This paper presents a wavelet-based neural network technology for the detection and classification of the short durations type of power quality disturbances. Transients happen during very short durations to the nano- and microsecond. Thus, a method for detecting and classifying transient signals at the same time and In an automatic combines the properties of the wavelet transform and the advantages of neural networks. Especially, the additional feature extraction to improve the recognition rate is considered. The configuration of the hardware of TMS320C6711 DSP based with 16 channel 20Mhz sampling rate A/D(Analog to Digital) converter and some case studies are described.
대부분의 공문서들이 주민등록증에 기입된 정보들을 반복적으로 기입하도록 요구하는 경우가 많다. 자동으로 주민 정보들을 기입하기 위해서 기계적으로 해독 가능한 정보로는 현재 주민등록증의 이미지만이 가능하다. 본 연구에서는 주민등록증을 스캐닝해서 얻은 이미지에서 주민번호를 추출하여, 개인신용정보의 조회나 반복적인 서류 작성에 개인정보들이 자동으로 기입되는 시스템을 개발하였다. 주민증의 이미지에는 사진과 위조 방지 문양, 그리고 성명, 주소, 주민번호 등의 문자 정보들이 들어있는데, 이 중에서 주민번호 숫자만 추출하였다. 이렇게 인식된 주민번호를 이용해서, 전산화가 되어 있는 주민 정보와의 대조를 할 수 있게 하였고, 개인 정보들을 XML로 정리하여 각종 문서 양식에 자동으로 기입될 수 있도록 하였다. 위조방지문양과 스캐너의 잡음 등에 기인한 왜곡을 해소하기 위해, 히스토그램 기법을 이용하여 숫자영역을 분리하고, 이진화한 다음, 특징점(끝점, 교차점, 분기점)의 정보와 ART1를 사용하여 숫자들을 분류하였다.
댓글은 온라인 상에서 자신의 의견을 달고 다른 사람의 의견을 공유함으로써 필요한 정보를 쉽고 빠르게 얻을 수 있다. 본 논문에서는 익명성을 이용해서 특정인을 근거 없이 비방하거나 명예를 훼손하는 악성 댓글을 판단하는 시스템을 구현한다. 자질의 추출 방법을 여러 가지로 실험하여 동사, 형용사 등을 추가했을 때 자질의 출현빈도를 이용한 가중치를 계산하고, 용어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기(Binary Classifier)인 $SVM^{light}$을 이용하여 악성 댓글인지를 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.
외국어 교육의 필요성이 강조되고 그에 대한 요구가 늘어남에 따라 언어 교육의 기회를 늘리고 비용을 줄이기 위해 컴퓨터 기반의 다양한 기술들의 요구 역시 증가하고 개발되고 있다. 언어 능력 개발의 중요한 요소로서 문법 교육에 대한 컴퓨터 지원 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 문법 오류 시뮬레이션을 통해 문법 오류 패턴 데이터베이스를 구축하고 이들 패턴과 사용자 입력의 패턴 매칭으로 생성된 자질 벡터로 기계 학습을 하여 문법성 확인을 했다. 문법성 확인 결과에 따라 오류 종류에 따른 상대 빈도를 고려하여 오류 종류를 분류했다. 또 말하기와 쓰기 작업의 서로 다른 특성을 반영하기 위해 말하기 작업과 쓰기 작업에 대한 두 개의 다른 말뭉치가 학습에 이용 되었다.
정보기술의 발전은 기업들로 하여금 많은 양의 데이터를 기업내부에 축적할 수 있도록 하였지만, 축적된 데이터로부터 기업의 경쟁력을 강화시킬 수 있는 정보를 얻을 수 있는가의 여부는 별개의 문제이다. 즉, 최근 기업들은 최선의 의사결정을 내리는데 필요한 정보 또는 지식을 축적된 데이터로부터 가공해 낼 수 있는가의 여부에 중요한 관심사를 가지고 있다. 데이터마이닝은 바로 이와 같은 요구사항을 충족시키는 새로운 정보기술의 활용방법이다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 데이터마이닝을 접할 수 있게 하기 위해서 데이터마이닝 솔루션인 EasyMiner를 설계하였다. EasyMiner는 데이터베이스에 독립적으로 접근하여, 제공되는 마이닝 기법을 수행할 수 있다. 제공되는 마이닝 기법으로는 분류, 군집화, 연관규칙 그리고 기초통계를 지원하고 있으며 또한 기법들에 의해 생성된 지식들을 사용자에게 쉽게 이해시키기 위해 각 기법의 결과에 대한 가시화를 설계하였다. 본 논문에서는 데이터마이닝 솔루션인 EasyMiner 설계 및 구현에 관하여 제시한다.
