본 연구는 3차원 삼각 메쉬의 기하 데이터 압축을 위해 지역 좌표계를 이용한 알고리즘을 소개한다. 기존의 지역 좌표계를 이용한 기하 데이터 처리 방식은 전역 좌표계를 이용한 방식에 비해 높은 압축률을 보여준다. 하지만, 각 메쉬에 적합한 지역 좌표계 3개의 축에 대한 양자화 수(quantization number)를 결정하는 어려움 때문에 실용성 측면에서 문제가 있다. 본 연구에서 새로 제안하는 지역 좌표계를 이용한 방법은 지역 좌표계 안에서 점의 위치를 기술할 때에 오직 분할 깊이(subdivision level)만을 필요로 한다. 분할 깊이 값을 크게 할수록 점의 위치를 정확하게 기술할 수 있다. 본 연구는 보다 정밀한 점 위치의 기술을 위해 $16(2{\times}2{\times}2{\times}4)$개의 subcell을 갖는 균일하지 않은 분할을 가지고 실험을 하였다. 본 연구의 새로운 압축/압축해제기는 기존 기하 데이터 압축과 비슷한 효율성을 유지하면서 실용성 면에서 중요한 압축률과 왜곡간의 제어를 직관적이고 단순하게 할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 자기 공명 영상에서 고속의 간 분할 기법을 제안한다. 제안 기법은 MR 영상을 정규화된 기울기 크기 정보를 바탕으로 효율적으로 객체와 경계로 구분한다. 다음으로 간 영역에 해당하는 객체를 직전에 분할된 슬라이스의 간 영역에서 추출된 씨앗점들로 2차원 씨앗점 영역 성장법을 이용하여 검출한다. 마지막으로 롤링 볼 알고리즘과 연결 요소 분석 기법을 사용하여 간 경계 부근의 위양성 오차를 최소화한다. 20명의 환자 데이터에 대하여 제안 기법으로 분할한 결과와 수작업으로 분할한 결과를 비교하여 정확성을 검증하였다. 평균 볼륨 오버랩 오차 5.2%였고, 평균 절대값 볼륨 측정 오차는 1.9%였다. 제안 기법으로 한 환자 데이터를 분할하는 데 소요되는 평균 시간은 약 3초 정도였다. 제안 기법은 빠르고, 정확한 간 분할을 필요로 하는 컴퓨터 보조 간 진단 기법에 사용될 수 있다.
현재까지도 대부분의 필기체 한글 인식은 완벽한 분할을 가정하여 개발되고 있으며 한글 분할 그 자체에 대한 관심은 매우 낮은 편이다. 또한 한글은 자소의 모아쓰기 형태를 갖고 있어 문자내에 여백이 존재할 뿐만 아니라 문자와 문자 사이의 접촉되는 특징이 흔히 발생되기 때문에 기존의 영문자에 사용된 방법을 그대로 직접 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 무제약 필기체 한글을 분할하기 위하여 가상 분할경로를 이용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 분할 방법들이 갖는 직선화된 분할경로 뿐만 아니라 문자내에 존재하는 여백의 정보를 활용하여 꺽은선 분할경로를 주로 이용하는데 특징이 있다. 분할과정은 크게 2단계로 구성되는데 첫 번째 단계는 입력받은 한글 문자열에 대한 전처리 과정과 수직투영을 통해 직선화된 분할경로를 찾고 이에 따라 쉽게 분할 가능한 문자와 중첩되거나 접촉된 문자를 구분하여 다음 단계의 분할대상으로 결정한다. 두 번째 단계에서는 다양한 가상의 꺽은선 분할경로를 생성하기 위하여 각 문자에서 특징점을 추출하고, 인접한 특징점들 간의 무게 중심점을 찾아서 더 세밀한 경로 생성을 함으로서 가장 최상의 분할경로를 결정한다.
