본 논문은 영상 검지기에서 얻은 영상을 이용하여 화면상에 보이는 차량의 사고상황을 자동 검출하는데 목적이 있다. 사고 검지를 위해 별도의 장비 설치 없이 영상 검지기를 통해 얻은 도로 영상을 토대로 추돌사고, 고장으로 인한 정차, 갓길 불법 정차 등의 돌발 상황을 자동으로 검지 하는 알고리즘을 구현한다. 차량 사고가 발생할 가능성이 높은 관심 영역을 설정하여 화면에 가상의 트랩을 설치하고, 가상의 트랩상에서 발생하는 화소값의 변화와 차량의 움직임을 분석하여 사고상황을 자동 검지 하도록 한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 도로에서 사고 상황을 재현하고 설치된 영상 검지기를 통해 사고상황 영상을 획득하여 사고상황에 대한 자동 검지 결과를 제시한다.

본 논문은 영상내 객체정보의 정확한 복원을 위하여, 연속된 2차원 영상으로부터 특정 객체의 특징점을 추출하고, 특징점의 위치 데이터들로부터 원형의 3차원 모양 및 모션 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시하였다. 2차원 영상의 특징점 검출을 위해서는 물체와 배경이 명확히 구별되는 실험영상 환경에서 색상변환을 통한 자동 추출 방법을 사용하였다. 추출된 2차원 객체의 특징점들로부터 3차원 모앙, 움직임 정보를 복원하기 위하여 스테레오 카메라와 준원근 카메라 모델을 적용하고 SVD(SinEuiar Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 준원근 카메라 모델의 근본적인 문제인 깊이정보의 복원 에러가, 스테리오 영상 분석에 의해 최소화 되었다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 영상의 21개 특징점 위치와 공간상에서의 3개 방향으로의 움직임 각도를 연산에 의해 복원한 후 원형의 데이터와 비교하여 본 알고리즘의 정확성을 증명하였다.

오류 은닉은 데이타 전송시 발생한 오류를 처리하는 데 중요한 역할을 하는 기술로 우수한 데이타 품질을 보이는 다양한 오류 은닉 방법들은 대개 복잡도가 높다. 하지만 복잡한 알고리즘은 실시간 응용 분야에 적용하기 어렵다. 본 연구에서는 오류 내성 기술과 데이터 숨김 기법을 이용하여 디코더의 오류 은닉 부담을 줄이는 방법을 제안한다. 이를 위해 공간적 오류 내성 인코딩 방법으로써 손실 블록의 확산을 막는 블록 인터리빙을 적용하며, 시간적 오류 내성 방법으로는 움직임 벡터의 손실을 확인할 수 있는 패리티 비트를 데이터 숨김 방법을 이용하여 디코더로 전송하는 구조를 적응한다. 또한 전송 비디오 블록의 경계선 특징을 미리 추출한 후 이 데이터를 데이터 숨김을 통해 디코더로 전달하여 비디오 데이터가 전송시 손상되면 전달된 특징을 이용하여 은닉 처리함으로써 디코더에서 오류 은닉시 손실 정보를 주변 블록으로부터 예측해야 하는 과정을 줄여 계산 복잡도를 낮춘다. 본 연구에서 제안한 움직임 벡터 확인 패리티 비트와 블록 경계선 특징 데이터를 전송 블록에 데이터 숨김방법으로 전송하는 것은 표준 인코더의 복잡도에 큰 영향을 미치지 않는다. 제안 오류 은닉 방법이 인터넷과 같이 버스트 오류가 많은 채널에서도 디코더에서 전송 오류를 효과적으로 빠르게 처리함을 실험 결과를 통해 알 수 있다.