특징점 추출 기반의 지문인식 알고리즘에서 방향정보는 이진화 과정 및 지문 분류, 인증에 쓰이므로 매우 중요하다. 모델기반의 방향정보를 추정하는 방법은 영상 전체에 있는 노이즈에 대하여 매우 강건하지만, 상처와 같이 국부적으로 존재하는 노이즈 정보의 추출에는 취약하다. Sobel Operator의 경우에는 국부적인 노이즈 요소에는 민감한 특정을 보인다. 따라서 본 논문에서는 모델링된 방향정보와 Sobel Operator 의 방향 정보를 백터에 의한 상호 결합하여 영상의 방향 정보를 개선하고 노이즈 블록을 추정하는 방법을 제안한다.
G-K 클러스터링이 가지는 우수한 클러스터 분류 성능에도 불구하고 데이터의 편중 및 분포 밀도에 의하여 클러스터링의 결과과 만족스럽지 못하는 경우가 발생한다. 제안된 방법에서는, G-K 클러스터링에서 데이터의 분포 및 밀도 등과 같은 다양한 조건에 대한 문제를 동시에 고려함으로써 클러스터링 결과를 개선한다. G-K 클러스터링에서 일부 파라미터의 수동적 파라미터 결정 방법을 Mountain 방법을 이용하여 능동적인 알고리즘으로 대치하여 클러스터 최적화 과정을 더욱 용이하게 한다. 이러한 클러스터링의 장점은 뉴로-퍼지 모델의 규칙 감소와 성능개선으로 나타나며 이를 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.
네트워크로 연결된 국가기관의 중요한 정보시스템에 대한 보안위협에 대해 기존의 침입차단/탐지시스템을 중심으로 하는 보안솔루션은 잠재적인 보안위협의 처리 한계와 우회하는 새로운 해킹기법 등의 발달로 인해 시스템의 정보보증을 위한 대응책이 떨어지고 있는 것으로 판단된다. 따라서 이에 대한 대안으로 TCSEC B5급(CC EAL5) 이상의 국가기관용 보안운영체제 개발의 필요성이 부각되고 있다. 본 논문은 국가기관용 보안운영체제 개발을 위해 선행되어야 할 안전커널 요구사항에 관한 연구로 이를 위해 먼저 적용될 보안환경과 목적, TCSEC 요구사항, CC 기반 보호프로파일, CC 요구사항을 분석 적용하였다. 이를 기반으로 정보의 중요도에 따라 두개의 등급으로 분류된 국가기관에 적합한 안전커널 요구사항을 제안하고자 한다.
수중 천해 환경에서 능동소나의 반향 신호로 기뢰를 탐지 및 식별하는 일은 복잡한 해양 환경의 영향으로 어려운 문제이다. SVM은 패턴인식 문제에서 최적의 해를 제공하는 이진 분류기이다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 능동소나의 반향 데이터로 기뢰와 같은 금속 물체와 바위를 식별하는 실험을 수행하면서, SVM에 사용되는 커널함수의 파라미터 값의 변화에 따른 식별 성능을 분석하고 제시하였다.
평화의댐은 발전 기능이나 수문 조작 등 인위적인 기능이 전혀 없기 때문에 단순히 홍수조절용댐으로 분류된다. 평화의댐의 여수로는 일반적인 댐과는 달리 임남댐에 대응하기 위한 단계별 건설계획을 고려하여 댐 우안부에 배수터널 형식으로 건설되었다. 현재 평화의댐은 4련의 배수터널(직경 10 m)을 통해서 상류의 유입량을 하류로 방류하고 있다. 방류 능력을 초과하는 홍수가 발생하는 경우에는 일시적인 저류를 통한 제한적인 홍수조절을 수행하고 있지만, 그 효과는 크지 않다. 향후 남북한 관계 개선으로 임남댐의 안정성을 확보할 수 있다면, 평화의댐을 보통의 다목적댐과 같이 활용할 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 평화의댐을 일반 다목적댐처럼 활용할 수 있는 상황을 가정하고, 일련의 운영방식을 적용하여 운영 방식 변경 전후의 댐의 홍수저류효과를 살펴보았다. 이를 위해 댐의 설계빈도인 200년 빈도의 강우에 대해 모의하고, 여러 가지 시나리오별 저류량-방류량 관계를 구축하였다. 최종적으로 비선형 저수지 모형에 적용하여 댐 저류효과를 정량화하고, 현재 및 잠재 홍수저류효과에 대해 비교하고 토의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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