최근의 지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 홍수와 가뭄과 같은 극한 사상의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 특히, 가뭄은 장기간에 걸쳐 피해를 유발시키는 대표적인 자연재해 중의 하나이다. 따라서 본 연구에서는 가뭄의 크기와 정도를 정량화 할 수 있는 가뭄빈도해석을 수행하였다. 가뭄빈도해석을 위하여 우리나라의 61개 지점을 대상으로 EDI 가뭄지수를 산정하였다. 일별로 산정된 EDI 지수를 이용하여 연도별로 최저값을 추출하였다. 추출된 EDI 자료를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 빈도해석은 복합 확률 분포형 등의 장점을 갖고 있는 경계핵밀도함수를 이용하여 수행하였다. 분석 결과에서 재현기간 5년 내지 10년에서 극단적으로 건조함을 나타내는 가뭄지수인 -2.0 이하의 값을 갖는 것으로 나타났다. 따라서 가뭄은 평균적으로 재현기간 5년에서 10년 사이에 반복적으로 발생할 수 있다. 그러므로 가뭄에 대한 지속적인 모니터링 시스템의 구축과 가뭄피해를 최소화 할 수 있도록 해야 한다.
제 3차 국가 GIS 기본 계획의 목적은 국가지리정보체계의 원활한 구축 및 지리정보 활용촉진으로 기존의 구가 GIS 구축의 양적 확산에서 질적 심화를 도모하고 있다. 고해상도 위성영상이 다양한 분야에서 활발하게 이용하게 됨에 따라 지형자료의 더 정확한 경계검출에 대한 필요성이 대두되고 있다. 위성영상을 이용한 도로 경계 검출은 교통정보시스템을 포함한 도로계획, 도시계획 등의 GIS 응용을 위한 필수 연구로 인식하고 있다. 본 연구는 IKONOS 영상에서 도로 경계 검출을 위한 고주파 와 저주파 필터링 비교분석에 관한 연구이다. 분석결과 저주파 필터링과 고주파 필터링은 입력영상의 경계부분에서 영상을 선택적으로 강조할 수 있었다. 저주파 필터링과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체영상을 대상으로 변화시켜 비교적 도로 폭이 넓은 경우 효과적이었다. 고주파 필터링은 세부적인 영상정보를 선택적으로 강조할 수 있었다.
선형 탄성 등방성 물체 내에 있는 일반적인 복합모드 크랙 문제들을 해석하기 위한 이중 경계적분방정식의 일반식과 계산해법이 제시되었다. 크랙면이 포함된 물체 해석에 있어서 유일한 해를 얻기 위하여, 한 면상의 점에는 변위 경계적분방정식이 적용되었고 마주하고 있는 상대면 상의 점에는 인력 경계적분방정식이 적용되었다. 인력 및 변위 경계적분방정식의 강특이해 및 초특이해 적분항들은 수치해법을 적용하기 전에 정상화되었다. 정상화과정 중 보정되는 강특이적분항이 상대 크랙면 상의 특이해 요소를 따라 직접 적분되는 것을 격리시키기 위하여, 특이해 적분 경로를 완만한 곡면으로 우회시킨 가상의 비특이해 보조경계로 대치하여 적분값을 계산하였다. 제시된 해법의 정확성과 효율성을 예시하기 위하여, 2차원 및 3차원 크랙 문제의 변형 후 모습과 응력강도계수 계산 결과를 보였다.
퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 패턴들을 클러스터링하는데 있어서 반지름 값이 되며 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 핀다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 벡터들을 대략적으로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경험적으로 경계 변수를 설정해야 단점이 있다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식율을 저하시킨다. 된 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴들과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 가중치 조정에 적용한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
문서 인식 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중의 하나로 문자 분할 오류를 들 수 있는데 보다 우수한 성능의 문서 인식 시스템 개발을 위해서는 정확한 문자 분할 방법이 절실히 요구된다. 기존의 문자 분할에 관한 연구들은 이진 영상을 대상으로 함으로써 접촉되거나 겹치는 문자의 경계 부분에서 문자 분할에 유용한 정보들을 잃어 문자 분할 오류를 초래할 수 있다. 하지만 명도 영상을 분석해 보면 문자의 접촉 부분에서 주로 나타나는 지형적 특징이 있으며, 문자 경계에서 명도값이 변하는 것을 관찰할 수 있는데 이와같은 명도 영상의 정보를 사용하면 보다 효과적으로 문자를 분할할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여 명도 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고 다단계 그래프 탐색 방법을 이용하여 명도값을 추적함으로써 비선형 문자 경계를 찾는 새로운 문자 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명도 문자열 영상을 입력으로 받아 명도 영상의 투영값과 명도 영상으로부터 추출된 지형적 특성을 이용하여 문자 분할 영역을 결정하고 문자 분할 영역내에서 다단계 그래프 탐색에 의한 비선형 문자 분할 경로를 찾는다. 그리고 문자 인식기와 결항하여 최종 문자 분할 위치를 확정하는 인식 결과를 이용한 문자 분할을 수행함으로써 문자 분할 위치 및 문자 인식 결과를 확정한다. 다양한 문서에 대한 실험 결과 제안된 방법이 이진 정보만을 사용하는 방법보다 접촉 혹은 겹친 문자 분할에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
영상의 픽셀기반처리는 한 픽셀의 값을 변환하는데 다른 픽셀의 값에 관계없이 단지 현재의 픽셀의 값에만 의존하여 변환하는 처리를 의미한다. 픽셀기반 처리는 영상 변환, 영상 개선, 영상 합성 등의 많은 분야에서 가장 기초적인 연산으로 사용된다. 산술연산, 히스토그램 평활화, 명암대비 스트레칭 등의 처리 방법들이 있다. 본 논문에서는 드론으로 촬영된 서해안 갯벌 영상에서 갯벌 영역을 명확하게 구분하기 위하여 전처리 과정 중 경계검출부분에서 픽셀기반처리를 이용하여 효율적인 윤곽선을 찾기 위한 방법을 모색한다.
본 연구에서는 축대칭 형태의 음향문제를 해석할 수 있는 경계요소 프로그램을 개발하여 소음기의 투과손실(transmission loss)의 계산에 적용하였다. 우선 단순팽창관 소음기에 대해서는 경계요소법에 의해 투과손실을 구한 후 평면파이론 및 실험으로 구한 값과 비교 평가하였다. 또한, 평면파이론을 적용할 수 없는 경우로서 흡음재를 부착한 팽창관 소음기에 대해서는 경계요소법으로 구한 투과손실을 실험결과와 비교 고찰하였다.
본 논문에서는 뉴스 비디오 자막의 구조적 문자 특성을 이용한 자동 자막추출방법을 기술하였다. 기존의 방법들은 경계 추출이나 이진화 과정 후에 화소값의 변화 profile에 나타나는 문자의 굵기, 간격 등의 문자 특징을 이용하는데 반해 본 논문에서 제안한 방식은 뉴스 비디오 자막에서 문자와 배경을 구분하는 테두리선을 배경과 문자를 구분하는 경계로 하여, 적절한 이진화 과정과 영역확장 기법을 이용하여 문자를 추출하였다. 제안한 방법은 문자에 대하 사전지식이 없어도 되며, 사용한 영역확장 기법은 기존의 방법에서의 경계 추출기법보다 간단하면서도 효과적인 문자추출 결과를 나타낸다.
오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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