XML 질의 처리를 위한 XML 문서 트리내 노드들간의 구조적 관계를 효율적으로 찾는 많은 연구들이 수행되었으며 이러한 연구들의 대부분은 노드들의 위치에 기반한 영역 넘버링을 사용하고 있다 그러나 위치 기반의 노드번호 부여 방식은 동일장소에 반복적으로 노드을 삽입할 때 기존 노드번호들의 값 재조정을 필요로 한다. 본 논문에서는 가변길이 문자열을 이용한 버켓단위의 노드번호를 부여함으로써 재조정 노드수를 줄이는 ENN(Extensible Node Numbering) 방법을 제안한다. 또한 기존의 노드번호 부여 방식인 EP(extended preorder)와의 성능 비교를 실시하였다.
본 논문에서는 RFID 시스템에서 식별영역 내에 있는 태그들을 식별하기 위하여 무기억 특성을 갖는 QT 프로토콜을 개선한 QT_ss 프로토콜을 제안한다. QT_ss 프로토콜에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 자신의 식별코드로 응답한다. 태그가 응답하는 동안 리더가 충돌을 감지하면 리더는 중지 신호를 방송한다. 한편 태그들이 응답을 전송하는 도중에 중지 신호를 수신하면 전송을 중단한다. 성능 분석의 결과, 본 논문에서 제안한 QT_ss 프로토콜이 QT 프로토콜에 비하여 태그의 응답 비트 수가 월등히 적음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 RFID 시스템에서 식별영역 내에 있는 태그들을 식별하기 위하여 무기억 특성을 갖는 QT 프로토콜을 개선한 QT_ss 프로토콜을 제안한다. QT_ss 프로토콜에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 자신의 식별코드로 응답한다. 태그가 응답하는 동안 리더가 충돌을 감지하면 리더는 중지 신호를 방송한다. 한편 태그들이 응답을 전송하는 도중에 중지 신호를 수신하면 전송을 중단한다. 성능 분석의 결과, 본 논문에서 제안한 QT_ss 프로토콜이 QT 프로토콜에 비하여 태그의 응답 비트 수가 월등히 적음을 알 수 있었다.
현재, 컨베이어 벨트 시스템에 소포를 적재하고, 우편번호를 입력하여 구분한다. 구분된 소포 중에서 기록관리 대상의 경우에는 바코드를 판독하여 처리하고 있다. 본 논문에서는 2m/sec 이내로 이송되는 소포를 라인 CCD(Charged Coupled Device) 카메라를 통해 이미지를 획득(4,096$\times$4,096)한 후, 바코드 ROI(Region of Interest)의 추출을 위해 32$\times$32 크기의 미세블록의 검사방법을 적용하였다. ROI 추출 단계는 미세블록(128$\times$128)들의 최대 및 최소값의 차이 분포를 이용하여 컨베이어 벨트 영역과 소포의 바탕면은 제거하였다. 그리고 문자열과 바코드 영역을 검출하기 위해 대각선(diagonal) 검사방법을 사용하였으며, 바코드 ROI 만을 분리하기 위해 미세블록의 중앙에 5개의 수평라인으로 스캔하여 에지 수와 크기에 대한 변화량을 검사하였다. 검출된 영역 중에서 잘못 검출된 영역을 그룹의 라벨링 과정에서 그룹의 크기를 비교하여 제거하였다. 미세블록 검사과정에서 누락된 바코드 영역을 보정하고 바코드의 정보 해석을 위해 추출된 ROI의 외곽좌표들과 기울기 분포를 이용하여 중심 축 라인과 ROI 영역의 기울기에 따라 중심축을 보정하는 방법 등을 적용하였다. 이와 같은 방법에 의해 바코드의 ROI 추출과 중심축 생성은 60~180msec이내에 가능하게 되었으며, ROI 추출의 정확도는 99.44% 이상이 달성되었다.
최근에 그래프 타입의 자료에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그 이유는 그래프가 지리정보시스템, 네트워크, WWW, 멀티미디어 프리젠테이션 등과 같은 영역의 문제들을 자연스럽게 표현할 수 있으며 자료 변화의 순서가 중요한 영역의 문제들도 자연스럽게 표현할 수 있기 때문이다. 이 논문에서는 방향 비순환 그래프로 표현되는 멀티미디어 프리젠테이션 그래프의 경로를 효과적으로 검색 처리하는 코드 시스템인 노드 코드 시스템을 제안한다. 노드 코스 시스템은 그래프의 각 노드마다 유일한 2진 문자열을 부여한다. 두 노드의 노드 코드를 비교하여 그래프 운행 없이 두 노드가 연결되어 있는지를 확인할 수 있다. 전통적인 그래프 운행을 이용한 방법보다 노드 코드 시스템의 이 특성을 이용하면 두 노드 사이의 경로의 건설을 효과적으로 할 수 있다. 노드 코드 시스템을 이용하여 경로를 건설할 수 있는 알고리즘을 제시한다.
