본 논문에서는 유전자 알고리즘과 피라미드(다단계 또는 다 해상도)를 결합한 새로운 영상분할 방법을 제안하다. 먼저, 영상을 피라미드의 해상도가 낮은 상위 단계로 분할하고 좋은 적합도를 가진 염색체의 개체군을 얻는다. 둘째, 해상도를 높인 다음 단계의 입력으로 앞 단계에서 얻은 염색체들을 사용하며, 더욱 세분화된 분할이 이루어지도록 염색체를 진화시키다. 유전자 알고리즘의 적합함수는 각 영역의 규질성과 peakiness를 이용하여 정의하였다. 교차는 교차점을 중심으로 영상을 2분하여 서로 교환하는 1점 교환법을 사용하였으며, 돌연변이는 병합과 분할이 이루어지도록 설계하였다. 본 논문은 저 해상도에서 가능성(적합성)이 큰 유전자를 신속히 구한 훙 단계적으로고 해상도에서 적합한 유전자로 진화시켜 나가는 방법으로 처음부터 최고 해상도에 유전자 알고리즘을 적용하는 종전의 방법보다 훨씬 더 효율적이며 유전자 알고리즘과 다단계 기법의 이상적인 결합이라 할 수 있다. 분할 결과에서도 타 알고리즘에 비하여 우수하거나 비슷한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 위치기반 서비스에서 도로 네트워크 상을 움직이는 객체들의 현재 위치를 효율적으로 갱신하는 색인기법을 제안한다. 효율적인 시공간 질의 처리를 위하여 도로를 적절하게 분할하여 색인하게 된다. 기존의 도로 분할 방식은 연결정보를 포함하지 않기 때문에 객체가 현재의 도로 영역을 벗어났을 때 색인구조를 처음부터 검색해야 하는 단점이 있다. 제안하는 기법은 도로를 분할할 때 교차점을 포함하도록 분할하여 연결 정보가 유지되도록 한다. 이로 인해 제안하는 알고리즘은 객체가 색인된 현재의 도로 영역을 벗어났을 때 연결 정보와 NN(Nearest Neighbor) 검색 기법을 이용하여 벗어난 도로를 바로 찾아갈 수 있으므로 향상된 갱신 성능을 보인다.
연속음 인식과 음성 합성을 위해서는 정밀한 음성학적 모델과 연속 음성에 적용 가능한 언어 모델의 개발이 중요하다. 이를 위해서는 음성 데이터 베이스에 대한 인식 단위, 혹은 합성 단위의 분할이 필요한데, 수동음성 분할은 일관성의 유지가 어렵고 긴 시간이 소요되므로 최근에는 자동 분할 기술이 많이 연구되고 있다. 자동 음성 분할 기법으로는 시간 영역이나 주파수 영역특징 벡터의 천이를 분석하는 방법과 특징 벡터간의 상관도를 구하여 경계를 추출하는 방법이 있다. LPC smoothed log amplitude spectra는 음성의 주파수 영역의 특징을 잘 나타내며, 동일 음소 내의 상관도가 서로 다른 음소의 상관도보다 더 크고, 음소의 경계구간에서 급격한 상관도의 변화를 보인다. 이 특성을 이용하여 이웃 프레임에 대한 상관도의 방향성이 특정조건을 만족하는가를 검사하여 음소의 경계를 구하는 방법을 찾았다. 또한 LPC. 이득 인자만으로 묵음 구간을 검출하는 방법을 제시한다. 이렇게 하면 묵음 구간검출과 음소 경계 검출의 일관성을 향상시키고 수행 시간을 단축시킬 수 있다. 제안한 기법으로 허용 오차 20ms 이내에서 연속음성에 대한 음소 경계 검출 실험을 수행한 결과, 수작업으로 행한 경계 검출 지점의 약 88%를 정확히 검출하였다.
통합설계를 위한 대부분의 분할 알고리즘들은 분할과 스케줄링은 독립적으로 실행하므로 스케줄 결과에 따른 재분할의 잠재적인 오버헤드가 있다. 분할 단계에서 스케줄링을 함께 고려하는 FDS론 응용하는 방법은 분할할 노드를 선택하면서 동시에 그 노드가 스케줄 되어야 하는 제어구간을 함께 결정한다. 본 논문에서는 기존의 FDS 응용에 의한 분할 알고리즘[7]을 확장하는데, 목적 시스템으로서 하드웨어의 경우 여러 가지 구현 방법을 지원하고 소프트웨어의 경우 여러 개의 프로세서를 수용함으로써 다양한 하드웨어 구현 모듈과 프로세서에 의해 구성되는 내장형 시스템 설계에 적용될 수 있도록 하였다. 이를 위해 각각의 하드웨어 구현들과 여러 가지 프로세서들에서의 분포 그래프를 생성하고, 상대적 스케줄 긴박도를 구할 때 각 노드에 대해 해당 분할 영역에서의 실행 시간과 구현 비용을 고려하며 분할 영역간에 발생하는 통신 지연 시간을 힘 값에 반영하였다. 상대적 스케줄 긴박도를 이용한 분할은 스케줄과 분할이 동시에 이루어 져서 기존의 분할 알고리즘[9]보다 낮은 시간 복잡도를 보인다.
