이 논문에서는 wavelet과 sobel filter를 사용하여 영상의 객관적인 평가 점수를 계산하는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 orthogonal wavelet 변환을 기초로 하고 있으며 원본 영상과 처리된 영상 데이터가 모두 가용하다는 것을 전제로 한다. Wavelet을 이용해 주파수에 따라 분할된 영상 정보를 이용해 각각의 부영역 별 차영상을 획득하고 이 획득된 영상의 에너지를 이용해 화질 평가 수치를 계산한다. 부영역 별로 획득된 영상은 일정한 크기의 블록으로 분할되어 동일한 블록 내에서 가용한 영상의 특징에 관한 정보(contrast, edge 영역의 분포 정도) 벡터와 내적하여 새로운 특징 벡터로 사용되고, 이 특징 벡터의 가중치를 최적화하여 높은 상관도의 화질평가 점수를 산출하게 된다.
이 논문은 지역적 동사구 분할에 바탕을 두고 서술어가 문말에 위치하는 언어에 특성에서 기인하는 속성을 반영하는 부분적 그러나 빠른 구문분석에 관해 논한다. 즉 완벽성 보다는 신속함 그리고 신뢰에 바탕을 둔 새로운 한국어 구문분석에 대해 논의한다. 기존의 문법이론 대신 한국어의 형태적 통사적 특성에 기인한, 성분들의 분할(partitions)에 의한 단위 (chunks) 분석방법을 제안한다. 근간은 동사구 장벽(VP-barrier) 알고리즘이며, 이 알고리즘은 한 문장안에서의 다양한 동사의 파생접사에 의해 형성되는 관형화, 명사화, 부사화 등의 파생구조와 내포된 동사구(인용문, 종속문 등)에 의해 형성되는 지역적 동사구내에서 그 성분들의 논리적인 분할을 구성하고 다시 그 다음 요소와 체계적으로 결합하는 관계로 확장하여 가능한 구조들을 생성한다. 다시 언어의존적인 발견적 규칙(heuristics)들을 점수화하여 가장 높은 점수의 단위구조를 적격한 구조로 선택한다. 이 방법은 하위범주화 및 의미정보를 사용하지 않는, 빠른 구문분석이 요구되는 시스템을 위해 고안되었으며, 집단적인 노력이 아닌 개인적인 노력 및 최소의 자원으로도 최대의 효과를 얻을 수 있다는데 그 의의가 있다.
기계학습 알고리즘은 기준 함수를 채택하여 데이터를 처리하고 학습 모델을 유도한다. 군집분석에서 사용하는 기준 함수는 어떤 형태로든지 선호성을 내포하게 되고 이를 통해 유사한 데이터끼리 묶어 준 후 이를 구성하는 변수와 값들을 특정하여 군집을 정의하게 된다. 군집분석에서 사용하는 카테고리 유용도와 분할 유용도 점수가 군집분석 결과물에 어떤 영향을 주는지를 파악하고 이들이 결과에 어떤 편향성으로 이어지는지를 분석한다. 본 연구는 군집분석에 사용되는 기준 함수의 특성에 따라 결과에 미치는 영향을 파악하기 위해 여러 데이터 세트를 이용해 실험하고 결과를 평가한다.
본 논문은 support vector machine (SVM)을 사용하여 은닉 마코프 모델 (HMM)과 심잡음 존재 정보를 결합한 새로운 심장질환 분류 방법을 제안한다. 켑스트럼 특징과 HMM 비터비 (Viterbi) 알고리듬을 이용하여 입력 신호를 모든 심장질환 모델에 대하여 상태 단위로 분할하여 상태별로 로그우도 (점수)를 계산한다. 심잡음 신호의 시간적 위치 특성을 이용하기 위하여 입력신호를 두 개의 부대역으로 나누고 부대역별로 프레임 단위의 심잡음 점수를 계산한 다음, 비터비 알고리듬으로부터 구한 상태 분할 정보를 이용하여 상태단위의 심잡음 점수를 구한다. SVM은 모든 심장질환 종류에 대한 상태 단위의 HMM과 심잡음 점수를 입력으로 하여 최종적으로 심장질환을 판정한다. 심장질환 분류 실험결과, 제안한 방법은 기존의 켑스트럼 특징과 HMM 분류기를 이용한 방법에 비하여 20.4 %의 상대적 개선율을 보여준다.
본 논문에서는 요구와 개발이 혼재된 개발문화로 초래된 수 발주자간 요구사항 갈등, SW기업의 수익구조 악화, 과도한 개발자의 업무량과 이에 따른 고급인력의 SW업종 기피 등의 문제점을 해결하기 위한 SW 요구 개발 분할발주 방법과 기능사양, 품질사양, 그리고 기능점수에 의한 요구사항의 가시화 및 계량화 방안을 제시하고, 이러한 방안이 국내 시장에 정착될 경우 기대되는 여러 가지 효과에 대해서도 논한다.
