<p>U disertaciji se predstavljaju istraživanja koja su rezultirala razvojem modela objektivne kontrole otpornosti premaznih papira prema površinskom oštećenju u procesima savijanja. Na bazi analize niza izabranih parametara procesa kontrole, ppedložena su tri obeležja digitalnih uzoraka premaznih papira za opis i ocenu površinskog oštećenja. Rezultati predloženih obeležja, kao i korelacione analize omogućuju primenu tih obeležja u funkciji kontrole kvaliteta kao osnove razvoja objektivne procesne kontrole premaznih papira u procesu savijanja.</p> / <p>The research presented in this dissertation resulted in development of the objective quality control model for fold cracking resistance of coated papers. Based on the analysis of chosen control process parameters, three different features of the digitalised coated paper samples were proposed for describing and classifying surface damages. The results of the proposed features along with their correlation analysis contribute to their usage in objective process quality control of coated papers in the folding process.</p>

<p>U radu je predstavljeno istraživanje vezano za poboljšanje performansi rada velikih nadzorno-upravljačkih sistema poput DMS-a. Ovaj cilj je postignut koordinacijom izvršavanja tokova aktivnosti, što podrazumeva efikasnu raspodelu zadataka na računarske resurse. U te svrhe razvijeni su i testirani različiti algoritmi. Ovakav pristup je obezbedio veći stepen iskorišćenja računarskih resursa, što je rezultiralo boljim performansama.</p> / <p>Thе paper presents an approach how to improve performance of larger scale distributed utility management system such as DMS. This goal is accomplished by using an intelligent workflow management. Workflows are divided into the atomic tasks which are scheduled to computing resources for execution. For these purposes various scheduling algorithms are developed and thoroughly tested. This approach has provided greater utilization of computing resources which further have resulted in better performance.</p>

<p>Jedno od specijalnih jestivih ulja koje se proizvodi isključivo mehaničkim postupkom i koje se može uvrstiti u grupu funkcionalnih prehrambenih proizvoda je ulje semena tikve. Ovo ulje je veoma atraktivno za potro&scaron;ace, pre svega zbog svoje karakteristične arome, visoke nutritivne vrednosti i dokazanog blagotvornog delovanja na zdravlje. Cilj istraživanja u okviru ove teze je bio da se izvr&scaron;i karakterizacija senzorsko nutritivnog kvaliteta i oksidativne stabilnosti hladno presovanih i devičanskih ulja tikve sa trži&scaron;ta, ispita uticaj termičke obrade semena na kvalitet, nutritivnu vrednost i održivost devičanskog tikvinog ulja i da se defini&scaron;u senzorska svojstva i održivost hladno presovanog ulja semena tikve. U cilju karakterizacije ulja ispitivanja su sprovedena na većem broju uzoraka hladno presovanih i devičanskih ulja semena<br />tikve nabavljenih neposredno, slučajnim izborom sa domaćeg i inostranog trži&scaron;ta. Definisana su osnovna svojstva i najbitnije kvalitativne razlike između ove dve kategorije ulja proizvedenih različitom tehnologijom. Iako se proizvode iz iste sirovine tikvina ulja se međusobno bitno razlikuju po brojnim kvalitativnim, a naročito senzorskim svojstvima (ukus, miris, aroma i boja) &scaron;to može da stvori zabune kod<br />potro&scaron;aca. Ispitivanjima uticaja različite termičke obrade semena utvrđeno je da proces pečenja mlevenog materijala neposredno pre presovanja bitno utiče na kvalitativna svojstva i održivost devičanskog ulja. Termička obrada mlevenog semena pri temperaturi u interval od 90 do 130 ^oC i vremenu od 30 do 70 min pokazala je različit uticaj na senzorski kvalitet, sadržaj bioaktivnih komponenata i oksidativnu stabilnost ulja ispoljavajući kako negativan, tako i pozitivan efekat. U delu istraživanja vezanih za definisanje senzorskih svojstava i određivanje održivosti ulja izdvojenog postupkom hladnog presovanja osu&scaron;enog semena tikve na pužnoj presi, ustanovljeno je da se najkvalitetnije ulje dobije pri prvom presovanju, buduci da je aroma ulja najbolja, pri tom su kiselinski i peroksidni broj najmanji, a indukcioni period najduži. Ovo se potvrdilo, kako pri presovanju samo semena golice, tako i pri presovanju golice sa dodatkom semena sa ljuskom. Promene najbitnijih pokazatelja u cilju odredivanja održivosti ulja praćene su periodično u trajanju od 2 godine. U<br />tom periodu do&scaron;lo je do izvesnog pogor&scaron;anja senzorskog kvaliteta ulja, određenog porasta kiselinskog i peroksidnog broja, kao i do smanjenja indukcionog perioda. Medutim, bez obzira na intenzitet nastalih promena, ulja su odgovarala svim zakonskim normama kvaliteta i nakon dve godine čuvanja. Ipak, radi obezbeđenja vrhunskog kvaliteta za rok trajanja hladno presovanih ulja semena tikve golice može se preporuciti period najvi&scaron;e do godinu dana.</p> / <p> Pumpkin seed oil is one of the specialty oils produced only by mechanical procedure and can be classified in the group of functional food products. This oil is very attractive (interesting) for the consumers first of all for its characteristic flavour, high nutritive value and proved beneficial effect on health. The aim of the investigations in the scope of this thesis was to characterize the sensoric-nutritive quality and oxidative<br /> stability of cold pressed and virgin pumpkin seed oils from the market, to investigate the effect (influence) of heat treatment of seed on quality, nutritive value and stability of virgin pumpkin seed oil and to define the sensory characteristics and stability of cold pressed pumpkin seed oil. Aiming to characterize the oil, a number of cold pressed and virgin pumpkin seed oil samples, randomly taken from the domestic and foreign market, were investigated (analyzed). The basic characteristics and most important qualitative differences between these two categories of oils produced applying different technologies were defined. Both types of pumpkin seed oils are produced from the same raw material, however, they