권호 표지

정보처리학회논문지B (The KIPS Transactions:PartB) (The KIPS Transactions:PartB)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)

  • 격월간
  • /
  • 1598-284X(pISSN)

과학기술표준분류

  • 정보/통신 ＞ 정보이론

Aim & Scope

The KIPS Transactions:PartB publishes original research papers in information processing focusing on theories, methods, algorithms in multimedia system and graphics. Application oriented papers are also accepted. Technical fields of this journal in detail are as follows; artificial intelligence, image processing, voice processing, natural language processing, multimedia, human computer interface, pattern recognition, computer graphics, semantic web and web services.

KSCI

제8B권5호

  1. 국형준 429
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    학습효과와 실용성이 모두 높은 교수 체계의 개발 필요성에 부응하여, 본 연구는 수학 영역의 문제해결 학습을 위한 지능형 교수기 개발을 목표하였다. 본 연구에 의해서 구축된 CyberTutor는 수학 영역 문제 해결 학습의 각 단계에서 학습자의 추론 수준과 요구에 부응하여 상호 작용한는 학습환경을 제공하는 것을 가장 큰 특징으로 하고 있다. 이러한 대화식 학습을 주도하는 교수 정보는 물리, 수학과 같이 공식 원리의 이해와 응용을 학습의 주 내용으로 하는 영역에 공통적으로 사용되는 교수 전략이라 할수 있는 학습자 가설 평가, 힌트 제공, 설명 제시 등의 전략 정보로 이루어진다. 본 교수 체계의 적정성과 실행 내용을 기하영역의 문제 해결 학습 예를 통해 제시한다. 제안 교수 체계는 기존 시스템에 비해 다음과 같은 점에서 진전된 교수 체계의 모형을 제시한다. 첫째, 증명 외에 해결 유형의 문제해결 학습도 지원하므로 실용성이 높다. 둘째, 다양한 수준의 학습자에 대한 적용을 추구함으로써 학습자 위주의 개인 교수식 환경을 지향한다. 마지막으로 미리 지장된 것이 아닌, 실시간 문제해결 추론에 기반한 교수 대화는 학습 효과를 극대화 한다.
  2. 김철수 441
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    글로벌 네트워크 시대에는 전세계적으로 흩어져 있는 수많은 컨텐츠가 실시간으로 위한 생활의 스며들 것이며 그로 인해 많은 변화를 줄 것이다. 아울러 컨텐츠 및 다양한 모델 제공 업체들의 환경은 급속하게 변화 할 것이다. 인터넷이나 무선 인터넷으로 컨텐츠나 모델들을 적시에 활용할 수 있는 점은 기업측면에서 의사결정 프로세스를 변화시키며, 공급체인 상에서 많은 기업들이 자신들의 의사결정에 필요로 하는 정보나 모델을 짧은 시간에 탄력적으로 제공 받을 수 있어서 기업이 환경변화에 대한 높은 대응력을 갖출수 있게 한다. 이 논문은 컨텐츠와 모델을 필요로 하는 기업들에게 효과적이면서 효율적으로 제공하기 위한 메타지식의 생성 메커니즘을 제안하는 것이다. 그리고 본 논문에서 제안한 메커니즘을 통해서 실험결과를 얻었으며, 그 결과를 가지고 이 논문에서 제시한 탄력적인 컨텐츠나 모델 제공 이론이 인터넷이나 모바일 네트워크에서 요약된 모델 제공과 트래픽 감소 측면에서 매우 우수함을 보이고 있다.
