본 논문은 문서 구조분석을 통해 얻어진 텍스트 영상에 대해 낱자 단위 분할 과정과 분할된 낱자에 대한 언어 구분 방법을 제안한다. 먼저 8방향 연결 요소를 이용한 레이블링을 수행하고 각 레이블의 거리관계와 한글 종모음의 특징을 이용하여 낱자 분리를 수행한다. 분리가 이루어진 낱자의 언어 구분은 각 낱자에 존재하는 concavity 특징을 이용하여 한글과 영어로 구분하게 된다. Concavity 특징을 찾기 위해 낱자를 이루는 흑화소 중 수직런을 이루는 흑화소 중 일부와 세리프 성분을 제거하며 그 방법을 기술한다. concavity 특징은 분리기를 통해 한글과 영어 두 가지로 분리되며, 분류기는 신경망을 이용한다. 제안된 방법은 20개의 텍스트 영상에 총 7923개의 낱자를 대상으로 실험하였으며, 낱자 분리는 97.20%의 정확도를 보였으며 분리된 낱자에 대한 언어 구분은 92.70%의 정확도를 얻을 수 있었다.
본 논문은 시각 장애인을 위해 양면 인쇄된 점자를 디지털 카메라나 스캐너를 통해서 읽어 들인 후, 영상 내의 잡음과 같은 미세 정보를 제거하는 전처리과정을 거친다. 스캔한 영상을 이진화하기 위해 임계값을 이용한 클리핑으로 이진영상을 만든 후 영상의 특징을 추출한다. 추출된 특징을 보면 점자의 앞면과 뒷면으로 분류할 수 있다. 점자 앞면의 특징이 아래반원으로 나타나며 이러한 특징을 이용한 검출필터를 만들어 점자의 앞면만을 추출해낸다. 점자의 앞면을 추출하는 과정에서 탐색구간을 두어 한 점에 대하여 여러 화소가 검출되는 것을 막는다 영상을 각각 수직방향, 수평방향으로 투영시켜 점자영상 분할을 위한 거리를 계산, 자간격과 줄간격을 구해 1/2되는 지점에 선을 그어 분할한다. 분할된 점자 형태소를 낱자로 인식한다.
기존 라멘형 가설교량은 주거더의 온도신축에 따라 벤트부에 과도한 수평력이 유발되는 것을 방지하기 위하여, 연장을 짧게 분할하여 가설되고 있다. 이 때 분할되는 구간에서 중복 설치되는 벤트부가 생기게 되어, 교량의 통수단면 감소와 형하공간 감소에 따른 문제와 중복 설치된 벤트부에 의한 경제성 감소 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 라멘형 가설교량 벤트부의 수평력 문제를 해결하고, 중복 설치되는 벤트부를 절감시키기 위한 단부 수평가동-수직구속 부재를 이용한 라멘화 공법을 제안하고, 이에 대한 거동특성분석을 수행하였다.
본 논문은 2D/3D 변환 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 2차원 영상의 단일 프레임을 이용한 것으로 실시간 처리가 가능한 알고리즘이다. 제안된 알고리즘은 하나의 프레임에서 객체의 수직 위치 정보를 이용하여 깊이 지도를 생성한다. 실시간 처리와 하드웨어 복잡도를 개선하기 위해 영상 샘플링, 표준 휘도화를 이용한 객체 분할, 그리고 경계 스캔을 이용한 깊이지도 생성 등을 수행하였다. 동영상, 정지영상 모두 적용이 가능하며, 수직 위치 정보를 이용하므로 원거리 영상 혹은 풍경, 파노라마 사진과 같은 영상도 효과적인 입체 효과를 보여줄 수 있다. 제안된 알고리즘은 객체의 움직임 방향 혹은 속도 또는 장면 전환 등에 제약 없이 입체 효과가 가능하다. 제안 알고리즘 검증은 시각적인 방법과 APD(Absolute Parallax Difference)를 이용하여 MTD (Modified Time Difference)방식과의 비교를 수행하였다.
본 논문에서는 분자영상의 궁극적 목표를 달성하기 위하여 분자영상의 특징 추출 기법을 제안하였다. 실험영상을 DWT 변환결과로 실험한 결과 1레벨과 2레벨의 분해 결과에서는 저주파 영역의 성분이 나타나지만 3레벨 분해 결과에서는 데이터 성분이 거의 나타나지 않음을 알 수 있었다. 육안으로 관찰은 되지 않지만 3레벨 분해한 결과의 데이터 값을 출력하였다. 데이터의 출력은 DWT에 의하여 나타나는 저주파영역의 수평방향과 수직방향의 데이터, 고주파영역의 수평방향의 데이터와 수직방향의 데이터, 대각고주파영역의 수평방향과 수직방향의 데이터를 출력하여 분자영상과 다른 디지털영상인 CT, MRI, PET영상의 데이터와 비교할 수 있게 하였다.
