한국정보과학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Information Science Society Conference) (Proceedings of the Korean Information Science Society Conference)
한국정보과학회 (Korean Institute of Information Scientists and Engineers)
- 반년간
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- 1598-5164(pISSN)
과학기술표준분류
- 정보/통신 > 정보이론
- 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
- 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
- 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
- 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (A)
- 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
- 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
- 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
- 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
- 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
- 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
- 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
- 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
- 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (D)
- 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
- 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
- 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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본 논문에서는 기네스 기록과 같은 기록정보 즉, 기록적 가치가 있는 문장에 대한 질의가 들어왔을 경우기록 부사와 정답 유형을 이용하여 정답을 추출하는 시스템에 대해 기술한다. 기록정보는 역사적이고 사실적인 내용으로, 기록부사틀 포함하는 문장을 말한다. 기록부사는 기록정보 내에서 쓰이며 어떤 사실의 기록에 대해 뜻을 명확하게 나타내어주는 한 요소이고, 이것은 해당문장이 기록문장임을 나타내준다. 이는 질의-응답 시스템에서 정답 추출의 중요한 단서로 사용될 수 있다. 질의-응답 시스템은 크게 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 찾는 부분으로 나뉘며, 질의 분석을 통하여 기록부사로 지역정보 그리고 정답유형을 결정한 후 이를 이용하여 후보 문서를 검색, 추출하고 정의문 규칙과 개체명 태깅에 의하여 정답을 추출하게 된다.
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본 논문은 자연언어처리에서 문장의 서술어와 그 서술어가 가지는 명사 논항들 사이의 문법관계를 의미 관계로 사상하는 즉 논항이 서술어에 대해 가지는 역할을 정하는 문제를 다루고 있다. 의미역 결정은 단어의 의미 중의성 해소와 함께 자연언어의 의미 분석의 핵심 문제 중 하나이며 반드시 해결해야 하는 매우 중요한 문제 중 하나이다. 본 연구에서는 언어학적으로 유용한 자원인 세종전자사전을 이용하여 용언격틀사전을 구축하고 격틀 선택 방법으로 의미역을 결정한 후. 결정된 의미역들에 대한 확률 정보를 확률 모델에 적용하여 반복적으로 학습하는 부트스트래핑(Bootstrapping) 알고리즘을 사용하였다. 실험 결과, 기본 모델에 대해 10% 정도의 성능 향상을 보였다.
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유해 정보란 정보의 홍수 속에서 무차별적으로 제공되는 음란, 폭력 등의 내용을 담고 있는 정보를 말한다. 이러한 유해 정보들로부터 청소년 등 사회적으로 보호를 받아야 할 인터넷 이용자들을 보호하기 위한 장치가 필요하다. 현재 다양한 방법이 제안되고 연구되고 있다. 본 연구에서는 유해 문서의 필터링을 기법 중 키워드 필터링에서 사용되는 유해어 사전을 위한 자질어 추출 알고리즘에 대해서 비교/연구하였다. 키워드 필터링에서 자질어는 필터링의 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 필터링의 성능을 높이기 위한 자질어 추출 알고리즘 선택은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 알고리즘을 비교 분석하여 정확하고 효율적인 자질어 추출 알고리즘 조합을 찾고자 하였다. 그 결과 CHI/TF-IDF 조합이 높은 성능을 보였으며 92%의 정확도를 얻을 수 있었다.
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동명이인 구별 문제는 최근 시맨틱 웹과 온톨로지에 대한 관심이 높아지면서 이슈로 부각되고 있다. 논문의 서지정보를 온톨로지로 구축하기 위해서는 이름이 같은 저자들이 동명이인인지 여부를 판단하는 것이 중요하다. 일반 문서에서와는 달리, 서지정보에서는 소속과 Email를 유용한 정보로 사용할 수 있으나 그것만으로는 충분치 못하며, 이를 보완하기 위한 한 방법으로 공저자 관계를 이용하는 것이 유용함을 살펴본다.
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과학기술 연구분야에서 인력, 기관 등의 연구 주체와 논문, 과제, 지적재산권 등의 성과에 대한 온톨로지는, 시맨틱 웹 환경에서 이질적 과학기술 연구정보의 의미적 통합과 자동화된 유통, 그리고 암묵적 지식의 추론을 가능케 할 것이다. 이 논문에서는 현재 한국과학기술정보연구원에서 개발 중인 국가과학기술 R&D 기반정보 은톨로지를 소개하고, 그의 응용으로써 은톨로지에 내재된 암묵적 지식들을 규칙을 사용하여 추론하는 과정의 기술에 중점을 둔다. 상기 은톨로지는 인스턴스의 유일성 확보를 위해 URI(Uniform Resource identifier)서버에 기반하여 온톨로지 인스턴스에 고유한 URI를 할당하는 데 중점을 두고 설계되었으며, 논문의 특정순위저자를 모델링한 저작자정보 클래스를 은톨로지 스키마 상에 명시적으로 표현한다는 특징이 있다.
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한국어 형태소분석 및 품사부착에서 일부 품사는 높은 중의성으로 인하여 오류가 많으며, 일부 품사가 전체 오류의 대부분을 차지한다. 본 연구에서는 높은 중의성으로 인하여 오류가 많은 품사를 대상으로, 각 품사에 적합한 자질을 이용하여 학습한, 정확률이 높은 분류기를 통계적 방식의 태거와 순차 결합하여 형태소분석/품사부착 성능을 향상하였다. 2003년 세종계획 품사 부착 말뭉치 200만 어절에서 학습하여 평가를 한 결과 기존 통계적 품사 부착기에 비해 정확도는 0.62% 향상되었으며, 오류는 13.12% 감소하였다.
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본 논문에서는 의료임상 문서의 구절(phrase)를 대상으로 고차원 개념의 정보를 태깅하는 시맨틱 태깅 시스템을 제안하고 있다. 시스템은 의사들이 기록한 임상 기록으로부터 정보를 추출한다. 태깅은 UMLS와 POS, 약어 태깅이 된 문서를 대상으로 HMM 모델에 의거하여 이루어지게 된다. 태깅된 결과는 의료 상에서의 경험적 지식을 추출하는데 이용되어 의사들의 의사 결정을 지원하게 된다.
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본 논문은 백과사전 QA에서 여러 문서에서 정답을 추출한 후 종합하여 답을 출력하여야 하는 질의를 위한 백과사전 사건 추적 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사건 관련 질문과 문서의 속성을 반영할 수 있는 템플릿을 정의하여 문서를 추적하며, 하나의 사건은 '제목' '시간', '장소' '주체', '범주'의 5가지 속성을 가진다. 이러한 방법론을 통하여 기존 QA 시스템의 정답 추출 성능 향상에 도움을 주고, 정보 구성(organizing)과 TDT(Topic Detection and Tracking) 연구에서의 새로운 관점과 방향을 제시하고자 한다.
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음성인식 결과는 띄어쓰기 오류가 포함되어 있으며 이는 인식 결과에 대한 이후의 정보처리를 어렵게 하는 요인이 된다. 본 논문은 음성 인식 결과의 띄어쓰기 오류를 수정하기 위하여 품사 정보를 이용한 어절 재결합 기법을 기본 알고리즘으로 사용하고 추가로 음절 바이그램 및 4-gram 정보를 이용하는 띄어쓰기 오류 교정 방법을 제안하였다. 또한, 음성인식기의 출력으로 품사 정보가 부착된 경우와 미부착된 경우에 대한 비교 실험을 하였다. 품사 미부착된 경우에는 사전을 이용하여 품사 정보를 복원하였으며 N-gram 통계 정보를 적용했을 때 기본적인 어절 재결합 알고리즘만을 사용 경우보다 띄어쓰기 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.
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전자메일은 일상의 연락수단 일 뿐만 아니라 여러 목적의 업무처리에 있어서도 매우 중요한 통신수단이지만 사용자는 전자메일을 처리하는데 상당히 많은 시간이 걸리고 있다. 본 논문은 메일 서버에 도착한 메일의 중요도를 자동적으로 판정하여 빠른 업무 처리에 도움을 주는 메일 클라이언트를 개발하였다. 본 프로그램은 수신된 메일 문서에서 송신처, 제목, 문서 유형 시간제한 어구의 출현 유무 등의 여러 가지 속성값을 추출하여 이를 조합하여 저장한 후, 새로운 전자메일이 도착하였을 때 이미 파악된 사용자의 유형을 파악한 구조화된 지식을 이용하여 전자메일을 자동으로 필터링하는 새로운 개념의 메일 클라이언트를 구현하였다.
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지상파 DMB 서비스에 사용되는 MPEG-4는 다양한 멀티미디어 객체와 객체간의 시공간 관계로 구성되어 있어 대화형 컨텐츠 저작에 용이하며 국내 지상파 DMB 표준 역시 이진 형태로 전승할 수 있는 MPEG-4 BIFS룰 채택하였다. 그러나 MPEG-4의 고유 특성으로 인하여 사용자 단말에서 DMB 컨텐츠를 재생하려면 컨텐츠를 구성하고 있는 미디어 객체들을 디코딩하기 전에 먼저 컨텐츠를 구성하고 있는 BIFS 정보부터 다운로드하고 디코딩하여야 한다. 그리하여 MPEG-4의 늪은 압축율에도 불구하고 제한된 대역폭과 저전송율에서 장면구성정보 등 부가데이터의 전송 및 디코딩으로 인한 지연이 발생되며, 따라서 컨텐츠 재생시간도 지연될 수 있다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위하여 모바일 DMB 단말에서 효율적인 대화형 MPEG-4 컨텐츠 저작 및 최적화 방안이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 단순한 스트리밍 서비스와는 차별화된 인터랙티브한 양방향 서비스를 제공하기 위해서 풍부한 사용자 상호작용을 지원하는 대화형 MPEG-4 컨텐츠의 개발에서의 Upward/Downward 최적화 모듈을 설계하고 구현한다.
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In this paper we present a method of feature extraction for motor imagery single trial EEG classification, where we exploit nonnegative matrix factorization (NMF) to select discriminative features in the time-frequency representation of EEG. Experimental results with motor Imagery EEG data in BCI competition 2003. show that the method indeed finds meaningful EEG features automatically, while some existing methods should undergo cross-validation to find them.
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본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 이용한 초음파 기반 위치 인식 기술의 발전을 목적으로한 새로운 초음파 위치인식 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 연구팀은 저전력, 높은 전송률 등의 장점으로 최근 무선 센서 네트워크에 많이 적용되고 있는 IEEE 802.15.4 라디오를 이용한 새로운 초음파 센서 장치를 개발하여 Active 방식의 실질적 응용 수준의 위치 추적 시스템을 구현하였다. 본 연구팀은 구현한 시스템을 실제 건물 내부에 배포하여 실험함으로써 위치 인식시스템이 실제 적용되었을 때의 기술적 문제점을 분석하였고, 이를 해결하여 실제 응용 가능한 수준의 신뢰성을 갖고 동작하도록 하였다.
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인터넷이 보급되면서 사용자는 자신이 원하는 정보를 인터넷으로 접근하였으며, 정보에 대한 수요는 늘어나 검색이나 포털을 통한 정보의 접근이 이루어지고 있다. 사용자들이 원하는 정보를 통합하더라도 사용자들은 자신이 원하는 정보를 얻기 위해 불필요한 정보에 노출된다 최근에 사용자가 필요한 웹 정보를 추출하는 연구가 진행되고 있으나, 이러한 연구는 추출 단위가 HTML 문서 수준이거나 일반적이지 못하다. 본 논문에서는 사용자가 원하는 임의의 웹 정보를 항목 단위의 수준에서 추출할 수 있는 사용자 인터페이스 기반 범용 웹 정보 추출기를 UML에 기반하여 설계하고 구현한다. 또한, 구현된 시스템에 대한 실행 예를 보인다.
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본 논문에서는 사용자 인터페이스에서 발생하는 링크와 클릭의 순환과정에 대하여 고찰하였다. 링크는 저자 관점에서의 클릭이고, 클릭은 독자/사용자 관점에서의 링크로 해석할 수 있다. 링크에 대한 클릭으로 읽기 구조가 만들어지며, 이 과정에서 읽기의 문맥이 영향을 받는다. 이러한 변화는 사용자의 예측에 영향을 미치게 되고, 그 결과로 사용자의 다음 행위에 영향을 미친다. 이러한 순환의 과정을 사용자 관점에서 모형화 하였다. 링크-클릭 순환모형은 화면에서의 문맥변화에 따라 6단계로 구성된다. 이 모형의 효과성을 보기 위하여 인터넷 탐색기 상에서 두 개의 유명 포탈 홈페이지를 고찰해 보았다.
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본 논문에서는 웹 서비스의 WSDL 문서로부터 멀티 모달 유저 인터페이스를 동적으로 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 W3C에서 제안한 사용자 인터페이스 관련 기술인 XForms와 VoiceXML을 소개하고. XForms에 기반한 사용자 인터페이스 생성 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 WSDL 문서의 구조를 분석하고. 스키마로부터 데이터의 타입에 따른 적합한 컨트롤을 매핑하여 최적의 멀티 모달 사용자 인터페이스를 구성한다.
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휴대폰의 사용영역이 넓어지면서 휴대폰에 저장되는 컨텍스트 정보 활용에 관심이 높아지고 있다. 하지만 정보의 양이 방대하기 때문에 개인이 정보를 분석하여 자신에게 필요한 정보로 바꾸기 위해서는 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 휴대폰으로부터 컨텍스트 정보를 수집하여 활용할 수 있는 방법으로 개인이 하루 동안 경험한 일에 대한 정보를 한 눈에 알아볼 수 있도록 도와주는 계층적 이야기 구성 모델을 제안한다. 계층적 이야기 구성 모델은 3단계로 구성된다. 우선 각각의 로그를 분석하여 관련 있는 것들을 그룹으로 분류하고 분류된 그룹 내에서 설정된 경로에 대한 가중치를 계산하여 해당 그룹의 가중치로 저장한다. 마지막으로 그룹간의 경로에 대한 가중치를 계산하여 가장 높은 가중치를 갖는 경로를 한아 이야기 구성 모델로 설정한다. 계층적으로 이야기 경로를 선택한 경우와 그룹으로 분류하지 않고 경로를 계산한 경우의 시간 복잡도를 비교 평가하여 성능을 측정하였다. 이야기 구성모델을 계층적으로 분류했을 때의 성능이 분류하지 않은 경우보다 경로를 선정할 때 더 높은 성능을 나타내었다.
