사 10명이 5점 척도로 평가한 후, 일원배치 분산분석과 사후분석을 통해 유의한 차이가 있는지 판단하였다. 연구 결과 팬텀 실험은 T1, T2 강조 영상 모두 SENSE factor를 1.5 이하로 하였을 때 기준 영상과 차이가 없었으며, 임상실험은 SENSE factor를 2.0 이하로 하였을 때 기준 영상과 차이가 없었다. 결론적으로 슬관절 자기공명영상 시 검사 시간을 단축하면서 인공물이 발생하지 않는 최적의 SENSE factor는 팬텀 실험의 경우 1.5, 임상실험의 경우 2.0이 적정하리라 사료된다.

The "V Shang" structure is a structure that appears frequently in modern Chinese, and the meaning it expresses is also closely related to the verb it is collocated with. At the same time, it is also closely related to the meaning of “Shang” itself. The predecessors have conducted relevant research on the literal and deep meaning of the “V Shang” structure. Based on the previous research, this article starts from the basic meaning of “Shang” and once again discusses the “Shang” in “V Shang”. To analyze, we hope to sort out the development clues of the semantics related to “Shang”, as well as the combination characteristics of different meanings that these different semantic types can bring. In the aspect of linguistic cognition, from the perspective of image schema, the different meanings of “Shang” in “V Shang” are presented, which further influences the semantic structure, and makes a corresponding exposition. Starting from the basic image schema of “V Shang”, Variation 1 is the meaning of displacement, and the process of moving to “Shang” completely follows the basic image schema; Variation 2 is the meaning of result realization; Variation 3 is to satisfy the reference standard , reach a certain quantity meaning; Variation 4 is the meaning of contact attachment; Variation 5 is the meaning of new action and state start. From Variation 1 to Variation 5, it can be seen that the “V Shang” structure is a unified whole that is interconnected and differentiated from each other.

본 연구의 목적은 색채 감성척도의 학술적, 실무적 활용 가치를 높이기 위해 색채 감성척도의 사용 현황과 개선 요인을 제시하는 것이다. 이를 위해 5년 이상 현업에 종사하고 있는 색채 전문가 25명을 대상으로 설문조사를 실시 하였다. 조사 구성 내용은 고바야시와 아이알아이 색채 감성척도에 대해 우선적으로 개선이 필요한 감성어휘를 도 출하고, 개선과 관련한 전문가들의 추가 의견을 수렴하였다. 분석 결과 1) 친숙도와 신뢰도에 대한 조사 결과는 아 이알아이가 더 높게 나타났다. 2) 필요성과 활용도 조사 결과 색채 감성척도가 필요하다는 응답이 88%로 나타났으 며, 연구, 교육 분야보다 기업 실무분야에서 필요하다는 의견이 43.6%로 가장 높게 조사되었다. 3) 개선 필요성 조 사 결과 아이알아이의 색채 감성척도의 개선이 필요하다는 의견이 88%로 나타났다. 4) 개선 필요 요인에 대해 가장 높은 응답은 시대성 반영이었으며, 고바야시 31.9%와 아이알아이 30.9%로 나타났다. 5) 색채 감성척도를 개선 할 경우 중요하게 또는 우선적으로 다루어질 필요가 있는 어휘는 모던한(15.8%) → 내추럴한, 낭만적인, 와일드한 (8.8%) → 다이내믹한(7.0%) → 고전적인, 캐주얼한, 시크한(5.3%) 순서로 조사되었다. 결과를 종합하면 실무 및 연 구 현장에서 색채 감성척도 사용에 한계를 인식하고 있었으며, 수정 보완에 대한 요구가 있음을 알 수 있었다.

