본 논문에서는 색인 방법에 따른 한국어 정보검색시스템의 성능차이를 살펴보고 이를 분석하여 보다 검색성능을 높이기 위한 색인어 추출방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 대표적인 색인법이라 할 수 있는 명사단위 색인법, 형태소 단위 색인법, 바이그램 단위 색인법, 어절단위 색인법에 대하여 실험을 통한 비교분석을 하였고, 질의별 분석을 통해 검색성능에 영향을 주는 요소들을 찾아내었다. 그 결과 빈칸, 면사분해, 명사, 동사, 형용사, 숫자등을 포함한 실질 형태소, 형식형태소의 제거, 외래어 등 추정명사의 분해 및 발음확장, 후방 단음절 명사로 구성된 복합명사의 분해, 의미를 변절시키는 바이그램 제거, 분해된 명사 수에 따른 복합명사 첨가 및 제거 등이 그 요소임을 확인할 수 있었다. 이를 토대로 각 색인법의 장점을 살려 색인 및 검색을 수행하여 보았다. 제안하는 방법은 동일한 실험집합에서 일관성 있은 성능향상을 가져다 줌을 알 수 있었다.
휴대전화는 용도적인 측면에서 PC와 유사해 지고 있으며 네트워크 기술의 발달로 다 수의 파일들을 다룰 수 있을 것으로 전망되고 있다. 그러나 휴대전화는 PC와는 다른UI특징을 가지고 있으며 이러한 차이는 다 수 파일의 관리나 이와 관련된 복잡한 태스크 수행 시 문제점이 예상된다. 본 연구는 사용자의 선험적 지식을 바탕으로 휴대전화의 UI특징에 적합한 효용성 있는 파일관리 UI가 무엇인지 알아보는 것에 목적이 있다. 이에 따라 사용자의 선험적 지식이 있는 윈도우탐색기의 사용행태 조사를 통해 자주 수행하는 태스크와 메타포어를 분석하여 휴대전화와 비교, 문제점 과 해결방안을 도출하였다. 이를 바탕으로 프로토타입을 제작하여 사용자 평가를 통해 가로방향의 페이지 분할 방식과 * 또는 #키와의 중복을 활용한 단축키 제공, 일괄적인 옵션 메뉴의 제공은 사용자가 익숙해져 있는 4방향 네비게이션 키와 12 숫자 키패드를 입력장치로 사용하는 휴대전화에서 파일관리 시 효용성이 있음을 알 수 있었다.
황색 포도상구균은 급성 구강 감염에 있어서의 병원균이다. 그러나 그러한 황색 포도상구균의 병원성 기전은 완전히 이해되지 않았다. 이전 실험에서 황색 포도상구균의 단백질 A와 골격근의 액틴 필라멘트는 인체 상피 세포로의 황색 포도상구균의 침입에 관여한다. 구강 내 감염에 있어서의 황색 포도상구균의 병원성 기전을 조사하기 위해 인체의 치은 섬유모 세포에 대한 침입이 연구되고 있다. 급성 구강 감염을 가진 환자로부터 분리된 ATCC 25923 황색 포도상구균과 OPT 2 황색 포도상구균의 침입은 시간(0-120분)에 의존한다는 사실을 밝혀냈다. 60분을 초과하는 배양시간은 다시 배양된 균집락수 증가를 가져왔다. 배지에 접종한 세균의 숫자가 증가할 때 (100?10,000,000 cfu/ml/well), 직선적으로 증가한다. 단백질 A가 결핍된 Wood 46 황색 포도상구균의 침입은 단백질 A가 발현된 균주(ATCC 25923과 OPT 2)의 침입보다 훨씬 낮았다. 액틴 필라멘트의 합성을 방해하는 Cytochalasin D는 인체 치은 섬유모세포로 황색 포도상구균 (ATCC 25923과 OPT 2)이 침입하는 것을 방해한다. 이러한 결과는 구강내 감염을 일으키는 황색 포도상구균의 병원성 기전이 세포내 침입에 관여하고, 황색 포도상구균 단백질 A와 골격근의 액틴 필라멘트가 인체 치은 섬유모세포로의 황색 포도상구균의 침입 조절에 관여한다는 것을 보여준다.
완전동형암호는 암호화된 데이터에 대한 대수적 연산을 지원하며, 최근에는 최대값 함수 등의 비대수적 연산도 근사하는 방법이 연구되고 있다. 그러나 아직 4개 이상의 숫자에 대한 정밀한 맥스 풀링 근사 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 최대값 함수 근사 다항식의 합성을 활용하여 정밀한 맥스 풀링 근사 기법을 제안하였으며, 이를 이론적으로 분석하여 높은 정밀도를 증명하였다. 실험 결과, 제안하는 근사 맥스 풀링은 1ms 이내의 작은 분할 실행 시간과 이론적 분석과 일치하는 높은 정밀도를 보여주었다.
