영상으로부터 관심 영역을 추출하는 작업은 비젼을 이용한 응용 분야에서 첫 번째 단계로 이후 처리 단계에 영향을 미치는 중요한 작업이다. 하지만 관심 영역추출은 조명이나 카메라 등의 주변 환경에 민감하여 일반적으로 문제에 관련된 지식이나 후처리를 도입하여 추출된 영역을 보정하고 있다. 이 논문에서는 환경에 민감하지 않으며 이후 처리 과정에 독립적인 관심 영역 추출을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 차영상과 색상 분포를 이용하여 관심 영역을 추출하며 색상 분포를 학습함으로써 환경의 변화에 적응할 수 있다. 또한 프레임워크의 각 구성 요소들이 독립적으로 동작하는 유연한 구조를 가지므로 확장성이 뛰어나다. 제안하는 프레임워크의 유용성은 동영상에서 손 영역 추출을 통해 확인할 수 있다.
Modern society requires people with practical knowledge that is able to recognize actual problems in the complex reality and solve the problems. Due to that reason, the 7th National Curriculum aims to basically cultivate ability adaptable to information-oriented global age by maximizing students' individuality and creativity. However, as existing education is hard to improve creativity, logical thinking, information processing skills, and problem-solving ability in the information-oriented age, self-directed learning is getting highlighted. Therefore, this study aimed to look into how learner-oriented IPER for self-directed learning and problem-based learning(PBL) in middle school science affected academic achievement of science and self-directed learning characteristics. As the results of the study are as follows. First, as the result of pre-and post-test to compare and analyze the effects of IPER instruction model and PBL instruction model on learners' academic achievement increase, it showed that the class with IPER instruction model was more effective. Second, as the result of pre-and post-test to compare and analyze the effects of IPER instruction model and PBL instruction model on self-directed learning characters, IPER was more effective than PBL overall, and among sub-areas, 'openness', 'self-concept', 'initiative', 'future-oriented self-understanding', and 'self-evaluation' were more effective in IPER while 'creativity' was more effective in PBL. However, among sub-areas 'responsibility' and 'learning enthusiasm' didn't show statistically significant difference. Third, the results of the post-survey to compare and analyze learners' perception regarding the application of IPER instruction model and PBL instruction model, the two models were positively affective. In addition, as the result of comparing the two models, IPER was more positive than PBL.
석유탐사에서 자기공명검층은 저류층 내 유체의 양과 특성을 측정 및 평가 할 수 있는 물리검층 방법 중 하나로 평가되고 있다. 자기공명검층은 수소 원자의 자기모멘트와 외부 자기장을 이용하여 이 둘의 반응 즉, 분극과 이완을 측정, 분석하는 물리검층 방법이다. 측정된 자료는 저류층 내 유체의 수소밀도에 대한 정보와 감쇠 속도에 대한 정보를 포함 하고 있으며, 이를 바탕으로 적절한 자료 처리 과정을 거치면, 유체의 특성 및 유체의 양과 같은 저류층의 생산성과 관련된 중요한 정보를 취득할 수 있다. 뿐만 아니라 자기공명검층 결과를 이용한 투수성, 습윤성와 같은 생산공학적 측면의 해석방법에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 이 논문에서는 자기공명반응의 기본적인 이론과 자기공명검층의 역사 그리고 자기공명검층 장비를 통한 자료의 측정 원리에 대해 순서대로 알아보도록 하겠다. 또한 랜덤워크를 이용한 자기공명반응의 시뮬레이션에 대해서도 간략하게 소개하고자 한다.
컴퓨터에 의한 지능형 의미기반 지식/정보의 자동처리를 위해서는 사람이 보유하고 활용하는 상식을 포함한 지식을 정형화하고 체계적으로 표상하여 컴퓨터에게 이해시키고 활용할 수 있도록 하여야 한다. 이의 필요성은 각 분야에서 널리 공감되고 있고 온톨로지라는 지식/정보 표현 포맷으로 그 표상 형식이 수렴되고 있다. 그러나 사람이 가지고 있는 지식과 정보는 매우 비정형적이고 때로는 모호한 개념에 기반하고 있어, 이를 정형화하기가 어렵다. 본고에서는 비질료적인 개념에서 직접 온톨로지를 구축하지 않고 개념을 그대로 사상한다고 여겨지는 언어기호 간의 관계로부터 온톨로지를 구축하는 방법론을 논의한다. 기존의 개념분류체계에서 고찰된 개념간의 관계와 언어학적으로 규명된 어휘 간의 관계가 밀접히 일치함을 보이고 바로 활용할 수 있는 자료가 풍부한 어휘 간의 관계로부터 온톨로지를 구축하는 구체적인 알고리듬을 제시한다. 여기에서 온톨로지 표현 포맷은 월드와이드웹 컨소시엄(W3C)의 OWL을 채택했다.
개인 전력 생산자 및 기반 지식이 부족한 비전문가의 경우 EMS(Energy Management System)을 통해 시설을 제어, 관리, 운영하기 어렵기 때문에 증강현실 및 가상현실을 적용한 모니터링 시스템이 적용되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 센서에서 수집된 아날로그 신호 값에 대한 컬럼 값을 분석하고 이에 대한 컬럼들을 결합한 후 데이터를 변환하는 과정으로 인하여 데이터 엑세스 효율성이 떨어진다. 그리고 다양한 아날로그 신호 파형에 대한 액세스 패턴을 수용하기 위한 다수의 인덱스들로 인하여 고속 연산 처리가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전력설비에서 수집된 데이터를 비트맵 생성기(Bitmap Generator)를 비-트리 구조에 삽입하여 물성 정보로 변환하고 변환된 정보를 공통 키로 암호화하여 각 기기 사이에서 공유되는 리소스에 대한 자원을 계측적으로 제어하는 증강현실 기반 전력시스템의 데이터 교환방법을 제안한다.