differ significantly regarding a number of<br /> quality, and expecially sensory proterties (taste, odour, flavour and colour), so the consumers may become embarrassed. Investigating the influence of different heat treatment of seed, it was found that the roasting of ground material before the pressing affects significantly the quality characteristics and stability of virgin oil. The heat treatment of ground seed at temperatures 90 to 130 &deg;C, for 30 to 70 min, showed different influence on sensory quality, content of bioactive components and oxidative stability of oil, exhibiting both negative and positive effect. In the part dealing with the defining of sensory characteristics and stability determination of oil obtained by cold pressure of dried pumpkin seed on screw press, it was found that most quality oil was obtained by the first pressing process, the oil flavur is the best, with lowest acid and peroxide value, and the induction period is the longest. This was confirmed by pressing both hull-less pumpkin and hull-less with the addition<br /> of pumpkin seed with hull. The most important characteristics for oil stability were<br /> followed for two years. In this period a certain deterioration of sensory quality was found, the acid and peroxide value increased, and the induction period decreased. However, disregarding the intensity of changes, the oil samples are in accordance with all legal quality normatives even after two years from the production date. However, in order to maintain the high (first-class) quality of cold pressed oil of hull-less pumpkin seed, the recomended period for the shelf-life of oil is one year.</p>

<p><!--[if gte mso 9]><xml> <w:WordDocument> <w:View>Normal</w:View> <w:Zoom>0</w:Zoom> <w:TrackMoves/> <w:TrackFormatting/> <w:PunctuationKerning/> <w:ValidateAgainstSchemas/> <w:SaveIfXMLInvalid>false</w:SaveIfXMLInvalid> <w:IgnoreMixedContent>false</w:IgnoreMixedContent> <w:AlwaysShowPlaceholderText>false</w:AlwaysShowPlaceholderText> <w:DoNotPromoteQF/> <w:LidThemeOther>EN-US</w:LidThemeOther> <w:LidThemeAsian>X-NONE</w:LidThemeAsian> <w:LidThemeComplexScript>X-NONE</w:LidThemeComplexScript> <w:Compatibility> <w:BreakWrappedTables/> <w:SnapToGridInCell/> <w:WrapTextWithPunct/> <w:UseAsianBreakRules/> <w:DontGrowAutofit/> <w:SplitPgBreakAndParaMark/> <w:DontVertAlignCellWithSp/> <w:DontBreakConstrainedForcedTables/> <w:DontVertAlignInTxbx/> <w:Word11KerningPairs/> <w:CachedColBalance/> </w:Compatibility> <w:BrowserLevel>MicrosoftInternetExplorer4</w:BrowserLevel> <m:mathPr> <m:mathFont m:val="Cambria Math"/> <m:brkBin m:val="before"/> <m:brkBinSub m:val="&#45;-"/> <m:smallFrac m:val="off"/> <m:dispDef/> <m:lMargin m:val="0"/> <m:rMargin m:val="0"/> <m:defJc m:val="centerGroup"/> <m:wrapIndent m:val="1440"/> <m:intLim m:val="subSup"/> <m:naryLim m:val="undOvr"/> </m:mathPr></w:WordDocument></xml><![endif]--><!--[if gte mso 9]><xml> <w:LatentStyles DefLockedState="false" DefUnhideWhenUsed="true" DefSemiHidden="true" DefQFormat="false" DefPriority="99" LatentStyleCount="267"> <w:LsdException Locked="false" Priority="0" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" QFormat="true" Name="Normal"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="9" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" QFormat="true" Name="heading 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="9" QFormat="true" Name="heading 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="9" QFormat="true" Name="heading 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="9" QFormat="true" Name="heading 4"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="9" QFormat="true" Name="heading 5"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="9" QFormat="true" Name="heading 6"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="9" QFormat="true" Name="heading 7"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="9" QFormat="true" Name="heading 8"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="9" QFormat="true" Name="heading 9"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="39" Name="toc 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="39" Name="toc 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="39" Name="toc 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="39" Name="toc 4"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="39" Name="toc 5"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="39" Name="toc 6"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="39" Name="toc 7"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="39" Name="toc 8"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="39" Name="toc 9"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="35" QFormat="true" Name="caption"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="10" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" QFormat="true" Name="Title"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="1" Name="Default Paragraph Font"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="11" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" QFormat="true" Name="Subtitle"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="22" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" QFormat="true" Name="Strong"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="20" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" QFormat="true" Name="Emphasis"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="59" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Table Grid"/> <w:LsdException Locked="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Placeholder Text"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="1" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" QFormat="true" Name="No Spacing"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="60" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light Shading"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="61" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light