본 연구는 기술혁신파급경로를 결정하는 국가 간 무역역할에 대한 실증적인 분석을 목적으로 한다 이 연구목적을 위하여, 최근 자료인 1980년부터 2003년까지 15개 OECD국가를 대상으로 자국의 기술혁신을 결정하는 중요한 변수로 알려진 자국 R&D축적 및 무역대상국의 R&D축적자료를 구축하였으며, 이를 무역지수인 쌍방간에 수출 및 수입량을 경제규모로 나눈 가중지수를 이용하여 유입된 R&D축적량을 구축하였다. 또한 대상변수들의 기술혁신파급역할에 대하여 최근 논의되고 있는 비정상적 패널기법을 이용하여 분석하였다. 최근 제안되고 있는 비정상적 패널기법을 이용하여 국제 간에 기술혁신파급경로를 분석한 결과를 간단하게 요약하면, 다음과 같다. 첫째, 분석대상변수들은 비정상성을 갖는 것으로 나타났다. 둘째, 그러나 장기적으로 분석대상변수들이 서로 균형상태를 나타내는 공적분관계에 있음을 알 수 있었다. 셋째, 국가 간에 기술혁신파급경로의 방향과 정도를 파악하기 위하여 패널 공적분계수를 추정하였으나, 설정함수형태에 따라서 여러 가지 상반된 실증결과가 나타났다. 따라서 기존 연구Coe et al., 1995, Keller, 1998, Kao, et al., 1999 그리고 Funk, 2001]의 분석결과 및 그 시사점들이 서로 다른 이유는 분석대상변수들의 선택차이뿐만 아니라, 기술혁신경로에 대한 설정함수형태에 따라서 서로 다른 분석결과가 나타날 수 있는 가능성을 보여준다. 본 연구에서 나타난 분석결과의 시사점을 보면, 국가 간에 기술혁신파급경로분석은 기술혁신파급을 결정하는 매개변수선정도 중요하지만, 결정된 설명변수들 사이에 어떤 기술혁신파급에 관한 연관관계가 존재하는지에 대한 실증분석 즉 파급경로분석도 매우 중요함을 보여준다. 이러한 파급경로분석에는 기존의 선형가정뿐만 아니라 비선형가정을 이용한 기술파급경로분석을 통한 시사점제안이 요구된다.관적인 시스템을 제공하는 것이다.가 생성된다. $M_{C}$에 CaC $l_2$를 첨가한 경우 $M_{C}$는 완전히 $M_{Cl}$ 로 전이를 하였다. $M_{Cl}$ 에 CaC $l_2$를 첨가하였을 경우에는 아무런 수화물의 변화는 발생하지 않았다. 따라서 CaS $O_4$.2$H_2O$를 CaC $O_3$및 CaC $l_2$와 반응시켰을 때의 AFm상의 안정성 순서는 $M_{S}$ < $M_{C}$< $M_{Cl}$ 로 된다.phy. Finally, Regional Development and Regional Environmental Problems were highly correlated with accommodators.젼 공정을 거쳐 제조된다는 점을 고려할 때 이용가능한 에너지 함량계산에 직접 활용될 수는 없을 것이다.총단백질 및 AST에서 시간경과에 따른 삼투압 조절 능력에 문제가 있는 것으로 보여진다.c}C$에서 5시간 가열조리 후 잔존율은 각각 84.7% 및 73.3%였고, 질소가스 통기하에서는 잔존율이 88.9% 및 81.8%로 더욱 안정하였다.8% 및 12.44%, 201일 이상의 경우 13.17% 및 11.30%로 201일 이상의 유기의 경우에만 대조구와 삭제 구간에 유의적인(p<0.05) 차이를 나타내었다.는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다 유의성
본 논문에서는 동작인식 위한 정확한 배경 분할 및 특징점 추출 방법을 제안한다. 배경 분할 과정에서는 먼저, HSV 입력 이미지를 RGB 색상 공간에서 HSV 색상 공간으로 변환한 뒤, H와 S 값에 대한 두 개의 임계치를 사용하여 살색 영역을 분할, 프레임간의 차영상을 이용하여 움직임이 있는 영역을 추출한다. 차영상에서 발생하는 잔상 영역을 제거하기 위하여 헤시안 어파인 영역 검출기를 적용하고, 잡음이 제거된 차 영상과 살색 영역의 이진화 영상을 이용하여 사람의 동작이 나타나는 영역을 분할한다. 특징점 추출 과정은 전체 영상을 블록 단위로 나눠서 각 블록 안에서 분할된 영상에 포함되는 픽셀들의 중점을 구하여 특징점을 추출한다. 실험결과 복잡한 환경에서도 정확한 배경 분할과 사용자 동작을 대표하는 특징점 추출이 약 12 fps로 가능함을 알 수 있었다.
