본 논문에서는 진화 하드웨어에 기반한 자율 이동 로봇의 온라인 학습 기법에 관하여 소개하고자 한다. 진화 하드웨어는 실행 시간중에 하드웨어 회로 구성을 변경시킬 수 있는 새로운 개념의 FPGA이다. 제어 프로그램은 진화 하드웨어상에 트리 형식으로 구현되며 유전자 프로그래밍을 이용하여 학습하게 된다. 로봇의 환경 탐사가 진행됨에 따라 입력되는 센서 정보에 기반하여 제어 프로그램은 학습을 수행하게 되며, 노드 돌연변이의 유전 연산자를 이용하여 진화한다. 제어 프로그램의 게이트 회로는 학습의 진행에 맞추어 실행 시간중에 보다 적합도가 높은 방향으로 발전한다. 본 논문에서는 진화 하드에어를 이용한 학습 방식과 FPGA 구현 및 로봇 제어에의 응용에 대한 실험 결과 등을 설명할 것이다.

시뮬레이션 환경이나 실제 환경에서 이동 로봇 제어기를 진화 알고리즘으로 만들어내는 연구가 최근 활발하다. 이전의 연구에서는 기존의 단순한 진화 알고리즘이 환경에 제한된 제어기를 만들어 내는 문제점을 해결하기 위한 방법으로 셀룰라 오토마타 기반 신경망의 점증적 진화방법을 제시하였다. 점증적 진화 방법은 초기에 간단한 행동으로 해결할 수 있는 환경에 맞도록 제어기를 진화시킨 다음, 점차 복잡한 행동이 요구되는 환경에서 제어기를 점증적으로 진화시킨다. 실험결과, 점증적 진화의 방법이 좀 더 효율적으로 로봇을 진화시키고 환경의 변화에 보다 강한 것을 알 수 있었다. 그러나 이전연구에서의 점증적 진화 방법은 한 단계에서 진화가 끝난 후 다음 단계로 넘어갈 개체를 사람이 선택해야 하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 다양한 방법을 제시하고 실험을 통해 그 유용성을 보이고자 한다.

조합 최적화 문제인 Traveling Salesman problems(TSP)을 Genetic Algorithm(GA)과 Local Search Heuristic인 Lin-Kernighan(LK) Heuristic[2]을 이용하여 접근하는 것은 최적해를 구하기 위해 널리 알려진 방법이다. 이 논문에서는 LK를 이용하여 주어진 TSP 문제에서 Local Optima를 찾고, GA를 이용하여 Local Optimal를 바탕으로 Global Optima를 찾는데 이용하게 된다. 여기서 이런 GA와 LK를 이용하여 TSP 문제를 풀 경우 해가 점점 수렴해가면서 중복된 유전자가 많이 생성된다. 이런 중복된 유전자를 제거함으로써 탐색의 범위를 보다 넓고 다양하게 검색하고, 더욱 효율적으로 최적화를 찾아내는 방법에 대해서 논하겠다. 이런 방법을 이용하여 rat195, gil262, lin318의 TSP문제에서 효율적으로 수행된다.

Promoter는 transcript start site 앞부분에 위치하여 RNA polymerase가 높은 친화성을 보이며 바인당하는 DNA상의 특별한 부위로서 여기서부터 DNA transcription이 시작된다. function이나 tissue-specific gene들의 그룹별로 그 promoter들의 특이한 패턴들의 조합을 발견함으로써 Specific한 transcription을 조절하는 것으로 알려져 있어 promoter로 인한 그 gene의 정보를 어느 정도 알 수가 있다. 사람의 housekeeping gene promoter들을 EPD(eukaryotic promoter database)와 EMBL nucleic acid sequence database로부터 수집하여 이것들 간에 의미 있게 나타나는 모든 패턴들을 optimization algorithm으로 알려진 genetic algorithm을 이용해서 찾아보았다.

사례 기반 추론(Case-Based Reasoning)은 새로운 문제를 해결하기 위해 유사한 기존 문제를 추출하여 그 해결과정을 사용한다. 그러므로, 기존의 문제와의 유사성을 얼마만큼 잘 판별하는가가 매우 중요한 관건이다. 연구된 유사성 판단 방법으로는 퍼지 소속 함수(Fuzzy membership function)를 이용하여 사례마다 각 클래스에 대한 소속 함수 값을 주는 방법이 있다. 이 방법은 퍼지 소속 함수를 어떻게 주는가에 따라 성능이 달라진다. 본 논문에서는 적당한 퍼지 소속 함수를 주기 위하여 Fuzzy C-Means를 사용하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 각 클래스에 대한 소속 함수 값을 결정하는데 있어서 좀 더 전체적인 데이터 분포 정보를 이용할 수 있다.

본 논문에서는 사용자 인터페이스 시스템 환경에서 얼굴 표정과 머리 움직임의 정보를 활용하여 사용자 프로파일을 학습하는 시스템을 제안한다. 얼굴 표정이나 머리 움직임을 보고 사용자의 감정상태를 파악하는 일은 불확실하고 모호한 정보를 이용하는 것으로서 퍼지 추론기를 적용하여 사용자의 만족상태를 모델링한다. 퍼지 추론기를 통하여 얻어진 사용자 만족도를 사용자 프로파일 학습 피드백으로 사용함으로써 사용자의 암시적 정보를 포함하는 프로파일을 구성한다.

결정 트리는 실세계에서 얻어지는 많은 사례들로부터 분류 정보를 얻기 위해 사용되는 유용한 방법중의 하나이다. 분류를 목적으로 사용되는 사례, 즉 데이터들은 실제 현장에서 얻어지기 때문에 관측오류, 불확실성, 주관적인 판단 등의 원인으로 참 값이 아닌 근사 값으로써 기술되는 경우가 많으며, 이러한 잠재적 오류로 인해 잘못된 결정 트리가 생성될 수 있다. 한편, 트리를 생성하는 각각의 과정에서 하나의 특징 값만을 고려하지 않고 두 가지 이상의 특징 값을 동시에 고려하여 결정 트리를 생성할 경우 보다 정확한 분류 정보를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 수치 특징 값으로 기술된 데이터로부터 보다 정확한 분류 정보를 얻을 수 있고, 작은 오류에 강건한 사선형 분할 퍼지 결정 트리를 제안한다. 또한 제안된 사선형 분할 퍼지 결정 트리의 생성 절차 및 생성된 결정 트리를 이용하여 새로운 데이터에 분류 정보를 부여하는 추론 과정을 소개한다.

본 논문에서는 용해로 이상감시를 위한 실시간 유리 용해로 운전 전문가시스템을 구축한 결과를 소개한다. 유리 용해 공정에서는 운전자의 경험지식에 의해 내부의 상황을 판단하게 되고, 이는 용해로 수명과 제품의 품질에 중요한 영향을 준다. 이를 전문가 시스템으로 구현하기 위하여, 먼저, 기존 운전자의 지식을 취합, 분석한다. 그 후, 취합된 각 지식들의 특성에 부합하도록 이진 룰(Crisp Rule)과 퍼지 룰(Fuzzy Rule)로 구분한다. 이 때, 선형 회귀분석을 통하여 퍼지 룰의 입력을 결정함으로써 보다 정확한 운전 지식의 표현이 가능하도록 하였다. 설계된 알고리즘은 젠심 (Gensym)사의 실시간 전문가 시스템 개발 툴인 G2를 사용하여 구현하였다. 제시된 퍼지 전문가 시스템은 삼성코닝(주) 수원사어장의 실제생산 용해 공정에 직접 적용하여 그 효율성이 검증되었다.

기존 웹상 HTML 사용의 경우 문서 브라우징의 역할밖에 못하여 그 자체로는 의미가 없었기에 실행 가능한 프로그램을 따로 설계하여야 했다. SGML의 서브셋인 XML을 사용할 경우 단순한 문서가 아닌 객체로 취급되어 구조화된 데이터를 표현하고 전달하고 교화할 수 있다. 이러한 이유로 JAVA와 XML을 이용한 융통성있는 웹 어플리케이션 개발이 큰 관심거리에 속하고 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 웹 컨텐츠를 XML로 작성하고 JAVA를 기반으로 XMLDOM을 이용하여 그 객체를 얻어와 간단한 인터넷 기반 마켓에 적용시킨다. 또한 그 자료를 DATAMINING에 활용하는 시스템을 설계, 구현하였다. 서버에 별도의 데이터베이스를 만들고 그것을 클라이언트에 연결하는 복잡한 방법을 XML객체를 사용하는 방법으로 간단하게 대체하였다. 데이터는 XML 객체로 이루어져 상점거래가 이루어지고, 이것은 고객 분석 및 상품분석을 위한 DATAMINING에 사용할 수 있게 해준다. 이로써 단순한 XML이 여러 다양한 데이터베이스로써 역할을 하게 된다.

인터넷의 증가로 온라인 상점들의 수는 매우 빠르게 증가하고 있다. 상점의 수가 늘어날수록 사용자가 이러한 상점들에서 원하는 정보를 찾는 일은 쉽지 않다. 사용자의 어려움을 줄이고자 여러 쇼핑몰의 정보들을 통합해서 보여주는 전자상거래 통합 시스템들이 생겨나고 있지만, 새로운 쇼핑몰이 추가될 때마다 관리자가 추가되는 쇼핑몰의 정보를 추출하기 위한 규칙이나, Ontology등을 수동으로 만들거나 확장해야 하기 때문에 사람이 소비해야 하는 시간과 노력이 많고, 시스템을 관리하는 사람에 다라 정보추출의 정확도도 다르다. 따라서 사람이 소비하는 시간을 줄이고, 좀 더 정확한 정보추출을 위해 쇼핑몰마다 만들어야 하는 규칙과 그러한 규칙 생성에 필요한 Ontology를 자동으로 생성하는 방법과 이 방법에서 요구되는 사용자의 입력을 최소한 줄인 인터페이스 에이전트를 제안한다.

대용량 데이터베이스의 데이터로부터 지식을 발견하는 방법으로 사용되고 있는 연관 규칙 발견은 기존에는 알려지지 않았던 지식을 찾아 이를 이용할 수 있는 형태로 제공된다. 하지만, 제공되는 형태는 단순한 데이터베이스에 포함되어 있는 정보만을 이용하여 보여주므로, 특정한 부분에만 제한적으로 활용된다. 따라서, 본 연구에서는 데이터로부터 연관 규칙을 발견하여 이를 개념 계층구조를 이용하여 일반적인 규칙으로 확장하는 방법을 제안한다. 또한 발견된 규칙을 기반으로 전자 상거래 에이전트를 위해 어떻게 활용될 수 있는지를 제안한다.

이동 에이전트 시스템의 응용 분야가 점점 넓어지고, 사용자가 좀 더 강력한 에이전트를 요구함에 따라 이동 에이전트의 협력 작업이 필요하게 되었다. 그러나 기존의 에이전트 협력 방법인 주(master)-종(slave) 구조는 빈번한 원격 통신으로 인한 네트워크 오버헤드, 주 에이전트에의 과도한 부하 등의 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 기능 분할(function division)을 통한 에이전트 그룹 협력 모델을 제시한다. 이 모델은 주 에이전트와 종 에이전트의 기능을 나누어 에이전트 프로그램 개발, 관리의 용이, 네트워크 트래픽 감소, 네트워크 병목현상 해결, 네트워크 오버헤드 감소 등의 효과를 가져온다.

데이터베이스에서의 지식발견은 데이터베이스로부터 관심있는 지식을 발견하고 고수준의 언어로 지식을 표현하는 학습형태로서 여러 가지 기법들이 있으나, 단 하나의 기법의 적용으로는 각기 한계성 때문에 유용한 지식의 발견이 불충분하므로 이들의 특징을 잘 통합하고 발전시킨 새로운 기법이 필요하다. 본 논문에서는 데이터베이스의 일반화를 위한 개념계층의 상승방법과 불필요 속성의 감축 방법을 통합 적용함으로써 유용하고 간략한 최소 결정규칙을 자동적으로 생성하는 효율적 데이터 마이닝 방법을 제안한다.

이전 연구의 무작위 또는 순차 시간배정으로 인해 발생했던중복 배경을 없애고, 보다 효율적인 프로그램의 구현을 위해 시간 배정에 앞서 같은 시간에 올 수 있는 과목들을 그룹화 한다. 본 논문은 그래프 착색 알고리즘과 시간표 작성 알고리즘의 관련성을 보이고, 같은 색으로 착색 가능한 시간들을 묶어 그룹화 함으로써 같은 시간대에 여러 과목을 배정하는 방법을 제안한다.

데이터 베이스에 저장하고 취급하는 자료가 폭발적으로 증가함에 따라서, 데이터 베이스 이용자가 필요로 하는 자료를 검색하고 유용한 정보를 획득하는 일은 더욱 더 어려워지고 있다. 이러한 문제들은 데이터에 내재되어 있는 유용한 패턴이나 변수들 간의 관계를 정교한 분석 모형을 찾아내는 데이터 마이닝이란 정보기술로 해결할 수 있다. 본 논문에서는 여러 가지 데이터 마이닝 기법들을 알아보고 데이터 마이닝에 의해 만들어진 규칙들을 사용하여 의사결정에 도움을 줄 수 있는 분석적인 트리를 구성한다. 제안하는 트리가 어떻게 생성되는지 보이고 생성된 트리를 의사결정지원 시스템에 적용한다. 다양한 관점에서 분석을 요구하는 사용자를 충족시키는 트리를 구성하여 시각적인 효과와 각 계층간의 분석을 할 수 있는 의사결정지원 시스템을 소개한다.

인터넷에서 검색 가능한 정보의 양은 폭발적으로 증가하고 있으며, 그에 따라 웹 기반 정보검색시스템은 사용자가 원하는 정보만을 필터링하여 이용자의 정보검색 수행과정에 부담을 덜어줄 필요가 있다. 본 연구에서는 웹 정보검색에 익숙치 못한 초보 이용자들이 실제 웹 정보검색을 수행하는데 있어 발생할 수 있는 문제점을 살펴보고, 초보 이용자들의 보다 편리한 웹 정보검색을 도와줄 수 있도록 하기 위하여 WordNet을 활용한 지식베이스와 SDCC(Semantic Distance for Common Category)를 이용한 웹 문서 필터링 알고리즘을 개발하고 그 효율성을 확인하였다.

웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심정보를 학습하고 사용자가 필요로 한느 웹 상의 정보를 제공하는 시스템이다. 웹 에이전트는 사용자의 관심정보를 추출하기 위해서 귀납적 기계학습을 수행한다. 이때, 학습의 효율을 높이기 위해서는 관련이 있는 문서들을 그룹화하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 비감독 개념 학습 알고리즘인 COBWEB을 이용하여 사용자가 관심을 표시한 문서들의 분류트리를 생성한다. 분류트리는 귀납적 기계학습 시스템의 입력으로 사용될 수 있는 형태가 아니므로 분류 트리의 분석과 문서 분류 후처리 작업을 통해서 문서 집합을 생성해야 한다. 이를 위해서는 분류트리를 분석하여 초기 클러스터를 생성하고, 유사한 클러스터들의 병합을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 문서 자동 분류 방식은 비감독 개념 학습 알고리즘이 생성한 문서 분류 트리의 분석을 통해서 충분한 유사도와 적절한 수의 문서를 포함하는 초기 클러스터를 생성할 수 있다. 그러므로 문서 분류의 후처리 작업인 클러스터의 병합 작업에서 불필요한 작업을 제거함으로서 보다 효과적이고 합리적인 문서 분류 작업을 수행한다.

본 논문에서는 최대 엔트로피 원리에 기반한 문서 분류기의 학습을 제안한다. 최대 엔트로피 기법은 자연언어 처리에서 언어 모델링(Language Modeling), 품사 태깅 (Part-of-Speech Tagging) 등에 널리 사용되는 방법중의 하나이다. 최대 엔트로피 모델의 효율성을 위해서는 자질 선정이 중요한데, 본 논문에서는 자질 집합의 선택을 위한 기준으로 chi-square test, log-likelihood ratio, information gain, mutual information 등의 방법을 이용하여 실험하고, 전체 후보 자질에 대한 실험 결과와 비교해 보았다. 데이터 집합으로는 Reuters-21578을 사용하였으며, 각 클래스에 대한 이진 분류 실험을 수행하였다.

다중 클래스 문서분류는 주어진 여러 개의 관심사별로 문서를 선별해 주는 문제이다. 문서 분류 문제의 특징은 문서가 매우 높은 차원으로 표현된다는 것이다. 다른 학습 알고리즘에 비해 SVM 알고리즘은 차원을 전혀 줄이지 않고 문제를 해결한다. 본 논문에서는 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 대규모의 뉴스 그룹 문서 분류 문제를 다룬다. 다중 클래스 문서 분류를 위해서 각 클래스에 대한 SVM학습 결과를 효과적으로 결합하였으며 실험을 통하여 SVM과 다른 학습 알고리즘과의 성능을 비교하였다.

인터넷의 발달은 정보의 폭발적인 증가를 가져오게 되었고 더불어 일반인은 어디서나 쉽게 정보를 습득할 수 있게 되었지만 늘어나는 정보의 양이 원하는 정보의 습득을 방해하게 되었다. 이러한 정보 과잉현상을 해결하기 위해 사용자가 원하는 정보만을 여과해 주는 정보 여과 시스템이 연구되고 있다. 정보 여과 시스템은 사용자의 관심도를 파악하기 위 해 사용자 프로파일을 구축하고 이를 학습을 통해 갱신한다. 하지만 기존의 개인 프로파일을 이용한 정보 여과 시스템은 개인의 관심도를 분석하기 위해 에이전트가 학습하는 시간이 너무 오래 걸린다는 단점과 사용자의 능력에 따라 적합한 문서를 검색하기 위한 정보가 너무 한쪽으로만 치우치는 우려가 있다. 따라서 본 논문은 효과적인 프로파일 학습을 위해 비슷한 관심도를 갖는 다른 사용자로부터 학습을 받는 방법을 제안한다. 이를 위해 그룹 프로파일을 구축하는 방법과 그룹 프로파일을 이용한 효과적인 정보 여과 방법, 그리고 그룹 프로파일 학습방법에 대해 기술한다.

본 논문에서는 정보여과 시스템에서 웹 페이지를 수집하고 여과하는 과정과 사용자 프로파일을 학습하는 과정에 하이퍼링크 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 사용자가 원하는 웹 페이지를 추천하기 위해 사용자 프로파일을 하이퍼링크 정보를 이용해 만들고 사용자의 반응(feedback)에 따라 사용자 프로파일을 조정한다. 가중치 조정에 있어서 학습 효과를 높이기 위해 사용자가 반응을 보인 웹 페이지에서 출발해 링크로 연결된 모든 페이지에 대해 깊이에 따라 가중치를 조정하는 가중치 전파 알고리즘(Weight Propagation Algorithm)을 제안한다. 적은 사용자의 반응으로도 프로파일 내의 많은 페이지에 영향을 줄 수 있어 높은 학습 효과를 기대할 수 있다.

정보의 양이 많아질수록 사용자가 자신이 원하는 정보를 찾는 작업은 많은 시간과 노력을 요구하게 된다. 이러한 시간과 노력을 줄이기 위해 정보 필터링 시스템이 제시되었고, 정보검색과 자연언어처리 등을 이용한 많은 방법들이 연구되었다. 그러나 이러한 접근방법들은 모두 사용자에게 새로운 정보요구가 생긴 경우 이를 지능적으로 대처하지 못하는 Cold-Start 문제를 안고 있다. 이를 극복하기 위해 협동 정보 필터링 시스템이 등장하였다. 이러한 협동 정보 필터링 시스템은 같은 관심도를 가지는 사람들로 공동체를 형성하기 위해 사용자로부터 관심도를 명시적으로 나타낼 것을 요구하는 등 사용자가 직접 필터링 시스템을 학습시켜야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자들의 선호도를 담고 있는 사용자 프로파일의 유사성을 기반으로 한 공동체 형성 방법을 제안한다.

본 논문은 웹 기반의 정보 여과 시스템인 WAIR을 이용하여 사용자의 기호를 학습하는 방법을 설명한다. 제시된 방법은 여과된 문서들에 대한 사용자의 반응을 관찰하여 각 개인 사용자의 프로파일을 학습한다. 사용자의 기호를 가장 잘 표현하는 단어들을 찾는데 강화 학습을 사용하였다. 기존의 방법은 사용자의 명시적인 적합성 평가(relevance feedback)를 이용하여 검색 또는 여과 성능을 향상시킨 반면 제시된 방법은 사용자의 기호를 묵시적 적합성 평가를 통해 학습한다. 여과된 문서에 대한 사용자의 행동을 통해 사용자의 명시적 평가를 추측하는 것이다. 약 7,000 여개의 HTML 문서에 대해 7명의 사용자가 약 4주 동안 실제 웹을 대상으로 웹 문서 여과 실험을 실시하였다. 제시된 방법은 기존의 적합성 평가를 이용한 정보 여과 방법보다 각 개인에게 보다 적절한 정보를 제시하였다.

정보추천 시스템은 사용자가 어떤 정보를 선호하는지를 식별함으로써 산재한 정보 중에서 적절한 정보만을 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 정보추천 시스템에서 사용되는 정보여과 기술에는 내용기반 여과와 협력적 여과가 있다. 기존의 협력적 정보여과 기술은 선호도를 적게 제시한 사용자에게 정보를 추천하기 어렵고, 동일한 상품 정보에 대해서 사용자의 평가가 없을 경우 사용자간의 유사성을 판단하기 어려운 단점이 있다. 본 논문은 SVD (Singular Value Decomposition)를 통해 사용자 프로파일을 정량화함으로써 사용자 선호도 행렬로부터 숨어있는 의미정보를 추출하여 동일한 정보에 대해 선호도를 평가해야 한다는 단점을 극복한다. 이때, 사용자 프로파일 벡터를 비감독 학습 알고리즘인 SOM (Self0Organizing Map)으로 클러스터링하여 사용자를 분류하고, 정보추천은 사용자 그룹간에서 이루어지며 Pearson correlation 알고리즘을 이용한다. 기존의 방법과 비교한 결과, 제안한 방법이 새로운 사용자에 대해서도 적절한 정보를 추천할 수 있음을 볼 수 있었다.

전자상거래는 서비스 제공자마다의 특정 인터페이스를 가진다. 그렇기 때문에 사용자는 원하는 결과를 얻고자 검색에 많은 시간과 노력을 투자해야 한다. 그래서 여러 쇼핑몰을 통합하여 사용자에게 결과를 제공하는 쇼핑 에이전트가 현재 여러 분야에서 연구되고 있다. 그러나 현재 개발된 쇼핑 에이전트들은 대부분 새로운 도메인이 추가되면 쇼핑몰에 대한 규칙을 수동작성 해야 한다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 기존 쇼핑 에이전트의 이러한 한계를 극복하기 위한 쇼핑몰 학습을 위한 패턴생성 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘을 이용한 시스템을 구현하였다.

본 논문은 전자상거래에서 판매와 구매방법의 획일화된 검색기법을 이용한 상품의 검색 및 사용자 인터페이스를 지능형 대화 판매 에이전트를 설계함으로써 보다 편리하고 효율적인 사용자 인터페이스를 제공하는 시스템을 설계하였다. 기존 사이버 쇼핑몰에서 구매자의 검색에 의한 방식을 판매자와의 대화에 의한 검색방법으로 전환하여 구매자의 구매의욕을 증가시키고 검색에 소요되는 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 구매자 어휘를 분석하고 구매패턴을 파악하여 추가의 수요를 창출 할 수 있는 데이터를 축적하는 방법을 제시하고 많은 고객을 동일한 시간에 상대해야 하는 웹의 전자상거래 시스템에서 판매를 담당하는 에이전트를 설계하게 되었다.

인터넷 쇼핑몰에서 고객의 취향에 맞게 구성된 광고 및 정보서비스 제공을 위하여, 다수 에이전트와 광고 제공 기법을 이용하여 설계한 시스템구조와 프로토타입 시스템을 소개한다. 본 시스템에서는 고객의 프로파일을 작성하고, 구매성향 데이터를 저장하는 개인화 에이전트와 사용자의 행위를 모니터링하여 로그 파일에 저장하는 모니터링 에이전트 그리고 로그파일을 분석하여 개인화 서비스에 적용할 수 있는 유용한 마케팅 정보를 추출하는 분석 에이전트, 마지막으로 추출된 마케팅 정보와 구매력을 바탕으로 광고 선정 알고리즘을 이용하여 개인화된 광고 및 정보 서비스를 제공한다. 이러한 멀티 에이전트 기반의 인터넷 쇼핑몰구조는 전자상거래에서의 맞춤 서비스를 제공함으로써 고객의 지속적인 방문을 유도하고자 한다.

