본 논문에서는 공간적 영상분할을 수행할 때 기존의 watershed 알고리즘과 그것의 수정 알고리즘에서 발생하는 과분할 문제를 해결하기 위한 개선된 watershed 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 주요 개념은 담수 단계에서 임계치보다 얄은 집수분지를 더 깊은 인접 집수분지에 병합하는 것이다. 따라서, 담수가 진행되는 과정에서 기존의 집수분지의 성장과 새로 담수가 일어나는 집수분지에 대한 추출이 이루어진다. 논문의 후반부에 몇 가지 MPEG 시험 영상을 사용하여 실험한 결과를 제시한다. 결론적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 watershed 알고리즘에 아주 작은 계산시간을 추가함으혹서 적용된 임계치에 따라 좋은 분할결괴를 나타낸다.
In order to reduce the power consumption in international standard IEC62087, the luminance efficiency should be improved at the low discharge load rather than at the high discharge load. Thus, this paper analysed the characteristics of the discharge at the panels with ITO Gap of $65{\mu}m$, $80{\mu}m$, and $100{\mu}m$ in 50-inch PDP with FHD resolution. It was well known that the long gap panel improves the luminance and the luminous efficiency. However, it is very difficult to drive the panel due to high driving voltage. When the normal driving method was applied at the panel with ITO gap of $100{\mu}m$, the phenomenon of the double peak was generated in the sustain period. We confirmed that main factor of the double peak is the self-erasing discharge. When the CLHS driving method was applied at the panel with ITO gap of $100{\mu}m$, the self-erasing discharge was improved in the sustain period. Also, the $V_S$ and $V_A$ minimum voltage of the CLHS driving method decreased about 9V and 12V compared with those of the normal driving method. Moreover, when the CLHS driving method was applied to the panel with ITO gap of $100{\mu}m$, the luminance and the luminous efficiency increased compared with those of the normal driving method. The luminance and the luminous efficiency greatly increased at the low discharge load. The less discharge load, the higher increase rate of the luminance and the luminous efficiency. Especially, the luminous efficiency at ITO gap of $100{\mu}m$ increased about 26.3% at the discharge load of 4% compared with that at ITO gap of $65{\mu}m$.
본 논문에서는 효율적으로 주차 공간을 확보하고 주차장의 성능을 향상시키기 위한 방법 중 하나인 차량 번호판 조사를 이용하여 평균 주차 시간과 주차 회전율을 구하였다. 특이할 만한 사항은 일반적인 차량 번호판 조사는 사람이 직접 수행하게 되어있는데 본 조사에서는 사람이 직접 조사하지 않고 CCTV를 통하여 조사를 수행하였다. 따라서 적당한 조사 시간 간격(인터벌)을 두고 평균 주차 지속 시간과 주차 회전율을 구한 것이다. 이것으로 인하여 효율적으로 주차장을 사용하는지 여부와 차량의 주차 소통 여부를 쉽게 알 수 있다. 단지 실험에서 문자 인식 부분은 4-방향 프로젝션을 이용하여 추출하는데 이번 연구에선 제외하였다.
In this study, we fabricated the organic thin film by self-assembly method by using nitro-group and methoxy-group organic molecule. Also, we selected the organic single molecule in organic thin film and measured current-voltage characteristics by using scanning tunneling microscopy. The Organic molecules that use in an experiment is 4,4'-(diethynylphenyl)-2'-nitro-1-benzen ethiol and 4-[2,5-dimethoxy-4-ph enylethynylphenyl]ethynylphenylethanthiol. 4,4'-(dimet hynylphenyl)-2'-nitro-1-benzenethiol is applied widely in molecular electronic device and 4-[2,5-dime thoxy-4-phenylethynylphenyl]ethynylphenylethanthiol composed in Korea Research Institute of Chemical Technology. To be confirmed the formation of the self-assembled monolayers, we observed the real time frequency shift of the QCM and investigated surface of the self-assembled monolayers the using STM. With this, we measured current to the organic single molecule, in condition of the air state. As a result, we confirmed in constant voltage that properties of negative differential resistance. Using properties of negative differential resistance to get from this study, application is expected to be molecular switching device, memory device and logic device.