Mandelbrot에 의하여 제안된 Random Fractal은 현실감 있는 지형의 모델링을 가능하게 하였으며. Fournier등은 수학적으로 매우 복잡한 Fractal이론을 단순화한 중간점 분할 알고리즘(Midpoint Subdivision Algorithm)을 고안하여 다양한 형태의 지형 모델링에 매우 성공적인 결과를 얻게 되었다. 그러나, Random Fractal을 응용한 여러 종류의 알고리즘들은 이것의 특성으로 인하여, 생성되는 지형의 형태를 예측하기 어려운 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 중간점 분할 알고리즘을 이용하여 사용자가 원하는 형태의 지형을 모델링할 수 있는 방법에 대하여 논하였다. 전체적인 지형의 모델링 과정을 크게 전역 제어와 지역 제어의 두 단계로 구분하여, 전역 제어 단계에서 전체 지형의 개략적인 형태를 제어하여 모델링한 후 지역 제어 단계에서의 세부적인 형태제어를 통하여 최종적으로 사용자가 원하는 형태의 지형을 모델링할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한, GUI(Graphical User Interface)를 이용하여 전역 제어와 지역 제어에서 생성되는 전체 지형의 형태를 wire frame을 이용하여 실시간에 회전시키며 점검할 수 있도록 하여 세부적인 수정을 용이하게 하였다.
본 논문에서는 사전학습이 필요 없는 능동 특징점 모델(non-prior training active feature model; NPT AFM) 기반에서 광류(optical flow)를 이용한 객체추적 기술을 제안한다. 제안한 알고리듬은 비정형 객체에 대한 분석[1]에 초점을 두고 있으며, 실시간에서 NPT-AFM을 사용한 강건한 추적을 가능하게 한다. NPT-AFM 알고리듬은 관심 객체의 위치를 파악하는 과정 (localization)과 이전 프레임 정보와 현재 프레임 정보를 이용하여, 객체의 위치를 예측(prediction), 보정(correction)하는 과정으로 나눌 수 있다 위치 파악 과정에서는 움직임 분할(motion segmentation)을 수행한 후 개선된 Shi-Tomasi의 특징점 추적 알고리듬[2]을 사용 하였다. 예측 및 보정 과정에서는 광류 정보를 사용하여 특징점을 추적하고[3] 만약, 특징점이 적절히 추적 되지 않거나 추적에 실패하면 특징점들의 시간(temporal), 공간(spatial)적 정보를 이용하여 예측, 보정하게 된다. 객체의 형태 (shape)대신 특징점을 사용하였으며, 객체를 추적하는 과정에서 특징점들은 능동 특징점 모델(active feature model; AFM)을 위한 학습 집합(training sets)의 요소로 갱신된다. 실험결과, 제안한 NPT-AF% 기반 추적 알고리듬은 실시간에서 비정형 객체를 추적하는데 강건함을 보석준다.