  3. 허준희;최준혁;이정현;김중배;임기욱 447
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    새로운 문서를 기존에 존재하는 클래스들에 할당하는 방법을 문서의 자동 분류라고 한다. 문서의 자동 분류는 뉴스 그룹의 기사분류, 웹 문서의 범주화, 전자 메일의 순서화, 사용자의 관심을 학습하여 보다 정확한 정보 검색을 제시하는데 사용될수 있다. 본 논문에서는 한국어 문서분류의 정확도를 높이기 위하여 문서내의 모든 단어들에 대한 확률값을 사용하여, 문서를 분류하는 기존의 방법과 달리 문서의 주제어를 선정하여 주제어로 선정된 단어들에 가중치를 부여하고 그렇지 않은 단어들에 대해서는 제거하너가 낮은 가중치를 부여하는 베이지안 분류자를 사용한다. 문서에는 특징으로 추출된 단어가 적어 문서를 분류하기 위한 만족할 만한 정보를 제공하지 못할 경우에 부족한 문서의 특징을 보충하기 위하여 말뭉치로부터 자동 단어 군집화를 통해 형성된 연관 단어 군집을 사용한다. 이러한 방법을 한국어 문서에 적용한 결과 기존의 베이지안 확률을 사용한 분류법보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
  4. 김인철;조수선 455
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    웹은 이제 인터넷의 중요한 서비스중의 하나가 되었다. 웹 공간을 탐색할 때 사용자들은 항해하는 동한 만나는 흥미 있는 사이트들을 기록하기 위해 북 마크 기능을 이용한다. 북 마크 기능을 이용할때 겪는 문제중의 하나가 거듭된 새로운 북 마크의 추가로 인해 북 마크 리스트의 길이가 길어지면 북 마크 리스트가 일관성 있는 구성을 잃어버리게 되어 실제적인 도움을 주기 어렵다는 것이다. 사용자가 북 마크 파일을 효율적이고 체계적으로 유지하기 위해서는 북 마크 파일에 추가되는 새로운 북 마크들을 카테고리별로 분류하여 신규 폴더를 찾아 삽입해주어야 한다. 본 논문에서는 대응되는 웹 문서들을 다운 받아 내용을 분서함으로써 자동으로 북 마크를 분류하는 BClassifier라 불리는 학습에이전트를 소개한다. BClassifier 에이전트를 위한 훈련 예의 주된 공급원은 바로 사용자가 명시적으로 이미 주제에 따라 몇 개의 북 마크 폴더들로 분류해놓은 북 마크들이다. 여기에 주제 카테고리들을 확대하고 이들에 대한 훈련 문서들을 확보하기 위해 추가적으로 Yahoo 사이트의 최상휘 카테고리들로부터 웹 문서들을 수집하여 훈련 예에 포함시킨다. BClassifier 에이전트는 잘 알여진 확률기반의 분류 기술이나 나이브 베이지안 학습 방법을 채용하고 있다. 본 논문에서는 BClassifier 에이전트에 관한 몇 가지 실험 결과를 소개하고 평가한다. 나이브 베이지안 방법과 k-최근접 이웃 방법, TFIDF 등과 같은 서로 다른 학습 방법들과 비교 실험 결과도 제시한다.
  5. 최대영 463
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    상대적 소속 함수(RMF)에 기반을 둔 새로운 유사성 측도를 제안한다. 본 논문에서는 RMF는 퍼지 부분 집합간의 상대성을 쉽게 나타내기 위해 제시되었다. 이러한 RMF의 형태는 매개변수값들에 따라 결정되기 때문에 매개변수 값들만을 조정해 줌으로써 퍼지 부분 집합간의 상대성을 쉽게 나타낼 수 있다. 그러므로 퍼지 부분 집합을 이용해 주관성을 표현할 때 개인이나 문화차이간의 상대성을 쉽게 반영해 줄수 있다. 이 경우이들 매개변수들은 퍼비 부분 집합의 구조를 결정해 주는 특징점들이라고 할수 있다. 결과적으로 퍼지 부분 집합간의 유사성 정도가 RMF의 매개변수들을 이용해서 빠르게 계산될 수 있다. RMF에 의해 퍼지 부분 집합간의 유사성 정도를 계산하기 위해 유클리디안 거리를 사용한다. 한편, 제안된 유사성 측도의 응용 분야로 새로운 언어 근사 방법을 제시하고 수치적인 예를 보여준다.
