기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 XOR과 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지 소속 함수(Fuzzy Membership Function)를 적용하여 단층 구조로 XOR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입 한 개선된 델타규칙을 적용함으로써 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 XOR 문제와 패턴 분류에 적용하여 Epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
유무선 통신기술의 발달로 멀티미디어 스트리밍 서비스의 이용이 증가함에 따라 비디오 스트리밍 기법에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 끊김 없는 스트리밍 서비스를 제공하기 위하여 네트워크의 상태와 클라이언트의 버퍼 상태를 고려한 전송률 조절 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 네트워크의 상태와 클라이언트의 버퍼 상태를 기반으로 전송 비디오의 프레임 수를 우선순위에 따라 차등적으로 폐기함으로써 전송률을 조절한다. 제안 기법을 적용한 스트리밍 시스템을 구현하고 실험을 통해 끊김 없는 비디오의 전송을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 통계적인 특징 추출 방법을 사용하여 샘물체로 필기된 한글을 고속으로 인식하는 방법을 소개한다. 대부분이 직선 성분으로 이루어진 한글의 특성을 이응하기 위하여 입력 영상으로부터 수평, 수직, 사선, 역사선의 방향 성분을 추출하며, 검은 화소의 밀도에 따라 동적으로 그물을 결정함으로써 획 간의 접촉 변형에 무관한 특징 벡터를 추출한다. 이와 같은 통계적 특징 추출 방법은 크기 정규화나 세선화 과정이 필요없으며, 또한 샘물체라는 필기 형태의 제약에 의해 정합 대상 부류의 수가 현저히 줄어들기 때문에 인식에 소요되는 시간을 상당히 줄일 수 있음은 물론, 인식률을 향상시켰다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 샘물체로 필기된 KS 완성형 한글 2,350자에 대해 실험한 결과, 평균 90% 이상의 인식률을 보이며, IBM PC 486(33MHz)상에서 문자당 평균 0.17초의 인식 속도를 보임으로써, 실용적인 고속 OCR 시스템의 개발 가능성을 확인할 수 있었다.
분광 광도계에서 측정한 1/4 파장과 1/2 파장 광학 두께에서의 투과율을 곡선 맞춤한 두 포락선으로부터 흡수가 작은 박막의 광학 상수(굴절률과 소명 계수)와 두께를 결정하는 포락선 방법의 간단한 식을 유도하였다. 기판의 뒷면 효과를 고려한 포락선 방법을 진공 증착한 ZnS와 SiOx박막에 적용하여 증착조건에 대한 광학 상수의 변화를 결정하였으며, SiOx박막의 경우 주입 산소 압력의 증가에 따른 굴절률의 감소와 원소 조성비의 증가가 일치하는 것을 확인하였다.
최근 한국의 자살률은 10만 명 당 25.7명으로 높은 수치를 기록하고 있으며 한국 사회의 큰 문제로 자리 잡고 있다. 특히 한강 교량 내 투신자살 시도를 하는 경우가 매우 많다. 본 논문에서는 한강 교량 내 투신자살 시도를 예방하기 위해 자세 인식의 정확도를 향상하기 위해 딥러닝 기반의 교량에서의 자살 방식 시스템을 개발하였으며, 국내의 자살 예방률이 높아지기를 기대한다.
