본 연구팀에서는 기존의 기호주의 전문가 시스템의 경우 지식표현 체계가 의미구조를 반영하지 못함으로써 발생하는 경직성문제를 해결하기 위해 CSN(Connectionist Semantic Network) 모델을 제안하였다. 그러나 CSN모델은 상위개념간의 관계를 표현하기 위해 단순한 전향 신경망을 사용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현 및 추론에 어려움이 있었다. CSN 모델의 이런 문제점을 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현과 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에 효과적으로 의미구조를 반영할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 하이브리드 구조를 제안하고, 실험을 통하여 제안된 하이브리드 구조의 타당성을 보인다.

전기실험 관련 인공과학 실험실은 중.고등학교 교과과정의 전기실험을 중심으로 한 임의의 모의 실험을 컴퓨터 상에서 가상적으로 진행 할 수 있도록 한 기존의 인공화학실험실에 기반한 시스템이다. 본 논문에서는 실험 진행을 위해 사용되는 도구 지식을 구조적으로 표현하였으며 실험 진행을 위한 도구간의 공간관계를 정의하였다. 그리고 실험의 전체상태를 나타내는 실험실 상황판의 도구간 관계정보를 통해 생성되는 계산 모델을 설계하였다. 계산 모델은 추론 진행의 조건이 되는 도구의 속성값을 결정하며, 이를 통해 추론을 효율적으로 진행 할 수 있다.

Ripple Down Rules(RDR)이론은 지식베이스시스템을 지식공학구축기술 또는 지식공학자의 도움 없이 특수분야전문가에 의해 효율적으로 유지보수, 구축되어진다. 특히 시스템의 운용 중 지식베이스의 수정을 효율적으로 처리할 수 있다. 본 논문은 단일결론을 생성하는 RDR이론의 확장인 복수(複數)결론(multiple classification)을 유도하는 MCRDR이론에 대하여 설명한다. MCRDR은 복잡한 복수결론을 허락하면서 RDR이론의 최대 장점인 지식베이스의 간편한 유지보수 기증을 유지한다. MCRDR의 KA과정, 기초케이스 문제해결방법, 그리고 복수결론 추론문제에 대하여 논할 것이다. MCRDR시스템의 우수성을 모의전문가를 이용한 시스템 수축과 실험으로 증명해 보일 것이다. 이 실험을 통하여 복수결론을 지원하는 MCRDR이론이 단일결론을 지원하는 RDR이론을 통하여 효율적으로 증명하고, 또한 기존의 기계학습방법과의 차이점도 보여줄 것이다.

지식구조로 시소러스를 이용하는 기존의 정보검색 시스템들이 사용자에게 만족할 만한 검색결과를 제시하지 못하고 있다. 이것은 기존의 정보검색 시스템들이 이용하고 있는 시소러스 구조가 사람의 지식구조와 다르고, 시소러스를 이용하는 검색 방법이 사람의 검색 방법과 차이가 있기 때문이다. 본 논문에서는 어떤 분야의 인간 전문가가 해당분야에 관한 전문지식이 없는 일반인이 필요로 하는 정보를 찾아주는 방법을 모델링한 지능형 정보검색 시스템을 개발하기 위하여 인간 전문가의 지식구조를 모방한 시소러스 구조를 설계하였고, 인간 전문가의 검색 방법을 모방한 검색 방법을 고안하였다. 설계된 시소러스 구조에는 인간 전문가의 지식구조 내에 표현되어 있는 여러 종류의 관계들이 포함되어있고, 고안된 검색방법은 관련도를 사용자의 질의어와 확장된 색인어 사이의 관계의 종류를 추론한 결과와 거리 단계를 고려하여 평가한다.

설명 기반 학습은 시스템 성능향상에 필요한 탐색 제어 지식을 학습하는 방법으로 많이 이용되고 있다. EBL은 과거의 문제풀이 과정을 일반화하여 학습한 다음 이와 유사한 상황이 발생할 경우, 문제풀이를 거치지 않고 학습된 해답을 신속하게 제시하여 성능을 향상시킨다. 그러나 새로운 문제 해결이 과거 문제 풀이 해답에 의존할 경우, 그에 대한 해답을 신속히 구할 수는 있지만 해답의 질은 학습 결과에 의존하지 않을 때보다 오히려 못할 수 있다. 이러한 현상을masking효과라고 한다. 본 논문에서는 의존성 구조를 학습, 이용하여 이러한 masking 효과를 축소하고자 한다. 의존성 구조는 현 상태에서 선택된 연산자가 이후의 문제 풀이에 끼치는 영향을 포함하는 구조로서, 이후 유사한 상황에 대해 선택될 연산자의 적합성 및 효율성을 평가하는 기준으로 사용될 수 있다는 점에서 masking 효과를 축소할 수 있다.

본 논문은 EBL 기반의 제어지식형 계획기에서 다양한 목표확장 방법을 사용하여 MEA의 불완전한 계획생성을 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 계획기의 문제 공간을 탐색하는 방법 중 하나인 MEA는 현재상태와 목표상태의 차이를 줄이기 위하여 연산자를 선택한 후에, 연산자의 조건절을 현재상태가 만족하는지의 여부에 따라서 조건절의 부목표화를 결정한다. 그러나 이러한 목표확장 방법은 현재상태에서 만족된 부목표에 대한 목표확장을 하지않음으로써 문제공간 탐색에서 제한된 범위만을 탐색하므로 목표를 만족하는 최적의 계획을 생성할 수 없으며, 또한 문제를 해결하는 계획이 있음에도 불구하고 탐색범위의 제한으로 인해 계획을 생성하지 못하는 경우도 발생한다. 이와 같이 현재 상태에서 만족되어 목표확장을 하지 않은 부목표를 Anycase Subgoal이라 한다. 본 논문에서 제안하는 목표확장 방법은 ELB기반의 제어지식형 계획기를 Anycase Subgoal을 위하여 확장하는 방법으로 서, 초기의 문제공간 탐색에서 사용된 목표확장 방법에서 문제를 해결하지 못할 경우 탐색공간을 확장하여 문제를 해결하고, 문제에 적합한 목표확장 방법을 제어지식형 규칙으로 학습하여 유사한 문제에 대하여 효율적으로 계획을 생성한다.

본 연구에서는 속성중심 귀납법에서 사용하는 개념 계층의 상승 기법, 결정트리에 의한 귀납법에서 사용하는 정보 획득량의 측정 기법, 그리고 라프셋에 의한 지식감축 방법을 복합하여 저수준의 데이터를 고수준 정보로 일반화하고, 불필요한 속성들을 감축하여 간략화된 결정규칙을 도출하는 통합방법의 지식 발견 시스템을 시험적으로 구현했다. 여기서 추출한 최소화 결정 규칙은 대규모 데이터베이스에서 추출할수 있는 유용한 지식으로 의사결정에 사용하는 정보가 된다. 생성된 규칙지식은 각기 방법들보다 간결하다. 그리고 개념 일반화에 의해 유도된 지식이 고수준의 추상으로 표현된다.

본 논문에서는 그래프 구조 퍼지 시스템을 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화할 때, 해개체를 직접 코딩함으로써 발생되는 해개체 길이의 폭발적 증가 문제를 해결하기 위하여 문법 코딩 기법을 이용한 그래프 구조 퍼지 시스템을 제안한다. 문법적 코딩 기법은 퍼지 소속 함수와 퍼지 규칙의 상호 연관적인 규칙을 유전형으로 표현하여 퍼지 규칙의 반복적 패턴 혹은 재귀적 특성을 문법 규칙에 반영시킴으로써 유전자 알고리즘의 탐색공간을 효율적으로 줄인다.

클러스터링은 데이터의 특성 추출, 데이터의 압축 등을 목적으로 동일 클러스터에 속하는 데이터간에는 유사성이 크도록 하면서 다른 클러스터에 속하는 데이터간에는 유사성이 작도록 데이터를 군집화하는 것이다. 일상에서 발생하는 많은 데이터에는 관측 오류, 불확실성, 주관적인 판정 등으로 인해서 데이터의 속성값이 정확한 값으로 주어지지 않은 경우가 있다. 본 논문에서는 분명한 값뿐만 아니라 퍼지값도 포함한 데이터들에 대해서 퍼지 클러스터링하는 방법을 제안한다.

퍼지숫자는 불명확한 값을 표현하기 때문에, 퍼지숫자의 비교결과 역시 불명확한 성질을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 퍼지숫자의 비교결과에 존재하는 불명확성을 표현하기 위해서, 퍼지 만족도 함수를 제안한다. 퍼지 만족도 함수는 두 퍼지숫자를 비교하여 그 비교결과로 0과1사이의 퍼지집합을 출력한다. 즉, 어느 숫자가 다른 숫자보다 클(작을) 가능성을 단순히 0과1사이의 값이 아닌, 퍼지집합으로 표현한다. 퍼지 만족도 함수는 이전에 제안된 만족도 함수로부터 확장되었다. 본 논문에서는 만족도 함수를 간략히 소개하고, 이를 이용하여 퍼지 만족도 함수를 제안하며, 이를 퍼지숫자 비교에 적용한 예를 제시한다.

선형논리는 Girard에 의해 소개되었으며, 고전논리의 확장이다. 최근에는 형할당 시스템으로 λ$\mu$-논리의 연구가 성행중이며 함수프로그래밍 언어가 발전할 수 있는 계기가 되었다. λ$\mu$-논리에서의 계산은 형추론 연역과정이다. λ$\mu$-논리의 카테고리로의 해석 λ$\mu$＊-논리를 이용하여 분배카테고리를 일차적으로 구성하고 함수의 흐름을 구체적으로 나타내는 준함수로써 회로 카테고리Cir(CLL*)를 설계하였다. 특히 전산처리에서 흔히 사용하는 큐(Queues)로써 선형고전논리 기증을 온전히 발휘할 수 있음을 지적한다.

Sequential Ordering Problem(SOP)은 여러 개의 도시를 방문함에 있어 '어떤 도시를 다른 도시보다 먼저 방문해야 한다'는 선행제약이 있는 비대칭 순회 세일즈맨 문제(Traveling Salesman Problem)로서, 주어진 선행 제약을 만족하면서 모든 도시를 한번씩만 경유하는 가장 짧은 경로를 찾는 NP-Complete에 속하는 문제이다. 유전자 알고리즘은 SOP와 같은 조합 최적화문제에 대해 유용한 메타휴리스틱의 한가지이다. 본 논문에서는 SOP에 유전자 알고리즘을 적용할 때, 선행제약을 만족하는 해를 생성하는데 사용할 수 있는 선행관계유지 유전 연산자를 소개하고 이를 비교한다. 비교하는 유전 연산자는 선행관계유지 교차연산자, 선행관계유지 순서기반 교차연산자, 최대부분순서/임의삽입 연산자, 선행관계유지 간선재결합 연산자이다.

본 연구에서는 로버트 메이의 논리차이방정식(Logistic difference equation)을 이용하여 ASCII코드로 만들어진 문서를 암호화 할 수 있도록 하는 카오스 LCC(Logistic Chaos Cryptosystem)을 제안한다. 카오스를 이용한 암호화 기법은 기존의 암호화 기법으로 알려진 DES(Data Encrypion Standard)나 RSA(Rivest,Shamir,Adleman)등과는 비교되는 기법으로 초기 조건에 민감한 카오스의 특징을 이용하였다. 실험결과 제안된 LCC 기법을 통해 암호문은 카오스적으로 표현되었으며, 원문과 암호문 사이에 어떠한 관련성도 찾아 볼수 없었다. 향후 안전성이나 처리속도에 대한 검증과 표준화 문제 및 멀티미디어 자료등에 대한 암호화 기법을 계속 연구해야 할 것이다.

반복적 죄수의 딜레마(Iterated Prisoner's Dilemma, IPD)게임은 사회적, 경제적, 그리고 생물학적 시스템에서 협동의 진화를 연구하기 위한 대상으로 사용되어져 왔다. 이제까지 이기적이며 합리적인 개체들 사이에서의 협동의 진화에 대한 완전한 이해를 위하여 게임자의 수와 협동의 관계, 기계학습의 일환으로서의 전략학습, 그리고 이득함수가 협동에 미치는 영향 등에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 이 논문에서는 실험을 통해 이득함수에 따른 협동연합의 크기와 지역화가 NIPD(N-player IPD)게임에서 협동의 진화에 미치는 영향에 대해 밝히고자 한다. 시뮬레이션 결과 이득함수와 협동연합의 크기에 대한 실험에서는 협동개체에 대한 이득함수의 기울기가 배반개체에 대한 이득함수의 기울기보다 급하거나 최소 연합의 크기가 작을수록 협동연합의 정도가 높게 나타남을 알 수 있었다. 그리고 지역화 실험에서는 상호작용하는 이웃의 크기가 작을수록 협동연합의 크기가 크게 진화됨을 알 수 있었다.

3개 이상의 DNA 혹은 단백질의 염기서열을 정렬하는 복수 염기서열 정렬(multiple sequence alignment)방법은 염기서열들 사이의 진화관계, gene regulation, 단백질의 구조와 기능에 관한 연구에 필수적인 도구이다. 복수 염기서열 정렬문제는 NP-complete 문제군에 속하며, 이 문제를 해결하기 위하여 가장 유용하게 사용되는 알고리즘으로는 dynamic programming이 있다. Dynamic programming은 주어진 입력 염기서열 군들에 대한 최적의 정렬을 생산할 수 있다. 그러나 dynamic programming의 단점은 오랜 실행시간이 요구되며, 때로는 dynamic programming의 속성 때문에 이 알고리즘을 사용하여도 주어진 입력 염기서열 군들에 대한 최적의 정렬을 얻어내지 못하는 경우가 있다. 본 연구에서는 이러한 dynamic programming의 문제를 해결하기 위하여 genetic algorithm을 복수 염기서열 정렬문제에 적용하였다. 본 논문에서는 genetic algorithm의 design과 적용방법을 기술하였다. 본 연구에서 제안된 genetic algorithm을 사용하여 dynamic programming의 단점이었던 오랜 실행시간을 줄일 수 있었으며, dynamic programming이 제공하지 못하는 최적의 염기서열 정렬을 제공할 수 있었다.

본 논문에서는 병렬 정보검색 시스템에 있어 클러스터 문서할당을 위한 두 가지 휴리스틱 기법을 제시한다. 효율적 문서할당에 관한 매핑 문제를 정의하고 유전알고리즘과 모의냉각기법에 기반을 두는 휴리스틱 매핑 알고리즘을 기술한다. 알고리즘 성능실험과 관련하여 시뮬레이션을 통한 다른 할당 알고리즘과 비교평가한 결과 개선된 성능을 얻을 수 있었다.

소프트웨어의 고품질화를 추구하는 것은 필수적인 일이다. 좋은 품질의 소프트웨어를 획득 또는 개발하기 위해서는 S/W 품질평가에 대한 효율적인 방법이 요구되고 있다. S/W 품질평가는 객관적이고 정량적으로 평가되어야 하므로 본 논문에서는 S/W 품질평가에 대한 표준 및 기준, 방침과 전문가의 지식을 반영한 규칙기반 시스템을 이용하여 평가함으로써 정확하고 신뢰성을 보장하도록 설계하였다. 특히 쉽게 지식을 변경 또는 추가할 수 있도록 규칙기반 시스템으로 설계하였으며, 이러한 규칙기반 시스템을 이용하여 질의 응답을 통해 쉽고 효율적으로 S/W 품질을 평가할 수 있는 기반/기초기술을 제공하였다.

인터넷이 대중화된 현대사회에서 프로그램이 좀더 나은 가용성을 띠기 위해선 웹 브라우저를 이용한 인터넷 프로그램이 당연시되어 가는 추세에 이르렀다. 이러한 시점에서 전문가시스템으로 개발되는 모든 시스템도 현 추세에 맞게 변화해가야 할 것으로 생각한다. 본 논문의 목적은 JESS를 이용 전문가 시스템을 제작하여 구축 된 웹서버와 데이터베이스와의 연동으로 보다 효과적인 방법으로 많은 대중에게 전문가시스템의 사용을 일반사용자들이 접할 수 있도록 하는 기회를 제공함으로서 전문가시스템의 현실화에 접근하는 것이다.

사회 전 분야에서 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터를 이해하고 분석하는 새로운 자동적이고 지능적인 데이터 분석 도구와 기술이 필요하게 되었다. KDD(Knowledge Discovery in Databases)는 이러한 필요로부터 데이터에서 유용하고 이해 가능한 지식을 추출하는 연구이다. 데이터 마이닝(Data Mining)은 KDD에서 가장 중요한 단계로 데이터로부터 지식을 추출하는 단계이다. 데이터 마이닝에서 생성된 지식은 좋은 분류율을 가져야하고 이해하기 쉬워야한다. 본 논문에서는 퍼지 결정트리(FDT : Fuzzy Decision Tree)에 기반한 효율적인 데이터 마이닝 알고리즘을 제안한다. FDT의 각 링크는 속성(attribute) 값을 갖는 퍼지 집합이며, EDT의 각 경로는 퍼지 규칙을 생성한다. 제안된 알고리즘은 ID3의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법으로 히스토그램에 이루어진다. 마지막으로 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 표준적인 패턴 분류 벤치마크 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.

이열 기계 배치 문제는 기계의 수가 많아지면 기존의 알고리즘으로는 실제적으로 해결이 불가능한 조합 최적화 문제이다. 본 논문에서는 최적의 기계 배치를 찾기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하고 기존의 방법과 비교하여 선택 과정의 개선을 통해 최적화의 성능을 향상시키는 방법에 대하여 고찰한다. 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 분석하였다.

본 논문에서는 웹을 기반으로 한 인터넷에서 유전자 알고리즘을 이용한 정보검색 방법을 제시한다. 특정 문제에 대한 가설 공간을 탐색하여 최적의 해를 찾을 때 지역성과 전역성을 함께 고려하는 유전자 알고리즘의 특성을 웹에서의 정보검색에 이용한다. 여기에서 고려할 점은 탐색속도와 탐색방향인데 본 논문에서는 탐색속도를 고려하지 않았다. 탐색방향은 사용자의 정보 요구와 검색된 문서와 유사도 평가함수로 조절하였다. 본 논문에서 제안한 유사도 평가함수로 실험을 한 결과, 사용자의 초기 정보요구에 대한 검색결과의 적합성 여부에 대한 사용자의평가가 기존의 검색엔진을 사용했을 때보다 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 HTML 문서의 특성을 고려해서 검색하는 경우에는 검색어에 대해 보다 특정적인 결과를 제시했으며, 문서 내에서 검색어의 지역 중요도만을 고려하는 경우는 보다 일반적인 결과를 제시하는 것을 확인할 수 있었다.

정보검색 시스템에서 시소러스는 정보항목에 대한 용어들간의 관계를 계층적 구조로 나타낸다. 따라서 정보검색 시스템에서 시소러스의 사용은 이용자의 질의에 있는 탐색어와 관련된 정보항목들을 검색할 수 있기 때문에 정보검색 시스템의 검색효율을 크게 증가시킬 수 있다. 그러나 기존의 시소러스 모델들은 용어들간의 관련 정도를 무시하거나 정량적인 수치값으로 부여하기 때문에 인간의 주관성과 부정확성을 다루는데 적합하지 않다. 용어들간 의미의 밀접한 정도(Degree of Closeness)는 모호하고 부정확한 판단에 근거하는 인간의 정성적인 측정 단위이다. 그러므로 관련정도를 정량적으로 표현하는 것은 정성적 개념을 정확한 숫자 값으로 변환하는 것이기 때문에 인간의 정성적 측정 단위를 정확하고 용이하게 정량적으로 측도하여 반영한다는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 용어들간의 관련도를 정성적으로 부여한 시소러스 모델을 제안한다. 이 시소러스 모델에서는 색인어간의 관련도를 정성적으로 표현하기 위해 퍼지 집합 이론에 근거한 언어적 설명자들을 정의한다. 언어적 설명자들은 존재론적 문제가 고려되고 다분히 인식론적인 표현에 근거한다.

Perhaps one of the most versatile approaches to learning in practical domains lies in case based reasoning. To date, however, most case based reasoning systems have tended to focus on relatively simple domains. The current study involves the development of a decision support system for a complex production process with a limited database. This paper presents a set of critical issues underlying CBR, then explores their consequences for a complex domain. Finally, the performance of the system is examined for resolving various types of quality control problems.

본 논문은 일차원의 시계열 데이터를 입력을 하여 위상공간 재구성 과정을 거쳐 다차원 위상공간상에서 프랙탈 차원을 계산하는 효율적인 방법을 제안한다. 프랙탈 차원의 추정에 소요되는 계산량을 줄이기 위해 로그 연산을 비트 연산으로 대체하고, 거리계산의 순서를 바꿈으로써 위상공간의 차원에 무관한 상수 시간의 계산복잡도를 가지는 알고리즘을 구현하였다. 또한 최소절단자승 추정기법을 적용하여 로그-로그 그래프 상에서의 기울기 추정을 함으로써 프랙탈 차원의 추정치에 대한 정확도를 높였다. 참값이 알려진 시계열 데이터에 대한 차원 추정 실험을 통하여 제안된 방법의 정확성을 보였다.

ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System)는 추론기관의 추론 과정을 기억하고 각 추론 상태의 진위를 관리해주는 기능을 수행한다. ATMS는 JTMS나 LTMS와는 다르게 각 노드의 레이블과 Nogood들을 관리함으로써, 추론기관의 추론에 모순(Contradiction)이 발생하였을 때 이를 효과적으로 처리해준다. 기존의 ATMS는 모순에 영향을 주는 가정(Assumption)을 제거(Retract)함으로써 모순에 영향을 주는 원인을 제거하는 방식을 취하고 있다. 그러나, 본 논문에서는 이와 같은 방식으로 문제가 해결되지 못하는 새로운 종류의 모순을 설명하고 이를 처리하기 위해서는 ATMS가 추론기관과 연동하여 모순을 처리하는 방식에 대해서 서술하고자한다.

최근 환경의 중요성이 강조되면서 대규모 개발 사업 또는 대형 해상사고 등이 환경과 생태계에 미치는 영향을 예측하고자 하는 요구가 많이 발생하고 있다. 우리의 환경과 거기에 살고 있는 생물들은 비선형으로 행동하고 생존하므로 환경의 변화에 따른 생태계의 변화를 예측하기 위한 시뮬레이션 시스템은 비선형계를 표현해야한다. 본 논문에서는 비선형성을 충실히 반영하고 있는 A-life와 그것을 기반으로 해서 만들어진 생태계 시뮬레이션 시스템의 개발에 관해 기술하고 있다.

전문가 시스템의 사용자가 인터페이스는 초창기 텍스트 기반에서 시작하여 현재 멀티미디어 기반까지 발전하였다. 하지만 미리 정해져 있는 각본대로만 정보를 보여줄 수 있는 한계가 남아있기 때문에, 사용자는 인터페이스로써 본 논문에서는 가상현실을 제안하고 있다. 가상현실은 정보의 훼손 없는 전달을 보장하며, 인간중심의 인터페이스이기 때문에 사용자가 쉽게 접근할 수 있으며, 추론 결과도 감각적으로 용이하게 이해할 수 있다. 또한 지식 모델링 부분에도 가상현실은 높은 효율성을 제공할 것이다. 가상현실이 아직은 기술적으로 과도기에 있지만, 다양한 컴퓨터 시스템 영역에서 가상현실을 사용자 인터페이스로써 도입하려는 움직임에 맞춰, 전문가 시스템에서도 이를 수용하는 노력이 시작되어야 할 것이다. 본 논문에서는 가상현실을 도입했을 경우 전문가 시스템의 구조를 제시하고 간단한 실험 결과를 제시한다.

최근 네트워크 기술의 발달과 함께 분산환경에서의 대용량의 다양한 정보를 처리하기 위한 연구의 일환으로 이동 에이전트에 대한 관심이 높아지고 있다. 이동 에이전트 패러다임이란 기존의 메시지 전달 방식과는 달리 직접 작업을 수행할 수 있는 소프트웨어 객체를 전달하는 방식을 이용한 것이다. 본 논문에서는 이동 에이전트 패러다임을 적용하여 여러 호스트에서 독립적으로 개발한 기존의 전문가 시스템을 통합적으로 활용할 수 있도록 구성한 분산 전문가 시스템 개발 환경을 설계, 구현하였다. 이동 에이전트 패러다임은 소프트웨어 객체를 직접 전달함으로써 분산환경 구현시 문제가 되는 네트워크의 부하를 감소시켜 줄 수 있고 다수의 독립된 호스트에서 시스템의 개발을 손쉽게 할 수 있는 장점이 있다. 따라서 분산환경 하에서 보다 다양한 전문가 시스템을 개발할 수 있는 환경을 마련해 줄 수 있으리라고 보여진다.