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유비쿼터스와 유무선 기술의 발전으로 최근들어 각 개인과 그를 둘러싼 환경으로부터 지속적으로 많은 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 상황인지 기법들을 활용하면, 수집된 데이터께서 각 개인의 경험을 요약할 수 있는데, 요약된 경험 정보는 해당 개인의 기억 회상에 도움을 줄 뿐 아니라, 다른 사람들과의 상호작용을 증대시키는 데도 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 모바일 상에서 수집된 특이성 정보를 바탕으로 사용자의 프로필을 고려하여 개인의 일과를 만화의 형태로 표현하는 방법을 제안한다 특이성 정보는 휴대폰 로그로부터 상황인식 기법을 통해 추론된 것으로 사용자의 행동 및 감정 정보를 나타낸다. 추론된 사용자의 행동 및 감정 정보들과 미리 입력된 사용자 프로필을 바탕으로 본 논문에서는 배경과 캐릭 터 만화 이미지들을 의미적 유사도를 사용하여 합성한다. 또한, 생성된 만화 이미지들에서 동적으로 스토리 스트림을 구성하여 만화 내용의 일관성을 유지한다. 제안하는 만화 생성 방법을 평가하기 위하여 특이성 시나리오를 바탕으로 만화를 합성하여 생성된 만화의 다양성과 일관성을 평가하였다.
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본 논문에서는 컬러코드를 이용하여 증강현실 시스템에 사용 가능한 태그를 탐지하는 알고리즘을 설계하고 차단 현상에 강인한 알고리즘을 제안하였다. 기존의 ARToolkit에서 태그의 일부분이 사용자 또는 다른 물체에 의해 가려지게 될 경우 증강되었던 객체가 순간 사라져 버리는 불안정성 (Instability) 문제를 해결하기 위한 방법에 초점을 맞춘다. 불안정성의 문제는 이미지 안에 태그가 존재하지만 해당하는 객체를 증강시키지 못하는 False Negative 에러와 태그가 존재하지 않는 곳에 잘못된 객체를 증강시키는 False Positive 에러로 분류 될 수 있다. 제안된 탐지 알고리즘으로 특정 컬러 영역을 분리하여 모서리 여부를 판별하고 모서리인 경우 가려진 꼭지점의 위치를 추출하여 태그가 차단에 의하여 가려졌을 때에도 객체를 안정적으로 증강시킬 수 있다. 기존 AR 시스템들의 태그를 가지고 Daylight 65, Illuminant A. CWF, TL84의 4가지의 표준 조명하에 컬러코드 4종류, ARToolkit 태그 4개, ARTag 4개를 이용하여 실험을 진행하여 차단 현상이 발생하면 전혀 객체를 증강시킬 수 없었던 ARToolkit에서도 DayLight65의 경우 50%의 False Negative. False Positive rate을 보여 기존 증강현실 시스템에서 보였던 불안정성 문제를 개선하였다.
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상담 효과를 극대화할 수 있는 면대면 상담은 교수와 학생의 상담 시간과 장소를 일치시켜야 하는 번거로움이 있지만 자동화된 상담 예약 시스템을 통해 극복할 수 있다. 이에 더해, 시스템이 프로세스와 데이터 복잡성을 대폭 감소시킬 수 있는 인터페이스를 제공한다면 면대면 상담을 더욱 효과적으로 지원할 수 있다. 이 논문에서는 RIA(Rich Internet Application) 기술을 적용한 교수-학생 상담 예약 시스템을 제안하고, 적용된 리치 클라이언트, 서버, 개발 툴 기술에 대해 알아본다. 제안한 시스템에서 사용자는 동적이고 풍부한 상호작용을 가능하게 하는 리치 클라이언트를 통해 상담 예약 시스템에 접속하여 원스크린 (OneScreen) 시스템으로 상담 예약을 할 수 있기 때문에 프로세스와 데이터 복잡성으로부터 벗어날 수 있다. 또한, 개발자는 Flex와 ColdFusion서버 기술과 FlexBuilder 개발 툴을 이용해 마르게 웹 어플리케이션을 개발할 수 있다는 것을 알 수 있다. 향후 RIA 구현 기술은 풍부한 상호작용을 요구하는 웹 어플리케이션 개발에 널리 적용될 것으로 기대된다.
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앞으로 도래하게 될 유비쿼터스 기술은 사람의 생활을 편리하게 만들어 줄 것이다. 또한 이미 많은 나라에서도 유비쿼터스 기술개발에 많은 투자를 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 유비쿼터스 기술을 바탕으로 제공될 서비스와 서비스 시나리오에 대해 연구하였다. 누구(서비스를 제공받는 사람)에게 어떠한 서비스를 제공해야 하는가의 문제와 실제 서비스가 어떠한 과정으로 실행되어지는가의 문제는 앞으로 유비쿼터스 환경에서 반드시 풀어야 할 문제이다. 따라서 시스템 개발을 위한 서비스 결정 모델과 서비스의 상태전이를 통해 원활한 서비스 제공을 하기 위한 모델을 제시하였으며 유비쿼터스 환경을 갖춘 고등학교라는 특정 도메인을 대상으로 서비스 시나리오에 모델을 적용 및 프로토콜을 적용한 사례연구를 하였다.
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의류산업은 소비자의 구매 욕구를 예측하여 제품을 개발하는 경우가 빈번하며, 예측이 잘못될때는 즉 소비자들이 특정제품을 외면하는 경우 할인판매를 통해 제품을 처리해야 하는 문제점을 안고 있다. 반면에 신속대응 시스템은 소비자의 욕구를 지속적으로 관찰하여 신속하게 제품개발 및 생산일정을 수립함으로서 불필요한 재고가 쌓이는 경우를 사전에 방지할 수 있게 한다. 소비자의 욕구는 POS 시스템에서 창출되는 자료를 통해 수집 분석되고 이런 소비자의 선호도는 네트워크를 통해 실시간으로 관련 제조업자에게 제공되어 제조업자들이 소비자의 선호도에 부합하는 제품을 개발, 생산, 제공할 수 있도록 해준다. 본 연구에서는 신속대응 시스템의 주요한 목표인 신기술의 접목을 통하여 의류제품의 기획, 구매, 생산, 유통과정 상의 재고 수준의 절감 및 과정 소요기간의 단축, 의류제조업자와 소매업자간의 보다 나은 협조체계의 개발, 소비자의 욕구에 적절히 대응하는 시스템을 학생들에게 교육할 수 있는 프로그램을 개발하였는데 신속대응 시스템에 대한 교육용 프로그램을 설계 및 구현하였다.
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본 논문에서는 소형 단말기에서 다량의 멀티미디어 콘텐츠를 효과적으로 정렬, 검색. 액세스 할 수 있는 새로운 멀티미디어 콘텐츠 브라우저를 제안한다. 또한 다중 플랫폼화 되어가는 컴퓨팅 환경 변화에 적응하기 위한 마이그레이션 시스템 구조를 제안하고, 이를 기반으로 멀티미디어 콘텐츠 브라우저를 확장하여 이기종 단말기에서 멀티미디어 콘텐츠에 대한 액세스를 가능하게 하였다. 제안 브라우저에 대한 사용성 평가를 통하여 제안 브라우저의 유용성 및 활용 효율성을 보였다.
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디지털 TV 방송의 시작과 함께 온갖 종류의 정보를 쌍방향으로 전달할 수 있는 데이터 방송이 가능해졌다. 그 중 연동형 데이터 방송은 방송 프로그램을 전송하면서 그 프로그램과 관련된 데이터를 같이 제공하는 서비스이다. 본 논문에서는 TV 방송을 보면서 퀴즈 자막을 내보내고, 리모콘을 통해 즉각적인 정답확인이 가능한 데이터 방송 애플리케이션 Xlet을 개발하였다. 더불어 자막으로 내보내지는 퀴즈의 내용 및 유형 등을 제어하는 퀴즈 자막 편집기를 구현하였다. 프로그램 PD는 퀴즈 자막 편집기를 통해 퀴즈의 유형과 내용, 글자의 크기와 색상, 자막이 나가는 시간등을 선택하고. 제어된 내용을 파일에 저장할 수 있다. 실제 TV상의 에뮬레이터나 PC상의 에뮬레이터에서 데이터 방송 마스터 프로그램을 실행시키면 방송이 시작된다. 이 때 편집기를 통해 만들어진 파일의 내용을 읽어와 PD가 지정한 내용과 시간에 퀴즈를 내보내게 된다. 이것을 보는 시청자는 리모콘으로 답을 입력하고 그 에 대한 정답 여부를 확인할 수 있도록 한다.
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운동 처방을 목적으로 보급되고 있는 많은 시스템들이 단순한 처방식과 외국의 통계데이터를 기반으로 구현되어 있어, 많은 경우 운동 처방사의 주관이나 경험에 의존하여 개인에게 맞는 정확한 운동 처방을 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 전문화된 운동 능력 평가 및 처방 지식에 대한 데이터베이스를 구축하고, 이를 기반으로 개개인의 특성에 맞는 체계적인 운동 처방을 도출할 수 있는 운동 처방 전문가 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 현재 시범 운영중이며, 운동 처방에 관한 전문인력이 부족한 중소규모의 체육 시설에서도 객관적이고 전문적인 운동 처방 서비스 제공이 가능할 것으로 기대한다.
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인간의 주관적이고 애매한 감성은 차세대 컴퓨팅의 다양한 분야에서 연구되며. 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 정보 처리에 대한 요구가 급격히 증가하고 있다. 우리는 감성기반 이미지 검색을 위해 저차원 시각정보에 대한 강성처리를 연구하고 있다. 기존의 저차원 시각정보 특징을 고려한 내용기반 이미지 검색 방법은 사용자의 취향이나 감성 요구에 적합한 결과를 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 인간의 감성을 이해, 검색, 인식하기 위한 시각정보와 감성간의 관계 연구 중 우리의 기존 연구인 시각적 형태 정보의 감성어휘 공간에서 형태와 어휘간의 감성거리를 이용한 분류방법을 제안한다. 그리고 분류된 각 영역에서의 대표 어휘를 추출하여 시각적 형태에 따른 감성어휘간의 구체적 계층 관계를 정의한다. 이는 감성기반 이미지 검색 분야에 활용 가능한 연구이며, 우리가 사용하는 언어에 내재된 감성정보를 해석하고 그 어휘들의 체계적인 시각적 감성관계를 정의하는 의의를 갖는다.
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연구개발에 필요한 정보의 생성 주기가 빨라지고 그 양이 방대해지는 것은 물론 다양한 주제와 분야의 연구가 진행되면서 연구자간의 연구 교류와 연구 성과물에 대한 공유의 필요성이 증대되고 있다. 연구자각 개인들이 컴퓨터에 소장하고 있는 지식정보는 연구자에 의해 생성되거나 또는 핵심자원으로 선별 분석된 것이므로, 개인이 소장하고 있는 지식정보 자원의 효율적인 공유와 유통은 연구자들의 연구를 촉진시키고, 결과적으로 해당 분야의 연구협력의 기회를 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 URI 기반 과학기술 온톨로지로 표현된 성과물을 대상으로 연구자, 기관, 지역 간의 연구 활동은 물론 다양한 관점에서 성과물정보를 제공함으로써 연구자들의 연구 활동을 지원하는 정보유통 인터페이스를 설계하였다.
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최근, 빔 프로젝트는 어디서든 쉽게 발견된다. 이는 강연 시나 토론 시 청중의 이해를 돕는데 아주 강력한 기능을 발휘하기 때문이다. 그러나 이것을 사용하는데 몇 가지 불편한 점이 있다. 빔 프로젝트는 모니터와 같은 출력 장치이다. 물론 입력부 없이 단독으로 기능을 발휘할 수 없다. 따라서 우리는 이를 이용할 때 컴퓨터나 노트북등을 이용한다. 하지만 이점은 사용자를 가끔 불편하게 만든다. 사용자는 발표 도중에 발표 자료를 조정하기 위해 컴퓨터로 이동해야 하고 이는 청중에게 혼돈 감을 줄 뿐 아니라 집중력을 흐트러트리는 요소가 될 수 있다. 이러한 불편함을 줄이기 위해 휴대폰과 레이저 포인터를 이용한 영상처리를 통해 프레젠테이션 시스템을 설계하고 구현하였다.
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자바의 특징 중 코드 재사용성을 강조하여 게임 엔진에서의 코드 재사용과 확장성을 고려한 비행기 전투 게임인 메타버스 게임 엔진을 개발한다. 현재 PC 게임 개발은 C/C++과 DirectX를 사용한 게임 개발을 주로 하고 있다. 제한된 개발 언어의 사용은 게임 엔진 제작에 있어 게임엔진의 다양화를 억제하는 요소가 된다.
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체감형 가상현실 스크린 골프 게임 개발에 필요한 도구로 골프 공의 궤적과 속도를 실시간으로 표시하고 분석하는 시뮬레이터를 설계하고 구현하였다. 현실감 있는 골프 공의 움직임을 표현하려면 현실 세계와 동일한 물리 법칙을 적용하여 실시간으로 표현하고, 물리적인 요소들이 올바르게 적용되었는지 관찰하고 분석해야 할 필요성이 있다.
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사이버커뮤니티의 발전상은 까페, 싸이, 블로그, 휴대폰 등의 형태로 개체화와 나열형 정보에 주력되어, 정보홍수로 인한 역설적 정보빈곤의 부작용 또한 커지고 있다. 이에 본 논문에서는 나열형 정보의 단점을 극복할 수 있는 공유형 정보의 구현방안으로서, '의미소개체화 기반 게임형토론시스템'을 제안한다. 기존에 나열형 정보의 대안이자 웹 2.0의 모델로 주목받아온 위키(wiki)방식의 원론적 공유에서 나아가, 구성개체 간 상호평가가 수치로 교환되고 그에 따른 가중치가 활용되는 방안이다. 이는 시맨틱 웹과 웹2.0의 통합적 논의이며, 인터넷의 자연스런 발전방향이다. 이 시스템이 구현된 인터넷(Internet)을 포럼넷(Forumnet)이라 부를 수 있다. 포럼넷은 현실적, 기술적으로 개인기반평가에서 개체기반평가로 구현되어갈 것이다.
