본 논문에서는 웨이브릿 변환을 이용한문자인식 방법 중 문자의 최소 단위인자음과 모음을 분리시켜 문자의 모멘트를 분석하여 산출되는 정보를 사전에 컴퓨터에 입력시켜 문서화된 수기 문자를 컴퓨터에 저장하고 인식시키는 방법에 접근 하였다. 연구는 획득한 문장 이미지에서 잡음을 없애고 줄 단위로 분리, 분리된 줄 단위 문장은 한 문자 단위로 다시 분리된 후 자음과 모음으로 분리 하였다. 분리된 자소는 CVIPtools를 사용하여 히스토그램 평활화와 침식 및 평균값 필터를 처리한 후 C++를 이용하여 세선화 처리하고 세선화된 자소는 팽창 및 크기 변환하여 모든 자소가 동일 굵기, 크기 이미지로 만들었다. 표준화 이미지는 이진화 이미지로 변환하여 3단계 웨이브릿 변환을 이용하여 데이터의 양을 1/64로 줄인 후 해밍거리를 조사하였다. 연구 결과 다양한 'ㄱ'상호간 및 'ㅅ'상호간의 일치도는 매우 높게 나타났고, 서로 상이한 'ㄱ'과 'ㅅ'을 비교 했을 때 상호간 일치도가 매우 낮게 나옴을 알 수 있었다. 이 연구 결과로 더 많은 수기 자소들에 대한 해밍거리조사가 이루어지면 각각의 자음과 모음의 모멘트 구분하여 수기 문자 인식에 중요한 정보를 알 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 지류의 합류각, 지류와 본류의 유량비, 준설 깊이비의 변화에 따른 지류에서의 두부침식 양상과 합류부 이동상 하도에서의 분리구역의 특성을 분석하였다. 분리구역은 지류가 합류되어진 직후 단면에서의 유속이 0(영)인 구간으로 정의하였다. 준설 깊이에 따른 두부침식이 발생치 않은 범위를 제시하였다. 합류각, 유량비, 준설 깊이비 증가에 따른 두부침식 깊이비 및 천급점의 이동거리비는 전반적으로 증가하였으며, 천급점의 이동거리비의 관계식을 제시하였다. 이동상 하도에서의 유량비와 합류각 증가에 따른 분리구역의 길이비 및 폭비는 고정상 하도에서와 같은 양상으로 증가하였다. 준설 깊이비 증가에 따른 분리구역의 길이비는 감소하고 폭비은 증가하여 형상지수는 크게 증가하여 통수단면의 감소로 배수위 현상이 기대된다. 고정상 하도와 이동상하도에서의 합류각, 유량비, 준설 깊이비에 따른 형상지수 관계식을 제안하였다.
본 논문은 문서 구조분석을 통해 얻어진 텍스트 영상에 대해 낱자 단위 분할 과정과 분할된 낱자에 대한 언어 구분 방법을 제안한다. 먼저 8방향 연결 요소를 이용한 레이블링을 수행하고 각 레이블의 거리관계와 한글 종모음의 특징을 이용하여 낱자 분리를 수행한다. 분리가 이루어진 낱자의 언어 구분은 각 낱자에 존재하는 concavity 특징을 이용하여 한글과 영어로 구분하게 된다. Concavity 특징을 찾기 위해 낱자를 이루는 흑화소 중 수직런을 이루는 흑화소 중 일부와 세리프 성분을 제거하며 그 방법을 기술한다. concavity 특징은 분리기를 통해 한글과 영어 두 가지로 분리되며, 분류기는 신경망을 이용한다. 제안된 방법은 20개의 텍스트 영상에 총 7923개의 낱자를 대상으로 실험하였으며, 낱자 분리는 97.20%의 정확도를 보였으며 분리된 낱자에 대한 언어 구분은 92.70%의 정확도를 얻을 수 있었다.
파면곡률거리추정(Wavefront Curvature Ranging, WCR)은 음파의 파면곡률로부터 음원의 거리를 추정하는 방법이다. 기존의 파면곡률거리추정은 음속을 상수로 가정하고 삼각법으로 거리를 추정한다. 이 가정 때문에 해저면반사경로가 뚜렷하게 분리되는 해양환경에서는 거리 오차가 발생한다. 거리 오차를 줄이기 위해 해양의 음속구조를 적용하고 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)방법으로 거리를 추정하는 정합 파면곡률거리추정(Matched Wavefront Curvature Ranging, MWCR) 을 제안하였다. 정합 파면곡률거리추정의 시뮬레이션 결과로부터 거리 오차의 감소를 확인하였다. 향후에 실측 신호로부터 거리 추정의 신뢰성을 확인하면 소나 시스템에 적용 가능할 것이다.
서포트 벡터 기계(Support Vector Machines, SVMs) 알고리즘은 표본 점들과 분리 초평면 사이의 최소 거리를 최대화하는 것에 관심을 가져왔다. 본 논문은 모든 데이터 점들과 분리 초평면 사이의 거리들을 고려하는 total margin을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 서포트 벡터 기계 알고리즘을 확장하고, 일반화 오차 경계를 개선하게 된다. 새롭게 제안하는 total margin알고리즘이 기존 방법들과의 비교를 통하여 더욱 우수한 수행능력을 가지고 있음을 수치 예제들을 통하여 확인할 수 있다.
