본 논문은 한 가지 특징 요소로서 획 방향 코드들만을 사용하는 강건한 오프라인 필기체 숫자 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 입력된 숫자 이미지에 대하여 일반적인 8방향 코드를 생성하고 이 코드들의 조합을 다층 신경망에 학습하고 각 숫자를 인식하게 한다. 8방향 코드들은 다양하게 표현된 숫자들의 자기구성 그래프(SOG*:Improved Self-Organizing Graph) 세선화 결과에 의해 만들어지고 이 코드의 사용은 2개 이상의 특징점들을 처리하는 기존의 복합적인 단계들을 단순화시킨다. 실험결과는 모든 숫자 데이타베이스의 어떤 이미지들에 대해서도 인식률이 일관성 있게 98.85% 이상임을 보여준다.
본 연구는 우리나라 초등학교 타 교과 수업에서 다루고 있는 통계 그래프를 살펴봄으로써 통계적 소양 함양을 강조하는 실용통계 교육의 관점에서 초등학교 수학 수업에서의 통계 그래프 지도의 개선점과 시사점을 도출하기 위해 수행되었다. 구체적으로, 초등학교 타 교과 교과서 99권을 선정하고, 교과서에 등장하는 통계 그래프 133개를 확인하여 이를 교과별, 종류별로 확인하고 내용 측면과 형태 측면으로 나누어 수학 교과서에 등장하는 통계 그래프와는 이질적인 특성을 가진 사례를 분석하였다. 연구 결과 타 교과 중에서는 사회과에서 통계 그래프가 가장 빈번하게 사용되었고, 막대그래프와 꺾은선그래프, 표, 원그래프 순으로 등장 빈도가 높았다. 내용 측면에서는 수학과와 타 교과 간 계열성 문제, 비율그래프의 등장 시기, 물결선의 활용이, 형태 측면에서는 시각적 표현의 다양성, 복합적 형태의 표현, 특정 교과에만 등장하는 형태의 그래프가 논의할 만한 이슈로 확인되었다. 이를 통해 초등학교 수학 수업에서 통계 그래프를 지도할 때 고려해야 할 시사점을 제언의 형태로 도출하였다.
이 논문은 한글문자의 자동인식을 위한 기초적인 연구로서 기본문자의 구조에 대해서 검토하였다. 기본문자를 구조, 선분구조 및 물자 graph의 node와의 연결곤계 들 구조를 세가지 측면에서 집합 및 군론에 의한 대수적인 분석을 하고 또 그들의 각 구조의 복잡성에 대한 계릉을 고찰하였다. 나아가서 10개의 모음은 한 요소의 Affine 변환에 의한 연속회전으로 이루어지는 회전변환군 속에서 다수의 동치관계가 존재한다는 것을 기술하므로써, 한글문자의 인식에 있어서는 topological 골격외에 기하적 성질이 특히 중요하다는 것을 아울러 지적 하였다. The paper examined the character structure as a basic study for the recognition of Korean characters. In view of concave structure, line structure and node relationship of character graph, the algebraic structure of the basic Korean characters is are analized. Also, the degree of complexities in their character structure is discussed and classififed. Futhermore, by describing the fact that some equivalence relations are existed between the 10 vowels of rotational transformation group by Affine transformation of one element into another, it could be pointed out that the geometrical properting in addition to the topological properties are very important for the recognition of Korean characters.
A region merging technique is suggested in this paper for the segmentation of high-spatial resolution imagery. It employs a region growing scheme based on the region adjacency graph (RAG). The proposed algorithm uses directional neighbor-line average feature vectors to improve the quality of segmentation. The feature vector consists of 9 components which includes an observation and 8 directional averages. Each directional average is the average of the pixel values along the neighbor line for a given neighbor line length at each direction. The merging coefficients of the segmentation process use a part of the feature components according to a given merging coefficient order. This study performed the extensive experiments using simulation data and a real high-spatial resolution data of IKONOS. The experimental results show that the new approach proposed in this study is quite effective to provide segments of high quality for the object-based analysis of high-spatial resolution images.
가시성그래프는 최소 탐색 공간으로 게임환경을 모델링하여 효과적으로 길을 찾을 수 있도록 하는 방법으로 잘 알려져 있다. 일반화 가시성그래프는 가시성그래프의 가장 큰 단점으로 지적되는 "벽-껴안기" 문제를 해결하기 위해 확장된 장애물의 경계 위에 생성된 가시성그래프이다. 일반화 가시성그래프에 의해 구해진 경로는 근사 최적이며 자연스럽게 보이는 장점이 있다. 본 논문에서는 변화하는 출발점과 목표점과 정적인 장애물 사이를 움직이는 게임 캐릭터에 효과적으로 일반화 가시성그래프를 적용하는 방법을 제안한다. 일반화 가시성그래프는 일단 생성되면 최소 탐색공간을 보장하지만 그 생성 자체는 노드사이의 링크의 교차 여부론 일일이 체크하여야 하므로 시간이 많이 소요된다. 아이디어는 먼저 정적인 장애물만으로 지도를 생성해 놓고 출발점과 목표점을 빠르게 포함시키는 것이다. 출발점과 목표점의 포함 부분이 여러 번 반복되어야 하는 과정이므로 출발점과 목표점을 빠르게 포함시키는데에 연산 기하학 분야의 회전 plane-sweep 알고리즘을 이용할 것을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 전체 그래프를 매번 생성하는 것보다 제안한 방법의 실행시간이 39%-68% 정도 향상되었음을 보여준다.
