본 논문은 연층형 생물체의 형태를 인식하는 방법을 제안한다. 고정된 카메라에 제약된 공간상에서 움직이는 생물체를 인식하기 위하여 다음과 같은 과정을 거친다. 먼저 배경 영상을 추출한 후 배경 영상과 현재 영상의 차영상을 통하여 물체의 이진화 영상을 생성하여 세선화 작업을 거친 후 마지막으로 변환된 이미지에서 대표점을 추출하여 패턴 생성기의 입력 데이터로 사용한다. 생물체의 형태 인식 방법은 문자 인식 방법과 몇 가지 차이점을 가지는데 문자의 경우 'q'와 'b'가 다르게 인식되지만 생물체의 경우 이 두 형태는 단지 하나의 형태가 회전한 결과이므로 두 형태를 동일하게 인식해야 한다. 그러므로 패턴 생성을 위한 입력 데이터도 다른 형태를 띄게 된다. 본 논문에서 제안한 방법은 지렁이, 뱀 등과 같은 물체의 행동 분석을 하기 위한 기초 데이터를 생성하는 좋은 방법이 될 수 있다.
본 논문에서 제안하는 분절된 화소들의 특징추출 방법은 이진화 영상에서 수직/수평 화소들의 분절점을 탐색하여 추출하는 특징 탐색기이다. 숫자의 구조적인 면을 고려하여 사소한 부분들도 명확한 특징으로 탐지하여 추출하였고, 이러한 방법은 일반적으로 사용하여지는 특징추출방법 몇가지를 선택하여 이용하였고, 제안하는 방법과 결합하여 필기체 숫자를 인식하였다. 인식기를 구현하기 위하여 3개층 구조를 갖는 클러스터 MLP 신경망을 사용하였다 실험 결과 단순히 일반적인 특징만을 활용하여 얻는 인식률 보다 훨씬 향상됨을 보여주었다.
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.
Leuconostoc mesenteroides B-512FMCM, 742CB3, 1299C의 dextransucrase들의 glycosyl기 전이 특성을 수용체 반응과 transglycosylation반응을 통해 확인하였다. 수용체 반응의 경우 10% sucrose에 수용체로 4% maltose를 첨가하여 반응시켰고 transglycosylation반응은 다른 크기, 다른 농도 그리고 다른 종류의 가지 결합의 dextran 을 합성하는 효소들을 이용하여 수행하였다. 각각의 효소들은 maltose를 이용한 수용체 반응에서 유사한 종류의 수용체 산물들을 합성한 것에 비해 세 dextransucrase들 (512FMCM, 742CB3, 1299C) 을 일정 비율로 혼합하여 maltose를 이용한 수용체 반응 결과 512FMCM 효소의 활성 비율을 줄이고 742CB3, 1299C 효소의 활성 비율을 증가시켰을 경우에는 ${\alpha}-1{\rightarrow}$3 의 가지결합이 많은 dextran 을 합성하였다. 또한, 세 가지 다른 구조의 dextran(T40, 742CB, B1299)에 100mM maltose을 수용체로 첨가해 각각의 dextransucrase(512FMCM, 742CB3, 1299C)와 transgly cosylation을 수행한 결과 1299C 효소가 세 종류의 dextran(T40, 742CB, B1299) 에 모두 가지 결합이 많은 dextran을 합성함을 확인하였다. 또한 ${\alpha}-1{\rightarrow}$6 결합으로 주로 이루어진 2%, 5% dextran(T10, T40, T7O, T500, T2000)에 dextransucrase(512FMCM, 742CB3, 1299C)를 반응시켜 기존의 dextran 보다 가지 결합이 더 많이 형성된 transglycosylation 산물을 합성하였다. 이때 maltose를 첨가했을 경우 이 수용 체에 의해 많은 ${\alpha}-1{\rightarrow}$6 가지 결합의 dextran 을 합성함을 확인하였다.
VDT의 한글 화면을 탐색하는데 있어 가독성에 영향을 주는 요인에 대한 연구는 한글 VDT 화면의 표준지침 선정의 기초자료로서 중요하게 활용될 수 있으나 그 연구가 부족한 실정이다. 영어와 한글의 글자체계에는 차이가 있어 외국의 연구결과 및 표준지침을 적용하는 것은 무리가 있기 때문에 한글 글 자체계에 대한 쳬계적이고 인간공학적 연구가 시급하다 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 글자크기와 서체(font)를 선정하여 사용자의 시각성능과 관련하여 최적의 수행도 및 피로도를 경감하여 주는 서체와 글자크기 수준을 실험을 통하여 제시하였다. 그 결과는 다음과 같다. (1) VDT 화면에서 한글 고딕체가 명조체보다 사용자의 시각성능 및 수행도가 우수하다. (2) 초적의 수행도를 주는 글자크기는 명조체의 경우 35.4' .approx. 55.5', 고딕체의 경우 시각 39.8 .approx. 52.6'이다. (3) 우수한 수행도를 보이는 글자크기에서 피로도 저하율이 낮게 나타난다.
적당한 정수 $n({\geq}1)$에 대하여 2-valued 자기상관관계를 갖는 주기가 $2^n-1$인 균형 이진 수열(balanced binary sequences)은 대역확산 통신 시스템(spread-spectrum communication system)에서 많이 응용되고 있다. 본 논문에서는 르장드르 수열에 의해 구성되는 새로운 3-valued 비선형 이진 수열을 제안한다. 이 수열은 유한체 위에서 트레이스를 이용해 생성하는 가장 우수한 수열인 m-수열, GMW 수열, Kasami 수열, No 수열을 모두 포함한다. 제안된 수열은 Klapper에 의해 제안된 이차형식 수열보다 더 낮은 상호상관관계를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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