본 논문에서는 신호처리를 이용한 평행축 입체 카메라의 주시각 제어 방법을 제시한다. 평행축 입체 카메라는 양안식 입체 카메라 중 가장 간단하게 만들 수 있는 장점이 있는 반면에, 좌·우 영상 센서 사이의 거리가 일정하게 고정되어 있어, 물체의 거리 변화에 따른 입체 영상 시차 조절 기능인 주시각 제어 기능이 없다는 단점이 있다. 영상 센서(UD)와 렌즈를 분리하고 영상 센서가 평행하게 수평으로 움직이며 주시각을 제어하도록 하는 수평 이동축 입체 카메라는 평행축 입체 카메라의 단점을 보완할 수 있지만, 실제 구현에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 주시각 제어를 위한 CCD의 이동은 실제 영상에서 피사체의 이동으로 나타난다는 사실을 이용하여, 평행축 입체 카메라로 얻은 영상에서, CCD의 이동으로 인해 사라지는 부분만큼을 제거하고 영상의 수평 수직 방향에서 원래 영상의 크기로 복원하기 위해 보간하는 신호처리의 과정을 통한 주시각 제어를 제안한다. 제안된 방법을 통해 얻어진 실험 결과는 CCD의 이동량에 따라서 화질의 열화 정도가 다르게 나타남을 보여 주지만, 실제 시스템에서 CCD의 이동량은 크지 않기 때문에 화질 열화를 거의 느끼지 않으면서 주시각이 제어된 입체 영상을 얻을 수 있음을 보여 준다.

본 논문에서는 실사적인 3D 물체 모델링을 위해 제안된 기법들을 고찰하고, 보다 정확한 모델링을 위한 방안들을 제시하고 있다. F-행렬 추정기법의 개선과 스테레오 영상 평행화기법을 적용함으로 물체 모델링의 정확도를 높히는데 필수적임을 보여준다.

이동 통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서는 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 본 논문에서는 저대역 폭 통신을 위한 비디오 부호화 표준인 H.263 부호화를 기반으로 전송도중 손상된 움직임 벡터의 복원기법을 제안하고 실험하였다. 공간적으로 인접한 블록간에는 움직임 벡터의 상관성이 높기 때문에 손실블록 또한 이 블록들과 움직임이 비슷할 가능성이 높다. 이러한 특성을 이용하여 손실블록의 주변블록 중에서 같은 방향으로 움직임을 갖는 블록들로 구성된 동일 움직임 영역을 추출하고, 이 블록들을 이용하여 손실블록의 움직임벡터를 복구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 정확한 손실블록의 움직임 벡터를 찾아 거의 완벽하게 복원하기도 하지만 정확한 움직임벡터를 찾지 못한 경우에는 주변블록과 가장 비슷한 움직임벡터를 찾아서 에러를 은닉하는 효과가 있다. 제안한 방법으로 복원한 영상은 전체적으로 눈에 거슬리는 오류가 생기지 않으므로 주관적인 화질이 좋았다. 또한 객관적인 척도인 PSNR 측면에서는 영상의 움직임 정도에 따라 기존 BMA 방법보다 약 0.5㏈∼l㏈까지의 향상이 있었다.

This study outlines two viewpoints the classification of phone likely unit (PLU) which is the foundation of korean large vocabulary speech recognition, and the effectiveness of Chiljongseong (7 Final Consonants) and Paljogseong (8 Final Consonants) of the korean language. The phone likely classifies the phoneme phonetically according to the location of and method of articulation, and about 50 phone-likely units are utilized in korean speech recognition. In this study auditory phonetical knowledge was applied to the classification of phone likely unit to present 45 phone likely unit. The vowels 'ㅔ, ㅐ'were classified as phone-likely of (ee) ; 'ㅒ, ㅖ' as [ye] ; and 'ㅚ, ㅙ, ㅞ' as [we]. Secondly, the Chiljongseong System of the draft for unified spelling system which is currently in use and the Paljongseonggajokyong of Korean script haerye were illustrated. The question on whether the phonetic value on 'ㄷ' and 'ㅅ' among the phonemes used in the final consonant of the korean fan guage is the same has been argued in the academic world for a long time. In this study, the transition stages of Korean consonants were investigated, and Ciljonseeng and Paljongseonggajokyong were utilized in speech recognition, and its effectiveness was verified. The experiment was divided into isolated word recognition and speech recognition, and in order to conduct the experiment PBW452 was used to test the isolated word recognition. The experiment was conducted on about 50 men and women - divided into 5 groups - and they vocalized 50 words each. As for the continuous speech recognition experiment to be utilized in the materialized stock exchange system, the sentence corpus of 71 stock exchange sentences and speech corpus vocalizing the sentences were collected and used 5 men and women each vocalized a sentence twice. As the result of the experiment, when the Paljongseonggajokyong was used as the consonant, the recognition performance elevated by an average of about 1.45% : and when phone likely unit with Paljongseonggajokyong and auditory phonetic applied simultaneously, was applied, the rate of recognition increased by an average of 1.5% to 2.02%. In the continuous speech recognition experiment, the recognition performance elevated by an average of about 1% to 2% than when the existing 49 or 56 phone likely units were utilized.