본 논문에서는, 영역 기반 영상 검색 시스템인 FRIP(Finding Region In the Pictures)을 제안한다. 이 시스템은 크게 색상과 방향성 질감 성분을 결합하는 굳건한 영상 분할 알고리즘과, 분할된 각 영역으로부터 특징 정보들을 추출하고 검색하는 3개의 알고리즘을 포함하고 있다. 영역 분할을 위해서, 영상으로부터 확장 및 이동된 색상 좌표계와, 방향성 질감 성분을 추출하여, 본 시스템에서 제안하는 원형필터에 적용시킨다. 원형 필터에 의해, 영역의 경계선이 자연스럽게 유지 될 수 있고, 또한 일반적인 영역 병합 알고리즘에 의해 병합되지 않던 의미 없는 줄무늬나 작은 점 영역들도 몸체 영역으로 병합 될 수 있다. 영상을 분할한 후에, 효율적인 저장 공간의 관리와 특징 정보 계산 시간을 줄이기 위하여 각 영역으로부터 최적의 특징 정보만을 추출하고 이것을 색인화 하여 데이타베이스에 저장하고 검색에 사용한다. 사용자 인터페이스를 위해서는, 영역의 '색상', '크기', '모양', '위치'와 같은 4개의 질의 조건을 주고, 사용자의 요구에 따라 정합 점수를 계산한 뒤, 그 점수에 따라 상위 검색 결과를 보여 주도록 설계되었다.
교육격차를 완화하여 국가 경쟁력을 높이고 평생학습 사회에서 개인의 장래 성장과 발전의 기틀을 마련하기 위하여 모든 학생들의 기초학력을 보장하려는 움직임이 다양하게 전개되고 있다. 본 논문에서는 학생들의 기초학력을 결정짓는 성취수준 설정의 의미와 방법을 알아보고, 2013년 초등학교 3학년을 대상으로 실시되는 기초학력 진단평가의 '기초수학' 과목에 대한 성취수준과 분할점수 설정 방법을 살펴보고자 한다. 학교현장에서 활용할 수 있는 성취수준 설정 방법과 적용 사례의 제시는 준거참조평가에서 성취수준 설정 시 고려해야 하는 것에 대한 시사점을 제공할 수 있으리라 기대된다.
목적: 종분할된 전경골 동종건을 이용한 해부학적 이중 다발 전방 십자 인대 재건술을 시행한 24명의 환자의 최소 12개월 임상 결과를 보고하고자 한다. 대상 및 방법: 해부학적 전방 십자 인대 재건술을 시행받은 24명의 환자를 대상으로 최소 12개월 추시 연구를 시행하였다. 모든 예에 대해 이식건으로 전경골 동종건을 종분할하여 2개의 다발로 나누어 사용하였다. 표준 재활 프로그램이 시행되었으며, 술 전 후 Lysholm점수, International Knee Documentation Committee (IKDC) 점수, Lachman 검사 및 pivot shift 검사를 시행하였다. 술 전 후 건측과 비교한 전방 전위 정도는 KT-2000 arthrometer 를 이용하여 측정하였으며, 통계학적 방법을 이용하여 분석하였다. 결과: KT-2000 기기로 측정한 전방 전위 정도의 평균은 $1.04{\pm}0.80\;mm$로 호전되었고(P<0.001), Lysholm 점수는 술전 $58.34{\pm}15.32$점에서 술 후 최종추시시 $86.25{\pm}6.48$점으로 개선되었다(P<0.001). IKDC 점수는 술 전 B등급 5예, C등급 10예, D등급 9 예였으며, 최종 추시시 A등급 15예, B등급 9예로 평가되었다. 결론: 종분할된 전경골 동종건을 이용한 이중 다발 전방 십자 인대 재건술 시행 환자에서 술 후 Lysholm 슬관절 점수 및 전방전위 정도는 술 전과 비교 시 유의하게 향상되었으며 Lachman, Pivot-shift 검사 결과 및 IKDC 점수도 만족할 만하게 호전되었다.
역사적 가치가 높은 고문서의 훼손을 방지하고 접근을 용이하게 하기 위해서 고문서 전산화가 필요하다. 이를 위한 작업에서는 고문서의 방대한 양을 빠르고 정확하게 처리하는 기술이 필수적이다. 본 논문은 고문서 전산화를 위한 분할 방법과 인식 방법을 제안한다. 인식을 이용한 분할 방법을 통해 신속하면서도 정확하게 문서내의 문자영역을 찾아낸다. 또한 인식기로부터 생성된 점수를 확률화 하여 신뢰도를 높이고 이를 문자의 모양 및 문맥정보와 결합을 통해 분할과 후처리를 수행한다. 제안하는 방법은 고문서 전산화 과정에서 사람의 수작업을 최소화하기 위해 유용하다.
최근 대부분의 딥러닝 기반 동영상 물체 분할 방법들에서는 외부 메모리에 과거 예측 정보를 저장한 상태에서 알고리즘 수행을 하며, 일반적으로 메모리에 많은 과거 정보를 저장할수록 관심 물체의 다양한 변화에 대한 근거들이 축적되어 좋은 결과를 얻을 수 있다. 하지만 하드웨어의 제한으로 인해 메모리에 모든 정보를 저장할 수 없어 이에 따른 성능 하락이 발생한다. 본 논문에서는 저장되지 않는 정보들을 기존의 메모리에 추가적인 메모리 할당 없이 저장하는 방법을 제안한다. 구체적으로, 기존 메모리와 새로 저장할 정보들과의 어텐션 점수를 계산한 후에, 각 점수에 따라 해당 메모리에 새 정보를 더한다. 이 방법으로 물체 형체의 변화에 대한 정보가 반영되어 물체 변화에 대한 강인성이 높아져서 분할 성능이 유지됨을 확인할 수 있었다. 또한, 메모리의 누적 매칭 횟수에 따라 적응적으로 업데이트 비율을 결정하여, 업데이트가 많이 되는 샘플들은 과거의 정보를 더 기억하여 신뢰성 있는 정보를 유지할 수 있게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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