최근 웹을 기반으로 한 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 변화하고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 일반 문서와 달리 웹 문서의 구조정보를 고려한 편집이 지원되어야 하며 또한 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정 부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.
점확산 함수(point spread function; PSF)의 정확한 추정은 복원결과가 원 영상에 얼마나 근접할 수 있는가를 결정한다는 점에서 영상처리의 중요한 연구 주제중의 하나가 된다. 본 논문에서는 PSF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 영상복원에 적용한 후 이를 기반으로 디지털 자동초점시스템을 제안한다. 초점불안전 열화시스템을 구현하기 위한 과정은 두 단계로 구성되어 있는데, 즉 입력 영상에서 에지분류를 통한 PSF 추정과, 이를 이용한 영상복원이다. 보다 구체적으로, 입력 영상에 특정 에지가 있는 임의의 크기의 블록을 선정해부면, 그 블록으로부터 자동으로 에지방향이 기저영상을 이용해서 구해지며 확산원의 크기를 추정하여 1차원 단위 계단응답과 영역을 구하여 평균한 후, 2차원 등방성 PSF를 추정한다. 마지막으로 추정된 PSF를 사용하여 복원을 수행함으로써 초점이 맞는 영상을 구한다.
최근 종이 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 구축되고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 중요하며 이를 위해 교정 부호의 특성과 텍스트 영역의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.
통신망에 입력하는 메시지는 그 메시지에 부과되는 우선도에 의하셔 큐잉(Queueing)되며 큐(Queue)에서의 우선도는 여러가지 방법으로 취급되어진다. 이 연구는 메시지 처리의 한 방법인 동적 우선도(dynamic priority)에 관한 것으로 메시지의 평균 대기 시간에 관한 해석이다. 큐에서의 메시지의 대기 시간에 따라 우선도가 변하는 동적 우선도의 가변성은 그 메시지가 초기 우선도(initial priority)를 가지고 입력되는 경우가 초기우선도를 가지지 않는 경우 달라지는 것으로 특히 그 차이점을 고찰하였다.
본 논문에서는 시스톨릭 어레이에 기반한 모양 적응적 이산 여현 변환(SADCT)의 효율적 VLSI 구조를 제안한다. 모양 적응적 이산 여현 변환은 이산 여현 변환과 달리 변환 크기가 각 블록에서의 객체의 모양에 따라 가변적이므로 기존의 시간 순환구조에서는 각 처리소자의 이용도와 처리속도가 모두 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 메모리를 필요로 하지 않는 시스톨릭 어레이에 기반한 구조를 제안한다. 제안된 구조에서는 1차원 SADCT를 연속적으로 수행함으로 처리속도를 향상시키고 첫 번째 열의 처리소자들을 마지막 열의 처리소자들과 연결하고, 입력 데이터는 각각의 재배열된 블록에서의 최대 데이터 크기에 따라 각 열에 병렬로 입력하여 처리소자의 이용도를 향상시켰다. 제안된 구조는 VHDL로 기술하고 MentorTM를 이용하여 기능검증을 수행하였다. 검증결과, 하드웨어 복잡도가 다소 증가하나, 처리속도는 기존의 방법에 비해 두 배정도 향상되었다.
본 논문에서는 $400^{\circ}C$ 이상의 과열 증기발생을 위하여 6kW급 유도가열장치를 개발하여 식품건조 시스템에 적용한 예를 보인다. 유도가열장치는 과열 증기의 온도를 제어하기 위하여 인버터 입력 전압을 $100\sim200V$로 가변제어가 가능하게 하였고, 인버터 입력 전압은 벅컨버터를 사용하여 기준 전압을 과열증기의 온도에 대한 전압 값을 사용하여 제어하였으며, LC 공진에 의해 발생한 전류로 증기 가열 챔버를 유도 가열하여 과열 증기를 발생하게 하였다. 발생한 과열 증기는 식품 건조를 위하여 건조로에 투입되어 고온 건조에서 식품의 건조시간을 단축시킬 수 있었으며, 식품의 손상을 줄일 수 있었다. 이의 검증을 위하여 유도 가열 장치를 설계/제작하여 실험하였으며, 식품 건조 테스트를 행하였다.
