본 논문에서는 이진화기반 영역분할을 이용한 3D입체영상의 밝기 보정방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 좌우 3D입체영상 중 우 영상을 이진화를 통한 영역분할을 하고 크기가 작은 영역들은 제거한다. 다음 우 영상의 각 영역들에 대해 대응되는 좌 영상내의 영역을 상관계수(correlation coefficient)를 이용한 정합을 통해 추출한다. 영역단위의 매칭을 할 때 영역들 간의 겹침을 방지하기 위하여 모폴로지 필터로 영역경계에 인접한 일정부분을 제거한다. 그리고 좌우 영상의 영역 간 히스토그램 명세화를 수행함으로써 우 영상의 밝기 보정을 한다. 실험에서 좌 영상으로부터 블록단위 움직임보상으로 우 영상을 생성했을 때 제안한 방법이 블록평균 정합오차가 가장 작은 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 지상무인전투체계 중의 하나인 무인경전투차량이 RGB 영상정보를 기초로 스스로 전차를 탐지하고 조준점을 산출하는 지능형 표적획득/처리기술의 기초연구이다. 무인 경전투 차량이 전장에서 적 전차와 조우 시, 적 전차를 자율적으로 탐지하고 스스로 조준하는 방법을 개발하기 위해, 영상정보로부터 전차의 주요특징을 식별 및 추출하고, Maximally stable extremal regions, 중간값 필터, k평균 클러스터링 그리고 Morphological filtering의 영상처리기법 및 인공지능 알고리즘을 통해 전차의 외형정보를 추출 및 분석하였으며, 식별된 전차 외형정보를 벡터화하여 전차의 중앙을 지향하는 조준점을 산출하였다. 또한, 본 연구의 성능을 측정하기 위해 선진국들의 주력전차의 영상정보를 수집 및 분석하였고, 제안한 방법의 객관적인 전차탐지 성능은 정확도 91.6%, 정밀도 90.4%, 재현율 85.8% 그리고 F-measure 88.1%의 결과를 보여주었다. 본 연구가 무인전투체계의 지능형 표적획득/처리기술 연구개발에 도움이 되기를 기대한다.
본 논문에서 부산 해안선의 환경문제에 대하여 보호대책을 제시하며, 해안선의 관광개발과 환경 리모델링에게 이론적 근거와 지도 기준을 제공한다. 연구의 순서는 다음과 같다. 우선, 이론적인 해안선의 발전 특성을 통하여 환경문제에 영향을 미치는 요소를 도출하며 공간 구조에 시간축선을 결합한 조사방법으로 역사영상 기능과 그래픽 처리기술을 활용하여 부산 해안선 형태 변화의 특징을 찾는다. 공간에 영향을 미치는 기복도, 연전성, 은폐성, 시야도인 다섯 개의 요소를 통하여 자연 해안선, 인공 해안선과 생태 복구 해안선의 세 가지 유형을 도출하였고 이를 국제 콘테스트 사례를 도입하여 대책을 모색한 결과 관광, 사고, 개발, 문화, 그리고 개조의 다섯 가지 측면에서 환경보호 방안을 제시할 수 있었다. 향후 연구에서는 환경 리모델링에 중점을 둠으로써 주민들에게 보다 인성화된 활동 공간을 제공할 수 있도록 한다.
Purpose: We have developed a new method of segmenting the areas of absorbable implants and bone using region-based segmentation of micro-computed tomography (micro-CT) images, which allowed us to quantify volumetric bone-implant contact (VBIC) and volumetric absorption (VA). Materials and Methods: The simple threshold technique generally used in micro-CT analysis cannot be used to segment the areas of absorbable implants and bone. Instead, a region-based segmentation method, a region-labeling method, and subsequent morphological operations were successively applied to micro-CT images. The three-dimensional VBIC and VA of the absorbable implant were then calculated over the entire volume of the implant. Two-dimensional (2D) bone-implant contact (BIC) and bone area (BA) were also measured based on the conventional histomorphometric method. Results: VA and VBIC increased significantly with as the healing period increased (p<0.05). VBIC values were significantly correlated with VA values (p<0.05) and with 2D BIC values (p<0.05). Conclusion: It is possible to quantify VBIC and VA for absorbable implants using micro-CT analysis using a region-based segmentation method.
본 논문에서는 이진 분열(binary split)에 의한 새로운 계층구조(hierarchical structure)의 형태학적 영상분할 알고리즘을 제안하였다. 이는 각 계층에서 화질이 가장 낮은 하나의 영역에서 생성된 여러 마커중에서 단지 밝기 차가 가장 큰 두 개의 마커를 이용하여 두 영역으로 분할한다. 따라서 제안한 알고리즘은 기존의 방법보다 제한된 개수의 영역으로 화질의 개선을 가져오고 부호화 비용이 많이 소요되고, 인간시각에 민감하지 않는 경계선 정보를 감소시킨다. 또한 분할되는 영역의 개수를 조절할 수 있어 대역폭이 매우 제한된 PSTN(public switched telephone network), LAN, 그리고 이동통신망과 같은 환경에서 사용하기에 적합하다. 그리고 분할 결과에서 작은 영역을 없애기 위한 후처리 과정이 필요 없고, 각 계층의 단순화 단계에서 작은 크기의 형태소만을 사용하므로 기존의 방법보다 연산량이 적고 구조적으로 매우 간단하다.
