임의의 형상을 갖는 진동체에 의한 방사 음장해석은 경계요소법에 의하여 이미 많은 해석이 시도되었다. 그러나, 진동체의 형상이 매우 복잡한 경우에는 겉표면의 요소수가 크게 증가할 뿐만 아니라 각 요소에서의 경계조건을 모두 알아내어야 하므로, 저주파에 국한된 해석일지라도 엄청난 시간과 노력이 필요하게 된다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여 경계요소법을 사용하되, 복잡한 형상의 진동체를 둘러싸는 가상적인 표면을 매우 간단하게 설정한 후 그 표면상의 경계조건인 음압을 측정한다. 임의의 형상에 대한 파수 영역에서의 감쇠파의여파작업을 위하여 특이값 분리를 사용하였다. 특이값 분리에 의하여 음압분포를 측정위치에서 설정된 일반 좌표계에서의 고유모드로 분해한다. 각 고유모드의 원거리 음장의 기여도에 해당하는 각 특이벡터에 대한 특이값의 크기를 비교하여, 유한개의 고유모드만을 포함시킴으로써 원거리 음장을 예측한다. 몇 개의 예제를 통하여 해석적 방법의 기존의 경계요소법에 의한 결과를 본 연구 방법의 결과와 비교하여 잘 일치함을 확인하였다.
본 논문에서는 경추 초음파 DICOM 영상에서 심부 경부 굴곡근의 하단 후보 경계선을 이용하여 경추가 위치하는 후보 영역을 추출한다. 추출한 경추 후보 영역에 퍼지 시그마 이진화 기법을 적용하여 경추 객체를 추출한다. 심부 경부 굴곡근의 두께를 측정하기 위한 측정 기준점을 정확하게 추출하기 위해 심부 경부 굴곡근의 하단 경계선의 위치 정보를 이용하여 심부 경부 굴곡근내의 지방이 경추 객체로 추출되는 문제점을 개선하고, 개선된 영상에서 경추 객체들이 가진 픽셀 좌표를 이용하여 측정 기준점을 설정한다. 그 후, 객체들의 위치 정보를 이용하여 측정 기준점을 다시 설정한다. 심부 경부 굴곡근 영역과 측정 기준점을 이용하여 심부 경부 굴곡근의 두께를 측정한다. 제안된 방법을 경추 초음파 DICOM 영상에 적용하여 심부 경부 굴곡근의 두께를 측정한 결과, 기존의 심부 경부 굴곡근 두께 측정 방법보다 정확한 결과를 얻을 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문은 X-선 혈관조영영상에서 기울기 정보 및 최대 빈도수를 이용한 카테터 자동 분할 방법을 제안한다. 제안방법은 세 단계로 이루어진다. 첫째, 분할하고자 하는 카테터 관심영역을 설정하고, 영상의 대조대비를 높이기 위한 밝기값 스트레칭을 수행한다. 둘째, 카테터 후보 경계점을 추출하기 위하여 카테터 방향을 고려한 경계 강조 마스크를 영상에 적용한다. 셋째, 카테터 후보 경계점에서 기울기가 크고 최대 빈도수 직경을 갖는 카테터 경계점을 추출하고 이들을 선형 보간하여 최종 카테터 경계를 분할한다. 제안 방법의 평가를 위하여 육안 평가 및 전문가가 수동 분할한 결과와 본 제안방법을 적용하여 얻은 중복 영역 비율과 평균 거리 차이를 측정한 정확성 평가를 수행하였고, 수행시간을 측정하였다. 실험결과 중복 영역 비율은 93.9%${\pm}$2.7%, 평균 거리 차이는 0.116-픽셀, 수행시간은 평균 0.011초로 측정되었다.
기존의 ART1 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 유사성 검증 방법의 문제점과 경계 변수에 따라 클러스터의 수와 인식률이 좌우되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ART1 알고리즘을 개선하기 위하여 입력 패턴과 저장 패턴간의 Exclusive NOR의 놈(norm) 비율을 사용하는 유사성 측정 방법과 퍼지 접속 연산자를 이용하여 유사성에 따라 경계변수를 동적으로 조정하는 방법을 적용한 개선된 ART1을 제안한다. 제안된 방법에서는 1의 개수 비율이 아니라 같은 값을 가진 노드의 비율을 사용하여 유사성을 측정하고 경계 변수는 Yager의 합 접속 연산자를 사용하여 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 26개의 영문 패턴 분류 문제와 잡음이 있는 패턴 인식 문제를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 ART1 알고리즘 보다 경계 변수의 설정에 따라 민감하게 반응하지 않았고 인식률에서도 개선된 것을 확인하였다.