웹 상에서 인터넷 경매시스템은 일반적인 경매처럼 상품을 제시하고 그 상품에 대해 경매 입찰자가 입찰(bid)을 제시함으로 해서 최종적으로 경매 시간 내에 가장 높은 입찰을 제시하는 경매 입찰자에게 상품이 낙찰되는 형식이 사용되고 있다. 하지만 사용자 인터페이스 부분에 있어서 편리성을 고려하지 않을 뿐만 아니라 경매 참여자에게 지속적인 입찰제와 확인 등의 여러 가지의 사용자 행위를 요구함으로 인해 전자상거래의 고객 편의를 위한 One-step processing을 만족시키지 못하고 있다. 미시건 대학의 AuctionBot 시스템은 미국의 대표적인 인터넷 경매 시스템으로 여러 형태의 경매를 수용할 수 있다는 면에서 장점을 가지고 있지만 사용자를 위한 지능적인 에이전트를 이용한 사용자 인터페이스 부분은 거의 고려하지 않은 시스템이므로 사용자의 편의성 면에서 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 지능적 에이전트를 이용해 사용자가 상품 정보를 경매 서버로 보내면 에이전트가 자동적으로 사용자를 위해 모든 처리를 해주는 경매 시스템을 구현하여 기존에 사용되었던 일반적인 경매 시스템의 단점을 보완하여 효율적인 입찰 가격 정책을 이용한 경매 시스템을 구현하고자 한다.

최근 전자상거래를 위해 개발되는 대부분의 쇼핑에이전트들은 고객의 선호도를 고려하지 않은 일차원적인 비교, 예를 들어 가격비교 기능만을 가지고 있다. 이러한 일차원적 비교는 다양한 상품 특성을 고려할 수가 없다. 고객이 상품을 구매할 때 만족을 얻지 못하는 것은 그들이 서로 다른 성향을 가지고 있기 때문이다. 따라서 고객에게 가치 있는 상품 정보를 제공할 수 있는 지능형 쇼핑에이전트의 개발이 전자상거래에서 요구된다. 본 논문에서 우리는 다차원 비교쇼핑을 지원하는 지능형 쇼핑에이전트를 제안한다. 이것은 다양한 고객 선호도에 따른 고객의 요구에 부합되도록 한다. 고객의 선호도를 예측하기 위해서 쇼핑에이전트는 고객으로부터의 피드백과 트랜잭션 정보를 분석한다. 그리고 다음 구매를 위해 고객 선호도를 재 산정한다. 이러한 지능형 쇼핑에이전트는 고객 선호도의 변화에 능동적으로 적응해야 한다. 본 연구의 대상 상품은 책이다. 본 논문에서 제안하는 쇼핑에이전트는 서로 다른 선호도를 가진 각각의 고객에 대해서 유용한 결과를 보인다. 이러한 실험을 통해 우리는 고객 선호도의 변화를 확인할 수 있다.

웹 기술에 기반한 전자상거래 시스템은 시간과 공간을 초월한 상품 판매를 가능하게 함으로써, 상거래 분야의 새로운 전략적 도구로 떠오르고 있다. 기존의 전자상거래 시스템은 쇼핑몰에서 제시한 일방적인 상품 정보와 가격에 따라 구매자가 상품을 구매하는 방법으로 이루어져 왔다. 그러나 전자상거래 시스템을 이용하여 보다 효율적이고 실질적인 상거래를 위해서는 서로간의 요구조건을 최대한 반영할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 판매자와 구매자가 서로 흥정함으로써 양측의 요구조건을 반영할 수 있는 에이전트를 이용한 흥정 시스템 모델과 알고리즘을 제안한다. 제안하는 흥정 알고리즘을 통하여 구매자는 보다 저렴한 가격에 물건을 구매할 수 있고, 판매자는 많은 고객의 확보와 상품 판매를 증가시킬 수 있는 이점을 얻을 수 있다. 그리고 해석적 모델을 이용하여 제안하는 흥정 쇼핑몰 시스템의 효율성을 보인다.

본 논문에서는 인터넷 전자상거래에서의 고객별 정보를 저장하고 있는 에이전트를 이용하여 고객이 인터넷 쇼핑몰에 접속해서 LOGIN할 경우 전에 구매했던 정보를 데이터베이스에서 읽어와서 사용자가 자주 방문했던 매장을 LOGIN과 동시에 자동적으로 보여줌으로써 원하는 매장에 쉽게 들어갈 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 CISA(고객 정보 저장 에이전트)는 고객이 인터넷 쇼핑몰에서 물건을 구입할 경우 정보를 찾는 시간을 줄이고 대신 정보의 분석과 의사결정에 시간을 투여할 수 있게 함으로써 경제성, 신속성 및 편리성을 제공한다.

Decentralized 정보는 여러 도메인에 대한 heterogeneous한 독립적인 정보가 자율적으로 존재하며 이들 정보간의 관계성의 고려한 전체에 대한 global view가 존재하지 않기 때문에 inter-domain에 대한 마이닝을 수행하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 intra-domain knowledge discovery, intra 및 inter-domain problem solving method라는 접근방법으로, decentralized 데이터 환경에서 문제 해결에 필요한 정보 추출을 위한 데이터 tailoring과 분산 데이터에 대한 목표-지향 데이터마이닝(goal-oriented data-mining)을 통해 문제 해결을 위해 필요한 지식을 생성하고 이들 간의 관련 정보를 탐색하여 문제를 해결하는 프레임워크를 제안한다. 특히, 생성된 지식간의 협동 문제 처리를 멀티 에이전트 패러다임을 이용하기로 한다. 제안 프레임워크는 산재되어 있는 데이터들로부터 문제 해결에 유용한 지식 차원의 정보를 추출해내고 생성된 지식을 바탕으로 각 도메인 정보에 대한 개별적인 사용뿐 만 아니라 서로 cooperation을 통한 문제 해결을 지원함으로써, 개방된 분산 환경하에 decentralized 되어 있는 여러 도메인 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있는 새로운 형태의 문제 해결 방법이라고 할 수 있다.

최근들어 이기종의 컴퓨터들이 네트웍으로 연결되고, 분산처리화 되면서 다양한 분산기술들이 연구되고 있다. 이런 기술들의 일종으로 이동에이전트 시스템에 대한 개념이 만들어졌으며, 최근에는 이동에이전트 시스템에 대한 연구와 개발이 증가하고 있다. 하지만 에이전트에게 많은 기능을 부여할 경우 에이전트 모듈자체가 커져서 네트웍 트래픽을 증가시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 CORBA 객체와 에이전트간의 통신을 가능하게 하여 에이전트 기능의 일부를 CORBA 객체로 구현하므로써 에이전트 모듈 크기의 문제점을 해결하였다. 또한 호스트에서 서비스객체가 없는 경우 에이전트의 이동경로를 토대로 서비스 객체의 위치를 확인하여 이동시키는 것을 제안한다.

본 논문에서는 사용자를 대행할 수 있는 분산 다중 에이전트 기술을 이용한 웹 문서 검색 시스템을 설계 및 구현한다. 분산 환경에서의 에이전트 기술은 문서의 근접도를 평가할 때 기존의 웹 검색 엔진보다 복잡한 알고리즘 적용이 가능하며, 이로써 좀 더 정확한 문서들을 사용자에게 제공할 수 있다. 또한 분산환경으로 네트워크의 부하를 분산시킴으로써, 빠르게 자료검색 결과를 얻을 수 있는 장점이 있다. 분산된 시스템에서 에이전트들의 효율적인 통신을 위하여 프로토콜 레이어를 구현하였으며, 에이전트들의 상호 협동과 의사 소통 및 중재를 위한 하부구조(infrastructure)를 구축하여 웹 문서검색을 효과적으로 하고, 사용자 이동성을 가능하게 하였다.

행위자는 관찰 혹은 결론에 대해 최대로 일관성이 있는 지식베이스의 확장을 필요로 한다. 이와 같은 지식베이스 확장은 상호간에 부합하지 않고 서로 충돌하는 결론을 가지는 모순되는 많은 확장들을 수반한다. 본 논문에서는 adbuction의 개념을 이용하여 지식베이스를 확장시키는 방법을 소개한다. 한편 다중 행위자 시스템에서 문제 해결자로 부르는 행위자들이 효율적으로 상호작용하도록 자동화된 행위자들을 어떻게 설계할 것인가는 매우 중요한 사항이다. 따라서 행위자는 각각의 목표를 통신하여 상호 도움이 되는 일치 상황에 도달하기 위해 타협하도록 설계되어야 한다. 본 논문에서는 argumentation 시스템을 이용하여 믿음, 소망, 그리고 의지를 가진 BDI 행위자 구조를 위한 기초적인 자동화된 협상 모델을 소개한다.

인터넷에서 제공하는 각종 서비스 및 다양한 소프트웨어들은 점차 사용자를 고려하여 개발되고 있는 추세이나 아직은 미약하다. 사용자를 고려한다는 것은 사용자가 소프트웨어를 사용하거나 서비스를 받으면서 공감을 느끼도록 하여 사용 효과를 높이고, 생활의 일부분이 되어 가고 있는 컴퓨터 시스템을 사람과 친하게 만들려는 것이다. 이를 위해서는 사용자와의 상호작용이 중요시된다. 본 연구에서는 사람과 비슷한 가상의 캐릭터를 이용하며, 이 캐릭터가 사용자와 상호 작용을 통하여 emotion을 갖게 하는데 중점을 두었다. 즉, 캐릭터가 가질 수 있는 emotion structure를 정의하고 사용자와의 상호작용을 바탕으로 캐릭터의 emotion을 생성한다. 이를 위한 시스템은 사용자가 에이전트에게 task를 요청하여 서비스를 받을 때까지 일어날 수 있는 여러 상호작용에 대하여 캐릭터의 emotion을 생성하여 사용자에게 simulation하게 된다. 이러한 감정의 교류를 통하여 사용자는 캐릭터에게 친근감을 갖게 되며 캐릭터의 emotion에 대하여 공감할 수 있고 응용프로그램의 신뢰성을 높이는 효과를 가져온다.

일반적으로 컴퓨터를 이용한 디자인 지원 시스템은 많은 양의 수집된 데이터에 기반하기 때문에 계속해서 변화하는 유행에 대처할 수 없을 뿐만 아니라 개인의 취향을 반영하기도 어렵다. 이같은 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘(Interactive Genetic Algorithm : IGA)을 이용한 디자인 지원 시스템을 제안한다. IGA는 상호작용에서 얻어지는 사용자의 평가를 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘의 하나로, 일반적인 적합도 함수를 결정하기 어려운 디자인이나 예술 등의 문제 해결에 사용될 수 있다. 이때, 몇 개의 부분적인 곡선으로 의상의 디자인을 표현하였던 기존의 방법들과는 달리 전체 디자인을 목과 몸통, 팔과 소매, 치마와 허리선의 세 가지 부분 디자인으로 나누어 표현하는 문제영역 지식을 활용함으로써 좀 더 현실적인 여성복을 디자인할 수 있었다. 시스템의 인터페이스를 보완하기 위해 OpenGL이 사용되었으며, 실험 결과 지식기반 인코딩을 통한 IGA 의상디자인 시스템이 유용함을 알 수 있었다.

화학관련 지식계층구조를 기반으로 기 구축된 인공화학실험실의 시스템 구조를 바탕으로 한, 전기실험 관련 인공과학실험실은 초.중.고 수준의 교과과정에 한정해서 기초 직류(直流)회로실험, 자기력(磁氣力)에 관련한 자기장(磁氣場)의 실험, 화학지식을 이용한 화학전지실험을 모의할 수 있는 시스템으로 개선 발전되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 추론 모델을 개선/변경하여, 회로에 대한 해석 주체를 구성하고 있는 각 소자(素子)들 중심으로 좀 더 현실세계에 부합되는 시스템으로 확장함으로 해서 관련 지식 추가와 함께 직류 실험에 추가적으로 교류(交流)회로실험이 가능하도록 그 실험 범위를 확대한다.

날로 심각한 도시문제가 되고 있는 교통문제를 효과적으로 해결하기 위해서는 교통체증을 정확하게 진단해서 교통망의 효율을 최대로 높일 수 있도록 교통 신호체계를 수립하는 것이 요구되며, 이것을 위해서는 실시간으로 변화되는 교통류에 적절히 대응할 수 있도록 원활한 교통 신호체계를 최적화하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 실시간으로 변화되는 교통류에 대응해서 원활한 교통소통을 위한 신호조정의 문제를 다수의 신호등을 대상으로 가능한 서로 다른 여러 신호조정의 조합들 중 최적안을 찾는 최적화 문제로 보았다. 본 논문에서는 휴리스틱 탐색기법을 이용하여 교통류의 변화에 따라 최적의 교통 신호체계를 수립할 수 있는 교통 신호체계 최적화 시스템을 제시하고, 부산광역시 부전동 일대의 12개 교차로를 포함하는 교통망에 대한 교통정보를 바탕으로 실험해봄으로써 실시간 적용가능성을 보여준다.

고등학교 시간표 작성 문제는 학생, 교사, 학교, 일반 교실과 특별 교실 자원등 복잡한 제약조건과 요구사항이 있기 때문에 단순한 방법으로는 해결하기가 어렵다. 학생들은 다양한 과목을 선택할 수 있기를 바라고 교사들은 자신이 원하는 시간에 수업하기를 바란다. 또한, 학교에서는 효율적인 인적 자원 활용과 일반 교실 및 특별실의 사용으로 인한 학교의 장학 능력과 경쟁력의 고양을 원한다. 따라서, 고등학교 수업 시간표를 작성하는데 있어서의 다양한 문제를 최적의 시간표를 최적 탐색 문제로 정의하고, 이 문제를 휴리스틱 접근법인 Tabu Search 방법을 이용하여 해결하고자 한다.

본 논문에서는 사용자 호스트와이 단절된 상태를 고려한 이동 에이전트 시스템 구현에 대해 논한다. 기존의 이동 에이전트 시스템에서는 사용자의 호스트와 단절 혹은 연결된 상태에서 부여된 태스크의 수행 결과를 사용자에게 전달하는데 있어서 비용이 상당히 많거나 불가능하며, 또한 일방적인 통보 형식이므로 전달한 결과에 대해 동적으로 사용자와 상호 작용할 수 없다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 사용자 호스트와의 연결 상태에 상관없이 사용자에게 결과를 전달하고 전달한 결과에 대해 사용자와 동적으로 상호 작용하도록 구현하였다. 시스템은 IBM의 이동 에이전트 시스템인 AWB(Aglets Workbench)를 확장하였으며, 자바 메일 패키지(Java Mail Package)를 이용하여 작업 수행 결과를 사용자의 호스트나 개인 휴대 통신 기기 등을 통해 사용자에게 전다하고 사용자의 호스트가 수행 결과를 사용자의 호스트나 개인 휴대 통신 기기 등을 통해 사용자에게 전달하고 사용자의 호스트가 이동 에이전트 시스템에 재접속하면 결과에 대해 상호 작용할 수 있도록 구현하였다. 이러한 시스템은 단절(disconnection) 상태에서도 수행이 가능한 이동 에이전트의 장점을 보다 더 증가시킨다.

요즘처럼 웹을 이용하여 저오 검색시 너무나 많은 양의 정보를 수집, 정리, 관리해야 하는 문제에 직면하게 되었다. 또한 인터넷상에는 기존의 텍스트 자료 이외에도 이미지, 사운드, 데이터 베이스 등 우리가 원하는 여러 유형의 자료가 존재한다. 하지만 웹상에서는 텍스트만을 위주로 자료를 검색, 수집, 분류를 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 XML를 이용하여 정보의 종류에 관계없이 수집할 수 있다. 이 논문에서는 이동 에이전트를 이용한 정보 검색 모형을 제시하고 이때 이동에이전트가 정보의 표현방법으로 XML를 사용한다. 또한 XML의 계층적인 특성을 활용하여 XML 문서의 분류, 병합을 할 수 있다. 따라서 수집된 정보의 정리된 형태로 쉽게 얻을 수 있다.

이동에이전트의 응용 분야가 다양해짐에 따라 에이전트 협력 작업이 요구되고 있다. 이런 협력 작업은 에이전트간의 정보 공유 및 작업 제어를 위해 빈번한 통신을 필요로 한다. 본 논문은 서로 다른 이동에이젼트(mobile agent)들의 통신과 협력 작업을 수행하는 그룹에이전트(group agent)를 위한 효율적인 통신 메커니즘을 제안한다. 제안된 통신 메커니즘은 네트워크 대역폭을 줄이기 위해 이동에이전트 시스템에 확장된 메시지 저장소를 두었으며, 시스템에서 제공하는 기본적인 통신 메소드(method)를 이용하여 동기적/비동기적으로 에이전트 상호간에 보다 융통성 있는 정보 전달을 수행한다. 또한, 제안된 메소드는 1:1 통신뿐만 아니라 다:다 통신을 지원하기 때문에 그룹에이전트 모델에서도 효율적인 수행이 가능하다.

본 논문에서는 보다 효과적이고 편리한 서비스를 제공할 수 있는 전자상거래를 위해 에이전트 기법을 유용하고 휴대형 장비를 이용해 상거래가 가능한 지능형 전자상거래 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 유.무선 인터넷 사용자는 통합 인터페이스를 통해 시스템에 접근하여 개인화된 에이전트를 생성하고, 이들 에이전트들이 거래과정에 지능적으로 참여함으로서 사용자의 직접적 간섭없이 거래가 이루어진다. 제안한 시스템은 다중(multi)의 에이전트로 구성되어 있으며, 각각의 에이전트는 Perl을 이용해 CGI(Common Gateway Interface)로 구현하였다.

본 논문에서 구현하고자 하는 에이전트기반 전자도서관 시스템은 웹을 통해 도서정보를 검색하는 사용자들에 대한 도서 정보 관심도를 모니터 에이전트에 의해 추출하게 하고 해당 정보를 대상으로 학습 과정을 거쳐 사용자별 프로파일을 구축할 수 있게 한다. 이 과정에서 모니터 에이전트에서 추출되는 사용자 history와 학습예제 정보는 사용자가 행하는 다양한 작업의 결과 차별화된 중요도가 적용된다. 학습 에이전트를 통해 구축된 사용자 관심 정보는 각 사용자에게 세부 DB 추천 모듈과 관심 정보를 푸쉬해주는 에이전트에 적용된다. 본 시스템에서는 전자 도서관에 가입하는 사용자들의 공통된 그룹 정보를 관리하여 이를 통해 동일 그루내의 사용자들 사이의 정보 이용이 가능하게 하였다. 본 논문에서는 개인과 그룹을 대상으로 하는 모니터 에이전트와 학습 에이전트를 설정하여 도서관을 이용하는 사용자들에게 정확하고 신속한 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다.

최근 네트워크 기술의 발달로 컴퓨터 바이러스의 종류가 급속도로 증가하고 있음은 물론, 그 확산이 빨라지고 있으며 감염 경로 또한 매우 다양해졌다. 따라서 그만큼 자주 갱신되는 백신을 사용자들이 매번 재설치 해야하는 번거로움이 있다. 또한 현재의 치료 방법은 하나의 바이러스를 치료하기 위해 모든 바이러스를 치료할 수 있는 백신을 실행시켜야 한다. 이동에이전트는 한 기계에서 다른 기계로 이동할 수 있는 프로그램으로 때와 장소를 선택하여 이동할 수 있고 원하는 시간에 실행하거나 프로그램 자체를 또 다른 기계로 옮겨서 실행토록 할 수 도 잇다. 이러한 이동 에이전트 패러다임과 지능형 에이전트를 이용하여 위의 문제점을 해결할 수 있으리라고 보여진다.

문서분류의 문제점 중의 하나는 사용하는 데이터의 차원이 매우 크다는 것이다. 그러므로 문서에서 필요한 단어만을 자동적으로 추출하여 문서데이터의 차원을 축소하는 작업이 문서분류에서는 필수적이다. DF(Document Frequency)는 문서의 차원축소의 대표적인 통계적 방법 중 하나인데, 본 논문에서는 문서의 차원축소에 DF와 주성분 분석(PCA)을 비교하여 주성분 분석이 문서의 차원축소에 적합함을 실험적으로 보인다. 그리고 비선형 주성분 분석(nonlinear PCA) 방법 중 locally linear PCA와 kenel PCA를 적용하여 비선형 주성분 분석을 이용하여 문서의 차원을 줄이는 것이 선형 주성분 분석을 이용하는 것 보다 문서분류에 더 적합함을 실험적으로 보인다.

한번의 질의로 사용자가 모든 요구를 표현하기 어렵고 만족시킬 수 없기 때문에 질의를 확장하는 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 LSI(Latent Semantic Indexing)에서 사용자의 질의와 의미공간에서의 용어들간의 유사도를 구해 최상위의 용어들을 순서를 정해 질의확장을 하는 방법과 LCA(Local Context Analysis)을 이용하는 방법을 제안한다. 그리고 문서 집합에 대해 3가지 가중치를 적용한 결과를 분석하고 질의확장시의 문제점과 향후 연구과제에 대해 설명한다.

문서 분류는 미리 정의된 두 개 또는 그 이상의 클래스에 새로 생성되는 객체들을 할당하는 방법이다. 문서의 자동 분류에 대한 연구는 오래 전부터 연구되어 왔지만 한국어에 대한 적용 및 연구는 다른 분야에 비해 아직까지 활발히 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 문서를 자동으로 분류하기 위해 문서의 주제어에 가중치를 부여하고, 부족한 문서의 특징을 보충하기 위하여 말뭉치로부터 주제어들과의 상호정보에 의해 추출된 단어를 사용하여 문서를 표현한 후, 가중치를 부여한 문서의 주제어에 베이지안 분류자를 사용하여 문서분류를 수행한다. 실험은 한국어 정보검색 실험용 데이터 집합인 KTset95 문서 4,414개 중 1,300개의 문서를 학습 집합으로, 1,000개의 문서를 분류에 대한 검증 집합으로 사용하였다. 실험 결과, 순수 베이지안 확률을 사용한 기존의 방법보다 실험 집합과 검증 집합에서 각각 1.92%, 4.3% 향상된 분류 정확도를 얻었다.

정보 검색 시스템은 사용자의 질의어를 용어들과 용어들 사이의 관계 집합으로 구성된 일종의 용어사전인 시소러스를 이용하여 문헌에 대한 색인과 검색을 정확하고 통제된 용어 형태로 바꾸어 색인과 검색 작업의 효율을 높인다. 클라이언트/서버 환경에서 시소러스를 이용하여 정보 검색 속도의 증가를 기대할 수 있다. 분산된 시소러스는 프로파일 정보를 가지고 운영되며 전문적 시소러스로 만들어진다. 본 논문에서 제안한 시소러스 작업 모형을 시뮬레이션 한 결과를 비교, 분석하고 클라이언트/서버 환경에서 효율적인 시소러스의 여할 및 작업 형태에 대해 제안한다.

대용량의 정보를 다루는 정보검색 시스템은 정보 처리 과정에서 디스크 접근 시간이 큰 오버헤드로 작용한다. 본 논문에서는 단일 기계에서 작동하는 정보검색 시스템이 가지는 이러한 문제점을 해결하기 위해 PC 클러스터 기반 정보검색 시스템을 구현하였다. 색인어 간의 동시 등장 빈도 정보를 이용한 Greedy De-clustering 알고리즘으로 클러스터에 색인어 역파일을 병렬 분산하여 저장하고, SCI 기반의 효율적인 통신 시스템을 구축하여 클러스터 노드간의 통신이 원활하게 하였다. 따라서 사용자 질의어를 처리할 때 질의어별로 가져오는 색인어 역파일의 디스크 접근 시간이 감소하는 효과를 얻을 수 있었으며, 기존의 단일 기계에서 수행되는 정보 검색 시스템보다 수행속도가 2.3배 빠른 시스템을 구현하였음을 실험을 통해 확인하였다.

한국어 자동색인은 정보자료의 유형 및 특성에 따라 그 성능에 차이가 있으며, 검색 결과에 많은 영향을 미치기도 한다. 따라서 지능형 정보검색을 위해서는 정보자료의 유형과 특성에 따라 색인 기법의 전문화 및 다양성이 요구되고 있다. 정보검색 시스템이 사용자의 요구사항에 적합한 정보자료를 제공할 수 있도록 자동색인의 관점에서 검색 성능을 향상시키기 방법으로 문서 유형에 따른 차별화된 색인 기법, 불용어 처리 기법, 색인어 관리 기법, 색인어의 유형 정보와 위치 정보를 활용하는 방법 등을 제안한다.