List"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="62" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light Grid"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="63" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Shading 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="64" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Shading 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="65" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium List 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="66" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium List 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="67" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="68" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="69" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="70" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Dark List"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="71" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful Shading"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="72" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful List"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="73" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful Grid"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="60" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light Shading Accent 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="61" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light List Accent 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="62" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light Grid Accent 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="63" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Shading 1 Accent 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="64" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Shading 2 Accent 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="65" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium List 1 Accent 1"/> <w:LsdException Locked="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Revision"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="34" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" QFormat="true" Name="List Paragraph"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="29" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" QFormat="true" Name="Quote"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="30" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" QFormat="true" Name="Intense Quote"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="66" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium List 2 Accent 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="67" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 1 Accent 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="68" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 2 Accent 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="69" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 3 Accent 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="70" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Dark List Accent 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="71" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful Shading Accent 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="72" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful List Accent 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="73" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful Grid Accent 1"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="60" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light Shading Accent 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="61" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light List Accent 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="62" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light Grid Accent 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="63" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Shading 1 Accent 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="64" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Shading 2 Accent 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="65" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium List 1 Accent 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="66" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium List 2 Accent 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="67" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 1 Accent 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="68" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 2 Accent 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="69" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 3 Accent 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="70" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Dark List Accent 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="71" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful Shading Accent 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="72" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful List Accent 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="73" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful Grid Accent 2"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="60" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light Shading Accent 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="61" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light List Accent 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="62" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light Grid Accent 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="63" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Shading 1 Accent 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="64" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Shading 2 Accent 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="65" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium List 