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Petri Net 을 이용한 사무절차 모델링에 관한 연구
구화본,홍대식,이경환 한국정보과학회 1986 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.13 No.2(1)
오피스는 service에 대한 요청을 수행하는 business 의 일부분으로서, 오피스 요구(office requirement) 에서의 변화는 다양하다. 본 논문에서는 Petri Net 을 이용하여 사무절차를 모델링 하였는데 이는 사무자동화의 궁극적인 목표인 사무절차의 자동화 뿐만 아니라 오피스용 language 을 개발하는데 있어서 상당한 기여를 하게 된다. 모델링된 Net 는 Petri Net 의 분석기법을 이용하여 이 모델이 갖는 특성을 분석한다.
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구화본,엄종훈,박세명 인제대학교 1992 仁濟論叢 Vol.8 No.2
계산 기하학에서 가시성에 관한 문제는 컴퓨터 그래픽스, 로보틱스, 화상처리, CAO/CAM, 최단 경로 문제, 영역분리등의 분야에 음용이 되고 있다. 본 논문에서는 단순 다각형과 그 다각형의 단순 체인이 주어질때, 그 체인에 대해 가시성 여부를 결정하고 비가시적일때 가시성 다각형을 구하는 방법을 연구하였다. 기본 개념은 전처리 단계에서 주어진 다각형을 0(n)시간에 삼각화하고, 체인의 양끝점에서 다른 모든 절점으로 가는 최단 경로를 계산한다음, 체인의 가시성 다각형을 선형시간에 구하는 알고리즘을 제시하고 있다. In this paper, given a simple polygon and a simple chain ch(Vs,Vt), the notion of the chain visibility polygon of a simple polygon P is introduced, and an optimal algorithm for finding the chain visibility polygon in a simple polygon is presented. In the preprocessing step, the simple polygon is triangulated, and computed shortest path from Vs and Vt to all other vertices in linear time. Then, condensed dual tree composed of triangles of triangulation is traversed and visible areas from the chain is computed and merged in linear time.
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광학적 rank order HMT를 이용한 회색조 영상 인식
李河運,具和本 동양대학교 1996 동양대학교 논문집 Vol.2 No.1
광학적 rank order HMT를 이용한 회색조 영상에서의 새로운 물체 인식 방법을 제안 한다. 기존의 방법은 4개의 문턱화 레벨과 필터 융합을 사용하므로 시스템이 복잡하고 물체를 인식하기 위해서는 많은 시간이 소요될 수 있다. 제안한 방법에서는 회색조 영상을 적당한 값으로 이치화하고 이렇게 이치화된 영상은 hit 필터로 사용되고 이치화된 영상의 complement 영상은 miss 필터로 사용된다. 이러한 방법은 기존의 알고리듬에 비해 광학적으로 구현할 경우 비교적 간단히 할 수 있으며 물체 인식에 좀더 좋은 결과를 얻을 수 있다. A new gray-scale object recognition algorithm is presented using optical rank order HMT(hit-miss transform). The conventional HMT recognition algorithm uses 4 thresholding levels and filter fusion, therefore this system is complicate and may needs much time to detect objects. In the proposed method, gray-scale image is binarized with proper thresholding values and the binarized image is used for hit filter and its complement is used for miss filter. This method can give simple optical-implementation and better performance for object recognition compared to the conventional algorithm.
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