목적: 본 연구의 목적은 운동심상 훈련이 심폐 기능에 미치는 효과를 확인하는 것이다. 방법: 본 연구는 20대 성인 남성 26명을 대상으로 실시하였다. 참가자는 각각 13명의 참가자를 고려하여 운동심상 훈련 군과 대조군으로 무작위로 할당되었다. 측정 방법으로는 트레드밀에서 심장부하 검사를 실시하였고, 최대산소섭취량, 운동 시간 및 회복 심박수를 측정하였다. 운동심상 훈련군은 일주일에 5번 운동심상 훈련을 적용하였다. 본 연구에서는 군 내 결과를 확인 하기 위하여 대응 t 검증을 하였고, 군간 비교를 위하여 독립 t검증을 실시하였다. 결과: 최대 산소 섭취량은 각 군의 전후 비교와 각 군 간의 비교에서 유의한 차이를 보였다. 운동심상 훈련군은 대조군에 비해 운동시간에 유의한 변화가 있었다. 회복 심박수에는 유의한 차이가 없었다. 결론: 본 연구에서는 운동심상 훈련군에서 최대산소섭취량 및 운동 시간을 개선하지만 회복 심박수에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 운동심상 훈련은 심폐 기능 강화를 위한 프로그램으로 고려할 가치가 있다

Society’s emphasis on a thin body ideal may intensify an individual’s negative perceptions of fatness. The purpose of the present study was to examine the relationship between sociocultural attitudes toward appearance (awareness and internalization of the female ideal) and anti-fat attitudes among middle-aged Korean women. In addition, the aim was to examine whether the body internalization of female ideals was a mediator in the proposed model. Participants included a sample of 264 middle-aged Korean women who completed a series of measures online. The following information was collected through online questionnaires: awareness and internalization of the female ideal, attitudes toward fat, body weight perception, and demographics. Data were analyzed using correlation analysis, descriptive analysis, factor analysis, and structural equation modeling. The measurement model and the structural model testing provided an acceptable fit to the data, and all proposed pathways in the research model were statistically significant. Awareness of the female ideal was significantly and positively associated with internalization, and it significantly and positively predicted both constructs of anti-fat attitudes. Additionally, awareness of the female ideal was significantly and positively indirectly associated with attitudes toward fat peopledislike and willpower mediated by internalization. Overall, these findings suggest that society’s emphasis on female appearance and a thin body can ultimately result in significant stigmatization of overweight/obese individuals. This study emphasizes the importance of establishing a healthy appearance standard to reduce anti-fat prejudice.

In this study, using deep learning, super-resolution images of transmission electron microscope (TEM) images were generated for nanomaterial analysis. 1169 paired images with 256  256 pixels (high resolution: HR) from TEM measurements and 32  32 pixels (low resolution: LR) produced using the python module openCV were trained with deep learning models. The TEM images were related to DyVO4 nanomaterials synthesized by hydrothermal methods. Mean-absolute-error (MAE), peak-signal-to-noise-ratio (PSNR), and structural similarity (SSIM) were used as metrics to evaluate the performance of the models. First, a super-resolution image (SR) was obtained using the traditional interpolation method used in computer vision. In the SR image at low magnification, the shape of the nanomaterial improved. However, the SR images at medium and high magnification failed to show the characteristics of the lattice of the nanomaterials. Second, to obtain a SR image, the deep learning model includes a residual network which reduces the loss of spatial information in the convolutional process of obtaining a feature map. In the process of optimizing the deep learning model, it was confirmed that the performance of the model improved as the number of data increased. In addition, by optimizing the deep learning model using the loss function, including MAE and SSIM at the same time, improved results of the nanomaterial lattice in SR images were achieved at medium and high magnifications. The final proposed deep learning model used four residual blocks to obtain the characteristic map of the low-resolution image, and the super-resolution image was completed using Upsampling2D and the residual block three times.

