상부 도파로와 중간 결합층이 적층된 단일모드 광섬유를 기본구조로 하는 측면 연마 광섬유 결합기를 상호 광 결합이 일어나는 영역을 다층막 도파로로 등가화하여 결합 효율을 해석하였다. 다층막 구조에서 중간 결합층의 유무에 따른 반사도를 계산하여 상부 도파로의 굴절률의 함수로 도시하였고, 상부 도파로의 굴절률이 광섬유 코어의 굴절률보다 클 경우 중간 결합층의 조건에 의해서 광 결합이 증가되어짐을 보였다. 리튬나오베이트를 상부 도파로로 가지는 결합기의 실험결과를 톤해 이론적 해석의 타당함을 보였고 계산 결과와 일치함을 보였다.
모험 기업인 벤처기업의 기둥정신은 '도전'과 '창조'다. 벤처기업이 새로운 기술이나 영역 개발을 위한 창조적 노력을 등한시한다면 기존의 전통기업과 다를바가 없을 것이다. 구태의연한 이름뿐인 벤처기업이라면 짧은 기간 동안에 투자자들의 돈을 몽땅 소진시킨 채 금새 도산하고 말 것이고, 세계경제발전에는 전혀 도움이 되지 않았다는 실제 사례들을 우리는 역사를 통해 무수하게 보았다. 그렇듯이 벤처정신은 새로운 영역과 기술개발을 해내는 치밀하고 끈질긴 장인정신이 창조적인 기운과 결합한 것이어야 한다.
단백질과 RNA의 상호작용 데이터가 대량으로 늘어남에 따라, 단백질과 RNA의 결합부위를 예측하는 계산학적인 방법들이 많이 개발되고 있다. 하지만, 많은 계산학적인 방법들은 단백질에서 단백질과 RNA 결합부위를 예측한다는 한계점이 있었다. 본 논문에서는 RNA와 단백질의 서열정보를 모두 사용하여, 단백질과 결합하는 RNA 결합부위를 예측하는 기법과 그 결과를 논한다. WEKA random forest(http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/)를 이용하여 예측 모델을 개발하였고, RNA 서열의 서열 프로파일, 서열 composition, 결합 상대방의 단백질의 특성 등을 특정으로 표현하였다. Random forest 기법을 사용한 cross validation의 결과로서 1:1 모델에서 제일 높은 성능인 92.4% sensitivity, 92.0% specificity, 92.2% accuracy를 보였고, independent test에서는 72.5% sensitivity, 90.0% specificity, 2.1% accuracy를 보였다.
본 연구는 제6차 교육과정에 의해 편찬된 7종의 검인정 화학Ⅱ 교과서 중 STS 내용의 포함정도를 알아보고 STS 내용을 단원별, Piel의 주제영역별, 활동영역별로 비교 분석하였다. 그리고 교과서에 STS와 관련된 내용이 어느 정도 반영되고 있고 교과서가 교육과정 목표에 어느 정도 부합되는지를 알아보았다. 7종의 화학Ⅱ 교과서에서는 STS 교육내용이 교과서 지면의 평균 2.7%를 차지하고 있었다. STS 내용의 단원별 분포를 보면 화학결합과 화합물에 3.8%, 원자구조와 주기율 3.2%, 물질의 상태와 용액 2.2%, 물질의 과학에 1.9%, 화학반응 1.9%로 화학결합과 화합물에 STS 내용이 가장 많이 포함되어 있었다. Piel의 STS 주제영역에 따른 STS 교육내용을 살펴보면 기술발달의 영향이 33.7%, 환경문제와 천연 자원의 이용이 27.5%, 인간공학이 19.6%, 에너지가 13.8%, 과학의 사회학이 5.4%이었고, 인구 및 우주개발과 국방에 관련된 내용은 모든 교과서에서 다루고 있지 않았다. STS 주제를 단원별로 분석한 결과를 보면 에너지는 화학결합과 화합물 및 화학반응 단원에, 인간공학, 환경문제와 천연자원의 이용 및 기술발달과 영향은 화학결합과 화합물에 주로 포함되어 있었다. 그리고 과학의 사회학은 원자구조와 주기율 및 화학반응 단원에 주로 포함되어 있었다. STS 교육내용을 SATIS의 활동영역에 따라 분석한 결과는 조사연구와 사례연구가 대부분이었다. 현장활동, 문제해결과 의사결정 및 모의 실험은 매우 적게 나타났으며 역할놀이는 어느 교과서에서도 다루고 있지 않았다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 배경의 복잡도와 객체의 위치에 관계없이 영상 내에 존재하는 중요 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 중요 객체를 추출하기 위해 에지(edge) 정보와 색상(color) 정보를 이용한 특징 지도를 사용한다. 또한, 효과적인 객체 추출을 위해서 참조 지도(reference map)를 제안한다. 참조 지도를 생성하기 위해서는 영상에서 사람의 시각에 두드러지게 구분되는 영역을 표현하는 특징 지도(feature map)를 먼저 생성한다. 그런 다음, 특징 지도들을 효과적으로 결합하여 배경의 영향을 최소화 하면서, 중요 객체가 존재할 확률이 높은 영역들을 포함하는 참조 지도를 생성한다. 특징 지도를 생성하기 위해서는 밝기 차 정보를 나타내는 에지와 YCbCr 컬러와 HSV 컬러 공간에서의 색상 성분을 사용하며, 특징 지도에 대한 생성 방법은 영상 내에서 밝기차이와 색상차이에 의해서 나타나는 경계 부분을 추출하는 방법을 사용한다. 최종적으로 중요 객체가 존재하는 영역을 나타내기 위해서 참조 지도와 특징 지도들을 결합한 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결합 지도는 중요 객체의 외곽선 정보만을 표현하기 때문에, 객체 전체를 표현할 수 있는 객체 후보 영역을 추출하는데, 이를 위해서는 객체 후보 영역을 추출하기 위해서 convex hull 알고리즘을 사용한다. Convex hull 알고리즘에 의해서 추출된 영역은 여전히 배경 부분을 포함하고 있으므로, 영상 분할 방법을 적용하여 배경을 제거한 후 영상에서의 중요 객체를 추출한다. 제안한 알고리즘의 성능을 실험적으로 확인한 결과, 평균적으로 84.3%의 정확율과 81.3%의 재현율의 성능을 보였다.
