본 논문은 실내외에서 얻어진 자연 영상으로부터 기울어진 영상을 바로 보정하고 텍스트를 추출하는 방법을 제안한다. 본 연구는 명도 이미지를 대상으로 모든 과정이 4단계로 이루어진다. 첫째 자연 영상에서 에지 검출 처리를 위한 전처리 및 Canny 에지 추출을 수행하며, 둘째 영상의 기울기를 추출하기 위해 허프변환에 대한 전처리와 후처리를 한 후, 셋째로 잡음영상과 선을 제거하고 텍스트 특징을 이용한 후보영역 검출을 한다. 마지막으로 텍스트 후보영역 안에서 지역적 이진화를 수행하여 불필요한 비텍스트 연결 요소를 추려내기 위해 두 가지 텍스트 추출 방법을 수행한다. 본 연구는 게시판, 교통표지판, 책 표지 등 100장의 자연영상을 대상으로 실험한 결과 텍스트 추출에서 90.3% 추출 정확도를 가졌으며, 기울어진 각도 추출에서도 94.3%의 높은 추출률을 보였다.
최근 전력산업은 전통산업으로 인식되었던 기존의 틀을 과감히 벗고 IT, NT 테크놀러지와의 기술융합을 통해 혁신과 발전으로 진일보하고 있다. 이와 함께 북미지역을 비롯하여 유럽에서 발생한 광역정전의 영향은 전력계통 안정운영의 중요성을 한층 고조시키고 있다. 이러한 패러다임의 변화로 이기종 전력시스템들이 네트워크로 상호 연결되어 전력계통 데이터의 시스템간 자료교환이 활발해 지고 있으며, 이에 따라 신속하고 정확한 데이터 연계의 중요성이 요구되고 있다. 본 논문에서는 현재 한국전력거래소에서 운영하고 있는 EMS(Energy Management System) 시스템의 데이터베이스와 이기종 시스템과의 데이터 송 수신시 필수요소인 자료연계 DB의 작성을 위해 자체 개발하여 활용중인 전력계통 자료연계 DB 동기화 프로그램을 통한 자동화 사례에 관해 소개하고자 한다.
본 논문에서는 스팸메일 영상에서 텍스트 영역의 추출을 위한 색상 레이어기반의 알고리즘을 제안한다. CLTE(color layer-based text extraction)는 색상 레이어를 사용하여 영상을 8개로 나눈다. 8개 각각의 영상에서 연결요소를 추출한 후, 연결요소의 크기에 의해서 텍스트 영역과 비텍스트 영역을 분류하고 텍스트 영역을 추출한다. 또한, 추출된 텍스트 영역으로부터 회손된 획 정보를 복구하는 알고리즘을 제안한다. 이진영상내의 한글 문자에는 두 가지 형태의 손상된 획이 존재한다. 첫째 중성 획에 해당하는 'ㅣ' 나 'ㅡ' 등의 획들이 지워지는 경우와, 둘째 초 종성 획에 해당하는 'ㅁ' 이나 'ㅇ'이 흑화소로 채워지는 경우가 있다. 제안한 알고리즘은 이러한 두 가지 손상된 획들을 복구해준다. 200개의 스팸메일 영상을 사용한 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존의 텍스트 추출 알고리즘보다 10% 이상 우수함을 관측하였다.
본 논문에서는 우리나라 우편영상에서 수취인 주소 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 우편영상에 기입된 주소가 프린터나 타자기 둥에 의해서 인쇄된 주소일 수도 있고 사람에 의해서 필기된 주소일수도 있다. 즉, 인쇄체 우편영상과 필기체 우편영상 모두에 적용될 수 있는 수취인 주소 영역 추출 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 이진화 된 우편영상으로부터 연결요소를 추출하고 연결요소를 결합하여 문자열을 생성한다. 그 후 문자열을 군집화하고 생성된 군집 중 몇 개의 군집을 선택함으로써 수취인 주소 영역을 결정한다. 우리나라 우편봉투에 기입되는 정보의 유형별 기입 위치 패턴에 따라 우편영상을 총 9개의 균등 영역으로 분할한 후 각 영역의 중심을 초기 값으로 갖는 9개의 군집을 생성하였고 k-Means 방법을 사용하여 군집화를 수행하였다. 군집화 과정에서 사용되는 거리함수로 우편영상의 폭 대 높이의 비율이 반영된 수정된 맨하탄 거리를 사용하였다. 제안 방법의 성능을 알아보기 위하여 실제 우편물 영상 1,988개를 사용하여 실험한 결과 약 93.56%의 우편영상에서 수취인 주소 영역을 정확하게 추출할 수 있었다.
본 논문에서는 카메라로 획득한 문서영상에 대해 조명의 영향에 관계없이 고속으로 문자영역을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 카메라 문서는 스캐너 문서와는 달리 주변 환경이나 조명의 영향으로 인하여 문자영역을 추출하는 것이 매우 어렵다. 먼저 영상 사전처리 단계에서 컬러영상을 명도영상으로 변환한 후 조명의 영향에 무관하게 배경 그림으로부터 문자 영역을 정확히 추출하기 위해서 명도레벨 정규화를 사용하였다. 또한 배경 그림 및 잡음은 제거하고 문자 획의 손실 없이 문자 영역을 추출하기 위하여 국소-적응적-이진화-방법(local adaptive binarization method)을 새롭게 개발하여 문서영상을 이진화시켰다. 문자영역 추출 단계에서는 수평 및 수직 투영과 연결요소 정보에 의해 문자열, 단어 및 개별 문자 영역을 단계적으로 추출하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 ETRI에서 구축한 한글/영어/숫자/특수기호가 혼합된 현장 문서영상 DB를 가지고 실험해 보았다.
