본 논문에서는 문서 내의 인접한 두 행 사이에는 일정한 두께의 공백 행이 존재하며 그 공백 행의 기울기는 실제 문서의 기울어진 정도를 반영한다는 사실에 기반하여, 선형적으로 기울어진 문서 영상의 기울기 추정을 위한 고속의 알고리즘을 제안한다. 먼저, 간단한 모폴로지 연산(dilation)을 이용하여 문자행 영역과 공백행 영역을 분리한 후, 이를 일정 간격으로 수직 샘플링하여 수직선 상에 있는 모든 공백행의 중심점(행간점)을 찾는다. 동일한 공백 행 상에 있는 인접한 두 행간점 간에 기울기를 계산하고, 전체 영상으로부터 이들의 분포를 조사하여 최대 빈도를 가지는 기울기를 입력 문서의 기울기로 추정한다. 실험에서는 제안한 알고리즘을 필기체 및 인쇄체를 포함하는 다양한 형태의 가로쓰기 문서에 적용한 결과를 보인다.Abstract In this paper, we propose a fast algorithm to estimate the skew angle of linearly skewed document images. This paper is based on the fact that there is a blank line with uniform thickness between two adjacent text lines and the slope of the line is the same as that of the document. Firstly, we apply a dilation operation to the image to separate blank lines from text lines, and we detect center points of blank lines along the vertically sampled lines. Then we calculate the slope between neighboring center points in the same blank line. Calculated slopes for the entire image are accumulated on the histogram to display the distribution of them. Finally, the peak in the histogram is detected and estimated as the slope of the document image. In the experiments, we adopted a lot of images of various format with hand-printed or machine-printed document to verify our algorithm.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제10권4호
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pp.29-46
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2020
The paper describes the quantitative and qualitative dimensions of artificial neural networks (ANN) in India in the global context. The study is based on research publications data (8260) as covered in the Scopus database during 1999-2018. ANN research in India registered 24.52% growth, averaged 11.95 citations per paper, and contributed 9.77% share to the global ANN research. ANN research is skewed as the top 10 countries account for 75.15% of global output. India ranks as the third most productive country in the world. The distribution of research by type of ANN networks reveals that Feed Forward Neural Network type accounted for the highest share (10.18% share), followed by Adaptive Weight Neural Network (5.38% share), Feed Backward Neural Network (2.54% share), etc. ANN research applications across subjects were the largest in medical science and environmental science (11.82% and 10.84% share respectively), followed by materials science, energy, chemical engineering and water resources (from 6.36% to 9.12%), etc. The Indian Institute of Technology, Kharagpur and the Indian Institute of Technology, Roorkee lead the country as the most productive organizations (with 289 and 264 papers). Besides, the Indian Institute of Technology, Kanpur (33.04 and 2.76) and Indian Institute of Technology, Madras (24.26 and 2.03) lead the country as the most impactful organizations in terms of citation per paper and relative citation index. P. Samui and T.N. Singh have been the most productive authors and G.P.S.Raghava (86.21 and 7.21) and K.P. Sudheer (84.88 and 7.1) have been the most impactful authors. Neurocomputing, International Journal of Applied Engineering Research and Applied Soft Computing topped the list of most productive journals.
장미속 종간교잡 후대에서 발견되는 경모유전(matroclinal inheritance) 현상은 세포질 유전, 단위결과, 그리고 비대합적 배우자생식(asynaptic heterogamy)의 결과로 설명될 수 있다. 비대합적 배우자생식은 $Caninae$ 아절($Rosa$$hybrida$ L. sect. $Caninae$ DC.)의 종간교잡에서 독특하게 관찰되며, 5배체의 경우, 화분세포를 통해서는 2가염색체(2x=14)를 이루는 상동게놈 중 한 게놈(x=7)만이, 난세포에서는 이러한 게놈(x=7)과 더불어 1가 염색체를 이루는 나머지 게놈들(3x=21)이 동시에 유전되어 후대에서 종자친의 배수성(5x=35)이 회복된다. 본 연구에서는 절화장미 품종간 정역교배시 대립유전자의 후대유전 빈도를 관찰함으로써, 4배체 품종교배에서 관찰되는 경모유전의 요인을 분석하고자 하였다. 절화장미 6품종을 이용한 6개 정역교배조합 당 8개의 후대개체를 총 30개의 EST-SSR 마커로 검정해 본 결과, 뚜렷한 세포질 유전의 경우는 발견되지 않았다. 또한, 단위결과의 경우도 'Redtem' ${\times}$ 'Red Sandra' 조합의 후대개체 하나에서만 발견되어, $Caninae$ 아절의 종간교잡에서와 비교하여 상당히 낮은 빈도였다. 비대합적 배우자생식의 예도 $Caninae$ 아절의 경우처럼 뚜렷하게 나타나지는 않았다. 하지만, 6개 공시품종 중, 4개의 품종에서 화분친 보다 종자친으로 교배시 품종 특이적 마커의 후대유전빈도가 상대적으로 높게 나타나 품종에 따라 대립유전자의 모계유전적 성향이 존재함을 증명하였다. 특히 'Yellow King'의 경우, 11개의 대립유전자 중 10개가 종자친일 경우에 후대집단에서 높은 빈도로 나타나 공시품종 중 가장 강한 모계유전성을 보였다.