본 논문에서는 주성분 해석 기법에 기반한 새로운 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 주성분 해석 알고리즘은 입력 영상벡터를 더 작은 차원의 특징 벡터로 변환시키는데 사용되며, 변환된 영역에서 특징 벡터의 군집을 최적으로 결정된 분할 초평면을 이용하여 두 군집으로 분할하는 과정을 반복 함으로써 코드북을 생성한다. 본 논문에서는 연산 시간이 오래 걸리는 최적 분할 초평면 탐색을 (1) 분할 초평면은 특징 벡터의 주축에 수직이며, (2) 좌우측 부군집의 오차의 균형점과 일치하며, (3) 좌우측 부군집의 오차를 점진적으로 조정함으로서 연산 수행 시간을 크게 단축시켰다. 제안한 주축 연속 분할은 분할전후의 오차의 감축이 가장 큰 군집에 대해, 전체 군집의 오차가 설정한 수준보다 작을 때까지 연속적으로 수행된다. 실험 결과 제안한 주성분 해석 기반 벡터 양자화 방법은 SOFM을 이용한 방법보다 수행시간이 빠르며 K-mean 알고리즘을 이용한 방법보다 복원 성능이 뛰어남을 볼 수 있다.
IEEE 802.15.4의 물리계층은 저속, 저전력, 저가격 기반의 LR-WPAN(Low-Rate Wireless Personal Area Network)의 물리계층으로 세계적으로 가장 많이 사용되고 있다. IEEE 802.15.4에 대한 기존의 많은 이론 연구들은 저전력 무선네트워크 환경에서의 에너지효율성, 전송처리율, 전송신뢰성에 대한 거시적 이해와 안목을 제공하는 중요한 결과들을 산출하고 있다. 이 논문에서는 이러한 이론연구에 실환경 요소를 보완하기 위해 MAC(Medium Access Control) 소프트웨어 구조부터 실제 네트워크 기반 성능분석에 이르는 실험연구를 수행한다. 연구에서는 수직분할 모델의 네트워킹 스택의 MAC 계층 기능으로 IEEE 802.15.4 MAC 스택을 구현하고 이를 네트워킹 스택에 통합하여 시험 분석을 수행한다. 이 연구에서 도출한 네트워크 소프트웨어 모델과 실험결과는 향후 IEEE 802.15.4 MAC 소프트웨어의 구현과 실용적인 네트워크 스택 환경에서의 성능에 참고자료로 활용될 수 있다.
일반적으로 필기자의 습관이나 필기방향 등의 원인으로 종종 필기 문자열에서 기울어짐이 발생한다.이러한 문자열의 기울어짐은 문자 단위 분할시 분할 알고리즘을 복잡하게 만들고 결과적으로 문자인식 성능에도 큰영향을 미친다. 본연구에서는 선 성분의 검출 및 기울기 측정에 유용한 Hough 변환을 이용하여 단어내 수직획의 기울기를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 필기 문자열 영상의 윤곽선을 Hough 변환에 적용하여 신 성분을 검출하고 기술어진 가도를 추정한다.실제로는 수직획이 아닌 점들이 모여 선 성분으로 검출된 경우을 제거하기 위해 임계치 이하의 길이를 갖는 선 성분은 기울기 추정 대상에서 제외한다.기울기 교정은 x좌표 값만 변환시키는 밀림 변환을 사용한다.제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 실제 우편봉투에서 얻은 주소 영상에 대해 실험한 결과 오프라인 필기 한글 문자열의 기울기 추정 및 교정에 있어서 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수함을 알수 있었다.
최근 데이터를 활용한 분석에 대한 수요와 함께 분석 데이터인 지식 그래프의 크기는 점차 증가하여, 웹에서 수집한 데이터를 지식 그래프로 추출하였을 때 약 820억개의 엣지(Edge)를 가지는 수준까지 도달하였다. 많은 지식 그래프들은 웹 자원에 대한 메타데이터를 표현하기 위한 W3C 표준인 RDF(Resource Description Framework) 형식으로 표현되며, RDF 특성으로 인해 기존의 RDF 저장소들은 대량 RDF 데이터를 압축하고 저장할 때 처리 시간의 오버헤드가 발생하는 문제점을 가진다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해, 맵리듀스를 사용하여 대량 RDF 데이터를 정수 ID로 압축 변환하고, 수직 분할하여 저장하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 RDF-3X와 비교하였을 때 최대 25.2배, H2RDF+와 비교하였을 때 최대 3.7배까지의 높은 성능 향상을 보였다.
본 연구의 목적은 직렬연결 2단 수직 및 수평 모래 갈대 인공습지에 생활하수를 간헐적으로 주입하였을 때 각 수질항목별 처리효율을 평가하는 것이다. 하수는 수리학적 부하량 $314L/m^2{\cdot}day$(수직 흐름 인공습지 기준)를 하루 4(10분 동안 주입후 5시간 50분 동안 중단)회 균등하게 간헐적으로 주입하였다. 평가 결과 pH는 유입수(7.27)보다 수직 흐름 인공습지 유출수(5.81)에서 감소하였다가 수평 흐름 인공습지 유출수(6.40)에서 다시 증가하였다. DO의 농도는 유입수에 비하여 유출수에서 높았으며 겨울로 갈수록 증가하였다. 수직 흐름 인공습지의 산소 전달율 (oxygen transfer rate: OTR)은 $58.72gO_2/m^2{\cdot}day$ 그리고 수평 흐름 인공습지의 OTR은 $7.72gO_2/m^2{\cdot}day$이었다. 각 항목별 평균 처리효율은 SS 94.80%, BOD 90.77%, $COD_{Cr}$ 85.87%, $COD_{Mn}$ 87.72%, T-N 64.74%, $NH_4{^+}$-N 86.44%, T-P 87.70%이었다. 유출수중 T-N의 반 정도는 $NO_3{^-}$-N(7.21 mg/L)이었으며 $NO_2{^-}$-N은 평균 0.64 mg/L이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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