본 논문에서는 자동 요소분할에 따른 공간상의 오차에 대해 연구하였다. 즉, 분할되어진 각 요소에서 산출된 응력과 변형률의 오차 norm들에 기초한 오차평가방법을 사용하였는데, 이는 각 요소들의 오차를 직접적으로 계산해 내는 매우 정밀한 방법이다. 위의 일련과정들을 몇 개의 구조물에 적용해 보았으며, 동일한 구조물에 대해서, AUTOCAD 3D-Mesh 기능을 사용하여 유사한 수의 요소로 분할, 수동으로 좌표 값과 요소 배열 값을 입력하여 구조물의 요소당 오차 값을 비교해 보았다.
최적의 유한요소분할은 모든요소의 해석오차가 허용수준이내에 들고 균일하도록 함을 의미한다. 이러한 유한요소분할은 구조해석을 효율적으로 수행하기 위하여 필요하다. 최적요소분할을 위해서는 오차추정과 그 결과를 고려하여 요소분할을 수행할 수 있는 순응형 요소생성기법이 요구된다. 이러한 과정의 유한요소해석은 초기의 해석결과의 정보로 부터 해석오차를 추정하고 순응형 유한요소를 생성하여 다음단계의 유한요소해석을 효율적으로 수행 가능하게 한다. 본 연구에서는 유한요소해석 오차추정과 이를 다음 단계의 유한요소해석에 적응하는 다단계 유한요소해석기법 개발을 위한 기초연구를 수행하였다. 본 연구의 순응형 유한요소분할에는 삼각형요소를 사용하였고 해석 후 오차추정에는 응력투영법을 사용하였다. 또한 오차추정, 요소분할과 유한요소해석을 효율적으로 수행하는 다단계기법의 알고리즘을 제안하였다.
본 연구는 묶음화 판매에 있어서 혼합선도 묶음화, 부가할인 묶음화, 성능 업그레이드 단서 제공 묶음화에 있어서 분할가격의 제시가 제품평가에 어떤 영향을 미치는가를 분석하였다. 이를 위해 첫째, 혼합선도 묶음화에 있어서 분할가격 제시가 효과적인가, 둘째, 부가할인 묶음화에 있어서 분할가격 제시가 효과적인가, 셋째, 혼합선도 부가할인 묶음화에 있어서 분할가격 제시가 효과적인가, 넷째, 분할가격의 대상의 수가 많을수록 제품평가에 긍정적인 영향을 미치는가, 다섯째, 성능 업그레이드 시 추가비용을 분할가격으로 제시하는 것이 제품평가에 긍정적인 영향을 미치는가, 여섯째, 성능 업그레이드의 구성요소의 수를 많게 하여 분할가격으로 제시하는 것이 제품평가에 긍정적인 영향을 미치는가에 관하여 분석하였다. 분석결과 혼합선도 묶음화, 부가할인 묶음화, 혼합선도 부가할인 묶음화에 있어서 모두 묶음화의 구성요소를 통합가격보다는 분할가격 단서로 제공하는 것이 제품평가에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 이 경우 모두에서 분할가격 대상의 구성요소의 수를 많게 하면 제품평가가 절하되는 것으로 나타났다. 성능 업그레이드 시 추가비용 단서도 분할가격으로 제시하는 것이 통합가격으로 제시하는 것보다 제품평가에 긍정적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 성능 업그레이드의 수를 많이 제시하여 분할가격으로 제시하는 것은 제품평가에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
문서영상의 분할은 문서인식의 전 과정 중에서 인식률에 큰 영향을 미치는 단계이지만 국내에서는 양적${\cdot}$질적으로 이에 대한 실제적인 연구가 부족한 것이 사실이다. 그 결과, 구조가 복잡하거나 칼라로 인쇄된 문서의 분할은 여전히 개선할 점이 많다. 본 논문에서는 불규칙한 다단, 점선, 그래픽, 사진 등의 다양하고 복잡한 요소로 구성된 문서의 실제적인 분할문제들을 살펴보고, 연결요소와 색상정보를 이용하여 이들을 효율적으로 분할하는 실제적 문서영상 분할 기법을 제안한다. 윤곽선 추출을 이용하여 다양한 형태의 모든 연결요소를 추출하고, 추출된 연결요소별 유형판정 및 연결요소 병합기준을 이용함으로써 정확한 문서영상 분할이 가능하다. 또한 색상문서의 경우, 정확한 문서분할과 처리시간 개선을 위하여 먼저 이진화된 문서에 대해서 문자와 비문자 영역으로 분할한 후, 필요에 따라 비문자 영역에 대하여 별도의 칼라별 영역분할을 수행한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 다양한 구조와 내용을 갖는 180장의 문서영상을 대상으로 문서분할 실험을 수행하였다. 아울러, 6가지 국내외 상용 문서인식 소프트웨어의 문서영상 분할 결과와 비교함으로써 제안한 방법이 복잡한 문서영상의 실제적 분할에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 모순문제를 해결하기 위한 나비 모형에서 다중시스템을 이루는 구성요소 분할-결합에 기반을 둔 문제해결 전략과 단일시스템을 분해하는 구성요소 분할-결합 문제해결 전략을 소개하고 이에 대한 적절한 사례를 제시한다. 또한, 이를 나비 다이어그램으로 정의함으로써 기법간의 차이와 적용을 기술하여 향후 자동화기술로 가기 위한 기반을 다진다.