객체와 객체, 객체와 환경(공간 객체) 사이의 상호작용을 Field 라는 개념을 도입하여 개념적으로 장 이론이라는 방법론으로 객체들간의 상호작용을 해석하였다. 구체적으로 환경은 공간에 대한 수학적 개념으로 정의하고 객체와 환경사이의 상호작용은 해석하였다. 구체적으로 환경은 공간에 대한 수학적 개념으로 정의하고 객체와 환경사이의 상호작용은 일련의 상호 의존적 사실들로 표현하였다. 따라서 공간에 대한 수학적 개념과 힘의 역동 개념을 동원해서 객체와 환경이 주어진 상황에서 나타나는 구체적인 행동을 기술한다. Vector, Algebra, Topology 등과 같은 물리학적 및 수학적 개념을 도입하여 객체 상호작용을 해석하기 위한 과학적 이론 시스템 개발에 활용할 가능성을 제시하였다.

점차 규모가 확대되어 가는 전자상거래 분야에서 차별화를 위하여 개인화된 서비스 제공을 위한 one-to-one 마케팅을 도입하였다. 기존의 가상 상점들을 사용자가 구매를 원하는 물건을 검색하여 찾아야 하는데, push기술과 에이젼트를 도입함으로써 고객에게 맞춤 서비스를 제공한다. 고객의 선호도 조사와 로그인한후의 행위를 모니터링하고 구매결과들을 분석하여 다음 고객의 방문시 그 고객만의 상점을 제공해준다. 모니터링 에이젼트(Monitoring Agent), 분석 에이젼트(Analysis Agent)의 도입으로 고객이 정말 원하는 것이 무엇인지 고객이 인지 못하고 있는 것도 제시함으로써 정보의 유용성을 높여주고, 개인화 에이젼트(Personalize Agent)를 통해 고객의 편의 도모뿐만 아니라 Rule-based에 근거하여 고객이 관심 있을 만한 상품과 광고를 선정해 제시함으로써 구매를 자극한다. 본 시스템에선 자바의 "Write Once, Run Anywhere" 성격에서 잘 나타난 분산환경에서의 장점을 이용하고자 최대한 자바의 기술을 사용해서 시스템을 설계하고 에이젼트를 만들었다.이젼트를 만들었다.

본 시스템은 현재 연구 개발중인 정보에이전트 시스템의 일부로서 특정분야에 대한 사용자의 관심 주제에 관련된 정보와 함께 적절한 문서를 제공하는 지식 기반 시스템이다. 이러한 목적을 위해서 본 시스템의 지식베이스는 구조적인 방식으로 표현된 BKB(Biology Knowledge Base)와 DIC(DICtionary)로 구성된다. DIC는 특정분야에서 일반적으로 사람들이 사용하는 용어와 학명을 기준으로 하는 시스템에서 사용하는 용어와의 관계와 그러한 용어들간의 동의어 관계를 갖고 있다. 또한 BKB는 동물에 관련된 지식베이스로써 상위.하위 개념과 함께 사용자가 원하는 정보를 제공하기 위해 객체의 속성과 이에 관계된 값들을 포함한다. 본 시스템은 문서를 검색할 때 사용자 초기 질의를 상위.하위 개념 그리고 동의어로 확장할 뿐만 아니라 사용자 의도의 정확한 표현을 위해서 제공하는 다양한 질의 형식에 따른 질의 처리 결과로도 확장하므로 효과적인 문서 검색 결과를 보인다.

본 연구는 웹 에이전트에 있어서 가장 핵심적인 부분이라 할 수 있는 사용자 특성모델 구축방법을 개선하는데 목적을 두고 있다. 사용자 특성모델을 귀납적 기계학습 방식으로 자동 추출하기 위해서는, 사용자가 관심을 가지는 분야별로 문서를 자동 분류하는 작업이 매우 중요하다. 지금까지의 방식은 사람이 관심부여에 따라 문서를 수동적으로 분류해 왔으나, 문서의 양이 기하급수적으로 증가할 경우 처리할 수 있는 문서의 양에는 한계가 있을 수밖에 없다. 또한 수작업 문서 분류 방식을 웹 에이전트에 그대로 적용하였을 경우 사용자가 일일이 문서를 분류해야한다는 번거로움으로 인해 웹 에이전트의 효용성이 반감될 것이다. 따라서 본 연구에서는 비감독 문서 분류 알고리즘과 그것을 바탕으로 얻어진 문서 분류 정보를 후처리 (Post-Processing)함으로써 보다 간결하고 정확한 문서 분류 결과를 얻을 수 있는 구체적인 방법을 제공하고자 한다.

가상환경은 3D 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 실제 작업환경에서 작업하는 것과 같은 몰입감을 사용자에게 줄 수 있지만, 동적인 가상환경은 발생하는 문제들이 복잡하기 때문에 하나의 단일 에이전트로 주어진 문제를 해결하기에는 한계가 있다. 따라서 복잡한 문제들을 작은 문제들로 모듈화 시켜서 해결해야 하는데, 이에 적합한 시스템이 다중 에이전트 시스템이다. 다중 에이전트 시스템은 여러 에이전트들이 협동하여 문제를 해결해야하기 때문에 에이젼트들과의 통신문제와 정보의 공유, 그리고 동적으로 변화되는 가상환경과의 효율적인 상호작용 방법 등이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 Soar라는 인공지능 아키텍처를 이용하여 이러한 다중 에이전트 시스템을 모형화하는 방법에 대해 기술하고 가상현실 시스템과 동적으로 상호작용 하면서 추론/계획하고 행위를 생성하는 방법을 제시한다.

최근의 업무 환경은 네트워크를 이용한 다자간의 통신을 바탕으로 하고 있다. 조직의 주요한 정보 자산들은 다양한 내부 통제(Internal Control)와 각종 보안 시스템을 통해 보호 받고 있으며, 이들에 대한 침입(Intrusion)을 탐지해내고 자산을 보호할 수 있는 방안에 대한 계속적인 연구가 이루어지고 있다. 이러한 침입 탐지(Intrusion Detection)를 위한 소프트웨어 기술의 한 방안으로써 Agent에 대한 논의가 이루어지고 있으나, 이들 Agent간의 통신과 시스템 전체적인 측면에서의 조율(Coordinate) 및 관리에 대한 연구 성과는 아직 까지는 미약하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 Intrusion Detection Agent들간의 조율을 담당할 수 있는 구조(Architecture)로서 Blackboard 시스템을 제안하며, 소규모 프로그램을 작성하여 침입 시나리오에 대한 탐지 과정의 시뮬레이션을 통해 본 모델을 평가해보도록 한다.

최근 다중 에이전트에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 이질적이고 분산된 컴퓨팅 환경에 효율적이며 적응성이 향상된 여러 가지 형태의 다중 에이전트가 개발되고 있다. 하지만 아직 이질적인 에이전트의 동적구동을 통한 효율 향상과 유연성에 대한 연구는 초보단계이다. 본 논문에서는 자바로 된 다중 에이전트 기반 구조에서 서로 각기 다른 컴퓨터 언어로 만들어진 에이전트가 분산된 환경에서 상호 협력을 통해 작업을 수행하기 위해서 사용자나 다른 에이전트의 요청으로 동적으로 수행될 수 있는 기술을 설계하고 구현하였다. 또한 서로 다른 에이전트간의 협력을 가능하게 하는 통신기능을 다중 에이전트 기반기술에 적용함으로써 사용자의 요구에 더욱더 능동적으로 대처하고, 다양한 환경 변화에 강한 적응성과 개선된 협동능력을 제공하도록 구현하였다.

현재 전자상거래는 관련기술의 발달로 인해 세계적으로 빠르게 확산되고 그 규모 또한 커지고 있는데 전자상거래는 단순히 구매행위만을 의미하는 것이 아니고 상거래와 관련된 문서교환, 교섭 등의 일련의 모든 행위를 포함하는 개념으로 최근 이 전자상거래를 CALS와 연관하여 CALS/EC라고 부르기도 한다. 우리군에서도 국방조달본부 등에서 CALS/EC 체계의 구축을 위한 사업이 추진되고 있는데, 이러한 체계가 이루어진다하더라도 많은 문서량과 관련업체로 인해 사용자가 업무를 수행하는데 많은 어려움이 있을 것이다. 따라서, 전자상거래의 여러 기술요소들에 부가하여, 최근 크게 주목을 받고 있는 에이전트기술을 이용해 사용자의 비전문성을 극복하고 편리성을 제공해줄 수 있도록 국방조달업무중 공고, 입찰, 계, 구매, 지불 업무를 위한 국방 군수 조달 전자상거래용 지능형 멀티에이전트 시스템 설계에 대해 연구하였다.

최근의 에이전트 시스템 연구는 간단한 작업을 처리하는 단일 에이전트들이 모여 하나의 서비스를 제공하는 멀티 에이전트 시스템 분야에서 활발히 이루어지고 있다. 이러한 멀티 에이전트 시스템에서는 요구된 서비스를 구성원들이 효율적으로 협동하여 제공하기 위해 이들을 통합하고 실행순서 등을 조정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 계획, 그룹, 작업의 세가지 단계로 구분되는 규칙과 ECA 규칙을 사용하여 계층적 작업흐름을 정의하고 이를 통하여 에이전트들을 조정하는 방법을 제안한다. 계층적 작업흐름의 사용으로 기존의 방법과 달리 에이전트를 계층화하여 새로운 서비스를 구성할 경우 세부적인 수행사항에 대한 언급없이 상위 단계의 계획 규칙만을 지정하여 구성할 수 있는 장점이 있다.

광역 네트워크 정보원으로부터 정보량이 증가함에 따라 효율적인 정보검색 도구의 필요성이 강조되고 있다. 기존의 정보검색 도구는 내용기반 검색방법으로 대상영역에 관계되는 체계적인 지식이 결여되어 사용자의 요구에 정확한 정보의 제공이 어려웠다. 본 논문에서는 광역 네트워크 환경에서 시시각각으로 생성.소멸되는 정보 중 사용자가 원하는 정보를 정확한 시간에 정확하게 제공하기 위해 지능적인 처리가 가능한 Ontology를 이용하였다. 광역 네트워크에 산재하는 대량의 정보원에서 Ontology를 이용하여 사용자가 필요한 정보를 자동적으로 수집.분류하는 지능형 에이전트인 정보검색 시스템을 제안한다.

본 논문에서 구현하고자 하는 웹기반 사용자별 에이전트는 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자들에 대한 사용자 관심도를 사용자의 웹검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 사용자가 직접 기술하게 하고 이를 별도의 학습서버를 두어 사용자별 프로파일을 만들어 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 서버에서의 학습 과정은 웹 브라우저를 통하여 수집된 정보를 바탕으로 사용자가 관심을 가지는 웹 문서의 일반적인 내용에 대한 관심 정확도를 높이는 일련의 단어 정제 과정을 통하여 최적의 관심 키워드를 추출하는 작업으로 이루어지며 이는 표현 모델인 사용자 프로파일을 구축하여, 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템에서 적용되는 학습 방식은 사용자의 웹 문서 관심도에 의존하므로 웹 문서에 나타나는 텍스트들을 대상으로 C4.5 학습 시스템을 적용한다.

웹 에이전트는 사용자가 좀 더 손쉽게 웹 상의 정보를 얻을 수 있게 하는 것을 목표로 하는 인터넷 정보 검색 도구이다. 본 논문에서는 개인용 웹 에이전트 시스템에서 적합성 피드백(Relevance Feedback)에 의해 사용자의 취향을 학습하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 제시된 적합성 피드백에 의한 학습 방법이 사용자의 취향을 성공적으로 학습함을 보였다. 적합성 피드백을 혼용할 때와 각각 한가지만 사용할 때로 나누어 실험하였으며, 피드백이 진행되면서 검색결과의 정확도가 변화하는 정도를 관찰하였다.

웹 상의 메타 검색 엔진, Push 프로그램 그리고 에이전트와 같은 웹 기반 응용 프로그램들은 웹 문서의 취득과 자동 필터링에 대한 능력을 필요로 한다. 이를 위한 인터페이스의 지식들은 대부분 코드 내에서 ad-hoc으로 구현되어 왔다. 본 논문에서는 취득된 웹 문서를 전처리하고 원하는 정보를 추출하기 위한 방법을 제시하고, 웹 상위 신문 기사에 대한 검색으로 실험해 보았다. 검색 시스템은 웹 문서의 전처리 과정을 통해 필요한 정보에만 집중할 수 있고, 아주 적은 양의 일반화된 지식을 토대로 원하는 정보를 용이하게 찾을 수 있었으며, 또한 웹 문서의 형식이 바뀌더라도 크게 영향을 받지 않으며, 새로운 웹사이트의 추가도 용이하였다. 본 논문의 방법으로 구현된 신문 기사 검색 시스템은, URL과 아주 적은 양의 지식만으로도, 10 개의 신문 웹사이트에서 문서를 가져와 효과적으로 해석할 수 있었다. 본 논문의 방법은 메타 검색 엔진이나, 잡지나 신문 기사 정보의 푸쉬(Push) 솔루션, 또는 상품 정보 검색 시스템 등의 설계에 활용될 수 있다.

다양하고 방대한 양의 정보가 산재해 있는 웹의 정보 소스들 중 특정 도메인에 해당하는 문서를 판단하는 방법과 효과적인 검색을 지원하기 위한 웹 문서 순위 결정 방법을 제안한다. 웹에 산재되어 있는 정보들은 특정 도메인에 적합한 문서들만을 저장하기 위해 특정 지식 베이스를 기반으로 하는 지식 정보를 이용하여 문서의 평가 작업을 한다. 또한 효과적인 검색을 지원하기 위한 웹 문서 순위 결정 방법으로 두 단계의 처리를 거친다. 첫째, 사용자로부터 주어진 질의에 대해 그 질의를 이루고 있는 각 단어들에 대한 상대적인 중요도를 반영한 P-norm 모델을 적용하여 문서의 순위를 결정한다. 두 번째 단계로 관련 문서들간의 유용한 링크 정보를 이용한 재조정 작업에 의해 문서의 순위를 결정하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법에 의해 적절한 문서의 판단과 더 나은 정보의 제공을 수행할 수 있는 효과적인 정보 검색 기능을 가진다. 정보 탐색자에게 정확하고 효과적인 정보를 제공할 수 있게 되었고, 일반적인 웹 검색 방법과의 비교에 의해 검색 효율이 향상됨을 보인다.

본 연구실에서 개발하였던 클라이언트/서버 환경에서의 분산 멀티미디어를 이용한 CAI 시스템을 인터넷 환경에서 m:n 통신을 자유롭게 할 수 있도록 CORBA를 이용한 웹 기반의 원격 교육 시스템으로 구현한다. CORBA는 플랫폼과 개발 언어에 독립적으로 클라이언트와 서버의 객체들 사이에서 데이터를 상호 전달하도록 하는 미들웨어이다. 기존에 개발한 클라이언트/서버 원격 CAI 시스템의 경우는 클라이언트에 시스템의 일부가 구현되어야 함으로 클라이언트 측의 부담이 커지고, 학습자에게 공간상의 제한을 요하며 서버 측의 변화에 대해 클라이언트는 민감해진다. 이들 문제점을 CORBA를 이용하여 웹 상에 구현함으로써 학습자는 클라이언트에서 웹 브라우저만으로 학습이 가능하며 서버 측의 어떠한 변화에도 투명성을 가진다. 시스템의 개발에 있어서도 클라이언트와 서버를 서로 독립적으로 개발하므로 효과적이고, 객체 지향 언어를 사용함으로 재사용성 등의 장점을 가진다. 또한 시스템의 확장에 있어 많은 편리함을 제공한다.

본 논문은 멀티미디어 시나리오 수행시간 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 멀티미디어 시나리오를 확률분포표를 갖는 페트리넷(Multimedia Petri Net with probability Distribution Table: MPNDT)으로 모델링하고, MPNDT 모델에서 시나리오의 흐름을 시뮬레이션하여 시작부터 종료에 이르기까지의 수행시간을 계산하다. 사용자는 이를 참조하여 시간 사용 계획을 세울 수 있고 , 멀티미디어 정보제공자는 이를 참조하여 사용자에게 가장 효율적인 감상 스케쥴을 작성하여 줄 수 있다.

본 논문에서는 여러 정보검색 엔진들이 분산되어 있는 환경에서 이 엔진들의 검색 결과를 효과적으로 취합하여 사용자에게 제시하는 컬렉션 융합 방안을 제안하고자 한다. 이 방법은 우선 학습 질의어로 검색된 문서들의 클러스터링 정도를 이용하여 컬렉션에의 신뢰도를 측정하고 새로운 질의어가 입력되었을 때 각 컬렉션에서 검색된 문서의 유사도를 조정하여 융합하는 방법이다. 여기에서 각 컬렉션의 신뢰도는 미리 준비된 학습 질의어와 이 학습 질의어를 입력하여 검색된 문서들 사이의 유사도를 분석하여 측정한다. 이 신뢰도는 새로운 질의어가 입력되었을 때 각 컬렉션마다 문서들을 검색하고 이들 문서들을 어느 정도 신뢰할 것인가를 결정하는데 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법은 학습과정에서 사람이 학습시킬 필요가 없는 비지도 학습에 기초하고 있다. 따라서 지금까지 지도 학습에 기초한 컬렉션 융합 방법과는 달리 인터넷과 같이 문서들이 동적으로 변하는 환경에서 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.

정확한 정보를 검색하기 위해 단일단어를 사용하는 대신에 다중단어를 사용하는 정보검색 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 아직까지 다중단어를 이용한 검색시스템은 그리 많지 않다. 다중단어를 이용한 정보검색시스템의 한 예가 키팩트를 이용한 정보검색 시스템이다. 키팩트란 키워드뿐만 아니라 관련정보를 같이 포함하고 있는 다중단어의 하나다. 키팩트에 기반한 정보검색 시스템은 현재 문서의 색인과정과 질의어의 키팩트 추출과정에서 같은 가중치를 가진 키팩트를 생성한다. 그러나, 하나의 명사구는 그것이 갖는 의미에 따라 각기 다른 다양한 키팩트를 생성하기 때문에, 이들의 결과에 기존의 정보검색 방법을 적용하는 것은 문제가 많다. 따라서 본 논문에서는 색인시에 생성되는 각각의 키팩트에 적절한 가중치를 부여함으로써 보다 정확한 정보검색이 이루어지도록 하는 방법을 제안한다.

본 논문에서는 개념을 기반으로 문서의 분류를 하는 확률벡터 모델의 분류기TAXON(Concept-based Text Categorization System)의 개선을 도모한다. TAXON은 한국어 문장을 분석하여 명사를 추출하고 명사의 개념을 시소러스 도구를 통해 획득한 후 이를 벡터화하여 주제와 입력 문서와의 관계성을 검사하는 문서 분류기이다. 본 논문은 문서 분류기 TAXON의 성능을 향상시키기 위하여 확률벡터 계산에 가중치 부여 휴리스틱을 도입한다. 그리고 시소러스 도구를 확장하여 문서 분류의 질을 높인다.

정보의 가치 증대와 사용자의 정보획득 욕구가 증대됨에 따라 개인 위주의 정보검색 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 특정 개인의 관심(interest)과 선호도(preference)를 반영하여 최적의 검색결과를 제공하기 위하여 사용자 프로파일을 구축하고, 통계적 분석 방법 이용하여 문서순위결정을 수행하는 방안을 제안한다.

한글은 중심어 후행성과 어순의 자유성, 격을 결정하는 조사의 생략 등으로 인해 영어권에서 연구되어진 변형 생성 문법이나 어휘 함수 문법, 구구조문법류 등이 적용되기 어려운 문제점을 가지고 있고 관형적인 표현이 많아 구문 규칙 만으론 분석하기 쉽지 않기 때문에 사전에 의존해야 하는 경우가 많으므로 이에 적합한, 사전을 구성하고자 한다. 그러나 기존의 태그와 키워드만으로 구성된 사전만으로 어려운 점이 많고, 이 때문에 문법 규칙을 같이 적용하게 되는데 이 규칙을 보통 알고리즘을 이나 수작업을 통해 사전으로 구성하므로 정확성도 떨어진다. 저자는 이 과정을 코퍼스를 통해 구성하여 시간을 줄이고 결합 정보 또한 보다 견고하게 구성하기 위해 통계 정보-코퍼스 내에서 결합이 사용된 빈도-에 따라 순위를 결정할 수 있도록 구성하였다. 이를 보다 확장하여 구문분석 시에도 활용할 수 있도록 분석된 단어간의 결합 정보와 그 결합이 사용된 빈도를 포함하여 구문 결합 정보 사전을 구성하고자 한다. 이는 기존의 의존 문법이나 구문 관계를 이용하여 구문분석을 할 경우 올바른 트리의 결합 관계를 검색할 때 쓰여질 수 있다.

본 논문에서는 다국어 통합정보사전 구축을 위한 한국어 용언의 통합정보사전을 구축하기 위해 정립된 사전개발 시스템의 개발 방법론을 바탕으로 한 통합정보사전개발 시스템(YDK:Yongjun Dosam Keysun)을 설계하고 구현한다. 개발한 YDK는 기존의 각종 사전의 다양한 사전정보를 통합할 수 있을 뿐 아니라 여러 자연언어처리 시스템들과의 접속을 통해 언어처리를 위한 사전정보를 손쉽게 통합할 수 있어 고품질의 전자사전을 개발할 수 있다.

본 논문에서는 한.영 기계번역을 위한 한국어 품사 분류를 한다. 한국어 표준문법에서 제시되는 품사 분류 기준은 의미, 기능, 형식의 세 가지 기준을 적용하고 있으며, 자연언어처리에서도 같은 분류 기준을 바탕으로 하고 있다. 품사 분류에 여러 가지 기준을 적용하는 것은 문법구조 이해 및 품사 분류를 어렵게 한다. 또한 한.영 기계번역시 품사의 불일치로 전처리가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 하나의 기준을 적용하여 품사 분류를 한다. 방법으로 한국어 표준문법에 의하여 말뭉치에 태깅하고 문제점을 찾아내며, 새로운 기준에 의하여 품사 분류를 한다. 본 논문에서 분류된 품사는 한국어 문장에서 통사적 역할이 동일하고, 영에서의 사전 품사와 동일하다. 또한 품사 분류의 모호성을 제거하고, 한국어의 문장 구조를 명확히 표현하며, 한.영 기계번역시 패턴 매칭에 의한 목적언어 생성이 가능하다.

본 논문에서는 화행처리를 기반으로 한 중고자동차 매매 영역 대화시스템[1] 구축 과정에서 참조한 대화 시나리오에 나타난 화행의 흐름을 살펴보고자 한다. 자연언어 특히 대화에 나타나는 발화들은 어떤 행위를 구성하는 경향이 강하고 이 행위들은 각 발화의 언표내적 행위로 결정되며 대화의 흐름은 이 언표내적 행위를 교환함으로써 이루어진다. 다라서 단일 발화들이 모여서 이루는 대화에는 화행의 흐름이 있기 마련이다. 우리는 본 논문에서 대화시스템의 효율적이 대화관리를 위해서 제한 영역 대화에 나타난 화행의 흐름을 올바로 분석하고 규명하여 대화를 자연스럽게 유도하도록 한다.

변환 방식의 기계 번역 시스템에서 구조 변환은 번역의 품질을 결정하는 중요한 요소이다. 각 번역 시스템들은 이러한 구조 변환을 수행하기 위해 특별한 기법을 사용한다. 구조 변환을 수행하는 방안으로는 어휘 사전에 기술된 구조 변환 정보를 이용하는 방법, 변환 엔진에 언어 현상별 구조 변환 규칙을 프로그래밍하는 방법, 스크립트 언어를 이용하여 구조 변환 규칙을 기술하는 방법이 있다. 이 논문에서는 스크립트 형식의 범용 문법 기술 언어(Grammar Writing Language)를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 문법 기술 언어는 규칙 기술을 용이하게 하기 위해 다양한 연산자와 기본 함수를 제공하며, 그 적용 대상에 따라 컴파일러 버전과 인터프리터 버전을 선택적으로 사용할 수 있다. 문법 기술 언어는 영한 기계번역의 변환 모듈뿐만 아니라 한영 변환 등의 트리 구조 변환을 요하는 다양한 응용 분야에 활용할 수 있다.

역파일 구조(inverted file structure)는 검색 속도가 빠르기 때문에 정보검색 시스템의 색인정보 하부 저장구조로 널리 이용되지만 문서의 동적 삭제는 어려운 형태이다. 본 논문에서는 기존역파일 구조에 문서마다 색인어의 포스팅 레코드를 기록한 목록을 유지함으로써 문서의 동적 삭제가 용이하고, 위치정보를 포스팅 레코드에서 분리하여 위치 검색이 효율적인 역파일 구조를 설계한다. 설계된 역파일 구조는 STEER(Structured Entity Element Retrieval) 정보검색 시스템에서 구현되었다.

본 논문은 의미론적 어휘개념에 기반한 한국어 동사 Isa 계층구조 시스템을 이용한 Semantic Network을 구축하며, 이를 활용하여 부사와 동사 간의 공기제약관계 설정에 유효한 개념 분류를 수행한다. 일반적으로 많이 쓰이는 한국어 동사 658개를 대상으로 semantic network을 구축한 결과, SENKOV는 44개의 top node를 가지고 있으며 depth 는 약 2.35이었다. 한국어 동사의 semantic network은 영어에서와 마찬가지로 명사보다 top node의 개수가 많고 depth가 훨씬 더 얕았다. 그리고 성상부사의 selectional restriction에 유효한 개념분류를 하는데 SENKOV를 활용하였다.

