본 연구는 한글 OPAC에서 문헌의 분류와 브라우징에 적합한 정적 계층클러스터링 모형이 서명단어 탐색으로 검색된 탐색결과를 클러스터링하는데도 효과적인지를 규명하기 위해 수행되었다. 서명에 출현하는 단어와 색인자가 부여한 통제어를 통합한 색인어를 이진빈도로 가중치를 주어, 다이스와 자카드 계수, 집단 간 평균연결과 완전연결 클러스터링 기법이 테스트되었다. 16개의 서명단어 탐색으로 검색된 문헌을 클러스터링한 결과 최적으로 선택된 클러스터의 정확률은 유사도 계수나 클러스터링 기법에 관계없이 서명단어탐색보다 100%이상 향상되었다. 1단계와 최종단계 클러스터링 모두에서, 정확률 측면에서는 완전연결이, 재현을 측면에서는 집단 간 평균연결이 더 효과적이었으나 통계적으로 유의한 수준은 아니었다. 1단계 클러스터에서 집단 간 평균연결이 보다 높은 재현율을 보인 것은 유의하였다. 다이스와 자카드 사이에 차이는 없었다. 최종클러스터가 선택되기까지 집단 간 평균연결은 너무 긴 계층군집 단계를 필요로 하여 탐색효율 측면에서 바람직해 보이지 않았다.
사고수목을 이루는 게이트나 기본사상이 많아질수록 정상사상 확률의 정확한 계산이 어려워진다. 이를 극복하기 위해 BDD 방법을 적용하면 중소형 사고수목의 경우 짧은 시간에 근사계산 없이 정확한 값을 구할 수 있다. CUDD 함수를 이용하여 사고수목을 BDD로 변환하고 그로부터 정상사상의 발생확률을 구하는 고장경로 탐색 알고리즘을 고안하였다. 후방탐색 알고리즘은 전방탐색 알고리즘보다 고장경로의 탐색과 확률계산 시간에서 효과적이다. 이 탐색 알고리즘은 BDD에서 고장경로를 찾는데 있어서 탐색시간을 줄일 수 있고, 해당 사고수목의 단절집합과 최소단절집합을 찾는 유용한 방법이다.
동적 메모리 관리는 컴퓨터 시스템의 중요하고 본질적인 동작이다. 메모리를 얼마나 효율적으로 이용 하느냐에 따라 시스템의 성능이 달라진다. 따라서 본 논문에서는 실시간 시스템을 위해 보다 효율적으로 메모리를 사용하는 동적 메모리 할당 알고리즘, BHF(Binary-search-tree-Half-Fit)를 제안한다. 제안된 알고리즘은 메모리 요청을 위해 2 의 거듭제곱의 프리 블럭 리스트를 이진 탐색 트리로 사용한다. 제안된 알고리즘의 효율성을 나타내기 위하여 절반-적합 알고리즘과 이진 버디 시스템과 비교, 분석하였다.
본 연구는 직렬생산시스템의 제공품(Work in Process Inventory)을 최소화하기 위하여 완충 저장시설의 최적소요 및 배분을 위한 시뮬레이션 모델의 개발이다. 이를 위하여 먼저 목표 생산률을 만족하기 위한 완충저장시설의 총소요산출을 위하여 적정설비배치를 고려한 완충저장시설의 수요 및 적정배분을 함께 고려한 혼합모델을 개발하였다. 먼저 목표생산률의 만족과 적정설비배치를 동시에 고려할 경우, 완충저장시설의 총소요산출을 위한 CAN-WIP 모델을 개발하고 이를 최적 배분하기 위하여 이진탐색(Binary Search)방법과 휴리스틱 방법인 Beam Search 방법을 사용하였다. 이를 기존의 시뮬레이션 모델 (FACTOR/AIM, AutoMod 등)을 사용하여 그 결과를 비교하였다. 이를 위한 전산프로그림을 개발하고 예제를 통하여 그 결과를 보였다.
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 논문에서는 디인터레이싱 방법 중에서 가장 중요한 요소인 공간 필터의 성능 개선을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 기존의 에지 기반 알고리즘들은 보간의 성능을 좌우하는 정확한 에지 방향을 판단함에 있어서 만족스럽지 못하다. 제안하는 알고리즘은 에지 대신에 원 영상의 이진화 된 영상을 근간으로 에지의 방향과 기울기를 판단함으로써 효율성과 정확도를 증가시켰으며 보다 완만한 각에서의 방향판단을 위하여 탐색 윈도우 수평 크기를 IS로 증가시켰다. 기존의 에지를 이용한 방항 판단보다 이진화 된 이미지를 근간으로 에지의 방항과 기울기를 판단하여 보간 했을 때 판단의 오류를 최소화하여 차질을 향상시킬 수 있었다. 다양한 종류의 영상에 대한 컴퓨터 모의 실험 결과를 통하여 기존의 에지 기반의 보간 방법들에 비해 성능이 매우 우수함을 보였다.