  6. 임형근;장덕성 469
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    현대사회에서 웹을 통한 정보 제공 서비스가 늘어나면서 병원에서도 홈페이지와 E-mail을 통하여 많은 질문과 상담이 진행되고 있다. 그러나, 이것은 관리자에 대한 업무부담과 답변에 대한 응답시간 지연의 문제가 있다. 본 논문에서는 이런 질의문서에 대한 자동응답시스템의 기초연구로 문서 분류 방법을 연구하였다. 실험방법으로 1200개의 환자질의문서를 대상으로 66%는 학습문서로, 34%는 테스트문서로 활용하여 이것을 NBC(Naive Bayes Classifier), 공통색인어, 연관계수를 이용한 문선분류에 사용하였다. 문서 분류 결과, 기본적인 NBC방법 보다는 본 논문에서 제안한 두 방법이 각각 3%, 5% 정도 더 높게 나타났다. 이러한 색인어의 빈도보다, 색인어와 카테고리간의 연관성이 문서 분류에 더 효과적이라는 것을 의미한다.
  7. 조용현;박창환;박용수 477
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    본 논문에서는 회귀용 support vector machine의 성능 개선을 위한 모멘텀과 kernel-adatron 기법이 조합형 학습알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습알고리즘은 supper vector machine의 학습기법인 기술기상승법에 발생하는 최적해로의 수렴에 따란 발진을 억제하여 그수렴속도를 좀 더 개선시키는 모멘텀의 장점과 비선형 특징공간에서의 동작과 구현의 용이성을 갖는 kernel-adatorn 알고리즘의 장점을 그대로 살린 것이다. 제안된 알고리즘의 support vector machine을 1차원과 2차원 비선형 함수 회귀에 적용하여 시뮬레이션한 결과, 학습속도에 있어서 2차 프로그래밍과 기존의 kernel-adaton 알고리즘보다 더 우수하고, 회귀성능면에서도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
  8. 백혜정;박영택 485
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    요즘 소프트웨어를 개발하는데 인간 친화적인 인터페이스의 일환으로 캐릭터 에이전트를 사용하고 있다. 본 논문에서는 현재 상황과 사용자의 행위에 따라 캐릭터의 감정을 생성하고 표현하는 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 사용하고 있는 감정 추론 방법은 인공지능 분야에서 문제해결을 위해 널리 사용하고 있는 블랙보드 기반의 인지 모형을 사용하였다. 블랙 보드 추론기관은 감정을 추론하는데 필요한 규칙으로 이루어진 감정 지식원(knowledge source)은 독립성을 유지할수 있으며, 새로운 감정 지식원들을 편리하게 추가 삭제 할 수 있다. 이는 캐릭터 에이전트에 유연성을 부여함으로써 적용 시스템에 맞춰 다양하게 적용할 수 있다. 또한 본 논문에서는 캐릭터 에이전트는 각 사용자의 성향과 행위를 학습하여 이를 기반으로 캐릭터의 감정을 생성한다. 이처럼 사용자의 과거 행위 정보를 모델링하여, 이를 기반으로 생성함으로써, 같은 상화이더라도 사용자에 따라 추론되어지는 감정이 달라진다. 즉, 주어진 상황뿐 아니라 사용자에 따라 생성되는 감정이 달라지는 개인화 감정 엔진을 연구한 것이다.
  9. 염성주;김우생 493
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    동영상 데이터의 장면 분할은 내용기반 분석을 위해 필요한 기초작업이다. 본 논문에서는 동영상의 매 프레임을 워터쉐드 알고리즘을 통해 객체 중심의 작은 영역들로 나누어 각 영역이 연속적인 프레임 상에서 계속 존재하는가를 파악하는 방법을 통해 장면을 구분하는 새로운 영역기반 장면 분할 기법을 제안한다. 이를 위해 각 영역들에 대한 형태와 공간상의 유사도를 측정해 영역들의 움직임 정도에 따라 동영상 데이터를 동적 구간과 정적 구간으로 나누고 인접한 구간간의 유사도에 따라 그룹화 하는 방법을 통해 장면 분할을 시도한다. 제안하는 기법은 객체들을 표현하는 각 영역을 비교 대상으로 삼기 때문에 명암 변화나 변화에도 오검출 하지 않으면서 효과적으로 장면을 구분해낼수 있는 장점을 갖는다.
