Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (KIISE)
- Semi Annual
- /
- 1598-5164(pISSN)
Domain
- Information/Communication > Information Processing Theory
2000.10b
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현존하는 다양한 군집화 알고리즘들이 개체들을 군집화하기 위하여 사용하는 기준들은 일반적으로 인위적으로 설정된 것들이다. 이러한 기준들은 개체들 자체로부터 나오는 자연스러운 기준이라기 보다는 군집을 위하여 임의로 선정된 것이므로 군집화의 기본 목적인 개체들을 자연스러운 그룹들로 분할하고자 하는데 있어 한계를 갖게 된다. 본 논문에서는 이러한 점에 주목하여 현존하는 자연계의 군집 법칙으로 대표되는 만유인력의 법칙을 사용한 개체 군집화 알고리즘을 제안함으로써 기본적인 목적에 충실한 군집화를 실현하고자 한다. 이 방법은 기존의 방법론들에서 찾아볼 수 없었던 자연 법칙에 근거한 새로운 군집화 시도일 뿐만 아니라, 초기조건에 관계없이 안정적인 성능을 보이고 또한 군집의 수가 자연 법칙에 따라 자동으로 결정되는 특성을 지니고 있어 다양한 실질적인 응용 분야에서 효과적으로 사용될 수 있는 새로운 군집화 도구가 될 수 있을 것으로 보인다.
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유전자 알고리즘을 적용하는 문제의 경우 일반적으로 집단의 크기를 가능한 한 크게 유지시킴으로써 최적의 해가 찾아지도록 한다. 그러나 개체 평가 비용이 상대적으로 큰 몇몇 특정한 문제의 경우 집단의 크기가 커지면 심각한 문제가 되기도 한다. 이러한 이유로 본 논문에서는 클러스터링 기법을 이용한 국소 평가 유전자 알고리즘을 제안하였다. 이 방법은 집단을 몇 개의 클러스터로 나누고 각각의 대표 개체를 평가한 후 나머지 개체들의 적합도 값은 간접적인 계산에 의해 얻어내는 방법으로, 적은 수의 평가만으로도 상대적으로 큰 집단을 유지시키는 효과를 얻을 수 있다. 일반적인 유전자 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안된 알고리즘이 효율적이었음을 알 수 있었다.
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전형적인 단순 유전자 알고리즘은 한 개의 모집단으로 구성되며, 진화 과정이 거듭되면 모집단의 개체들은 한 개의 전역해로 수렴하게 된다. 그러나, 많은 문제들은 여러 개의 최적해를 가질 수 있으며, 그것들 모두를 찾는 것이 중요한 경우가 많다. 이 논문에서는 모집단을 원환체(Torus)로 구성하고 개체에 이웃의 개념을 부여하여 모집단이 최적해 집단으로 수렴하는 유전자 알고리즘의 변형을 연구한다. 제안한 방법은 개체사이에 이웃이라는 개념을 부여함으로써 다수의 해를 동시에 찾는다는 생각을 넘어서 다양한 변형 유전자 알고리즘에 대한 새로운 모델이 될 것으로 기대된다.
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기존 진화 신경망 연구는 마지막 세대에서 최적의 신경망을 찾는 연구가 대부분이었다. 하지만 이 방법은 마지막 세대의 다른 신경망들이 진화와 학습을 통해 얻은 정보를 모두 무시한다. 최근에는 가능한 많은 정보를 이용해서 보다 뛰어난 성능의 시스템을 구축하기 위해, 마지막 세대의 모든 신경망들의 정보를 결합하는 다중 신경망에 관한 연구가 진행되고 있다. 효과적인 다중 신경망을 구축하기 위해서는 다양한 신경망들이 다중 신경망을 구성해서 서로 보완해 주도록 하여야 하는데, 아직까지 효과적인 다중 신경망 구축 방법은 나오지 않고 있다. 본 연구는 유전자 연산에서 다양한 해를 찾기 위해 사용하는 종분화를 이용해서 다양한 신경망들이 생성되도록 하는 다중 신경망 구축방법을 제안하고 실험을 통해 이 방법의 효용성을 보인다.
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진화 연산의 확률적 모델인 베이지안 진화 알고리즘이 개체군의 크기를 1로 제한하고 고정된 차원의 탐색 공간을 갖는 경우, 목표 확률분포에 수렴함이 이전 연구[2]를 통해 증명되었다. 본 논문에서는 개체군의 크기가 2 이상인 경우의 베이지안 진화 알고리즘을 개체군 자체를 하나의 상태로 보는 단일 체인의 베이지안 입자 필터(particle filter)로 변환하여, 입자 필터의 수렴 특성을 이용하여 목표 확률분포에 수렴함을 증명한다.
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에이전트를 다른 소프트웨어와 구별 시켜주는 요인들은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 가장 큰 특징은 에이전트의 자율성, 적응성, 그리고 지능을 들 수 있다. 이러한 것을 가능하게 만들기 위해서는 행동 선택을 유발하는 모티브의 생성이 자동적으로 이루어져야 한다. 이러한 행동 선택에 있어서 자동적인 모티브를 제공해 주는 것이 감정이다. 감정은 그것을 가지고 있는 자율 시스템이 그 동안 겪어온 외부 환경과 내부 상태에 대한 글로벌 상태를 함축하고 있다. 그러므로, 접근 가능한 정보와 자원이 제한되어 있는 자율 시스템이 다중의 목표, 환경에서의 모호성과 다른 에이전트와의 조정 등을 하는데 있어서 감정 모델은 유용한 해결책을 제시해 줄 수 있다. 본 논문에서는 에이전트가 환경과 적응하면서 변화하는 에이전트의 내부 상태의 변화와 외부 사건에 대한 에이전트의 인식과 평가를 계속 반영하여 에이전트가 시스템 환경을 경험하면서 가질 수 있는 에이전트만의 시스템에 대한 광범위한 시야를 갖도록 감정 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 또한 이렇게 생성된 감정 델을 통해서 에이전트에 특정 사건이 발생하였을 때 에이전트가 감정 모델에 기초하여 적절히 행동에 반응할 수 있는 적응적 에이전트 모델을 제시한다.
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인터넷 사용의 급속한 증가로 인해 사용자는 많은 양의 정보들을 웹페이지를 통해서 공유할 수 있게 되었다. 그러나 웹문서들 중에는 구성이 제대로 되어있지 않아 원하는 정보를 얻기 위해 사용자의 많은 행동을 요구하기도 하며 존재하지 않거나 변경되기 전의 사이트를 링크 함으로써 인터넷 사용의 효율성을 저하시키는 문서들도 있다. 본 논문에서는 웹사이트의 효율성을 검토하기 위한 방법으로 웹사이트의 구조분석을 위한 에이전트의 구현에 대해 설명한다. 웹사이트 구조분석을 위한 에이전트는 해당사이트와 연결된 문서들의 구조 및 이들의 연결관계를 조사하여 사용자에게 제시함으로써 웹사이트의 구조를 한 눈에 파악할 수 있도록 한다. 이러한 구조분석 에이전트는 웹문서 구조에 기반한 정보검색에 유용하게 사용될 수 있다.
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인터넷이 급속도로 성장함에 따라 웹사이트의 숫자도 늘어나고, 많은 정보들이 등록되었다. 웹사이트들은 사용자의 정보획득을 위해 다양한 하이퍼링크를 제공하고, 전문(full-text) 검색엔진을 도입하기도 하나, 웹사이트에 등록되는 정보의 양이 많아지면서 전문검색엔진의 유용성이 점점 줄어들고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 좀 더 친근하고 빠른 방법으로 웹사이트에 있는 정보를 습득할 수 있도록 하는 대화형 도우미에이전트를 제안한다. 즉, 사용자가 일상적으로 사용하는 자연어로 된 문장을 웹사이트 내의 도우미 에이전트와 주고받음으로써, 사용자가 원하는 정보를 얻을 수 있도록 한다. 도우미에이전트의 지식을 패턴-답변형태로 저장하고, 순차적 패턴매칭 기법을 이용하여 사용자가 원하는 대화를 이끌어낸다.
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멀티에이전트 시스템(MAS: Multi-Agent System)에서 에이전트들 사이의 목표 충돌은 일반적으로 발생 가능한 상황이고, 어떤 에이전트가 다른 에이전트에 관한 모든 지식을 가진다는 것은 불가능하기 때문에 상대방에 관한 부분적인 지식만을 가진 상황에서 목표 충돌을 해결할 수 있는 협상은 중요하다. 본 논문은 MAS에서 믿음(Belief), 소망(Desire), 의도(Intention)를 에이전트 구조의 핵심 요소로 가정하고 이러한 구조를 가지는 BDI 에이전트를 논리 프로그래밍의 입장에서 표현한다. 또한 서로 다른 목표를 가진 BDI 에이전트들이 서로 협상하여 문제를 해결하는 과정에서 발생하는 에이전트들 상호간의 목표 충돌을 해결하는 방법을 제시하며, 이 방법의 효과성을 검증하기 위하여 JAVA와 PROLOG를 결합시킨 InterPROLOG 프로그래밍 언어로 구현하여 시험한다.
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전자상거래 기술의 발전에 따라 사용자를 대신하여 협상을 수행하는 소프트웨어 에이전트의 활용에 대한 연구가 진행되고 있다. 협상 에이전트는 협상의 양측인 구매자와 판매자를 대신하는 멀티 에이전트로 쌍방향의 협상이 이루어지며, 가격을 통한 단일 속성으로 시간에 따른 협상이 연구되어 왔다. 본 논문은 단일 속성과 다중 속성에 대한 두 가지 방식의 효율적인 협상을 제공하기 위한 협상 에이전트를 제안한다. 다중 속성에 대한 협상은 지원자가 원하는 협상 요소를 결정하며, 각 속성간의 중요도에 따른 가중치를 부여한 협상 알고리즘과 자율 협상을 위해 전략을 제안한다. 인터넷을 이용한 채용이 보편화되어 지원자와 고용자의 단일 속성과 다중 속성에 대한 협상이 요구되는 시점에서, 인터넷 채용 시스템에서 지원자, 고용주를 대신하는 협상 에이전트를 적용시켰다.
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사회의 복잡화와 인터넷의 성장으로 인하여 매일 급속도로 증가하고 있는 정보들을 사용자가 모두 검토해 보고 자신의 기호에 맞는 정보들만 선택하여 사용하기는 어려운 일이다. 이를 보완하기 위해 자동화된 정보 여과 기술이 사용되는데 대표적인 방법으로 내용 기반 여과(information Filtering) 기술과 협력적 여과(Collaborative Filtering) 기술이 있다. 이 중 협력적 여과 기술은 정보의 속성을 고려하지 않는다는 단점을 가지는데 본 논문에서는 이를 보완하여 정보의 대표 속성을 중심으로 선호도 예측을 수행하는 개선된 협력적 여과 방법을 제안한다. 그리고 기존 협력적 여과 기술과 예측의 정확성에 대하여 성능 비교 실험을 수행함으로써 제안한 방법의 타당성을 제시한다.
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디스크상의 개별 파일들은 디스크에 추가, 변경, 그리고 삭제됨에 따라 디스크의 서로 다른 영역으로 분산될 수 있다. 이러한 경우 개별 파일을 구성하고 있는 모든 조각들을 찾는 조각모음은 많은 파일 블록의 이동 때문에 근본적으로 많은 시간이 요구되는 작업이다. 그러나 기존의 방법은 공통적으로 조각모음을 수행하는데 각 조각파일의 모음 순서를 고려하지 않는다. 즉, 조각난 차례대로 조각모음을 수행한다. 이 논문에서는 유전자알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용하여 가장 효율적인 조각모음 순서를 결정하는 방법을 제안하고 평가한다.
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S/W 산업 시대의 국방정보시스템은 대규모화되고 높은 실시간성과 정확성의 요구로 S/W의 복잡성이 증가하고 있으며, 요구되는 기능과 성능이 매우 다양해지고, 사용자의 요구사항도 매우 가변적인 방향으로 발전하고 있다. 본 논문에서는 국방정보시스템의 특성을 명확히 파악하고, 특성에 따라 국방정보시스템 S/W 개발비용 산정에 영향을 미치는 영향요소를 식별한 후, 기존의 '한소협' 모델을 바탕으로 S/W 개발비용 보정계수로 적용할 영향요소와 기능점수를 산정하기 위한 기술적 복잡도 요소로 재분류하였으며, 기존의 '한소협' 모델의 절차와 각종 보정계수의 적용방법을 국방정보시스템에 적합하도록 수정 보완하는 방식으로 국방정보시스템의 S/W 개발비용 산정 지원용 전문가시스템의 도메인 지식을 개발하였으며, 이러한 도메인 지식 개발은 궁극적으로 완벽한 전문가시스템 개발에 밑거름이 될 것이다.
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본 논문에서는 최근 다양한 분야에 응용되고 있는 Computer-supported Cooperative work(CSCW)를 위한 새로운 구조적 모델을 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 구조적 모델은 현재까지 만들어져온 CSCW 시스템 모델들의 특징과 구조를 분석하고서, 분산 환경을 기반 환경으로 해서 보다 객체 지향적으로 설계한 것으로서 완벽한 peer to peer의 구조를 취한다. DOVE(Distributed Objected-oriented Virtual Environment)라는 분산 환경 하에서 설계된 본 시스템은 DOVE가 제공하는 서비스의 하나인 객체 그룹 원격 호출(Object group method invocation)을 이용해서 객체들에 대해서 멀티캐스팅하는 방식을 사용했으며 이를 통해 cooperative work를 위한 최고의 성능을 제공할 수 있도록 설계되었다.
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본 논문에서는 분산 협력 에이전트를 이용하여 정보 변화를 빠르게 감지할 수 있는 에이전트 시스템을 제안하고자 한다. 일반적인 정보 변화 에이전트는 중앙 집중적인 구조를 가지고 있으며 일정한 시간 간격마다 정보 변화 여부를 검사하게 된다. 본 논문에서는 중앙 집중적인 구조가 가지고 있는 서버의 과부하 및 블러킹 문제를 분산 환경의 협력 에이전트를 이용하여 해결하고자 한다. 같은 웹 페이지의 정보 변화를 감시하는 에이전트간 협력을 통해 새로운 정보의 갱신된 사실을 알게 되면 에이전트는 같은 그룹에 속한 다른 에이전트들에게 이 사실을 알림으로써 보다 빠르게 정보 변화를 감지할 수 있다. 또한 에이전트가 사용하는 네트웍 사용을 줄일 수 있게 된다.
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본 논문은 사용자를 대신해서 웹상의 여러 곳에 존재하는 정보를 추출하고 통합하여 사용자에게 제공하기 위한 에이전트 시스템을 설계하고자 한다. 정확한 정보 추출을 위해서는 추출하고자 하는 정보의 위치를 찾아내는 정보 추출 규칙이 요구된다. 이러한 규칙을 알아내기 위해서 본 논문에서 제안하는 시스템은 XML로 기술된 도메인 지식을 이용한다. 이 도메인 지식은 논리적 라인의 의미 분석에 사용되며, 논리적 라인의 의미를 기반으로 도메인 문서에서 추출해야 하는 정보의 패턴을 학습한다. 학습된 패턴에서 XML로 기술된 규칙을 생성하는데, 이 규칙은 Wrapper이 된다. 이렇게 생성된 규칙을 이용해서 정보를 추출하게 되며, 추출된 정보를 통합해서 사용자에게 제공하게 된다.
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기존의 진화 연산의 한계를 극복하기 위해서 탐색점 분포 학습 알고리즘(Estimation of Distribution Algorithm)이 부각되고 있다. 탐색점 분포 학습 알고리즘은 데이터의 분포를 파악하고, 파악된 분포를 이용해서 새로운 학습 데이터를 생성하는 일련의 과정을 통하여 최적화 문제를 해결하는 방법이다. 그런데, 기존의 탐색점 분포 학습 알고리즘들은 대부분 이진 벡터값을 가지는 최적화 문제들만을 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 비감독 확률 신경망 모델인 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 학습하여 연속 함수 최적화 문제를 해결하는 방법을 개발하였다. 테스트 함수들에 대해서 실수 표현형을 사용한 유전자 알고리즘과 결과를 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.
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인터넷에 돌아다니는 정보의 양은 무한정에 가까워지고 있고 이용자는 필요한 정보들을 얻을 수 있게 되었으나 검색 가능한 정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자는 정보검색을 하는데 있어 어려움이 따랐고, 이는 원하는 정보만을 필터링하여 보여주는 정보검색방법이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 웹 사용자들이 정보검색을 하는데 원하는 정보를 정확하게 찾아주기 위해 웹 문서에 대한 TAG 가중치와 관련용어 영역지식의 구축 및 웹 문서 평가작업을 통한 Term의 웹 문서 DF테이블의 구축을 이용한 필터링 방법을 제안하고 그 유효성을 확인하였다.
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인터넷의 활성화로 많은 사람들이 인터넷을 이용하고 이에 따라 인터넷을 이용한 서비스도 홍수를 이루고 있다. 이에 따라 인터넷을 상업적 목적으로 사용하는 서비스도 증가하고 있다. 그러나 많은 인터넷 서비스들이 고객들에게 획일적이고 일률적인 서비스만을 제공한다. 각각의 고객에게 취향과 관심분야에 따른 차별화 된 서비스가 필요로 한다. 각 고객에게 1대 1로 차별화 된 service를 제공하기 위해서 먼저 각 고객을 구별하고 그 고객의 취향과 관심분야의 파악을 위해서 인터넷에서의 행동을 관찰한다. 또한 고객의 관리를 위해 고객을 필요에 따라 그룹화하고, 고객과 직접 접촉을 통해 고객 정보를 파악할 수도 있다. 파악된 고객 정보의 효율적 저장과 분석을 위해서 decision tree를 이용해 학습을 한다. 고객의 행동의 특성상 incremental한 학습 알고리즘을 사용하며 고객의 선호도를 이용한 decision tree를 이용한다. 학습된 결과를 이용해서 1대 1 서비스를 제공함으로써 고객에서 편리성을 제공하고 서비스에 대한 친밀감과 고객의 흥미를 유발할 수 있다.
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웹 개인화 기술의 발달은 많은 업체들이 기존 고객의 유지와 신규 고객의 확보를 위한 수단을 제공하였다. 현재의 개인화 기술은 크게 내용 기반 그리고 협력적 정보 여과 방식에 기반한 기술로 나뉘어질 수 있다. 내용 기반 정보 여과 방식에 기반한 개인화 기술은 멀티미디어 정보로 표현된 대부분의 웹 오브젝트(페이지, 이미지, 동영상, 사운드, 상품 등)에는 적용하기 어렵고, 협력적 정보 여과방식은 Cold Start Problem과 단일 도메인내에서의 개인화 서비스만이 가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 협력적 정보 여과 방식과 데이터 마이닝 기술 중의 연관 규칙 생성 방법을 혼합한 웹 개인화 시스템을 제안한다. 다양한 멀티미디어 형태로 표현되는 웹 오브젝트의 내용 분석이 어려우므로, 각각의 오브젝트를 하나의 아이템으로 인식하고 개인화 서비스를 시도하는 협력적 정보 여과 방식을 채택하였다. 협력적 정보 여과의 결과로 발견된 도메인별 유사 사용자의 웹 오브젝트 사용 정보를 연관 규칙 생성 알고리즘에 적용하여 오브젝트간의 연관성을 발견한다. 발견된 오브젝트간의 연관성은 서로 다른 정보 도메인의 오브젝트가 현재 사용자에게 흥미있는 것인가를 예측할 수 있는 자료로서 사용될 수 있다. 협력적 정보 여과 방식에 의해 생성된 오브젝트의 선호도값과 오브젝트 연관성 정보를 비교하여 사용자에게 개인화된 웹 서비스를 제공한다.
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웹에서 공개하는 정보의 많은 부분이 문자에 의존해서 제공되고 있으며, 이렇게 단어의 여러 형태로 구성된 웹 문서에서 원하는 정보를 찾아 추출하기 위한 노력은 다양하게 시도되고 있다. 본 논문에서는 전자부품관련 정보 제공 사이트와 관련해서 텍스트 기반과 웹 문서가 갖는 특별한 형태의 태그를 포함하는 형태에서 테이블 형식의 정보 표현과 같이 반 구조적(semi-structured) 문서에서의 정보 추출 방법과 이를 적용한 시스템을 구성하여 정보 추출의 가능성을 제시하고자 한다.
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군집화는 데이터 집합을 유사한 데이터 개체들의 군집들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 대부분의 군집화 기법들은 비교적 적은 양의 데이터를 대상으로 한 것이고 다차원 대용량의 데이터 처리에 관한 문제는 다루지 않고 있어서 데이터 마이닝을 위한 군집화 기법으로는 부적절하다. 따라서 본 논문을 통해 대용량의 데이터에 적용할 수 있는 새로운 군집화 알고리즘인 계층적 대표값 군집화(HRC) 기법을 제안한다. HRC는 자기조직화지도와 계층적 군집화 기법을 접목한 하이브리드 방법으로 두 단계에 거쳐 군집화를 수행한다. 첫 번째 단계에서 자기조직화지도를 통해 데이터를 요약하고, 두 번째 단계에서 요약된 대표값 정보만을 가지고 계층적인 군집화를 수행한다. 또한, 두 번째 단계의 계층적 군집화 적용시 양질의 군집을 발견하기 위해 군집간의 유사도를 측정하는 새로운 척도를 고안하였다. 그리고 실험을 통해 HRC와 기존 군집화 알고리즘이 발견한 군집의 질을 비교하여 성능을 평가했다.
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인터넷을 효과적으로 검색하기 위하여 검색엔진을 많이 이용하고 있다. 그런데 문서의 키워드를 추출할 적에 지금까지는 Anchor Text를 염두에 두지 않았었다. Anchor Text는 사람이 직접 요약한 것이고(요약성), 하이퍼링크를 포함하는 웹 문서에 반드시 존재하므로(보편성) 그 하이퍼링크가 가리키는 곳의 문서의 키워드를 추출에 적합한 용도가 될 수 있다. 웹 그래프는 이러한 Anchor Text를 이용하여 키워드를 추출함으로써 문서와 문서간, 단어와 단어간의 관계(연관성)까지도 나타내 줄 수 있게 한 검색 엔진 시스템이다. 그러나 Anchor Text 자체가 본문의 내용이 아니고, Anchor Text를 작성한 사람에 따라 다르게 작성되며, 본문의 내용과 무관한 내용도 작성할 수 있다. 따라서 Anchor Text 자체를 어떠한 여과 없이 문서의 키워드로 받아들이긴 힘들다. 본 논문에서는 TFIDF를 통해 좀 더 정확성이 있는 키워드를 추출하였다.
