필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식과 오프라인 필기체 문자 인식으로 나누어진다. 온라인 필기체 문자 인식은 타블렛과 같은 펜 기반의 전자식 입력 장치를 이용하여 필기의 순서와 획의 위치와 같은 동적인 필기 정보를 문자의 입력 시 획득할 수 있어 오프라인 필기체 문자 인식에 비해 큰 연구 성과를 이루었다. 그러나 오프라인 필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식에서와 같이 동적인 정보를 입력받을 수 없고, 다양한 필기와 자소의 겹침이 심하며 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 인식의 전처리 결과에 따라 인식 성능이 크게 달라진다. 본 논문에서는 오프라인 필기체 한글 문자 인식을 위해 문자의 동적인 정보를 포함하는 획을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전처리 과정으로 먼저 Watershed 알고리즘을 이용하여 입력된 필기체 문자 영상의 향상 및 이진화를 수행한다. 이진화된 문자부를 변형된 Lu와 Wang의 세선화 알고리즘을 사용하여 세선화를 수행한 후 문자에서의 특징점을 추출하여 세그먼트 화소열을 추출하고, 최대 허용 오차법을 이용하여 벡터화한다. 벡터화의 수행으로 몇 개의 획이 하나의 세그먼트로 묶인 경우, 하나의 세그먼트 화소열은 2 또는 그 이상의 세그먼트 벡터로 분리된다. 추출된 세그먼트 벡터들을 완전한 획으로 재구성하기 위해서 오른손 필기 좌표계 시스템을 이용하여 벡터의 방향적인 성분을 인간의 필기 획의 방향에 알맞게 수정하고, 수정된 세그먼트 벡터의 방향성과 분기 정보를 이용하여 인접한 결합 가능한 세그먼트 벡터를 결합함으로써 문자 인식에 적합한 완전한 획으로 재구성한다. 실험 결과 제안된 방법이 필기체 한글 문자 인식에 적합함을 알 수 있었다.
10-port 및 6-port 두 개의 밸브와 28% DC 200, SP 1700 및 Chromosorb 102 컬럼이 장착된 천연가스 분석용 복합컬럼시스템을 개발하였다. 천연가스를 이루고 있는 $N_2$, $CH_4$, $CO_2$, $C_2H_6$, $C_3H_8$, $i-C_4H_{10}$, $n-C_4H_{10}$, $i-C_5H_{12}$ 및 $n-C_5H_{12}$ 등 9개의 성분들이 모두 18분 이내에 바탕선 분리가 이루어졌다. 이 시스템의 정밀성 및 정확성을 측정하였다. 머무름 시간의 반복성은 0.02에서 0.16% 이내였고, 봉우리 넓이도 전반적으로 1% 이하의 반복성을 나타내었다. 검정곡선은 순수가스의 부분압력 주입법으로 작성되었고, 모든 성분들이 좋은 직선성을 나타내었다. 이 검정곡선을 이용하여 조성이 알려진 표준시료를 대상으로 단일컬럼과 복합컬럼 시스템에서 비교, 분석한 결과 단일 및 복합컬럼 시스템에서의 상대오차가 각각 0.5% 및 0.04% 이하의 값을 나타내었다. 복합컬럼 시스템을 도입 LNG 조성분석에 적용한 결과 복합컬럼에서의 발열량이 단일컬럼보다 낮게 평가되었고, 따라서 도입원가를 절감할 수 있음을 보였다.
