이 논문에서는 한방 치료에서 피부에 직침된 침의 제거를 위한 침 검출 방법을 제안한다. 명암도 영상에서 형태학적 열기 연산을 이용하여 침 후보 영역이 검출되고 크기 정보 등을 이용하여 거짓 침 후보 영역이 제거된다. 각 후보영역에서 canny 에지 검출기를 사용하여 에지 점들을 찾고 이들 점들을 선분으로 근사화한다. 선분들의 방향과 선분간의 거리를 기반으로 하는 형태학적 분석을 통해 두 개의 주요 선분을 찾고 침 머리 부분을 검출한다. 119개의 침이 직침된 16개의 영상에 대한 실험 결과 97.5 %의 검출율을 얻었다.
OLAP 분야에서 지금까지 연구되어온 영역 질의는 주어진 영역에 대한 집단 연산의 결과를 구하는 단순한 형태이다. 그러나 실제 데이타 분석 과정에서는 이러한 단순한 형태의 영역 질의뿐만 아니라, 집단 연산이 포함된 특정 조건을 만족하는 데이타 큐브 내의 영역을 찾는 형태의 확장된 영역 질의에 대한 필요성이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 확장된 영역 질의 유형의 일반적인 형태를 정의하고, 이에 대한 대표적인 예인 'MAX-of-SUM 질의'의 효율적인 처리 기법을 제안한다. MAX-of-SUM 질의는 데이타 큐브 상에서 영역합(SUM)이 최대(MAX)가 되는 영역을 찾는 질의를 의미한다. 본 논문에서는 MAX-of-SUM 질의 처리 시 검색의 대상이 되는 영역들에 대한 SUM 연산의 결과값이 취할 수 있는 범위를 미리 예측하는 기법을 제안한다. 즉, 영역에 대한 SUM 값의 범위를 예측함으로써, 이들 중에서 최대값을 찾기 위해 실제로 계산하여야 하는 영역의 개수를 줄여 빠른 질의 처리를 보장한다.
유한체 $GF(2^m)$에서의 다항식의 지수승 연산은 암호학(Cryptography), DSP(digital signal processing), 에러 정정 코드에서 기본적인 연산으로 사용되어진다. 기존의 방법들은 지수승 연산을 병렬처리가 가능한 Right-to-Left 이진 방법으로 구성하여 연산시간을 줄이는 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 기존의 다항식 기저에서 Right-to-Left 이진 방법으로 구성되었던 다항식의 지수승기를 약한 쌍대 기저 기반에서 삼항 기약다항식을 이용한 Left-to-Right 이진 형태로 구성한다. 제안하는 방법은 Left-to-Right는 고정된 다항식을 곱한다는 점에 착안, 사전계산을 이용하여 연산량을 감소시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법은 제곱기(squarer)와 곱셈기(multiplier)를 모두 수행하는 시간이 기존 지수승기의 곱셈기의 연산 시간보다 같거나 작아 Left-to-Right 형태와 Right-to-Left 형태의 기존 지수승기보다 각각 기약 다항식이 $x^m+x+1$의 경우 약 17%, 10%, $x^m+x^k+1(1의 경우 약 21%, 9%, $x^m+x^{m/2}+1$의 경우 15%, 1%의 시간이 단축된다.
본 연구에서 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map) 개념을 기초로 하여 (1) 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 추출하는 알고리즘을 제시하고, (2) 이 알고리즘에 기초하여 작성된 해당 문제영역에 대한 여러 전문가들의 인과관계 지식을 계층별로 분해하여, (3) 해당 계층간의 양방향 추론이 가능한 추론메카니즘을 제시하고자 한다. 특정 문제영역에 있어서의 인과관계 지식이란 해당 문제를 구성하는 여러 개념간에 존재하는 인과관계를 표현한 지식을 의미한다. 이러한 인과관계 지식은 기존의 IF-THEN 형태의 규칙과는 달리 행렬형태로 표현되기 때문에 수학적인 연산이 가능하다. 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식을 추출하는 알고리즘은 집합연산에 의거하여 개발되었으며, 특히 상반된 의견을 보이는 전문가들의 의견을 통합하여 하나의 통합된 인과관계 지식베이스를 구축하는데 유용하다. 그러나, 주어진 문제가 복잡하여 다양한 개념들이 수반되면, 자연히 인과관계 지식베이스의 규모도 커지게 되므로 이를 다루는데 비효율성이 개재되기 마련이다. 따라서 이러한 비효율성을 해소하기 위하여 주어진 문제를 여러계측(Hierarchy)으로 분해하여, 해당 계층별로 인과관계 지식베이스를 구축하고 각 계층별 인과관계 지식베이스를 연결하여 추론하는 메카니즘을 개발하면 효과적인 추론이 가능하다. 이러한 계층별 분해는 행렬의 분해와 같은 개념으로도 이해될 수 있다는 특징이 있어 그 연산이 간단명료하다는 장점이 있다. 이와같이 분해된 인과관계 지식베이스는 계층간의 추론메카니즘을 통하여 서로 연결된다. 이를 위하여 본 연구에서는 상향 또는 하향방식이 추론이 가능한 양방향 추론방식을 제시하여 주식시장에서의 투자분석 문제에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.