1 Accent 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="66" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium List 2 Accent 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="67" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 1 Accent 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="68" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 2 Accent 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="69" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 3 Accent 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="70" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Dark List Accent 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="71" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful Shading Accent 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="72" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful List Accent 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="73" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful Grid Accent 3"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="60" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light Shading Accent 4"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="61" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light List Accent 4"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="62" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light Grid Accent 4"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="63" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Shading 1 Accent 4"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="64" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Shading 2 Accent 4"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="65" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium List 1 Accent 4"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="66" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium List 2 Accent 4"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="67" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 1 Accent 4"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="68" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 2 Accent 4"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="69" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 3 Accent 4"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="70" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Dark List Accent 4"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="71" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful Shading Accent 4"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="72" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful List Accent 4"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="73" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful Grid Accent 4"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="60" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light Shading Accent 5"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="61" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light List Accent 5"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="62" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light Grid Accent 5"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="63" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Shading 1 Accent 5"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="64" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Shading 2 Accent 5"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="65" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium List 1 Accent 5"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="66" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium List 2 Accent 5"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="67" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 1 Accent 5"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="68" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 2 Accent 5"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="69" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 3 Accent 5"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="70" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Dark List Accent 5"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="71" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful Shading Accent 5"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="72" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful List Accent 5"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="73" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful Grid Accent 5"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="60" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light Shading Accent 6"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="61" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light List Accent 6"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="62" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Light Grid Accent 6"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="63" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Shading 1 Accent 6"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="64" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Shading 2 Accent 6"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="65" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium List 1 Accent 6"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="66" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium List 2 Accent 6"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="67" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 1 Accent 6"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="68" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 2 Accent 6"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="69" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Medium Grid 3 Accent 6"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="70" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Dark List Accent 