  10. 이종득;정택원 501
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    최근에 인터넷과 통신망의 활성화로 인하여 멀티미디어 정보들을 효율적으로 관리하고 서비스하기 위한 여러 가지 방법들의 제안되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 기반의 멀티미디어 사서함 구축을 위한 객체관리기로서 $\alpha$-cut 을 이용한 FBOM을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 필터링을 이용하여 객체들을 고나리하기 위해 객체 분류, 퍼지 필터링, 클래스 생성구조를 이용한다. 또한 제안된 시스템의 성능을 알아보기 위해 1000개의 멀티미디어 정보를 이용하여 실험을 수행하고, 랜덤 키 방법과 FBOM 방법을 비교 분석한다.
  11. 김백현;우요섭;김익수 507
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    VOD(Video-On-Demand) 시스템에서 실시간 서비스 및 대화형 서비스의 제공 여부는 QoS(Suality of Service)를 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 지연이나 단절 업서는 대화형 서비스를 제공하기 위하여 서버로부터 단지 하나의 비디오 스트림만을 수신하여 복수 사용자들에게 서비스를 제공하는 스위칭 에이전트(Switching Agent)의 종단노드(Head-End Node)로 구성된 종단시스템(Head-End System)을 제안한다. VCR 서비스는 클라이언트 및 종단노드의 버퍼가 동적으로 확장되어 비디오 데이터를 저장하기 때문에 사용자에게 제한 없이 제공되어진다. 또한 제안된 알고리듬은 버퍼의 사용 효율을 증대시키는 방법을 제공하며 모든 클라이언트들의 서비스 요청을 지연 없이 즉시 처리하므로 사용자들에게 진정한 대화형 VOD 서비스를 제공하게 된다. 본 논문에서는 종단시스템을 구현하여 서버로부터 단지 하나의 비디오 스트림만을 수신하여 지연이나 단절 없는 VCR 기능을 갖춘 VOD 시스템을 구현하였으며, 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리듬이 VCR 서비스 요청수와 시간에 대하여 매우 우수한 성능을 갖고 있음을 보여주고 있다.
  12. 오군석;양성기;배상현;김판구 515
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    특징정보를 기반으로 한 유사화상 검색은 화상 데이터베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 화상 데이터의 특징정보를 각 화상을 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기조직화 맵기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기조직화 맵은 학습을 통하여 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑함으로서 위상 특징맵을 생성한다. 위상 특징맵은 입력 데이터의 특징공간의 상호간의 유사성을 가지고 있으며, 각 노드는 노드벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사화상이 분류된다. 이러한 자기조직화 맴에 의한 유사화상 분류결과에 대한 k-NN 탐색을 구현하기 위한여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제화상으로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사화상 검색에 유효한 결과를 얻을 수 있었다.
  13. 오선진;이경숙;배인한 523
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    주문형 비디오 시스템의 성능에서 핵심적인 문제는 클라이언트 요청들을 만족시키기 위해 요구되는 비디오 서버의 입.출력 대역폭이다. 이는 지연시간을 증가시키는 원인이 되는 중요한 자원이다. 따라서, 공유를 통하여 비디오 서버 입.출력 요청을 감소시키는 일괄처리 및 피기백킹 등의 다양한 방법들이 사용되고 있다. 일괄처리 정책은 같은 객체에 대한 요청들을 묶어서 기억장치 서버에 대한 하나의 입.출력 요청을 만드는 것이고, 피기백킹 정책은 대응하는 입.출력 스트림들을 그룹으로 서비스할 수 있는 하나의 스트림으로 병합하기 위하여 진행중인 요청들의 디스플레이 율을 변경하는 정책이다. 본 논문에서는 인기 있는 비디오에 대한 요청들의 가능한 한 스케쥴링 되도록 비디오 서버의 입.출력 스트림 용량을 비디오 요청 도착율에 따라 동적으로 예약해 둔다. 그리고 일괄처리의 단점인 스트림 요청 지연시간과 피기백킹의 문제점은 디스크 대역폭 낭비 등을 해결하는 예약기반 하이브리드 디스크 대역폭 절감 정책을 제안한다. 제안한 정책의 성능은 시뮬레이션을 통해 기존의 일괄처리와 피기백킹 정책들과 비교 평가한다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 예약기반 하이브리드 디스크 대역폭 절감 정책이 기존의 일괄처리나 피기백킹 정책들에 비해 낮은 서비스 이탈확률과 높은 프레임 절약 백분율 그리고 일정한 서비스 평균대기시간을 제공함을 알 수 있다.