얼굴검출 작업에서 다양한 형태를 가지는 후보영역을 정사하기 위한 기하학적 연산과정이 수반된다. 본 논문에서는 컬러영상에서 색도 분포 특성을 이용함으로써 얼굴가림과 방향에 영향을 받지 않고 얼굴 유효특징점을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 얼굴의 특징점 주변에서 Cb와 Cr이 일관적인 색도차를 가진다는 점에 착안한 것으로써, 기본 색도차 영상인 Eye맵 마스크에서 특징점을 효과적으로 강조시킬 수 있는 평균-그레이 모폴로지 연산을 수행한다. 실험을 통해, 제안한 방법이 가변적 형태의 후보영역에 대해서도 강인하게 얼굴의 유효특징점을 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
조합논리는 기본적으로 정해진 해석이 없는 순수한 형태만을 가지고 추상적으로 연산하는 관점에 관한 논리로서, 논리학을 기호학적 관점에서 볼 수 있는 토대를 제공해 준다. 조합논리의 특징은 연산자가 피연산자도 될 수 있다는 사실에 있으며 그래서 동일한 연산자가 그 자신의 피연산자도 될 수 있다. 이 논문에서 우리는 기본연산자들의 직관적 개념과 형식적 개념을 소개하고 연산자 대수에 내해 검토하고 나서 조합논리와 $\lambda$-연산의 번역가능성에 다해 알아보겠다. 조합논리에 유형의 개념을 추가하면 자연언어 분석에서 아주 효율적인데 기본유형인 대상자 명제 이외의 어떤 요소라도 함수자로 나타낼 수 있는데 이들은 조합자의 특수한 경우로서 파생유형들이다.
본 논문에서는 서명의 순서에 제한을 받지 않으며 비트 확장을 발생시키지 않는 RSA 다중 서명방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법에서는 모든 사용자들이 동일한 비트 길이를 갖고 상위 l비트패턴이 같은 RSA modulus를 사용한다. 이러한 형태의 RSA 키들은 Levine과 Brawley가 제안한 반복 지수승 연산 기법(repeated exponentiation)과 함께 다중 서명 방식에 응용된다. 본 논문에서 제안된 다중 서명 방식은 Levine과 Brawley의 반복 지수승 연산을 이용한 Kiesler-Harn의 방식보다 다중서명 생성에 요구되는 계산량을 줄일 수 있다. m명의 사용자가 다중 서명에 참여할 경우 Kiesler-Harn 방식은 평균 1.5 m회의 지수승 연산이 요구되나 제안된 방식에서는 (equation omitted) m회 의 지수승 연산이 요구된다. 따라서, l이 충분히 클 경우(1 $\geq$ 32) 다중 서명에 필요한 지수승 연산의 수는 거의 m과 같게 된다.
지도에서의 정보추출은 GIS의 구축을 위하여 매우 필요한 사항이다. 본 논문에서는 특수목적으로 제작된 지도내의 가옥을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 가옥을 추출하기 위하여 윤곽선 추출 기법을 사용하였으며 격자에 붙은 가옥을 처리하기 위하여 런 길이 코딩 방법을 사용하였다. 도로와 경계선에 접합되어 있는 가옥을 처리하기 위하여 형태학적 연산을 수행하였으며 형태학적 연산에서 발생하는 오인식을 없애기 위하여 한글 문자부를 제거하는 작업을 수행하였다.
최근 들어 이동 통신 서비스에서 이동하는 고객의 위치 정보와 관련된 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동객체의 경우 갱신 연산이 많고, 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 이러한 위치 기반 서비스에서 범위질의는 중요한 질의 중 하나이다. 범위 질의는 윈도우나 원 형태로 수행되는데 윈도우의 경우에는 질의 범위 밖에 해당하는 객체를 쉽게 필터링 할 수 있는 반면 원 형태일 경우에는 대부분의 경우 거리 계산을 해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 객체의 위치 갱신 연산에 따른 인덱스 구조의 변화를 최소화하기 위해 고정 그리드 방식을 사용하고 VP 필터링 기법을 적용하여 원 범위 질의에서 범위 밖의 객체를 필터링하기 위한 방법을 제시한다.
본 논문에서는 2006년 11월 신 차량 번호판 등장 이후 꾸준히 증가하고 있는 흰색 번호판 차량에서 흰색 번호판 추출에 관한 연구를 수행한다. 먼저 입력된 차랑 영상을 그레이 레벨로 변환 후, 국부적으로 밝기 보정을 수행하고, Otsu 판별식을 이용해 이진화 한다. 이진화 된 차량 영상에서 번호판 특성을 이용하며 라인 구조요소에 의한 침식연산과 채움 연산을 적용한다. 이후, 수평 투영으로 명암 변화가 심한 후보 영역을 찾고, 다시 수직 투영을 하여 일정구간에서 흰색의 값이 가장 많이 나타나는 구간을 찾는다. 마지막으로 번호판의 형태학적 특징을 이용해 번호판을 추출한다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 크기가 일정하지 않거나 불규칙한 조명 상태에서도 번호판 추출이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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