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핸드폰이나 PDA(Personal Digital Assistants) 등 휴대용 단말기의 보급이 급속히 늘어나면서 이를 통한 모바일 콘텐츠 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 비전문적인 개발자가 사용자 인터페이스를 편리하게 디자인 할 수 있는 환경을 구축하는 것이 중요하게 되었다. 본 논문에서는 적은 용량으로 고품질의 그래픽을 구현할 수 있는 2D 벡터그래픽 표준인 SVG(Scalable Vector Graphics)를 사용하여 홈 네트워킹을 제어하는 모바일 기기(PDA)의 사용자 인터페이스를 디자인하는 방법에 대하여 고찰한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 특징은 선호인터페이스(Preference Interface) 설정, 하향식(Top-Down) 방식 화면구성, 그리고 동적 SVG 이미지 활용 등이다.
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본 논문에서는 사용자가 이동하는 공간 전체를 Cell로 정의된 단위로 분할하여 Cell 공간 내에 사용자가 원하는 컨텐츠를 선택적으로 제공할 수 있도록 한다. RFID를 이용한 디스플레이 자동 활성화 방법은 특정영역 내에 RFID(Radio frequency Identification) 태그를 지닌 사용자가 감지되면 사용자가 현재 있는 Cell에 사용자에게 맞는 컨텐츠를 선택적으로 제공해주는 것이다. 제안된 시스템은 RFID 태그. RFID 리더, 프로젝션으로 구성되어 있다. RFID 태그에는 사용자에게 맞는 또는 사용자가 원하는 컨텐츠를 저장하고 있으며, RFID 리더는 안테나를 통해 태그의 ID를 수신하게 되며 프로젝션 부분에서는 수신된 ID에 해당하는 컨텐츠를 제공해준다. 본 논문에서 제안한 시스템은 인터랙티브 디스플레이 환경에서 사용자의 이동에 따른 서비스 제공에 많은 활용이 있을 것이라 기대된다.
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연구자 간 협업을 지원하기 위한 정보 유통 플랫폼은 통제 가능한 검증된 정보의 유통을 보장하여야 한다. 그렇지만, 기존의 정보 유통 관련 연구들은 어떠한 유형의 정보를 유통시킬 것인가, 또는 어떤 명세로 플랫폼을 설계 할 것인가에만 국한되어 왔다. 본 연구에서는 기존 정보 유통 연구들이나 P2P 시스템들에서 다루지 못한 정보 검증과 추적에 초점을 맞추고 있으며, 연구자들을 위한 추론 서비스 제공까지도 가능한 플랫폼의 설계와 구현을 기술한다. 본 정보 유통 플랫폼을 통해 제공되는 서비스는 연구자들의 자발적 정보 교류를 지원하는 정보 유통 서비스와 단순 정보 검색이나 질의 응답으로 제공하기 힘든 지식 서비스로 구성된다. 지식 서비스는 다시 온톨로지를 이용한 지식화 과정과 시멘틱 웹 기반 추론 엔진을 이용한 추론 서비스로 나누어진다. 특히, 본 연구에서는 기존의 시멘틱 웹 기반 시스템들이 보여주지 못한 동적인 지식 추가와 이를 반영한 추론 과정을 연구자 간 협업 지원 서비스 시나리오에 맞추어 구현하였다. 국가 R&D기반 정보 모델링을 위해 온톨로지를 구축하였으며, 한국과학기술정보연구원 내부 성과 정보 2,300여 건으로부터 얻어진 37,656 RDF Triple들을 이용하여 연구자 네트워크, 연구자 추적, 연구 맵 등 세 가지 추론 서비스를 제공할 수 있도록 하였다. 본 연구는 실제적인 시멘틱 웹기반 정보 유통 플랫폼의 실현 가능성을 보여주었다는 데 그 중요성이 있다.
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일정관리는 업무 능률을 높이기 위해 일정의 작성, 변경, 조정을 하는 것으로 체계적인 관리를 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하다. 일정관리를 대행해주는 지능형 에이전트가 존재한다면 개인의 시간 관리에 많은 도움이 된다. 이미 Calendar Manager, Office Tracker, MS Out look 등의 많은 응용 어플리케이션이 개발되었으나, 이들은 사용자의 성향을 학습하지 않고 수동적인 관리만 하므로 일정관리에 있어서 큰 도움을 주지 못한다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 실시간으로 사용자의 행동 패턴을 모델링하는 사용자 적응적인 지능형 일정관리 에이전트를 제안하고, 정성 정량적 실험을 통해 제안하는 방법의 유용성을 보인다.
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강화 학습은 누적 보상 값을 최대화할 수 있는 행동 선택 전략을 학습하는 온라인 학습의 한 형태이다. 효과적인 강화학습을 위해 학습 에이전트가 매 순간 고민해야 하는 문제가 탐험(exploitation)과 탐색(exploration)의 문제이다. 경험과 학습이 충분치 않은 상태의 에이전트는 어느 정도의 보상 값을 보장하는 과거에 경험한 행동을 선택하느냐 아니면 보상 값을 예측할 수 없는 새로운 행동을 시도해봄으로써 학습의 폭을 넓힐 것이냐를 고민하게 된다. 특히 단일 에이전트에 비해 상태공간과 행동공간이 더욱 커지는 다중 에이전트 시스템의 경우, 효과적인 강화학습을 위해서는 상태 공간 축소방법과 더불어 탐색의 기회가 많은 행동 선택 전략이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 로봇축구 Keepaway를 위한 효율적인 다중 에이전트 강화학습 방법을 설명한다. 이 방법의 특징은 상태 공간 축소를 위해 함수근사방법의 하나인 타일 코딩을 적용하였고, 다양한 행동 선택을 위해 룰렛 휠 선택 전략을 적용한 것이다. 본 논문에서는 이 방법의 효과를 입증하기 위한 실험결과를 소개한다.
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인터넷이 발전함에 따라 폭발적으로 증가하는 웹 데이터를 효율적으로 관리하는 방법이 요구되었으며, 기존 웹에 대한 대안으로 제시된 것이 시멘틱 웹이다 시멘틱 웹에서 단순 단어의 나열로 검색하는 방법을 사용하는 것이 아닌 온톨로지 추론을 이용하여 사용자가 입력한 쿼리에 대한 의미를 찾아내는 방법이다. 이 논문에서는 기본적으로 온톨로지에서 제공하는 기본 공리 이외에 부가적인 추론규칙을 만들어 추가하고 추가된 추론규칙을 이용하여 웹 온톨로지와 연관된 지식창고(Knowledge Base)를 확장하는 방법을 제시하였다.
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최근 영상 인식 정보를 서비스 로봇 도메인에서 사용하기 위한 연구와 함께 전통적인 영상 인식 방법의 성능을 높이기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 예측 가능한 환경에서 상황을 인식하였기에 이를 실내 환경과 같은 동적인 환경에 적용하는 것은 정확도나 인식의 효율 면에서 한계를 갖는다. 이에 지식 기반 접근 방법을 통해 정확도를 항상 시키거나 계산 비용을 감소시킴으로써 영상 인식성능을 높이기 위한 다양한 연구가 있어 왔다. 본 논문에서는 서비스 로봇이 물체를 탐색할 때, 대상 물체가 다른 물체에 의해 가려짐으로써 발생하는 불확실한 상황을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 발견된 물체를 컨텍스트 정보로 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하며, 이를 위해 신뢰도를 모델링할 수 있는 확률적 모델인 베이지안 네트워크와 도메인 지식을 모델링 할 수 있는 온톨로지를 함께 사용한다. 효과적인 모델링을 위해 본 논문에서는 기본적인 물체 관계를 모듈화 하여 설계하기 위한 베이지안 네트워크 구조와 확률 값 선정 방법. 이들을 온톨로지를 기반으로 주어진 상창에 따라 결합하는 방법을 제안한다. 이는 물체 관계를 모델링할 때 발생하는 중복 설계를 감소시켜주고 유지 및 보수를 용이하게 한다. 설계된 추론 모듈은 실험 결과 5가지 장소에서 높은 정확도를 보여주었다.
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스마트폰의 성능이 향상되고 많은 기능이 추가됨에 따라 스마트폰에 저장되는 사용자 정보도 증가하고 있다. 이렇게 저장된 사용자 정보는 사용자가 경험한 일이나 상황을 추론하기 위한 판단의 근거가 될 수 있다. 본 연구에서는 스마트폰으로부터 GPS 위치 정보, 전화 통화 기록, SMS 정보, 날씨 정보, MP3 음악듣기정보, 사진 찍은 정보, 사진을 본 내역, 충전상태에 관한 정보를 수집하고. 통계적 분석, 임팩트 분석을 통하여 수집된 정보로부터 컨텍스트를 추출한다. 추출된 컨텍스트를 통하여 사용자의 상태에 대한 추론이 가능하며 추론 모델이나 서비스를 위해 입력으로 제공될 수도 있다.
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커뮤니티 컴퓨팅 시스템은 3단계 모델(CCM, CIM-PI, CIM-PS)로 이루어져 있다. 모델은 이 전의 모델을 기반으로 툴의 지원을 받아 코드를 상세화하면서 실제 구현단계에 이르게 된다. 3가지 모델 중 가장 먼저 기술해야 하는 CCM(Community Computing Model)은 커뮤니티 컴퓨팅 시스템에 대한 가장 놓은 수준의 추상화 모델로서, 시스템의 환경과 요구사항을 기술하는 부분이다. 기술된 CCM을 기반으로 생성되는 CIM-PI(Platform Independent Community Implementation Model)에서는 시스템의 구현을 고려하여 컴퓨팅 요소들과 또 이들 간에 생길 수 있는 협업관계를 자세히 기술한다. 이렇게 기술된 CIM-PI를 멀티에이전트 플랫폼 위에서 작동할 수 있도록 CDTK를 이용해 변환해 농은 것이 CIM-PS(Platform Specific Community Implementation Model)이다. 본 논문에서는 커뮤니티 컴퓨팅 시스템 개발을 더욱 쉽고 체계적으로 개발하기 위해 만든 CDTK와 이 개발 툴을 통해 얻을 수 있을 수 있었던 여러 장점들에 대해 소개한다. CDTK를 이용한 적용사례로 유비쿼터스 환경내에서 발생할 수 있는 가상시나리오에 적용하여 CDTK의 실현성과 효율성을 검증해 보았다.
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베이지안 네트워크 병합은 여러 개의 베이지안 네트워크를 하나의 네트워크로 합치는 것을 말한다. 일반적으로 사용되는 병합 알고리즘은 병합 순서에 따라 최종결과 네트워크의 복잡도가 달라지는 문제를 갖고 있고, 최종 병합 네트워크의 에지 수를 최소화하는 병합 순서를 찾는 것은 NP-hard라고 증명되었다. 본 논문에서는 최적의 병합 순서를 결정하기 위해 진화 알고리즘을 사용하는 방법을 제안한다. 해공간 분석을 통해 permutation index 표현방법이 해탐색에 유리함을 보이고 이를 이용한 진화 알고리즘을 제안한다. 실험결과, 기존의 휴리스틱과 greedy 탐색 방법에 비해 제안한 방법이 우수한 성능을 보였다.
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본 논문은 개인이 소장하고 있는 문서, 이미지, 오디오, 동영상 등의 미디어를 통합 관리하는 개인용 미디어 관리 소프트웨어의 필요성, 기능, 인터페이스 등에 관한 사용자 요구사항을 정리한다. 사용자 요구사항은 사용자 설문을 통해서 조사되었으며, 설문에는 사용자 환경과 개인용 미디어 관리 소프트웨어에 필요한 기능, 인터페이스에 관한 내용을 담고 있다 사용자 요구 사항에서 사용자들은 다수의 미디어를 컴퓨터에 저장하고 있으며, 이들을 효율적으로 관리할 수 있는 소프트웨어를 필요로 하고 있다. 이들을 관리하기 위한 기능으로 미디어 분석, 분류, 검색, 재생 기능을 필요로 한다. 그리고 사용자들은 컴퓨터뿐만 아니라 핸드폰, PDA와 같은 모바일 기기에서도 개인용 미디어를 관리하고자 한다. 인터페이스에서는 키보드와 마우스 입력과 함께 모바일 기기를 위한 음성 인터페이스에 대한 요구가 있다.
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모바일 디바이스에서 얻을 수 있는 로그에는 다양한 개인정보가 풍부하게 포함되어 있으면서도 제약이 많아 활용이 어렵다. 그 동안은 모바일 장치의 용량, 파워의 제약과 정보 분석의 어려움으로 로그 정보를 무시해온 것이 일반적이었다. 본 논문에서는 모바일 디바이스의 다양한 로그 정보를 분석하여 사용자에게 의미 있는 상황(특이성)을 탐지해낼 수 있는 정보 분석 방법을 제안한다. 불확실한 상황에서의 정확성 향상을 위해 규칙/패턴 분석에 의한 특이성 추론뿐만 아니라 베이지안 네트워크를 활용한 확률적인 접근 방법을 활용한다. 이때, 복잡하지 않고 연산이 효율적으로 이루어질 수 있도록 BN을 모듈화하고 모듈화된 BN의 상호보완적인 확률 추론을 위한 BN 처리 과정을 제안한다. 그리고, 특이성 추출 모듈을 주기적으로 업데이트함으로써 성능을 향상시키기 위한 학습알고리즘을 소개한다.
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커뮤니티 컴퓨팅 (Community Computing)은 유비쿼터스 환경을 하나의 사회(Society)로 보고 이 사회 내에서 특정한 목표(Goal)가 생겼을 경우 이를 달성시키기 위해 커뮤니티(Community)라는 개념을 이용하는 컴퓨팅 방법이다. 커뮤니티 컴퓨팅에서 목표가 발생함에 따라 커뮤니티는 동적으로 생성되며, 한 커뮤니티내에 속하는 구성원(Member)들은 그 커뮤니티의 목표 달성을 위해 상호 작용한다. 기존의 커뮤니티 컴퓨팅 연구에서는 커뮤니티를 생성하고 멤버를 관리하는데 있어 서로 다른 커뮤니티 혹은 멤버 간에 충돌이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 커뮤니티 컴퓨팅에서 발생할 수 있는 충돌요인을 제시하고 이의 해결을 위하여 커뮤니티 정책(Community Policy)에 기반한 방법을 제안하였다. 이의 구현 방법론으로 정책 표현을 위하여 많이 사용되는 Ponder 언어를 적용하는 사례를 제시하였다.