  14. 정성환 533
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    본 연구에선는 FAGA(Fuzzy Attribute Relational Graph) 노드의 단일특성을 실제 영상을 응용하여 다중특성으로 확장하고, 노드의 레이블뿐만 아니라, 칼라 질감 그리고 공간관계를 고려한 다중특성 관계 그래프를 이용한 새로운 영상검색을 제안하였다. 1,240 개의 영상으로 구성된 합성영상 데이터베이스와 NETRA 및 Corel Drew 의 1,026개의 영상으로 구성된 자연영상 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 다중특성을 고려한 접근방법이 단일 특성만 고려하는 방법에 비하여, 합성영상의 경우 Recall에서 6~30% 성능 증가를 보였고, 자연연상의 경우에도 Displacement 척도들과 유사 검색 영상의 수에서 검색 성능이 우수함을 실험을 통하여 확인하였다.
  15. 조영석;이주신 539
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    본 연구에서는 배경과 구분되는 이동물체를 추적하기 위한 방법으로 부분 외곽선 정보를 이용한 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 추적은 이동물체의 외곽선을 검출한 다음 외곽선 정보를 이동물체의 특징으로 정하여 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 먼저 이동물체 외곽선 정보를 이용하여 연속한 동영상 입력에 대하여 속 BMA(Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 움직임 벡테를 기초로 이동물체를 추출한다. 다음은 이동물체 초기 특징 벡테 생성단계로서 이동물체에 대한 외곽선을 추출한다. 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 실제영상을 가지고 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적연산이 간단하였다. 제안된 이동물체 추적알고리즘 중 이동벡터를 추출하는 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39%감소였으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 [$10{\times}5$]일 때 검색오차가 2화소 이하로 양호하게 나타났다. 또한 기본 능동 윤ㅅ곽선 축적알고리즘은 물체 외곽선 크기에 따른 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 특징벡터의 크기가 일정하기 때문에 동일한 처리시간이 필요하였다.
  16. 박준호;전대성;윤영우 549
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    2차원 영상으로 부터 3차원 영상으로 복원하는 일은 일반적으로 카메라의 초점에서 영상 프레임의 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 식나과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 카메라의 움직임이 포함되어 있는 단안 영상 시퀸스로부터 3차원 영상 제작에 필요한 상대적인 깊이 정보를 실시간으로 추출하는 알고리즘을 제안하고, 하드웨어를 구현하기 위한여 알고리즘을 단순화하였다. 이 알고리즘은 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보의 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 불록매칭 알고리즘에 기반을 둔 전역 움직임 탐색에 의한 움직임 벡터를 추출한 후, 카메라 회전과 확대/축소에 관한 카메라 움직임 보상을 실행하고 깉이 정보 추출 과정이 전개된다. 깊이 정보 추출 과정은 단안 영상에서 객체의 이동처리를 분석하여 움직임 벡터를 구하고 프레임내의 모든 픽셀에 대한 평균 깊이를 계산한 후, 평균 깊이에 대한 각 블록의 상대적 깊이를 산출하였다. 모의 실험 결과 전경과 배경에 속하는 영역의 깊이는 인간 시각 체계가 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.