본 논문에서는 초기 부호책을 구하는 방법으로 가장 널리 쓰이는 이분 미소분리 방법의 탐색시간을 줄이기 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 학습벡터가 소속되는 부호벡터를 찾기 위하여 기존의 방법과 같이 모든 부호벡터와의 거리오차를 계산하지 않고, 이전에 소속된 클래스에서 미소분리된 부호벡터와의 거리오차 만을 비교하여 학습벡터의 소속 여부를 결정함으로써 계산량을 크게 줄일 수 있다. 제안된 방법으로 생성된 초기 부호책과 기존의 이분 미소분리 방법으로 생성된 초기 부호책을 사용하여 K-means 알고리즘을 수행한 결과 초기 부호책의 성능 차이는 거의 없었지만, 계산량은 현저하게 감소되었다.
본 논문은 웹 카메라로부터 입력받은 영상을 이용하여 손 영역을 추출하여 마우스를 대체할 수 있는 핸드마우스를 구현한다. 먼저 웹 카메라를 이용하여 입력받은 영상에서 손 영역을 추출한다. 손영역을 추출하기 위해서 HSV 컬러 모델에서 조도 변화에 강인한 Hue값과 피부색 특징이 잘 나타나는 YcbCr 컬러 공간을 이용하여 손 후보 영역을 획득한다. 손 후보 영역에서 레이블링(labeling) 알고리즘을 적용하여 정확한 손 영역을 추출한다. 추출한 손 영역에서 무게 중심점을 구한 후, 무게 중심점으로부터 거리를 이용하여 손 영역을 분리한다. 분리된 손 영역에서 무게 중심점으로부터 거리 정보를 이용하여 손 영역의 최종 특징 점을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법은 추출한 손 모양의 손끝 정보를 이용하여 마우스 이벤트를 수행함으로써 사용자가 사용하기 편리한 핸드마우스를 구현하였다.
준설매립이 활발히 진행되고 있는 서해안 지역 준설토는 일반적으로 조립분 함량이 높다. 이 지반을 펌프로 준설 시 토출구의 위치 및 흙의 공학적 성질에 따라 다른 거동을 나타낼 것이다. 따라서 본 연구에서는 세립분 함량 변화에 따른 준설토의 분리 퇴적특성을 구현하기 위해서 상사의 법칙을 적용하여 길이 2,650mm, 폭 770mm, 높이 735mm의 모형토조장비를 제작하여 SM과 ML시료로 단계투기방법과 함수비 300%, 500%, 700%에 대하여 실험을 실시하였다. 분석결과, ML시료는 초기함수비가 높을수록 침강완료시간에 빨리 도달하였고 확산거리가 멀어질수록 침강시간은 길어졌다. SM시료는 확산거리 120cm까지 조립토의 거동을 보이며 그 이상의 확산거리에서는 세립분의 영향으로 ML시료와 비슷한 경향을 보였다. 함수비와 세립분 변화 역시 ML 시료는 심도가 낮아지고, 확산거리가 멀어질수록 통과율이 커지고 함수비는 작아짐을 확인할 수 있었고, SM시료는 확산거리가 가까운 구역에서는 조립토가 쌓여있고 먼 구역에서는 세립토가 쌓여있어 두 시료의 경계지점인 120cm~160cm을 기준으로 세립분 함유량과 함수비의 큰 차이가 보임을 확인하였다. 또한, 전단강도는 확산거리에 따라 ML-최대 2.97kPa, SM-최대 10.2kPa임을 확인할 수 있었다.
고속의 자유 제트 및 표면 충돌시 나타나는 벽제트 내에서의 총온도 분포가 측정되어졌다. 자유제트에서는 노즐 출구로부터 측정거리를 달리하며(Z/D=1,2,4,6) 외기를 포함하여 총온도 분포가 측정되었으며, 제트와 외기간 전단층에서의 에너지 분리현상을 확인하였다. 벽제트 영역에서는 충돌거리가 짧은 경우에 대하여 반경위치를 달리하며(R/D=1.25, 1.5, 1.75, 2.0) 총온도 분포를 측정하여 벽제트 경계 및 벽근방에서의 에너지 분리현상을 확인하였으며, 단열벽면온도 분포와 이를 비교$\cdot$검토하여 설명하였다.
8PSK 이상의 멀티 레벨 변조 방식에서는 LDPC 복호를 위해서는 수신 심볼의 Inphase와 Quadrature 성분을 이용하여 각각의 비트로 분리하여야 하며, 성능은 각각의 비트의 거리와 관계가 있기 때문에 분리 하는 방식이 성능에 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 유클리디언 거리를 이용하여 분리하는 방식을 분석하고 이는 하드웨어 구현 관점에서 많은 계산량을 필요로 하기 때문에 약간의 성능 감소를 가지더라도 섹터를 이용하는 방식을 제안한다. 또한 DVB-S2에서는 BC(Backward Compactible) 모드를 제공한다. BC 모드에서는 변조방식이 계층적 변조 방식인데 즉 변조시 심볼의 위상이 non-uniform 하게 분포되는데 본 연구에서는 non-uniform한 위상 분포에서 각각 인접한 심볼의 위상의 각도에 따른 LDPC 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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