자연이미지로부터 텍스트 영역 검출은 다양한 응용분야에 활용됨으로 이 분야의 많은 연구가 필요하다. 최근의 연구 방법은 에지 및 연결요소 기반 방법을 결합하는 다양한 알고리즘을 이용하여 텍스트 영역을 검출하고 있다. 그러므로 본 논문은 이러한 결합방법으로 에지 및 국부적 최소/최대 변환 방법을 이용하여 텍스트 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 명도 이미지로부터 에지 및 국부적 최소/최대 연결성분을 검출하고, 에지 및 국부적 최소/최대 연결성분을 레이블화한다. 레이블된 영역을 분석하여 텍스트 후보 영역을 검출하고, 검출된 각각의 텍스트 후보 영역을 결합하여 단일 텍스트 후보 이미지를 생성한다. 텍스트 후보 개별문자의 인접성 및 유사도를 비교하여 검증함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 실험결과 제안한 알고리즘은 에지 요소 및 국부적 최소/최대 연결요소 검출 방법을 결합하여 자연 이미지로부터 텍스트 영역 검출의 정확도 및 재현률을 향상할 수 있었다.
본 논문에서는 복잡한 배경이 나타나는 자동차 영상에서 다중색상 모델과 문자배치 정보를 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 녹색 번호판과 흰색 번호판에 나타나는 문자의 배치 형태가 다르기 때문에, 먼저 번호판 색상을 추정한 후 해당 색상 번호판의 문자배치 정보를 최대한 활용하는 접근 방식을 사용하였다. RGB 색상 모델에 HSI와 YIQ 색상 모델을 결합한 다중색상 모델을 이용하여 녹색 영역이 추출되면, 해당 영역에서 추출된 연결요소를 분석하여 녹색 번호판의 문자배치 형태를 탐색한다. 이때 번호판이 추출되지 않으면, 전체 영역에서 추출된 연결요소를 분석하여 흰색 번호판의 문자배치 형태를 탐색한다. 마지막으로 번호판 문자배치 형태와 유사한 연결요소들을 묶어 번호판을 추출한다. 4개 영상에 대한 실험 결과 98.1%의 번호판 추출 성공률을 얻었으며, 제안된 방법이 빛의 세기, 그림자, 그리고 날씨의 변화에도 강건함을 알 수 있었다.
이진 연결요소 라벨링은 영상처리와 컴퓨터비전 등의 영역에 널리 사용되는 기법 중의 하나이다. 지금까지 여러 가지 방법의 라벨링기법이 연구되어 왔는데 그 중에서 이중스캔 방법이 가장 효과가 있는 것으로 나타나고 있다. 이중스캔 방법에서는 전통적으로 화소단위로 스캐닝을 하면서 순차적으로 라벨링하는 방법을 사용했는데 최근에는 C. Grana et. al. 및 L. He et. al. 등이 제안한 복수의 인접화소를 묶은 블록을 기반으로 라벨링하는 방법이 가장 효율적인 것으로 인정받고 있다. 본 논문에서는 화소기반의 스캔마스크를 사용하면서 라벨링은 Grana의 블록을 기반으로 하는 새로운 라벨링 방법을 제안하고 있다. 실제 사용하는 영상들에 대해 실험한 결과 영상의 종류에 따라 제안된 방법이 현재 가장 효율이 좋은 He의 방법에 비해 평균 3.9%에서 22.4%까지 성능의 향상이 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 다국어 뉴스에 대해서 '시간' 요소와 '언어 공간' 요소를 사건 어휘의 가중치 계산에 반영하는 다국어 사건 연결 탐색하는 방법을 제안한다. 시간의 흐름과 다국어 공간상에서 어휘의 분포 특성을 어휘의 가중치로 반영하여 사건 중심 어휘에 변별력을 줌으로써 같은 사건을 다루는 문서를 탐색하도록 한다. 시간상에서 어휘가중치는 전체 시간의 모든 문서집합에서의 어휘 분포와 특정 시간의 문서집합에서의 어휘 분포를 비교함으로써 계산하고, 그 특정 시간의 어휘의 가중치로 표현한다. 두 개의 언어는 하나의 언어에서보다 더 많은 정보를 줄 수 있기 때문에, 각 언어공간에서 어휘의 중요도를 측정하고, 다국어 처리에서 다른 언어 공간에서의 정보를 참조함으로써 언어 공간에서의 참조 역할을 하도록 한다. 본 논문의 실험에서는 같은 기간의 한국어와 일본어 신문기사에 대해서 사건 연결 탐색 성능을 평가하였다. 일반적인 가중치 기법인 tfidf 가중치 기법과의 비교 평가에서, 제안 방법이 단일언어 문서쌍에 대한 사건 연결 탐색은 $14.3{\%}$, 다국어 문서쌍에 대한 사건 연결 탐색에서는 $16.7{\%}$의 성능 향상을 보였다. 제안한 가중치 요소에 대한 유효성을 검증하기 위해, 공간 밀집도를 측정하였는데, 같은 사건을 나타내는 문서들의 그룹에서는 높은 밀집도를 나타냈고, 서로 다른 사건을 나타내는 문서들의 그룹에서는 낮은 밀집도를 나타냈다. 이 결과를 통해서 시간과 공간 요소를 반영한 사건 어휘 가중치 방법이 단일언어 사건 연결 탐색뿐만 아니라 다국어 사건 연결 탐색에 효과적이라고 볼 수 있다.
