• 제목/요약/키워드: Model Based Systems Engineering

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상호 연결된 유동층 매체 순환식 연소로의 수력학적 특성 (Hydrodynamic Properties of Interconnected Fluidized Bed Chemical-Looping Combustors)

  • 손성열;고강석;김상돈
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제48권2호
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    • pp.185-192
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    • 2010
  • 매체 순환식 연소는 연소 공정 자체에서 질소 산화물 생성이나 부가적인 에너지 소비 없이 이산화탄소 분리가 이루어지는 신공정이다. 이 공정은 금속 산화물 입자가 두 개의 반응기를 순환하며 산화와 환원을 거치는 과정으로 구성되어 있다. 이 연구에서는 bentonite에 담지된 산화철 산소 공여 입자의 반응 속도 식을 shrinking core 모델을 통하여 수립하였다. 반응성 결과를 바탕으로 반응기 설계 기준인 고체 순환량과 입자 충전량을 도출하였다. 매체 순환식 연소 공정의 적용을 위하여 두 가지 형태의 연결된 유동층 즉, 상승관과 기포 유동층이 각각 한 개씩인 형태, 상승관 한 개와 기포 유동층이 두 개로 구성된 형태로 시스템을 설계하였다. 고체 순환량은 loop-seal을 통하여 $30kg/m^2s$ 정도까지 변화시켰다. 고체 순환량은 loop-seal의 기체 주입량이 증가할수록 증가하였으며 보조 기체를 주입하면 그 양이 더 증대되었다. 고체 순환량이 증가함에 따라 상승관 내부의 고체량은 증가하였다. 상승관으로부터 다른 반응기로의 기체 누출량은 1% 미만의 수준이었다.

기상예측시스템 소프트웨어 조사 및 GloSea6 소프트웨어 저해상도 설치방법 구현 (A Survey of Weather Forecasting Software and Installation of Low Resolution of the GloSea6 Software)

  • 정성욱;이창현;정동민;염기훈
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.349-361
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    • 2021
  • 컴퓨터 기술의 발전과 기상예보 모델 및 예측방식의 고도화에 따라 더 고성능의 기상예측 소프트웨어가 개발되었으며 슈퍼컴퓨터를 활용한 소프트웨어 수행으로 더욱 정밀하고 정확한 기상예보가 가능하게 되었다. 본 논문에서는 주요 6개국이 사용하고 있는 기상예측 예보 모델을 조사하여 그 특징들을 분석하고 현재 한국 기상청에서 영국 기상청과 2012년부터 협업하여 사용하고 GloSea 소프트웨어에 대하여 설명한다. 그런데 기존의 GloSea는 기상청 슈퍼컴퓨터에서만 수행되어 다양한 연구자들의 전문 분야별 세분화된 연구에 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 현재 우리나라에서 사용하고 있는 GloSea6 기반의 저해상도 버전을 로컬시스템에 사용할 수 있는 표준 실험환경을 구축하고 이를 테스트해봄으로써 연구실 환경에서 수행 가능한 저해상도 GloSea6의 로컬화를 제시하고자 한다. 즉, 본 논문에서는 사용자 단말기-계산서버-리퍼지토리 서버로 구성되는 기본 아키텍처를 구축하고 해당 소프트웨어의 실행 테스트를 수행함으로써 저해상도 GloSea6의 로컬 이식성을 검증한다.

확률론적 이론을 이용한 종단면에서의 단방향 이동거리에 관한 연구 (A Study on the One-Way Distance in the Longitudinal Section Using Probabilistic Theory)

  • 김성률;문지현;전해성;서종철;추연문
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권12호
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    • pp.87-96
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    • 2020
  • 유속은 수리학적 구조물을 운영 관리하는데 필수적인 요소임에도 불구하고 경제적, 인력적 이유로 인해 유량, 유속 측정이 충분히 이루어지지 않고 있다. 또한, 홍수기에 하천의 유속을 산정하는데 사용되는 공식은 Chezy와 Manning 등류 공식으로 일반적으로 등류가 아닌 자연하천에 이 공식을 그대로 사용하는 것은 문제가 있다. 이에 따라 본 연구는 측정치와 경험적인 방법으로 유량과 유속을 다른 수리학적 요소로 나타내는 방법이 아닌 이론적 방법으로 유속에 접근하였다. 이전의 기존 유속 공식과 분포식의 한계를 엔트로피 이론으로 해결한 Chiu (1987)의 연구를 따라 개수로의 유속을 엔트로피 이론에 근거하여 전개하였고 효용성을 검증하기 위해 지점의 유속이 측정된 수로의 데이터를 활용하여 식을 검증하였다. 이동거리의 R2값은 0.9993, 유속의 R2값은 0.8051~0.9483으로 예측치가 실제 적용 가능함을 확인하였다. 식을 활용하면 실제 유속 측정을 여러 지점에서 매시간 하지 않아도 특성 인자를 통해 시간에 따라 이동하는 하천의 유속과 이동지점을 동시에 구할 수 있고 실시간 유속이 필요하지만 빈번한 실측이 불가능한 홍수기의 유속 산정이 가능하다. 이를 활용하여 하천의 수평·수직거리를 이용해 제작되는 하천 종단면도에 활용 가능하며 GIS와 연계하여 하천 특성인자의 정확성을 높일 수 있을것으로 판단된다. GIS의 공간 모델에 하천의 거리와 유속 정보를 결합해 홍수기의 경보·예측 시스템에 활용이 가능할 것으로 보인다.