환경변화에 따른 작물생체의 반응을 근속하고 정확히 해석하기 위하여, 로드셀과 마이크로컴퓨터를 이용하여 수경조건에서 생체중을 비파괴적으로 연속측정할 수 있는 시스템을 개발 하였다. 또한 이 시스템을 이용하여 양액의 이온농도 및 명암 조건에 따른 상추의 생장반응을 조사 하였던 바, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 가. 작물의 생체중을 비파단 연속적으로 측정할 수 있는 이 장치의 측정오차는 측정범위 0-2000g에서 0.05%인 土1.0g 이하로 나타났다. 나. 로드셀에서 출력된 지시중량은 수면위의 생체중량과 잘 일치하였다. 다. 상추의 생체중은 정식후 18일에 정식 당시에 비해서 44배 정도 증가하였고, 상대생장율은 정식후 5일까지는 미약하였으나 이후에 급격히 높아져 정식후 13일에 최대에 달하여 29.6% day$^{-1}$ 이었다. 정식후 18일간의 상대생장율은 10.7-29.6% day$^{-1}$ 범위에 있었다. 라. 양액의 무기 이온 농도에 따른 상추의 생장량은 EC 1.4-2.2mS/cm 에서 가장 높았으며, EC 0.7 이하나 2.8 이상에서는 떨어졌는데, 특히 지하부의 생장량은 2.8 이상의 고농도에서 현저히 낮았다. 마. 양액의 이온 농도에 따른 생체중량의 증가속도는 정식후 7일까지는 큰 차이가 없었으나 이후 차이가 나기 시작하여 정식후 20일에는 양액의 이온농도에 따라 큰 차이가 있었다. 사. 암흑 처리후 12시간 까지는 정상적으로 생체중이 증가 하였으며, 이후 78시간까지도 완만한 증가 양상을 나타내었으나 그 이후에는 감소하는 경향이었다. 아. 명조건에서 암조건으로 환경이 변화함에 따라 생체중량은 급격히 증가하였고 반대의 조건에서는 일시적인 생체중 감소가 있었는데, 이와 같은 양상은 생육단계, 광조사 시각 및 시간을 달리하 여도 같은 경향이었다.음은 물론 식물안정화를 위해 도입되는 식물의 생육 개선에 효과가 있음을 확인할 수 있었다.서 기후인자와 인간영향을 어떻게 분리해 낼 것인지에 대한 문제점이 남는다. 예를 들어 화분분석의 경우 1차적인 환경변화에 따른 식생조성변화를 반영한다. 인간이 활발한 농경활동을 하게 되면서 주변식생을 제거하게 되고, 제거된 나대지에는 재배작물과 잡초들이 자라게 된다. 그리고 이들 화분은 주변 소택지에 퇴적물과 함께 퇴적되어 화분분석 결과 벼과(科)(Gramineae)와 문화지표수종이라 부르는 여뀌속(屬)(Persicaria), 국화과(科)(Composite), 쑥속(屬)(Artemisia), 쐐기풀속(屬)(Urtica) 등의 화분에 있어 확연한 조성변화를 보여준다. 그러나 화분을 이용한 분석은 토탄층이나 유기질 퇴적물이라는 한정된 토양에서만 분석이 가능하며, 조성변화에 있어서 역시 기후와 인간활동의 영향 모두를 반영하기 때문에 이를 구분해 주는 명확한 기준이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 다양한 대리자료 중 고고학 유적지에 적용 가능한 동식물 화석 및 미화석, 지리, 지질학적 자료에 어떠한 것들을 적용할 수 있는지를 살피고, 몇 가지 대리자료를 중심으로 선사인의 농경활동에 대해 살펴보고자 한다.avascular injection of the iodinated contrast materials.석 시기중 성공적인 착상성공율은 56%(71/126)였다..8H2O를 사용함으로써 host-guest적인 반응을 유도시키는데 있어 물의 가장 실용적이고 효과적인 수열용매임도 알았다. ZnSiO4:Mn, CaWO4, MgWO4와 같은 형광체 분말은 공업적으로 고상반응 또는 습식법에 의해 얻어지고 있으나 이들 방법에 있어서는 분쇄공정으로 인한 형광특성의 저하와 같은 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수열법을 이용하여 이들