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최근 들어 자동화된 시맨틱 웹 서비스 조합을 위해 인공지능 계획 기법을 이용하려는 연구가 활발하다. 하지만 이러한 계획 기법이 효과적으로 적용되기 위해서는 먼저 시맨틱 웹 서비스의 명세와 온톨로지들을 계획기에서 이용 가능한 계획 영역 지식 형태로 변환하여야 한다. 본 논문에서는 OWL-S로 기술된 웹 서비스 명세와 OWL로 정의된 온톨로지를 표준 계획영역지식 표현언어인 PDDL로 변환하는 변환기의 설계와 구현에 대해 설명한다. 이 변환기의 특징은 기존의 OWLS2PDDL와는 달리 KIF 기반의 전제조건과 효과에 대한 변환 기능을 추가로 제공하며, 웹 서비스의 입출력 데이터에 대한 명세변환도 보다 실용적으로 간소화하였다. 또한, 이 변환기는 계획을 위한 영역모델과 이 영역모델에 기초한 다양한 문제모델들을 별도로 분리하여 생성하며, 이 두 모델 모두에 온톨로지가 적용될 수 있도록 허용한다.
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최근 이동통신 기술의 급격한 발전과 PPC(Pocket PC), 노트북 등의 휴대단말기의 보급 확산에 따라 위치기반 서비스(Location Based Service: LBS)가 주요한 응용분야고 부상하고 있다. 위치 정보에 대한 정확한 위치 추적 및 활용 방안에 대한 활발한 연구가 진행되고 있지만, 대부분 제공되는 서비스는 현재 사용자의 위치에 기반한 정적인 서비스를 제공하는 초보적인 단계에 있다. 이동경로는 사용자의 성향이나 상태를 반영하기 때문에 사용자의 이동패턴을 예측하거나, 사용자의 현재 상태를 추론하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이동패턴에 따른 사용자의 의도를 예측하여 개별화 된 서비스 제공을 위해, RSOM(Recurrent Self Organizing Map)과 마르코프 모델을 단계적으로 구성하여 사용자의 이동패턴을 모델링하는 방법을 제안한다. 실제 연세대학교 캠퍼스 내에서 실제 대학원생의 생활을 모델로 GPS(Global Positioning System) 데이터를 수집하여. 이동패턴을 모델링하고 개별화된 서비스를 제공함으로써 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다.
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유전자 알고리즘에서 좋은 염색체(chromosome)를 선택하는 방법은 알고리즘의 성능을 향상시키는데 매우 중요한 핵심 요소이다. 이러한 선택 기법 중에는 비례 선택 기법, 순위기반 선택 기법, 토너먼트 선택기법 등이 잘 알려져 있다. 이 중 가장 성능이 좋은 토너먼트 선택 기법은 열성 염색체중 우성인 유전자를 포함하는 열성 염색체가 선택에서 배제되어 지역적 최적해(local minima)를 구할 가능성, 열성 염색체가 다음 세대 진화를 방해할 가능성 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 토너먼트 선택 기법의 문제점을 해결하기 위해서 토너먼트-교배 선택 기법을 제안하였다. 이 방법은 토너먼트 선택 기법을 기반으로 하되 열성 염색체가 선택되었을 경우 그 안에 들어 있는 우성 유전자를 알고리즘 진화에 반영시키고자 교배 단계를 추가한 기법이다. 제안된 토너먼트-교배 선택 기법을 이용하면 기존의 토너먼트 선택 기법보다 평균수행시간이 짧아져 해에 수렴하는 속도가 향상된다.
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본 논문에서는 주문형 작업계획 생성기와 실행기의 연동을 통해 Sony사에서 개발된 AIBO로봇의 행동을 제어하는 계획기반의 제어구조를 개발하였다. 그리고 이 제어구조의 효과를 알아보기 위해, 미로 속에서 경로를 계획하고 이동하는 작업에 이 제어 구조를 적용하고 실험하였다.
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본 논문에서는 휴우리스틱 자원 시간 계획을 위한 새로운 탐색 알고리즘인 Strictly Enforced Hill-Climbing (SEHC)을 제안한다. 이 탐색 알고리즘은 FF 등의 계획기에 적용되어 매우 높은 효율성을 보인 Enforced Hill-Climbing (EHC)을 확장한 것이다. EHC는 목표를 찾아가는 과정 동안 매번 현재 상태에서 그 상태보다 더 낮은 휴우리스틱 값을 갖는 첫 번째 후손 상태를 찾아 넓이 우선 탐색을 펼치는 데 반해, 본 논문에서 제안하는 SEHC는 찾아진 첫 번째 후손 상태와 같은 깊이의 나머지 형제 상태들까지 탐색을 연장하여 최소의 휴우리스틱 값을 갖는 후손 상태를 찾아낸다. 이와 같은 SEHC 탐색방법은 매 주기마다 소량의 추가 탐색을 통해 탐색의 전체과정 동안 EHC 보다 우수한 탐색경로를 유지할 수 있도록 해준다. 본 논문에서는 다양한 영역의 계획문제를 대상으로 A* 알고리즘, EHC 알고리즘 등과의 비교실험을 통해 SEHC 알고리즘의 우수성을 알아본다.
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최근 모바일 디바이스의 기능이 다양해지면서 현대인에게 없어서는 안 될 필수품이 되었다. 모바일 디바이스의 사용영역이 널어지면서 늘어나는 개인 정보의 활용에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에서 사용자의 행동 패턴 분석 및 요약을 위한 지능형 에이전트를 제안한다 사용자의 다양한 행동 및 상태 패턴 분석을 위해 협력적 모듈 베이지안 네트워크를 사용한다. 협력적 모들 베이지안 네트워크는 비슷한 유형의 패턴끼리 모듈로 설계해 상호 협력적으로 작동하여 사용자의 특이성을 추론한다. 사용자에 기억에 남을 만한 특이성를 선택하기 위해 Noisy-OR gate를 적응하여 계산한 특이성간의 연결 강도와 특이성의 우선순위를 바탕으로 사용자의 하루 동안의 행동을 요약하여 구성한다. 추론을 위한 프로토타입을 작성하고 시나리오를 바탕으로 제안한 방법의 유용성을 보인다.
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we present a method of sequential speech enhancement, where we infer clean speech signal using a Rao-Blackwellized particle filter (RBPF), given a noise-contaminated observed signal. In contrast to Kalman filtering-based methods, we consider a non-Gaussian speech generative model that is based on the generalized auto-regressive (GAR) model. Model parameters are learned by a sequential Newton-Raphson expectation maximization (SNEM), incorporating the RBPF. Empirical comparison to Kalman filter, confirms the high performance of the proposed method.
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핸드폰이나 PDA가 보편화되면서 위치인식 기술의 중요성이 높아졌다. 자동차용 네비게이션, 물류시스템의 상품 운반현황 추적과 같은 상용 서비스들도 활성화되고 있다. 이러한 위치기반 서비스(LBS : Location based service)에서, 보다 개인화된 위치정보를 제공하기 위해서는 지도에 나타나지 않는 개인의 위치를 스스로 학습하고, 인지할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 GPS나 Cell ID와 같은 기존 위치 인식 장비로부터 읽혀진 위치데이터를 스스로 학습하여, 사람이 이해하고 사용할 수 있는 장소라는 개념으로 확장하는 시스템을 구축하는 방범에 대해 연구하였다.
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표절이란 원작자의 허락 없이 저작물의 일부분 혹은 전체를 사용하는 것이다. 이는 특히 대학의 프로그래밍 코스에서 심각한 문제가 된다. 이를 해결하기 위해 많은 표절 검출 시스템이 연구되어 왔으나 복사된 소스코드에 필요 없는 코드를 첨가할 경우, 성능이 낮아지는 문제가 있었다. 이 문제는 기존 시스템이 소스코드의 구조적인 정보를 효율적으로 다루지 않았기 때문이다. 본 논문에서는 Parse Tree Kernels를 이용한 소스 코드 표절 검출 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 Parse Tree Kernels를 이용하여 소스코드의 구조적 정보를 효과적으로 다룬다. 이를 보이기 위한 실험에서는 기존의 표절 검출 시스템인 SID, JPlag와 비교하여 제안한 시스템이 소스 코드의 구조적 정보를 기존 시스템에 비해 효율적으로 이용하고 있음을 보였다.
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BP 알고리즘은 지역 최소점이나 고원 문제와 같은 수렴 실패문제와 학습 속도가 느리다고 알려져 있다. 이제까지 알려진 BP 알고리즘의 대체 방법들은 수렴 속도와 인자에 따른 수렴의 안정성에 대한 불균형을 해소하는데 치중했다. 기존의 전통적인 BP 알고리즘에서 발생하는 위와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 적은 용량의 저장 공간만을 요구하며 수렴이 빠르고 상대적으로 안정성이 보장되는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 상위연결(upper connections), 은닉층-출력층(hidden to output), 하위연결(lower connections), 입력층-은닉층(input to hidden)에 대해 개별적으로 훈련을 시키는 분리 학습방법을 적용한다.
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차세대 웹을 표현하는 단어로 XML(extensible markup language)과 시맨틱 웹(Semantic Web)을 꼽을 수 있다. XML은 1996년 W3C (World Wide Consortium)에서 제안한 데이터 표현 능력이 높은 언어이며, 시맨틱 웹은 사람이 읽고 해석하기에 편한 현재의 웹 대신에 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태의 새로운 언어로 표현해 기계들끼리 서로 의사소통을 할 수 있는 지능형 웹을 말하는 것으로써 현재 XML을 기반으로 하는 RDF(Resource Description Framework)나 온톨로지 기술을 통해 시맨틱 웹 구축방안에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 차세대 웹에서의 정보 공유를 위한 검색 에이전트의 역할 및 에이전트간의 구조에 관한 설명, XML&RDF 검색 에이전트의 설계 모델 및 현재까지 구현된 시스템의 개요를 보여준다.
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현대전에서 보여지는 전쟁의 형태는 단기속결전으로 빠른 의사결정을 요구한다. 이러한 의사결정의 합리성과 객관성을 높이기 위해 선진국들은 의사결정 시스템을 제공하여 지휘관의 의사 결정을 돕고 있다. 본 논문은 이러한 임무수행 중 의사결정에 도움을 주기 위해 전문가 시스템을 이용한 의사결정지원 전문가시스템을 개념적으로 설계한다. 이를 위해 먼저 미군에서 널리 사용되고 있는 CPOF 의사결정 모델을 임무중심의 의사결정 모델로 전환하여 IDEFO 표기법을 사용하여 제시한다. 그리고 변경된 의사결정 모델 프로세스에 전문가시스템을 적용하여 의사결정지원 전문가시스템을 개념적으로 설계한다.
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인터넷이 보다 대중화되고 광범위해지면서 의미적 관계에 따라 정보를 저장하는 온톨로지 시스템이 미래의 지능적인 컴퓨터를 위한 적절한 수단으로 각광받고 있다. 하지만 온톨로지와 같은 메타 데이터를 사용한 방법은 그 사용 목적 또는 작성자의 개인적인 관점에 따라 다양한 이질적인(heterogeneous) 형태를 띠게 된다. 이러한 이질적인 정보들은 데이터가 다른 시스템에서 처리되는 것을 어렵게 한다. 정보의 상호운용성을 보장하기 위해서는 서로 다른 온톨로지 시스템간의 개체에 대한 유사도를 평가할 수 있어야 한다. 따라서 두 개의 다른 OWL 언어로 정의된 온톨로지 사이에서 두 개의 엔티티의 유사도를 측정하기 위한 새로운 유사도 척도(similarity measure)를 제안하였다. 이는 온톨로지 상의 이질적인 정보를 통합하는데 사용되며, 온톨로지 비교(comparison), 정렬(alignment), 매칭(matching) 그리고 병합(merging)의 기반이 되는 중요한 기법이다. 새로운 유사도 척도는 특정한 매핑 정보를 사용하지 않고 온톨로지 언어의 속성을 기반으로 하므로 OWL을 사용한 온톨로지 간의 유사도 검색에 곧바로 적용될 수 있는 장점을 지닌다.
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시맨틱 웹서비스 조합을 위해 인공지능 분야의 계획수립 기법을 적용하려는 연구들이 최근 늘고 있다. 하지만 전통적인 계획수립 기법이 갖는 계획작성 단계와 실행 단계가 분리되어 있기 때문에 여러가지 한계성을 나타낸다. 본 논문에서는 이의 대안으로서 동적 재연결을 지원하는 반응형 계획기 기법을 사용함으로써 제기된 문제점들을 해결하고자 하였으며, 온톨로지 처리 결과를 계획수립 과정에 반영함으로써 의미 기반의 웹서비스 조합이 이루어지도록 하였다. 그리고 이를 지원하는 시스템의 개발과 응용을 통해 반응형 계획기술이 시맨틱 웹서비스의 조합과정에서 견고하고, 유연하게 동작함을 알 수 있었다.
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본 논문에서는 컴퓨터 게임 환경에서 에이전트들의 효율적인 협력과 팀워크를 위한 동적 역할 배정 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 동적 역할 배정 방식은 설계단계 혹은 실행단계에서 역할 배정에 필요한 모든 사항을 결정하는 기존의 정적 역할 배정 방식이나 동적 역할 배정 방식과는 다른 새로운 역할 배정방식이다. 이 역할 배정 방식에 따르면, 설계단계에서 가능한 역할집합들을 미리 결정하지만, 이 역할집합에 명시된 각각의 역활을 어느 에이전트가 맡아 수행할 것인가는 실행단계에 가서 에이전트들의 경매를 통해서 결정한다. 이 방법은 역할배정에 필요한 실행단계의 협상을 최소화할 수 있는 방법으로서, 실시간 멀티에이전트 환경에 매우 효과적인 방법이다. 본 본문에서는 실험을 통해 새로운 동적 역할 배정 방식의 우수성을 증명해 보았다.
