본 논문에서는 칼라 CCB 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 HSI 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 특징자의 기하학적 특징각을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함에 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 특징자들의 기하학적 특징각을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 특징자들의 기하학적 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.
본 연구는 법률명 용어의 의미적 성분분석을 통해 '보충적 관계속성'을 도출하고, 이를 구조적 용어사전의 관계속성 설정에 적용하였을 때 용어관계에 나타나는 효과를 확인하는 것을 목적으로 한다. '보충적 관계속성'이란 클래스(범주)별 용어들이 가지는 특징에 기반하여 만든 관계속성을 말하며, 용어사전 구축 시 도출한 관계속성을 반영함으로서 용어 간 관계가 유기적이고 명확하게 표현될 수 있도록 하는 보조적 구축지침의 역할을 하도록 한다. 이를 위해 법원도서관 '법률용어 관련어집의 316개 용어쌍을 분석하여 '보충적 관계속성'을 도출하였으며, 구조적 용어사전 용어에 적용하여 밀도 값과 밀도의 정도를 시각화하여 효과를 확인하였다. 그 결과, '보충적 관계속성' 전, 후의 변화는 적었으나 이는 법률명 용어의 특징으로 인한 결과라는 것을 알 수 있었고, '보충적 관계속성' 반영의 명확한 효과 확인을 위해서는 분석대상용어를 법률명에서 법률관련용어로 확장시켜 연구할 필요성을 확인하였다.
동굴이 휴양명소로 자리잡아 감에 따라 동굴에 대한 관심이 늘어나고 있는 때에 우리나라에 분포하고 있는 동굴의 구조적 특성을 밝히는 것은 중요한 일이다. 본 연구의 목적은 우리나라에 분포한 동굴을 유형별로 분류하고, 그 중 대표적인 석회동굴과 화산동굴의 구조적 특성을 밝히는 것이다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라에는 260개 이상의 동굴이 분포하고 있는데, 강원도와 충청북도 지방에 75% 이상이 집중되어 있으며, 이것은 이들 지역이 우리나라의 지체구조사 옥천지향사에 해당하는 곳이어서 석회석이 발달한 때문이다. 둘째, 우리나라의 동굴은 성인상으로 분류하면 석회동굴 ·화산동굴 ·해식동굴 ·저리굴 등으로 나눌 수 있는데, 석회동굴이 가장 많고, 화산동굴은 제주도에 주로 분포한다. 셋째, 동굴지형면에서 석회동굴은 이차 생성물의 성장으로 인해 다양한 볼거리를 제공하는 반면에, 제주도의 화산동굴은 규모면에서 세계적이라는 것이 특징이고, 몇몇 동굴에서는 해안가 패사류의 퇴적으로 인해 석화동굴에서만 볼 수 있는 이차 생성물이 발달된 곳도 있다. 마지막으로 동굴생물적 측면에서는 동굴의 깊이가 클수록 진동굴성 동물이 비교적 많이 발견된다. 또한 본토의 석회동굴과 제주도의 화산동굴 내에 분포하는 동굴생물은 다소 그 종류에서 차이가 나타나고 있다. 특히 제주도의 화산동굴에는 그곳에만 독특하게 사는 동굴생물들이 발견되어 종의 이름에 ‘제주도...’ 라고 명명하는 것이 특징이다.
본 연구에서는 동적 수신호 패턴에 대한 효과적인 인식을 위하여, 특징추출 단계와 패턴 분류 단계의 두 모듈로 이루어지는 복합형 신경망 모델을 제안한다. 특징추출 모듈을 위하여 고유의 특징표현 기법과 3차원 수용영역 구조의 CNN 모델을 제안한다. 이는 3차원 형식의 데이터로 표현되는 수신호 패턴으로부터 특징점의 공간적 변이뿐만 아니라 시간적 변이에 강인한 특징추출 기능을 제공한다. 패턴 분류 모듈에서는 효율적인 학습과 인식 기능을 위하여 수정된 구조의 GFMM 모델을 제안한다. 또한 학습패턴의 빈도를 고려한 활성화 특성과 학습 방법을 정의함으로써 기존의 GFMM 모델이 갖는 단점인 학습결과가 학습순서에 종속되는 특성과 비정상적 패턴 및 노이즈 패턴에 민감한 현상을 개선한다.