본 논문에서는 실 도로 환경에서 획득한 영상으로부터 도로 영역을 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 이전 처리 결과로부터 미리 알려진 정보를 이용하여 현재 영상에서 도로를 검출하고 추적하는 방법이다. 제안된 방법은 시스템의 효율을 위해 연속적인 입력 영상에서 하위 60%이내에 도로가 있다고 가정하여 관심의 대상이 되는 영역(Region of Interest, ROI)을 설정하고 이 영역에서만 도로를 검출하고 추적한다. 최초 분할은 플러드필 알고리즘(Flood-fill algorithm)을 수행한 결과로부터 주위 영역과의 유사성을 평가한 후 병합하여 분할한다. 사전 정보로 사용되는 이전 영상에서 분할 결과에서 시드점(Seed Point)을 추출하고 이 시드점을 기준으로 현재 영상을 분할한다. 이전 영상에서 분할된 도로 영역과 현재 영상에서 분할된 결과를 변형된 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 이용한 유사도 측정 결과에 따라 다음 영상에서 도로영역을 정제하고 추적한다. 연속적인 입력 영상을 대상으로 실험한 결과는 잡음이 존재하는 영상에서도 도로를 추적하는데 효과적임을 보여준다.
모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 사용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠에서 자주 활용되고 있다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이기 때문에 한번 입력받은 데이터를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 사용할 필요가 있으며, 입력 데이터를 모션별로 분할하는 것은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 데이터를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 전역적 특성에 대한 고려없이 이웃하는 프레임만을 고려하는 온라인 방식과 데이터를 전역적으로 고려하나 이웃하는 프레임 사이의 관계를 고려하지 않는 오프라인 방식으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방식을 병합한 그래프 기반의 모션 분할 방법을 제안한다. 분할을 위해 먼저 모션데이터를 기반으로 그래프를 생성하며, 그래프는 이웃하는 각 프레임사이의 유사도뿐만 아니라 시간축을 기반으로 일정시간내의 프레임들의 유사도를 모두 고려하였다. 이렇게 생성된 그래프를 분할하기 위해 분할된 모션내의 유사도 합을 최소화하고 각 모션간의 유사도는 최대화할 수 있는 normalized cuts을 이용하였다. 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방식 중 하나인 GMM과 온라인 방식 중 하나인 국부최소값 분할 방법보다 좋은 결과를 보였으며, 이는 각 프레임 사이의 유사도뿐만 아니라 일정시간내의 유사도를 전역적으로 고려하기 때문이다.
본 논문에서는 FDS를 응용한 하드웨어 분할 방법을 강 제약 조건을 만족하면서 FDS를 응용하는 방법보다 낮은 복잡도의 분할 알고리즘을 제안한다. 기존의 FDS 응용 방법은 힘값 계산에서 종속성에 의해 후위 연산이 받는 영향값을 계산하여야 하므로 이로 인한 시간 복잡도가 가중되었다. 본 논문에서는 이러한 복잡도를 저하시키기 위해 노드의 분포 그래프와 구현에 소요되는 비용, 그리고 해당 파티션에서의 실행시간 등에 의해 상대적 긴박도를 정의하여 분할을 수행하지만, 종속성 검사는 종속성 제약조건에 의한 분포그래프의 변화와 스케쥴에 대해서만 고려되며 힘값 계산에는 고려하지 않는다. 또한, 분할 단계에서 스케쥴링을 함께 고려함으로써 합성 이후에 재 스케쥴링의 부하를 경감할 수 있도록 하였다. 제안 알고리즘 결과는 ILP 결과와 비교 분석하였다.
