온라인 필기체 문자 인식은 필기의 순서와 획의 위치를 알 수 있어 신경망을 이용한 자소의 효과적인 분할로 큰 성과를 이루었다. 그러나 오프라인 필기체 문자 인식은 동적인 정보와 시간적인 정보를 가지고 있지 않고, 다양한 필기와 자소의 겹침이 심하며 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 불완전한 전처리를 수행하여야 하는 어려움을 가지고 있다. 따라서 오프라인 필기체 문자 인식은 다양한 방법의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 Watershed 알고리즘을 오프라인 필기체 한글 문자 인식 전처리에 적용하였다. 여기서 Watershed 알고리즘의 수행 시간과 결과 영상의 품질을 고려해 Watershed 알고리즘 4단계에서 효과적인 적용방법을 제시하였다. 효과적으로 구성된 Watershed 알고리즘을 전처리에 적용함으로써 영상 향상과 이진화에 좋은 결과를 얻었다. 실험에서는 기존의 방법과 본 논문 방법을 수행 시간과 품질로써 평가했다. 실험 결과 기존의 방법은 평균 2.08초, 본 논문 방법은 평균 0.86초의 수행 시간이 걸렸다. 결과 영상의 품질은 본 논문 방법이 기존의 방법에 비하여 문자의 획 사이의 잡영을 효과적으로 처리하였다.
디지털 영상 출력 장치를 위해 연속 계조 영상을 이진 영상으로 변환하는 오차확산 방법은 사람의 시각 특성에 적합한 고주파 성분의 이진 영상을 만들어 내지만 균일하지 못한 점의 분포로 인해 영상의 화질을 저하시키는 패턴이 발생하게 된다. 이러한 단점을 해결하기 위해 다양하게 개선된 오차확산 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 우선 오차확산 방법이 균일한 점의 분포를 발생시키지 못하는 원인을 분석하고 주기함수를 이용하여 이진 문턱값을 조절함으로서 이진 영상의 점의 분포를 균일하게 하여 화질을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이진 영상의 화질을 결정하는 소수 화소(minor pixels)가 주어진 계조에 따라 일정한 주거리(principal distance)를 갖도록 하여 이진 화소의 뭉침 현상이나 공백 현상을 최소화 하고 균일한 분포를 갖도록 한다.
상용 데이타 마이닝 도구에서는 기본적으로 이진 속성에 대한 연관규칙 마이닝만을 지원한다. 그러나, 일반적인 트랜잭션 데이타베이스는 이진 속성 뿐 아니라 정량적 속성을 포함한다. 이에 따라, 본 논문에서는 상용 데이타 마이닝 도구를 사용하여 정량적 연관규칙을 마이닝하는 체계적인 접근법을 제안한다. 이를 위해, 우선 상용 데이타 마이닝 도구를 사용하여 정량적 연관규칙을 찾아내기 위한 전체적인 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크는 정량적 속성을 이진 속성으로 변환하는 전처리 과정과 마이닝된 이진 연관규칙을 다시 정량적 연관규칙으로 변환하는 후처리 과정으로 구성된다. 다음으로, 전처리 과정을 위한 구간 분할의 개념을 제시하고, 기존의 평균 및 중앙치 기반 양분할 기법과 동일 너비 및 동일 깊이 기반 다분할 기법을 구간 분할의 개념으로 정형적으로 재정의한다. 그런데, 이들 기존 분할 기법은 속성 값의 분포를 고려하지 않은 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 표준편차 최소화 기법을 제안한다. 표준편차 최소화 기법은 이웃한 속성 값의 표준편차 변화가 작다면 동일한 구간에 포함시키고, 표준편차 변화가 크다면 다른 구간으로 분할하는 매우 직관적인 분할 기법이다. 또한, 후처리 과정으로는 이진 연관규칙들을 통합하고 이를 다시 정량적 연관규칙으로 변환하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 다양한 실험을 통하여 제안한 프레임워크가 바르게 동작함을 보이고, 표준편차 최소화 기법이 다른 기법에 비하여 우수함을 입증한다. 이 같은 결과를 볼 때, 제안한 프레임워크는 일반 사용자가 상용 데이타 마아닝 도구를 사용하여 정량적 연간규칙을 쉽게 마이닝 할 수 있는 매우 실용적인 접근법이라 생각한다.
비철금속의 국내 수요 공급과 스크랩들의 리싸이클링 현황을 파악하는 것은 자원재활용 관련업계와 연구자들에게 매우 필요한 일이다. 국내에서는 10여 년 전부터 한국자원리싸이클링학회지를 통하여 3~5년 주기로 주요 비철금속의 수급과 스크랩 리싸이클링 현황을 조사, 발표하고 있는데, 전체 비철금속에 대해서 조사하기에는 분량이 너무 방대하여 사용량이 많은 범용 비철금속과 그 스크랩들에 국한하여 발표하고 있다. 본 조사연구에서는 기존 조사대상인 동, 알루미늄, 아연, 연, 니켈, 마그네슘 6종에 주석을 추가하여 총 7종의 비철금속에 대하여 관세청 수출입 통계와 한국비철금속협회 자료 및 비철산업 관련 정보지들을 통해서 최근 5년 (2014 ~ 2018년) 간의 국내 수급 현황을 조사하였고 이를 토대로 그 스크랩들의 재활용율을 추정하였다.
