인터넷의 급속한 성장과 함께 E-Mail은 대표적인 통신수단의 하나가 되어버렸다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸메일이 매일같이 쏟아져 오고 , 그 문제점의 심각성에 정보통신부에서 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률이라는 새로운 법률까지 생겨났다. 본 논문에서는 이 법률에서 요구하는 '광고'라는 문구를 걸러내는 등의 메시지 규칙을 갖는 시스템과 기존의 문서 분류에 널리 쓰이던 나이브 베이지안 분류자(Naive Baesian Classifier)를 결합한 스팸 메일 필터링 시스템(Spam-mail Fitering System)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 직접 규칙을 작성할 필요없이 학습한 데이터를 갖고 자동으로 스팸메일을 분류할 수가 있다. 들어온 메일은 메시지 규칙 기반 필터가 먼저 적용되고, 메세지 규칙 기반 필터에서 분류되지 않으면 나이브 베이지안 필터에서 분류된다. 실험에서는 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 메시지 규칙을 사용한 시스템 및 나이브 베이지만 분류자 시스템과 비교 평가하였다. 또한 임계치를 변경함으로써 제안된 시스템의 성능을 높일 수있도록 하였다.
The importance of fax imagerestoration is constantly increasing with the widespreasd use of facsimile machines in almost every sector of modern society. Recently, Handley and Doutherty proposed a morphological method for restoration of fax images, Their method removed effectively the only salient noise in the fax images. However, it could not remove the white and pepper noise that can appear in fax images since they treated fax images as deterministic sequences rather than random fields. Furthermore, this approach suffers from computational burden since it does not use recursive restoration technique. To cope with those difficulties, in this paper, we propose a new restoration scheme for restoring fax images using Kalman fitering which provides and efficient recursive processor. The proposed restoration method is based on the wide-sense Markov random fields (WSM).In order to verify the performance of the proposed restoration method, several experiments with the CCITT Group 3 fax machine were conducted with the generated document .Experimental results revealed that our proposed restoration method was shown to be superior to Handley et.al's method for restoring fax images.
KIEE International Transaction on Systems and Control
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제12D권1호
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pp.27-32
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2002
In this paper, we would study the applicability of neural networks to the recognition process of Korean stenographic character image, applying the classification function, which is the greatest merit of those of neural networks applied to the various parts so far, to the stenographic character recognition, relatively simple classification work. Korean stenographic recognition algorithms, which recognize the characters by using some methods, have a quantitative problem that despite the simplicity of the structure, a lot of basic characters are impossible to classify into a type. They also have qualitative one that It Is not easy to classify characters fur the delicacy of the character farms. Even though this is the result of experiment under the limited environment of the basic characters, this shows the possibility that the stenographic characters can be recolonized effectively by neural network system. In this system, we got 90.86% recognition rate as an average.
Severe soybean-sprout rot was found at the mass productive factory in 2000 and 2001 and it caused 10-20% loss of the production. Pythium sp. was isolated almost 90% by potato dextrose agar from rotted root and hypocotylsof the sprouts. And the pathogencity tests using test tubes with 2% water agar and small containers (30 ${\times}$ 30 ${\times}$ 50 cm, WxLxH) cultivation were shown a similar rot on roots and hypocotyls. The fungal mycelium grew rapidly on the water agar and it prevented the seed germination. Density of the Pythium sp. in the recycled water system at the factory was periodically measured using a selective medium, corn meal agar with Pimaricin 10 mg, Rifampicin 10 mg, Ampicillin 100 mg per 1 liter in order to check the contamination of recycled water. After fitering step using 5 and 1 ml in the recycled system was applied and it was effectively controlled Pythium rot. The daily yield of sprout was stable and the occurrenceof Pythium in the recycled water was much less after filtering. The fungal isolates were identified as Pythium deliense Meurs based on various mycological characteristics on corn meal agar and sucrose-asparagine bentgrass leaf culture medium. P. deliens oogonia were spherical, smooth, 19-23 urn in diameter, and their stalk bending toward antheridia. Antheridia were straw hat-shaped, curred club-shaped, therminal or intercalary, monoclinous, occasionally diclinous, 12∼15 ${\times}$ 8∼11 um, 1(∼2) per oogonium.
