• 제목/요약/키워드: 단계별추출

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토양 중금속의 초음파 연속추출 (Sequential Extraction of Soil Heavy Metals Aided by Ultrasound Sonication)

  • 서지원;윤혜온
    • 한국광물학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.85-91
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    • 2010
  • NIST 표준시료인 SRM 2710(Montana Soil)을 대상으로, 중금속의 지화학적 존재형태 연구에 일반적으로 적용되는 Tessier 연속추출법과 최근 소개된 초음파연속추출법을 적용 및 비교하여 오염 토양 내 중금속의 효율적 분석방법을 제시하고자 하였다. As, Cd, Cu, Pb, Zn의 총함량을 USEPA Method 3050B, KBSI Method, 초음파 추출법을 적용하여 분석한 결과, 모두 공인 분석값에 가까운 값으로 측정되었다. Tessier 연속추출법과 초음파 연속추출법의 비교 결과, 원소별 및 단계별 추출 양상과 추출효율이 두 방법 모두 거의 동일한 것으로 나타났다. 초음파 연속추출에는 총 3시간 정도 소요되었으며, 기존의 Tessier 연속추출법의 12시간 정도와 비교할 때 크게 단축되었다. 유기오염 시료의 전처리법으로 흔히 사용되는 초음파 추출법은 비교적 짧은 시간 내 추출이 이루어지고, 고온의 가열이 필요치 않으며, 시료에 직접 강한 파장을 주어 추출하기 때문에 비교적 높은 추출효율을 보이는 효과적인 방법이라 할 수 있다.

대표 색상 정보를 이용한 영역 기반 이미지 검색 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Region based Image Retrieval System using Color Information)

  • 김목련;박영호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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    • pp.462-467
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    • 2008
  • 최근 웹 2.0 시대 참여, 공유, 개방 정신이 확대 되고, 다양한 디지털 저작물들이 대량 제작되어 활용되고 있다. 그리고 디지털 저작물의 특징상 누구나 손쉽게 무제한으로 복제와 유통이 가능함으로 디지털 저작물이 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 색상, 질감, 모양 등을 이용한 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 색상을 이용한 이미지 검색방법의 하나로 색상 히스토그램을 이용한 검색 방법이 있다. 그러나 이는 공간적인 상호관계를 적절히 표현하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상 및 불변 모멘트 값과 이미지의 중앙을 중심으로 한 영역별 유사도 검사를 통한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상 정보를 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄인다. 두 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지를 영역으로 나누고, 이미지의 중심 영역부터 영역을 확장하며 영역마다 구축된 인덱스 검색을 통해 영역기반 유사 이미지 검색을 수행 한다. 세 번 단계에서는 이미지의 변형에 불변한 값인 불변 모멘트를 사용하여, 영역별 검사에서 제외된 유사이미지를 재검사한다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 이미지 데이터베이스에서 검색을 실험을 통해 검색의 정확도 및 회수율을 측정하였다.

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커널 밀도 추정과 시공간 일치성을 이용한 동영상 객체 분할 (Video Object Segmentation using Kernel Density Estimation and Spatio-temporal Coherence)

  • 안재균;김창수
    • 전기전자학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.1-7
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    • 2009
  • 본 논문에서는 고정되지 않은 배경의 동영상에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추적에 기반을 둔 기법으로 크게 세 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계는 초기 분할로서, 사용자의 반응을 이용하여 첫 프레임의 분할 결과를 획득하는 과정이다. 초기 분할을 통해 획득된 결과 샘플은 커널 밀도 추정을 이용하여 각 매크로 블록별 컬러 확률 밀도 함수를 생성하는데 사용된다. 두 번째 단계에서는 각 프레임에 대해 이전 프레임의 경계 정보와 움직임 벡터를 이용하여 일치성 띠를 생성하고, 생성된 띠에 대한 시공간 확률을 추정한다. 마지막 단계에서는 각 픽셀별 컬러, 시공간, 스무드항의 합으로 구성된 에너지 함수를 최소화하여 최종 결과를 획득한다. 실험 결과를 통해서 본 논문에서 제안하는 기법이 정확한 분할 결과를 추출하는 지 다양한 테스트 영상을 통해 확인한다.