일본의 도시바는 세계 최초로 독자적인 나선형 압축기구의 채용으로 밸브 없이 연속적인 압축이 가능한 헬리컬 압축기를 개발하였다. 이 압축기는 저소음, 저진동, 우수한 에너지 절약성, 콤펙트한 구조가 특징이다. 여기서는 상품개발 배경과 헬리컬 압축기의 구조, 특징등을 소개하고자 한다.
동영상 데이터가 급증하면서 뉴스 검색과 같은 검색 서비스를 위한 내용 기반의 색인 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따른 최근의 동영상 색인 기술들은 특히 용량이 큰 동영상에서 자동 또는 반자동으로 색인하기 위한 방법들을 소개하고 있으며, 대부분 저수준 특징(low-level feature)들을 이용하여 특정 구간을 검출하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 저수준 특징만을 이용할 경우 고수준 특징(high-level feature)이 나타내는 인지적 측면에서의 동영상 내용을 다룰수 없어, 사용자가 일일이 내용에 따른 구분 작업을 병행해야 하는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 뉴스와 같이 시간적으로 비정규적이지만 내용에 따라 구조를 지니고 있는 동영상에 대해서, 저수준 특징만을 사용하여 고수준 특징을 이용한 것과 같은 성능으로 사용자가 수행해야 하는 작업을 최소화하는 내용 기반 구간 검출 방법에 의한 색인 방법을 제안한다. 특히 저수준 특징을 이용한 프로그램 구간 검출은 빠른 처리 및 효과적인 검출 성능 보이고 있어, 본 논문에서 제안한 비정규 구조 색인 방법이 내용 기반 색인에 매우 효과적임을 보여주고 있다.
연체동물, 복족강의 소화기관에 관한 연구는 20세기 초 Graham (1932, 1939)을 시작으로 많은 연구자들에 의해 형태 및 구조적 측면의 연구가 수행되어져 왔다(Graham, 1941,1964, 1973; Lutfy and Demian,1967; Bevelander, 1988). 복족류 소화관의 점막상피층을 구성하는 세포들의 종류 및 조직학적 특징에 대해서 Boer and Kits (1990)는 Lymnaea stagnaiis를 대상으로 소화관의 조직화학적인 방법과 미세구조적인 연구를 통하여 이들 소화관의 내강 상피조직이 섬모세포와 미세융모 그리고 다양한종류의 선세포들로 구성되어 있음을 보고한바 있다. (중략)
수사구조는 텍스트의 각 구성 성분이 맺고 있는 관계를 의미하며, 필자의 의도는 논리적인 구조를 통해서 독자에게 더 잘 전달될 수 있다. 따라서 독자의 인지적 효과를 극대화할 수 있도록 수사구조를 고려하여 단락과 문장 구조를 구성하는 것이 필요하다. 그럼에도 불구하고 지금까지 수사구조에 기초한 한국어 분류체계를 만들거나 주석 코퍼스를 설계하려는 시도가 없었다. 본 연구에서는 기존 수사구조 이론을 기반으로, 한국어 보도문 형식에 적합한 30개 유형의 분류체계를 정제하고 최소 담화 단위별로 태깅한 코퍼스를 구축하였다. 또한 구축한 코퍼스를 토대로 중심문장을 비롯한 문장 구조의 특징과 분포 비율, 신문기사의 장르적 특성 등을 살펴봄으로써 텍스트에서 응집성의 실현 양상과 구문상의 특징을 확인하였다. 본 연구는 한국어 담화 구문에 적합한 수사구조 분류체계를 설계하고 이를 이용한 주석 코퍼스를 최초로 구축하였다는 점에서 의의를 갖는다.
본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위해 학습을 통해 손 모양과 손 구조 간 유사도를 결정하는 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 가림 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인해 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에는 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대해서 추가적으로 고려해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식의 과정에서 사용되는 손 모양 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 영상 특징으로 나누고, 학습을 통해 각 특징 간 연관성을 정의한다.
본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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