웹 상에서의 자연어 처리 응용에 관한 연구가 활발히 진행되면서, 웹 문서에서 자주 나타나는 특징인 문장 표현에 있어서의 자유로움은 문장 처리의 기술적인 어려움을 가중시킨다. 특히, 문장 내의 부분적인 비정형적 표현이 흔히 나타남으로 인해 구문 분석이 자주 실패하게 되는데, 이에 대한 강건성 확보를 위해서 실패에 대한 복구 작업이 필요하다. 우리는 두 단계 구문 규칙을 사용하여 1 단계에서 정형적 표현의 문장들을 처리하고, 2 단계에서 구문 규칙의 제약을 완화하여 부분적인 비정형적 표현까지도 포용할 수 있도록 한다. 후-실패 완화과정에서 일관성 있게 구문 규칙을 사용함으로써 효율적인 구조적 파스 트리의 구조도 가능하게 하며, 차트의 재사용을 통해 구조적 애매성과 분석 시간의 단축을 가져온다.

본 논문에서는 목적어-동사 관계의 분포에 따라 한국어 동사를 자동적으로 클러스터링하는 방법을 제시한다. SOM(Self-Organizing Map)이 입력 패턴을 분석하고 가시화하는데 뛰어난 성능을 보이므로, 본 논문에서는 클러스터링하는 방법으로 SOM을 채택하였다. 일단 맵(map)이 만들어지고 나면 학습하는 동안 경험하지 못한 동사도 쉽게 적당한 클러스터로 분류될 수 있고 클러스터들 간의 의미 거리도 맵을 이용하여 쉽게 계산할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 명사 확률 분포의 상대 엔트로피(relative entropy)에 기반한 클러스터링 방법과 비교해 본 결과, SOM에 의해 만들어진 동사 클러스터가 상대 엔트로피를 이용해서 만들어진 클러스터를 잘 반영한다는 것을 알 수 있었다.

본 논문에서는 웹에서 사용자의 취향에 부합하는 정보를 지속적으로 수집하여 추천해주는 지능적인 개인용 웹 정보 수집 에이전트의 구현에 대하여 기술한다. 본 논문에서 구현한 에이전트 시스템은 자바언어로 구현되었으며, 인터넷에서 페이지를 모아오는 수집 단계, HTML 문서 색인 단계, 필터링 단계, 사용자가 모니터링 단계, 학습 단계 등 다섯 단계로 구성되어 있다. 웹 페이지는 기존의 검색 엔진으로부터 수집하도록 하였으며, 사용자의 관심에 부합되는 웹 페이지들을 추천하고, 추천된 페이지들에 대한 사용자의 행동을 모니터링하여 사용자의 취향을 학습함으로써 사용자 프로파일을 재구성한다. 본 웹 에이전트 시스템은 암시적인 피드백에 의한 학습을 수행하고 백그라운드에서 동작함으로써 사용자에게 기존의 검색 작업에 따른 시간과 수고를 덜어 주었다.

SGML은 이 기종간에 호환이 가능하고 논리적인 구조 정보를 포함한다는 장점 때문에 문서처리의 다양한 분야에서 표준 포맷으로 자리를 잡았다. 그러나 SGML 은 문서의 스타일이나 변환등의 처리 정보를 기술할 수 있는 방법을 제공하지 않는다. 이에 ISO는 SGML 문서의 다양한 처리 정보를 기술할 수 있는 표준으로 DSSSL을 제안하였다. 따라서 본 논문에서는 SGML 문서의 내용 및 구조를 수정할 수 있는 DSSSL 기반의 문서 변환기를 개발하였다. 이를 위하여 SGML 문서와 DSSSL 문서간의 표준적인 인터페이스를 지원하는 Grove 생성기를 개발하였으며 DSSSL 의 변환 언어를 지원하는 처리 모듈을 개발하였다.

현행 국제문자부호계(KS C 5700-1995)에는 세 가지 종류의 한글 부호계인 완성 음절형, 자소형, 자모형이 포함되어 있으며, 이들을 적용할 때 구현 수준에 따라서 표현이 불가능하거나 혼합 부호계 표현으로 혼란이 일어날 소지가 매우 크다. 뿐만 아니라 완성 음절형 부호계를 주된 부호계로 삼고 있기 때문에 이런 기반 위에서 국어정보처리를 하는 것은 불가능하며, 옛 한글 표현은 수준을 달리하였을 때 가능하다. 본 논문은 국제문자보호계에 세가지 한글 부호계를 분석 평가하여 이들이 함께 존재할 필요성이 있는지 여부와 제정자의 관점 그리고 각각의 한계점과 파생될 문제점을 검토하고 국제문자 보호계의 바른 나아갈 바에 대하여 2 가지 방안을 모색한다.

복합명사 분석은 조합이 자유롭고 제한이 없으므로 여러 가지 모호성을 발생시킨다. 이러한 모호성을 해결하는 기존 방법으로 사전을 이용하는 방법[2]과 통계적 정보를 이용하는 방법[3,4]이 있다. 본 논문에서는 하위 범주화된 어휘 정보를 가진 전자사전을 이용하여 복합명사를 분석한다. 그리고 어휘 정보만으로 처리했을 때 의미상으로 잘못된 분석이 발생할 수 있으므로 본 논문은 복합명사를 구성하는 어휘의 정보와 특정단어의 의미에 따른 복합명사 제약조건을 규칙베이스로 구축하여 분석에 이용한다. 또한 분석에 실패한 복합명사의 유형을 분석하여 각 유형에 따른 교정 방법도 제시한다. 실험 데이터는 부산일보, 교과서, 그리고 각종 문서에서 무작위로 추출한 27,945개의 복합명사를 사용하였다. 본 논문에서 제시한 의미적 제약조건을 이용하여 분석했을 때 복합명사로 잘못 쓴 어절의 검사율이 21% 향상되었다.

영-한 기계번역에 있어서 변환(Transfer)은 상이한 두 언어의 어순을 생성될 언어의 어순으로 결정하기 위한 변환 규칙에 의해서 영어의 구문 분석된 트리를 생성될 한국어의 구조에 맞게 재구성한다. 이러한 변환은 개발 단계 중 또는 그 후에 언어의 다양한 차이를 수용하기 위해 프로그램 수준에서 잦은 수정을 하게 된다. 이를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 변환 문법을 이용하여 좀더 체계적이고 확장이 쉬운 문법을 이용하여 변환을 수행하고자 한다. 이를 위해 영어의 구구조 자질들을 쉽게 검사 및 탐색하면서 조건에 맞는 자질들을 나누어주는 기능을 하는 조건 단일화 연산자를 기반으로 일반적인 문맥자유문법(Context Free Grammar)을 이용한 변환 문법을 제안한다. 또한 변환 문법은 변환 문법 해석기에 의해 변환 프로그램으로 컴파일 됨을 보인다. 이러한 변환 방법은 영-한 변환에 있어서 문법 수준에서 변환 처리를 할 수 있어 변환 프로그램의 개발 및 유지보수에 많은 도움을 준다.

한국어의 의미 분석을 위해서 의미소가 부여된 말뭉치(Sense-Tagged Corpus)의 구축은 필수적이다. 의미 태깅은 어휘의 다의적 특성으로 인해, 형태소나 구문 태깅에서와 같은 규칙 기반의 처리가 어려웠다. 기존의 연구에서 어휘의 의미는 형태소와 구문적 제약 등의 표층상에서 파악되어 왔으며, 이는 의미 데이터 기반으로 이루어진 것이 아니었기에, 실용적인 결과를 얻기가 힘들었다. 본 연구는 한국어의 구문과 의미적 특성을 고려하고, 용언과 모어 성분간의 의존 관계 및 의미 정보를 나타내는 하위범주화사전과 어휘의 계층적 의미 관계를 나타낸 의미사전(시소러스)을 이용하여, 반자동적인 방법으로 의미소가 부여된 말뭉치의 구축을 위한 기준과 알고리즘을 논하고자 한다.

여러 언어들로 작성된 웹문서들을 다국어 기계번역기에서 번역하기 위해서는 우선 해당 웹문서가 어떠한 언어로 작성되었는지를 알아내야 한다. 코드 분석을 통하여 웹문서를 작성한 언어를 알게되면 해당 언어를 번역하는 기계번역기를 작동시킬 수 있다. 또한, 웹문서에서 기계번역의 대상은 HTML 태그를 제외한 일반 문장이다. 따라서, 웹용 기계번역의 전처리기에서 웹문서에서 HTML 태그를 분리하여야 하며 번역이 완료된 후 번역된 문서에 HTML 태그를 복원하여 웹브라우저에서 번역된 문서를 볼 수 있어야 한다. 본 논문에서는 웹용 다국어 기계번역을 위한 전처리기의 태그관리기와 코드인식기를 설명한다.

고유명사가 문장속에서 다시 언급될때는 여러 가지 변형된 형태로 나타난다. 즉 같은 의미의 이름으로 사용되면서 서로 다른 이름 형태를 갖게 된다. 이러한 경향은 coreference 처리를 어렵게 만든다. 본 논문에서는 고유명사의 coreference와 의미상으로 인식되지 않은 고유명사의 식별에 이용될 수 있는 효율적인 자료구조를 제시한다.

가상현실 시스템을 구현하고자 할 때, 그 환경에 존재하는 개체(entity)들의 복잡한 행위(behavior)를 설계 및 기술하는 것이 쉽지 않을 뿐만 아니라, 사용자와의 상호작용까지 고려한다면 매우 복잡하게 된다. 게다가, 이러한 행위와 상호작용의 설계 및 기술에 대한 정형화된 도구조차 찾기 어려운 것이 사실이다. 이 논문에서는 이러한 행위를 설계할 때, 소프트웨어 공학에서 이용되고 있는 도구 중 하나인 Statecharts와 DFD(Data Flow Diagram)을 기반으로 하는 ASADAL/SIM을 이용하여 설계하고 구현한 예를 들어 프로그래밍이 아닌 다른 도구를 통한 가상환경 내의 개체들의 행위 설계와가 가능함을 보이고, 그로 인해 얻을 수 있는 여러 장점에 관하여 소개한다.

최근 인터넷의 급속한 확산과 새로운 컴퓨팅 환경으로 인해서 에이전트들간에 서로 협력하여 주어진 문제를 해결하는 멀티 에이전트에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고, 인터넷 기술의 발달로 인해서 이용자는 자신의 기호에 적합하거나 자신이 원하는 정보를 보다 정확하고 신속하게 제공하는 서비스를 요구하게 되었다. 그러므로, 본 논문에서는 인력수급의 불균형 문제를 해결하기 위해서 구인자(Job Offer)와 구직자(Job Hunter)에게 인력정보와 채용정보를 각각 제공하고 이를 바탕으로 협상이 이루어진 후에, 최적의 협상결과가 나온 상대방을 결정하도록 하는 멀티 에이전트 시스템을 제안하도록 한다.

네트워크 게임은 동시에 많은 참여자가 함께 게임에 참가하여 서로간의 상호작용을 통해 게임을 진행하는 새로운 방식으로, 내용이 어려운 전문교육에 네트워크 게임이 갖는 이와 같은 특징을 접목시킴으로써 학습자의 흥미를 유발시키고 교육효과를 높일 수 있다. 본 논문에서는 의학전문분야 중 심장학에 대해 게임과 교육을 결합시킨 에듀테인먼트 시스템 Cardio.NT를 개발하였다. 개발 시스템은 다중 사용자가 함께 게임에 참여하여 심장학 문제풀이를 통해 얻어지는 점수를 상호 공유하도록 함으로써 객관적이며 상대적인 학습평가를 제공한다.

정보통신 분야에서의 최근의 기술적인 발전에 힘입어 인트라넷을 기반으로 한 조직내 업무를 자동화하고, 또한 정보 공유를 통해 생산성을 향상하기 위하여 많은 정보시스템이 구축되고 있다. 이러한 정보시스템은 조직의 성격에 따라 유연성있게 변화하면서 기술문서 등 여러 가지 종류의 문서들을 효과적으로 관리할 수 있도록 지원하는 것이 바람직하다. 본 연구에서는 각종 기술문서 등의 다양한 문서를 효과적으로 관리하기 위한 정보시스템을 설계하였다. 설계된 웹 문서관리 시스템은 체계적인 사용자인증을 통하여 조직내의 다양한 문서들에 대하여 계층적으로 문서 정보조직을 구성하고 이를 이용하여 문서를 등록하고, 등록된 문서 정보를 통하여 문서를 검색하는 기능을 지원한다.

내용기반 영상검색 방법은 영상 데이터 베이스 검색 분야에서 최근 활발히 연구되고 있는데, 기존의 키워드기반 검색방법에 비해 보다 효율적인 데이터의 관리와 검색 방법을 제공한다. 그러나 데이터의 양이 증가하고 널리 이용됨에 따라 검색 과정에 사용자의 직관과 선호도를 반영한다면 보다 사용자의만족도가 높은 검색결과를 제공할 수 있을 것이다. 이러한 검색 시스템을 개발하기 위하여 이제까지 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 감성기반 영상 검색 방법을 개발하여 왔다. 이것은 목적함수가 명시적으로 정의될 수 없는 경우 사용자의 판단을 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘이라 할 수 있다. 이 방법은 구체적으로 표현될 수 있는 영상 뿐 아니라 추상적인 감성을 이용하여 영상을 검색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 2000개의 영상 데이터를 대상으로 주관적 실험을 하여 그 유용성을 입증하고자 한다. 이 실험에 대한 통계적 분석 결과 감성적 영상 검색을 위한 유전자 알고리즘의 적용이 유용하다는 것을 알 수 있다.

동영상 데이터가 갖는 복잡하고 다양한 관계성 때문에 기존의 키워드 기반 정보 검색 방법에는 한계가 있으면 비디오 내용에 기반해 검색을 하는 내용기반 검색기법이 요구된다. 현재 MPEG-7에서도 비디오 내용 표현 방식에 관한 국제 표준화 작업이 시작되고 있다. 본 논문에서는 영상정보와 음성정보를 사용해 비디오의 원하는 부분을 내용에 기반해 검색할 수 있는 비디오 편집 및 검색 시스템을 개발하였다.

멀티미디어 저작 시스템이 지원해야할 기능으로는 기획, 공동저작, 작업공정 및 데이터관리 기능들을 들 수 있다. 그러나 현재 개발된 저작 시스템들에서는 기획과 저작과정만을 지원하거나 또는 공동저작만을 포함하는등 부분적인 기능통합만이 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 멀티미디어 저작 시스템이 지원해야할 기획, 공동저작, 작업공정 및 데이터 관리 기능들을 통합적으로 지원하는 저작 시스템에서 사용 가능한 이벤트, 링크에 기반을 둔 멀티미디어 저작 모델을 제안한다.

본 논문은 GUI(Graphical User interface) 환경에서 MPGE-1 영상 편집을 위한 시스템 도구(Tool)를 기술한다. 기존에 출시된 제품은 일반적으로 AVI 나 MOV 포맷(format)을 사용하는데 비하여 본 논문에서는 MPGE-1을 압축 영역 상태에서 편집함으로써 영상의 품질과 저장의 효율성 및 처리속도에 많은 이점을 두었다. 편집 작업은 Random Access 의 기본 단위가 되는 GOP(Group of Picture) 단위의 경계 편집을 사용하여 영상 편집 기능인 Copy, Paste, Cut, Undo등을 기술하였다. 또한 효율적인 편집 환경을 위해 편집 윈도우 형태를 클립 청, 클립 정보 창, 편집 창, 재생 창, 미리 보기 창으로 구분하였다. 편집된 영상은 효율적 재생을 위하여 DirectDraw을 사용하였다. 본 논문에서 소개한 편집 시스템은 GUI 기반으로 사용자에게 익숙한 사용자 인터페이스 환경을 기술하였다.

CSCW 지원 도구에서 접근제어 정보의 효과적 관리는 매우 중요하다. 이는 접근제어가 관리 비용이 많이 들고, 에러가 발생하기 쉬운 경향이 있기 때문이다. 접근 제어 모델 중 ACL 은 다양한 시스템에서 사용되고 있으나 많은 문제점을 내포하고 있기에 이를 개선한 RBAC 모델이 대두되고 있다. 하지만 다양한 공동 작업 환경의 경우, 역할에 속한 사용자들의 집합이 아니라 특별한 개별 사용자 집합에 의한 작업이 요구될 수도 있다. 따라서 CSCW 환경에서는 사용자 그룹기반의 접근제어 모델과 역할기반의 접근제어 모델을 혼합한 형태의 새로운 접근제어 모델이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 요구사항을 만족시키기 위해서 역할기반 접근제어 모델과 사용자 기반 접근제어 모델을 혼합한 형태의 접근제어 모델을 제안한다.

컴퓨팅 환경의 발달과 컴퓨터 통신의 대중화에 따라서 공동 작업 환경에 대한 관심이 증가하고 있으며, 공동 저작에 관한 연구가 활발히 진행중이다. 특히 공동 작업 환경에서 사용자간의 상호 작용에서 나타나는 충돌의 해결은 필수적이다. 그러나, 그 동안의 충동에 관한 연구들은 모두 일반적인 공동작업에서의 해결 방법에 국한되어 있으며, 이러한 방식들은, 공동 작업 환경에서 설계/저작 단계에 직접 도입되기 위해서는 저작물의 형태와 특성에 맞게 변경되어야 한다. 본 연구에서는 공동 작업 환경에서 저작물의 구조를 설계하는 단계에서 고려해야 할 사용자들 간의 충돌의 유형을 정의하고 이를 해결할 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 통해서 공동 작업 환경에서 공동 저작 시 모든 저작자들의 의견을 반영하는 형태의 저작물을 생성할 수 있으며, 저작물을 사용하는 사용자들에게 사용자의 상황과 특성을 고려한 저작물의 제공을 가능하게 하기 위한 방법을 제시하였다.

화면편집에 있어서 개발자들이 쉽게 지나치면서 놓치기 쉬운 것이 바로 서체의 선택과 위치선정일 것이다. 본 논문에서는 이러한 서체의 무관심에서 오는 화면편집의 문제점과 그것에 대한 해결방안 중 하나인 타이포그라피의 적용을 알아보고, 그것이 어떠한 방법으로 쓰여질 때 의사전달매체로서의 서체와 그래픽요소로서의 작용이 되는지에 대해서 논의한다. 즉 서체라는 본질적인 의미에서의 적용과 그래픽 요소로 시점을 달리한 표현물로의 전환에 대해 기술한다.

본 논문에서는 대화형 시스템을 시험하기 위한 시험 사례를 마코프 연쇄의 통계적 확률 과정으로 생성하는 방안을 제시한다. 객체지향 방법론의 통합안인 UML에서는 클래스도(Class Diagram)가 표현할 수 없었던 시스템의 동적인 관점을 상태 전이도(State Transition Diagram)는 구체적으로 표현할 수 있다. 시스템의 사용법을 상태 전이도로 표현하고, 상태간의 전이 확률(Transition Probability)을 계산하여 사용법 연쇄(Usage Chain)를 구성한다. 사용법 연쇄는 다음 상태가 과거의 상태에 영향을 받지 않고 현시점의 상태에만 의존하는 이산 시간형 확률과정인 마코프 연쇄(Markov Chain)가 된다. 본 논문에서는 사용법 연쇄를 분석하여 상태 전이도의 상태와 원호가 어떤 범위에서 시험될 것인지 결정되었을 때, 사용법 연쇄의 전이 확률이 높은 순서별로 연결하여 시험 사례를 생성하는 방안을 제시하고, 예제를 설명한다.

XML은 W3C에서 권고안으로 채택됨으로써, 이를 바탕으로한 CDF, RDF, WIDL, WebBroker 등과 같은 많은 웹 어플리케이션들이 개발되고 있다. XML은 HTML과 같은 단일하고 고정적인 문서 구조에서 벗어나서 자신만의 구조를 가지는 문서를 작성할 수 있도록 해준다. 또한 문서의 내용과 그 내용의 표현이 분리되어 있어, 원 문서의 내용을 변화시키지 않고도 여러 가지 형식으로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 확장된 기능을 가지는 XML 문서를 보다 직관적이고 시각적으로 편집할 수 있는 XML 편집기를 제안한다. 본 시각적 XML을 기반으로 하는 다양한 문서를 편집하는데 범용적으로 사용될 수 있다.

본 연구는 반도체 검사 장비를 국산화하는 프로젝트의 일환 중에서 메모리 칩의 무결성을 검사하는데 사용되는 메모리 테스트 장비의 소프트웨어 개발에 중점을 둔 것이다. 기존에 발표된 프로그램은 자체 개발된 것 없이 외국의 프로그램을 들여와 단지 운영만을 하는 수준이었다. 더욱이 프로그램들도 text모드 하에서만 구동되는 프로그램이었다. 하지만, 본 연구에서는 새로운 컴퓨팅 환경에서 운영될 수 있도록 윈도우즈 하에서 GUI(Graphic User Interface)에 기반한 새로운 TDL 컴파일러를 개발하였다. 개발된 프로그램은 Test Data를 기술하는데 더 효과적이었으며 오류를 검사하고 수정하는데도 큰 효과를 가져다 주었다.

인터페이스 명세 방법들이 많이 개발되었지만, 현재 GUI 인터페이스 개발에는 인터스 명세 방법들은 사용되지 않고 인터페이스 디자인 중심의 개발 도구들이 주로 사용된다. 그러나, 현재 많이 사용되는 인터페이스 개발 도구들은 인터페이스 레이아웃을 기술하는 방법은 제공하지만, 상호작용을 기술할 수 있는 방법은 제공해주지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 인터페이스 레이아웃과 상호작용을 동시에 지원할 수 있는 IIG(Interface Interaction Graph)와 IIG를 기반으로 한 Improve Builder 시스템을 소개한다.

급속도로 발전한 컴퓨터 환경하에서 사용자는 훨씬 더 편리하고 손쉽게 컴퓨터를 다룰 수 있게 되었다. 그러나 이와 대조적으로 지금까지의 프로그램 개발과정은 프로그래밍 언어의 숙달을 요구함으로서 전문적인 교육을 받은 소수의 프로그래머만이 할 수 있는 분야가 되었다. 이에 본 논문에서는 직관적인 사용자 인터페이스를 기반으로 하여 프로그래밍 언어를 모르는 사람들도 자신의 필요에 적합한 프로그램을 직접 작성하여 활용하는데 도움이 되는 시스템의 개발에 필요한 기반기술을 제시하고 구현된 시스템의 전체적인 윤곽을 제시한다.

인터넷 급속한 발전은 사용자들에게 웹을 통해서 다양한 설문조사를 하는 서비스를 제공한다. 일반 사용자가 웹을 통한 설문지 작성하기 위해서는 웹에 대한 많은 비용과 시간이 필요하고, 전문지식까지 요구된다. 사용자들은 사용하기 편하고 이해하기 쉬운 프로그램을 원하기 때문에 시각 프로그래밍 기법을 이용하는 WYSIWYG 방식의 저작도구가 필요하다. 시각 프로그래밍 기법은 프로그램에 대해서 구체적으로 표현하기 때문에 사용자가 프로그램을 이해하기와 배우기 쉽다. 본 논문에서는 설문지 저작도구로서 시각 프로그래밍기법을 이용한 WAST(Web Survey Authoring Tool)를 구현하였다. WAST는 설문지를 작성할 때 편의성과 신속성을 제공하여 설문지 작성의 효율성을 높이는 설문지 저작도구이다.

본 연구는 공동작업환경에서 워크플로우 개념을 도입한 문서 관리 모델을 제안하고 이를 시스템으로 설계하였다. 제안된 모델은 문서를 관계, 상태, 흐름의 세가지 측면에서 모델링 할 수 있으며, 오류를 자동 검출 할 수 있는 규칙들을 내장하고 있다. 이러한 모델을 기반으로 문서 관리 시스템을 설계하여, 모델이 구현 및 적용 가능함을 보였다. 제안한 모델과 시스템은 전자 결제 시스템이나 전자상거래 등의 문서의 절차적 처리가 필요한 응용들에서 사용될 수 있다.

광범위하게 분산되어 있는 작업그룹의 여러 사용자들이 공동의 프로젝트에 관하여 효율적으로 협력작업을 하기 위해서는 상호간의 긴밀한 정보의 교류와 공유가 필수적이다. 그리고 사용자들은 서로 공유한 정보를 잘 관리하여 이후에도 쉽게 재사용할 수 있도록 하드웨어나 소프트웨어 독립적인 환경에서 작업하기를 원하며, WWW와 데이터베이스는 이러한 유형의 작업모델을 지원하기 위한 기반환경을 갖추고 있다. 공유작업공간(shared workspace)은 공동작업(collaborative work)을 지원하기 위한 기반환경으로서 그룹 구성원들이 접근가능하고 공유된 정보를 저장하는 저장소이다. 본 논문에서는 기존의 데이터베이스와 웹 기반기술을 응용하여 중앙집중방식의 공동작업 기능을 지원하는 공유작업공간을 설계하고 구현하였다.