북한에서 운영하고 있는 오피스 프로그램인 서광사무처리 3.0은 ODF(Open Document Format) 파일 포맷을 입력으로 받아 문서를 처리한다. ODF는 여러 개의 XML(Extensible Markup Language) 파일로 구성되어 있고, 하위 노드들을 통해서 파일 구조를 정의한다. 이러한 서광사무처리 3.0의 ODF 파일 구조를 하위 프로그램별 입력받는 파일 확장자에 따라 공통 영역과 가변 영역으로 비교하고, CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)를 통해 ODF와 XML 주요 취약점을 분석한다.
본 논문에서는 한글의 동적자소분할 방법과 자소분할 결과 얻어진 가변분할 망눈으로부터 특징벡터를 추출해 신경망에 입력함으로써 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 문자에서 4방향 기여도와 $8\pm8$망눈을 사용하여 256차원의 특징벡터를 구한 후, 신경망에 의해 한글을 6형식으로 분류한다. 분류된 결과를 바탕으로 모음의 통계적인 위치정보와 문자의 구조적인 정보를 이용하여 각 문자를 자소 단위로 분할한다. 분할된 자소의 크기에 따라 가변적인 크기를 갖는 망눈을 구성하고 특징벡터를 추출해 자소인식 신경망에 입력함으로써 문자인식을 행한다. 4개의 서체(3개의 서체는 학습, 1개는 인식실험), KS C 5601내의 2350자의 문자를 대상으로 실험한 결과 학습에 사용된 서체에 대해서는 97%이상, 나머지 한 서체에 대해서는 94% 이상의 인식률을 나타내 제안된 방법의 유효성을 보였다.
본 연구는 불확실성이 존재하는 다이나믹 시스템을 고 강인성 및 성능 사전 결정 제어를 하기 위하여 적분 최적 가변구조 시스템을 설계한다. 제안된 제어기에서는 적분 슬라이딩 면을 이용 리칭 문제를 완전히 제거하여 시스템이 초기 값에서부터 바로 슬라이딩하여 외란과 불확실성에 무관하게 사전에 결정된 슬라이딩 면을 슬라이딩 모드 상태로 추종하므로 고 강인성 제어가 이루어진다. 적분 슬라이딩 면이 정의하는 이상 슬라이딩 동특성을 상태방정식 형으로 얻고, 고급 최적 제어 이론을 통하여 최적 의미로 설계한다. 이는 바로 슬라이딩 면과 등가 제어입력의 설계가 된다. 사전에 선정된 슬라이딩 면 위에 슬라이딩 모드를 발생할 제어입력을 설계하였다. 그 결과 외란과 불확정성에도 불구하고 주어진 초기 값에서부터 원점까지 전체 슬라이딩 출력이 완전하게 보장받는다. 더구나 기존의 최적 VSS에서는 설계 성능의 강인성을 보장받기 어려운데 반하여, 제안된 IOVSS에서는 실제 출력의 예측과 사전 결정이 가능하다. 예제를 들어 제안된 알고리듬의 성능을 검진한다.
카메라를 통하여 입력되는 객체의 움직임은 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확하게 추출하고 추적하는 것이 어렵다. 실시간으로 입력되는 영상에서 객체를 추출하고 움직임을 추적하기 위해서는 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 정확한 객체의 움직임을 추출하고 고속 추적을 위하여 배경화면의 변화에 강인한 배경영상 갱신 방법과 가변적인 탐색영역을 이용한 정확하고 빠른 알고리즘을 제안한다. 배경영상 갱신 방법은 임계값이 실험적 기준치 보다 작은 경우에는 배경영상을 갱신하고, 큰 경우에는 객체가 유입된 시점으로 판단하여 픽셀검사를 통해 객체의 윤곽점을 추출한다. 추출된 윤곽점은 객체 최소블록의 생성과 일정한 거리를 유지하는 탐색블록을 생성하여 정확하고 빠른 객체의 움직임을 추적한다. 실험결과, 제안한 방법은 95% 이상의 높은 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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