뇌파 파형중 베타파를 이용한 인간의 인지상태를 판별한다. 베타파는 인간의 인지상태중 스트레스 영역에 해당하는 특성이 있고, 이 영역에서 스트레스의 오버대역폭을 추출하기 위해서 저대역폭과 고대역폭 사이의 베타파간 상관관계를 분석해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 효과적으로 베타파 상관관계를 분석하고 추출하기 위해 비지도학습 머신러닝을 이용한 Kmean 클러스터링 분석모델을 제시한다. 제시된 모델은 베타파 영역을 유사한 영역의 클러스터 군으로 분류하고 해당 클러스터링 범주에서 이상파형을 판별한다. 이상파형 판별을 위해 클러스터군의 밀집도와 정상범주 이탈영역을 기준으로 스트레스 위험군을 판별하고 판별된 스트레스 위험군에 대한 대처방안을 제공할 수 있다. 제시된 모델을 활용하면 뇌파파형을 통한 인지상태의 스트레스 지수분별이 가능하고, 개인의 인지상태에 대한 관리 및 응용이 가능하다. 또한 스트레스와 오피스증후군을 갖는 사람들에게 뇌파관리를 통해 개인의 삶에 대한 질적 향상에 도움을 준다.
도다리를 이용한 뼈째썰기회는 봄철 대표적인 생선회로 비교적 양식이 어려운 어종이다. 따라서 대부분 자연산 도다리를 이용하여 뼈째썰기회를 만들어야 하지만 최근 자연산 도다리의 수급과 비용의 문제로 인해 유사어종인 양식산 소형넙치 및 중국산 양식 돌가자미를 도다리로 둔갑시켜 판매 되는 실정이다. 양식을 통하여 계절에 관계없이 구입이 가능한 소형넙치와 중국에서 수입되는 양식산 돌가자미는 도다리에 비해 가격이 저렴하고, 회로 만들면 동일한 가자미과에 속해있어 구별이 어려운 어종이다. 따라서 봄철 소비가 많은 도다리 뼈째썰기회를 저렴한 돌가자미 및 소형넙치로 둔갑시켜 파는 경우가 많으며, 도다리회 전문점의 수조에서 돌가자미 및 소형넙치가 도다리 대신 판매되기 위해 볼 수 있는 경우가 많다. 따라서 이러한 도다리 유사어종에 대한 판별법이 중요하기 때문에 본 연구에서는, 도다리 및 도다리 유사어종의 근육 중 SDS 전기영동과 지방함량을 통해 어종을 판별하였다. 즉, 자연산 도다리와 양식산 소형넙치, 중국산 양식 돌가자미 근육의 식품학적 성분을 분석, 비교를 통해 도다리의 크기에 따른 성분 함량의 차이를 알아보고, 시판 뼈째썰기회를 구입하여 SDS 전기영동 및 지방함량을 이용하여 분석, 비교하였다. 본 연구를 바탕으로 얻어진 결과는 외식산업에 자연산 도다리 뼈째썰기회에 대한 기초지식을 제공 할 것으로 사료되어지지만 분자량과 성분적인 측면에서만 연구된 사항에 대해 좀 더 명확한 결과를 위하여 차후 필수 연구인 정밀분석적인 측면에서 연구가 필요할 것으로 판단되어지며 검증을 통한 확실한 방법 확립 등이 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 여상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드는 ART2 알고리즘을 적용하여 인식한다. 얼굴 인증을 위해 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 여권에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도 측정을 통하여 여권 얼굴 영역의 위조 여부를 판별한다. 얼굴 인증을 위해서 Hue, YIQ-I, YCbCr-Cb 특징들의 유사도를 종합적으로 분석하여 얼굴 인증에 적용한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에 얼굴 부분을 위조한 여권과 노이즈, 대비 증가 및 감소, 밝기 증가 및 감소 및 여권 영상을 흐리게 하여 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실
