본 논문에서는 한국어문서에서 음차표기된 외래어를 자동적으로 인식 및 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 음차표기된 외래어 인식 및 추출 문제를 음절태깅문제로 변환한다. 음절태깅문제는 주어진 단어 내의 음절들에 대하여 순수 한국어를 구성하는 음절인지 또는 음차표기된 외래어를 구성하는 음절인지를 태깅하는 작업으로 정의된다. 이를 위하여. 주어진 어절 내의 음절의 나열을 순수 한국어 음절을 표현하는 상태와 외래어 음절을 표현하는 상태의 이진 상태(binary state)로 모델링한 은닉 마르코프 모델을 이용한다. 제안된 방법은 기존 연구에 비하여 높은 재현율과 정확률로 음차표기된 외래어를 인식 및 추출하였다.
In this paper, the optimal thermal storage time of an air-conditioning system with slab thermal storage in office building was analyzed on the basis of the gradient method algorithm. The sum of room temperature deviation and heat extraction rate was set to the criterion function. It was calculated that four hours is the optimal thermal storage time under the standard evaluation criterion. Furthermore, some case studies were executed by controlling ratio of weight functions of room temperature deviation and heat extraction rate in criterion function. It is possible to design many kinds of optimal operation of an air-conditioning system with slab thermal storage by controlling ratio of the weight functions in criterion function.
지정맥 인식 기술은 손가락에 적외선 광을 조광하여 손가락에 있는 정맥 영상을 획득한 다음, 특징 추출, 매칭 등의 과정을 거쳐 개인을 인증하는 방법이다. 지정맥 인식을 위해 손가락 외각을 검출함에 있어 2차원 마스크(mask)를 기반한 2차원 컨볼루션(2-Dimension convolution) 처리방법은 저가(low cost)의 마이크로프로세서 또는 마이크컨트롤러에 적용할 때 많은 연산시간이 소요된다. 이러한 문제점을 개선하고 인식을 향상시키기 위해 본 연구에서는 2차원 마스크와 2차원 컨볼루션을 사용하지 않고 픽셀들 간의 차의 절대 값과 역치(threshold)를 기반을 둔 이동평균필터링, 가상의 코어점 기반한 ROI 추출법 등을 제안하였고, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 600개 지정맥 영상을 사용하여 에지 추출속도와 ROI 영역 추출의 정확도 등을 기존의 방법들과 비교 평가 하였다. 그 결과, 제안된 방법의 처리속도가 기존의 방법보다 최소 2배 이상의 빠른 처리속도를 보였으며, ROI 추출의 정확도는 기존의 방법보다 6% 이상의 성능 향상을 보였다, 이러한 결과로부터 제안된 기법을 저가의 마이크로프로세서에 적용한다면, 빠른 처리속도로 높은 인식률을 제공할 것으로 판단된다.
최근 네티즌들은 사이버 공간에서 자신의 정체성을 나타내기 위해 가상 캐릭터 '아바타(Avatar)'를 많이 이용하고 있으며, 더 나아가 사용자들은 좀 더 자신과 닮은 아바타를 요구하고 있다. 본 논문은 자동 아바타 생성의 기반기술인 얼굴 영역과 구성요소의 추출에 대한 연구로써 얼굴 구성 요소의 추출은 ACM과 에지의 정보를 이용하였다. 또한 얼굴 영역의 추출은 얼굴 영역의 면적 변화량을 ACM의 외부에너지로 사용하여 저해상도의 사진에서 발생하는 조명과 화질의 열화에 의한 영향을 감소시킬 수 있었다. 본 연구의 결과로 얼굴영역 추출 성공률은 $92{\%}$로 나타났으며, 얼굴 구성 요소의 추출은 $83.4{\%}$의 성공률을 보였다. 본 논문은 향후 자동 아바타 생성 시스템에서 얼굴 영역과 얼굴 구성요소를 정확하게 추출함으로써 패턴 부위별 특징처리가 가능하게 될 것으로 예상된다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권4호
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pp.75-80
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2016
The process of extracting external boundary of an object is a very important process for recognizing an object in the image. The proposed extraction method consists of two processes: External Boundary Extraction and Thinning. In the first step, external boundary extraction process separates the region representing the object in the input image. Then, only the pixels adjacent to the background are selected among the pixels constituting the object to construct an outline of the object. The second step, thinning process, simplifies the outline of an object by eliminating unnecessary pixels by examining positions and interconnection relations between the pixels constituting the outline of the object obtained in the previous extraction process. As a result, the simplified external boundary of object results in a higher recognition rate in the next step, the object recognition process.