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방대한 웹에서의 자신이 원하는 정보를 정확히 얻어내기란 매우 어렵다. 현존하는 대부분의 검색엔진들은 내용기반 방식을 이용하므로, 검색 질의어의 모호성에 적절한 대응을 하지 못하고 있다. 다시 말하면 일반 사용자들이 사용하는 질의어들은 다의어로 표현되는 것이 빈번히 나타나지만, 사용자가 나타내고 싶어하는 질의어의 정확한 의미에 대하여서는 검색엔진 자체로써는 해결할 수 없다. 특히, 빈번히 사용되지 않는 어휘의 의미를 가지고 검색엔진에 질의를 할 경우, 질의어의 형태만 같고 일반적으로 널리 사용되고 있는 어휘의 의미와 관련 있는 웹 페이지들만을 사용자에게 보여주게 된다. 이러한 점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사용자의 명시적 반응을 받아들이는 사용자 인터페이스와 워드넷(WordNet)을 이용하여 질의어의 모호성 해결하였다.
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클러스터링이란 주어진 데이터들을 유사한 성질을 가지는 군집으로 나누는 것으로 많은 분야에서 응용되고 있으며, 특히 최근 관심의 대상인 데이터 마이닝의 중요한 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 병렬 탐색을 통해 최적해를 찾는 진화알고리즘을 사용하여 지역적 최적해에 수렴되는 문제점을 개선하였으며, 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정할 수 있게 하였다. 또한 진화알고리즘의 단점인 탐색공간의 확대에 따른 탐색시간의 증가는 휴리스틱 연산을 정의하여 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 가우시안 분포 데이터를 사용하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다.
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최근 고성능 PC의 보급과 네트워크의 발달로 인하여 인터넷의 가용 정보가 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 우리는 인터넷을 사용하여 많은 정보를 얻고 있다. 그러나 인터넷에 존재하는 정보는 수많은 웹 서버에 주소(URL)를 가지고 존재하게 되는데 사용자는 자신이 관심 있는 정보의 사이트를 재방문하기 위하여 웹 브라우저 북 마크 기능을 사용한다. 그러나, 북 마크를 효율적으로 사용하기 위해서는 북 마크 분류, 수정, 편집, 정렬등의 북 마크 관리가 필수적이지만 이와 같은 북 마크 관리 작업이 전반적으로 수작업으로 이루어져야 하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 한가지 방법으로 웹 문서 분류를 위한 기계학습법을 적용하여 사용자의 북 마크를 카테고리별로 자동으로 분류, 재정렬해주는 북 마크 자동 분류 에이전트를 개발하고자 한다. 대표적인 분류 에이전트 시스템으로는 전자우편 분류 에이전트인 Maxims, 뉴스 기사 분류 에이전트인 NewT, 엔터테인먼트 선별 에이전트인 Ringo 등이 있으며, 이러한 시스템들은 분류 대상과 분류 방법, 기능 등에서 차이를 보이고 있다. 본 논문에서는 대표적인 교사학습 방법인 나이브 베이지안 학습법을 사용하여 북 마크를 자동으로 분류하는 북 마크 자동 분류 에이전트를 설계, 구현하였다.
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연관 규칙 마이닝 과정에 참조되는 일반 개념 계층은 개념간의 명확한 관계만을 표현한다. 실제로는 개념 사이의 관계가 애매한 경우가 많다. 이 논문에서는 개념간의 애매한 관계까지 반영할 수 있는 퍼지 개념 계층을 이용하여 일반화된 연관 규칙을 마이닝하는 방법을 제안한다. 퍼지 개념 계층에서의 하위 개념을 상위 개념으로 적절하게 반영하는 방법과 마이닝된 연관 규칙에서 중복되는 규칙의 가지치기(pruning)에 사용되는 측도를 소개한다. 또한 퍼지 개념 계층을 이용한 일반화된 연관 규칙 마이닝 방법의 응용성을 보이기 위해 실험 과정과 결과를 보인다.
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정보기술의 발전은 기업들로 하여금 많은 양의 데이터를 기업내부에 축적할 수 있도록 하였지만, 축적된 데이터로부터 기업의 경쟁력을 강화시킬 수 있는 정보를 얻을 수 있는가의 여부는 별개의 문제이다. 즉, 최근 기업들은 최선의 의사결정을 내리는데 필요한 정보 또는 지식을 축적된 데이터로부터 가공해 낼 수 있는가의 여부에 중요한 관심사를 가지고 있다. 데이터마이닝은 바로 이와 같은 요구사항을 충족시키는 새로운 정보기술의 활용방법이다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 데이터마이닝을 접할 수 있게 하기 위해서 데이터마이닝 솔루션인 EasyMiner를 설계하였다. EasyMiner는 데이터베이스에 독립적으로 접근하여, 제공되는 마이닝 기법을 수행할 수 있다. 제공되는 마이닝 기법으로는 분류, 군집화, 연관규칙 그리고 기초통계를 지원하고 있으며 또한 기법들에 의해 생성된 지식들을 사용자에게 쉽게 이해시키기 위해 각 기법의 결과에 대한 가시화를 설계하였다. 본 논문에서는 데이터마이닝 솔루션인 EasyMiner 설계 및 구현에 관하여 제시한다.
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데이터마이닝 문제는 데이터를 그 속성들에 따라 분류하여 예측하는 것뿐만 아니라 분류된 속성들간의 연관성에 대해 잘 설명할 수 있어야 한다. 일반적으로 변수들간의 연관성을 잘 설명할 수 있으면서도 높은 예측력을 가지는 방법으로는 베이지안 네트웍 분류자(Bayesian network classifier)가 있다. 그러나 이것은 데이터 마이닝과 같은 대용량 데이터에서는 성능이 떨어지는 단점이 있다. 이에 이 논문에서는 최근 RBF 신경망이 입력변수 선정문제에 성공적으로 적용된 Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo 방법을 이용하여 최적의 입력변수들만을 선택하여 베이지안 네트웍을 학습하는 Selective BN Augmented Naive-Bayes Classifier를 새로운 방안으로 제안하고 이를 실제 데이터마이닝 문제에 적용한 결과를 제시한다.
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인터넷상에는 다양한 온라인 쇼핑몰들이 존재한다. 그러나 쇼핑몰의 다양성으로 인해 사용자들의 혼란은 오히려 증가하고 있으며, 최근에는 다양한 쇼핑몰들을 하나로 통합하여 서비스를 제공하는 시스템이 많이 개발되어 사용되고 있다. 그러나 통합 서비스를 제공하는 대부분의 시스템들은 사용자 개인의 성향은 고려하지 않고 모든 사용자에 대해 일괄적인 서비스를 제공함으로서, 결과에 대한 만족도는 사용자가 늘어날수록 감소하게 된다. 본 논문에서 제안하는 비교쇼핑에이전트는 시스템에서 제공하는 획일적인 서비스가 아닌 사용자 자신의 관심분야에 맞는 개인화 된 비교쇼핑에이전트를 구축함으로서 상품검색에서의 불필요한 시간과 노력의 낭비를 줄일 수 있도록 한다.
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본 논문에서는 상거래 환경에서 구매자와 비구매자들에 대한 데이터를 학습한 후, 잠재고객들 중에서 구매 확률이 높은 사람을 예측하는 문제에 효율적으로 접근하기 위해 능동적인 데이터 선택 기법을 이용한다. 실험 데이터는 ColL Challenge 2000에서 얻은 데이터로서, 구매자들의 정보보다 비구매자들의 정보가 더 많기 때문에 상당히 균형이 맞지 않는다. 따라서 모든 데이터를 한꺼번에 학습하는 경우에 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 RBF 기반의 신경망을 가지고 능동 학습을 함으로써 기존의 뱃치학습 보다 예측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 보인다.
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본 논문에서는 유전자 프로그래밍을 이용하여 판단 기준을 탐색할 수 있는 자율 이동로봇의 센서 해석회로를 진화 하드웨어상에 구현하였다. 자율 이동 로봇은 센서 정보를 통하여 환경 정보를 인지하고 자율성을 유지한다. 그러나 기존의 센서 체계는 첫째, 잡음의 영향을 심하게 받으며, 둘째 같은 환경에 대하여 동일한 종류의 센서라 할지라도 심한 편차가 존재하는 관측값을 출력한다는 문제점을 갖는다. 따라서 센서의 특성에 대한 고려없이 판단기준을 결정하면 로봇의 정확한 환경인지를 보장할 수 없게 된다. 본 논문에서는 센서 입력값 해석 기준을 센서 특성에 맞추어 적응적으로 변화시키는 센서를 구현하여 입력 해석과정에서의 정확도를 향상하였다.
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현재 인터넷상의 정보와 문서의 양은 상상을 초월하는 증가추이를 나타내고 있다. 이와 더불어 표현하려는 목적에 따라 체계적으로 정리되고 정형화된 문서들 또한 증가하고 있다. 이러한 문서들 중에는 각 인터넷 신문사나 웹진과 같은 문서들이 포함되는데, 이러한 문서들은 각각의 내용구성과 표현 형식에 있어서 비슷한 구성을 지니고 있다. 본 논문에서는 이러한 체계적이고 정형화된 웹 뉴스 문서검색을 위하여 '지식기반 방식을 이용한 웹 뉴스문서 검색 에이전트 시스템'을 제안한다. 사용자는 시스템에서 제공하는 지식을 기반으로 검색하고자 하는 대상을 에이전트 시스템에게 요청하게 되고 지식기반을 이용한 에이전트 시스템은 보다 정확한 정보를 사용자에게 제공하게 된다.
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본 연구에서는 기업간 상거래에서 주문업무의 처리를 위해, 기존의 fax 또는 VAN에 의한 방법을 인터넷을 통한 Web 기반에서 이루어지는 기업간 전자상거래 방안을 제시한다. 또한 주문과 관련된 영업활동에서 발생되는 각각의 문제들을 정의하고 해결방안을 제시한다. 본 연구에서는 제시된 주문처리 방안을 적용하기 위해 주문생산 환경을 가진 H사의 flange 제품을 대상으로 프로토타입 시스템(prototype system)을 구현한다. 이를 통해 인터넷을 통한 주문처리 업무의 효율적인 처리 방법을 보여준다.
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멀티미디어 동기화를 명시하기 위한 수단으로 개발된 페트리 넷의 예로 [1]에 제안된 Object Composition Petri Net(OCPN), [2]에 소개된 Time Stream Petri Net(TSPN), [3]에 소개된 변형된 Petri Net, 등을 들 수 있다. 이들은 모두 멀티미디어 시스템 동기화를 모델링하기 위하여 제안된 Petri net들이다. 기존의 Petri net을 바탕으로 본 논문은 WWW에서 상영될 멀티미디어 시나리오를 표현하기 위하여 사용될 수 있는 Petri net을 제안한다.
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현재 대부분의 전자경매 시스템들은 기존의 경매소와 경매인들에 의해 이루어졌던 경매진행과 관리기능을 하나의 서버프로그램으로 통합하여 제공하고 있다. 하지만 이러한 시스템들은 기존 경매소에서 이루어졌던 기능들의 독립성과 분산성 그리고 병렬성을 충분히 구현하지 못하고 있다. 또한 기존의 이러한 시스템들은 단지 경매관리와 진행만을 온라인상에서 자동화하였을 뿐 경매는 여전히 경매참여자들이 원격접속을 통해 직접 입찰하는 것을 요구하고 있다. 따라서 경매참여자는 수시로 변하는 경매 진행상황을 파악하고 적절한 입찰가격을 결정하여 입찰하는 반복적인 작업을 계속해야 한다. 그리고 기존 시스템들이 갖는 또 다른 제한으로는 다양한 경매 유형을 지원하지 못한다는 것이다. 현재 대부분의 전자경매 시스템에서 지원하고 잇는 경매유형은 영국식 또는 네델란드식을 포함해 단일경매가 대부분이며, 속도와 효율성 그리고 경매참여자의 이익면에서 우수한 다중경매를 지원하지 못하고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다중 에이전트 기반의 연속다중경매 시스템인 CoDABot을 설계하고 구현하였다. 이 시스템에서는 연속다중경매를 지원하고 경매참여자인 사용자를 대신해 입찰할 수 있는 다양한 유형의 입찰 에이전트를 제공한다. 따라서 경매관리와 진행의 효율성을 위해 사용자 인터페이스 시스템으로 전체 시스템을 구현하였다.
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생성 규칙은 지식 기반 시스템의 지식표현 기법 중 가장 많이 사용되고 많은 장점을 갖고 있음에도 불구하고 지식의 일관성 유지가 어렵다는 단점을 가지고 있다. 그런데 지식의 일관성이 추론 결과의 신뢰도에 직결된다는 점에서 지식의 일관성을 유지할 수 있는 시스템이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 새로 첨가될 지식이 기준 지식과 일관성이 유지될 경우에만 지식을 첨가하는 일관성 유지시스템과 지식베이스는 물론 데이터 베이스 내의 선언적 지식과 절차적 지식 등 다양한 지식을 호출할 수 있는 기능을 갖춘 지식 기반 시스템을 구축하였다.
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최근 급속히 발전하고 있는 컴퓨터 하드웨어 기술로 이미지, 오디오, 비디오 등의 방대한 멀티미디어 데이터가 비 선별적으로 일반 사용자에게 제공되어지고 있다. 하지만 상이한 해석이 가능한 멀티미디어 데이터의 특성상 정확한 데이터의 전달을 위해 각각의 사용자의 취향을 고려할 수 있는 지능 컴퓨팅 기술 즉, 개인화 모델의 이용이 필수적이다. 개인화 모델의 구축을 위해서는 사용자의 피드백 정보를 필요로 하게 되는데, 현재까지의 연구는 결과에 대한 만족정도를 사용자가 일일이 조사해야 하는 부담 때문에 사용자에게는 일반적인 환경에서 사용자의 묵시적인 피드백 정보를 이용하는 기술 개발의 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 묵시적으로 사용자의 시각 정보 및 행위 정보를 이용하여 사용자의 부담을 줄이는 동시에 적응 및 학습 능력을 갖는 지능 사용자 인터페이스를 적용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 구현하였다.
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이 논문에서는 보다 효과적이고 편리한 서비스를 제공할 수 잇는 전자상거래를 위한 다중 에이전트 기반의 확장된 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 이 시스템은 웹 크로울링(web crawling)을 통해 비교 쇼핑 시스템의 대상이 되는 웹사이트들의 페이지 추출 정보를 입수한다. 각 쇼핑 사이트에서는 정보 추출을 위한 중심이 되는 랩퍼(wraper) 기술은 먼저 정보가 있는 페이지를 가려내고, 정보가 있다고 판명되는 페이지들에서 상품 정보의 위치 즉, 반복되는 패턴(pattern)을 추출하여 필요한 상품 기술 단위 정보를 뽑아내는 학습 알고리즘이며, 각 사이트에 맞게 만들어진 랩퍼 에이전트(wrapper agent)에 대해 유효성을 검사하는 방법론을 제시한다. 또한, 학습 시 필요한 지식(knowledge)으로서의 디렉토리(directory) 구성은 미리 만들어진 표준 카테고리(category)와 용어(terminology) 존재하에 제한적이나마 새로운 디렉토리 요소에 대해 자동으로 확장할 수 있는 방법론을 제안한다.
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협력적 여과는 사용자의 아이템에 대한 단계적 평가에 기초하여 그 평가 패턴이 유사한 사용자를 찾아 그 사용자들이 선호한 아이템을 상대방에게 교차 추천을 해주는 방법이다. 따라서, 유사한 사용자를 찾는 방법이 중요한 문제가 되며, 현재까지 여러 가지 방법들이 제안되어 왔다. 순수한 협력적 여과 방법은 n차원 공간에서 사용자를 모델링하여 가장 유사한 이웃을 찾는다. 이러한 모델링의 문제점은 사용자가 평가한 아이템의 집합은 전체 아이템의 집합에 비해서 극히 작으므로 유사한 사용자를 찾기 위해서는 충분한 수의 아이템에 대해서 평가해야 한다는 것이다. 따라서, 본 논문에서는 유사란 사용자를 찾기 위해서 충분한 수의 평가를 요구하는 명백하게 사용자의 평가를 비교하는 것 대신에 특징 가중치에 초하여 사용자를 비교하는 방법을 사용하고 사용하는 방법의 정확성을 높일 수 있는 임계값을 제안하고자 한다.
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인터넷의 발전으로 온라인 문서들의 양이 급증하여 문서의 자동 분류 기술의 중요성이 증대되고 있다. 문서를 미리 정의된 카테고리로 분류할 때 카테고리는 평면구조보다 계층구조를 갖도록 하는 것이 사용자의 측면에서 볼 때 훨씬 더 자연스럽다. 본 논문에서는 계층구조 카테고리를 가지는 문서를 분류하는 방법을 연구하고 실제 20개의 유스넷 뉴스그룹 문서들을 분류하도록 시험하였다. 여기서 사용한 알고리즘은 하이퍼링크 정보를 이용하여 웹 문서분류를 목적으로 개발된 IBM의 TAPER(taxonomy and path enhanced retrieval system) 알고리즘을 변형한 것이다.
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인터넷 경매는 경매인과 입찰자의 상호의사표현을 통한 구매 거래를 인터넷으로 하는 것을 말한다. 인터넷 경매는 상품을 게시하고 그 상품에 대해 경매 입찰자가 입찰에 참여하여 입찰마감시간에 가장 높은 입찰을 제시하는 경매 입찰자에게 상품이 낙찰되는 방법이 사용되고 있다. 국내에서도 인터넷 경매가 활성화됨에 따라 인터넷 경매 사용자를 위한 소프트웨어 에이전트 시스템의 연구가 진행이 되고 있다. 그러나 현 에이전트 시스템은 경매 정보에 대한 검색기능만이 제공되고 있다. 일반 경매에서 경매 분석가를 통해 경매 정보와 입찰 참여에 대한 자문을 구할 수 있으나 인터넷 경매에서 이러한 경매분석 시스템이 도입되어 있지 않다. 따라서, 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템의 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산 및 예측하여 최대한의 마진을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템의 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자에게 해당 상품에 대해 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 마진을 남길 수 있는지에 대해 정보를 메일로 푸쉬해 주는 시스템을 설계하며 마진 알고리즘을 이용하여 마진 결정 에이전트에 의해 마진을 생성하며 생성된 마진은 푸쉬에이전트에 의해 경매자에게 메일로 결과값을 전송해 주는 시스템을 제안한다.
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진화 알고리즘은 자원 관리, 스케줄링, 퍼지 논리 재어기의 설계 등의 다양한 문제들에 적용되는, 일반적이고 효율적인 최적화 방법이다. 그러나 이러한 진화 알고리즘의 문제점은 탐색해야할 변수의 증가에 따라 차원의 증가로 인하여 탐색공간이 기하급수적으로 늘어난다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Potter와 Dejong은 개개의 종족을 독립적으로 진화시킴으로써 탐색공간을 대폭 줄인, 협력 공진화 알고리즘을 제안하였다. 그러나 이것 또한 변수 의존성이 강한 문제들에 대해서는 비효율적인 탐색을 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 종족의 분할과 병합을 이용한 효율적인 공진화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최적화 하려는 변수들이 서로 의존성이 없는 경우에는 종족의 분할을 통하여 탐색공간의 축소의 이점을 얻고, 최적화 하려는 변수들이 서로 의존성이 있는 경우에는 종족의 병합을 통하여 전역탐색을 하도록 한다. 제안하는 알고리즘을 상품재고 제어 문제(ICP)로 실험하여 현존하는 어떤 공진화 알고리즘보다도 효율적인 결과를 보여준다.
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이동로봇을 위한 제어기를 개발하려는 폭넓은 연구가 진행되어 왔다. 특히, 몇몇 연구가들은 유전자 알고리즘이나 유전자 프로그래밍과 같은 진화 알고리즘을 사용하여 장애물 피하기, 포식자 피하기, 이동하는 먹이 잡기 등의 기능을 수행하는 이동로봇 제어기를 개발하였다. 이러한 연구 선상에서, 우리는 이동로봇을 제어하기 위해 셀룰라 오토마타 상에서 진화된 CAM-Brain을 적용하는 방법을 보여왔다. 그러나, 이러한 접근방법은 로봇이 복잡한 환경에서 적합한 행동을 수행하도록 만드는데 한계가 있었다. 본 논문에서는, Maes의 행동선택 방법론을 이용하여 간단한 행동을 하도록 진화된 모듈들을 결합함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 실험 결과는 이러한 접근방법이 복잡한 환경을 위한 신경망 제어기를 개발하는데 가능성이 있음을 보여주었다.
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인간과 기계가 효과적인 상호작용을 하기 위해서는 컴퓨터 시스템이 인간의 행동을 인식할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 인공 신경망을 사용하여 컴퓨터 시스템이 인간의 움직임을 관찰한 후 행위자의 성별을 인식하도록 하는 시스템을 구현하였다. 두 가지 감정상태(보통상태, 화난 상태) 하에서 일어난 인간의 세 가지 동작(문 두드리기, 손 흔들기, 물건 들어올리기)을 대상으로 하여 인간 동작 데이터를 통해 만들어진 학습 데이터를 통해 98.0%의 인식률을 보일 때까지 학습시키고 나서, 이전에 사용하지 않았던 새로운 데이터에 대해 얼마나 설별을 잘 구별해 내는지 실험하였다. 동작이 일어나는 동안 행위자의 몸 여섯 군데에서 속도 데이터를 얻어내서 신경망의 입력값으로 사용하였다. 그 결과 최저 62.3%이상 최고 94.3%까지 인간 성별을 구분해 낼 수 있었고 이는 같은 데이터에 대해서 사람을 통해 실험한 것보다 훨씬 나은 것이다.
