아날로그 형태로 기록되어지는 조위관측 기록의 디지털화는 많은 해양 관련 연구에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 조위관측 기록 디지털화의 한 부분인 그래프 영역 분리에 관한 방법을 제안한다. 사용자가 그래프 영역으로 간주되는 하나의 픽셀을 선택하면, 선택된 픽셀의 색상을 이용해 이미지의 상당 부분을 구성하는 배경 픽셀들을 분리한다. 남아 있는 배경 픽셀들과 그래프 영역 픽셀들을 구분하기 위해, 각 열에서 하나의 그래프 픽셀을 결정하고, 이 픽셀을 중심으로 그래프 영역을 분리한다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방법이 이전의 그래프 영역 분리 방법의 단점을 보완하고, 원 이미지의 그래프 영역과 유사한 그래프 영역을 검출할 수 있음을 보여준다.
이동통신 네트워크의 위치영역 설계는 위치관리 비용을 최소화하도록 네트워크를 위치영역으로 분리하는 문제이다. 기존 위치영역 설계 관련 연구는 설계의 모수가 되는 호 발생률 및 셀 간 가입자 이동률을 고정된 것으로 가정하였다. 그러나 실제 환경에서의 두 모수는 시간에 따라 변화하고, 일정한 패턴을 나타내며, 시간 당 셀 내 인구에 영향을 받는다. 본 연구에서는 이러한 인구유동 및 호 발생의 불확실성 및 시간에 따는 패턴 변화를 고려하여 기준 이상의 페이징 서비스 품질을 만족시키고, 비용을 최소화 하는 위치영역 설계 방식을 제안하였다. 모수의 변동에 일정 서비스 품질을 보장하기 위해 시간대 및 가동률 상한의 개념을 도입하여 추계적 문제를 정적 그래프 분리문제로 변환하였고, 이에 대한 솔루션은 Simulated Annealing을 응용한 경험적 최적해 도출 알고리즘을 이용하여 도출했다.
래스터 지도에서 직선 또는 곡선과 중첩되어 있는 경우의 문자는 추출하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 고립되어 있는 문자뿐만 아니라 문자이외의 요소와 중첩되어 있는 문자도 효과적으로 추출할수 있는 분할 정복(divide and conquer) 개념에 기반한 문자 추출방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 이미지의 연결 요소로부터 볼록다각형(convex hull)을 생성한다. 그리고 이 다각형이 충분한게 문자영역만을 포함할때가지 볼록 다각형을 이등분하면서 가장 긴 선분(투사 선분)을 기준으로 두 영역으로 분할한다. 다음으로 문자를 추출하기 위해서 이 선분을 기준으로 연결 요소상의 픽셀의 밀집도를 계산하는 알고리즘(프로파일링)을 적용한다. 또한 지도상에서 추출된 개별적인 문자들을 의미있는 단어들로 묶기(grouping)한 새로운 알고리즘을 소개한다. 특히 지도상에 나타나는 문자의 종류는 매우 다양하고 또한 이 문자들이 놓여있는 방향 역시 일정하지 않기 때문에 이러한 단어를 찾는 kd법은 쉽지 않다. 이를 위해 본 논문에서는 3차원 인접 그래프(3-D neighborhood graph)G를 소개한다. 이 그래프 G에서 각 노드는 하나의 분리된 문자를 나타내며 자신의 크기와 위치에 따라서 3차원 공간상에서 위치하게된다. 따라서, 크기가 큰 (작은)문자들은 보다 큰 (작은) z값을 가지고 되며 이 그래프 G에서 서로 인접한 노드들을 연결함으로써 지도상에 존재하는 서로 다른 종류의 문자 스트링을 추출할수 있다. 실험결과는 서로 다른 지도 이미지에 대해서 약 95% 이상의 단어 추출율을 보여준다.
