유색보리 4품종과 보통보리 4품종 종실의 종피에 함유되어 있는 색소의 특성을 분석하여 해당작물의 신품종 육성시 우수계통 선발에 유용한 자료를 제공코자 하였다. 유색(검정)쌀보리인 Ab2231을 표준시료로 하여 실험한 결과 에탄올의 농도가 80%일 때 색소추출 효율이 양호하였다. 80% 에탄올에 1.0% 염산을 첨가한 것이 추출효율이 가장 좋았다. 추출시간에 따른 추출효율성을 조사한 결과 1시간 추출이면 충분하였다. 추출된 색소의 안정성을 유지하기 위하여 첨가시키는 산의 적정농도를 알아본 결과 1.0% HCI을 첨가한 농도에서 가장 낮은 색소량 감소율이 나타났다. 각 보리 품종 시료에서 추출한 색소의 흡광스펙트럼을 조사하였던 바, Ab2231의 그것은 535 nm에서 최대흡광파장을 나타내어 안토시아닌계 색소로 판단되었으며, 호계4호의 그것은 안토시아닌계 이외의 색소를 주로 함유하는 것으로 보였다. 한편, 추출된 색소의 특성에 따라 유색보리의 품종은 Ab2231와 모찌무기로 대표되는 쌀보리 그룹과, Lion과 호계4호로 대표되는 겉보리 그룹으로 분류되었다.
대부분의 정보 검색 시스템은 문서 내어서 추출된 모든 용어를 이용해서 문서간 유사도 계산이나 문서 분류, 문서 클러스터링 등에 활용한다. 그러나 실질적으로 문서 내외 모든 용어를 추출해야만 이러한 정보 검색 시스템을 활용할 수 있는 것은 아니며, 오히려 용어 빈도수 같은 가중치가 낮은 용어를 용어 추출에서 제외시킴으로써 모든 용어 추출로 인해서 발생하는 시간과 공간을 많이 소비하는 문제를 해결할 수 있다. 또한 정확하고 자동적인 문서 분류를 위한 문서 클러스터링보다 유사 문서 검색의 활용은 검색효율의 증가를 가져 올 수 있다. 본 논문에서는 유사 문서 판별 시스템을 이용해 용어 추출의 효율성을 실험하였으며, 모든 용어를 추출한 경우보다 중요 용어만 추출한 경우에 더 좋은 성능을 보였다.
본 연구에서는 동적 수신호 패턴에 대한 효과적인 인식을 위하여, 특징추출 단계와 패턴 분류 단계의 두 모듈로 이루어지는 복합형 신경망 모델을 제안한다. 특징추출 모듈을 위하여 고유의 특징표현 기법과 3차원 수용영역 구조의 CNN 모델을 제안한다. 이는 3차원 형식의 데이터로 표현되는 수신호 패턴으로부터 특징점의 공간적 변이뿐만 아니라 시간적 변이에 강인한 특징추출 기능을 제공한다. 패턴 분류 모듈에서는 효율적인 학습과 인식 기능을 위하여 수정된 구조의 GFMM 모델을 제안한다. 또한 학습패턴의 빈도를 고려한 활성화 특성과 학습 방법을 정의함으로써 기존의 GFMM 모델이 갖는 단점인 학습결과가 학습순서에 종속되는 특성과 비정상적 패턴 및 노이즈 패턴에 민감한 현상을 개선한다.
본 연구에서는 동적 수신호 인식문제를 위하여 CNN 모델을 사용한 특징추출 기법과, FMM 신경망을 사용한 특징 분석 기법을 상호 결합한 형태의 패턴 인식 모델을 제안한다. 수신호 인식을 위하여 영상패턴에서 대상물의 움직임 정보에 기초한 3 차원 형식의 데이터 표현 기법과, 이로부터 인식을 위한 특징추출 기법을 제시한다. 특징추출 모듈에서는 3 차원으로 확장된 구조의 수용영역을 고려한 CNN 모델을 제안하며, 이로부터 학습패턴에서 특징점의 공간적 변이에 대한 영향을 최소화할 수 있음을 고찰한다. 또한 인식효율의 개선을 위하여 방대한 양의 특징집합으로부터 효과적인 특징을 선별하기 위한 방법론으로서 WFMM 모델 기반의 특징분석 기법을 정의하고 이로부터 선별된 특징을 사용하는 인식 기법을 소개한다.
