본 논문에서는 명암도 변화값과 기하학적 패턴벡터를 이용하여 실시간으로 차량번호판을 추출하고 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차량영상에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 번호판 이외의 다른 영역보다 밀집도가 높은 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 명암도 변화값을 사용하여 번호판을 추출하도록 하였으며 영상 입력과정에서 외부 환경에 따라 차량영상이 어둡거나 밝게 입력될 경우에도 동일한 추출 성능을 얻기 위하여 밝기 보정 과정을 수행하였다. 또한 추출된 번호판 영역으로부터 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성 추출을 위해 번호판 영역에서 잡음 제거와 세선화를 적용하여 전처리후 제안한 기하학적 패턴벡터를 이용하여 차량번호를 인식하도록 하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 기존의 원형 패턴벡터 보다 계산 속도가 빠르며, 차량번호판의 크기와 잡음에 무관하며, 불규칙한 조명 상태에서도 정확한 차량 번호를 인식할 수 있었다.
두개의 영상을 정합 하는 것은 많은 컴퓨터 시각장치의 응용과정 중 기본적인 과정이다. 본 논문에서는 선형특징을 사용한 정합기법으로서 회전각도와 크기비율에 불변한 영상정합 기법을 제안한다. 영상은 edge 검출, 세선화, 선형화 과정에 의해 선형 세그먼트의 집합으로 묘사된다. 세그먼트 사이의 각도차이와 새로운 거리척도에 의한 크기비율을 사용해 Hough 공간에서 최대로 일치하는 변환 파라메터를 추정한다. 추정된 파라메터는 1단계 relaxation과 Hough 기법으로 이루어진 고속 선형특징 정합과정에 의해 검증된다. 제안한 기법은 변환 파라메터에 대한 사전정보를 필요로 하지 않으며 추출된 선형 세그먼트 크기의 변화에 민감하지 않은 특성과 기존의 relaxation 기법에 비해 빠른 처리속도를 가진다.
본 논문에서는 비전기반 물체의 폭 측정과 그 응용을 위해 광절단법을 이용한 측정방법에 대해 제안한다. 측정 대상은 트레드이며 자동차 타이어의 가장 바깥쪽 면을 의미한다. 전체 시스템은 두 개의 과정으로 구성되는데 교정과정과 검출과정으로 구성된다. 교정과정에서는 카메라 평면과 레이저 평면간의 변환 관계를 규명하고 왜곡 파라미터를 추출한다. 이때 정교하게 제작된 테스트패턴인 지그가 필요하다. 검출과정에서는 레이저가 비추는 영역을 추출하기 위해 배경영역의 화소 분포에 따라 적응식 임계방법을 적용한다. 다음으로 검출된 영역에 세선화 알고리즘을 적용하여 트레드의 숄더와 끝을 검출한다. 최종적으로 숄더와 전체 폭은 호모그래피와 왜곡계수를 이용하여 폭을 계산한다.
본 논문에서는 한자를 포함하는 한글 문서 인식을 위한 인쇄체 한글, 한자의 구분과 인식 방법에 대하여 연구하였다. 제안된 한글, 한자 구분 방법은 한글의 수직모음과 수평모음의 구조적 특징을 이용하였다. 한글은 6가지 형태로 분류하고 분류된 각 형태에 대하여 세선화 과정을 거치지 않고 모음 우선추출에 의한 자모분리를 행하고 분리된 자음에 대하여 변형된 교차거리 특징을 이용하여 인식하였다. 한자에 대해서는 획교차수의 평균치를 이용하여 전체 한자 대상문자에 대해 분류를 하였으며, 문자의 획교차수와 흑점비율 특징을 이용하여 인식하였다. 한글과 한자의 구분에서는 90.5%의 분류율을 얻었다. 한글인식에 있어서는 대상문자 명조체 2512자에 대하여 90.0%의 형태 분류율을 얻었다. 인식 결과 실험 데이타 1278자에 대하여 92.2%의 인식율을 얻었다. 한자인식에 있어서는 대상문자 4585자에 대하여 분류한 결과 최대밀집 구간은 124자로서 약 1/40 정도로 분류되었음을 알 수 있었고, 인식실험 결과 89.2%의 인식율을 얻었다.
