신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성하는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 신경회로망은 복수 개의 리미트사이클을 기억할 수 있다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 그다지 활발하게 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화된 결합하중 +1 및 -1로 연결된 연속시간모델 순환결합형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하여 이산시간 모델에서 기억 가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석하였다. 또한 뉴런의 활성화 함수가 완전선형인 경우와 구분선형 근사인 네트워크에 대한 리미트사이클의 안정성을 해석하였다.
본 논문은 산업응용을 목표로 효과적인 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 자동차 이미지를 얻은뒤 캐니 에지 추출(Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF (CCLUF with NFPP)을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 분리된 문자 영역은 메쉬 방법 및 세선화 후 X-Y 투영 방법으로 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터는 역전파 신경망으로 미리 학습된 가중치 값과 비교되며, 최종 문자 인식을 수행한다. 제안된 차량 번호판 인식 알고리즘의 효과적 동작은 실험을 통해 확인하였다.
상 하수 응집제인 폴리염화알루미늄(polyaluminumchloride, PAC)과 가성소다(NaOH)를 이용하여 수산화알루미늄을 합성하고, 가성소다(NaOH) 첨가량 변화에 따른 합성물 특징을 고찰하였다. 이 때 합성된 수산화알루미늄의 특징을 XRD, SEM, PSA로 분석하였다. XRD 분석 결과, NaOH 15g에서는 비정질 수산화알루미늄로, NaOH 20g에서는 깁사이트(gibbsite)(37%), 바이어라이트(bayerite)(35%), 보헤마이트(boehmite)(28%)의 혼합상(mixed phase)으로 나타났으며, NaOH 25g에서는 깁사이트(gibbsite)(67%), 바이어라이트(bayerite)(33%)로, NaOH 30g에서는 깁사이트(gibbsite) (83%), 바이어라이트(bayerite)(17%)로 나타났다. SEM 분석 결과, NaOH 25, 30g에서 판형 형태로 분석되었다. PSA 분석 결과, 수산화알루미늄의 입자 크기는 NaOH 첨가량이 증가할수록 감소하였다.
참조표와 벡터적응필터를 이용하여 디지털 하프톤컬러영상을 역하프토닝하는 방법을 제안한다. 하프토닝은 연속계조영상을 이진영상으로 변환하는 방법이고 이진영상을 연속계조영상으로 복원하는 것이 역하프토닝이다. 일반적으로 참조표를 이용한 방법은 처리속도가 빠르고 다양한 하프토닝방식에 대해서 고른 성능을 가진다. 참조표의 패턴을 정의하기 위해 사용하는 픽셀의 개수와 R, G, B 각 채널의 참조표를 어떻게 정의하는가는 참조표의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 표현 가능한 패턴의 종류와 사용되는 메모리 양을 고려하여 16개의 픽셀을 이용하고 R, G, B 각 채널의 참조표를 통합하여 하나의 참조표를 사용하는 방법을 제안하였다. 21개의 픽셀을 이용하고 R, G, B 각 채널의 참조표를 독립적으로 사용하는 기존의 참조표 방법보다. 제안된 참조표가 더 좋은 PSNR을 가지며 속도가 빨라지는 것을 실험결과를 통해 확인하였다. 참조표에 존재하지 않는 패턴에 대한 처리방법으로는 주변 픽셀의 정보를 이용하여 컬러를 복원하는 벡터적응필터를 제안하였다. 벡터적응필터는 주변 픽셀이 원영상의 컬러를 잘 반영할수록 좋은 성능을 가진다. 제안된 벡터적응필터의 성능이 기존의 방법보다 더 좋은 성능을 보임을 실험으로 확인하였다. 이를 통해서 제안된 방법이 기존의 방법보다 컬러 복원성능도 더 우수함을 알 수 있었다.
모의 사격 시스템은 군사 훈련에 드는 많은 비용과 시간을 줄일 수 있음은 물론이고 사고의 위험을 배제할 수 있다. 특히 레이저를 이용한 모의 사격 시스템은 실탄을 사용한 훈련과 거의 유사한 환경을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 레이저빔을 인식하기 위한 효과적인 영상처리기법의 개발이 필요하다. 본 연구에서 제안하는 방법은 인접한 두 영상에서 차 영상을 구하고 이 차 영상에서 빔을 배경과 구분하기 위해서 쓰레쉬홀딩 방법을 적용하였다. 이때 쓰레쉬홀드 값은 배경을 이루는 점들의 밝기 분포가 정규분포를 이룬다는 가정 하에 결정한다. 이 결과에 잡음제거와 영역분리 과정을 거쳐서 빔의 영역을 정한다. 이 영상처리 방법의 계산 복잡도는 영상의 크기와 잡음제거를 위해 사용한 마스크의 크기를 곱한 값에 비례한다. 실험에서 제안한 방법은 93.3%의 정확도를 보였다. 또한 부정확한 결과가 나오는 경우에도 항상 빔을 포함하여 영역을 잡는 것을 확인할 수 있었다.
