과학적 시각화인 한 분야인 등치선도 자동생성 알고리즘은 주로 규칙적인 삭가형 격자 위에서 정의된 자료에 대해서 연구를 진행되어 왔다. 하지만 기상자료 관측과 같은 실제 자료 추출 상황에서 모든 격자에서 자료를 얻는 것이 불가능하다. 자료 추출장비, 방법의 특성상 모든 격자에서 자료 값을 얻을수없다. 자료가 추출되지 않는 모든 격자에서 필요한 자료 값을 구하기 위하여 추출된 자료에 적당한 보간 법을 적용하여 근사값을 할당한다. 본 논문에서는격자형 자료를 사용하지 않고 비격자형 자료를 사용해서 등치선도를 자동으로 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 거리가 중보간법을 이용하여 전처리된 사각형 격자형 자룔를 사용하는대신 비격자형 자료를 직접사용하여 삼각형 자료 연결으로 정의하였다. 제안된 알고리즘은 격자형 자료 연결에 근거한 등치선도를 작성한다. 이 알고리즘은 숙련된 기상도 제작자가 기상도를 작성하는 원칙에 근거를 두고 있다. 새롭게 제안된 알고리즘은 전통적이 알고리즘에 비해서 다음과 같은 장점을 갖고 있다.제안된 알고리즘은 전처리 과정에서 추출된 자료를 보간 할 필요 없이 추출된 자료만으로 등치선도를 작성한다. 그리고 격자에 보간법이 적용되었을때 발생하는 자료의 왜곡이 없다.
현재까지 어종식별에 이용되어진 방법으로는 크게 4가지로 나눌수 있다. 1) 주파수특성법: 광대역 혹은 복수주파수에 의한 어군의 음향산란의 주파수특성의 차이를 이용하는 방법(Madureira et at., 1993; Simmonds et at., 1996),2) 분포특징법 :어군형태와 분포특성에 근거한 방법 (LeFeuvre et at., 2000), 3) 신호특징법: 어군에코의 포락선등의 신호의 특징에 근거한 방법Rose and Leggett, 1988; Scalabrin et at., 1996), 4) 음향결과법: SV, TS, 에코트레스해석에 의한 유영속도 등 과학어탐에 의해서 얻어진 정보를 이용한 방법이 있다 (Richards et al., 1991). (중략)
항공사진에 포함된 기점 마크의 방사 및 기하 특성을 이용하여 마크의 중심 위치를 자동으로 인식하기 위한 방안을 제안한다. 마크를 포함하는 배경 영역의 방사 특성에 기반을 푼 전략에 근거하여 입력된 영상을 이치화한 다음 형태 연산자를 적용시켜 기전 마크가 있는 후보 영역을 추출한다. 기하 특성에 기반을 둔 전략에 근거하여 ▽$^2$G 필터링과 대칭성 강조 필터링을 적용시킨 후, 대칭이 가장 강하게 나타나는 위치인 마크의 중심 위치를 구한다. 66매의 기점 마크 영상에 대한 평가 결과 중심 위치가 1 화소의 정확도까지 얻어질 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 변전소에서 수용가까지의 전력공급설비를 나타내는 도면인 배전설비도면의 주요 기호인 전주와 전선인식 방법에 관하여 기술한다 본 논문에서는 원형성에 근거하여 전주 후보를 추출한 후 이들 사이의 연결성에 근거하여 전선을 인식한 다음, 전주후보들 중에서 전주를 확인함으로써 전주와 전선을 인식하는 방법을 제안한다 제안된 방법은 다수의 배전 설비도면에 적용하여 실험하고 그 결과를 제시한다.
이 연구는 2차자료가 부족한 우리나라 슈퍼마켓 업체의 여건을 감안하여 간편하게 활용할 수 있는 입지분석 모델의 가능성을 탐구하였다. 연구모델은 두 가지 기준을 근거로 모두 네가지 모델을 설정하고 비교검토했다. 먼저 표본추출방법에 의해 내점객표본과 지역할당표본으로 분류하고, 이것을 다시 포함하는 변수의 범위에 따라 축소모델과 확장모델로 구분하였다. 공간상호작용모델의 추정에는 MNL(Multinomial Logit)방식을 이용했다. 분석결과 내점객표본으로 조사해서 얻은 응답자의 주거지와 주로 찾는 점포, 그리고 사전적으로 입수한 경쟁점포의 매장면적, 인접점포까지의 거리에 대한 자료만을 이용해서 추정한 가장 간단한 모델이 비교적 만족스러운 결과를 나타냈다.
