목적 : 본 논문은 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 효과적인 다중에코 자기공명영상의 분류방법을 소개한다. 동질성을 갖는 영역 혹은 경계선부위 등 영역을 명확히 분할하기 위하여 영상 내 국소 부위 이웃시스댐상의 주변정보(contextual information)를 이용한 분류 방법을 제시한다. 대상 및 방법 : 통계학적으로이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로 한 주변정보를 이용한 분류결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을이웃화소시스탬 내에서 정의되는 상호작용 인자의 메커니즘에 의해 분리함으로서 개선시킬 수 있다. 영상의 분류과정에서 분류결과의 정확도를 향상시키기 위하여 분류대상화소의 주변화소에 대한 분류패턴을 이용한다면 일반적으로 발생하는 분류의 모호성을 제거한다. 그러한 이유는 특정 화소와 인접한 주변의 데이터는 본질적으로 특정 화소와 상관관계를 내재하고 있으며, 만일 주변데이터의 특성을 파악할수 있다면, 대상화소의 성질을 결정하는데 도움을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 분류 대상화소의 주변정보와 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 context-dependent 분류 방법을 제시한다. 이 모델에서 주변 정보는 국소 부위 이웃시스댐으로부터 전이확률(trans sition probability)을 추출하여 화소간의 상관관계의 강도를 결정하는 상호인자 값으로 사용한다. 결과 : 본논문에서는 다중에코자기공명영상의 분류를 위하여 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 분류방법을 제안하였다. 주변 데이터를 고려하지 않는 context-free 분류 방법에 비하여 특히 동질성을 강는 영역 혹은 경계선 부위 등에서의 분류결과가 우수하게 나타났으며, 이는 주변정보를이용한 결과이다. 결론 : 본 논문에서는클러스터링 분석과 복합 의사결정 Bayes 모델을 이용하여 다중에코 자기공명영상의 분류 결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였다.
본 논문에서는 S-DMB(Satellite Digital Multimedia Broadcasting)와 2.4/5 GHz WLAN(Wireless Local Area Network) 신호 수신을 위한 이중 광대역 다이폴형 안테나를 설계 및 구현하였다. 제안된 안테나는 기존 모노폴형 이중 대역 안테나를 기본으로 하여 평면형 광대역 다이폴 형태로서 $8{\times}33.8{\times}1.68mm^3$ 크기로 구현되었다. 안테나는 1.6 mm 두께의 FR4 기판위에 인쇄되어 있는 형태로 중심부에 낮은 주파수 대역에서 동작하는 다이폴 형태의 안테나와 높은 주파수에서 공진 특성을 가지는 두 개의 대칭 구조로 구성된 공진 소자로 되어 있다. 또한 전산 모의 실험으로 각 주파수 대역에서 안테나의 표면에 전류가 밀집되는 곳을 확인하였다. 전류가 밀집된 부분의 길이를 조정함으로서 각 주파수 대역에서 독립적으로 공진 주파수를 변화시킬 수 있었다. 그리고 입력 임피 던스 대역폭$(VSWR\leq2)$이 2 GHz 대역에서 362 MHz(14.23 %), 5 GHz 대 역 에서 1188 MHz(22.13 %)로 광대역 특성을 나타내었다. 측정된 안테나의 최대 이득은 2 GHz 대역에서 4.33 dBi이고 5 GHz 대역에서 5.48 dBi로서 이득 면에서 개선되었다. 제작된 안테나는 전 방향성의 양호한 방사 패턴 특성을 갖는다.
필기체 숫자는 개인에 따라 필체가 매우 다양하므로 단일 특징과 단일 분류기를 사용하여 오프라인 필기체 숫자인식을 수행할 경우 높은 인식률을 얻기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 복합 특징과 결합 인식기를 사용하여 필기체 숫자 인식의 인식률을 향상시키는 방안을 제시한다. 인식률의 향상을 위해, 먼저 상호 보완적인 특징들-방향특징, 교차점특징, 망특징-을 선정하고 이를 사용하여 숫자영상의 전역적 및 국부적 특징을 갖는 세 종류의 새로운 복합 특징을 구성한다. 그리고 패턴 인식기로는 세 개의 신경회로망 분류기를 퍼지 적분으로 결합한 결합 인식기를 사용한다. 본 인식기의 성능 평가를 위해 Concordia 대차의 무제약 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 97.85%의 인식률을 달성하였다.
This paper investigates the physical and chemical characteristics of long-range transport (LRT) process of air pollutants by employing the MM5-CMAQ and its comparison with local emission dominant (LED) case over northeast Asia. We first classified high air pollution days into LRT and LED cases based on the synoptic meteorological variables of vorticity and geostrophic wind speed/direction at a geopotential level of over 850hPa. LRT cases are further categorized into three types of transport patterns (LRT-I-III) according to the air mass pathways from source regions. LRT-I-III are originated from northern, central, and southern China, respectively, identified by back trajectory analysis. Three LRT-I-III groups have different and unique locations of high pressure and transport pathways. The chemical characteristics showed that the simulated spatial distributions varied in terms of locations of maximum concentrations and the temporal variation of surface concentrations. The primary air pollutants such as $NO_x$, $PM_{10}$ and $SO_2$ of all of three LRT cases are well transported into Korea peninsula with different concentration levels. Of LRT cases, LRT-II has the greatest effect on air quality of Korea peninsula, followed by LRT-I and LRT-III. In comparison with LRT, the LED case shows relatively higher air pollution concentrations in general, but showed a variety of different air quality levels following the emission strength pattern. These widely varying patterns are impling the case dependent multi-directional approach for the development of indicators of long-range transport process over northeast Asia.