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인터넷이 보편화되면서 그에 따른 정보량도 급증하고 있다. 웹문서량이 많아짐에 따라 웹문서를 구조를 이용하여 저장, 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 웹사이트를 사용자가 평가하기 위해 계층적인 웹문서들의 관계를 사이트맵으로 구성하며 웹문서 내의 계층구조를 추출, 저장하고 그래픽적으로 표시하였다. 이를 위해 웹문서 내의 계층구조를 위해 W3기관의 공용으로 사용되는 Tidy 라이브러리를 이용하여 URL에 대한 HTML 문서를 얻고 이를 XML로 변환하였다. 변환된 XML 결과로 이진트리를 구성하고 계층구조를 표현하였다. 웹문서들의 사이트맵은 그래프형식과 계층구조형식으로 표현했는데 그래프형식을 이용하여 사이트맵의 연결구조를 파악할 수 있게 하였으며, 계층구조를 이용하여 웹문서간의 계층구조에 따른 정보를 얻을 수 있었다. 사이트맵을 구성하기 위해 URL들의 구조를 인접리스트로 저장하였으며, 방향성 그래프형식을 이용하였다. 또한 웹문서 구조를 계층적으로 구성하기 위해 웹문서의 그래프형식에 대해 BFS(Breadth First Search)방식을 이용했다. 또한 계층적 사이트맵을 이용한 평가항목을 이용하여 증권사이트에 대해 실험하였다. 실험을 통해 본 시스템이 웹사이트 평가에 유용성함을 입증하였다.
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본 논문은 최근 물리적인 업무공간의 확보에 많은 비용을 부담해야 하는 상황에서 웹기반의 가상 오피스 시스템인 Extranet을 활용하여 정보의 공유와 정보전달을 위한 다양한 매체로서 활용이 가능하도록 구현하였다. 업무 전반에 인터넷의 이용률이 급격히 증가하며 업무 담당자간, 작업 그룹간의 원활한 커뮤니케이션 시스템이 필요하게 되었다. 영상을 이용한 다자간 통신 시스템의 경우 하드웨어 시스템의 확장으로 높은 추가 비용이 필요하다. 최근 커뮤니케이션의 도구로 다양한 형식의 통신 수단을 이용하고 있으나 정보의 저장과 재활용의 측면에서 많은 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 웹 기반의 통신망을 작업 그룹간의 Extranet System을 설계하고 구현하였다.
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오늘날 빠른 증가를 보이고 있는 인터넷 상 전자상거래에서 몇 가지 문제점이 드러나고 있다. 본 연구에서는 기존 시스템의 문제점을 보완하여 보다 효율적으로 상거래가 가능한 모델을 제시하고 구현하였다. 이에 따라 사용자와 공급자의 요구에 적절히 응답하는 지능성을 가지는 쇼핑 에이전트와 웹 문서의 표준이 되고 있는 XML의 이점을 바탕으로 한 XML 기술을 적용하여 전자 상거래와 에이전트 기술을 연계한 효과적인 하나의 모델을 세우고 구축하고자 한다.
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World Wide Web(WWW) 데이터가 폭발적으로 증가하고 있는 시점에서, WWW의 데이터로부터 유용한 정보를 찾아내고 분석하는 일이 필요해졌다. 또한 WWW의 데이터만으로는 얻을 수 없는 기업의 의사결정을 위한 정보를 얻기 위해, 웹 페이지 접근 기록에서 얻어진 웹 로그기록들과 기업의 판매 트랜잭션 데이터베이스, 광고 데이터베이스 그리고 고객 정보를 통합하여 데이터 웨어하우스를 구축한다. 이러한 과정은 기업활동의 결과로 축적된 데이터 자원과 WWW의 데이터를 통합하여 체계적인 정보기반을 구축하고, 이러한 자원을 전략적으로 재활용하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 WWW의 데이터와 기업의 데이터베이스를 통합하여 웨어하우스를 설계하고 여기에 데이터마이닝, OLAP을 적용하여 CRM에 활용하는 방안을 제안하고자 한다.
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무선 인터넷 보급이 확산되고 그 활용범위가 날로 넓어짐에 따라 무선 인터넷 기술에 데이터 마이닝을 접목시키고자 하는 노력은 당연하면서도 필요한 것이다. 이 논문에서는 무선 인터넷에서 사용자를 대표할 수 있는 정보와 무선 인터넷 웹 서버의 로그 파일에 저장된 정보를 접목시킴으로 일정한 액세스 패턴을 가지고 있는 사용자의 클래스를 추출하는 방법을 제시한다. 일정한 액세스 패턴을 가지고 있는 사용자들의 클래스를 추출함으로써 무선 인터넷 서비스를 사용하는 사용자에 대한 서비스의 질을 향상시키는데 기여할 수 있을 것이다.
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인터넷 문서의 표준 사양인 XML 문서가 늘어나면서 XML 문서를 효과적으로 관리고 검색하기 위한 시스템이 개발되고 있다. 그러나 정형화된 질의언어를 사용한 XML 문서의 검색 방법은 질의언어의 구조를 이해하고 사용법을 숙지해야 하는 어려움이 있어 일반 사용자에게는 적합하지 않다. 따라서 사용자가 쉽게 사용할 수 있으면서도 정확한 결과를 가지는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 XML 문서를 검색하기 위해 자연어로 질의를 입력하면 이를 XML 구조 검색을 위한 XQL 언어로 자동 변환해 주는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 자연어를 이용하기 때문에 사용하기가 쉽고 XML 문서 구조가 변경되어도 쉽게 확장할 수 있는 장점을 가진다.
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지금까지 대부분의 정보검색 시스템은 명사만을 색인어로 추출하여 사용하였다. 명사는 문서를 대표할 수 있는 어휘 요소이다. 그러나 명사 색인어만 가지고는 문서의 주제를 정확하게 나타낼 수 없다. 본 논문은 명사 색인어와 함께 용언도 색인어로 추출하여 사용하는 한국어 정보 검색시스템을 제시한다. 또한, 용역 색인어와 명사 색인어의 상대적 가중치를 검색에 이용하여 사용자의 질의에 적합한 문서를 검색할 수 있도록 한다. 이러한 과정에서 발견된 문제점은 향후 연구 과제로 계속 향상시켜나갈 것이다.
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문서 분류 시스템은 문서에 나타난 용어나 개념의 출현 정보를 이용한다. 개념 기반문서분류는 용어를 사용하지 않고 문서의 단어에 나타난 의미를 이용한다. 단어가 중의성을 가지는 경우 그 뜻을 정확히 가리지 않으면 문서에 출현하지 않은 의미를 이용하게 되므로 문서 분류 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문은 개념 기반 문서분류를 위하여 단어 애매성 해소를 시도하였다. 문서에 출현된 의미 정보를 이용하여 의미들간의 공기정보를 구하고 이를 이용하여 단어의 애매성을 해소하였다. 단어의 의미정보는 시소러스 도구를 통해 획득하고 의미들간의 공기정보는 의미들간의 동시 출현 정보를 획득하여 구축하였다. 본 시스템은 문서 분류 등 자연어처리 분야에 이용할 수 있어 효용가치가 높다.
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고유명사를 추출하고 그 범주를 파악할 수 있다면, 이는 정보 추출이나 정보 검색, 문서 요약과 같은 분야에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 고유명사를 추출하고 그 범주를 찾는 방법을 제시한다. 고유명사가 태깅된 코퍼스로부터, 고유명사의 내부와 주변에 반복적으로 나타나는 실마리들을 규칙 기반으로 학습한다. 이를 통하여 고유명사를 찾고 그 범주를 정한다. 구현한 시스템은 경제기사 코퍼스에서 4가지 범주로 고유명사를 추출하고 분류함에 있어 79.8%의 재현율과 92.9%의 정확률, 그리고 F 평가치에서 85.8의 성능을 보인다.
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본 연구에서는 전자상거래 데이터베이스를 대상으로 결합범주문법을 이용한 자연언어질의 인터페이스를 구현한다. 이를 위해 질의문을 분석하고 표현 방법을 논의한다. 또한 SQL 형식언어로 변환하기 위한 어휘 표현 및 유도 방법을 보인다. 제안하는 방법은 구문분석 과정에서 SQL 형식의 질의문을 직접 유도하는 것으로 기존 연구에서 제안됐던 중간논리언어 변환단계를 거치지 않으므로 과정이 간결해져 시스템의 성능향상을 가져올 수 있다. 시스템은 웹 기반과 client/server 구조로 구현된다.
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자연어 파싱에 많이 사용되는 Earley 파싱 알고리즘은 입력문장에 에러(error)가 있으면 즉시 종료되기 때문에 견고한(robust) 파싱을 구현하기 어렵다. 본 논문에서 우리는 Earley 파싱 알고리즘을 보다 견고한 파싱 기법으로 만드는 방법을 제안한다. Earley 파싱을 하다가 멈추면 파싱 모드를 지역적 양방향 분석으로 전환시킨다. 에러 위치 다음에 나타나는 단어를 아일랜드(island)로 정한다. 아일랜드를 지역적으로 양방향으로 확장시켜 에어 위치까지 도달하게 한 다음 에러의 종류를 파악하고 이를 복구하는 기법을 사용함으로써 견고성을 얻을 수 있다.
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한국어의 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 하위범주화 사전을 구축하였다. 용언에 따라 제한될 수 있는 문형 패턴과 의미역(semantic roles) 정보의 표준을 정하여 이를 부가하였고 구축한 하위범주화 사전이 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미사전과 연동하도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 말뭉치와 구문분석된 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행했다. 이 과정에서 자동으로 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어정보, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하여 하위범주화사전에 추가시켰다. 또한 여기서 얻은 정보를 기준으로 하위범주화 사전을 자동으로 확장하는 알고리즘을 적용하여 확장시켰다.
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대부분의 자연언어처리에서 단위화는 구문 분석 이전의 매우 기본적인 처리 단계로, 텍스트 문장을 문법적으로 서로 관련된 단위로 분할하는 것이다. 따라서, 단위화를 이용하면 구문 분석이나 의미 분석 등에서 메모리와 시간을 효율적으로 줄일 수 있다. 일반적으로 통찰에 의한 규칙을 사용해서도 비교적 높은 단위화 성능을 얻을 수 있지만, 본 논문에서는 기계 학습 기법인 k-NN을 사용하여 보다 정확한 단위화를 구현한다. 인터넷 홈페이지에서 얻은 1,273 문장을 대상으로 학습한 결과, k-NN으로 단위화를 확장했을 때에 확장하지 않았을 때보다 2.3%의 정확도 증가를 보였다.
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일본어에서 "てぃる"형태는 동작진행과 상태진행을 모두 나타내지만 한국어에서는 "고 있다"와 "어 있다"로 나누어 표기한다. 양 언어간의 상적인 의미 대응은 간단하지 않지만, 술부의 의미정보, 부사와 부사어의 의미정보 등을 이용하여 "てぃる"형태의 상적인 의미를 결정하는 것이 가능하다. "てぃる"형태의 적절한 대역어 선정을 위하여, 사전 속의 모든 일본어 술어에 다섯 종류의 의미코드를 입력한다. 즉, "1:동작진행만으로 사용되는 술어", "2:일반적으로는 동작진행으로 사용되지만, 수동인 경우에는 상태진행의 형태로도 사용되는 술어", "3:상태진행으로만 사용되는 술어", "4:동작진행, 상태진행의 구별이 애매한 술어", "5:기타"등의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2", "4" 형태의 술어로부터 진행형을 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.uot;5:기타"등의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2", "4" 형태의 술어로부터 진행형을 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.
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본 논문은 고품질의 일한 기계 번역 시스템의 개발을 위해서, 코퍼스에서 높은 빈도로 나타나는 일본어 조동사 れる/られる의 애매성 해소 방법을 제안한다. 조동사 れる/られる는 동사와 접속하여 가능, 자발, 피동, 존경의 네 가지 의미로 사용되며, 문맥에 따라서 그 의미가 결정된다. 본 논문에서는 특히, 한국어에는 존재하지 않는 간접 피동과 여격 및 대격을 동시에 가지는 수여동사의 이중피동에 중점을 두어, 동사의 결합가 정보와 구문분석을 통한 패턴 매칭 방법을 이용하여 애매성을 해소하였다. 코퍼스로부터 용법별로 추출된 300 문장을 실험 대상으로 기존의 방법과 논문의 방법을 비교, 평가한 결과 33%의 번역률 향상을 보였다.
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인터넷 표준 문서인 XML(Extensible Markup Language)이 구조적인 내용만을 갖고 있기 때문에 문서를 보여주기 위한 표현 정보를 포함하는 스타일 시트(style sheets)가 필요하다. 이를 위해 W3C(World Wide Web Consortium)에서는 XML 문서의 구조적인 접근을 위한 XPath(XML Path Language)와 문서의 내용구조를 변환하기 위한 XSLT (Transformations), 그리고 포맷팅 정보를 위한 XSL-fo(XSL Formatting objects)로 구성되는 XSL(Extensible Stylesheet Language)를 제안하였다. 본 논문에서는 XML 문서와 XSL 스타일 시트를 이용하여 XML 문서의 데이터를 변환하고 XSL-fo 정보를 이용하여 결과 FO(Formatting Objects)를 생성한다. 또한 트리로 구성된 결과 FO에서 페이지 정보와 FOT (Formatting Objects Tree)를 추출하는 FOT 생성부를 두었고, 디스플레이 관리기와 포맷팅 모듈 객체 관리기를 두어 FOT를 포맷팅을 위한 모듈로 저장하고 디스플레이 해주는 포맷팅 처리 시스템을 설계 및 구현하였다.
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본 논문은 한글 고유 명사를 새로 개정된 한글 로마자 표기법에 의해 로마자 표기로 변환하는 시스템의 구성에 대해 기술하였다. 1995년에 문화체육부에서 배포한 프로그램 이후로 현재까지 한글을 로마자 표기로 자동 변환하는 프로그램이 나오지 않았고 이 프로그램 또한 새로 개정된 로마자 표기법이 아닌 예전의 로마자 표기법을 따르는 이유로 본 논문은 새로 개정된 표기법을 따르는 한글 고유명사의 로마자 자동 변환 시스템을 DB를 이용하여 구축하는 방안을 제시하였다. 그 결과 DB를 이용한 한글의 로마자 자동변환시스템은 개발자 측면에서는 프로그램 구현과 정확성 면에서 효과적인 장점을 얻을 수 있으며, 사용자 측면에서는 새로 개정된 개정안을 쉽게 익히고, 사용할 수 있게 한다.
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연속음성인식을 수행하기 위해서는 발음사전과 언어모델이 필요하다. 이 둘 사이에는 디코딩 단위가 일치하여야 하므로 발음사전 구축시 디코딩 단위로 표제어 단위를 선정하며 표제어 사이의 음운변화 현상을 반영한 발음사전을 구축하여야 한다. 한국어에 부합하는 음운변화현상을 분석하여 학습용 자동 발음열을 생성하고, 이를 통하여 발음사전을 구축한다. 전처리 단계로 기호, 단위, 숫자 등 전처리 과정 및 형태소 분석 과정을 수행하며, 디코딩 단위인 의사 형태소 단위를 생성하기 위해 규칙을 이용한 태깅 과정을 거친다. 이를 통해 나온 결과를 발음열 생성기 입력으로 하며, 결과는 학습용 발음열 또는 발음사전 구성을 위한 형태로 출력한다. 표제어간 음운변화 현상이 반영된 상태의 표제어 단위이므로 실제 음운변화가 반영되지 않은 상태의 표제어와는 그 형태가 상이하다. 이는 연속 발음시 생기는 현상으로 실제 인식에는 이 음운변화 현상이 반영된 사전이 필요하게 된다. 생성된 발음사전의 효용성을 확인하기 위해 다음과 같은 실험을 통해 성능을 평가하였다. 음향학습을 위하여 PBS(Phonetically Balanced Sentence) 낭독체 17200문장을 녹음하고 그 전사파일을 사용하여 학습을 수행하였고, 발음사전의 평가를 위하여 이 중 각각 3100문장을 사용하여 다음과 같은 실험을 수행하였다. 형태소 태그정보를 이용하여 표제어간 음운변화 현상을 반영한 최적의 발음사전과 다중 발음사전, 언어학적 기준에 의한 수작업으로 생성한 표준 발음사전, 그리고 표제어간의 음운변화 현상을 고려하지 않고 독립된 단어로 생성한 발음사전과의 비교 실험을 수행하였다. 실험결과 표제어간 음운변화 현상을 반영하지 않은 경우 단어 인식률이 43.21%인 반면 표제어간 음운변화 현상을 반영한 1-Best 사전의 경우 48.99%, Multi 사전의 경우 50.19%로 인식률이 5~6%정도 향상되었음을 볼 수 있었고, 수작업에 의한 표준발음사전의 단어 인식률 45.90% 보다도 약 3~4% 좋은 성능을 보였다.
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디지털 방송용 멀티미디어 컨텐트는 객체 기반의 사용자 상호작용 지원 및 실시간스트리밍 기능을 가질 필요가 있다. 본 논문에서는 객체 기반 상호작용을 지원하는 디지털 방송용 MPEG-4 컨텐트 생성을 위한 저작 모델과 제안된 모델을 적용한 저작 도구를 소개한다. 특히 컨텐트의 상호 운용성을 지원하기 위해서 특정 파일 포맷에 독립적인 저작 인터페이스와 컨텐트 컴포지션 트리를 제안한다. 정의된 트리는 멀티미디어 디스크립션의 한 표준인 MPEG-4 표준안에서 제안한 장면 디스트립션 형식인 BIFS를 포함하여 다양한 포맷의 컨텐트 생성을 지원하고 기능에 대한 확장이 용이하다. 그리고 이를 응용한 저작 도구에서는 객체 기반 상호작용을 지원하는 방송용 컨텐트를 쉽게 생성할 수 있도록 효과나 템플릿 등 고급-수준의 시각적인 사용자 인터페이스를 제공한다.
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본 논문은 칼라 정보와 움직임 정보를 이용한 객체 분할 기법의 설계에 대하여 소개한다. 객체 분할 알고리즘은 L*u*v 공간의 칼라 특성과 움직임 특성을 결합하여 설계하였다. 즉 공간 분할은 mean shift 칼라 클러스터링 알고리즘(color clustering algorithm)을 사용하여 중심 칼라 영역에 따라 동일한 칼라 지역으로 통합한다. 시간 분할은 움직임 검출을 위하여 affine six parameter 움직임 모델과 optical flow equation를 이용하여 움직임이 발생한 부분을 검출한다. 다음에 공간 분할과 시간 분할에 따라 결과를 통합하고 MAD(mean absolute difference)를 사용하여 객체를 추출하는 알고리즘을 설계하였다.
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SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees) 부호화 알고리즘은 EXW(Embedded Zerotree Wavelet) 부호와 알고리즘의 부호화 방법을 개선하여 압축 효율을 개선한 알고리즘이다. SPIHT 부호화 알고리즘은 웨이브렛 변환된 영상의 계수 값이 동일한 방향은 갖는 대역 사이에서 상관 관계를 갖는다는 점을 이용한다는 점에서 EZW 부호화 알고리즘과 동일하다. 그러나 zerotree의 부호화 부분에서 계수의 중요도에 따라 부분 집합으로 분할해 가는 과정과 분할된 계수들을 부호화하는 과정을 개선하였다. 이 부호화 과정에서의 significant map은 모든 threshold에 대해서 LSP(List of Insignificant Pixels), LIP(List of Insignificant), LIS(List of Insignificant Sets)의 세가지 리스트를 통하여 구하여 진다. 그리고, 전체 알고리즘은 초기화, Sorting pass, Refinement pass, 양자화 값 갱신의 네 가지 단계로 구성된다. 본 논문에서는 SPIHT 구현에 필요한 자료구조를 제안하고 SPIHT 부호화 모듈을 구현에 대하여 설명한다.
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본 논문은 웨이브릿을 기반으로 하는 EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 복호기의 설계와 구현에 대하여 소개한다. EZW 부호화는 zerotree를 이용하는 부호화 방법으로서 웨이브릿 변환된 영상이 지니고 있는 계수의 특징을 잘 활용한 부호화 방법이다. EZW 복호화는 EZW 부호화와 대칭 관계를 갖는 구조로 구성되어 있다. EZW 복호기는 부호화의 결과로 생성된 파일의 bit stream을 입력으로 받아서 dominant와 subordinate pass로 구성된 2-pass의 EZW 복호화 과정을 수행하여 부호화 이전의 웨이브릿 변환된 입력 영상의 계수값을 복원한다. 복원된 웨이브릿 변환된 영상의 계수 값은 IDWT(Inverse Discrete Wavelet Transform)를 수행하여 부호화 되기 이전의 원래의 영상으로 재구성된다.
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본격적인 디지털 데이터 방송 시대를 맞이하여 TV는 다양하고 인터랙티브한 서비스의 제공이 가능해 졌다. 디지털 TV의 데이터 서비스는 매우 다양하다. 그 중 Electronic Program Guide(EPG)는 가장 기초가 되는 서비스이다. EPG의 아키텍쳐를 설계하기에 앞서 TV 프로그램에 대한 분류와 데이터 베이스화가 선행되어야 하며 이렇게 만들어진 Program Content Profile(PCP)와 사용자가 설정해 준 후 자동으로 갱신되는 User Preference Profile (UPP)는 EPG 어플리케이션의 스마트 기능 중 하나인 방송 프로그램 추천 기능을 가능케 해주며, 그 외에도 여러 스마트 기능들을 구현하는 중요한 척도이다. 본 논문은 이러한 모든 아키텍쳐를 시험적으로 설계 구현하였으며 그 예를 보여준다.