복부 MRI 영상에서 간의 인식은 간에 존재하는 질병을 파악하는 것뿐만 아니라 간에 대한 치료 방법이나 수술 방법을 결정하는 중요한 정보를 제공한다. 따라서 본 논문은 복부 MRI 영상에서 이러한 간 영역과 간의 혈관을 자동으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 1단계로 Region Growing의 개선된 방법으로 초기 설정된 간 영역의 외곽선 정보를 이용하여 씨앗점을 설정해 간 영역을 초기 분할한다. 2단계로 분할된 영역 경계선의 지역적 최소값을 이용하여 경계선의 보정 작업을 수행한다. 이후 3단계로 추출된 간 영역을 기반으로 영상 개선 후, 인페인팅(In-painting) 기법을 활용하여 간 영역 내부의 혈관 부분을 검출하게 된다. 제안 알고리즘의 평가는 전문의의 수작업 결과와 비교하였고, 결과 82.5%의 평균 정확도를 보여 제안 알고리즘의 효과적인 간혈관 검출을 확인하였다. 향후 본 연구의 확장으로 검출된 혈관 영역의 3D Volume Rendering 연구를 수행할 예정이다.
본 논문은 생체간이식 전에 복부 MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) 영상에서 간 이식편의 체적을 간단하고 정확하게 계산하기 위하여 좌간과 우간을 나누는 방법을 제안하였다. 본 알고리즘은 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 시스템과 의료진의 상호작업을 최소화 하여 의료진이 수술 전 이식편의 판단을 정확하게 처리할 수 있도록 하였다. 간이 추출된 영상에 좌간과 우간을 나눌 수 있는 2점(중간 정맥(MHV: Middle Hepatic Vein) 내부의 한 점과 좌우문맥(PV: Portal Vein) 분지부에서 한 점)을 선택한다. 선택된 중간정맥 내부의 점을 이용하여 중간정맥을 자동 인식한 후 중간정맥을 기준으로 절개선을 결정하여 문맥 분지부의 한 점을 연결하는 절개면을 형성한다. 좌간과 우간의 체적과 간 전체에 대한 좌우간의 비율을 계산한다. 계산된 체적의 정확성을 입증하기 위해 진단 방사선과 의사가 수동으로 처리하여 계산한 체적과 함께 수술 중 획득한 실측무게와 비교하였다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적 사이의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $162.38cm^3{\pm}124.39$이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적과의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $107.69cm^3{\pm}97.24$이다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적의 상관관계는 0.79이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적의 상관관계는 0.87이다. 그리고 2점을 선택한 후 좌우간을 분할하여 체적을 계산하는 시간을 측정하여 수술실에서 실시간으로 처리 가능한지의 여부를 확인하였다. 한 데이터세트($149.17pages{\pm}55.92$) 당 처리 시간의 평균${\pm}$표준편차는 $57.28sec{\pm}32.81$이다.
SMX-1 시스팀과 같이 다수의 신호링크들이 운용되면서 신호망의 시험 및 운용이 이루어질 때 부분적인 분석 검증이 아닌 시스팀의 전반적인 검증에서부터 망차원에서의 동작여부를 판단하여 시스팀을 수정, 보완해가야 할 필요성이 있다. 그러나, 범용의 링크상태분석기를 사용하는 것은 한정된(1 또는 2 링크)신호링크만을 제공하기 때문에 다수의 신호링크에 대한 실시간 상태분석을 할 수 없는 점, 이미 정해진 메시지만을 추출/검색할 수 있기때문에 사용자가 원하는 형태의 니모닉 검색/추출이 되지 않는 기능상의 미비점, 다수의 신호링크를 제공하기 위해서 고가의 링크상태 분석기를 여러대 구입하는 것은 중복구매로 인한 예산문제 등 많은 문제점들이 있다. OCTOPUS는 이러한 문제점들을 해결하기위해 제안된 다중링크상태분석기로서, 상태분석시 다수의 신호링크를 제공할 수 있고, 사용자가 원하는 형태의 니모닉 검색/추출이 가능하며, SMX-1 연구결과인 부산물을 이용한다는 측면과, No. 7 레벨2 프로토콜을 이용한 레벨2 비가용원인이유 파악기능제공, 유사한 형태의 HDLC(데이터링크 프로토콜) 처리기능등을 제공할 수 있다는 것이 장점이다. OCTOPUS의 하드웨어는 자체 개발된 SMX-1시스팀의 하드웨어를 사용하며 그위에 링크상태 분석기용 소프트웨어를 탑재하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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