영상으로부터 유용한 정보를 얻는 방법 중 하나인 문자인식이 이루어지기 위해서는 주어진 영상의 이진화가 필수적이다. 이진화 알고리즘은 다양한 방법으로 연구되어 왔다. 기존의 이진화 알고리즘은 일반 영상에서는 우수한 성능을 보이나, 그림자가 포함된 영상의 이진화 결과는 그림자가 없는 영상에서 만큼의 성능을 기대하기 어렵다. 이진화의 결과에 따라 문자의 인식율이 크게 좌우되므로 환경에 독립적인 이진화 알고리즘에 관한 연구는 중요하다고 하겠다. 본 논문에서는 자동화 번호판 영상을 대상으로 문자인식의 전처리 단계라고 할 수 있는 이진화를 환경에 독립적으로 수행하기 위하여 모폴로지를 적용하여 실험하고, 특히 그림자가 존재하는 영상에서의 이진화 성능을 기존의 이진화 알고리즘과 비교 분석해 본다.
현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수자원 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나는 시간단위 강우 자료이다. 이러한 시간단위 자료는 강우-유추 분석, 댐 설계 및 위험도 분석에 있어 중요한 입력 변수중 하나이므로 기후변화 시나리오에 따른 영향을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 상당히 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대적으로 미진한 실정이다. 즉 일단위 상세화 기법의 경우 Weather generator, Weather typing 등 다양한 기법이 존재하고 이를 활용한 연구사례가 많지만, 시간단위 상세화 기법의 Poisson 기법을 활용한 사례가 다수 존재하였다. 이러한 이유로 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향을 평가하기 위해 Bayesian 기법을 도입하여 신뢰성 있는 시간단위 강우량을 생성할 수 있는 모형을 개발하였으며, 연대별로 산정된 결과는 빈도해석을 통해 미래 확률강우량을 제시하였다. 본 연구에서 제안하고자 하는 Bayesian Copula 모형은 기존 주변확률분포(marginal distribution) 매개변수와 Copula 매개변수 추정시 각각 다른 기법을 활용하여 추정하며, 각각 모형에서 발생하는 불확실성은 추정하지 못하는 반면, Bayesian Copula 모형의 경우 매개변수의 사후분포를 정량적으로 제시할 수 있으며, 추정되는 확률강우량 역시 불확실성을 정량적으로 산정할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.
웹 상에는 많은 자원들과 정보들이 존재한다. XML은 이러한 자원들과 정보들을 구조화하기 위해서 개발되었다. XTM(XML Topic Maps)은 XML의 형태로 자원들과 정보들에 의미를 부여할 수 있는 언어이다. XTM은 Topic과 Association을 이용해서 자원들과 정보들이 가진 의미를 표현한다 XTM상에서 나타나는 Topic과 Association은 매우 거대하고 다양하기 때문에 모든 Topic과 Association을 한꺼번에 표현하기 어렵다 또한, 사용자가 수백만개의 Topic과 Association에서 원하는 Topic과 Association을 찾기 어렵다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 시각화 방법이 연구되었다. 현재 Topic Maps을 표현할 때 트리, 그래프, 맵 등 하나의 구조를 이용해서 표현한다. 하지만 추상화정도에 따라 시각화 방법은 장ㆍ단점을 지닌다. 본 논문에서는 웹 상의 자원, 정보들과 의미 사이에 여러 계층이 존재하는 다층적 시각화를 제안한다. 각 계층은 독립적인 표현구조로 나타내어 추상화정도에 따라 최적화된 구조를 사용한다. 사용자는 자신이 원하는 Topic과 Association을 점진적 접근을 통해서 원하는 Topic과 Association을 검색할 수 있다. 또한 Topic이 Association의 member처럼 사용되는 경우, 시각적으로 Topic이 표현되면 Topic은 연결된 Association과 직접적인 연결을 갖는다.
메탄의 염소화 반응을 여러 Pt/NaY 제올라이트 촉매상에서 수행하였고, 백금입자의 분산도 및 위치에 따른 반응의 특성변화를 관찰하였다. 큰 백금입자가 제올라이트의 외부표면에 주로 존재하는 촉매에서는 4가지의 염화메탄이 모두 생성된 반면, 고도로 분산된 백금입자가 제올라이트내에 존재하는 촉매의 경우 유일하게 메틸염화물만이 생성되었다. 이는 고도로 분산된 백금입자의 역할뿐 아니라 한정된 공간을 지니는 담체내의 supercage에 의해 메틸염화물의 계속되는 염소화반응이 제한되었기 때문으로 생각된다.
본 논문에서는 제한적인 자원이 할당된 모바일 환경에서 블록기반의 압축방식을 사용하여 영상을 복원할 때에 나타나는 블록화 연상을 제거하기 위해 효율적인 실시간 후처리 기법을 제안한다. 제안하는 후처리 기법은 영상에 존재하는 블록화 현상으로 인해 나타나는 다양한 인공물에 대해 디블록킹 필터링와 방향성 필터링를 적용하여 효율적으로 블록화 현상을 제거한다. 후처리 과정 중 영상에 존재하는 고유의 고주파 성분과 인공물로 인한 고주파 성분을 구분하여, 필더링 과정으로 고유의 고주파 성분이 함께 제거되지 않도록 보호해준다. 다양한 영상을 통해 본 논문에서 제안한 후처리 기법과 기존에 알려진 후처리 기법들을 비교하는 실험을 하였고, 도출된 실험 결과를 객관적인 지표로 제시하여 제안하는 기법의 우수함을 입증하였다.