현재의 자동색인 시스템들은 주로 정보검색을 하기 위한 목적으로 개발되고 있으며 단일 서적(저술 분야)색인에 관한 연구는 아직 미진한 상태이다. 또한 워드프로세서의 발달로 인해 단일서적에서 다양한 문서 특징이 나타나게 되었다. 본 논문에서는 관련 서적들의 색인어를 이용한 유사도 기반의 방법과 단일 서적의 문서 특징을 이용한 자동색인 기법을 제안한다. 제안한 기법의 평가를 위해 이미 출판된 서적을 대상으로 한 자동색인 시스템을 개발하고 자동추출 색인어와 수작업 색인어를 비교하였다. 관련 서적내의 색인어와 새로운 대상 문서간의 유사도 비교를 통해 색인어를 추출함으로써 통계적 빈도에 의존하는 색인 기법에서 발생하는 색인어 오추출과 과다한 추출을 줄일 수 있었다.

본 논문에서는 카운셀링을 원하는 사용자가 카운셀러와 전자메일을 통해 상담을 원할 때 사용자의 상담 내용에 근거하여 유사한 사례를 검색해 주는 시스템을 제안한다. 제안방법은 문서의 계층적 클러스터링과 용어 적합성 피드백을 상담 사례 검색 시스템에 적용시켜, 상담사례에 나타나는 단어의 출현 빈도와 유사도를 통해 트리 구조를 형성하고, 이 트리 구조를 통한 하향 탐색을 수행한다. 하향 탐색을 하는 도중 노드의 매칭함수의 값이 서로 유사하여 노드 선택이 어려울 경우, 사용자에게 질의를 통해 용어를 제시하고, 사용자의 피드백을 통해 입력된 사연 내용의 가중치를 개선하여 내용에 가장 부합되는 문서를 탐색한다.

본 논문에서는 수사 정보와 문장간 유사도를 이용하여 문서의 수사 구조 트리를 생성하는 방법을 제안하였다. 말뭉치에서 찾아낸 수사 정보를 종류별로 분류하고, 이를 사용해서 문서 내의 수사 정보를 추출해서 가능한 모든 구조를 생성한다. 다음으로 문장간의 유사도를 사용해서 가중치가 가장 높은 하나의 구조를 선택한다. 생성된 수사 구조를 사용하여 문서를 요약할 수 있는데, 수사 정보는 언어적 특성을 이용하는 것이므로 모데인에 독립적인 요약 시스템을 만들 수 있다.

인터넷은 지난 몇 년 동안 급성장을 이룩하였고, 근래에는 전문가 뿐만 아니라 일반 사용자들도 인터넷을 이용하여 정보를 검색, 활용하고 있다. 인터넷에서 검색 엔진의 도움 없이 정보를 검색한다는 것은 불가능한 일이 되었다. 그러나 일반 사용자가 인터넷에서 검색을 할 때 겪는 가장 큰 어려움은 검색 엔진의 특성과 연산자의 다양성, 불리언 질의의 형식화이다. 따라서 본 논문에서는 검색 엔진의 특성에 관계없이 검색을 할 수 있도록 하기 위하여 자연어를 사용하여 정보를 검색한다. 자연어 질의는 일상적인 생활에서 사용하는 언어를 기반으로 하기 때문에 인터넷에 친숙하지 못한 초보자들도 손쉽게 사용할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 질의 처리 에이전트와의 대화를 통하여 사용자는 자신의 요구를 더욱 명확하게 할 수 있고, 그 결과 사용자는 자신이 필요로 하는 문서를 더욱 신속하게 찾을 수 있다.

대량의 정보를 빠르고 쉽게 검색하기 위한 많은 문서 자동 요약 시스템이 개발되고 있다. 현재에는 원문에서의 추출을 통한 방법 뿐 아니라 요약문의 생성에 초점을 두고 요약 시스템을 위해 대표 개념어 생성기를 위한 구성 방안을 제시한다. 격틀 구성을 위한 단계별 과정과 핵심어의 추출, 그리고 격틀 구성의 제한 요건을 서술한다.

펜트리뱅크 코퍼스를 기계 번역에서 품사 태깅의 통계 정보 추출에 이용하기 위해서는 펜트리뱅크 코퍼스의 품사 집합과 기계 번역의 품사 집합의 품사 대응이 필요하다. 본 연구는 기계 번역의 품사 태그 집합과 펜트리뱅크의 48개의 품사 태그를 서로 적절히 대응하여 펜트리뱅크 코퍼스의 통계 정보를 이용하는 품사 태깅 시스템을 구축하는데 발생하는 문제점과 그 해결방안을 제안한다.

여러 가지 형태로 표현되는 수사어절을 아라비아 숫자로 구성된 표준형으로 변환하기 위하여 수사어절을 인식하는 알고리즘과 수사어절을 표준형으로 변환하는 수사어절 정규화 알고리즘을 제안한다. 띄어쓴 수사어절은 전처리 단계에서 수사어절 인식 알고리즘을 이용하여 한 어절로 결합한다.

한국어는 용언이 의미적 제약을 통해 문장을 지배하는 SOV 구조의 언어이다. 또한, 조사나 어미와 같은 기능어의 발달은 물론 관형절은 내포하는 문장이 주류를 이룬다. 따라서 한국어의 구문분석은 부착에 따른 많은 구문 모호성이 발생하게 된다. 본 논문에서는 조건단일화 기반의 CFG문법을 기술하고 문형을 구문 제약으로 하여 구문모호성을 해결하는 방안을 제시한다. 문형은 한국어의 특성을 용언의 하위범주화에 맞게 재분류한 문장의 구조적 유형을 말한다. 본 논문에서 제안하는 문형은 동사와 형용사를 구분하여 39가지로 설정하였다. 이런 문형 정보를 이용하여 관형형 어미를 갖는 용언이 최대의 정보를 가지도록 함으로써 관형절에서 발생하는 부사 및 체언구 부착의 문제가 해결된다. 또한 문형은 이중주어나 이중 목적어 문장을 처리할 수가 있어 한국어에서 발생하는 많은 구문모호성을 해결할 수 있다.

본 논문은 음성인식 시스템에서 정확도를 높이기 위해 후처리 단계에서 후보 단어들의 엔트로피 정보를 이용하였다. 기존의 우도비 검출방법은 음성 데이터에 따라 음성인식 시스템의 성능이 변하고 N개의 후보단어들의 우도값이 비슷하여 오인식 발생확률이 높았다. 그러나 본 논문에서는 각 후보 단어들의 엔트로피 값보다 인식대상 단어 외의 단어들의 엔트로피 값이 상대적으로 낮은 후보를 거절하는 후처리 방법을 사용하여 음성 데이터에 독립적이면서도 변별력을 높인 정확한 음성인식 시스템을 얻을 수 있었다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 엔트로피에 의한 후처리 방법은 우도비에 의한 방법보다 인식 시스템의 성능을 falser alarm이 20%일 때 최대 3.6% 향상시킬 수 있었다.

인간이 발성하는 음성에는 의미에 대한 정보 뿐만 아니라 화자의 성별에 따라 고유한 특성을 가지고 있다. 즉 음성은 고음이 강한 여성음성과 남성음성으로 분류할 수 있다. 그러나, 기존의 HMM을 이용한 음성인식시스템에서는 남성과 여성음성의 이러한 특성이 있음에도 불구하고 이를 고려하지 않고, 하나의 HMM으로 구성하고 있다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘으로 실험한 결과 남성과 여성의 포만트 주파수가 100~30Hzck이가 나는 것을 알 수 있었고, 이러한 특성을 고려하여 남성과 여성의 음성을 구별할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 남성과 여성음성을 각각 구분하여 GMM을 훈련시킨 후 인식과정에서 입력된 음성의 포만트 특성에 따라 남성음성이면 남성 HMM으로 여성음성이면 여성 HMM으로 인식을 수행함으로써 기존의 인식방법보다 남성음성은 5.2% 여성음성은 4.4% 향상된 결과를 얻었다.

음성합성에서 자연스러운 합성음을 생성하기 위하여 표준 발음법을 페트리넷 근저행렬로 모델링하는 방법으로 표준 발음법을 음가 생성 규칙으로 만들 수 있다. 본 논문은 페트리넷으로 모델링된 음가 생성 규칙의 크기를 줄이는 방법을 제안하고 구현하였다. 압축하기 전의 음가 생성 테이블의 크기는 719*107의 2차원 배열이었으며 구현된 시스템으로 압축한 결과 41*40의 2차원 구조체 배열로 압축되었다.

본 시스템은 한글 발음 교육 사이트 개발 프로젝트의 일부인 음가 생성에 관한 컴포넌트로써 한국어 표준발음 테이블에서 음운 변동값을 추출하고 해당 음성과 입모양을 출력하는 WWW상의 자바 애플릿 프로그램 개발에 관한 연구이다. 본 논문에서는 형태소 분석에 선행되어야 할 전처리 과정, 예외처리, 음가 생성부에서 고려하여야할 점과, 시스템의 애플릿 구현 등에 대해 중점적으로 기술하였다.

본 논문에서는 저가형 멀티미디어 시스템 제작에 대해서 소개한다. 본 시스템은(DigiAlbum)은 정지 영상과 동영상을 출력, 수정, 저장이 가능하며, 사용자가 쉽게 이용할 수 있도록 리모콘으로 작동하게 되어 있다. DigiAlbum은 IBM 호환형태의 STPC CPU를 사용하였고, PCMCIA를 사용하였다. 멀티미디어 전용 단일 사용자 다중처리 32비트 Mini OS를 탑재하였으며, 정규 비트맵 메모리 블록을 이용한다. 어플리케이션 프로그램은 하드웨어를 직접 제어하며, 비디오 메모리 직접 엑세스와 Fast DCT를 이용하여 빠른 영상 복호/부호화를 처리한다. 멀티미디어 처리 부분에서 DigiAlbum은 일반 고가형 PC급과 그 성능이 같다.

방사성 동위원소를 체내에 주입한 후 감마 카메라로 방출되는 방사선을 획득하여 전기적 신호로 바꾸어 영상을 구성하고 그 획득 영상을 사용하여 유방암을 진단하는 유방 신티그라피가 최근 유방암 진단에 각광을 받고 있는 영상진단 방법이다. 그러나, 일반 감마 카메라는 주로 전신 영상 획득을 얻기 위한 것으로써 커다란 검출기를 사용한다. 이는 유방암 진단용 영상 획득에는 불필요할 뿐만 아니라 비용도 많이 드는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 일반 카메라가 유방암 진단 부분에서 가지는 단점을 보완하고자 보다 정확한 유방암 진단 영상을 획득할 수 있고 저가인 PC용 소형 감마 카메라 시스템을 개발하는데 있어 필요한 신호 획득 과정과 영상 완성 과정을 설명하고 획득영상에 대한 가시적 진단을 돕기 위한 영상 표현 응용 프로그램의 확장기능들을 정의하고 구현한다.

본 논문은 지능형 TV에서 QoS 개선을 위한 MPEG-4 미디어 프리젠터 개발이다. 사용자들이 단순히 수동적인 미디어 사용을 벗어나, 능동적으로 참여 가능한 상태로 변환하며, 다양한 하이퍼미디어를 제공함으로써 정보 서비스의 질적 향상을 지원한다. 화면에 나타난 장면에서 사용자 이벤트를 실시간으로 처리하고, 독립적인 바이너리 세마포 구조인 변형된 원형버퍼를 사용하여 네트워크를 통해 전달된 미디어 스트림을 버퍼링하여 효율적인 상호작용을 지원한다.

이 논문은 웹 상에서 동작하며 지능을 가지는 에이전트의 도움을 받아 효율적으로 일정을 관리할 수 있도록 도와주는 일정 관리 시스템의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 이 시스템은 멀티 에이전트 구조를 가지고 있으며, 에이전트들 간의 통신을 위해서는 KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)을 사용하고 있다. 이것은 시스템에 유연성과 적응성을 제공해 주며, 새로운 에이전트를 추가할 때 에이전트들 간의 이형질성을 극복할 수 있도록 해준다. 또한, 웹 환경을 이용함으로써 클라이언트 프로그램을 따로 설치할 필요없이 어느 곳에서나 웹 브라우저를 이용하여 협동작업을 수행할 수 있다.

소프트웨어로 MPEG-1 디코더의 구현이 가능하다. 소프트웨어 MPEG-1 디코더의 문제 중 하나는 MPEG-1 압축 알고리즘의 특징상 각각의 영상들이 서로 다른 압축율로 압축되기 때문에 재생시에 디코더에 걸리는 부하가 매우 불규칙적이라는 점이다. 이 문제는 MPEG-1 디코더를 보다 작은 실행 단위인 쓰래드로 나누어 처리함으로써 효율적으로 해결할 수 있다. 이때 독립적인 실행 흐름을 가지는 쓰래드들간의 데이터 전달을 위하여 공유버퍼를 사용하게 된다. 본 논문에서는 다중 쓰래드로 구성된 소프트웨어 MPEG-1 디코더에서 쓰래드들 간의 데이터 전달에 사용되는 공유 버퍼를 이용하여 오디오와 비디오 스트림의 동기화를 효과적으로 수행하는 기법을 소개한다.

본 논문에서는 다양한 목적의 공동 작업 시스템에서 공통적으로 사용할 수 있으며, 플랫폼에 독립접인 웹 기반의 화이트 보드와 채팅을 설계하고 구현한 내용을 소개한다. 본 논문에서 구현한 시스템은 서버/클라이언트 구조로서, 서버와 클라이언트 모두 JAVA로 구현하였다. 그러므로 플랫폼에 독립적인 서버 시스템(application)을 구성할 수 있으며, 별도의 어플리케이션 없이도 웹 브라우저만 있으면 클라인언트의 접속이 가능하다. 멀티유저와 멀티작업그룹을 지원하기 위해서 서버에는 접속 관리자와 세션 관리자를 두었으며, 각각 쓰레드로 동작하여 서버의 부하를 줄이고, 또한 서버와 클라이언트간의 통신이 실시간으로 이루어지게 하였다. 웹 사이트와 MS Office 문서의 공유, 1:1대화, 작업 포인터 등의 기능을 지원하여 공동 작업의 효율을 증진시키고, 마치 동일한 공간에서 작업하고 있는 듯한 효과를 얻게 하였다.

과거 대부분의 CSCW(Computer-Supported Cooperative Work) 시스템은 특정 플랫폼에 의존하여 개발되었기 때문에 일반적으로 해당 플랫폼 환경이 구축되어진 조직 내에서만 사용이 가능하였다. 최근 어디서나 접근 가능할 수 있도록 플렛폼에 독립적인 환경을 지원하는 웹의 급속하고도 지속적인 성장에 따라 많은 CSCW 시스템들이 웹 환경을 통하여 사용할 수 있도록 구축되었고 또한 현재 개발중에 있다. 본 논문에서는 그러한 웹 기반 CSCW 시스템인 CoSpace 시스템의 설계와 구현에 대해 기술한다. CoSpace 시스템은 작업 그룹의 구성원들이 공동작업을 위해 웹 브라우저를 사용하여 정보를 쉽게 공유할 수 있는 공유 작업공간을 지원한다.

워크플로우 시스템은 한 조직체 내에서 운용되는 정보와 제어의 흐름을 효과적으로 자동화 해주는 역할을 담당해야 한다. 그러나 기업내의 실제업무에는 많은 변수들이 존재하고 다양하게 변화하고 있다. 또한 시스템이 분산 컴퓨팅화되어 가기 때문에 그 흐름을 추적, 관리의 차원을 넘어서 업무들의 최적화, 통합화는 물론 분산된 시스템내 서버들 관리까지도 개입을 해야한다. 또한 특정작업의 과부하 또는 병목현상을 운용자가 개입하여 방지하고 개선함으로서 전체 작업의 효율을 향상시켜야 한다. 이에 운용관리 툴도 독립 서버로 존재하는 것보다 여러 개의 서버로 분산시켜 구축함으로써 수행 객체들을 효율적으로 통제할 수 있다. 또한, 시스템을 구성하고 있는 서버들의 관리도 중앙에서 모든 것을 통제하는 것보다 각각의 분산된 운용 서버들이 각각 관리함으로써 신뢰성, 안정성의 한계를 극복할 수 있다. 국제표준기구 역할을 하고 있는 WfMC(Workflow Management Coalision)에서 제시한 표준 모델을 근거로 각각의 인터페이스 규약에 따라 시스템을 개발하는데 있어 실질적인 기업의 업무에 적용되기에는 턱없이 부족한 점들을 이 논문을 통해 지적한다. 또한 좀 더 빠르게 변화하는 사회에 적격인 적응형(Adaptive) 워크플로우 관리 시스템의 특성을 지니도록 했다. 그리고 데이터베이스의 트랜잭션의 개념을 워크플로우 레벨에서 업무들의 수행시 에러나 장애시 복구처리 메커니즘으로 설계하고 구현을 하였다.

공동저작 관리 시스템은 효율적인 공동저작을 위해 공유객체관리기능, 세션관리기능, 텔리포인팅(telepointing) 기능, 그리고 공동저작 인지(collaboration awareness) 기능들을 제공해야 한다. 이 중 공유객체관리기능은 저작자로 하여금 등록된 공유객체들을 편리하게 액세스 할 수 있도록 하고 저작에 필요한 공유객체들을 등록, 변경, 그리고 삭제할 수 있도록 함으로써 작업효율을 증대시킬 수 있는 핵심기능이다. 최근의 연구는 주로 등록된 공유객체의 변경 및 불필요한 정보전송으로 인한 작업지연, 그리고 공유객체 액세스 권한의 효율적인 관리를 위한 플로어 제어(floor control)에 그 초점을 맞추고 있으나 공유객체관리를 위한 기법이나 구조에 관한 연구는 미흡하다. 편리한 공동저작을 위해서는 분산환경의 특징상 가 저작자들의 시스템에 자연스럽게 분산되어 있는 공유객체들을 저작자나 공유객체들의 실제 위치에 상관없이 액세스할 수 있도록 하고, 저작자로 하여금 공유객체의 등록 시에 유일명 부여(unique naming)를 가능하게 하여 필요한 공유객체를 쉽게 검색할 수 있도록 해야 한다. 이를 위해 본 논문은 공유객체 디렉토리 서비스(shared-object directory service)를 제안한다. 공유객체 디렉토리 서비스는 일반 디렉토리(normal directory)와 세션 디렉토리(session directory)를 저작자에게 제공하여 공유객체의 등록시에 유일명 부여를 가능하게 하고 필요한 공유객체 검색을 용이하게 한다.

컴퓨팅 능력의 발달과 네트워크의 대용량화로 인해서 다중 참여자를 고려한 분산 가상 환경에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 분산 가상 환경은 네트워크를 통해서 연결된 다중의 참여자를 고려해야 하기 때문에 참여자 그룹 관리가 필수적으로 요구된다. 기존의 분산 가상 환경에서의 참여자 그룹 관리는 참여자의 가입, 탈퇴 처리와 현재 상태의 제공 기능 등을 지원하고 있다. 그러나, 다양한 형태의 참여자 활동을 지원하기 위해서는 현재 상태의 정보 뿐만 아니라 다양한 그룹 활동의 지원과 각각의 참여자가 수행한 작업의 형태와 그룹에 대한 정책등에 대한 적절한 관리가 필요하다. 이러한 작업은 기존의 참여자 그룹 관리 방식에는 중앙 서버에 지나친 부담을 주기 때문에 이에 대한 해결하기 위한 고려도 필요하다. 이 논문에서는 모빌 에이전트를 기반한 분산 가상 환경을 위한 참여자 그룹 관리 시스템을 설계하였다. 설계한 시스템의 특징은 하나의 그룹내에 다수의 소그룹이 존재할 수 있게 함으로써 보다 다양한 그룹 활동을 지원하며, 그룹의 현재 상태 정보 뿐만 아니라 그룹에 참여하는 각각의 참여자들의 행위 정보와 이동 정보를 관리함으로써 참여자를 진단을 욕하는 응용에 사용될 수 있다. 또한, 모빌 에이전트 형태로 설계함으로써 중앙 서버에 대한 지나친 부담 문제를 해결하였다.

본 연구에서는 인터넷상에서 현실감 있는 가상공간을 저작하는데 필요한 표준언어인 VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 사용하여 손쉽고, 에러가 없이 정확하게 가상공간을 구축하기 위하여 시각프로그래밍 기법을 개발하였다. VRML로 정의된 가상공간 속의 물체를 아이콘으로 정의하고 정의된 물체들간의 상호작용을 정의해주는 이벤트(Event)들의 흐름과 그에 따른 물체의 행동을 시각적으로 표현하는 새로운 VRML 프로그래밍 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안된 방법을 사용하면 VRML에서의 이벤트 흐름을 정의하는데 있어 직관적인 그래프 형태로 나타낼 수 있어서 VRML 코드 작성과 이해가 용이해지고, 온라인으로 VRMl 코드의 형식을 점검해주므로 에러 없는 VRML 코드를 작성하기가 쉬워진다. 그러므로 VRML 프로그래머의 생산성이 증가하고 제작된 인터넷 가상공간의 정확도와 신뢰도가 향상될 것으로 기대된다.

본 논문은 Independent JPEG Group의 JPEG 복호과정에 대해서 설명한다. IJG JPEG의 복호과정은 JPEG 표준 사양과 동일한 entropy decoding, inverse quantization, inverse DCT, MCU disassembly 과정을 거친다. IJG JPEG의 특징적인 개념으로는 iMCU, rowgroup, context, huffman optimization, 2-pass quantization, upsampling, downsampling등이 있다. 본 논문은 IJG JPEG의 복호과정에 대한 전반적인 설명과 구성 모듈에 대한 기능을 기술한다.

본 논문은 MPEG-2 TM 5 비디오 부호기의 움직임 예측(motion estimation) 처리과정을 소개한다. 비디오에는 공간의 중복성보다 시간의 중복성이 훨씬 많다. 따라서 시간의 중복성을 찾아내는 것이 압축의 효율을 높이는 중요한 척도가 된다. MPEG-2 부호기는 움직임 예측 알고리즘을 사용하여 시간의 중복성을 줄여 압축 효율을 높인다. 움직임 예측은 참조 블록의 위치로부터 원래 블록의 위치를 추정하여 최적의 움직임 벡터를 찾는 과정이다. PMEG-2에서의 움직임 예측은 full search 알고리즘을 사용하여 마지막으로 hlaf pel로 산출한다. 본 논문에서는 MPEG-2 움직임 예측 과정을 frame estimation, field estimation, picture 타입에 따른 estimation, 움직임 예측을 위한 블록 매칭 알고리즘, full search 방법 및 움직임 벡터에 대하여 소개한다.

본 논문에서는 휴대용, 착용형 정보기기를 사용하는 이동컴퓨팅 (Mobile Computing) 환경에서 편리하게 정보를 교환하기 위한 새로운 사용자 인터페이스를 제안한다. 제안하는 사용자 인터페이스는 기존의 Drag and Drop 인터페이스를 확장한 것으로 한 시스템 내에서의 객체 전달에서 벗어나 시스템간 객체 단위의 정보 전달 기능을 제공한다. 사용자들은 내부 네트워크 작업 및 시스템 작업을 고려하지 않고 단순히 한 시스템에서 펜으로 전송할 객체를 선택하고 다른 시스템에 펜을 갖다 놓으면 객체가 전송된다. 이러한 개념을 바탕으로 Ad-hoc 네트워크 환경에서 이동 정보기기간 객체 전달을 위한 사용자 인터페이스 방식과 지원하는 시스템 구조를 설계한다.

가상현실을 이용한 교육시스템에서 학습자를 대신한 에이전트의 설계에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 에이전트의 설계에 있어서 가장 중요한 점은 동적으로 변화되는 환경에서 이루어지는 다양한 현상과 사건들을 인식하는 방법과 이에 대해 반응하는 행동의 설계와 구현에 있다. 본 논문에서는 에이전트의 행동을 설계함에 있어서 교육 시스템의 목적에 부합하기 위한 주위 객체들과의 상호작용을 통한 행위의 인식, 장이론을 이용한 공간객체와의 상호작용 등을 이용하여 좀 더 효율적으로 주위 환경에 반응할 수 있는 자율 에이전트의 행위에 대한 방안을 제시한다.

MPEG-4는 멀티미디어 객체들로 구성된 시청각 장면을 컨텐츠 단위로 표현하기 위해서 장면을 기술하는 장면 디스크립션을 가진다. 이것은 장면을 구성하는 각 멀티미디어 객체들의 시공간적인 위치와 그들 사이의 관계를 표현하는 이진 형식의 스트림이다. 즉 MPEG-4 장면을 저작하기 위해서는 텍스트 형태로 장면 디스크립션을 기술한다. 그러나 시청각 컨텐츠로 구성되는 장면의 저작은 시각적으로 컨텐츠를 구성할 수 있는 저작 환경의 제공이 보다 효과적이고 편리한 작업을 가능하게 할 것이다. 본 논문에서는 시청각 장면의 텍스트 저작 작업의 한계를 극복하고 MPEG-4 컨텐츠의 시공간적 관계를 시각적으로 저작할 수 있는 MPEG-4 장면의 시각적 저작도구를 제안하고 그 구현 예를 보인다.