지문에 기반을 둔 인식시스템은 오래 전부터 사용되었다. 지문은 이미 잘 알려진 바와 마찬가지로 개개인이 서로 다른 특징을 가지고 있기 때문에, 가장 널리 사용되는 생체계측적인 특징의 하나이다. 그러나 지문 인식 시스템은 입력 지문 영상의 상태가 나쁜 경우 인식 성능이 크게 저하되는 치명적인 약점이 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 향상된 방향과 향상된 이진화 및 세선화 영상을 이용한 영상 향상 알고리즘을 전처리 과정에서 사용한다. 영상 향상의 목적은 입력 지문 이미지의 품질을 정확히 측정하고, 지문 영상의 융선과 골의 구조를 개선시키는 것이다. 또한 인식 속도를 향상시키기 위하여 색인 테이블을 사용한 융선의 방향 정보 추출 방법을 제안하였다. 제안한 지문 인식 시스템이 특징점 추출과 인식 성능에서 향상되었음을 실험을 통해서 확인할 수 있었다.
학습 데이터를 구성하는 각각의 문자들에 대해 서로 다른 글자체들을 픽셀 단위로 더해서 MASK를 만들고, 해당 MASK에 속하는 픽셀값들을 세 영역으로 나눈다. 실험 데이터를 골격 형태로 수정하고, 지역 경계 연산을 사용하여 수정된 실험 데이터의 배경 중에서 문자의 골격에 인접한 배경 영역을 구분하는 경계를 만든다. 수정된 실험 데이터와 MASK들 간의 불일치 정도를 계산해서 최소값을 가지는 MASK를 찾는다. 이 MASK가 해당 실험 데이터에 대해 최종적으로 인식된 학습 데이터 문자로 선택된다. 문자의 골격과 지역 경계 연산을 사용하는 인식법은 주어진 학습 데이터에 새로운 글자체를 추가해서 학습 데이터를 쉽게 확장할 수 있으며, 구현하기가 간단하면서도 높은 문자 인식률을 얻을 수 있다.
경계 검출은 영상 인식의 성능을 좌우하는 중요한 단계로서 지금까지 많은 경계 검출 방법들이 연구되어 왔음에도 불구하고 여전히 어려운 문제로 남아있으며, 영상에서 객체를 인식하거나 특정 영역을 추적하는 등의 유일한 방법은 아니지만 영상 인식 응용 분야에서 중요한 요소들 중의 하나이다. 본 논문에서는 미분 연산자를 이용한 경계검출 방법과는 달리 이진화 영상에서 2개의 이웃된 픽셀 정보를 참조하여 미리 정의된 4개의 경계 픽셀 패턴과 비교하여 경계 픽셀을 찾고, 다음 경계 검출 탐색 픽셀에 대한 방향을 결정하여 영역의 경계를 검출하며, 다음 영역의 경계 검출을 위하여 방문하지 않은 픽셀들을 탐색하면서 경계 검출 단계를 반복 수행하여 이진화 영상의 경계를 검출하는 방법을 제안하였다. 영상 인식에 있어 미분 연산자를 이용하여 경계 검출을 할 경우 경계 검출 다음 단계인 세선화 과정을 생략할 수 있었으며, 기존의 영역 경계 추적 방법에 비해 경계 검출 알고리즘 수행 시간을 단축하여 실시간으로 영상을 인식하는 시스템에 적용하여 전체적인 영상 인식 시간을 단축할 수 있었다.