이 논문에서는 DS/SS 통신 시스팀에서의 초기 동기를 위한 효율적인 신경 시스팀이 제시된다. 이 시스팀은 주어진 의사잡음 수열을 이진 필드에서 기하학적으로 분석하여 학습하는 이진 신경회로망을 사용한다. 주어진 시스팀에서의 검출 확률과 오경보 확률을 얻고 실제 모의 시험과 비교하여 구한 식을 검증한다. 또한 초기 동기 시간의 식이 유도되고 직렬 탐색의 2중 적분 시간과 비교하여 더욱 나은 성능을 가짐을 보인다. 또한 동기 수열의 길이와 갯수에 따른 시스팀의 성능을 분석하여 동기 수열의 길이를 늘릴수록, 동기 수열의 갯수를 늘릴수록 성능이 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 코드 영역을 분리하기 위한 전처리 과정 중 코드 추출에 적합한 자동 이진화 알고리즘을 제안하여, 반복과정을 제거하고 정확한 코드영역 추출로 인식률 및 속도를 향상 시켰다. 배경이 복잡한 이미지가 들어 올 경우 기존의 전역 평균 임계값이나 클래스간의 분산을 이용한 방법으로는 이미지 코드 영역을 찾아 낼 수 없었던 문제를 해결하기 위하여 이미지 코드 주변에 배경과 구분을 두기 위한 흰색 영역이 있다는 점을 착안, 상하좌우 방향 바깥쪽에서 안쪽으로 탐색하여 가장 밝은 값을 갖는 값을 찾아내고 찾아낸 그룹 중 가장 낮은 값을 임계값으로 선택하여 최적의 임계값을 찾아 내었고 이를 통해 복잡한 영상 내에서도 이미지 코드 영역을 찾아낼 수 있다. 제안된 이진화 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 2000장의 테스트 이미지에 적용한 결과, 기존의 이진화 알고리즘들 보다 정확성뿐만 아니라 속도 면에서도 우수한 것을 확인하였다.
다양한 이유로 콘텐츠 생성에 대한 연구는 최근 게임 인공 지능분야에서 활발히 연구되고 있다. 디자이너의 개입과 관계없이 자동적으로 콘텐츠를 생성하려는 시도가 계속 되고 있으며, 여러 게임 장르에서 다양한 형태의 게임 콘텐츠를 생성하는데 사용되어 왔다. 본 논문은 다양한 콘텐츠 생성 연구 중, 고립 동굴이 없는 맵을 자동으로 생성하기 위해 이진 공간 분할을 활용하여 보강된 셀 오토마타 방법을 제안한다. 이진 공간 분할을 이용하면 원하는 공간의 수를 지정할 수 있으며, 셀 오토마타를 이용하여 자동 생성된 맵의 통로를 탐색하는데 걸리는 시간도 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이진 공간 분할로 보강된 셀 오토마타를 이용하여 자동 생성된 맵을 게임에 적용하여 그 유용성을 보인다.
본 논문에서는 경추 초음파 DICOM 영상에서 개선된 퍼지 시그마 기법을 이용하여 경부심굴곡근을 추출하고 두께를 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 ROI 영역에서 Ends-In Search Stretching을 적용하여 명암 대비를 강조한다. Stretching된 ROI 영역에서 평균 이진화를 적용한 후, Blob 알고리즘을 적용하여 흉쇄유돌근과 경부심굴곡근의 후보 영역을 추출한다. 추출된 경부심굴곡근 후보 영역에서 경추의 위치 정보를 이용하여, 경추의 경계 영역을 검출한 후, Cubic Spline 보간법 알고리즘을 적용하여 스플라인 곡선을 추출한다. 스플라인 곡선 영상에서 상/하 탐색 알고리즘을 적용하여, 최대/최소 범위 영역을 설정한다. Stretching된 ROI 영역에서 최대/최소 범위에 해당하는 영역에 대해 개선된 퍼지 시그마 이진화를 적용한다. 적용된 영역을 Blob 알고리즘을 이용하여 잡음을 제거하고 Morphology 알고리즘을 이용하여 초음파 영상의 첫 번째 경추 기준점의 좌표 정보를 추출한다. 경추 기준점을 기준으로 두께 측정에 필요한 경부심굴곡근 후보 영역을 추출하고 개선된 퍼지 시그마 이진화 알고리즘을 적용한다. 개선된 퍼지 시그마 이진화 알고리즘이 적용된 영상에서 근막의 위치 정보를 이용하여 경부심굴곡근상단 경계선을 추출한다. 추출된 각 경추 객체에 DDA(Digital Differential Analyzer) 알고리즘과 Cubic Spline 보간법 알고리즘을 적용하여 경부심굴곡근의 하단 경계선을 추출한다. 추출된 경부심 굴곡근의 상/하단 경계선의 위치 정보를 이용하여, 측정에 필요한 경부심굴곡근을 추출한다. 제안된 방법을 경추 초음파 영상에 적용하여 경부심굴곡근을 추출한 결과, 기존의 경부심굴곡근추출 방법보다 효율적으로 경부심굴곡근을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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