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기존의 Ontology를 이용한 이미지 검색 시스템이나. 간단한 구조를 가진 메타데이터 기반의 분산 이미지 검색 시스템들의 단정들을 극복하기 위해 다양한 이미지 제공자들의 자율성을 보장하면서, 시맨틱 기반의 이미지 검색을 지원하는 분산 시각미디어 검색 프레임워크가 제안되었다. 하지만 제안된 프레임워크에서는 Visual Media Data를 제공하는 Provider와 클라이언트의 Query를 처리해서 Provider에게 전달하는 Broker 사이의 연결 상태에 대한 신뢰성이 보장되지 않았고, 다수의 클라이언트 접속에 의해 발생하는 Broker 내부 컴포넌트들의 Overhead 문제를 효과적으로 해결할 수 없었다. 본 논문에서는 기존의 프레임워크에 Monitoring 시스템을 도입하여 Broker 내부 컴포넌트들의 수행시간을 측정하여 저장함으로써, 다수의 클라이언트 요구에 의해서 Overhead가 발생하는 컴포넌트들을 Monitoring 할 수 있고, Provider의 연결 상태를 정기적으로 확인하여 Broker 내부에 등록되어 있는 Provider의 도메인 리스트를 서버 상태가 확인된 리스트로 업데이트 시켜줌으로써 연결 상태에 대한 신뢰성을 제공할 수 있도록 하기 위한 Monitoring 시스템을 제안한다.
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본 논문은 고차원의 범주형 데이터에 대한 군집화에 대해서 다룬다. 기존의 범주형 데이터 객체를 위한 유사성(상이성) 계측들의 기저에 깔려 있는 한계점은 수치형 데이터에서와 같은 순서화 (ordering)의 부재와 데이터의 고차원성과 희소성에 기인하는데, 이를 효과적으로 극복할 수 있는 기법이 투영 군집화이다. 본 논문에서는 고차원의 범주형 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 투영 군집화를 다루며 핵심 요소인 군집 차원의 정의와 군집 응집도를 제안한다.
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작업계획에 따라 자율 로봇을 동작시킬 때, 하드웨어상의 기계적 오차나 사람의 간섭 등 작업 계획상에 기술되지 않은 문제점들로 인해 로봇을 긴급하게 작동 중지시키거나 수동으로 조작하여 오차를 보정해야 한다. 오차를 보정하는 제어방법 중에서 특히 로봇의 초기 작업 계획상의 목표를 유지하면서 사용자가 작업제어를 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 목표를 향한 일괸성 있는 로봇과 사용자간의 혼합 주도권 제어방법을 설계하였으며 이것을 아이보 로봇을 이용한 작업제어에 적용하였다.
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본 논문에서는 지능형 여행 정보 제공을 위해 제주여행 온톨로지를 구축하여 사용자별 맞춤형 여행정보 제공 및 검색을 위한 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 일반 검색이 제한된 정보에 대한 키워드 매칭이 라면, 온톨로지 기반 검색은 키워드 검색, 사전에 의한 확장 검색, 지식입력에 의한 검색이 모두 가능하여 좀 더 지능적 검색이라 할 수 있겠다. 이러한 온톨로지 검색의 장정으로는 속성값, 분류, 메타 정보 등 관련된 여행정보를 모두 활용할 수 있다는 것과. 유사어 활용이 가능하다는 것이다. 또한 검색 어휘의 역할에 따른 차등적인 가중치값 등을 적용하여 Many-Answers-Problem 해결할 수 있다. 즉, 가장 관련 있는 정보를 상위에 랭크시켜 사용자의 체감 정확률을 향상시킬 수 있다.
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게임의 장르가 다양해지고 대규모의 온라인 게임이 가능해 징에 따라 게임 환경과 더불어 게임 안에 등장하는 캐릭터의 수도 많아지고 있다. 게이머에 의해 움직이는 캐릭터 외에도 여러 종류의 다양한 NPC(Non-Player Character)들이 각각 맡은 임무를 띠고 각기 움직이게 된다. 본 논문에서는 NPC들의 자연스러운 이동을 위해 제안된 일반화 가시성그래프를 이용하여 계획된 경로의 효과적인 구현을 위한 조타행동(steering behaviors)과 경로 이동 중에 만나는 다른 캐릭터에 대한 NPC들의 조타행동을 정의하고 구현하여 이동에 따른 효율을 실험해 본다.
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As multimedia information increases sharply, In image retrieval field the method that can analyze image data quickly and exactly is required. In the case of image data, because each data includes a lot of informations, between accuracy and speed of retrieval become trade-off. To solve these problem, feature vector extracting process that use Genetic Algorithm for implementing prompt and correct image clustering system in case of retrieval of mass image data is proposed. After extracting color and texture features, the representative feature vector among these features is extracted by using Genetic Algorithm.
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분류되지 않은 문서의 문서 분류는 현재까지 아주 중요한 문제로 대두되고 있다. 컴퓨터를 이용한 문서 검색 엔진인 Citeseer에서는 문서 인덱싱을 하기 위해서 자동문서 분류 방법을 사용하고 있다. 문서 분류는 원본 문서의 단어들을 제1의 속성 표현으로 사용한다. 그러나 이와 같은 표현은 고차원과 속성 부족을 초래하게 된다. 단어 클러스터링은 속성 차원과 속성 부족을 감소시키기 위한 효율적인 방법이며 문서 분류 성능을 향상시켜 준다. 본 연구에서는 클러스터 속성 표현을 위한 도메인 규칙기반 단어 클러스터링 방법을 사용한다. 클러스터는 다양한 도메인 데이터베이스들과 단어 철자 속성들로부터 생성되는데, 이와 같은 클러스터 속성 표현은 중요한 차원 감소뿐만 아니라 문서 헤더 라인의 평균 분류 성능에서 향상을 보여 주었고, 원본 문서 단어 기반 속성 표현과 비교해 보았을 때 도서목록 항목 추출의 정확도를 향상시켰다.
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유비쿼터스 시대의 컴퓨팅은 사용자의 의향과 상황을 인지해 동적으로 목표를 설정하고 자동으로 협력해 목표를 해결하게 된다. 다양한 형태의 Context가 개체로부터 수집될 것이며 이러한 정보를 기반으로 Domain-Specific한 지식의 효율적인 처리가 가능할 것이다. 이를 위해 다른 형태의 Context를 처리하기 위해서는 기계가 인지 가능한 형태로 변형되어야 한다. 본고에서는 다중 에이전트 시스템에서 다양한 지식일과 에이전트들간의 의미적 상호작용을 증대시키기 위한 Contents Description Model을 통하여 지식원의 활용을 원활하도록 지원하는 처리를 제시한다.
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에이전트는 각 분야에서 다양하게 정의되고 해석되어진다. 자율 에이전트는 인간의 의해 지배되어지는 캐릭터처럼 컴퓨터에 의해 제어된다. 또한 에이전트는 다양한 행동을 할 수 있고 다른 캐릭터들과 사회관계를 만들 수도 있다. 가상 환경에서 자율 에이전트는 센서를 통해서 외부 환경에 대한 정보를 지각하여 획득한 정보를 이용하여 추론 등의 방법을 통해 자율적으로 새로운 정보와 행동들을 생성한다. 그러나 이전의 연구에서는 동작 생성기에 의해 만들어진 움직임들의 통할만 이루어지는 에이전트였다. 또한 에이전트는 에이전트와 객체간의 거리에 따라 지각되어지는 정보는 같고, 거리에 따라 객체의 크기를 지각하여 구별 할 수 없다. 크기가 다른 객체들에 대해서 자율 에이전트는 같은 거리에서 지각하여 정보를 획득한다는 문제점 있다. 자율 에이전트는 크기가 큰 객체일 때는 먼 거리에서도, 지각 할 수 있다. 하지만 크기가 작은 객체들은 가까운 거리에서 지각 할 수 있다. 즉 크기가 다양한 객체를 자율 에이전트가 지각 할 수 있는 거리는 다르기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자율 에이전트의 구조와 레벨을 이용한 방법을 제안한다.
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이질적이고 분산된 환경에서의 컴퓨팅 요소들은 변화하는 사용자의 요구와 상황을 인지하여 주위 환경에 적응할 필요가 있으며 이렇게 자동화된 요소, 즉 적응된 에이전트들은 동적으로 설정된 목표를 해결하기 위해 서로 협력해야 한다. 이렇게 적응된 에이전트를 구현하기 위해서는 이들이 인지된 상황을 추론할 수 있는 지식베이스의 구축이 필수적이며 이러한 지식을 표현할 수 있는 모델이 필요하다. 본고에서는 다중 에이전트 시스템에서 지적 활동의 중심적 자료구조가 될 온톨로지와 온톨로지를 효과적으로 관리하는 온톨로지 저장소를 활용하여 다양한 지식원과 에이전트간의 의미적 상호작용을 증대시키기 위한 Knowledge Description Model을 제시한다.
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최근 온라인 게임을 비롯하여 영화, 애니메이션 등 가상현실에서 캐릭터가 중심적인 역할을 하게 되었고 좀 더 능동적이고 사람에 가까운 캐릭터 개발이 필요하게 되었다. 이러한 요구 중에서 본 논문에서는 감성기반 캐릭터에 초점을 맞추었고 Emotion Al사의 Artificial Emotion Engine Model과 OCC Model를 바탕으로 각 캐릭터의 특성을 반영하고 캐릭터간의 상호 작용을 바탕으로 감성을 도출해 낼 수 있는 Emotion Engine의 Architecture를 제시한다.
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시맨틱 웹과 에이전트 시스템을 위한 지식 기반(Knowledge Base)을 구축하기 위해 W3C의 RDF와 ISO의 토픽맵(Topic Maps)이 사용되고 있다. 이 두 표준은 표현력 상에서 중복되는 부분이 많음에도 불구하고 서로 다른 방면을 추구하였지만, 최근 W3C에서는 Task Force 팀을 구성하여 둘 사이의 상호운용성을 확보하려는 시도를 보이고 있다. 이에 따라 단순히 자원에 대한 메타 데이터를 구축하는 RDF에 semantic을 부여하는 RDF Vocabulary인 OWL과 토픽맵 간의 상호운용도 관심을 받기 시작하였다. 본 논문에서는 이러한 OWL과 토픽맵의 상호운용 가능성을 확인하기 위해 두 표준을 지원하는 각 저작 도구를 활용하여 표현력과 기능적 비교를 수행하고 이를 통하여 둘 사이에 어떠한 차이점이 있는가와 기능적인 극복을 위한 대안을 제시한다.
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온라인 정보가 증가함에 따라 많은 양의 정보 중에서 사용자가 원하는 정보를 정확하고 신속하게 찾아 주는 문서 여과의 중요성 또한 증가하고 있는 추세이다. 본 논문은 문서 여과 문제를 이진 문서 분류 문제로 보고, 나이브 베이즈 분류기를 동적인 문서 여과 목적으로 사용하였다. 이때 사용자가 자신의 관심 분야에 해당하는 주제를 제대로 여과 받기 위해서 학습 대상으로 삼아야 할 학습문서의 범위와 관련성 있는 문서를 제대로 여과 받기 위해서 체크해야 하는 관련성 표기 비율에 따른 분류기의 성능에 대하여 실험을 하였다. 코사인 유사계수를 이용한 여과 방법과의 성능도 비교 실험하였다. 실험 결과 나이브 베이즈 이진 분류기는 문서집합의 크기가 일정한 정도일 때 관련성 있는 문서가 모두 표기되지 않더라도 여과에는 큰 영향을 미치지 않음을 볼 수 있었다.
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전체적인 관점으로 국가 과학기술 R&D를 조망하는 국가 과학기술 R&D 기반정보 온톨로지는 인력정보, 과제정보, 성과정보를 포함하며 여러 URI들과 연계된다. 본 논문에서는 기존의 단일 URI 체계가 아닌 시스템 적이고 다층적인 국가 과락기술 R&D 기반정보 온톨로지의 인스턴스 레벨에 필요한 다중 URI 관리 및 서비스 시스템을 구현한다. 본 시스템은 관리적인 측면에서 웹 인터페이스 기반 URI 등록과 조회를, 서비스 측면에서 URI 질의중심의 웹서비스를 제공한다. 기존 정보(KISTI의 KOI, 학술진흥재단의 부서 및 기관, 국가과학기술인력 종합정보시스템의 인력DB)와 연계를 기반으로 가용성 및 재사용성을 높이고 신규정보를 위한 URI 생성규칙을 제공함으로써 URI 관리 및 서비스 시스템 완성도를 높였다.
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현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 암과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 암의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 암을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 암을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 본 논문에서는 마이크로어레이 데이터를 사용해 특징추출방법과 분류를 위한 Naive Bayes, k-Nearest Neighborhood, Decision Tree, Support Vector Machine, Neural Network 알고리즘을 이용하여 최적의 조합을 찾고 어떤 알고리즘이 가장 효과적인지 실험을 통해 분석해보고 성능평가 하는 것을 목표로 한다.
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유비쿼터스는 인간의 일상생활에 깊이 스며들어 삶을 풍요롭게 만들어 주는 기술이다. 즉. 여러 형태의 센서가 인지하는 상황정보를 바탕으로 인간을 위한 다양한 목적을 이루어 낼 수 있다. 각각의 유비쿼터스 시스템은 각자의 구조를 가지지만 상황인지(Context-aware), 학습(Learning), 추론(Reasoning) 의 요소는 대부분 필수적으로 갖추고 있다. 본 연구에서는 위 세가지 기본요소를 조합해서 구현할 수 있는 프레임워크를 제시하고 시나리오를 통해 그 적용 가능성을 살펴본다.
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현재 웹의 발전과 더불어 시맨틱웹의 응용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 아직까지 그것에 대한 결과물이 나오지 않는 것은 정보자원을 의미적으로 정확히 분석하고, 관리할 수 없는 시스템의 부재라고 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 Annotator들을 분석하고, 시맨틱웹의 응용에 필요한 온톨로지 annotation system을 구현하여, 사용자가 원하는 정확한 정보를 검색하고, 사용자가 편리하게 관리 저장 할 수 있는 방법을 제시하였다.
