문자 분할은 필기체 문서 서식의 자동 인식 과정에서 중요한 부분이다. 본 연구는 off-line 필기체 한글로부터 문자를 분할하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 방법은 한글의 구조적 특성에 기반을 두고 있다. 먼저 투영에 의하여 입력 단어로 부터 분할 을 위한 특징과 연결 화소, 획을 추출한다. 두 번째 단계에서 획의 모양과 위치, 획과 획과의 관계를 이용하여 한글의 기본 자소 클래스 영역을 찾는다. 세 번째 단계는 분할 과정으로 WRC(While Run Column)다음에 초성이나 수평 모음이 오는 경우 이 WRC에서 수직으로 분할하며, 분할된 세그먼트의 길이가 임계값 이상아면 자소 클래 스와 문자의 칼럼에 대한 특징을 이용하여 예상 분할 영역을 찾고, 이 영역에 있는 획을 따라 요철 형태로 분할한다.
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.
데이터 마이닝은 보유한 데이터를 가공하여 패턴 분석이나 마케팅 등에 활용할 수 있는 유용한 정보를 얻어내는 기술이다. 그러나 이러한 데이터 마이닝 기술을 사용 시 데이터의 제공자의 개인정보가 의도치 않게 유출 될 가능성이 존재하게 된다. 이러한 정보의 유출을 막기 위하여 여러 가지 프라이버시를 보호하는 기법이 연구되고 있다. 수직 분할 데이터는 같은 집단에 관한 데이터가 복수의 소유자에게 나누어 제공되어 있는 상태를 말한다. 이러한 수직 분할된 데이터에서 프라이버시를 보호하면서 k번째 항목과 (k+1) 번째 항목을 score 값을 이용하여 구분하는 방법이 개발되었다. 그러나 기존의 연구에서는 양자간의 환경에서만 사용이 가능하였기 때문에 본 논문에서는 Paillier 암호화 기법을 사용하여, 기존의 연구를 다자간 환경으로 확장한 기법을 제안한다.
SRD(Shear Reinforcement of Dual Anchorage)는 건축 현장에서 철근 콘크리트 구조물의 안전성을 보강하는 데 사용된다. 전단 보강재를 만들 때에는 용접이 사용되며, 용접은 제품의 생산성 및 경쟁력을 좌우하는 데 중요한 역할을 한다. 따라서 용접 비드 검출 검사가 필요하다. 본 연구에서는 용접 비드의 영상 자료를 이용하여 용접 비드를 검사하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 먼저 영상 내 수직 방향으로 밝깃값을 계산한 뒤, 밝깃값 분포의 50% 높이 지점에 해당하는 위치를 영상에서 찾아서 수직 방향으로 용접 비드를 분할한다. 그리고 수평 방향에 대해서도 동일한 방법으로 용접 비드 영역을 분할한 뒤, 분할 영상을 분석하여 용접비드 유무를 검사한다. 제안한 알고리즘은 관심 영역을 먼저 지정한 뒤 분석을 수행하여 연산량을 감소시켰다. 또한 SRD 영상에서 모재와 용접 비드 영역 사이에 밝깃값의 차이 특징을 이용하여 수직 및 수평 방향의 모든 밝깃값을 이용함으로써 정확도를 높일 수 있었다. 실험에서는 용접 비드 유무를 검출하기 위한 방법들로써 K-평균, k-최근접 이웃 등 5개의 알고리즘을 이용하여 분석 결과들을 비교하였으며, 타 알고리즘들에 비해 제안한 알고리즘의 정확도가 가장 높음을 보였다.
초경량 항공기 구조의 날개 보로 사용되는 원통형 복합재료 날개 보는 굽힘 모멘트와 전단하중을 동시에 받고 있는 구조물이다. 하지만 기존의 일반 원통형 보는 상하부의 굽힘 모멘트, 좌우부의 전단하중을 지지하는 구조적 특성을 고려하지 못하므로 비효율적일 수 있다. 따라서 섬유각 또는 복합재료를 적절히 배열하여 효율적으로 구조물을 만드는 것이 필요하다. 본 연구에서는 원통형 복합재료 보의 굽힘강도와 전단강도의 증가를 위해 보의 단면을 상하좌우로 분할하여 적층순서를 달리함으로써 효율적인 하중지지가 가능하게 하였다. 상용 프로그램 MSC/NASTRAN을 이용한 구조해석을 통해 원호 분할각과 섬유각에 따른 수직변위, 수직변형률, 전단변형률 계산하였다. 계산 결과에 따르면 새롭게 제안된 원통형 보의 분할각과 섬유 방향각을 선택하여 구조 강도를 증가시킬 수 있음을 제시하였다.
