웹 어플리케이션은 생명 주기가 짧고, 마르고 정확한 개발이 요구되므로 모델링 단계에서의 요소 분류 및 요소간의 제약조건을 정의할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 각 프레임과 페이지를 그 성격에 따라 집합 프레임과 구조 프레임, 내용 페이지와 구조 정보 페이지로 분류, 이를 바탕으로 요소간의 관계를 정의하였다. 웹 응용 모델링의 요소 분류를 통해 그에 따른 제약 조건을 서술할 수 있는데, 이를 통해 사소한 예측할 수 있는 오류를 피할 수 있고, 웹 응용의 기본적인 테스트 케이스로도 사용할 수 있다.
TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 다국적 언어의 문자 인식은 표준패턴의 구조적 분석이 쉽지 않을 뿐만 아니라 학습패턴 집합의 규모와 특징의 수가 증가함으로 인하여 특징추출 및 인식 과정에서 방대한 계산량이 요구된다. 이에 본 연구에서는 학습 데이터에 포함되는 다량의 특징 집합으로부터 인식에 필요한 효과적인 특징을 선별함으로써 패턴 분류기의 효율성을 개선하기 위한 방법론을 고찰한다. 이를 위하여 수정된 형태의 Adaboost 기법을 제안하고 이를 적용한 실험 결과로부터 그 유용성을 고찰한다. 제안된 알고리즘은 초기의 특징 집합을 취약한 성능을 갖는 다수의 분류기(classifier)로서 고려하며, 이로부터 반복학습을 통하여 개선된 분류기를 점진적으로 선별해 나가게 된다. 학습의 원리는 주어진 학습패턴 집합에 기초하여 일종의 교사학습(supervised learning) 방식으로 이루어진다. 각 패턴에 할당된 가중치 값은 각 단계에서 산출되는 분류결과에 따라 적응적으로 수정되어 반복학습이 진행됨에 따라 점차 보완적 성능을 갖는 분류기를 선택할 수 있게 한다. 즉, 주어진 각 학습패턴에 대하여 초기에 균등한 가중치가 부여되며, 반복학습의 각 단계에서 적용되는 분류기의 출력을 분석하여 오분류된 패턴의 가중치 분포를 증가시켜 나간다. 본 연구에서는 실제 응용으로서 OSD 메뉴검증 시스템을 대상으로 제안된 이론을 적용하고 그 타당성을 평가한다.
본 연구에서는 수정이방성복원 후 지역확장분할 영상분류의 분류오류를 Markov Random Field(MRF) 기반 분류자를 사용하여 개선시킬 것을 제안하고 있다. 제안 접근법은 지역확장분할 분류에 의해 생성된 결과에서 분류오류의 발생 가능성이 높은 경계지역을 정의하고 경계지역내의 화소들에 대해 재분류를 수행하여 수정하는 것이다. 재분류를 위한 MRF 기반 분류자는 지역확장분할 분류에 의해 추정된 클래스 수와 클래스 특성 값을 기반으로 하여 분류를 수행하는 반복적인 기법이다. 모의자료에 대한 실험은 제안 기법이 분류 정확성을 향상시킴을 보여주었다 그러나 실제적으로 많은 탐사지역의 피복형태는 매우 복잡한 구조를 갖고 있으므로 일반적 MRF 기반 기법의 사용은 원격탐사 영상의 정확한 분석을 이끌어 내지 못할 수 있으므로 본 연구는 다중 분류자를 사용하는 다단계 경계지역 수정기법을 제안한다. 한반도의 실제 원격탐사 영상자료에 대한 적용결과는 다단계 기법의 효과성을 잘 보여주고 있다. 다단계 반복적 경계지역 내 분류수정은 분석지역에 존재하는 자세한 구조를 보존하는 한편 지역적 명확한 구분의 분류결과를 생성한다.
본 논문에서는 한.영 기계번역을 위한 한국어 품사 분류를 한다. 한국어 표준문법에서 제시되는 품사 분류 기준은 의미, 기능, 형식의 세 가지 기준을 적용하고 있으며, 자연언어처리에서도 같은 분류 기준을 바탕으로 하고 있다. 품사 분류에 여러 가지 기준을 적용하는 것은 문법구조 이해 및 품사 분류를 어렵게 한다. 또한 한.영 기계번역시 품사의 불일치로 전처리가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 하나의 기준을 적용하여 품사 분류를 한다. 방법으로 한국어 표준문법에 의하여 말뭉치에 태깅하고 문제점을 찾아내며, 새로운 기준에 의하여 품사 분류를 한다. 본 논문에서 분류된 품사는 한국어 문장에서 통사적 역할이 동일하고, 영에서의 사전 품사와 동일하다. 또한 품사 분류의 모호성을 제거하고, 한국어의 문장 구조를 명확히 표현하며, 한.영 기계번역시 패턴 매칭에 의한 목적언어 생성이 가능하다.