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그룹웨어는 시.공간적으로 떨어져 있는 사용자들이 공동작업을 수행할 수 있도록 만들어진 어플리케이션이다. 따라서 싱글 유저 어플리케이션과 비교하여 사용자간 데이터 공유 지원, 통신 지원, 사용자 관리 등 추가적으로 구현해야 될 사항이 많다. 이 논문에서는 이러한 그룹웨어 어플리케이션 개발에 편의를 제공하고자 그룹웨어 어플리케이션이 공통적으로 개발하여야 하는 루틴을 라이브러리로 시스템 차원에서 지원해 주는 툴킷, SessionKit을 개발하여 소개한다. SessionKit은 자바로 구현된 순수 객체 모델 기반의 툴킷으로 일반 객체와 공유 객체 사이에 사용 방법상의 차이를 없앰으로써 메시지 전달 방식에 의한 데이터 공유에 비해 개발자에게 한 단계 높은 abstraction을 제공한다. 또한 일반적으로 그룹웨어 어플리케이션이 어플리케이션 단위로 데이터를 공유하는데 반해 SessionKit 시스템은 개별 객체를 그 공유 단위로 함으로써 서로 다른 어플리케이션 간에도 정보 공유가 가능하도록 한다.
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협력시스템(collaborative System or Computer-Supported Cooperative Work)은 여러 사용자가 공동 작업을 하기 위해서 참여자간의 정보의 공유와 공조, 의사소통을 지원하는 컴퓨터 기술을 말한다. 오늘날의 CSCW는 기업체내에서의 기업업무 처리 측면에서 고려되는 시스템과 산업 디자인, 협력 편집기와 같이 특정 목적 시스템의 분야로 발전되어지는 경향이 있다. 산업 디자인과, 협력 편집기와 같은 시스템에서는 다수의 사용자가 동시에 하나의 공유객체를 제어하고, 처리하는 환경을 제공한다. 이러한 시스템은 세분화된 데이터의 공유방법과 제어 방법이 필요하다. 다수의 사용자에 의해서 공유객체에 대한 동시적 조작이 가할 때 공유객체는 일관적인 상태로 존재시키기 위해서 동시성 제어와 같은 일관성 유지 정책이 요구되어 진다. 본 논문에서는 협력시스템에서의 공유객체에 관한 일관성 유지 정책을 소개하고 기존 정책의 문제점과 개선된 방법을 소개한다.
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최근 컴퓨터 환경의 발전으로 개인용 컴퓨터에서도 어느 정도의 가상 현실을 즐길 수 있게 되었으며, 이에 대한 다양한 연구가 활발하게 진행중이다. 그러나 가상 환경을 이루고 있는 객체들 사이의 상호 작용에 대한 연구, 그리고 상호 작용이 원활하게 이루어지도록 하는 시스템의 연구 및 개발은 다른 연구에 비해 그 성과가 미비하다. 이에 본 연구에서는 가상 공간상에 존재할 수 있는 객체들을 분류하고 그 객체들 사시의 상호 작용을 관리하는 시스템을 설계, 개발하여 가상 환경 시스템을 좀 더 효율적으로 구축할 수 있도록 하고자 한다.
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공간적으로 분산되어 있는 여러 작업자들이 웹 상에서 실시간으로 협력 연구할 수 있도록 하기 위해서는 기본적으로 협동작업 지원 도구인 화상회의, 전자칠판의 지원뿐만 아니라 동기적 웹 브라우저의 공유 또한 필수적이다. 본 논문에서 소개하는 동기적 웹 브라우저의 공유 시스템에서는 협동 작업자들이 주소 동기화(URL Synchronization) 및 폼 동기화(Form Synchronization)를 통해서 워드 및 파워포인트와 같은 웹 문서와 웹 데이터베이스의 내용을 공유할 수 있고 브라우저의 내용이 길어질 경우에도 스크롤 동기화(Scroll Synchronization) 및 윈도우 크기 동기화(Window Size Synchronization)를 통해 문서내의 같은 부분을 공유할 수 있다. 본 논문에서는 공간적으로 분산되어 있는 여러 작업자들이 협동작업을 위해서 상용 웹 브라우저를 이용하여 웹 문서와 웹 데이터베이스를 공유함으로써 보다 효율적인 작업을 할 수 있는 시스템을 소개한다.
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에이전트간의 통신 방법에는 에이전트간 직접 통신을 하는 직접 통신 방법과 다른 매개체를 이용하여 통신하는 간접 통신 방법이 있다. 기존 연구에서의 직접 통신 방식은 에이전트의 위치를 계속하여 추적하고 관리하는 방식으로 동기 통신을 지원하고, 간접 통신 방법은 매개체를 두어서 그를 통한 비동기 통신방법을 지원한다. 하지만, 직접 통신의 경우, 에이전트의 추적과 관리에 따라 오버헤드와 공동 작업에 필요한 멀티캐스팅을 지원하기 어려운 문제점이 있어 이동 에이전트에는 부적합한 통신방법이고, 간접통신의 경우 동기적 상호작용을 지원하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 기존의 간접 통신방법을 확장하여, 멀티캐스팅 기능과 동기 통신 방식을 지원하는 에이전트간의 통신 관리자를 설계한다. 이를 위해서 에이전트의 이벤트 리스너를 통신관리자에 등록을 시켜서 이벤트가 발생할 때마다 해당되는 에이전트에게 전달되도록 하였다. 또한 통신 관리자가 멀티캐스팅 기능을 지원하도록 하였다. 이렇게 함으로써, 공동 작업에서 필요한 신뢰성 있는 동기 통신 방식과 멀티캐스팅 기능을 지원함으로써 이동 에이전트 기반 CSCW 응용개발에 사용할 수 있다.
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역할 기반 접근 방식은 역할의 포함관계를 갖는 역할 계층을 이용한다. 하지만, 이동 에이전트 기반 CSCW의 경우 역할의 포함관계를 표현하는 역할 계층으로는 그룹 내에서의 동적인 역할간의 사용관계를 표현하지 못한다. 이 연구에서는 작업 그룹에 참여하는 이동 에이전트에 부여된 역할간 사용 방법을 표현할 수 있는 역할 관계 템플릿(Role relation template)을 제안하고 기존 역할 기반 접근 제어를 확장한다. 제안되는 역할 관계 템플릿은 기존의 사용자와 역할의 관계에서 객체에 부여된 역할과 다른 객체에 부여된 역할간의 사용 방법을 표현하고, 작업 그룹에서 발생할 수 있는 복잡한 역할 계층에 대한 추상화를 제공하도록 하여 이동 에이전트 기반의 CSCW 응용을 유연하게 지원할 수 있는 접근 제어 시스템을 설계한다. 따라서, 설계되는 시스템은 역할이 필요한 그룹이 생성될 때 상속과 제약이 추가로 생성되는 새로운 역할의 생성을 최소화하고 역할간의 관계를 명시적으로 표현함으로써 동적인 그룹변화에 유연하게 대처할 수 있다.
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워크플로우 시스템에서 워크플로우 프로세스에 관한 정의 정보는 일반적으로 데이터베이스에 저장되고 워크플로우 엔진은 이 데이터베이스로부터 필요한 정보를 인출하여 사용하게 된다. 엔진이 데이터를 검색하는 방법은 데이터베이스의 구조와 엔진의 구조에 따라서 매우 다양하다. 그 방법 중 하나로 워크플로우 엔진이 프로세스 정의가 저장된 데이터베이스를 직접 접근하여 원하는 정보를 가져올 수도 있으나 엔진과 데이터베이스 사이에 인터페이스를 두고서 간접적으로 접근하는 것은 많은 이점을 제공한다. 본 논문에서는 이러한 접근 방식의 이점 및 그 구현 기법에 관하여 ICU/COWS 라는 분산 워크플로우 시스템을 대상으로 논의한다.
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전자상거래에서는 소비자의 구매 패턴을 분석하는 것이 필요하다. 이러한 패턴을 효과적으로 분석하기 위해 지능형 로그 서버를 정의하고 이를 설계, 구현하였다. 지능형 로그 서버란 전자상거래 쇼핑몰의 환경에서 사용자 로그를 데이터베이스화하여 저장하고 데이터베이스에 저장된 정보를 서버 종류별, 시간별, 페이지별 등으로 분석하여 사용자 패턴을 분석할 수 있는 서버를 말한다. 이 서버는 텍스트 파일로 로그를 저장하는 서버보다 자세한 정보를 효율적으로 저장할 수 있다. 그리고 데이터베이스 접근 기술로 ADO(ActiveX Data Object)를 사용하여 데이터베이스 접근 속도를 향상시켰으며 관계형.비관계형 데이터베이스에 모두 접근할 수 있다는 장점을 가진다. 또한 소비자의 구매 패턴을 분석하기 위해 DBMiner2.0을 사용하였다.
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인터넷 미디어의 멀티미디어화 추세에 따라 W3C의 동기화 멀티미디어 워킹그룹(SYMM) [1]에서는 1998년 웹상에서의 멀티미디어 표현을 위한 XML 기반의 동기화 언어인 SMIL을 발표하였다. SMIL [2]은 순차관계(
)와 병렬관계( ) 및 이들의 중첩관계를 사용하여 미디어간의 시간적 동기화를 설정한다. 이에 따라 기존의 SMIL 저작 도구들은 구조 편집기를 통하여 엘리먼트간의 중첩관계를 직접 편집함으로써 멀티미디어 시나리오의 시간적 동기화 정보를 기술하도록 하고 있다. 하지만 구조 편집기는 SMIL에 중심적인 편집 방법으로써 엘리먼트간의 중첩이 심화될수록 사용자에게 혼돈을 가져온다. 본 논문은 사용자 중심적인 시간적 동기화 정보 기술방법을 제공하기 위한 연구에서 출발하였다. 즉, 시간 축을 기준으로 미디어간의 시간정보를 기술하는 타임라인 편집기를 제공함으로써 사용자는 보다 직관적으로 프리젠테이션 시나리오를 작성할 수 있다. 이때, 타임라인 정보는 SMIL 문서의 구조 정보와는 상이한 데이터모델을 사용하므로 이를 SMIL 구조 정보로 자동 변환하기 위한 변환과정이 필요하게 된다. -
산업 혁명에 뒤이은 디지털 혁명 시대에 가장 큰 변화는 경제 활동의 변화를 들 수 있을 것이다. 기존에 존재하던 많은 실물 시장(Real Market)은 가상 공간(Cyber Space)상으로 이전하게 되고 이 속에서 디지털 데이터를 근간으로 각종 구입, 판매 그리고 대금 지불이 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 가장 중요한 것은 지불 방법에 관한 문제로 기존의 지불 방법으로는 한계가 발생하게 된다. 인터넷 환경에 적합한 새로운 지불 방법이 요구되고 있으며 그 해결책으로서 전자화폐(Electronic Cash)가 등장하게 되었다. 전자화폐는 기존의 화폐를 대신하여 인터넷상의 전자상거래(Electronic Commerce)에서 사용되고 있으며, 실물 화폐와 더불어 중요한 지불 수단으로 등장하고 있다. 본 연구에서는 기존의 전자지불 수단을 비교, 분석하여 새로운 지불시스템인 혼합형 전자지불 시스템을 제시하고 구체적 활용에 대해 살펴보고자 한다.
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현재 국내의 이동통신의 인구가 유선인터넷의 인구를 앞지르고 있다. 이에 무선통신의 시장의 잠재적인 시장을 형성하고, 시장점유율이 점차 증가하고 있는 추세에 있다. 아직까지 표준안이 발표된 것은 없지만, 무선통신을 위한 수많은 방법 중에서 사실상의 표준으로 받아들여지고 있는 WAP이 전세계적으로 가장 많은 사용자층을 확보하고 있으며, 많은 연구가 되고 있다. 그러나, 많은 양의 컨텐츠, 홈페이지를 개발함에 있어서 모든 Markup language의 표준을 기억하기란 여간 까다로운 것이 아니다. 많은 양의 속성, 계속 변하는 표준속에서 일반 사용자가 무선통신상의 홈페이지, 컨텐츠를 구성하는데는 어려움을 겪는다. 따라서, 본 논문에서는 WAP에서 사용되어지는 마크업 언어인 WML을 손쉽게 구현을 할 수 있는 저작도구를 설계함으로써 무선인터넷 컨텐츠개발자 뿐만 아니라 일반사용자도 손쉽게 무선환경하에서의 홈페이지를 손쉽게 구현을 할 수 있게끔 하고자 한다.
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본 논문은 실시간 운영체제 환경에서 사용자 상호작용을 지원하는 MPEG-4 미디어 프리젠터를 제안한다. 이를 위해서 제안하는 미디어 프리젠터는 객체에 발생한 이벤트 정보를 객체속성 정보와 함께 파싱하여 이벤트에 반응하는 기능을 가진다. 따라서 사용자는 멀티미디어가 재생되는 동안 이벤트를 발생하고 프리젠터가 이에 반응하는 장면을 실시간으로 관찰함으로써 능동적 상호 작용을 이룰 수 있다. 재구성된 화면의 재생은 MPEG-4의 중요한 특징인 사용자와 미디어 프리젠터 간의 상호 작용을 보인다.
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다양한 전자문서를 효율적으로 처리하기 위해서는 구조문서 정의가 가능한 SGML(Standard Generalized Markup Language)이나 XML(eXtensible Markup Language)을 이용할 수 있다[1,2]. SGML 및 XML과 같은 구조문서를 생성하기 위해서는 별도의 편집기가 필요하며 현재 다양한 제품이나 연구결과를 살펴볼 수 있다[3,4]. 그러나 기존의 입력, 편집 시스템에서는 사용자가 작성하려는 문서에 대한 구조를 숙지하여야 하는 동시에, DTD(Document Type Definition)에 대한 지식을 필요로 한다. 이를 인해 복잡한 구조의 SGML 및 XML 문서를 일반인들이 사용하기 어렵고, 작성한 결과에 대한 검증 과정이 필수적으로 요구된다. 또한 다양한 분야에서 적용 가능한 전자문서 시스템을 위해서는 효과적인 통합 DTD의 정의와 처리 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 구조화 문서에 대한 지식이 없는 일반인들도 쉽게 구조문서 작성이 가능하며, 통합적 DTD의 효율적인 처리가 가능한 Form 기반 편집 시스템의 모델을 제시하며, 특히 웹에서도 적용이 가능한 XML을 지원한다. 그 결과 본 연구에서 개발한 XML 편집 시스템은 Form 기반의 통합 DTD 처리와 XML 문서 작성 및 출력 기능, 그리고 이미지, 테이블 기능 등을 제공함으로써 누구나 쉽고 정확한 XML 문서를 작성할 수 있다.
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MPEG-4에서는 다양한 객체를 취급하기 위하여 시스템 부분(Part1)이 차지하는 비중이 MPEG-1이나 MPEG-2에서 보다 훨씬 높아졌다. 이러한 MPEG-4의 시스템 부분을 구현한 참조 모델을 IM1이라고 한다. IM1에는 다양한 오디오/비디오(A/V) 객체를 수용하기 위하여 디코더 프레임워크를 마련하고, 어떤 A/V 객체든 이 프레임워크에 맞추어 디코더를 구현하면 IM1 프리젠터에서 플레이가 가능토록 하고 있다. 현재 IM1 버전 3.8에서는 H.263 비디오, G.723 오디오, JPEG 이미지, AAC 오디오를 지원하고 있다. 이 논문에서는 MPEG-4 비디오 디코더를 IM1 디코더 프레임워크를 맞추어 설계, 수정한 내용을 기술하였다.
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스프레쉬트는 사용하기 쉽기 때문에 가장 널리 사용되는 프로그래밍 도구이다. 그러나, 스프레드쉬트로 개발되는 프로그램들은 비 구조적인 방법으로 개발되기 때문에 대형 프로젝트에 적용하기 어렵고, 프로그램에 논리적인 오류들이 많이 포함되어 있다. 또한 스프레드쉬트로 개발된 프로그램은 읽기 어렵고, 디버깅 및 유지 보수하기 어려운 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 스프레드쉬트에 구조적인 개발 방법을 적용하기 위해 클래스와 객체 개념을 추가하고, 프로그램의 이해 및 개발을 쉽게 하기 위해서 데이터플로우 개념을 지원한다. 스프레드쉬트에서 객체 개념은 객체지향 분석, 설계 및 프로그래밍을 가능하게 하고, 데이터플로우 개념은 데이터의 의존 관계 및 데이터 흐름을 시각적으로 보여주기 때문에 프로그램의 개발 및 유지 보수를 쉽게 한다.
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본 논문에서는 가상세계를 구축하는데 기반이 되는 가상환경을 설계하고 구현한다. 가상환경의 설계는 지금까지는 체계화된 구조화 방법이 없이 이루어져 왔다. 하지만 본 논문에서는 실세계를 구성하는 환경변수의 분류를 바탕으로, 가상환경을 기능과 범위에 따라 6개의 계층으로 구조화한다. 이 구분된 각 계층들은 각기 독립적으로 동작하며, 주기적으로 정보를 교환하여 전체환경을 구성하게 된다. 설계된 가상환경은 실세계 환경과 같이 다양한 상황을 보여주며 확장에 있어서도 유연함을 보여 준다. 마지막으로 제안된 가상환경의 구조화 방안을 바탕으로 가상세계를 구현하여 시험함으로써 그 가능성을 보였다.
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본 논문에서는 원격지에서 인터넷을 이용하여 가정 내의 가전기기를 제어, 모니터링하는 원격제어 시스템을 설계하고 구현한다. 이때 효율적인 네트워크 이용을 위하여 원격 제어용 프로토콜을 자체적으로 설계하였으며, 이 프로토콜을 통해 지역적으로 멀리 떨어져 있는 가전기기를 제어와 동시에 실시간 모니터링을 할 수 있도록 자바(Java)환경의 소프트웨어를 구현하였다. 또한 본 논문에서는 인터넷을 통해 종류가 같은 가전제품 기기를 한 대 이상 제어 감시할 뿐만 아니라 가정 내에 있는 대부분의 가전기기를 원격 제어하는데 이 시스템을 사용할 수 있다는 가능성을 보였다.
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XML data를 VRML을 사용하여 시각적으로 나타내는 방법을 연구하였다. 현재 Web 환경은 동적으로 문서를 생성하고 사용자가 보기 쉽게 그래픽으로 표현하는 방향으로 발전하고 있다. 이러한 환경에서 XML은 실시간으로 data를 생성하기 쉬워 많이 사용되고 있으나 text 기반이기 때문에 data를 가시화하여 사용자한테 보여주기 힘들다는 단점이 있다. 이에 VRML을 XML과 결합하여 실시간으로 변화는 data를 VRML과 같은 시각화 도구를 사용하여 표현하는 방법에 대해 연구를 하였다. 본 논문에서는 Java Servlet을 사용하여 XML 문서에서 data를 추출하여 VRML 코드를 만들고, 그 코드를 사용자측에 전달하여 시각적으로 data를 볼 수 있도록 하였다.
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오늘날 인터넷이 급속하게 확산되면서 많은 홈페이지들이 다양한 정보를 제공하고 있고 이를 활용하고 있다. 그러나 대부분의 홈페이지들은 장애인을 위한 지원이 없는 실정이라 장애자들은 인터넷의 혜택으로부터 소외받고 있다. 현재 몇몇 홈페이지들이 장애인을 위한 서비스를 제공하고 있지만 정보제공이라는 면에서는 매우 미흡한 상태이다. 본 연구에서는 시각장애인을 위해 음성으로 정보를 제공하는 음성 지원 홈페이지를 설계, 구현하였다. 이 홈페이지는 한국장애인재활협회의 홈페이지를 대상으로 하였으며, 현재는 텍스트의 정보만을 음성으로 지원하고 있다. 이번에 구현한 음성 지원 홈페이지는 정상인들에게 제공하는 거의 모든 텍스트 정보를 제공하고 있어 시각장애인들도 정상인과 같은 정보를 얻을 수 있고, 또한 시각장애인들을 위한 인터페이스로 숫자키패드만을 이용하므로 사용이 용이하도록 하였다.
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인터넷의 중요성이 증가함에 따라, 웹 브라우저에 음성 인터페이스를 추가하는 연구와 개발이 이루어지고 있다. 그러나, 아직까지 기존의 모든 웹 문서가 HTML로 작성되어 있어, 효과적인 음성 인터페이스를 하기에는 많은 어려움이 있으며, 음성이 느린 출력 매체이므로 사용자가 빠르게 인지할 수 있는 방안이 연구되어야 한다. 본 논문에서는 사용자의 웹 액세스를 높이기 위하여, 웹 브라우저에 연결되는 웹 문서에서, 각각의 객체를 추출한 후, 사용자가 그 객체에 바로 액세스를 하거나 한국어 음성으로 그 정보를 알 수 있는 방법을 사용하여, 음성으로 제어할 수 있는 한국어 음성 웹 브라우저를 설계하고 구현하였다. 음성합성과 인식을 사용하여 브라우저를 제어하기 때문에, 노약자나 어린이 또는 시각장애인들이 쉽게 웹 서핑을 할 수 있도록 도와줄 수 있고, 또한 현재 사용되고 있는 웹 문서에서의 객체추출을 사용하기 때문에 특별히 문서의 변환이 필요 없는 장점이 있다.
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본 논문은 EBCOT 알고리즘의 소개와 개선 방법을 제안한다. EBCOT 알고리즘은 웨이블릿 변환과 블록기반 bit-plane 부호화 방법을 활용한 알고리즘이다. EBCOT에서 사용하는 bit-plane 부호화 방법을 블록기반 fractional bit-plane 방법이라고 한다. 이 방법은 bit-plane 전체를 한번에 부호화하는 것이 아니라 블록으로 나누어 부호화를 수행하고 또한 하나의 bit-plane에 대하여서도 4번의 pass를 거치면서 bit의 context에 따라서 부호화를 수행한다. EBCOT는 웨이블릿 변환에 의하여 resolution 스케일러빌리티를 지원하고 fractional bit-plane 부호화에 의하여 SNR 스케일러빌리티를 지원하며 블록기반 부호화에 의하여 ROI에 대한 random 접근 기능을 지원한다. 그리고 EBCOT는 부호화가 완료된 다음에 bit reduction 과정을 수행한다. 이러한 특징들은 이전의 EZW나 SPIHT 방법에 비하여 장점들이라고 할 수 있다. 그러나 bit-plane 부호화를 수행하는 과정에서 효율을 개선할 수 있으며 본 논문은 이에 대한 방법을 제안한다.
