• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.91-97
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• 2009

본 논문은 IPTV에서 방영되는 디지털 콘텐츠에서 검색하고자 하는 컷의 위치 정보를 검색하는데, 이때 색 분포에 관한 특징 정보를 이용한 FE-CBIRS을 제안한다. 기존 CBIRS에서는 색상과 모양에 대한 정보를 추출하여 이미지를 구분하는 특징정보로써 활용하며, 이미지를 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분영역 특징정보를 전체 이미지의 특징정보와 함께 사용하여 검색하는 방법을 제시하였다. 또한 적용되는 색상 특징 정보의 경우 색상, 채도, 명도의 각각에 대한 평균, 표준편차, 왜도를 사용하며 부분영역을 특징정보로 적용하는 경우 대표색상만을 사용한다. 아울러 모양특징정보의 경우 추출된 부분영역들에 대한 불변 모멘트가 주요하게 사용된다. 이로 인한 처리시간의 문제, 정확성의 문제가 제기되어 왔다. 그러나 본 논문에서 제시하는 방법에서는 추출된 색상 특징정보들을 클래스별로 구분하여 인덱싱 하고 검색 시 비교대상 이미지를 해당 컷에 한정하여 적용하므로서 검색속도를 향상시키도록 하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.21-32
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• 1981

최근 구미(歐美) 선진제국(先進諸國)에서는 확률적(確率的)인 개념(槪念)에 의한 한계상태설계법(限界狀態設計法)을 표준시방서(標準示方書)로 도입(導入)하는 경향이 높아지고 있다. 이들 선진국(先進國)에서 채택한 LSD, LRFD, PBLSD 같은 신뢰성설계기준(信賴性設計基準)은 각종(各種) 시공재료(施工材料)에 대한 설계절차(設計節次)를 단순화(單純化)시킬 뿐만아니라 일관성(一貫性)있는 신뢰성(信賴性)을 갖게 하는 능력(能力)을 갖고 있다. 본(本) 연구(硏究)에서는 RC 휨부재(部材)에 대한 이러한 신뢰성설계기준(信賴性設計基準)을 제안(提案)하였다. 이를 위하여 Lind-Hasofer의 불변(不變)2차(次)모멘트 신뢰성이론(信賴性理論)에 의해 반복시행적(反復試行的) 신뢰성해석(信賴性解析) 및 하중(荷重)-저항계수(抵抗係數) 결정(決定)알고리즘을 유도하고, 또한 Cornell의 평균제(平均第)1계이차(階二次)모멘트법(法)을 사용하여 근사적(近似的)으로도 신뢰성(信賴性)을 해석(解析)하여 설계기준(設計基準)을 결정(決定)하도록 하였다. 휨부재(部材)의 저항(抵抗) 및 하중효과(荷重效果)에 대한 불확실양산정(不確實量算定)은 Ellingwood의 하중(荷重) 및 저항불확실량(抵抗不確實量) 해석방법(解析方法)을 따랐다. 현행(現行) 극한강설계시방서(極限强設計示方書) 기준(基準)으로 설계(設計)되는 R.C.휨부재(部材)의 상대적(相對的) 의미(意味)의 안전성수준(安全性水準)을 제안(提案)된 이차(二次)모멘트신뢰성이론(信賴性理論)에 의해 검토(檢討)하였다. 그리고 우리 현실(現實)을 고려한 ${\beta}_0=4$를 적절한 목표신뢰성지수(目標信賴性指數)로 간주(看做)하고 이에 대한 저항(抵抗) 및 하중계수(荷重係數)를 제안(提案)된 방법(方法)으로 계산(計算)하였으며, 현행(現行) 극한강설계기준(極限强設計基準)의 안전율(安全率)과 이들 계산(計算)된 계수(係數)를 비교(比較), 분석(分析)하였다. 현행(現行) 시방서(示方書)로 설계(設計)되는 휨부재(部材)의 신뢰성(信賴性) 수준(水準)은 적절(適切)하지 못하며, 현행(現行) 시방서(示方書)에 규정(規定)된 저항(抵抗) 및 하중계수(荷重係數)는 본연구(本硏究)의 신뢰성이론(信賴性理論)으로 유도한 저항(抵抗) 및 하중계수(荷重係數)와 상당히 차이(差異)가 있음을 발견(發見)할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.117-128
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• 2011

본 논문에서는 약 영상의 모양 분류와 컬러정보를 이용한 새로운 내용기반 약 영상 검색 시스템을 제안한다. 내용기반 약 영상검색 시스템의 구현에 있어 주요 문제점은 유사한 모양과 색상을 지닌 영상이 너무 많이 존재한다는 것이며, 단순히 약 영상의 한 가지 특성에 의해서는 특정한 약을 확인하기 어렵다는 것이다. 이러한 약 영상 구분의 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 약 영상의 모양과 색상에 근거한 복합적인 영상검색 방법을 제시하였다. 제안된 방법의 첫 단계에서는 약 영상을 모양에 의해 분류한 후 두 번째 단계에서 분류된 영상들 가운데 약 영상의 색상 정보를 이용하여 약 영상을 검색하였다. 모양 분류를 위하여 대상 약의 경계선으로부터 추출된 고유의 모양신호를 추출하여 사용하였다. 모양신호에 의해 분류된 영상으로부터 색조(hue)와 채도(saturation)정보를 이용하여 데이터베이스 영상으로부터 질의 영상과 유사도 가 높은 영상을 검색 추출하였다. 제안된 시스템은 약 영상의 시각적 특성에 의해 노인과 같은 특정한 사용자들이 영상을 쉽게 검색할 수 있도록 개발되었다. 실험을 통해 제안된 자동 시스템이 약 영상을 인식하고 검색하는데 신뢰성 있고 편리하다는 것을 입증 하였다.