본 논문에서는 인공지능의 인식률을 높이기 위해 명암비를 적용한 전처리 방법에 대해 제안한다. 이 방법은 인공지능이 기존의 방법보다 특징점을 쉽게 얻어내기 위해서 명암비를 적용한 전처리를 진행하여 인식률을 높이기 위함에 목적을 두고 있다. 제안한 방법으로 인하여 문자인식이 얼마나 향상되었고, 기존의 성능과 비교하여 정확도가 얼마나 향상되었는지를 알아보고 있다.
엔트로피부호화(entropy coding)는 텍스트와 같은 일반적인 데이터들을 효율적으로 압축하는 반면에, 이미지 데이터들에 대해서는 그 성능이 다소 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선시키기 위한 효율적인 전처리기법(preprocessing technique)을 소개한다. 제안한 전처리기법은 입력된 명암도 등급 이미지를 무손실 압축하기 이전에, 이미지 내에서 인접한 명암도 값들의 발생빈도(occurrence frequency)를 조사한다. 다음으로 각 픽셀 쌍들의 명암도 값들을 발생빈도에 기반한 순서화된 값(ordered number)들로 대체시킨 후, 최종적으로 엔트로피부호화에 의한 압축을 수행한다. 이와 같은 단계들을 거치면서 이미지 데이터의 통계적인 특성(statistical feature)이 보다 강화되기 때문에, 엔트로피부호화에서의 무손실 압축 성능을 효율적으로 개선시킬 수 있다. 실험을 통하여 256 명암도 등급 이미지들을 산술부호화와 허프만부호화를 사용하여 압축한 결과, 제안한 전처리기법이 압축 후 비트율(bit rate)을 최대 37.49%까지 감소시켰음을 확인하였다.
오늘날 고대 DNA 분석을 통한 고유전학 연구는 인류학, 고고학, 생물학 분야의 중요한 관심사로 떠오르고 있다. 본 연구는 충청남도 아산시 탕정면 명암리 유적 9지점에서 발굴조사 된 고려 말에서 조선시대 초기 분묘 출토 인골 20개체를 대상으로 고유전학적 연구를 수행한 결과를 보고한 것이다. DNA 추출 및 PCR 과정에서 연구자에 의해 일어날 수 있는 DNA 오염을 모니터링하기 위하여 모든 실험과정은 무균작업대에서 시약과 소모품을 고온멸균 및 자외선 처리하여 진행되었으며, 음성대조군을 설정하여 결과의 신뢰성을 검증하였다. 실리카 추출 방법에 의하여 출토 인골로부터 DNA를 추출한 후, 미토콘드리아 DNA(mtDNA)의 과변이지역을 9지역으로 나누어 PCR법에 의해 부분 증폭을 실시하였다. 증폭산물에 대한 염기서열 분석을 통하여 과변이지역의 변이형을 동정하였으며, 이를 현대 한국인의 결과와 비교하였다. 아산 명암리 소규모 지역집단의 옛사람 인골 20개체를 대상으로 한 이번 연구에서 기대이상의 다양한 mtDNA haplogroup이 분석되었다. 이러한 결과는 오랜 세월 동안 생활문화 중심지로 자리 잡은 아산 명암리 유적 주변의 개방적인 지역적 조건과 이곳에 거주했던 개체군의 유전적 특성을 반영하고 있으며, 아산 지역에 널리 분포하는 선사시대에서 조선시대에 이르는 많은 유적에 대한 고고학적 발굴 성과가 이 결과를 뒷받침하고 있다.
본 연구는 충청남도 아산시 탕정면 명암리 유적 9지점에서 발굴조사 된 고려 말에서 조선시대 초기 분묘 출토 인골 27개체를 대상으로 고유전학적 연구를 수행한 결과를 보고한 것이다. 실리카 추출 방법에 의하여 출토 인골로 부터 DNA를 추출한 후, 미토콘드리아 DNA(mtDNA)의 과변이지역을 9지역으로 나누어 PCR법에 의해 부분 증폭을 실시하였다. 증폭산물에 대한 염기서열 분석을 통하여 과변이지역의 변이형을 동정하였다. 그 결과 18개체의 mtDNA 분석이 가능하였으며, 아멜로제닌 유전자 분석에 의한 성결정은 M-26, M-29, M-37(L), M-49(R)의 4개체만이 분석되었고 모두 여성인 것으로 확인되었다.
