현재 많은 정보들이 비디오 데이터로 전송 또는 저장되고 있으며 고성능 PC의 보급과 internet과 같은 통신망의 대중화로 이런 비디오 데이터는 급속도로 증가하고 있다. 본 논문에서는 이런 비디오 데이터의 검색을 위하여 비디오 스트립을 분석하여 shot을 찾아내고 이들 중 key frame을 찾는 방법에 대하여 연구하고 이로서 사용자의 질의에 부합하는 비디오를 검색한다. 본 논문에서는 shot 경계 검출을 위해 객체의 움직임에 강인하면서 shot 내에서의 칼라의 변화에 둔감한 새로운 feature를 제안하고, shot frame에서 구한 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트립의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간 변화량을 구한다. 구해진 변화량의 local maxima와 local minima는 비디오 스트림에서 각각 가장 특정적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 short frame을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원 영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고, 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 parameter를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다. 실험결과 일반적인 방법보다 더 나은 결과를 보였고, 높은 검색율을 보였다.
A tongue shows physiological and clinicopathological changes of inner organs. Visual inspection of a tongue is not only convenient but also non-invasive. To develop an automat ic tongue diagnosis system for an objective and standardized diagnosis, the separation of the tongue are a from a facial image and the detection of coatings, spots and cracks are inevitable but difficult since the colors of a tongue, lips, and skin in a mouth as well as those of tongue furs and body are similar. The propose d method includes preprocessing with down-sampling and edge enhancement, over-segmentation, detecting positions with a local minimum over shading from the structure of a tongue, and correcting local minima or detecting edge with color difference. The proposed method produces the region of a segmented tongue, and then decomposes the color components of the region into hue, saturation and brightness, resulting in classifying the regions of tongue furs(coatings) into kinds of coatings and substance and segmenting them. Spots are detected by using local maxima and the variation of saturation, and cracks are searched by using local minima and the directivity of dark areas in brightness. The results illustrate the segmented region with effective information, excluding a non-tongue region and also give us accurate discrimination of coatings and the precise detection of spots and cracks. It can be used to make an objective and standardized diagnosis for an u-Healthcare system as well as a home care system.
관수로시스템 문제는 수리학적 및 시스템운영 제약조건아래서 시스템의 전체비용을 최소비용으로 구하는 것이다. 관수로시스템 문제는 수많은 국지해(local minimum)을 갖는 비볼록(nonconvex) 이므로 종래의 최적화 기법은 임의의 국지해만을 구할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 좀더 나은 국지해를 구하기 위해 외부탐사 및 내부최적화 단계 즉 2 단계 분해기법을 제안하였다. 외부탐사 단계에서는 관로들의 최적유량을 찾기 위해 여러 국지해 사이를 이동하면서 좀더 나은 국지해를 찾는 방법인 추계학적탐사방법(stochastic probing method)을 이용 하였고 내부최적화 단계(local minimizer)에서는 외부탐사 단계에서 구한 국지해를 증진시킨다. 이 제안한 방법은 신설 관수로시스템 설계와 기존 관수로시스템의 확장에 적용할 수 있으며, 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 어느 관수로시스템을 표본으로 채택하여 제안한 방법을 적용한 결과 먼저 발표된 연구자들의 결과보다 적은 비용으로 설계할 수 있었다.
리던던시(redundancy)가 존재하는 신호의 데이타 압축을 위한 한 방법으로 비균일 표본화 방법이 연구되어져 왔다. 그런데 많은 리던던시가 존재한다고 알려진 음성신호에 기존의 비균일 표본화 방법을 그대로 적용하며, 데이타량이 PCM과 같은 균일 표본화에 의한 것에 필적하게 되거나 오히려 많아지게 된다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 음성의 인지측면에서 리던던트한 샘플을 제거하는, 극대점과 극소점에서 비균일 표본화하는 방법을 제안한다. 그리고 본 논문에서는 제안된 방법의 성능을 분석하고자, 실험적인 방법으로 압축비관계를 살펴보며, 아울러 묶음구간 처리에 의하여 압축비를 크게 향상 시킬 수 있음을 보인다. 실험결과로써는 8kHz 8-bit PCM신호에 대하여 1.54배, 묶음처리를 한 경우에는 2.88배의 압축비를 얻었다.
다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드 수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART-1에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ART-1과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ATR-1 기반 퍼지 다층 지도 학습 알고리즘을 제안 한다. 자가 생성을 이용한 제안된 퍼지 지도 학습 알고리즘은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ART-1을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 주민등록증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상도 개선되었다.
추계학적 강수발생 및 모의기법은 수문학적 모형의 입력 자료로써 널리 이용되고 있다. 그러나 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse(MBLRP)와 같은 추계학적 포아송 클러스터 강수생성 모형에 대해서 국부최적화 방법을 통한 매개변수 추정 방법은 매개변수의 신뢰성에 상당한 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 최근에는 MBLRP 모형의 국부해추정 문제를 해소하기 위하여 Particle Swarm Optimization (PSO) 또는 Shuffled Complex Evolution developed at The University of Arizona (SCE-UA) 등 매개변수 추정 성능이 우수한 전역최적화기법이 도입되고 있지만, 제한된 매개변수 공간에서 항상 신뢰성 있는 매개변수 추정이 가능한 것은 아니다. 뿐만 아니라, 모형의 매개변수들이 갖고 있는 불확실성에 관한 연구는 아직 충분히 논의되지 않았다. 이러한 관점에서 본 연구는 Bayesian 기법과 연계한 MBLRP 모형을 개발하였으며 각 매개변수들의 사후분포(Posterior Distribution)를 유도하여 매개변수가 내포하는 불확실성을 정량적으로 평가하였다. 그 결과 관측값에 대한 시간단위 이하 강수발생 통계치를 효과적으로 복원하고 있음을 확인할 수 있었다.