본 논문에서는 다양한 조명 조건 하에 노출되어 있는 무선 이동 로봇으로부터 전송 받은 영상에서 충분한 정보를 포함하고 있는 영상과 그렇지 않은 영상을 식별하는 방법을 제안한다. 열악한 조명 조건하에서 획득된 영상은 많은 잡음을 포함하고 있고, 충분한 주변 정보를 제공해 줄 수가 없다. 따라서 본 논문에서는 무선 이동 로봇으로부터 전송 받은 영상을 전처리하여 획득한 이진 영상의 복잡도를 이용하여 전송받은 영상을 식별하는 방법을 제안한다. 본 실험에는 무선 이동 로봇으로부터 획득한 305개의 실험 영상을 이용하여 실험을 실시하였고, 실험 결과, 약 97%의 식별율을 나타내었다.
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.
본 논문은 손상되지 않은 지문과 손상된 지문에 대해 전처리 및 3 레벨 가우스 피라미드(Gaussian pyramid)변환과 왈쉬(Walsh)변환을 하고, 출력되는 결(texture) 정보를 평활화 및 이진화를하여 해밍거리(Hamming Distance)를 계산하였다. 여기서 얻은 결 정보에 대한 해밍거리 변화율은 인식을 위한 매칭 변수로 사용하였다. 이러한 비교를 위해 이미지를 전처리하여 잡음을 제거하고, 대비를 개선한 후 각 이미지를 이진화 이미지로 만든 다음 세선화 처리를 하였다. 3 레벨 가우스 피라미드 변환은 이미지의 크기를 1/8로 축소하며, 해밍거리 변화율은 타인 수락율(FAR: False Acceptance Ratio)과 본인 거부율 (FRR: False Rejection Ratio)계산에 사용하였다. 그 결과 손상된 동일 지문에 대한 본인 거부율은 -20% 내외이었으며, 타인수락율은 -50%가 되어 지문이 일부 손상되었어도 결 무늬에 대한 해밍거리는 인식의 특성 벡터로 사용할 수 있음을 알 수 있다.
자동차 번호판 인식 시스템은 영상획득, 번호판 영역 추출, 추출된 번호판 영역의 전처리, 문자부분 영역화, 문자인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 그 중에서도 번호판 영역 추출, 추출된 영역의 전처리, 문자부분 영역화의 정확성은 전체 시스템 인식률에 지대한 영향을 줄 수 있는 부분으로써 그 정확성이 요구된다. 이에 본 논문에서는 컴퓨터 비젼 분야 중의 하나인 영상처리 기법을 사용하여 명암의 변화에도 문자를 잘 추출할 수 있는 Dynamic Adaptive Threshold 방법을 사용하여 추출된 번호판 영역을 이진화하고, 정확하게 문자 부분을 영역화하기 위한 방법으로 누적분포와 번호판 문자배열 특성을 이용한 방법을 제안한다. 그리고 추출되어진 문자는 ART2 신경망을 이용하여 인식한다.
이 논문은 유한요소해석의 전처리를 위한 3차원 구조물의 가하학적 모델링 방법을 제안하였다. 여기서 제안한 모델링 체계에 의하면 구조물의 모델은 조절점, 곡선, 곡면 및 입체의 계층적 구성에 따라서 단계적으로 형성된다. 혼성함수와 경계표현법을 기본으로하는 여러가지 곡면 및 입체의 모델링 방법을 유한요소망 발생에 적합하도록 체계화하였으며, 모델합성 및 연산방법을 제시하였다. 이를 바탕으로 새로운 유한요소해석 전처리 프로그램을 개발하였다.
본 논문에서는 손으로 자유스럽게 그린 서식 문서에서 문자 영역을 분리하고, 이 중 선 성분을 벡터화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 이진화 및 세선화 과정에서의 데이터 손실을 방지하기 위해 스캔한 영상에 DRC 알고리즘을 적용한다. 그리고 영상의 기울어짐을 교정하기 위해 세선화된 영상에 허프 변환을 적용하여 기울어짐을 추정하고 교정한 다음, 서식의 구조를 이루는 선 성분을 추출해 낸다. 그리고 문자 영역은 연결 요소 분석법에 의해 문자 영역을 나타내는 데이터로 변환되며, 추출된 선 성분을 정렬, 합병 및 교정처리를 통해 벡터화 된다. 제안된 방법의 실효성을 입증하기 위해 각각 25명의 다른 사람이 필기구에 제한을 두지 않고 하나는 자를 사용하여 작성하고 다른 하나는 자를 사용하지 않고 작성한 서식에 대해 실험한 결과 전체 750개의 벡터 집합 중에서 전처리를 하지 않은 경우에는 666개, 전처리를 한 경우에는 746개의 서식 벡터 검출에 성공하여 그 유효성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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