내용기반 영상검색에서 질의는 영상 그 자체이며 질의와 유사한 영상을 찾는 방식으로 검색이 진행된다. 즉 사용자가 검색을 원하는 영상의 색, 형태, 질감 또는 이들의 공간적인 배치 등의 내용을 염두에 두고 있어야 검색이 가능하다. 이러한 검색방법은 사용자가 검색대상의 내용을 상당 부분 파악하고 있어야 검색이 가능하다는 제약을 수반한다. 본 논문에서는 사용자가 영상이 제공하는 감성을 이용하여 칼라영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검색과 감성평가가 relevance feedback을 통하여 동시에 진행됨으로 기존의 내용기반 영상검색과 통합이 용이하며, 사용자의 주관적인 평가가 이루어질 수 있다는 점에서 과거의 감성기반 칼라영상 검색과 차이가 있다. 본 논문에서 제안한 검색기의 평가를 위해 영상속성으로 MPEG-7의 칼라 기술자(descriptor)를 사용하였으며 "깨끗한" "밝은" "재미있는", "포근한" 등의 감성형용사를 적용한 결과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

본 논문에서는 정보은닉을 이용하여 동영상 데이터의 전송오류를 보정하는 방법을 제안하고 있다. 수신단에서 전송오류가 발생한 위치를 구하기 위해 송신단에서는 동영상 데이터의 부호화 과정 동안 마크로 블록 별로 한 비트씩의 데이터를 은닉하여 전송한다. 수신단에서는 복호화 과정 동안 은닉된 정보를 검출하며, 이 정보와 원래 데이터와의 비교에 의해 오류가 발생된 위치를 구하고 이를 보정함으로써 복원된 영상의 화질을 개선하도록 한다. 또한, 은닉된 정보는 동영상 데이터에 대한 저작권 정보로도 활용될 수 있다. 각각 150 프레임씩으로 구성되는 3개의 QCIF 크기의 동영상 데이터에 대한 실험 결과 은닉된 정보가 부호화된 스트림에 미치는 화질의 저하는 미세하며, 수신단에서의 오류를 교정한 결과 잡음이 많은 채널에서는 복원된 영상의 화질을 5dB 가까이 개선할 수 있음을 확인하였다. 또한, 영상의 복원 과정에서 동영상에 대한 저작권 정보도 효과적으로 구할 수 있었다.

현재까지 개발된 의료진단 시스템들은 인체 특정 질환을 염두에 두고 구체적 조건의 조합에 의존하여 진단 범주를 설정하는데 통상적으로 특정 장기에 제한되어 있어서 여러 가지 유형의 질환에 공통적으로 나타나는 중상을 진단하는 경우 조기에 정확한 진단을 내리기가 힘든 문제점을 지니고 있다. 급성복통(acute abdominal pain)은 전구 증상 없이 갑자기 복통이 발생하는 것으로 소화기 질환을 비롯한 여러 질환에서 환자들이 공통적으로 가장 흔하게 호소하는 증상으로 연관된 질환이 다양하여 의사들이 적절한 감별진단을 내리기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 급성 복통과 연관된 질환의 감별진단 시스템으로서 기존의 DS-DAAP의 성능을 개선한 퍼지관계곱에 기반한 지능형 질환 진단시스템(IDS-DAAP)을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 DS-DAAP와 비교해 볼 때 진단의 정확성을 높이면서 수행시간을 감소시켰다.

