최근 웹상에 산재한 정보들의 효율적인 검색과 이용을 위하여 정보의 구조를 정의하는 스키마들의 통합이 중요시되고 있다. 본 논문에서는 XML 스키마들을 클러스터링하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 스키마를 통합하는데 드는 비용이 적을수록 스키마간의 유사도가 높다는 가정하에 스키마 사이의 공통된 구조의 크기를 계산한다 이를 위해서 경로사이에 서로 대응하는 요소의 합이 최대가 되는 경로간의 일대일 매칭을 추출한다. 또한 계산된 유사도값에 기반하여 계층적 클러스터링 방법을 적용한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 다수의 XML 스키마를 대상으로 실험한 결과, 91%의 정확율과 93%의 재현율로서 기존의 알고리즘보다 우수하였다.
본 논문은 손상되지 않은 지문과 손상된 지문에 대해 전처리 및 3 레벨 가우스 피라미드(Gaussian pyramid)변환과 왈쉬(Walsh)변환을 하고, 출력되는 결(texture) 정보를 평활화 및 이진화를하여 해밍거리(Hamming Distance)를 계산하였다. 여기서 얻은 결 정보에 대한 해밍거리 변화율은 인식을 위한 매칭 변수로 사용하였다. 이러한 비교를 위해 이미지를 전처리하여 잡음을 제거하고, 대비를 개선한 후 각 이미지를 이진화 이미지로 만든 다음 세선화 처리를 하였다. 3 레벨 가우스 피라미드 변환은 이미지의 크기를 1/8로 축소하며, 해밍거리 변화율은 타인 수락율(FAR: False Acceptance Ratio)과 본인 거부율 (FRR: False Rejection Ratio)계산에 사용하였다. 그 결과 손상된 동일 지문에 대한 본인 거부율은 -20% 내외이었으며, 타인수락율은 -50%가 되어 지문이 일부 손상되었어도 결 무늬에 대한 해밍거리는 인식의 특성 벡터로 사용할 수 있음을 알 수 있다.
본 연구에서는 비행슈팅게임을 플레이하는 피험자의 긴장 또는 이완상태를 자동으로 인식하는 시스템을 제안한다. 기존 연구에서는 피험자에게 자극원을 제시하여 나타난 변화 값을 비교하기 때문에 자동으로 분류하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 피험자의 상태 변화를 자동으로 분류하여 인식할 수 있도록 비지도학습의 SOM을 적용한다. 긴장과 이완상태의 자동인식을 위한 SOM의 적용은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 ECG측정 및 분석으로 피험자에게 게임을 플레이하게 한 후 ECG를 측정하여 HRV 분석으로 특징벡터를 추출한다. 두 번째 단계는 SOM 학습 및 인식으로 특징이 추출된 심박신호의 입력벡터들을 SOM으로 학습하여 피험자의 긴장과 이완상태를 분류하여 인식 한다. 실험 결과는 세 가지로 나누어진다. 첫 번째, HRV의 주파수변화와 두 번째 심박신호의 SOM 학습결과를 나타냈다. 세 번째 단계는 SOM학습의 성능을 알기 위해서 매칭율을 분석했다. HRV의 주파수분석의 LF/HF 비율을 1.5 기준으로 SOM의 승자뉴런 거리와 매칭한 결과 평균 72%의 매칭율을 보였다.
This work present a new method of sealing inspection system for vehicle in which foam rubber materials are used for sealing the vehicle parts. This system is composed from a devices comprising non-contact and real-time scanning on visual inspection in machine parts. We have been investigated qualitative factors that influenced on sealing system of vehicle structure which flexibly attenuated vibration and plenty of foam rubber materials having elastic property. However, there are different factors which still depended on outdated technique (personnel subjective judgment) in the performance inspection of rubber parts, specially for cross section inspection. Through a newly developed inspection system which recently applied for the production line, we successfully achieved more effective results of matching rate by about 80 % in the sealing performance inspection with 0.7% to 1.4% in the repeated errors. These are resulted from non-contacted response by CCD camera and vision program using geometry matching method. We expect that this system may be widely applied in the strict inspection parts of more diverse cross-section in future.
스테레오 매칭은 두 영상의 차이를 이용하여 거리를 추정하는 연구 분야로 성능 개선과 함께 처리속도 향상을 위한 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 계층적 Belief Propagation(BP) 알고리즘을 개선하여 기존의 BP에서의 수렴구간을 메시지 맵으로 만들고 이를 이용하여 처리속도를 향상시키는 Plane-converging BP 알고리즘을 제안한다. 또한 GPU 아키텍쳐인 Nvidia의 CUDA를 이용하여 다수의 계산을 병렬화 하고 이를 동시에 처리하여 실시간 어플리케이션에 적합한 스테레오 매칭 기법을 개발하였다. Plane-converging BP 알고리즘은 기존의 계층적 BP 알고리즘과 유사한 에러율을 가지면서 약 2.7배의 속도 향상을 이루었다.