방출단층촬영 시스템을 위한 GPU 기반 반복적 기댓값 최대화 재구성 알고리즘 연구 (A Study on GPU-based Iterative ML-EM Reconstruction Algorithm for Emission Computed Tomographic Imaging Systems)

  • 하우석;김수미;박민재;이동수;이재성
    • Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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    • 제43권5호
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    • pp.459-467
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    • 2009
  • 목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.

분포형 수문모형 WRF-Hydro와 기상수치예보모형 GDAPS를 활용한 고해상도 중기 유량 예측 (High-resolution medium-range streamflow prediction using distributed hydrological model WRF-Hydro and numerical weather forecast GDAPS)

  • 김소현;김보미;이가림;이예원;노성진
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권5호
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    • pp.333-346
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    • 2024
  • 수량과 수질 및 수생태를 동시에 고려한 수자원 관리를 위해서는 신뢰도 높은 중기 유량 예측 기술이 필수적이다. 이를 위해서는 기상자료의 특성에 대한 이해와 더불어, 시공간 해상도가 낮은 기상예측 정보를 고해상도 분포형 수문모형에서 효과적으로 활용하는 기술이 중요하다. 본 연구에서는 분포형 수문모형 WRF-Hydro와 선행시간 288시간까지의 기상정보를 제공하는 Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)를 활용해 고해상도 중기 유량 예측을 수행하고 적용성을 검토하였다. 이를 위해 대상 유역인 낙동강 지류 금호강 유역에 대해 100 m 공간해상도의 WRF-Hydro모형을 구축하고 기상지상관측자료 Automatic Weather Stations (AWS)& Automated Synoptic Observing Systems (ASOS), 기상수치예보모형 GDAPS, 기상재분석자료 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 입력자료로 적용한 유량 예측 모의 결과를 비교하였다. 2020~2022년 기간 3개의 강우사상에 대해 유역 평균 누적 강우량을 분석 결과, AWS&ASOS대비 GDAPS는 36%~234%, GLDAS 재분석자료는 80%~153% 범위의 과소 및 과대 산정되었음을 확인하였다. AWS&ASOS입력자료로 한 유량 예측 결과는 KGE, NSE지표가 유역 말단 강창교 지점 기준 0.6이상이었으나, GDAPS 기반 유량 모의는 강우 사상에 따라 KGE 값이 0.871~-0.131로 큰 변동성이 확인되었다. 한편, 첨두 유량 오차는 GDAPS가 GLDAS보다 크거나 비슷했지만, 첨두 홍수 발생시간의 오차는 AWS&ASOS, GDAPS, GLDAS가 각각 평균 3.7시간, 8.4시간, 70.1시간으로, 첨두 발생시간 측면에서는 GDAPS의 오차가 GLDAS보다 적었다. GDAPS를 입력자료로 한 WRF-Hydro 고해상도 중기 유량 예측은 첨두 유량의 불확실성은 크지만, 첨두 유량 발생시점에 대한 정확도는 상대적으로 높아 수자원 시설 운영에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Design and Implementation of IoT based Low cost, Effective Learning Mechanism for Empowering STEM Education in India