6"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="71" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful Shading Accent 6"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="72" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful List Accent 6"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="73" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" Name="Colorful Grid Accent 6"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="19" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" QFormat="true" Name="Subtle Emphasis"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="21" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" QFormat="true" Name="Intense Emphasis"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="31" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" QFormat="true" Name="Subtle Reference"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="32" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" QFormat="true" Name="Intense Reference"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="33" SemiHidden="false" UnhideWhenUsed="false" QFormat="true" Name="Book Title"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="37" Name="Bibliography"/> <w:LsdException Locked="false" Priority="39" QFormat="true" Name="TOC Heading"/> </w:LatentStyles></xml><![endif]--><!--[if gte mso 10]><style> /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable{mso-style-name:"Table Normal";mso-tstyle-rowband-size:0;mso-tstyle-colband-size:0;mso-style-noshow:yes;mso-style-priority:99;mso-style-qformat:yes;mso-style-parent:"";mso-padding-alt:0in 5.4pt 0in 5.4pt;mso-para-margin:0in;mso-para-margin-bottom:.0001pt;mso-pagination:widow-orphan;font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-family:"Times New Roman";mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin;mso-bidi-font-family:"Times New Roman";mso-bidi-theme-font:minor-bidi;}</style><![endif]--><span style="font-size:9.0pt;font-family:&quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;;mso-fareast-font-family:&quot;Times New Roman&quot;;mso-font-kerning:.5pt;mso-ansi-language:EN-US;mso-fareast-language:AR-SA;mso-bidi-language:AR-SA">The </span><span lang="sr-Latn-RS" style="font-size:9.0pt;font-family:&quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;;mso-fareast-font-family:&quot;Times New Roman&quot;;mso-font-kerning:.5pt;mso-ansi-language:#241A;mso-fareast-language:AR-SA;mso-bidi-language:AR-SA">t</span><span style="font-size:9.0pt;font-family:&quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;;mso-fareast-font-family:&quot;Times New Roman&quot;;mso-font-kerning:.5pt;mso-ansi-language:EN-US;mso-fareast-language:AR-SA;mso-bidi-language:AR-SA">hesis investigates development, improvement and evaluation of methods for quantitative characterization of objects from their digital images and similarity measurements between digital images. Methods for quantitative characterization of objects from their digital images are increasingly used in applications in which error can </span><span lang="sr-Latn-RS" style="font-size:9.0pt;font-family:&quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;;mso-fareast-font-family:&quot;Times New Roman&quot;;mso-font-kerning:.5pt;mso-ansi-language:#241A;mso-fareast-language:AR-SA;mso-bidi-language:AR-SA">have crtical consequences, </span><span style="font-size:9.0pt;font-family:&quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;;mso-fareast-font-family:&quot;Times New Roman&quot;;mso-font-kerning:.5pt;mso-ansi-language:EN-US;mso-fareast-language:AR-SA;mso-bidi-language:AR-SA">but the traditional methods for shape quantification are of low precision and accuracy. </span><span lang="sr-Latn-RS" style="font-size:9.0pt;font-family:&quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;;mso-fareast-font-family:&quot;Times New Roman&quot;;mso-font-kerning:.5pt;mso-ansi-language:#241A;mso-fareast-language:AR-SA;mso-bidi-language:AR-SA">In the thesis is shown </span><span style="font-size:9.0pt;font-family:&quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;;mso-fareast-font-family:&quot;Times New Roman&quot;;mso-font-kerning:.5pt;mso-ansi-language:EN-US;mso-fareast-language:AR-SA;mso-bidi-language:AR-SA">that the </span><span lang="sr-Latn-RS" style="font-size:9.0pt;font-family:&quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;;mso-fareast-font-family:&quot;Times New Roman&quot;;mso-font-kerning:.5pt;mso-ansi-language:#241A;mso-fareast-language:AR-SA;mso-bidi-language:AR-SA">coverage of a pixel by a shape can</span><span style="font-size:9.0pt;font-family:&quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;;mso-fareast-font-family:&quot;Times New Roman&quot;;mso-font-kerning:.5pt;mso-ansi-language:EN-US;mso-fareast-language:AR-SA;mso-bidi-language:AR-SA"> be used to highly improve the accuracy and precision of using digital images to estimate the maximal distance between objects </span><span lang="sr-Latn-RS" style="font-size:9.0pt;font-family:&quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;;mso-fareast-font-family:&quot;Times New Roman&quot;;mso-font-kerning:.5pt;mso-ansi-language:#241A;mso-fareast-language:AR-SA;mso-bidi-language:AR-SA">furthest points measured in a given direction. It is highly desirable that a distance measure between digital images can be related to a certain shape property and morphological operations are used when defining a distance for this purpose. Still, the distances defined in this manner turns out to be insufficiently sensitive to relevant data representing shape properties in images. We show that the idea of adaptive mathematical morphology can be used successfully to overcome problems related to sensitivity of distances defined via morphological operations when comparing objects from their digital image representations.