본 논문에서는 우편봉투 상에 기입된 인쇄체 한글 주소와 필기체 한글 주소를 효과적으로 구분할 수 있는 방법을 제안한다. 문자인식 모듈을 포함하는 각종 응용 시스템에서 입력 영상이 인쇄체인지 필기체인지 구분하는 것은 매우 중요하다. 이는 대부분의 경우 인쇄체 영상과 필기체 영상이 갖는 특징이 상이하여, 각 영상에서의 문자 및 문자열 분리 방법, 문자 인식 방법 둥이 매우 상이하게 개발되기 때문이다. 본 논문에서 제안한 구분 방법은 연결요소 추출 및 병합, 특징 추출, 영상 구분 순으로 수행된다. 연결요소 추출 및 병합 단계에서는 입력영상으로부터 연결요소를 추출한 후 일부 연결요소들에 대하여 병합을 시도하며, 특징 추출 단계에서는 병합결과 얻어진 연결요소들의 그룹들로부터 폭과 위치에 관련된 특징을 추출하고, 영상 구분 단계에서는 추출한 특징을 입력으로 제공받는 다충퍼셉트론을 사용하여 구분을 시도한다. 제안한 방법의 우수성을 증명하기 위해 실제 우편물로부터 추출된 3,147개의 한글 주소 영상을 사용하여 실험한 결과, 98.85%의 구분률을 보여주었다.
The water-rock interaction and anthropogenic contamination affecting to geochemical composition of shallow and deep groundwaters were investigated in the agricultural area of Myunggok-ri, Kongju. The shallow groundwater is classified into the chemical types of $Ca-HCO_3$ and $Ca-Cl(SO_4)$ and shows weak acid having an average pH 6.2. Deep groundwater shows the uncontaminated composition of the chemical types of $Na-HCO_3$ and Na $(Ca)-HCO_3$ with pH of 8.4~8.8. The grouping approach of chemical data of waters shows the distinguished trend between water composition influenced anthrophogenic input and water composition mainly determined by natural process such as water-rock interaction. The main anthropogenic inputs affecting chemical composition of shallow groundwater are the contaminants such as $K^+$, $NO_3{^-}$, $Cl^-$ having average values of 4.4 mg/l, 22 mg/l, 13.7 mg/l, respectively. The contaminants were probably derived from fertilizer, sweage, septic tank, and stable, etc. The hydrogen and oxygen isotopic compositions indicate that five deep groundwaters were recharged from different altitudes, and that shallow and deep groundwaters were originated from meteoric water. Tritium contents of waters suggest that deep groundwater was recharged before or just after 1950s, and that shallow groundwater is much younger than deep groundwater. The results of this study may serve as a basic data for the future study of shallow groundwater as a drinking water in agricultural area, in Korea.
Medium-range forecast is highly dependent on ensemble forecast data. However, operational weather forecasters have not enough time to digest all of detailed features revealed in ensemble forecast data. To utilize the ensemble data effectively in medium-range forecasting, representative weather patterns in East Asia in this study are defined. The k-means clustering analysis is applied for the objectivity of weather patterns. Input data used daily Mean Sea Level Pressure (MSLP) anomaly of the ECMWF ReAnalysis-Interim (ERA-Interim) during 1981~2010 (30 years) provided by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Using the Explained Variance (EV), the optimal study area is defined by 20~60°N, 100~150°E. The number of clusters defined by Explained Cluster Variance (ECV) is thirty (k = 30). 30 representative weather patterns with their frequencies are summarized. Weather pattern #1 occurred all seasons, but it was about 56% in summer (June~September). The relatively rare occurrence of weather pattern (#30) occurred mainly in winter. Additionally, we investigate the relationship between weather patterns and extreme weather events such as heat wave, cold wave, and heavy rainfall as well as snowfall. The weather patterns associated with heavy rainfall exceeding 110 mm day-1 were #1, #4, and #9 with days (%) of more than 10%. Heavy snowfall events exceeding 24 cm day-1 mainly occurred in weather pattern #28 (4%) and #29 (6%). High and low temperature events (> 34℃ and < -14℃) were associated with weather pattern #1~4 (14~18%) and #28~29 (27~29%), respectively. These results suggest that the classification of various weather patterns will be used as a reference for grouping all ensemble forecast data, which will be useful for the scenario-based medium-range ensemble forecast in the future.