오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 연구는 공간구조의 체계정립 및 계획 실효성 확보를 위하여, 부산광역시를 대상으로 도시기본계획에서 설정된 도시 중심지의 경계를 설정하고 중심지의 역할과 위상을 진단함으로써 중심지의 공간 체계와 특성을 파악하는데 목적이 있다. 이를 위하여 선행연구를 통해 중심지의 특성을 나타내는 4개의 지표를 선정하였고 지리적 경계 분석에 강점이 있는 공간통계기법으로 중심지 경계를 도출하였다. 또한 도출된 중심지 경계를 활용하여 각 중심지가 부산광역시 공간구조에서 가지는 영향력과 잠재력을 진단하기 위해 중심지 특성 지표와 인구잠재력 함수를 이용하였다. 분석 결과 중심지에 따라서 규모의 차이가 크게 발생하였으며, 용도지역상 상업지역이 활성화되지 않은 미활용지역과, 상업지역을 넘어 주거·공업지역으로 확산되는 확장지역이 도시 중심지마다 다르게 나타났다. 중심지의 흡인력을 나타내는 잠재력 측정 결과에서도 인구잠재력이 강한 지역과 약한 지역이 나타났다. 따라서 중심지 기능 강화를 위해서는 중심지 위계특성과 영향력 측정 결과를 기반으로 체계적인 관리 및 계획적인 육성전략이 필요하다. 본 연구에서 분석된 결과는 지속가능한 도시성장체계 구축과 균형발전 및 중심지 기능 강화를 위한 역세권개발계획 및 공간혁신구역과 함께 미래의 다양한 도시계획 수요와 정책의 변화에 대응하기 위한 자료로 활용 가능할 것이다.
목적: I-123 IPT SPECT에서 striatum에 ROI를 설정하여 Strial Binding Ratio를 측정하기 위해 사용되는 육안적인 방법과 MR Template based Coregistration 방법을 비교 평가하였다. 대상 및 방법: 파킨슨씨병 환자(IPD) 15명(남/녀:8/7, 63.3$\pm$4.8세)과 정상인 8명(남/녀:2/6, 61.4$\pm$16.5세) 에서 I-123 IPT(259MBq)를 주사한 후 2시간에 SPECT 영상을 얻었고 미상핵과 조가비핵의 전, 후부 및 후두엽에 각각 육안적인 방법과 MR Template based Coregistration방법으로 ROI를 설정하였다. MR Template based Coregistration 방법은 MNI TIMR template을 이용하여 SPECT영상을 voxel based intensity matching 방법으로 coregistration한 후midthalamic level에서 striatum의 경계를 따라 설정된 ROI를 이용하였다. 육안적인 방법은 striatal uptake가 가장 높은 level에서 3개의 ROI template를 striatum에 위치하였다. 두 방법으로 SBR과 nnterior/posterior ratio of SBR(APR)를 측정하였고 정상인과 파킨슨씨병 환자에서 두 방법을 비교하였다.
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.
기존의 ART1 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 유사성 검증 방법의 문제점과 경계 변수에 따라 클러스터의 수와 인식률이 좌우되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ART1 알고리즘을 개선하기 위하여 입력 패턴과 저장 패턴간의 Exclusive NOR의 놈 (norm) 비율을 사용하는 유사성 측정 방법과 퍼지 접속 연산자를 이용하여 유사성에 따라 경계변수를 동적으로 조정하는 방법을 적용한 개선된 ART1을 제안한다. 제안된 방법에서는 1의 개수 비율이 아니라 같은 값을 가진 노드의 비율을 사용하여 유사성을 측정하고 경계 변수는 Yager의 합 접속 연산자를 사용하여 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 26개의 영문 패턴 분류 문제와 잡음이 있는 패턴 인식 문제를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 ART1 알고리즘 보다 경계 변수의 설정에 따라 민감하게 반응하지 않았고 인식률에서도 개선된 것을 확인하였다.
개인용 단말기 디스플레이 상의 광고물 객체의 기준점 설정하여 좌표 값, 색상 값을 받은 후 그 정보를 기반으로 광고물의 경계선을 추출한다. 경계선에서 추출된 4 모서리의 좌표와 거리 측정기를 통하여 측정한 거리 값을 통해 여러 위치에서도 광고물의 면적을 측정하는 시스템을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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