Effects of proton beam irradiation on seed germination and growth pattern of tobacco (Nicotiana tabacum L. cv. BY-4; N. plumbaginifolia) and rice (Oryasativa L.) plants were estimated to develop the efficient conditions of irradiation. Seed germination rate was decreased by increasing the proton beam the current and the beam irradiation time in both tobacco and rice seeds. The beam irradiation conditions showing $50\%$ germination were over 60 sec at 10 nA, approximately 5 sec at 100 nA and at 500 nA beam current in tobacco seeds. And the conditions of $50\%$ germination were 60 sec at 10 nA, and 100 nA and 30 sec at 500nA in rice (cv. Dongjin 1) seeds. The growth of irradiated plants was decreased, but significant difference in morphological changes was not observed by the proton beam treatment. The proton beam is able to use as a mutagen, but some of the factors including beam size and beam detector-system must be established for efficient usage of the beam.
본 논문에서는 비디오 시?스에서 차들을 추적하고 검출하기 위해서 비디오와 이미지 처리를 활용하여 고속도로 및 일반 도로상의 교통흐름과 차량의 속도를 계측하는 기법을 제안했다. 제안된 기법은 배경이미지를 평가하기 위해서 비디오 스트림의 처음 프레임을 활용하였다. 비쥬얼 추적 시스템은 프레임 절대 차의 합을 토대로 한 단순한 알고리즘이다. 그것은 각 비디오 프레임으로부터 전경 이미지를 산출하기 위해서 배경화면을 빼고, 각 전경 이미지에 형태적 제거를 실행하고 임계값화 함으로서 임계치 윈도우에서 보인 이진이미지를 산출한다. 첫 번째 하얀 라인과 두번째 하얀 라인사이 거리를 측정하여 차의 위치를 찾았다. 평균속도는 물체의 위치 변화를 장소가 변하는 시간으로 나눔으로서 정의했다. 제시된 기법의 결과는 측정된 데이터와 잘 일치되었고, 실시간으로 결과를 본다.
연속 음성 인식 결과를 자연어 처리 기술과 접목시키기 위해 처리해야 할 두가지 문제점이 있다. 첫째는 말하는 단위와 문서의 띄어쓰기 단위가 일치하지 않는다는 것이고, 둘째는 발음시 형태소 내부 및 형태소 간에 음운 변동 현상이 생긴다는 것이다. 본 논문에서는 이 두가지 문제를 어절생성기와 음절복원기로 해결하고, 생성된 결과들을 형태소 분석하여 실패한 결과들은 교정기를 통해 교정하는 연속 음성 인식 후처리 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템의 실험은 두 종류의 음성 말뭉치 ?, 교과서 음성 말뭉치와 사설 음성 말뭉치를 대항으로 수행하였다. 각 말뭉치에 대한 성공률은 각각 93.72%, 92.26% 였고, 이 실험으로 제안한 시스템은 음성 말뭉치의 종류에 민감하지 않는 안정된 시스템임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 조사가 없는 연속된 명사열 중 하나의 명사처럼 쓰일 수 있는 명사열을 복합명사구라 정의하고, 의미 정보를 이용한 복합명사구의 구묶음 방법을 제시한다. 복합명사구의 구묶음에는 구문분석 말뭉치에서 추출한 명사쌍과 이들의 의미부류정보를 이용한다. 이러한 명사쌍과 의미부류정보는 신뢰도를 위해 세종말뭉치의 구문분석 말뭉치와 상세사전을 기반으로 구축하였다. 이들 정보를 이용한 복합명사구 구묶음 모듈은 길이(명사의 수)가 2 이상인 복합명사구에 대해서도 구묶음을 수행할 수 있다. 복합명사구 구묶음을 위해 '왼쪽명사-오른쪽명사' 쌍 38,940개, '왼쪽명사-오른쪽명사의미부류' 쌍 65,629개, '왼쪽명사의미부류-오른쪽명사' 쌍 46,094개, '왼쪽명사의미부류-오른쪽명사의미부류' 쌍 45,243개의 정보를 구축하여 이용하였다. 실험을 위하여 신문기사의 내용으로 이루어진 세종형태소분석 말뭉치로부터 길이가 3 이상인 조사와 결합하지 않은 연속된 명사열을 포함하는 1,000 문장을 임의로 선별하였으며, 실험결과는 86.89%의 정밀도와 80.48%의 재현율, 그리고 83.56%의 f-measure를 보였다.
목적 지향성 대화에서 화자의 의도는 화행과 개념열 쌍으로 구성되는 의미 구조로 근사화될 수 있다. 그러므로 지능형 대화 시스템을 구현하기 위해서는 의미 구조를 올바르게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 능동학습(active learning) 방법을 이용하여 효율적으로 의미 구조를 분석하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 언어 분석에 따른 부담을 덜기위하여 형태소 자질들과 이전 의미 구조만을 입력 자질로 사용한다. 그리고 정확률 향상을 위하여 자연어 처리 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 CRFs(Conditional Random Fields)를 기본 통계 모델로 사용한다. 일정 관리 영역에서 제안 모델을 실험한 결과는 기존 모델들과 비교하여 1/3 정도의 훈련데이타를 사용하고도 비슷한 정확률(화행 92.4%, 개념열 89.8%)을 나타내고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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