잡음을 지닌 영상에서 에지검출은 널리 알려진 문제이다. 본 논문에서는 그러한 문제를 풀기 위해 퍼지 멤버쉽 함수를 통한 퍼지추론을 이용하여 에지검출 알고리즘을 구현하였고 응용의 관점에서 방법을 고찰하였다. 구현된 에지검출 알고리즘은 필터링 과정, 단편 에지검출 과정, 추적 과정으로 나뉜다. 필터링은 윈 영상으로부터 잡음을 제거하는 과정이고, 단편 에지검출은 단편적인 에지를 결정하고 검출하는 과정이다. 마지막으로 에지추적 및 결합은 에지를 구조적인 것으로 결합한다. 이러한 각 단계에 퍼지 모델에 기반한 퍼지추론이 효율적으로 적용되었다. 이를 기존의 에지검출 알고리즘과 비교ㆍ검토하였다. 실험결과들은 본 논문에서 제안한 퍼지추론을 이용한 에지검출 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해, 검출 성능이 향상되었음을 입증하고 있다.
정보 통신 기술의 급속한 발달로 인해 웹 상에서 멀티미디어 데이터 및 전자적인 공문서는 점점 더 확산되고 있고, 이런 디지털화 된 정보에 대한 소유권 보호 및 인증의 필요성이 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 직교 웨이브릿 변환을 이용하여 각 계층의 주파수 영역에 잘 적응하는 다중 워터마크를 내장하는 적응성 스펙트럼 워터마크 알고리즘 을 제안한다. 실험결과 low-Pass fitering, bluring, sharpen filtering, 웨이브릿 압축과 같은 영상 변형뿐만 아니라 brightness, contrast, gamma correction, histogram equalization. cropping과 같은 영상의 변형에 강인한 워터마크 영상을 생성시켰다
이 연구의 목적은 사건을 연구대상으로 하는 사건트래킹 기법이 과연 최신 사건 정보를 검색함에 있어 기존의 정보필터링 기법보다 성능이 우수한가를 살펴보는 데 있다. 따라서 이 연구에서는 특정 사건에 관한 최신 기사를 보다 효과적으로 검색하여 제공하는 기법을 찾아내기 위하여 kNN(k-Nearest Neighbors) 분류기를 응용한 사건트래킹 기법과 질의기반 정보필터링 기법을 사용하여 사건검색 실험을 수행한 후 두 기법의 검색 성능을 비교하였다. 사건트래킹 실험은 초기의 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 트래킹 과정에서 변화하는 동적 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹의 두 가지 방법으로 수행되었다. 정보필터링 실험도 초기질의를 사용한 정보 필터링과 필터링 과정에서 계속 수정되는 질의를 사용한 정보필터링의 두 가지 방법으로 수행되었다. 실험 결과 사건트래킹 기법에서는 고정 학습문서 집합을 사용한 경우가 동적 학습문서 집합을 사용한 경우보다 더 우수한 성능을 보였으며, 정보필터링 기법에서는 초기질의를 사용한 경우가 수정질의를 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보였다. 또한 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 초기질의를 사용한 정보필터링을 비교한 결과 정보필터링 기법이 사건트래킹 기법에 비해 더 좋은 사건검색 성능을 보이는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 전자상거래 시스템에서 요구하는 상호운용성과 실시간 요구사항들을 지원할 수 있는 실시간 웹 미들웨이(RTWM Real-Time Web Middleware) 프레임워크를 제안한다. RTWM시스템은 전자상거래 시스템의 실시간 요구사항들을 지원하기 위해CORBA 객체 서비스 구조를 확장하여 이벤트 모니터, 실시간 스케줄러, 실시간 이벤트 서비스 등의 객체 컴포넌트를 포함하는 구조를 가진다. 특히, 본 논문에서는 전자상거래 사용자의 실시간 요구사항을 지원할 수 있는 실시간 이벤트 필터링을 제공하는 것에 중점을 두었다. 사용자로부터 시간적 제약조건과 원하는 이벤트 정보를 입력받아 QoS저장소에 저장하고, 실시간 이벤트가 발생하며RTFA(Real-Time Fitering Agent)를 통해 소비자가 원하는 이벤트를 필터링하여 제공하게 된다. 이로써 사용자는 보다 높은 서비스를 제공받게 되고 이 과정을 통해 전체적인 네트워크 트래픽이 감소되는 효과를 얻을 수 있다.