The objective of this paper is to remove noises of image based on the heuristic noises filter and to extract a tumor region by using morphology techniques in breast ultrasound image. Similar objective studies have been conducted based on ultrasound image of high resolution. As a result, efficiency of noise removal is not fine enough for low resolution image. Moreover, when ultrasound image has multiple tumors, the extraction of ROI (Region Of Interest) is not accomplished or processed by a manual selection. In this paper, our method is done 4 kinds of process for noises removal and the extraction of ROI for solving problems of restrictive automated segmentation. First process is that pixel value is acquired as matrix type. Second process is a image preprocessing phase that is aimed to maximize a contrast of image and prevent a leak of personal information. In next process, the heuristic noise filter that is based on opinion of medical specialist is applied to remove noises. The last process is to extract a tumor region by using morphology techniques. As a result, the noise is effectively eliminated in all images and a extraction of tumor regions is possible though one ultrasound image has several tumors.
인간은 문서전체를 읽지 않고 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서전체를 대상으로 하지 않고 부분텍스트에서 출현하는 소수의 단어정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위해 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 인간이 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집한다. 본 논문은 수집문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시점을 고려하여 분야연상어의 수준과 안정성 랭크에 대하여 논의한다. 학습데이터에서 분야연상어 후보의 각 수준을 자동으로 결정하고, 컴퓨터가 제시하는 분야연상어의 수준, 안정성 랭크, 집중률, 빈도정보를 이용하여 단일 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다.
협업적 제품 설계 환경에서는 여러 설계자가 작업에 참여하기 때문에 설계자간의 원활한 의사 소통이 필수적인 요소이다. 즉, 제품 설계에 내재되어 있는 다른 설계자의 설계의도를 파악할 수 있어야 하고, 각 설계자마다 사용하고 있는 상이한 모델링 용어에 대한 의미적 처리가 필요하다. 시맨틱 웹에서 온톨로지는 의미 정보를 명시적으로 표현할 수 있기 때문에 데이터와 서비스에 대한 통합되고 일관된 접근을 가능하게 한다. 따라서 제품을 여러 설계자가 설계하는 협업적 환경에서 온톨로지를 사용한다면 조립체내의 내포된 공학적 관계들, 공간적 관계들, 그리고 접합 관계들이 명확하게 표현되고, 추론을 통해 설계자의 의도가 파악되어 설계자간의 의사소통이 원활하게 이루어질 수 있다. 본 논문에서 는 조립체를 온톨로지를 이용하여 표현함으로써 협업적 환경에서 조립체 설계정보를 공유할 수 있는 시맨틱 조립체 모델링 프레임워크를 제안한다. 시맨틱 조립체 모델링 프레임워크에서는 조립체 관계 모델(Assembly Relationship Model, ARM)을 OWL(Web Ontology Language)와 SWRL(Semantic Web Rule Language)로 표현한다. 이를 통해 조립체 내에 내포된 공학적 관계들, 공간적 관계들, 그리고 접합 관계들이 명확하게 표현되고, 추론되어 설계 의도가 파악된다.
본 논문은 초·중등 교원을 대상으로 ICT 전파 연수교육을 실시하고자 액션러닝을 활용한 교재를 개발한 결과와 이를 시범적으로 적용한 결과를 보여 개발된 교재의 현장 적용 가능성을 가늠해보고자 서술되었다. 이를 위해 여러 교과목 수업과 연계하여 활용할 수 있도록 구성하고 다양한 교수 자료를 제공하여 교재를 사용할 교원의 편의를 도모하였으며 10차시의 내용 구조로 교재를 구성하였다. 제안된 교재는 교원연수에서의 시범 적용을 통해 전반적으로 ICT 전파에 관한 이해도가 향상되었으며, 액션러닝 적용 학습을 통해 문제해결력, 협동학습 능력, 민주시민성, 지식정보처리 역량이 제고되어 본 교재가 교원의 ICT 전파 이해도와 역량을 향상하는데 기여하였다고 볼 수 있다.
본 논문은 자연이미지에 포함된 텍스트 영역을 찾기 위한 방법으로서 기존에 제안한 색 분산 특징을 이용한 방법에서 분산이 제대로 추출되지 않는 문자 획들에 대한 복원 방법을 제안한다. 이전의 색 분산 특징을 이용한 추출방법에서는 고정된 크기의 수평 및 수직 분간 추출 윈도우를 사용함으로서 문자 획이 두껍거나 긴 경우에는 색 분산이 제대로 추출되지 않는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 미 추출된 색 분산을 연결요소 외곽사각형의 기하학적인 정보와 경험적인(Heuristic) 지식을 함께 이용하여 복원하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 디지털 카메라와 휴대폰 카메라를 이용해서 취득한 문서 유형의 이미지와 간판, 거리 표지판 등의 자연이미지를 사용하여 테스트 하였으며, 특히 큰 글자를 포함하는 자연이미지에 대해서도 텍스트 추출의 정확성이 향상된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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