본 논문은 신문기사에서 중요한 문장을 추출(Extract)하는데 있어서, 기존에 기장 우수한 방법인 전문기반 방법(Lead-based method)과 제목을 이용한 유사도 측정방법(Title-based method)의 문제점을 해결하기 위해서, 육하원칙 활성화도를 이용하여 신문기사를 효과적으로 요약할 수 있는 방법과 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서는 먼저, 제목(Title)과 전문(Lead)에서 중복출현하지 않는 육하원칙 구성성분을 결합하고, 본문은 각 문장에서 육하원칙 구성성분의 재사용성과 육하원칙 구성성분의 범주 증감을 파악하여 육하원칙 활성화도를 구하고, 전문기반 방법을 응용하여 각 문장의 상대적인 중요도에 따라 최종적인 가중치를 부여함으로써, 신문기사에서 중요한 문장을 효과적으로 추출할 수 있는 가중치 계산식을 제안하였다. 실험문서는 조선일보 웹사이트에서 제공하는 신문기사 100건을 대상으로 하였으며, 요약율이 30%일 경우 제안한 방법의 정확률은 74.7%로 기존의 전문기반(Lead-based method)방법보다 6.7% 향상되었다.
복사계 장비를 이용하여 수질을 원격으로 추정하는 기술은 광역 수권환경의 변화를 모니터링함에 있어서 효과적인 수단을 제공한다. 위성 또는 유무인 항공기 등의 플랫폼과 결합되어 사용될 시, 광역 수질정보 획득에 소요되는 비용 및 시간을 절감할 수 있다. 정확한 원격 추정 알고리즘을 개발하기 위해서는 다양한 광학적 환경에서 획득된 현장 관측 자료의 확보가 매우 중요하다. 본 연구에서는 조사지역의 광학적 환경을 분석하기 위하여, 초분광 복사량 및 수중 구성물질에, 그리고 그 구성물질의 광학적 특성에 대한 자료가 획득되었다. 조사해역으로 설정된 통영 인근 해역에 대한 관측자료를 분석한 결과, 조사해역은 광학적으로 복잡한 해역임이 나타났고, 일부 정점에서 적조생물을 포함한 수괴가 발견되었다. 또한, 각 수중 구성성분이 원격탐사 반사도 및 흡광계수에 미치는 영향에 대한 정성적인 분석결과를 제공한다.
본 논문에서는 현재 진행 중인 IEEE 802.22 WRAN의 Functional Requirements를 분석하고, 제시된 Requirements를 만족시키는 하향링크 프레임 구조를 제안한다. 제안된 하향링크 프레임 구조는 WRAN 각 채널 환경하에서의 상황인식 적응 Traffic Channel에 의한 Rate Control을 수행하여 전송 효율을 극대화시키며, 이를 위한 하항링크와 상향링크의 Signaling Overhead를 계산한다. 그리고, 하링링크의 프리앰블을 이용한 시간, 주파수동기 및 셀 ID 탐색 성능을 분석하고, 프리앰블 또는 Pilot에 의한 환경 적응적 채널 추정 방법과 동적채널할당(Dynamic Channel Allocation)을 결합한 고정 빔형성(Stationary Beamforming) 알고리즘을 제안한다. 또한, 모의실험을 통하여 이와 같이 제안된 무선 채널 환경에서 적응 부채널 할당 기능을 고려한 상황인식 하향링크 프레임구조가 IEEE 802.22 WRAN 시스템의 요구사항을 만족시킴을 검증한다.
In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as an one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problems. In data preprocessing part, Principal Component Analysis(PCA) which is generally used in face recognition, which is useful to express some classes using reduction, since it is effective to maintain the rate of recognition and to reduce the amount of data at the same time. However, because of there of the whole face image, it can not guarantee the detection rate about the change of viewpoint and whole image. Thus, to compensate for the defects, Linear Discriminant Analysis(LDA) is used to enhance the separation of different classes. In this paper, we combine the PCA&LDA algorithm and design the optimized pRBFNNs for recognition module. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as two kinds of polynomials such as constant, and linear. The coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of the pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of Differential Evolution. The proposed pRBFNNs are applied to face image(ex Yale, AT&T) datasets and then demonstrated from the viewpoint of the output performance and recognition rate.
본 논문에서는 trellis 부호 및 엔트로피 마스킹을 이용한 정보부호화 기반 워터마킹 방법에 대하여 연구하였다. 영상을 $8{\times}8$ 블록으로 중복되지 않게 나누어 DCT 변환을 수행하고 각 블록으로부터 16개의 중간주파수 대역의 계수를 추출한다. 이를 trellis 부호화의 각 단계에서 평균이 0이고 분산이 1인 가우시안 난수와 비교하여 선형상관계수 및 왓슨거리의 선형결합이 최소인 벡터를 Viterbi 알고리즘으로 구하고 이를 원 영상에 삽입하여 워터마킹된 영상을 얻는다. 영상의 특성을 고려하기 위해 삽입벡터를 구할 때 엔트로피 마스킹 함수를 사용하여 선형상관계수와 왓슨거리의 가중치를 다르게 적용한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 다수의 영상에 대한 평균비트오차율을 계산하여 성능을 비교하였으며, 평균비트오차율 측면에서 성능 개선이 있었다.
