인쇄문서를 전자문서로 자동전환하기 위해서는 먼저 문서영상의 기하학적 구조를 분석하여 문자, 그림, 표 등의 세부 영역으로 분류해야한다. 그러나 문서구조의 복잡성과 그림의 크기와 밀도의 다양함은 기하학적 구조분석을 어렵게 만드는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 연결요소 기반의 방법을 이용하여 복잡한 구조의 문서도 세부적 영역분할이 가능하며, separable 메디안 필터를 이용하여 크기와 밀도가 다양한 문자가 그림을 분류하고, 1차원 메디안 필터를 수평, 수직방향으로 각각 적용하여 표를 구성하는 직선이 훼손되거나 직선에 문자가 붙어있는 경우에도 추출을 가능하게 함으로써, 상용제품이나 기존의 방법에 비해 영역분할 및 분류 그리고 표를 구성하는 직선추출이 우수한 방법을 제안한다.
현재 한국건설기술연구원에서 X-밴드 이중편파레이더를 운영하고 있으며, 이 결과 NetCDF 파일형식의 레이더 관측자료가 생성되고 있다. 레이더 자료포맷인 Netcdf 자료의 경우 레이더 관측과정에서 발생한 결과를 극좌표 형식으로 저장하고 있어 이를 분석이나 시스템에 적용하여 활용하기 위해서는 격자좌표로 변환하는 것이 필요하고, 또한 다양한 자료 변환 및 추출작업을 텍스트 기반으로 하기 위해 다양한 사전 작업이 필요하여 일반사용자가 사용하는데 어려운 상황이다. 그래서 이를 쉽게 수행할 수 있도록 JAVA를 이용하여 윈도우 기반으로 사용할 수 있는 프로그램(KICTRadar4WIN) 프로그램을 개발하였다. KICTRadar4WIN 프로그램의 경우 레이더 자료 품질관리, 레이더 자료 관리, 레이더 자료 추출, 레이더 자료 표출의 4가지 기능을 포함하고 있다. ${\bullet}$ 레이더 자료 품질관리 - 원시자료에 QC 기준을 입력하여 QC된 레이더자료를 생성 ${\bullet}$ 레이더 자료관리 - CAPPI 자료생성 : 관측된 PPI 및 RHI 자료를 이용하여, CAPPI 자료를 생성 - QPE 자료생성 : CAPPI 자료를 이용하여 QPE 자료를 생 - QPE 자료보정 : 지점우량을 이용한 G/R비를 산정하여 QPE 보정자료를 생성 ${\bullet}$ 레이더 자료 추출 - 격자자료 추출 : PPI, CAPPI, QPE 자료를 TEXT 자료로 변환하여 저장 - 지점자료 추출 : 입력된 지점좌표 중심으로 선택한 범위의 평균값을 TEXT 파일로 저장 - 면적자료 추출 : 입력된 면적자료의 평균값을 추출하여 TEXT파일로 저장 ${\bullet}$ 레이더 자료 표출 - 영상표출 : PPI, CAPPI, QPE 관측변수 자료를 그림파일 생성 - KMZ 자료생성 : PPI, CAPPI, QPE 자료를 KMZ 파일 생성
표본설계 단계에서 이용 가능한 보조정보가 있는 경우 효율적인 표본추출방법으로 층화추출법이 흔히 고려된다. 특별히 층화변수로 이용할 수 있는 변수가 많은 경우 전체 층의 숫자가 커지게 되며, 이때 각 층으로부터 한 단위를 추출하는 층 표본크기가 1인 층화추출이 효율적임이 알려져 있다. 그러나 각 층으로부터 하나의 추출단위를 추출하는 층 표본크기가 1인 층화추출의 경우 불편 분산 추정량의 계산이 불가능하다. 불편 분산 추정량의 계산은 층의 수를 줄이고 각 층으로부터 두 개의 표본추출단위를 표집하는 층 표본크기가 2인 층화추출에서 가능하나 중요 층화변수가 누락될 경우 층 표본크기가 1인 층화추출에 비해 그 효율성이 떨어진다. 본 연구에서는 Park & Fuller(2008)에 의해 제시된 층 표본크기가 2인 균형 층화추출과 호르비츠-톰슨 추정량의 불편 분산 추정량을 살펴보고, 모의실험을 통하여 여러 가지 층화추출법과 계통추출법을 비교한다. 또한 제시된 표본추출법을 2006년 청년패널 자료에 적용하여 그 효율성을 평가한다.
