표는 중요한 정보를 함축적으로 담고 있는 문서 요소로서 문서 영상에서 표의 내용과 구조를 분석하고 이해하려는 연구가 많이 진행되어 왔다. 이러한 표의 검출과 인식에 관한 기존의 연구들은 평판 스캐너로 취득한 문서 영상을 대상으로 이루어졌는데 최근에는 디지털 카메라와 스마트폰이 보급됨에 따라 평판 스캐너 대신 카메라를 이용한 표 인식의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라로 획득한 문서 영상에서 표 인식에 대한 알고리듬을 제안한다. 먼저 표가 선들의 집합으로 이루어져 있다는 가정 아래 문서 이미지에 존재하는 선을 이진화와 강인한 곡선 맞춤 알고리듬을 사용하여 검출한다. 검출된 선들의 교차점은 표의 요소일 수도 있으며 오검출의 결과일 수도 있는데 교차점 주변의 관찰 결과와 교차점 사이의 연관 관계를 에너지 식으로 표현하고 이 식을 최소화함으로써 각각의 교차점에 최적의 레이블을 할당한다. 얻어진 레이블은 표로 유일하게 변환되며 표의 구조를 셀 단위까지 추정할 수 있다. 다양한 표 영상에 대한 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 문서영상의 기하학적인 왜곡에도 불구하고 영상에 존재하는 표를 성공적으로 인식함을 보여준다.
Maximal Covering 문제(MCP)란 행렬 상에서 n개의 열(column) 중 p개를 선택하여 m개의 행(row)중 최대한 많은 행을 cover하는 문제로 정의된다. 본 논문에서는 MCP를 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)으로 해결하기 위해 문제에 적합하게 설계된 교차 연산자(crossover operator)와 비발현 유전인잔(unexpressed gene)를 가진 새로운 염색체 구조를 제시한다. 해결하고자 하는 대상 MCP의 규모가 매우 큰 경우 전통적인 임의교차(random crossover) 방법으로는 좋은 결과를 얻기가 힘들다. 따라서 본 연구에서는 그리디 교차(greedy crossover) 방법을 제시하여 문제를 해결한다. 그러나 이러한 그리디 교차를 사용하더라도 조기 수렴 등의 문제로 인해 타부 탐색 등의 이웃해 탐색 방법에 비해 그리 좋은 결과를 얻기가 힘들다. 본 논문은 이러한 조기 수렴 문제를 해결하고 다른 이웃에 탐색 방법보다 더 좋은 결과를 얻기 위해 비발현 유전인자(unexpressed gene)를 가진 염색체를 도입하여 해결함을 특징으로 한다. 비발현 유전인자는 교차 과정에서 자식 염색체의 유전인자로 전달되지 않은 정보 중 나중에라도 유용할 가능성이 보이는 정보를 보존하는 역할을 하여 조기 수렴 문제를 해결하는데 도움을 주어 보다 나은 결과를 얻을 수 있게 해준다. 대규모 MCP를 해결하는 실험에서 새로운 비발현 유전인자를 적용한 유전 알고리즘이 기존의 유전 알고리즘뿐만 아니라 다른 탐색 기법에 비해 더욱 좋은 성능을 보여줌을 확인하였다.
올해는 기업 인재경영에서 미래 10년을 준비할 중요한 분수령이 될 것으로 보인다. 향후 10년간은 베이비 부머 세대의 은퇴와 신인류의 등장이 교차할 것으로 보이며 기업의 인원 구성에서 국내인력 못지 않게 글로벌 인력이 많아지고 신사업 발굴, M&A등으로 사업포트폴리오의 재편도 활발할 것으로 예상되기 때문이다.
교차큐브는 병렬처리 시스템의 상호연결망으로서 널리 알려진 하이퍼큐브와 많은 면에서 비슷하면서도 절반 정도의 지름을 가지는 등 개선된 망 성질들을 가지므로 각광 받아 왔다. 크기 $4{\times}2^m$인 메쉬의 복사본 두 개, 혹은 크기 $8{\times}2^m$인 메쉬의 복사본 네 개가 교차큐브에 연장율 1, 확장율 1로 임베딩 될 수 있음이 알려져 있다.[Dong, Yang, Zhao, and Tang, 2008]. 그러나 양변의 길이가 모두 8 보다 큰 메쉬 다수 개가 교차큐브에 연장율 1, 확장율 1로 임베딩될 수 있는지는 알려진 바가 없다. 이 논문에서는 크기 $2^n{\times}2^m$인 메쉬의 복사본 $2^{n-1}$개가 교차큐브에 연장율 1, 확장율 1로 임베딩될 수 있음을 보인다. $n{\geq}1$, $m{\geq}3$. 이 연구 결과는 연장율과 확장율이라는 주요 임베딩 측정 척도에서 최적이다. 또한 이 연구 결과는 메쉬 구조를 가지는 다수 개의 작업을 교차큐브 구조를 가지는 병렬 컴퓨터에 할당하는데 효과적으로 활용될 수 있다.