인공위성영상을 이용한 해양정보 추출을 위하여 SAR 위성영상을 이용한 해수유통 정보 추출을 연구하였다. SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상의 도플러 쉬프트 정보를 이용한 해수유동 정보 추출은 적용기술의 근본적 한계로 인하여 실제 유속이 아니라 위성궤도의 법선방향에 대한 유속강도만을 제시하는 문제가 있다. 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 위성영상 촬영과 통일한 시간에 동일한 해역에서 해수유통을 관측하고, 관측된 해수유통 정보를 이용하여 위성영상에서 추출된 해수유동 정보를 보완 검증 하였다. 위성영상 추출 해수유통정보의 위성궤도 법선방향 유속강도는 관측된 해수유통 유향분포도에 근거하여 실제 해수유동 유향에 맞게 보정될 수 있었으며, 보정된 해수유통 정보는 실제 해수유동 분포를 잘 반영할 수 있었다.
본 논문에서는 획득한 차량 영상에서, 차량 번호판의 후보영역을 동적으로 할당하여 번호판을 추출하고, 이중 템플릿 매칭을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다. 차량 번호판 영역은 다른 영역에 비해 영상의 밀도값이 높다는 것을 근거로, 후보영역을 투영하여 추출된 영상의 밀도값과 기준밀도값을 비교하여 차이가 임계값 이하를 만족한 때 차량 번호판 영역으로 추출하고 만족하지 않을 때는 다음 후보영역을 투영하여 차량 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역에서 문자와 숫자영역으로 분할된 입럭패턴과 표준패턴을 흑화소로 1차 매칭하고, 이 중 유사도가 높은 표준패턴과 다시 백화소로 2차 매칭하는 이중 템플릿 매칭으로 인식하였다.
학술 데이터베이스를 통해 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 접근이 가능해지면서, 많은 데이터로부터 중요한 정보를 자동으로 추출하는 것에 대한 필요성 또한 증가하였다. 특히, 텍스트 데이터로부터 중요한 단어나 단어구를 선별하여 자동으로 추출하는 기법은 자료의 효과적인 관리와 정보검색 등 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 핵심적인 기술임에도, 한글 텍스트를 대상으로 한 연구는 많이 이루어지지 않고 있다. 기존의 한글 텍스트를 대상으로 한 핵심어 또는 핵심어구 추출 연구들은 단어의 빈도나 동시출현 빈도, 이를 변형한 단어 가중치 등에 근거하여 핵심어(구)를 식별하는 수준에 그쳐있다. 이에 본 연구는 한글 학술논문의 초록으로부터 추출한 다양한 자질 요소들을 학습하여 핵심어(구)를 추출하는 모델을 제안하였고 그 성능을 평가하였다.
웨이브렛 변환에 근거하여 디지털영상으로부터 문자를 처리하는 새로운 접근법을 제시한다. 대상은 각필(刻筆)문자 영상이다. 각필문자에는 형성된 결상에 유사성이 존속하며 배경부분과 함께 서로 다른 준위의 다해상도 특성들로 분해된다는 점을 착안하였다. 우선 Daubechies 웨이브렛을 적용하여 영상을 부대역들로 분해한다. 저주파 부대역은 분할처리와 FCM근거 퍼지 군집분리 및 면적기반 영역처리기법을 적용하여 문자특성을 추출한다. 고주파 부대역들에는 이동창을 설정하고, 이동창의 국부 에너지를 추정하여 고주파 특성들을 활성화한다. 이들 특성들은 조합되어 역웨이브렛 과정을 통해 본래 영상 상태로 복원되고 배경부분이 배제된 문자를 추출한다. 실험 결과는 제안된 기법의 효과를 보이고 있다.
이 연구는 강완, 김남준(2010) 이 Wittmann(1984)의 이론을 근거로 2007년 개정수학과 교육과정에 근거한 교수단위를 추출한 것과 동일한 방법을 통해 도형영역의 교수단위를 분석한 것이다. 교수단위는 수학에서 가르쳐야 할 내용들을 목적, 자료, 활동, 배경 등의 4 요소에 따라 알갱이 단위로 조직화 한 것이다. 본 연구에서는 2007년 개정수학과 교육과정 도형영역에서 추출된 교수단위의 특징과 제목을 분석하여 교수단위를 개념알기형, 개념적용형, 관계알기형으로 분류하여 교육적 의미를 살펴보았다. 또한, 도형영역의 교육과정연구에 어떻게 활용될 수 있는지 그 방안을 모색해 보았다. 앞으로 많은 수학연구자와 현장 교사의 참여로 교수단위가 보다 체계적으로 조직적으로 연구된다면 새로운 교육과정을 수립하는 데 중요한 자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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