기존의 워크플로우 시스템의 단위 업무간의 흐름 조정이 제어의 흐름에 중점을 두고 연구되었으나 실제 단위 업무간에 흐름 조정 시에 데이터도 같이 흘러가므로 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 워크플로우 시스템에서 단위 업무간의 흐름 조정 시에 제어의 흐름에 따라 데이터에 대한 접근성을 HTML문서를 이용하여 표현하는 방법을 제안한다. 단위 업무간의 흐름 조정의 형태에 따른 데이터의 접근성에 대한 요구사항을 고찰하고 이를 제안된 데이터 접근성 표현 방법을 사용하여 구현하는 방법에 대하여 제시한다.

근래 1,2년을 사이로 국내에서도 workflow system에 대한 인식이 높아지고, 실제 업무에 도입하려는 시도가 이루어지고 있다. 그러나, 아직까지는 실험적인 단계이며, 실질적인 적용까지는 시간이 필요할 것이라고 생각된다. 대신에 국내에서는 전자결재 시스템이 많이 사용되고 있다. 한편, workflow system은 비즈니스 process의 정의가 build time에 이루어지고 run time에는 그 정의에 따라 수행되는 방법이 일반적인데, 이런 방식이 주는 단점은 초기 build time에 process에 대한 이해가 부족한 상태에서 process가 정확하게 정의되기 어렵다는 점과, process의 유연성이 부족하다는 점, know-how를 잃어버리기 쉽다는 점 등이다. 따라서, 본 논문에서는 incremental approval방식이 유리하다고 주장한다. 한국의 기업환경과 실정의 고려해 볼 때 더욱 그렇다고 주장한다. 또, 전자결재 시스템과 workflow system의 유사점과 차이점을 분석하고 현재의 전자결재 시스템을 이용하면, workflow system의 incremental approval을 위한 prototype이 개발될 수 있다고 주장한다.

CSCW는 지리적으로 분산된 작업자 간의 효율적인 의사소통을 위해 화상회의, 채팅(chatting), 화이트 보드(white board), 그리고 텔리포인팅(telepointing)과 같은 기능들을 제공한다. 이 중 텔리포인팅은 지역 시스템(local system)의 공유 윈도우(shard window)에서 텔리포인터(telepointer)를 통해 발생한 이벤트를 원격지 시스템(remote System)의 공유 윈도우에서 나타낼 수 있도록 하는 기능을 제공함으로써 작업자 간의 보다 효율적인 의사소통을 가능하게 한다. 이러한 의사소통 기능으로써의 텔리포인팅은 원격진료, 공동작업 플랫폼에 관한 연구에서 응용된 바 있으나 공동저작을 위한 텔리포인팅 기능에 관한 연구 및 이를 공동저작 관리 시스템 구조에 관한 연구가 미흡하다. 공동제작에서의 텔리포인팅은 저작자 간의 의사소통을 위한 기능 뿐만 아니라 동기적 공동저작과 동기적 프리젠테이션을 위한 기능으로써 응용될 수 있어야 한다. 이를 위해 공동저작 관리 시스템은 저작자 그룹인 세션(session) 단위로 텔리포인터에 대한 권한 관리와 텔리포인팅을 통한 공유객체 엑세스(access) 기능을 제공해야 한다. 또한 텔리포인팅 구조(telepointing architecture)는 텔리포인팅 이벤트의 멀티캐스팅(multicasting) 및 동기화(synchronization)를 위해 중앙에서 이벤트를 조정하는 텔리포인팅 조정 에이전트 (telepointing coordination agent)와 각 저작자의 지역 시스템에 존재하며 공유 윈도우로부터 지역 이벤트(local event)를 인식하고 텔리포인팅 이벤트를 공유 윈도우에 알리는 텔리포인팅 지역 에이전트(telepointing local agent)로 구성되어야 한다. 본 논문은 공동저작을 위한 텔리포인팅의 기능들과 이를 위한 공동저작 관리 시스템 구조를 설명하고 텔리포인팅 구조를 제시한다.cid 함량이 가장 많이 용출된 분획은 sodium hydroxide 부분으로서 hemicellulose구조가 polyuronic acid의 형태인 것으로 사료된다. 추출획분의 구성단당은 여러 곡물연구의 보고와 유사하게 glucose, arabinose, xylose 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각 가장 낮았다. 2. 사산(死産)과 초생아사망(初生兒死亡)을 구분(區分)하여 고려해 볼때 사산(死産)은 모성(母性)의 임신력(姙娠歷)과 매우 밀접한 관련이 있는 것으로 사료(思料)되었고 초생아사망(初生兒死亡)은 미숙아(未熟兒)와 이에 관련된 병발이 거의 결정적(決定的) 원인(原因)이 된다고 사료(思料)되었다. 3. 주산기사망률(周産基死亡率)을 감소시키는 관점(觀點)에서의 모자보건사업(母子保健事業)은 미숙아방지책(未熟兒防止策

본 논문은 원격 공동 실험 시스템인 PCS(Platform for Collaborative System) 개발에 관한 연구이다. PCS는 특정 응용 분야를 목적으로 하지 않고, 모든 분야의 공동 실험 시스템을 개발할 수 있는 공동 실험 환경이다. PCS는 공동 실험에 필요한 객체인 통신, 세션, 사용자, 어플리케이션, 미디어, 메시지 객체와 이들에 대한 관리 매커니즘 함수를 가진 관리 객체로 구성된다. 관리 객체는 공동 실험 객체와 이들을 관리하는 오퍼레이션으로 구성되며, 관리 객체 사이의 상호작용을 통하여 제어 정보 및 데이터를 처리한다. 또한, PCS는 공동 실험을 위한 어플리케이션 공유 기술을 통하여 단일 사용자 어플리케이션을 다중 사용자 어플리케이션으로 활용할 수 있도록 하고, 공유 어플리케이션을 통한 원격 기기 제어 기능을 제공한다. PCS 플랫폼은 원격 공동 실험을 위한 환경을 제공하며, 여러 공동 실험 시스템의 하부 구조로 사용될 수 있다.

본 논문에서는 다양한 멀티미디어 스트림(multimedia stream)을 재생할 수 있는DirectShow SDK를 이용하여, 비디오의 특수효과를 구현하기 위한 변환 필터(Transform filter) 제작 방법에 대해 소개한다. DirectShow는 여러 가지 포맷(MPEG, AVI, MOV, WAV)으로 부호화된 digital movie나 sound를 재생할 수 있는 run-time(.ock)과 dynamic-link library (DLLs)를 제공하여 필터의 제작을 용이하게 한다. 본 논문에서는 디지털 영상 특수효과 중에서 Clip이라는 특수효과를 예로하여 변환 필터를 제작하는 방법을 소개한다. 또한 DirectShow Documentation에서 제공된 변환방법을 수정하여 변환필터의 입력 pin에서 출력 pin으로의 불필요한 복사를 줄임으로써 수행 속도를 개선하는 특수효과 구현 방법을 제시한다.

멀티미디어의 정보 전달 기능과 인상에 의한 교육 기능이 강력함에 따라 많은 멀티미디어 교육용 시스템이 개발되었으나 대부분의 경우 내용이 빈약하거나 시나리오가 고정되어 있어서 다양한 상황을 연출하지 못하고 단편적인 내용 전개에만 그치고 있으며 학생의 참여가 미흡한 일방적인 지식 전달에 머무르고 있는 설정이다. 이것은 멀티미디어 데이터는 많으나 데이터를 상연할 시나리오가 제작자의 의도대로만 전개되고 사용자의 행동에 따라 다양한 상황으로 전개할 수 있는 여건이 마련되지 않았기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 데이터베이스와 멀티미디어 스크립트를 이용하여 필요한 데이터만 갖추어진 제작자의 창의력에 따라 다양한 교육 내용을 저작할 수 있고, 실행 중에 사용자가 다른 상황으로 전개할 수 있는 스크립트와 시뮬레이터를 제안한다.

운동거리이상(dysmetria)은 운동경로, 속도 및 힘에 대한 조절 능력이 감소되는 것으로서 운동 기능에 심각한 지장을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 운동거리이상을 과학적으로 계측하고 분석함으로써 환자의 운동 조절능력을 정량적으로 평가할 수 있는 도구를 개발하였다. 이를 위하여, 터치 스크린상에 그려진 수직 및 수평선의 모든 위치좌표를 추출하기 위한 거북이 알고리즘을 제안하였으며, 이를 이용하여 운동 경로와 운동성을 분석함으로써 상지의 운동실조를 정량적으로 측정할 수 있는 알고리즘을 제안하고 구현하였다.

As the state of the art for handling Multimedia on the internet is developed a new system called WebCAM which services video and image came out. However, WebMIC site for audio services are still rare. In this work, we developed a system which enables anyone to listen audio in real-time through the internet. WebMIC system is implemented by connecting a server with a microphone and the recorded audio files are stored in a Database system. Because the microphones can be distributed sporadically, the developed system can be utilized for managing and advertizing a location. It also can be used to reduce the cost for the existing management system which is almost met by personnel expenses. Anyone who can connect to the internet can get this WebWIC service, so this system can produce a good effect if used in advertising any tourist resort.

As there comes out better and better solutions for delivering multimedia data on the internet, the number of WebCAM sites which transmits pictures of any spot to the user's system is getting increased. WebCAM service over the internet can be compared with the CATV in that it is beyond the spatial constraints. In this project, we construct a WebCAM site Which performs not only the fundamental WebCAM functions of capturing images and of transmitting them periodically but also various kinds of modules carrying out tasks such as image processing, remote control of the camera, processing multiple user requests, making panorama views and so on using Java which is the most popular language for the internet or CGI. The past images are stored in a database implemented for the WebCAM system, so the system can be extended to get over the constraints in time also.

분산 환경에서 멀티미디어 데이터를 효율적으로 전송하고 프리젠테이션하기 위한 연구사 활발히 진행되고 있다. 이런 연구에 관한 표준안인 MPEG-4는 다양한 형태의 멀티미디어 데이터를 투명하게 접근하고 사용자와 상호작용이 가능한 시청 각 장면을 전송한다. 본 논문에서는 MPEG-4의 기본 스트림을 파싱하고, 이를 바탕으로 상호작용 가능한 장면을 구성하여 프리젠테이션하는 MPEG-4 기반 멀티미디어 프리젠테이션 엔진을 제안한다. 제안하는 엔진은 MPEG-4의 다양한 스트림을 해석하여 멀티미디어 객체를 생성하고 합성하여 프리젠테이션할 장면을 구성한다. 객체간의 동기화된 렌더링을 제공하고 프리젠테이션된 장면을 통한 사용자가 상호작용을 한다.

MPGE(Moving Picture Expert Group)은 디지털 동영상 압축 부호화의 표준으로 자리잡고 있으며 MPEG-1에 이어 현재는 MPEG-2가 상용화되어 있는 실정이다. 복잡한 압축 기법의 적용으로 이를 재생하기 위해서는 전용의 하드웨어가 필요했지만 CPU의 성능이 향상됨에 따라 소프트웨어적으로 구현이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 Software MPEG-1 Playback System에서 가장 큰 문제가 되는 Audio와 Video간의 동기화에 관한 기법을 제시한다.

본 논문에서는 멀티미디어 스트림을 제어하는 표준으로 Microsoft사에서 제안한 DirectShow의 특성을 살펴보고, 디지털 오디오 효과 필터 5가지에 대한 요소를 분석하며, 분석한 자료를 토대로 파라미터 및 기본 기능을 설계한다. 이러한 설계를 바탕으로 DirectShow를 이용하여 디지털 오디오 효과 필터를 구현한다. DirectShow는 윈도 95와 윈도 NT 기반의 멀티미디어 스트림 제어를 COM으로 구현할 수 있게 한다. 따라서 구현되는 필터의 삽입, 삭제, 변경, 등이 용이하게 된다. 이 논문에서 구현한 오디오 효과 필터 5가지는 오디오의 기본적인 특성을 이용하는 필터로서 오디오 필터 구현을 위한 핵심 기술이 많이 이용된 필터라고 할 수 있다.

동기화 전략을 명시하는 방법으로 시간 구간 명시, 시간축 명시, 레퍼런스 포인트를 두는 방법, 페트리넷을 이용하는 방법 등 매우 다양한 연구 결과가 소개되었다. 본 논문은 기존의 멀티미디어 시나리오의 동기화 명시를 위한 페트리넷 방법[1-3]을 확장하여, 페트리넷 동기화 명시를 실현한 멀티미디어 시나리오를 재생하여 주는 시스템을 구현하고, 자료구조, 멀티프로세싱, 동기화 기법 등을 중심으로 본 재생 시스템을 소개한다. 본 시스템의 특징은 미디어 단위의 시나리오 진행이 가능한 것이다. 멀티미디어 프로그램이 학습에 많이 이용되므로 물리의 '중력'을 간단하게 설명하는 예제와 더불어 어떻게 실행되는가를 설명한다.

본 논문에서는 스크립트로 표현된 멀티미디어 시나리오를 윈도우95 API를 이용하는 C++ 프로그램으로 번역하는 주는 스크립트 번역기를 설계하고 구현한다. 스크립트 에디터로 직접 작성하거나, 혹은 비주얼 에디터에서 작성된 시나리오를 자동 변환하여 작성할 수 있다. 본 연구에서는 시나리오가 화면 단위로 구성된다고 가정하여, 스크립트 파일 역시 화면 Pi 단위로 정의되어 있으며, 한 개의 화면은 다수의 오브젝트로 구성된다. 각 객체를 표현하는 데 한 개의 윈도우가 필요하므로, 번역기는 각 Pi마다 하나의 Main Window와 여러 개의 Child Window를 생성하여 멀티미디어 오브젝트를 출력한다. 따라서 본 논문은 스크립트 파일의 구성 내용을 정의하고, 저작도구의 스크립트 번역기를 설계하고 구현하는 방법에 대하여 기술한다.

많은 양의 비디오 데이터가 디지털화 되면서 사용자가 쉽게 자신이 원하는 비디오 데이터를 검색할 수 있는 내용 기반 검색이 필요하게 되었다. 내용 기반 검색을 위해서는 비디오 데이터를 연속된 카메라 모션으로 구성된 셧으로 나누고, 셧의 내용을 대표 할 수 있는 대표 프레임을 찾아야 한다. 대표 프레임은 비디오 데이터의 요약과 색인의 중요한 수단이다. 본 논문에서는 셧의 내용 기반으로 대표 프레임을 찾기 위해서 프레임에 존재하는 영역 정보를 바탕으로 셧의 내용을 알 수 있는 핵심 정보인 카메라 모션을 검출 하고, 이를 기반으로 대표 프레임을 선택하는 방법을 제안한다.

이 논문에서는 크기가 큰 III-Conditioned Matrices 정방행렬의 좌측 또는 우측 역행렬 계산시 계산상의 정확도를 향상시키는 알고리듬에 대하여 기술한다. 이 알고리듬은 대상 행렬의 행벡터들을 Input으로 하고 해당 Input 벡터가 몇번째 행 벡터인지를 나타내는 단위 벡터를 Target 벡터로 하며 초기 Weight 값으로 Pivoting을 겸한 Gauss소거법을 적용하여 얻은 역행렬을 사용하는 Single Layer 인공신경망에 적용하는 역전파 알고리듬과 흡사한 것이다. 각각의 Input 행 벡터에 대하여 역행렬의 열 벡터들이 점진적으로 직교가 되거나 평행이 되도록 근접시키므로써 모든 Input 행 벡터들이 열벡터들에 비교적 균일하게 직교 또는 평행이 되도록 학습시키는 알고리듬이다.

본 논문에서는 인공생명의 연구와 더불어 최근 행해지고 있는 진화의 발생에 기반을 둔 신경망의 설계방법에 대하여 알아보고, 이렇게 생성된 신경망의 특징 및 앞으로의 발전 가능성을 알아본다. 또한 기초적인 연구결과로서 셀룰라 오토마타와 진화연산을 결합한 신경망의 설계방법을 제안한다. 제안한 방법은 셀룰라 오토마타를 이용해 세포의 발생과정을 모델링 하였고 진화를 통하여 원하는 구조의 신경망을 얻어낸다. 신경망을 발생모델로 설계함으로 생기는 이점은 신경망의 크기가 커지더라도 복잡성이 증가하지 않는다는 것이다. 따라서 궁극적으로 인공 뇌와 같이 고도로 복잡한 시스템의 개발을 가능하게 한다.

Up-Propagation is an algorithm for inverting and learning neural network generative models. Sensory input is processed by inverting a model that generates patterns from hidden variables using top-down connections. The inversion process is iterative, utilizing a negative feedback loop that depends on an error signal propagated by bottom-up connections. The error signal is also used to learn the generative model from examples. the algorithm is benchmarked against principal component analysis in experiments on images of handwritten digits.

모듈형 신경망은 인간의 정보처리 시스템이 고유한 목적이나 기능을 가진 모듈로 되어있다는 신경과학의 연구에 기반하여 제안된 모델이다. 하지만 모듈의 크기와 기능모듈간의 연결구조를 결정하는데 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 간단한 규칙으로 복잡한 구조를 생성해 낼 수 있는 린덴마이어-시스템을 이용하여 모듈형 신경망의 크기 및 연결구조를 만들어내는 과정에 대하여 고찰해본다. 또한, 신경망의 생성규칙을 유전자형으로 표현하고 진화 알고리즘을 적용하여 주어진 문제를 해결할 수 있는 최적의 규칙을 찾아내는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 유전자형과 진화연산은 최적화된 문법규칙 및 신경망의 구조를 만들어 낼 수 있는 가능성을 보여준다.

에러 역전파 신경망에서 학습속도와 수렴률은 초기 가중의 분포에 따라 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 위하여 비교사 학습 신경망(Hebbian learning rule)을 이용한 새로운 초기 가중치 결정 방법을 제안한다. 또는 비교사 학습 신경망이 에러 역전파 신경망 학습에 적당하도록 은닉층의 각 뉴런과 연결된 가중치의 norm을 이용하여 학습하였다. 시뮬레이션을 통하여 기존 에러 역전파 신경망 학습과 그 성능을 비교한 결과 제안한 초기 가중치 표현이 학습속도와 수렴능력에서 우수함을 나타낸다.

This paper presents a novel neural network structure to the blind deconvolution task where the input (source) to a system is not available and the source has any type of distribution including sparse distribution. We employ multiple sensors so that spatial information plays a important role. The resulting learning algorithm is linear so that it works for both sub-and super-Gaussian source. Moreover, we can successfully deconvolve the mixture of a sparse source, while most existing algorithms [5] have difficulties in this task. Computer simulations confirm the validity and high performance of the proposed algorithm.

다층 퍼셉트론 학습은 학습 데이터의 능동적인 선택 여부에 따라 능동적 학습(Active learning)과 피동적 학습(Passive learning)으로 구분할 수 있다. 기존의 능동적 학습 방법들은 학습 데이터의 중요도를 측정할 수 있는 기준(measure)을 제시하고 이 기준에 따라 학습 데이터를 선택하는 방법을 취하고 있다. 이 방법들은 학습 데이터 선택을 위해 Hessian Approximation과 같은 복잡한 계산이나 학습 데이터를 선택하는 과정에 있어서 데이터의 중요도를 평가하기 위한 반복적인 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 학습 데이터 선택 시 반복적인 계산이 필요하지 않는 비교사 학습을 이용한 능동적 학습 데이터 선택 방법을 제안하고 그 수렴 특성과 일반화 성능을 분석한다. 또한 비교 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 능동적 학습방법보다 간단한 계산만으로 수렴 속도를 향상시키며 일반화에도 뒤떨어지지 않음을 보인다.

공간 주파수 대역 변화로 대표되는 이심률(eccentricity)에 따른 시각 정보처리의 특성 변화는 많은 시각연구에서 보고된 바 있다. 그러나, 연구된 시자극들의 단순성에 의하여 이 특성의 인공시각 기술개발에의 활용에는 어려운 부분이 많았다. 이에 본 연구에서는 실생활에서 쉽게 접하는 얼굴영상을 이용하여 이심률에 따른 공간 주파수 대역 변화를 정량화 하였다. 이 결과는 최근 관심이 고조되고 있는 생물 시각체계의 인공시각 기술개발의 다양한 방면에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

스캐너를 가지고 이미지를 스캔하면 RGB 값을 얻는다. 이 RGB 값은 스캐너의 빛을 인지하는 소자들의 하드웨어적인 특성이 더해진 장치 의존적인 값이다. 그래서 RGB 값은 왜곡된 칼라 정보를 가지고 있다. 그러므로 칼라 보정을 하기 위해서는 장치 독립적이 값으로 변환해야 한다. 본 논문에서는 장치 독립적인 값을 구하기 위해서 칼라 샘플들을 XYZ로 계측한 값과 400nm에서 700nm 사이의 파장을 계측한 분광 반사값(Spectral reflectance value)을 가지고 스캐너의 칼라 보정을 구현하였다. 구현 방법으로는 신경회로망의 오차 역전파(Error Back Propagation) 알고리즘을 사용하였고 두 가지의 데이터를 가지고 실험했을 때의 결과와 장단점을 비교하였다.

시뮬레이션 환경이나 실제 환경에서 이동 로봇의 제어에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 연구 중에서 이동 로봇이 장애물을 피한다거나, 움직이는 물체를 잡는 등의 행동을 유전자 알고리즘 등의 진화 알고리즘으로 만들어내는 연구가 최근 활발하다. 이전의 연구에서는 셀룰라 오토마타 상에서 진화의 방법으로 신경망을 성장시키는 모델을 제시하고, 그 유용성을 입증하고자 이동로봇의 제어에 적용하여 나름대로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 이러한 진화의 방법은 환경에 제한된 제어기를 만들어 내는 문제점이 있어 본 논문에서는 점증적인 진화의 방법을 이용하여 좀더 다양한 환경에 적응할 수 있는 제어기를 만들어 내고자 한다. 점증적 방법은 초기에 간단한 행동으로 해결할 수 있는 환경에 맞도록 제어기를 진화시킨 다음, 점차 복잡한 행동이 요구되는 환경에서 제어기를 점증적으로 진화시킨다. 실험 결과, 점증적 진화의 방법이 좀더 효율적으로 로봇을 진화시키고 환경의 변화에 보다 강한 것을 알 수 있었다.

본 논문에서는 보다 효율적인 영상 처리를 위해 생물 시각 시스템의 특성을 반영하는 영상 표현 방법을 제안한다. 기존의 방법들이 단순화된 특성들만을 이용한 것인데 비해 본 논문에서 제안하는 방법은 고등 생물의 시각이 독립된 처리 경로를 가진 다는 점에 기반을 두고 있으며, 각 처리 경로의 시작이 되는 두 가지의 신경절 세포가 가지는 수용장의 분포 및 크기의 특성을 독립적으로 고려하여 각각 인식 및 움직임 정보 처리에 효율적인 영상 표현을 얻어낸다. 제안된 방법에 대한 실험 및 분석을 통하여 본 방법이 영상의 데이터를 효율적으로 축약시켜줄 수 있음을 알 수 있다.

축약 분산 기억 장치는 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 주목받고 있다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴론이 선형의 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합하므로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴론은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로 해 공간이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고 해결 방안으로써 개선된 축약 분산 기억 장치를 제안한다. 아울러 새로운 모델의 적용 예를 ATM 호 수락 제어 과정을 통해 보인다.

무선 통신 환경에서 기지국 안테나를 떠난 전파가 수신안테나에 도달하는 과정 중에 발생하는 전파 손실은 매우 복잡한 비선형 함수이다. 본 논문에서는 신경회로망을 사용한 전파 손실 모델을 제안하고, 3차원 지형 데이터를 이용하여 전파 환경을 반영할 수 있는 특징을 추출하여 이를 신경회로망에 적용함으로써 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 소개한다. 각 필드 측정 데이터에 대한 특징 값을 이용하여 신경회로망을 학습하여 예측모델을 완성한다. 또한, 서울 도심 지역의 실제 PCS 서비스 환경에 대한 실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.

In the original mixtures of experts framework, the parameters of the network are determined by gradient descent, which is naturally slow. In [2], the Expectation-Maximization(EM) algorithm is used instead, to obtain the network parameters, resulting in substantially reduced training times. This paper presents the new EM algorithm for prediction. We show that an Efficient training algorithm may be derived for the HME network. To verify the utility of the algorithm we look at specific examples in time series prediction. The application of the new EM algorithm to time series prediction has been quiet successful.