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본 논문에서는 컴퓨터 교육을 위한 자료구조나 알고리즘의 특성을 이해시키기 위한 시각적인 애니메이션을 지원하는 ADVA(Animation on Data Structure and Visualization on Algorithm)의 개발에 사용된 컴포넌트를 제시하고 이의 구조와 기능을 설명한다. 이 컴포넌트는 각 자료 구조와 알고리즘의 시각 표현에서 요구되는 공통된 기능들을 지원하는 객체이다. 이는 재사용성을 증가시켜 ADVA의 제작을 용이하게 하고 표현의 통일성을 높여서 향상된 학습 효과를 얻을 수 있다.
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낮은 대역폭을 갖는 네트워크에서 멀티미디어 스트리밍 서비스는 네트워크의 대역폭 변화나 트래픽에 매우 민감하다. 이런 특성으로 인해 모뎀이나 무선기기 같은 저속의 통신망에서 멀티미디어 스트리밍 서비스는 일정 수준의 품질을 지속적으로 제고하기가 어렵다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는, MPEG-4의 미디어 오브젝트의 특성을 이용한, 각각의 미디어 오브젝트들에게 할당되어 있는 대역폭을 사용자의 요구나 네트워크의 상태 변화에 따라 실시간으로 재설정하여 선별적으로 스트리밍하는 방법을 제안한다. 이는 네트워크의 상황에 맞게 효과적으로 스트리밍을 할 수 있고 또한 가중치에 의하여 오브젝트를 선별함으로써 사용자의 요구를 반영시키는 장점이 있다. 그리고, 제안된 스트리밍 방법을 위한 클라이언트/서버를 설계하고 그 성능을 분석하였다.
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정보통신 분야에서의 최근의 기술적인 발전에 힙입어 인트라넷을 기반으로 한 조직내 업무를 자동화하고, 또한 정보 공유를 통해 생산성을 높이기 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. CoDocs 시스템은 공동작업의 효과적인 지원을 위해 문서를 체계적으로 관리할 수 있는 웹 기반환경에서 구현된 문서관리 시스템이다. 본 논문에서는 CoDocs 시스템에서 구축된 문서정보조직을 기반으로 문서간의 연계성을 높이고 활용성을 증가시키기 위해 문서 버전관리기능을 설계 및 구현하였다. 버전관리는 각 문서의 버전을 저장하여 히스토리(history) 정보를 유지하고 관리하며, 문서간의 연관성을 부여하여 문서등록 및 검색 시 관련문서에 대한 참조기능을 제공한다.
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그래픽스 기술의 발전에 따라 캐릭터 애니메이션에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 사용자의 환경이나 실세계 환경에 상호작용 하면서 지능적으로 동작하는 캐릭터 애니메이션이 요구되고 있다. 본 논문은 사용자와 상호작용 하는 과정에서 사용자의 감정상태를 파악하고, 이에 대응하는 적절한 행동을 할 수 있는 캐릭터의 생성에 대한 연구이다. 본 논문에서는 캐릭터에 대하여 자동적(autonomous)이고 상호적인(interactive) 애니메이션을 전제로 하는 감성 캐릭터 애니메이션 시스템을 설계한다. 특히 캐릭터에 감성을 부여하기 위하여 OCC모델을 바탕으로 하여 시스템을 설계하였다.
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본 논문에서는 잡음 추가와 네트웍 앙상블을 이용하는 기법으로 최근에 제안된 가상 샘플 생성 방법(VSG:Virtual Sample Generation)을 개선하는 방법을 제안하고, 이를 대표적인 앙상블학습 알고리즘인 Bagging, Boosting과 비교한다. 기존의 가상 샘플 생성 방법에 기초하여 입력 데이터의 분포를 고려하여 가상 샘플을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 입력 분포의 밀도가 높은 곳에서 가장 샘플로 인한 과소 적합을 방지하고 밀도가 낮은 곳에서 가상 샘플로 인한 과도 적합을 방지하기 위한 것이다. 본 논문은 입력 데이터의 밀도를 추정하는 새로운 과정을 정리하고 입력 분포에 따라 적합한 가상 샘플을 생성하는 방법을 고안했다. 그리고 제안하는 방법의 일반화 성능 향상을 보이기 위해 여러 가지의 합성 데이터를 사용하여 실험을 하였고 이를 Bagging, Boosting, VSG의 성능과 비교하였다.
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본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경망에서 연결선 수를 최소로 하면서 일반화 성능을 향상시키기 위해 가장 널리 쓰여지고 있는 Optimal Brain Surgeon을 이용한 프루닝(pruning)을 기반으로 하여 오차 함수의 가중치 감소항을 추가시키는 방법을 사용한다. 이때 학습 및 프루닝의 성능에 많은 영향을 미치는 가중치 감소항의 방영정도를 베이시안 테크닉에 기반하여 적응적으로 최적화 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 벤치마크 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 순수한 OBS 방법과 고정된 반영정도를 가진 가중치 감소항을 추가시킨 OBS, 그리고 제안하는 적응적 가중치 감소항을 적용한 OBS 방법을 비교하여 제한하는 방법이 기존의 두 방법에 비해 신경망 구조의 최적화 능력이 뛰어남을 확인할 수 있었다.
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관찰학습(OLA: Observational Learning Algorithm)은 앙상블 네트워크의 각 구성 모델들이 아른 모델들을 관찰함으로써 얻어진 가상 데이터와 초기에 bootstrap된 실제 데이터를 학습에 함께 이용하는 방법이다. 본 논문에서는, 초기 학습 데이터 셋을 분할하고 분할된 각 데이터 셋에 대하여 앙상블의 구성 모델들을 전문화(specialize)시키는 방법을 적용하여 기존의 관찰학습 알고리즘을 개선시켰다. 제안된 알고리즘은 bagging 및 boosting과의 비교 실험에 의하여, 보다 적은 수의 구성 모델로 동일 내지 보다 나은 성능을 나타냄이 실험적으로 검증되었다.
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본 논문에서는 시간이 흐름에 따라 관측되는 시계열 데이터에 대한 예측을 위한 순차적 베이지안 진화 연산기법을 제안한다. 이 방법에서는 이전 세대의 모델을 바탕으로 예측을 수행하고 새로운 데이터가 주어지면 현재의 예측 모델을 평가하여 더 좋은 모델을 생성하도록 한다. 제안된 방법을 시계열 데이터에 적용한 결과 기조의 방법보다 데이터에 적합한 모델을 학습하고 성공적인 예측을 수행함을 확인하였다.
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여기서 우리는 한국어의 글자를 인식하기 위한 계산모형을 제시한다. 이 모형은 상호활성화 모형에 기반하고 있으나, 입력처리부분이 개선되었다. 우리는 기존의 상호활성화모형에서 모든 입력이 규격화된 형태라는 가정을 배제하였다. 또한 우리는 성능향상을 위하여 다중해상도경로 학설을 결합시켰다. 우리는 제안된 모형을 구현하고, 그것을 실제 자료에 적용해 보았다. 우리는 모의실험결과를 통하여 제안된 모형이 실용적인 의미를 갖고 있음과 다중해상도 경로가 실제적으로 인식 성능 향상에 도움을 주고 있음을 확인할 수 있었다.
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문서는 자연어로 구성된 비정형화된 데이터이다. 이를 처리하기 위하여 문서를 정형화된 데이터로 표현하여 저장할 필요가 있는데, 이를 문서 대용물(Document Surrogate)라 한다. 문서 대용물은 대표적으로 인덱싱 과정에 의해 추출된 단어 리스트를 나타낸다. 문서 내의 모든 단어가 내용을 반영하지 않는다. 문서의 내용을 반영하는 중요한 단어만을 선택할 필요가 있다. 이러한 단어를 키워드라 하며, 기존에는 단어의 빈도와 역문서 빈도(Inverse Document Frequency)에 근거한 공식에 의해 키워드를 선택하였다. 실제로 문서내 빈도와 역문서 빈도뿐만 아니라 제목에 포함 여부, 단어의 위치 등도 고려하여야 한다. 이러한 인자를 추가할 경우 이를 수식으로 표현하기에는 복잡하다. 이 논문에서는 이를 단어의 특징으로 추출하여 특징벡터를 형성하고 이를 학습하여 키워드를 선택하는 신경망 모델인 역전파의 접근을 제안한다. 역전파를 이용하여 키워드를 판별한 결과 수식에 의한 경우보다 그 성능이 향상되었음을 보여주고 있다.
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본 논문에서 제안한 종합주가지수 "왼쪽어깨" 패턴 검출은 자기 연상 학습 신경망을 사용하였다. 종합주가 지수 데이터에서 머리어깨모형 중 왼쪽 어깨에 해당하는 데이터로 신경망을 학습시킨 후 이를 이용하여 현재 혹은 테스트 데이터를 입력으로 주어 성능을 평가하였다. 결과는 비교적 우수하였다. 패턴 검출에 의한 투자를 하였을 경우 17개월간의 누적 수익률이 132% 였다. 이 기간동안 buy and hold 전략을 사용했을 경우의 수익률은 39% 였다.률은 39% 였다.
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정보통신의 발전에 따라 컴퓨터 및 주변 장치간에 칼라를 정확히 재생할 수 있는 능력이 산업 경쟁력에 중요한 요소로 부상하고 있다. 본 논문에서는 모니터 상의 이미지를 프린터로 인쇄하기 위하여 사용되는 기존의 참조테이블(Look Up Table) 방식을 살펴보고 이 기능을 대체할 수 있는 신경회로망에 의한 칼라보정 매핑 방법을 제안하였다. 참조테이블 방식에서는 3차원으로 구성된 테이블을 구성하기가 쉽지 않고 구간 사이의 칼라값은 보간법을 써서 구해야 한다. 신경회로망에 의한 방법에서는 일단 학습을 완료하면 실시간으로 칼라를 보정해 주는 장점이 있다. 실험에서는 두 가지 방법에 의한 칼라 샘플의 모델을 통한 결과 값을 비교해 보고 상호간의 장단점과 성능 향상을 위한 방법을 토의하였다.
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인공신경회로망 기술은 선형 또는 비선형성 계산 문제를 복잡도에 무관하게 학습에 의해 자동으로 근사한다. 또한 알고리즘이 단순하며 잡음에 강하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 반면 대상시스템의 특성이나 조건이 변경되면 계산성능을 보장할 수 없고, 계산의 신뢰성 보장 한계가 모호하기 때문에 제어문제에는 실용화가 어려운 것으로 알려져 있다. 제안 모델은 인공신경회로망의 장점을 유지하면서, 위와 같은 문제점을 해결한다. 시뮬레이션을 통하여 제안 모델은 기존 제어기에 비해 우수한 추종제어성능을 보이는 것으로 밝혀졌다.
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데이터 클러스터링은 서로 유사한 성질을 갖는 데이터들은 동일한 클러스터에 분류하고, 이질적인 데이터는 다른 클러스터에 분류하여, 클러스터 내의 유사성은 최대로 하고 클러스터와 클러스터사이의 유사성을 최소로 하는 것을 말한다. 데이터 클러스터링은 데이터 마이닝, 기계 학습, 패턴 인식, 통계 분야 등에 다양하게 활용되고 있다. Hopfield 네트워크는 조합적 최적화 문제를 해결하는데 사용되어 좋은 결과를 나타내고 있다. 본 논문에서는 Hopfield 네트워크를 사용하여 데이터 클러스터링 문제를 해결하는 알고리즘을 연구하였고, 실험을 통해 기존의 방법과 비교하였다.
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본 연구에서는 문자 인식의 응용으로서 인쇄된 우편봉투의 주소를 인식한다. 스캐너로 입력된 우편봉투 영상으로부터 주소영역과 우편번호 영역을 분리한다. 분리된 각각의 영역에서 문자를 추출하고, 전처리로써 정규화, 특징추출 단계를 거쳐 우편번호와 주소를 각각 인식하였다. 이때, 우편번호 인식에 의하여 알 수 있는 주소와 실제로 인식한 주소의 신뢰도를 계산하여, 주소 인식 결과를 보정하는 과정을 거쳐 우편봉투의 인식을 실행하였다.
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자동차 번호판 인식 시스템은 영상획득, 번호판 영역 추출, 추출된 번호판 영역의 전처리, 문자부분 영역화, 문자인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 그 중에서도 번호판 영역 추출, 추출된 영역의 전처리, 문자부분 영역화의 정확성은 전체 시스템 인식률에 지대한 영향을 줄 수 있는 부분으로써 그 정확성이 요구된다. 이에 본 논문에서는 컴퓨터 비젼 분야 중의 하나인 영상처리 기법을 사용하여 명암의 변화에도 문자를 잘 추출할 수 있는 Dynamic Adaptive Threshold 방법을 사용하여 추출된 번호판 영역을 이진화하고, 정확하게 문자 부분을 영역화하기 위한 방법으로 누적분포와 번호판 문자배열 특성을 이용한 방법을 제안한다. 그리고 추출되어진 문자는 ART2 신경망을 이용하여 인식한다.
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본 논문은 신용카드 전표 이미지를 효과적으로 인식하기 위한 이미지의 분석 및 처리 방법을 제안한다. Histogram Matching 기법을 통하여 ROI를 추출함으로써 빠른 속도로 고급 전처리 방법을 적용할 수 있는 방법과 이미지 개선을 위한 필터의 조합 방법 및 ROI 내부에서 숫자열을 정확하게 추출하여 인식하는 방법을 제안하고 있다. 그리고 실제 전표 영상에 대하여 수행한 실험을 통하여 제안한 방법이 유효함을 보여준다.
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임의 길이 숫자열을 인식하기 위해서는 우선 숫자열 영상을 인식기가 다룰 수 있는 형태로 변환해야 한다. 만일, 사용하는 인식기가 낱자 단위 인식기라면 낱자 단위로 분할하여야 하는데, 두자 이상의 숫자들이 접촉한 경우 정확한 분할이 어렵다. 이 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 접촉 숫자쌍을 분할하지 않고 통째로 인식하는 방법을 사용한다. 필기 숫자열을 인식하기 위해 제안한 방법은 두 개의 인식기를 이용한다. 숫자열에서 분할된 패턴이 낱자인 경우 낱자 인시기가, 접촉 숫자쌍일 경우 접촉 숫자쌍 인식기가 인식한다. NIST 데이터베이스에 대한 실험 결과 2~10개의 숫자를 포함한 숫자열에 대하여 83.76%의 숫자열 인식률을 보여 접촉 숫자열 패턴을 낱자 단위로 분할하지 않고도 효과적으로 인식할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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Reisfeld 등이 제안한 일반화 대칭 변환의 대칭 기여도를 구하는 방법은 물체의 윤곽선의 방향과 거리를 이용하여 물체의 내부에 누적시키는 것으로써, 물체의 검출이나, 얼굴 검출 등의 많은 분야에서 이용되고 있다. 본 논문에서는 대칭 변환 기여도의 모양은 물체의 외곽 모양에 따라 달라지는 것을 이용하여 대칭 변환 기여도의 모양을 분석하여 특정 모양의 물체를 인식하는 방법을 제안한다.
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위성이 보내어오는 영상의 량은 인간이 일일이 실시간으로 검색할 수 없을 정도의 방대한 양이다. 그러므로 위성이 보내어오는 영상을 자동적으로 빠른 시간내에 분석하기 위하여 원패스로 성질이 유사한 영역을 묶어서 분류하는 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 자기조직화 신경망(SOM)을 인공위성 영상을 원패스에 분할할 수 있도록 학습방법을 개선하였으며 개선된 SOM 알고리즘이 같은 원패스 알고리즘인 온라인 K-means과 비교하여 유효함을 알 수 있었다.
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기존의 지문인식은 입력 지문이 데이터베이스 내에 있는 특정인의 지문과 일치하는지 여부를 확인하는 것으로, 이를 위해 몇 단계의 전처리 과정과 분류 및 매칭을 하는데 매우 복잡한 계산이 필요하고 많은 시간이 소요되고 있다. 본 논문에서는 Gabor 필터를 이용하여 획득한 Gabor 특징(Feature)을 바로 지문인식에 이용하여 높은 인식률과 빠른 지문인식을 할 수 있는 새로운 지문인식 알고리즘을 제안한다. Gabor 필터를 이용하면 전처리 과정을 생략할 수 있고, 지문표시의 길이가 일정하여 대단위 지문 데이터베이스를 구성하기가 용이하다. 실험은 특징점에 기초한 기존의 지문인식과 비교 분석한다.
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본 논문에서는 인간의 시각적인 감각을 멀티미디어 컨텐츠의 UMA 변환 서비스에 적용하여 영상의 다양한 디스플레이 크기의 사용자 단말기에 맞게 효율적으로 변화(해상도 축소나 Cropping) 기법을 제안하고 있다. 즉, 영상의 중요한 객체를 사각형 경계박스로 표시한 후 각각의 객체의 저자의 의도대로 사용자가 지각적으로 인식할 수 있는 최소의 공간 해상도 축소 정보를 정의하여, 영상의 변환 시 각각 객체를 사용자가 충분히 인식할 수 있는 한계치로 사용하여 효율적인 UMA 서비스를 보장하는 사용자 자원 재분배 기법을 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안된 알고리즘을 기존의 방식과 비교하여 실험적으로 그 장단점을 비교한다.
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본 논문에서는 비디오 자막 이미지를 인식하기 위해 필요한 영상 향상의 단계로서 다중 결합을 적용한다. 또한 다중 결합을 위한 동일한 자막의 판단 및 결합된 결과를 재평가하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 칼라 이미지로부터 RLS(Run Length Smearing)가 적용된 에지 이미지를 얻고, 수직 및 수평 히스토그램 분포를 이용하여 자막과 자막 영역에 대한 정보를 추출한다. 프레임 내의 자막 영역의 중첩 정도를 이용하여 동일 자막을 판단하고, 동일한 자막을 갖는 프레임들끼리 다중 결합을 수행함으로써 향상된 이미지를 얻는다. 끝으로 결합된 영상에 대한 평가를 수행하여 잘못 결합된 이미지들로 인한 오류를 해결하고 재평가한다. 제안한 방법을 통해, 배경 부분의 잡영이 완화된 자막 이미지를 추출하여 인식의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있었다. 또한 동일한 자막의 시작 프레임과 끝 프레임의 위치 파악은 디지털 비디오의 색인 및 검색에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.
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본 본문에서는 간단하면서 효과적인 관련성 귀환을 가진 영상 검색시스템에 대하여 연구하였다. 먼저 영상 데이터베이스 내에 있는 영상들에 대하여 Gabor Wavelet 변환을 이용하여 질감특징을 추출하고, 추출한 특징값을 다양한 형태로 영상검색에 이용하였다. 초기 검색결과에 대하여 관련성 귀환을 영상 검색시스템에 적용하고, 이를 기존의 관련성 귀환을 가진 시스템과 비교하였다. 16종류의 512개의 영상으로 구성된 영상 데이터베이스에 대하여 실험한 결과, 제한된 방법은 INRIA의 방법보다 각 귀환단계에서 약 7~8%의 높은 검색 효율을 보였다.
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본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근 방법으로서, 통계적 정보를 기반으로 하는 주성분요소분석(PCA) 및 독립성분요소분석(ICA)을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 또한, 전체영상을 몇 개의 부분영상으로 분할한 후, 분할된 영상에 대하여 주성분요소분석과 독립성분요소분석을 적용함으로서, 분할된 부분영상의 특징이 전체영상에서 추출한 특징보다 효과적으로 홍채의 특징을 표현하는 결과를 보여 주었다. 이러한 방법을 홍채영상에서 효율적인 특징을 추출하기 위한 새로운 접근방법으로서 적용하였으며, 다양한 특징 집합에 대하여 적용한 결과, 홍채영상에서 redundant한 정보와 잡음을 제거함으로써 compact하고 robust한 특징을 추출할 수 있었다.
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본 논문에서는 새로운 내용기반 영상 검색 방법인 'query-by-gesture'를 제안하고 이를 본 논문의 영역기반 영상 검색 도구인 FRIP시스템에 적용하였다. 'query-by-gesture' 검색 방법을 이용하여, 사용자는 마우스나 다른 스케치 도구를 사용하지 않더라도 컴퓨터에 부착된 카메라를 이용하여 쉽고 편리한 방법으로 찾고자 하는 객체를 검색할 수 있다. 또한 본 논문에서 제안하는 'query-by-gesture' 방법은 다른 동작 인식 방법에서 문제점으로 제기되는 속도 문제를 해결하기 위해 색상을 이용하여 손 영역을 찾아내고 찾아진 손가락 끝점에 local 윈도우를 적용시켜 빠르고 효율적인 검색 환경을 제공하도록 설계되었다.
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본 논문에서는 분절 특징을 모수적 궤적 모델을 이용하여 표현하고, 이 특징을 분절 HMM(segmental HMM)의 입력으로 하는 음성 신호의 모델링 방식을 제안한다. 분절 특징은 음성의 경향을 나타내는 궤적으로 표현되고, 그 궤적은 연속되는 프레임 상에서 전이 정보를 포함하도록 디자인 행렬과 다항식의 회귀 함수를 이용하여 구해진다. 이 궤적을 분절 HMM에 적용하기 위하여, 외적 분절 변이와 내적 분절 변이에 대한 확률 분포 표현을 개선하였다. 제안된 방법의 효과를 살펴보기 위하여 TIMIT 데이터 베이스를 이용하여 실험한 결과, 제안된 분절 특징은 음성 신호의 인접한 프레임간의 상관관계를 표현하는 동적 특징과 같은 효과를 보였으며, 1차 미분계수를 포함하여 분절 특징을 구한 경우에는 기존의 특징 표현보다 좋은 성능을 보였다.
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음성인식 시스템에 사용하는 알고리즘 중에 하나인 DHMM은 코드북을 이용하여 음성의 프레임들에 대한 특징을 관측열로 추출하여 음성의 패턴에 대한 훈련과 인식을 수행하게 된다. 그러나 음성은 유성음과 무성음의 특징 차이가 많이 나게 되므로 하나의 코드북을 이용하게 되면 코드북 오차에 의하여 성질이 전혀 다른 코드북 인덱스를 DHMM의 관측열로 사용하게 된다. 본 논문에서는 음성의 유성음과 무성음에 대한 선별적인 작업을 통해 서로 다른 코드북을 만들어 관측열을 추출하고 선행 관측과 현 관측과의 거리 비교 연산을 통하여 관측의 시간축을 정규화한 관측열을 음성인식에 사용하였다. 본 논문에서 제시하는 인식 방법을 사용하여 실험한 결과, 기존의 인식 방법보다 5.33% 향상된 결과를 얻었다.
