본 논문에서는 격조사의 구문적인 특성을 이용하여, 수식어까지 포함한 명사구 추출 방법을 연구한다. 명사구 판정을 위해 연속적인 형태소열을 문맥정보로 사용하던 기존의 방법과 달리, 명사구의 처음과 끝 그리고 명사구 주변의 형태소를 이용하여 명사구의 수식 부분과 중심 명사를 문맥정보로 사용한다. 다양한 형태의 문맥정보들은 최대 엔트로피 원리(Maximum Entropy Principle)에 의해 하나의 확률 분포로 결합된다. 본 논문에서 제안하는 명사구 추출 방법은 먼저 구문 트리 태깅된 코퍼스에서 품사열로 표현되는 명사구 문법 규칙을 얻어낸다. 이렇게 얻어낸 명사구 규칙을 이용하여 격조사와 인접한 명사구 후보들을 추출한다. 추출된 각 명사구 후보는 학습 코퍼스에서 얻어낸 확률 분포에 기반하여 명사구로 해서될 확률값을 부여받는다. 이 중 제일 확률값이 높은 것을 선택하는 형태로 각 격조사와 관계있는 명사구를 추출한다. 본 연구에서 제시하는 모델로 실험을 한 결과 평균 4.5개의 구를 포함하는 명사구를 추출할 수 있었다.
본 논문에서는 컬러 공간 및 형태학적 특징과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 번호판의 후보영역 중에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에서 번호판 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 각각 100장의 이미지를 대상으로 실험한 결과, 제시된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화한다. 이진화된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 추출되어 결합된 개별 문자 및 숫자 코드들은 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식된다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식기법이 효율적임을 확인하였다.
강력한 항산화물질인 astaxanthin의 함량이 다른 천연 공급원에 비해 높아 astaxanthin 생산균주로 주목받고 있는 Haematococcus pluvialis는 상당한 두께의 견고한 세포벽을 가지고 있어, 세포 파쇄를 위해 많은 에너지가 소모되고 비용이 비싼 방법들이 이용되고 있다. 이에 H. pluvialis로부터 막자와 막자사발을 이용하여 astaxanthin을 손쉽게 효율적으로 추출하는 방법을 제시하였다. 막자와 막자사발을 이용하여 분쇄한 후 추출용매로 acetonitrile, acetone, methanol, dichloromethane : methanol (1:3, v/v), ethylacetate : ethanol (1:1, v/v)로 사용하여 비교하였을 때, acetone을 이용하였을 때 astaxanthin을 1.13~1.29 배 더 높은 효율로 추출할 수 있었다. 또한 acetone으로 H. pluvialis로부터 추출할 경우, 1차 추출로 H. pluvialis에 축적되어 있는 전체 astaxanthin의 96.7%를 회수할 수 있을 정도로 acetone은 astaxanthin 추출효율이 높았다. H. pluvialis가 세포내에 축적하는 astaxanthin은 축적 특성상 ester-형태의 astaxanthin로 다량 축적하므로, 추출물 내의 다양한 형태의 astaxanthin을 분리하기 위하여 농도 구배 시스템을 적용한 HPLC 분석을 수행하였다. H. pluvialis에 축적되어 있는 전체 astaxanthin 중 free astaxanthin이 45.9%이고, 나머지 54.1%는 ester-형태의 astaxanthin이었다.
본 논문에서는 전립선 초음파 영상에서 형태학적 특징을 이용하여 전립선 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 첫 단계에서는 전립선 영역의 상단 경계선을 추출한다. 초음파 촬영으로 획득한 영상에서 히스토그램 정보를 이용해 명암대비를 조정하여 전립선 영역의 상단 경계선을 검출하기 위한 기준 객체들을 추출하고, 기준 객체들의 하단 경계선을 Monotone cubic spline 보간법을 적용하여 상단 경계선을 추출한다. 두 번째 단계에서는 전립선 초음파 영상에서 추출한 상단 경계선보다 아래에 위치한 영역에 대해 오츠 이진화를 적용하여 전립선 하단 경계선을 추출한다. 마지막으로 전립선 상단 경계선과 하단 경계선을 연결하여 전립선 영역을 추출한다. 수동으로 측정한 전립선 영역과 비교 분석한 결과, 전립선 초음파 영상이 갖는 형태학적 특징을 이용한 방법으로 전립선 영역을 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 각각 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험 결과, 제안된 컨테이너 식별자 추출 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 확인하였다.