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영역별 개체명 사전 자동 구축을 위한 상호 중요도 계산 기법 기반의 집합 확장 시스템 (The Set Expansion System Using the Mutual Importance Measurement Method to Automatically Build up Named Entity Domain Dictionaries)

  • 배상준;고영중
    • 인지과학
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    • 제19권4호
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    • pp.443-458
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    • 2008
  • 오늘날 웹페이지(Web page)는 많은 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 정보추출(information extraction) 등에서 유용하게 사용되는 개체명(named entity)을 웹(Web)을 이용하여 영역별로 자동으로 추출하는 집합 확장 시스템을 제안한다. 그 방식은 전체적으로 3단계의 구성을 가진다. 우선 사전을 구축하고자 하는 영역의 몇 개의 원소를 씨앗단어로 이용하여 웹페이지를 검색한다. 다음으로 검색되어진 웹페이지와 씨앗단어 정보를 이용하여 패턴 규칙을 추출한다. 추출된 패턴 규칙을 다시 웹페이지에 적용하여 개체명 후보들을 추출하고 최종적으로 추출된 후보들과 웹페이지 사이의 상호 중요도를 재귀적으로 계산하여 개체명 후보들에 대한 순위를 정하게 된다. 이 방식의 실험은 한국어와 영어로 나누어서 실험을 수행하였고, 한국어는 3개의 영역에서, 영어는 8개의 영역에서 실험을 진행하였다. 그 결과, 한국어에서는 78.72%의 MAP를 얻을 수 있었고, 영어에서는 96.48%의 MAP를 얻었다. 특히, 영어 개체명 인식에서의 성능은 구글에서 제공하고 있는 구글셋의 결과보다도 높은 성능을 보였다.

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구문구조를 이용하여 정답을 추출하는 질의응답 시스템 (A Question Answering Using Syntactic Structure for Answer Extraction)

  • 이대연;서영훈
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.89-94
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    • 2003
  • 본 논문에서는 질의문 내에 포함된 동사를 중심으로 한 질의어 확장 및 정답 추출 기법을 이용한 질의 응답 시스템에 대해 기술한다. 질의 응답시스템 전체의 과정에서 동사는 하나의 정보를 표현하는 중요한 요소로 활용하며, 동사에 대한 활용은 구축된 동사구문 사전의 정보를 이용한다. 동사구문 사전은 동사의 일반적인 표층형태와, 각 문장 성분들의 의미속성, 유의동사 등의 정보를 담고 있다. 또한 동사 구문사전의 활용에서의 동사 모호성을 배제하고, 효율을 높이기 위해 약 3만 어휘의 명사 의미 사전을 사용한다. 명사 의미사전은 구문사전 내에 사용된 의미분류로 나누어져 있으며, 유의명사 및 국어사전 상의 뜻 풀이말을 포함하고 있다. 질의문 및 각 후보 문장에 대한 구문분석은 구문사전 내에 나타난 품사 별 의미속성과, 문법 형태소의 격 정보를 이용한 격 구조를 활용하였다. 논문 중에는 일반적인 질의 응답 시스템의 3단계에 맞추어 구문사전 활용 및 구문분석의 수행 단계를 보이고 마지막에 각 기법의 정확도를 보였다.