최근 스마트 기기의 보급으로 자유롭게 비디오 컨텐츠를 생성하고 이를 빠르고 편리하게 공유할 수 있는 네트워크 환경이 갖추어지면서, 퍼스널 비디오가 급증하고 있다. 그러나, 퍼스널 비디오는 비디오라는 특성 상 멀티 모달리티로 구성되어 있으면서 데이터가 시간의 흐름에 따라 변화하기 때문에 이벤트 분류를 할 때 이에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 비디오 내의 멀티 모달리티들로부터 고수준의 특징을 추출하여 시간 순으로 재배열한 것을 바탕으로 모달리티 사이의 연관관계를 Deep Neural Network(DNN)으로 학습하여 퍼스널 비디오 이벤트를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비디오에 내포된 이미지와 오디오를 시간적으로 동기화하여 추출한 후 GoogLeNet과 Multi-Layer Perceptron(MLP)을 이용하여 각각 고수준 정보를 추출한다. 그리고 이들을 비디오에 표현된 시간순으로 재 배열하여 비디오 한 편당 하나의 특징으로 재 생성하고 이를 바탕으로 학습한 DNN을 이용하여 퍼스널 비디오 이벤트를 분류한다.
BIST(Built-in Self Test) has been considered as the most promising DFT(design-for-test) scheme for the present and future test strategy. The most serious problem in applying BIST(Built-in Self Test) into a large circuit is the excessive increase in test time. This paper is focused on this problem. We proposed a new BIST construction scheme which uses a parallel divide-and-conquer method. The circuit division is performed with respect to some internal nodes called test points. The test points are selected by considering the nodal connectivity of the circuit rather than the testability of each node. The test patterns are generated by only one linear feedback shift register(LFSR) and they are shared by all the divided circuits. Thus, the test for each divided circuit is performed in parallel. Test responses are collected from the test point as well as the primary outputs. Even though the divide-and-conquer scheme is used and test patterns are generated in one LFSR, the proposed scheme does not lose its pseudo-exhaustive property. We proposed a selection procedure to find the test points and it was implemented with C/C++ language. Several example circuits were applied to this procedure and the results showed that test time was reduced upto 1/2151 but the increase in the hardware overhead or the delay increase was not much high. Because the proposed scheme showed a tendency that the increasing rates in hardware overhead and delay overhead were less than that in test time reduction as the size of circuit increases, it is expected to be used efficiently for large circuits as VLSI and ULSI.
In general, a damage that occurs due to landslide or slope failure in urban areas is larger than that in rural areas. In order to reduce the damage, a program is necessary to categorize slopes based on properties and to manage them systematically. Based on the above necessity, a slope management program which is applicable to slope management in an urban area has been developed at Hwangryung mountain in Busan as a target area. The program has a function of systematic slope information constructed by slope ID number of each slope or sub-region of a mountain, making a slope data sheet, analysis and grouping of slope stability, and establishment of a data base. It can also be utilized practically by end users due to the convenient input, edition, printing, management and operation of slope data. For practical utilization of the developed program, a research related to construction of the slope management system for a regional area is demanded to be performed continuously. The supply and utilization of a web based slope management system would contribute to damage reduction.
본 논문은 2D 영상에서 겹쳐진 물체를 분리하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 겹쳐진 물체를 분리하는 보편적인 기법으로서의 매칭 알고리즘이 가지는 계산상의 부담을 줄이고자 하였다. 영상에서의 물체의 표현은 attributed graph를 사용하며, 각 node와 arc는 물체의 면과 면간의 관계에 각각 대응시킨다 또한, 각 arc는 그 parameter로서 관계계수를 가지며 이는 arc를 중심으로 양 끝에 존재하는 임의의 node의 상대 node에 대한 가려짐 상태에 의해 정의된다. 각 node는 이웃 node와의 관계에 의해 다양한 패턴으로 분류되며, 제안된 패턴을 이용하여 node들의 homogeneity를 검사한다. 끝으로, Homogeneity를 만족하는 node들을 하나의 집합(node set)으로 grouping함으로써, 가려진 물체와 가리는 물체를 분리하게 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 임의의 형태로 놓여있는 겹쳐진 물체를 효율적으로 분리하고 있으며, 매칭단계 이전에 물체를 분리함으로써 매칭에 필요한 시간부담을 크게 줄일 수 있음을 실험을 통해 보여주고 있다.