본 연구는 아산 명암리 유적에서 출토된 조선시대 전기 인골에 대한 탄소와 질소 안정동위원소 분석을 통해 당시의 식생활 양상을 복원하고자 하였다. 21기의 회곽묘에서 출토된 25개체 인골의 탄소와 질소 안정동위원소 분석결과, 탄소 안정동위원소 값은 평균 $-19.7{\pm}0.5$‰(n=23), 질소 안정동위원소 값은 평균 $9.6{\pm}1.1$‰(n=23)로 나타났다. 탄소와 질소 안정동위원소 값을 통해 아산 명암리 피장자들은 주로 $C_3$ 식물을 주식으로 섭취하였으며 육상동물에 의한 단백질 섭취 수준을 확인하였다. 선행 연구된 조선시대 인골의 안정동위원소 분석결과와 함께 조선시대 식생활 양상을 비교했을 때 지역이나 무덤양식에 의한 차이는 확인되지 않았다. 다만 합장묘에서 출토된 인골의 질소 안정동위원소 값 비교를 통해 동일한 생활환경 피장자의 성별간 차이가 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 운송 컨테이너 식별자의 자동화 처리를 위한 문자 인식의 단계중 최종 문자 인식 전단계 까지의 처리 과정을 컨테이너의 특성에 맞게 제안하였으며, 이러한 전처리 과정은 문자 인식 시스템의 성능에 중요한 영향을 미친다. 제안한 방법은 먼저 입력된 컨테이너 컬러 영상을 명암 영상으로 바꾸고 전체 영상중 인식에 필요한 식별자 영역만을 경계선 검출과 형태학적 연산을 이용하여 추출한다. 이어서 다양한 배경색과 문자색을 판단하여 일반 문서와 같이 일관성있게 통일한 후, DCT를 이용한 명암도별 이진영역으로 분할한 후에 Otsu방법과 새로운 이진화방법을 자동으로 선택하여 효율적인 이진화가 이루어지도록 하였다. 이렇게 얻어진 이진 영상은 문자인식 단계로 넘어갈 수 있도록 개별 문자로 분할한다. 이 방법은 컨테이너 영상의 불균등한 배경색과 잡음으로 인하여 문자인식에 오류가 생기는 단점을 보완하였으며 컨테이너 특성을 최대한 반영함으로써 효과적인 전처리 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 제안한 방법의 응용은 컨테이너 이외의 다른 상황에서도 매우 효과적으로 사용될 수 있으리라 본다.
형판 정합 기반의 얼굴 검출 시스템에서 획득된 이미지에 대한 명암 정규화 및 영상 보정을 위해 보통 히스토그램 평활화 등을 사용한다. 이 방법은 조명 변화에 의해 발생한 이미지의 부분 명암 왜곡에는 효과적이지 못하다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 다양한 방향의 조명에 의한 명암 왜곡을 효과적으로 보정하는 전처리 기법을 제시한다. 이 기법은 얼굴의 좌우대칭성을 이용한 좌우대칭 평균화와 단순회귀분석을 이용한 세로 방향 명암 보정을 결합한 것이다. 실험 결과 이 기법은 기존의 방식보다 높은 검출성능을 보일 뿐만 아니라 얼굴의 후보 개수도 현저하게 감소하는 것으로 나타났다.
현대 사회는 4차 산업 혁명과 IoT 기술 등의 발전으로 영상 처리 분야의 활용이 급증하고 있다. 특히, 에지 검출은 이미지 분류, 객체 검출 등 영상 처리 응용에서 필수적인 전처리 과정으로 여러 분야에서 널리 사용되고 있다. 에지를 검출하기 위한 기존의 방법에는 소벨 필터(Sobel edge detection filter), 로버츠 필터(Roberts edge detection filter), 프리윗 필터(Prewitt edge detection filter), LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 하지만 기존의 방법들은 명암도가 낮은 저조도 환경에서 에지 검출 특성이 다소 미흡한 성능을 보인다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 저조도 환경에서도 에지 검출 특성을 높이기 위해 명암도 분석에 기반한 에지 검출 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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