본 논문은 MPEG-2 TM 5 video 부호기의 전체구조 및 처리과정을 기술한다. MPEG-2는 저장 매체, 통신, 방송 매체 등을 위한 동영상 압축이 표준이다. MPEG-2 압축 방법에는 공간적 압축과 시간적 압축 방법이 있다. 공간적 압축 방법에는 화면에서의 중복성을 줄이기 위한 표본화 주파수(4:4:4, 4:2:2, 4:2:0, format), DCT, scanning(zigzag 혹은 alternate scanning)과 quantization이 있고 시간적 압축 방법에는 움직임 예측(motion estimation)과 I, P, B-picture를 사용하는 방법이 있다. 본 논문에서는 MPEG-2 부호기의 핵심을 전체 구조, DPCM, MPEG bitstream syntax, MPEG-2 부호화 알고리즘, 움직임 예측, 움직임 벡터, rate control 그리고 가변길이 코딩(variable length coding)으로 구분하여 소개한다.

본 논문은 IJG(Independent JPEG Group)의 JPEG 부호기의 처리 과정과 동작을 기술한다. IJG JPEG 부호기의 구조는 color conversion, downsampling, preprocessing 과정과 MCU 처리, FDCT, quantization, entropy encoding(sequential 혹은 progressive, huffman 혹은 arithmetic)의 실제적인 JPEG 압축 과정인 JPEG proper로 구성된다. 또한 이러한 모듈들외에 시스템 전체 controller, marker 생성기, 기억장소 관리, 에러 처리를 위한 모듈들을 포함하고 있다. 이에 본 논문에서는 IJG JPEG 부호기의 전체 시스템 구조 및 controller 와 주요 모듈간 인터페이스, 시스템에서 사용하는 주요 자료 구조에 대하여 분석하고자 한다.

XML 언어로 설계된 SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language)은 멀티미디어 객체들의 순차적 혹은 병렬적 동기화를 효율적으로 할 수 있는 마크업 언어로써, web을 이용한 원격 강의나 홍보 등을 더욱 생성하고 dynamic하게 보여 줄 수 있어, 그 사용이 확대될 전망이다. 본 논문에서는 각종 웹 단말기에 손쉽게 embedding 될 수 있는 SMIL 프로세서에 대한 설계가 제안된다. 웹 응용을 위해, 속도의 개선과 시스템 독립적인 function들로 구성되는 parser와 응용에 적합한 API의 설계에 주안점을 두었으며, 추후 XML parser function들과 API 설계를 위해 가능한 적은 수정을 통하여 재사용이 가능하도록 하는데 또한 주안점을 두고 있다.

HyTime(Hypermedia/Time-Based Structuring Language)는 SGML 문서에 하이퍼미디어를 포함하는 기능으로 확장하고, 하이퍼미디어의 논리 구조를 기술하기 위한 언어로 1992년 4월에 국제표준으로 채택되었다. 기존의 문서들은 각기 다른 플렛폼마다 그들만의 문서포맷이 정해져 있는 이유로 상이한 플랫폼에서도 문서를 서로 교환할 수 있도록 하기 위한 SGML 표준을 채택하게 되었다. SGML 환경하에서 많은 문서들은 하이퍼링크와 멀티미디어 정보를 포함하는 문서로 발전하게 된다. 하이퍼미디어문서의 처리를 위한 표준으로 HyTime이 정의되고 많은 어플리케이션들이 이를 적용하고 있으며 하이퍼문서로의 확장을 위한 HyTime 엔진이 요구된다. 이에 본 논문에서는 하이퍼미디어 문서 시스템을 구현하기 위한 필수 요소인 HyTime 엔진의 설계와 HyTime 엔진의 처리 절차에 관해 연구하였다.

인터넷 붐을 타고 현재 WWW은 수많은 자료를 인터넷상에 축적했다. 단순히 www의 페이지만을 따져도 수 많은 페이지를 가지고 있고, 이제는 Gopher, Ftp, News group 또한 WWW 인터페이스를 통해 엑세스가 가능하다. 이러한 수많은 자료가 웹상에서 링크로 연결되어 있다. 자료가 늘어날수록 이러한 링크 또한 늘어난다. 이런 환경에서 전통적인 입력 장치인 마우스와 키보드와 더불어 Voice를 통한 Nevigating을 제공함으로써 좀 더 용이한 WWW의 사용을 제공하고자 음성지원 Web Browser를 설계하고자 한다.

지금까지 음악 정보를 표현하기 위하여 SMDL, NIFF, MIDI를 비롯한 많은 방법들이 제시되었다. 그러나 기존의 방법들은 독자적인 표현 방식을 사용하므로 서로 호환되지 않으며, 구현 방법과 과정이 매우 복잡한 문제점을 갖고 있다. 그리고 해당 어플리케이션의 가격이 매우 고가이므로 일반인들이 쉽게 접할 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위하여 음악정보, 특히 리듬정보를 웹 표준 언어인 XML을 이용하여 표현하고 이를 웹에서 편집 및 재생하기 위한 새로운 방법을 제시하고 시스템을 구현한다. 그 결과 XML에 근거한 우리의 시스템은 일반인들이 쉽게 접할 수 있는 웹에서의 음악정보의 편집 및 출력, 그리고 사운드로의 재생 기능을 제공하는 동시에 완벽한 음악 정보의 호환을 이룰 수 있다.

최근 인터넷 홈페이지가 기업 정보 제공과 상품 판매의 기본 수단으로 사용되어 가고 있다. 홈페이지 개발 도구의 보급과 함께 인터넷 프로그래밍 기술이 없는 일반 인터넷 이용자들도 간단한 홈페이지는 어느 정도 쉽게 개발할 수 있게 되었다. 그런데 대부분의 도구들이 실시간 데이터베이스 처리나 멀티미디어 홈페이지 개발에는 한계를 갖고 있어서 전문지식이 없는 인터넷 이용자가 쉽게 이용하기에는 대화형 사용자 인터페이스 면에서 아직 부족함을 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 기존 시스템의 단점을 보완하고 홈페이지 개발에 있어서 데이터베이스 처리를 위한 편리한 인터페이스를 제공하고 홈페이지와 자동 연결해주는 기능과 멀티미디어 홈페이지 제작을 대화형으로 지원하는 웹 컨텐츠 저작 도구 개발에 대해 기술한다.

현존하는 클래식 음악에는 음악적, 심리적 작곡약속이 있다. 작곡약속을 악식(樂式) 혹은 음악형식(音樂形式)이라고 한다. 즉, 모든 악곡은 일정한 형식에 의하여 작곡된다. 이러한 이유로 악곡에서는 어떤 특징적인 note관계가 규칙적으로 반복해서 나타난다. 이러한 특성은 note간의 관계가 어떻게 변화하는가에 따라서, 악곡 전체에서 segment의 시작과 끝으로 인식되어진다. 본 논문에서는 악곡의 분석을 위해 실제 악보를 컴퓨터 데이터 형식으로 표현하기 위한 SFCM(Score Format for Computer Music)을 정의하여, 악곡의 note를 분석해서 각 소절(measure)별로 대표음 집합을 추출할 수 있도록 하였다. 각 소절의 대표음 집합을 이용해서, note의 변화에 따른 schematic을 생성한다 schematic 생성과 분석을 위해 note-schema의 규칙과 형식을 정의해 놓은 CNSDB(Changing-Note Schema DataBase)를 제안한다. 이러한 데이터 베이스를 이용하여 특징적인 규칙을 찾아내고, 적용해 악곡에서 segment를 나눌수 있다. 본 논문에서는 1700년대의 클래식 음악에서 특히 잘 나타나는 규칙을 적용해서 분석하였다.

휴대용 장비로터의 효과적인 웹의 접근을 위한 언어인 WML(Wireless Markup Language)을 이용하여 현재 HTML(HyperText Markup Language)과 웹 브라우저(Web Browser)를 통한 데스크 탑 PC에서의 웹 접근과 같은 작업들을 소형 휴대용 장비를 이용해서 웹 상의 다양한 정보를 취득하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 소형 휴대용 장비를 이용해서 웹에 대한 접근을 가능하게 하는 WML로 구성된 문서를 보다 손쉽고 효과적으로 생성하고, 관리할 수 있는 WML 전용 저작도구의 설계와 구현에 대하여 기술한다.

기존의 시공간 동기화에 대한 연구는 대부분 멀티미디어 객체의 시간 동기화와 공간 동기화에 관한 연구가 이루어져 왔다. 또한 시나리오의 시간적 정형화 표현 연구는 멀티미디어 객체의 프리젠테이션에 중점을 두었다. 본 논문은 기존의 연구를 바탕으로 게임 공간상의 객체 표현에 있어서 게임 시나리오를 기반으로 동기화 표현에 관한 연구이다. 본 논문에서는 새로 제안된 시간과 공간, 시공간 언명을 게임 시나리오에 적용하여 시공간 동기화에 대한 통합 방법을 표현하고자 한다. 또한, 시간과 공간, 시공간 공식의 언명을 시공간 동기화 표현 모델로 제시하여 정형화된 표현법으로 나타내었다.

기존의 다중 사용자 지원 3차원 공간 정보에서의 가상 공간 관리 방식의 특징은 각 참여자에서 발생하는 이벤트를 중앙 서버에 전달해서 반영된 내용을 다시 각각의 참여자에게 전달하는 방식을 사용한다. 이러한 경우 가상 환경에 대한 상태 정보를 중앙 서버에서 관리하므로 및 일관성 유지가 용이하다는 장점이 있으나 네트워크에 과중한 부담을 주며, 확정성이 부족하다는 단점이 있다. 이 논문에서는 3차원 가상 환경에서 발생하는 이벤트의 형태를 아바타의 이동 이벤트와 그 밖의 이벤트로 구분하고, 가장 빈번히 발생하고 신뢰성이 비교적 적게 요구되는 아바타의 이동에 대한 이벤트 전달은 모빌에이전트간의 통신으로 전달함으로써 중앙서버의 부담을 줄여주며, 일관성을 효과적으로 유지할 수 있는 모빌 에이전트 기반 가상 공간 관리자를 설계하였다.

최근에 데이터베이스 기술에 이은 차세대 사무업무 전산화의 핵심 기술일 뿐만 아니라 CALS/EC의 핵심기술인 워크플로우 기술에 많은 관심이 집중되고 있다. 워크플로우 기술은 사무업무의 흐름을 자동화하기 위한 일종의 운영체계 역할을 수행하는 워크플로우 관리 시스템분야와 그 워크플로우 관리 시스템의 이론적 기반일 뿐만 아니라 사무업무의 흐름 자체를 정의하고 분석하는 워크플로우 모델 분야로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 대표적인 워크플로우 모델중의 하나인 ICN (Information Control Nets) 모델을 기반으로 하는 모델링 도구의 설계 및 구혀에 관하여 기술하였다. 본 워크플로우 모델링 도구는 자바 기반의 워크플로우 정의 및 분석 환경을 제공함으로서 컴퓨터 시스템에 의존적인 기존의 모델링 도구가 갖는 단점을 개선하였으며, 또한 ICN으로 정의된 사무업무 워크플로우를 국제표준의 워크플로우 정의 언어인 WPDL(Workflow Procedure Description Language)로 변환시킴으로써 워크플로우 관리 시스템에 독립적인 워크플로우 모델링 환경을 제공하는 것을 특징으로 한다. 결론적으로, 본 ICN 모델링 도구는 사무업무 흐름과 리엔지니어링을 위한 분석 도구로서 확장될 수 있을 뿐만 아니라 분석된 결과인 사무업무 프로세스를 다른 워크플로우 관리 시스템에 직접 적용할 수 있게 하는 Streamlining 워크플로우 정의 업무의 기반이 된다.

인터넷에 대한 사용자의 관심이 증가하면서 WWW에 관련된 기술이 급격히 증가하고 있다. 이러한 웹을 기반으로 하는 작업은 분산되어 있는 작업그룹의 여러 사용자들이 공동의 프로젝트에 관하여 효율적으로 공동작업을 하기에 충분한 기반환경을 제공할 수 있다. CoDocs 시스템은 웹에서 공동작업을 하는 작업그룹의 사용자들이 서로의 정보를 공유하고 교환함으로써 효율적으로 공동작업을 할 수 있는 기반 환경을 제공한다. 그러나, 이러한 CoDocs 시스템에서는 각 작업그룹 사용자들이 서로간의 의사전달을 위해 다지 비동기적인 통신 방법을 제공하고 있을 뿐 실시간적인 통신 방법을 갖추고 있지 않다. 하지만 보다 효과적인 공동작업을 위해서는 각 작업그룹의 사용자들간에 실시간으로 의사전달을 하고 서로의 정보를 교환하여 공유할 수 있는 통신 수단을 필요로 한다. 본 논문에서는 CoDocs 시스템에서 각 작업그룹 사용자들간에 이루어질 수 있는 실시간 의사전달 및 정보 교환을 가능하게 함으로써 공동작업을 효율적으로 지원할 수 있는 메신저 시스템을 설계하고 구현하였다.

컴퓨터 지원 협동작업(Computer Supported Cooperative Work, CSCW)을 실혐시키는 그룹웨어에 대한 연구는 여러 분야에서 활발히 이루어지고 있으나, 공동 프로젝트 수행시 참여자간 의사 소통에 필요한 정보 공유를 위해 효율적인 자료 기록 및 검색에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 공동 작업시 필요한 자료 공유와 효과적인 검색을 위하여 DBMS 질의를 이용한 자료 기록과 검색 뿐 아니라 규칙 기반의 검색 엔진 설계를 포함하는 지능적인 검색기능을 제공하는 그룹웨어 회의 시스템인 IReRCoS(Record and Retrieval based Conferencing System)를 설계한다. JAVA Applet 인터페이스를 통해 공유 자료 기록 조건과 검색 조건을 입력하고 데이터베이스에 저장된 자료를 MSSQL 질의어 및 JESS의 검색 엔진을 통해 해당 파일을 추출한다. IReRCoS는 지능적인 공유자료 기록 및 검색 기능을 지원함으로써 컴퓨터 기반의 다수가 참여한 공동 작업을 원활히 수행할 수 있는 통합된 그룹웨어 환경을 제공하는 것을 목표로 한다.

기존의 웹서버에는 디렉토리 관리를 위한 기능이 없다. 즉 서버의 파일 시스템에 디렉토리를 만들고, 지우고 다른 곳으로 옮기는 등의 기능을 웹 서버만으로는 수행할 수 없다. 이러한 기능을 수행하기 위해서는 ftp 서버와 같은 프로그램을 서버 시스템에 설치하여 ftp 클라이언트 프로그램에 의해 이 일을 수행할 수 있는데 이는 서버 시스템의 부하를 증대시키는 요인일 될 수 있다. 그러므로 웹 서버에 디렉토리 관리에 대한 기능을 추가하여 추가적인 프로그램 없이 간단하게 디렉토리 관리를 할 수 있도록 하여 유용성을 확장할 수 있다. 이러한 기능은 강의 및 숙제제출을 위해 파일 업로드 및 다운로드가 빈번하게 일어나는 특징이 있는 특징이 있는 인터넷 강의 시스템에 적합하다. 또한 동시에 많은 사용자들일 접속할 수 있어야 하는 인터넷 강의를 위해 서버의 부담이 크지 않은 웹서버가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 요구를 반영해서 디렉토리 관리 기능을 추가한 웹서버를 제시하였다. 웹서버에 파일처리를 위한 디렉토리서버를 추가하여 보다 빠르게 파일처리를 할 수 있도록 하고 아파치 같은 기존의 웹서버 보다 시스템 부하를 줄여 동시에 많은 사용자들의 요청을 받아들일 수 있도록 하는 서버를 구축하였다.

사이버 강의 스크립트를 정의하고, 이 스크립트의 문법을 etf(Ewha Tag Format)라 명칭하였다. 그리고 사이버 강의 스크립트를 자바 웹 서버 상에서 효과적으로 처리할 수 있도록 자바 웹 서버를 설계 구현하였다. 사이버 강의 스크립트란 강의록, 문제출제, 문제 평가, 숙제 제출, 자료실, 토론방 등의 가상대학 환경을 편리하게 구축하기 위해서 데이터베이스 및 파일의 접근을 웹 환경의 스크립트만을 사용하여 구현할 수 있도록 정의한 것이다. 강의 시스템은 사용자에게 정형화된 포맷이 많이 쓰이기 때문에 스크립트로 정형화된 형태의 인터페이스가 적합하며, 실제적인 구현이 자바로 이루어지기 때문에 확장의 범위가 크다. 웹 서버는 이러한 etf 스크립트를 사용자에게 제공하기 위한 스크립트 엔진을 포함하고 있어야 하는데, 이러한 스크립트 엔진이 웹 서버와 어떻게 상호작용 하는가에 따라 성능이 좌우된다. 상호 작용하는 방법에는 스크립트 엔진이 웹 서버 자체에 포함된 경우, 스크립트 엔진을 수행하는 독립적인 프로세스를 띄워서 스크립트를 처리하는 방법, 스크립트 엔진만을 포함하여 처리하는 별도의 서버를 두어 처리를 전환하는 방법이 있다. 따라서 본 논문에서는 자바 웹 서버 상에서 엔진을 여러방법으로 연동하고 성능을 비교하여 보다 효과적인 처리 방안을 제안하고자 한다.

입체음향이란 음원의 위치에 따라 두 귀에 입력되는 신호를 제어함으로써 시각정보 없이 음상의 위치를 파악할 수 있는 음이다. 헤드폰을 이용하면 음장이 머리 내에 위치하게 됨으로써 거리를 파악하는 것이 매우 힘들다. 본 논문에서는 모노음을 이용하여, 2채널 헤드폰에서 재생할 수 있는 3차원 음을 만들기 위하여 Interaural Time Difference(ITD)와 Interaural Intensity Difference(IID)를 이용한 머리 전달함수(Head Related Transfer Function:HRTF)를 만든 결과와 측정 HRTF 자료인 KEMAR Data를 이용한 결과를 비교하였으며, 거리 효과를 효과적으로 구현하기 위하여 잔향효과를 추가하여 음장을 머리밖으로 꺼냄으로써, 보다 향상된 3차원 음상 제어 시스템을 제안하고 실험하였다.

본 논문은 MPEG-2 TM 5 비디오 복호기의 전체 구조와 처리과정을 기술한다. 주요한 MPEG-2 복호화 과정으로 비디오 syntax 분석, bitstream 복호 처리과정, quantization, DCT, scanning(zigzag 혹은 alternate scanning), 움직임 보상, frame 재구성, 화면 출력을 위한 dithering 과정이 있다. 본 논문에서는 MPEG-2 복호기의 핵심을 복호기 전체 구조, MPEG-2 bitstream syntax, MPEG-2 복호과정, 움직임 보상과 frame 재구성 그리고 화면 출력을 위한 dithering으로 구분하여 소개한다.

미세한 차이를 고감도 식별하는 카오스 이론의 프랙탈 차원과 스트레인즈 어트랙터를 생성하는 수정된 에농 함수를 이용하여, 한글 2,350자에 대한 시계열 데이터의 혼도도를 분석하기 위해, 각각의 문자 0트랙터를 구성한 후, 프랙탈 차원을 나타내는 Box-counting Dimension 및 Natural Measure, Information Bit, Information Dimension 등을 구하여 문자 특징을 추출하는 새로운 알고리즘을 제시하였다. 실험결과 한글 2,350자에 대하여 99.23%의 분류율을 나타내어 제안된 방법의 유효성을 보였다.

본 논문에서는 디지털 카메라를 통해 얻어진 자동차 영상으로부터 이산코사인변환(Discrete Cosin Transform : DCT)를 이용한 자동차번호판 추출방법을 제안한다. 번호판은 문자와 배경으로 이루어져 있으며 번호판 내에는 문자들이 조밀하게 모여 있다는 특징과 번호판 영역이 직사각형으로 되어 있다는 것을 이용하여 DCT에 의해서 자동차영상에서 수직, 수평, 대각선 성분만을 추출한후 이 추출된 에지영상에서 코릴레이션(Correlation)을 이용하여 번호판영역을 검출하고 이 검출된 번호판영역을 투영 히스토그램(Histogram)에 의해서 날씨가 흐리거나 아주 밝거나 밤에 찍은 영상들에 대해서는 번호판 추출이 힘들었다. 그러나 제안된 본 논문은 날씨와 납과 밤에 상관없이 일관된 번호판 영상을 추출할 수 있었다.

본 논문에서는 사용자가 자신이 연구하고 있는 분야에 관련된 웹 문서를 스스로 찾아서 보여 주는 PReA 시스템을 구현한다. 사용자의 성향을 파악하기 위해서 미리 작성된 서지 정보데이터를 사용자가 사용하는 것을 관찰하여 사용자 모델 신경회로망을 구축한다. 사용자 모델 신경회로망은 단어의 부하와 단어 사이의 부하로 구성되어 있어서 사용자의 정보 요구의 의미를 나타낼 수 가 있다. 사용자 모델 신경회로망을 기반으로 질의어를 생성하고 웹문서를 검색하며 검색된 문서에 대해 순위를 정한다. 순위가 정해진 문서중 사용자가 선택한 문서와 선택하지 않은 문서는 각각 사용자 모델 신경회로망을 학습하는데 쓰이게 되며 오랜 시간 동안 사용함에 따라 회로망은 사용자의 성향에 적응하게 되어 보다 정확한 검색을 수행하게 된다.

현대는 빠른 기술의 발달과 제품의 대량 생산에 의한 가격의 인하로 인해 칼라 스캐너, 칼라 모니터와 칼라 프린터 같은 컴퓨터 주변 칼라 장비들이 널리 보급되었다. 뿐만 아니라 이들 장비들의 성능도 날이 갈수록 향상되고 있다. 그러나 이들 장비간의 칼라 재현 기술과 칼라 일치 문제에는 아직도 왜곡 현상이 남아 있어 이를 해결하기 위한 방법이 많이 연구되고 있다. 신경회로망에 의한 방법은 각 칼라 장비들의 특성을 쉽게 모델링 할 수 있을 뿐만 아니라 별도의 참조 테이블을 구성 할 것도 없이 직접 원하는 칼라 값으로의 매핑이 가능하기 때문에 효율적이다. 여기서는 신경회로망의 오차역전파(Error Back Propagation:EBP) 알고리즘을 이용하여 칼라 스캐너와 칼라 프린터의 모델링 구현과 이를 통합한 통합형 모델을 제시하고 나아가 이를 구현하기 위한 방법과 문제점에 대해 알아본다.

Fuzzy systems, neural networks and genetic algorithms have different origins and thus have differently developed their own unique characteristics. These characteristics can be used as a good complement to the others. Therefore, many researches have been devoted to not only these techniques but also fusion of them. This paper briefly summarizes these three techniques and surveys the researches on fusion of them.

일반적으로 자기구성 지도에서는 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날때까지 변하기 않기 때문에 각 문제에 대한 구조를 반복된 실험을 통해서 최적화시켜야 한다. 그러나, 지도의 구조가 학습중에 적절하게 변경된다면, 해당 문제에 가장 알맞은 구조의 지도를 생성할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 기존의 적응형 자기 구성 지도의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기 구성 지도 모델을 제안한다. 이 방법은 일반적인 자기구성 지도 알고리즘보다 작은 수의 노드를 가지고 높은 성능을 보일 뿐만 아니라, 자기 구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어진다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

본 논문에서는 사회 학습의 이론의 하나인 관찰 학습 이론에 기반한 네트웍 앙상블을 위한 관찰 학습 알고리즘을 제안한다. 하나의 네트웍이 학습할 대 함께 학습되는 다른 네트웍들을 이용하여 가상 데이터를 생성하여 학습에 이용하므로써 데이터가 부족한 경우 네트웍이 과학습 되는 것을 방지고 각 네트웍의 일반화 성능을 향상시키는 동시에 앙상블의 성능도 향상시킨다. 제안된 방법을 사인 함수의 근사 문제와 중첩된 두 정규 분포의 분류 문제에 적용하고 단일 네트웍, 네트웍 위원회, Bagging 알고리즘과 비교하여 제안된 방법의 일반화 성능의 우수성을 보였다.

본 논문에서는 연상 메모리 기능을 수행하는 셀룰라 신경망(Cellular Neural Netowork)의 설계를 위한 새로운 방법론을 제안한다. 먼저, 셀룰라 신경망 모델의 기본적 특성들을 소개한 후, 최적 성능을 가지고 이진 원형 패턴들을 저장할 수 있는 셀룰라 신경망 모델의 설계 방법을 제약 조건이 가해진 최적화 문제로 공식화한다. 다음으로 이 문제의 제약 조건을 선형 행렬 부등식(Linear Matrix Inequalities)을 포함하는 부등식의 형태로 변환시킬 수 있음을 관찰한다. 마지막으로 셀룰라 신경망 최적 설계 문제를 내부점 방법(interior point method)에 의해 효율적으로 풀릴 수 있는 일반화된 교유값 문제(Generalized Eigen Value Problem)로 변환하고 설계 예제를 통해 제안된 방법의 유효성을 검증한다.