본 논문에서는 공장 자동화를 위한 신뢰성 높은 바코드 관심영역 추출 방법을 제안한다. 방향성분 추출 및 검출할 바코드의 특성을 이용하여 배경을 분리한다. 관심영역 후보 영상의 blur, 회전, 유사영역등으로 인한 문제점을 분석하여 후보정하는 작업을 수행한다. 또한 빠른 연산 속도를 위해 resizing factor를 사용하여 영상 resizing 연산을 통한 빠른 연산이 가능하도록 하였다. 다양한 자동화 환경에 적용 가능한 연배열과 같이 다수의 제품이나 바코드가 입력 영상에 촬영되고 촬영 거리가 최대 80cm 임에도 높은 추출 성공률이 가능도록 하였다. 다양한 거리에서 촬영된 영상을 시뮬레이션 한 결과 관심영역 검출률은 100%, 후보정 성공률은 99.3%인 것을 확인하였다.
최근 STB 보급이 증가하면서 제품 출하 전 품질검사의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 STB 영상 신호의 다채널 동시 입력을 통한 품질검사 자동화를 지원하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 색상 정보와 LDP 코드를 결합한 CeLDP를 이용하여 안정적인 비디오 샷 경계 검출 후 영상의 중앙 스캔라인을 이용한 핑거프린트를 추출하여 입력 비디오 채널 간 동기화를 수행한다. 제안하는 방법은 기존 샷 검출 방법과 비교를 통해 더욱 강인한 샷 경계 검출 성능을 보이는 것을 확인하였으며, 실제 환경에 적용한 실험을 통해 STB 품질검사 시 필요한 다채널 입력 간 동기화를 위한 신뢰성 확보 및 실시간 품질검사가 가능함을 입증하였다. 또, 제안된 방법을 바탕으로 향후 대규모 품질검사 방법을 연구하여 보다 효과적인 품질검사 체계를 제안하고자 한다.
본 논문에서 CDMA (1.85~2.12 GHz) 및 2.4 GHz WLAN (2.4~2.484 GHz) 이중대역 사용이 가능하면서 무지향성 방사패턴을 가질 수 있도록 역 L-형 슬롯을 가진 CPW (coplanar waveguide) 급전 인쇄형 모노폴 안테나를 새롭게 제안하였다. 제안된 안테나는 2.4 GHz WLAN (wireless local area network) 대역에서 임피던스 대역폭을 증가시키기 위해 기존의 n-형 슬롯을 대신하여 역 L-형 슬롯이 인쇄된 방사 모노폴에 에칭 된다. 제안된 안테나는 크기가 $50{\times}25mm^2$이고 두께가 1.6 mm, 유전상수가 4.4인 FR4 기판의 한쪽 면에서 설계 및 제작되었다. 제작된 안테나의 측정결과, 임피던스 대역폭($S_{11}{\leq}-10dB$)이 CDMA (code division multiple access) 주파수 대역에서는 280 MHz (1.84~2.12 GHz), WLAN 주파수 대역에서는 420 MHz (2.38~2.8 GHz)인 대역폭을 얻을 수 있었다. 역 L-형 슬롯 사용의 결과로 WLAN 대역에서 기존의 n-형 슬롯의 사용결과 140 MHz (2.39~2.53 GHz)에 비해 대역폭이 3배가량 증가된 점은 주목할 만한 결과이다. 또한 사용 주파수 전 대역에서 좋은 무지향성 방사패턴을 얻을 수 있었다.
본 연구는 화소 기반 공간메트릭스를 활용하여 대구시를 사례로 1989년부터 2009년까지 도시 녹지에 대한 공간적 변화를 분석하였다. 이를 위해 먼저 토지피복 변화탐지를 통해 대구시 녹지가 다른 토지피복으로 전환된 유형과 면적 및 공간적 분포를 분석하였다. 다음으로 국지적 차원의 공간적 변화를 도출할 수 있는 이동창 샘플링을 적용하여 크기, 형태, 응집, 다양성 관련 화소 기반 공간메트릭스를 산출하였으며, 1989년에서 1998년, 1998년에서 2009년까지 공간메트릭스 값의 변화를 차이지도로 시각화하여 종관 분석을 수행하였다. 마지막으로 대구시 시가지 개발축에 따른 녹지의 공간적 변화를 파악하기 위하여 횡단축 분석을 수행하였다. 분석 결과, 지난 20년 동안 대구시 녹지는 달성군, 성서 및 안심 등과 같은 신시가지의 택지개발지구를 중심으로 점차 파편화된 것으로 나타났다. 산림은 화원 일대의 파편화가 가장 두드러지게 나타났으며, 그 진행속도에 있어서는 칠곡 일대가 가장 빠르게 변화하였다. 초지는 많은 지역에서 그 면적과 응집지수가 감소하여 파편화가 크게 나타났으며 특히, 안심 일대의 파편화가 가장 많이 나타났다. 본 연구를 통해 대구시 녹지의 양적 감소 뿐만 아니라 파편화가 진행된 지역을 도출할 수 있었다. 이러한 결과는 대구시가 친환경적인 도시개발정책을 수립하는데 있어 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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