  • Simmi Chawla;Parul Tomar;Sapna Gambhir
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제24권4호
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    • pp.163-169
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    • 2024
  • India is a developing nation and has come with comprehensive way in modernizing its reducing poverty, economy and rising living standards for an outsized fragment of its residents. The STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) education plays an important role in it. STEM is an educational curriculum that emphasis on the subjects of "science, technology, engineering, and mathematics". In traditional education scenario, these subjects are taught independently, but according to the educational philosophy of STEM that teaches these subjects together in project-based lessons. STEM helps the students in his holistic development. Youth unemployment is the biggest concern due to lack of adequate skills. There is a huge skill gap behind jobless engineers and the question arises how we can prepare engineers for a better tomorrow? Now a day's Industry 4.0 is a new fourth industrial revolution which is an intelligent networking of machines and processes for industry through ICT. It is based upon the usage of cyber-physical systems and Internet of Things (IoT). Industrial revolution does not influence only production but also educational system as well. IoT in academics is a new revolution to the Internet technology, which introduced "Smartness" in the entire IT infrastructure. To improve socio-economic status of the India students must equipped with 21st century digital skills and Universities, colleges must provide individual learning kits to their students which can help them in enhancing their productivity and learning outcomes. The major goal of this paper is to present a low cost, effective learning mechanism for STEM implementation using Raspberry Pi 3+ model (Single board computer) and Node Red open source visual programming tool which is developed by IBM for wiring hardware devices together. These tools are broadly used to provide hands on experience on IoT fundamentals during teaching and learning. This paper elaborates the appropriateness and the practicality of these concepts via an example by implementing a user interface (UI) and Dashboard in Node-RED where dashboard palette is used for demonstration with switch, slider, gauge and Raspberry pi palette is used to connect with GPIO pins present on Raspberry pi board. An LED light is connected with a GPIO pin as an output pin. In this experiment, it is shown that the Node-Red dashboard is accessing on Raspberry pi and via Smartphone as well. In the final step results are shown in an elaborate manner. Conversely, inadequate Programming skills in students are the biggest challenge because without good programming skills there would be no pioneers in engineering, robotics and other areas. Coding plays an important role to increase the level of knowledge on a wide scale and to encourage the interest of students in coding. Today Python language which is Open source and most demanding languages in the industry in order to know data science and algorithms, understanding computer science would not be possible without science, technology, engineering and math. In this paper a small experiment is also done with an LED light via writing source code in python. These tiny experiments are really helpful to encourage the students and give play way to learn these advance technologies. The cost estimation is presented in tabular form for per learning kit provided to the students for Hands on experiments. Some Popular In addition, some Open source tools for experimenting with IoT Technology are described. Students can enrich their knowledge by doing lots of experiments with these freely available software's and this low cost hardware in labs or learning kits provided to them.

지능형 전망모형을 결합한 로보어드바이저 알고리즘 (Robo-Advisor Algorithm with Intelligent View Model)

  • 김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.39-55
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    • 2019
  • 최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

설비공학 분야의 최근 연구 동향 : 2016년 학회지 논문에 대한 종합적 고찰 (Recent Progress in Air-Conditioning and Refrigeration Research : A Review of Papers Published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering in 2016)

  • 이대영;김사량;김현정;김동선;박준석;임병찬
    • 설비공학논문집
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    • 제29권6호
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    • pp.327-340
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    • 2017
  • This article reviews the papers published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering during 2016. It is intended to understand the status of current research in the areas of heating, cooling, ventilation, sanitation, and indoor environments of buildings and plant facilities. Conclusions are as follows. (1) The research works on the thermal and fluid engineering have been reviewed as groups of flow, heat and mass transfer, the reduction of pollutant exhaust gas, cooling and heating, the renewable energy system and the flow around buildings. CFD schemes were used more for all research areas. (2) Research works on heat transfer area have been reviewed in the categories of heat transfer characteristics, pool boiling and condensing heat transfer and industrial heat exchangers. Researches on heat transfer characteristics included the results of the long-term performance variation of the plate-type enthalpy exchange element made of paper, design optimization of an extruded-type cooling structure for reducing the weight of LED street lights, and hot plate welding of thermoplastic elastomer packing. In the area of pool boiling and condensing, the heat transfer characteristics of a finned-tube heat exchanger in a PCM (phase change material) thermal energy storage system, influence of flow boiling heat transfer on fouling phenomenon in nanofluids, and PCM at the simultaneous charging and discharging condition were studied. In the area of industrial heat exchangers, one-dimensional flow network model and porous-media model, and R245fa in a plate-shell heat exchanger were studied. (3) Various studies were published in the categories of refrigeration cycle, alternative refrigeration/energy system, system control. In the refrigeration cycle category, subjects include mobile cold storage heat exchanger, compressor reliability, indirect refrigeration system with $CO_2$ as secondary fluid, heat pump for fuel-cell vehicle, heat recovery from hybrid drier and heat exchangers with two-port and flat tubes. In the alternative refrigeration/energy system category, subjects include membrane module for dehumidification refrigeration, desiccant-assisted low-temperature drying, regenerative evaporative cooler and ejector-assisted multi-stage evaporation. In the system control category, subjects include multi-refrigeration system control, emergency cooling of data center and variable-speed compressor control. (4) In building mechanical system research fields, fifteenth studies were reported for achieving effective design of the mechanical systems, and also for maximizing the energy efficiency of buildings. The topics of the studies included energy performance, HVAC system, ventilation, renewable energies, etc. Proposed designs, performance tests using numerical methods and experiments provide useful information and key data which could be help for improving the energy efficiency of the buildings. (5) The field of architectural environment was mostly focused on indoor environment and building energy. The main researches of indoor environment were related to the analyses of indoor thermal environments controlled by portable cooler, the effects of outdoor wind pressure in airflow at high-rise buildings, window air tightness related to the filling piece shapes, stack effect in core type's office building and the development of a movable drawer-type light shelf with adjustable depth of the reflector. The subjects of building energy were worked on the energy consumption analysis in office building, the prediction of exit air temperature of horizontal geothermal heat exchanger, LS-SVM based modeling of hot water supply load for district heating system, the energy saving effect of ERV system using night purge control method and the effect of strengthened insulation level to the building heating and cooling load.