신경트리(evolutionary neural trees)는 트리 구조의 신경망 모델로서 진화 알고리즘으로 학습하기에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 진화 신경트리를 시계열 예측에 적용하였다. 시계열 데이터는 대개 잡음이 포함되어 있으며 동역학적인 특성을 지닌다. 본 논문에서는 견고한 예측 결과를 획득하기 위해 한 개의 신경트리가 아닌 여러개의 신경트리를 결합하여 예측 모델을 구성하는 committee machine을 소개한다. 출력 패턴가에 correlation이 최소가 되도록 상이한 신경트리를 선택하여 결합함으로써 모델 결합 효과를 최대화하는 방법을 사용하였다. 인공적인 잡음을 포함한 시계열 예측 문제와 실세계 데이터에 대한 실험에서 예측에 대한 정확도가 단일 모델을 사용한 경우 보다 향상되었다.

본 논문에서는 대규모 영상 데이터베이스로부터 모양 영상에 대한 검색을 빠르고 효율적으로 수행하기 위해 해싱기법을 변형한 색인구조와 검색방법을 제안한다. 제안된 색인 구조는 이진 모양 영상(binary shape image)의 불변 모멘트 집합(invariant moments set)을 특징 벡터로 사용하여 다차원으로 구성된다. 이 색인 구조를 기반으로 제안된 해싱을 변형한 검색방법은 기존의 방법들에 비해 검색공간을 줄임으로써 검색속도를 높인다. 본 논문에서 제안한 색인구조와 검색방법을 1000개의 이진 모양 영상들에 적용해 본 결과 검색공간이 전체 공간의 10% 미만으로 줄어드는 효과가 있었다.

하위레벨 이미지프로세싱(Low-Level Image Processing)과 이미지인식과 해석을 주로하는 상위레벨 이미지프로세싱(High-Level Image Processing)의 접목은 현존하는 기술과 연구소서는 상대적으로 접목이 힘들며 아직까지도 많은 연구가 진행되고 있다. 후자에 더 가까운 접근을 위해서 본 논문에서는 특정 이미지를 인식하는 과정에서 모양-기반 객체(Shaped-Based Object)와 기계학습(Machine Learning) 이론을 바탕으로 두 분야의 연관을 시도하였다. 이미지 내의 객체에 대한 기하학적인 특징을 얻기 위해서 모양-기반의 특징값 추출방법을 제시하고 있으며, 보다 발전된 인식을 위해서 기계학습이론을 적용시키고 있다.

본 논문에서는 영상의 flexible subblock을 이용하여 영상내에 물체의 이동이나, 빛의 변화, 시각점(view-point)의 변화등에 덜 민감한 영상 검색을 방법을 제안한다. 특징 값으로는 Ohta 컬러 공간으로부터 1, 2, 3차 central 모멘트 값을 추출해 내고, 쌍직교 웨이블릿 변환을 통해 고주파 영역으로부터 수직-수평 방향 성분을 추출하여 인덱스화 시킴으로써 인덱스를 위한 저장 공간을 줄이고 계산 시간을 향상시킬 수 있었다. 아울러, 2개의 특징 값을 다단계(multi-step) K-NN 방법에 적용시킴으로서 사용자가 검색하고자 하는 가장 유사한 k 개의 영상만을 사용자에게 보여 주도록 설계하였다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 우수성을 증명하기 위해 RGB 색상 공간을 그대로 적용하여 실험한 결과를 비교해 보았다. 추가적으로, 영상의 전역적인 유사성뿐만 아니라, 각 블록의 독립적인 특징 값을 이용하여 특정 블록에 대한 검색 환경도 제공하여 보다 의미있는 검색 환경을 제공하고 있다.

최근 몇 년 동안 멀티미디어 정보의 급격한 증가와 더불어, 사용자에게 다양한 형태의 검색 환경 제공하기 위한 연구들이 꾸준히 이루어지고 있지만, '얼굴에 의한 질의(Query-by-face)'에 대한 연구는 다른 검색 방법에 비해 상대적으로 미약한 편이다. 얼굴 검색은 일반적인 내용기반 검색 분야에 비해 어려운 분야로 현재 대부분의 얼굴 인식 및 검색 시스템들은 일정한 배경 및 조명, 동일한 얼굴 크기를 갖는 한정된 형태의 데이터만을 사용한다. 본 논문에서는 영화 비디오로부터 추출된 대표 프레임 중 사용자가 원하는 등장 인물을 찾기 위한 기술 개발을 위해 비디오 영상으로부터 얼굴을 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 실험 영상이 제한되어 있다거나 인식의 정확성을 위해 몇 개의 부수적인 얼굴 데이터를 별도로 보관해야만 했지만 본 논문에서는 배경과 두드러진 특징을 갖는 얼굴 색을 이용하여 얼굴 영역 검출 속도를 향상시키고, 웨이블릿 변환과 하우스돌프 거리(Haudorff distance)를 이용하여 별도의 데이터가 필요없이 얼굴을 인식이 가능한 시스템을 설계하였다. 또한, 영화 비디오 및 뉴스, 인터뷰 비디오 등 다양한 형태의 배경 및 조명, 크기 변화를 갖는 데이터에 대한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 성능 평가 실시하였다.

내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 Vector Quantization을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요 특징들은 색상, 질감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 사용된다. 이러한 특징들 중에서 어떤 특징들을 사용하고 또 어떤 방식으로 결합하느냐에 따라 혹은 영상의 특성을 잘 나타낼 수 있는 주요 특징을 어떻게 추출, 표현하느냐에 따라 검색 성능에 큰 영향을 미친다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상, 질감 특징 추출방법과 더불어 Vector Quantization 알고리즘을 이용하여 정지 영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일 수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며 제안된 방식에 의해 '사람' 영상의 경우 0.9의 검출율을 보였다.

본 논문에서는 Quadtree 구조를 기반으로 한 효율적인 색상 정보 추출과 영상 검색을 수행하는 시스템을 구현한다. 제시한 시스템은 원 영상으로부터 DC영상을 추출하고, DC 영상의 화소들을 RGB에서 HSV의 색상 좌표계로 변환한다. 변환된 영상에서 색상의 분포에 따라 Quadtree 형태로 영역을 분할하고 대표 색상을 추출한다. 마지막으로 추출한 색상과 그 색상의 분포에 따라 Quadtree 형태로 영역을 분할하고 대표 색상을 추출한다. 마지막으로 추출한 색상과 그 색상의 분포값을 영역의 위치에 따라 Quadtree의 단말 노드에 저장한다. 그리고, 사용자가 질의 영상을 주었을 때 Quadtree에 저장된 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 유사도 측정을 통하여 결과 영상을 보여준다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험한 결과 64개의 영역으로 나눈 방법에 비해 비교하는 평균 영역의 개수는 28.9개였고, 검색시간은 2~6초 정도 감소하였다. 또한, 전체 영상의 색상 정보 저장량도 25% 정도 줄어들었지만 질의에 대한 두 방법의 검색 결과는 유사하게 나타났다.

최근 인터넷 검색엔진에서 이미지 검색이 중요한 요소로 대두되고 있으며, 특히 영상 자체의 내용을 근간으로 하는 내용-기반 이미지 검색 시스템이 인기를 모으고 있다. 본 논문에서는 이러한 내용-기반 이미지 검색 시스템에서 중요한 문제인 객체 특징 추출방법에 대해서 논의하며, 특정 이미지 객체에 적용될 수 있는 4가지 종류(모양, 칼라, 크기, 면적)의 특징 값을 제안한다. 또한, 제시한 특징 값을 사용하여 웹 상에서 구현한 검색 시스템의 설계를 함께 선 보인다.

본 논문에서는 동영상에서 색상 정보를 이용하여 실시간 얼굴 영역 트랙킹에 대해 기술한다. 동영상의 각 프레임에서 살색 영역과 비살색 영역을 분리하여 이 중 얼굴의 형태학적 정보를 이용하여 얼굴 영역만을 선택하였다. 색상 정보만을 이용하여 찾을 경우 생기는 오판된 얼굴 영역 후보는 연속되는 프레임에서의 트랙킹 정보를 이용하여 보정하였다.

축구경기는 세계적으로 널리 알려진 스포츠이다. 특히, 한국과 일본은 2002년 월드컵을 개최하는 나라이다. 이와 같은 배경에서, 우리는 퍼지 논리를 이용하여 축구 선수들의 기본적인 동작(Motion)을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 여기서 기본 동작이란, 걷기, 뛰기, 드리블하기, 서있기 등으로 정의한다. 만약 우리가 축구경기 장면 비디오를 통해 동작 인식을 필요로 한다면, 특징 패턴은 축구선수들의 양다리 각과 한 축구선수와 공과의 거리가 중요 요소가 될 것이다. 이 논문은 축구 선수 및 공의 추적(Tracking)을 통해 전처리된 데이터를 얻을 수 있다고 가정한다. 실험결과를 통해 축구선수 뿐만 아니라 스포츠 경기에서 선수들의 기본 동작 인식에 퍼지 논리를 적용할 수 있음을 알 수 있었다.

본 논문은 연속적인 영상에서 움직이는 물체의 광류를 예측하는데 있어서 웨이브릿과 에피폴라 평면(Epipolar-Plane Images, EPI)을 사용하여 물체의 움직임을 분석하는 기법을 제안한다. 하나의 영상에서 물체의 특징을 찾는데 2차 웨이브릿 변환이 사용되고 있으나 연적인 영상에 대한 분석에서 시간에 대한 또 하나의 변환을 해 줌으로서 움직이는 물체의 정보를 얻어낼 수 있다. 3차 웨이브릿 변환에서 유도된 데이터를 가지고 만들어지는 에피폴라 평면은 움직이는 물체의 광류를 예측하는데 있어서 기존의 방법보다 시간적으로 절약을 할 수 있다. 특히 서로 다른 방향에 대한 민감성을 보여 주는 웨이브릿 계수들은 움직이는 물체의 광류 예측에 많은 도움을 주고 있다. EPI 분석에서는 물체가 깊이 방향으로 움직이는 경우에도 물체의 각 에지들(edges)의 기울기를 분석함으로서 깊이 방향의 광류를 측정할 수 있다. 본 논문에서 제시한 3차 웨이브릿 변환과 EPI 기법의 조합으로 분석된 실험 결과와 그 전 연구들과의 비교가 마지막 부분에 서술되었다.

본 연구에서는 축구 경기 장면 분석시스템의 일부인 경기 장면에서 선수의 위치와 운동장 모델에서의 선수의 위치 간의 매핑에 관해 기술한다. 이 때 두 좌표계 간의 사상(mapping)시 발생되는 hole에 관한 문제를 주로 사용되는 보간법이 아니라 역 방향 매핑을 이용하여 해결하고, 또한 운동장 모델의 전체 영역이 아니라 원 영상에서 얻어진 정보를 이용하여 최소한의 영역만을 변환함으로써 계산의 효율성을 높였다. 본 연구에서는 PC상에서 초당 3~5 Frame로 입력된 280$\times$640 해상도의 100여개의 RGB 영상을 대상하여 실험하였다. 축구 경기장면을 분석한 결과 대부분의 경우 두 좌표계간의 매핑이 올바로 이루어 졌다.

파노라마 영상은 카메라의 동작을 고려하여 시공간적으로 영상을 정렬한 영상으로서 효과적으로 비디오 데이터를 표현할 수 있는 방법이다. 그러나 기존의 파노라마 영상 구성 기법들은 영상을 정렬할 때 오버랩(overlap)되는 화소값들을 단순히 미디언 필터링하기 때문에 시간의 경과에 따른 밝기값의 동적인 변화를 수용하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 시간적으로 증가하는 가중치를 사용하여 영상을 통합함으로써 최근의 영상 정보를 충분히 반영하는 파노라마 영상 구성 방법을 제안한다.

본 논문에서는, 이산 웨이블릿 변환(DWT: discrete wavelet transform)에 기초한 저속 비트율 비디오 코딩 방법의 알고리즘으로써, PZTACC 방법을 제안한다. 접근 방법은 양자화된 웨이블릿 계수들이 웨이블릿 서브밴드 구조내에서 중복성을 활용하는 메커니즘에 의해서 전처리 된다면 코딩 절차가 더욱 효과적으로 작용하여 나타난다. 그러므로 본 논문에서는 partitioning, Zero-Tree aggregation, 조건적 코딩의 개념들을 기초로 하는 프리코딩 기법의 새로운 구조를 소개한다. 복원된 비디오의 주관적인 성능은 일반적으로 MPEG4의 VM 구현으로부터 획득된 성능(1.5 dB PSNR 이상)보다 우수하다. 게다가, 인트라프레임모드에 제한되어 있을 때, 제안된 코딩 알고리즘은 정지영상 압축에 대하여 최고로 보고되는 결과를 산출한다.

본 논문은 이미지 데이터의 효율적인 코딩에 대한 새로운 방법을 나타낸다. 웨이블릿 변환을 기초로 한, 알고리즘은 서브밴드 간의 남아 있는 상관관계를 이용한다. 웨이블릿 계수들에 대한 성공적인 대략값은 계층적인 심볼 스트림을 초래하고, 그것은 PSD(의미있는 자손에 대한 예언)과 함께 매우 높게 압축된다. 코딩 알고리즘은 이미지 컨텐트에 대한 높은 적응성에 의해 그 자체를 구별한다. 초래하는 비트스트림은 그것들의 중요도에 대한 순서에 있어서 모든 이미지 정보를 구성한다. 그러므로 그것은 위험한 디코딩 과정 없이 어떤 지점에서 절단하는 것이 가능하다. 이러한 내장된 비트스트림의 이점은 공간적인 규모성(scalability)과 왜곡율이다. 좀 더 나은 향상은 웨이블릿 패킷으로 알려진 새로운 적응적인 웨이블릿 변환을 사용하여 획득된다. 초기의 기법들과 적합하지 않은 현재의 서브밴드에 대한 관련성있는 통계적인 특성들(특히 상관관계)은 처음으로 분석된다. 그것들에 의존하는, 서브밴드가 분해 유무에 관계없이 분해 결정이 만들어진다. 이러한 결과는 최고의 기본적인 선택이 아니고 최적에 가까운 분해 구조를 초래한다. 본 논문에서 제안한 모델의 가장 주요한 이점은 계산적인 비용의 축소이다.

영상 압축 기법에는 여러 가지 알고리즘을 적용되고 있다. 이런 알고리즘들에는 주파수 영역 중복을 제거하기 위한 DCT, 시간 중복성 제거를 위한 움직임 측정, 압축기법에 의해서 만들어진 정보를 부호화하는 VLC들이 있다. 이런 부호화 알고리즘들은 부호화기를 구현하는데 많은 시간을 요구하며 특히 움직임 추정은 부호화기의 절반에 가까운 시간을 소비한다. 움직임 측정 기술의 복잡도는 search algorithm, cost function, search range parameter의 요인으로 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 기존의 Full Search 알고리즘 대신에 three-step 알고리즘을 사용하여 움직임 측정 시간을 줄였다. Full Search 알고리즘은 search area에서 모든 지역에 대해 cost function을 사용하여 이전 블록과 얼마나 유사한지를 조사한다. 따라서 이전 블록과 가장 유사한 부분을 찾는 좋은 방법이지만 그만큼 시간이 많이 사용한다. Three-step 알고리즘은 search area의 일정 지역에 대해 cost function를 사용하여 이전 블록과의 유사성을 찾는 fast 알고리즘이다. Three-step 알고리즘을 사용한 경우 기존의 full search 알고리즘을 사용할 때 보다 60% 정도의 시간이 단축되었다. 그리고 생성되는 압축 데이터의 크기는 full search 알고리즘을 사용할 때 보다 많이 차지한다. 생성되는 H.263파일의 화질에서는 Three-step 알고리즘을 사용한 경우일지라도 full search 알고리즘을 사용한 경우와 거의 비슷한 화질을 보여준다.

PSTN(Public Switch Telephone Network)에서 동영상을 전송하기 위해 H.263이라는 표준이 발표되었다. 저속의 전송률을 가지는 PSTN을 이용해서 영상회의나 영상전화 등을 구현하기 위해서는 기존의 코딩방식으로는 데이터를 전송하는데 문제점이 많았다. 이를 위해서 개발된 것이 H.263이다. H.263은 H.261에 기반을 두고 있으며 .261에 비해서 동일화질을 제공하는데 반정도의 데이터 양으로도 가능하게 해준다. 영상 압축 Encoder는 일반적으로 Decoder에 비하여 영상을 처리하는데 많은 시간이 소요된다. 그러나 VOD등과 같은 실시간으로 압축할 필요가 없는 경우에 대해서는 인코더가 많은 시간을 소비하더라고 큰 문제가 없는 반면에, 영상 회의나 영상 전화 등은 실시간 영상 Encoding, Decoding을 수행해야 한다. 그러기 위해서 고가의 하드웨어를 사용하게 된다. 이와 같은 이유에서 본 연구에서는 H.263을 소프트웨어만으로 Encoding 속도향상을 꾀하고자 하는 것이 이 논문의 목표이다.

디지털 카메라에 의해 획득된 RGB 칼라 신호는 디지털 카메라의 하드웨어적인 특성에 따라 서로 다른 값을 가지는 장비 의존적(Device Dependent) 특성을 가지며, 칼라 운영 시스템(CMS; Color Management System)이 프로파일 연결 칼라 공간(PCS:Profile Connection Space)으로 사용하는 CIE XYZ 칼라 공간에 대해 비선형적인 특성을 가진다. 본 논문에서는 디지털 카메라의 RGB 칼라 신호를 장비 독립적(Device Independent)인 CIE XYZ 칼라 공간으로 변환하는 변환 행렬을 구하는 방법을 제안한다. 변환 행렬은 비선형 다항식을 이용하여 3$\times$m의 변환 행렬을 구하고, 실험에 사용되는 칼라 샘플의 수에 따른 일반화(Generalization) 성능을 평가한다.

본 논문에서는 저항 생산 과정에서 실제저항값과 칼라 코드값이 잘못 표기되는 경우에 이를 검사.인식하는 시스템에 이용할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 칼라 영상에서의 효과적인 경계선 추출 방법과 칼라 영상의 명암도 변화 차이를 이용한 저항의 칼라 코드 영역 추출법, 그리고 역전파 알고리즘을 이용한 칼라 코드 판별법이 제시된다.

본 논문에서 우리는 제약이 없는 배경화면에서 얼굴의 움직임을 이용한 응시점 추적을 위해 얼굴의 특징점(눈, 코, 그리고 입)들을 찾고 head orientation을 구하는 효？거이고 빠른 방법을 제안한다. 얼굴을 찾는 방법이 많이 연구 되어 오고 있으나 많은 부분이 효과적이지 못하거나 제한적인 사항을 필요로 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 이진화된 이미지에 기초하고 완전 그래프 매칭을 이용한 유사성을 구하는 방법이다. 즉, 임의의 임계치 값에 의해 이진화된 이미지를 레이블링 한 후 각 쌍의 블록에 대한 유사성을 구한다. 이때 두 눈과 가장 유사성을 갖는 두 블록을 눈으로 선택한다. 눈을 찾은 후 입과 코를 찾아간다. 360$\times$240 이미지의 평균 처리 속도는 0.2초 이내이고 다음 탐색영역을 예상하여 탐색 영역을 줄일 경우 평균 처리속도는 0.15초 이내였다. 그리고 본 논문에서는 얼굴의 움직임을 구하기 위해 각 특징점들이 이루는 각을 기준으로 한 템플릿 매칭을 이용했다. 실험은 다양한 조명환경과 여러 사용자를 대상으로 이루어졌고 속도와 정확성면에서 좋은 결과를 보였다. 도한, 명안정보만을 사용하므로 흑백가메라에서도 사용가능하여 경제적 효과도 기대할 수 있다.

비디오 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위해서는 장면 전환 검출을 통한 비디오 분할 기술에 대한 연구가 필요하므로, 최근 들어 압축 비디오상의 특징 정보를 직접 추출하여 장면 전환 검출에 사용하는 방법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상의 에지 정보를 복호화 과정을 거치지 않고 직접 추출하여 장면 전환 검출에 사용하는 새로운 방법을 제안하였다. 이산 여현 변환(DCT)된 블록내 AC 계수의 부호를 통해 에지의 모양을 알아내었으며, AC 계수간의 상관 관계를 통해 에지의 방향과 세기를 측정하여 프레임을 정합하는 방법을 사용하였다. 실험 결과 사용한 특징 정보가 명도나 색상 변환에 무관하여 잘못 검출하는 비율이 현저히 적었으며, 영상을 완전 복호화한 후 에지를 구하여 장면 전환 검출을 하는 방법에 비해 약 5-6배 속도가 빠름을 확인할 수 있었다.

블록의 DCT계수를 이용하여 동영상 움직임 탐색(motion estimation)에서 탐색점 수를 결정하는 선택적 탐색 기법을 제안한다. DCT(Discrete Cosine Transform)에서 탐색점 수를 결정하는 선택적 탐색 기법을 제안한다. DCT(Discrete Cosine Transform) 연산과 블록정합 기법인 3단게 탐색기법을 기반으로 한다. DCT 연산 결과인 블록의 주파수성분에 가중치테이블을 적용하여 고주파성분을 많이 가진 블록일수록 탐색점의 수를 증가시켜 국부극소에 빠질 확률을 줄여 화질을 개선한다. MP@ML 영상테이터에 대해 제안된 기법을 사용하여 시뮬레이션하였다. 제안하는 기법은 3단계 탐색기법에 비하여 연산량은 증가하나, 연산량 증가에 비하여 좋은 화질을 제공한다.

히스토그램 장면 전환 검출(histogram scene change detection) 기법은 입력 영상 내에 카메라 동작(camera operation)이 발생한 부분을 컷(cut)으로 나누는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프레임 사이의 움직임 벡터를 측정하여 카메라 동작이 일어났는지를 판단하고, 이를 이용하여 잘못된 컷의 인식을 막는다. 카메라 동작이 발생하는 샷의 경제는 컷이 될 수 없으므로, 이외의 샷에 대해 컬러 히스토그램 교집합(color histogram intersection)을 구해서 장면 전환 여부를 판단한다. 제안된 기법은 기존의 히스토그램 장면 전환 검출 기법보다 프리시젼(Precision) 면에서 성능 향상을 보였다.

광고주의 입장에서는 자사 광고가 방송국에서 편성한 시간대에 맞게, 또한 요구한 광고시간 길이에 맞게 방송되었는지를 검증하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 일반 TV 방송으로부터 찾으려는 광고와 일치하는 동영상 그룹을 자동으로 찾는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 찾으려는 광고의 요약 정보를 먼저 구한 후, 이후 TV 동영상의 프레임들과 비교하는 방법을 사용하여 효율적으로 검색하도록 하였다.

본 논문은 자궁경부암 검사를 위한 전처리 과정인 자궁경부암 세포 영상분할 문제 연구의 결과이다. 자궁경부암 세포 영상은 배경과 세포질 및 세포핵의 구별이 어렵다. 게다가 자궁경부암 검사 시스템은 짧은 시간동안 많은 영상을 처리해야 하기 때문에, 영상의 분석 속도가 빠르고 강력한 영상 분할 기법이 필요하다. 이를 위하여 우리는 thresholding 기법을 연구하였다. 먼저 세포 영상의 각 화소의 명암의 분포를 조사하여 히스토그램을 구하였다. 히스토그램은 0~255 사이에 존재하게 되는데, 0~255의 전 영역에 존재하기 보다는 그 중 일부분에만 존재한다. 우리는 히스토그램이 존재하는 영역을 백분율로 나누고 세포핵 및 세포질이 존재하는 영역의 분포를 구하여 global threshold를 찾았고, 이를 기준으로 각 점을 thresholding 할 때에 주위의 평균값을 보정값으로 두어 local thresholding을 수행하였다. 결과 영상은 핵의 영역을 탐색하기 위한 seed로 사용하기에 적합하다.

본 논문에서는 질감 특징과 신경회로망을 이용한 유방암조직영상의 분할 방법을 제안한다. 신경회로망의 입력 노드에 사용될 질감 특징을 얻기 위해 10개의 영상에 대해 각 영역(양성세포핵, 음성세포핵, 배경)에서 10개씩의 화소를 선택하고, 그 화소를 중심으로 하는 5$\times$5 영역 30개를 획득, 총 300개의 영역에 대해 R, G, B 각각의 밴드에서 18개의 질감특징을 추출한다. 54개의 입력노드, 28개의 은닉노드, 3개의 출력노드의 구조를 가진 신경회로망을 구성하고, 역전파 학습 알고리즘을 사용하여 신경회로망을 최대오차율이 10-3보다 작을 때까지 학습시킨다. 학습에 의해 획득되어진 분류기를 이용하여 유방암 조직 세포영상을 양성세포핵, 음성세포핵, 배경부분으로 자동 분할한다.

