• 제목/요약/키워드: 자동판독

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Design and Implementation of a hanja-Hangul Convertor for Generating Correct Hangul (바른 한글음 생성을 위한 한자.한글 변환기 설계 및 구현)

  • Gang, Hyeong-Il;Gang, Seung-Heon;Jang, Su-Min;Yu, Jae-Su
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.5 no.3
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    • pp.583-591
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    • 1998
  • 본 논문은 한자·한글 혼합 문서들을 정확한 우리말 문서로 자동 변환하는 한자·한글 변환기를 설계하고 구현한다. 구현된 한자·한글 변환기는 정보 검색 시스템에서 한자·한글 혼합 문서 검색시 사용자들이 한자에 해당하는 한글음을 파악하는데 걸리는 시간을 절약하고 쉽게 판독할 수 있도록 한다. 이를 위해 KS C 5601 표준코드를 기준으로 바르지 못한 한글음 생성의 원인을 조사하고 두 개 이상의 한글음을 갖는 한자들과 이형표기가 가능한 한자를 올바른 한글음으로 변환할 수 있는 한글단어 매핑사전을 구축한다.

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간섭무늬 자동화해석: 전문가 시스템

  • 주원중
    • Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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    • v.11 no.3
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    • pp.175-183
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    • 1994
  • 간섭무늬기술을 효과적으로 사용하기 위하여, 간섭무늬 데이터를 빠르고 정확하게 간단히 줄여나가는 것이 필수적이다. 그러나, 심한 잡음이 존재할 때 현재 사용하는 방법을 적용하면 위상풀이에 오차가 생기거나, 무늬치수선정에 문제가 생겨, 근본적으로 대화식 수정작업이 필요하다. 결국 이러한 수동식 작업은 좀더 나은 완전한 자동해석을 위해 전문가시스템으로 대체할 수 있을 것이라 기대하여 왔다. 이 논문에서는 빠르고 기준 지식으로 조작할 수 있으며, 또한 유연성이 있는 새로운 통합 전문가시스템을 제시하였다. 이러한 조건을 만족 시키기 위해 고속 알고리즘에 적합한 C언어를 이용하여 전문가시스템의 쉘을 구성하였다. 이렇게 개발한 시스템이 간섭무늬해석의 전체 진행과정을 수행하게 하였다. 즉, 언어변환 해석을 하지 않고도 기준지식의 확보, 간섭 및 설명을 할 수 있으며 영상판독, 영상수정, 영상분할 및 형상추출 등을 수행하였다.

A Design and Implementation of Variable Reference Graph (Variable Reference Graph 의 설계 및 구현)

  • Lee, Heon-Ki;Lee, Mun-Su;Shin, Gyu-Sang
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2000.04a
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    • pp.815-820
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    • 2000
  • Variable Reference Graph 는 C 언어로 작성된 프로그램으로부터 상호 절차적인 자료 흐름 분석 정보를 수평적 방향 그래프(directed graph)로 자동 생성해주는 역공학(reverse engineering) 도구들 중 하나이다. 본 논문에서는 판독성 있는 구조적 정보를 제공하기위한 그래픽 표현의 전략을 바탕으로 JAVA 로 구현된 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface) 및 그래프 레이아웃 알고리즘(graph layout algorithm)을 기술한다. 이 알고리즘은 4 단계로 구성되어 있다: 정보 모형, 레벨 알고리즘, 순서 알고리즘, 위치 알고리즘. 각 단계별에서 수행되는 주요 알고리즘을 살펴 본다. 특히, 이 알고리즘들은 사이클(cycle) 및 비사이클(acyclic) 방향 그래프, 그리고 트리(tree)를 수평적 계층 구조를 생성하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서 구현된 Variable Reference Graph 는 소프트웨어 재공학 도구를 개발하는 RESORT(RESearch on object-oriented SOftware Reengineering Technology) 과제에서 개발되었다.