운전자 지원 시스템(ADAS)은 최근 지능형 자동차 분야에서 중요한 이슈로 손꼽히는 기술 중 하나이다. 이 중에서 실시간 표지판 인식 기술은 운전자 지원 시스템의 하나로 운전자의 안전과 직결될 수 있어 높은 정확성과 실시간성이 요구된다. 그동안 표지판 인식 분야는 색상과 현상을 기반으로 연구가 진행되어왔으나, 교통 표지판은 국가별로 그 특징과 형태가 각기 상이하여 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 한국의 속도제한 표지판을 실시간으로 검출하고 인식하기 위하여, 1) 영상에서 색상 특징을 이용하여 후보 영역을 검출하고, 2) 형상 정보를 분석하여 표지판의 형태를 검증하고, 3) 검출된 후보영역의 내부문자(숫자)를 분할하고 인식하는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 획득한 차량 영상에서, 차량 번호판의 후보영역을 동적으로 할당하여 번호판을 추출하고, 이중 템플릿 매칭을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다. 차량 번호판 영역은 다른 영역에 비해 영상의 밀도값이 높다는 것을 근거로, 후보영역을 투영하여 추출된 영상의 밀도값과 기준밀도값을 비교하여 차이가 임계값 이하를 만족한 때 차량 번호판 영역으로 추출하고 만족하지 않을 때는 다음 후보영역을 투영하여 차량 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역에서 문자와 숫자영역으로 분할된 입럭패턴과 표준패턴을 흑화소로 1차 매칭하고, 이 중 유사도가 높은 표준패턴과 다시 백화소로 2차 매칭하는 이중 템플릿 매칭으로 인식하였다.
형식문서는 현재 정보의 체계화된 표현 및 저장 수단으로서 널리 사용되어 왔다. 최근 이러한 형식문서들을 데이터베이스화해주는 시스템들이 보급되고 있다. 그러나 대부분 외국의 시스템을 기반으로 작성되어 한글, 영어, 숫자, 한자등 다양한 필기 문자들이 사용되는 국내 환경의 특수성을 적절히 반영하지 못하고 있다. 그 결과, 대부분의 경우 아직도 사람이 직접 자료를 입력해야만 한다. 본 논문에서는 이러한 국내 실정에 맞게 다양한 언어의 필기 문자 인식기를 결합하여 형식 문서의 정보를 자동으로 데이터베이스에 입력해 주는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상을 인식한 뒤 그 결과를 검증하는 방법을 통하여 정보의 입력을 보다 효율적으로 수행할 수 있을 뿐 아니라, 전체 작업을 단계별로 분할하여 병렬적으로 수행할 수 있게 함으로써 처리율을 향상시킬 수 있게 하였다.
본 논문에서는 불균형하게 분포된(Non-IID) 데이터를 소유하고 있는 데이터 소유자(클라이언트)들을 가정하고, 데이터 소유자들 간 원본 데이터의 직접적인 이동 없이도 딥러닝 학습이 가능하도록 연합학습을 적용하였다. 실험 환경 구성을 위하여 MNIST 손글씨 데이터 세트를 하나의 숫자만 다량 보유하도록 분할하고 각 클라이언트에게 배포하였다. 연합학습을 적용하여 손글씨 분류 모델을 학습하였을 때 정확도는 85.5%, 중앙집중식 학습모델의 정확도는 90.2%로 연합학습 모델이 중앙집중식 모델 대비 약 95% 수준의 성능을 보여 연합학습 시 성능 하락이 크지 않으며 특수한 상황에서 중앙집중식 학습을 대체할 수 있음을 보였다.
패턴인식은 전처리, 특징추출, 식별의 과정을 거쳐 인식을 하게된다. 식별과정 에서 여러개의 패턴이 흩어져 있을 경우에 유사한 패턴끼리 클러스터링을 위하여 한 카테고리 내에서 패턴을 분할하게 된다. 클러스터링 방법에는 통계적인 방법으로 k-means 방법, ISODATA알고리즘등이 있으며〔1〕, 최근에는 신경망에 의한 클러스터링 방법으로 T, Kohonen의 LVQ(Learning Vector Quantization)가 주로 이용되었다〔6〕. Nikhil R, Pal. et al은 LVQ알고리즘을 보다 개선한 방법으로 GLVQ(Generalized LVQ, 1993)를 제안하였다〔4〕.본 논문은 GLVQ 알고니즘으로 패턴을 클러스터링 할 경우에 효율적인 특징추출 방법을 제안한다. 본 논문에서는 20명의 필기체 숫자 0에서 9까지 의 200개 패턴을 여러 가지 방법으로 특징 추출하여 GLVQ알고리즘으로 10개(0-9의 패턴) 의 클러스터로 구분하고, 해당 클러스터에서 오분류되는 패턴의 비율로서 그 효율성을 비교 하였다. 그 결과 투영조합 방법을 이용하였을 경우 98.5%의 분류율을 나타내었다.
본 논문에서는 시각에 대해 반응하는 운동 행동의 효과를 분석하기 위해서 응답속도정합-유발전위(RTA-ERP: Response Time Aligned-Event Related Potential)를 모델링하고, RTA-ERP의 진폭과 응답 속도를 이용하여 사이먼 효과를 분석하였다. 건강한 성인 15명(남성 9명, 여성 6명, 평균 연령 31세)을 대상으로, 같은 숫자에 대한 다른 숫자를 찾아 반응하는 '양자극방안' 실험을 7분 동안 수행하였다. 실험결과 제안된 RTA-ERP는 기존의 ERP에 비해 뇌에서의 처리시간 차이에 따른 변이를 보상할 수 있었으며, 향상된 LRP(Lateralized Readiness Potential)와 Pe(Error Related Positivity)를 나타내었다. '일치', '불일치' 시험 패턴에 대하여 '일치'에 대한 RTA-ERP의 진폭과 응답속도는 각각 '불일치'보다 컸으며 진폭은 $0.03{\mu}V$ 크고 반응속도는 43 ms 만큼 빨랐다. 응답속도에 따른 동기 시점을 보정하여 정합함에 따라, RTA-ERP의 진폭특성은 사이먼 효과의 특징인 ERP의 P300 진폭과 대응함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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