영상의 이진화는 영상을 물체와 배경으로 구분하는 전처리 과정으로써, 처리해야 할 대상이 되는 물체를 규정하기 위한 매우 중요한 처리과정이며 크게 전역 임계 값 설정 방법과 지 역 임계값 설정 방법으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 전역적 이진화 방법의 장점과지역적 이진화 방법의 장점을 결합하여 문자 영역에 대한 효율적이고 적응적인 이진화 방법을 제안한다. 한글 명도 영상을 대상으로 실험한 결과 지역적 이진화 알고리즘보다 훨씬 빠른 속도로 더 좋은 품질의 문자 이진화가 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 고차 상관 특정 정보와 주성분 분석을 결합하여 차원을 낮추면서도 객체 인식을 유지하고, 고유 공간 구성 시간을 현저하게 줄이는 알고리즘에 대해 기술한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적 정보를 이용하거나 스테레오 영상을 이용하는 방법에 비해 많은 계산량이 요구되지 않기 때문에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다는 것이 실험을 통하여 증명되었다. 또한 인식률을 향상시키기 위해 단순히 기존의 방법인 point to point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class방식인 K-Nearest Neighbor을 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상을 인식의 단위로 이용하여 인식 오차를 줄일 수 있었다.
일반적으로 대부분의 실제 시스템은 복잡하고, 외란이나 불완전한 지식에 영향을 받으며, 비선형 특성을 가지고 있다. 이러한 시스템을 제어하기 위해 현대제어 이론에 기초한 제어기가 연구되고 있다. 그러나 이러한 제어이론과 제어기를 산업현장에 검증 없이 곧 바로 적용하면 시스템의 손상이 발생할 수 있으므로 모의실험을 통한 검증이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 산업현장의 불안정과 비선형성을 대표할 수 있는 시소시스템을 모형대상으로 설정하여 RCGA기반의 상태피드백 제어기와 상태관측기를 설계하여 이들을 결합한 제어시스템을 설계한다. 다양한 초기조건과 외란에 대한 시뮬레이션을 통해 제어시스템의 유효성을 확인한다.
단백질 분자 내에서 ${\alpha}$-헬릭스는 단백질의 구조나 기능, 그리고 다른 단백질과의 결합, 활성 조절 등에 있어 중요한 역할을 하며, 이에 따라 헬릭스에 대한 구조적인 분석이 연구되어 왔다. ${\alpha}$-헬릭스는 그 중심축을 기준으로 다른 ${\alpha}$-헬릭스와의 상호위치를 평가하기 때문에 길게 휘어지거나 꺾인 ${\alpha}$-헬릭스들을 한 개의 헬릭스로 해석할 경우에는 단백질의 구조 분석에 있어서 상당한 오차가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 PDB 파일 내에 표시된 단백질 분자의 ${\alpha}$-헬릭스를 주어진 오차 범위 내에서 여러 개의 곧은 형태의 헬릭스로 재구성하는 알고리즘을 제안한다.
이메일 사용이 보편화됨에 따라 점차 수신되는 메일의 량이 증가하고 있다. 이러한 메일 량의 증가는 사용자로 하여금 이메일을 좀더 효율적으로 분류할 수 있는 방법을 필요하게 한다. 그러나 현재의 이메일 분류는 규칙기반, 베이시안, SVM 등을 이용하여 스팸메일을 필터링 하는 이원분류가 주로 연구되고 있다. 이외에도 다원분류에 대한 연구로는 클러스터링을 이용한 방법이 있으나, 이는 단순히 유사도에 의해 메일을 묶는 수준에 그치고 있다. 본 논문에서는 벡터모델의 유사도를 기반으로 한 분류 주제 자동 생성 알고리즘과 동적분류체계 방법을 결합하여 새로운 이메일 자동 다원분류 방법을 제안했다. 본 논문에서 제안한 방법은 이메일을 자동으로 분류하여, 분류된 결과를 색인검색과 디렉토리 검색 방법을 지원하며 대량의 메일도 효율적으로 관리할 수 있다. 또한 메시지를 동적으로 재분류 할 수 있게 함으로써 디렉토리 검색시 재현율을 높였다.