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대화체 음성의 인식을 위해서는 음성 파형에 관한 음향학적인 연구뿐만 아니라 인식하려는 언어자체에 대한 언어학적인 연구를 필요로 한다. 본 논문에서는 숫자음의 언어학적인 요소를 고려하고, 포만트 주파수를 숫자음 검출과 숫자음 인식에 적용하는 방식을 제안한다. 시스템의 입력은 특정 질의에 대한 응답으로 대화체 문장이며, 끝점 추출 기술을 이용하여 고립단어로 분류한 후, 숫자음만을 검출해 내고, 검출된 숫자음을 인식하기 위해 포만트 주파수를 이용한다. 한국어 연결 숫자음 인식은 한국어 숫자음이 단음절로 구성된다는 점과 발음상의 조음효과 등으로 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 숫자음과 발성에 필요한 음소들을 추출하고, 숫자들을 모음에 따라 6개의 그룹으로 분류하여 인식의 범위를 좁히고, 포만트 주파수 정보와 음소 HMM 모델에 의한 두 단계에 걸친 인식을 수행함으로써 연결 숫자음 인식에 대한 성능을 향상시킨다.
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본 논문은 얼굴인식을 위한 특징으로 Haralick의 면함수 모델을 이용한 방법을 제시한다. 얼굴인식 시스템에서의 큰 제약조건 중 하나인 조명에 대해 향상된 인식을 수행하기 위해 일반영상의 에지추출에 주로 사용되었던 면함수를 적합시켜 얼굴인식을 위한 입력으로 사용하였다. 제안된 방법을 기존의 얼굴인식 기법과 비교 분석해 본 결과, 전체적인 인식률과 수행 시간이 향상되었고, 특히 조명 변화에 대해 조명 변화 보정을 위한 별도의 전처리 없이도 좋은 인식 결과를 나타내었다. 또한 제안된 방법에 신경망을 적용하여 성능을 비교하였다.
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차량 번호판 문자영상으로부터 여러 가지 특징 추출 방법을 조합하여 입력특징소를 재구성하고, 신경망을 이용하여 문자를 인식한다. 속도 개선을 위해 특별한 전처리 과정없이 이치화와 크기 정규화만을 수행한 후 그물망 방법과 BLT 방법, 정규화된 투영값 특정 방법을 조합하여 입력특징소를 구성한다. 본 연구에서는 숫자 인식에서 그물망 방법과 BLT 방법을 이용하여 잡음으로 인한 유사 문자의 오인식을 해결하였고, 문자 인식에서는 정규화된 투영값 특징을 이용하여 문자의 유형을 분류한 후 자소를 개별적으로 인식하였다. 이로써 모음 인식 경우에 중요한 역할을 하는 작은 획의 영역에 BLT 방법을 사용함으로 기존 연구에서의 모음 오인식 문제를 해결하였다.
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에너지 차분 흉부 단순 X선 화상으로부터 폐종류 음영을 검출하기 위한 필터를 예측해서 그 성능을 평가하기 위한 방법을 제안한다. 더욱이 그 평가방법을 이용해서 기존에 제안된 필터인 다중 해상도 ▽2G 필터의 평가를 행한다. 방사선과 전문의의 진단보조 혹은 총합자동진단시스템의 구성요소로서 필터가 발휘한 역할을 고려한 후, 필터가 만족해야 할 조건 및 그 조건을 만족한 경우에 있어서 몇가지 성능평가 척도를 명확히 한다. 제안한 평가방법을 통해서 다중 해상도 필터가 단일 해상도 필터에 비해 높은 성능을 나타내고 있음을 명확히 한다.
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본 논문을 자연여상에서 문자열의 위치를 찾아내는데 모폴로지 연산인 WTH(white top-hats)과 BTH(black top-hars)을 사용하였다. 기존의 자연영상에서의 문자열추출은 칼라양자화방법 경우 각 칼라공간에서 문자열 추출과정을 반복 적용하거나 모델기반방법의 경우 문자열의 획의 크기나 특징에 따라서 하나의 영상을 여러 개로 분리 적용하여 추가적인 계산비용을 필요로 한다는 점을 개선하고 공간적 변화도를 이용하여 영상을 직접 처리하는 경우 최소 문자열 후보영역을 찾기 위한 프로세스를 다시 적용해야 한다는 점을 개선하였다. 자연영상에 문자열의 위치를 대략적으로 찾아내기 위해 WTH+BTH을 적용하여 그 결과로 문자열의 대략적 위치와 최소문자열후보영역을 동시에 얻을 수 있다. 문자열이 가지는 특성을 적용하여 문자열-비문자열 분류과정을 적용하고 후처리를 통해 완전한 문자열의 위치를 보여준다.
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본 논문에서는 DNA칩 이미지 처리시스템을 위한 완전 그리딩 알고리즘을 제안한다. DNA칩 이미지를 분석하여 처리할 수 있는 많은 DNA칩 분석 시스템이 있다. 하지만 이전의 시스템들은 정확한 이미지 처리를 통한 올바른 유전자 발현정보를 얻기 위해서 많은 사용자의 개입이 필요한 단점이 있었다. 본 논문에서는 사용자의 개입이 없는 정확한 자동 이미지 처리를 위해서,
$\varepsilon$ -그래프 모델링 기법을 제시하고, MBR, Mass, Geometry 등 세가지 종류의 반점(spot) 중심을 이용한 완전 그리딩 알고리즘을 제안한다. 제시된 이미지 처리 기술은 완전한 자동 DNA칩 분석 시스템으로, 사용자의 개입없이도 정확한 DNA칩 위치 정보를 얻을 수 있다. -
영상 처리를 통한 수화(手話)의 인식에 있어 가장 중요한 정보는 손의 형상, 위치, 이동방향 등을 들 수 있다. 이 중 손의 형상은 세가지 정보 중 가장 중요하며, 실제로 자음과 모음, 숫자 등을 나타내는 지문자의 경우 손의 형상만으로도 인식될 수 있다. 본 논문에서는 선 처리 모델(Line Process Model)을 3차원으로 확장하여 적용한 Markov Random Field(MRF)를 사용하여 효율적으로 손의 형상을 추출하였다.
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이 논문은 웹에서 찾을 수 있는 비디오 포맷들에 대한, 간단하고 개선된 비디오 세그먼테이션 방법을 다룬다. 2개의 임계 값을 이용해서 효과적인 비디오 프레임간의 차이를 비교한다. 또한 개체의 이동과 같은 이유로 프레임 사이에 차이가 날 경우, 하지만 다른 비디오 세그먼테이션이라고 볼 수 없을 경우를 위해, 공간 정보를 이용한 방법과 전역 정보를 이용한 방법간의 균형점을 찾아 본다. 그렇게 하기 위해 전역적인 히스토그램은 적절한 크기의 작은 히스토그램으로 나뉘어 진다. 웹에서는 여러 가지의 비디오 포맷이 존재하기 때문에, 각 포맷과의 독립성을 위해 상위 수준에서의 프로세싱을 위주로 한다.
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본 논문에서는 일한 음차 변환을 이용한 음성인식 및 합성기를 구현하였다. 음성인식의 경우 CV, VCCV, VCV, VV, VC 단위를 사용하였다. 이와 같이 단위별로 미리 구축된 모델을 결합함으로써 음성인식 시스템을 구축하였다. 따라서 일한 음차 변환을 적용하게 되면 인식 대상이 일어단어일 경우에도 이를 한글 발음으로 변환한 후 그에 해당하는 모델을 생성함으로써 인식이 가능하다. 음성 합성기의 경우 합성에 필요한 한국어 음성 데이터 베이스를 구축하고, 입력되는 텍스트에 따라 이를 연결하여 합성음을 생성한다. 일어가 입력될 경우 일한 음차 변환 규칙을 이용하여 입력된 일어 발음을 한글로 바꾸어 준 후 입력하게 되므로 별도의 일어 합성기 없이도 합성음을 생성할 수 있다.
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캐리커처 생성 시스템은 입력된 인물 사진을 세그먼테이션을 통하여 특징(이목구비)을 추출하고, 추출된 특징정보를 이용하여 그와 유사한 특징정보를 가지는 캐리커처 이미지를 검색하여 매핑시키는 시스템이다. 캐리커처 생성 시스템에서는 얼굴의 대칭 구조를 이용하고 색상과 모양에 대한 정보를 이용하여 얼굴 각각의 특징(이목구비)을 캐리커처의 특징을 구분하는 특징정보로써 활용한다. 본 논문은 인물 사진을 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분 영역 특징정보를 이용하여 그와 유사한 캐리커처를 자동으로 생성하는데 목적이 있다. 이 때 사용하는 대칭 구조는 씨앗 픽셀(seed pixel)을 추출한다. 특징정보는 색상의 경우 지역적인 색상정보는 이목구비를 더 뚜렷이 해주고, 전체적인 색상정보는 그 이미지의 피부색의 정보를 나타낸다. 모양의 경우 이목구비의 특징정보를 위해 불변모멘트가 주요하게 사용된다. 또한 데이터베이스는 얼굴의 세부사항(이목구비)에 대한 각각의 캐리커처로 구축되어 있고, 각 세부사항은 특징별 분류되어 있어야 한다. 이런 데이터베이스의 캐리커처와 추출된 얼굴 영상에서의 세부사항을 비교하여 유사도를 계산하고 이를 매핑하므로 개인의 특징을 가진 캐리커처를 자동으로 생성한다.
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본 논문에서는 Web 기반의 원격 교육 환경에서 강사와 학습자 모두에게 도움을 줄 수 있는 판서장면 MPEG Stream Data에서의 온라인 문자 인식 방법에 대하여 연구하였다. 강사가 별도의 프리젠테이션 자료를 만들 필요 없이 직접 판서한 MPEG Stream Data로부터 초당 3 Frame을 Sampling 한 후, 각 Frame에 Laplacian 마스크를 이용한 윤곽선 검출, Frame간 빼기 그리고 세선화 등의 영상처리 기법을 적용하여 문자인식에 필요한 좌표 값과 방향코드 등의 특징을 추출하였다. 좌표 값은 세선화 된 획의 중간 Pixel의 좌표 값이며, 구해진 좌표 값들을 이용하여 8방향 코드와 가상 획 코드를 구한 다음, 이 특징들을 사용해 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 학습시키고 한글 문자 인식을 행하였다.
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본 논문은 맘모그램(유방X선 사진)에서 종양의 추출에 관한 연구로서, 맘모그램의 특성을 파악하여 종양의 자동적인 추출을 시행하였다. 처리과정에서 맘모그램의 texture를 분석하여 shake 영상을 생성하였고, 8-연결성 관계에 있는 화소들의 평균값을 이용하여 블러링 영상을 생성, 두 종류의 영상을 사용하여 후보를 추출하여 일반적 종양의 특성과 일치하는 후보를 종양으로 선택하였다. 추출된 종양의 원형성 비율을 계산하고, spiculation 부분의 특징을 파악하여 추출된 종양을 분석하였다.
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현재의 영상 입력 장치는 입력 영상의 해상도와 선명도 향상을 주된 목표로 하고 있다. 그러나 오히려 영상의 입력 정밀도가 높아질수록 원하지 않는 영상 신호까지 받아들이는 결과를 초래하곤 한다. 대표적인 스캐너 입력 장치의 경우 스캔 목적면 외에 이면 영상까지 깊게 스캔되어 원하지 않는 출력 결과가 나타나기도 한다. 사용자 입장에서 입력된 영상을 일일이 편집한다는 것은 매우 번거로운 일이 아닐 수 없다. 따라서 본 논문에서는 비교적 간단하고 효과적인 화질 개선 알고리즘을 구현하여 이면 영상의 제거뿐만 아니라 영상의 선명도를 높이기 위한 화질 개선에 주안점을 둔다. 또한 이와 같은 목적은 보다 질 높은 정보전달을 위한 프리젠테이션의 목적에 부합하며 나아가 다양한 발표 자료 및 문서 자료의 제작에도 효과적일 것이다.
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본 논문에서는 컴퓨터 비전의 한 분야인 영상처리에 의한 물체인식을 위한 선행연구로써, 차량번호판 인식 시스템을 구현하기 위한 연구의 한 부분인 차량 번호판의 일련번호부분을 추출하는 방법을 기술한다. 이진화된 전체 차량 이미지의 일련번호영역을 추출하기 위해 레이블링기법과 번호판 일련번호의 특성 등 선행지식을 이용하여 번호판의 각 일련번호를 찾아서 분할하고 추출하는 알고리즘을 제안한다. 번호판영역을 찾는 동시에 분할하고 추출해 줌으로써 복잡한 여러 알고리즘을 사용하지 않고도 비교적 정확히 번호판의 일련번호를 추출할 수 있고, 속도면에서도 상당히 우수한 결과를 보여준다.
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정확한 색 재현(Color Reproduction)을 위해서 영상 입력 장치(Image Input Device)의 조명색(Illuminant Color)에 따른 영상 변화를 분석하는 것은 중요하다. 영상 입력 장치는 피사체(Object)를 비추는 조명의 색 특성에 따라 영상을 생성한다. 이는 인간 시각 시스템(Human Visual System)이 가지는 색 불변성(Color Constancy)과는 다른 특성이며, 정확한 색 재현을 위해 필요한 색 실현 모델(Color Appearance Model)이 영상을 변환하는데 문제점으로 작용한다. 따라서, 영상 입력 장치가 생성하는 영상으로부터 조명 정보를 분석하여 인간 시각 시스템의 색 불변성을 재현할 필요가 있다. 본 논문에서는 영상의 조명 정보를 평가하기 위해 채도(Chroma)가 높은 기준 색 샘플들의 rgb 색도를 이용하여 색도 평면에 색도 다각형(Chromaticity Polygon)을 구성하고 영상의 모든 픽셀들의 rgb 색도 분포와 기준 색 샘플들의 색도 다각형간의 포함 관계에 따라 조명 정보를 평가한다.
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건축도면의 영역정보추출은 도면의 유지 및 보수에 있어 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 건축도면이 일반적으로 폐 영역으로 구성되어 있다는 점에 착안하여, 본 논문에서는 이들 폐 영역을 추출한 뒤 폐 영역이 갖는 정보를 이용해 치수 인식에 응용하는 방안을 제안한다. 제안한 방법의 특징은, 전처리 과정에서 세선화 과정을 처리하지 않아 픽셀이 갖는 중요 데이터를 보존하며 처리한다는 점이다. 또한 제안한 방법은, 실제 도면의 크기와 도면을 구성하는 픽셀 수의 비례를 이용하므로, 건축도면의 인식에 있어 중요 요소인 수치의 오인식에 대한 확인 및 교정이 가능하다는 장점이 있다. 제안한 방법에 대한 성능 평가로는, 정부에서 제공하는 농어촌주책 표준설계도서를 입력 영상으로 하여 제안한 방법을 적용하여 영역에서 추출한 픽셀 정보와 실제 건축도면에서의 치수를 비교 분석하였다.
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얼굴 표정은 사람의 감정을 표현함과 동시에 그것을 이해할 수 있는 중요한 수단이다. 최근 이러한 얼굴 표정의 자동인식과 추적을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 대략적인 얼굴영역을 설정하여 얼굴의 표정을 나타내는 표정요소들을 찾아낸 후, 각 요소의 특징점을 추출하고 추적하는 방법을 제시한다. 제안하는 시스템의 개요는 입력영상의 첫 프레임에서 얼굴영역 및 특징점을 찾고, 연속되는 프레임에서 반복적으로 이를 추적한다. 특징점 추출과 추적에는 템플릿 매칭과 Canny 경계선 검출기, Gabor 웨이블릿 변환을 사용하였다.
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많은 산업 현장에서 서로 다른 표현 미디어 간에 칼라의 표현면에서 정확한 칼라 재생을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 확장 cusp 연결선을 이용한 새로운 색역 매핑에 관하여 논한다. 원본 색역내에 존재하는 칼라는 L*-C* 공간상에서 색 변환이 이루어지며 각 좌표에 대하여 동시에 변환이 이루어진다. 제안한 알고리즘에 의하여 기존의 색역 매핑 알고리즘보다 높은 채도(Chroma)값을 얻을 수 있었으며 재생이 이루어지는 색역의 이용도 또한 증가함을 실험을 통하여 보여준다.
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본 논문에서는 얼굴인식에 주로 사용되는 PCA를 얼굴포즈판별로 적용해 보았다. 얼굴포즈판별은 개개인의 얼굴특징을 강조해야 하는 얼굴인식과는 달리 일반적인 얼굴특징을 이용하기 때문에 PCA에 적합한 응용분야이다. 그러나, 다양한 얼굴포즈에 대한 영상을 하나의 표본집합으로 사용하면, 표본집합의 분산이 크기 때문에 포즈별로 표본집합을 달리하여 PCA모듈을 구성하는 것이 타당하다. 표본수집의 어려움은 3차원 한국인 표준모형을 이용해 극복하고, 이를 통하여 다양한 조명방향 및 얼굴포즈에 대한 표본을 수집하였다. 5방향의 얼굴포즈에 대한 판별 실험을 통하여 모율화된 PCA의 분류기로서의 가능성을 살펴보고, 조명에 따른 오류를 완하하고자 비 선형적 패턴을 나타내는 각 PCA모듈의 결과를 신경망에 적용하여 보았다.
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본 논문에서는 기존의 확률적 화자군집 모델을 MLP(multi-layer perceptron)로 구현하는 방법과 원형 화자군집 모델이 갖는 문제를 해결할 수정 모델을 제시한다. 화자군집 모델은 화자등록 시간에 민감한 실용 환경에서 중요한 의미를 지닌다. 본 연구에서 사용한 인식단위는 여러 음소계열에서 지속적인 부분을 추출한 지속음이므로 화자등록과 증명 단계에서 특정한 어구에 한정되지 않는 어구독립 방식을 채택한다.
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본 논문은 연층형 생물체의 형태를 인식하는 방법을 제안한다. 고정된 카메라에 제약된 공간상에서 움직이는 생물체를 인식하기 위하여 다음과 같은 과정을 거친다. 먼저 배경 영상을 추출한 후 배경 영상과 현재 영상의 차영상을 통하여 물체의 이진화 영상을 생성하여 세선화 작업을 거친 후 마지막으로 변환된 이미지에서 대표점을 추출하여 패턴 생성기의 입력 데이터로 사용한다. 생물체의 형태 인식 방법은 문자 인식 방법과 몇 가지 차이점을 가지는데 문자의 경우 'q'와 'b'가 다르게 인식되지만 생물체의 경우 이 두 형태는 단지 하나의 형태가 회전한 결과이므로 두 형태를 동일하게 인식해야 한다. 그러므로 패턴 생성을 위한 입력 데이터도 다른 형태를 띄게 된다. 본 논문에서 제안한 방법은 지렁이, 뱀 등과 같은 물체의 행동 분석을 하기 위한 기초 데이터를 생성하는 좋은 방법이 될 수 있다.
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필기 한글 문자 인식을 위해서는 패턴을 구성하는 획 성분을 분석하는 작업이 필수적이다. 획 성분 추출을 위해 사용한 세선화 방법은 입력 영상을 왜곡하는 단점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위하여 본 논문은 입력 영상을 왜곡하지 않고 의미 있는 부품 단위로 분할하는 방법을 제안한다. 의미 있는 부품이란 유사 볼록하게 분할된 영역을 의미한다. 분할 방법은 먼저 입력 영상에 볼록 헐 연산을 적용하여 오목 영역을 생성한다. 이 오목 영역에서 분할 기준(anchor point)점을 탐지하고 획의 반대편 외곽선 상에서 분할 끝(terminal point)점을 찾아 분할 경로를 구성하여 획을 분할한다. 모든 부품이 유사 볼록 조건을 만족할 때까지 위 과정을 반복 수행한다. 제안한 방법은 두 개의 파라미터만을 가지며 간단한 프로시져로 구성되어 있다. 또한 필기 한글 패턴뿐 아니라 여러 언어에 적용 가능하다는 장점을 갖는다.
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모든 물체의 표면은 독특한 성질을 보유하고 있으므로, 비디오 검색에 있어 텍스처는 형상이나 색과 더불어 중요한 변수로 사용될 수 있다. 비디오 검색에 있어서 중요한 것은 어떤 영상의 특징을 올바르게 추출하고 잘 분류하여 표현하는 것이다. Temporal texture는 무한한 시공간적 범위의 복잡하고, 추상적인 움직임 패턴도 특징화시킬 수 있으므로, temporal texture 패턴을 얼마나 잘 이용할 수 있느냐는 비디오 검색의 성능에 많은 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 temporal texture의 서로 다른 특징을 가진 세 가지의 모델을 선정하여 비교한다. 특히, 특징 추출의 분류가 정확하게 이루어지느냐에 초점을 맞추어서 분석하였다. 분류의 성능은 두 가지 변수 즉, 어떤 성질의 모델이며 비디오 데이터인가에 따라 달라지게 된다. 이들 모델링이 분류하기까지 걸리는 시간의 차이는 무시할 수 있을 정도의 시간차이므로 정확도를 위주로 성능을 분석했다.
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본 논문에서는 배전설비도면의 주요 기호인 전주와 전선인식 방법에 관하여 기술한다. 본 논문에서는 원형성에 근거하여 전주후보를 추출한 후 이들 사이의 연결성에 근거하여 전선을 인식한 다음, 전주후보들 중에서 전주를 확인함으로서 전주와 전선을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 한국전력공사의 배전설비도면들 중에서 무작위로 추출한 표본 약 30매를 대상으로 실험하고 그 결과를 제시한다.
