The author detected rare taurodontisms shown in full mouth standard films of a 21-years-old male patient for the chief complaint of hypersensitivity caused by cervical area to cold and came to the folloeing conclusions through an asthropolpgical and geographic study.
1. Anomaly of this kind was also found ina korean, a mongoloid descent.
2. This study shaw that two cases of hypertaurodont molars and nine cases of hypotaurodont molars were found in one single patient.
3. No particular relationship was found between the occurrence of dental caries and the anomaly of this kind.
4. The genetical study on the case was out of the question because the family of the patient did not offer co-operation.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 웨이블릿 변환의 고주파수 에너지와 형태학적 필터링을 이용하여 분할된 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 객체의 형태 정보와 질감(texture) 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 객체의 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의(query)영상에서 객체의 윤곽선의 편각차분 변동율에 의한 형태 특징 벡터를 추출하고 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.
본 논문에서는 차량의 영상을 통하여 동일한 차종을 검출하는 알고리즘에 관한 성능을 제시하였다. 차량 영상의 특성값을 정리하여 동일한 차종을 검출하였다. 특히 차량 전면부 영역의 라디에이터 그릴부분에 텍스춰를 적용하여 일반적인 속성인 거침과 부드러움의 특성 추출을 통해서 통해 동일 차종을 검출하는 방법을 제안하였다. 통계적인 질감 분석 방법중의 하나인 GLCM(eray Level co-occurrence Matrix)의 콘트라스트, 에너지, 엔트로피 그리고 호모지녀티 특성 추출 방법을 통하여 전반적인 차량의 인식율은 약 82.75%의 결과를 얻었다.
정보추출이란 자연어로 작성된 문서 집합에서 원하는 정보를 선택하여 구조화된 표현으로 생성하는 것을 말한다. 문장 단위로 정보 추출 작업을 수행할 때 추출되는 정보를 보유한 문장을 이벤트 문장이라고 정의하고 이러한 이벤트 문장의 구조를 분석하여 최종적으로 유용한 정보를 추출하기 위해서는 이벤트 문장의 구조를 파악하기 위해 이벤트 문장을 단문으로 분할하여 구조를 분석한다. 본 연구에서는 단문 구조 분석을 위해 일반적인 한국어 문장의 특성과 용언의 조사 정보를 이용하고 이러한 정보로 분석할 수 없는 문장에 대해서는 공기 정보를 사용한다. 사용되는 공기 정보는 개체명이 많이 사용되는 이벤트 문장의 특성을 이용하기 위하여 개체명으로 확장된 명사(개체명)-조사-용언의 공기 정보를 구축하여 사용한다. 개체명 확장된 공기 정보는 일반 공기 정보에 비해 이벤트 문장에서 F-Measure 기준으로 약 2%의 성능향상을 보인다.
본 연구에서는 영상처리 기법을 이용하여 조각으로 나누어진 강판의 표면정보를 계산하여 표면정보를 검사하는 새로운 검사 기법을 제안한다. 이는 냉연 표면의 입력영상으로부터 wavelets 변환기법을 이유하여 영상을 정량화하고, 이 영상으로 co-occurrence 행렬을 이용하여 데이터들 간의 주된 특징들을 추출하여, 표면 정보를 인식 후 흠을 분류하기 위한 분류기로서 신경망을 이용하여분류하는 과정을 거치게 된다. 제시하는 알고리즘은 기존의 벡터양자화 기법과 비교하여 우수한 성능을 보임을 실험을 통해 입증하였으며, 실시간 구현에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다.
워터쉐드 변환은 영상분할을 위한 강력한 도굴로 이용되고 있으나, 일반적으로 다수의 국부적 최소점들로 인한 과분할 현상을 초래하여 이를 해결하기 위한 많은 방법들이 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 동시정보행렬을 분석하여 비 관련 최소점들을 억제함과 동시에 의미 있는 화소 집합들만을 마커로 선택하고 레이블링하는 자동마커 추출단계와 각 마커로부터 범랑과정 및 재 레이블링에 의한 워터쉐드 추출단계를 수행하여 영상을 분할하는 자동마커 기반 워터쉐드 영상분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘이 과분할 정도로 현격히 줄이는 것을 보이기 위해 일반영상과 텍스쳐 특성이 강한 ICQ(Indo Cyanine Green) 망막영상에 적용하여 실험 분석하였다.
According to 2013 fire statistical yearbook in the National Emergency Management Agency, the main cause of an electrical fire are classified to short circuit fault, overload fault, electric leakage, partial disconnection, and joint/contact badness. The occurrence factor of fire is electric arc or spark accompanied with electrical faults. Residual Current Protective Devices(RCDs) of high sensitivity type used at single phase (220V) cut off earth leakage and overload but the RCDs can not cut off electric arc or spark to be a main cause of electrical fire. To be improved on such problem, this thesis is proposed to a auxiliary control device for RCD cut off electric arc or spark.
The paper presents methodology and techniques for design and implementation of the SENKOV System based on the validation of set membership and dictionaries. And it performs verb concept classification available for establishing the selectional restriction relationships among adverbs and verbs. The paper is important in that it has made the first attempt at classifying Korean verb concepts for the semantic analysis. We select about 600 Korean verbs which are commonly used in the daily life, and implements the SENKOV System. According to results of the experiments, SENKOV has 44 top nodes and depth of average 2.35, and that it can be utilized to classify Korean verb concept for the selectional restrictions among adverbs and verbs.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.234-239
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2002
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 효과적인 특징 추출 통한 계층적인 내용 기반 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 영상내에 존재하는 형태 정보와 질감 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의 영상에서 에지 특징 정보를 추출하고 부분 영역으로 분할된 영상에서 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 영상의 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.339-344
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2010
오늘날 인터넷 사용자들은 블로그나 뉴스 등의 매체에서 트랙백을 사용해 자신의 의견을 보다 자유롭게 나타낸다. 그러나 이러한 자유로움을 악용해 트랙백 스팸을 유발하여 네트워크의 자원을 낭비하고 방문자들에게 잘못된 정보를 전달해 해당 포스트의 신뢰를 떨어뜨린다. 트랙백 스팸은 유명한 포스트와 연계하여 자신의 포스트로 사용자들을 유도하는 특징을 가지기 때문에 일반적인 웹 스팸을 탐지하는 기술을 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 자신이 작성한 글이 다른 사람의 글과 관련이 있다고 생각하여 다른사람의 글에 자신의 글을 링크시키는 트랙백의 특성을 이용하여 원본 페이지와 트랙백 페이지 그리고 트랙백 페이지의 아웃링크 내용상의 유사도와 동시 출현(co-occurrence) 정보를 이용하여 트랙백 스팸을 처리하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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