</span></p> / <p>У тези су размотрени развој, побољшање и евалуација метода за квантитативну карактеризацију објеката приказаних дигиталним сликама, као и мере растојања између дигиталних слика. Методе за квантитативну карактеризацију објеката представљених дигиталним сликама се&nbsp; све више користе у применама у којима грешка може имати критичне последице, а традиционалне методе за&nbsp; квантитативну карактеризацију су мале прецизности и тачности. У тези се показује да се коришћењем информације о покривеност пиксела обликом може значајно побољшати прецизност и тачност оцене растојања између две најудаљеније тачке облика мерено у датом правцу. Веома је пожељно да мера растојања између дигиталних слика може да се веже за одређену особину облика и морфолошке операције се користе приликом дефинисања растојања у ту сврху. Ипак, растојања дефинисана на овај начин показују се недовољно осетљива на релевантне податке дигиталних слика који представљају особине облика. У тези се показује да идеја адаптивне математичке морфологије може успешно да се користи да би се превазишао поменути&nbsp; проблем осетљивости растојања дефинисаних користећи морфолошке операције.</p> / <p>U tezi su razmotreni razvoj, poboljšanje i evaluacija metoda za kvantitativnu karakterizaciju objekata prikazanih digitalnim slikama, kao i mere rastojanja između digitalnih slika. Metode za kvantitativnu karakterizaciju objekata predstavljenih digitalnim slikama se&nbsp; sve više koriste u primenama u kojima greška može imati kritične posledice, a tradicionalne metode za&nbsp; kvantitativnu karakterizaciju su male preciznosti i tačnosti. U tezi se pokazuje da se korišćenjem informacije o pokrivenost piksela oblikom može značajno poboljšati preciznost i tačnost ocene rastojanja između dve najudaljenije tačke oblika mereno u datom pravcu. Veoma je poželjno da mera rastojanja između digitalnih slika može da se veže za određenu osobinu oblika i morfološke operacije se koriste prilikom definisanja rastojanja u tu svrhu. Ipak, rastojanja definisana na ovaj način pokazuju se nedovoljno osetljiva na relevantne podatke digitalnih slika koji predstavljaju osobine oblika. U tezi se pokazuje da ideja adaptivne matematičke morfologije može uspešno da se koristi da bi se prevazišao pomenuti&nbsp; problem osetljivosti rastojanja definisanih koristeći morfološke operacije.</p>

<p>Akutni pankreatitis predstavlja zbirni pojam dinamičkih, lokalnih i sistemskih patofiziolo&scaron;kih procesa nastalih iznenadnim prodorom aktivnih litičkih pankreasnih enzima u žlezdani parenhim. Cilj istraživanja je da se Utvrditi senzitivnost difuzione sekvence magnetne rezonance (DWI) radi utvrđivanja morfolo&scaron;kih promena parenhima kod akutnog pankreatitisa. Poređenje difuzione mape i difuzionog koeficijenta kod pacijenata sa akutnim pankreatitisom i kod pacijenata sa morfolo&scaron;ki urednim parenhimom pankreasa na magnetnoj rezonanci. Utvrditi da li postoje statistički značajne razlike difuzionog koeficijenta kod pacijenata sa akutnim pankreatitisom u odnosu na pol. Utvrditi da li postoje statistički značajne razlike difuzionog koeficijenta kod pacijenata sa akutnim pankreatitisom u odnosu na godine. Odrediti prelomnu tačku difuzionog koeficijenta kod pacijenata sa akutnim pankreatitisom. Studija je bila prospektivnog karaktera i obuhvatilo je 30 ispitanika sa morfolo&scaron;ki urednim parenhimom pankreasa i 30 sa dijagnozom akutnog pankreatitisa unutar 72 sata od početka simptoma. Svi pacijenti su pregledani magnetnom rezonancom u Centru za radiologiju, Kliničkog Centra Vojvodine. Rezultati ukazuju da postoje razlike difuzionog koeficijenta kod pacijenata sa akutnim pankreatitisom i kontrolne grupe. Takođe smo dokazali da difuzioni koeficijent zavisi od pola i starosti i utvrdili smo prelomnu tačku difuzije za rano dijagnostikovanje akutnog pankreatitisa.</p> / <p>Acute pancreatitis is defined as cumulative term of dynamic local and general pathophysiological processes caused by sudden penetration of active lithic pancreatic enzymes in the glandular parenchyma. Goal of this research is to note the changes (sensitivity) in values of diffusion weighted images (DWI) in acute pancreatitis and to determine morphological changes in glandular parenchyma of pancreas. Comparation of DWI between patients with acute pancreatitis and patients with normal pancreatic parenchyma based on magnetic resonance (MRI). We also want to determine whether there were statistically significant differences of DWI in patients with acute pancreatitis in relation to sex and age. One of our goals also was to determine breakpoint of DWI as a sure sign of acute pancreatitis. This was prospective study and included 30 patients with morphologically healthy parenchyma of the pancreas (control group) and 30 with the diagnosis of acute pancreatitis &ndash; in first 72 hours of the onset of symptoms. All patients were examined on MRI in department of Radiology of Clinical Center of Vojvodina. Our results indicate that was a big difference of DWI between patients with acute pancreatitis and control group. We prove that DWI depends on the sex and age. 1,77x10-6mm/s2 was breakpoint which indicates acute pancreatitis.</p>

<p>У раду је предложен нови модел за ретку апроксимацију Гаусових<br />компоненти у моделима за статистичко препознавање облика<br />заснованим на Гаусовим смешама, а са циљем редукције сложености<br />препознавања. Апроксимације инверзних коваријансних матрица<br />конструишу се као ретке линеарне комбинације симетричних матрица из<br />наученог редундантног скупа, коришћењем информационог критеријума<br />који почива на принципу минимума дискриминативне информације.<br />Ретка репрезентација подразумева релативно мали број активних<br />компоненти приликом реконструкције сигнала, а тај циљ постиже тако<br />што истовремено тежи: очувању информационог садржаја и<br />једноставности представе или репрезентације.</p> / <p>U radu je predložen novi model za retku aproksimaciju Gausovih<br />komponenti u modelima za statističko prepoznavanje oblika<br />zasnovanim na Gausovim smešama, a sa ciljem redukcije složenosti<br />prepoznavanja. Aproksimacije inverznih kovarijansnih matrica<br />konstruišu se kao retke linearne kombinacije simetričnih matrica iz<br />naučenog redundantnog skupa, korišćenjem informacionog kriterijuma<br />koji počiva na principu minimuma diskriminativne informacije.