본 논문에서는 오프라인 무제약 필기 한글 단어를 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 단어 인식 시스템은 크게 다석가지 모듈-문자 분리,조합행렬생성, 특징 추출, 문자인식, 사전 후처리 -로 구성되어 있다. 문자 분리 모듈은 입력된 단어 영상을 하나의 문자보다 더 작은 이미지 조각으로 과다 분리하며 , 조합 행렬 생성모듈에서는 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 분리된 이미지 조각들로부터 사전상의 모든 단어들과 대응되는 가능한 모든 조합을 생성한다. 문자인식모듈은 각 그룹에 대하여 일괄적으로 얻어진 특징과 유니그램을 이용하여 문자인식을 수행한다. 마지막으로 사전 후처리 모듈에서는 각 그룹에 대한 문자인식 결과와 단어 사전을 사용하여 입력단어에 대한 최종 인식 결과를 도출한다. 본 문에서 제안한 방법은 문자 분리, 문자 인식 및 후처리를 상호 보완적으로 결합함으로써 한글이 포함된 무제약 필기 문자열을 효과적으로 인식할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실제 우편 봉투 상에 쓰여진 필기 한글 단어 200개를 대상으로 실험을 하였다. 실험 결과 200개의 단어중 172개의 단어를 정인식하여 86%의 정확도를 얻을 수 있었으며 나머지 28개의 오인식된 단어들을 분석한 결과 대부분의 오류는 문자 인식기의 낮은 신뢰도 때문임을 알 수 있었다. 또한, 하나의 단어를 인식하기 위하여 약 2초가 소요되었다.
자바의 Jini 기술을 이용하여 네트웍에 분산된 Java 컴포넌트 소프트웨어를 동적으로 통합하기 위한 방법론을 제안한다. 통합대상 개별 컴포넌트는 Jini 인터페이스(interface)를 구현하도록 설계하거나 혹은 기존 컴포넌트를 포장한 것으로서 네트웍에 구성된 Jini federation 에 Jini Service 오브젝트로서 공개된 것이다. 통합의 주체는 Service Discovery Manager 와 같은 특별한 Jini 헬퍼클래스 기반으로 작성된 클라이언트 프로그램이다. 클라이언트는 지정된 조건 (Entry 오브젝트)을 충족하는 컴포넌트 소프트웨어를 네트웍으로부터 Service Template를 이용하여 검색, 다운로드 한 후 단일한 GUI 를 가지는 프로그램에 통합한다. 필요한 컴포넌트만을 필요할 때 사용할 수 있고, 영구 설치의 필요성이 없으므로 소프트웨어 개발과 배포에 대한 새로운 관점을 제시할 것으로 판단된다.
정보 보안 기법 중 접근 제어 기법(Access Control)은 네트워크 기반 어플리케이션에 기본적인 정보 보안 틀을 제공한다. 아울러 권한 기반 접근 제어 기법(RBAC)으로 다양한 권한 요구 사항을 충족하는 네트워크 기반 어플리케이션의 운용이 가능하다. 그러나 Session Scope의 권한 기반 제어 기법으로 동적 페이지들에 대한 접근 제어를 설계 배포 하기는 어렵다. 관점 지향 프로그래밍(AOP)를 이용한 동적 권한 생성으로 Session Scope의 권한과 결합, Request Scope의 권한을 생성해 디자인 레벨에서의 유연한 접근 권한 설계 방법에 대해 제안하며, 구현 후 확인했다.
본 논문은 동적 3-D 뉴로 시스템(A Dynamic 3-D Neuro System)모델을 이용하여 오프라인 필기체 숫자 인식 실험을 하였다. 3-D 뉴로 시스템 모델을 사용함으로써 기존에 교육된 정보를 유지하면서 새로운 정보를 추가할 수 있는 추가학습이 가능했고, 동일한 범주의 정보에 대해서는 반복교육 횟수에 따라 교육정도가 점점 누적되는 반복교육이 가능했다. 교육과정을 통해 누적된 정보로부터 일반화된 패턴(Generalized Pattern)을 도출해 인식시 사용할 수 있었다. 패턴 인식기는 피드백루틴을 통해 미지의 입력이미지를 원형이미지로 복원한 후, 그 결과 데이터를 사용하여 문자를 인식하도록 동작한다. NIST의 MNIST 데이터베이스를 사용해 실험을 하였고, 결과로 $99.0\%$의 정인식률을 얻었다.
본 연구에서는 조영증강 의료 초음파 영상에서 효과적인 병변 탐색을 위한 방법론을 고찰한다. 병변 영상을 포함하는 ROI 추출을 위하여 조영효과의 전이 형태에 대한 단계 분할 기법과 동적 프로젝션 데이터의 분석 기법을 제안한다. 프레임간 유사도 척도의 분석을 통하여 비정상 프레임을 제거한 후 조영제의 도달시간(AT: Arrival Time)과 확산구간을 추출하여 탐색 대상 데이터의 양을 감소시킨다. 대상구간에서 초음파 영상의 수평방향 및 수직방향 프로젝션 데이터에 대한 동적 특성을 분석함으로써 후보영역을 추출하며 마이크로 버블의 추출, 조영효과의 증가속도 및 비율 등의 요소를 고려하여 ROI 를 선별하고 그 형태를 재조정한다. 부수적으로, 대상영역에서의 각 픽셀정보에 대하여 명도변화곡선(TIC) 특성분석을 통하여 영상을 재구성하고 병변영상의 형태와 윤곽선을 추출하게 된다.
