• 한국진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국진공학회 2012년도 제43회 하계 정기 학술대회 초록집
• /
• pp.132-132
• /
• 2012

압력 $10^{-9}$ Torr 이하의 초고진공(ultrahigh vacuum) 영역에서의 압력 측정에는 수 mA의 열전자로 잔류 가스를 이온화시켜 그 이온 전류를 측정하는 이온게이지를 주로 사용한다. 압력이 $10^{-12}$ Torr영역 이하인 극고진공(extreme high vacuum: XHV) 영역에 진입하면, ESD (electron stimulated desorption) 효과 등에 의한 이온 게이지 자체의 가스방출률이 커져 정확한 압력 측정이 곤란해 진다. 극고진공 영역에서 이온 게이지는 수 와트(W) 이상의 전력을 사용하여 수 mA의 열전자를 방출시키나, 신호인 이온 전류의 양은 1pA 이하이기 때문에 열전자에 의해 발생되는 백그라운드 전류에 묻혀 신호 전류가 측정되지 않는다고 할 수 있다. 100 nm 이하의 곡률을 가진 뾰족한 금속 탐침에 강한 전기장을 걸어주면 고체 내부의 전자가 터널링 효과에 의해 진공 중으로 방출되며, 이를 전계방출(Field Electron Emission) 효과라 부른다. 전계 방출 전류량은 탐침 표면의 일함수에 의존하며, 일함수가 클수록 지수함수 적으로 감소한다. 금속 표면에 진공 중의 잔류 가스가 부착하면 일함수가 증가한다. 가열에 의해 전계방출 탐침의 표면을 세정한 후에 전자 빔을 방출 시키면, 표면에 가스 분자가 흡착하여 방출 전류량은 점점 감소한다. 감소 속도는 압력에 비례하며, W(310) 탐침의 경우 $10^{-10}$ Torr 영역에서는 수분만에 최초 전류값의 1% 이하로 감소한다. 전계방출 전류의 감소속도가 압력에 비례하는 현상을 이용하여 압력을 측정하였다. Extractor Ionization Gauge 측정값 $5{\times}10^{-12}-3{\times}10^{-10}$ Torr의 범위에서 (111) 방향으로 정렬된 텅스텐 단결정 탐침을 사용하여 방출전류의 로그값을 시간의 함수로 semilog그래프를 그리면, 그래프는 직선을 그리며 그 기울기가 압력에 비례함을 알 수 있었다. 기울기 값과 게이지 측정값은 $10^{-11}{\sim}10^{-10}$ Torr 영역에서 거의 완벽한 비례관계를 보여주었으나, $10^{-12}$ Torr 영역에서 게이지 측정값은 기울기 값에서 추출한 압력치보다 높은 값을 보여주었으며, 이는 게이지 백그라운드 전류에 의한 차이라고 생각된다. W (310) 탐침의 방출전류는 그 감소속도가 W (111) 탐침과 마찬가지로 압력에 비례하였으나, 전류-시간 그래프는 가열 세정 직후에 전류가 거의 감소하지 않는 $2{\times}10^{-10}$ Torr에서 약 10분간 지속되는 '안정 영역'이 존재함을 보여주었다. '안정 영역'은 $10^{-11}$ Torr 영역에서는 수십분, $10^{-12}$ Torr 영역에서는 수시간 이상으로 증가하였다. 초-극고진공 영역에서의 잔류가스 주성분인 수소에서 물, 일산화탄소등의 가스로 바뀌면 '안정 영역'은 사라졌고, 이는 '안정 영역'이 수소 흡착에 의해서만 나타나는 고유 현상임을 말해준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권1호
• /
• pp.52-58
• /
• 2007

본 논문에서는 실내 환경에서 동적 스테레오 카메라(active stereo camera)를 이용한 새로운 인체 실루엣 추출 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 주된 응용분야는 이동 로봇 플랫폼에서의 인체 실루엣을 이용한 제스처 인식이다. 먼 거리에서 움직이는 객체를 분할(segmentation)하는 데에는 저해상도, 그림자, 스테레오 정합의 불확실성, 배경과 객체의 색 분포의 불안정성 등과 같은 다양한 문제를 내포한다. 우리는 먼저 이미지 분할 기법과 스테레오 정보를 이용하여 신뢰도 높은 객체와 배경 영역을 추정하였다. 이렇게 추정된 영역을 적절히 그래프 컷(graph cut)에 활용하는 방식을 고안함으로써 주변 환경의 변화에 강인한 인체 실루엣 추출을 가능하게 하였다. 제안한 방식은 실내에서 펜-틸트(pan-tilt) 스테레오 카메라로 획득된 비디오 데이타를 대상으로 실험하였으며, 색, 색과 스테레오, 색과 대비 정보를 기반으로 한 방법들과 비교 실험한 결과 정확도가 많이 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.167-171
• /
• 2012

