본 논문에서는 한글의 동적자소분할 방법과 자소분할 결과 얻어진 가변분할 망눈으로부터 특징벡터를 추출해 신경망에 입력함으로써 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 문자에서 4방향 기여도와 $8\pm8$망눈을 사용하여 256차원의 특징벡터를 구한 후, 신경망에 의해 한글을 6형식으로 분류한다. 분류된 결과를 바탕으로 모음의 통계적인 위치정보와 문자의 구조적인 정보를 이용하여 각 문자를 자소 단위로 분할한다. 분할된 자소의 크기에 따라 가변적인 크기를 갖는 망눈을 구성하고 특징벡터를 추출해 자소인식 신경망에 입력함으로써 문자인식을 행한다. 4개의 서체(3개의 서체는 학습, 1개는 인식실험), KS C 5601내의 2350자의 문자를 대상으로 실험한 결과 학습에 사용된 서체에 대해서는 97%이상, 나머지 한 서체에 대해서는 94% 이상의 인식률을 나타내 제안된 방법의 유효성을 보였다.
본 논문은 점진적으로 변형되는 다수의 가상 헤어스타일을 반자동적으로 생성할 수 있는 2D 가상 헤어스타일의 컬러 영상 분할 및 반자동 필드 모핑에 관한 것이다. 제안된 방법에서는 2D 실사 영상에서 컬러 영상 분할을 통해 추출한 헤어스타일을 임의의 인물 영상의 두상에 정렬시킨 상태에서 원래의 헤어스타일에서 추출한 헤어스타일로 변해가는 반자동 필드 모핑을 수행함으로써 여러 유형의 헤어스타일을 반자동적으로 생성할 수 있다. 제안된 방법은 사전에 준비된 그래픽 객체 외에도 실사 영상에서 직접 추출한 헤어스타일을 사용할 수 있고, 추출한 헤어스타일 외에도 다양한 유형의 헤어스타일을 자동으로 생성할 수 있는 이점이 있다. 또한, 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 작업자의 피로도를 경감시킴과 동시에 작업 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 자연스러운 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 장점이 있다.
인터넷을 기반의 멀티미디어 정보화 사회에서, 대용량 멀티미디어 데이터 서비스에 대한 요구가 확산되고 있다. 그러나 현재의 가입자 접속망으로는 데이터 전송 속도 및 거리 제약으로 인해 만족스러운 서비스를 사용자들에게 제공해 줄 수 없다. 가입자 접속망에서 현저하게 떨어지는 속도문제를 해결하고, QoS(Quality of Service)를 보장해 줄 수 있는 방안의 하나로 우선순위 큐를 고려한 가중치 기반의 차등 대역폭 할당 방식과 대역폭을 분할하여 파장에 배정하는 파장 분할 방식의 EPON(Ethernet Passive Optical Network)을 제안한다. OPNET 으로 구현한 시뮬레이션 모델을 이용하여 고순위 및 저순위 트래픽의 비율에 따라 각 트래픽의 최대 및 평균 지연시간, 제안한 알고리즘의 사용율, 분배율을 구하여 적합성을 검증한다.
광의 초고속성의 본질을 이용한 시간다중 공간분할 광교환 시스템이 처음으로 구현되었다. 단순한 공간분할 광교환방식에 비해 뛰어난 확장성과 간단한 하드웨어로 화상 및 음성신호의 지점대 지점간의 교환 및 멀티 캐스팅의 서비스가 가능하다. 스위칭 사간, 수용 가입자 수, 동기분제, 손실과 광출력의 분배, 광압축 등을 통하여 본 시스템의 특성을 분석해 본다.
자율주행 자동차에서의 보행자 인식 및 사람의 행동 인식과 같은 분야 등에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 그에 기반을 둔 기술들이 많이 개발되고 있다. 그리고 대부분의 연구에서는 사람에 대한 경계 박스를 검출한다. 영상에서 사람의 유무 혹은 위치를 판단하는 문제에서는 경계 박스만을 검출하는 것이 효율적일 수 있으나 경계 박스는 행동 인식과 같은 분야에 사용하기에는 많은 정보의 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 U-NET 구조의 딥러닝 모델을 사용해 경계 박스로 인한 정보 손실을 줄일 수 있는 보행자 분할 방법을 제안한다. 모델의 학습을 위해 2017 COCO 데이터셋의 사람 카테고리를 사용하였으며 Penn-Fudan 보행자 데이터셋을 이용하여 제안 방법을 테스트하였으며 기존의 방법들과 비교하여 의미 있는 결과를 얻었다.