수치표고모델(DEM : Digital Elevation Model)을 생성하거나 지상의 객체를 추출하기 위해서 라이다 자료에서 지면점과 비지면점을 분리하는 필터링(filtering) 과정은 중요하다. 본 연구에서는 라이다 자료에서 지면점을 추출하는 데 사용되는 기존의 필터링 방법을 대상으로 정성적 분석과 정량적 분석을 통해 가장 효과적인 필터링 알고리즘을 선정하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 Adaptive TIN, Perspective Center Based Filtering Algorithm, Elevation Threshold with Expand Window, Progressive Morphology의 4가지 필터링 방법을 산악지역, 도시지역, 건물과 산이 공존하는 3가지 지역에 적용하여 각각의 방법에 대한 특징을 분석하였다. 실험에 사용된 4가지 필터링 방법의 정성적인 비교는 음영기복도를 생성한 후 시각적인 방법을 적용하였고 정량적인 비교는 GPS로 관측한 검사점을 이용한 절대적인 비교와 국토지리정보원의 수치표고모델을 이용하여 상대적인 비교를 수행하였다. 라이다 필터링 실험을 통하여 Adaptive TIN 알고리즘은 산악지역과 도시지역에서 지면점을 가장 효율적으로 추출하였고 건물과 산이 공존하는 지역에서는 Progressive Morphology 알고리즘이 가장 양호한 결과를 나타내었다. 또한 정성적, 정량적 비교 결과 전반적으로 지역적 특성에 관계없이 적용가능한 필터링 알고리즘은 ATIN 알고리즘으로 나타났다.
상품 및 서비스에 대한 개인화된 추천 서비스가 중요해짐에 따라, 많은 연구자들은 추천시스템 개발을 위한 다양한 지식과 기법들을 제공해왔다. 이러한 기법들 중에서 협업 필터링(Collaborative Fitering) 기법은 여러 분야에서 널리 사용되고 있으며, 그 유용성이 입증되었다. 하지만, 추천시스템의 성능을 더욱 높이기 위해서 현재의 협업 필터링 기법은 다음과 같은 점들을 고려해야 한다. 첫째, 대부분의 추천시스템과 관련한 연구에서 특정 고객과 성향이 유사한 다른 고객들을 찾기 위해 사용되는 유사도 함수들(Similarity Functions)은 대부분 특정한 관점에 초점을 두고 있기 때문에 다양한 관점에서 성향이 유사한 다른 고객들을 찾는데 한계를 가진다. 따라서, 특정 관점에 치우치지 않는 통합된 유사도 함수를 사용해야 할 필요가 있다. 둘째, 고객들의 성향은 시간이 지남에 따라 변화하기 때문에, 이를 추천결과에 반영하기 위해서는 시간에 따른 고객들의 구매 성향의 변화를 고려해야 한다. 본 연구는 여러 실험들을 통해 다음의 가설을 검정하는 것을 목적으로 하였다-다양한 관점이 동시에 반영된 통합 유사도 함수의 이용과 시간정보를 이용한 사용자의 구매 성향의 변화를 반영할 경우 추천의 정확도가 향상될 것이다. 다양한 실험을 통해, 본 연구에서 제시한 추천시스템은 전통적인 협업 필터링 기반의 추천시스템들에 비해 일반적으로 상당히 높은 정확도를 보였으며 이를 통해, 본 연구에서 제시한 가설이 채택될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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