본 논문에서는 모바일 폰에서 오프라인 필기체 과분할 인식의 후처리 방법에 관하여 논하였다. 제안된 방법은 조합 행렬 생성, 문자 조합 필터링, 문자 유사도 측정으로 구성된다. 조합 행렬 생성 과정은 각각의 조각의 인식 결과로부터 생성가능한 모든 조합 행렬을 계산하는 부분이며 조합 행렬을 그래프로 구성하게 된다. 문자 조합 필터링 과정은 그래프의 노드들과 단어 사전을 비교하여 불필요한 노드를 삭제하는 과정이며 문자 유사도 측정과정은 단어 사전의 각각의 단어들과 Levenshtein 거리(distance)를 계산하여 최적의 후처리 결과를 추출하게 된다. 제안된 방법의 인식률은 85.8%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 혼용문서에서 문자들의 유사성으로 인해 발생하는 오인식문자를 줄이기위해 대분류 단계에서 유사문자군을 찾고 이들 사이의 유사도를 계산, 분류하는 유사문자분류 방법을 제안하였다. 이 방법은 유사문자군내의 각 문자마다 그 문자만이 갖는 고유한 요인과 그 문자를 제외한 나머지 문자일 가능성이 있는 요인을 찾아 입력문자와 비교하여 유사도가 가장 큰 문자를 인식문자로 선택하는 알고리즘이다. 또한, 인식 후 오인식된 문자들에 대해 특징사전의 갱신을 통하여 인식률을 향상시켰다.
최근에는 단백질 시퀀스, 소매점 거래 데이터, 웹 로그 등과 같은 상업적이거나 과학적인 데이터의 폭발적인 증가를 볼 수 있다. 이런 데이터들은 순서적인 면을 가지고 있는 시퀀스 데이터들이다. 본 논문에서는 이런 시퀀스 데이터들을 분류하는 문제를 다룬다. 분류 기법 으로는 의사결정 나무나 베이지안 분류기, K-NN방법 등 석러 종류가 있는데, 본 연구에서는 또-U방법을 이용하여 시퀀스들을 분류한다. 또한, 시퀀스들간의 유사도를 구하기 위한 새로운 계산 방법과 효율적인 계산 방법도 제안한다.
본 연구에서는 실제 하천에서 유사량을 산정하기 위해 유량의 횡분배법을 활용하는 방법을 제시하였다. 유량의 횡분배법은 Shiono and Knight (1990)가 제안한 방법으로, 하천의 한 측점에서 유량 및 수위가 결정된 경우 지배방정식의 해석을 통하여 횡방향으로 단위 폭 당 유량과 수심적분 유속을 구하는 방법이다. 제안된 방법을 Camenen et al. (2012)의 측정 자료에 적용하였다. Camenen et al. (2012)은 Slovakia의 Danube River에서 basket type bedload sampler를 이용하여 Gabicikovo 발전소 하류 지점에서 소류사를 채취하였다. 유량 횡분배법에 의해 계산된 수리량에 기초하여 modified Meyer-Peter and Muller 공식 (Wong and Parker, 2006)과 Camenen and Larson (2005)공식을 이용하여 횡방향 소류사 분포와 총 소류사량을 계산하였다. 제시된 소류사량 산정 기법을 Danube River의 소류사 측정 자료를 통해 검증하였다.
본 연구는 색, 색감, 색의 조화론 등 예술과 감성으로만 다루어지던 전문 분야의 내용을 과학적인 방법으로 해석하고, 계산해 낼 수 있는 연구들에 대한 관련 연구들의 동향을 분석하고, 정량적인 색의 조화 및 매치의 판단 방법을 제안한다. 이때, 과학적인 방법이란, 수치와 컴퓨터과학을 사용하여 색의 조화 이론을 체계화하여 빠르게 처리하는 근원적인 방법으로 정의한다. 또한, 색의 정량화를 위하여 기존의 대표적인 색채계들의 특징 및 성격을 분석하며 이를 통해 색채계에 기반하여 색을 수치화 한다. 색의 조화 및 매치에 대한 정량적 판단은 컴퓨터를 사용하는 일반 사용자들의 색과 색감을 향상시킬 뿐만 아니라, 시각, 영상, 산업 디자인에의 효과적 적용, 색을 통한 정신적 분석 및 치유, 색감 향상 교육, 유사색및 유사디자인 검색, 개인 맞춤형 색채 마케팅 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 동영상 압축 방식에서 압축 효율을 증가시키는 움직임 벡터 추정 방식의 개선된 방법에 대해 제안한다. 움직임 벡터 추정 방식의 하나인 BMA(block matching algorithm) 중에 가장 좋은 성능을 보이는 FSA(full search algorithm)은 움직임의 정도를 예측하지 않고 모든 블록에 대해 고정적인 탐색 영역이 결정되어 있다. 이는 계산량을 상당히 크게 하는 원인이 된다. 제안된 방식은 블록 사이의 움직임이 유사한 특성을 이용하여 블록 단위의 동적인 탐색 영역을 결정하여 계산량을 효율적으로 줄이면서 FSA와 유사한 특성을 유지하게 된다.
