• Title/Summary/Keyword: 두 개의 구

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모호집합을 적용한 네트워크 신뢰도

  • Kim, Guk
    • Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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    • 2011.06a
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    • pp.311-318
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    • 2011
  • 모호집합은 인간의 추론에 내재하는 모호성을 정형화한 것이다. 네트워크 신뢰도를 계산할 때, 각 링크의 확률이 모호수로 정의될 때의 신뢰도를 구하는 알고리즘을 설명하였다. 알고리즘은 분해법을 적용하는 것인데, 모호수의 연산을 포함한다. 분해법을 할 때 키스톤 부품을 시점으로 부터 하나씩 선택하여 분해한다. 이러한 방법은 키스톤 부품을 선택하는 기준이 필요 없으므로 간단하게 만든다. 분해에 의해서 두 개의 하위 문제가 생성되고 원 문제와 재귀관계를 수립할 수 있다. 재귀 알고리즘은 컴퓨터 프로그램을 간단하게 만든다.

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A Realtime Facial Region Extraction by Correlation and Image Enhancement Using illumination Plane (상관도에 의한 실시간 안면 추출과 조명 평면을 이용한 영상 개선)

  • 김도현;강동구;차의영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10d
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    • pp.508-510
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    • 2002
  • 본 연구에서는 실시간으로 얼굴을 인식, 검증하기 위한 전처리 단계로써 얼굴을 고속으로 추출하고 추출된 영상을 개선하기 위한 효율적인 기법들을 소개한다. 먼저 RGB로 획득되는 영상을 인간의 시각 구조와 유사한 HSI 컬러 모델로 변환하고 여기서 인간의 피부 영역에 해당하는 컬러 분포를 조사하여 대강의 얼굴 영역을 찾고 이 영역을 대상으로 두 개의 가변 템플릿과의 상관도(Correlation)를 이용하여 최적의 얼굴 안면을 찾는다. 보다 나은 얼굴 인식을 위하여 검출된 얼굴 안면 이미지에서 조명 평면(Illumination plane) 이미지를 추출하여 먼저 불균일성을 보정한 다음 평활화(Equalization)를 수행함으로써 영상을 개선한다.

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다중 클래스에 대한 피춰 추출 방법의 최적화

  • 홍준용;이철희
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 1997.11a
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    • pp.75-78
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    • 1997
  • 본 논문에서는 여러 개의 클래스가 정의되어 있을 경우에 피춰(feature)추출을 최적화 하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 피춰를 하나씩 추출하며 그 과정마다 각 클래스의 가중치를 조정하여 최적의 해를 얻는 방법을 사용한다. 처음에는 각 클래스에 동일한 가중치를 주어 criterion function을 구하고 이로부터 첫 번째 피춰를 얻는다. 이 피춰에 의한 오류와 전체 피춰를 사용하였을 경우의 오류의 차이가 가장 큰 클래스에 더 많은 가중치를 주어 새로운 criterion function을 구하여 두 번째 피춰를 얻는다. 이 과정에서 오류는 Bhattacharyya distance에 의해 예측한다.

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The Length Measurement Technique of the Wide-ranged Object by Divided Scale Block (분할 눈금 블록을 이용한 광범위 물체의 길이 측정 기법)

  • 김도현;김성우;강민경;강동구;차의영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.04b
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    • pp.652-654
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    • 2002
  • 본 연구에서는 물체의 길이론 측정하기 위한 영상 처리 방법으로 하나의 이미지 프레임으로는 처리하기 힘든 큰 물체를 두 개의 프레임으로 분할하여 처리함으로써 정밀한 측정을 할 수 있는 길이 측정 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 분할 측정 방식은 이진수로 인코딩되어 있는 눈금 코드 블록을 이용하여 그 차이를 계산하여 상대적으로 측정되어 물체의 크기에 상관없이 정확한 측정이 가능한 방식으로, 공장자동화 시스템의 제품 검사 공정에 효과적으로 사용됨을 보인다.