본 논문에서는 시간 간격을 두고 활영한 흉부의 단순 x선 영상의 차영상을 이용하여 컴퓨터 도움 진단에 활용할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 시간 간격을 두고 촬영한 흉부 단순 x선 영상의 차영상은 시간에 따른 변화를 명확히 보여줌으로써 질병의 조기진단 및 질병의 전개과정 등을 알아보는데 유용하게 쓰일 수 있다. 특히, 이 방법은 폐암과 같이 조기진단이 매우 어려운 질병에 대하여 정기검진 등에서 정기적으로 촬영한 단순 x선 영상을 이용하여 조기진단을 할 수 있는 방법으로 활용될 수 있다. 그러나, 촬영시의 여러 가지 조건들, x선의 세기와 조영시간, 환자의 촬영 자세 및 호흡 상태 등에 따라 단순 x선 영상이 크게 달라져 단순한 뺄셈에 의한 차영상은 진단에 도움이 되지 못한다. 진단에 도움을 주기 위해서는 두 영상 사이의 전체적인 밝기와 대조도를 맞추고 늑골, 쇄골 등 해부학적 구조물의 위치와 크기를 서로 맞추어 차영상을 얻는 영상처리 방법이 필요하다. 또한, 폐의 크기와 위치도 서로 맞추어 차영상을 얻어야 한다. 그러나, 이러한 방법도 늑골과 폐의 크기와 위치 변화가 서로 일치하지 않는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 영상처리를 통하여 차영상을 얻는 방법에 대하여 논하고 방법상의 문제점과 해결 방법을 제시한다.

컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography : CT)내의 위(stomach)에 대하여 연구하였다. 위는 모양이 변하면서 움직이는 정기이며 음식물로 채워진 부분과 공기로 채워진 부분으로 나뉘어져 있다. 위의 명암 값 정보와 위치 정보를 이용하여 자동적으로 추출을 한 다음, 음식물로 채워진 부분과 공기로 채워진 부분, 그리고 전체적인 위의 체적을 계산할 수 있는 알고리즘을 구현하였다.

본 논문에서는 뇌의 자기공명(이하 MR로 줄임) 영상에서 양측 대뇌반구의 뇌백질과 뇌회백질의 추출에 관하여 연구하였다. MR 영상은 특정 장기에서 일정한 gray level 값을 유지하는 전산화단층촬영(이하 CT로 줄임) 영상과는 달리 사람마다 gray level 값이 다르며 한 사람에 대해서도 각 슬라이스에 따라 gray level 값이 다르므로 각 슬라이스별로 조직의 특성을 파악하여 백질과 회백질의 추출에 이용하였다. 먼저 뇌를 둘러싸고 있는 두피, 근육, 두개골과 함께 안구를 제거한 후 두 개강 내에 위치한 뇌간과 소뇌의 특성을 차례로 인식하여 대뇌반구로부터 분리한 후 제거하였다. 또한 추출된 대뇌의 영상으로부터 백질과 회백질의 체적을 구하고, 뇌신경게 진단방사선과 전문의의 manual 작업과 비교하여 본 논문에서 제시한 방법의 정확도를 검증하였다.

MRI 촬상내의 체동에 의해 화상위에 나타나는 아티팩트를 제거하는 알고리즘에 관해서 기술한다. 종래의 반복적인 위상탐색법에 의한 제거법과는 달리, 위상 엔코딩 방향인 Y 방향의 체동에 대하여 MRI의 원리에 근거해서 체동과 화상의 위상공간에서의 대응관계를 해석해서 체동성분을 추출함으로써 아티팩트를 제거하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 인체의 단층상에 있어서 피하지방 부위를 통과하는 Y방향의 한 라인상의 밀도분포는 대칭성을 갖고 있어 밀도분포위상의 선형성을 체동과 화상성분을 분리하기 위한 구속조건으로 사용한다. MRI 신호에 대해서 X 방향의 1차원 푸리에 변환을 행한 후의 Y 방향의 스펙트럼 위상값은 화상자신의 성분과 체동성분의 합이 되고 있다. Y 방향의 한 라인에 따른 밀도분포가 대칭인 경우에는 화상의 위상성분이 그 위치에 대해서 선형함수가 되고 있다. 이러한 구속조건에 근거한 아티팩트의 제거방법을 정식화하며, 시뮬레이션에 의해 본 방법의 유효성을 확인한다. 아울러, 체동 변동이 약간 큰 경우 및 Y 접선 영역의 대칭성이 무너진 경우에 대해서도 검토를 행한다.

적외선 열 화상에는 물체 내부의 결함과 그 물체 표면의 이물질 등의 효과가 모두 포함된 상태이므로 적외선 열 화상 자체만으로는 비정상적인 부분들을 찾아내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 평행 이동 관계에 있는 두 가시광선 영상으로부터 열 화상에 대응하는 보간 영상을 생성하고, 이것을 열 화상과 중첩시킴으로써 가시화하는 방법을 연구한다. 이를 위해서 적외선 센서에 의해 감지된 온도를 매핑한 열 화상을 적외선 카메라로부터 얻고, 적외선 카메라의 양쪽에 부착된 CCD 카메라로부터 좌우의 가시광선 영상을 얻는다. 보간 영상 생성을 위해서 블록 매칭을 이용한 모션 정보를 사용하고, 생성된 보간 영상에서 생기는 구멍(hole)을 메우는 방법을 소개한다. 또한 생성된 보간 영상과 열 화상을 중첩시켜 가시화하는 방법을 기술한다. 이렇게 함으로써 본 논문에서 제안한 가시화 기법은 재해방지를 위한 비파괴 검사 등에 이용될 수 있다.

본 논문에서는 가중치 3차원 공간을 가중치 8진트리를 이용하여 나타낸다. 가중치 8진트리는 가중치 영역을 계층적으로 나타내고 용이하게 분해능을 조절할 수 있게 한다. 즉 높은 가중치를 갖는 공간은 세밀하게 분해하고 낮은 가중치를 갖는 공간은 성길하게 분해하여 최적의 경로설정을 바른 시간에 할 수 있도록 한다. 이러한 8진트리를 바탕으로 하여 최적 경로 설정하는 종합틀(Framework)을 제시하고 실험을 통하여 그 결과를 제시한다.

여러 가지 유형의 서식 문서를 자동으로 처리하려면 서식을 이해하는데 필요한 항목 영상을 추출하기에 앞서 서식을 분류(classification)해야 한다. 서식을 분류함에 있어서 서식 영상 전체를 다룰 경우 상당한 시간이 걸릴 수 있다. 왜냐하면 일반적으로 서식 문서 영상의 크기는 일반 문자 영상에 비해 상당히 클 뿐만 아니라 대상 서식 문서의 유형도 많아질 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로서 DP 매칭에 의한 부분 매칭 방법을 제안하고자 한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 서식 문서의 전체가 아닌 일부 영역만을 비교함으로써 인식 시간과 인식률 면에서 서식 문서를 효과적으로 처리할 수 있었다.

본 논문에서는 일상 생활에서 쉽게 접할 수 있는 지로(Giro) 서식 상에 있는 인쇄체 숫자열 인식 방법으로서 템플릿 매칭 방법에 대해 설명한다. 지로 서식 문서 상의 인쇄체 숫자는 인쇄시의 오류로 인하여 숫자의 굵기나 높이, 그리고 폭이 다를 수는 있지만 기본적으로 폰트의 유형이 한가지라는 것과 나타날 수 있는 오류의 유형이 몇 가지로 제한되어 있다는 특징을 갖는다. 따라서 이러한 데이터 특징을 효율적으로 수용할 수 있도록 템플릿을 정의한 후 매칭 방법을 통해 숫자를 인식하는 템플릿 매칭 방법에 대해 설명한다. 실험 결과 비교적 간단한 방법을 이용하더라고 인쇄체 숫자열을 효율적으로 인식할 수 있었다.

지금까지 많은 필기 숫자 인식 방법들이 제안되었지만 고도의 신뢰도가 요구되는 은행 수납 장표상의 숫자 인식에 적합한 방법은 아직 발표된 것이 미미한 실정이다. 본 연구에서는 세 개의 분류기의 결과를 융합하여 100%에 가까운 신뢰도를 낼 수 있는 필기숫자 인식 시스템을 제안하였다. Karhunen-Loeve Transform(KLT)를 통하여 특징을 추출하였으며 오류 역전파 신경망(BP), LVQ를 적용한 SOFM(SOFM-LVQ)과 Weignted Several Nearest Neighbor(WSNN)을 분류기로 사용하였다. 융합을 위해서는 다수결(Majority Voting)이 아닌 만장일치제(Unanimous Voting)을 적용하여 신뢰도를 높혔다. ETL-6 DB를 사용하여 실험하였으며 실험 결과 99.95%의 높은 신뢰도를 기록하였다.

온라인 필기 문자의 경우에는 필기의 변형이 심하고 문자간의 분리가 힘들기 때문에 인식률이 낮은 실정이다. 본 논문에서는 영문 대문자의 자유로운 필기를 인식할 수 있는 방법으로 영문 대문자의 필기시에 발생하는 획간 조합의 특징을 사용하여 인식하는 알고리즘을 제안한다.

필기 숫자열의 인식성능을 향상시키기 위해서는 물론 인식기 자체의 성능 개선도 필요하지만 인식기에서 필요로 하는 정보를 제공해주는 초기단계의 개선 역시 매우 중요하다. 낱자와는 달리 숫자열 인식에서는 인식기에서 필요한 단위로 입력 데이터를 분할해야만 하는데 잡영, 기울어짐, 접촉 등의 원인에 의해서 쉽게 분할해내기 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 이런 문제점들을 극복하기 위한 방법들은 제시하였으며 NIST 숫자열 데이터에 적용해 본 결과 16%의 성능 향상을 보였다.

본 논문에서는 다양한 객체를 포함한 다단 문서 영상을 원본 문서와 거의 유사한 형태의 HTML 문서로 변환할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 논문이나 매뉴얼, 책의 한 단원 등 여러장의 입력 문서의 경우, 문서의 논리적인 구조 분석을 수행하고 장이나 절 등의 섹션 제목들을 계층화하여 다단 문서의 변환과 동시에 구조화된 목차 페이지도 함께 자동 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 다단 문서 변환 알고리즘을 잡지, 신문, 광고지, 매뉴얼 등, 비정형화된 문서에 적용한 결과, 원본 문서의 형태와 구조에 큰 변함없이 유사하게 변환되었고, 논리적인 구조 분석 및 섹션 제목들의 계층화 작업 또한 정확히 수행되어 구조화된 목차 페이지의 자동 생성이 가능하였다.

컴퓨터 발전되면서 컴퓨터는 소형화 되어져 왔다. 컴퓨터의 소형화란 사람들이 들고 다니면서 어디서든지 쉽게 사용할 수 휴대성이 만족되어져야 한다. 휴대성을 만족하기 위해서 입력장치의 간편화가 요구되는데 가장 널리 알려진 키보드는 너무 크기 때문에 휴대성 만족하기에는 많은 문제를 안고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 등장한 것이 전자펜이다. 전자펜은 크기도 작고 사용법도 사람들이 많이 사용하는 펜과 비슷하기 때문에 배우기 쉽다는 장점이 있다. 그러므로 전자펜을 사용하기 위해서는 전자펜을 사용했을 때 컴퓨터가 사람이 쓴 문자나 제스쳐를 인식할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 온라인 문자인식기술에 대해서 간략히 설명을 한 뒤, 입력한 글자를 편집할 수 있는 제스쳐 인식 기술에 대해서 설명할 것이다.

필기 한글 문자 인식을 위해서는 패턴을 구성하는 획 성분을 분석하는 작업이 필수적이다. 기존 인식 방법들은 세선화와 직선 근사에 기반한 방법을 사용하였다. 하지만 세선화는 필기 패턴을 크게 왜곡하는 단점을 안고 있기 때문에 새로운 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 필기 한글 패턴의 영역-기반 모양 분해 알고리즘을 제안한다. 외곽선 분석을 이용한 기존의 한 단계 알고리즘의 한계를 지적하고, 이 한계를 극복할 수 있는 두 단계 알고리즘을 기술한다. 첫 번째 단계에서는 우세점을 찾아 B접점과 T접점을 탐지한다. 두 번째 단계에서는 볼록 헐(convex hull) 연산을 적용하여 미분할된 부분에 대해 두 번째 분할 작업을 수행한다. PE92 데이터베이스에 대해 실험 한 결과는 세선화 방법보다 우수함을 보인다.

Independent component analysis (ICA)는 주어진 데이터를 통계적으로 독립인 요소들의 선형 결합으로 표시하는 통계학적 방법이다. ICA의 주요한 적용분야중의 하나는 source들의 선형 mixture로부터 어떠한 서전 정보도 없는 상태에서 원래의 통계학적 독립변수인 source를 복원하는 blind separation이다. ICA와 source separation을 위한 다양한 신경 학습 알고리듬이 제시되어왔다. ICA의 학습 알고리듬에서는 비선형 함수가 중요한 역할을 한다. 이 논문에서는 generalized 가우시안 prior를 도입하여 다양한 확률분포를 갖는 source들의 mixture를 분리하는 효율적인 source separation 알고리즘을 제시한다. 모의실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 살펴본다.

Sparse coding은 최소한의 active한 (non-orthogonal) basis vector를 이용하여 데이터를 표시하는 하나의 방법이다. Sparse coding에서 basis coefficient들이 statistically independent 하다는 constraint를 주기에 sparse coding은 independent component analysis(ICA)와 밀접한 관계를 가지고 있다. 본 논문에서는 sparse representation을 위하여 super-Gaussian prior를 이용한 ICA, 즉 sparse ICA 방법을 제시한다. Sparse ICA 방법을 이용하여 natural scenes의 basis vector를 찾고 이와 sparse coding과의 관계를 고찰한다. 여러 가지 super-Gaussian prior들을 고려하지 않고 이들이 ICA에 미치는 영향에 대해 살펴본다.

본 논문은 구조적 매칭 접근 방법이 회전과 변이에 얼마나 효과적인가를 보여준다. 이는 지문에서 보여주는 특징적 요소들 (코아, 델타 그리고 분기점) 사이의 거리와 각도들을 이용한다. 실제로 이 접근 방법은 회전과 변이가 허용된 한 입력 지문에 대해서 짧은 시간 내에 간단한 연산만으로도 높은 매칭 성공률을 보여준다. 또한 현 자동화된 지문인식 시스템에서처럼 한 입력지문에 대해서 데이터베이스에서 최종 유력한 지문 10개를 검색하는 것을 목적으로 한다. 표본은 600명의 서로 다른 사람으로부터 채취된 지문을 4가지로 (궁상문, 우제상문, 좌제상문, 와상문) 분류한 각각에 대해서 약 98%의 매칭 성공률을 가진다. 실험은 150MHz, 586 퍼스널 컴퓨터에서 실행되었다.

본 논문에서는 신경망을 이용하여 자동차 번호판을 찾는 방법을 제안한다. 신경망은 영상의 윈도우들을 분석하기 위한 필터로 사용되며 이 윈도우가 번호판을 포함하는지의 여부를 결정한다. 후 처리기는 필터링된 영상들로부터 번호판의 최종 위치를 지정한다. 신경망을 이용한 필터링 방법은 잡음이 많은 영상과 해상도가 ？은 영상을 처리할 때 유용하다. 주차장과 도로상에서 자동차 영상들을 실험한 결과 각각 96%와 92.0%의 확률로 번호판을 추출했다. 이 실험결과에서는 제안된 방법이 현실 세계의 상황에 유용함을 제시한다.

현 사회에서 사용하고 있는 문서들은 양식을 가지고 있는 서식문서가 대부분이며, 이러한 양식을 가지고 있는 서식문서는 사회가 발전함에 따라 전자 문서로의 변경이 요구되고 있다. 그러나 서식문서를 전자 문서로 바꾸는 작업은 쉬운 일이 아니며, 이 작업을 위해 문자인식 기술이 요구된다. 특히 서식문서에서 문자의 인식률을 높이기 위해서는 문서양식의 라인과 겹쳐진 문자에 대하여 라인제거 및 문자 복원이 필수적이며, 또한 대부분의 서식 문서의 양식에 기입하는 내용은 문자열로 구성되어 있으므로 문자복원에 있어서 낱자 단위의 문자복원이 아닌 문자열 단위의 문자복원이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 서식문서에서 라인과 겹쳐진 문자 영상에 대해 문자열 단위의 라인제거 및 복원하는 방법을 제안한다.

본 논문에서는 매개변수 없이 입력 문서 영상을 최대 동질 영역들로 분할한 다음, 각 동질 영역을 텍스트, 그림, 표 그리고 선으로 자동 분류하는 새로운 방법을 제안한다. 다단계 분석과 하향식 접근 방법을 사용하기 위하여 문서 영상을 피라미드 구조로 계층화하였으며, 어떤 영역을 분할할 지의 여부를 결정하기 위하여 그 영역의 주기성을 이용하여 판단하였다. 이러한 주기성 정보를 이용함으로써, 어떠한 매개변수 없이도 활자체 크기와 행간에 무관하게 텍스트 영역을 정확히 분석할 수 있었으며, 피라미드 구조를 만드는데 걸리는 시간이 질감 분석 접근방법보다 빠른 방법으로 설계되었다. Washington 대학의 문서 영상 데이터베이스를 이용한 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 방법들보다 더 정확하게 문서 영상을 분할 및 분류할 수 있음을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 온라인 필기체 수식 인식을 위한 순차적인 구조 분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 캐블릿상에서 필기된 수식에 대한 심볼 인식 결과와 각 심볼의 Bounding Box이 좌표를 입력받아서 필기 순서를 기반으로 순차적으로 수식의 구조를 해석한다. 그래프 내의 이웃하는 두 노드 사이의 관계를 결정하기 위해서 심볼의 사용에 관한 표기 정보와 6단계 관계 결정 규칙을 사용하여 노드들 사이에 생성될 수 있는 에지의 수를 최소화하고 BackTracking을 피했다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 100개의 테스트 샘플에 대해 구조 분석 실험을 수행하였다.

본 논문에서는 부분 영상 매칭을 위한 잠재적 유사성 측정 기법을 제안한다. 영상 매칭은 영상 DB 검색이나 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 기법이지만 아직까지는 적용되는 영상의 분야가 한정되어 있는 것이 현실이다. 영상 DB 검색의 경우 찾고자 하는 영상내의 물체를 정확하게 알고 있을 경우도 있지만, 영상의 일부분이나 원하는 영상과 원하지 않는 영상이 섞여 있는 것을 기준으로 영상을 검색할 경우도 발생한다. 본 논문에서는 두 개의 영상을 매칭할 경우, 각 영상에서 유사한 부분이 존재하는지 여부를 판별할 수 있는 잠재적 유사성, 측정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 영상이 부분 정보를 사용하며, 회전, 배경에 불변적이고, 영상 분할을 필요로 하지 않고, 잡음에 강하다. 제안된 방법에서는 매칭 속도를 높이기 위하여, 유사성을 계산하기 전에 영상 농도치 변이 계수를 사용하여 사전 필터링을 시도한다.

본 논문에서는 SV(Support Vector Machine)과 3단의 칼라 원형 조명장치를 이용한 효율적인 납땜 검사 시스템을 제안한다. 원형 조명장치를 이용하여 납땜부의 표면의 경사도에 의해서 생기는 명암의 분포로부터 납땜 검사를 위한 특징값을 추출한다. SVM은 추출된 특징값을 이용하여 납땜 영상을 정의된 타입중의 하나로 분류한다. SVM은 두 부류의 경계를 최대로 하는 최적경계를 학습하므로 납땜 영상과 같이 각 부류의 경계가 모호한 문제에 대해서 적은 수의 학습 데이터를 사용해도 우수한 성능을 나타낸다. 제안된 시스템은 현산업에서 사용되고 있는 다양한 표면실장형 부품에 대해서 적용해 본 결과 적은 학습 데이터에도 효율적으로 적용될 수 있음을 보였다.

본 논문에서는 다양한 부품에 대한 적당한 분류 방법을 찾기 위해 일반적으로 많이 사용되는 신경망을 이용하는 분류 방법과 템플리트 매칭을 이용한 분류 방법을 실험에 사용하였다. 본 연구에서는 부품 분류 방법을 부품의 분류율과 인식에 사용될 수 있는 최대 부품 수를 고려하여 비교 분석하였다. 실험결과 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용한 템플리트 매칭 방법이 다양한 부품을 인식하는데 있어 가장 뛰어난 분류율을 보였다.

영상으로부터 유용한 정보를 얻는 방법 중 하나인 문자인식이 이루어지기 위해서는 주어진 영상의 이진화가 필수적이다. 이진화 알고리즘은 다양한 방법으로 연구되어 왔다. 기존의 이진화 알고리즘은 일반 영상에서는 우수한 성능을 보이나, 그림자가 포함된 영상의 이진화 결과는 그림자가 없는 영상에서 만큼의 성능을 기대하기 어렵다. 이진화의 결과에 따라 문자의 인식율이 크게 좌우되므로 환경에 독립적인 이진화 알고리즘에 관한 연구는 중요하다고 하겠다. 본 논문에서는 자동화 번호판 영상을 대상으로 문자인식의 전처리 단계라고 할 수 있는 이진화를 환경에 독립적으로 수행하기 위하여 모폴로지를 적용하여 실험하고, 특히 그림자가 존재하는 영상에서의 이진화 성능을 기존의 이진화 알고리즘과 비교 분석해 본다.

경계선 검출은 컴퓨터를 이용한 영상인식의 첫 단계로서, 인식의 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 기술이다. 여러 가지 경계선 검출 기술들이 존재하지만, 이들은 모두 주어진 영사에 잡음이 존재하지 않거나 존재의 정도가 미약한 경우를 가정하여 개발되었다. 한편, 잡음이 심하게 삽입된 경우에는 경계선 검출기 적용 이전에 잡음제거 필터를 사용할 수 있다. 그러나 주어진 영상에 잡음이 존재하는지를 어떻게 컴퓨터 스스로 판단할 것인가\ulcorner 본 연구에서는 주어진 영상에 대하여 잡음의 존재 여부와 잡음의 정도 여부에 상관없이, 굳건한 경계선 검출 능력을 보이는 경계선 검출기를 개발하였다. 이를 위하여 이중 필터를 사용하였는데, 그 중 하나는 일반적으로 많이 사용되는 가우시안 필터이고, 다른 하나는 본 연구진에 의하여 개발된 웨이블릿 기반 필터이다. 실험결과, 본 논문의 경계선 검출기는 잡음의 정도에 크게 구애받지 않는 일정한 성능을 보여주었다.

본 논문에서 제안하는 계층적인 형태의 deformable model을 이용하면 기존의 deformable model 방법이 가지고 있던 여러 문제점을 해결할 수 있다. 특히 가장 큰 문제중의 하나인 초기위치를 찾는 문제나 적용시간이 오래 걸린다는 단점을 상당부분 해결할 수 있다. 또한 계층적인 형태를 사용하면 최종적으로 찾고자 하는 문체가 증가될수록 더 많은 시간상/공간상의 이익을 볼 수 있게 된다. 본 논문에서는 이처럼 계층적인 형태로 deformable model을 구성하는 방법과 계층적 deformable model을 영상에 적용하는 방법, 그리고 그 방법에 대한 공간적/시간적 복잡도 분석을 통해 그 효율성을 알아보았다.

본 논문에서는 일반적으로 영역 기반형 분할방법보다 우수한 분할결과와 계산의 효율성을 가지는 경계선 기반형 방법의 하나인 scan line approximation 방법을 응용함으로써 경계선의 기하학적 해석이 가능하도록 하는 경계선 강도(edge intensity) 정보를 제공한다. 따라서 면 특성과 국부적인 면 특성인 면 법선과 면 곡률정보 없이 잡음에 강건하고 계산의 효율성에서 우수한 거리영상분할 방법을 제안한다. 합성 거리영상을 대상으로 scan line approximation 방법을 응용하여 얻어진 경계선을 경계선 그룹화의 영역 레이블링을 거쳐서 면 특징을 추출하였다.

효율적인 물체인식을 위해서는 물체의 형상특징을 직선적으로 기술할 수 있는 체적소 기반 물체 표현 방법이 필요하다. 본 논문에서는 몇 개의 계수를 가지고 3차원 정보를 효율적으로 표현할 수 있는 superquadric을 이용하여 기본적인 3차원 물체를 모델링 한다. 그리고 보다 복잡하고 정교한 물체의 표현을 위해서 변형된 superquadric을 함께 이용한다. 이렇게 만들어진 개개의 3차원 모델에 z-buffer 알고리즘을 적용하여 하나의 완전한 3차원 물체로 표현하는 방법을 제시하고 실험을 통해 그 유용성을 입증하였다.