본 논문은 KOMPSAT-2호 및 3호의 화상활용 일환으로 임반 단위의 임상정보 추출에 관한 시범연구이다. QuickBird 화상을 통해 획득한 결과를 요약하면, 첫째로 회색단계공발생 행렬(GLCM)에 기초한 질감(texture)매개변수 화상은 소나무림과 잣나무림의 임상판별을 가능하게 만든다. 단, 동령림 조건과 사면 방위에 무관한 상태의 추가연구가 요구된다. 둘째로 Matlab의 분수계(watershed)산법에 기초한 분할화상에서 소나물김과 잣나무림의 수관투명 면적 대소를 파악할 수 있다. 역시 동령림 조건하의 보충 연구가 필요하다. 셋째로 형태배율과 진원도(roundness)에 기초한 소나무림과 잣나무림의 구별에서 진원도에서는 차이의 유의성이 없고, 형태배율에서는 수관둘레의 불규칙에 의해 유의성있게 구분된다. 본 연구의 임상정보 추출기법은 정밀임업의 정량정보 제공에 기여할 것이다.
본 논문에서는 뉴스 비디오 자막의 구조적 문자 특성을 이용한 자동 자막추출방법을 기술하였다. 기존의 방법들은 경계 추출이나 이진화 과정 후에 화소값의 변화 profile에 나타나는 문자의 굵기, 간격 등의 문자 특징을 이용하는데 반해 본 논문에서 제안한 방식은 뉴스 비디오 자막에서 문자와 배경을 구분하는 테두리선을 배경과 문자를 구분하는 경계로 하여, 적절한 이진화 과정과 영역확장 기법을 이용하여 문자를 추출하였다. 제안한 방법은 문자에 대하 사전지식이 없어도 되며, 사용한 영역확장 기법은 기존의 방법에서의 경계 추출기법보다 간단하면서도 효과적인 문자추출 결과를 나타낸다.
Modified Materka-Kacprzak 대신호 MODFET(modulation-doped field-effect transistor) model을 사용하여 GaN(gallium nitride) MODFET 대신호 모델링을 수행하였다. Dambrine(3)이 제안한 방법에 따라 45㎒에서 40㎒의 주파수 범위에 걸쳐 S-parameter 및 DC특성을 측정하였으며, 측정결과를 토대로 cold FET 방법[4]에 의해 측정된 기생성분들을 de-embedding 함으로써 소신호 파라미터를 추출하였고, 추출된 소신호 파라미터는 함수를 사용하여 측정결과를 재현하는 맞춤함수 모델의 일종인 modified Materka 모델을 사용하여 모델링하였다. 수행된 대신호 모델링을 검증하기 위하여 모델링된 GaN MODFET의 DC 및 S-파라미터, 전력특성을 측정값과 각각 비교해 보았을 때 비교적 일치하고 있음을 보여서 GaN 대신호 모델링을 검증하였으며, modified Materka 모델이 GaN MODFET 대신호 모델링에 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 Nd:YAC 레이저의 제 2고조파에 의해 펌핑되는 고체레이저의 다중통과 증폭기의 이론적 고찰에 대하여 논하였다. 다중통과 증폭기의 입력레이저는 Ti:sapphire 레이저이며, 펌핑광원의 주입 후 입력 빔의 통과 회수에 따른 추출효율, 소신호 이득계수에 대한 변화 등을 조사하여 다중통과 증폭을 위한 최적조건을 구하였다. 또한, 실험에서 2단 다중통과 증폭기에서 790 nm의 입력 파장을 주입하였을 때, 42 mJ의 최대 출력에너지, 21 ㏈의 증폭이득, 25%의 출력효율을 얻었다.
수치지형모형(數値地形模型)(Digital Terrain Model)을 제작(製作)하는데 있어서 보다 더 정확(正確)한 지형정보(地形情報)의 획득방법(獲得方法)이 매우 큰 비중을 차지하고 있다. 본(本) 논문(論文)은 지형정보(地形情報)를 획득(獲得)하는 방법(方法)의 하나인 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)의 정확성(正確性) 분석(分析)에 그 목적(目的)을 두었다. 특히, 정확성(正確性) 분석(分析)에 있어서는 아래와 같은 사항(事項)에 대(對)해 비교분석(比較分析)하였다. - 도화기(圖化機)에 의해 작도된 종래(從來)의 등고선(等高線)(Conventional Contourlines)과 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)을 이용(利用)하여 작도(作圖)한 수치등고선(數値等高線)(Digital Contourlines)과의 위치오차(位置誤差)에 대(對)한 비교분석(比較分析) - 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)의 적용(適用)에 따른 보간점(補間點)에 대(對)한 표고오차(標高誤差)의 분석(分析) 위의 수치시험(數値試驗)을 위하여 등고선(等高線)의 자동작도(自動作圖)에 관한 전산(電算)프로그램을 작성(作成)했다. 시험결과(試驗結果)와 시산치(試算値)와 추출조건(抽出條件)은 정확도(正確度)와 밀접(密接)한 관계를 가지며, 특히 시산치(試算値) 1.0 m이고, 표준형(標準形)인 추출조건(抽出條件)에서는 종래(從來)의 등고선(等高線)과 거의 일치(一致)함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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