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본 논문에서는 내용기반 이미지 검색 시스템을 제작하기 위하여 필수적으로 선행되어야 하는 이미지의 영역구분에 대한 새로운 방법인 경계값을 이용한 영역추출 방법을 소개한다. 빠르고 정확한 이미지 검색엔진을 구현하기 위하여 질의의 결과가 될 이미지들은 전처리기에 의하여 모든 영역을 추출한 뒤 각각의 영역에 따른 특성(feature)를 저장하고 있어야 한다. 정확한 질의 결과를 얻기 위하여는 정확히 영역을 추출할 수 있고 그 특성도 추출할 수 있는 전처리기를 사용하여야 한다. 또한 정확도만을 중시하여 너무 복잡한 알고리즘을 사용한다면 그 또한 실용적이지 못하게 된다. 경계값을 이용한 영역추출 방법은 이미지의 각 점에 대한 경계값(edge value)을 이용하여 그 경계값이 작은 점으로부터 시작하여 경계값이 큰 점들을 병합해 가면서 인접한 영역간의 크기, 색상 등을 고려하여 각각의 영역을 구분해 낸다. 이 방법의 가장 큰 특징은 텍스쳐(texture)를 제외한 일반적인 영역뿐 아니라 텍스쳐 포함하는 영역도 추출할 수 있는 점과 빠른 처리 속도에 있다.
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동일인에 대한 눈 영상에 대해서 홍채 영역 추출의 일정성은 인식을 위한 특징 추출에 신뢰성을 부여해주는 핵심 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이런 특징 추출의 뢰성을 부여하기 위한 방법으로서 좌표 설정의 기준이 되는 중심의 대표 값을 찾아내는 방법과 홍채 근육의 움직임에 의한 영향을 배제할 수 있는 홍채 영역 정규화의 한 모델을 제시함으로써 불리한 환경 조건에서 홍채 인식률을 높이는 기반을 세우고자 한다.
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본 논문에서는 유전자 알고리즘(GA)과 Support Vector Machine(SVM)을 결합하여 사용한 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 기존의 SVM을 이용한 얼굴 인식 연구에서는 얼굴 전체 영상을 SVM의 입력벡터로 사용하는데 반해, 본 연구에서는 GA를 이용하여 얼굴 영상 중에서 개인별로 식별 능력이 우수한 특징들만을 선택하여 이를 SVM의 입력벡터로 사용한다. 조명, 표정, 안경 착용 등 다양한 변화가 있는 Yale 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 얼굴 전체 영상을 사용한 경우보다 더 좋은 인식률을 보였다. 또한 제안된 방법에 의한 얼굴 인식 시스템은 각 개인별로 식별력이 우수한 특징들만을 저장하므로, 얼굴인식 시스템을 구성하기 위해 저장될 정보의 양이 현저하게 감소하게 된다.
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기계 인쇄된 문서 영상에서 주제어를 탐색하는 문제는 여러 응용 분야에 필수적인 핵심 기술이지만 수작업 또는 OCR 소프트웨어를 이용하여 텍스트로 변환하는 방법은 많은 비용 때문에 한계를 가지고 있다. 요즘 영상 형태로 원문을 저장하는 경우가 많으므로 본 논문은 영상-기반 매칭을 통한 검색 방법을 채택하였다. 문자 또는 단어 매칭에서 가장 중요한 요소가 특징인데 본 논문에서는 디지털도서관과 같이 매칭 대상 단어가 수천만∼수십억에 달하는 대용량 한글 문서 검색에 이용될 수 있도록 비교적 간단히 추출할 수 있고 차원수 조절이 용이한 4방향 프로파일 특징을 이용하는 빠른 검색 방법을 제안한다. 실험결과 8-차원 정도의 간단한 특징으로도 의미 있는 검색 성능을 얻을 수 있음을 보였다.
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오늘날 영상정보의 보편화로 효율적인 영상 검색 기술이 요구되고 있다. 최근 발표된 Color N
$\times$ M-grams 기반의 영상 검색 방법은 그 중의 하나이다. 그러나 이 방법은 영상의 특징을 추출한 벡터 Bin의 수가 많아서 검색을 위한 공간과 시간을 많이 필요로 하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 보완하기 위해 본 연구에서는 영상의 국부성을 이용하여 Color N$\times$ M-grams의 단점인 공간과 시간의 비효율성을 개선하고, GLCM의 결합으로 검색 효율을 향상시키는 연구를 수행하였다. WWW의 Color Draw Photo Album에 분류되어 있는 영상들과 미국의 코넬대학의 연구에 사용된 330개의 Benchmark 영상을 가지고 실험한 결과, 기존의 Color N$\times$ M-grams에 비해 약 10배의 공간효율개선과 약 2배의 시간효율개선을 얻을 수 있었고, 검색율과 정확성공율에 있어서 각각 25%, 63% 향상되었다. -
본 논문은 웨이블릿 변환영역 하에서 칼라 히스토그램과 에너지 벡터를 이용한 컷검출 방법을 제안한다. 기존의 컷 검출 방법들은 대부분 공간영역과 변환영역 각각에 대한 특징을 이용해 컷을 검출하였다. 그러나 본 논문에서는 웨이블릿 변환영역 하에서도 공간영역 특성을 유지하는 LL밴드 상의 칼라 히스토그램과 LH와 HL밴드의 에너지 값을 변환영역 특성으로 함께 고려하였다. 최근 영상 압축 표준에 웨이블릿을 이용한 압축기법이 사용되고 있으므로, 제안한 방법은 웨이블릿 압축 영상에서 압축을 해제할 필요 없이 검출하는데 사용되어질 수 있다. 제안한 방법의 성능평가를 위하여 광고, 뉴스, 스포츠, 영화 등 5개 분야의 다양한 TV 프로그램에서 약 10,000개의 프레임으로 실험한 결과, Recall에서는 약 90%, Precision에서는 약 94%의 컷 검출 성능을 나타내었다.
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본 논문에서는 영상 정보뿐만 아니라 오디오 정보를 함께 사용한 비디오 세그멘테이션에 대해 연구하였다. 대용량의 정보를 가지고 있는 비디오에 대하여 장면 경계 검출(Scene Break Detection)을 할 경우, 카메라 팬이나 장면 내에 여려 가지 다른 샷(Shot)으로 인하여 영상 정보만으로는 효과적인 검출이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 비디오 내의 오디오 정보도 함께 사용함으로써 문제를 개선했다. 뉴스, 광고, 스포츠 등 다양한 3개 분야의 TV 프로그램으로 구성된 약 4,000개 영상 프레임과 약 30,000개의 오디오 프레임으로 구성된 비디오 데이터베이스에 대하여 실험한 결과, 영상 정보만 사용한 경우보다 우수한 성능을 확인하였다. 영상 정보 특징값으로는 칼라 히스토그램과 DC계수를 사용했고, 오디오 특징값으로는 SR(Silence ratio), VSTD(Volume standard deviation), NPR(Non pitch ratio)을 사용했다.
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폐암의 변이 형태는 크게 침륜형과 팽창형의 두 가지로 나눌 수 있는데, 팽창형은 암의 크기가 크고 성장속도는 느린 특징을 가지고 있으며, 침륜형은 암의 크기가 작고 성장 속도는 빠르며 괴사 부분이 많고 경계선이 불규칙적인 특성을 가지고 있다. 본 논문은 병리 전문가의 이와 같은 시각적인 진단요소를 폐암 변이 분석을 위한 영상의 특성으로 추출하여, 형태학적 특성과 절감특성으로 분석한 후 의료 영상에 대한 진단을 전문가의 진단 견해와 비교해 보았다. 의료 영상에 대한 진단은 영상의 특성과 함께 전문가의 진단 기준에 대한 특성을 최대한 반영하는 특성에 의한 것이어야 할 것이다.
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본 논문에서는 HMM 학습모델을 이용하여 1445단어 음성인식기를 구현하고, 대분류기법을 이용하여 그 성능을 향상시키는 방법에 대하여 연구를 수행하였으며, 속도개선에 중점을 두었다. 속도개선을 위해서 HMM모델에 계층적 대분류 기법을 적용시켰다. HMM의 상태수가 많을수록 속도가 저하된다는 점을 고려하여, 적은 상태수의 HMM모델로 후보를 정하고, 가변적으로 해당하는 상태수의 HMM모델로 목적단어를 인식하는 방법을 제안하였다. 후보를 정하는 방법을 후보수와 특징파라미터의 종류와 수를 고려하여 다양하게 설정, 실험하여 가장 이상적인 경우를 찾아내었다.
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영상 기반 모델링 및 렌더링을 위해 제안된 LDI(Layered Depth Images) 기법은 여러 장의 2차원 영상과 깊이 정보, 카메라 정보를 입력으로 받아 3차원 와핑을 이용해 새로운 장면을 렌더링한다. 하지만 이 기법은 홀 발생 문제 등 몇가지 결함을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 LDI의 문제를 해결하고자, 의료 영상 가시화 분야에서 널리 사용되는 쉬어-왑 렌더링 알고리즘을 사용한 결과를 설명한다. 한편, 본 논문에서 제안된 알고리즘은 적은 데이터를 필요로 하는데, 웹 상에서 오브젝트 플레이어 플러그인으로 개발한 결과 좋은 성능을 보였다.
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일러스트레이션은 물체를 표현하는 최소한의 특징만을 가지고 사물을 표현하는 방법이다. 이를 자동화한 많은 연구들은 주로 많은 스트록을 이용하여 실제와 유사한 일러스트레이션 결과를 생성하고자 하였다. 본 연구는 물체의 특징만을 표현할 수 있는 적은 스트록을 이용하여 일러스트레이션을 생성하는데 목적을 둔다. 이를 위해 우리는 이전 연구[1]에서 간단히 추출된 경계선과 두 가지 스트록 모핑기법을 제시하였다. 본 논문에서는 물체의 특징을 표현하기 위해 유용한 경계선 추출 방법을 제시한다. 정확한 경계선의 추출은 스트록과 더불어 최종 일러스트레이션 결과에 많은 영향을 미친다. 경계선 추출 방법과 이전 논문의 스트록 모핑 방법을 이용한 일러스트레이션 결과는 본 논문의 실험결과로 주어졌다.
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3차원 모델을 바탕으로 실루엣 에지를 찾아 디스플레이 해주는 대부분의 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. NPR(nonphotorealistic rendering)에서 가장 초점을 두는 것은 컴퓨터로 렌더링된 결과가 사람이 그린듯한 효과를 줄 수 있느냐에 있다. 기존에 연구된 대부분의 시스템들은 사람이 그린듯한 효과를 주기 위해 물체의 표면에 대한 텍스츄어(Texture)와 어두운 정도, 그리고 스트록(Stroke)을 표면의 윤곽에 맞도록 그리는 많은 기법들을 소개해 왔다. 본 논문에서는 NPR 표현의 가장 기본이 되는 실루엣 에지 추출에 초점을 두고 추출한 실루엣 에지에 대해 파라미터화된 브러쉬 함수(Parameterized Brush Functions)를 적용하여 다양한 스타일로 디스플레이할 수 있는 기법을 제시한다.
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전통적인 컴퓨터 그래픽스분야에서 실제감 있는 장면(scene)을 만들어 내기 위해 표면의 반사특성에 대한 연구가 많이 행해졌다. 표면의 반사특성을 구하기 위하여 기존의 방법들은 복잡한 기하학적 정보를 구하거나 실제 표면의 반사 특성을 얻기 위한 장치를 사용하였다. 본 논문에서는 기하학적 정보 없이 샘플링한 영상으로부터 라디안스맵(radiance map)을 만들고, 이를 이용하여 BRDF를 구하는 방법을 제시한다. 또한 BRDF를 효과적으로 저장하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법을 사용하여 임의의 위치에서의 광원에 대하여서 조작이 가능하며 빠른 시간에 새로운 장면을 재구성(reconstruction)할 수 있다. 또한 사용자가 임의로 광원(color light)의 색깔을 변화시킬 수 있고, 여러 개의 광원(multiple light source)에 대하여 장면의 재구성이 가능하다.
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가상환경을 구축하는데 있어 실제 3차원 데이터를 쓰지 않고 환경 맵을 사용하면고품질의 영상을 제공하면서도 실시간 탐색이 가능하다. 그러나 환경 맵은 고정된 시점에서 시선변경에 의해서만 탐색이 가능하다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 여러 개의 실린더 환경 맵을 사용하고 이 실린더들간의 자연스러운 이동을 위해 제한적으로 시점 변경을 가능케 함으로써 좀더 자연스러운 가상환경탐색을 제공한다.
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기존의 웹 기반 3차원 가상환경 분야에 대한 연구는 시각적인 면에서 이전의 웹 컨텐츠에 비해 많은 향상이 있었다. 그러나 내부 객체들간의 다양한 상호작용이나 참여자를 대신하는 아바타(Avatar)의 행위(Behavior)표현에 대해서는 많은 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 아바타를 포함한 가상 객체간의 상호작용과 행위의 유형을 정의하며 이를 지원할 수 있는 가상환경서버를 설계하고 구현한다. 또한, 다중사용자의 참여로 인해 발생할 수 있는 서버의 성능저하를 줄이기 위한 방법론으로서 지역관리 및 메시지 필터링 기법을 제안한다. 구현된 시스템은 가상 쇼핑몰 등의 응용분야에 실제 적용이 가능하다.
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음함수 곡면 모델의 대표적인 구조 요소인 메타볼은 다양한 형태의 곡면을 모델링하는데 뛰어난 성능을 갖는다[1]. 그러나 복잡한 형태의 물체는 곡면 뿐 아니라 평면적인 요소를 포함하기 때문에 메타볼만으로 부정형 물체를 모델링하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 메타큐브는 메타볼의 장점을 수용하면서 적은 수의 데이터로 평면 형태의 물체가지 모델링할 수 있는 메타볼의 확장 형태로서, 두 개의 매개변수만으로 구에서 정육면체까지 자유로운 확장이 가능하다[2]. 본 논문은 메타큐브를 이용하여 볼륨 데이터로부터 3차원 물체를 자동 모델링하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 볼륨 데이터의 형태에 기반하여 분할된 볼륨 트리를 이용하여 비교적 빠른 시간에 볼륨 데이터로부터 비슷한 형태의 3차원 물체를 재구성하는 메타큐브 집합을 추출한다. 다양한 볼륨데이타에 대한 실험 결과를 제시함으로써 제안 방법의 효용성을 증명한다.
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본 논문은 연결정보가 없는 거리영상으로부터 DSM(Displaced Subdivision Mesh)을 복원하는 기술을 제안한다. DSM은 메쉬의 표면정보를 메쉬 분할법으로 생성한 부드러운 표면과의 차이값으로 표현할 수 있으므로 메쉬를 표현하는 데이터 크기를 획기적으로 줄일 수 있으며, 거리영상에 근접한 3차원 모델 복원기술에 효율적으로 적용될 수 있다. 제안 알고리즘은 기존 방법에서 사용하던 전역적 에너지 최소화 과정을 기하 해석적인 방법으로 대체하여 빠르게 메쉬를 복원할 수 있으며, 복원된 메쉬는 Remeshing을 거치지 않고 바로 다단계 표현으로 변환이 가능하다. 또한 입력 데이터를 고려한 라플라시안을 이용하여 거리영상에 최대한 근접하면서 지역적인 곡률이 최소화된 DSM을 생성한다. 이렇게 복원된 DSM은 메쉬 편집, 압축, 렌더링, 애니메이션 등 여러 응용분야에서 사용될 수 있다.
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본 논문에서는 3차원 머리 모델에 몇 장의 사진으로부터 얻은 텍스쳐를 입혀 실물처럼 보이는 3차원 인물 모델을 얻는 방법을 제시한다. 모델에 사진들을 맞추는 방법으로는 특징선을 정합하는 방법을 사용한다. 모델에는 얼굴의 특징을 나타낼 수 있는 눈/코/입/눈썹 등의 특징선을 지정하였으며 이들을 사진에 정합시킴으로써 모델의 각 부위에 필요한 텍스쳐 영상을 얻는다. 여러 방향에서 본 사진들을 사용함으로써 더욱 정확한 얼굴 모델을 얻을 수 있는데, 이때 모델의 한 면은 여러 장의 사진에서 합성되어야 하는 경우가 생긴다. 이는 각 사진에서 얼굴이 보는 방향과 모델면이 이루는 각을 이용하여 그 사진이 그 면의 텍스쳐에 기여하는 정도를 계산할 수 있다. 이렇게 함으로써 사진을 이용한 저가의 3차원 캡쳐 시스템을 구현할 수 있다.
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본 논문은 서로 다른 스플라인 곡선들간의 위상적 상호관계로서 곡선과 곡면 설계상에서 중요한 작업인 주어진 영역 안에 한정된 보간곡선 제어방법을 제안한다. 위상적 상호관계는 곡선들간의 영향범위 관계 그리고 스플라인 곡선들과 곡면간의 기하학적 관계를 의미한다. 기존의 방법은 선형 분모를 가지는 분수식 3차 보간법을 사용하여 주어진 영역에서 제한된 보간 곡선을 제어하는 방법을 제안하였으나, 일반적인 경우에서 실행 상의 많은 계산량과 오차가 나타나는 문제점을 나타내었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위한 선형분모를 가지는 가중치된 분수식 3차 보간법을 제안한다. 이 방법은 변형 보간된 물체상의 변화량을 계산하여 불규칙한 패치들간의 결합부분과 제어 및 국부수정의 변형을 제어하는 방법을 제안한다.
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최근 들어 WWW(World Wide Web) 환경을 이용한 각종 Entertainment 산업이 활성화되어 있다. WWW상의 실시간 아바타 애니메이션의 구현은 WWW를 이용한 Entertainment 산업 및 가상현실을 위한 중요한 원천기술 역할을 하리라 기대된다. 특히, 모션캡쳐를 통해 얻어진 모션데이터로 아바타의 애니메이션을 구현함으로써 보다 자연스러운 동작을 기대할 수 있다. 한편 일반적인 모션데이터로 Euler Angle로 나타나는데 반하여 VRML 환경하의 아바타에는 Euler Angle을 적용할 수 없다. 이는 VRML의 특성상 현재의 상태(State)를 저장할 수 없기 때문이다. VRML 환경하의 아바타에 적용 가능한 유일한 모션데이터 방식은 특정 축(Axis)과 이 축을 중심으로 한 회전각(Axis Angle)을 이용하는 것이다. 본 연구진은 이를 위하여 일반적인 모션데이터에 나타나는 Euler Angle을 특정 Axis와 Axis Angle로 변환해 주는 이론 및 모션데이터를 실시간으로 공급해주기 위한 JAVA Streaming Server를 직접 개발하였다. 본 논문에서는 이 시스템의 전체적인 구조를 설명하고자 한다.
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게임이나 가상 현실에서의 대화형 처리에서는 다관절체의 동작 생성을 실시간에 비교적 사실적으로 처리되어야 할 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 복잡한 계산이나 선형 시스템의 풀이 과정이 불필요한, 다관절체의 동작을 비교적 사실적으로 간단하고, 빠르게 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 다관절체의 동역학적 움직임과 기하학적 제약 조건들을 이용하여, 실제와 유사한 동작을 빠르게 생성할 수 있음을 보인다. 특히, 대화형 시스템에서는 사용자의 요구에 실시간으로 응답을 줄 수 있고, 환경을 설정하는 물리량들과 가상 공간의 환경 요인들을 다양하게 변화시키더라도 적응적으로 반응하는 안정적인 동작을 생성할 수 있다.
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본 논문에서는 3차원 지형 상에서 자동차의 움직임을 사실적으로 실시간에 시뮬레이션하기 위한 계산 모델을 제안한다. 자동차의 동작을 시뮬레이션하기 위해서는 자동차에 적용되는 모든 힘들과 그 힘을 받는 자동차 내의 복잡한 구조에 대한 분석이 필요하다. 자동차 역학 분야에서는 이러한 요소들을 모두 고려하는 분석 모델이 사용되고 있으나, 너무 많은 계산량 때문에 현재의 개인용 컴퓨터에서는 시뮬레이션이나 가상 현실, 게임 등의 응용 분야에서 적용시키기가 곤란하다. 본 논문에서는 자동차의 시뮬레이션에서 반드시 필요한 기본 동작들을 중심으로 비교적 사실적이면서도 계산량을 줄일 수 있는, 단순화된 자동차 동작 모델을 제안한다. 이 모델은 물리학 법칙들에 근거하였으며, 최종 구현된 시스템에서는 비교적 사실적으로 자동차의 주행, 가속, 점프, 전복 등의 동작을 표현할 수 있었다.
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디지털영상을 상향표본추출(upsanpling)의 방법으로 확대하여 해상도를 높이는 경우에 확대한 영상은 확대 전의 영상에 비해 해상도는 높아지지만 흐려지거나 계단현상이 생기게 되어 영상의 품질은 저하된다. 본 연구에서는 확대된 영상에서 생기는 이와 같은 문제점을 보완하는 상향표본추출 모델을 제안한다. 제안된 모델은 8-이웃(8-neighborhood)과 가우시안 필터(Gaussian filter)를 이용하여 확대된 영상의 증가된 픽셀들의 픽셀값을 부여하여 확대 전 영상이 가진 특성이 확대 후에도 균질하게 유지될 수 있도록 하고 계단현상도 완화한다. 그리고 감마 교정(Gamma correction)을 이용하여 영상의 흐름 정도를 개선한다.
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프레임(Key Frame) 애니메이션 방법은 많은 수의 개체들을 동시에 움직여야 하는 애니메이션을 수행 시에 이를 모두 수작업을 통해서 움직여야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해서 행동기반 그룹 애니메이션에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 애니메이션되는 각각의 개체에 자신의 내적 상태와 외부의 환경에 의해서 영향을 받아서 다음에 취해야 할 행동을 확장 가능한 구조로 설계된 행동구조(Behavior Architecture)에 이미 프로그램 되어 있는 모듈을 삽입하였다. 그리고 이에 따라서 판단하고 수행될 수 있도록 한 후에, 각각의 개체가 자신의 고유한 행동을 취해서 움직이면서도 그룹의 특성을 가지는 행동을 수행할 수 있도록 구현하였다.