텍스트 마이닝(Text Mining)이란 텍스트형태의 문서들의 패턴 또는 관계를 추출하여 사용자가 원하는 새로운 정보를 가공하거나 기존의 정보를 변형하는 과정을 말한다. 텍스트 마이닝의 기능에는 문서 범주화(Document Categorization), 문서 군집화(Document Clustering), 그리고 문서 요약(Document Summarization)이 이에 해당된다. 문서 범주화란 문서에게 사전에 정의한 범주를 부여하는 과정을 말하고, 문서 군집화란 문서들을 계층적 구조로 형성하는 과정을 말하고, 문서 요약이란 문서의 전체 내용을 대표할 수 있는 내용의 일부만을 추출하는 과정을 말한다. 이 논문에서는 문서 범주화만을 다룰 것이며 그 대상으로는 신문기사로 설정하였다. 그의 범주는 4가지로 정치, 경제, 스포츠, 그리고 정보통신으로 설정하였다. 문서 범주화는 문서 분류(Document Classification)라고도 하며 문서에 범주를 자동으로 부여하여 기존에 인위적으로 부여함으로써 소요되는 시간과 비용을 절감하는 것이 목적이다. 문서 범주화에 대하여 k-NN(k-Nearest Neighbor)와 신경망을 이용하였으며, 신경망을 이용한 경우가 k-NN을 이용한 경우보다 성능이 우수하였다.

본 논문에서는 은행 전표의 한글 금액열을 인식하는 시스템을 제안한다. 한글의 낱자를 인식하는 연구가 활발히 진해되고 있는데 반하여, 본 연구에서는 한글의 낱자 인식 결과를 가지고 후처리를 한 후, 그 결과를 금액 숫자의 인식결과와 통합하는 시스템을 구성하였다. 한글 낱자 인식기는 MDC(Minimum Distance Classifier) 기법을 응용한 방법을 사용하였고, 그 후처리는 금액의 구조적인 특징을 사용하였다. 마지막으로 숫자 인식기의 결과와 상호 참조하여 인식기를 완성하였다. 인식 결과를 보면 한글 금액 문자열의 낱자에 대해서는 후처리를 하기 전에는 96.29%, 후처리를 한 후에는 97.72%의 인식률을 보였고, 한글 금액 문자열에 대해서는 후처리를 하기 전에는 79.96%, 후처리를 한 후에는 98.24%의 신뢰도를 보였다.

온라인 문자 인식을 위해 시도된 여러 방법 중 은닉 마르코프 모델(HMM)이 우수한 성능을 보이고 있다. 영숫자 인식은 물론 한글 인식에 있어서도 HMM은 최근 널리 사용되고 있는데, HMM을 이용해서 모델링 할 때 해결해야 할 문제 중의 하나는 HMM의 구조를 어떻게 최적화 하느냐이다. 본 논문에서는 HMM을 이용한 온라인 한글 인식 시스템에서 HMM의 최적화를 통해 인식률을 향상시키고자 한다. 특히 HMM의 상태(state)수를 어떻게 정할 것인가에 초점을 맞춰, 실험을 통해 최적의 HMM 상태 수를 찾고자 한다.

실생활에서 사용되는 은행전표에는 많은 숫자 항목이 포함되어 있다. 이 항목들에 나타나는 숫자들은 단순히 숫자들의 배열이 아니라 콤마나 하이픈 등이 포함되어 있으며 많은 경우 숫자들끼리 서로 접촉되어 있다. 본 논문에서는 이런 시중 은행에서 사용되는 전표의 필기 숫자 항목을 처리하기 위한 시스템을 제안하고 이 효용성을 확인하기 위한 실험결과를 보였다. 실험은 크게 숫자분할 알고리즘에 대한 실험과 전체 시스템 성능에 대한 실험으로 나뉜다. 접촉된 두 숫자의 분할 알고리즘 성능 결과는 78.1%의 분할 성공률을 보였고 은행전표의 필기숫자 항목에 적용 결과는 53.5%였다.

최근의 HPC같은 초소형 컴퓨터의 발달은 더 자연스럽고 더 사용하기 편한 입출력 시스템을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 HPC상에서의 흘림한글을 인식할 수 있는 인식 시스템을 구현한 것을 주제로 하였다. 본 시스템은 획을 인식의 기본 단위로 취급하며, 획 인식을 위하여 ART-1신경망을 사용하였으며, 글자인식을 위해 HMM의 각 스테이트를 탐색하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 이 시스템을 HPC상에서 구현하였고 좋은 실험결과를 얻었다.

숫자열 인식은 문서 자동화 분야에서 매우 중요하다. 기존의 방법들은 숫자열을 낱자 단위로 분할하는 단계와 분할된 숫자들을 인식하는 두 단계로 이루어져 있다. 이들 방법으로는 접촉 유형의 많은 변형 때문에 만족할 만한 결과를 얻을 수 없다. 본 논문은 두자 접촉 숫자열을 분할-자유 방법으로 인식하는 방법을 제안한다. 이 방법은 두자 접촉 숫자열을 하나의 패턴으로 간주하여 인식한다. 즉, 인식 대상이 되는 부류가 100개(00, 01, 02, ... , 98, 99)이다. 훈련 데이터는 NIST 데이터베이스에의 낱자 단위 숫자들을 조합하여 합성하였고, 테스트 데이터는 NIST의 숫자열 필드에서 두자 접촉한 숫자열 만을 추출하여 사용하였다.

The use of hand gesture provides an attractive alternative to cumbersome interface devices for human-computer interaction(HCI). Many methods hand gesture recognition using visual analysis have been proposed such as syntactical analysis, neural network(NN), Hidden Markov Model(HMM) and so on. In our research, a HMMs is proposed for alphabetical hand gesture recognition. In the preprocessing stage, the proposed approach consists of three different procedures for hand localization, hand tracking and gesture spotting. The hand location procedure detects the candidated regions on the basis of skin-color and motion in an image by using a color histogram matching and time-varying edge difference techniques. The hand tracking algorithm finds the centroid of a moving hand region, connect those centroids, and thus, produces a trajectory. The spotting a feature database, the proposed approach use the mesh feature code for codebook of HMM. In our experiments, 1300 alphabetical and 1300 untrained gestures are used for training and testing, respectively. Those experimental results demonstrate that the proposed approach yields a higher and satisfying recognition rate for the images with different sizes, shapes and skew angles.

팩스가 보편적인 정보 전달 매체로 자리잡게 됨에 따라 기업체나 관공서 뿐만 아니라 가정에서도 많은 작업이 팩스를 통해 이루어지게 되었다. 이에 따라 팩스 문서의 분석 및 인식의 필요성이 증가하게 되었다. 팩스 문서는 표지와 내용이 두 부분으로 이루어지는데 팩스 문서의 처리를 위해서는 성명, 주소등을 포함하는 팩스 표지의 분석이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 팩스 표지 영상의 구조 분석 방법을 제안한다. 제안한 팩스 표지 구조 분석 방법은 팩스 표지가 헤드, 송/수신 정보, 메시지로 구성된다는 점에 착안하여 위치 정보를 이용한 영역 분리에 중점을 두었으며, 팩스 표지의 종류를 몇 가지로 분류하여 도표 형태의 팩스 표지도 분석이 가능하도록 하였다. 분자 인식에서는 팩스 문자 인식에 우수한 성능을 보이고 있는 자소 기반 한글 문자 인식기를 사용하였다. 또한 한글의 자소 모델에 기반한 후처리 방법을 개발하여 인식 오류를 교정하였다.

기존의 Line Following 알고리즘은 곡선으로 이루어진 영상 패턴을 세선화할 때 두꺼운 분기점을 효과적으로 처리하지 못할 뿐 아니라 폐곡선을 형성하는 부분이 끊어지는 단점이 있어 선분 형태 이외의 일반적인 문자나 이미지 등에 적용하기 어려우므로 Line Following 방식에 근거를 둔 개선된 새로운 세선화 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 두꺼운 분기점의 문제를 해결하기 위해 선의 모양에 따라 동적으로 변하는 윈도우의 크기를 일정 비율로 조절하고, 폐곡선을 형성한 부분에서는 분기점마다 특정한 tag를 두어 선의 끝을 결정하는 단계에서 tag와 만나는 점에 대해 별도의 처리를 하였다. 이 알고리즘은 기존 알고리즘과 비슷한 처리 속도를 유지하면서도 기존 알고리즘의 단점을 효과적으로 개선하여 곡선이나 복잡한 영상 외에 문자 영상 등에 대해서도 좋은 결과를 보여 주었다.

온라인 문자인식에 대한 연구는 지난 30여년에 걸쳐 수행되었지만, 무제약 필기 단어 인식에 대한 연구는 활성화 된지가 오래되지 않은 실정이다. 필기자에 따른 다양한 서체의 변이와 방대한 탐색공간, 그리고 PDA(personal digital assistant)등의 제약된 계산 능력으로 인해 학문적으로는 좋은 연구결과가 나오고 있지만 실용화에는 아직도 해결해야 할 문제가 많다. 대부분의 온라인 문자 인식 시스템에서는 인식 시스템에서는 인식 시스템 자체의 성능만으로는 인식 성능의 한계가 있기 때문에 여러 가지 외부 지식을 사용한다. 그 중 대표적인 것이 단어 사전을 이용하는 것인데, 단어 사전의 크기를 미리 줄일 수 있다면 인식기의 성능이 좋아질 수 있다. 본 연구에서는 온라인 무제약 영어 필기 단어 인식을 위한 필기 데이터의 전역적 특성을 분석하고, 각각의 특성에 따른 사전 감축 비율과 오류에 대해 연구하고자 한다.

본 논문에서는 필기 한글 문자의 오프라인 인식 기술에 관련하여 최근 5년 동안 발표된 연구 사례를 종합하여 향후의 연구자들이 연구 방향을 설정하고 방법론을 개발하는데 도움이 되도록 함음 물론, 당 분야 연구의 발전 방향을 모색하고자 한다. 사례 조사의 범위는 필기 한글 문자 인식에 관련된 문자 데이터베이스, 낱자 인식, 단어 인식의 세 가지 핵심 요소 기술로만 국한하였으며 이들 각각에 대한 향후 연구의 방향을 제시하였다.

단일 문자 인식과 달리 연속 필기 패턴의 인식은 근본적인 필기 패턴의 형태적 특성을 충분히 고려할 필요가 있으며 다양한 형태의 패턴에 대한 특징이나 정보를 사용하여 종합적으로 판단 할 수 있는 모델의 유연성이 요구된다. 신경망의 학습 기능은 패턴의 왜곡과 잡음 등에 크게 영향을 받지 않으면서 인식에 필요한 특징의 추출이나 패턴 부류에 해당하는 노드의 반응을 스스로 학습시킬 수 있고, 다양한 형태의 정보를 쉽게 통합할 수 있는 유연한 구조를 제공한다. 퍼지 이론(Fuzzy theory)은 일정한 규칙이나 수학적 모델로 표현하기 어려운 패턴의 애매한 특징을 모델링할 수 있기 때문에 인식 대상의 총체적 특징을 추출해 신경망에 효과적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 연속 필기 숫자 패턴을 인식을 위한 신경망과 퍼지 이론을 이용한 통합 신경망 모델을 제안한다.

최근 영상 정보를 저장하는 시스템의 급증으로, 영상의 특징 요소들의 유사성(similarity)에 근거하여 영상을 분류.검색하는 기술에 많은 관심을 보이고 있다. 본 논문에서는 칼라영상의 분류를 위해 기존의 N$\times$M-grams를 변형한 Color N$\times$M-grams를 제안한다. Color N$\times$M-grams는 영상의 칼라정보를 이용하여 영상고유의 구조 정보를 추출한 후 유사성을 측정하여 영상을 분류한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 39쌍의 Benchmark 영상을 사용하여 실험하였다. 실험결과, 제안한 Color N$\times$M-grams를 사용한 방법이 기존의 N$\times$M-grams를 사용하여 칼라 영상을 분류하는 방법보다 1순위로 분류되는 비율에 있어서 약 19% 더 좋은 결과를 보였다.

이 논문에서는 회전과 줌을 하는 카메라의 내부변수를 3차원 패턴 없이 주어진 영상만을 이용하여 구하는 방법을 제안한다. 먼저, 카메라의 skew를 0으로 가정하면 카메라의 내부변수가 매 영상취득 시점마다 바뀌어도 그 값들을 구할 수 있다는 것을 이론적으로 보인다. 이때 구해지는 회전 행렬을 기준 좌표계를 설정하는데 따라 달라질 뿐이다. 카메라 보정은 획득되어진 영상 사이의 투영변환행렬을 분석하여 얻어지며, 이는 회전하는 카메라에서 얻어진 두 영상 사이에는 투영변환행렬이 존재한다는 것을 이용한 것이다. 가장 일반적인 경우, 즉 카메라의 skew를 0으로 가정하면, 카메라 내부변수를 계산하기 위하여 모두 네 개의 투영변환행렬이 필요하며, 가장 단순한 카메라 모델의 경우 principal point와 aspect ratio 가 변화하지 않으면 단지 한 개의 투영거리변환이 필요하다. 합성 데이터와 실제 영상 데이터를 이용하여 제안하는 알고리듬을 시험하였다.

동영상에서 얼굴의 움직임을 이해하는 것은 인간과 컴퓨터간의 상호작용을 이루는 분야에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 2차원 동영상에서 얼굴요소 및 얼굴의 움직임을 측정하기 위해 optical flow를 통해 매개변수화된 움직임 벡터를 추출한다. 그리고 나서, 이를 소수의 매개변수들의 조합으로 만들어 얼굴의 움직임에 대한 정보를 묘사할 수 있게 하였다. 매개변수화된 움직임 벡터는 얼굴 및 얼굴 요소의 특징에 따라 다른 벡터 모델을 사용한다. 2차원 동영상에서 매개변수화된 움직임 벡터는 매 프레임마다 갱신되어 각 프레임에서 얼굴 및 얼굴 요소의 위치를 파악한다. 또한, 갱신된 벡터의 매개변수 조합으로 만들어 확인된 움직임에 대한 정보가 3차원 얼굴모델에 전달되며 3차원 얼굴 모델의 단위행위(Action Unit)와 연결되어 2차원 동영상에서의 얼굴 움직임을 합성할 수 있게 하였다.

Video영상을 의미있는 부분으로 나누는 Video segmentation을 위해서는 Video Cut의 검출이 필요하다. 본 논문에서는 Video Cut의 검출을 위하여 신경망을 이용하였으며, cut의 측정 방법으로 보색(complementary color)의 개념을 도입하였다. 이 방법을 이용하여, 여러개의 Video data로부터 학습을 한 뒤 새로운 Video에 대해서 테스트한 결과 좋은 성능을 보였다.

페이즈를 계산하는 전통적인 방법인 역탄젠트로부터 계산된 페이즈는 불연속 속성을 갖는 wrapped페이즈이다. unwrapping과정을 거쳐 연속적인 함수로 표현되는 unwrapped페이즈는 linear요소와 local요소로 구성된다. 이 중 local요소가 표면결 분할에 유용하게 사용된다. local요소를 구하기 위해 linear요소를 찾아서 제거해야 하는 경우 먼저 linear요소를 구하는 방법이 제안되어야 한다. 본 논문는 필터의 방향에 제한을 두지 않고 어떠한 필터를 적용하더라도 linear요소를 구할 수 있는 새로운 계산법을 제안하였다.

캘리브레이션이란 회전요소, 이동요소, 크기요소 값을 이용하여 한 영상을 변형시킴으로서 두 영상간의 부분적으로 동일한 영역이 오버랩 되도록 하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 두 영상의 캘리브레이션을 위한 하나의 방법으로서 히스토그램을 작성하고, 이를 토대로 설정된 임의의 그레이 레벨에 해당하는 화소들은 seed로 하여 영역확장을 수행한 후, 대응하는 영역사이에 매칭을 행함으로서 회전요소 값, 이동요소 값, 크기요소 값을 구한다. 또한 실험을 텅해 얻은 각 요소값과 실제값을 비교함으로서 본 알고리즘의 성능을 분석한다.

본 논문에서는 여러 가지 유형의 서식문서를 효과적으로 처리하기 위한 방법을 제안하고 모형 기반 서식 처리 시스템을 위한 프레임워크를 구현한다. 이를 위해서 서식문서의 모형으로 등록되는 정보로서 네가지 유형의 서식문서에 관한 지식을 정의하고, 이를 기술하기 위한 서식 기술 언어를 정의한다. 먼저, 서식 등록 과정에서 서식에 관한 네가지 유형의 지식을 서식 모형으로 등록한다. 그리고 서식 처리 과정에서 시스템에 등록되어 있는 서식 모형을 이용하여 서식을 분류함으로써 계산 시간을 줄일 수 있다. 실험결과 8개의 서식 모형이 등록되어 있을 경우에는 평균 서식 분류 시간은 0.74초였으며, 5개 혹은 6개의 항목을 추출하는데 걸리는 시간은 평균 0.45초였다. 본 방법은 서식 영상의 질이 좋지 않을 경우에도 잘 동작함은 물론 서식 모형만 추가함으로써 다른 서식 문서도 쉽게 처리할 수 있다.

영상검지기를 이용하여 도로상에서 이동중인 차량의 움직임을 탐지하고 분석하는 방법은 지능형교통시스템의 많은 분야에 적용되어질 수 있다. 영상분석으로 움직이는 물체를 탐지하는 방법에는 영상차를 이용하는 방법과 영상차를 이용하지 않는 방법으로 분류할 수 있다. 영상차를 이용하는 방법에서는 영상간의 차영상을 기반으로 하여 물체를 탐지하는 방법은 일반적이고 보편적인 방법이나 시간에 따른 배경영상의 왜곡과 물체의 정체현상에 많은 문제점을 지니고 있다. 그리고 영상차를 이용하지 않는 방법은 영상내의 분석으로 물체를 탐지하는 방법이고, 영상간의 정보를 사용하지 않으므로 영상차에 의한 문제점은 발생되지 않는다. 기존에 연구되어진 영상차를 이용하지 않는 방법은 물체의 형태를 고려하지 않고 단지 이동점의 좌표분석으로 차량의 움직임을 측정하고 있다. 본 논문에서는 영상차를 이용하지 않으며 영상내의 형태정보 분석과 색상정보를 고려하여 기존의 영상검지기가 지니는 문제점을 개선하여 정밀한 차량 추적에 대한 가능성을 알 수 있었다.

본 논문은 움직임 추정기법 중의 하나인 차영상 분석 기법을 기반으로한 이동 물체 추적 시스템을 제안한다. 실세계와 같은 복잡한 환경에서의 적응성을 높이기 위해 동적인 배경 추출 방법을 제안하고, 이를 바탕으로한 차영상 분석 기법을 이용하여 이동 물체를 탐지한 후 개선된 인공신경망의 경쟁학습 모델인 ART2 학습알고리즘을 이용하여 추적한다. 또한 이동 물체의 평가도 값이 아닌 RGB 컬러정보를 이용한 물체의 특징 벡터를 구한다. 이러한 특징 벡터들은 이동 물체의 모양이나 명암의 변화를 반영한다. 이러한 정보의 변화에 적응성을 갖게 하기위해 개선된 ART2를 사용한다. 그리고 실제 환경에서 보행자를 탐지, 추적하는 실험 결과 Gray 영상보다 정확한 추적이 가능하였다.

본 논문에서는 의료 영상 중에서 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 비디오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 관심 영역을 추출하는 방법을 소개하고자 한다. CCD카메라에 의해 촬영된 영상은 비디오 테이프에 저장된 후 이미지 캡쳐 보드에서 그레이 이미지(gray-level)로 변환되어 저장된다. 입력된 영상은 움직이는 영상을 촬영한 것이므로 관심 영역의 위치가 각 프레임마다 다르다. 또한 실제로 입력된 성대영상들이 점진적인 농도 변화를 보이기 때문에 에지에 의해 영역을 추출하는 일반적인 영역 추출방법은 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 두 번의 단계를 통하여 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째는 입력된 영상에서 노이즈를 제거한 후 각 프레임에서 영상의 최소 에너지를 구한다. 두 번째로 농도 변화 값을 특징 값으로 이용하는 분할-합병 알고리즘(Split-merge Algorithm)을 적용하여 관심 영역을 추출하였다. 제안한 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대의 관심 영역을 추출할 수 있었다. 그리고, 영상의 에너지 값을 이용하는 스네이크 알고리즘(Snake Algorithm)에 적용하여 비교해본 결과 본 연구에서 제안하는 스네이크 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 동적인 변화를 보이는 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있을 뿐 아니라 계산 량이 적어 200x280크기의 이미지를 초당 약 40프레임에 대한 관심 영역을 추출할 수 있는 장점이 있다.

임상진단에 있어서 종종 문제가 되고 있는 호흡에 따른 두뇌부분의 가상적인 상하이동을 고려해서 위상 엔코드 축인 Y 방향만의 강체의 평행이동을 취급한다. 종래의 발견적인 축차 근사 반복처리에 의한 제거방법과는 달리, 본 연구에서는 MRI 촬상과정과 화성특성의 해석에 근거한 MRI 신호증의 체동성분과 화상성분을 단순한 대수연산에 의해 분리할 수 있는 새로운 구속조건을 도출한다. MRI 신호에 대해서 X방향의 1차원 푸리에 변환을 행한 후의 Y 방향의 스펙트럼 위상값은 화상자신의 성분과 체동성분의 합이 되고 있다. 한편, 두뇌부위 등의 단상층에 있어서 주위의 피하지방 부위의 밀도는 거의 균일한 것으로 알려져 있어 이 부분위의 Y 방향의 1 라인 밀도 분포를 대칭이라고 간주할 수 있다. 밀도함수가 대칭인 경우 스펙트럼의 위상은 그 위치에 대하여 선형적으로 변화하며 이 선형함수로부터 벗어난 성분을 체동성분으로 분리할 수 있다. 이러한 구속조건에 기초를 둔 근거가 명확한 아티팩트의 제거방법을 제안한다.

영상에 대한 영역분할은 영상에 대한 인식 시스템에서 가장 중요하고도 어려운 분야로 알려져 있다. 주로 사용되는 방법은 화소중심기법과 영역중심기법이 사용되는데, 화소중심기법은 적은 시간이 걸리는데 비해 영역분할 효과가 떨어지고, 영역중심기법은 상대적으로 양질의 영역분할 효과를 얻을 수 있지만 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 영역분할에 대한 방법으로 thresholding방법을 이용한 2단계로 이루어진 영역분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소의 전역정보와 지역정보를 모두 사용하여 기존의 전역 thresholding방법에 비해 향상된 영역 분할을 수행하고, 지역정보를 이용하는 영역중심 기법에 비해 시간을 단축하는 효과를 가지고 있다. 첫 번째 단계에서는 기존에 알려진 전역 thresholding방법을 사용하여 영역분할을 하고, 두 번째 단계에서는 영상에 대해 미리 알려진 사전지식을 이용하여 영역분할이 제대로 되지 않은 영역을 구분하여 해당 영역에 대해서만 thresholding작업을 수행한다. 사용된 영상은 자궁경부 세포진 영상으로 대상이 되는 영역은 자궁경부 세포의 핵으로 제한하였다.

본 논문에서는 복부의 전산화 단층촬영 영상으로부터 체지방의 양을 측정하기 위한 영상처리에서 사용되는 문턱치의 자동 설정 방법을 제안한다. 체지방의 정량적 측정은 비만과 관련된 진단 및 치료에 있어서 중요하다. 기존의 비만도 측정은 체중과 신장의 비, 허리와 둔부 둘레의 비, 손으로 잡히는 복부의 두께 등 단순한 측정방법을 사용하여 실제 지방의 양을 제대로 반영하지 못하는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 최근에 전산화 단층촬영 영상으로부터 영상처리를 통하여 직접 지방의 양을 측정하려는 시도가 있다. 전산화 단층촬영 영상을 이용하면 지방의 양을 정량적으로 측정할 수 있고 피하지방과 복강내지방 등 특정부위의 체지방의 양을 측정할 수 있다. 전산화 단층촬영은 밀도에 비례하는 하운스필드 단위 값으로 구성된 영상을 제공한다. 일반적으로 체지방은 하운스필드 단위 값이 -150에서 -50사이인 것으로 알려져 있다. 그러나, 체지방의 문턱치는 사람에 따라 다르고, 또한 같은 사람에 대해서도 촬영 부위에 따라 다르다. 본 논문에서는 이러한 차이를 히스토그램을 통하여 보이고 히스토그램의 가우시안 함수 근사로부터 체지방의 문턱치를 자동으로 설정하는 방법을 제안한다.

스트레오 영상 처리에 있어서 가장 중요한 단계는 좌우 영상간의 일치점을 찾는 영상 정합 단계라고 할 수 있다. 일반적인 영상 정합 방법으로는 영역 기반에 의한 방법과 특징점에 기반한 방법으로 나누어질 수 있다. 영역 기반의 방법은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있으며, 특징점에 기반한 방법은 처리 속도는 향상시킬 수 있으나 전체적인 변이도를 구할 수 없는 단점이 있다. 한편 이미지 데이터 자체의 애매함이나 잡음, 처리 과정에서 발생하는 모호성, 인식과 해석 단계에서의 불확실한 지식등을 효과적으로 다루기 위해 퍼지 기법을 이용한 영상 처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 각 픽셀의 밝기를 소속함수 값으로 변환한 후, 이 소속함수 값을 이용하여 좌우 영상의 일치점을 찾는 퍼지 스테레오 정합 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 몇 가지 스테레오 영상에 적용하여 그 유효성을 입증한다.