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Ubiquitous Computing Environment Model based on Ontology for Service Description (서비스 기술을 위한 온톨로지 기반 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 모델)

  • Lee, Keon-Soo;Kim, Min-Koo
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2008.05a
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    • pp.32-35
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    • 2008
  • 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 시스템은 사용자의 상황을 인지하여 그 상황에 적합한 서비스를 자동으로 생성하고 그 환경에 존재하는 장치들을 사용하여 제공할 수 있어야 한다. 서비스를 수행하는 주체는 사용하려는 장치들의 상태 정보를 알고 있어야 하며, 그 서비스가 현재 환경에 적합한 서비스인지를 결정할 수 있어야 하며, 현재 환경에서 제공 가능한 서비스를 사용자가 원하는지 파악할 수 있어야 한다. 이처럼, 서비스를 수행함에 있어 장치, 사용자, 환경으로 구성된 공간 정보의 판독은 필수 불가결한 요소이다. 따라서, 새롭게 도입되는 서비스가 기존 공간 정보를 파악하기 위한 공용 환경 모델이 필요하다. 본 연구에서는 온톨로지를 사용한 환경 모델을 제안한다. 공간 안에 모든 시스템은 이 환경 모델을 통해 자신의 서비스를 수행하는 과정에서 필요한 상황 정보를 인지할 수 있고, 이는 보다 효율적인 개인화 서비스를 제공하기 위한 기반으로 사용될 수 있다.

이동형 의료영상 장치를 위한 JPEG2000 영상 뷰어 개발

  • 김새롬;김희중;정해조;강원석;이재훈;이상호;신성범;유선국
    • Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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    • 2003.09a
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    • pp.81-81
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    • 2003
  • 목적 : 현재, 많은 병원이 방사선과 의료영상정보를 기존의 필름형태로 판독하고, 진료하는 방식에서 PACS 를 도입하여 디지털 형태로 영상을 전송, 저장, 검색, 판독하는 환경으로 변화하고 있다. 한편, PACS 가 가지는 가장 큰 제한점은 휴대성의 결핍이다. 본 연구는 이동형 장치가 가지는 호스트의 이동성 및 휴대성의 장점들을 살리면서, 무선 채널 용량의 한계, 무선 링크 사용이라는 제약점들을 감안하여 의료영상을 JPEG2000 영상압축 방식으로 부호화한 후 무선 환경을 고려한 전송 패킷의 크기를 결정하고자 하였으며, 무선 통신 중 발생되는 패킷 손실에 대응하기 위한 자동 오류 수정 기능도 함께 구현하고자하였다. 방법 : Window 2000 운영체계에서 의료영상을 로드하고, 데이터베이스화하며, 저장하고, 다른 네트워크와 접속, 제어가 가능한 PC급 서버를 구축하였다. 영상데이터는 무선망을 통해 전송하기 때문에 가장 높은 압축비율을 지원하면서 에너지 밀도가 높은 JPEG2000 알고리즘을 사용하여 영상을 압축하였다. 또한, 무선망 사용으로 인한 패킷 손실에 대비하여, 영상을 JPEG2000 방식으로 부호화한 후 각 블록단위로 전송하였다. 결과 : PDA에서 JPEG2000 영상을 복호화 하는데 걸리는 시간은 256$\times$256 크기의 MR 뇌영상의 경우 바로 확인할 수 있었지만, 800$\times$790 크기의 CR 흉부 영상의 경우 약 5 초 정도의 시간이 걸렸다. CDMA 1X(Code Division Multiple Access 1st Generation) 모듈을 사용하여 영상을 전송하는 경우, 256 byte/see 정도에서는 안정된 전송 결과를 보여주었고, 1 Kbyte/see 정도의 전송의 경우 중간 중간에 패킷이 손실되는 결과를 관찰할 수 있었다. 반면 무선 랜의 경우 이보다 더 큰 패킷을 전송하더라도 문제점은 발견되지 않았다. 결론 : 현재의 PACS는 유선과 무선사이의 인터페이스의 부재로 인해 유무선 연동이 되지 못하고 있다. 따라서 이동형 JPEG2000 영상 뷰어는 PACS가 가지는 문제점인 휴대성을 보완하기 위하여 개발되었다. 또한 무선망이 가지는 데이터 손실에 대하여서도 허용할 수 있는 범위에서 재전송을 가능하게 함으로서 약한 연결성을 보완하였다. 본 JPEG2000 영상 뷰어 시스템은 기존 유선상의 PACS와 이동형 장치간에 유기적인 인터페이스 역할을 하리라 기대된다.

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The Unsupervised Learning-based Language Modeling of Word Comprehension in Korean

  • Kim, Euhee
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.24 no.11
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    • pp.41-49
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    • 2019
  • We are to build an unsupervised machine learning-based language model which can estimate the amount of information that are in need to process words consisting of subword-level morphemes and syllables. We are then to investigate whether the reading times of words reflecting their morphemic and syllabic structures are predicted by an information-theoretic measure such as surprisal. Specifically, the proposed Morfessor-based unsupervised machine learning model is first to be trained on the large dataset of sentences on Sejong Corpus and is then to be applied to estimate the information-theoretic measure on each word in the test data of Korean words. The reading times of the words in the test data are to be recruited from Korean Lexicon Project (KLP) Database. A comparison between the information-theoretic measures of the words in point and the corresponding reading times by using a linear mixed effect model reveals a reliable correlation between surprisal and reading time. We conclude that surprisal is positively related to the processing effort (i.e. reading time), confirming the surprisal hypothesis.

