서지주요정보
미생물 자동 분류 및 계수를 위한 영상 분석 시스템 = Image Analysis for classification and counting of microbes
서명 / 저자 미생물 자동 분류 및 계수를 위한 영상 분석 시스템 = Image Analysis for classification and counting of microbes / 권영희.
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2002].
Online Access 원문보기 원문인쇄

소장정보

등록번호

8013570

소장위치/청구기호

학술문화관(문화관) 보존서고

MCS 02048

휴대폰 전송

도서상태

이용가능(대출불가)

사유안내

반납예정일

리뷰정보

초록정보

상한 식품은 사람들에게 해를 미칠 수 있기 때문에 식품의 안정성을 검사하는 것은 매우 중요하다. 식품 안정성은 식품 부패의 원인이 되는 해로운 미생물들의 수에 의해 평가될 수 있다. 직접 현미경법이나 직접 배양법 같은 기존의 방법들은 많은 시간이 요구되어 실시간 식품 검사가 사실상 어렵다. 본 연구에서는 영상 분석에 기반하여 정확도를 유지하며 수행 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 고해상도의 디지털 현미경 영상이 분석에 사용된다. 잡영을 제거한 후 미생물 개체나 군체를 나타내는 영역을 적응성 이진화 기법과 연결 화소 분석을 통해 추출한다. 각각의 영역은 세 가지 종류 - 간균, 구균, 효모로 분류된다. 효모는 윤곽선 분석을 이용하여 구분되며 간균과 구균은 지형학적 분석에 의한 분할 후 기하학적인 특징들을 사용하여 판별한다. 그 후에 해당 영역 내의 미생물 수를 헤아린다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 식품 공학자들이 설정한 요구 조건을 만족함을 보였다. 영상 내에서 측정된 미생물의 수와 실제 미생물의 수의 비의 log 값이 -0.09에서 0.22 사이에서 나타났는데, 실용적인 방법이 되기 위한 요구 조건은 해당 log 값이 -0.5에서 0.5 사이에 있어야 한다는 것이므로 본 시스템은 실용적이라고 볼 수 있다. 또한 시스템의 처리 시간은 영상 당 11.9 초였으며, 기존의 방법에 비해 충분히 좋은 결과임을 보여주었다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MCS 02048
형태사항 v, 30 p. : 삽화 ; 26 cm
언어 한국어
일반주기 저자명의 영문표기 : Young-Hee Kwon
지도교수의 한글표기 : 김진형
지도교수의 영문표기 : Jin-Hyung Kim
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학전공,
서지주기 참고문헌 수록
QR CODE

책소개

전체보기

목차

전체보기

이 주제의 인기대출도서