본 논문은 산업응용을 목표로 효과적인 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 자동차 이미지를 얻은뒤 캐니 에지 추출(Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF (CCLUF with NFPP)을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 분리된 문자 영역은 메쉬 방법 및 세선화 후 X-Y 투영 방법으로 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터는 역전파 신경망으로 미리 학습된 가중치 값과 비교되며, 최종 문자 인식을 수행한다. 제안된 차량 번호판 인식 알고리즘의 효과적 동작은 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 통계적인 기법을 기반으로 유한 요소 모델을 개선하기 위해 수행되는 임팩트 해머 실험에서 발생할 수 있는 오차 요인을 분석하고, 오차를 줄일 수 있는 방안을 제시한다. 먼저, 이론 모델과 실험을 통해, 실험 과정과 측정된 신호를 후처리 하는 과정에서 발생할 수 있는 오차 요인을 파악한다. 실험 오차 요인으로 가진력의 지속 시간과 크기, 시편을 지지대와 연결하는 고무줄의 강성과 위치, 응답 신호를 측정하기 위해 시편에 부착하는 가속도계의 위치와 질량을 고려하고, 이에 따른 고유 모드와 고유 주파수의 변화를 살펴본다. 그리고, 디지털 신호 처리 과정에서는 말뚝 울타리 효과, 누설, 지수창 함수 사용에 의한 오차를 살펴보고, 이런 오차를 줄일 수 있는 방법을 제시한다.
공무원은 국민의 봉사자로서 국민의 안전은 경찰이 담당하고 있다. 특히 3면이 바다인 우리나라의 해양 안전은 매우 중요하다. 해양이라는 특수성과 위험성으로 인해 해양경찰의 교육은 매우 중요한 요소이다. 특히 신임 교육과정은 재직하는 동안 직무와 연결되기 때문에 교육 성과와 관련이 있는 요소는 더욱 중요하다. 이 연구에서는 신임해양경찰공무원 200명을 대상으로 성격특성과 학업소진의 관계를 살펴보았다. 연구 결과 성격특성 5요인 중 신체적 고갈에 영향을 미친 요인은 외향성 요인, 신경성 요인, 정서적 고갈에 영향을 미친 요인은 외향성 요인, 신경성, 냉소주의에 영향을 미친 요인은 신경성과 개방성 요인, 성취감 저하에 영향을 미친 요인은 외향성 요인, 신경성 요인, 성실성 요인이었다. 특히 학업소진에 가장 큰 영향을 미치는 성격특성 5요인은 신경성으로 나타났다. 신임해양경찰공무원의 교육적 만족과 효과를 위해서는 신임해양경찰공무원의 심리적 여유와 스트레스 최소화 방안이 필요하다.
In the fluid-structure interaction analysis, the finite element formulation is performed for the wave equation for dynamic fluid pressure, and the dynamic pressure is defined as a degree of freedom at the fluid nodes. Therefore, to connect the fluid to the structure, it is necessary to connect the degree of freedom of fluid dynamic pressure and the degree of freedom of structure displacement through an interface element derived from the relationship between dynamic pressure and displacement. The previously proposed fluid-structure interface elements use conformal finite element meshes in which the fluid and structure match. However, it is challenging to construct conformal meshes when complex models, such as water purification plants and wastewater treatment facilities, are models. Therefore, to increase modeling convenience, a method is required to model the fluid and structure domains by independent finite element meshes and then connect them. In this study, two fluid-structure interface elements, one based on constraints and the other based on the integration of nonsmooth functions, are proposed in nonconformal finite element meshes for structures and fluids, and their accuracy is verified.
본 논문은 자연영상에서 얻은 교통표지판의 기울기를 보정하고 텍스트를 추출하는 방법을 제안한다. 본 연구는 명도 이미지를 대상으로 모든 과정이 4단계로 이루어진다. 첫째, 자연 영상에서 에지 검출을 위한 전처리 및 Canny 에지 추출을 수행하며, 둘째, 영상의 기울기를 추출하기 위해 허프 변환에 대한 전처리와 후처리를 한 후, 셋째로 잡음영상과 선을 제거하고 텍스트가 가지고 있는 특징을 이용하여 후보영역 검출을 한다 마지막으로 검출된 텍스트 후보영역 안에서 지역적 이진화를 수행한 후, 불필요한 비텍스트 연결 요소를 추려내기 위해 텍스트와 비텍스트 간의 연결요소에 나타나는 특징 차이를 이용하여 텍스트 추출을 수행한다 100장의 샘플영상을 대상으로 실험한 결과 82.54$\%$ 텍스트 추출률과 79.69$\%$ 추출 정확도를 가짐으로써 기존의 런 길이 평활화 방법이나 퓨리어 변환을 이용한 방법보다 더 정확한 텍스트 추출 향상을 보였다. 또한 기울어진 각도 추출에서도 94.3$\%$의 추출률로 기존의 Hough 변환만을 이용한 방법보다 약 26$\%$의 향상을 보였다. 본 연구는 시각 장애인 보행 보조 시스템이나 무인 자동차 운행에 있어 위치 정보를 제공하는데 활용할수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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