본 연구에서는 단일주파수 일방향파동방정식을 이용하여 주파수영역에서 얻어진 파동장을 델타함수(delta function)화하고 로그(logarithm)변환을 하여 정확하고 계산시간이 적은 새로운 주시계산 방법을 개발하였다. 주시 오차를 최소화하기 위하여 여러 가지 실험을 통해 격자간격과 주파수간의 경험식을 구하였다. 아이코날 방정식(eikonal equation)에 의해 얻어진 주시곡선이나 유한차분 모델링을 이용해서 얻은 스냅샷(snapshot)의 파면 등, 다른 주시 계산 방법들에 의한 결과가 본 연구에서 얻은 결과와 아주 유사하였다. 위 두 가지 방법과 달리 본 알고리즘은 투과파의 주시만을 계산한다. 본 연구에 의해서 구한 주시를 이용하여 구조보정을 해 본 결과, 원 모델과 아주 유사한 좋은 단면을 얻을 수 있었다. 본 연구의 결과를 볼 때 이 새로운 주시계산 알고리즘은 지하구조보정과 투과 토모그래피 (transmission tomography)에 필요한 직접파의 주시를 더 빨리 계산하는 방법이다.
WSOLA 방식은 음성 신호의 시간축 변환을 위한 고음질의 효율적인 알고리즘으로 알려져 있다. WSOLA의 계산량은 두 신호 파형 사이의 유사도를 평가하는 반복적인 정규상호상관도 계산에 집중되어 있다. 본 논문은 WSOLA 계산량 감축을 위해 고속의 정규상호상관도 계산 방법을 제안하며, 제안된 방법에서는 미리 계산된 합 테이블을 통해 인접한 구간에서의 반복적인 정규상호상관도 계산의 중복성을 제거한다. 정규상호상관도의 분모 부분은 시간축 변환 비율에 관계없이 높은 중복성을 가지는데 반해, 분자 부분은 보다 낮은 중복성을 가지며 중복 정도가 시간축 변환 비율과 최적 이동값에 의해 영향을 받기 때문에 고속 계산을 위해 보다 복잡한 알고리즘이 요구된다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 기존의 WSOLA와 완전히 동일한 음질을 유지하면서도 시간축 압축의 경우 약 40%, 그리고 1/2배속 및 1/3배속으로의 시간축 신장의 경우 각각 약 47% 및 52%의 실행시간을 감소시킴을 보인다.
본 논문에서는 애매성을 고려한 이론을 적용하여 유사도를 측정한 후 퍼지 관계 행 렬을 생성하여 인식을 행하는 방법을 제안하고자 한다. 인식 시스템은 모델과 입력 영상의 특징값을 정합하여 행하게 되는데 이때 얼마나 유사한가를 계산하는 유사도 측정은 대단히 중요한 작업중의 하나가 된다. 이를 위해 톨이론과 퍼지이론의 일치도 연산을 이용하여 유 사도를 측정하며, 퍼지 관계 행렬을 생성하여 정합을 행하고자 한다. 제안한 알고리즘에 대 해 3차원 물체와 얼굴 영상을 대상으로 실험을 수행하였으며 이를 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
현재 생물분자의 기능적 관점에서 단백질 구조에 관심이 많이 모아지고 있다. 단백질의 기능은 구조에서 기인하기 때문에 두 단백질의 구조간의 유사성을 측정할 수 있는 방법은 두 단백질의 기능의 유사성을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 두 단백질의 구조의 유사성을 측정하기 위한 단백질의 새로운 표현(representation)으로 3차원 에지 히스토그램을 제안한다. 단백질의 3차원 구조를 작은 복셀(voxel)로 이루어진 공간으로 나누고 복셀들로부터 3차원 에지 히스토그램을 추출하여 두 단백질간의 유사도 계산에 이용한다. 이를 통하여 단백질의 검색 및 분류를 시도한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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