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The Direction of AI Classes using AI Education Platform

  • Ryu, Mi-Young;Han, Seon-Kwan
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권5호
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    • pp.69-76
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    • 2022
  • 본 연구는 AI 플랫폼을 활용한 인공지능 수업에서 효과적인 내용과 방법을 제시하고자 하였다. 먼저, AI교육 플랫폼을 활용한 인공지능 수업의 각 단계별 내용 요소를 전문가로부터 추출하였다. 5개 단계에서 25개의 수업 요소를 선정하였고 AI플랫폼의 활용 단계에서 가르쳐야 할 내용에 대해 82명의 교사들을 대상으로 인식과 함께 수업 단계별 중요 요소를 설문으로 분석하였다. AI모델 준비 단계에서는 AI 모델의 학습 단계의 이해, 문제 인식과 정의 단계에서는 문제의 파악과 AI 해결 가능성, 데이터 수집과 전처리 단계에서는 데이터의 종류의 이해, AI모델링과 분석 단계에서는 AI가치 내용 요소가 나타났으며 문제해결과 활용 단계에서는 완성된 AI모델의 실생활 활용을 중요하게 보았다.

DNN과 HoG Feature를 이용한 도로 소실점 검출 방법 (Method for Road Vanishing Point Detection Using DNN and Hog Feature)

  • 윤대은;최형일
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.125-131
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    • 2019
  • 소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점으로, 도로 공간에서의 소실점은 매우 중요한 공간정보이다. 도로 공간에서의 소실점을 이용해 추출된 차선의 위치를 개선하거나, 깊이지도 영상을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 자동차의 시점을 기준으로 도로를 촬영한 영상을 Deep Neural Network(DNN)과 Histogram of Oriented Gradient(HoG) Feature를 이용한 소실점 검출 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 영상을 블록별로 나눠서 주요 에지 방향을 추출하는 HoG Feature 추출 단계와 DNN 학습 단계, 그리고 Test 단계로 나뉜다. 학습단계에서는 자동차 시점으로 기준으로 도로 영상 2300장으로 학습을 진행한다. 그리고 Test 단계에서는 Normalized Euclidean Distance(NormDist) 방법을 사용하여 제안하는 알고리즘의 효율성을 측정한다.

산업분야에서의 지식 정보 추출에 대한 비교연구 (Comparative Study of Knowledge Extraction on the Industrial Application)

  • 우영광;김성신;배현;우광방
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.251-254
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    • 2003
  • 데이터는 어떤 특성을 나타내는 언어적 또는 수치적 값들의 표현이다. 이러한 데이터들을 목적에 따라 구성한 것이 정보이며, 문제 해결이나 패턴 분류, 또는 의사 결정을 위해 정보들간의 관계를 규칙으로 체계화하는 것이 지식이다. 현재 대부분의 산업 분야에서 시스템에 대한 이해를 높이고 시스템의 성능을 향상시키기 위해 지식을 추출하고, 적용시키는 작업들이 활발히 이루어지고 있다. 지식 정보의 추출은 지식의 획득, 표현, 구현의 단계로 구성되며 이렇게 추출된 지식 정보는 규칙으로 도출된다. 본 논문에서는 여러 산업 분야에 걸쳐 다양하게 적용되는 지식 정보 추출 방법들에 대해 그 영역별로 알아보고 여러 시험 데이터들과 실제 시스템에 클러스터링(CL), 입력공간 분할(ISP), 뉴로-퍼지(NF), 신경망(NN), 확장 행렬(EM) 등의 방법들을 적용시킨 결과들을 비교 분석하고자 한다.

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항공사진과 항공레이저 데이터를 이용한 건물 자동추출 (Automatic Extraction of Buildings using Aerial Photo and Airborne LIDAR Data)