닭에서 적절한 성감별 방법을 개발하고 닭의 성분화 기작의 기초자료를 얻기 위하여 배아의 섬유아세포의 염색체를 분석하고, W 염색체 특이적인 반복염기서열과 50∼60%의 유사성을 보이는 random primer로 PCR 증폭을 실시하여 성을 판별하는 방법이 이용되었으며, 닭에서 성분화에 관련된 유전자를 분리하기 위해 W 염색체 특이적인 반복염기서열을 클로닝하였고, PCR을 이용하여 ZFY와 SRY 염기서열을 증폭하였다. 닭의 배아섬유세포의 염색체 분석 결과 Z 염색체와 W 염색체를 구분함으로써 배아의 성을 직접적으로 판별하는 것이 가능하였으며 , 암닭의 DNA를 Xho Ⅰ와 Eco RI로 절단하여 생성되는 band를 이용하여 성을 판별하는 것이 가능하였다. Xho Ⅰ와 Eco RI family를 클로닝하고, colony hybridization을 통해 Xho Ⅰ과 염기서열이 유사한 80∼100개의 clone을 동정하여, 이들 두 그룹간 DNA homology는 매우 유사하였다. 150개의 random primer 중 W 염색체 특이적인 반복 염기서열과 유사성을 보이는 primer 7개를 screening하였으며, 이 중 3개의 primer는 닭에서 자성과 웅성간의 차이를 나타내었다. 닭에서 성분화에 관련된 유전자를 동정하기 위하여 포유류의 ZFY와 SRY유전자의 PCR증폭을 실시하였다. ZFY를 증폭한 결과, 자성과 웅성간의 차이를 발견할 수 없었으며, 이는 닭에서 ZFY는 상염색체 또는 Z 염색체에 존재함을 시사한다. SRY의 증폭에서는 성간의 차이가 확인되었으나, 이 유전자가 Z 염색체에 존재하는지 W 염색체에 존재하는지 혹은 상염색체 존재하는지 여부는 연구가 필요하리라 사료된다.
한국에 생육하고 있는 소나무아속 8종의 화분을 광학현미경 관찰로 화분립의 8가지 parameters를 측정하고 이를 수량화하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 소나무아속 화분 형태학적 parameters간 분산분석을 실시한 결과 1% 수준에서 고도의 유의성이 인정되었다. 2. 화분 형태의 parameters를 토대로 판별분석을 실시한 결과 소나무아속 분류율은 평균 분류율은 49.9%로 나타났으며, 최고치는 방크스소나무로 62.8%, 최소치는 구주소나무로 30.6% 이었다. 3. 소나무아속 화분형태학적 parameters에 유사도를 조사한 결과 소나무와 구주소나무가 가장 유사하였고, 리기다소나무와 방크스소나무의 유사도가 가장 먼 것으로 나타났다.
음악 커버곡 검색 시스템 구현에 있어서 크로마그램 간 유사도 계산은 필수적인 구성 요소이다. 본 논문은 크로마그램 비교에 소요되는 저장공간 및 계산량을 줄이기 위한 크로마그램 코딩 방법을 제안한다. 음악별로 코드북을 학습하여 크로마그램 수열을 코드 수열로 변환하여 저장 공간을 줄이게 된다. 얻어진 코드 간 거리를 룩업 테이블에 저장하여 크로마그램 비교의 속도를 개선하였다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여, 제안된 코드 기반 방법과 기존 방법 간의 커버곡 검색 정확도, 저장 공간, 계산량을 비교하였다.
금형가공에서 사용되는 밀링머신의 가공시 공구와 피삭재의 접합면에서는 절삭가공의 잔유물인버(Burr)가 생성되고, 이러한 버는 작업효?ㅘ 정밀도를 감소시키며 후처리과정(Deburring)을 야기시키는 원인이 된다. 그러므로 정밀도와 작업효율을 극대화하기 위해서는 이러한 버의 생성원리를 파악함과 동시에 Exit 버 판별을 하여 최적의 가공조건을 맞추어 주어야 하는데, 이에 밀링가공을 통해 생성되는 버의 형태와 Exit 각 등을 파악, 알고리즘으로 개발하여 좀 더 효율적인 가공조건을 제시하고자 한다. 본 연구는 이제까지 개발된 실제 가공에서 사용되는 임의형상의 데이터를 통해 점, 선, 원 및 원호(Arc)에 이르는 형상을 인식하는 Exit 버 판별시스템을 소개하고자 한다. 아울러 실제 가공과 더욱 유사한 환경을 만들기 위해 단일 경로에서부터 다중경로에 이르는 복합적인 환경 구현은 물론 점과 선으로 이루어진 도형과 원(구멍)형태의 피삭재 환경을 통합, 두 가지 다른 형태의 환경이 복합적으로 존재할 경우의 Data를 인식하고 아울러 다양한 방향성을 가진 선으로 이루어진 형상에 이르기까지의 다양한 피석재 Data를 구현하고, 입력된 절삭조건을 해석하여 임의형상을 가진 다양한피삭재에서의 단일 및 다중 가공 경로 상에서 발생될 버를 해석하고 최소화 및 최적 절삭가공공정을 찾아 작업 효율성을 극대화하는 목적의 해석 알고리즘을 Windows 프로그램으로 구현하고자 한다.