본 논문은 두 장의 스테레오 영상으로부터 자동적으로 특징점 정합을 수행하도록 하는 한 방법을 제안한다. Correlation기반의 특징점 정합을 빠르고 안정적으로 수행하며 이 때에 발생하는 애매성 문제에 대한 해결방법을 제시한다. 또한, LMedS방법을 사용하여 outlier를 효과적으로 제거시키고 에피폴라 기하를 이용하여 정합의 성능을 향상시킨다. 실내, 실외 영상에 대한 다양한 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법이 빠르고 효율적임을 보여준다.

컴퓨터 비젼에서의 여러 문제를 해결하는데 있어서 최소화 기법이 많이 사용되지만 구체적인 구현 방법이나 성능 평가에 대한 자료가 미흡하다. 본 논문에서는 다른 연구자들이 기법을 선택하는데 참고가 되도록 널리 사용되는 최소화 기법들의 방법, 구현, 성능 등에 관하여 기술한다.

본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상에서 얼굴 영역을 추출하고 이를 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 크게 MPEG 압축 비디오의 처리를 위한 축소된 DC 영상의 구성 단계, 축소된 DC 영상에서의 얼굴 영역 추출 단계, 그리고 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대한 압축 복원 및 얼굴 인식의 3단계로 구성되어있다. DC 영상의 구성 단계에서는 압축 복원 없이 DCT 계수의 DC 값과 2개의 AC 값만을 사용하여 부분적인 2차원 역 DCT 변환을 이용한 방법을 사용하였으며, 얼굴 영역 추출 단계에서는 DC 영상에 대해 얼굴의 색상 및 형태 정보를 이용한 얼굴 후보 영역 추출 방법과 K-L 변환 및 역 변환의 오차에 의한 얼굴 영역 추출 방법을 사용하였다. 얼굴 인식 단계에서는 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대하여 GOP 단위의 압축 복원을 수행한 후 고유 얼굴 영상을 이용한 방법으로 얼굴 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 뉴스와 드라마 MPEG 비디오를 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 효율적임을 알 수 있었다.

동영상에서의 얼굴 영역 추출은 헤드 제스처 인터페이스를 위한 기본적이고 필수적인 기법이다. 얼굴 영역 추출을 위해서는 색상 정보와 차영상을 이용한 방법이 많이 사용되며, 색상 정보를 이용하는 방법에는 HSI의 H(hue)성분과 YIQ의 I(in-phase)성분이 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 먼저 얼굴 색상에 해당하는 각 색상 성분의 구간을 탐색하고, 다음으로 각 색상 정보를 이용한 얼굴 영역 검출의 정확도를 비교 실험한다. 또한, 색상 정보와 차영상을 결합한 방법에 대해서도 얼굴 영역 검출의 정확도를 비교한다. 실험 결과, YIQ의 경우 구간 130~150, HSI의 경우 구간 0~20에서 얼굴색을 잘 표현하는 것으로 나타났다. 얼굴 영역 검출의 정확도 측면에서는, 색상 정보만을 이용한 실험의 경우 YIQ가 HSI에 비해 약 10%의 향상된 성능을 보였고, 색상 정보와 차영상을 결합한 경우에서도 YIQ가 약 5%의 향상된 성능을 보였다.

본 논문은 주성분 분석으로 시점 기반 고유얼굴(view-based eigenface)을 생성하고, 그에 기반한 얼굴 인식을 수행하고자 한다. 주성분 분석을 통한 고유얼굴 생성은 얼굴 인식의 어려운 문제 중 하나인 특징 선택과 추출이라는 문제를 해결해 준다. 또한 얼굴 표정이나 방향의 변화에도 인식률이 저하되는 것을 방지할 수 있다. 얼굴 영상을 특징공간(고유공간)으로 변환할 때, 원 얼굴영상의 정보를 최대한으로 나타낼 수 있는 최적의 고유치 개수 선택은 얼굴 데이터베이스의 크기와 인식 속도에 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 고유치 개수를 고유치의 누적기여율을 이용해서 구한다. 이는 64$\times$64(=4096)차원의 원 얼굴 영상을 5~7차원으로 표현 가능하게 하였다. 그리고, 각 얼굴 방향에 따라 특징공간을 분리해서 생성함으로써 얼굴 방향의 변화에 따라 오인식률을 줄였다. 축소된 차원과 분리된 특징공간은 메모리 사용과 인식속도의 향상에 기여한다. 본 논문에서 얼굴의 인식은 Mahalanobis distance와 재구성 오차율을 고려해서 이루어졌다. 실험은 개인당 세가지 다른 방향을 가지는 얼굴 영상을 이용하여 이루어졌고, 실험결과, 약 93%의 인식률을 보여주었다.

본 논문에서는 활성 템플릿을 이용하여 임의의 형태를 가지는 이동 물체에 대한 정보를 추출하고, 이동 물체를 감지한다. 활성 템플릿을 이용함으로써 기존의 활성 모델에서 추출하지 못했던 이동 물체의 움직임 정보, 즉 전이정보, 회전정보, 크기변화 정보의 추출이 가능하다. 이 방법은 이동물체를 정확하게 감지할 필요없이 활성 템플릿 정합만으로 이동 물체에 대한 정보 추출이 가능하게 한다. 또한 이동 물체에 대한 움직임 정보 추출 후에 활성 템플릿의 윤곽선과 이동 물체 윤곽선간의 차이벡터를 이용하여 템플릿 영역내의 이동 물체 감지가 가능하다. 이것은 기존의 스네이크 알고리즘에 존재하는 지역 최소화 문제에 대한 해결방안이라고 볼 수 있다. 본 논문은 향후 얼굴 표정 인식 및 추적, 사람의 머리 추적, 행위 인식 등에 응용이 가능하다.

경계선 검출은 시각 인식 또는 기계 시각 인식의 과정에서 제일 먼저 수행되는 전처리 단계이다. 경계선 검출은 컴퓨터 시각 인식성능에 매우 중대한 요인으로 작용한다. 최근 MPEG-4에서 Model Based Coding 기법이 채택되면서, 경계선 검출 및 이를 이용한 컴퓨터 시각 인식의 중요성은 날로 커지고 있다. 한편, 잡음이 있는 영상의 경계선 검출 방법으로 여러 가지가 제시되었는데, 특히 잡음의 종류가 Additive White Gaussian인 경우에는 Canny Edge Detector가, Impulse인 경우에는 Dual Stack Filter를 적용한 방법이 각각 높은 성능으로 인정을 받고 있다. 그러나 Canny Edge Detector의 경우, Canny는 이론적인 Optimal Filter를 구하는 데에 성공하였지만 실제 적용에는, 이 Optimal Filter의 근사로써 Gauss함수의 1계 도함수를 사용하였다. 본 연구에서는 Gauss함수보다는 상당히 Optimal Filter와 가까운 Filter를 얻기 위하여 웨이블릿 변환을 사용한 Liao등의 방법과, 각기 다른 Scale에서의 웨이블릿 변환들이 가지는 잡음과의 관계를 고려한 새로운 경계선 검출방법을 개발하였다. 실험결과, 본 연구에서의 방법은 기존에 사용되던 Canny Edge Detector나 Stochastic Operator보다 뛰어난 성능을 보여주었다.

Impulsive noise appears as black and/or white spots in an image. It is usually caused by errors during the image acquisition or transmission through communication channels. This paper presents a study on the impulsive noise reduction filter of digital image. A much more effective method for removing impulse noise is weighted median filtering. But it loses some information by changing center value with no condition. We propose some new technique to change center value with some conditions. In this paper, the performance of conditional weighted median filter is compared to the commonly used median filter, mean filter, max/min filter, and weighted median filter. A quantitative comparison is performed on MSE (Mean Square Error), RMSE (Root Mean Square Error), and SNR (Signal to Noise Ratio). Proposed conditional weighted median filter can yield better performance than regular filters.

본 논문에서는 노이즈와 블러링에 의해 오염된 영상의 비 지도 분할 방법을 제안한다. 본 논문에서는 Markov random field (MRF) model을 사용하는데, 이것은 오염된 여상에 처리하는데 효율적이다. MRF는 연산적으로 복잡하기 때문에 이를 해결하기 위해서 효율적이라는 것과 교통량 측정과 같은 영상 처리에 응용 가능함을 보여준다.

본 논문에서는 색상 변화 분석을 통하여 차량의 속도와 수량을 측정하는 방법을 제안한다. 동영상에서 색상 변화를 분석하기 위하여 시간 흐름에 따른 화소의 색상 변화를 그래프로 표현한다. 차량 진행 방향에 있는 두 개의 화소에 대하여 이 그래프를 구하여 두 그래프가 가지는 시간차이를 계산하여 이동하는 차량의 속도를 구한다. 차량의 진행 방향을 추정한다. 차량의 수량은 도로 색에 경계 값을 설정하여 구하고, 이를 속도로 보완한다. 제안한 시스템은 날씨와 밝기에 영향을 적게 받으며 수행시간이 적게 드는 장점을 가진다.

본 논문에서는 영상의 밝기 정보로부터 물체의 표면 형상을 재구성하는 새로운 접근 방법을 제시한다. 이미지 모델은 기존의 Lambertian surface model에 거리 요소를 포함시켜 보다 현실과 비슷한 제약 조건을 주고, 국지 해(local minima)에 빠지기 쉬운 기존의 iteration 방법을 탈피하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 도입한다. 표면의 깊이 정보를 이산여현변환(discrete cosine transform)하고 이 DCT 공간상에서 유전자 알고리즘을 적용함으로써 큰 형상을 먼저 결정한 후 미세한 형상을 찾아내는 계층적인 표면 형상의 재구성이 가능하도록 하였으며 간단한 실험으로 그 타당성을 보인다.

Noise가 있는 data에서 shape나 parameter를 찾았을 때 일반적으로 Hough transform이나 regression을 적용한다. Hough transform은 parameter space의 차수가 커지면 memory 문제가 존재하며, regression 모델은 한 개의 변수를 다른 변수의 함수로 가정하여 error를 최소화하여 데이터중 1 set의 parameter만 존재한다는 가정을 하여야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 두 방법의 단점들을 보완하며, Fuzzy개념을 도입한 data fitting 방법을 제안하였다. 이 문제는 genetic algorithm을 도입하여 data를 Fuzzy membership을 갖는 것으로 가정한 최적화 문제로 해결하였다. 직선과 평면에 대한 실험 결과를 보인다.

Abstract : Multimedia data now one of the widely used information in all the fields as the fast developments of computer techniques have been made. Traditional database systems based on textual information have limitations when applied to multimedia information. This is because simple textual descriptions are ambiguous and inadequate for searching multimedia information for multimedia databases and digital libraries. Thus, especially for image data, which is one of the important multimedia information types, which can retrieve and browse image data on the basis of pictorial queries. Therefore, this paper presents an efficient method for describing texture information in image data.

최근 차량 수의 급격한 증가로 인하여 도로에서 운행되고 있는 차량의 수는 도로가 수용할 수 있는 한계치를 넘어서고 있어 교통 과밀 지역의 교통 흐름을 분산시키기 위한 많은 방법들이 제시되었다. 그러나, 현재까지의 연구들은 교통 혼잡도를 측정하기 위해 배경 영상을 사용해야 한다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 배경 영상을 사용하지 않고 교통 혼잡도를 측정하는 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서는 차량의 에지 정보를 얻기 위해 도로 영상에 DCT를 수행하고 그 결과를 이용하여 교통 혼잡도를 측정하는 방법을 제시한다.

본 논문에서는 차량 영역 정보를 이용한 교통 혼잡도 측정 시스템을 설계하고 구현한다. 제시한 교통 혼잡도 측정 시스템은 첫째 영역 분할, 둘째 작은 영역의 직사각형화, 셋째 영역의 병합 및 삭제의 세 단계로 나눌 수 있다. 영역 분할 단계에서 획득한 도로 영상을 주어진 임계치에 의해 영역으로 분할한다. 영역 분할후의 영역 정보 중 차량 영역을 추출하는데 영향을 미치지 않는 작은 영역들을 제거하고 영역을 직사각형화하는 단계를 거친다. 이 단계에서 필요없는 많은 작은 영역 정보들을 제거한다. 마지막으로 차선 별로 영역을 병합, 삭제함으로써 각 차선마다 차량 영역 정보를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차량 영역 정보를 추출하는 방법을 제시하며, 또한 이를 이용한 효과적인 교통 혼잡도 측정 시스템을 소개하고 평가한다.

영상인식은 최근 시각정보의 중요성과 영상을 취득장비의 발달, 처리기술의 향상으로 여러 분야에서 그 중요성과 활용도가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 도심지 항공 영상에서 자동표적인식에 관한 문제에서 탐색 물체 주변에 건물들이 밀집되어 있고, 배경이 존재하는 경우에서 fused 분할 방법을 이용하여 기존의 에지 기준 방법인 허프 변환, 에지연결 등에서 발생하는 군집화 문제점을 해결하다. 취득환경의 차이에 다른 농도치 차이를 BCT 방법으로 정규화하여 유사도 기준치로 편차오차를 계산하여 인식하였다. 실험에서는 다양한 탐색물체를 대상으로 회전, 이동, 신축 등의 복합적인 변형에 대하여 불변적으로 인식한 결과를 보였으며, 영상 정합, 컴퓨터 비전, 영상 분석, 영상 이해등의 분야에 적용 가능성을 제시하였다.

디지털 이미징(Digital Imaging) 분야에서 칼라 스캐너와 칼라 디지털 카메라와 같은 입력 장비들을 통하여 획득된 디지털 이미지는 장비 의존적인(Device Dependent) RGB칼라값으로 표현된다. 이러한 장비 의존적인 디지털 칼라 이미지는 인간 시각 체계의 칼라 인지 능력과 일치하지 않으므로 왜곡된 칼라를 제공하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 장비 의존적인 RGB 칼라값을 장비 독립적인(Device Independent) XYZ 칼라값으로 변환하는 다양한 연구가 수행중이다[1-3]. 그러나, 이러한 연구 방법들은 서로 다른 Reflectance 값을 가지는 두 칼라가 특정한 환경하에서 동일한 XYZ 칼라값을 가지고, 또 다른 환경하에서 서로 다른 XYZ 칼라값을 가지는 Metamerism 문제를 해결할 수 없다. 본 논문은 이러한 Metamerism 문제를 해결하기 RGB 칼라값을 Reflectance 값으로 변환하였고, 기존의 연구 결과와 비교하였다.

비젼 시스템을 바탕으로 한 무인 주행 시스템은 카메라로부터 입력된 영사에서 도로와 비 도로를 적절히 인식하여 그것을 바탕으로 주행을 위한 여러 장치들을 제어하는 시스템이라 할 수 있다. 한편 이와 같이 영상의 인식 결과가 핸들 제어나 속도 제어의 성능을 결정할 때 무엇보다 도로의 환경 변화에 강건한 비젼 시스템의 구현이 요구된다. 본 논문에서는 비젼 시스템과 핸들 제어 시스템 두 부분을 구현하였는데, 비젼 시스템에서는 입력 영상에 대해 학습이 가능한 Multilayer Perceptron(MLP)을 이용하여 도로와 비 도로를 적절한 신뢰도로 나눈 후 피라미드 알고리즘을 거쳐 최종 도로 영역을 추출해 낸다. 핸들 제어를 위해 도로 영역의 외곽선을 모델링한 후 차량의 주행 방향 벡터를 구한다. 그 값이 핸들 제어 시스템에서의 MLP의 입력이 되어 차량의 핸들 각도를 결정하게 된다. 끝으로 옥외 차량 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유용성을 확인한다.

최근 정보 사회에서 중요한 기술로 자리잡은 멀티미디어 정보 검색에 대한 다양한연구가 진행 중에 있다. 본 논문은 정지 화상에 대한 CBIR(Content-Based Image Retrieval)방법 중 칼라 정보를 이용한 방법에서 공간 정보를 충분하게 표현할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 칼라 정보를 이용한 CBIR에서는 공간정보를 표현하기 위하여 인위적으로 영상을 여러 개로 분할하는 방법이나 영상의 히스토그램 내에서 영상의 위치 정보를 이용하는 방법 등이 연구되었다. 본 논문에서는 기존의 방법을 칼라 오브젝트의 추출 방법에 따라 1차와 2차 관계에 의한 방법으로 분류하고, 이동, 회전 특히 크기 변화(축소, 확대)에 탁월한 성능을 보이는 3차 칼라 오브젝트 관계를 이용한 방법을 소개한다. 제안된 알고리즘은 주어진 영상으로부터 양자화 된 24개의 버킷(bucket)을 생성해서 각 버킷 내의 칼라에 대한 색의 표준 편차로 색의 분산 정도를 나타내고, 빈도수가 높은 3개 버킷의 평균 칼라 위치를 계산해서 그들의 상호 각도를 추출하여 영상의 특징 벡터로 사용하였다. 실험결과 기존 방법보다 특히 영상의 크기 변화에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, 계산량도 적어 효율적임을 보여 주었다.

효율적인 영상 검색 시스템을 구축하기 위하여 칼라, 형태, 질감등과 같은 특징을 추출하여 검색하는 방법들이 연구되어 지고 있다. 이 중 기존의 형태 정보를 이용한 방법은 적용 대상을 국한하여 연구되거나 특징 추출을 위한 계산의 복잡성에 비해 좋은 효과를 보이지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 다양한 영상에 적용할 수 있는 특징을 추출하고자 통계적인 방법중의 하나인 히스토그램을 이용하고자 한다. 히스토그램을 이용한 방법은 계산이 용이할 뿐 아니라 검색 결과면에서도 높은 효율을 보이고 있다. 영상으로부터 추출한 선분을 각도에 따라 18개의 빈으로 양자화 하여 각 빈에 속한 선분들의 길이의 합을 이용하여 비교하는 각도 히스토그램(angular histogram), 그리고 선분들이 공간 분포에 대한 정보를 얻기 위하여 각도 히스토그램에서 각 빈에 속한 선분들의 대표 좌표들의 1차, 2차, 3차 모멘트를 구하여 사용하는 방법과 특정 각도를 가진 선분들 사이의 거리를 이용한 각도 Correlogram을 제안한다.

본 논문에서는 경치 영상들에 대해 영상의 내용(색상, texture)에 기반하여 검색하는새로운 방법을 제안한다. 경치 영상들은 색상이 주 특징이며 결합되는 texture 특징들에 의해 영상 정보간의 유사성의 파악이 더 용이하다. 색상 특징은 HSV 색상 히스토그램에 의해 특징을 나타내며 영상의 전역적 색상 특징과 지역적 색상 특징으로 세분화되고 texture 특징은 2차원 Garbor filter에 의해 영상별 특징을 나타낸다. 시스템의 검색은 예제 영상에 의한 질의 방식으로 예제 영상을 주면 이와 유사한 영상들이 유사도가 높은 순위대로 출력하게 된다.

본 논문에서는 동영상 데이터베이스에서 Key-frame을 검색하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 Key-frame을 검색하기위해 컬러 피쳐를 공간영역에서 추출하지 않고 wavelet transform 영역에서 컬러 피쳐를 추출하는 방법을 제안한다. wavelet transform 의 저주파 밴드는 영상전체의 특징을 잘 나타내고 고주파 밴드는 texture 와 국부적인 컬러 특성을 잘 나타낸다. 색인과정 알고리즘은 영상의 크기를 정규화하고 RGB 컬러공간에서 HSV 컬러 공간으로 변환을 하여, H, S, V 각 채널에 대해 Daubechies' wavelet transform을 수행한 후 변환 영역에서 피쳐를 추출하게 된다. 색인을 위한 피쳐로 wavelet 계수와 lowest 밴드의 평균과 표준편차를 추출하였다. 효율적인 검색을 위해 검색은 2단계로 수행된다. 먼저 평균과 표준편차만을 이용한 1차 검색을 통해 2차 검색의 후보 영상들을 추출하고 2차 검색에서는 1차 검색 통과 영상들에 대해서만 wavelet 계수들을 비교하여 최종 검색 결과를 얻게 된다. 검색결과 기존의 컬러 피쳐를 이용한 방법보다 우수한 검색결과를 얻을 수 있었다.

샷 경계면 분할 기법은 효과적인 비디오 검색 시스템을 구축하기 위한 기본적인 기술이다. 따라서 효과적인 비디오 분석을 위해서는 신뢰할만한 샷 경계면 검출 기술이 필요하다. 하지만 비디오에서는 일반적인 프레임 뿐만 아니라 디졸브, 페이드와 같은 다양한 형태의 특수효과 등이 포함되어 있어 포괄적인 기술 개발이 어렵다. 본 논문에서는 지금까지 알려진 몇 가지 기법들의 성능을 비교하고 이를 개선시켜 몇 개의 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 샷 경계면 분할 작업이 끝난 뒤에는 비디오 클러스터링을 하기 위한 대표프레임 추출 작업이 필요하다. 대표 프레임은 단순하게 각 샷의 첫 번째 혹은 마지막 프레임을 추출할 수도 있지만, 이 경우 각 샷의 동적인 특성들을 제대로 표현할 수 없으므로, 본 논문에서는 샷의 변화량을 측정하여 대표 프레임의 수를 결정하는 방법을 사용하였다.

이미지 검색 시스템이나 인식 시스템에서 형태 특징 벡터를 추출하기 위해서는 이진화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 경계선 검출 값들의 공간적 특성을 이용하여, 사람의 개입 없이 자동적으로 표준 편차를 사용한 임계값 결정 방법을 제시하였다.

활성 윤곽선 모델(Active Contour Model : Snake)을 이용한 윤곽선 추출 방법에서는 물체를 검출하기 위해 잠재적 표면(potential surface) 위에서 지역 최소치를 향하여 다양한 힘을 가함으로써 물체의 윤곽선으로 활성 윤곽선 모델을 움직이게 한다. 활성 윤곽선 모델에서 영상의 관심있는 물체를 검출하기 위해서는 영상의 잠재적 표면 위에서 활성 윤곽선 모델이 지역 최소치를 향하여 활동적으로 움직이도록 다양한 힘을 효과적으로 제어해야 한다. 본 논문에서는 활성 윤곽선 모델이 적합한 지역 최소치를 향하여 적절하게 수렴하도록 활성 윤곽선 모델이 움직이는 잠재적 표면을 변형할 수 있는 영상 필터를 제안한다.

웨이브렛 변환을 사용한 영상은 인간의 시각체계(HVS)에 적적한 양자화 및 부호화를 위한 계층적 구조를 제공한다. 인간의 시각이 민감하게 감지하는 부분을 더 정확하게 부호화 하고, 그렇지 못한 부분에서는 적절한 정보의 손실을 허용하는 원리를 이상적으로 적용할 수 있다. 이런 웨이브렛 변환영상의 통계적 특성을 이용한 제로트리 부호화 기법은 중요한 영상계수를 선별하여 영상전체에서 의미있는 계수를 순서대로 부호화 함으로써 매입 파일(Embeded File)을 생성한다. 본 연구에서는 제로트리 부호화 과정중 불확실 구간(Uncertainty Interval)에서 발생하는 오차(Error)를 줄이기 위하여 LBG(Line Bute Gray) 알고리즘을 도입하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 사용함으로써 결과의 향상을 보였다. 오차교정(Error Correction)은 EZW(Embeded Zerotee Wavelet) 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한(detail) 성분을 살리는데 효과적이다. JPEG과 같은 DCT 기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성능을 보일뿐아니라, DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.

영상 자료는 일반적으로 많은 정보량을 가지기 때문에 저장 공간과 전송 시간의 문제 등이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 영상 압축 기법이 사용되며 그 방법 중의 하나로 벡터 양자화가 있다. 벡터 양자화는 압축률은 높지만 시간이 많이 걸리는데, 전체 처리 시간 중에서도 영상의 각 블록에 해당하는 코드벡터를 찾기 위해 주어진 코드북을 탐색하는 단계에 소요되는 시간이 가장 큰 비중을 차지한다. 본 논문에서는 코드북 탐색에 소요되는 시간을 줄여 벡터 양자화를 빠르게 하기 위한 방법으로 삼각 부등식을 이용하는 빠른 코드북 탐색법을 제안한다. 제안된 방법은 삼각 부등식을 이용해 구한 하한값을 기준으로 불필요한 계산을 줄여서 탐색 속도를 증가시킨다. 제안된 방법의 평가를 의해 100장의 256$\times$256, 256 레벨 흑백 영상을 사용하였고, 기존의 전체 탐색 방법에 비해 배 이상의 속도 향상을 얻을 수 있었다.