본 논문은 자동차 차량의 컬러 영상 이미지에서 신속하고 효율적으로 번호판 영역을 찾는 방법에 대한 연구이다. 일반적으로 자동차 번호판 영역은 차량의 종류에 따라 일정한 색상을 가지고 있다. 이에 일정한 색상영역을 찾기 위해 HSI 컬러모델의 색상 성분 H와 YIQ 컬러 모델의 색상 성분 Q를 결합하는 방식을 사용한다. 그러나 이러한 방법을 사용하면 전체 연산시간이 많이 걸리게 되는 단점이 존재한다. 그러므로 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하는 단계들 중에서 H와 Q 색상 성분을 추출하면서 후보영역 추출 연산을 병행 수행한다. 이 단계가 끝나면 H와 Q성분을 결합하는 단계에서 전체 이미지 픽셀 정보를 대상으로 비교연산을 수행하지 않고 각 단계에서 추출된 후보영역들만을 비교 연산함으로써 영역 추출을 빠르게 수행할 수 있다 이에 대한 각 단계별 시스템 처리 결과 화면을 보이고 이미지 해상도에 따른 추출 시간을 비교하였다.
최근 모바일 기기로 획득된 영상을 이용한 다양한 분야의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 스마트폰의 보급이 확대되면서 증강현실을 지원하고자 자연영상으로부터 문자정보를 추출 및 인식하여 이미지 검색을 가능하도록 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연영상에서 한글문자 영역 검출은 한글문자 인식을 위한 전단계로서 다양한 환경에 노출된 문자영역을 정확히 검출하는 것이 인식 성능을 결정함으로 중요한 전처리 단계이다. 본 연구는 한글문자 영역의 에지 및 지역적 연결요소 성분 특징을 이용하여 한글문자 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 및 연결요소 성분의 특징을 검출하고, 그 결과를 레이블화하고 이를 분석함으로서 한글문자 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역은 검증과정을 수행하여 최종적인 한글문자 영역을 추출한다. 제안한 방법은 다양한 환경에서 얻어진 자연영상을 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결요소 성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 한글 문자영역 검출의 정확도를 향상하였다.
본 연구에서는 고정된 카메라로부터 입력되는 영상열에서 이동 물체를 신뢰성있게 분리하기 위해 형태 정보를 이용한 확장 방법을 제안한다. 영역 분리의 핵심은 배경으로부터 주위 잡음 영역과 무관하게 이동 물체 영역을 분리하는 기술이라고 볼 수 있다. 제안된 방법은 초기 이동 물체가 존재하지 않는 영상을 참고 영상(reference image)으로 하여 입력 영상(input image)과의 차영상(subtraction image)을 구하고, 차영상의 히스토그램(histogram)에서 배경잡음 모델링(modeling)을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 국부 최대값들(local maxima)을 이용해 후보 초기 영역을 선정한 후, 이 영역을 기반으로 영역의 형태정보를 이용하여 영역을 선별적으로 확장하면서 결합하는 방법을 사용하였다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역 분리 방법보다 주위 잡음과 무관하게 이동 물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 연속적인 비디오 시퀀스에서 움직이는 객체의 영역을 효율적으로 분할하기 위하여 커널 기반 객체 추적과 Grab-Cut 알고리즘을 결합한 비디오 영역 분할 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 추적 목표 객체의 초기 위치를 사각영역으로 선택하면, 사각의 외부 영역을 배경색상으로 인지하고, 배경 색상을 고려한 목표 객체의 주요 색상을 분석한다. 이를 기반으로 커널기반 객체 추적 기법을 적용하여 빠르게 객체의 영역을 추출한다. 추적한 각 객체의 영역에서 중앙 객체 영역과 배경 영역의 색 정보를 초기값으로 하여 Grab-Cut 알고리즘을 수행하고 사각형 형태가 아닌 객체의 실루엣 최적화된 영역으로 분할한다. 제안 방법을 스포츠 방송, 광고, 영화 등의 특수 효과로 활용되고 있는 stromotion 영상 생성에 적용하기 위하여 프레임별 추출된 객체의 영상을 새로운 프레임 영상에 합성하는 작업을 수행하여, 초당 10 프레임의 처리 속도에서 원하는 스트로모션 효과 영상을 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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