didates.본 논문은 절차 중심 소프트웨어를 객체 지향 소프트웨어로 재/역공학하기 위한 다단계 절차중 첫 절차인 객체 추출 절차에 대하여 기술한다. 사용한 객체 추출 방법은 전처리, 기본 분할 및 결합, 정제 결합, 결정 및 통합의 다섯 단계로 이루어진다 : 1) 전처리 과정에서는 객체 추출을 위한 FTV(Function, Type, Variable) 그래프를 생성/분할 및 클러스터링하고, 2) 기본 분할 및 결합 단계에서는 다중 객체 추출을 위한 그래프를 생성하고 생성된 그래프의 정적 객체를 추출하며, 3) 정제 결합 단계에서는 동적 객체를 추출하며, 4) 결정 단계에서는 영역 모델링과 다중 객체 후보군과의 유사도를 측정하여 영역 전문가가 하나의 최적합 후보를 선택할 수 있는 측정 결과를 제시하며, 5) 통합 단계에서는 전처리 과정에서 분리된 그래프가 여러 개 존재할 경우 각각의 처리된 그래프를 통합한다. 본 논문에서는 클러스터링 순서가 고정된 결정론적 방법을 사용하였으며, 가능한 경우의 수에 따른 다중 객체 후보, 객관적이고 의미가 있는 객체 추출 방법으로의 정제와 결정, 영역 모델링을 통한 의미적 관점에 기초한 방법 등을 사용한다. 이러한 방법을 사용함으로써 전문가는 객체 추출 단계에서 좀더 다양하고 객관적인 선택을 할 수 있다.Abstract This paper presents an object extraction process, which is the first phase of a methodology to transform procedural software to object-oriented software. The process consists of five steps: the preliminary, basic clustering & inclusion, refinement, decision and integration. In the preliminary step, FTV(Function, Type, Variable) graph for object extraction is created, divided and clustered. In the clustering & inclusion step, multiple graphs for static object candidate groups are generated. In the refinement step, each graph is refined to determine dynamic object candidate groups. In the decision step, the best candidate group is determined based on the highest similarity to class group modeled from domain engineering. In the final step, the best group is integrated with the domain model. The paper presents a new clustering method based on static clustering steps, possible object candidate grouping cases based on abstraction concept, a new refinement algorithm, a similarity algorithm for multiple n object and m classes, etc. This process provides reengineering experts an comprehensive and integrated environment to select the best or optimal object candidates.
일반적으로 외부에서 획득되는 영상은 대기 중에 존재하는 먼지, 물방울, 연무, 안개, 연기 등에 의해 화질이 감쇠되고 결과적으로 대비도 감소와 색상의 왜곡 현상이 발생한다. 그리나 안개와 배경 사이에 내재된 모호성 때문에 배경으로부터 안개를 제거하는 작업은 결코 간단한 문제가 아니다. 본 논문에서는 단일 영상에서 비용함수로서 에지의 기울기를 이용한 그래프 기반 영역 분할 방법을 이용하여 안개 제거를 위한 새로운 방법을 제안한다. 우리는 장면을 깊이 관련 정보에 따라 여러 영역으로 분리하고 전역적인 안개값을 추정한다. 매체의 전달량은 그래프 기반 영역 분할 알고리즘의 임계 함수에 의해서 직접적으로 계산된다. 매체 전달량과 안개값이 계산되면 안개 모델식에 의해서 쉽게 안개가 제거된 영상을 복원할 수 있다. 그리고 안개 영상과 복원된 영상간의 에지의 기울기 비율을 계산함으로써 기존의 연구 방법과 제안된 연구 방법의 가시성 복원 정도를 비교 평가하였다. 다양한 안개 영상에 대한 실험 결과 제안된 방법의 우수한 안개 제거 및 화질 복원 능력이 입증되었다.
본 논문에서는 한글 인쇄체 문자의 자소를 비선형적으로 분리하는 방법을 제안한다. 자소 분리 대상 문자는 자소의 조합 방식에 따라 6개의 형식으로 분류한다. 인쇄체 한글의 6형식 분류를 위해 그레이 레벨의 문자 이미지로부터 망 특성과 수직 수평 투영 기법을 이용해 특징을 추출하고, 오류 역전파 기법을 이용하여 분류를 시도한다. 분류된 문자 형식을 기반으로 분리 후보 영역을 지정하고, 이 영역을 기반으로 다단식 그래프 탐색 알고리즘을 이용하여 최적의 비선형적 자소 분리 경로를 찾아낸다. 실험 결과, 제안한 방법은 한글의 6형식 분류에 적합하였으며, 자소가 서로 붙어 선형적으로 분리가 어려운 문자의 자소 분리에 좋은 성능을 나타내었다.
지구 온난화로 인해 홍수나 집중 호우와 같은 자연 재해들이 증가하고 있다. 이러한 자연 재해들이 미리 그리고 효과적으로 인지될 수 있다면 재해로 인한 많은 피해들을 미리 막을 수 있을 것이다. 최근 비주얼 센서기술의 발전을 바탕으로 재해를 예방하기 위해 하천을 포함한 다양한 자연환경을 감시하는데 비주얼 센서 기술을 적용하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 이 논문에서는 비주얼 센서 네트워크 기술을 이용한 하천 감시시스템에 적용 가능한 하천 영상에서 강물 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 최소 신장트리 알고리즘을 이용하여 영상을 세밀하게 분할한다. 그리고 강물 영역과 배경 영역에 대한 사전 정보를 이용하여 초기 영역을 설정하고 유사한 영역을 병합하여 각 영역을 확장함으로써 강물 영역을 분리한다. 실험결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 강물 영상에서 강물 영역을 분리하는 것을 보여준다.