터널굴착이나 사면절취 등과 같은 굴착문제에 있어서 굴착방법을 결정하기 위해 대상암반에 대한 리핑암이나 발파암의 구분이 우선되며, 다음에 발파에 의한 굴착방법이 선정되었을지라도 화약량 및 종류, 천공방법 등 발파설계를 위해서 추가적으로 발파암에 대한 세부적인 분류가 필요하다. 일반적으로 RMR이나 Q시스템과 같은 암반분류법이 많이 사용되고 있지만, 발파암에 대한 표준적인 암반분류법이 없으며, 국내에서도 발파암 분류에 대한 연구가 거의 전무한 상태로 발파암의 분류요소로 사용될 수 있는 요소를 구하기 위한 연구가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 앞으로 국내에서 발파암 분류연구에 대한 방향제시를 위해서 발파와 암석의 역학적 특성, 지질구조와 불연속면의 특성과의 관계나 굴착과 관련된 암반분류에 대한 여러 논문사례를 통하여 발파암의 분류요소와 분류방법 등에 대해 언급한다.
본 논문의 목적은 공기 유동장내에 가스분류의 거동을 조사하고 실용 가스 기관의 설계시에 필요한 기초적 데이타를 제공하고자 하는데 있다.본 연구와 관련 된 후래의 연구를 보면 자문등은 열선농도프로브를 사용하여 정상분류중의 농도측정을 행하였고, 분류내의 내부구조를 상세히 조사하였다. 특히, 종래에는 일정하게 보였 던 분류코아 부의 농도변동값의 경향을 구체적으로 나타내었다.
본 논문은 한글 문자 패턴을 인식하기 위하여 쉐이프 패턴을 대상으로 한글의 구조적 정보를 이용한 새로운인식 방법에 대해서 연구하였다. 먼저, 입력된 데이타에 대하여 문자의 위치를 알기 위하여 문자 영역의 블럭화를 행하였고, 둘째로 한글의 무게 중심을 이용한 종모음의 유무를 결정하고, 횡모음과 짧은 기둥의 위치와 길이 조사 및 종정의 존재 여부를 조사하여 한글이 가지는 6가지의 기본 구조로 형식 분류를 하였으며, 마지막으로 분류된 형식에 따라 각각의 자소에 대해 유크리드 기리(Uclid distance)에 의한 탬플레이트 매칭(template matching)을 실행하여 인식을 행하였다. 본 연구는 실험을 통하여 총 2350자의 문자에 대하여 98.3%의 형식 분류율과 95.2%의 한글 인식율을 얻었다.
본 연구에서는 세계 각지의 초고층 건축물 사례 55개를 대상으로 초고층 형상의 비정형성을 대표적 유형에 따라 분류하고 해당 유형에 적용된 구조시스템을 조사함으로써 건축물의 비정형 형상과 이를 구현하기 위해 적용된 구조시스템간의 상관관계를 분석하였다. 대표적인 비정형 형상을 5개 유형으로 분류하고 구조시스템의 적용빈도를 조사한 결과, 적용 사례가 많은 Extrusions와 Tapers 형태에서는 적용된 구조시스템과의 유의미한 상관관계를 파악할 수 있었으며, 적용 사례가 많지 않은 Twisters, Tilted, Free Form 형태에서는 구조시스템의 상대적 적용 경향을 파악할 수 있었다. 본 연구의 결과는 비정형 형상에 적합한 구조시스템 대안의 우선순위를 설정하고 구조시스템 생성을 위해 형상으로부터 추출해내야 할 초기 파라미터를 선정하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
수리모델링은 유사나 유사량에 따른 하상의 변화를 구현하고 예측하는데 활용하고 있다. 만약 수리모델링을 하천의 생태적 구조나 기능과 연계하여 해석할 수 있다면, 수리학적 모델의 활용 가능성은 무궁무진해 질 수 있다. 본 연구에서는 동일한 시기의 항공사진 영상과 하천단면 자료를 활용한 수리모델링 모의 결과를 이용하여 서식처 구조를 각각 분류하고, 비교 검토하여 수리모델링 모의 결과에서의 서식처 분류 방안을 제안한다. 대상지는 한국의 금강 지류인 갑천 약 2 km 구간이며, 2012년도의 항공사진과 Nays2D모델을 이용한다. 서식처는 여울, 소, 사주 위 웅덩이, 사주부 정수역(backwater) 등으로 구분한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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