VXIbus란 모듈화 기기들의 상호 호환성을 위하여 VMEbus를 기본으로 구성된 업계 표준이다. VXIbus 시스템을 구현하기 위한 디바이스는 크게 register based 디바이스와 message based 디바이스로 나눌 수 있으며, 본 논문에서는 slot0모듈과 A/D변환 모듈로 이루어진 register based VXIbus 서브 시스템을 구성하였다. A/D변환모듈은 디지털 전압계로 사용되었으며, 외부 제어컴퓨터와 slot0모듈간의 통신은 LAN을 이용하였다. 한편 SCPI(Standard Commands for Programmable Instruments)는 계측기 언어의 표준화로서 외부 제어 컴퓨터에서 ASCII 형태로 slot0 모듈로 전송되어지며, 다시 2진 형태의 명령어로 변환되어 A/D변환모듈로 전송되어진다. 실험결과 측정된 전압값이 외부 제어 컴퓨터상에서 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 관찰할 수 있도록 시스템을 구성하였다.
메모리 관련 오류 검출은 소프트웨어 개발 시 신뢰성 향상을 위해서 수행하여야 할 가장 중요한 작업중의 하나이다. 그러나 메모리 오류 검출을 위한 긴 디버깅 시간은 이동 통신 기기 개발 과정에 있어 큰 문제가 되었다. 대부분의 메모리 오류 검출 도구는 정적 분석 기법을 사용하나, 큰 용량의 동작 메모리로 인하여 이동 통신 기기 개발에는 사용되지 못하는 경우가 많다. 때문에 이동통신 기기 업체는 고품질의 기기를 빠른 시간 내에 개발하는 것이 매우 어려웠다. 이 논문에서 소개될 이동통신 기기 개발을 위한 Pin 기반의 메모리 오류 검출 도구인 PinMemcheck은 Pin의 이진 가공 기법과 간단한 데이터 구조를 적용하여 기준 설정 대비 약 1.5배의 실행 시간 부하 내에서 필수 오류들을 모두 검출해 내었다.
본 논문은 한국의 차량 번호판 인식에 효과적인 방법을 제안한다. 획득한 자동차 이미지로부터 Haar-Like Feature를 이용해 대략적인 번호판 후보 영역을 찾아낸 후, 랭크 필터를 사용하여 전처리를 하고 캐니 에지 추출 (Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF (CCLUF with NFPP)을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 분리된 문자 영역은 메쉬 방법 및 세선화 후 X-Y 투영 방법으로 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터는 역전파 알고리즘을 사용하여 학습된 신경망을 이용하여 문자 인식을 수행한다. 제안된 차량 번호판 인식 알고리즘의 효과적 동작은 실험을 통해 확인하였다.
본 논문은 실영상에서 형태 정보와 에지 영상을 이용한 교통 표지판 영역 추출 및 인식 방법을 제안한다. 화소의 RGB 색상비를 이용하여 생성한 이진 영상에서 connected component 알고리듬에 의해 분할된 후보 영역들을 대상으로 형태 정보인 XY축 대칭성을 기반으로 교통 표지판 영역을 추출한다. 만약 후보 영역이 검출되지 않을 경우, 히스토그램 평활화에 의해 대비를 향상함으로써 영역 추출이 가능하다. 그리고 교통 표지판 영역의 에지 영상에서 추출한 수평-수직 투영(XY projection). 모멘트(moment), 동심원형 패턴 및 8 방향 광선과 에지와의 거리 및 교차점의 개수 등의 형태 정보를 기반으로, 사전에 구축한 데이터베이스와의 유사도 측정에 의해 인식을 수행한다. 다양한 실영상을 대상으로 실험한 결과, 본 방법이 빛이나 날씨 조건 등의 외부 환경에 강건하게 추출 및 인식함을 보인다.
지금까지 대부분의 메타데이터들은 응용 분야에 제한된 부분만을 주로 취급하였다. 그러나 동일한 비디오 데이터를 표현하기 위해서는 동일한 형태의 메타데이터가 필요하고, 이때 비디오 데이터베이스에서 동일한 비디오 데이터에 대하여 서로 다른 여러 개의 메타데이터를 지원해야 하는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 더블린 코어 모델을 확장하였다. 제안된 비디오데이터 표현에서는 더블린 코아 모델을 확장한 메타데이터가 비디오 데이터의 구조, 내용 및 조작에 관한 정보를 관리하도록 하였다. 제안된 메타 데이터는 시스템 관리 부분과 사용자 정의 부분을 분리함으로써 응용 분야에 독립적인 모델구축이 가능하다. 13개의 시간 관계 연산은 더미 샷의 시간 변환 관계를 사용하여 6개로 감소시켰다. 이 감소된 6개의 연산은 역관계를 배제시켜 표현의 일관성을 유지시키고, n-ary시간 관계의 샷들을 이진관계로 변환시킨다. 그리고 실제 응용 분야에 적용하고 실험하여 확장된 더블린 코어 모델이 응용 분야에 동일한 구조로 메타데이터를 표현하고 동일한 방법으로 검색할 수 있음을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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