우리 나라 남서해안의 상부조간대에 분포하는 퇴적물의 퇴적상과 지구화학적 특성을 살펴보기 위하여, 이들 시료를 대상으로 퇴적물의 입도별 분포와 금속원소의 함량에 대한 분석을 실시하였다. 퇴적물의 입도는 잔자갈에서 니질크기로 불규칙한 분포특성을 가진다. 퇴적물의 분급도는 매우 양호한 분급에서 매우 불량한 분급으로 다양하게 나타났으며, 왜도는 대체로 양의 왜도가 우세하였다. 퇴적물 내에 함유된 금속원소들의 지구화학적 거동은 퇴적물 입도에 대한 의존도가 일부 영향을 주기는 하였으나, 복잡한 해저지형과 심한 변화를 보이는 조류 및 주변지질의 환경적 변화에 의해 많은 영향을 받은 것으로 보인다. 퇴적물에 함유된 금속원소들의 농축을 알아보기 위한 농집지수는 Co와 Cr이 보통 내지 심한 오염으로, Cu와 Ni가 보통 오염에 해당하였으나 특별한 집중 경향이 인지되지는 않았다. 따라서, 남서해안 퇴적물의 입도와 금속원소들의 함량분포는 복잡한 해저지형과 이에 따른 조류 유형의 심한 변화 그리고 주변지질 등이 복합적으로 영향을 미치는 해역으로 해석된다.
기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 이용한 경향성 분석은 경향성을 과소평가하는 문제점을 나타낸다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료의 정규분포 가정과 평균을 중심으로 경향성 평가가 이루어지는 기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 개선한 Quantile Regression (QR) 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 64개 강우 관측지점의 연 최대 극대강수량 자료에 대하여 QR 방법과 OR 방법에 대하여 통계적 성능을 평가하였다. QR 방법의경향성 분석결과 47개 지점에서 5% 오차수준 내에서 t-검정을 통과한 반면 OR 방법에서는 13개 지점 만이 통계적 유의성을 가지는 것으로 나타났다. 이는 OR 방법이 자료의 평균을 중심으로 경향성을 평가하는 기법인데 반해 QR은 자료의 다양한 분위에서 경향성을 평가함으로써 극대 및 극소 부분에서의 경향성을 보다 유연하게 감지하는 이유로 판단된다. QR 방법을 통한 경향성 평가는 평균 중심의 해석문제점을 개선할 수 있으며 자료가 정규분포를 따르지 않거나 왜곡된 분포형태를 갖는 자료의 수문학적 경향성 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
To investigate the distribution characteristics of grain size and organic matter of surface sediments from the Nakdong-Goryeong Mid-watershed, surface sediments were collected and analyzed. The samples were collected from six sited at four different times between May 2013 and May 2014. The were analyzed for grain size, water content, ignition loss, chemical oxygen demand, total organic carbon and total nitrogen. The surface sediments were mainly composed of medium sand (mean 44.7%) and coarse sand (mean 32.8%) and became coarser in May 2014. Fine sediments at the site NG-2 were poorly sorted and positively skewed, and occur in a tributary environment that is relatively low-energy compared with the other sites. The water content at the studied sites (15.3 ~ 34.9%) averaged 20.25%, and ignition loss (0.4 ~ 5.8%) and total nitrogen (274 ~ 2493 mg/kg) averaged 1.33% and, 696 mg/kg, respectively. These values indicated that the sediments were not seriously contaminated when compared with the sediment pollution evaluation standard of the National Institute of Environmental Research. The chemical oxygen demand (mean 0.17%) was at the non-polluted level compared with United States Environmental Protection Agency sediment quality standards. The total organic carbon (mean 0.18%) at all sites except site NG-2 (lowest effect level) was the no effect level of the Ontario sediment quality guidelines. The COD/IL (0.02 ~ 0.20) and C/N (0.73 ~ 6.76) were less than 1 and 10, respectively. Organic matter in the study area produced naturally from aquatic organisms. Results of principal component analysis showed that fine sediments (very fine sand and silt) were significantly affected by organic matters (ignition loss, chemical oxygen demand, total organic carbon and total nitrogen). In addition, the highest organic matters content in the study area occurred at the site with the finest sediments (NG-2).