An Enhanced Cloud Cover Reading Algorithm Against Aerosol (연무에 강한 구름 판독 알고리즘)

  • Yun, Han-Kyung
    • The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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    • v.12 no.1
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    • pp.7-12
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    • 2019
  • Clouds in the atmosphere are important variables that affect the temperature change by reflecting the radiant energy of the earth surface as well as changing the amount of sunshine by reflecting the sun's radiation energy. Especially, the amount of sunshine on the surface is very important It is essential information. Therefore, eye-observations of the sky on the surface of the earth have been enhanced by satellite photographs or relatively narrowed observation equipments. Therefore, cloud automatic observing systems have been developed in order to replace the human observers, but depending on the seasons, the reliability of observations is not high enough to be applied in the field due to pollutants or fog in the atmosphere. Therefore, we have developed a cloud observation algorithm that is robust against smog and fog. It is based on the calculation of the degree of aerosol from the all-sky image, and is added to the developed cloud reader to develop season- and climate-insensitive algorithms to improve reliability. The result compared to existing cloud readers and the result of cloud cover is improved.

A Study on the Improvement of Automatic Text Recognition of Road Signs Using Location-based Similarity Verification (위치기반 유사도 검증을 이용한 도로표지 안내지명 자동인식 개선방안 연구)

  • Chong, Kyusoo
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.18 no.6
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    • pp.241-250
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    • 2019
  • Road signs are guide facilities for road users, and the Ministry of Land, Infrastructure and Transport has established and operated a system to enhance the convenience of managing these road signs. The role of road signs will decrease in the future autonomous driving, but they will continue to be needed. For the accurate mechanical recognition of texts on road signs, automatic road sign recognition equipment has been developed and it has applied image-based text recognition technology. Yet there are many cases of misrecognition due to irregular specifications and external environmental factors such as manual manufacturing, illumination, light reflection, and rainfall. The purpose of this study is to derive location-based destination names for finding misrecognition errors that cannot be overcome by image analysis, and to improve the automatic recognition of road signs destination names by using Levenshtein similarity verification method based on phoneme separation.

Deep Learning Music Genre Classification System Model Improvement Using Generative Adversarial Networks (GAN) (생성적 적대 신경망(GAN)을 이용한 딥러닝 음악 장르 분류 시스템 모델 개선)

  • Bae, Jun
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.24 no.7
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    • pp.842-848
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    • 2020
  • Music markets have entered the era of streaming. In order to select and propose music that suits the taste of music consumers, there is an active demand and research on an automatic music genre classification system. We propose a method to improve the accuracy of genre unclassified songs, which was a lack of the previous system, by using a generative adversarial network (GAN) to further develop the automatic voting system for deep learning music genre using Softmax proposed in the previous paper. In the previous study, if the spectrogram of the song was ambiguous to grasp the genre of the song, it was forced to leave it as an unclassified song. In this paper, we proposed a system that increases the accuracy of genre classification of unclassified songs by converting the spectrogram of unclassified songs into an easy-to-read spectrogram using GAN. And the result of the experiment was able to derive an excellent result compared to the existing method.

A Study on a Mask R-CNN-Based Diagnostic System Measuring DDH Angles on Ultrasound Scans (다중 트레이닝 기법을 이용한 MASK R-CNN의 초음파 DDH 각도 측정 진단 시스템 연구)

  • Hwang, Seok-Min;Lee, Si-Wook;Lee, Jong-Ha
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.21 no.4
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    • pp.183-194
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    • 2020
  • Recently, the number of hip dysplasia (DDH) that occurs during infant and child growth has been increasing. DDH should be detected and treated as early as possible because it hinders infant growth and causes many other side effects In this study, two modelling techniques were used for multiple training techniques. Based on the results after the first transformation, the training was designed to be possible even with a small amount of data. The vertical flip, rotation, width and height shift functions were used to improve the efficiency of the model. Adam optimization was applied for parameter learning with the learning parameter initially set at 2.0 x 10e-4. Training was stopped when the validation loss was at the minimum. respectively A novel image overlay system using 3D laser scanner and a non-rigid registration method is implemented and its accuracy is evaluated. By using the proposed system, we successfully related the preoperative images with an open organ in the operating room