  • 조우석;이영진;좌윤석
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.307-317
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    • 2003
  • 본 논문은 수동센서인 항공카메라와 능동센서인 레이저스캐너의 상호 보완적인 특징을 이용하여 지표면에 존재하는 다양한 지형지물 중 건물을 자동으로 추출하는 알고리즘에 대한 연구이다 제안하는 건물추출 알고리즘은 처리 단계별로 사용되는 데이터의 형태에 따라 point level process, polygon level process, parameter space level process의 세 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계인 point level process에서는 LIDAR의 점 데이터에서 과대오차를 제거하고 건물후보점들을 추출하여 같은 특성을 갖는 점들을 모아 폴리곤을 제작한다 두 번째 단계에서는 면적조건과 circularity를 이용하여 수목 폴리곤을 제거하고, 건물 폴리곤 사이의 포함관계를 정립한다. 마지막 단계에서는 이전 단계의 최종 건물 폴리곤을 공선조건식을 이용하여 항공사진 위에 투영하고 모폴로지 필터링을 통해 탐색영역을 제한한 후, Hough 변환의 파라미터 공간에서 다양한 가정과 제약조건을 이용하여 건물의 외곽선을 추출한다. 제안된 알고리즘에 의해 자동으로 추출된 건물 외곽선의 정확도를 검증하기 위하여 건물 모서리점의 3차원 좌표를 결정하였고, 이를 수치사진측량시스템에서 관측한 결과와 비교하였다. 실험결과 각 건물 모서리점의 평균제곱근오차는 X, Y, Z 각 방향으로 $\pm$8.1cm, $\pm$24.7cm, $\pm$35.9cm로 나타났다.

흑마늘 가공 중 이화학적 성분 및 항산화 활성의 변화 (Changes of Physicochemical Components and Antioxidant Activity of Garlic During its Processing)

  • 신정혜;최덕주;이수정;차지영;김정균;성낙주
    • 생명과학회지
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    • 제18권8호
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    • pp.1123-1131
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    • 2008
  • 최근 개발된 마늘 가공품의 일종인 흑마늘의 생리활성 규명을 위한 연구의 일환으로 흑마늘의 제조공정을 4단계로 나누어 각 단계마다 시료를 채취하여 이화학적 성분의 변화 및 항산화 활성을 비교하였다. 흑마늘의 색은 제조공정을 거치면서 L, a 및 b값이 모두 감소하였는데 내부색의 경우 가공 초기에 크게 감소하였다. 수분은 1단계에서 65.54${\pm}$0.24 g/ 100 g였던 것이 4단계 시료에서는 $58.48{\pm}0.41$ g/100 g까지 감소하였고, pH도 점차 산성화되어 4단계 시료에서 4.22${\pm}$ 0.02, 반면에 숙성이 진행될수록 서서히 증가하는 경향이었다. 총 페놀화합물과 플라보노이드는 1단계시료에 비해 최종단계에서 각각 약 1.9배, 2.6배 증가하였다. Total pyruvate와 thiosulfinate도 비슷한 패턴으로 각각 약 1.6배, 5.8배 증가하였다. 유리당 중 가장 함량이 높은 fructose는 1단계에서는 1,403.03${\pm}$6.24 mg/100 g였던 것이 4단계에서는 2,454.45${\pm}$ 4.20 mg/100 g으로 증가하였으나, 반면에 이당류인 sucrose와 maltose는 흑마늘의 숙성과 더불어 서서히 감소하는 경향이다. 흑마늘의 제조 단계별 무기물의 총량은 4단계시료에서 1,009.20${\pm}$6.91 mg/100 g으로 가장 많았고, 흑마늘 중 무기물은 칼륨, 인, 마그네슘 및 칼슘의 순으로 높게 검출되었다. 흑마늘의 구성아미노산은 glutamic acid의 함량이 가장 많았고, 다음으로 proline과 aspartic acid였으며, 유리아미노산은 taurine, homocysteine 및 ${\delta}g$-hydroxylysine은 1단계 혹은 2단계 시료에서는 검출되지 않았으나, 2단계 혹은 3단계 이후 시료에서 미량 검출되었다. 흑마늘 가공 중 물추출물과 에탄올 추출물의 DPPH에 대한 전자공여능은 숙성이 진행될수록, 추출물의 첨가 농도를 높일수록 점차 증가하여 4단계시료의 1,000 ${\mu}g/ml$ 농도에서 에탄올 추출물은 45.63${\pm}$0.43%, 물추출물은 67.40${\pm}$0.21%로 시험된 시료 중 가장 높은 활성을 보였다. 환원력은 100 및 500 ${\mu}g/ml$ 농도에서 1, 2단계 시료를 제외한 모든 시료에서 물추출물이 에탄올 추출물 보다 높은 활성을 보였다.