본 연구는 저온에 민감한 밀양 23호를 모본으로 내냉성이 강한 Stejaree45호를 부본으로 교잡하여 육성한 175 RILs를 이용하여 내냉성 관련 형질들의 변이분포, 유전 통계량 및 상관 관계를 분석하였다. 조사된 형질 중 수당영화수, 적고, 출수지연일수, 간장단축율 및 영화수감소율은 정규분포에 가까운 연속변이 분포곡선을 보였으며, 모든 형질에서 양친의 범위를 벗어나는 초월분리현상을 보였다. 임실감소율과 수량감소율은 모본인 밀양 23호 쪽으로 일정하게 치우친 경향으로 저온에 민감한 쪽으로, 출수지연일수와 간장단축율은 부본인 Stejaree45 쪽으로 치우친 경향으로 내냉성이 증가되는 쪽으로 작용가가 큰 유전자가 관여하는 것으로 추정되었다. 내냉성 관련 형질들의 상관관계 중 수량감소율과 상관이 인정되었던 형질은 출수지연일수, 간장단축율, 이삭추출도 및 임실감소율이었고, 조사된 형질중 유전력이 $60\%$이상으로 나타난 형질은 분얼기 적고, 임실감소율, 이삭추출도 였으며, 유전력이 $40\%$ 이하로 낮았던 형질은 간장단축율, 영화수감소율 및 수량감소율이었다. 175 RILs 중에서 내냉성 관련 형질의 내냉성 정도가 부본인 Stejaree45수준이거나 그 이상의 내냉성 형질을 가진 것은 86계통으로, 1개의 내냉성 형질은 56계통 $32.0\%$였고, 2개의 내냉성 형질은 25계통 $14.3\%$, 3개의 내냉성 형질은 4계통 $2.3\%$, 4개의 내냉성 형질은 1계통 밖에 없었으며, 그 이상의 내냉성 관련 형질을 가진 계통은 없었다.
산림청에서는 지속가능한 산림경영의 실현과 국내 목재수급 및 우량 목재자원 확보를 위해서 전국 450개 단지, 292만ha의 산림을 경제림육성단지로 지정하고, 경제림육성단지별 관리계획을 수립하도록 하였으며, 이를 통해 각 지자체에서 보다 체계적이고 집약적으로 산림사업을 관리할 수 있도록 유도하고 있다. 현재 우리나라 산림의 대부분은 III, IV영급에 집중되어 있기 때문에 지속가능한 산림경영을 위해서는 이러한 불균형한 영급구조를 개선하는 것이 무엇보다 시급한 과제이다. 본 연구에서는 충북 영동군의 경제림육성단지를 대상으로 이 지역의 산림을 지속가능한 영급구조로 유도할 수 있도록 경영목표를 설정하고, 이를 위해 필요한 벌채수확량을 산출하였다. 벌채수확량의 최적화를 위해서 목표계획법(Goal Programming)을 적용하였으며, 그 결과 연구대상지의 산림을 지속가능한 영급구조로 유도하기 위해서는 50년을 전체사업기간으로 하여 매 분기(10년)별로 약 124만$m^3$의 벌채수확이 필요한 것으로 나타났다. 본 연구결과는 앞으로 영급구조 개선을 위한 관련 정책 및 사업들을 수립하는데 활용될 것으로 기대된다.
모바일 환경에서 정보 제공 및 처리의 대상이 되는 사람, 자동차, 비행기 둥과 같은 이동객체는 시간이 경과함에 따라 끊임없이 자신의 위치를 변경하는 특징을 가지며, 이러한 정보들을 데이터베이스에서 효과적으로 처리하기 위해서는 연속적인 위치 변경을 수용할 수 있는 저장공간과 색인 유지 및 관리 기술이 필요하다. 기존의 색인 기법들은 색인의 유지 성능보다 질의 처리 능력을 향상시키는데 노력을 기울여 왔기 때문에 복잡하게 이동하며 매우 빈번하게 위치 정보를 갱신하는 이동객체 정보를 관리하기 어렵다. 이 논문에서는 질의 처리 성능뿐만 아니라 이동객체의 빈번한 위치 갱신을 효율적으로 처리하기 위해 고정 그리드 방식의 색인과 R-Tree의 장점을 결합한 ACAR-Tree(Adaptive Cell index with Auxiliary R-Tree)를 제안한다. 제안된 ACAR-Tree는 R-Tree에서 색인의 재구성으로 인하여 갱신 성능이 저하되는 단점을 보완하기 위하여 고정 그리드 방법의 셀 기반의 색인 방법을 기초로 한다. 또한 고정 그리드 방법에서의 데이터 분포가 편중되었을 경우의 색인 성능저하 문제를 해결하기 위하여, 셀과 버켓이 1 : 1로 매핑되는 셀에서 오버플로가 발생하였을 경우 해당 버켓이 부가적인 색인 구조인 보조R-Tree로 전환하여 처리한다. 제안된 방법을 다양한 데이터 분포 및 데이터 크기에서 실험한 결과, 기존의 R-Tree 기반의 색인 방법과 비교하여 색인의 크기가 크게 감소하였으며, 질의 및 갱신 성능에 대해서도 뛰어난 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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