<br />Retka reprezentacija podrazumeva relativno mali broj aktivnih<br />komponenti prilikom rekonstrukcije signala, a taj cilj postiže tako<br />što istovremeno teži: očuvanju informacionog sadržaja i<br />jednostavnosti predstave ili reprezentacije.</p> / <p>Paper presents a new model for sparse approximation of Gaussian<br />components in statistical pattern recognition models that are based on<br />Gaussian mixtures, with the aim of reducing computational complexity.<br />Approximations of inverse covariance matrices are designed as sparse linear<br />combinations of symmetric matrices that form redundant set, which is learned<br />through information criterion based on the principle of minimum<br />discrimination information. Sparse representation assumes relatively small<br />number of active components in signal reconstruction, and it achieves that<br />goal by simultaneously striving for: preservation of information content and<br />simplicity of notion or representation.</p>

<p>Predmet istraživanja ove disertacije predstavlja unapređenje, modelovanje i optimizacija procesa elektroerozivne obrade (EDM) savremenih inženjerskih materijala. Prvo su predstavljene dve inovativne metode: EDM u dielektrikumu sa pome&scaron;anim prahom i EDM sa pomoćnom elektrodom, a zatim i njihova kombinacija. Za generisanje matematičkih modela primenjene su metodologija odzivne povr&scaron;ine i alati ve&scaron;tačke inteligencije. U nastavku su postavljeni optimizacioni procesi određivanja ulaznih parametara sa jednom i vi&scaron;e funkcija cilja koji su re&scaron;eni primenom klasičnih metoda optimizacije. U zavr&scaron;nom osvrtu sprovedena je verifikacija dobijenih modela i optimalnih ulaznih parametara elektroerozivne obrade.</p> / <p>The subject of the research of this dissertation is the improvement, modeling and optimization of the electrical discharge machining (EDM) of advanced engineering materials. First, two innovation methods are presented: EDM in powder mixed dielectric fluid and EDM with assisted electrode and that their combination. The method of response surface and artificial intelligence tools were applied to generate mathematical models. The optimization problems of determining the input parameters with single and multiple target functions are solved by the application of classical optimization methods. Finally, verification of the obtained models and optimal input parameters of electrical discharge machining was carried out.</p>

<p>Докторска теза анализира подршку за вишејезгарне и многојезгарне системе у циљу повећања искоришћења њихове снаге. Предмет истраживања је проналажење решења које би без уплитања програмера (аутоматски) паралелизовало постојеће секвенцијалне програме на бинарном нивоу који се извршавају на једном језгру (или процесору). Резултат истраживања је израда решења и алата за паралелизацију секвенцијалног машинког кода, који самостално стварају програме који се извршавају паралелно на више језгара вишејезгарног процесора, и тиме постижу балансирано оптерећење процесора. Основни циљ је добијање убрзања извршења програмског кода на вишејезгарном процесору ради омогућавања рада у реланом времену за задата ограничења. Добијено решење би се могло искористити и за смањење потрошње смањивањем радног такта процесора уз задржавање полазног времена извршења програма.</p> / <p>Doktorska teza analizira podršku za višejezgarne i mnogojezgarne sisteme u cilju povećanja iskorišćenja njihove snage. Predmet istraživanja je pronalaženje rešenja koje bi bez uplitanja programera (automatski) paralelizovalo postojeće sekvencijalne programe na binarnom nivou koji se izvršavaju na jednom jezgru (ili procesoru). Rezultat istraživanja je izrada rešenja i alata za paralelizaciju sekvencijalnog mašinkog koda, koji samostalno stvaraju programe koji se izvršavaju paralelno na više jezgara višejezgarnog procesora, i time postižu balansirano opterećenje procesora. Osnovni cilj je dobijanje ubrzanja izvršenja programskog koda na višejezgarnom procesoru radi omogućavanja rada u relanom vremenu za zadata ograničenja. Dobijeno rešenje bi se moglo iskoristiti i za smanjenje potrošnje smanjivanjem radnog takta procesora uz zadržavanje polaznog vremena izvršenja programa.</p> / <p>PhD thesis analyzes a support for multicore and manycore systems in terms<br />of better processing power utilization. Purpose of this study is finding a<br />solution for automatic parallelization of existing sequential code which<br />executes on single core (or processor), at the binary level. The research<br />intents to develop a solution and tools for parallelization of the sequential<br />machine code, which can create a program running simultaneously on all the<br />cores of the multi-core processor, and for achieving optimal load-balancing.<br />The primary goal is obtaining execution speedup of the program running on<br />the multicore processor, for meeting real-time processing constraints. Given<br />solution could be also used for energy saving, by lowering system clock and<br />keeping program execution runtime.</p>

