• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제40권3호
• /
• pp.217-226
• /
• 2003

본 논문에서는 세선화 지문 영상의 순차적 레이블링을 이용하여 위치 이동, 크기 변화 그리고 회전에 무관한 새로운 지문 융선 특징 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 먼저 지문의 중심점을 지나는 수직선을 이용하여 세선화 지문 영상의 융선을 순차적으로 레이블링 한다. 그리고 레이블링한 개개의 융선들로부터 특징을 검출한다 검출하는 특징은 융선의 종류와 융선에 존재하는 특징점의 융선 각도이다. 이러한 방법을 이용하여 지문 융선의 특징을 검출하면, 지문을 이루고 있는 여러 융선들의 종류를 알 수 있고, 각 융선에 존재하는 특징점의 종류 및 이들의 각도를 알 수 있다. 두 개의 세선화 지문 영상을 이용하여 실험한 결과, 제안하는 알고리즘이 위치 이동, 크기 변화 그리고 회전에 무관한 지문 융선 특징을 검출함을 확인하였다.

• 자원환경지질
• /
• 제37권1호
• /
• pp.87-98
• /
• 2004

청양광산과 서보광산의 광미와 오염된 토양은 5단계 연속추출법을 실시한 후 추출된 중금속 함량을 ICP-AES로 각 단계별로 분석하였다. 청양광산과 서보광산의 광미와 오염된 토양 내 비소와 코발트는 대부분 잔류형태 단계에서 우세하였다. 카드뮴, 구리 및 아연의 경우, 청양광산의 광미는 산화성 형태가 우세한 반면에, 서보광산의 광미는 잔류형태로 안정하였다. 서보광산의 오염된 토양에 함유된 이들 원소는 산화철망간과 수반되었다. 청양광산과 서보광산의 광미 내 함유된 납은 다른 금속에 비해 이온교환형태로 존재하는 함량이 높아 오염 확산의 우려가 있다. 그러나 서보광산의 오염된 토양은 잔류형태로 존재하여 안정하였다.

• 한국환경과학회지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 2006

The purpose of this study is to illustrate the characteristics of soil organic matter (SOM) and partition coefficient $(K_{DOC})$. Humic substances (HS) from eight soils of varying properties were extracted by two different methods. The dissolved organic carbon (DOC) concentration was stabilized in 22hrs. The ratio of UV absorbance at 465nm and 665nm (E4/E6 ratio) for HS were similar pattern for 8 soils. The extraction with increasing pH increased dissolution of SON. The ratio of organic carbon (OC) associated with HA and FA (the HA:FA ratio) was varied widely in accordance with the soils and was highly correlated to OC $content(\%)$ of the soils. in modeling metal speciation in soils and soil solutions, assumptions that all DOC in soil solution is associated with FA and that HA:FA ratio in SOM is constant have been made. The results of this study indicate that the validity of these assumptions is questionable. By sequential pH extraction, the $K_{DOC}$ showed in a linear correlation with pH.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제8B권6호
• /
• pp.705-717
• /
• 2001

이 논문에서는 카메라로 연속으로 촬영한 일련의 그레이레벨 영상으로부터 전방의 차량을 포착하기 위한 빠른 차선검출방법을 제안한다. 개별 영상에서 가려지지 않는 제한된 영역을 대상으로 차선의 위치를 검출하고, 에지 영상을 이용하여 차선의 기울기를 구한다. 이를 근거로 차량이 존재할 가능성이 있는 관심영역을 구하고 그 영역 내에서 에지 성분을 이용하여 구조적 방법으로 전방 차량의 위치를 포착한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차선검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.

• 대한환경공학회지
• /
• 제32권7호
• /
• pp.665-675
• /
• 2010

본 연구에서는 하수슬러지를 매립지 복토재로 재활용하기 위해 래들슬래그, 시멘트, 인회석, 소석회를 첨가하여 하수 슬러지 내 중금속(Cd, Cu, Ni, Pb, Zn)의 용출을 평가하였다. 하수슬러지의 용출 평가는 EDTA (ethylenediaminetetraacetic acid) 추출법과 TCLP (Toxicity Characteristic Leaching Procedure)를 통해 이루어졌으며, 중금속 결합 기작은 연속추출(sequential extraction)을 통해 평가하였다. EDTA 용출 결과 하수슬러지에 래들슬래그/시멘트/소석회의 투입량이 증가할수록 하수슬러지 내 중금속의 용출이 감소하였다. 그러나 인회석을 투입했을 때는 중금속 용출의 감소 효과가 거의 나타나지 않았으며, 이는 EDTA가 인회석에 의한 중금속 고정화를 방해하였기 때문이다. TCLP 용출 결과 하수슬러지 내 슬래그, 시멘트 또는 소석회의 투입량이 증가하여 용출액의 pH가 7 이상일 때는 Cu의 용출 농도가 원하수슬러지의 용출농도보다 증가하는 것으로 나타났다. 그러나 인회석은 투입량이 증가할수록 중금속의 용출 농도가 감소하는 것으로 나타났다. 혼합 고화제를 투입한 하수슬러지의 중금속 용출 결과, 하수슬러지의 중량비 100%를 기준으로 래들슬래그 20%와 소석회 10%를 투입한 혼합물이 최적의 고화 혼합 비율이며, 이 때 EDTA 추출법과 TCLP로 용출한 중금속의 농도가 가장 낮게 나타났다. 이러한 결과는 하수슬러지 내 중금속 결합이 약한 결합인 exchangeable fraction과 carbonate fraction에서 강한 결합인 organic fraction으로 이동하였음을 연속추출(SM&T, formaly BCR)을 통해 확인할 수 있었다. 하수슬러지와 고화제를 최적의 비율로 혼합한 혼합물을 폐기물공정시험법으로 중금속 용출을 평가한 결과 Cu가 기준농도 이상으로 검출되었다. 그러나 TCLP에 따른 하수슬러지의 용출시험 결과 Ba, Cd, Cr, Pb의 항목에서 미국 환경보호청의 용출 기준을 만족하였다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
• /
• 제9권1호
• /
• pp.104-111
• /
• 2004