  17. 조영창;이태흥 557
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    일반적으로 블록기반 움직임 추정에서 움직임 경계에 위치한 블록 내에서 서로 다른 움직임을 갖는 여러 움직임 영역이 공존한다. 이 때 블록 내의 움직임 보상오차는 각 움직임 영역에 따라 다르게 나타난다. 이는 기존의 평균절대오차와 같이 블록 전체에 대해 누적된 정합오차를 사용할 경우, 그릇된 움직임을 추정하고, 블록 전체의 움직임 보상에서 시각적으로 화질을 저하시키는 결과를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 시공간적으로 인접한 블록들의 움직임 정보를 이용하여 블록을 움직임에 따라 영역별로 나누고, 각 영역별 평균 움직임 보상오차를 구한 후, 영역간 보상오차의 최소편차를 고려하는 새로운 정합함수를 정의함으로써 최적의 움직임 벡터를 추정하기 위한 방법을 제안한다. 모의실험을 실시하여 기존의 평균절대오차를 사용한 전역 탐색법(full search : FS)과 윤곽기반 블룩 정합(edge oriented block matching algorithm)에 대한 추정결과를 서로 비교하여 제안한 방법의 우수성을 보였으며, 특히 움직임 보상결과 움직임 경계에서의 화질향상을 얻을 수 있었다.
  18. 이적식 565
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    위치와 주파수 불확실성 곱이 작은 해석함수는 영상처리와 압축에 많은 장점이 있다. 지금까지의 불확실성원리에 기초하여 이 값을 계산하였으나, 이러한 측정은 최대 응답주파수가 0 이 아닌 인간시각필터에서 적절한 주파수 불확실성의 측정방법이 될 수 없다. 최대 응답을 갖는 주파수에 대한 주파수 불확실성을 계산하는 새로운 측정방법을 이용하여 결합유효폭을 유도하고자 한다. 결합변수가 커지면 많은 함수들의 결합유효폭이 0.5로 수렴하는 해석 결과를 얻었으며, 고려 대상 중에서 Gabor cosine 함수가 우수한 성능을 보였다.
  19. 이준호 573
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    This research proposes a generalized local feature structure named "LSG(Local Surface Group) for model-based 3D object recognition". An LSG consists of a surface and its immediately adjacent surface that are simultaneously visible for a given viewpoint. That is, LSG is not a simple feature but a viewpoint-dependent feature structure that contains several attributes such as surface type. color, area, radius, and simultaneously adjacent surface. In addition, we have developed a new method based on Bayesian theory that computes a measure of how distinct an LSG is compared to other LSGs for the purpose of object recognition. We have experimented the proposed methods on an object databaed composed of twenty 3d object. The experimental results show that LSG and the Bayesian computing method can be successfully employed to achieve rapid 3D object recognition.
  20. 이학찬;조철훈;송중원;남궁재찬 579
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    디지털 워터마킹이란 영상이나 비디오, 오디오, 텍스트 등의 저작물에 잘 식별되지 않은 표시를 삽입하여 저작권을 보호하는 방법으로 소유권자의 동의 없이 저작물을 배포, 복사되는 것을 방지하는 방법이다. 본 논문에서는 MPEG 기반의 압축된 영상에 저작권 보호를 위한 시스템의 구현을 위하여 휘도신호에 웨이블릿을 이용한 워터마크 키의 삽입과 추출에 대하여 연구한다. 우선, 원 이미지를 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 주파수 영역으로 분해한다. 이 때, RSA(Rivest, Shamir, Aldemen) 공개키(public key)의 암호화 대상을 VLC(variable length coding) 파라메터의 RUN으로 하였다. 이웃하는 RUN파라메터 사이의 높은 연관성은 이미지 전체에 영향을 미치기 때문에 비밀키(private key)를 소유하지 않은 비인가자의 불법적인 행위를 막을 수 있다. 실험 결과, DCT기반의 저주파 대역에 대한 직접적인 암호화 방식〔13〕보다 더 적은 키를 삽입시키면서 오히려 더 높은 왜곡과 위치가 이동된 이미지를 얻을 수 있었다.