요즘, 인터넷 등장 이후 폭발적으로 증대되는 웹 정보를 효율적으로 사용하기 위한 시스템들이 요구되고 있다. 이러한 요구를 해결하기 위해 개발된 시스템들은 서비스 정보의 질을 향상시키기 위하여 클러스터링 기법을 이용하고 있다. 클러스터링은 무질서한 데이터들의 상호 연관관계를 정의하고 이를 통하여 보다 체계적으로 데이터를 군집화하는 것이다. 클러스터링을 이용한 시스템은 비슷한 내용을 묶어 사용자에게 제공함으로, 사용자는 보다 효율적으로 정보를 파악할 수 있다. 그래서 이전 연구에서 대량의 데이터를 효율적으로 클러스터링 하기 위하여 통합 클러스터링 방식을 제안하였다. 이 방식은 COBWEB 알고리즘을 이용하여 초기 클러스터를 생성한 후 Etzioni 알고리즘을 이용하여 클러스터링을 생성하는 방식이다. 본 논문은 이러한 기존의 통합 클러스터링 방식의 정확성과 효율성을 높이기 위하여, 다음 두 가지 방식을 제안한다. 첫째, 클러스터할 데이터의 속성의 가중치클 고려한 클러스터링 방식을 제안한다. 둘째, 기존의 클러스터링 방식의 효율성을 지원하기 위하여, 초기 클러스터를 생성하는 평가 함수를 재정의한다. 본 논문에서 제안하는 클러스터링 방식은 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리 할 수 있으며 데이터의 입력 순서의 의존도를 줄여, 데이터를 효과적으로 클러스터, 양질의 사용자 프로파일 구축에 도움을 주게 된다.
본 논문은 훈민정음의 창제 원리를 글자판의 설계에 적용한 훈민정음 글자판을 제안한다. 제안하는 글자판은 훈민정음의 자모 28글자를 자음 간에, 모음 간에, 그리고 자음과 모음 간에 서로 상관성을 가지도록 배열하였다. 즉, 자음 버튼들은 오음(五音)의 소리별로 같은 소리의 글자들을 그룹으로 묶어 배열하였고 모음 버튼들은 자음에 붙여 쓰는 위치에 따라 자음 영역의 아래쪽과 오른쪽에 배열한 것이다. 그동안 한글 글자판들은 주로 4행 3열의 12버튼 글자판들이 많이 사용되었는데 이 글자판들은 구조적으로 터치횟수나 이동거리에서 단점을 가진다. 최근에는 쿼티나 단모음 글자판과 같이 많은 자모 버튼을 가진 글자판들도 많이 사용되고 있다. 글자판에서 제공하는 글자 버튼의 개수가 많아지면 터치횟수가 줄어든다. 그리고 글자 버튼들이 서로 상관성을 가지도록 배열되면 이동거리가 작아진다. 실험 결과는 제안하는 글자판이 터치횟수와 이동거리와 입력시간의 모든 평가 요소에서 높은 효율을 나타냄을 보여준다.
본 논문에서는 동영상의 압축 과정에서 발생하는 규칙성을 이용하여 동영상의 조작 여부를 검출하는 기법에 대해 소개한다. 제안방식은 동영상의 이중 압축과 일부 영상의 조작에 의해 잃어버린 계층적 규칙성을 이용한다. 이러한 불규칙성을 추출하기 위해 HEVC의 기본 단위인 CU와 TU의 분할정보를 이용한다. 성능 향상을 위해 지역적인 정보를 활용하여 CU와 TU의 분할 지도를 제작한 뒤, GoP 단위로 묶어 입력 데이터를 제작한다. 효과적인 분류를 위하여 3차원 합성곱 신경망을 이용하여 동영상의 이중 압축 및 조작 여부를 판단한다. 실험 결과, 기존의 기계학습 알고리즘을 이용한 연구 결과에 비해 더욱 효과적으로 동영상의 조작 여부를 판단함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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