현의 수직이등분선은 원의 중심을 지나고 임의의 두 현의 수직이등분선들의 교점은 중심이라는 것은 잘 알려진 원의 기하학적 특성이다. 본 논문은 홍채 분할을 위해 동공 영역을 검출할 시, 이러한 원의 기하학적 특성을 이용하여 동공의 중심과 반경을 고속으로 검출할 수 있는 고속 동공 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 인간의 안구 영상에서 수리 형태학 연산을 통해 동공의 원형 윤곽 후보점들을 추출한 후, 원형 윤곽 상의 네 점을 이용하여 두 개의 현을 구하고 이 두 현의 수직이등분선들 간의 교점을 원의 중심으로 삼음으로써 동공의 중심과 반경을 고속으로 검출할 수 있는 것이 특징이다. 제안된 방법은 안구 영상에서 고속으로 동공의 반경과 중심을 검출할 수 있을 뿐만 아니라 부분적으로 가려진 동공도 검출할 수 있다.
IEEE 802.15.4의 물리계층은 저속, 저전력, 저가격 기반의 LR-WPAN(Low-Rate Wireless Personal Area Network)의 물리계층으로 세계적으로 가장 많이 사용되고 있다. IEEE 802.15.4에 대한 기존의 많은 이론 연구들은 저전력 무선네트워크 환경에서의 에너지효율성, 전송처리율, 전송신뢰성에 대한 거시적 이해와 안목을 제공하는 중요한 결과들을 산출하고 있다. 이 논문에서는 이러한 이론연구에 실환경 요소를 보완하기 위해 MAC(Medium Access Control) 소프트웨어 구조부터 실제 네트워크 기반 성능분석에 이르는 실험연구를 수행한다. 연구에서는 수직분할 모델의 네트워킹 스택의 MAC 계층 기능으로 IEEE 802.15.4 MAC 스택을 구현하고 이를 네트워킹 스택에 통합하여 시험 분석을 수행한다. 이 연구에서 도출한 네트워크 소프트웨어 모델과 실험결과는 향후 IEEE 802.15.4 MAC 소프트웨어의 구현과 실용적인 네트워크 스택 환경에서의 성능에 참고자료로 활용될 수 있다.
본 연구에서는 예비중등교사의 수학화 경험을 위해, 초보적인 상황의 문제를 기반으로 수를 분할하는 문제로 일반화하여, 수의 분할에 관한 일련의 문제 및 상황을 제공하는데 적절한 수 분할 모델을 고안하고, 그것을 탐구하는 교수단원 <분할 모델의 탐구>를 Wittmann의 교수단원 사상에 따라 설계한다. 이 연구에서 설계하는 <분할 모델의 탐구>는 (1) 실마리 문제 (2) 분할 관점에서의 통합 (3) 분할 모델의 정의 (4) 분할 모델을 활용한 탐구의 네 단계로 이루어진다. 이 교수단원이 예비중등수학 교사교육에 기여할 수 있는 바는 다음과 같다. 첫째, 예비교사들로 하여금 수학화를 경험할 수 있게 해준다. 둘째, 예비교사들로 하여금 학교수학과 학문수학의 연결을 볼 수 있게 한다. 셋째, 에비교사들의 수학적 창의력을 기르는데 도움이 될 수 있다.
본 논문에서는 도로에서 주행 중인 차량검출 알고리즘에 대하여 연구한다. 카메라에서 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 및 합병(split & merge)방법을 적용하여 영상을 분할하고 그 다음 분할된 영역을 해석하여 차량이 위치할 가능성이 높은 영역을 집중적으로 탐색하여 차량을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 연구한다. 전방차량의 후면을 검출하기 위하여 수직/수평 성분을 특정으로 하였으며 적분영상을 이용하여 계산시간을 줄일 수 있는 Haar-like방법을 적용하였으며 분류기로는 SVM을 사용하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 350개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 150개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 95.00%의 인식률을 얻었다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 피부색 분할과 소벨 마스크를 이용한 얼굴 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 YCbCr색공간에서 Cb와 Cr성분을 이용하여 피부색 분할을 한 후에 형태학적 필터링과 레이블링을 통해 얼굴 후보 영역을 분리한다. 분리된 각 후보 영역에 대해 휘도 성분 Y에서 소벨 마스크의 수직 연산자를 적용한 후에 수평 투영을 통해 나타난 최대값을 눈의 위치로 검출해낸다. 비슷하게 얼굴의 지형적인 특징과 소벨 마스크의 수평 연산자를 적용하여 계산된 수평 투영의 최대값에 따라 턱 부분을 검출한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 기존의 방법보다 얼굴 영역을 정확하게 분리할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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