인터넷과 빅데이터 시대에 혼돈을 기반으로 한 디지털 영상암호화 알고리즘에 대한 연구는 정보보안 분야 의 연구 핫스팟 중 하나가 되었다. 기존의 텍스트 데이터에 비해 디지털 이미지는 데이터의 양이 많고 중복 성이 높은 특성을 가지고 있습니다. DES, AES 및 RSA와 같은 기존 방법은 디지털 이미지 암호화 요구 사 항을 충족할 수 없습니다. 초기 민감도와 고유한 임의성 때문에 카오스는 암호화의 혼란 및 확산 개념과 매 우 일치하므로 카오스 이미지 암호화에 대한 연구가 빠르게 발전했습니다. 본 논문에서는 주로 혼돈 영상 암호화에 대한 연구를 수행한다. 평문 영상에 대한 키 의존성을 목표로 비트 평면과 개선된 로지스틱 맵 기 반 영상 암호화 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 스크램블된 일반 텍스트 이미지의 낮은 4비트 비트 매트 릭스를 개선된 물류 맵의 제어 매개변수로 사용하여 일반 텍스트 이미지에 대한 키의 종속성을 높이고 놀 라운 일회성 비밀 특성을 갖습니다. 서로 다른 비트의 이미지 정보에 따라 서로 다른 강도의 암호화 알고리 즘을 설계하여 알고리즘의 효율성을 높입니다. 영상 암호화의 확산 모드를 목표로 하이퍼 카오스 시스템과 블록 모듈로 기반의 영상 암호화 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 하이퍼 카오스 시스템을 사용하여 카오 스 시퀀스를 반복적으로 생성하고, 암호화된 픽셀 주위에 임의의 이미지 블록을 분할하고, 블록의 픽셀 값 에 대해 적분 모듈로 연산을 수행하여 암호화된 픽셀 회색 값을 얻음으로써 확산 범위를 효과적으로 확장 하고 확산의 무작위성을 향상시킵니다.

자기공명영상장치(magnetic resonance, MR)/양전자 방출 단층촬영 장치(positron emission tomography, PET)는 두 가지 의료장치가 결합한 하이브리드 시스템으로써 MR의 해부학적 정보와 PET의 기능적 정보를 동시에 획득할 수 있는 최신 의료장치이다. 일반적으로 MR/PET의 우수한 팬텀 영상의 질 획득과 평가를 위하여 팬텀 내에 전기전도도가 낮은 액체 물질과 방사성동위원소를 주입하고, UTE MR 펄스 시퀀스를 적용한 감쇠 보정된 PET 영상을 획득한다. 본 연구의 목적은 MR/PET 전용 팬텀에서 물 대체물질로써 NaCl과 NaCl+NiSO4 물질에 따른 UTE MR 펄스 시퀀스를 획득하고, 감쇠 보정된 PET 영상의 질을 평가하고자 한다. 정량적 분석을 위하여 대조도 회복비(contrast recovery, CR), 신호대잡 음비(signal to noise ratio, SNR), 변동 계수(coefficient of variation, COV)를 적용하였다. NaCl 물질 기반 UTE MR 펄스 시퀀스를 적용한 PET 영상의 질이 CR은 1.38배, SNR은 1.18배가 증가하였고, COV는 1.18배 감소함을 확인할 수 있었다. 결론적으로, MR/PET 전용 팬텀을 활용한 신호의 획득 가능성을 확인하였고, UTE MR 펄스 시퀀스는 해부학 적 정보와 PET 영상의 질 향상에 필수적임을 확인할 수 있었다.

This study was undertaken to examine body image distortion among female adolescents and identify related factors. Raw data from the 14th Korean Youth Health Behavior Survey were used. The proportion of participants exhibiting body image distortion was 39.5%, with the ratio being higher among female students of normal weight as compared to underweight female students. Logistic regression revealed that the risk of having a distorted body image was higher among high school females than in middle school females having lower subjective academic performance and household economic status. In addition, the risk of having a distorted body image was higher for students who drank alcohol when compared to students who did not drink, for the group engaging vigorously in physical activity (exercise) more than three times per week as opposed to the group exercising less than three times per week, and for the group consuming less than one serving of fruit per day as compared to the group consuming more than one serving of fruit per day. Taken together, the results of this study indicate that continuous nutrition education needs to be provided so that adolescents can correctly perceive their body images and form desirable eating habits.