본 논문에서는 의용영상의 병소부위 특징을 추출하는 알고리즘을 제시하였다. 특징 추출을 위해 위장영상을 입력하여 DCT계수 행렬을 구하였다. DCT계수 행렬은 저주파 영역으로 에너지가 집중되기 때문에 저주파 영역에서 128개의 특징 파라미터를 추출하였다. 추출된 특징 파라미터를 이용하여 질환영상과 정상영상을 비교하여 그래프로 나타내었다. 특징 파라미터는 PACS의 차등압축과 CAD를 위한 입력 파라미터로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.87-98
• /
• 2019

인공지능이 활발하게 연구되면서 이미지, 영상, 자연어 처리와 같은 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히 자연어 처리 분야는 사람이 말하고 쓰는 언어들을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하기 위한 연구들이 진행되고 있고 인공지능 기술에서 매우 중요한 영역 중 하나로 여겨진다. 자연어 처리에서 컴퓨터에게 사람의 상식을 이해할 수 있도록 학습시키고 사람의 상식을 기반으로 결과를 생성하도록 하는 것은 복잡하지만 중요한 기술이다. 단어들의 관계를 이용해 연결한 지식 그래프는 컴퓨터에게 쉽게 상식을 학습시킬 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존에 고안된 지식 그래프들은 특정 언어나 분야에만 집중해 구성되어 있거나 신조어 등에는 대응하지 못하는 한계점을 갖고 있다. 본 논문에서는 실시간으로 데이터를 수집 및 분석하여 자동으로 확장 가능한 지식 그래프를 구축하고, 이를 기반 데이터로 활용하는 챗봇 시스템을 제안하고자 한다. 특히 자동 확장 그래프에 BERT 기반의 관계 추출 모델을 적용시켜 성능을 향상시키고자 한다. 자동 확장 지식 그래프를 이용해 상식이 학습되어 있는 챗봇을 구축하여 지식 그래프의 활용 가능성과 성능을 검증한다.

• 한국측량학회지
• /
• 제40권3호
• /
• pp.227-237
• /
• 2022

다시기 고해상도 영상에 존재하는 건물의 위치 및 형태학적 왜곡은 건물의 변화탐지를 어렵게 만드는 요인 중 하나이다. 이를 해결하기 위하여 부가적인 3차원 지형정보 및 딥러닝을 활용한 연구가 수행되고 있지만, 실제 사례에 적용되기 어려운 한계가 있다. 본 연구에서는 건물의 효율적인 변화탐지를 수행하기 위하여, 건물의 위치 정보뿐만 아니라 건물 간 위상정보를 활용하는 방안을 제시한다. 다양한 비연직 영상에서의 건물을 학습하기 위하여 SpaceNet v2 데이터셋을 사용하여 Mask R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)을 학습하였으며, 건물 객체를 탐지하여 중심점을 노드로 추출하였다. 추출한 건물 노드를 중심으로 서로 다른 두 시기에 대해 각각 TIN (Triangulated Irregular Network) 그래프들을 형성하고, 두 그래프 간 구조적 차이가 발생한 영역에 기반하여 변화 건물을 추출하기 위해 그래프 유사도와 노드의 위치 차이를 반영한 변화 지수를 제안하였다. 최종적으로 변화 지숫값을 기반으로 두 그래프 간 비교를 통해 새롭게 생성되거나 삭제된 건물을 탐지하였다. 총 3쌍의 테스트 영역에 대해 제안한 기법을 적용한 결과, 건물들 간 연결성의 변화를 고려함으로써 기복 변위에 의해 서로 다른 시기간 동일 건물 쌍을 판단하기 어려운 경우에도 변화가 발생한 건물을 적절하게 탐지하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
• /
• pp.625-630
• /
• 2009