본 논문은 모양 특성을 이용한 효과적인 식물 잎 이미지 검색 시스템을 제시한다. 잎 이미지의 더 효과적인 표현을 위해 개선된 MPP 알고리즘을 제안하고, 매칭에 소요되는 시간을 줄이기 위해 기존의 Nearest Neighbor(NN) 검색을 수정한 동적인 매칭 알고리즘을 제시한다. 특히, 더 나은 정확율과 효율성을 위해, 잎 모양과 잎차례를 스케치하여 질의할 수 있도록 하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘과 기존의 알고리즘인 CCD(Centroid Contour Distance), Fourier Descriptor. Curvature Scale Space Descriptor (CSSD), Moment Invariants, MPP와 비교하였다. 1000여개의 식물 잎 이미지를 통한 실험결과는 제안한 방법이 기존의 기법보다 더 좋은 성능임을 보였다.
어휘 인식 시스템의 오류 보정방법으로는 오류 패턴매칭 기반 방법과 어휘의미 패턴 기반방법이있으며, 이들 방법에서는 오류 보정을 위해 핵심어를 의미적으로 분석하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 음절 복원 알고리즘을 이용한 핵심어 오류 보정 시스템을 제안한다. 인식된 음소 열을 의미 분석 과정을 거쳐 음소가 갖는 의미를 파악하고 음절 복원 알고리즘을 통해 음운 변동이 적용되기 이전의 문자열로 복원하므로 핵심어를 명확히 분석하고 오인식을 줄일 수 있다. 시스템 분석을 위해 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러 패턴 학습을 이용한 방법과 오류 패턴 매칭 기반 방법, 어휘 의미 패턴 기반 방법의 성능 평가 결과 3.0%의 인식 향상율을 보였다.
인터넷망의 지속적인 발달과 함께 웹 애플리케이션 개발 방법으로 XML 기반의 웹 서비스가 부각되면서 많은 웹 서비스들이 개발되었고, 점차 더 많은 웹 서비스들이 개발될 것으로 예상된다. 이처럼 급격하게 늘어나는 웹 서비스들 중에서 사용자가 원하는 웹 서비스 찾는 것이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 그러나 현재의 웹 서비스 검색 표준인 UDDI 레지스트리는 키워드 기반이기 때문에 검색 성능의 한계점을 갖고 있다. 최근에 이러한 한계를 극복하고자 하는 많은 연구가 진행되고 있지만 아직은 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 비록 키워드가 일치하지 않더라도 사용자가 원하는 웹 서비스를 찾을 수 있도록 웹 서비스 표준인 UDDI 레지스트리에 시맨틱 매칭 엔진(semantic matching engine)이라는 추가적인 시맨틱 레이어를 추가하여 재현율(recall)과 정확률(precision)을 모두 향상 시킬 수 있는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 듀얼 밴드(UHF: 470-862 MHz, L: 1452-1492 MHz) DVB-H 안테나를 제작하였다. 제안된 안테나는 입력 임피던스 매칭 회로를 이용한 평판형 역 F 안테나(PIFA)로 구성되었다. 급전점에 구성된 매칭 회로는 안테나의 광대역(UHF: 470-862 MHz: 63%) 동작특성을 만족시킨다. 제시된 안테나는 전방향적 방사특성을 가지며 상용 모바일(PMP)에 적용가능한 충분한 이득(최대이득: 1.70dBi)을 보인다. 또한 안테나는 유전율($\varepsilon_r$ = 3.2)인 PMP 케이스에 부착되어 상용 모바일용으로 소형화 되었다.
초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 많은 밴드를 통해 넓은 범위의 파장 영역에 대한 반사율을 담고 있는 고차원 데이터이다. 이와 같은 고차원 데이터를 기존의 R-Tree, X-Tree와 같은 다차원 색인 방법을 사용하게 되면 차원의 저주(Course of Dimensionality)라는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 차원의 저주 문제를 해결하기 위해 피라미드 기법을 사용하여 초분광 영상 라이브러리의 색인을 구축하였다. 파라미드 기법은 D차원의 데이터를 2D차원의 피라미드에 사상하고, B+-트리를 이용하여 1차원적으로 색인하는 방법이다. 실험 결과 스펙트럼 매칭을 위한 영역질의 방법이 후보자 추출 시간, 데이터 접근 빈도 측면에서 순차적 접근 방법보다 좋은 성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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