본 논문에서는, 객체 지향 설계 명세서를 대상으로, 안전성 검증 방법을 제안하였다. 먼저 검증의 대상으로 하는 폴트를 명확히 하기 위해, 요구 명세서와 설계 명세서사이에 발생 가능한 불일치를 분석한다. 다음, 설계audtptjdp 포함된 폴트를 발견하기 위한 새로운 설계 레뷰 방법을 제안한다. 제안한 검증 방법의 특징은 검증될 모든 요소가 대상 프로덕트의 요구 명세서, 안전성 기준, 그리고 설계 명세서에 기반을 두고 추출될 수 있다는 것이다. 이러한 정보가 표의 형식으로 작성되기 때문에, 검증 단계를 단순화 할 수 있다. 여기에서, 컴포넌트 라이브러리, 안전성 기준, 그리고 Booch의 설계 방법에 의해 작성된 설계 명세서가 주어졌다고 가정한다. 먼저, 설계 레뷰를 하는 검증자가 정확성 검증표와 안전성 검증표를 작성한다. 한편 설계자는 설계 검증표를 작성한다. 이렇게 작성된 3개의 검증표를 이용하여, 설계 단계에 포함되어 있는 폴트를 검출한다. 마지막으로 Case study를 통하여 제안한 검증방법의 유효성을 평가하였다.
노년층에 특화된 기능성 발효유를 개발하기 위하여 버섯 추출물이 첨가된 발효유 3종(상황, 영지, 표고)을 제조하여 품질특성과 항산화 활성을 비교하였다. pH는 발효시간이 경과함에 따라 버섯 추출물 첨가구에서 감소하였고, 적정산도와 유산균수 변화는 증가하였다. 일반성분 중에서 조단백질, 탄수화물 및 당류의 함량이 높았으며, 무기질 함량에서는 칼륨, 칼슘, 나트륨, 니켈, 망간 함량이 버섯 추출물 첨가구에서 증가하였다. 관능검사에서는 대체적으로 버섯 추출물을 첨가한 처리구가 대조구에 비하여 낮은 점수를 얻었지만, 표고 추출물 1% 첨가구의 경우 색, 향, 맛, 조직감, 전체 기호도의 모든 항목에서 가장 높은 기호도를 나타냈다. DPPH와 ABTS 라디칼 소거 활성을 측정하여 항산화 활성을 분석한 결과, 버섯 추출물 첨가구에서 항산화 활성이 매우 증가하였으며, 특히 영지 추출물이 첨가된 발효유의 항산화 효과가 가장 우수하였다. 또한 저장기간에 따른 버섯 발효유의 품질평가 결과, pH, 적정산도, 유산균수는 품질 변화에는 큰 영향을 미치지 않았다. 따라서 영양학적 및 기능적으로 우수한 새로운 기능성 발효유 개발이 가능할 것으로 사료된다.
영상 검색 시스템이란 영상이 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 영상을 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 영상의 컬러와 형태를 기반으로 한 상표 영상 검색 시스템을 제시한다. 영상을 영역별로 분할하고 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용한다. 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.
본 논문에서는 대량의 문제를 자동으로 분류하기 위하여 비감독 학습 기법에 의해 카테고리별 키워드를 구성하기 위한 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 사전에 문제를 분류하지 않고 키워드를 추출하기 위하여 데이터마이닝 기법 중의 하나인 연관 규칙 탐사 알고리즘을 이용하였다. 먼저, 각 카테고리를 대표하는 핵심 키워드를 선정하고, 연관 규칙 탐사 알고리즘을 적용하여 각 핵심 키워드와 관련된 용어 집합을 추출한다.
본 논문에서는 본 논문에서는 특정 부위 조명 방법을 제시하고 스케일 스페이스 필터링을 이용한 홍채 영상의 특징 추출방법을 활용한 시스템 구현을 소개하였다. 홍채 영상이 구해지면 중심과 반경을 구한 후 불필요한 부분을 제거한다. 이 영상은 극좌표 영상으로 변환되어 스케일 스페이스 필터링을 한다. 스페이스 필터링 영상에서 특징이 추출되면 홍채 코드가 만들어진다. 동일인 및 서로 다른 사람에 대해 실험한 결과, 제시한 특징추출 방법이 매우 효과적임을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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