포유류 동물의 시각피질 세포에 나타나는 특징은 크게 단순특징을 추출하는 simple cell과 복잡한 특징에 반응하는 complex cell로 구분된다. 특히, 하위 계층의 세포들은 단순특징을 추출하며, 상위 계층으로 갈수록 복합특징을 추출하는 세포들이 존재한다. 이 연구에서는 입력영상에 독립성분분석을 적용하여 complex cell에 대응하는 복잡한한 특징을 추출하였다. 이 결과는 시각피질 세포의 정보처리에 대한 방식에 대한 이해를 기반으로 시각정보처리 알고리즘을 개발하는 데 기여할 것이다.
오프라인 필기체 숫자 인식에서 다양한 변형을 잘 흡수 할 수 있는 효율적인 특징을 찾는 것은 중요한 일이며, 본 논문에서는 이를 위해 다양한 단일특징들을 구현 하였으며, 단일 특징만으로는 만족 할 만한 성능을 기대하기 어렵기 때문에 다양한 단일 특징을 복합특징으로 구성하였다. 또한 오프라인 필기체 숫자인식에서 좋은 성능을 발휘하는 것으로 알려진 신경회로망으로 학습을 하였으며, 인식의 성능을 개선시키기 위해 효과적인 특징을 조합하여 하나의 단일 신경회로망들을 구성하고 그것을 다시 복합신경회로망으로 구성하여 성능을 실험 함으로서 성능의 향상을 볼 수 있었고, 신경회로망에 더하여 성능을 개선시키기 위해 신경회로망을 보완 할 수 있는 다수결 투표 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 신경회로망의 인식 결과를 비교 분석하여 최적의 특징을 찾아 낸 결과를 2차 다수결 투표를 사용하여 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방식의 성능을 검증하기 위해서 Concorida 대학교의 CENPARIMI 숫자 데이터 베이스를 가지고 인식을 수행 하였으며. 그 결과 97.40%의 정인식률과 0.75%의 오인식률 그리고 1.85%의 거부률을 보였다.
본 논문에서는 숫자의 전경특징과 배경특징을 이용하고 SVM 분류기를 사용하여 오프라인 필기체 숫자인식에서 인식률을 향상시키는 방안을 제시한다. 숫자의 전경특징은 숫자의 에지선을 추출한 Kirsch 방향특징과 숫자선 자체를 추출한 projection 방향특징으로 구성되며, 숫자의 배경특징은 숫자의 볼록외피로 부터 추출되는 오목특징이다. 여기서 오목특징은 방향특징에 대해 보완적인 특징으로 작용하여 분류 성능 향상에 기여한다. 인식기로는 RBF 커널을 이용한 SVM 분류기를 사용하고, CENPAMI 숫자특징 데이터베이스를 사용하여 제시된 방법의 성능을 검사하였다. 실험 결과 각기 다른 분류 성능을 갖는 이들 3종의 특징들이 상호 보완적으로 작용하여 인식률 향상에 기여함을 확인할 수 있었으며, 제시된 복합특징에 의해 98.90%의 인식률을 달성하였다.
본 연구는 융·복합 공연예술의 창작과정의 특징이 무엇인지 도출해 내는 것을 목적으로 한다. 이에 연구대상으로는 2011년 제1회를 시작으로 2020년 현재까지 매년 꾸준히 개최되고 있는 국내 대표적 융·복합 공연예술축제인 파다프(PADAF-Play And Dance Art Festiva)를 연구대상으로 선정하였다. 국내 대표적 융·복합 공연예술축제인 파다프를 통해 21세기 공연예술의 핵심적 특징인 융·복합 공연예술의 창작과정의 특징을 연구하기 위하여 과정 중심의 발견을 통한 질적 사례연구 방법을 선택하였다. 또한 사실적이고 실증적인 연구를 위하여 제8회와 제9회 파다프의 초기 준비 단계부터 폐막식까지 전 과정을 참여관찰 하였으며, 여러 차례에 걸쳐서 파다프 관계자 및 참여 아티스트들을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였다. 파다프를 통한 융·복합 공연예술 창작과정의 특징을 살펴봤을 때 창작자들은 서로 다른 이질적인 장르가 만나 변증법적으로 변하는 과정에서 작업에 대한 서로 다른 방식으로 생각지도 못한 난관에 부딪혔지만 타 장르에 대한 이해, 융·복합을 통한 경험적 가치, 공동작업자로서의 공유 그리고 다양한 방식의 소통을 통해 난관들을 극복했다. 파다프를 중심으로 살펴본 융·복합 공연예술 창작과정의 특징은 프랑스 철학자 질 들뢰즈(1925-1995)의 '리좀(Rhizom)적 사고'와 '집단지성의 원칙'그리고 창작자들의 '실험적 창조를 위한 융·복합의 경험적 가치'이다. 도출된 창작과정의 특징은 융·복합 공연예술을 조금 더 이해하고 융·복합이라는 확장된 표현을 통해 소통하고자 하는 인간의 기본 욕구와 예술적 본질에 대한 이해를 바탕으로 변화되고 있는 공연예술과 문화의 새로운 패러다임에 대한 미학적 방향성과 발전에 이바지하기를 바란다.