본 논문은 지식의 규칙 표현을 위한 저작도구인 규칙편집기에 대하여 기술한다. 지식표현방법은 인간의 일상언어와 컴퓨터와의 표현구조를 고려하여 결정된다[2]. 이러한 지식표현방법에는 규칙, 프레임, 의미망, 그래프 등이 있다[2]. 본 논문에서는 지식을 규칙의 형태로 표현하고자 한다. 또한, 표현하고자 하는 지식의 영역은 비즈니스 도메인으로 한정한다. 비즈니스 지식이란 기업의 업무처리에 필요한 제반 지식인 업무처리 절차, 규정 등을 의미하며, 현재 대부분의 기업이 운영하는 기존 응용 시스템은 프로그램 소스의 일부분으로 비즈니스 규칙을 포함하고 있다. 기존 응용 시스템은 경영 상황 및 업무의 변경 등에 따른 비즈니스 지식의 잦은 수정 요구로 시스템의 유지 관리에 많은 비용과 수고가 필요하다. 이러한 문제점의 해결을 위하여 응용 프로그램에서 비즈니스 지식을 분리하여 관리하는 비즈니스 지식처리기술이 기업 응용 프로그램 개발에 도입되고 있다. 코드 속에서 분리된 비즈니스 지식은 규칙의 형태로 표현되고, 이들 규칙은 독립된 지식베이스에서 관리된다. 본 논문에서는 코드에서 분리된 비즈니스 지식을 규칙의 형태로 표현하기 위한 규칙편집기 개발과 개발된 편집기의 기능 및 특징에 대하여 기술한다.
단백질 분자는 포켓 위치에서 유사한 형상을 갖는 다른 분자와 결합되며, 포켓은 단백질 분자의 형상을 묘사하기 위한 참조 점으로 사용될 수 있다. Harris 검출기는 2 차원이나 3차원 객체의 특징 점을 검출하기 위해 널리 사용된다. 특징 점들은 데이터의 변화율이 높은 영역과 포켓 영역에서 발견된다. 일반적으로 포켓 영역은 함몰된 형태로 존재하기 때문에 이 영역에는 다른 영역에 비해 다수의 특징 점들이 존재한다. 특징 점들을 포함하는 voxel cube를 연속적으로 분할함으로써 포켓 영역을 발견할 수 있었고, 포켓 영역의 중심 좌표와 특징 점들 간의 Euclidean 거리를 계산한 후 이들을 크기순으로 정렬 하였다. 정렬된 거리에 대한 그래프는 단백질 분자의 형상과 특징 점들의 분포에 대한 정보를 제공하므로 단백질 분자를 형상별로 분리 할 수 있었다. 본 연구에서는 인위적인 잡음을 단백질 분자에 추가하여 형상이 왜곡된 분자를 얻었고, 왜곡된 분자에 대해서도 95 % 이상의 정확 도로 형상을 인식 할 수 있었다. 정확한 단백질 분자의 형상 인식은 분자들 간의 결합특성을 예측할 수 있는 중요한 정보를 제공한다.
본 연구는 하이드로퀴논(HQ)을 이용하여 매립가스로부터 이산화탄소를 선택적으로 분리하고 유기 크러스레이트 형태로 분리 및 저장에 적용하기 위한 연구로써 하이드로퀴논을 다양한 객체가스와 반응시키면서 열역학적 안정영역을 파악하고 분광학적 방법을 이용하여 미세구조 변화를 분석하고자 하였다. 먼저 ${\alpha}$-HQ를 고압(4MPa)의 이산화탄소와 반응시켜 이산화탄소가 포집된 ${\beta}$-HQ를 합성하였고, 동공 내에 존재하는 이산화탄소를 제거하여 동공을 유지하는 empty ${\beta}$-HQ를 만들었다. 온도를 증가시키면서 XRD 패턴을 측정한 결과 298 K 에서 378 K 사이에서 ${\beta}$-HQ 시료는 서서히 empty ${\beta}$-HQ 의 구조로 전환되었으며 378 K 이상의 온도에서 ${\alpha}$-HQ 구조로 급격히 전환되었다. 또한 생성된 empty ${\beta}$-HQ 동공에 이산화탄소가 포집, 해리되는데 있어서 온도의 영향을 확인하기 위해 298K과 343K의 온도에서 실시간 라만분광법으로 측정하였다. 그 결과 298K에서 약 200분의 시간이 지난 후 이산화탄소는 하이드로퀴논 동공 내로 포집되어 안정화되었으며 압력해방 후에는 빠져나가지 않고 동공 내에 존재함을 확인하였다. 그러나 343K에서는 급격히 포집되어 30분 이내 안정화되었고, 압력해방 후 동공 내에 존재하지 못하고 빠져나가는 것을 확인하였다. Empty ${\beta}$-HQ의 이산화탄소 선택도를 관찰하기 위해 이산화탄소와 메탄, 수소, 질소의 조성이 각각 30%, 30%, 20%, 20%인 혼합가스와 반응시킨 후 가스 크로마토그래프 분석을 실시한 결과, empty ${\beta}$-HQ내 포집된 가스 중 이산화탄소의 조성이 약 80% 이상으로 나타나 높은 선택도를 나타냄을 관찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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