지식기반 영상검색은 영상이 갖는 다양한 데이터에서 추출되어진 특징값을 지식으로 하여 질의 영상에 대한 검색 결과영상을 찾아주는 방법이다. 본 연구에서 사용한 영상자료는 자동차 전조등 영상으로 전조등 영상에 대한 입력 자료는 차량마다 다양한 패턴을 갖는 영상과 문자, 숫자 및 특수문자이다. 영상에서의 정보는 화소값들의 분포상태나 통계적 분석 및 패턴의 상태 등인데, 전조등 영상에서는 이러한 정보가 영상 검색을 위한 지식 데이터로 사용된다. 영상데이터에서 추출된 다양한 정보를 다중 지식 기반으로 하여 본 논문에서는 교통사고나 기타 차량사건의 발생 시 활용할 수 있는 영상검색 시스템을 구축하였으며, 전조등 영상의 검색에 효율적으로 적용한 다중 지식기반 검색방법을 제안하였다. 다중지식 구축을 위한 특징함수는 컬러 영상에서와 그레이레벨 영상에서 각각 필요한 성분들을 추출하여 구성하였으며, 한 개나 두 개 정도의 특징값을 사용한 기존의 방법과 달리 복합적인 특징값의 사용을 통한 다중 지식 기반의 검색방법이 컬러정보나 패턴에 대한 유사성을 높여서 용의차량의 전조등 영상 검색 효율성을 향상시켰다. 소프트웨어의 제작을 위해 비쥬얼 베이직과 크리스탈리포트 그리고 MS 액세스 데이터베이스를 사용하였다. 검색 효율성 및 특성 함수의 구성을 효과적으로 발전시키면 검색시스템은 용의 차량의 추적 및 교통사고에서 효율적인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.
인쇄문서를 전자문서로 자동변환하기 위해서는 문서영상 영역해석과 문자인식 기술이 필요하다. 이들 중 영역해석은 문서영상을 세부 영역으로 분할하고, 분할한 영역을 문자, 그림, 표 등의 형태로 분류한파. 그러나 문자와 그림의 일부는 크기, 밀도, 화소분포의 복잡도가 비슷하여 정확한 분류가 어렵다. 따라서 영역해석에서의 오 분류는 자동변환을 어렵게 만드는 주된 원인이 된다. 본 논문에서는 분서영상을 문자와 그림영역으로 분할하는 영역해석 방법을 제안한다. 문자와 그림의 분류는 1차원 메디안 필터링을 기반으로 한 방법을 이용하여 언급한 문제점을 해결한다. 또한 메디안 필터링에 의해 발생하는 볼드체 문자와 그래프나 표와 같은 그림영역의 오 분류 문제를 표피 제거 필터와 문자의 최대크기를 이용하여 해결한다. 따라서 상용제품을 포함한 기존의 영역해석 방법보다 그 성능이 우수하다.
This paper presents an approach to segment an image into areas of surfaces, and to compute the surface properties from a gray-scale image in order to describe the surfaces for reconstruction of the 3-D shape of the objects. In general, an rigid body has several surfaces and many edges. But if it is not polyhedoron, it is necessary not only to describe the relation between surfaces, i.e. its line drawings but also to represent the surfaces' equations itself. In order to compute the surfaces' equation we use a probability of edge distribution. At first it is extracted edges from a gray-level image as much as possible. These are not only the points that maximize the change of an image intensuty but candidates which can be seemed to be edges. Next, other character of a surface (color, coordinates and image intensity) are extracted. In our study, we call the all feature of a surface as "texture", for example color, intensity level, orientation of an edge, shape of a surface and so on. These features of a surface on a pixel of an image plane are mapped to a point of the feature space, and segmented to each groups by cluster analysis on this space. These groups are considered to represent object surface in an image plane. Finally, the states of object surface in 3-D space are computed from distributional probability of local and overall statistical features of a surface, and from shape of a surface.a surface.
본 논문에서는 필기체 문자의 Convex-Concave한 곡선 특징을 문자로 변환하고 추출된 문자를 Smith-Waterman 정렬 알고리즘을 이용하여 온라인 필기체 숫자 인식 방법을 제안한다. 필기체 숫자 인식을 위한 입력 데이터는 시간에 순서적인 좌표로 순서화하고 전처리의 입력데이터로 적용된다. 필기자의 개성이 표현된 필기체 문자는 크기, 회전, 곡선 비율이 다양한 형태로 나타난다. 따라서 본 논문에서는 곡선의 Convex-Concave 특징을 이용하여 크기, 회전에 강인한 특징을 추출한다. 추출된 특징은 문자로 변환하고 Smith-Waterman 정렬 알고리즘의 입력데이터로 적용한다. 본 논문에서는 실시간 필기체 숫자를 대상으로 실험한 결과, 오류역전파 신경 회로망을 적용한 것과 비교하여 제안된 방법이 좋은 성능을 보였다.