추청벼를 5분도미, 10분도미, 12분도미로 도정하여 쌀가루를 제조하였으며, 도정도에 따른 쌀가루의 이화학적 특성을 분석하고, 생면 쌀국수를 제조한 후 색도, 물성, 조리 특성 및 기호도 검사 등을 실시하였다. 도정도에 따른 쌀가루의 평균 입도는 $13.14{\sim}14.14{\mu}m$로 모든 시료 간에 유의적 차이가 없었으며, 색도 L 값은 12분도미 쌀가루가 91.51로 가장 높았고, 황색도 b 값은 5분도미에서 6.11로 가장 높게 나타났다. 시차 주사 열량계에 의한 호화개시온도, 호화정점 온도 및 호화종결온도는 도정도에 따른 유의적인 차이를 보이지 않았고, 호화엔탈피는 12분도미에서 11.18 J/g으로 가장 높게 나타났다. 쌀가루의 미세 형태는 모든 시료에서 다각형 전분 입자를 확인할 수 있었으며, 도정도가 높아질수록 쌀 전분 고유의 다각형 입자가 많이 노출되어 있었다. 쌀국수의 조리 후 중량, 수분흡수율 및 부피에 대한 조리 특성은 도정도에 따른 영향은 거의 없는 것으로 나타났다. 쌀국수색도 측정 결과 5분도미는 10분도미와 12분도미에 비해 명도가 낮고 황색도가 높은 것을 확인할 수 있었으며, 조리전과 후의 각 색도 값에 대해 t-test를 실시한 결과 a 값과 b 값은 모든 처리구에서 조리 과정에 의해 유의적으로 감소하였다. 기계적 조직감에서 경도와 씹힘성은 5분도미 쌀국수에서 가장 높았으며 부착성, 탄력성 및 응집성 값은 시료간에 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 외관의 기호도는 5분도미 쌀국수가 5.00으로 가장 낮았으며 맛에 대한 기호도는 도정도에 따른 유의적인 차이가 없었다. 전반적 기호도는 5분도미에서 4.25로 가장 낮게 나타났으며 10분도미와 12분도미는 각각 5.50 및 6.25로 유의적인 차이가 없었다.
본 논문은 한국어 음성에 대한 한국어 단어의 음소단위 분할을 목적으로 하였다. 대상 단어는 원광대학교 phonetic balanced 452단어 데이터 베이스를 사용하였고 분할 단위는 음성 전문가에 의해 구성된 44개의 음소셋을 사용하였다. 음소를 분할하기 위해 음성을 각각 프레임으로 나눈 후 각 프레임간의 스펙트럼 성분의 유사도를 측정한 후 측정한 유사도를 기준으로 음소의 분할점을 찾았다. 두 프레임 간의 유사도를 결정하기 위해 두 벡터 상호간의 유사성을 결정하는 방법중의 하나인 Lukasiewicz implication을 사용하였다. 본 실험에서는 기존의 프레임간 스펙트럼 성분의 유사도 측정을 이용한 하나의 어절의 유/무성음 분할 방법을 본 실험의 목적인 한국어 단어의 음소 분할 실험에 맞도록 수정하였다. 성능평가를 위해 음성 전문가에 의해 손으로 분할된 데이터와 본 실험을 통해 얻은 데이터와의 비교를 하여 평가를 하였다. 실험결과 전문가가 직접 손으로 분할한 데이터와 비교하여 32ms이내로 분할된 비율이 최고 84.76%를 나타내었다.
메밀빵 개발에 사용된 강력분 70%와 외피함량이 적은 메밀가루 A와 외피함량이 많은 메밀가루 B 30%의 혼합분에 활성 글루텐과 gum물질(guar gum, xanthan gum)을 첨가했을 경우 첨가물에 따른 반죽의 물리적 성질을 조사하였다. Farinogram 특성치에서 메밀가루 A복합분은 수분 흡수율, 반죽 형성 시간, 안정도가 모두 감소하였고 약화도는 증가한 반면, 메밀가루 B 복합분은 수분흡수율과 약화도는 증가하고, 반죽형성시간과 안정도는 감소하였지만 메밀가루 A 복합분보다는 안정도와 약화도가 모두 크게 나타났다. 활성 글루텐 첨가로 수분 흡수율이 증가하였고 반죽형성시간은 길어지고 약화되는 정도는 감소하였다. 또한 안정도는 xanthan gum첨가로 다소 증가하여 활성 글루텐 첨가시보다 오히려 높았다. Extensogram특성치에서 메밀가루 대체시에 신장성과 반죽의 강도는 감소하였고 특히 메밀가루 B 복합분이 신장성이 낮게 나타났다. 신장에 대한 저항도는 메밀의 외피함량에 따라 차이를 나타내어 메밀가루 A 복합분에서는 감소하였으나 메밀가루 B 복합분은 반대로 현저한 증가가 나타나 반죽이 경직되는 경향을 보였다. 그러나 활성 글루텐의 첨가로 신장성은 증가하였고 신장에 대한 저항도는 감소하여 메밀을 함유한 반죽 물성이 개선되었다. Gum물질 첨가만으로는 메밀빵 반죽 물성을 개선할 수 있는 신장성에 대한 효과는 나타나지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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