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일반적으로 지문 인식 알고리즘을 구현하기 위해서 전처리와 후처리를 거쳐 정합과 등록 등의 일률적인 과정을 거치게 된다. 하지만 사람의 지문은 개인의 생체학적 특성에 따라 많은 차이를 보인다. 본 논문에서는 두 가지 목적을 위하여 연구되었는데 첫 번째는 획득된 지문영상의 특성을 최대한 이용한 적응성 알고리즘의 개발이다. 보통 획득된 지문영상의 경우 좋은 품질의 영상과 손가락이 건조한 사람의 흐린 영상, 그리고 손가락이 젖은 사람에게서 나타나는 진한 영상 등의 크게 나누어 3가지로 나누어 볼 수 있는데 하나의 알고리즘을 통한 처리보다는 각 지문영상에서 적당한 알고리즘을 적용하는 것이 더욱 좋은 결과를 얻게 된다. 두 번째로 라인센서에서 얻은 낮은 품질의 영상을 처리하기 위한 알고리즘을 제안한다. 라인센서의 사용으로 인한 장점을 최대한 이용하여 지문인식 시스템을 개발하기 위한 목적을 갖는다.
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본 논문은 Geometry Compression 분야에서 다뤄지는 압축기법 중 delta encoding 과정을 보완하여 좀 더 높은 압축률을 얻고자 하는 vertex position prediction 과정에 대한 내용으로 구성되어 있다. 이것은 triangle strip 형태의 입력을 받아서 그 vertex data 중 position 정보들간의 delta encoding 과정을 예측 기법을 이용한 encoding 과정으로 대체하여 Huffman encoding 과정에서의 symbol 개수를 줄여 압축률을 향상시키자는 개념에서 출발한다. triangle strip 생성 기법 중 greedy algorithm을 적용한 후, 기존의 parallelogram 방식과 이 논문에서 새로이 제안하는 방식을 비교하여 보다 나은 압축 방식을 제시하는 것이 이 논문의 목적이다. 이 논문에서 제시하는 방식을 실험한 결과, 기존의 예측 기법에 비해 2.4% 정도의 향상을 보여주고 있다.
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영상기반 렌더링(image-based rendering)은 적은 비용으로 실시간 영상을 생성할 수 있다는 장점이 있지만, 원시 영상(source image)만으로 가상환경을 생성하기에는 부족하다. 원시 영상과 함께 카메라 정보, 깊이정보, 사용자 입력 등을 이용하는데, 적은 수의 원시 영상과 추가 정보를 이용하여 원하는 장면을 생성하기 위해 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 영상 기반의 가상환경에서 네비게이션을 위해 필요한 영상을 영상 참조기법을 통해 생성한다. 깊이가 깊지 않은 가상환경에서는 하나의 영상만으로도 이동 표현이 가능하지만 깊이가 깊을 경우 추가적인 영상을 필요로 하게 된다. 이 두 영상간의 새로운 영상을 모핑(morphing)을 통해 생성할 수도 있지만 사용자 입력이 많고 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 영상 참조 기법은 가상환경에서 적은 사용자 입력으로 빠르게 네비게이션을 위한 영상을 생성할 수 있다.
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인체 장기의 내부 벽면을 관찰하기 위하여 사용된 내시경 검사 기법은 내시경을 삽입하고, 질병 부위를 찾는 과정에서 환자에게 고통을 유발시키고, 정확한 진단을 내리기 위해서는 검사자의 오랜 경험과 숙달을 필요로 한다. 그러므로 각종 의료 영상을 기반으로 한 가상 내시경 시스템에 대한 연구와 개발이 요구된다. 본 논문에서는 초음파 영상을 기반으로 하여 병변 부위의 3차원 영상을 생성하고, 탐색하는 시스템을 제안한다. 우선 획득된 초음파 영상으로부터 장기에 대한 윤곽선 정보를 얻기 위하여, 초음파 영상에 대한 전처리 작업과 분할 작업을 수행하였고, 추출된 윤곽선 정보를 기반으로 3차원 표면 모델을 생성하였다. 3차원 표면 모델은 VRML 2.0 형식의 3차원 객체로 자동 변환되어 일반 VRML Plug-in viewer 및 자바 제어 모듈을 이용하여 3차원 장기 모델에 대한 탐색을 가능하도록 하였다.
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본 논문에서는 적응적인 웨이블릿 변환에 기초한 저속 비트율 비디오 코딩 방법의 새로운 알고리즘을 제안한다. 접근 방법은 양자화된 웨이블릿 계수들이 웨이블릿 서브밴드 구조내에서 중복성을 활용하는 메커니즘에 의해서 전처리 된다면 코딩 절차가 더욱 효과적으로 나타난다. 그러므로 본 논문에서는 코딩부분의 최적화 활동에 초점을 맞추어 완전한 중복 블록 움직임 보상된 에어프레임에서 일치를 확보하기 위해 이용하고, 향상된 코사인 윈도우를 적용하였다. 또한 웨이블릿 변환은 각 일치한 움직임 보상된 에러 프레임을 전체적인 에너지 컴팩션에 도달하도록 적용된다. 움직임 벡터의 수평적, 수직적 컴포넌트는 적응적 산술적 코딩을 사용하여 독립적으로 인코드되는 반면에 의미있는 웨이블릿 계수는 적응적 산술 코딩을 사용함에 의해서 비트-플레인 순서로 인코드된다. 제안된 부호기는 28Kbits에서 PSNR이 평균적으로 각각 대략 2.07과 1.38dB에 존재하는 H.263과 ZTE를 초과한다. 전체순서 코딩에 대하여도 3DWCVC 방법은 평균적으로 각각 0.35와 0.71dB을 나타내는 H.263과 ZTE보다 우수한 성능을 보인다.
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영역의 수와 윤곽선의 길이는 세그멘테이션 기반의 움직임 보상된 비디오 코딩에서 두 가지의 기본적인 제약사항이다. 이 논문에서 제안하는 코딩 스킴은 영역의 수를 축소하는 것에 초점을 맞추고, 윤곽성 코딩, 그리고 치환된 프레임 차이(DFD)의 압축에 초점을 맞춘다. 제안된 스킴의 가장 중요한 특징 중의 하나는 형태적인 필터를 기반으로 하는 spatio-temporal 단순성 알고리즘이고, 그것들과 함께 이미지는 작은 수의 영역으로 나누어질 수 있다. 이 스킴의 매우 중요한 특성은 세그멘테이션 맵 샘플링 기법으로, 그것은 윤곽선 길이를 매우 작은 복원 에러에 비례하여 약 50%까지 줄인다. 실험적인 결과는, 높은 압축 비율에 대하여 매우 작은 코딩 에러를 보여주었다.
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이 논문에서는 CAGD 및 기하모델링 분야에서 최근 발표된 Universal Parametrization의 계산적 또는 응용적 특성을 고찰하고자 한다. Universal Parametrization을 이용하여 구한 B-spline의 곡선이나 곡면에 아주 자연스러운 특성을 가지고 있다. 뿐만 아니라, 다른 매개변수(Parametrization)을 이용하는 경우, 점들의 기하학적 분포나 곡선/곡면의 차수에 따라 결과의 차이가 심한 경우가 있으나 새로운 방법은 B-spline이라는 기초함수의 특성을 고려한 매개변수법이므로 이러한 결과의 차이를 최대한 줄이는 특성이 있다. 또한 점 데이터에 관해서 Affine Invariant하고 Semi-localness의 특성을 보인다. 이외에도, 계산적인 관점에서 강인성을 보유하고 있고, 많은 응용분야에서 쉽게 자유곡선이나 자유곡면 모델링을 할 수 있도록 한다. 한 예로, 3D 다각형 메쉬로부터 B-spline을 이용한 자유곡면 모델을 구하는 소프트웨어 툴을 설명한다.
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Truetype 글꼴은 외곽선정보를 벡터 데이터 형태로 가지고 있기 때문에 사용자의 수정이 매우 용이한 글꼴이다. 본 논문에서는 이러한 truetype 글꼴의 특성을 이용하여 글꼴의 외곽선 정보를 알아낸 후 외곽선을 다양한 패턴으로 분할하는 방법을 제시하려 한다. 직선에서는 Brensenham 알고리즘을 이용한 패턴 분할을 행하였고, 곡선에서는 Casteljar 알고리즘을 바탕으로 선형보간법을 이용한 재귀호출 방법을 사용하여 패턴 분할을 행하였다. 이러한 임의 패턴 분할을 이용해서 다양한 길이를 가진 형태의 패턴을 생성함으로써, 글꼴의 외곽선에 다양한 효과를 줄 수 있다.
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최근에는 디지털 박물관을 비롯하여, 미술품이나 역사적 유물들을 디지털 형태로 재현하려는 시도들이 활발해지고 있다. 디지털 형태로의 재현은 시공간의 제약을 받지 않으면서 컴퓨터 상에서 해당 미술품이나 유물을 감상할 수 있는 기회를 제공한다. 반면에, 고전적인 기계식 시계들 중의 하나인 테리 시계(Terry's clock)와 같은, 움직이는 유물은 내부의 기계 장치와 그에 따른 동적인 움직임 때문에 컴퓨터 상에서 재현하기가 까다롭다. 특히, 시계를 비롯한 비교적 오래된 기계 장치들은 기어나 진자와 같은 각각의 부품들을 재현한 후, 그 움직임을 동역학 기법들을 비롯한, 물리 법칙에 기반한 기술들로 재현하여야 한다. 본 논문에서는 기존의 운동학 방법들을 이용하여 각 부품의 움직임을 재현함으로써, 테리 시계를 컴퓨터 상에서 복원하였다. 본 논문에서 사용된 방법들은 다른 기계 장치들의 재현에도 응용 가능하다.
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인체와 같은 다관절체의 운동은 세그먼트 단위로 강체의 특성을 포함하고 있으나, 움직임에 따라 옷의 주름과 같은 잡음과 관절의 변화 등의 비강체의 성질을 가진다. 따라서 잡음과 움직임에 따라 다양한 특징점이 추출되며, 영상 간 특징점의 변화가 심하므로, 대상의 특징을 비교적 정확히 반영하는 대응관계를 가진 특징점을 추출하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 인체와 같은 다관절체의 움직임으로부터 신뢰성 있는 대응관계를 가진 특징점을 추출하기 위한 기법을 제안한다. 또한 쌍 대응(pairwise correspondence)의 문제를 확장하여 특정 동작을 이루는 다수의 프레임에서의 일관성 있는 특징점 대응을 위한 간단한 전략을 제안한다. 이를 통해 정확하고 안정적인 대응관계를 가진 특징점을 추출할 수 있다.
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최근 인터넷상에서 삼차원 가상세계를 기술하기 위한 VRML(Virtual Reality Modeling Language) 문서의 효율적인 작성을 위해 다양한 VRML 저작도구들이 개발되어지고 있다. 이러한 기존의 VRML 저작도구들을 실세계에 존재하는 모든 객체들에 대한 다양한 형태의 가상세계를 저작할 수 있는 범용 저작도구들이다. 하지만, 특정의 특성을 가지는 삼차원 객체들로만 구성된 가상세계를 저작하는 경우에는 더욱더 편리한 저작도구를 개발할 수 잇다. 가상 건축물의 경우 외형이 주로 직선적이고, 모든 구성 객체들을 레이어(layer)로 쌓음으로써 구현할 수 있는 특성을 지닌다. 따라서, 본 논문에서는 건축물 객체가 가지는 특성을 이용하여 전문가가 아닌 일반인도 웹 상에서 삼차원 가상 건축물을 쉽게 저작할 수 있는 저작도구를 설계하고 구현한다.
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현재 활발한 연구가 진행중인 유전자 분석과 같은 분야에서는 유전자 염기 서열과 같은 대규모 서열 정보들에 대한 효과적인 분석기술을 요구하고 있다. 본 논문은 이러한 서열 정보들 사이의 유사도를 측정하고 분석하는 작업을 효과적으로 지원하기 위한 가시화 도구의 개발을 다룬다. 본 논문에서 사용하는 유사도 가시화 기법은 유전자 정보의 유사도 가시화를 위해 제안되었던 시각적 점-행렬 도면(Graphical Dot-Matrix Plots) 기법을 이용하는데, 이 시각적 점-행렬 도면 기법은 비교 대상이 되는 서열 정보의 크기가 커지면 효율적으로 가시화하기가 힘들다는 단점을 가진다. 본 논문은 시각적 점-행렬 도면 기법의 이러한 문제를 해결하기 위해 서열 정보 유사도 비교 결과를 화면의 해상도 내에서 표현할 수 있도록 데이터를 영역별로 분할하고 각 영역별 일치도를 이분 그래프(bipartite graph)의 최대 평면 일치(maximal planar matching)를 이용하여 결정하고 이를 하나의 화소(pixel)로 출력하는 기법을 제안한다.
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최근에 들어 교육현장에서 수준별 교육의 중요성이 대두되고 있다. 그러나 적은 수의 교사로 많은 수의 학습자를 수준별로 교육하는 것은 쉽지 않은 일이다. 조별 이동이나 급간 이동으로 수준을 나누어 교육하고 있으나 변화하는 학습자의 정확한 수준 측정 및 이동이 어렵다. 또한 CAI(Computer Aided Instruction) 프로그램이 많이 보급되었지만 수업 외 시간에 학습자 스스로 반복 훈련을 통한 학습을 강조하므로 교실 수업에 적용하기는 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수업시간 교사의 지도하에 웹을 기반으로한 교수-학습을 통해 각 학생들의 수준을 평가한 후 수준에 맞는 학습과 보충 및 심화학습이 이루어질 수 있는 웹기반 수준별 교수-학습 시스템을 설계하고 구현하였다.
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컴퓨터를 이용한 인터넷의 급속한 발전에 따라 이를 교육에 응용하려는 노력은 최근 몇 년 동안 지속적으로 진행되어 왔다. 이는 인터넷 이용인구의 급속한 증가로 인하여 웹 상에서의 가상교육 및 원격교육에 관한 필요성이 증대되었고, 이를 실용화하려는 노력은 여러 가지 방법을 통하여 논의되어 왔다. 따라서, 웹 코스웨어는 인터넷을 통한 원거리 학습자들에 대하여 학습욕구를 충족시키기 위한 목적으로 구현 및 개발되었다. 그러나, 이를 이용하려면 사용자의 시스템이 정보를 제공하는 서버와의 정보교환을 위하여 온라인 상태를 유지하였으며, 학습자가 서버에서 갱신되는 학습정보를 받아 보려면 온라인 상에서 학습자의 시스템이 서버로 접속이 이루어져야만 확인이 가능하였다. 본 논문은 이에 관하여 XML(eXtensible Markup Language)을 기반으로 한 웹 캐스팅 기법으로 웹 코스웨어를 구현하였으며 이를 위하여 CDF(Channel Definition Format) 형식을 이용하였다. 즉, 채널을 용하여 학습자가 자율적으로 채널을 선택하면, 학습자가 원하는 정보를 자동적으로 갱신되도록 하였다. 또한, 기존의 웹 코스웨어는 정보를 제공하는 서버의 학습내용이 변화될 때다 일일이 확인을 하여야 하는 반면 본 논문에서는 갱신되어진 내용을 학습자에게 자동적으로 업데이트되도록 하였다.
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기존 분산 가상환경 시스템에서는 참여자들 사이의 언어 외적인 의사교환을 지원하기 위해 참여자의 아바타에 몸짓이나 얼굴 표정 등을 표현할 수 있도록 애니메이션 가능한 아바타를 사용한다. 하지만 아바타 애니메이션으로 참여자의 의사 및 감정 표현을 표현하는데는 한계가 있다. 따라서, 이 논문에서는 가상 환경 내의 다중 사용자들의 의사 교환 및 감정 표현을 극대화할 수 있는 방법으로 실시간 화상 대화 가상 환경 학습.훈련 시스템을 설계하였다. 설계한 시스템은 학습 참여자의 화상 및 음성 스트림을 전달함으로써 기존 응용들에 비해 풍부한 의사 교환을 지원하고, 가상 공간에서 학습에 필요한 다양한 모듈들을 포함하고 있다.
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본 논문에서는 가상현실을 기반으로 하는 컴퓨터 조립과정 학습 시스템을 구현하였다. 컴퓨터 조립과정을 교육하는데 있어서는 실습이 가장 중요하다. 그러나 기존의 자료들은 과정을 설명한 텍스트나, 2차원 이미지 데이터를 사용하고 있어 그저 보여주는 학습에 그치고 있다. 이런 단점을 보완하기에는 가상현실을 이용한 학습이 가장 좋은 대안일 것이다. 본 논문은 VRML과 EAO를 이용한 Java를 사용하여 시스템을 구현하였다. 이는 학습자들에게 좀더 현실감 있는 교육환경을 제시해 주어서 학습효과를 극대화시킬 수 있다.
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본 논문에서 제안하는 수학학습 시스템은 구성주의 원리에 입각하여 학습자 중심의 다양한 학습 방법을 통해 자발적이고 협동적인 학습이 가능하도록 설계하였다. 특히 XML 문서를 통해 수학과 교수학습 지도안의 표준을 지향하며 본 시스템을 통해 데이터가 공유될 수 있게 하였다. 본 시스템의 구성요소는 게임, 진단학습, Q/A, 그룹학습으로 구성되고 이들간의 상호 유기적인 관계를 구성하고 있다. 따라서, 본 시스템은 학습자가 스스로 학습할 수 있게 도와주는 다양한 학습방법에 의한 수학학습이 이루어질 수 있다.
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본 논문에서는 현 교육의 문제점을 해결하고 학생들 개개인의 특기.적성을 살릴 수 있는 클럽활동 프로그램에 있어 기존의 방식인 손으로 직접 작업을 하던 클럽활동 부서 배정 방식을 향후 교육환경의 변화 추세에 맞추어 학교 안에서 이루어지는 교육활동을, 시간적.공간적 제약을 벗어나 자유로운 공간에서 학생 임의로 클럽활동 부서를 신청, 자동 배정할 수 있도록 PHP와 MySQL을 이용하여 시스템을 구축함으로써, 학생들에게는 정보화 교육의 극대화를 꾀하였고, 교사에게는 조직.편성.운영의 시간과 경비를 줄임으로써 교수-학습의 질을 향상시킬 수 있는 방향을 제시한다.
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과학 문명의 발달은 산업 분야뿐만 아니라 사회, 문화의 영역에 이르기까지 폭발적 발전을 가능하게 하였으나, 자연 환경을 함부로 파괴하게 되었고 인류의 삶의 터전을 회복불능의 상태로 만들어 인간을 포함한 모든 생명체의 생존을 위협하고 있다. 환경은 한번 파괴되면 이를 회복시키는데 많은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 환경에 대한 인식과 지식 및 기능을 습득하고 올바른 태도를 기르는 환경교육이 절실히 요구된다. 그러나 현재 우리 나라 초등학교에서의 환경교육은 대부분 인지적 측면만을 지고하고 있어 환경보전 인식의 내면화를 위한 교수-학습 방법을 필요로 하고 있다. 최근 웹을 교육에 활용하는 다양한 방법이 시도되고 있으며, 특히 웹 기반 프로젝트 학습은 정보의 수용이 아니라, 학생들의 연구에 의한 학습의 개념을 도입하고 있어 교사의 지도에 의지하지 않고 학생들의 자발적인 노력으로 프로젝트를 완성해 가는 것을 가능하게 해준다. 본 논문에서는 웹 기반 프로젝트를 활용하여 개인 또는 학급내 및 타 학급간의 협력을 전제로 환경을 탐구하고 환경 문제를 발견하며 이를 해결해 나가는 환경교육이 가능한 시스템을 설계하고 구현하였다. 이러한 웹 학습 공간을 마련하여 학습자가 다양한 자료를 쉽게 얻을 수 있게 함과 동시에 상호 정보 교환을 통한 협력 학습을 함으로써 이들에게 자연의 소중함을 일깨우고 환경보전을 실천하는 기틀을 다질 수 있도록 하였다.
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전통적인 교수.학습의 형태를 벗어나 새로운 환경인 웹을 통한 교육이 이루어지고 있다. 그러나 대다수의 웹을 통한 교육들은 단지 웹 환경이라는 이름 하에 평면적인 의사소통의 한계를 벗어나지 못하고 있는 실정이다. 이에 대한 대안으로 본 연구에서는 가장 대중적인 실시간 의사소통 프로그램인 채팅 프로그램을 기반으로 교육용 대화 애플리케이션을 개발하였다. 이 애플리케이션이 교실 내.외적으로 열린교육에 대한 지대한 관심을 쏟고 있는 최근의 학교 교육에 하나의 학습 도구로서 활용될 수 있음을 기대한다.
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현재 인터넷과 컴퓨터를 활용한 web 기반의 원격교육의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 교육 효과적인 면에서 시간과 공간의 제약을 받지 않고 손쉽게 교육을 받을 수 있다는 장점이 있기 때문이다. 그러나 최근까지의 원격교육의 평가방법은 정적이어서 더 나은 교육의 효과를 기대할 수 없기에 문제를 동적으로 구성하여 출제하여 주는 시스템이 제안된 바 있다. 그러나 이 시스템도 학습자의 능력에 따른 학습의 평가가 배제되어 있기 때문에 학습자의 수학 능력을 정확히 평가할 수가 없었다. 이에 본 논문에서는 학습자의 능력정보를 이용하여 학습자가 더 효과적으로 원격 교육을 받을 수 있는 개선된 동적 문제 출제 시스템을 제안하고자 한다.
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오늘날과 같이 급변하는 사회 속에서 개인 혼자서 모든 일을 처리하기보다는 여러 사람과 함께 열린 사고로 일을 처리하는 것이 훨씬 효율적이다. 학습에서도 마찬가지로 협동학습은 지식뿐만 아니라 인성적인 면에도 영향을 끼치게 된다. 본 논문에서는 구성주의에 입각한 웹기반 협동학습 시스템을 설계 및 구현하여 실제 학습 수업에서 활용한다. 이 시스템에서는 학습내용을 구성하는 부분과 이를 이용하여 학습을 수행하는 부분들이 교수자간 및 학습자간에 협동을 한다. 이는 고차원적인 사고를 요구하는 문제해결학습을 통해 학습자 개개인의 능력을 최대한 개발할 수 있고, 학습 성취감을 증가시킬 수 있다. 또한 그동안 부족했던 웹상에서의 상호작용적인 측면을 강화하여 면대면 교육과 같은 즉각적인 효과도 얻을 수 있다.