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웹 마이닝은 e-서비스 시스템에서 고객 활동을 분석하기 위하여 널리 보급된 방법 중 하나로서 궁극적인 목표는 새로운 고객을 얻고 기존 고객을 유지하면서 고객의 생산성을 증가시키는데 도움을 줄 수 있는 유용한 정보를 인식하는 것이다. 그러나 웹 로그 자료와 고객의 구매 패턴 사이에 직접적인 관계가 없고, 실험 데이터 집합이 적고 부정확 할 경우 실험 데이터의 적은 집합만으로 유용한 정보를 인식하는 것은 불충분하기 때문에 유용한 정보를 인식하는 것은 더욱 어렵게 된다. 본 논문에서는 기업들에게 유용한 패턴을 제공할 수 있는 독자적인 분류 방법을 사용하여 기존 고객의 보존력을 높일 수 있는 높은 정확도를 가지는 소형 트리를 구축할 수 있었다.
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본 논문에서는 마르코프 결정 문제 (Markov decision problem)의 풀이 효율을 잴 수 있는 척도를 알아보기 위해 복잡계 네트워크 (complex network) 의 관점에서 MDP를 하나의 그래프로 나타내고, 그 그래프의 위상학적 성질들을 여러 네트워크 척도 (network measurements)들을 이용하여 측정하고 그 MDP의 풀이 효율과의 관계를 분석하였다. 실세계의 여러 문제들이 MDP로 표현될 수 있고, 모델이 알려진 경우에는 평가치 반복(value iteration)이나 모델이 알려지지 않은 경우에도 강화 학습(reinforcement learning) 알고리즘등을 사용하여 풀 수 있으나, 이들 알고리즘들은 시간 복잡도가 높아 크기가 큰 실세계 문제에 적용하기 쉽지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 제안된 것이 MDP를 계층적으로 분할하거나, 여러 단계를 묶어서 수행하는 등의 시간적 추상화(temporal abstraction) 방법들이다. 시간적 추상화를 도입할 경우 MDP가 보다 효율적으로 풀리는 꼴로 바뀐다는 사실에 착안하여, MDP의 풀이 효율을 네트워크 척도를 이용하여 측정할 수 있는 여러 위상학적 성질들을 기반으로 분석하였다. 다양한 구조와 파라미터를 가진 MDP들을 사용해 네트워크 척도들과 MDP의 풀이 효율간의 관계를 분석해 본 결과, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리 (mean geodesic distance) 가 그 MDP의 풀이 효율을 결정하는 가장 중요한 기준이라는 사실을 알 수 있었다.
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소프트웨어는 네트워크로 연결된 다수의 시스템으로 분산되어 주어진 문제를 해결하기 위해 서로 협업하는 방향으로 발전하고 있다. 이러한 시스템의 적절한 예로 멀티 에이전트 시스템을 들 수 있다. 에이전트를 통해 시스템은 느슨하게 결합되어 에이전트의 교체, 추가 및 확장 등이 용이하다. 본 논문에서는 BDI 아키텍처에 기반한 지능형 에이전트 시스템인 VivACE 에이전트 시스템을 제시하고 JADE 플랫폼을 이용해 멀티 에이전트 시스템으로 확장하는 예를 제시한다.
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네트워크상에서 발생하는 다양한 형태의 대량의 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위해 설계되고 있는 마이닝 시스템들은 목표지향적으로 훈련데이터들을 어떻게 구축하여 다룰 것인지에 대한 문제보다는 대부분 얼마나 많은 데이터 마이닝 기법을 지원하고 이를 적용할 수 있는지 등의 기법에 초점을 두고 있다. 따라서, 점점 더 에이전트화, 분산화, 자동화 및 은닉화 되는 최근의 보안공격기법을 정확하게 탐지하기 위한 방법은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 내에서 발생 가능한 문제 중 복잡하고 지능화된 침입패턴의 탐지를 위해 데이터 마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처리 방법에 의한 RTPID(Refinement Training and Post-processing for Intrusion Detection)시스템을 제안한다. 본 논문에서의 RTPID 시스템은 active learning과 post-processing을 이용하여, 네트워크 내에서 발생 가능한 침입형태들을 정확하고 효율적으로 다루어 분석하고 있다. 이는 기법에만 초점을 맞춘 기존의 데이터마이닝 분석을 개선하고 있으며, 특히 제안된 분석 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다. 이는 관리자의 개입을 최소화하는 학습방법이면서 동시에 False Positive와 False Negative 의 오류를 매우 효율적으로 개선하는 방법으로 기대된다. 본 논문의 제안방법은 분석도구나 시스템에 의존하지 않기 때문에, 유사한 문제를 안고 있는 여러 분야의 네트웍 환경에 적용될 수 있다.더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.의 작용보다 더 강력함을 시사하고 있다.TEX>로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는
$1.61{\sim}2.34%$ 였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는$2.95{\sim}36.76$ , Cu는$0.01{\sim}0.14$ , Fe는$0.71{\sim}3.23$ , K는$110.89{\sim}517.33$ , Mg는$34.78{\sim}122.40$ , Mn은$0.56{\sim}5.98$ , Na는$0.19{\sim}14.36$ , Zn은$0.90{\sim}5.71ppm$ 을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performanc -
불확실성이 존재하는 대용량의 데이터에서의 추론과 각 특성들 간의 상관관계를 파악하기 위해서 사용되는 기법이 베이지안 네트워크 학습 방법이다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크 학습 방법에서 발생할 수 있는 NP-Hard문제를 해결하게 위한 효율적인 탐색 기법을 구현하여 실제 네트워크 학습에서 적용시키고, 어떻게 개선되는지 알아본다.
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웹 기반 교육 시스템에서 문제 집합 구성은 주로 고정 출제 방식, 무작위 출제 방식, 난이도에 따른 출제 방식으로 이루어진다. 문제 집합의 구성 시 문제 은행에서 문제 난이도에 대한 객관성을 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 논문에서는 난이도를 재조정하는데 학습자들의 문제 풀이 결과를 반영하는 새로운 난이도 재조정 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 학습자 피드백 기반 문제 수준 조절 방법은 개인 시험 결과, 그룹 시험 결과 그리고 개인의 특정 섹션 시험 결과를 함께 고려하여 난이도를 조절한다. 기존 알고리즘과 비교 분석한 결과 문제 난이도의 변화율 측면에서 보다 현실적인 문제 난이도 변화를 확인할 수 있었다.
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프로그래밍 언어 실습을 위해 일반적으로 실습 소프트웨어를 여러 대의 PC에 개별적으로 설치하거나, 실습 소프트웨어를 특정 서버에 설치한 후 라이센스를 받아 운영하고 있는 경우에는 접속자의 수를 제한 받게 되는데, 이러한 모든 경우들에는 지정된 장소에서만 실습을 해야 하는 문제점과 실습자 수의 제한 문제점이 있다. 본 논문에서는 실습 소프트웨어 1본을 서버에 설치한 후 인터넷이 가능한 어떠한 장소에서 다수의 학습자가 프로그래밍 실습을 할 수 있도록 웹기반 학습시스템을 개발하였다. 이 웹기반 학습시스템에서 학습자가 인터프리팅 또는 컴파일링, 실행 등을 요청할 때에만 실습 소프트웨어를 점유하기 때문에 접속자 수의 제한 문제를 해결하였다. 뿐만 아니라, 이 웹기반 학습시스템은 실습 효과를 증진시키기 위하여, 예제 프로그램과 그에 대한 동영상 설명, 학습자의 학습 이력, 오류가 발생하였을 때 그에 대한 참고자료 등을 이용할 수 있도록 개발되었다.
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본 논문에서는 근래에 폭발적인 성장을 하고 있는 1인 미디어의 대량의 데이터 가운데서 양질의 정보를 집중적으로 관리하고 효과적인 검색기능을 지원하는 그룹형 커뮤니티 시스템을 구축하기 위하여 메타데이터를 활용하는 것을 제안한다. 이를 위해 특별히 교육정보 만을 대상으로 하여 여기에 사용될 메타데이터 기술 요소를 개발하고 교육용 데이터에 적용 가능한 적정 카테고리를 개발하였으며 이를 검증하기 위하여 그룹형 교육 커뮤니티 EduLOG(Educational blog) 서비스를 구축하였다. 이 시스템은 새로운 교육용 커뮤니티를 개설하는 것이 아니라 기존의 많은 사용자층을 가지고 있는 1인 미디어를 활용하여 유용한 정보를 생성해 내고 공급하는 것이 가능하다는 것과 나아가 메타데이터 요소의 활용에 의해 인터넷 상에서 정확성과 신속성을 지원하는 검색 시스템 구축이 가능하다는 것을 보여준다.
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학습자가 중심이 되고 선생님과 부모님들은 조력자 역할을 하는 자기주도 학습이 주로 이뤄지는 E-learning 환경에서 학습도구의 한가지인 자동 문제 출제 시스템의 역할은 매우 중요하다. 이런 학습 환경에서의 학습자의 참여도는 학습내용은 물론이고 화면구성이나 디자인에 따라서도 크게 좌우된다. 그러므로 화면구성과 디자인은 학습자의 관심과 흥미를 지속적으로 유지할 수 있도록 주기적으로 변경하여 학습자의 호응도를 높일 수 있게 구성하는 것이 바랑직하다. 하지만 기존에 연구된 자동 문제 출제 시스템은 디자인과 프로그램이 분리되어 있지 않아 잦은 사용자 인터페이스의 변화에 대처하는데 많이 비용이 소요될 수 있다. 본 논문에서는 SUN의 J2EE Patterns Catalog의 일부인 MVC 모델을 적용하여, 디자인과 프로그램을 분리하여 유지관리가 편리한 자동 문제 출제 시스템을 설계하였다.
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인터넷의 급속한 확산과 웹 기반의 학습을 제공하는 시스템이 늘어남에 따라 언제, 어디서나 웹을 이용한 학습이 가능한 환경이 제공되게 되었다. 하지만 활성화된 온라인 교육에서도 면대면 강의의 장점을 완벽하게 수용하기엔 어려움이 있다[1]. 따라서 최근에 LMS(Learning Management System)를 이용한 학습에서 학습자의 학습활동 평가[1,2], 학습자의 개별학습 성향[3], 다양한 콘텐츠 자원 활용[1,4] 등에서 많은 연구와 대안이 도출되고 있다. 본 논문에서는 LMS내에 저작환경을 제공함으로써 기존의 클라이언트에서 단방향으로 이루어졌던 콘텐츠 제작을 서버단에서 제공하여 콘텐츠 제작 시 학습자 학습활동 추적 정보생성과 전달 내용의 성격, 학습자의 성향에 따른 다양한 콘텐츠를 수용 할 수 있는 시스템을 구현하였다.
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"e" 시대로 대변되는 21세기는 정보화라는 짧은 과도기적인 사회변화 상태를 지나 지식이 새로운 국가 경쟁력으로 평가되는 지식기반사회로 급속하게 이전하고 있다. 이와 같은 현실은 언제(Any-Time), 어디서 (Any-Where), 누구나(Any-One) 지식을 효과적으로 활용할 수 있는 수단으로 e-learning이 교육의 새로운 패러다임으로 각광받고 있다. 하지만 현재의 e-learning은 기존의 오프라인의 교육 운영 형태를 그대로 답습함으로서 전문가에 의해 매뉴얼화 된 프로세스 정보를 매개로 학습활동이 이뤄지고 있으며 서비스제공환경의 제약으로 인해 개인의 참여와 사용자간 참여의 한계에 직면해 있다. 본 논문에서는 기존 e-learning의 문제점을 개선하고자 상호 작용성을 통한 사회적 실재감(Social Presence)을 느낄 수 있도록 차세대 Web인 Web2.0의 적용을 통해 e-learning 활성화 방안을 모색하고자 한다.
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지문분류는 지문을 전역특징에 따라 미리 정의된 클래스로 분류하는 기술로, 대규모 지문식별시스템의 매칭시간을 감소시키는데 유용하다. 지문은 개인마다 고유하기 때문에 각 지문마다 전역특징이 다양하게 분포하여 기존의 특징추출방법으로는 분류에 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 적응적 특징추출방법을 제안하였다. 이는 융선 방향의 변화량을 계산하여 지문의 전역특징을 포함하는 특징영역을 탐색한 뒤, 특징영역의 블록 방향성 정보로부터 특징벡터를 추출한다. NIST4 지문 데이터에 대한 5클래스 분류실험 결과 제안하는 특징추출방법이 90.25%의 분류성능을 보여 기존 방법보다 효과적임을 확인하였다.
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본 논문에서는 무선인터넷 플랫폼의 표준인 WIPI와 사람추적시스템을 결합한 모바일 사람추적 감시시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 보안시스템이 가동된 시간 내에 침입자가 보안영역에 들어오면 침입자를 추적하여 추적된 영상과 추적정보를 사용자의 WIPI 단말기로 전송함으로써, 사용자가 언제 어디서나 손쉽게 여러 곳의 감시구역을 감시하고 감시결과를 인지할 수 있는 원격모니터링 서비스를 제공할 수 있도록 설계하였다. 또한 제안된 시스템은 다수의 CCTV에 촬영된 영상을 영상처리를 통해 설계된 사람모델을 이용하여 사람을 추적하고, 어떤 카메라에서 사람이 추적되었는지, 추적된 사람의 상태가 어떠한지, 몇몇의 사람이 침입하였는지 등의 침입상황을 사용자의 단말기를 통해 추적상황을 알려준다. 본 시스템은 추적된 정보를 모바일 클라이언트로 전송되는 것을 확인하기 위하여 WIPI SDK를 이용하여 구현하였다. 또한 감시된 상황을 서버에 자동적으로 저장함으로써 추후에 사용자가 감시상황을 재확인하고자 했을 시, 카메라별 또는 시간 별로 선택하여 영상을 재확인 할 수 있다.
