본 논문에서는 방향 연결성 추적을 이용한 의사 특징점 제거에 관하여 연구하였다. 특징점을 추출하는 방법에는 교차수를 이용한 방법이 있다. 그러나 교차수를 이용한 방법에서는 의사 특징점이 많이 추출된다. 교차수를 이용한 방법에서 잘못 추출된 특징점들을 방향 연결성 추적을 이용한 의사 특징점 제거 알고리즘을 이용하여 의사 특징점을 제거하였다. 성능 평가를 위하여 교차수를 이용한 방법과 방향 연결성 추적을 이용하여 추출된 실제 특징점을 비교하였으며, 실험결과 방향 연결성 추적을 이용하여 많은 의사 특징점이 제거되었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 변전소에서 수용가까지의 전력공급설비를 나타내는 도면인 배전설비도면의 주요 기호인 전주와 전선인식 방법에 과하여 기술한다. 제안하는 방법은 원형성에 근거하여 전주후보를 추출한 후 이들 사이의 연결성에 근거하여 전선을 인식한 다음, 전주후보들 중에서 전주를 확인하는 방법으로 다음과 같이 네 개의 단계로 구성된다. 첫 번째는 히스토그램 분석을 통하여 얻어진 임계값을 사용하여 입력영상에서 배전설비영역을 추출하는 단계이고, 두 번째는 추출된 배전설비영역을 세선화 하는 단계이다. 세 번째는 세선영상의 분기점 근처에 정의된 탐색영역에서 원형성을 측정하여 전주후보를 추출하는 단계이다. 네 번째는 전주후보들이 가지는 분기점들 간의 연결성을 측정하여 전선을 인식하는 단계이다. 전선인식이 완료되면 전주후보들 중에서 전선을 가지는 후보들만을 추출하여 전주를 인식한다. 제안된 방법은 한국전력공사의 배전설비도면들 중에서 무작위로 추출한 표본 약 30매를 대상으로 실험하고 그 결과를 제시한다.
본 논문에서는 픽셀 연결성 추적을 이용한 의사 특징점 제거에 관하여 연구하였다. 특징점을 추출하는 방법에는 교차수를 이용한 방법이 있다. 그러나 교차수를 이용한 방법에서는 의사 특징점이 많이 추출된다. 교차수를 이용한 방법에서 잘못 추출된 특징점들을 제거하기 위하여 단점과 분기점 주위에 있는 8개 픽셀을 추적하여 조건을 만족하는 경우 실제 특징점으로 추출하고 조건을 만족하지 않는 경우 의사 특징점이므로 제거하였다. 성능 평가를 위하여 교차수를 이용한 방법과 픽셀 연결성 추적을 이용하여 추출된 실제 특징점을 비교하였으며, 실험결과 픽셀 연결성 추적을 이용하여 궁상문형, 와상문형, 제상문형에 대하여 의사특징점이 각각 47%, 40%, 30% 제거되었음을 알 수 있었다.
본 논문은 맘모그램(유방X선 사진)에서 종양의 추출에 관한 연구로서, 맘모그램의 특성을 파악하여 종양의 자동적인 추출을 시행하였다. 처리과정에서 맘모그램의 texture를 분석하여 shake 영상을 생성하였고, 8-연결성 관계에 있는 화소들의 평균값을 이용하여 블러링 영상을 생성, 두 종류의 영상을 사용하여 후보를 추출하여 일반적 종양의 특성과 일치하는 후보를 종양으로 선택하였다. 추출된 종양의 원형성 비율을 계산하고, spiculation 부분의 특징을 파악하여 추출된 종양을 분석하였다.
기존의 윤곽선 추출 방법은 중첩된 두꺼운 선으로 추출되어 물체의 실제 경계선을정확하게 표시하지를 못하거나 윤곽선에 끊어짐이 많아 연결성이 떨어지는 문제점을 지니고있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 윤곽선 추출에 유전자 알고리즘을 적용하였으며 에너지 함수는 픽셀의 윤곽선 만족도를 수치로 산정해 주는 식으로 함수로 화상구조 형에 대한 평가 에너지와 이웃 윤곽선과의 연속성에 대한 평가 에너지, 윤곽선이 정확한 위치에 1 픽셀로 나타냈는지에 대한 평가함수로 구성하였다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 잡음제거에 우수하였고 또한 연결성이 강하고 최적의 위치에 놓인 픽셀을 찾음으로서 보다 선명하고 정확한 윤곽선 추출을 가능케 하였다.