모니터의 한 좌표를 응시하고 있을 때의 눈 영상을 카메라로 획득하고, 눈 영역 영상에 대한 눈동자의 좌표를 계산하여 사용자가 모니터의 어느 부분을 응시한 것인지를 알아내는 것이 본 논문의 주요 목적이다. 카메라로 획득하여 계산된 눈동자의 좌표는 2차원 평면상에서 계산된 것이므로, 응시 각도나 응시 거리등의 3차원 정보가 손실되어 응시점에 대한 보다 정확한 매핑을 하기 위해 눈동자 좌표의 보정이 필요하게 된다. 획득된 눈 영상의눈동자 좌표 이외에 흰자위 비율 및 원형 템플레이트를 사용한 가중치 벡터를 더하여 개략적으로 얻어진 눈동자 좌표에 대한 응시 초점의 오차를 보정한다. 눈 영상에서의 보정된 눈동자 응시 초점 좌표를 모니터 평면 좌표로 매핑하여 모니터에 대한 사용자의 응시점을 찾아낸다. 이때, 계산된 모니터의 응시점이 명령 영역에 해당하면, 해당 명령을 실행시킴으로써 사용자는 모니터 화면을 응시하는 단순 동작만으로 컴퓨터에게 원하는 명령 실행을 요구할 수 있으므로 키보드나 마우스의 입력 장치를 본 시스템으로 대체할 수 있다.

본 논문에서는 칼라공간상의 거리와 이웃정보를 이용한 클러스터링을 통한 칼라영상 분할 방법을 제안한다. 영상의 픽셀들을 이웃관계를 유지하여 칼라공간으로 매핑한다. 칼라공간상에서 이웃하는 픽셀들을 클러스터링하여 영상의 세그먼트들을 찾는다. 클러스터링 방법으로서 인력을 모방하는 클러스터링(gravitational clustering)을 사용하였다. 이 방법으로 클러스터의 중심값과 클러스터 수를 미리 정해주지 않아도 자동적으로 결정할 수 있는 장점이 있다. gravitational 클러스터링에서 찾은 클러스터 수를 가지고 다른 클러스터링 방법에 입력으로 주어 결과를 비교해 본다. 본 논문에서는 이웃관계를 따라 클러스터링하는 것이 정확한 경계선을 찾는데 효과적임을 보여준다.

본 논문에서는 이진화된 영상에서의 2차원 정보와 그레이 영상에서의 3차원 프로파일 정보를 이용하여 BGA의 불량 상태를 시각적으로 검사하는 시스템에 대해서 기술한다. BGA의 결함을 자동으로 판정하기 위해 사용된 알고리즘은 이진 영상에서의 특징점들과 그레이영상의 3차원 프로파일 정보를 이용한 모델 정합 기술을 이용한다. 두가지 단계를 분리 검사함으로써 생산라인에서 초기에 에러를 검출해낼 수 있는 잇점이 있다. 그러나 조명이 열악한 경우에는 에러 인식율이 낮아진다.

본 논문은 고개를 상/하로 끄덕이거나 좌/우로 가로 저어서 긍정과 부정을 구별하기 위한 것이다. 다시 말해서, 마우스나 키보드 대신에 머리의 움직임을 사용해서 '예/아니오'를 인식한다. 본 논문에서는 정규화된 칼라 공간(chromatic color space)과 조도(illumination)를 이용하여 얼굴 영역을 찾고 분할하는 자동 얼굴 영역 찾기와 영상차의 위치 비교와 움직임 량을 이용하여 우선 순위를 갖는 단순한 방향성을 구별하는 자동 의사 인식의 두 단계로 구성되어 있다. 이러한 단순한 방향성의 조합으로 '예/아니오'를 구분한다.

본 논문에서는 선형적으로 기울어진 문서 영상의 기울기를 검출하기 위한 단순하면서도 효과적인 알고리즘을 제안한다. 문서 내의 인접한 두 행 사이에는 일정한 두께의 공백 행이 존재하며, 그 공백 행의 기울기는 실제 문서의 기울어진 정도를 반영한다는 사실에 기인한다. 먼저, 간단한 모폴로지 연산을 이용하여 문자행 영역과 공백행 영역을 분리한 후, 이를 일정 간격으로 수직 샘플링하여 수직선 상에 있는 모든 공백행의 중심점(행간점)을 찾는다. 전체 영상으로부터 동일한 공백 행상에 있는 임의의 두 행간점간에 계산된 기울기들의 분포를 보면 실제 문서의 기울기에서 최대 값을 가진다. 제안한 알고리즘을 다양한 형태의 가로쓰기 문서(검출 가능한 최대 기울기 : $\pm$45$^{\circ}$)에 적용하여 0.5$^{\circ}$의 오차범위 내에서 정확한 결과를 얻을 수 있음을 보인다.

컴퓨터 비젼은 많은 계산을 요구하는 작업으로 구조적인 계산작업(low-level vision)과 비구조적 계산작업(high-level vision)을 가지고 실시간 처리를 요구한다. 이러한 점에서 비젼 작업의 병렬처리와 그것들의 구현에 대한 스케쥴링 schemes이 본 논문에서 중요시 된다. 그리고 PVM이 동작하는 저가의 네트워크로 연결된 워크스테이션 클러스터상에서 구현될 알고리즘을 구현하고 제안된 아이디어는 실용적인 예 (eye location from image sequence)를 들어서 보였다. 차세대의 멀티미디어 환경은 이러한 고성능의 컴퓨팅 플랫폼을 사용하리라 기대된다.

원격 교육 시스템에서 화상 교육의 기능을 제공하는 교사나 학습자가 모두 카메라가 달린 PC 앞에 앉아서 약속된 시간에 개설된 교과목으로 세션으로 들어가서 수업을 진행하고, 학생들의 질문 요청이 있을 때, 이에 대한 답변을 파일 또는 화상으로 제공하고 있다. 그러나, 강의실에서 프로젝트 등을 이용하여 강의를 할 경우의 강의 장면을 실시간으로 원격지 학생들에게 제공할 수 있는 기능들에 대해서는 현재 가상 대학 시스템에서 고려를 하지 않고 있는 것 같다. 따라서 본 논문에서는 실시간 원격 강의를 효율적으로 수행할 수 있는 환경을 제공하기 위한 시스템을 설계하고 이에 대한 프로타입을 만들었다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 가상 대학에서 뿐만 아니라 여러 분야에서 원격 프리젠테이션이 필요할 때 효과적으로 이용할 수 있으리라 생각된다.

스포츠 비디오는 역동적인 특성과 비정형적인 구조를 가지고 있으므로 뉴스와 같은 정형적인 비디오와는 달리 분석이 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 축구 경기에서 하이라이트를 추출하여 색인하고 이에 대하여 선수 위치 추적, 파노라마 영상 구성, 경기장 모델 상에서의 선수 이동 궤적 도시 등을 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 제한된 색상의 HSV 영상을 구성하여 골대와 선수 위치를 추적하고, 움직임 벡터를 추출하여 카메라 동작을 분석하였으며 경기장 모델 구성을 위해 경기장 내의 특징점을 추출하여 투영 변환을 수행하였다. 실험 결과를 통해서 제안된 방법이 축구 경기 비디오 분석에 효율적으로 이용될 수 있음을 확인할 수 있다.

효율적인 비디오 검색과 브라우징을 위해서는 비디오를 장면 단위로 나누는 비디오 분할과 더불어 분할된 비디오 셧을 대표하는 프레임을 군집화하는 기술이 필요하다. 이는 내용 기반 비디오 검색 및 브라우징의 바탕이 되는 핵심 기술로써, 국내외적으로 많은 연구가 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 주파수 정보를 이용한 대표 프레임 군집화 방법을 제안하고 실험 비디오 데이터에 대하여 그 성능을 평가해 본다. 제안된 방법에서는 웨이블렛 변환을 통하여 대표 프레임의 주파수 정보를 구한 후, 고주파 영역과 저주파 영역에 가중치를 두어 대표 프레임을 군집화 하였다. 제안된 방법을 드라마 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과 군집화의 정확도가 우수할 뿐 아니라 군집화 정도를 조절할 수 있어 다양한 수준의 군집화를 수행할 수 있음을 확인할 수 있었다.

이미지 분석이나 데이터 베이스 인덱싱 또는 종이 문서를 전자 문서화 하는 문제는컴퓨터 비젼 응용분야에서 중요 관심사가 되어왔다. 이러한 문제들을 처리하기 위해서는 제일 먼저 이미지와 문자가 혼합되어 있는 문서에서 자동으로 문자와 이미지들을 분리해 내는 과정이 필수 적이다. 본 논문에서는 신문이나 광고등에서 볼 수 있는 이미지, 음각 문자와 양각 문자가 섞여 있는 문서에서 문자만을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Run-length code를 이용하여 문자나 이미지의 경계선(bound) 모양의 특징을 추출하여 음각 문자와 이미지, 양각 문자를 구분한다. 그리고 추출된 글자들을 3차원 공간상에 매핑한 후 3차원 면적 가중치 그래프를 이용하여 관련된 단어들로 묶어주는 3차원 그룹핑 알고리즘을 제시한다. 실험결과로는 추출된 문자와 그룹핑된 결과를 보여준다.

항공영상이나 위성영상을 이용하는 원격 감지 기술(Remote Sensing)은 무인 비행, 지리 정보 시스템(GIS) 그리고 도시 계획에 이용되고 있다. 원격 감지 기술과 함께 사용될 수 있는 또 하나의 기술로는 자동 표적 탐색 기술이 있으며 현재 많은 연구가 진행되고 있으나, 대부분 특정적인 시험용 영상에만 적용되고 있어서 항공 영상과 같이 복잡하고 불규칙적인 경우에는 적용이 어렵다. 본 논문에서는 Distance Weighted Intensity Transformation (DWIT)와 Coefficients Filtering(CF) 방법을 이용하여 영상의 이동, 회전, 배경에 불변적인 항공 영상 표적 탐색 기법을 제안한다.

멀티미디어 기술이 발전됨에 따라 방대한 양의 동영상 데이터로부터 원하는 장면을 빠르고 손쉽게 검색하기 위한 연구는 동영상을 포함한 멀티미디어 서비스가 제공되는 현 시점에서 대단히 시급한 문제로 인식되고 있다. 본 연구에서는 동영상데이터를 대상으로 장면전환 지점을 검출하기 위하여 검색을 원하는 영상을 4개의 구역으로 구분하여 각각의 구역에 경계위치를 설정하며, 설정된 경계위치에 해당하는 칼라값을 분석하여 비디오 메모리에 저장한 후 이미지 데이터 베이스에 저장된 동영상 데이터의 각 Frame도 공간별 칼라값을 추출하여 이를 비디오 메모리값과 비교해서 연속된 두 Frame간의 칼라값 차이를 구하여 그 차이가 임계값 이상이 되면 장면전환 지점으로 검출하는 방법으로 사용자가 원하는 정보를 빠르게 검색하는 시스템을 설계하였다.

본 연구는 인터넷과 같은 가상공간에서의 칼라 영상 데이터에 대한 지적재산권 보호를 위한 Watermarking 기술을 연구하였다. 이미지에 Invisible Watermark를 삽입하였으며, 칼라 이미지를 압축, Filtering, truncation등과 같은 처리에도 Watermark의 내구성을 높이는 기술 연구에 중점을 두었다.

본 연구는 Wavelet Transform을 이미지 처리에 적용하여 지적재산권 보호를 위한 Watermarking 기술을 연구하였다. Watermark가 이미지에 Invisible하게 삽입되면서 압축, Filtering, truncation등과 같은 이미지 처리에도 강력한 Watermark 기술 연구에 중점을 두었다. 특히 완벽한 복원을 위하여 Wavelet Transform을 사용하였고, 또한 DCT기술을 접목시킴으로 해서 압축에 강력한 결과를 나타내게 되었다.

정보전달에 있어서 멀티미디어 정보가 차지하는 비중이 점점 증대됨에 따라 멀티미디어 데이터 암호화의 필요성이 부각되고 있는 실정이다. 그러나 기존의 암호화에 일반적으로 적용되어온 DES(Data Encription Standard)와 같은 전통적인 암호화 알고리즘은 멀티미디어 데이터를 암호화하여 실시간으로 처리하기에는 충분히 신속하지 못한 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 디지털 이미지 프로세싱 기법중 압축기법과암호화 기법을 일련의 과정으로 통합하여 멀티미디어 정보의 중요부분을 차지하는 디지털 이미지의 실시간 암호화 처리기법을 연구하였다. 디지털 이미지의 저주파수 성분과 고주파수 성분을 다단계의 레벨로 분리하여 각 대역별로 성분을 집중시킨 후 임의의 배치 순서로 재배치하는 방법을 통해 DCT(Discrete Cosine Transform)과정 및 양자화과정을 거친 공간주파수 성분을 Zig-Zag순서가 아닌 임의의 배치 순서로 재배열할 때 발생되는 이미지의 크기가 상대적으로 커지는 점과 저주파수 성분이 주요 성분으로 구성된 이미지의 경우 해독이 비교적 용이하다는 점, 또한 약간의 응용으로 각 블록의 DC값만을 추출하여 이미지의 주요 내용을 파악할 수 있는 문제점을 해결하였다.

본 논문은 디지털 칼라 영상 정보를 보호하기 위해 위치와 주파수 정보를 가지는웨이브릿 변환을 이용한 워터마킹(watermarking)방법에 대하여 연구하였다. 본 연구에서는 칼라 영상의 각 채널에 대해 인간의 시각에 덜 민감한 고주파 계수영역과 영상 압축에 견고한 저주파 계수영역에 워터마크를 삽입하였다. 이 방법은 불법적인 조작에 강한 워터마크를 구현할 수가 있다. 실험에서 칼라 영상의 각 채널을 웨이브릿 변환한 후 Seal 영상을 삽입하였다. 실험 결과, 워터마크된 칼라 영상에 삽입된 Seal 영상은 잡음으로 영상이 훼손된 경우라도 Seal 영상을 AND 연산함으로써 구할 수 있었고, 압축에도 견고함을 보였다.

본 논문에서는 디지털 영상 데이터에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제시한다. 디지털 데이터를 주파수 공간으로 변환시켜 인간이 잘 감지 못하는 주파수 영역과 중요한 주파수를 선택하여 대역확산통신(Spread Spectrum Communication)에서 사용되는 유사한 방법으로 워터마크를 삽입하였다. Fourier 스펙트럼 공간에서 JPEG 압축의 다양한 양자화 단계를 거쳐도 변화가 덜 민감한 Phase에서 워터마크를 삽입할 주파수 영역을 찾았다. 원본과 워터마크가 삽입된 데이터를 가지고 워터마크는 자기상관관계 특성으로 추출하였다. 그리고 다양한 신호처리(손실 압축, 필터링, 양자화)에도 워터마크를 추출하였다.

인터넷의 보급으로 인하여 디지털 데이터의 복제가 확산됨에 따라 멀티미디어 데이터에 대한 소유권 보호와 인증에 대한 문제가 대두되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 디지털 영상을 다중해상도 표현이 가능한 웨이브릿 변환(Wavelet Transform)을 통하여 저주파수 영역에 인간 시각으로 지각 할 수 없는 워터마크를 삽입하고, 삽입된 워터마크의 영상을 인증하기 위한 방법으로 오류 역전파 학습 알고리즘(Error Backpropagation)을 이용한 신경회로망적 접근방법을 제안한다. 워터마크를 추출하기 위해서는 원영상이 필요하고, 내장된 워터마크가 손실 압축과 필터링 등의 일반적인 영상 처리에 강인함을 실험 결과를 증명하고, 제안한 신경회로망적 접근방법이 좋은 결과를 나타냄으로 실험을 통하여 증명하였다.

본 논문에서는 데이터 플로우 표현방식을 이용한 비주얼 프로그램으로 개발하려는 소프트웨어의 프로토타입을 빠르고 쉽게 만들어 완성된 소프트웨어를 시뮬레이션 할 수 있는 환경을 제공하는 TOI(Task Operation Integrator) 시스템을 소개한다. 이 시스템은 Liveness를 제공하여 사용자가 효과적으로 프로그램을 작성할 수 있게 해주고 다양한 환경에 융통성 있게 확장 가능하다.

영상처리의 결과로 얻어지는 에지나 선분과 같은 영상특성들은 그래픽의 기본 요소인 프리미티브들로 표현될 수 있다. 영상처리 결과를 그래픽 프리미티브로 표현하게 되면 보다 효율적으로 visualization할 수 있고 그래픽 환경의 편집기능을 이용하여 새로운 그래픽스를 생성할 수 있다. 반대로 그래픽 기술을 이용하여 생성된 영상은 패턴인식이나 Model Based 삼차원 물체인식 등에 사용될 수 있다. 이처럼 영상처리와 그래픽스는 서로 밀접한 관계를 가지고 있지만 이 두 분야를 지원하는 자료구조는 이를 반영하지 않고 있다. 영상처리를 위한 자료구조는 신속한 접근을 목표로 개발된 반면 그래픽스를 위한 자료구조는 공간절약과 빠른 display를 목표로 설계되었다. 본 연구에서는 영상처리와 그래픽스를 동시에 효과적으로 지원할 수 있는 자료구조를 설계하고 구현한다.

실제감을 가지는 가상의 환경을 만들고, 사용자의 interaction에 맞추어 가상 환경과오브젝트를 조정하는 분야는 최근에 들어 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 실제 영상을 이용하여 3차원 오브젝트 모델링 및 합성하는 방법에 대한 논의를 하였다. 실제 영상에서 깊이 정보를 얻어내는 방법으로는 다해상도 다기선 스테레오 정합 기법(multi-resolution multiple-baseline stereo matching technique : MR-MBS)을 이용하였으며, 실제 영상에서 생성된 모델을 Open Inventor 환경에서 모델을 재구성하고 performer를 이용하여, 최종적인 합성 영상을 만들어 내었다. 합성된 임의시점에서의 영상에서 사용자 조작에 따라 각각의 오브젝트를 조정 할 때 결과 영상을 실시간으로 얻을 수 있었고, 실제 영상의 텍스춰를 그대로 사용함으로써 실제감을 높일 수 있었다.

본 논문에서는 컴퓨터 비젼의 사진측량학적 방법과 대상물의 기하학적 정보를 결합하여, 사진으로부터 건축물의 정확한 값을 복원해 내는 새로운 모델링 시스템을 소개한다. 사용자의 간단한 프로토타입핑으로 얻은 대략의 모델 정보를 시스템이 사진 이미지와의 오차를 최소화하는 방법으로 자동적으로 모델 정보를 복원해 내며, 사진에서 최선의 텍스쳐 맵을 생성해 내므로, 세밀한 모델링 없이도 사진 수준의 사실적인(photo-realistic)모델을 얻을 수 있다. 빠르고 간단한 방법으로 실재 대상의 효과적인 모델을 얻을 수 있는 이 연구의 성과는 가상현실 분야의 모델링 작업에서 추구하는 바와 일치하므로, 가상현실 분야에서 유용하게 사용될 것으로 보이며, 알맞은 대상에 적용을 통해 실질적인 응용이 기대되어진다.

본 논문에서는 사진 이미지를 이용하여 사용자가 직관적으로 이미지상의 3차원 물체의 특이점을 바탕으로 대화적 방법을 이용하여 메쉬를 생성하고 렌더링을 거쳐 3차원 모델로 완성시키는 캐릭터 개발 도구에 대해 기술한다. 3차원 물체를 모델링하는 데에는 CAD 분야에서 많이 쓰이는 것과 같이 기하학적 모델링을 근거로 하여 개발된 많은 3차원 그래픽 도구를 이용하여 정교한 모델을 구성하는 방법도 있겠지만 응용에 따라서는 정교한 구성보다는 짧은 시간에 쉽게 모델링과 애니메이션 장면을 구성하는 방법이 필요할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 응용 분야에서 쉽게 이용할 수 있는 도구의 개발 과정을 설명한다.

본 논문은 정면과 측면 얼굴 이미지의 특성을 살린 3차원 개인 아바타 합성에 관한 연구이다. 표준 얼굴 메쉬를 얼굴 이미지의 특징점에 맞추려는 힘을 특징점 이외의 점들까지의 거리에 대한 가우스 분포를 따라 부드럽게 전달시켜 매쉬를 탄성있게 변형하는 힘으로 작용시켜 메쉬를 얼굴 이미지의 윤곽선을 중심으로 매칭시키고, 매칭된 메쉬가 매칭 이전의 메쉬의 기하학적 특성을 유지할 수 있도록 메쉬에 동적 피부 모델을 적용한다. 이렇게 생성한 3차원 메쉬에 이미지를 텍스춰 매핑하여 개인 특성을 살린 3차원 개인 아바타를 생성한다.

본 논문에서는 웹 상에서 널리 사용되고 있는 표준 VRML을 이용하여 구성한 가상환경에 대해 클라이언트/서버의 통신 환경에서 다중사용자에 의한 상호작용으로 그 가상환경을 변경하는 방법과 공동작업을 가능하게 하는 시스템 개발에 대해 기술한다. 본 시스템은 일반적인 웹 브라우저에서 작동할 수 있도록 하기 위해 웹 브라우저의 플러그인으로 개발하였다. 이 시스템을 기반으로하여 개발한 가상현실 인테리어 디자인 시스템은 VRML로 작성된 인테리어 파일을 일반적인 가상현실 브라우저의 특성인 일반적인 브라우징 작업 외에 가상현실 내에 객체 조작과 변형 및 새로운 객체 첨가 등의 일련의 작업을 할 수 있다.

가상환경기술이 여러 분야에서 보편화되고 활용되기 시작하면서 컴퓨터 프로그래밍기술이 없어도 가상환경을 손쉽게 꾸밀 수 있는 저작기술이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 가상환경 저작용 시각 언어인 Virtual Environment Specification Language(VESL)를 사용하여 컴퓨터 프로그램 코딩을 하지 않아도 가상환경을 저작할 수 있는 기술을 구현하였다. 우리가 개발한 시각언어 편집기는 VESL을 기반으로 하여 3차원 가상환경을 구축하고 가상환경 내에 정의된 객체들의 물리적 속성을 정의하고 객체들간의 관계 및 유지를 명시함으로써 보다 현실감 있는 동적인 가상 환경을 손쉽게 저작할 수 있도록 하였다.

본 논문에서는 수치고도모델로부터 정확한 등고선을 추출하는 방법을 연구하였다. 이것은 하나의 높이 평면과 DEM 데이터의 교점 테스트를 통하여 등고선을 찾는 방법이다. 정해진 높이 평면과 교차하는 지형의 모든 점을 찾아내므로 등고선을 정확히 찾아낸다는 장점이 있다. 본 논문의 결과를 비교 분석함으로서 연구의 정확성을 도모하였다.

뇌정위 수술(Stereotactic Surgery)은 컴퓨터 단층영상과 자기공명 영상 같은 3차원 영상을 이용하여 뇌병변의 위치를 입체적으로 정확히 파악하여 정상 뇌에 대한 손상을 최소화하며 병변을 수술하는 기법이다. 본 논문에서는 수술 받을 환자의 컴퓨터 단층영상과 자기공명 영상 등 다양한 종류의 3차원 볼륨 데이터를 전처리한 다음 동일한 3차원 공간 내에서 정렬시켜 선택적 또는 동시적으로 3차원 영상을 가시화 하는 기법을 제안한다. 또한 3차원 영상에서 뇌정위 수술의 삽입점과 목표점을 지정할 수 있는 기능을 지원하며 수술 경로에 따른 가상 수술의 시뮬레이션을 통하여 수술 경로의 안전성을 검증할 수 있게 하였다.

WWW상에서 많은 정보 가운데 자신에게 필요한 정보를 찾기 위해 검색 엔진을 사용하는데, 대부분의 검색도구들은 문자 중심의 스크롤되는 페이지로 보여주기 때문에 검색결과가 많아지면 원하는 정보를 쉽게 찾기 힘들고 앞 뒤 임의의 위치로 이동하기가 어렵다. 본 논문에서는 검색 결과를 시각화하여 보여 줌으로써 편리한 사용자 인터페이스를 제공하여 원하는 정보를 쉽게 찾고, 그 문서가 있는 웹사이트로 곧바로 가는 기능을 가진 시각화 도구를 개발하였다. 본 시각화 도구는 Java로 구현하여 모든 플랫폼에서 사용할 수 있으며, Java를 지원하는 모든 웹브라우저 상에서 실행될 수 있다.

WWW(World-Wide Web)을 이용하여 정보를 찾는 사람들이 크게 증가하고 있으나 대부분의 검색엔진들은 검색결과의 긴 문서를 리스트 형태로 스크롤하여 표현할 뿐이다. 본 논문에서는 검색엔진을 이용하여 검색된 문서의 내용을 보다 효과적으로 시각화하기 위해서 Focus+Context 기법을 이용한 줌 브라우저(Zoom Browser)를 Java로 구현하였다. 본 줌 브라우저는 검색엔진을 이용하여 검색된 결과의 전체정보를 일정한 크기인 페이지 단위로 나누어서 표현하고, 동시에 사용자가 원하는 페이지를 클릭하면 보기 쉬운 형태로 확대된다. 이것은 리스트 형태로 표현된 것보다 사용자로 하여금 지루함을 덜게 하면서, 찾고자 하는 특정부분으로 건너뛰는 것을 보다 더 쉽게 한다.