A two-dimensional (2D) reservoir hydrodynamics and water quality model, CE-QUAL-W2, is employed to simulate the hydrothermal behavior and density current regime in Andong Reservoir. Observed data used for model forcing and calibration includes: surface water level, water temperature, dissolved oxygen and suspended solids concentration. The model was calibrated to the year of 2003 and verified with continuous run from 2000 till 2004. Without major adjustments, the model accurately simulated surface water levels including the events of large storm. Deep-water reservoirs, like Andong Reservoir, located in the Asian Monsoon region begin to stratify in summer and overturn in fall. This mixing pattern as well as the descending thermocline, onset and duration of stratification and timing of turnover phenomenon were well reproduced by the Andong Model. The temperature field and distinct thermocline are simulated to within $2^{\circ}C$ of observed data. The model performed well in simulating not only the dissolved oxygen profiles but also the metalimnetic dissolved minima phenomenon, a common1y occurring phenomenon in deep reservoirs of temperate regions. The Root Mean Square Error (RMSE) values of model calibration for surface water elevation, temperature and dissolved oxygen were 0.0095 m, $1.82^{\circ}C$, and $1.13\;mg\;L^{-1}$, respectively. The turbid storm runoff, during the summer monsoon, formed an intermediate layer of about 15 m thickness, moved along the metalimnion until being finally discharged from the dam. This mode of transport of density current, a common characteristic of various other large reservoirs in the Asian summer monsoon region, was well tracked by the model.
We report here the results on N-acetyl-N'-dimethylamide of proline (Ac-Pro-NM $e_2$) calculated using the ab initio molecular orbital method with the self-consistent reaction field (SCRF) theory at the HF level with the 6-31+G(d) basis set to investigate the conformational preference of polyproline depending on the cis/trans peptide bonds and down/up puckerings along the backbone torsion angle $\square$ in the gas phase, chloroform, and water. In the gas phase, Ac-Pro-NM $e_2$ has seven local minima of tFd, tFu, cFd, cFu, cAu, tAu, and cAd conformations. In particular, polyproline conformations tFd, tFu, cFd, and cFu are found to be more stable than $\square$-helical conformations cAu, tAu, and cAd. In contrast, Ac-Pro-NHMe has seven local minima of tCd, tCu, cBd, cAu, tAu, cFd, and cFu conformations. Conformations tCd and tCu are found to be most stable, which is ascribed to the intramolecular hydrogen bond between C=O of acetyl group and $N^{~}$ H of N'-methyl amide group. The stability of the cFd conformation (i.e., the polyproline I structure) in chloroform is somewhat increased, relative to that in water, although tFd and tFu conformations (i.e., the polyproline II structure) are dominate both in chloroform and water. The population of backbone conformations feasible in chloroform and water is consistent with the experiments. This work is supported by a Korea Research Foundation Grant (KRF-2002-041-C00129).
국소적으로 선형적인 특성을 보이는 음성신호와 같은 신호의 데이터율을 감소시키기 위하여 변곡점 검출에 기반한 비균등 표본화 방법을 제안한다. 국소적인 최대값과 최소값 검출에 기반하여 비균등 표본화를 수행하는 기존의 방법에 비하여 변곡점에 기반한 비균등 표본화는 신호의 기하학적인 특징을 충실히 활용한다. 결과로서, 변곡점 검출에 기반하여 비균등 표본화된 데이터를 보간법으로 처리하면 기존의 방법보다 원시신호를 정밀하게 복원할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 기존의 최대값/최소값 검출 방법에 비교해서 제안된 변곡점 검출 기반의 비균등 표본화가 약 9~23dB의 신호대 잡음비 개선효과가 있음을 확인하였다. 제안된 변곡점 검출 기반의 비균등 부호화의 유용성을 보이기 위하여 음성신호의 부호화에 적용하였으며, Continuously variable slope delta modulation (CVSD)방법과 성능을 비교하였다. 변곡점 표본은 1로 설정된 플래그와 함께 이진수로 전송되며, 비 변곡점은 플래그만 0으로 설정된다. 음성신호에 따라 약 0.3 ~ 9dB의 신호대 잡음비 개선효과가 있으며, 주관적인 성능지표인 Mean Opinion Score (MOS)는 약 0.5 ~ 1.3 개선되었다.
본 논문에서는 복잡 배경으로부터 임의의 다중물체를 효과적으로 검출함과 동시에 고속 분할할 수 있는 문맥자유 마커제어 분수계 변환 (context-free marker controlled watershed transform)을 제안하였다. 먼저 잡음에 강건한 주목 연산자 (attention operator)를 써서 복잡 배경 속의 여러 물체 별로 그 위치를 검출하여 문맥자유 마커를 추출하고, 이를 마커로 한정된 레이블링 (marker constrained labeling)을 하여 최소값 부과과정이 필요 없는 문맥자유 마커제어 분수계 변환을 제안함으로써 과분할없이 신속하게 분할할 수 있도록 하였다. 다중 물체가 포함된 복잡 영상에 적용 실험하여, 대상 물체에 대한 사전정보 없이도 과분할과 처리시간을 대폭 줄여 효과적으로 다중 물체를 검출함과 동시에 고속 분할이 가능함을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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