최근 활발히 진행되고 있는 모델 기반 공학에 관한 연구 중 모델 변환은 소스 모델을 입력 받아 다른 차원의 뷰를 제공하는 타겟 모델을 출력한다. 이러한 모델 변환은 메타모델을 사용하여 동일한 시스템을 서로 다른 이해관계자들의 관점에서 이해할 수 있는 방법을 제공한다. 동일한 시스템이라 하더라도 개발자와 시험자 그리고 사용자들이 보는 주요 관점은 다를 수 있다. 본 논문에서는 시험자의 관점에서 수직적 분할 시험이 가능하도록 입력 모델인 UML의 행위 다이어그램으로부터 출력 모델인 단위 시험을 위한 상태 다이어그램으로의 모델 변환에 대해 연구하고, 생성된 상태 다이어그램을 통해 시험 사례를 작성한다.
본 논문에서는 모바일 인터넷을 기반으로 침입자를 감시하기 위하여 영상분할 기법에 의한 동작 추적 기법을 사용하였다. 먼저, 탐지하고자 하는 일정한 영역을 촬영한 동영상에서 프레임을 추출하고, 인접한 두 프레임 사이의 이미지 차를 사용하여, 고정된 배경과 움직이는 대상을 분할한다. 분할된 전경 물체에서 에지를 검출하여 지정된 위치별로 추출된 에지의 중간 값을 추정하여 동작을 분석함으로써 침입자를 감시할 수 있도록 하였다. 이러한 감시정보는 감지된 일련번호, 날짜, 시간의 기록과 함께 이미지 파일로 저장되어 서버에 저장되며 모바일 클라이언트에게 감시 장소의 상황에 대하여 SMS Message를 발송하도록 하였다.
LBP기반 특징점 기술자를 이용한 얼굴검출은 얼굴의 형태정보 및 눈, 코, 입과 같은 얼굴 요소들 간 공간정보를 표현할 수 없는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 선행 연구들은 얼굴 영상을 다수개의 사각형 부분영역들로 분할하였다. 하지만, 연구마다 서로 다른 개수와 크기로 부분 영역을 분할하였기 때문에 실험에 사용하는 데이터베이스에 적합한 부분 영역의 분할 기준이 모호하며, 부분 영역의 수에 비례하여 LBP 히스토그램 차원이 증가되고, 부분 영역의 개수가 증가함에 따라 얼굴의 방향 회전에 대한 민감도가 크게 증가한다. 본 논문은 LBP기반 특징점 기술자의 방향 회전 문제와 특징점 차원의 수 문제를 해결할 수 있는 새로운 부분 영역 분할 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 방향 회전된 단일 얼굴 영상에서 99.0278%의 검출 정확도를 보였다.
의사결정 나무라고 불리우기도 하는 나무모형은 결과 해석의 용이성으로 데이터마이닝의 분류예측 모형으로써 큰 각광을 받고 있다. 현재 나무모형으로 가장 많이 사용되는 Breiman et. al의 CART나 Quinlan의 C4.5 모두 생성된 노드들의 자료 구성이 목표변수를 기준으로 수준 구성비 측면에서 순수해지도록 진행된다. 그러나 CRM에 있어 가장 흔한 주제인 해지예측을 위한 모델링을 실시하는 경우 관심의 대상인 해지자가 전체 자료에 극히 일부를 차지하여, 기존의 분할 방법에서와 같이 모든 노드의 순수성을 고려하기란 불가능하다. Buja와 Lee는 이와 같이 소수의 관심에 대상이 되는 부류를 찾아내기 위한 나무모형 생성방법을 소개하였다 즉, 해지자 관리가 중요한 경우 해지자와 비해지자 구분을 진행하는 기존의 방법과는 달리 전체 자료 중 해지자를 집중적으로 찾아가는 탐색적 분할 기준인 단측 순수성(one-sided purity)을 제안하였다. 본 연구에서는 단측 순수성에 의한 나무모델링을 모 PC통신 회사의 해지자 자료에 적용하며 기존의 방법과 비교하였고 몇 가지 시뮬레이션 자료를 통해 단측 순수성의 문제점과 앞으로 해결하여야 할 과제에 대하여 살펴보았다.
영상분할은 주어진 영상을 비슷한 성질을 지니는 영역들로 나누는 과정으로 컴퓨 터 비젼 분야에서 매우 오래 되었으면서도 어려운 문제이다. 지금 까지 많은 영상 분 할 방법들이 개발되었으며, 이러한 영상 분할 방법들을 평가하려는 연구가 계속되고 있으나 영상 분할의 특성상 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 영상 분할 방법을 자 동으로 평가하기 위하여 일반적으로 적용 가능한 평가 기준을 제시한다. 하나의 평가 기준이 가지는 약점을 보완하기 위하여 네 개의 평가기준, 즉 영역 경계선에 존재하 는 화소들의 차이 정도, 영역 경계선과 에지와의 일치 정도, 영역들 간의 유사 정도 및 영역들 간의 차이 정도를 통합한 평가 기준을 제시한다. 실험 결과를 통하여 제안 한 영상 분할 평가 방법이 매우 타당함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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