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본 논문에서는 3차원 볼륨영상에서 객체를 빠르게 분할하고 동시에 대화식으로 분할과정을 가시화하기 위하여 그래픽 하드웨어를 사용한 레벨-셋 방법을 제안한다. 이를 위하여 첫째, GPU 내에서 효율적 연산을 수행하기 위해 메모리 관리방법을 제안한다. 이는 GPU 내 텍스쳐 메모리 형식에 적합하게 데이터를 패킹하고, CPU의 주메모리와 GPU의 텍스쳐 메모리를 관리하는 방법을 제시한다. 둘째, GPU 내에서 레벨-셋 값을 갱신하는 과정을 9가지 경우로 나누어 연산을 수행하게 함으로써 연산의 효율성을 높힌다. 셋째, front의 변화를 대화식으로 확인하고, 파라미터 변경에 따른 분할 과정을 효과적으로 측정하기 위하여 그래픽 하드웨어 기반 빠른 가시화 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 3차원 폐 CT 영상데이터를 사용하여 육안평가를 수행하고, 기존 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법과 수행시간 측면에서 비교 분석한다. 본 제안방법은 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법보다 빠르게 영상을 분할하고 동시에 가시화함으로써 데이터 량이 많은 의료응용에 효율적으로 적용이 가능하다.
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본 논문에서는 신경망을 이용하여 텍스타일 영상으로부터 인간의 강성을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 자동감성인식 시스템의 구현을 위해 220장의 텍스타일 영상을 수집한 후, 일반인 20명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이를 통해 감성과 패턴간의 상관관계, 즉 특정 패턴이 사람의 감성에 영향을 준다는 것을 발견하였다. 따라서 본 연구에서는 영상에 포함된 패턴의 인식을 위해 신경망을 이용하였으며, 이때 패턴 정보의 추출을 위해 두 가지 특징 추출 방법을 사용한다. 첫 번째는 auto-regressive method를 이용한 raw-pixel data extraction scheme (RDES)을 사용하는 것이고, 두 번째는 wavelet transformed data extraction scheme (WTDES)을 사용하는 것이다. 제안된 시스템의 유용성을 증명하기 위해서 실제 100장의 텍스타일 영상에서의 감성을 인식하는데 사용했다. 그 결과 RDES와 WTDES를 사용했을 때 각각 71%와 90%의 인식률로, WTDES를 사용했을 때가 RDES를 사용했을 때보다 더 좋은 성능을 보였다. 데이터 추출방법에 따라 다소 차이가 있었지만 전체적으로 악 81%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 감성인식 기반으로 텍스타일 데이터를 검색 할 수 있는 시스템 및 다양한 산업 분야에 응용 가능함을 보여주었다.
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본 논문은 얼굴 특징 추적을 이용한 새로운 인터페이스를 제안한다. 눈의 움직임만으로 구현된 기존의 시스템은 마우스 클릭 이벤트에 걸리는 waiting time으로 인해 속도 개선이 필요했다. 이를 위해서 본 논문에서는 눈의 움직임 뿐 아니라 입의 움직임도 인식하여 사용자의 요구를 처리할 수 있는 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 얼굴 검출 모듈, 눈 검출 모들, 입 검출 모듈, 얼굴 특징 추적 모듈, 마우스 제어모듈의 5 가지 모듈로 구성되어 있다. 먼저, 피부색 모델과 연결 성분 분석을 이용하여 얼굴을 검출하고 신경망 기반의 분류기와 에지 검출기를 이용하여 검출된 얼굴 영역에서 눈과 입을 찾는다. 이후 프레임에서는 mean-shift 알고리즘과 템플릿 매칭을 이용하여 눈과 입이 정확하게 추적되어 눈의 움직임으로 마우스의 포인트를 움직이고 입의 움직임으로 메뉴나 아이콘을 클릭하게 된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해서 웹 브라우저의 인터페이스로 활용하였다. 25명의 사용자에 대해 실험한 결과는 제안된 시스템이 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용될 수 있다는 것을 보여주었다.
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본 논문에서는 스크래치 텍스처 및 형태특성을 이용하여 모든 종류의 스크래치를 자동으로 검출 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 텍스처 분류 단계와 형태 필터링 단계를 구성된다. 텍스처 분류단계에서는 스크래치의 텍스처 정보를 이용하여 입력영상의 각 화소를 스크래치와 비스크래래치 영역으로 분류한다. 이때 분류기로 신경망을 사용한다. 형태필터링단계에서는 스크래치의 형태정보에 기반하여 설계된 원소구조를 사용하는 모폴로지 필터를 사용하여 잘못 분류된 스크래치 영역을 제거한다. 제안된 방법의 평가를 위해 다양한 종류의 스크래치를 가진 영화 및 애니메이션 데이터에 대해 실험이 이루어 졌고, 그 결과 제안된 방법의 강건함과 효율성이 입증되었다.
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저장매체의 대용량화와 인터넷을 이용한 디지털 음원의 활성화로 개인이 소유하는 음원이 급속도로 증가하고 있다. 많은 양의 음원을 보유하고 있는 상황에서 사용자의 편의를 증가시키기 위하여 다양한 검색/분류 방법들이 개발되고 사용되고 있다. 본 논문에서는 음원에 사용된 표현방식이나 디렉토리 구조, 파일이름, 텍스트 태그 등에 독립적으로 적용될 수 있도록 디지털 신호처리 이론에 기반하여 파형데이터를 분석하고, 화성학 이론에 기반한 패턴매칭 기술을 응용하여 음악의 장르와 나아가 분위기를 기반으로 분류하는 방법을 제시한다.
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영상 개선은 영상처리의 전처리 단계로, 주로 영상필터를 사용하여 영상처리의 성능을 향상시킨다. 각종 목적에 맞는 다양한 영상 필터가 제안되고 있으며, 복수의 필터를 적응하여 보다 좋은 효과를 얻기도 한다. 다양한 영상 필터를 적절히 적용하면 하나의 필터를 사용하는 것보다 더 높은 품질을 얻을 수 있지만, 영상 필터가 다양할수록 우수한 필터 조합을 찾는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 문제에 적절한 필터 조합을 찾는 방법을 제안한다. 진화에 의해 성능이 좋은 필터 조합을 자동으로 찾기 때문에, 전문가의 지식이 필요하지 않고, 영상 개선의 여러 분야에 적용될 수 있다. 제안하는 방법을 임펄스 노이즈 제거를 위해 적용하였고, 기존의 영상 개선 방법보다 높은 성능을 획득하였다.
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영상 이해는 컴퓨터 비전의 가장 높은 수준의 처리 기법이다. 영상을 이해하기 위해서는 위치 정보, 물체 존재정보와 같은 기본 컨텍스트들을 추출하는 것이 중요하다. 그러나 실내 환경의 영상 정보는 카메라의 흔들림이나 각도, 빛의 상태에 따라 불확실해지기 때문에 이러한 불확실함에 강인한 영상 인식 기법이 필요하다. 동적 베이지안 네트워크(DBN)는 이러한 불확실한 정보의 처리에 강인하며 장소와 물체의 관계등 고수준의 컨텍스트를 모델링하는데 좋은 성능을 보이는 확률 모델이다. 또한 DBN은 이전 상태를 추론에 활용할 수 있으므로 장소 인식과 같은 컨텍스트의 추출에 좋다. 본 연구에서는 불확실한 실내 환경 영상으로부터 영상 전처리를 통해 특징값을 추출하고, 회전이나 크기 변화에 강인한 물체인식기법인 크기불변 특징 변환기법(SIFT)을 이용하여 물체 존재정보를 추출하여 고수준 컨텍스트가 모델링된 DBN 추론으로 장소 및 물체를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 대학 실내 환경에서의 실험으로 DBN을 이용한 영상 인식기법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
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본 연구에서는 온라인 공간 필기를 인식 시스템을 구성하는 방법을 제안한다. 공간 필기 인식은 데이터의 부족으로 인한 한계를 지니고 있다 공간필기와 기존의 펜과 태블릿을 이용한 필기 사이의 차이가 연결획에 있다는 사실에 착안하여, 공간 필기 데이터로는 연결획만을 모델링하고. 나머지 부분은 기존의 수집된 데이터 흑은 모델을 이용함으로써, 데이터 부족 문제를 효과적으로 해결하였다.
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현재 대다수의 자동차에 장착된 사이드미러와 백미러 같은 기존의 비젼 시스템은 사각지대(blind spot)를 가지고 있다. 이러한 단점을 보안하기 위해 고급 자동차에는 후방에 wide-angle 카메라를 장착하고 있다. 기존의 wide-angie 카메라 시스템은 1대의 카메라를 사용하여 후방 영상을 얻고 그것을 그대로 보여줌으로서 어느 정도 사각지대를 줄여주는 역할을 하고 있지만 여전히 확보되지 않은 사각지대가 존재한다. 하지만 다수의 카메라를 사용하면 보다 넓은 후방 시야를 확보함으로서 보다 완벽하게 사각지대를 제거할 뿐만 아니라, 좀 더 다양한 위험물 정보를 주행 중에도 운전자에게 제공하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 사각지대를 제거하기 위해 차량의 좌. 우측 그리고 후방에 장착된 카메라를 통해 얻어진 영상물 하나의 통합된 파노라마 영상물 생성하는 방법을 제안하고 몇 가지 경우에 대해 실험한다. 우리는 3D 와핑을 통해 각 영상의 Bird's Eye View를 생성하고, 생성된 Bird's Eye View를 2차원 이동변환만을 이용해서 하나의 통합된 Bird's Eye View를 만든다. 이렇게 만들어진 통합된 영상을 후방 카메라를 기준으로 다시 3D 와핑 함으로서 완전한 파노라마 영상을 생성한다.
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본 논문에서는 연속 영상에서 가우시안 분포를 사용하여 사람의 얼굴을 추적하는 방법을 제안한다. 영상은 여러 개의 동질한 영역들로 이루어지고, 이 영역들 중 얼굴 영역이 있다고 가정하였다. 영상에 있는 모든 영역들을 가우시안 분포로 표현하였으며, 이들의 집합을 가우시안 분포의 혼합 모델로 표현하였다. 제안된 방범에서는 이전 프레임에서 가우시안 분포들을 찾고, 찾아진 이전 프레임의 가우시안 분포들을 이용하여 현재 프레임의 영역들을 찾는다. 이 영역들 중, 초기에 주어진 얼굴 영역이 있으며 현재 프레임의 영역들에 의해 가우시안 분포는 갱신되고 이 과정을 반복함으로써 얼굴을 추적한다. 가우시안 분포의 개수를 다양하게 변화시켜 실험을 하였고, 이를 통해 가우시안 분포의 혼합 모델로 얼굴을 추적할 수 있음을 보였다.
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정보화 사회의 진행과 더불어 최근 스마트카드(smart card) 시스템을 비롯한 임베디드(embedded) 시스템의 사용이 활발해 짐에 따라 위/변조나 도용에 강건한 인증 시스템의 필요성이 그 어느 때 보다도 높아지고 있다. 그러나 카드 내부의 메모리 크기 및 프로세스의 처리 능력은 매우 제한적이어서 일반 컴퓨터 환경에서의 인증 알고리즘이 수행되지 않을 수 있다. 따라서 적은 메모리와 제한적 처리 능력 하에서 동작 가능한 생체인중 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 임베디드 생체인식 시스템을 위한 특징(feature) 추출을 위한 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 다음과 같은 의미를 가진다. 첫째 비선형 자료의 특징 추출 성능에서는 제안된 방법이 기존의 Kernel PCA와 유사한 성능을 나타내었다. 둘째 기존의 비선형 추출 기법에 비해 메모리 사용면에서 효율적이다. 특히 제안된 방법은 학습 자료의 개수 N이 클 경우에는 매우 유용하다.
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본 논문은 중립 표정과 같은 표정 측정의 기준이 되는 단서 없이 다양한 내적상태 안에서 얼굴표정을 인식할 수 있는 개선된 시스템을 제안한다. 표정정보를 추출하기 위한 전처리작업으로, 백색화(whitening) 단계가 적용되었다. 백색화 단계는 영상데이터들의 평균값이 0이며, 단위분산값으로 균일한 분포를 갖도록 하여 조명 변화에 대한 민감도를 줄인다. 백색화 단계 수행 후 제 1 주성분이 제외된 나머지 주성분들로 이루어진 PCA표상을 표정정보로 사용함으로써 중립 표정에 대한 단서 없이 얼굴표정의 특징추출을 가능하게 하였다. 본 실험 결과는 83개의 내적상태와 일치되는 다양한 얼굴표정들에서 임의로 선택된 표정영상들의 얼굴표정 인식을 수행함으로써 다양하고 자연스런 얼굴 표정인식을 가능하게 하였다.
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본 논문에서는 GWT(Gabor Wavelet Transform) 계수 에너지와 원 영상간의 영상 결합을 수행한 영상을 주성분 분석법(Principal Component Analysis)에 적용하여 얼굴 인식을 하는 방법을 제안한다. GWT는 가버 함수의 크기 변화와 방향 변화에 의해 생성된다. 따라서 GWT는 다양한 크기 변화와 방향 변화를 가지는 변환으로 특정 주파수 성분과 방향성을 가지는 영상 구조가 어디에 있는지의 지역적 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 변환으로 알려져 있다. GWT를 통해 나온 계수 에너지를 추출하고 원 영상에 더하여 지역적 특성을 크게 만든 후에 통계적 방법 중 가장 많이 사용되어지고 검증을 받은 PCA를 사용하여 인식한다. GWT 계수의 에너지는 얼굴 윤곽선, 눈과 입, 얼굴과 머리의 경계 등 색감의 급격한 변화를 나타내는 곳의 정보를 표현을 해주기 때문에 특징점 추출에 사용되고 있지만 이를 전역적으로 이용하여 인식하는 방법에 관한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 에너지 값만으로 전체 얼굴 영상의 세부적 표현을 할 수 없기 때문에 원 영상과의 l:l 비율의 영상 결항을 한 후 얼굴 인식 처리에 사용한다. 이 영상을 얼굴인식에 사용하였을 때원본 영상을 사용하였을 때보다 오인식이 줄었다.