본 논문에서는 내용 기반 검색을 위한 방법의 핵심 기술중의 하나인 효율적인 대표키 프레임 추출을 위해 동적인 분할 기법을 제안하고, 다양한 장르의 비디오 데이터에 대하여 그 성능을 평가해 본다. 제안된 대표키 프레임 추출법은 기존의 균등 분할 방법에서 필요 이상의 분할이나 적은 분할로 인하여 중복 추출되거나 추출 대상에서 제외되었던 대표키를 효율적으로 검출할 수 있는 방법으로서 이는 분할 기준을 영상의 각 장르별 특징에 맞도록 동적으로 적용함으로써 획일적인 값을 적용한 기존의 연구와는 달리 차별을 가진다. 제안된 알고리즘으로 대표키 프레임을 추출하기 위하여 뉴스, 영화, 뮤직 드라마, 광고와 같은 다양한 장르별로 실험한 결과, 제안된 대표키 프레임 검출 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.

모션 캡쳐 결과 데이터와 연속 이미지로부터 구현하고자 하는 가장 큰 목적은 바로 이미 적용된 데이터가 있다면 그 데이터를 다른 모든 신체 동작에 적용하는 것이다. 본 연구는 신체 동작을 응용하여 추적된 자료를 토대로 인간의 자연스러운 움직임을 구현할 수 있도록 인체 동작의 움직임에 대한 데이터 제어 방법과 영상분석을 통하여 그에 대응하는 다른 동작을 생성할 수 있는 재사용 방법과 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이와 같은 시스템을 달성하기 위해 신체 동작의 제어를 위해서는 외국의 선행 연구를 도입하여, 신체 동작의 움직임에 대한 제스춰 성분 요소와 그것의 조합을 표상할 수 있는 제스춰를 연결하는 모형들에 근거하여 입력 영사에서 얻은 제스춰를 다른 d사한 동작에 사용하기 위한 합성하는 기술의 개발이 필요하다. 향후의 이러한 연구를 통해 획득한 인체 동작에 관한 것을 데이터베이스화하여 이것을 활용하고 또한 동작제어기술과 합성을 통하여 가상공간에서 사람의 동작행위를 대신할 수 있는 수준으로 확장할 수 있다.

본 논문에서는 입력 영상 열에서 얼굴 영역을 추출하고, 영역 내 특징점들의 움직임 벡터를 원근 움직임 모델에 정합하여 얼굴 영역을 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 계층적 형판정합을 이용하여 얼굴 영역을 추출하고, 해당 영역에서 DoG 반응의 국부최대치를 찾아 특징점을 구한다. 그리고 최소제곱추정기법을 이용하여 각 특징점에서 얻어진 움직임 벡터를 원근 모델에 정합한다. 제안된 방법은 선별된 특징점에서 움직임 벡터를 계산함으로써 연산량을 줄일 수 있었고, 원근 움직임 모델을 이용함으로써 잡영에 강한 특성을 보인다.

본 논문은 환경에 독립적인 자동차 영상에서 자동차 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고 실험 결과를 기술한다. 번호판 주위환경에는 다양한 조건이 존재하며 이에 적응성을 가지고 빠른 추출을 수행하는 것은 매우 중요한 문제이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 HSI 컬러 모델에 기반하여 번호판을 면밀히 분석하여 번호판을 유형별로 그룹화하고, 지역 분할 및 병합을 통해 빠른 시간안에 번호판 후보 영역을 검색한다. 그리고 번호판이 갖는 특성을 이용하여 후보 영역에서 번호판 영역임을 검증함으로써 자동차 번호판 영역을 찾는다.

기형부위의 구조적 복잡성으로 인하여 부상이나 질병을 진단하거나 수술계획을 수립하는데 있어 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 네트워크 기반 기형분석 영상처리시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 기형부위를 구성하는 뼈간의 관계를 정의하고 기형 정도를 파악하기 위하여 일련의 2차원 진단 영상들을 공간적으로 구성하고 입체적 영상을 생성한 후, 객체별 모델링 및 렌더링을 가능하게 하며, 이동, 회전, 확대/축소, 컬러링과 같은 다양한 조작 기능을 제공한다. 본 개발 시스템은 클라이언트-서버 구조로 이루어졌으며, 시스템 간 사용되는 메시지 처리를 위한 진단 제어 관리기, 기형부위 영상별 가시화 및 조작을 위한 단면 및 입체 영상처리기, 원격 사용을 위한 통신망 제어기, 그리고 각종 환자 정보를 위한 데이터베이스 관리기로 구성된다. 또한 범용의 데스크탑 컴퓨터 상에서 사용자 인퍼테이스를 통하여 서버에 접속하여 영상처리시스템을 사용함으로서 보다 많은 사용자들이 동시에 사용할 수 있는 이점이 있다.

백혈구는 형태상으로 임파구, 중성구, 반핵구 등 7~8 종의 정상적인 백혈구 종류가 있으며 비정상적인 백혈구는 변형으로 인하여 수 십 가지가 되어 분류시 많은 어려움이 있다. 백혈구는 질환에 대한 많은 정보를 가지고 있어 질병 유무 및 상태 판단에 절대적으로 필요한 검사로서 현재는 전문가에 의해 백혈구 크기, 색상, 내부 핵유무, 핵의 모양 및 boundary 모양 등을 개인적 판단 기준으로 검사하고 있어 많은 어려움이 있다. 이에 질환별 백혈구 형태 분류 알고리즘과 이에 따른 백혈구 영상 정보 확보 및 검색 시스템을 설계 구현하였다.

자궁경부진 세포인식 시스템에 있어서 가장 중요한 것이 영상처리를 이용하여 세포핵과 세포질을 추출하여 세포의 형태적인 정보를 알아내는 과정이다. 기존의 전역 thresholding 기법이나 region growing의 경우는 pap smear 검사를 통해 얻어진 세포 영상을 분할할 수 있는 region growing 기법을 제안한다. 제안된 region growing 기법은 초기에 seed를 검출할 때 local threshold growing 기법을 제안한다. 제안된 region growing 기법은 초기에 seed를 검출할 때 local threshold 개념을 도입하여 seed의 검출을 고르게 하고, 2가지 확장 조건을 사용하여 영역을 확장한다. 첫 번째 확장 조건은 비정상 세포나 artifact가 많아서 어둡게 나타나는 영상이나 세포질과 배경의 경계가 뚜렷하지 않아서 세포질의 구별이 어려운 영상의 영역 분할이 가능하도록 그 특성을 반영하고, 두 번째 조건은 세포가 흡수하는 빛의 양이 일정하다는 가정으로 영상에서의 지역 특성(gray level, color 등을 반영한다. 제안된 기법은 정상세포 영상뿐만 아니라 비정상 세포 영상에 대하여 over-segment나 under-segment하는 경우를 줄여서 영역 분할에 좋은 결과를 보인다.

사용자 인증에 관한 연구 중 지문인식에 대한 연구는 매우 진보적인 발전을 거듭해왔다. 지문인식 장치의 보급으로 지문영상을 입력받기 위한 센서의 소형화와 저가화가 요구되어짐에 따라 Area-Sensor를 대신하여 Line-Sensor에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 잡음에 민감한 Line-Sensor의 특성과 비효율적인 스캔방법으로 인하여 양질의 지문영상을획득하기에 어려움이 있다. 기존의 지문인식 알고리즘의 지문영상개선 방법으로는 인식과정 중 오류를 일으키는 확률이 높아 Line-Sensor에서 획득한 지문영상의 개선에 관한 알고리즘을 제안한다.

기존의 문장종속형 화자인식 기법에서는 음성 신호의 각 분석 프레임이 같은 기여도를 갖는 것으로 간주한다. 화자인식 시스템의 성능향상을 위해서는 음운정보보다는 인식의 단서가 되는 화자의 개인성 정보가 잘 반영되도록 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 HMM (hidden Markov model)을 기반으로 한 문장종속형 화자확인 시스템의 성능향상을 위해 프레임별로 인식의 단서가 되는 개인성 정보의 양을 측정하는 방법과, 이를 화자확인 시스템에 적용하는 기법을 제안한다. 제안한 방법을 적용한 결과, 기존의 우도비(likelihood ratio) 정규화 점수를 사용하는 방법에 비해 동일오류율(EER; equal error rate)을 평균 34% 감소시켜 인식율 향상을 얻을 수 있다.

본 논문에서는 다수의 화자 모델을 구성함으로써 잡음에 강인한 화자확인 방법을 제안한다. Non-stationary한 잡음을 가진 입력음성의 SNR을 측정하는 것은 어렵기 때문에, 각 화자에 대해 잡음이 없을 때의 화자모델에 여러 SNR에 대한 잡음 모델을 결합시킴으로써 여러 개의 잡음 첨가된 화자 모델을 구성한다. 그리고, 화자확인에서는 이렇게 구한 각 모델에 대한 입력 음성의 likelihood를 구해 그 중 가장 큰 likelihood만을 선택한다. 이 값을 이용하여 화자확인을 수행한다. 실험 결과, 제안한 방법은 입력음성의 SNR을 모르는 잡음환경에서 일반적으로 하나의 모델을 사용하는 것보다 훨씬 좋은 성능을 보였다.

본 논문에서는 불량 하드디스크 드라이브의 수리판정 자동화를 위해 필요한 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 결함이 분포패턴의 분류에 관한 연구 결과를 소개한다. HDD 제조공정에서는 테스트 진행중 검출된 결함에 관한 정보를 HDD 내부에 기록한다. 불량으로 판별된 HDD는 내부에 기록된 결함의 분포를 관찰한 후, 불량의 종류 및 그에 따르는 처리방안을 결정한다. 본 논문에서는 효율적인 결함분포 패턴의 특징추출을 위해, 하드디스크의 물리적 특성에 대한 분석을 바탕으로 극좌표(Polar Coordinates) 방식으로 표현된 결함 위치데이터를 직교좌표(Cartesian Coordinates)로 변환한다. 그리고 디스크 상의 두 동심원 사이의 공간을 정해진 회전각별로 등분한 후, 나누어진 구간별로 결함 발생빈도 히스토그램(Histogram) 분석을 수행하여 결함분포의 패턴을 분류하는 알고리즘을 제시한다. 설계된 알고리즘은 실제 HDD 제조공정에서 발생한 불량 HDD Set을 대상으로 적용한 결과, 그 효용성이 검증되었다.

무인 주행 차량에 있어서, 포장 또는 비포장 도로의 시각적 추적은 매우 중요한 문제중의 하나이다. 따라서, 비디오 이미지로부터 비포장 도로를 추적할 수 있는 신속한 비젼 알고리즘의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 칼만 필터와 EM(Expectation Maximization) 이론을 이용해 도로를 예측하고 시스템 파라미터를 갱신하는 방법을 제시한다. 시스템 파라미터, 도로 state, 도로 경계선, 그리고 모든 과거 데이터들을 각각 EM 파라미터, hidden data, incomplete data와 complete data로 정의함으로서 도로 state를 예측하고 시스템 파라미터를 추정할 수 있는 시간 회귀적 수식을 유도해 낼 수 있다. 이러한 방법을 이용하여 도로 state는 칼만 필터에 의해 매 프레임마다 예측되며, 시스템 파라미터들은 주기적으로 갱신되는 것이다. 결과적으로 이 방법은 주변환경과 날씨에 많은 영향을 받는 도로의 모양과 특징을 잘 찾아낼 수 있다. 또한 도로의 다음 state를 예측할 수 있는 점을 이용하면 계산량을 줄일 수 있으므로 실시간 구현에 용이하다. 이와 같은 방법으로 우리는 0.1 sec/frame 처리속도를 보장하는 도로추적 시스템을 구현하였다.

This paper explores the utility of a new classifier fusion approach to discrimination. Multiple classifier fusion, a popular approach in the field of pattern recognition, uses estimates of each individual classifier's local accuracy on training data sets. In this paper we investigate the effectiveness of fusion methods compared to individual algorithms, including the artificial neural network and k-nearest neighbor techniques. Moreover, we propose an efficient meta-classifier architecture based on an approximation of the posterior Bayes probabilities for learning the oracle.

모양 정보를 이용하는 내용기반 영상 검색 시스템에서 검색 정확도는 시스템에서 사용되는 모양 기술자에 매우 의존한다. 정확한 검색을 위해서 기술자는 이동, 회전, 스케일에 불변해야 한다. 본 논문에서는 모멘트 불변량과 푸리에 기술자를 복합적으로 사용하는 유사도 기법을 제시한다. 이 방법은 하나의 불변량 기술자를 사용하는 것보다 더 우수한 결과를 나타내었다. 푸리에 기술자와 네 개의 모멘트 불변량(Hu의 모멘트 불변량, Taubin의 모멘트 불변량, Flusser의 모멘트 불변량, Zernike 모멘트 불변량)을 구현하여 성능을 측정하였다. 영상분할된 이진 영상 데이터베이스로부터 각 기술자의 검색 정확도를 계산하였다. 실험 결과 경계선에 기초하는 푸리에 기술자와 영역에 기초하는 모멘트 불변량을 동시에 사용하는 방법이 영상 검색에 있어서 우수한 성능을 보였다.

구형 파노라믹 영상은 영상기반의 가상현실 시스템에서 가상환경을 구축하기 위해 널리 이용되고 있다. 이러한 구형 파노라믹 영상은 카메라를 회전시켜 실세계를 촬영하고 각 영상들을 정렬(image alignment)을 거쳐 구에 사상시킴으로써 얻어진다. 실세계로부터 직업 입력된 영상을 가상환경으로 표현하기 때문에 기하학적 기반의 가상환경에 비해 현실감이 뛰어나다. 그러나 고정된 시점에서 카메라의 회전에 대해서만 가상환경의 영상이 복원 가능하므로 가상환경의 항해(navigation)에 있어서 제약을 받는다. 본 논문에서는 시점의 이동 운동에 따른 운동시차(motion parallax)를 제공하기 위해 구 파노라믹 영상의 특정 부분에 TIP(Tour Into the Picture)기법을 이용하여 spidery mesh 인터페이스를 제공하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 가상환경 저작 기술은 보다 나은 사용자 상호 작용(interaction)을 제공하는 영상기반 가상 환경 구축에 활용될 수 있다.

래디오시티 렌더링 시스템에 적합한 모델링을 하는데 있어서 수작업을 비롯한 기존의 여러 방법을 적용해 본 결과, 제작하고자 하는 환경 설정에 많은 어려움을 겪었다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해, 인크리먼털 컨벡스 헐 모델링 기법을 응용하여 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 기본 데이터 정보를 입력하면 자동적으로 패치와 엘리먼트가 생성되는 프로그램으로, 물체가 많은 환경이나 곡면을 비교적 쉽고, 고속으로 표현할 수 있었다. 그리고 인크리먼털 컨벡스 헐 알고리즘으로 생성된 환경에, 폼 팩터의 대표적인 세 가지 알고리즘들을 비교.평가 해본 결과 Cubic-Tetrahedron 알고리즘이 가장 효율적이었음을 알 수 있었다.

3D 그래픽의 실사 이미지를 표현하기 위해 사용되는 광선추적법은 알고리즘상 빛과 물체의 충돌을 검사하는데 대부분의 시간이 소모된다. 보다 빠른 광선추적법을 수행하기 위해 빛과 물체의 충돌 검사시간을 줄이는 것이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 디자인 시 설정된 오브젝트를 바로 랜더링 하는 방법보다 오브젝트와 카메라의 거리, 오브젝트와 월드의 상대적 크기를 고려한 바운딩 볼륨을 설정하도록 전처리해 빛과 물체의 충돌 검사 시간을 줄임으로서 광선추적법 알고리즘을 빨리 수행하는 방법을 제시한다.

복잡한 인체기관의 해부학적 형태 및 상대적 관계를 파악하기 위하여 단일 볼륨에 대한가시화 뿐 아니라 다중 볼륨에 대한 가시화가 요구된다. 본 논문에서는 특정기관의 표면을 추출하여 가시화하는 선택적 렌더링 방법과 투명도 가중치 혼합 방법을 이용한 다중 볼륨렌더링 방법을 제안한다. 해부학적 형태로부터 관심부위의 표면을 추출하여 가시화하는 선택적 렌더링 방법은 분할된 외곽선으로부터 거리변환을 통하여 거리볼륨을 생성하고 이를 렌더링하는 방법으로 거리볼륨을 이용함으로써 가시화시간을 가속화시킬 수 있으며, 다중 볼륨 렌더링 방법은 투명도 가중치 혼합방법을 사용한 렌더링 방법으로 심장의 해부학적 형태와 좌심실, 우심실 간의 혼합된 렌더링 결과를 제시한다. 본 제안방법은 단일 볼륨 렌더링의 한계를 극복하여 복잡한 해부학적 형태로부터 관심부위의 형태와 상대적 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.

수공으로 이루어지는 치아 재건을 3차원 모델링을 통하여 좀 더 정확하고 빠르게 제작하는데 있어 Conus 내관을 정확히 모델링하는 것은 매우 중요하다. Conus 내관을 모델링하기 위해 치과 의사가 만든 구강의 석고 모형으로부터 얻은 3차원 정보에서 실제 치아와 갈아낸 부분과의 경계인 변연(margin)을 정확히 찾아야 한다. 본 논문에서는 변연을 찾기 위한 방법으로 면의 노말 벡터(normal vector)와 치아의 기준 벡터와의 각도의 변화량을 이용하는 방법을 제시한다. 또한 변연으로부터 컴퓨터로 Conus 내관을 제작하는 방법을 소개한다.

변형방법은 물체의 일부분 혹은 전체를 사용자가 원하는 결과의 형태로 변형하는 것으로서, 복잡하고 다양한 자유 형태 곡면들을 모델링하는데 필수적인 방법이다. 이러한 객체들을 제어하기 위한 기존의 방법은 접선벡터와 경계 교차 곡선들로 구성되는 패치들을 정의하고, 물체상의 이동된 점들에 대한 변화량을 계산하기 위하여 많은 계산량이 필요한 문제점이 있었다. 본 논문에서는 분할 경계 패치들을 이용하여 이러한 문제점들을 해결한 새로운 구간 변형 방법을 제시한다. 이 방법은 물체상의 변화량을 분할 경계 곡선에 필요한 형태 제어점으로 간주하여 형태 제어점을 이용하여 불규칙한 패치들을 계산하고 이를 이용하여 접속과 제어 및 국부수정의 변형 제어 방법을 제안한다. 또한 NURBs 보간을 이용하여 변형범위를 효과적으로 제어할 수 있는 방법을 제시한다.

컴퓨터 그래픽의 모델링에 있어서 메타볼은 인체를 모델링하기에 매우 적합한 모델링 요소로서 사용되어 왔다. 메타볼을 랜더링하는 방법으로서는 광추적기법(ray-tracing)이나, 메타볼을 다각형화하여 다각형랜더링가속기를 이용하는 것이 있는데, 전자는 높은 계산량으로 인해서 실시간으로 랜더링하기 어려운 문제가 있고, 후자인 경우에는 모델링 과정에서 메타볼로 구성된 모델로부터 다각형들을 추출하여 이를 랜더링 시에는 랜더링 가속기를 이용해서 실시간으로 랜더링 할 수 있는 장점이 있지만, 다각형을 추출하는 과정이 높은 계산량과 많은 메모리를 필요로 하므로 랜더링 시 모델의 특성이 변화하는 경우마다 많은 계산량을 필요로 하는 다각형화를 재 수행해야 하므로 실시간 랜더링이 어려운 문제가 있다. 메타볼로 구성된 모델로부터 다각형을 추출하는 방법으로 많은 연구가 진행되었지만, 이들 대부분이 많은 메모리와 높은 계산량을 요구하고, 다각형화를 가속화기위한 병렬화가 어려운 문제점이 있다. 이로 인해서, 본 논문에서는 다음과 같이 두 가지 특징이 잇는 메타볼 다각형화 알고리즘에 대해서 제안하고자 한다. 첫째로 기존의 방법에 비해서 적은 메모리를 사용한다. 둘째로 높은 병렬화로 하여금 계산량의 문제를 해결하고자 한다.

본 논문에서는 리던던트 웨이블릿 변환을 이용한 지형메쉬(terrain mesh)의 간략화 방법을 제안한다. 기존의 MRA(Multi-Resolution Analysis) 기법을 이용한 지형메쉬의 간략화 기법은 처리과정에서 다운샘플링이 일어나게 되어 지형 데이터 중요한 특성점을 추출할 때 부분적으로 손실된 데이터를 이용한다는 단점을 갖는다. 이 논문은 전처리단계(preprocessing process)에서 지형메쉬의 간략화를 목표로 하여, 지형의 중요점 추출과정에서 리던던트 웨이블릿 변환기법을 이용하며 지형의 중요점 추출의 정확도를 높이고, 지형데이터가 갖는 중복성 (redundancy)을 제거하여 방대한 지형데이터를 간략화하는 방법을 제안한다.

대부분의 3차원 모델을 가시화해주기 위한 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. 이러한 시스템들은 복잡한 3차원 모델을 원격 엑세스할 때에는 모델을 가공하지 않으면 전송 및 랜더링시에 많은 제약이 따른다. 이러한 전송 시간과 랜더링 시간, 저장공간을 줄이기 위해 모델을 간략화하거나 압축하는 많은 기법들이 소개되어져 왔다. 본 논문에서는 메쉬 간략화를 위해 소개되어진 많은 다른 방법에서 사용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 에지 축약을 위한 우선순위와 축약 이후 새로운 정점의 위치는 원본 모델을 참조하지 않고 간략화 단계의 모델에서 삼각형의 연결성(connectivity)과 정점의 위치만을 이용하여 계산하였다. 실제 이 방법은 방대한 다각형 메쉬를 간략화할 경우 메모리를 효율적으로 이용할 수 있으며, 처리 속도를 개선할 수 있다. 또한, 간략화이후에도 원본 모델의 위상(topology)을 유지할 수 있는 기법을 제시하고 있다. 세가지 모델에 대한 실험 결과에서 기하학적 에러(geometric error)를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법(QSlim V2.0)과의 비교에서는 처리 속도가 개선되었다.

간소화된 메쉬의 다중해상 표현은 실시간으로 원하는 해상 메쉬의 랜더링이 가능하고 저해상 메쉬에서 고해상 메쉬로의 전환이 시각적인 연속성을 갖는다. 또 메쉬의 공간마다 다른 해상도의 표현이 가능하다. 본 논문에서는 기존의 다중해상모델의 특징과 단점을 알아보고 다중모델링 이슈을 제시한다. 효율적인 가변 LOD를 위한 기존의 다중해상 모델을 일반화시킨 MT(MultiTriangulation)를 제시한다. MT의 구조적 특징, MT에서의 선택적 상세화와 시점과의 거리에 따른 가변 LOD 질의를 알아본다.

본 논문은 지금까지 환경 정보의 전달방법이 텍스트 위주이며 한정된 장소와 제한된 사람들에게만 보여주었던 것을 Java와 Java 3D를 사용하여 특별한 프로그램 없이 웹상에서 3차원 영상을 볼 수 있도록 한다. 각 지역별 환경 정보를 다양한 방법을 통하여 제공하며 실시간으로 갱신된 정보를 볼 수 있고, 또 축적된 자료를 애니메이션하여 정보의 변화를 볼 수 있다.

기존의 LOD 제어방법들은 랜더링속도를 성공적으로 증가시켜왔으나 오버헤드가 크다는 단점을 갖고 있다. 이러한 오버헤드는 각 vertex마다 view-frustum clipping, back-face culling, 스크린 공간 기하학적 오차계산과 같은 view-dependent refinement criteria를 측정하고, 메쉬의 LOD를 바꾸기 위해서 edge collapse/vertex split를 수행하기 때문이다. 제안하는 방법은 메쉬를 여러 개의 region들로 나누고 vertex가 아닌 region에 대해 view-dependent refinement criteria를 측정하므로 오버헤드가 훨씬 작다. 또한 각 region 들의 LOD가 바뀔 때 미리 만들어 둔 LOD 버전들중에서 하나를 선택하기만 하면 되므로, edge collapse/vertex split을 수행하는 오버헤드는 없다. 실험적으로 제안하는 LOD 제어방법은 기존의 방법들보다 작은 메모리를 사용하고 LOD 제어 오버헤드도 적으며, LOD 제어를 하지 않은 경우보다 2배-5배의 랜더링 속도향상을 얻었다.