비소로 오염된 토양에 대해 토양세척기법을 적용하기 위한 최적의 운전조건을 도출하고자 실험을 수행하였다. 대상시료는 강원도 N광산의 광미와 경상북도 K광산 하류의 밭 토양과 하천퇴적 토양을 선정하였다. 연속추출법 실험 결과, 비소의 총함량은 21,028$\pm$190(광미), 443$\pm$7(밭 토양), 37$\pm$3(하천퇴적 토양)mg/kg으로 존재하였으며, 결합력이 약하고 쉽게 용출 가능한 비소의 농도는 최초 4단계 연속추출에 의한 총량으로 2,284$\pm$100[광미(10.9%)], 151$\pm$5[밭 토양(34.0%)], 15$\pm$3[하천퇴적 토양(39.5%)]mg/kg으로 나타났다. 수산화나트륨을 이용한 시간에 따른 용출 실험 결과, 3가지 토양 모두 적용농도(50, 100 mM)에서 6시간 이후부터 90%이상의 비소 용출 효율을 보였으며, 세척제의 최적농도는 모든 경우에 대해 200 mM이었고 진탕비는 각각 1:10(광미)과 1:5(밭 토양, 하천퇴적 토양)가 최적 조건이었다. 수산화나트륨에 의한 연속 토양세척 실험 결과, 하천퇴적 토양과 밭 토양은 연속 토양세척에 의해 세척된 토양 내의 잔존 비소 농도가 감소함을 알 수 있었으나, 광미의 경우는 거의 큰 변화가 없었다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
• /
• 한국지하수토양환경학회 2005년도 INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON SOIL & GROUNDWATER ENVIRONMENT
• /
• pp.97-97
• /
• 2005

• 한국통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국통신학회 1985년도 추계학술발표회 논문집
• /
• pp.109-112
• /
• 1985

This paper proposes a algorithm of phonemes extraction in korean character pattern recognition. The phonemes are classified into the patterns which are separable and connected with each other. The former is extracted by means of pattern matching in consideration of topological structure of ponemes and direction of stroke sequentially. The latter is extracted by means of index and window algorithm which are performed by a 3$\times$3 sequential local operation in the thinned character pattern.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.764-770
• /
• 2004

This paper presents a hybrid data mining mechanism to extract expert knowledge from historical data and extend expert systems' reasoning capabilities by using fuzzy neural network (FNN)-based learning & rule extraction algorithm. Our hybrid data mining mechanism is based on association rule extraction mechanism, FNN learning and fuzzy rule extraction algorithm. Most of traditional data mining mechanisms are depended ()n association rule extraction algorithm. However, the basic association rule-based data mining systems has not the learning ability. Therefore, there is a problem to extend the knowledge base adaptively. In addition, sequential patterns of association rules can`t represent the complicate fuzzy logic in real-world. To resolve these problems, we suggest the hybrid data mining mechanism based on association rule-based data mining, FNN learning and fuzzy rule extraction algorithm. Our hybrid data mining mechanism is consisted of four phases. First, we use general association rule mining mechanism to develop an initial rule base. Then, in the second phase, we adopt the FNN learning algorithm to extract the hidden relationships or patterns embedded in the historical data. Third, after the learning of FNN, the fuzzy rule extraction algorithm will be used to extract the implicit knowledge from the FNN. Fourth, we will combine the association rules (initial rule base) and fuzzy rules. Implementation results show that the hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based knowledge extraction and FNN-based knowledge extension.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제21권45호
• /
• pp.101-112
• /
• 1998

Data mining, which is also referred to as knowledge discovery in database, means a process of nontrivial extraction of implicit, previously unknown and potentially useful information (such as knowledge rules, constraints, regularities) from data in databases. The discovered knowledge can be applied to information management, decision making, and many other applications. In this paper, a new data mining problem, discovering sequential patterns, is proposed which is to find all sequential patterns using sampling method. Recognizing that the quantity of database is growing exponentially and transaction database is frequently updated, sampling method is a fast algorithm reducing time and cost while extracting the trend of customer behavior. This method analyzes the fraction of database but can in general lead to results of a very high degree of accuracy. The relaxation factor, as well as the sample size, can be properly adjusted so as to improve the result accuracy while minimizing the corresponding execution time. The superiority of the proposed algorithm will be shown through analyzing accuracy and efficiency by comparing with Apriori All algorithm.