출입국 관리 시스템은 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하여 출입국자를 관리하고 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 위조 여권 판별이 중요하므로 위조 여권을 판별하는 전 단계로 ART2 기반 RBF네트워크를 제안하여 여권을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 스미어링 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 코드의 문자열 영역과 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 ART2 알고리즘을 기반으로 한 RBF네트워크를 제안하여 여권 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 스팸메일 영상에서 텍스트 영역의 추출을 위한 색상 레이어기반의 알고리즘을 제안한다. CLTE(color layer-based text extraction)는 색상 레이어를 사용하여 영상을 8개로 나눈다. 8개 각각의 영상에서 연결요소를 추출한 후, 연결요소의 크기에 의해서 텍스트 영역과 비텍스트 영역을 분류하고 텍스트 영역을 추출한다. 또한, 추출된 텍스트 영역으로부터 회손된 획 정보를 복구하는 알고리즘을 제안한다. 이진영상내의 한글 문자에는 두 가지 형태의 손상된 획이 존재한다. 첫째 중성 획에 해당하는 'ㅣ' 나 'ㅡ' 등의 획들이 지워지는 경우와, 둘째 초 종성 획에 해당하는 'ㅁ' 이나 'ㅇ'이 흑화소로 채워지는 경우가 있다. 제안한 알고리즘은 이러한 두 가지 손상된 획들을 복구해준다. 200개의 스팸메일 영상을 사용한 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존의 텍스트 추출 알고리즘보다 10% 이상 우수함을 관측하였다.
주 논문에서는 이종 멀티미디어 서비스 중에서 비디오 콘텐츠에 대한 안정성과 신뢰성 그리고 저작권 보호를 제공하기 위해 MPEG-4 SVC 및 트랜스코딩에 강인한 비디오 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서 워터마크 삽입 및 검출은 공간적 SVC를 고려하여 기본 계층을 기준으로 수행된다. 워터마크는 시간적 SVC를 고려하여 워터마크 순서가 포함된 문자열을 이용하여 생성되며, 트랜스코팅 및 압축에 강인하게 하기 위해 ROI내에 DCT 기반으로 각 비디오 프레임의 저 중간 주파수 영역의 특정 비트에 삽입된다. 실험결과를 통해서 제안한 방법이 비가시성을 만족하며 공간, 시간 및 화질에 대한 SVC와 MPEG-2와 MPEG-4 SVC간의 트랜스코딩에 대하여 강인함을 확인할 수 있었다.
백신 프로그램이 일반화되면서 이를 우회하기 위한 목적으로 기존 악성 프로그램에 포함된 문자열 혹은 코드 일부가 변경된 변종 악성코드가 많이 나타나고 있다. 기존의 백신 프로그램이 시그너처에 기반한 분석을 통하여 악성 코드 여부를 판단하기 때문에 이미 알려진 악성코드라고 하더라도 일부만 변경되면 탐지하기 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 해쉬값을 이용한 코드 비교 방법을 확장하여 일부만 변형된 악성코드를 손쉽게 탐지하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 악성코드 전체에 대한 해쉬값 뿐만 아니라 함수 단위와 코드블록 단위로 해쉬값을 생성하여 일부만 일치하는지 판단하고 상수나 주소 등을 제거한 후에 해쉬값을 생성함으로써 상수나 주소 때문에 다르게 판단하는 오류를 제거하였다. 제시된 방법을 이용하여 변형된 악성코드에 숨겨진 유사성을 해쉬값 비교로 탐지할 수 있음을 확인하였다.
In steel making production line, steel slabs are given a unique identification number. This identification number, Slab management number(SMN), gives information about the use of the slab. Identification of SMN has been done by humans for several years, but this is expensive and not accurate and it has been a heavy burden on the workers. Consequently, to improve efficiency, automatic recognition system is desirable. Generally, a recognition system consists of text localization, text extraction, character segmentation, and character recognition. For exact SMN identification, all the stage of the recognition system must be successful. In particular, the text localization is great important stage and difficult to process. However, because of many text-like patterns in a complex background and high fuzziness between the slab and background, directly extracting text region is difficult to process. If the slab region including SMN can be detected precisely, text localization algorithm will be able to be developed on the more simple method and the processing time of the overall recognition system will be reduced. This paper describes about the slab region localization using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) features in the image. First, SIFT algorithm is applied the captured background and slab image, then features of two images are matched by Nearest Neighbor(NN) algorithm. However, correct matching rate can be low when two images are matched. Thus, to remove incorrect match between the features of two images, geometric locations of the matched two feature points are used. Finally, search rectangle method is performed in correct matching features, and then the top boundary and side boundaries of the slab region are determined. For this processes, we can reduce search region for extraction of SMN from the slab image. Most cases, to extract text region, search region is heuristically fixed [1][2]. However, the proposed algorithm is more analytic than other algorithms, because the search region is not fixed and the slab region is searched in the whole image. Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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