본 논문은 수공으로 이루어지는 치과 치료 및 보철물 제작을 3차원 컴퓨터 모델링을 하여 좀 더 정확하고 빠른 시간에 처리할 수 있는 시스템을 소개한다. 이 시스템은 기존 2차원 기반이 아닌 3차원 기반으로 설계되었으며, 구강의 석고 모형을 3차원으로 컴퓨터에 모델링한 후, 모델링 정보로부터 능선(ridge), 교두(crusp), 피트(pit), 열구(fissure), 변연(margin) 등과 같은 치아 특성 정보추출과 교합면 생성을 통하여 보철물, 예를 들어 Conus 내관과 외관을 제작한다. 해부학적으로 무수히 많은 변수를 갖고 있는 구강 구조에 대해 본 논문에서는 이들 일련의 과정에서 요구되는 컴퓨터 모델링의 주요 기술들을 제시한다.

대부분의 다면체 모델 데이터의 표면과 지리 정보 시스템을 위한 지형 데이터는 삼각 분할을 통하여 만들어진 불규칙 삼각형 네트웍(Triangulated Irregular Network:TIN) 구조를 가지고 있다. 대용량 TIN 데이터를 그래픽스 시스템에서 빠르게 시각화 하는데는 많은 어려움이 있으므로, 일반적으로 TIN 데이터의 특징을 이용하여 압축된 데이터를 이용한다. 그러나 압축한 TIN 데이터는 부분적인 수정과 같은 연산을 수행하기 위하여 전체 데이터를 디코딩하고 다시 인코딩하는 과정을 반복하여 수행하므로 이같은 연산이 자주 발생하는 응용분야에는 부적합하다. 본 논문은 이러한 문제의 해결방안으로 삼각형 메쉬를 삼각형 스트립으로 재구성 한 후에 이 삼각형 스트립을 정점 체인과 각 정점의 차수 정보를 이용하는 저장하는 압축 알고리즘과 함께 이 알고리즘이 부분적인 불규칙 삼각망 수정에 유용하게 적용될 수 있음을 제시한다. 제안된 알고리즘은 각각의 정점 체인이 독립적으로 인코딩 가능하므로 불규칙 삼각망 정보를 수정할 경우 최소한의 인코딩과 디코딩으로 불규칙 삼각망을 수정할 수 있다.

본 논문은 3차원 볼륨데이터의 실시간 절단에 관한 연구이다. 3차원 데이터를 가시화하는 방법에는 서피스 렌더링과 볼륨렌더링이 있는데, 서피스 렌더링은 처리시간이 적게 걸리는 장점이 있고, 볼륨 렌더링은 데이터의 내부를 가시화할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 위 두 가지 방법의 장점을 이용해서, 시점에 변화를 주면서 3차원 데이터를 절단하여 내부를 실시간으로 가시화 할 수 있는 방법에 관해서 기술한다. 또한 3차원 데이터의 저장 공간을 줄여서 효율적으로 메모리를 사용할 수 있게 하였다.

실세계에서의 바람은 크게 자연 현상으로서의 바람과, 사람의 입, 선풍기, 에어컨, 환풍기 등에서 생성되는 인위적인 바람으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 인위적으로 생성되는 바람을 컴퓨터 그래픽스 분야에서 사용하기 위한 모델을 제안한다. 또, 가상환경에서 이 모델을 이용하여 생성된 바람이 물체와 부딪쳐서 만들어내는 힘을 효과적으로 반영하는 방법을 제시한다. 새로 제안한 방법은 가상 현실 환경과 같이, 실시간 처리를 필요로 하는 분야들에서도 적용 가능하도록 설계되었으며, 자연적인 바람에 대한 기존 연구 결과들과 통합되면 종합적인 가상 바람 생성 시스템으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

현실감이 있는 다관절체 물체의 동작을 만들기 위해 물리기반 모델링이 점차 많이 쓰여지고 있다. 이 방법에서는 충돌을 처리해 주어야 하는데, impulse를 이용하는 방법은 힘을 이용하는 방법보다 빠르기 때문에, 충돌반응에 많이 쓰여진다. 다관절체에 대한 impulse는 각각의 조인트들의 성질에 따라서 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 충돌반응을 위한 다양한 조인트들의 처리방법을 제시하고, 신속하게 처리할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 이용하면, 복잡하게 연결된 물체들이라도 조인트를 서로 조합하여 충돌반응이 가능하다.

본 논문에서는 트래커(tracker)라고 불리는 자기센서 내장 모션캡쳐 장치(장치명 INSIDETRAK)로 취득한 모션 데이터를 이용하여 캐릭터를 애니메이션하는 방법에 대해 기술한다. 이 방법은 PC를 이용하여 간단히 취득되는 저해상도의 위치 데이터를 스플라인 보간법에 의해 보간하고, 추정된 위치를 제약으로 inverse kinematics 방정식을 풀어 연속적인 동작을 재현한다. 이 기술은 최소의 모션 데이터로 리얼리스틱한 움직임을 재생하는 것이 가능하며 그 결과를 상호작용이 가능한 인터페이스에 적용시키거나 실시간 애니메이션에 활용하는 것이 가능하다.

여러 대의 카메라를 통해 캡춰된 2차원 데이터를 사용하여 3차원의 좌표를 추출하기 위해서는 각 카메라의 2차원 영상 데이터들의 대응점(correpondence point)을 구해야 한다. 이를 위해 에피폴라 제약조건(epipolar constraints)을 이용하여 에피포라 라인(epipolar line)에 근접한 점을 추출할 수 있다. 에피폴라 제약조건을 사용하면, 실제 원하는 점 이외에 많은 수의 고스트(ghost)가 발생할 수 있다. 또한 카메라로부터 은닉(occlusion)된 점들로 인해 모든 카메라에서 대응되는 점이 존재하는지의 여부를 보장할 수 없다. 본 논문에서는 가 카메라의 대응관계를 k-partite graph로 모델링하고, 전역 탐색을 위해 가중치를 적용하여 클릭(clique)을 추출함으로서, 고스트가 제거된 대응점을 구한다.

모핑 애니메이션은 컴퓨터 그래픽스 및 많은 응용에서 이용되고 있다. 모핑 애니메이션에서는 대부분 이미지들을 동영상 편집기 등을 이용하므로 많은 저장 공간을 필요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하는 한 방법으로 프랙탈 기법을 사용한다. 예를 보이기 위해 두 개의 나무 모핑 애니메이션을 보인다.

인간 동작의 애니메이션에 대해서는 지난 30년 동안 애니메이션 연구가들의 많은 관심을 모아 왔다. 최근에는 그 동안의 축적된 연구성과를 바탕으로 영화에 등장하는 인물을 애니메이션으로 처리하기 위한 디지털 액터의 연구가 진행되고 있다. 디지털 액터는 일반적인 휴먼 애니메이션에 의해 요구되는 사실성 면에서 차원을 달리하고 있다. 본 논문에서는 그동안 디지털액터의 모델링 및 애니메이션을 위한 여러 가지 방법들을 검토해 보고, 본인이 속해있는 서울대학교 휴먼애니메이션 연구단에서 수행해 가고 있는 연구테마와 중간 결과들을 소개한다.

본 논문에서는 의류 제품의 기획, 디자인 시제품 검토 등의 작업을 효과적으로 지원하는 의상 캐드 시스템의 창조 모델을 제안한다. 이 참조모델은 디자이너의 패션 일러스트 작업을 지원하는 스케치 시스템, 의상 캐드 전반에 걸쳐 사용되는 문양을 생성하는 문양 생성 시스템, 옷본 디자인 작업을 수행하는 옷본 편집 시스템, 그리고 시제품 검토를 위한 가시화 시스템으로 구성된다. 또한 본 문에서는 이러한 시스템들을 구현하기 위한 관련 이론들을 제시하고 시제품을 구현한다. 구현된 시스템들은 기존의 상용화된 캐드 시스템들보다 고급화된 디자인 환경을 제공함으로서 의상 디자인 작업을 효과적으로 지원한다.

현재는 HTML(Hypertext MarkUp Language) 기반의 웹 페이지가 가장 널리 사용되고 있다. 그러나 사용자의 요구는 갈수록 높아져 2차원의 HTML로서는 표현하지 못하는 3차원 세계의 구현을 갈구하고 있다. 그래서 탄생한 것이 VRML(Virtual Reality Modeling Language)이며 현재 ISO 표준안으로 지정되어 있다. 사용자는 VRML로서 3차원 세계를 구현할 수 있지만, 가상세계의 규모가 커지고 복잡해지면서 문서편집기만으로 구축하기는 거의 불가능하다. 이런 이유로, 기존의 저작도구가 출현하게 되었고, 사용자에게 많은 편이를 제공하였다. 하지만, 이것 역시 몇 가지 문제점 (객체 설계 능력, VRML에 관한 지식 숙지, 일반 사용자에게 부담되는 비용) 때문에 VRML의 대중화를 방해되는 요소로 작용하고 있다. 그러므로 앞에서 제시한 문제점을 개선하기 위해, 사용자가 복잡한 가상객체를 디자인하는 것이 아니라 웹에서 이미 디자인된 객체와 개인자료를 합성하게 함으로써 일반 사용자에게 부담을 크게 줄일 수 있는 새로운 방법으로 개발했다. 그러므로, 본 논문은 인터넷 사용자라면 누구나 쉽게 가상공간을 제작할 수 있는 웹 기반의 저작도구인 WVRAT(Web based Virtual Reality Authoring Tool)의 설계 및 구현에 대해 기술한다.

GRASS는 GIS 공개 소프트웨어로서, 이의 효과적인 활용은 비용 면이나 기술 개발 및 축적 면에서 국가적으로 중요하다. 생물, 지질, 환경 등의 과학 기술 분야에서는 방대한 자료를 3차원적으로 표현하고 분석해야만 하는 경우가 많이 있다. 본 논문은 GRASS의 3차원 기능을 이용하여 식물의 서식 분포를 시각적으로 표현하는 방법과 실제 구현 사례를 기술한다. 지역으로는 내장산을 선택하였으며, 환경부에서 제공하는 실제 내장산 DEM 자료를 사용하였다. 식물 분포 표시를 위해 GRASS가 제공하는 컬러-기반 3차원 디스플레이 기능을 사용하였다.

최근 WWW(World Wide Web)이 확산되면서, 정보들을 좀 더 자유롭게, 시간과 공간의 제약을 받지 않으면서 이용할 수 있게 되었다. 하지만, 초기 Web 기반 기술은 2차원적이고, 수동적인 정보를 제공하는 정도였다. 이에 비해 사용자들은 좀 더 실제의 세계와 유사한 3차원 환경에서, 능동적으로 참여하기를 원했고 이런 사용자들의 욕구에 발 맞춰 많은 기술들이 쏟아져 나오기 시작했다. 본 논문에서는 최신의 VRML과 JAVA기술들을 활용하여 Web 상에서 3차원 실시간 방송 시스템을 구현하였다 클라이언트가 직접 방송에 참여하거나 관람만 할 수 있는 모드를 제공하고 있으며, 실제 방송 참여자들은 자신의 아바타(avatar)를 선택하여 행동 콘트롤러와 자동 행동 발생시스템을 통해 좀 더 동적인 동작과 함께 방송에 참여할 수 있도록 하였으며, 일반 관람인의 경우 웹상에서 실시간으로 방송이 진행되는 모습을 볼 수 있다.

많은 처리시간을 요구하는 대규모 3차원 데이터의 영사화(대규모 볼륨렌더링)에서는 병렬처리가 반드시 요구된다. 대규모 볼륨렌더링의 처리시간은 크게 데이터입력 시간과 입력된 데이터의 영상화(연산) 시간으로 구성된다. 따라서 데이터 입력 과정과 연산 과정 모두를 병렬화할 필요가 있다. 입출력 병렬화 및 알고리즘 병렬화는 각각 독립적으로 적용가능하다. 본 논문에서는 (1)순차 볼륨렌더링, (2)병렬연산 기반 볼륨렌더링, (3)병렬입출력 기반 볼륨렌더링, (4) 병렬연산 및 병렬입출력 기반 볼륨렌더링 등 네 가지 경우를 각각 구현하여 성능을 비교하였다. 실험결과에서는 병렬연산 및 병렬 입출력이 동시에 적용되는 (4)가 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 나타났다.

본 논문은 한 물체에 대해 스캔 위치 정보가 없는 여러 시점의 레인지 이미지들로부터 3차원 형상 복원을 위한 정합 알고리즘을 제안한다. 기존의 정합 방법은 스캔 위치 정보와 기하학 정보를 이용하여 레인지 이미지들을 정렬시킨 반면, 본 논문의 정합 방법은 스캔 위치와는 독립적으로 수행되며 기하학 정보와 텍스쳐 정보를 함께 이용하여 정렬시킨다. 그러므로 텍스쳐가 있는 여러 장의 레인지 이미지들로부터 3차원 형상을 보다 정확하고 효율적으로 복원할 수 있다.

본 논문은 매쉬 분할시 생성되는 정점들과 그 점들의 극한위치와의 차이로 정의되는 근접거리 메트릭을 이용한 적응적 Loop 메쉬분할법을 제안한다. 근접거리 메트릭은 모든 approximation 분할법에 적용가능하며, 이 메트릭을 이용하여 초기메쉬를 사용자 입력 허용치에 따라 적응적으로 분할하여 적은 데이터로 극한메쉬에 근접한 결과를 생성할 수 있다. 또한, 본 논문에서 제시한 적응적 Loop 분할법은 다단계 메쉬표현이나 메쉬 편집 등 Loop 메쉬분할법이 사용되는 알고리즘에 유용하게 적용시킬 수 있다.

칼라 프린터 장치에서는 색을 표현할 수 있는 영역이 사용자가 눈으로 색을 인지하는 영역보다 작다. 또한 잉크의 특성 및 프린터 장치의 하드웨어적 특성이 비선형적인 성질을 갖는다. 때문에 원본 이미지를 프린터로 출력하면 원본과는 다른 왜곡된 칼라의 이미지가 출력된다. 그래서 원색을 재현하려는 다양한 방법으로 잉크의 조절, 프린터 장비의 특성화 및 재현 영역 일치화 기법 등이 연구되고 있다. 본 논문에서는 잉크젯 프린터의 K9black) 잉크와 CMY(Cyan, megenta, yellow) 잉크와의 관계를 살펴보고 이 특성을 이용해 검정 잉크를 조절하는 방법인 BPA(Black Printer Algorithm)를 구현하였다. BPA를 사용하면 색조(contrast)의 향상뿐만 아니라 C, M, Y를 K로 대치하기 때문에 경제적인 효과도 기대할 수 있다. 결과에서는 성능 테스트와 성능 향상을 위한 방법에 대해 논의하였다.

본 논문은 현실세계를 가능하면 사실적으로 표현하고 색감이나 형체를 실물처럼 느낄 수 있게 애니메이션화 했다. 그 대상은 사이버화석박물관, 패류박물관으로 했으며, VRML로 구성하고 20~40프레임의 2차원 정보를 연속적으로 연동시켜 현실감있게 구현하였다.

본 논문은 오일 파스텔(크레용) 및 파스텔이 종이에 실제 그려질 때의 과정과 여러 현상을 살펴보고 구현할 수 있는 방법을 제안한다. 오일 파스텔이 종이위에 묻을 때 생기는 무늬는 종이의 질감 때문에 발생한다. 이것을 표현하기 위해 프렉탈 버전의 셀룰러 텍스쳐 베이시스 함수(Cellular Texture Basis Function)를 사용하여 종이의 질감을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 종이 위에 브러쉬를 그릴 때의 작용과 색이 섞이는 과정 등을 살펴ㅗ고, 컴퓨터로 나타낼 수 있는 방법을 제안한다.

인터넷의 방대한 자료 중 필요한 자료만을 선별하고, 분석.종합하여 유용한 정보를 도출하는 능력이 더욱 더 요구되고 있다. 유용한 정보를 도출하기 위해서는 컴퓨터가 가지고 있는 정보처리 능력을 최대한 활용할 수 있어야 하며 교수자는 학습자에게 문제해결을 할 수 있도록 정보활용 능력을 길러주는 것이 교수자의 역할이다. 본 연구는 WWW에서 학습자와 학습자료간의 상호작용이 가능하도록 하였으며 학습자 상호간에도 상호작용이 가능하도록 공동학습장을 마련하였다. 또 교과학습을 효율적으로 하기 위해 홈페이지 제작학습 및 정보 검색방법, FTP 사용법, 압축/해제하기 등을 탑재하여 효율적인 정보활용을 위해 기본적인 도구들의 사용법을 습득할 수 있도록 하였으며, 학습자가 인터넷 홈페이지를 활용하여 과제 학습을 자기 주도적으로 해결함으로써 정보활용 능력을 신장시키는 시스템을 제안하였다.

웹 기반 교육은 학습자 중심의 교육 환경을 마련해 주고 있으며 학습자는 웹을 통해 스스로 학습하는 완전한 개별학습 뿐 아니라 학습자의 수준에 따른 심화 학습을 유도할 수 있고 교과서로 학습하는 것보다 다양한 학습 자료를 활용할 수 있으며 자기 주도적 ？？르 할 수 있는 이점이 있다. 이에 본 연구에서는 학습자가 자기 주도적으로 학습할 수 있는 이점이 있다. 이에 본 연구에서는 학습자가 자기 주도적으로 학습할 수 있는 음악과 웹 기반 코스웨어를 개발하였다. 특히 본 코스웨어는 초등 1, 3, 5학년의 음악과를 MIDI를 활용하여 개발하였다. 이의 개발로 학습자의 흥미와 호기심을 유발시켜 학습 의욕을 가져오는 환경을 구축하였다.

본 논문에서는 웹을 통한 한글 발음을 학습할 수 있는 "한글 발음교육 사이트"의 구축 사례를 소개한다. 기존의 한글교육 사이트는 자음과 모음에 대한 학습, 단어학습, 문장학습 등 한극학습에 대한 내용은 포함하고 있지만, 각 학습에서 문자에 대한 발음이 제시되지 않거나, 발음의 정확성이 떨어진다. 본 논문에서 소개하는 사이트는 한글학습에 있어, 한글의 발음과 발음에 대한 입술모양의 출력에 중점을 두어 구축하였다. 이를 위하여, 음성파일의 생성과 자모의 발음시 입술모양을 작성하고, 웹에서 음성과 음성에 대한 입술모양의 출력을 위한 HTML 문서 작성방법에 대하여 설명한다. 대하여 설명한다.

인터넷의 빠른 보급으로 인해 교육용 시스템은 독립형 교육시스템에서 최신의 정보를 실시간으로 얻을 수 있는 웹 기반 교육시스템으로 변화하고 있다. 본 연구에서는 학습자들이 제공한 프로그램을 관리자가 교육시스템내에서 구조체와 함수 단위로 분석한다. 분석된 구조체와 함수는 구조체 파일과 함수 파일로 파일 시스템에 저장되고, 저장된 구조체 파이과 함수 파일의 정보는 데이터베이스에 추가된다. 그 후, 제공된 소스 파일을 HTML문서로 변환하는 과정에서 구조체와 함수는 데이터베이스에서 구조체와 함수 파일을 찾게되고, 발견하면 각각의 파일 정보를 이용하여,

최근 사이버 공간(Cyber Space)을 통해 교육 수요자의 다양한 교육적 욕구를 만족시킬 수 있는 사이버 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 논문은 수년간의 학습 경영 활동에 대한 경험을 바탕으로 사이버 공간을 통해 효율적인 학습 경영을 할 수 있는 학습 홈페이지를 제작하여, 학습 경영 활동을 개선시키는 기법에 대해 기술한다. 이 논문에서는 효과적인 홈페이지 작성을 위해 학생-학부모-교사의 요구사항을 선물을 통해 분석하였고, 이를 바탕으로 학습 담임의 기능과 임무를 파악하여 중학교 3학년 1개 학급을 대상으로 학급 경영활동을 한 후, 그 결과물을 홈페이지에 구현하여 학습 경영 활동을 개선하였다. 이렇게 구성된 홈페이지를 통해 교사들은 학습 경영 활동의 개선에 필요한 사이버 공간 활용 방향과 흐름을 파악할 수 있게 되고, 학생은 컴퓨터를 매개로 한 의사소통을 통해 사이버 공간에서의 다양한 교육적 접근에 친숙하게 되며, 학부모는 시간적.공간적 제약 없이 자유롭게 학습의 행사나 학생에 관한 자료를 열람할 수 있게 된다.

최근 웹의 폭발적인 성장으로 인하여 웹을 교육의 매개체로 활용하려는 노력이 활성화되고 있다. 그러나 현재 대부분의 웹 기반 교육 시스템들은 대체로 수동적이며, 정적인 하이퍼텍스트 위주이기 때문에, 학습상황을 수시로 점검할 수 있는 상호작용기능이 부족하고, 특정 학습자의 학습결과에 따른 동적인 학습환경의 제시가 어렵다. 일반적으로 웹기반 교육시스템은 다양한 지식계층의 사람들에게 노출되어 있기 때문에 보다 상세한 학습전략이 요구되며, 따라서 최근에는 기존의 지능형 교수시스템(Intelligent Tutoring System: ITS)에서 연구된 풍부한 기술들을 웹 환경에 도입함으로서 보다 지능적이며 적응력 있는 시스템개발에 관한 연구가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 이러한 웹 기반 교육시스템에서의 문제점들을 해소하기 위한 한가지 방안으로 ITS의 동적 교수계획기법을 웹 기반 시스템에 도입한다. 문제영역으로 C 프로그래밍 언어 학습을 선정하여 이를 웹 기반 교수시스템으로 설계하고 구현하였다. 또한 기존 시스템들의 서버 집중형 구조에서 탈피하여 CORBA를 이용한 분산기반구조로 시스템 개발에 접근하였다.

본 논문에서는 지능형 교습시스템에서 필요한 교수 모듈을 분석하고 이에 근거하여 새로운 교습모듈을 제시하고 구현하였다. 학습자의 학습능력을 평가하고 이에 따른 교습 전략을 세우고 교습방법을 설정하기 위하여 학습자의 성향을 정확히 파악하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 구축된 지식베이스와 학습자 성향을 파악하는 history database를 근거하여 개념 지도(concept map)을 이용하여 학습자 성향과 학습자의 지식 정도를 정확히 파악하여 교습모듈을 제시.구현하였다.

기존 교수 연수체제는 전이 효과가 떨어지며 교사의 업무에 지장을 초래하게 된다. 이에 선정된 컴퓨터교육내용을 원격교육체제로 전환하여 기존 교사 연수의 단점을 극복하여, 효율성을 기할 수 있다. 컴퓨터교육내용을 원격 교육체제로 구축함에 있어서 다양한 원격교육매체의 특징과 가능한 학습 활동, 컴퓨터교육 내용의 특징에 따라서 원격 컴퓨터교육의 모형을 탐색하여 보았다. 그 모형은 자기주도적 학습활동에 기반한 코스웨어 모형, 토의 학습활동에 기반한 토의학습 모형, 대체 학습모형으로 일체학습 모형, 원격 교육의 모든 매체를 활용할 수 있는 문제결학습모형으로 분류하여 제시하여 보았다.

본 논문에서는 Windows NT 기반아래 구현된 멀티미디어 원격강좌를 구현하였다. Windows NT와 SQL Server는 사용자 인증 및 자원관리를 담당하며, 원격강좌 내의 모든 자료는 널리 쓰이는 HWP 형식자료를 활용할 수 있으며, 문서자료에 음성 및 동영상, URL 링크 등을 지원하는 PDF 형식으로 제공된다. 구현된 원경강좌를 활용한 운영결과와 향후 과제 등이 논의되었다.

인터넷의 발전과 함께 교육분야에서도 네트워크를 이용한 원격교육이 활발히 시도되고 있다. 현재의 내용 (Contents)기반 위주의 원격교육시스템은 단순히 인터넷에 원격교육서비스를 도입한 서버접근방식이다. 이는 고속의 랜(LAN)과 고가의 멀티미디어 장비를 갖춘 실시간 원격교육시스템에 비해 교육환경구축에 드는 비용이 저렴하고 접근이 쉽다는 장점이 있는 반면, 교사와 학생간의 상호작용이 어렵고 접근방식의 특성상 서버의 트래픽 집중과 접근이 쉽다는 장점이 있는 반면, 교사와 학생간의 상호작용이 어렵고 접근방식의 특성상 서버의 트래픽 집중과 클라이언트의 다운로드 지연을 초래하는 큰 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 교수와 학생간의 긴밀한 상호작용을 필요로 하는 원격교육환경에서 푸쉬기술 적용을 통해 내용기반 원격교육시스템의 문제점을 해결하는 효율적인 원격 교체 분배서버를 설계 및 구현에 관하여 다루었다.

본 논문에서는 전략적 경영정보시스템의 구축 방법론에 입각하여, 현재 교육부 주관 하에 보급되고 있는 '초.중등학교 종합정보관리시스템'을 분석하고 재설계 방안을 도출하였다. 초.중등학교의 내적 외적 환경, 교육의 비전과 목표, 주요 성공요인, 주요 업무상관도, 핵심 업무프로세스 등을 분석하여, 현재 보급 중인 시스템의 학교 적합도를 가늠하였다.