기존의 문자 영역 추출 방법은 전체 영상에 대하여 컬러 축소(color reduction), 영역 분할 및 합병(region split and merge), 질감 분석(texture analysis)등과 같은 방법을 이용하여 문자 영역을 추출했다. 이 방법들은 많은 휴우리스틱(heuristic) 변수와 추출하고자 하는 문자의 사전 지식에 의해 임계치 값을 설정함으로서 알고리즘을 일반화하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 문자의 지형학적 특징점 추출 방법과 점-선-면 확장법을 이용하여 문자 영역을 추출함으로서 기존 문자 영역 추출의 문제점인 휴우리스틱 변수의 사용을 최소화하고 임계치 값을 일반화함으로 서 일반화된 문자 영역 추출 방법을 제안 하고자 한다. 실험결과 일반화된 변수와 임계값을 사용함으로서 문자의 사전 지식 없이도 문자 영역을 추출함을 볼 수 있었다. 비디오 영상의 경우 후보 영역 추출율 100%, 검증을 통한 자막 영역 추출율은 98% 이상임을 볼 수 있었다.
산겨릅나무(Acer tegmentosum)는 지방간, 가염, 간경변증, 간암에 뚜렷한 치료 작용이 있으며, 특히 간에 쌓인 독을 풀고 간세포를 살리는 효능이 있어 약용으로 많이 사용된다. 그러나 산겨릅나무 줄기에는 독성물질이 있어 안전성, 오남용 등의 문제점을 가지고 있다. 그래서 산겨릅나무 줄기의 독성물질을 제거하고 독성 물질에 대한 연구를 활발히 하기 위해 먼저 초임계유체 추출기법(SFE, Supercritical Fluid Extraction)을 이용하였다. 초임계유체 추출에서 최적의 실험 조건은 압력 100 bar, 추출온도 $40^{\circ}C$로 구성하고, 초임계 $CO_2$의 유속 3 mL/min과 modifier인 에탄올의 유속 0.2 mL/min 이다.
제트 엔진 변조(jet engine modulation: JEM) 신호는 제트 엔진 고유의 정보를 제공하기 때문에 표적 인식 분야에서 널리 이용된다. JEM 신호의 고유 정보인 날개 수를 얻기 위해서는 날개의 회전 속도, spool rate를 추출하는 것이 중요하다. 하지만 약한 JEM 신호에서는 회전 속도를 추출하는데 어려움을 겪는다. 이에 본 논문에서는 약한 JEM 신호에서 spool rate를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 우선 JEM 신호에서 spool rate를 추출하기 위해서 JEM 신호 성분의 강약을 구분하는 기준을 정하여 신호를 구분한다. 그 중 약한 신호를 high-pass filtering 기반의 전처리 과정을 거쳐 spool rate 추출에 용의하도록 신호를 변형해준다. Spool rate를 추출할 수 있는 신호를 얻고 난 후, peak detection 과정을 통하여 spool peak를 찾고, spool period/rate를 추출한다. 기존의 CEMD(Complex Empirical Mode Decomposition), WD(Wavelet Decomposition)와 같은 방법보다 간단하기 때문에, 추출을 정확하게 할 뿐만 아니라 시간을 매우 절약할 수 있음을 입증하였다.
원자력발전 등에 기인한 방사성 오염물질들은 대부분 제염과정을 통하여 방사능과 그 부피를 줄이는데, 물을 주로 사용하는 기존의 방사성 물질 제염방법은 많은 양의 2차 폐기물을 발생시킨다. 본 연구에서는 용매로 이산화탄소의 특성을 이용하여 폐기물 저감에 효과적인 제염 방법을 적용해보았다. 이를 위해 본 연구에서는 우선 원자력 오염물질의 제염 대상을 금속 이온, 금속과 금속산화물로 분류하여 두 가지 방법을 적용하였다. 전자의 경우 계면활성제 킬레이트법을 이용하여 제염하였다. 제염대상 핵종으로는 Sr, Co, Nb, Zr을 선정하였다. Sr과 Co는 각각 핵분열 생성물과 방사화 부식 생성물의 대표 핵종이고 Nb과 Zr은 오염된 방호복에서 가장 많은 방사능을 차지하는 핵종이다. Static Extraction을 통하여 Sr은 최고 97%, Nb과 Co, Zr은 각각 79%, 73%, 64%의 추출율을 얻었다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음질저하현상이 나타난다. 본 논문에서는 같은 프레임 안에 유성음과 무정자음이 같이 존재하지 않도록 Zero Crossing Rate과 개별피치 펄스를 사용하여 무성자음을 포함한 천이구간을 추출하는 방법과 주파수대역을 분할하여 TSIUVC를 근사합성하는 방법을 제안한다. 실험결과, 0.547kHz 이하 2.813kHz 이상의 주파수 정보를 사용하여 TSIUVC 음성파형을 양호하게 근사합성 할 수 있었으며, TSIUVC의 추출율은 여자와 남자음성에서 각각 $91\%$와 $96.2\%$를 얻었다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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