본 논문에서는 local min/max 연산을 이용한 필기체 숫자의 방향특징 추출 기법을 제안한다. 숫자의 방향특징은 숫자를 이루는 선에서 수평, 수직 및 두 대각방향인 4개 방향의 선들로 구성된 방향선분 영상으로부터 구해진다. Kirsch 마스크를 사용하는 기존의 방향특징 추출기법은 에지형태인 두 겹으로 된 방향선분 영상을 생성하는데 반해 본 논문에서 제시하는 방법은 방향성 수축연산을 사용하여 한 겹으로 된 방향선분 영상을 생성한다. 본 방향성 수축연산을 숫자영상에 적용하기 위해서는 먼저 세선화, 영상 팽창 등의 전처리가 필요하지만 이 방법은 숫자를 이루는 선 자체와 더욱 유사한 형태를 갖는 방향선분을 제공한다. 우리가 구하고자 하는 [$4{\times}4$] 크기인 4개의 방향특징은 4개의 방향선분 영상으로부터 조닝방법을 통해 구해진다. 보다 높은 필기체 숫자인식을 얻기 위해, 본 연구에서는 우리가 제안한 방향특징에 기존의 Kirsch 방향특징과 오목특징을 결합한 다중특징을 사용하였다. 본 숫자 특징에 의한 인식률을 테스트를 위해 오류역전파 알고리즘으로 학습되는 다층퍼셉트론 신경회로망을 인식기로 사용하였으며, Concordia 대학의 CENPARMI 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 98.35%의 인식률을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 분포형 모델링 기법인 SWAT 모형을 이용하여 유역내의 다양한 물리적 특성을 고려한 공간적인 유사량 해석을 통하여 충주댐 유역에 대한 유사 발생 특성을 살펴보았다. 먼저, SWAT 모형의 특성 및 모형내 유사량 모의방법에 대해서 검토하였으며, 대상유역에 대한 유출과 유사량 관련 보정 및 검증을 통해 유역 유사량 해석을 위한 모델링 시스템을 구축하고, 구축된 시스템을 통하여 유역 규모, 토지이용, 하도구간별, 월별 침식 및 유사량을 검토함으로써, 대상유역에 대한 시공간적인 유사 발생 특성을 분석하였다. 상류에서부터 배수면적 크기별로 비유사량을 도시한 결과, 일부 상류 소유역을 제외하고 $0.5{\sim}0.6ton/ha/yr$의 값을 보였으며, 배수면적이 $1,000km^2$ 이상에서는 약 0.51 ton/ha/yr의 비교적 일정한 값을 나타내었다. 토지이용별 단위면적당 연평균 유사 발생량은 밭에서 가장 크게 나타나고 논과 산림에서 작은 것으로 나타났으며, 기존 연구자들의 결과와 다소 차이는 있지만 경향은 비슷하게 나타났다. 하도구간별로는 상류 소유역 중 유역면적이 상대적으로 크고 밭의 비율이 높은 평창강과 주천강에서의 유사량이 많은 것으로 나타났으며, 월별로는 연 유사량의 62% 정도가 홍수기인 $7{\sim}8$월에 집중되고 있는 것으로 나타났다. 이상의 결과로부터 유역면적별 비유사량의 일정한 관계를 도출할 수 있었으며, 토지이용별로 침식 영향을 판단할 수 있는 개략적인 평가를 할 수 있었다. 또한 하도구간별 월별 유사량 비교를 통하여 시공간적인 유사 발생 특성을 파악할 수 있었다.$ 농도를 유지하여 상대적으로 작은 품질변화를 얻을 수 있는 것으로 평가되나 냄새유출과 외부로부터의 오염 문제의 해결을 필요로 한다. 6배 이상, 생체량 밀도는 3배 이상 높았다. 연간 종풍도지수(R)와 종다양성지수(H')는 2001-2002년에 R=0.0160, H'=2.47에 비하여 2006-2007년에는 R=0.0038, H'=1.11로 낮아졌다. 물막이 공사 후 새만금호의 해수역이 줄어들고 수질이 변하면서 어류 서식에 부적합한 환경이 조성되어 종풍도 지수와 종다양성지수가 낮아지고, 소수 기회종의 우점도가 높아진 것으로 보인다.의 표면양상이 관찰되었고, 군간 별다른 차이가 없었다. 즉, 활성형 BR인 CS은 $C_{27}-BRs$, $C_{28}-BRs$의 생합성 과정뿐만 아니라 $C_{29}-BRs$의 생합성 과정을 통하여 생성되는 과정이 식물체내에 존재함을 확인 할 수 있었다.한 one-bottle 접착 시스템과 통계학적으로 유의한 차이를 보이지 않았다.y tissue layer thinning은 3 군모두에서 관찰되었고 항암 3 일군이 가장 심하게 나타났다. 이상의 실험결과를 보면 술전 항암제투여가 초기에 시행한 경우에는 조직의 치유에 초기 5 일정도까지는 영향을 미치나 7 일이 지나면 정상범주로 회복함을 알수 있었고 실험결과 항암제 투여후 3 일째 피판 형성한 군에서 피판치유가 늦어진 것으로 관찰되어 인체에서 항암 투여후 수술시기는 인체면역계가 회복하는 시기를 3주이상 경과후 적어도 4주째 수술시기를 정하는 것이 유리하리라 생각되었다.한 복합레진은 개발의 초기단계이며, 물성의 증가를 위한
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[게시일 2004년 10월 1일]
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