포유류 동물의 시각피질 세포에 나타나는 특징은 크게 단순특징을 추출하는 simple cell과 복잡한 특징에 반응하는 complex cell로 구분된다. 이 연구에서는 입력영상에 독립성분분석을 적응하여 complex cell에 대응하는 복잡한 특징을 추출하였다. 이 결과는 시각피질 세포의 정보처리에 대한 방식을 이해하는 데 기여할 것이다.
본 논문은 복합 영상을 위한 내용기반 영상 검색의 효율을 극대화하기 위한 방법을 제안하였다. 영상 검색을 효율적으로 수행하기 위해서는 영상 검색의 후보를 축소와 함께 최적의 특징을 선택하는 것이 필요하다 한가지 영상 특징 패턴에 기반 한 검색 시스템으로는 다양한 종류의 복합 영상에 대한 검색과정에서 영상 도메인이 변화할 경우 검색 효과를 극대화할 수가 없다. 본 논문에서는 검색 영상 도메인이 변하면 질의 영상 특성에 따라 최적의 특징 패턴을 시스템 스스로 선택하는 적응적 자가 특징 선택 기법 통하여 복합 영상의 검색 효율을 극대화하였다. 제안된 방안에서는 검색 효율을 개별적인 특징들에 비해 3% 향상시킬 수 있었으며 다중 SOFM신경망을 통하여 검색 후보를 축소하였다
현대인들은 다양한 관광과 여가의 개념을 갖고 있기 때문에, 주말이면 각 고속도로의 톨게이트는 상ㆍ 하행선이 번갈아 복잡해지는 현실에 처해 있다. 또한 관광의 개념도 바뀌어져 새로운 복합적 관광자원을 관광의 대상으로 삼고 있다. 따라서 이런 복합적인 기능을 가진 관광자원인 동굴의 가치를 살펴보는 것이 본 연구의 목적이다. 연구 결과 동굴은 자연 관광자원과 인문 관광자원으로서의 특징을 모두 갖춘 복합적 경관을 갖고 있기 때문에 ‘복합 관광자원’ 으로서의 구분할 수 있다. 이런 동굴의 특징은 예술성(지하 경관의 신비성), 종교성(원시종교의 유적성), 유용성(동굴 탐험장ㆍ 핵 폐기물 처리장), 학문성(지구과학ㆍ동굴학ㆍ관광학)으로 요약할 수 있다.
본 논문에서는 인쇄체가 대부분을 차지하는 우편물의 우편번호 분류기에 적용하기 위해 인쇄체 및 필기체를 구분하여 인쇄체는 단일 특징과 단일 신경망으로 저차 연산함으로써 빠르게 분류하고 피기체는 복합특징과 클러스터 신경망을 통한 고차연산으로 정확한 분류를 할 수 있는 속도 면에서 효율적인 신경망 분류기를 제안한다. 제안된 분류기는 인쇄체와 필기체를 구분하여 인쇄체를 분류하는 인쇄체 분류기와 여기서 기각된 필기체 숫자를 인식하는 필기체 분류기로 구성된다. 인쇄체 분류기는 망 특징 벡터를 입력의 단일 신경망 인식기로 빠르게 인쇄체 및 정확히 필기된 필기체를 분류하며그 외의 입력패턴에 대해서는 기각한다. 그리고 필기체 분류기는 4방향 특징 및 앞단에서 추출된 망 특징의 복합특징 벡터 입력으로 [11]에서 제안된 클러스터 신경망을 이용하여 정확한 분류를 할수 있도록 구성하였다. 제안된 방법의 성능을 객관적으로 검증하기 위하여 숫자 인식 데이터 베이스로 많이 사용되는 NIST의 필기체 숫자 데이터 베이스 및 자체적으로 구성한 인쇄체 숫자 데이터에 대해 실험하였다. 임의의 NIST 필기체 숫자 데이터 500자와 인쇄체 숫자 데이터 500자에 대해 전처리와 특징추출을 제외한 분류시간측정 결과 제안된 방법을 필기체 분류기에 사용할 경우 인쇄체와 필기체의 비율에 따라 49.1%~65.5% 향상된 속도로 분류함으로써 제안된 방법을 필기체 분류기에 적용함으로써 속도 면에서 효율적임을 나타냈다.
필기체 숫자는 개인에 따라 필체가 매우 다양하므로 단일 특징과 단일 분류기를 사용하여 오프라인 필기체 숫자인식을 수행할 경우 높은 인식률을 얻기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 복합 특징과 결합 인식기를 사용하여 필기체 숫자 인식의 인식률을 향상시키는 방안을 제시한다. 인식률의 향상을 위해, 먼저 상호 보완적인 특징들-방향특징, 교차점특징, 망특징-을 선정하고 이를 사용하여 숫자영상의 전역적 및 국부적 특징을 갖는 세 종류의 새로운 복합 특징을 구성한다. 그리고 패턴 인식기로는 세 개의 신경회로망 분류기를 퍼지 적분으로 결합한 결합 인식기를 사용한다. 본 인식기의 성능 평가를 위해 Concordia 대차의 무제약 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 97.85%의 인식률을 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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