스마트 디바이스의 발전과 IoT 시대에 들어서면서 다양하고 유용한 데이터가 끊임없이 쏟아져 나오고 있다. 이러한 데이터들을 기반으로 개인화된 추천 시스템의 중요성은 높아지고 있다. 추천 시스템에서 가장 성공적인 협업적 필터링 기법은 고객에 대한 일정 수준 이상의 데이터가 존재해야 한다. 즉, 충분한 데이터가 존재하지 않는다면 정확하지 않은 추천 결과를 출력하는 희박성의 문제가 생긴다. 본 연구에서는 개개인을 구분 지을 수 있는 개인화 요인에 가중치를 두어 기존의 협업적 필터링 기법이 가지는 희박성 문제를 해결하고자 한다.
데이터의 군집 분석에서 두 개의 서로 다른 데이터에 대한 유사도(거리)를 어떻게 정의하는가는 매우 중요한 문제이다. 수치속성에 대한 거리 측정 방법에는 다양한 기법이 존재하지만 각 속성의 크기와 범위가 서로 크게 다를 경우 이들을 동일한 인자로 여기고 거리 측정을 하게 되면 논리적인 오류를 범할 수 있다. 기존의 군집 분석 연구에서 사용된 거리 측정 기법은 데이터의 정규화 과정을 통해 이 문제를 해결하려고 노력하지만 일반적인 정규화는 이상치의 존재나 데이터의 편중된 분포 등의 이유로 속성별 거리가 왜곡될 수 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 정규화된 데이터에서 각 속성의 비중을 고려한 적응적 유클리드 거리 측정 기법(AEDM: Adaptive Euclidean Distance Measure)을 제안한다. AEDM은 유클리드 거리를 기반으로 정규화 된 데이터의 형태에 따라 가중치를 부여하여 데이터의 분포에 관계없이 각 속성간의 거리를 충분히 반영하기 때문에 더욱 정확한 군집 분석을 가능하게 한다.
급속한 산업의 발달과 정보화 시대로의 변화에 따라 생산설비의 대형화 및 고도화가 진행되고 있으며, 이에 따른 사고의 발생이 다양화, 대형화되고 있다. 산업현장에서 취급하는 여러가지 물질들은 물리, 화학적 방법에 의해 중간생성물과 제품의 제조시에 위험성이 항상 존재하고 있다. 최근 새로운 화학물질의 다양화와 이용범위가 과대하여짐에 따라 선진국에서는 위험물 규제에 관한 재검토가 이루어지고 있다. 이는 종래의 화학물질의 구조적 특성에 의한 품목지정이 아니라, 과학적인 판정에 의한 위험물질의 위험성을 명확하게 판정하려는데 있다. 따라서 본 연구에서는 자기반응성 물질인 유기과산화물질에 강산이 존재하거나 접촉시의 위험성을 평가하여 정량적인 정보를 제공하고져 한다.(중략)
본 논문은 기업의 자본구조가 결정되어 있고 경영자에게 특정한 형태의 보상이 주어진 상태에서 경영자의 생산량 결정에 대하여 분석하였다. 생산물 시장이 쿠르노 경쟁상태에 있음을 가정할 때 스톡옵션과 상여금을 경영자 보상으로 갖는 경우 주식 가치 극대화를 위한 생산량과 다른 생산량을 선택하게 됨을 보여 주고 있다. 스톡옵션의 경우에는 옵션행사의 한계 경제상태와 기업 부실화의 한계 경제상태가 일치하지 않기 때문에 경영자는 주식 가치 극대화를 위한 생산량과는 다른 선택을 하게 되며 상여금의 경우에도 상여금 지급의 한계 경제상태에 따라서 주식 가치 극대화를 위한 생산량과는 다른 선택을 하게 된다. 또한 스톡옵션 행사가격과 상여금 지급의 목표이익이 증가하면 경영자의 최적 생산량은 증가한다. 반면에 스톡옵션 행사가격과 상여금 지급의 목표이익이 증가하면 경쟁기업 경영자의 최적 생산량은 감소한다. 그러나 상여금의 경우에는 경영자가 주주의 이해와 일치하는 의사결정을 내리도록 하여 주는 목표이익이 존재하지만 스톡옵션의 경우에는 이와 같은 보상체계가 존재하지 않는다.
통계적으로 일반인보다 청각장애인의 교통 사고율이 높은 것으로 나타나는데, 이는 청각 장애로 대표되는 차량을 포함한 위험 요소를 인식하기 힘든 상태나 조건에서 기인한다. 자동차가 접근하는 등의 소리를 듣지 못한다는 것은 결국 어떠한 위치에 위험요소가 존재하는지 인지하지 못함에 따라 사고로 이어질 가능성이 존재함을 의미하는데 이러한 문제점을 개선함과 동시에 대화중인 사람의 목소리를 시각화하여 정보를 제공함으로써 청각장애인으로 하여금 더 안전하고 쾌적한 삶을 누리게 하는 것이 청각장애인을 위한 사운드 정보 시각화 안경의 개발 목적이다. 위와 같은 배경을 통해 딥 러닝 기술에 기반하여 분류 과정을 거친 소리 정보의 판별을 통해 위험 요소를 인식한 후 시각화 하여 정보를 제공하는 디바이스를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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