본 연구는 유사 목적을 가진 제품들을 형태적 특성에 따라 분류하고, 기능적 유사성을 기반으로 범주화하여 전형성 추출함으로써 기구디자인 개발 시, 개발방향의 기준 마련에 목적을 둔다. 전형성 추출을 위한 본 연구의 표본영역은 선험 사례연구와 전문가자문을 통해 팬던트형과 천정부착형으로 제한을 두고, 한국과 일본에 출시된 2015년 12월 이전 출시 제품을 표본으로 국내 주요 6개 도시 관련업무 종사자 및 전공자를 대상으로 조사를 실시하였다. 조사는 형태적 분류를 위한 1차 조사와 전형성 추출에 관한 2차 조사, 형태적 디자인속성 분류에 관한 3차 조사로 이루어졌으며, 기능 및 형태적 분류와 조형원리를 기준으로 디자인 속성을 도출하고 개별 요소를 추출함으로써 디자인 가중치 측정에 대한 향후 연구의 기반을 마련하고자 하였다. 연구결과의 산업적 적용으로 광원 대체로 인한 조명기구 시장변화에 디자인기술의 효율적 역할 정립과 기업의 연구개발 및 조명기구관련 제품디자인 타입 변화 가속화에 신속한 대응방향 제시 효과를 기대할 수 있다.
퍼지 형태학적 형상 분해를 이용한 얼굴인증 과정에서 퍼지척도를 기반으로 한 특징추출 방법을 제안하였다. 형태소에 관계하는 영상정보와 퍼지척도를 기반으로 한 가중치에 대하여 무게중심을 이용하여 인접정보가 고려되었다. 이에 의한 형태학적 침식과 팽창연산자를 정의하여 얼굴영역의 특징점 추출시 기존의 방법보다 4배 이상의 많은 분해영상을 얻을 수 있었다. 결국 특징 벡터를 이용하여 얼굴인증을 수행한 실험결과 기존의 형상분해에 의한 방법보다 특징점 추출과 임계값의 안정성을 확보하여 인식 결과에서 비교우위를 가질 수 있었다.
텍스트 마이닝의 기반이 되는 자연어 처리는 언어의 종류에 따라 처리 방법이 다를 수 있다. 특히 타 언어에 비해 비교적 표현의 자유도가 높은 한글은 어미의 활용에 따라서 여러 가지 단어의 형태가 존재한다. 이처럼 다양한 형태로 굴절하는 단어에서 변화하지 않는 부분을 어간이라고 하며, 효과적인 텍스트 마이닝을 위해선 어간을 추출하여 다양한 형태의 단어들을 단일화하는 과정이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 한글문서의 효과적인 텍스트 마이닝을 위하여 한글 어간 추출 알고리즘을 제시한다.
최근 집적도의 증가와 더불어 집적회로 제작과 점검을 자동화하기 위하여 영상처리방법을 이용한 집적회로의 인식 알고리듬이 개발되고 있다. 집적회로를 인식하기 위해서는 프레임 영상으로 부터 특징을 얻고 이것으로써 칩내의 모든 프레임 영상을 정합하여야한다. 본 논문은 layout 정보를 나타내는 꼭지점들의 위치와 형태를 직선화 알고리듬을 이용하여 추출한다. 부분적으로 겹치는 이웃 프레임들을 얻어진 꼭지점의 위치와 형태를 특징으로 하여 정합함으로써 꼭지점의 전체적 좌표와 형태를 추출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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