정보이론적 학습의 한 성능기준인 두 오차확률분포간 유클리드거리(MEDE)는 비선형 (결정 궤환, DF) 등화 알고리듬에 채택되었고 심각한 채널 왜곡과 충격성 잡음이 있는 환경에서 탁월한 성능을 보였다. 그러나 이 MEDE-DF 알고리듬은 과중한 계산 복잡성이라는 문제를 지니고 있다. 이 논문에서는 MEDE-DF 알고리듬을 위한 반복적 ED를 먼저 유도하고 그 다음 전후방 영역에 대해 가중치 기울기를 반복적으로 추정하는 식을 유도하였다. MEDE-DF 알고리듬의 반복적 기울기 추정방식의 효과를 입증하기위해 곱셈 계산량을 비교하였고 충격성 잡음과 수중 통신 환경에서 모의 실험한 MSE 성능 결과를 비교하였다. 제안한 DF 방식과 기존의 MEDE-DF 알고리듬의 곱셈 계산량 비는 샘플사이즈 N 에 대해 $2(9N+4):2(3N^2+3N)$로 나타나면서도 충격성 잡음과 수중통신 채널환경에서 동일한 MSE 학습 성능을 유지하였다.
많은 통신 시스템에서 심볼간 간섭, 직류성 및 충격성 잡음은 해결하기 어려운 문제로 남아있다. 이러한 간섭신호들을 제거하기 위하여 확률분포 상관도 개념이 블라인드 Equalization에 사용되었다. 그러나 이 알고리듬은 과다한 계산량이 문제로 남아 있다. 이 논문에서는 확률분포 상관도에 기반한 블라인드 알고리듬의 반복적 계산 방법을 제안하였다. 비용함수의 기울기 계산에 쓰이는 합산 계산을 반복적 방식으로 기울기를 계산하도록 바꾸었다. 이 방식은 M 개의 송신 심볼에 대해 N 개의 블록 샘플들을 가지고 계산하는 기존 알고리듬의 계산량 O(NM)으로부터 O(M)으로 그 계산량을 획기적으로 줄인다. 따라서 현실적 구현의 장점을 가지면서 동시에 잡음 및 간섭에 대한 강인성을 그대로 유지한다. 시뮬레이션 결과에서도 제안한 방식은 줄여진 계산량으로 동일한 학습 성능을 보였다.
현재 스마트 폰의 대중적인 보급으로 QR코드는 다양한 부가 서비스를 가능하게 하고 있다. 그러나 곡면에 부착된 QR코드는 불균일한 조도로 인해 인식률 저하를 초래한다. 그래서 본 논문에서는 QR 코드와 같은 응용에 적합하도록 블록 적응적 이진화 방법을 도입하여 최적의 이진화 임계치를 구하는 방법을 도입한다. 즉, 큰 블록에 대해 히스토그램을 구하여 초기의 임계치를 구하고, 그 블록을 분할하여 히스토그램에 따른 블록의 특성이 반영된 세분화된 임계치를 구하는 방법으로 이진화를 수행한다. 또한, 모폴로지 연산을 도입하여 QR코드와 같은 이웃 화소들의 특징이 반영되도록 하는 방법으로 적용된다. 주어진 정품 칼라코드와 입력 코드를 다수의 방법으로 비교하여 정품을 구별하는 판별 방법을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 QR코드를 검출함에 있어 제안한 방법은 기존의 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하며, 또한, 기존의 방식에 비해 40도까지의 높은 곡률에서도 우수한 인식률을 유지함을 보인다.