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A Study on the Design of Estimation of the fault of pear (배 결점 판별기 설계에 관한 연구)

  • 이형구
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.637-639
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    • 2003
  • 본 논문은 카메라로 획득한 배의 표면과 꼭지 영상을 입력으로 하여 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 양호한 배인지 아닌지를 판별하는 판별기의 설계에 대해 설명한다. 먼저 입력 영상에서 배경을 분리시킨 후 배만을 포함하는 영상을 얻고 이 영상에서 윤곽선과 같은 여러 가지 특징들을 추출한 후 미리 대량의 표면 영상과 꼭지 영상으로 훈련시킨 두 개의 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 배의 상태를 판별한다. 구현되는 세부 모듈을 과일 종류에 맞게 수정한다면 제안되는 방법을 사과, 참외와 같은 다른 과일에도 적용할 수 있을 것이다.

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Seismological Interpretation of the North Korean Nuclear Explosion Tests and Cheonanham Submersion (북한 핵실험과 천암함 침몰의 지진학적 분석)

  • Hong, Tae-Kyung;Rhee, Seung-Gu
    • 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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    • 2010.10a
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    • pp.55-55
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    • 2010
  • 북한 지난 2006년 2009년에 두차례 핵실험을 실시하였다. 이 핵실험은 한국, 일본, 중국에 위치한 지진관측소에 높은 신호대 잡음비를 보이며 관측이 되었다. 북한 핵실험의 지진파형 자료를 분석하여 북한 핵실험 특성 파악을 수행한다. 또한 지역지진파의 전파 경로별 변화 특성을 살펴본다. 한반도의 경우, 동해의 지각구조가 급격하게 변화하므로 동해를 가로지는 경로상에 급격한 지역지진파 변화가 관측된다. 이러한 지역지진파의 경로별 변화로 인해 관측소별 판정에 있어 어려움을 야기한다. 여러 관측소 자료를 종합 분석하는 핵실험 탐지 방법을 제시하며, 이를 북한 핵실험에 적용한다. 과거 구소련과 미국의 핵실험 자료와의 차이점을 살펴보고, 북한 핵실험의 탐지의 효율성을 위해 고려해야 할 사항에 대하여 토론한다. 과거 두 번의 북한 핵실험의 특징인 스펙트럼상의 모서리주파수 부근 에너지 강화 현상이 강하게 관측되며, P파의 상대적 강화 현상이 관측된다. 또한 2010년 천안함 침몰사건에 대하여 지진학적 기법을 활용하여 천암한 침몰 원인에 대하여 추정한다. 침몰 사건시간대에 기록된 지진파형 기록을 수집하여 분석한다. 3개의 관측소 지진파형 자료가 분석에 활용된다. 지진파의 분석을 통해 진앙위치를 추정하며, 지진파형에 드러난 특성을 통해 천암함 침몰과의 연관성을 유추한다. 또한, 지진파 진폭과 주파수 특성을 통해 진원 특성과 침몰 원인등을 추정한다.

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Two-Level Machine Learning Approach to Identify Maximal Noun Phrase in Chinese (두 단계 학습을 통한 중국어 최장명사구 자동식별)

  • Yin, Chang-Hao;Lee, Yong-Hun;Jin, Mei-Xun;Kim, Dong-Il;Lee, Jong-Hyeok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2004.10d
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    • pp.53-61
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    • 2004
  • 일반적으로 중국어의 명사구는 기본명사구(base noun phrase), 최장명사구(maximal noun phrase) 등으로 분류된다. 최장명사구에 대한 정확한 식별은 문장의 전체적인 구조를 파악하고 정확한 구문 트리(parse tree)를 찾아내는데 중요한 역할을 한다. 본 논문은 두 단계 학습모델을 이용하여 최장명사구 자동식별을 진행한다. 먼저 기본명사구, 기본동사구, 기본형용사구, 기본부사구, 기본수량사구, 기본단문구, 기본전치사구, 기본방향사구 등 8가지 기본구를 식별한다. 다음 기본구의 중심어(head)를 추출해 내고 이 정보를 이용하여 최장명사구의 식별을 진행한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 단어레벨의 접근방법과는 달리구레벨에서 학습을 진행하기 때문에 주변문맥의 정보를 많이 고려해야 하는 최장명사구 식별에 있어서 아주 효과적인 접근방법이다. 후처리 작업을 하지 않고 기본구의 식별에서 25개 기본구 태그의 평균 F-measure가 96%, 평균길이가 7인 최장명사구의 식별에서 4개 태그의 평균 F-measure가 92.5%로 좋은 성능을 보여주었다.