최근에 선형가속기에 대한 제작기술의 발달로 하나의 기계에서 두 가지 X-선이 생성된다. 이러한 기계적 특성을 충분히 이용할 수 있도록 임상적으로 어떠한 장점이 있는지 아는 것은 매우 중요하다. 특히 SAD 방법으로 치료 시 다른 에너지를 사용하여야 될 경우 환자를 다른 에너지가 있는 치료실로 이동시키지 않아도 되는 장점이 있다. 저자는 직장암 환자 15예를 중심으로 6MV와 10MV X-선의 에너지를 복합적으로 사용하여 치료를 하였을 때 단일에너지인 6MV혹은 10MV X-선을 이용했을 때와 등량곡선의 분포도 및 선량률의 차이를 비교하였다. 선량 계산은 치료계획용 Mevaplan 콤퓨터를 이용하였다. 정상조직에 들어가는 방사선량의 차이를 계산하기 위해 방광 및 우측 대퇴부를 임의의 점으로 잡아 콤퓨터에 입력시켜 그 부위의 최대선량 최소선량 및 평균선량을 구하였다. 6MV 및 10MV의 이중에너지 X-선을 이용하였을 때 6MV 단일 에너지 X-선으로 치료시 보다 방광의 평균 방사선량은 $8.1\%$ 감소하였고 방광 평균 방사선량 즉 소장과 근접해 있는 부위는 $7.4\%$의 감소를 보였다. 최대선량치 Dmax는 $1.25\%$감소하였다. 대퇴부위의 평균 방사선량은 $2\%$ 감소하였다. 이중에너지 X-선 치료는 10MV단일에너지와 비교하여 방광의 평균 방사선량은 $8.5\%$ 감소하였고, 소장근접 부위는 $11.8\%$ 감소하였다. 최대선량치 Dmax는 $0.8\%$의 증가로 거의 차이가 없었다. 대퇴부위 방사선량은 $0.8\%$증가로 비슷하였다. 그외 회음부 및 전골전방 부위는 전방조사야에 10MV 대신 6MV를 씀으로써 피부 sparing 효과를 줄여주어 충분한 방사선량을 줄 수 있었다. 위의 결과로 이중에너지 X-선 치료는 정상조직의 손상은 같게 주며 종양부위의 방사선량을 $7\~12\%$정도 올려줄 수 있는 장점이 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 인쇄체 숫자를 인식하기 위해 가중 원형 정합(weighted template matching) 방법을 제안한다. 원형 정합은 입력 영상 전체를 하나의 전역적인 특징으로 처리하는데 반해, 제안된 가중 원형 정합은 패턴의 특징이 나타나는 국부적인 영역에 해밍 거리(Hamming distance)의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높인다. 또한 원형 정합은 영상을 이진화(binarization)할 때 발생되는 패턴의 윤곽선을 울퉁불퉁하게 만드는 랜덤 노이즈에 취약하다. 이러한 랜덤 노이즈를 제거하기 위해 본 논문에서는 체인 코드 트리밍(chain code trimming)방법을 제안한다. 체인 코드 트리밍은 패턴의 외부 윤곽선과 내부 윤곽선의 체인 코드 분석을 통해 특정 유형의 체인 코드를 제거, 교정함으로써 이루어진다. 실험에서는 기존의 원형 정합을 사용했을 때와 체인 코드 트리밍을 한 후 가중 원형 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)을 서로 비교한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법에 의해 인쇄체 숫자의 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.
다중 물체 추적은 움직이는 물체를 추출하고 검출된 정보와 물체 정보를 이용하여 움직임 궤도률 추적하는 것이다. 따라서 정확한 움직임 추적이 수행되려면 효율적인 물체의 추출이 선행 되어 져야 한다. 일반적으로 영상 분할 알고리즘은 다양한 증류의 영상에 대한 물체의 수학적 모델이 찌대로 설정되어 있지 않기 때문에 물체를 정확하게 분리해 내기 어렵다. 그러나 물체의 추출에 주로 처리 속도가 빠른 배경영상을 이용한 차(difference) 영상 기법과 반 자동 영상분할인 Snake Model이 갖는 Active Contour 알고리즘과 같이 물체 추출 과정에서 물체의 정의니 semantic 정보를 부여 한다면 개선된 영상 분할의 결과를 얻을 수 있다. 따라서 차 영상 기법과 semantic 정보를 가진 영상분할 알고리즘은 동영상에서 움직임 물체의 VOP(Video Object Plane)를 생성하는 매우 현실적인 방법이다. 본 논문에서는 영상의 상위 레벨Semantic 정보를 이용하기 위해 변형 Snake Model를 이용한 영상분할 방법을 이용하여 영상을 추출한다. 추출된 물체는 윤곽선(곡선) 정보와 함께 에지 성분의 기울기에서 얻은 특징 점을 이용하여 물체를 추적해 나간다.
강한 세기의 레이저가 원자에 입사하먼 원자내의 쿨룽 퍼텐셜이 심하게 왜곡되어 전자가 터널링 이온화된다. 이 이온화된 전자가 레이저 장에 의해 가속되었다가 레이저 장의 방향이 바뀌면 원래의 원자와 결합하면서 고에너지의 광자를 발생시킨다. 레이저의 주기적인 상호작용에 의해 생성된 광자의 에너지는 입사하는 레이저 에너지의 홀수 배에 해당하게 되며, 이를 고차조화파(high-order harmonics)라 한다. 특히 고차조화파는 연엑스선 영역의 빛을 작은 규모의 장치와 적은 비용으로도 발생시키기 때문에 연엑스선의 광원으로서 각광을 받고 있으며, 여러 분야에 사용되어지기 위한 연구가 폭넓게 이루어지고 있다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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