임베디드 시스템의 결함 주입 기반 간접 상호작용 테스팅 기법 (Fault Injection Based Indirect Interaction Testing Approach for Embedded System)

  • ;이우진
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제6권9호
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    • pp.419-428
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    • 2017
  • 임베디드 시스템에서는 모듈간의 상호작용으로 데이터를 주고 받는다. 이때 오류가 포함된 리소스 데이터를 전달하면 시스템의 실행 오류를 유발할 수 있다. 상호작용에 활용되는 리소스들은 모듈간의 의존관계를 만들며 의존관계에 있는 모듈의 변화가 다른 모듈의 기능에 영향을 미치게 된다. 몇몇 임베디드 시스템 조사 자료에 따르면 모듈간의 상호작용 오류가 심각한 소프트웨어 실패의 원인이 되기도 한다. 상호작용 테스팅 단계에서는 이러한 상호작용 오류를 검출하여 시스템 실패의 위험을 낮추고자 한다. 모듈간의 상호작용은 직접 또는 간접적으로 일어난다. 직접적인 상호작용은 모듈의 직접 호출을 통해 이루어지며, 간접 상호작용은 직접호출 이외에 리소스 데이터의 의존성을 통해 나타난다. 이 연구에서는 직접 상호작용에 의한 오류 검출 방식에서는 발견되지 않는 간접 상호작용과 연관된 오류를 검출하고자 한다. 먼저 상호작용 패턴을 분석하여 상호작용 모델을 생성하고 이를 기반으로 상호작용 오류를 검출하는 테스트 케이스 디자인 방법을 제안한다. 마지막으로 결함 주입 기법을 이용하여 제안된 방법의 효용성 및 실효성을 분석한다.

내용기반의 인쇄체 영문 문서 영상 검색을 위한 특징 기반 단어 검색 (A Feature -Based Word Spotting for Content-Based Retrieval of Machine-Printed English Document Images)

  • 정규식;권희웅
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제26권10호
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    • pp.1204-1218
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    • 1999
  • 문서영상 검색을 위한 디지털도서관의 대부분은 논문제목과/또는 논문요약으로부터 만들어진 색인에 근거한 제한적인 검색기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 영문 문서영상전체에 대한 검색을 위한 단어 영상 형태 특징기반의 단어검색시스템을 제안한다. 본 논문에서는 검색의 효율성과 정확도를 높이기 위해 1) 기존의 단어검색시스템에서 사용된 특징들을 조합하여 사용하며, 2) 특징의 개수 및 위치뿐만 아니라 특징들의 순서를 포함하여 매칭하는 방법을 사용하며, 3) 특징비교에 의해 검색결과를 얻은 후에 여과목적으로 문자인식을 부분적으로 적용하는 2단계의 검색방법을 사용한다. 제안된 시스템의 동작은 다음과 같다. 문서 영상이 주어지면, 문서 영상 구조가 분석되고 단어 영역들의 조합으로 분할된다. 단어 영상의 특징들이 추출되어 저장된다. 사용자의 텍스트 질의가 주어지면 이에 대응되는 단어 영상이 만들어지며 이로부터 영상특징이 추출된다. 이 참조 특징과 저장된 특징들과 비교하여 유사한 단어를 검색하게 된다. 제안된 시스템은 IBM-PC를 이용한 웹 환경에서 구축되었으며, 영문 문서영상을 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법들의 유효성을 보여주고 있다. Abstract Most existing digital libraries for document image retrieval provide a limited retrieval service due to their indexing from document titles and/or the content of document abstracts. This paper proposes a word spotting system for full English document image retrieval based on word image shape features. In order to improve not only the efficiency but also the precision of a retrieval system, we develop the system by 1) using a combination of the holistic features which have been used in the existing word spotting systems, 2) performing image matching by comparing the order of features in a word in addition to the number of features and their positions, and 3) adopting 2 stage retrieval strategies by obtaining retrieval results by image feature matching and applying OCR(Optical Charater Recognition) partly to the results for filtering purpose. The proposed system operates as follows: given a document image, its structure is analyzed and is segmented into a set of word regions. Then, word shape features are extracted and stored. Given a user's query with text, features are extracted after its corresponding word image is generated. This reference model is compared with the stored features to find out similar words. The proposed system is implemented with IBM-PC in a web environment and its experiments are performed with English document images. Experimental results show the effectiveness of the proposed methods.