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Comparison of Optimum Plot Size and Shape in Branching and Branchless Type of Soybean Varieties (소지성과 다지성대두품종의 최적시험구 크기와 모양비교)

  • Shin-Han Kwon;Kun-Hyuk Im
    • KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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    • v.19
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    • pp.39-46
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    • 1975
  • The optimum plot size and shape for soybean yield trials were estimated by using two different soybean varieties, Kumkang-daelip and Clark. Long narrow shape plot was generaIly showed lower C.V. value as compared to the plots consisted of more row number with short row length. The results obtained in this experiment provided the optimum size and shape of plots for Clark as 1. 4m x 6m, and for Kumkang-dailip as 1.4m $\times$ 9m, respectively.

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Line-by-Level of Chitosan Interaction on Egg Traits and Yolk Cholesterol Level in Laying Hens (계란형질들과 난황 콜레스테롤 수준에 대한 닭의 계통과 키토산의 첨가 수준간의 상호작용 효과)

  • 석윤오;서형철
    • Korean Journal of Poultry Science
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    • v.29 no.2
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    • pp.81-88
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    • 2002
  • The objective of this study was to investigate the line-by-feed additive interaction on egg traits and yolk cholesterol level in laying hens. Hy-line W-98 (white shell line) and Hy-line Brown (brown shell line) were used as experimental stocks and three groups were assigned in each line. The age of hens used in this study were from 40- to 46-wk-old. Two different levels of chitosan were also used as additive in chicken diet. The first (CH$_{30}$) and second (CH$_{60}$) experimental groups were fed basal diet added 30mg and 60mg chitosan/kg feed, respectively. And the control group (CON) hens were fed with basal diet only. The eggs were collected and analyzed at the end of 40, 42, 44, and 46-wk-old. In the mean egg weight, the CH$_{30}$ in Hy-line Brown was significantly heavier (P<0.05) than CON, but the CH$_{30}$ in Hy-line W-98 was significantly lighter (P<0.05) than CON. Whereas, the mean egg weight did not significantly differ between CH$_{60}$ and CON in both line. The mean albumen percentage in Hy-line Brown did not show significant between experimental groups and control group. On the other hand, the mean albumen percentage of CH$_{60}$ in Hy-line W-98 was significantly lower (P < 0.05) than that of CON, but there was no significantly different between CH$_{30}$ and CON. In the mean yolk percentage, it showed a reverse trend as shown in the mean albumen percentage; there were significantly higher (P<0.05) in CH$_{60}$ than in CON fur the Hy-line W-98, and higher in CH$_{30}$ than in CON for the Hy-line Brown. However, the mean shell percentages did not significantly differ between experimental groups and control group in both lines. In the mean yolk cholesterol levels, the CH$_{30}$ and CH$_{60}$ in both lines were lower by 0.46 mg ∼2.80 mg per gram yolk than CON. Although the interaction effect of line-by-supplementing level of chitosan in hens diet on the pooled mean of yolk cholesterol level was no significant, it showed a highly significant interaction (P<0.01) at three of four experimental ages.

An Advanced Phase Angle Measurement Algorithm And Error Analysis (개선된 위상 측정 알고리즘과 오차 해석)

  • 송영석;김재철;최인규;박종식
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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    • v.41 no.3
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    • pp.25-32
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    • 2004
  • An advanced algorithm for measurement of phase angle between two sinusoidal signals is proposed in this paper. This algorithm uses discrete sample data of two input signals for calculation of phase angle and amplitude. And the key parameters of the measurement algorithm are described by analytical express, so the calculation of phase angle is simplified. In this paper it is proved that harmonic distortion of the input sinusoidal signals does not affect the measurement value of phase angle by using the proposed algorithm when a whole cycle is sampled. And measurement error by the white Gaussian noise is very small compared by other algorithms.