외래어란 외국어로부터 들어와 한국어에 동화되고 한국어로서 사용되는 언어이다. 나날이 우리의 언어사용 문화에서 외래어의 사용 비율은 높아져가는 추세로, 전문분야에서는 특히 두드러진다. 그러므로 더 효율적이고 효과적인 자연언어처리를 위해서 문서 내 외래어 인식은 중요한 전처리 과정이다. 따라서 본 논문에서는 bidirectional LSTM(이하 bi-LSTM)-CRF 모형의 심층학습을 이용한 음절태깅 기반의 외래어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 외래어 인식 학습 과정은 다음과 같다. 첫째, 학습용 말뭉치 자료의 한글 음절들과 공백, 마침표(.)를 토대로 word2vec을 통해 학습용 피쳐(feature) 자료를 생성한다. 둘째, 학습용 말뭉치 자료와 학습용 피쳐 자료를 결합하여 bi-LSTM 모형 학습 자료를 구축한다. 셋째, bi-LSTM 모형을 거쳐 학습된 결과물을 CRF 모형에서 로그 가능도(log likelyhood)와 비터비(Viterbi) 알고리즘을 통해 학습 결과물을 내놓는다. 넷째, 학습용 말뭉치 자료의 정답과 비교한 뒤 모형 내부의 수치들을 조정한다. 다섯째, 학습을 마칠 때까지 반복한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자체적인 뉴스 수집 자료에 대해서 높은 정확도와 재현율을 기록하였다.
이 연구에서는 웹 문서가 갖고 있는 특성, 특히 웹 문서에 포함된 단어 수가 클러스터링 성능에 결정적인 영향을 미친다는 전제 하에, 웹 문서에 포함된 단어 수와 클러스터링 성능과의 관계를 밝힌 다음, 이 부분을 웹 문서의 동시인용 빈도를 이용해 보완할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이 연구에서는 네이버 디렉터리 중 '자연과학' 법주에 포함된 1,449개의 웹 문서를 대상으로 단어기반 클러스터링과 링크기반 클러스터링, 그리고 단어-링크 혼합 클러스터링 기법으로 클러스터링 해 보았으며, 그 결과를 네이버 디렉터리에 초기 할당된 법주와 비교해 보았다.
클러스터링은 부품 분류의 대표적인 방법인데, 클래스나 모듈의 응집도와 결합도를 이용한 기존의 클러스터링 방법은 클래스간의 관계에 중점을 둔 디자인 패턴을 기존의 클러스터링 방법을 이용하는 것은 효과적일 수 있다. 본 논문에서는 디자인 패턴을 분류하기 위해 패턴 구조의 특성을 가지고 분류하였다. 그리고 클러스터링에 의한 분류는 패싯 분류에 의한 방법보다 높은 정확도를 보여주었다. 따라서 자동화된 분류방법인 클러스터링 알고리즘을 사용하여 디자인 패턴을 분류하는 것이 효과적이라 할 수 있다. 디자인 패턴의 분류는 검색 시 유사한 패턴들이 같은 카테고리에 저장이 되므로 유사 패턴을 비교하여 사용할 수 있으며, 패턴 클러스터링에 의해 분류되고, 패턴의 링크정보를 이용하여 저장하므로 저장소를 효율적으로 관리할 수 있다.
OFDM (직교 주파수 분할 다중화) 신호의 높은 PAPR은 시스템의 송신단에서 전력증폭기의 비선형적 특성으로 인해 비선형 왜곡이 불가피하게 발생한다. 이 현상은 대역 내 왜곡과 대역 외 방사를 초래한다. 본 논문에서는 다항식 (polynomial) 모델에 기반한 사전왜곡(pre-distortion) 기법으로 이러한 문제를 보상하는 기법을 제안한다. 비선형 및 역비선형 다항식 모델 추정은 LSE(Least Square Error) 알고리즘으로 수행한다. 또한 시스템의 성능 향상을 위해 피크제거와 클리핑 결합기법을 이용해 OFDM 신호가 전력증폭기의 포화 영역 근처에서 동작함으로써 발생하는 왜곡된 신호의 진폭을 제거한다.
무선통신 시스템 간의 주파수 간섭은 시스템의 성능을 감소시키거나 운용을 제한할 수 있으므로 신규 시스템의 도입 이전에 기존 시스템들과의 주파수 양립성 평가가 반드시 수행되어야 한다. 본 논문에서는 1.6 GHz 대역 무선항행위성업무 시스템의 인접대역에서 신규 이동통신업무 시스템을 운용하기 위한 양립성 평가 알고리즘을 제시하였으며, 동일 지역 내에서 운용되는 이동통신업무시스템과 무선항행위성업무 시스템 상호 간의 최소결합손실 (Minimum Coupling Loss; MCL) 분석 결과로부터 두 시스템 간의 주파수 공유를 위한 조건을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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