본 연구는 사람의 시각시스템(Human Visual System, HVS) 특성 및 이산코사인변환 (Discrete Cosine Transform, DCT)을 이용하여 디지털 이미지에 워터마킹(watermarking)하는 방법을 제시한다. 이미지 압축분야에서 연구되어온 사람의 시각 시스템 모델 중 Tong등의 텍스쳐 마스킹(texture mashing). 휘도 마스킹(luminance masking) 모델과 JPEG(Joint Photographic Experts Group)의 양자화 매트릭스(quantization matrix)를 이용한 주파수 마스킹(frequency masking) 기법을 결합하여 워터마크를 삽입한다. 제안한 인지 시각시스템을 이용한 워터마킹 알고리즘은 워터마크를 삽입할 블록이미지의 특성에 따라서 워터마크의 삽입강도를 적응적으로 조절한다. 두가지 형태의 워터마크(의사난수 또는 로고이미지)를 DCT 영역에서 각각 삽입한다. 이를 위하여 이미지를 $8\times8$블록단위로 분할하고 이산코사인 변환을 수행한 후, 변환계수의 저주파 영역에 워터마킹한다. 다양한 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 워터마킹 방법과 비교하여 놀은 화질을 유지하면서 압축과 잡음 등에 견고함을 보인다.
반도체 IC의 소형화와 고 밀도화에 따르는 소자의 외관적 불량을 육안으로 식별하는 것이 거의 불가능하며, 불량요소도 다양하여 고 정밀 비젼시스템의 도입이 필수적인 제조공정으로 자리매김 되고 있다. 특히 리드의 뜸 상태검사는 망상처리 알고리즘의 구현이 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 칩의 면적이 1cm${\times}$0.5cm인 SOP형 IC의 불량을 검출하는 외관검사 시스템을 구현하고, 그 성능을 평가하고자 한다. 여러 가지 항목을 최적으로 검사하기 위하여 기하적 길이, 간격, 각도, 명도 및 위치보정 등을 이론적으로 전개하였고, 시스템 구성을 위해 인터페이스 회로를 설계하여 Handler와 결합하였다. 그 결과 초당 2개의 IC를 검사하고, 화소 당 20$\mu$m의 분해능을 가지는 계측 정밀도를 확인하였다.
본 논문은 모바일 환경에서의 명함 인식 성능 향상을 위한 방안으로 서로 다른 알고리즘과 학습 데이터를 갖는 이종(異種)의 명함 인식 엔진을 병렬처리 하여 데이터를 결합하는 하이브리드 OCR 에이전트를 제안하였고, 모바일 카메라의 특성상 촬영자의 환경에 따라 변하는 조명, 촬영방향, 명함의 배경에 적응하는 모바일 카메라에서의 명함 이미지 전처리 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 하이브리드 OCR 에이전트를 구성할 경우 단일 엔진을 구성하였을 때 보다 국문명함의 명함 인식률이 평균 90.69%에서 95.5%로 향상되었고, 이미지 전처리 기법을 적용함으로써 이미지 용량이 50% 수준으로 줄어들었으며 이미지 전처리 기법을 적용하기 전보다 인식률이 83%에서 92.48% 수준으로 약 9.4%의 향상 효과를 얻을 수 있었다.
최근 모바일 환경에서 작동 가능한 음성 인식 시스템에 대한 수요가 급격히 증대되고 있다. 본 논문은 음소 기반 한국어 음성 인식 시스템에 적용하기 위한 새로운 한국어 음소 경계 검출 방안을 제안한다. 먼저 입력 신호는 동일한 크기의 블록들을 구성한다. 제안하는 방식은 입력 음성 신호의 각 블록에 대해 계산되는 변동성 지표와, 부호가 동일한 인접 샘플들의 집합인, 블록 내의 각 벌크에 대해 계산되는 벌크 지표를 음소 경계 검출의 기반 지표로 사용한다. 두 가지 기반 지표를 결합하여 활용하는 세 개의 전용 인식 알고리즘을 사용하여, 모음, 유성 자음, 그리고 무성 자음을 차례로 인식하여 음소 간 경계를 검출한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식을 사용함으로써 기존의 경계 검출 방식에 비해 오류율을 현저히 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
공간 질의에 대한 선택율 추정은 가장 효율적인 실행 계획을 찾는데 이용되는 매우 중요한 과정이다. 공간 도메인이 큰 경우, 기존 연구의 요약정보는 상대적으로 적은 정보로 선택율을 추정하기 때문에 좋은 선택율을 유지하기 어렵다. 따라서, 이 논문에서는 작은 저장공간에 공간요약정보를 압축하는 새로운 기법인 MW 히스토그램을 제안한다. 이 히스토그램은 MinSkew 분할 알고리즘과 웨이블릿 변환이 결합되어 적은 저장공간에서도 타당한 선택율과 압축효과를 얻을 수 있고, 동적 갱신에 대해 효율적으로 대처할 수 있는 구조를 가진다. 실험 결과를 통하여, 버켓 수가 0.3M/6인 MW 히스토그램이 5%-20% 질의에서 평균적으로 좋은 성능을 보이고 있어, MW 히스토그램이 적은 저장공간에서 더 좋은 선택율을 얻을 수 있음을 확인시켜주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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