Roome6)은 주어진 상태표로부터 최눈 k-CC를 구하고 이로 부터 k-SR의 종분할인 요소분할을 구하는 알고리즘을 제시하였다. 본 논문은 단순히 비트의 비교와 처리만으로 기본분할을 구할 수 있고 계산기 프로그램에 용이한 보라 개선된 두 알고리즘을 제시하였다. 기저분할의 쌍이란 개념을 정의하였고 이것을 이용함으로서 주어진 기저분할의 집합이 기저분할의 쌍의 요소만을 갖게되어 알고리즘이 간단화 되었다.
본 논문에서는 대규모 3차원 구조해석에 필요한 병렬 유한요소해석을 위한 영역분할법의 적용에 대해 묘사하였다. 영역분할법을 사용한 병렬 유한요소법 시스템을 개발하였다. 절점 생성시, 절점들간의 거리가 특정절점에서의 공간함수와 같아지면 절점이 생성되어 진다. 이 절점공간함수는 퍼지지식처리에 의해 조절되어 진다. 기본적인 요소생성은 데로우니 삼각화 기법을 적용하였다. 자동요소생성 시스템을 이용한 영역분할법은 3차원 해석에 큰 도움이 된다. 공간함수와 유사하게 절점들간의 유한요소해석을 위한 병렬 수치 알고리즘으로서 영역분할법을 전체의 해석영역을 완전히 여러 개의 작은 영역으로 겹치지 않게 나누는 공역구배인 반복적 솔버와 결합시켰다. 개발된 시스템의 효용성에 대한 성능을 몇 가지 예를 통해 제시하였다.
본 논문에서는 주제어 인식에 기반한 문서영상의 검색 및 색인 시스템에 적용하기 위한 단어 단위 분한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영상 전처리, 문서 구조 분석을 통해 추출된 텍스트 영역을 입력으로 단어 단위 분할을 수행하는데, 텍스트 영역에 대해 텍스트 라인을 분할하고 분할된 텍스트 라인을 단어 단위로 분할하는 계층적 접근 방법을 사용한다. 텍스트라인 분할은 수평 방향 투영 프로파일을 적용하여 분할 지점을 구한다. 그리고 단어 분할은 연결요소들을 추출한 후 연결요소간의 gap 정보를 구하고, gap 군집화 기법을 사용하여 단어 단위 분한 지점을 구한다. 이때 단어 단위 분할의 성능을 저하시키는 특수기호에 대해서는 휴리스틱 정보를 이용하여 검출한다. 제안 시스템의 성능 평가는 50개의 텍스트 영역에 적용하여 99.83%의 정확도를 얻을 수 있었다.
본 논문은 문서 영상을 대상으로 표, 그림, 글자 등의 각 구성요소들을 자동으로 분류하기 위한 새로운 텍스쳐 기반의 영상 분할 및 분류 방법을 제안한다. 제안한 방법은 문서 영상 분할 단계와 문서 영상 내 구성요소 분류 단계로 이루어진다. 먼저 영상 분할을 수행한 후, 분할된 영역을 대상으로 문서 영상의 구성 요소들을 분류하는데, 이때 각 구성 요소는 서로 다른 텍스쳐를 가지고 있는 영역이라는 특징을 이용한다. 분할된 영역들을 분류하기 위한 텍스쳐 특징을 추출하기 위해 다양한 텍스쳐 분석에 광범위하게 사용되는 2차원 가보필터를 이용한다. 제안한 방법은 구성 요소와 사용 언어에 대한 사전 지식을 이용하지 않으면서 문서 영상의 분할 및 구성요소 분류에서 좋은 성능을 보인다. 제안한 방법은 멀티미디어 데이터 검색, 실시간 영상 처리 등과 같은 다양한 분야에 적용 될 수 있다.
본 논문에서는 철도 구성요소 모니터링을 위한 효율적인 객체 분할 기법으로 사전학습된 SegFormer 모델의 적용을 제안하고, 객체 분할을 위해 보편적으로 사용되는 U-Net 모델과의 성능 비교 분석을 진행하였다. 철도의 주요 구성요소인 선로, 침목, 고정 장치, 배경을 분할할 수 있도록 라벨링된 데이터셋을 학습에 사용하였다. SegFormer 모델이 대조군인 U-Net보다 성능이 Jaccard Score 기준 5.29% 향상됨에 따라 Vision Transformer 기반의 모델이 기존 CNN 기반 모델의 이미지의 전역적인 문맥을 파악하기 상대적으로 어렵다는 한계를 극복하고, 철도 구성요소 객체 분할에 더욱 효율적인 모델임을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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