초등과정을 대상으로 수업의 내용을 게임과 관련지어 이어감으로서 학생의 흥미와 집중도를 끌어올릴 수 있는 게이미피케이션을 활용하여 블록체인의 원리를 학습할 수 있는 교육과정을 제안하였다. 제안된 방법은 블록체인을 게임 형식으로 교육하고, 일상생활에서 쉽게 접근할 수 있는 문제에 대해 블록체인을 적용한 해결법을 고민하게 함으로서 컴퓨팅 사고력을 강화하고, 2015년 개정 교육과정에서의 핵심역량인 지식정보처리역량, 의사 소통역량, 공동체역량을 성장시킴으로서 자연스럽게 학생 스스로 교육 역량을 강화시킬 수 있다. 제안된 게이미피케이션을 활용한 블록체인 교육과정은 정보교육 과정의 개선에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 QR 코드는 가장 흔히 사용되고 있는 2차원 바코드이다. QR코드는 작은 크기, 높은 부호화 및 에러 보정 능력, 손쉬운 생성 및 읽기 과정 등의 장점으로 인해 많은 응용에 활용되고 있다. 최근에는 인쇄된 컬러 QR코드 응용을 통하여 제한된 정보 저장 능력을 개선하려는 연구가 진행되고 있다. 그러나 컬러 정보를 QR코드에 다중화함으로써, 정보 추출을 위한 색상 간의 간섭 왜곡뿐만 아니라 기하왜곡 등으로 인하여 삽입 정보를 제대로 추출하는데 어려움을 갖게 된다. 본 논문에서는 색상차 왜곡과 기하 왜곡을 극복하기 위한 강인하고 효과적인 정보 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 CMYK 컬러 모델에 기반하여 컬러 QR코드를 생성함과 더불어 정보 읽기 과정에서 전역 공간 정합과 국부 공간 탐색을 적응적으로 사용함으로써 삽입 정보 인식률을 개선하는 것이다. 인쇄된 QR코드에 대한 다양한 실험을 통해 제안한 방법은 실제 삽입된 정보를 추출함에 있어서 3% ~ 5% 정도의 비트 인식률 개선효과를 보인다.
정보기술 즉, IT(Information Technology)을 기반으로 하는 산업이 최근 디지털 혁명을 불러오면서 다양한 형태의 정보 산업 서비스가 출현, 정보 통신기기 기업, 정보통신 서비스 기업, 소프트웨어 기업 등으로 크게 그 영역이 확장되고 있다. 그러나 IT 기업은 다른 산업의 기업들과 달리 Life Cycle의 수명이 짧아 기업의 M&A나 청산 등을 위한 기업가치 평가의 필요성이 폭증하고 있으나, 아직까지 일반 기업에 대한 기업 가치뿐만 아니라 IT 기업의 객관적인 가치 평가 모형 정립이 되어있지 않다. 따라서 본 논문은 현재 활용되고 있는 여러 가지 가치평가기법 및 최근 새로 부각되고 있는 실물옵션기법(ROV) 기법과 각각의 사례에 대하여 비교 분석하였다. 과거 산업화 경제시대에는 현금 흐름할인법(DCF)을 적용하여 왔다. 즉, 유형의 자산을 포함한 기업의 현금흐름을 미래가치로 환산하는 방법으로 현재까지 설득력있게 적용되어 오고 있다. 그러나 IT기업은 유형의 자산보다 무형의 자산비중이 매우 높아 DCF 방법에 의한 기업의 가치평가는 많은 오류를 범할 수밖에 없다. 그래서 제시된 것이 최근 개발되어진 실물옵션평가기법 (ROV)이다. 기업이 내포하고 있는 다양한 옵션들에 대한 정성적, 정량적법으로 평가하는 새로운 방식으로 인식되어지고 있다. 그러나 ROV기법에 사용되는 여러 가지 옵션에 대한 평가가 아직까지 주관적이고 이론으로만 치중해 있고, 객관적인 근거의 미비와 옵션의 부족으로 인해 현실에서의 적용은 거의 불가능한 실정이다. 본 연구에서는 4가지 사례를 DCF 평가 기법과 ROV 기법과의 비교분석을 통하여 ROV 기법이 DCF 기법에 비해 기업가치 평가가 보다 더 정확하였지만, ROV 기법에 적용된 옵션들이 극히 일부로 제한되어 있어 IT기업이 내포하고 있는 5가지 무형의 가치요인을 도출하여 새로운 ROV 기법으로 발전시키고자 노력하였다. 본 연구를 계기로 IT 기업에 대한 기본적인 가치평가방법을 재정립하고, 나아가 IT기업 중 인터넷기반기업 S/W개발 기업, Network 관련기업 등 다양한 형태의 기업군에 맞는 다양하고 실질적이고 유효 적절한 가치평가기법이 연구 개발되어져야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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