목적 : 게이트심장혈액풀 스캔의 각 단위 영상에서 심실내 방사능치를 측정하여 좌심실의 시간-방사능 곡선을 구하여 심박출계수를 구하고 있다. 이를 위하여 좌심실과 배후방사능 관심영역을 정해야 하는데 올바른 관심영역 설정은 심박출계수의 정확도와 밀접한 관련이 있다. 관찰자에 의한 수동 관심영역을 설정 시 시간이 많이 걸리고 많은 경험을 필요로 하며 주관적인 측면이 포함되어 관찰자간의 오차가 발생하는 이유로 대부분의 컴퓨터에는 자동 및 반자동으로 각 단위영상 내 좌심실 외형을 그릴 수 있는 방법이 있다. 본 연구에서는 자동 관심영역 설정과 수동 관심영역 설정에 따른 좌심실 심박출계수를 비교 분석하여 컴퓨터 자동 관심영역 설정 방법이 수동 관심영역 설정보다 객관적이고 재현성이 높은 방법으로 이용될 수 있는지를 알아보고자 하였다. 실험재료 및 방법 : 항암화학요법 치료 대상 환자 33명을 대상으로 PHILIPS사의 ADAC laboratories, Argus Single head Gamma Camera를 이용하여 영상을 획득하였으며, 사용된 방사성 의약품은 체내 표지법을 이용하여 $^{99m}Tc$-RBC를 사용하였다. 영상획득 조건은 다중 게이트 획득 방식으로 매 R-R간격마다 서로 상응하는 단위 영상을 600초 동안 계수치를 얻어 24개의 단위영상을 획득하였다. 앙와위 자세에서 좌전사위 30~45도, 10~20도의 미측경사(caudal tilt) 조건으로 영상 획득 한 후 방사선사 3명이 각각 1회씩 컴퓨터 자동관심영역 설정 모드와 수동 관심영역 설정 모드를 이용하여 좌심실의 심박출계수를 구하여 비교 분석하였다. 결과 : 컴퓨터 자동 관심영역 설정과 수동 관심영역 설정 방법에서의 좌심실 심박출계수 평균은 각각 $65.8{\pm}5.9%$와 $71.4{\pm}12.4%$였다. 두 평균 간의 차이는 $5.5{\pm}9.9%$로 두 관심영역 설정 방법 간의 유의한 차이가 있었다(p=0.003). 또한 관찰자간의 신뢰도 검정에서는 수동 관심영역 설정 방법으로 분석하였을 때 보다 자동 관심영역 설정 방법이 관찰자간 일관성이 높은 것으로 나타났다($\gamma^{MROI}=0.793$, Cronbach's $\alpha$$M^{ROI}=0.911$ Vs $\gamma^{AROI}=0.964$, Cronbach's $\alpha^{AROI}=0.986$). 영상분류에 따른 분석에서는 최적 중격상에서 두 관심영역 방법에 따른 좌심실 심박출계수는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았으며(${\Delta}LVEF^{BSV}=0.7{\pm}2.3%$, p=0.233), 좌심실 분리가 잘 안 된 영상에서는 좌심실 심박출계수가 자동 관심영역 설정방법에서 더 높게 나타나는 차이를 보였다(${\Delta}LVEF=10.9{\pm}11.4%$, p=0.001). 또한 신뢰도 검정에서는 두 관심영역 설정 방법 모두 좌심실 분리가 잘 안 된 영상보다 최적 중격상에서 일관성이 높게 나타났다(수동 관심영역 설정 방법 $\gamma^{BSV}=0.836$, Cronbach's $\alpha^{BSV}=0.936$ Vs $\gamma=0.748$, Cronbach's $\alpha=0.888$ / 자동 관심영역 설정 방법 $\gamma^{BSV}=0.939$, Cronbach's $\alpha^{BSV}=0.978$ Vs $\gamma=0.948$, Cronbach's $\alpha=0.981$). 결론 : 최적 중격상을 획득하여 분석한다면 수동과 자동 관심영역 설정 방법 따른 좌심실 심박출계수가 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 수동과 자동 관심영역 설정 방법에 대한 일관성을 비교하였을 때 자동 관심영역 설정 방법에서 높은 일관성을 나타냈다. 결국 영상획득 시 좌심실 최적 중격상의 좌전 사위상을 획득하여 관심영역을 설정한다면 수동 관심영역 설정 방법보다 자동 관심영역 설정 방법이 객관적이고, 재현성이 높은 방법으로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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