침수흔적도는 풍수해로 인한 침수기록(침수심, 침수위, 침수시간 등)을 조사하여 표시한 도면으로 자연재해 경감 및 신속한 대피를 위하여 작성하도록 자연재해대책법에 따라 규정되어있다. 이러한 침수흔적도는 국가 방재에 따른 기초자료로 사용되지만 광범위한 지역을 신속 정확하게 조사하기에는 예산 부족 및 관리 미흡으로 한계가 있다. 따라서 본 연구는 2018년 10월초 경북 영덕군에서 발생한 태풍 콩레이 침수피해사상을 대상으로 위성영상기반 침수판별지도를 작성하였고, 이를 실제자료와 비교하여 침수흔적도 작성 시 첨단영상의 활용가능성을 확인하였다. 위성영상으로는 ESA의 Sentinel-1과 PlanetLab사(社)의 PlanetScope를 활용하였고, 검증에 활용한 자료는 CCTV를 영상자료를 활용하여 정확성을 평가하였다. 침수심과 침수규모를 확인하기 위해 사용한 지형자료는 10m DEM자료와 드론영상자료를 통해 구축한 DSM을 활용하였다. 그 결과 위성영상을 활용한 침수판별지도는 실제 CCTV영상자료와 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났으며, 드론영상을 통해 지형자료를 구축한 경우 DEM에 비해 정확도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 또한 위성영상자료의 해상도가 높을수록 실제자료와 유사하게 침수규모를 판별할 수 있는 것으로 나타났다. 첨단영상을 활용한 침수흔적도 작성은 기존조사보다 신속하고 광범위하게 자료를 수집할 수 있을 것으로 기대한다.
사례 기반 추론(Case-Based Reasoning)은 새로운 문제를 해결하기 위해 유사한 기존 문제를 추출하여 그 해결과정을 사용한다. 그러므로, 기존의 문제와의 유사성을 얼마만큼 잘 판별하는가가 매우 중요한 관건이다. 연구된 유사성 판단 방법으로는 퍼지 소속 함수(Fuzzy membership function)를 이용하여 사례마다 각 클래스에 대한 소속 함수 값을 주는 방법이 있다. 이 방법은 퍼지 소속 함수를 어떻게 주는가에 따라 성능이 달라진다. 본 논문에서는 적당한 퍼지 소속 함수를 주기 위하여 Fuzzy C-Means를 사용하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 각 클래스에 대한 소속 함수 값을 결정하는데 있어서 좀 더 전체적인 데이터 분포 정보를 이용할 수 있다.
우편물을 배달하기 위해서 집배원은 오전 시간의 대부분을 이용하여 배달 경로에 따라 우편물을 정렬한다. 우리나라의 자동화 시스템은 순로구분의 전단계까지만 수행하는데 그치고 있으나 외국의 순로 구분 자동화 시스템은 바코드나 사용자 태그를 이용하여 순로구분을 수행한다. 본 논문에서는 영상 기반특징과 인식 기반 특징인 Virtual ID 사용을 위한 우편 영상 검증의 과정으로 처리 속도를 향상 시킬 수 있도록 유사한 영상 혹은 동일 DM 발송 우편 영상을 추출해 내는 2가지 방법을 제안한다. 첫째는 영상 기반 특징을 추출하여 신경망을 사용하고, 두 번째는 우편 영상의 문자열의 Bound Box를 추출하여 이들의 겹침정도를 이용하여 유사성을 판별한다. 실험을 통해 제안한 두가지 방법이 유용함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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