이 논문은 평면 상의 영역 경계와 조절선(control curve)에 맞추어서 요소망을 자동 생성하는 알고리즘을 제시하는데 목적이 있다. 여기서 제안하는 알고리즘은 요소망 생성 영역의 경계와 조절선들을 하나의 수퍼 루프(super loop)로 연결하고, 루프(loop)위에 있는 두 절점을 연결하는 최소벌점(minimum penalty)의 경로를 따라서 순환적으로 분할하여 요소를 생성하는 기법에 바탕을 두고 있다. 이 방법은 요소망 생성영역의 형상에 제한이 없으며, 모든 과정을 쉽게 자동화 할 수 있기 때문에 복잡한 영역의 요소망을 최소한의 사용자 개입을 통해서 간편하게 처리할 수 있는 프로그램으로 쉽게 이행할 수 있다. 이 알고리즘은 곡면 요소망 생성이나, 적응적 요소망 생성등에 쉽게 확장하여 적용할 수 있다.
본 연구에서는 기저역행렬의 계산방법에 따른 효율적인 자료구조를 실험적으로 검토하고, 입력자료방식과 효율화 방법을 제안하여 구현하였다. 기저역행렬의 계산방법에 따른 효율적인 자료구조는 명시형에서는 연결리스트 방식이 유리하였으며, 상하분해형에서는 연결 리스트 방법과 Gustavson 방법이 비슷한 효율을 보였다. 새로운 비영요소의 도입이 많은 경우일수록 연결 리스트가 효율적인 자료구조인 것으로 분석된다. 그리고 MPS자료의 입력방식과 효율화 방안에서는 각 열별로 행 정렬을 실시하고 해싱(hashing)함수를 도입하여 효율화를 기하였다.
DNA 나노구조물을 설계 및 개발, 해석하기 위해서는 기본적인 홀리데이 연결(Holliday junction) 구조에 대한 물성을 아는 것이 필수적이다. 여러 실험 및 시뮬레이션을 통해서 홀리데이 연결 구조 물성을 측정하려는 시도가 많았지만, 아직까지도 홀리데이 구조에 대한 정확한 물성은 얻어지지 않았다. 이번 연구에서는 6HB-DNT 모델을 분자동역학 기법을 이용하여 DNT 모델의 물성을 분석하고, 이를 기반으로 유한요소 모델링을 통해 홀리데이 연결의 물성을 해석한다.
본 논문에서는 접지계통에 사용되는 접속계수에 대한 열화특성 분석을 기술한다. 그 접지 시스템의 연결 방법은 IEC 표준에 명시되어 있습니다. 연결부의 열화 특성을 분석하기 위해 인자, 연결 인자를 소금물과 지하에 묻었을 때 열화 시험을 수행하였다. 테스트 연결 계수 C형 슬리브, 클램프 및 발열 용접이 있었습니다. 그 결과, 접속 인자의 대부분이 부식되었고, 전기적 요인이 발생하였다. 저항은 악화된 후에 감소했다. 분석 결과는 접지 시스템의 안전성을 확립하는 데 사용될 수 있다
가새골조 성능을 개선하기 위해 연결부 (거싯 플레이트) 강도, 강성, 연성이 골조 디자인에 직접적으로 고려되어야 한다. 연결부의 강도는 지진력에 저항하도록 디자인 되어야하고 필요한 골조시스템의 연성을 확보하는데 기여해야한다. 그리고 연결부의 강성은 구조요소와 연결부의 동적 반응과 변위 요구에 영향을 준다. 이 논문에서 지난 실험 결과를 이용하여 거싯 플레이트 연결부에 대한 현 디자인 모델을 검토하고 평가한다. 현 디자인 모델은 연결부 디자인 가이드라인을 주기엔 적절하지 못하고 실제 거싯 플레이트의 응력과 변위 상태는 비선형이고 굉장히 복잡하다. 구조 디자이너들은 시스템과 연결부의 성능을 대략적으로 예측하기 위해 보와 기둥을 포함한 단순한 모델을 원한다. 이를 위해 단순화한 디자인 모델이 개발되고 평가된다. 이 모델은 비교적 정확하고 신뢰성 있는 연결부 강성 평가를 제공한다.
객체지향 패러다임에서 응집도가 높은 클래스들은 단 하나의 데이터 요소만이 정의되고 모든 메소드(또는 연산)들이 그 데이터 요소 상에서 수행되거나, 메소드와 데이터 요소간에 최대연결이 이루어진 클래스이다. 따라서 데이터 요소의 증가와 최대연결을 저해하는 연산들은 클래스의 응집을 저해하는 주 요인들이다. 본 연구에서는 이러한 저해요인들에 근거하여, 응집도에 관한 우리의 직관과 더욱 일치하는 측정을 할 수 있는 새로운 클래스 응집도 척도인 CM(Cohesion Metric)을 제안하였다. 본 연구에서는 응집도를 저해하는 요인의 식별을 위해 참조 그래프(reference graph)를 이용하고, 참조 그래프의 분석을 기초로 하여 클래스의 응집도를 측정하였다. 또한 제한된 CM 측정값이 응집도 척도가 만족해하는 특성들을 만족함을 보였고, 기존 응집도 척도들과의 비교평가를 통해서 CM이 기존의 척도들보다 향상된 측정을 제시함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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