전자책 문서 기반의 공동작업 플랫폼인 ThruBook은 동기적인 공동작업 세션을 지원하는 시스템으로서 같은 전자책 파일을 사용하는 리더시스템들이 세션에 참여하여 동기적으로 액션을 공유할 수 있는 기능을 지원한다. 본 연구에서는 주석을 전자책에 부가적으로 추가될 수 있는 모든 종류의 정보로 보고, 북마크로 기억된 특정 위치나 메모, 추가적인 그림 등을 주석으로 표현하였다. 그 결과 공동작업을 위한 액션을 주석 객체로 모델링할 수 있었으며, 주석 객체의 전달을 통해 세션 참여자들이 액션을 전달받게 되는 공동작업 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 공유 문서에 대한 공동작업 시스템에서의 공유 액션을 쉽게 모델링하는 방법론으로서 ThruBook 플랫폼은 다른 공동작업 시스템을 구축하기 위해서도 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문에서는 음성으로 동작하는 십자말 게임을 구현하였다. 십자말 게임에 사용되는 문제의 배열은 본 논문에서 제안한 CAA(Cross Array Algorithm)에 의해 생성된다. CAA는 영역별 사전을 이용하여 십자말 배열을 매번 랜덤하게 자동으로 생성한다. CAA에 의한 배열 생성을 위해 본 논문에서는 7개 영역에 대한 사전을 구축하였다. 구현된 십자말 게임은 마우스나 키보드뿐만 아니라 음성으로 동작하도록 설계되었다. 음성에 의한 인터페이스는 음성인식 및 합성 기술이 사용되었으며, 사용자에게 보다 편리한 기능을 제공한다. CAA의 성능평가는 십자말 배열을 생성하는데 소요되는 연산시간의 측정과, 십자말 배열의 단어 생성율을 측정함으로써 수행되었다. CAA의 성능 평가 결과, 모든 창에 대하여 연산시간은 약 10ms 내외였으며, 단어 생성율은 약 50%를 보였다. 또한, 음성인식 실험 결과는 각 창의 크기가 "$7{\times}7$, "$9{\times}9$", "$11{\times}11$"일 때, 각각 98.5%, 97.6%, 96.2%의 인식률을 보였다., 97.6%, 96.2%의 인식률을 보였다.

본 논문은 한국어정보처리 과정에서 구문 관계를 의미역으로 사상시키기 위한 규칙을 효과적으로 구축하는 방법을 제시하고 있다. 의미역의 결정은 의미 분석의 핵심 작업 중 하나이며 자연어처리에서 해결해야 하는 매우 중요한 문제 중 하나이다. 일반적인 언어학 지식과 경험만 가지고 의미역 결정 규칙을 기술하는 것은 작업자의 주관에 따라 결과가 많이 달라질 수 있으며, 또 모든 경우를 다룰 수 있는 규칙의 구축은 불가능하다. 하지만 본 논문에서 제시하는 방법은 대량의 원시 말뭉치를 분석하여 실제 언어의 다양한 사용례를 반영하며, 또 수십 명의 한국어 학자들이 심도 있게 구축하고 있는 세종전자사전의 격틀 정보도 함께 고려하기 때문에 보다 객관적이고 효율적인 방법이라 할 수 있다. 의미역을 보다 정확하게 결정하기 위해 구문관계, 의미부류, 형태소 정보, 이중주어의 위치정보 등의 자질 정보를 사용하였으며, 특히 의미부류의 사용으로 인해 규칙의 적용률이 향상되는 효과를 가져올 수 있었다.

개체명 인식은 질의응답 시스템이나 정보 추출 시스템에서 필수 불가결한 과정이다. 이 논문에서는 HMM 기반의 복합 명사 구성 원리를 이용한 한국어 개체명 인식 방법에 대해 설명한다. 한국어에서 많은 개체명들이 하나 이상의 단어로 구성되어 있다. 또한, 하나의 개체명을 구성하는 단어들 사이와 개체명과 개체명 주위의 단어 사이에도 문맥적 관계를 가지고 있다. 본 논문에서는 단어들을 개체명 독립 단어, 개체명 구성 단어, 개체명 인접 단어로 분류하고, 개체명 관련 단어 유형과 품사를 기반으로 HMM을 학습하였다. 본 논문에서 제안하는 개체명 인식 시스템은 가변길이의 개체명을 인식하기 위해 트라이그램 모델을 사용하였다. 트라이그램 모델을 이용한 HMM은 데이터 부족 문제를 가지고 있으며, 이를 해결하기 위해 다단계 백-오프를 이용하였다. 경제 분야 신문기사를 이용한 실험 결과 F-measure 97.6%의 결과를 얻었다.