<p>Problemi klasifikacije i segmentacije digitalnih slika su veoma<br />aktuelni i zastupljeni u praksi. Potreba za modelima koji razmatraju<br />ovu problematiku u poslednjih nekoliko decenija ubrzanim tempom<br />poprima sve veći značaj i obim u svakodnevnom životu. Koriste se u<br />računarskoj grafici, prepoznavanju oblika, medicinskoj analizi slika,<br />saobraćaju, analizi dokumenata, pokreta i izraza lica i sl.<br />U okviru ove disertacije, predstavljeno istraživanje motivisano je<br />primenama razvijenih modela u klasifikaciji i segmentaciji<br />digitalnih slika. Istraživanje obuhvata dva segmenta. Ovi segmenti<br />povezani su terminom neodređenosti, koji je uz upotrebu adekvatnog<br />matematičkog aparata (teorije fazi skupova), ugrađen u modele razvije<br />za primenu u obradi slike.<br />Jedan pravac istraživanja baziran je na teoriji fazi skupova, t-<br />normama, t-konormama, operatorima agregacije i agregiranim<br />funkcijama rastojanja. U okviru toga, istraživanje je sprovedeno sa<br />struktuiranom matematičkom podlogom, izložene su osnovne<br />definicije, teoreme, kao i osobine korištenih operatora, prošireni<br />su teorijski koncepti t-normi i t-konormi. Definisani su novi tipovi<br />operatora agregacije i njihovom primenom konstruisane su nove<br />funkcije rastojanja, čija je upotreba diskutovana kroz uspešnost u<br />procesu segmentacije digitalnih slika.<br />Drugi pravac istraživanja, izložen u ovoj disertaciji, obuhvata više<br />inženjerski pristup rešavanju problema klasifikacije tekstura<br />digitalnih slika. U skladu sa tim, detaljno je analizirana i<br />diskutovana klasa lokalnih binarnih deskriptora teksture.<br />Inspirisana uspešnošću pomenute LBP klase deskriptora, uvedena je<br />jedna nova podfamilija &alpha;-deskriptora teksture. Uvedeni model<br />deskriptora formiran je na temeljima idejnih principa lokalnih<br />binarnih kodova i bazičnih pojmova iz teorije fazi skupova. Praktična<br />upotreba i značaj predstavljenog modela demonstrirani su kroz veoma<br />uspešne procese klasifikacije na nekoliko javno dostupnih baza slika.</p> / <p>Classification and segmentation problems of digital images is a very attractive<br />topic and has been making impact in many different applied disciplines. In the<br />past few decades, the demand for models that address these issues has been<br />gaining momentum and applications in everyday life. These models are used in<br />computer graphics, shape recognition, medical image analysis, traffic, document<br />analysis, facial movements and expressions, etc.<br />The research within this doctoral dissertation was motivated by the application of<br />developed methods in classification and segmentation tasks. The conducted<br />research covered two segments, which were linked by the term of indeterminacy,<br />with the usage of the theory of fuzzy sets, which is incorporated into methods<br />developed for application in image processing.<br />One direction of the research was founded on the theory of fuzzy sets, t-norms,<br />t-conorms, aggregation operators, and aggregated distance functions. Within this<br />framework, the research was conducted with a structured mathematical<br />background. Firstly, basic definitions, theorems and characteristics of the used<br />operators were presented, followed by the theoretical concepts of t-norms and tconorms<br />that were extended. New types of aggregation operators and distance<br />functions were defined, and finally, their contribution in the digital image<br />segmentation process was explored and discussed.<br />The second direction of the research presented in this dissertation involved more<br />of an engineering-type of approach to solving the problem of the classification of<br />digital image textures. To that end, a class of local binary texture descriptors<br />(LBPs) was analyzed and discussed in detail. Inspired by the results of the<br />above-mentioned LBP descriptors, one new sub-family of the $\alpha$-<br />descriptors was introduced by the author. The introduced descriptor model was<br />based on the conceptual principles of LBPs and basic definitions from the fuzzy<br />set theory. Its practical usage and importance were established and reflected in<br />very successful classification results, achieved in the application on several<br />publicly available image datasets.</p>

<p>У овој дисертацији разматране су објективне мере процене квалитета<br />слике и видеа са потпуним и делимичним референцирањем на изворни<br />сигнал. За потребе евалуације квалитета развијене су поуздане,<br />рачунски ефикасне мере, засноване на очувању информација о<br />градијенту. Мере су тестиране на великом броју тест слика и видео<br />секвенци, различитих типова и степена деградације. Поред јавно<br />доступних база слика и видео секвенци, за потребе истраживања<br />формиране су и нове базе видео секвенци са преко 300 релевантних<br />тест узорака. Поређењем доступних субјективних и објективних скорова<br />квалитета показано је да је објективна евалуација квалитета веома<br />сложен проблем, али га је могуће решити и доћи до високих<br />перформанси коришћењем предложених мера процене квалитета слике<br />и видеа.</p> / <p>U ovoj disertaciji razmatrane su objektivne mere procene kvaliteta<br />slike i videa sa potpunim i delimičnim referenciranjem na izvorni<br />signal. Za potrebe evaluacije kvaliteta razvijene su pouzdane,<br />računski efikasne mere, zasnovane na očuvanju informacija o<br />gradijentu. Mere su testirane na velikom broju test slika i video<br />sekvenci, različitih tipova i stepena degradacije. Pored javno<br />dostupnih baza slika i video sekvenci, za potrebe istraživanja<br />formirane su i nove baze video sekvenci sa preko 300 relevantnih<br />test uzoraka. Poređenjem dostupnih subjektivnih i objektivnih skorova<br />kvaliteta pokazano je da je objektivna evaluacija kvaliteta veoma<br />složen problem, ali ga je moguće rešiti i doći do visokih<br />performansi korišćenjem predloženih mera procene kvaliteta slike<br />i videa.</p> / <p>This thesis presents an investigation into objective image and video quality<br />assessment with full and reduced reference on original (source) signal. For<br />quality evaluation purposes, reliable, computational efficient, gradient-based<br />measures are developed. Proposed measures are tested on different image<br />and video datasets, with various types of distorsions and degradation levels.<br />Along with publicly available image and video quality datasets, new video<br />quality datasets are maded, with more than 300 relevant test samples.<br />Through comparison between available subjective and objective quality<br />scores it has been shown that objective quality evaluation is highly complex<br />problem, but it is possible to resolve it and acchieve high performance using<br />proposed quality measures.</p>