본 논문에서는 교육용 게임 프로그램을 구현하기 위해 이미지 생성과정을 연구하고 그 결과로서 패밀리 프로그램을 개발하였다. 그리고 선정된 시나리오를 바탕으로 패밀리 게임기로 잘 알려진 8비트 게임기에 사용되는 이미지 에디터인 FFE(Family font Editor)에 대해 분석하고 이 이미지 에디터로 폰트, 맵, 맵 배치 설계, 스프라이트 폰트를 생성하여 패밀리 프로그램을 구현하였다.

현재 컴퓨터를 이용한 교육용 게임과 관련 프로그램들이 다양하게 개발되어 있다.그리고 프로그램의 교육적 효과와 흥미 유발을 위한 여러 가지 애니메이션 기법들이 발표되었다. 교육용 프로그램에서 애니메이션을 통한 사용자와의 상호작용은 교육 효과를 높이는데 매우 이상적인 방법이다. 본 논문에서는 기존의 컴퓨터가 아닌 가정용 패밀리 컴퓨터를 위한 몇 가지 애니메이션 기법을 구현하여 패밀리 게임을 개발하였다.

본 논문에서는 파티클 시스템(Particel System)을 이용한 실시간 기체 모델링 알고리즘을 제시한다. 일반적으로 그래픽스 분야에서, 주요한 자연현상의 하나인 기체의 운동은 수학적으로 복잡한 모델을 사용하여 그 모델링이 매우 복잡하였다. 따라서 빠른 구현시간을 얻기 위해서는 고성능의 컴퓨터가 요구되어왔다. 이 알고리즘에서는 물리학에서 수학적으로 정의된, 기체의 움직임에 적용되는 요소 각각을 추계 모델(Stochastic Model)로 다시 재 정의하여 기체 입자각각에 적용시켜 계산과정을 간단히 하였다. 따라서 일반적으로 사용되는 연구용 컴퓨터시스템에서도 실시간 애니메이션의 구현이 가능하다.

큰 규모의 가상 환경에서 물체들은 사실적인 이미지효과와 함께 충돌 검출과 같은 다이내믹한 효과를 동반하여 더욱더 실제 물체와 같이 느껴지도록 해야한다. 특히, 가상세계에서의 충돌 검출은 실시간으로 계산되어야 한다. 가상환경을 이루는 기하학적 데이터의 양이 엄청나게 증가하면서 충돌 검출은 하나의 병목으로 극복되어야 할 문제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 많은 수의 복잡한, 3차원의 기하학적 모델들로 구성된 가상환경에서 단계적인 상세를 이용하여 가상 물체를 사실적으로 표현하면서도 어느 정도의 충돌 검출 병목을 해결하는 절충적인 방법을 제안하고 많은 양의 기하학적 데이터를 포함하는 토끼 모델을 사용하여 단계적인 상세를 이용한 가상환경을 구현하였다.

RNA 분자의 이차 구조를 예측하고 예측된 구조를 분석, 평가하기 위하여 시각화하는 작업은 RNA의 구조에 대한 연구에 있어서 가장 필수적인 과정이다. 본 논문은 이차 구조를 시각화하는 알고리즘과 이를 구현한 프로그램을 소개한다. 이 알고리즘은 vector와 vector space를 이용하여 RNA 분자의 구조 요소가 배치될 방향과 공간을 나타낸다. 구조 요소가 겹치지 않도록 배치될 방향과 공간을 효율적으로 찾기 위하여, 구조 요소를 배치하는 순서에 관한 휴리스틱과 구조 요소를 배치하는 방법에 관한 휴리스틱을 사용한다. 기존의 시각화 알고리즘이 구조요소를 순차적으로 배치하면서 겹침 현상이 발생하면, 이를 제거 하기 위하여 이미 배치한 구조 요소들을 재배치 하거나 변형하는 것에 반하여, 이 알고리즘은 사용자의 판단이나 수작업에 의존하지 않고 겹침 현상이 거의 없는 이차 구조를 효율적으로 생성한다는 점에서 기존 방법을 많이 개선하였다.

여러 다양한 프랙탈 구조의 차원을 측정하는 개량된 프랙탈 차원 측정 방법을 제안하였다. 기존의 box counting 방법은 사용상의 편리성은 있으나 측정에 사용되는 데이터에 의존적이어서 기존 box counting방법의 약점을 보완, 개량한 방법의 적용으로 프랙탈 차원의 보다 정확한 측정결과를 얻었다.

본 논문은 방대한 양의 데이터로 이루어진 삼각형 메쉬의 특성을 유지하면서 보다 적은 양의 데이터로 간략화된 메쉬를 생성해내는 기법을 제안한다. 메쉬 간략화는 기본적으로 에지 축약에 의해서 이루어지며, 에지 축약에 의해 발생하는 에러는 원본 메쉬의 점과 간략화된 메쉬의 평균 평면간의 거리를 사용하여 측정한다. 또한 본 논문에서 제안한 메쉬 간략화 기법을 사용하여 다단계의 해상도를 가지는 메쉬를 빠르게 구하기 위한 가변 해상도 모델을 구현한다.

대용량의 지형을 실시간에 가시화하기는 어려운 문제이다. 따라서, 지형을 구성하는 메쉬를 간략화하여 다단계 상세도(Level-Of-Detail)를 가진 모델 생성이 필요하다. 본 논문에서는 지형 간략화를 위해 에너지의 특성과 주변 정보를 이용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 단순한 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 속도 향상을 위해 에지 축약 이후의 새로운 점 위치 계산을 에지의 종류에 따라 구분하여 단순하게 계산하였고, 간략화를 위한 제거 기준도 비교적 간단한 기준으로 설정하였다. 간략화 이후에도 원래 지형의 위상(topology)을 유지 할 수 있는 단순한 기법을 제시하고 있다. 실험 결과에서 두 가지 지형 모델에 대해서 정점 제거 방법과의 비교 결과, 간략화된 지형 모델에서의 에러를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법과의 비교에서는 개선을 하였음을 알 수 있다.

본 논문에서는 다각 근사화 방법과 래스터 기반 연산 알고리즘을 이용하여 평면 지도상에 나타난 등고선을 3차원 가시화(Visualization)하여 보여준다. 다각 근사화 방법은 입력한 등고선에 대한 특징을 반영할 수 있는 최소한의 선형구분 오차 임계값을 이용하여 등고선에 근사화 시킨 것으로 저장 데이터의 양을 축소할 수 있다. 래스터 기반 알고리즘은 이웃한 두 개의 등고선 내부점의 높이 값을 그 점에서 두 등고선까지의 최단거리 및 등고선의 높이값을 변수로 하는 선형보간식으로 정의하고, 거리변환 연산을 도입하여 계산하는 알고리즘으로 구현이 용이하며, 간단한 계산만을 수행하기 때문에 처리 방법이 간단하다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 래스터 방법만을 이용한 복원보다 자료의 양이 감소함을 보였고, 전체 처리과정의 간단함과, 3차원 가시화된 등고선을 그래프 좌표상의 X, Y, Z축으로 원하는 각도만큼씩 회전시키며 관찰 할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 지형의 특징을 원형 등고선과 유사하게 유지하면서, 데이터 양을 축소하고 계산식을 간략화된 효과적인 지형정보 시각화를 보여주었다.

본 논문은 mesh 간략화를 위한 새로운 Gaussian 곡률 오차 추정 방법을 제안한다. Gaussian 곡률은 임의의 형상을 갖는 삼각화 된 단면체 표면에 대하여 위상과 기하학적 정보를 angle 과 face 의 관계로 정형화하여, vertex에 관한 곡률로 근사하여 표현한다. 간략화 방법은 지역적 형상으로부터 전체적인 형상을 추정한 후, 적절한 curvature criteria 로 간략화가 될 vertex를 선택하고 제거한다. 제거된 vertex에 의해 생성된 hole은 곡률에 기반하여 삼각화하고 곡률이 변화되는 vertex들의 Gaussian 곡률 오차를 계산한다. 각 간략화 level마다 최대 Gaussian 곡률 오차를 계산하므로, 사용자는 Gaussian 곡률 오차 추정으로 원하는 간략화 level을 지정할 수 있다. 또한 주어진 오차 안에서 vertex뿐만 아니라 edge나 face의 제거로, 간략화 되는 영역을 확산시켜 필요한 위상과 기하학적 정보를 유지하는 간략화를 할 수 있다.

본 논문은 3차원 지형을 현실감 있고 효율적으로 구축하기 위하여, 등고선 데이터로부터 지형의 특징점을 추출하고 이를 이용하여 3차원 지형 데이터를 복원하는 방법을 제안한다. 래스터 기반의 거리변환기법 알고리즘을 사용하여 2차원의 등고선 데이터로부터 3차원 지형을 생성하며, 생성된 3차원 지형정보로부터 지형의 특징점을 추출한다. 복원된 3차원 지형을 격자망 형태로 시각화하는데, 이때 특징점의 높이정보를 이용함으로써 지형을 표시하는데 요구되는 정보의 크기를 감소시킨다. 제안한 방법은 사용자가 상호대화식으로 수행할 수 있는 프로그램으로 윈도우 환경의 PC상에서 구현되었다. 이 프로그램의 실험결과는, 기존의 방법보다 적은 데이터양으로 3차원 지형을 시각화할 수 있음을 보여준다.

환경, 생물 다양성, 기상 등의 많은 과학 자료들을 과학적으로 표현하고 관리하기 위해서는 지리 정보를 사용할 필요가 있다. 이러한 자료 관리 주체 대부분은 환경 단체, 지방 단체, 연구 단체들이고 이러한 단체의 수가 많고 지역적으로 분산되어 있다는 특성이 있다. 때문에 고가의 상업용 GIS 소프트웨어에 의존하여 엄청난 외화 지불을 야기하고 국내 GIS 기반 기술의 축적을 어렵게 하는 현재의 국내 상황은 적절치 않다. 본 논문은 이러한 상황을 타개하기 위한 하나의 대안으로서 공개 소프트웨어 기반한 Web-GIS 시스템 모델을 제안한다. 이 모델에서는 공간 자료 관리를 위해서는 GRASS, 텍스트 및 멀티미디어 자료 관리는 MySQL, 이들을 하나로 통합 운용하고 웹에 접속하기 위해서 GRASSLinks와 CGI를 사용한다.

기존의 평판 디스플레이 비디오 신호 전송 방식은 그래픽 어댑터에 저장된 비디오 데이터를 DA컨버터를 통해 아날로그 신호를 전송한 다음 평판 디스플레이 패널에서 다시 AD 컨버터를 이용해 디지털 신호로 복원한 다음 평판 디스플레이용 컨트롤에 입력되었다. 아날로그 신호를 보내는 것은 AD/DA 컨버터를 이중으로 사용할 뿐 아니라, 연결선을 길게 하는 것이 어렵고 노이즈로 인해 데이터의 수치가 변할 우려가 있다. 패널의 고면적화와 고해상도의 기술 발달로 SXGA급 및 UXGA급 신호에서는 높은 클럭 주파수와 긴 연결선에서도 안정된 신호 전송을 할 수 있는 VESA FPDi 규격에 맞는 인터페이스는 노이즈에 강하고 전자파 발생 억제 및 저전력으로 동작을 한다. 본 논문에서는 인터페이스 신호 전송 방법을 연구하여 신호의 변화를 줄여서 전자파 발생 억제 및 저전력에 도움을 주는 비디오 신호 엔코딩 알고리즘을 제안하였다.

IEEE 1149.1 바운다리스캔은 보드 수준에서 고장점검 및 진단을 위한 테스트 설계기술이다. 그러나, 바운다리스캔 제어기의 특성상 테스트 패턴의 주입에서 관측까지 2.5 TCK가 소요되므로, 연결선상의 지연고장을 점검할 수 없다. 본 논문에서는 Update_DR 신호를 변경하여, 테스트 패턴 주입에서 관측까지 1 TCK가 소요되게 함으로써, 지연고장 점검을 가능하게 하는 기술을 소개한다. 나아가서, 정적인 고장점검을 위한 테스트 패턴을 개선해 지연고장 점검까지 가능하게 하는, N개의 net에 대한 2log(N+2)의 새로운 테스트패턴도 제안한다. 설계와 시뮬레이션을 통해 지연고장 점검이 가능함을 확인하였다.

자동화 설계의 합성 과정 중에서 스케쥴링은 설계되는 하드웨어의 면적과 실행 시간을 결정하는 중요한 단계이다. 본 논문에서는 논문[8]의 방법으로 모든 연산의 배정 가능 범위를 축소하였으나 스케쥴링이 종료되지 않을 때 현재의 스케쥴링 상황을 매개변수로 표현하여 임의의 연산 배정 범위를 축소하기 위한 선택 함수를 제안한다. 제안한 방법에서는 배정 가능 범위가 가장 큰 연산의 ASAP 또는 ALAP중의 하나를 항상 선택하는데, 그러한 연산이 2개 이상인 경우에는 임의의 연산의 ASAP 또는 ALAP을 선택하여 축소하는 경우에 모든 연산의 배정 가능 범위의 변화량, 임의의 연산을 ASAP 또는 ALAP에 고정하였을 때 자원 제약과 그 연산의 종속성에 의한 다른 연산들의 이동 변화량, 그리고 각 파티션에 연산들의 배정을 균등하게 하는 정보를 사용하여 연산의 ASAP 또는 ALAP중에 하나를 선택한다. 이 알고리즘의 성능 평가는 5차 엘립틱 웨이브 필터를 벤치마크로 사용하였으며, 실험 결과는 모든 엘립틱 웨이브 필터에 대해 최적이었다.

테크놀로지 매핑의 효율성은 매핑된 회로의 지연시간과 회로의 면적에 의해서 평가되어진다. 특히 순차회로에서는 레지스터 사이의 조합회로의 최대지연시간에 의해서 전체회로의 지연시간이 결정된다. 본 논문에서는 순차회로에 대한, 건설적인(Constructive) 단계와 반복적인(Iterative) 단계의 리타이밍 기술과 퍼지 논리에 의해 향상된 FPGA 매핑 알고리즘을 소개한다. 주어진 초기회로는 건설적인 방법에 의하여 FPGA회로로 초기매핑되어진후 반복적인 리타이밍에 의하여 매핑회로의 효율을 높이게된다. 초기회로에 주어진 여러 가지 기준들은 결정 함수(Decision Making)에 대한 퍼지 이론 법칙의 계층적인 구조에 의해 연결되어져 있다. 제안된 매퍼는 MCNC 밴치마커의 실험을 통해 지연시각과 면적에서 기존 매핑시스템의 성능을 능가함을 보여준다.

본 논문에서는 CMOS 2단 연산 증폭기에 존재하는 강고장을 검출하기 위한 새로운 아날로그 테스트 방법을 제안한다. 테스트 대상 회로는 테스트를 용이하도록 궤환 루프를 삽입하고 정현파 테스트 입력을 인가하여 출력단에 고장 효과를 발생시켜 고장을 검출하는 테스트 방법이다. 테스트 대상회로에 고장이 존재할 경우 출력 단에서 정현파가 아닌 DC 전압이나 왜곡 신호가 나타나 고장 검출이 용이하다. 제안된 테스트 방법은 테스트 입력 신호를 생성하기 위한 복잡한 알고리즘을 요구하지 않으므로 테스트 패턴 시간이 짧고, 비용이 절감된다. 또한 테스트를 위한 추가적인 하드웨어의 오브헤드가 적다. 본 논문에서 제안된 테스트 방법의 정당성과 효율성은 HSPICE 모의실험을 통하여 검증하였다.

소자가 sub-quarter um급으로 축소됨에 따라 STI(Shallow Trench Isolation) 기술은 고 집적도의 ULSI 구현에 있어서 중요한 격리 방법으로 많이 사용되고 있다. 현재의 STI 기술은 주로 실리콘 기판을 식각 후 절연물질로 빈 공백이 없이 채우는 (void-free gap filling) 방법 [1,2]과 절연물질을 다시 표면 근처까지 CMP(Chemical Mechnical Polishing)로 etchback하여 평탄화를 하는 방법이 주요한 기술이 되고 있다. 또한 STI 구조로된 격리구조에서 만들어진 MOSFET의 전기적인 특성은 트랜치 격리의 상부 부분의 형태와 gap-filling 물질에 따라 큰 영향을 받게된다. 따라서 본 논문에서는 STI 구조로 만들어진 격리 구조에서 MOSFET의 hump 특성에 관해 연구하였다. 그 결과 hump는 STI 모서리에서 필드 옥사이드의 recess에 의한 모서리 부분에서의 전계 집중과 boron의 segration에 기인한 농도 감소로 인해 hump가 발생하는 것으로 나타났다.

인터넷이 급속히 확산되면서 인터넷을 이용한 원격학습 시스템의 개발이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 원격학습 서비스를 인터넷을 통해 받을 수 있도록 원격 CAI(Computer Assistant Instruction) 기술과 자바(Java) 기술을 이용하여 웹 브라우저상에서 코스웨어(Courseware) 및 문자강의 그리고 원격 OHP를 설계 및 구현하였다. 코스웨어는 오소웨어(Authorware)로 구축하였으며, 문자강의 및 원격 OHP의 서버/클라이언트 프로그램은 자바로 설계 및 구현하였다.

최근 컴퓨터와 인터넷 기술의 급속한 발전으로 교육 형태는 매우 다양하게 변화되어 가고 있다. 이 중에서 각종 멀티미디어 매체의 등장, 컴퓨터 네트워크를 통한 정보 제공, 위성 교육 방송 등은 시간과 공간을 초월한 가상 학교 모형들을 등장시키는 촉진제 역할을 하고 있다. 그러나, 이러한 가상대학에서는 각 강좌에 대한 학생들의 출석 확인 및 평가가 면대 면으로 행해질 수 없기 때문에 문제가 된다. 본 논문에서는 출석에 대응되는 강좌 참여 요소들을 설정하여, 이들에 대한 참여도로써 출석 평가를 대신하는 출석평가 시스템 PASS를 제안하였다. 이 출석 평가 모델을 통해서, 학습자에게는 강좌 참여 동기를 유발시키는 효과를 얻을 수 있으며, 평가자에게는 출석 평가에 대응되는 효과를 제공한다.

본 연구에서는 협력적 충돌 제어 방식을 도입하여, 공동 저작 도구를 설계한다. 제안된 시스템은 실시간 알림 기능 및 비 실시간 메시지 전송 방식으로 저작자들 간의 의견 교환을 원활히 제공하여, 공동 저작 시에 발생할 수 있는 작업자들간의 충돌 가능성을 최소화한다. 실시간 공동 작업과 비 실시간 공동작업을 위한 방법을 제공하여 저작자들 사이의 공동 작업의 효율성 증대할 수 있으며, 다수 저작자들의 관점에 따라 다중 문서를 생성하는 방법을 도입하여 저작 단계에서 발생할 수 있는 충돌을 배제할 수 있다. 또한, 저작물을 학습하는 학습자가 다수 저작자들의 의견이 수렴된 저작물을 HTML브라우저를 통하여 학습할 수 있으므로 학습자의 다양한 욕구에 부합하는 저작물을 생성할 수 있다.

직업 선택의 과정에 있어 능력, 적성만큼 중요시 해야 할 것은 그 직업에 대해 흥미도이다. 특히 장애인들의 경우 직업을 준비하는 단계에서부터 어느 영역에 직업적 흥미가 있는가를 파악해야 하는 일은 중요하다. Text, Audio/Voice, Image등 멀티미디어 data를 이용, 흥미와 주의 집중을 높혀 직업적 흥미영역에 대한 정확한 data를 얻을 수 있는 시스템 개발이 필요하다.

현대 사회는 정보화 사회이다. 이러한 흐름은 사회 모든 분야에 응용되어 사용되고 있다. 특히 컴퓨터를 이용한 교육분야에 있어서는 Text 에 의존된 교육에서 멀티미디어를 이용, 실제 상황에 근접한 상황학습을 통한 시스템이 개발 사용되고 있다. 장애인 재활 교육에 있어서도 멀티미디어를 이용한 상황학습은 장애인의 교육에 많은 도움을 줄 것이다. 이 논문은 장애인의 사회 적응을 위한 재활 교육 시스템에서 장애인들에게 어떠한 교육을 할 것인지를 결정하고 실행하는 Tutoring Module이다.

지능형 재활 교육 시스템은 학습 대상이 정상인이 아닌 발달 장애인이라는 점과 학습자 단독으로 학습이 어렵다는 점이 일반적인 지능형 교육 시스템과 다르다. 이러한 교육 시스템은 학습자 단독 학습이 아닌 학습 보조자가 학습자의 옆에서 학습을 보조하는 형태이므로 시스템과 학습 보조자와의 연계가 시스템 구현시 중요한 부분이라고 할 수 있다. 그러므로 지능형 교육 시스템의 핵심이라 할 수 있는 Student Model의 설계 역시 학습 보조자의 개입에 대한 자유도를 어느 정도 허락하는 것인가가 주된 목표일 것이다. 본 논문에서는 이러한 점을 고려한 지능형 교육 시스템에서의 Student Model을 구현한다.

멀티미디어 교수/학습 자료들을 제작함에 있어서 학습자가 컴퓨터와의 상호작용을 통해 직접 학습과정에 참여할 수 있도록 하기 위하여 시나리오의 내용에 따라 각각의 멀티미디어 요소를 정의하고 화면에 배치하는 것은 물론 시간흐름에 따라 화면상에서 이루어지는 사용자와의 상호작용을 스토리보드에 손쉽게 표현할 수 있어야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 스토리보드 작성기를 개발함에 있어서, 화면상에서 이루어지는 학습자와 컴퓨터간의 상호작용을 스토리보드에 표현하기 위한 모델을 제안하고, 그에 따른 스토리보드 작성기의 주요 기능과 작업 화면들을 설명하고 있다.

스마트카드 운영체제는 카드와 터미널간의 인증(authentication), 메시지 처리 및 메시지 처리시 비밀성(security) 유지 등의 작업을 수행한다. 본 논문은 스마트카드에서 DES 암호 알고리즘보다 보안성이 뛰어나고, 다양한 응용을 지원하기 위해서 RSA 암호 알고리즘을 이용한 확장 가능한 운영체제를 구현한다. 스마트카드 시스템과 운영체제의 구조는 ISO/IEC 7816 규정을 따르고 있었고, 몽고메리 알고리즘을 이용한 RSA 암호 알고리즘은 스마트카드에서 인증과 스마트카드 내에서 파일의 보안성, 메시지 보안 명령어를 안전하게 수행한다. 본 논문에서 제시한 스마트카드 운영체제는 다양한 응용을 지원하기 위하여 응용 목적에 따라 운영체제와 응용 프로그램을 확장할 수 있게 설계되었다.

타원 곡선 암호 시스템은 기존의 암호 시스템에 비해 단위 비트당 키 길이가 작으며, 속도가 빠르다는 장점을 가지고 있으며 이러한 장점을 이용하여 휴대 통신 기기에 적용할 수 있다. 이에 본 논문에서는 타원 곡선에 대한 사항에 대하여 살펴보며, 이산 로그 문제에 기반한 전자 서명 알고리즘인 ElGamal 스킴을 타원 곡선에 적용한 타원 곡선 전자 서명 구현 방안을 제시하고자 한다.

최근 인터넷의 급속한 발전은 컴퓨팅 환경에 혁명적인 변화를 가져왔다. 전 세계에 산재한 컴퓨터가 하나의 단일 망으로 연결되어지고, 손쉽게 정보를 접할 수 있는 등의 많은 이점을 가지게 된 반면 인터넷을 통한 불법 침입도 점차로 증가하고 있는 추세이다. 또한 이러한 침입의 방법도 점차로 복잡하고 다양하며 지능화 되고 있어 침입탐지 시스템이 필요하게 되었다. 하지만 침입행위를 실시간에 탐지하는데 많은 어려움이 있으며, 시스템의 종류에 따라 침입탐지모듈을 작성해야하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 자바 에이전트를 이용한 침입탐지 시스템을 제안하여, 침입탐지 모듈을 각 호스트 상에서 동작하는 에이전트와 분산 환경에서 동작하는 에이전트로 구성함으로써, 에이전트간의 통신을 통해 침입의 행위를 효과적으로 탐지할 뿐 아니라 에이전트를 동적으로 추가 및 삭제를 함으로써 실시간에 분산 처리할 수 있도록 설계하였다.

인터넷의 급성장은 전세계의 전반적인 사회 구조를 급변화시킨 원동력이 되었다. 하지만 사용자의 급증으로 현 인터넷의 주소가 한계에 다달았다. 그래서 많은 기업이나 공공 기관에서는 각자의 사설망을 구축하여 사용하지만, 지역적으로 멀리 떨어진 지점과의 통신상의 해킹 문제점들이나, 전용선을 이용할 경우 상당한 비용의 문제점이 발생하였다. 본 논문에서는 가상 사설망을 이용하여 지역적으로 멀리 떨어진 지점과도 하나의 사설망으로 구축하여 인터넷을 사용할 수 있도록 하였다. 또한, 인터넷을 통하여 전송되는 데이터의 해킹문제를 해결하기 위해 타원 곡선 알고리즘을 이용하여 보다 안전하게 전송할 수 있도록 하였다.