영상기반의 3차원 복원(reconstruction)에 대한 연구가 최근 좋은 결과를 많이 내고 있지만, 이는 복원의 목적이 되는 영역이 각 입력영상으로부터 미리 정확하게 추출되어있다고 가정하기 때문이다. 본 논문에서는 다시점 영상에서 세그멘트(segment)라 불리는 초기 분할된 영역을 기반으로 전경물체 추출과 3차원 복원을 EM형식으로 반복적으로 수행하는 정교한 전경물체 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 세그멘트는 수행시간을 최소화하기 위해 사용된 3차원 복원방법인 visual hull에 의해 발생한 외곽선 오류를 보상해야 하며, 사용자의 입력을 최소화하기 위해 적은 수의 집합으로 구성되어야 한다. 이를 위해 데이터 항과 스무드 항으로 구성된 에너지 함수를 최적화할 수 있는 그래프 컷 방법을 이용하는 영상분할을 초기단계로써 수행하며, 전경물체 추출과 3차원 복원은 에너지 함수가 최적화될 때까지 반복 수행한다. 실험에서 간단한 3차원 복원 방법을 이용함에도 불구하고 전경물체의 외곽선에서 정확한 결과를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
• /
• pp.201-206
• /
• 1994

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.

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권11호
• /
• pp.309-316
• /
• 2014

본 논문에서는 초점/비초점 영상에서 깊이 지도를 효율적으로 추출하기 위하여 그래프 컷(Graph Cut)과 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform)을 이용한 깊이 지도 생성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 해당 영상을 영역 별로 처리하기 위해 그래프 컷 방법으로 각 픽셀 간의 유사도를 이용하여 분할한다. 그 다음 분할 영역을 레이블링 하여 원 영상의 분할 영역 정보를 생성한다. 그리고 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 원 영상 내의 주파수 정보를 나타내는 LL, LH, HH, HL 부대역(Subband)을 생성한다. 마지막으로 4개의 부대역 중 영상의 초점/비초점 영역을 분석할 단서가 되는 HH, HL 대역을 이용하여 주파수 지도를 생성한 뒤 분할 영역에 따라 깊이 정보를 계산함으로써 깊이 지도를 추출한다. 제안하는 방법은 초점 정보인 블러(Blur)의 양에 따라 동적인 깊이의 할당이 가능하여 효율적인 깊이 지도의 생성이 가능하였다. 실험으로 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 방법을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
• /
• pp.2255-2256
• /
• 2008

음성인식 시스템을 설계함에 있어서는 대표적으로 사람의 성도 특성을 모방한 LPC(Linear Predict Cording)방식과 청각 특성을 고려한 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)방식이 있다. 본 논문에서는 MFCC를 통해 특징파라미터를 추출하고 해당 영역에서의 수행된 작업을 매틀랩 알고리즘을 이용하여 그래프로 시현하였다. MFCC 방식의 추출과정은 최초의 음성신호로부터 전처리과정을 통해 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하고, 잡음부분을 최소화하며, 음성 부분을 강조한다. 이 신호는 다시 Windowing을 통해 음성의 불연속을 제거해 주고, FFT를 통해 시간의 영역을 주파수의 영역으로 변환한다. 이 변환된 신호는 Filter Bank를 거쳐 다수의 복잡한 신호를 몇 개의 간단한 신호로 간소화 할 수 있으며, 마지막으로 Mel-cepstrum을 통해 최종적으로 특징 파라미터를 얻고자 하였다.

• 한국학교수학회논문집
• /
• 제23권3호
• /
• pp.259-276
• /
• 2020

본 연구는 이전과 현재의 교육과정에 따른 3~4학년군 초등학교 수학 교과서의 그래프 지도에서 교수학적 지도 방법이 어떤 방식으로 발생하고 전개되었는가를 파악하는 것이다. 이에 본 연구에서는 제5차 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지의 각 교육과정에 따른 교과서와 지도서를 대상으로 막대그래프와 꺾은선그래프 단원을 분석하였고, 그래프 지도에서 통계 교육적 의의를 탐색하였다. 연구 결과 지속적인 교육과정 변천에도 막대그래프와 꺾은선그래프의 지도 시기는 변화가 거의 없었고, 공학의 활용을 최근의 교육과정이 강조하는 바에 비교해서 교과서는 적극적으로 활용되고 있지 않았다. 또한 통계에서 유의미한 개념인 자료의 변동성, 분포, 표본, 표본추출 등을 실제적으로 다루고 있지 않았다. 본 연구의 결과를 기반으로 통계 그래프 지도 및 통계 영역에서 교과서 개발에의 시사점을 제안하는 바이다.