클라우드 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있게 하는 OpenNebula는 ONE 스케줄러를 통해 가상머신들의 라이프 사이클을 관리한다. ONE 스케줄러는 가상머신을 할당 할 때, 클러스터 노드의 물리적 자원 할당 여부만을 고려하기 때문에 가상 머신 생성 후의 부하를 예측하기 힘들다. 본 논문에서는 사용자의 이전 가상 머신 사용 패턴을 기반으로 부하 등급을 나누고 이 등급에 따라 가상머신을 동적으로 할당하는 기법을 제안한다.
기존의 로컬호스트 환경에서 사용되었던 입출력 장치 제어프로그램을 네트워크 환경에 맞는 시스템을 구성하기 위해 기존의 스크립트 언어만으로 제어하였던 방법 대신에 자바를 이용하여 동적인 원격제어를 할 수 있는 시스템을 설계하였다. 이를 위해 인터페이스 카드를 설계하고 LED, LCD, Switch 등을 연결한 후 동작 상태를 클라이언트에서 자바애플릿으로 원격 제어할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서 웹 서버 클러스터 환경에서 웹 요청들의 분산을 위한 부하 분산 기법을 제안한다. 전통적인 주기적 부하 정보 갱신 기반의 부하 분산 기법에서는 동기화된 부하 정보와 동적 페이지에 포함된 스크립트들의 갱신 정보 때문에 Cyber Foraging 서비스 같은 동적 웹 응용프로그램에서는 적합하지 않다. 이를 해결하기 위해 Update-on-Finish 부하 분산 알고리즘은 비주기적인 부하 갱신 방법을 사용하고 있다. 웹 스위치는 비주기적인 부하 리포팅 후, 서버들의 실제 부하 정보를 알 수 있다. 그런후 실제 정보에 따라 부하 분산 스케줄을 재배열한다. 하지만 Update-on-Finish 알고리즘의 경우 부하 정보를 유지하기 위한 통신 부하가 크다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 각 서버가 K%의 작업을 마친 후 비주기적 부하 정보 보고를 통하여 부하 감소시킨 방법을 제안한다. 또한 서버의 처리능력이 다른 환경을 고려하여 서로 다른 threshold Ti값을 적용함으로써, 다양한 처리 능력을 가진 서버들을 위한 로드 밸런싱 알고리즘으로 확장하여 제안하고 있다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 K-Percent-Finish Reporting 방법은 Update-on-Finish 방법보다 최소 50% 이상의 통신 부하를 감소시키면서, 기존 주기적 부하정보 갱신 기반의 관련 연구들보다 향상된 시스템 처리 능력을 보여주고 있다.
클라우드 컴퓨팅을 제공하기 위해 서비스 제공자는 대용량의 중앙집중형 데이터 센터를 구축하고, 클라이언트는 어플리케이션 소프트웨어와 데이터베이스를 이러한 데이터 센터에 저장한다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 컴퓨팅 자원을 구축하는 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 문제는 클라이언트가 데이터 센터와 서비스제공자를 완전히 신뢰할 수 없다는 것이다. 예를 들어, 클라우드에 저장된 파일이 손실되었을 때 서비스 제공자는 서비스의 신뢰도가 떨어지는 것을 막기 위해 이를 숨길 수 있다. 이때, 데이터가 저장 후에 손실되었다는 것을 증명하지 못하면, 그 피해는 클라이언트에게 돌아오게 된다. 따라서, 클라이언트의 데이터를 보호하기 위하여 무결성을 검증할 수 있는 적절한 기법을 적용하여야 한다. 대부분의 기존 연구에서는 public aditability와 dynamic data update를 동시에 지원하지 못하며, 이를 동시에 지원한다 하더라도 효율성이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에서 데이터 스토리지의 무결성을 검증하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 효율성, 동적 데이터 환경, public auditability를 설계목표로 한다. 블록 마다 서명을 생성해야 하는 이전 기법과 달리, 제안하는 기법은 한번의 서명으로 검증값을 생성하므로 데이터의 크기에 영향을 적게 받는다. 또한, 삽입, 삭제, 수정 등의 연산이 발생하는 동적 데이터 환경에서도 효과적으로 저장된 데이터의 무결성을 검증할 수 있게 설계하였다. 마지막으로 파일에 접근할 수 있는 클라이언트는 누구나 데이터의 무결성을 확인할 수 있으므로 public auditability를 제공한다.
고양이 뇌 지방색전증을 유발한 후 자기공명 관류영상기법을 이용하여 대뇌혈류량을 정량적으로 분석하고 동적특성 변화를 구현 할 수 있는 기법을 제안한다. 고양이 20마리를 대상으로 한쪽 내경동맥에 리노레익 (n=11)을 주입하여 뇌 지방색전을 유발시켰고, 대조군으로는 이바론 입자 (n=9)를 주입하여 색전이 유발되게 하였다. 그 후 30분과 2시간에 각각 T2강조, 확산강조영상을 획득하고 가장 색전이 많이 일어난 부위에서 관류강조영상을 획득하였다. 획득한 데이터는 IDL 소프트웨어와 자체 개발한 영상처리 알고리즘을 이용하여 신호강도 곡선을 ${\Delta}R_2^*$ 곡선으로 변환한 후 적분하여 뇌혈류량을 측정하였다. 실험군에서 병변부위의 뇌혈류량은 정상부위에 비해 감소하였으며, 뇌혈류량 비는 시간경과에 따라 유의한 차이가 있었다 (P<0.005). 뇌 지방색전증의 초기에는 혈류량이 감소하였으나, 2시간에서는 30분에 비해 뇌혈류량이 다소 증가됨을 관찰 할 수 있었다. 뇌경색 발생시 조기에 자기공명확산 및 관류강조영상을 획득하여 개발한 영상처리 알고리즘을 적용하여 뇌 혈류량의 다양한 동적변화 특성 및 혈류역학적 변화를 상대적 관류도 맵으로 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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