수치에 있어서 기억법은 숫자를 기억하는데 도움을 준다. 이러한 숫자와 관련된 기억법에서 그래프나 이미지는 상당히 훌륭한 연상 기호의 역할을 한다. 그래프 기반 시스템에서는 기억법을 표현하는 점, 선, 막대 등 많은 방법이 존재한다. 기억법은 뇌가 원래의 형태보다 더 보유 할 수 있는 형태로 정보를 변환하는 것을 목표로 하고 있다. 이는 수치 기억법에서도 마찬가지이다. 수치 기억법에 있어서 다른 방법으로 이미지가 있다. 본 논문에서는 수치 기억법과 관련하여 단순 그래프 알고리즘과 배열된 이미지 알고리즘을 제시하고, 두 방법의 기억법에 대해 기억률에 기반한 비교 결과를 나타낸다.
The compressibility of clay has been expressed e-log p' graph. In natural clay, e-log p' graph are changed by deposition condition and chemical cementation as well as Atterberg limits, whereas in reconstituted clay, it is generally known that e-log p’ curve is varied with Atterberg limits. However, e-log p' graph is possible to change according to the reconstituting methods and test conditions. In this study, consolidation tests are performed as various test condition for reconstituted Busan clay. Test results show that the relationship e/$e_L$ and log p' is almost constant with $e_L$. And the compression index obtained from slurry method sample is larger than one obtained from kneading method sample. Intrinsic compression line (ICL) of Busan clay is identical with ICL suggested by Burland.
네트워크는 공학이나 자연과학은 물론이고 사회과학의 여러 분야를 연구하는데 중요하게 사용되는 모델이다. 이런 네트워크를 좀 더 쉽게 분석하기 위해서는 시각적으로 네트워크의 특징을 잘 나타내는 것이 필요하다. 이러한 그래프 레이아웃 연구는 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 많이 연구되고 있다. 그 중에서 요즘 새롭게 부각되고 있는 척도 없는(Scale-free) 네트워크는 다양한 분야에서 복잡한 현상들을 분석하고 이해하는데 유용하게 쓰이고 있다. 이 네트워크의 특징은 링크의 수(Degree)가 멱함수(power law) 분포를 보이고, 다수의 링크를 가지는 허브가 존재함이 알려졌다. 따라서 척도 없는 네트워크에서는 허브를 시각적으로 잘 표현하는 것이 중요하지만 기존의 그래프 레이아웃 알고리즘은 클러스터를 잘 표현하는 정도이다. 그래서 본 논문에서는 척도 없는 네트워크를 잘 표현하는 그래프 레이아웃 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘에서 허브들 간에 작용하는 허브성 척력이 거리에 반비례하고, 허브들의 degree가 a배 증가하면, 허브사이에 작용하는 척력의 크기는 ${\alpha}^{\gamma}({\gamma}$는 연결선 지수)배가 된다. 또한, 전체 노드수와 전체 링크수에 따라 적용되는 힘의 크기를 조정하는 계수를 두어서 네트워크의 규모에 관계없이 허브성 척력이 적용되는 특성이 있다. 제안한 알고리즘이 허브를 잘 표현하는 그래프 레이아웃 알고리즘인지를 기존의 방식과 실험을 통해서 비교하였다. 실험의 절차는 먼저 네트워크에 허브가 존재하는지를 식별한다. 허브의 존재를 식별하기 위한 방법은 연결선 지수를 확인하고, 연결선 지수의 값이 2와 3사이에 있으면 허브가 존재하는 척도 없는 네트워크로 판단한다. 다음은 이 네트워크의 레이아웃 작성에 제안한 알고리즘을 사용한다. 그 결과, 제안한 그래프 레이아웃 알고리즘이 기존의 Noack등의 클러스터중심의 알고리즘에 비해서 척도 없는 네트워크의 허브를 확실히 잘 보여주고 있음을 확인할 수 있었다.
Shift quality of an automatic transmission in a vehicle is mainly affected by transient pressures in the hydraulic system during shifting. In this study, dynamic modelings of the hydraulic system and the power train of an automatic transmission are made systematically by a bond-graph method. The dynamic characteristics of the line pressures and clutch/brake pressures during shiftings are investigated by simulations and verified by experiments. The effects of clutch/brake pressures on the shift torque are also investigated through driving simulation.
In this paper, we solve the following four graph equations $L^k(G)=H{\oplus}J$; $M(G)=H{\oplus}J$; ${\bar{L^k(G)}}=H{\oplus}J$ and ${\bar{M(G)}}=H{\oplus}J$, where J is $nK_2$ for $n{\geq}1$. Here, the equality symbol = means the isomorphism between the corresponding graphs. In particular, we shall obtain all pairs of graphs (G, H), which satisfy the above mentioned equations, upto isomorphism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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