반도체 IC의 소형화와 고 밀도화에 따르는 소자의 외관적 불량을 육안으로 식별하는 것이 거의 불가능하며, 불량요소도 다양하여 고 정밀 비젼시스템의 도입이 필수적인 제조공정으로 자리매김 되고 있다. 특히 리드의 뜸 상태검사는 망상처리 알고리즘의 구현이 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 칩의 면적이 1cm${\times}$0.5cm인 SOP형 IC의 불량을 검출하는 외관검사 시스템을 구현하고, 그 성능을 평가하고자 한다. 여러 가지 항목을 최적으로 검사하기 위하여 기하적 길이, 간격, 각도, 명도 및 위치보정 등을 이론적으로 전개하였고, 시스템 구성을 위해 인터페이스 회로를 설계하여 Handler와 결합하였다. 그 결과 초당 2개의 IC를 검사하고, 화소 당 20$\mu$m의 분해능을 가지는 계측 정밀도를 확인하였다.
본 논문에서는 Zernike 모멘트와 backpropagation신경망을 이용한 온라인 필기체 숫자 인식 방법을 소개한다. 마우스로 통해 입력된 숫자 정보는 전처리를 통해 시간에 순서적이고, 연속적인 좌표 정보로 변환된다. 전처리된 입력 좌표는 Zernike 모멘트(moment)와 각도 특징(angulation feature)을 이용하여 각 숫자가 가지는 고유의 특징을 만들어 낸다. 이러한 특징은 크기, 모양, 틀어진 정도에 상관없이 항상 일정한 성질을 가진다. 제안된 방법으로 추출된 특징은 패턴 구분을 위해 back propagation 신경망의 입력으로 사용된다. 본 논문은 200개의 필기체 숫자 데이터베이스를 이용하여 실험을 한 결과, 제시된 방법은 적은 학습데이터만으로 학습이 가능할 뿐만 아니라 좋은 인식률을 보여준다.
본 논문에서는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호판 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 97.8%의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.
이 글은 '저승길' '심판' '징벌'의 지옥 관련 화소를 포함하고 있는 조선후기 문학작품을 대상으로, 지옥 형상화의 양상과 그 성격에 대해 살펴보았다. <인과문> <권왕가> 등의 불교가사는 지옥에서의 징벌 양상을 상세하게 묘사하고 있으며, 징벌의 이유로 살생 망어 음주 사견 등의 5악 내지 10악을 제시하고 있다. 이들 가사에 나타난 '지옥'은 '불전 속의 지옥'과 큰 차이가 없다. '회심곡'의 경우는 시왕의 심판을 받는 죄인을 남자와 여자로 구분한 뒤, 남자에게는 선행의 덕목을, 여자에게는 악행의 항목을 제시하고 있다. 선행의 덕목과 악행의 항목들에는 불교적 윤리 규범과, '삼강오륜'을 포함한 유교적 윤리 규범이 공존하고 있다. 지옥 관련 야담과 한글소설은 징벌의 양상 및 그 이유가 작품에 따라 조금씩 차이가 있지만, 지옥행의 원인을 통해 '삼강오륜'을 중심으로 한 윤리적 덕목들을 강조하고 있는 공통점을 보인다. 그리고 대체로 지옥행의 원인에 비해 지옥의 징벌 화소가 축소되어 나타나 있다. 이러한 특징은 지옥 관련 조선후기 문학작품이 지옥의 고통을 환기시켜 불도수행에 힘쓸 것을 권하기보다는, 일반 대중에게 익숙한 '지옥 관념'을 활용하여 일상생활에서 지켜야 하는 윤리적 덕목들을 제공 또는 교육시키는데에 주된 목적이 있었음을 보여준다. 유교적 윤리 규범의 강조는 지옥 관련 문학작품에만 국한되는 현상은 아니다. 이들 작품이 창작 유통된 19세기에는 유교적 윤리 규범을 강조하는 교화서 교훈가사 권선서의 찬술 및 간행이 급증하고 있는 것이다. 이와 같은 유교적 윤리의식의 고양 내지 강화는 삼정(三政)의 문란, 잦은 민란의 발생, 천주교의 교세 확장 등 기존 체제를 위협하는 사회적 혼란에 대한 19세기 조선사회의 위기의식에서 기인한 것이라 할 수 있다. 특히 조선후기 지옥 관련 문학작품의 창작 유통은 천주교의 유포 및 확산과 관련이 있다. 당시의 일반 대중들 사이에서 천주교가 널리 확산되었던 이유 중의 하나는 '천당 지옥설'이었고, 집권층 및 유가 지식인들의 주요 공격 대상이 되었던 천주교의 교리 또한 천당 지옥설이었기 때문이다. 결국, 조선후기 문학작품의 지옥 형상화는 19세기 조선사회가 직면했던 사회적 혼란에 대한 위기의식을 반영한 것이자, 당시 널리 확산되고 있던 천주교의 지옥설에 대한 문학적 대응의 성격을 갖는다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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