본 논문에서는 오손된 EPDM 배전용 현수애자에서 측정한 누설 전류의 파형을 분석하여 정확한 섬락 시기를 예측하기 위한 방법을 제안하였다. 이를 위하여 일정 시간 단위로 측정한 누설 전류들을 포락 한 후 레벨 교차율을 적용해 cdf 형태로 변환하였다. 획득된 cdf들은 서로 다른 기울기(각도)를 가지므로 애자의 섬락 시기를 예측하는데 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 cdf들 간의 기울기 차는 매우 작아서 서로 구분되기 어려우므로 이를 해결하기 위하여 새로운 가중치를 정의하여 사용하였다. 실험 결과 제안한 방법은 배전용 현수애자의 섬락 시기를 적절히 예측할 수 있었다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 에지 추출 기법을 이용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 추출된 컨테이너 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 결합하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 컨테이너 개별 식별자 인식은 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 자가생성 지도학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 실험결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 및 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.
연안 김 양식장의 효과적 관리를 위해서는 실제 시설량의 조사가 펼요하며 인공위성을 이용한 방법이 가장 효과적이다. 본 연구에서는 스펙트로미터에 의한 해수 및 김 양식장 시설에 대한 광 측정을 통하여 파장별 특성을 조사하였다 10m의 해상도를 갖고 있는 SPOT-5 다중분광영상을 사용하였으며,김 양식장의 자동탐지알고리듬의 개발을 위하여 경기도 화성시 제부도 남방해역에 대한 2005년도 영상을 사용하였다. 김 양식장을 추출하기 위하여 우선 3밴드 영상의 분광특성을 이용한 밴드차(Band difference) 영상을 작성하여,두 가지 방법(형태학적 처리기법 및 Canny 에지 탐지기법)으로 처리를 한 후,두 결과를 합성하여 라벨령함으로써 탐지율을 극대화하였다 양식장 시설 현황 조사 결과는,정부에서 전체 생산량을 조절할 수 있게 하며,양식업자가 좋은 수확을 달성하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
반도체 제조공정에서 매엽식 습식 식각 공정은 기판을 회전하면서 상하 면에 약액을 분사하는 형태로 박막을 식각한다. 이 때 기판은 척을 이용하여 고정되는 데 기판과 척이 접촉하는 가장자리 부분에서 약액의 흐름이 정체되거나 일정하지 못해 잔류막질이 남게 되고, 후속 공정에서 기판 오염의 문제를 야기하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기판을 파지하는 여러 개의 척을 2개조로 나누어 교대로 파지하도록 하는 기능을 제시하였다. 2개 조의 척들은 자성체를 사용하여 고속 회전 중에 비접촉 방식으로 구동하였고 실제 약액 처리론 수행하여 효과를 관찰하였다. 결과적으로 기존 고정형 파지 방식에 비해 교차형이 기판 베벨면이나 에지면에서의 잔류 막질 제거에 탁월한 효과가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 건물이 포함된 스테레오 영상으로부터 건물을 3차원적으로 복원하기 위한 선소 특징 기반 정합 알고리듬에 대해 다루고 있다. 기존의 선소 특징 기반 정합 알고리듬은 선소 추출 기법의 성능에 많이 의존하고, 좌우 영상에서 추출된 에지 길이와 방향이 서로 차이가 날 경우 오정합이 많이 발생한다. 따라서, 건물의 형태를 올바르게 나타내지 못하는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 선소의 중심 및 양 끝점 외에 선소에 방향까지 고려하는 새로운 탐색 영역 설정 방법을 제안하였다. 또한 선소기반 정합에서 정합이 잘 이뤄지지 않는 수평선 정합 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 한편 편평한 건물 가정 하에서 미정합된 건물 내부의 변이값을 얻기 위해 건물 추출 결과와 정합된 선소들을 이용한 보간법을 사용하였다. 제안한 알고리듬을 스테레오 항공 영상에 적용한 결과, 기존의 Hussien 등이 제안한 알고리듬에 비해 좋은 성능을 보였다.
After detecting the edge which is applying the morphological operators to the hybrid FCNN, we could analyze and compare. The hybrid FCNN is completely removed to the noise in the image, and worked in order to obtain the result image which is closest to the original image. Also, the morphological operator is applied to the image as the method in order to detect more good the edge than the conventional edge. FCNN which is the pipeline type is completely suitable to detecting the image processing as well as the hardware size. In this paper. we would make the structure elements of the morphological operator the variable template and the static template, and compare with the edge enhancement of two images. After being the result which is applying the variable template morphological operator and the static template morphological operator to the image, we could know that the edge images applying the variable template is superior in a edge enhancement side.
하이퍼네트워크(Hypernetworks)는 하이퍼에지(hyperedge)들로 이루어진 생성 모델(generative model)로서, 주로 이산(binary) 데이터에 적용되어왔다. 본 논문에서는 이산 데이터와 실수 데이터를 모두 다룰 수 있는 새로운 하이퍼네트워크 모델을 에너지 기반 모델(energy-based model)의 형태로 제시하고, 비지도 학습(unsupervised learning) 알고리즘으로 데이터를 성공적으로 학습함을 간단한 실험을 통해 보이겠다.
본 논문에서는 유한 필드 GF(2m)상에서 모듈러 곱셈 A(x)B(x) mod p(x)를 수행하는 2-디지트 시리얼 (2-digit-serial) 시스톨릭 어레이 구조인 곱셈기를 제안하였다. LSB-first 곱셈 알고리즘을 분석한 후 2-디지트 시리얼 형태의 자료의존 그래프(data dependency graph, 이하 DG)를 생성하여 시스톨릭 어레이를 설계하였다. 제안한 구조는 정규적이고 서로 반대 방향으로 진행하는 에지들이 없다. 그래서 VLSI 구현에 적합하다. 제안한 2-디지트 시리얼 곱셈기는 비트-패러럴(bit-parallel) 곱셈기 보다는 적은 하드웨어를 사용하며 비트-시리얼(bit-serial) 곱셈기 보다는 빠르다. 본 논문에서 제안한 2-디지트 시리얼 시스톨릭 곱셈기는 기존의 같은 종류의 곱셈기 보다 처리기의 최대 지연 시간이 적다. 그러므로 전체 시스톨릭 곱셈기의 처리시간을 향상시킬 수 있다.
의료 영상에서 폐 영역의 정확한 추출과 폐엽의 분할은 폐 기능의 측정 및 폐 질환의 진단을 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 EBT 흉부 영상에서 자동으로 폐 영역을 추출하고 폐 영역을 폐엽 단위로 분할하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 히스토그램 분석과 형태학적 연산자를 이용하여 폐 영역을 추출하고 adaptive filter를 이용한 에지 연산과 폐엽 경계(pulmonary fissure)에 대한 의학적 지식을 바탕으로 폐엽을 분할하였다. 본 방법을 여러 종류의 EBT 폐 영상에 적용하여 실험한 결과 95%이상의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 래티스상의 구조적 분류에 기반한 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅을 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력문이 주어질 때 어휘 사전을 참조하여, 형태소를 노드로 취하고 인접형태 소간의 에지를 갖도록 래티스를 구성하며, 구성된 래티스상 가장 점수가 높은 경로상에 있는 형태소들을 분석 결과로 제시하는 방법이다. 실험 결과, ETRI 품사 부착 코퍼스에서 기존의 1차 linear-chain CRF에 기반한 방법보다 높은 어절 정확률 그리고 문장 정확률을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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