임의의 체눈 모양에서 어떤 절점에서 출발하여 출발한 절점으로 되돌아 오는 최단 경로를 탐색함으로써 2차원 유한요소의 연결관계를 자동추출할 수 있는 방법을 개발하였다. 한 절점에서 가능한 여러 경로 중에서 가능성이 큰 경로만을 탐색하게 하였고 추출된 경로에 대하여 요소로서의 유일성 및 적합성을 검사하였다. 제안된 방법이 완전함을 증명하였으며 예제를 통하여 일반적인 자동발생 기능의 적용이 어려운 체눈 모양에 대해서도 정확하게 요소를 추출할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 칼라지도영상으로부터 GIS의 벡터링 과정에 사용할 벡터링 영역(도로, 해안선, 등고선 등)을 추출하는 방법에 대해 연구하였다. 입력영상으로는 트루칼라영상을 사용할 경우 추출 영역의 칼라가 비교적 균일하게 분포되지만 데이터량이 방대하여 처리에 어려움이 있어 현실적이지 못하므로 이를 양자화하여 256칼라 영상으로 변환한 후 사용할 수 있도록 하였다. 추출 단계에서는 Lab칼라공간에서 mahalanobis 거리 및 방향성 마스크를 사용하여 다양한 칼라 분포를 흡수할 수 있도록 하여 배경 영역을 배제하면서 연결성이 있는 추출결과를 얻을수 있도록 하였다. 그리고 추출된 결과를 원영상과 중첩해 보면서 기호, 문자 등의 요소로 인해 끊어진 영역이나 추출시 발생되는 피할 수 없는 잡영을 편집하여 제거할 수 있는 기능을 제공하였다. 추출된 결과는 벡터링 작업에 직접 사용 가능한 형태로 추출되도록 하였는데 실제 벡터링 작업에 다양한 추출영역을 사용해 봄으로써 이를 검증하였다.
본 논문에서는 음소단위 비정형 연결합성 시, 접합점에서 포만트 불연속을 최소화할 수 있도록 이웃음소간 경계강도 예측모델과 합성단위 검색시 음소단위 최장일치 검색 알고리즘을 설계하였다. 합성단위 연결부에서 발생하는 신호왜곡을 최소화하기 위해 “_C_”환경에서 자음이 유성음화된 경우, “_V_”환경에서 모음이 무성음화된 경우, 그리고 유성음 사이의 포만트 주파수 차이에 대한 모델을 생성하여, 음소간의 조음강도가 약한 부분이 합성단위 경계로 설정되도록 하였다. 합성단위 경계가 결정되면 주어진 문장의 문맥정보만을 이용하여 코포스로부터 후보를 선택한다. 선택된 후보를 사이의 연결성을 측정하기 위하여 합성 경계를 기준으로 전, 후 음소에 대한 음성적 특성과 포만트 천이 특성을 고려하였다. 실험은 K-ToBI 레이블링된 200문장을 기반으로 하였으며, 코퍼스로부터 한 문장을 선택하여 이를 목적치 패턴으로 선정 한 후, 목적치 패턴과 후보사이의 단위비용과 후보들 간의 연결비용을 계산하여 최적의 합성단위열을 추출하는 방식으로 이루어졌다. 본 논문에서는 이러한 문맥종속 단위 기반의 합성단위 추출 알고리즘과 실험 결과에 대해 보고한다.
본 논문에서는 지문 인식 시스템의 인식을 위한 등록점으로 융선의 단점과 분기점에 관하여 연구하였다. 원 지문 영상은 전처리 과정을 거치게 되면서 잘못된 특징점을 포함하게 되며 이는 지문 인식 시스템의 효율성을 감소시키는 원인이 될 수 있다. 이 논문에서는 세선화된 지문 영상으로부터 후보 특징점을 추출한 후 연결성 탐색 정보를 이용하여 의사 특징점을 제거할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
전문가 검색 엔진은 전문가 시스템과 같은 목적에서 특정 전문 분야에 대한 특별한 정보를 모야 특정 정보를 검색하기 위한 엔진이다. 인터넷의 홈페이지는 서로를 연결하는데 하이퍼링크(hyperlink)를 사용하는데 이런 하이퍼링크(hyperlink)에 있는 정보를 이용하여 홈페이지와 홈페이지 사이의 연결관계를 모은 결과를 전문가 검색 엔진에서 모은 키워드와 웹 사이트를 이용하여 각 키워드 간의 관련성을 데이터 마이닝 기법을 사용해서 각 키워드나 웹 페이지간의 상관관계에 대한 개념을 추출한다. 본 논문에서는 이런 홈페이지 간의 추출을 이용한 시스템 설계와 구현 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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