교차성 신전위는 두 개의 신장이 정중선의 같은 편에 나란히 위치하는 선천성 신장병이다. 대개 기형은 오른쪽에 있고 융합되어 있는 경우가 융합되지 않는 경우의 8배에 달한다. 교차성 신전위는 흔한 질환은 아니지만, 영아에서 복부에 낭성 종물이 만져지고 반대편에 신장이 없는 경우에는 고려해 보아야 한다. 다낭 형성 이상을 동반한 융합된 교차성 신전위는 대부분 초음파로 진단되므로 진단을 위해 더 이상의 검사가 필요하지 않은 경우가 많다. 그러나 방사선 동위원소를 이용한 신주사로 교차성 신전위의 기능여부를 파악해야 하고, 배설성 방광요로조영술로 방광요관 역류나 신우요관이행부의 협착이 있는지 확인해야 한다. 다낭 형성 이상을 동반한 융합된 교차성 신전위에 대한 연구는 거의 없는 실정으로 저자들은 발열, 복통을 주소로 내원한 3세 남아에서 초음파를 시행하여 다낭 형성 이상을 동반한 융합된 교차성 신전위 1례를 경험하였기에 보고하는 바이다.
본 연구에서는 지점 간 확률가중모멘트의 교차상관관계를 구하기 위해 Monte Carlo 모의를 이용하여 이를 지점간 표본자료의 교차상관성에 대한 관계식으로 확장하여 근사값을 구하고자 하였다. 모의실험 결과 각각의 확률가중 모멘트간 교차상관계수는 지점 간 표본자료의 교차상관계수와 자료크기가 동일하고 동시간 자료일 경우 기울기 1인 선형관계를 보이며, 자료크기에 따른 동시간 자료의 비율이 작아질수록 선형적인 관계는 점점 약해지게 된다. 따라서 자료크기에 따른 영향을 고려하기 위하여 보정항을 추가한 제곱함수식을 제시하였으며, 이 식에 발생된 자료를 적합시켜 각각의 경우에 따른 매개변수를 추정하였다. 이 결과를 이용하여 지역빈도해석의 지점 간 교차 상관성을 고려한 수문추정량의 분산 추정 등의 연구에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
교차언어 정보검색은 다국어 정보검색의 일부분으로 질의어에서 사용하는 언어와 검색대상인 문서의 언어가 서로 다른 경우의 정보검색을 의미한다. 교차언어 정보검색의 성능 향상을 위해서는 양질의 언어자원이 대량으로 필요한 경우가 많기 때문에 이를 해결하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 사전에 기반한 대역어 후보 선정 시, 가중치를 부여해 질의어를 변환하는 방식을 제안한다. 가중치 계산에 이용되는 의미거리는 영어 명사와 한국어 명사를 같은 벡터 공간에 표현하고, 두 벡터간의 관계를 이용해 거리를 계산한다. 서로 다른 두 언어의 명사를 한 공간에 표현하기 위해 "공통 기반축"의 개념을 제시하고, 구축 방법을 제안한다. 고급 자원인 온톨로지를 확보하지 않고, 제안하는 방법으로 우수한 정보검색 결과를 얻을 수 있다는 것을 실험을 통해 보여준다.을 통해 보여준다.
본 논문에서는 도로망에서 이동하는 객체들의 현재 위치를 효율적으로 갱신하는 색인 기법을 제안한다. 기존의 도로망 모델은 이웃한 도로 세그먼트의 연결 정보를 포함하지 않기 때문에 객체가 이웃한 도로 세그먼트로 이동할 때 갱신 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 교차점 기반 도로망 모델과 새로운 색인 구조를 제안한다. 제안하는 교차점 기반 도로망 모델은 도로를 분할할 때 교차점을 포함하도록 분할하여 연결 정보가 유지되도록 한다. 성능 평가를 통해 제안하는 색인 기법이 기존 색인 구조에 비해 이동 객체의 갱신 성능이 3배 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 교차로 주변의 고정된 위치에 있는 노변기지국과 WAVE/DSRC 기반 자동차통신단말, 그리고 스마트폰 앱을 긴밀하게 상호 연동하는 사이버-물리 교차로 시스템(CPIS)을 소개한다. CPIS 구조를 기반으로 교차로 정지시간과 연료소모를 줄이기 위한 참조이동모형 기반 녹색신호 최적화 속도조언(GLOSA-RMM)을 제안한다. GLOSA-RMM은 자동차의 다양한 참조이동모형들을 기반으로 자동차의 현재 위치/속도 정보와 교차로 교통신호 정보를 고려하여 적절한 속도조언을 결정하고, 이를 화면과 음성으로 동시에 제공하여 운전자의 부주의를 최소화한다. 임베디드 시스템 기반의 노변기지국과 자동차통신단말, 그리고 안드로이드 앱(App)의 개발을 통해 CPIS 시작품을 구축하고, 실차 환경에서 실험을 수행하여 GLOSA-RMM 알고리듬이 교차로 정지시간과 연료 소모를 줄일 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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