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움직이는 오브젝트(Object)를 추출하기 위한 배경 제거(Background Subtraction) 단계는 실시간 감시시스템(Real-time Surveillance System)에서 중요한 과정 중에 하나이다. 배경 제거를 효과적으로 진행하기 위한 배경을 모델링, 배경 유지 보수 방법이 존재하는데, 효율성이 높은 방법으로 적응적 가우시안 혼합 배경 모델링(Adaptive Gaussian Mixture Background Modeling)이 제시되고 있다. 본 논문에서는 이기법을 바탕으로 하여 이러한 실시간 배경 모델링 시스템을 구현하려 하고, 중앙 처리 장치(CPU)가 아닌 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Units : GPU)를 사용하여 보다 향상된 방범을 구현함으로서 관련사항을 제안하려 한다.
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본 논문에서는 신장조직 영상으로부터 사구체 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 사구체 조직은 신장의 상태를 나타내는 많은 정보를 포함하고 있기 때문에 사구체 영역의 추출은 신장 검사를 자동화하기 위한 첫 번째 단계이다. 그러나 사구체 영역을 단순한 2치화 방법으로 직접 추출함은 어려운 일이다. 이에 본 연구자들은 우선, 가우스 함수에 의한 원영상의 빛바랜 영상을 동적인 임계값으로 사용함으로써 원영상을 2치화 한다. 다음으로, 획득한 영상으로부터 간단한 영상처리 기법에 의한 사구체 영역의 경계 에지를 포함하는 모든 에지를 추출한다 그 다음으로 사구체 영역의 경계 에지를 판별함으로써 사구체 영역을 추출하였다. 이 방법은 다수의 샘플에 적용해서 유효성을 확인한 바 양호한 결과를 얻을 수 있었다.
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본 연구에서는 실내에서 입력받은 영상의 조명과 크기 변화 등에 강인한 얼굴 검출 기법을 소개한다. 제안된 얼굴 검출 기법은 후보 영역 선정 과정과 얼굴패턴 검출 과정, 얼굴 영역 보정 과정으로 이루어진다. 후보 영역 선정 과정에서는 조명보정과 색상 필터, 움직임 필터를 이용하여 얼굴패턴의 후보 영역을 선정한다. 얼굴패턴 검출 과정에서는 CNN을 이용하여 특징을 추출하고, WFMM 신경망을 이용하여 얼굴 패턴을 검증한다. 얼굴 영역 보정 과정은 형태학적 연산 등의 영상 처리를 이용하여 눈 영역과 입술 영역의 위치를 판별한 후 최종적인 얼굴 영역을 결정한다.
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무선 통신 기술의 발달로 사용자의 이동성이 제공되기 시작하면서 위치기반서비스(LBS: Location Based Service)가 부각되었다. 서비스의 예로 공공안전 서비스, 위치추적 서비스, 항법 서비스, 정보제공 서비스 등 부가가치가 높은 서비스들이 많이 있는데, 이러한 서비스를 개발하려면 필수적으로 사용자의 위치를 파악해야 한다. 옥내 측위 방법으로 여러가지가 실험되고 있는데, Fingerprint 방법이 일반적으로 가장 정확도가 높다. 기존의 Fingerprint 방식에는 K-NN 방법과 Bayesian 방법이 소개되었는데, 결정 트리를 이용한 방법은 효율성이 기존의 K-NN이나 Bayesian 방법보다 뛰어나게 좋음에도 불구하고 적용한 사례가 없다. 그래서 본 논문은 결정 트리를 이용하는 방법을 제안한다. K-NN 및 Bayesian 방법과 제안하는 방법을 비교 분석한 결과와 제안하는 방법의 실험 결과도 보인다.
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위치기반서비스는 기본적으로 사용자의 위치를 파악해야 한다. 측위방법은 옥외용과 옥내용으로 구분되며, 옥외용에는 GPS 방법, 이동통신망을 이용한 방법, GPS와 이동통신망을 복합적으로 활용한 방법이 있고 옥내용에는 RF 신호를 이용한 RADAR가 있다. GPS 방법은 미 국방성의 선택적 제공 때문에 큰 오차가 불가피하다. 한편 RADAR 방식은 오차가 작으나 옥내에서만 적용이 가능하다. 근래에는 대학 캠퍼스마다 무선LAN을 서비스하지 않는 곳이 없다. 본 논문은 무선LAN용 AP의 신호의 세기(RSSI)를 이용하여 정확도를 제고하는 옥외 측위방법을 제안한다. GPS를 이용한 측위와 제안하는 RSSI를 이용한 방법의 정확도를 실험적으로 비교한 결과를 소개하고, GPS 데이터와 RSSI를 함께 고려한 측위 방법과의 비교 결과도 소개한다.
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배경이 움직이는 카메라에서 영상을 획득하여 특징점을 추출하고 특징점을 이용해 영상 좌표계 변환 파라미터를 추정한다. 추정된 파라미터를 이용하여 영상내의 움직이는 물체를 검출하기 위해 카메라의 Ego-motion을 보정하는 영상 좌표계 변환 방법을 소개하고, Ego-motion 보정을 통해 연속된 두 영상에서 움직이는 물체를 검출하는 실험을 수행한 내용의 논문이다.
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본 논문은 모션 그래디언트 히스토그램(Motion Gradient Histogram : 이하 'MGH')을 적용하여 동영상에서 나타나는 다수 객체들의 동작 검출 및 인식을 실시간으로 구현하는 방법을 제안한다. 인식하고자 하는 대상에 대한 기본적인 템플릿 동영상들의 MGH와 일정 프레임 간격마다 동영상의 MGH를 비교하여 검출 및 인식이 이루어진다. 동시에 다수의 동작이 있는 경우 동작이 발생하는 영역을 모션 에너지 영상(Motion Energy Image : MEI) 기법으로 추출하여 해당 영역별 MGH를 구함으로써 다수 동작을 인식할 수 있도록 한다.
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3차원 비디오는 차세대 정보통신 서비스 분야의 핵심 기술로써 사용자에게 양질의 서비스를 제공하기 위한 미래 기술이며, 여러 개의 시점으로 구성되는 다시점 비디오는 고화질의 개념을 뛰어 넘어 더욱 사실감 넘치는 영상을 제공하며 사용자에게 미디어에 대한 실제감과 몰입감을 느끼게 한다. 본 논문에서는 입력 영상인 MP4파일 구조를 분석하고, MPEG을 기반으로 하는 다시점 비디오를 구현하는 방법을 제안한다.
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다양한 환경을 포항하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 기존의 대표적인 배경 모델링 방법으로 통계적 방법을 이용한
$W^4$ 방법이 있지만 칼라 영상의 다양한 환경에서 한계를 보인다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링을 이용한다. 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 큐 크기와 RGB 값의 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 적응적으로 결정하기 위한 방법을 제안한다. 환경 변수를 결정하기 위친 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 영상 처리 기법들을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다. -
본 논문에서는 웹 문서로부터 정보를 추출찰기 위한 목적의 일환으로 HTML 테이블의 논리적인 구조를 추출하여 XML 문서로 변환하는 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영역구문과 구조분석의 두 단계로 구성된다. 영역구분 단계에서는 테이블의 잡음영역을 제거하고 정규화한 후 시각적 및 의미적 일관성 검사를 통하여 테이블에 존재하는 속성 및 값 영역을 구분한다. 또한 구조분석 단계에서는 구분된 영역에 제안된 테이블 모델을 적용하여 계층구조를 추출하며, 이로부터 XML 문서를 생성한다. 제안된 영역구분 방법의 성능을 평가하기 위하여 1,180개의 테이블을 대상으로 실험한 결과, 평균적으로 86.7%의 정확률을 보여 기존 연구보다 우수하였다.
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이동 카메라 환경에서의 객체 추적은 배경과 객체의 동시 이동으로 인친 배경 모델링과 같은 고정 카메라 환경에서의 접근방법으로는 해결이 어려운 문제이다. 또한 다중 객체의 추적에서는 객체간 가려짐이 발생하는 상황에 대한 안정적 기법이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 커널에 기반한 객체의 표현과 Mean shift 알고리즘을 통해 여러 명의 사람을 실시간으로 추적하고, 객체간의 공간 정보와 확률적 유사도에 기반한 객체간의 가려짐의 발생과 가려짐 후의 복원에 대한 방법을 제안하였다.
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기존의 PCB 자동시각검사 시스템은 창조 비교 방법을 위한 참조 영상(골든 영상) 획득에 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 PCB 제작에 사용되는 CAD 파일을 이용하여 참조 영상을 생성함으로써 학습을 좀 더 쉽고 간??하게 할 수 있는 시스템을 구현하였다.
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본 논문에서는 ASM(Active Shape Model)과 상태 기반 모델을 사용하여 동영상으로부터 얼굴 표정을 인식하는 방법을 제안한다. ASM을 이용하여 하나의 입력영상에 대한 얼굴요소 특징점들을 정합하고 그 과정에서 생성되는 모양 파라미터 벡터를 추출한다. 동영상에 대해 추출되는 모양 파라미터 벡터 집합을 세 가지상태 중 한 가지를 가지는 상태 벡터로 변환하고 분류기를 통해 얼굴의 표정을 인식한다. 분류단계에서는 분류성능을 높이기 위해 새로운 개체 기반 학습 방법을 제안한다. 실험에서는 새로이 제안한 개체 기반 학습 방법이 KNN 분류기보다 더 좋은 인식률을 나타내는 것을 보인다.
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기존의 웹 이미지 검색 시스템들은 웹 페이지에 포함된 텍스트들의 출현빈도, 태그유형 등을 고려해 각 키워드들의 중요도를 평가하고 이를 이용해 이미지의 캡션을 결정한다. 하지만 텍스트 정보만으로 캡션을 결정할 경우, 키워드와 이미지 사이의 관련성을 평가할 수 없어 부적절한 캡션의 배제가 어렵고, 사람의 인지와 맞지 않는 캡션이 추출되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 웹 이미지 마이닝 방법을 통해 웹 페이지로부터 캡션 후보 키워드를 추출하고, 자동 이미지 주석 방법을 통해 이미지의 개념 부류 키워드를 결정한 후, 두 종류의 키워드를 결할하여 캡션을 선택한다. 가능한 결합 방법으로는 키워드 병합 방법, 공통 키워드 추출 방법, 개념 부류 필터링 방범 캡션 후보 필터링 방법 등이 있다. 실험에 의하면 키워드 병합 방법은 높은 재현율을 가져 이미지에 대한 다양한 주석이 가능하고 공통 키워드 추출 방법과 개넘 부류 키워드 필터링 방법은 정확률이 높아 이미지에 대한 정확한 기술이 가능하다. 특히, 캡션 후보 키워드 필터링 방법은 기존의 방법에 비해 우수한 재현율과 정확률을 가지므로 기존의 방법에 비해 적은 개수의 캡션으로도 이미지를 정확하게 기술할 수 있으며 일반적인 웹 이미지 검색 시스템에 적용할 경우 효과적인 방법이다.
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동영상 내에서 이동하는 객체를 추적하기 위해서는 우수한 객체 검출 방법이 필요하다. 이를 위하여, 본 논문에서는 연속된 영상에서의 인접한 프레임들을 이용하여 객체의 형태를 검출하고자 한다. 인접한 프레임들의 합성과 차를 이용하여 움직이는 객체의 대략적인 형태를 알아내고, 대략적인 형태를 이진화시킨 영상과 현재 프레임의 에지 영상과의 AND 연산을 통하여 객체의 형태를 알아 낼 수 있다. 그리고, 이 과정에서 생성되는 노이즈를 채움 연산과 영역화 연산을 통하여 제거할 수 있으며, 얻어진 객체의 크기 비율을 고려한 수직 투영을 통하여 다중 객체를 잘 분리해 낼 수 있었다.
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패턴완성(Pattern Completion)은 사용되는 패턴 성분들 사이의 higher-order correlation 정보가 중요한 의미를 가질 수 있는 기계학습 문제 중 하나이다. higher-order correlation은 확률라이브러리모델(Probabilistic Library Model)로 구현되는 hypernetwork 개념을 도입해서 나타낼 수 있다. 하지만 확률라이브러리모델을 사용하여 higher-order 정보를 나타내려할 때 초기라이브러리가 모든 가능한 조합의 원소들을 가지도록 구성하기는 쉽지 않다. 그 대안으로 초기라이브러리 구성 시 학습패턴들을 subsampling하여 적은 숫자의 원소들만으로 higher-order correlation의 근사치를 나타내게 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 subsampling이 사용되어 구성된 확률라이브러리모델을 이용한 패턴완성시의 correlation의 order에 따른 효과를 분석하여 본다.
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본 논문에서는 라플라시안 피라미드를 이용하여 컬러 영상의 밝기 및 색상을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상을 라플라시안 피라미드로 구성한 후 저해상도 근사 영상을 이용하여 영상의 전체적인 밝기를 개선하고 대역 통과 영상들을 이용하여 대비를 개선한 후 입력 영상의 밝기 값에 따라 적응적으로 색상을 재현함으로써 최종적으로 컬러 영상의 화질을 개선한다. 실험 결과 제안하는 방법은 영상 조명 특성에 강인한 화질 개선 성능을 보여주었으며 동영상에 적응시에도 자연스러운 화질 개선 결과를 얻을 수 있었고 실시간 처리가 가능한 수행 속도를 보여주었다.
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LDA는 그룹간 간격을 최대화하고 그룹내 분산을 최소화하는 선형변환을 구함으로써 차원 감소된 공간에서 분별력(classification performance)을 높이는 선형 차원 감소 방법이다. 본 논문에서는 저샘플 문제(undersampled problem)에서 LDA를 적용할 수 있도록 QR-분해를 이용한 효율적인 차원 감소 방법을 제안한다. 특히 제안되는 방법은 문서 분류 문제에서처럼 한 문서가 몇 개의 카테고리에 중복적으로 속하는 경우 등 데이터의 독립성이 보장되지 않는 경우에도 효과적으로 적용될 수 있다는 장점이 있다.
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객체 기반의 3차원 입체 변환 기법은 연속적으로 입력되는 2D 동영상에서 객체를 추출하여 입체 영상으로 변환하는 기법을 말한다. 두 눈에 투시되는 각 객체마다 서로 다른 시차를 가져야 입체감을 느낄 수 있다. 따라서 2D 영상에서 정확한 객체를 추출하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 프레임간의 차이를 이용하여 대략의 움직이는 객체 영역을 얻고, 그래프 및 알고리즘을 사용하여 정확하고 안정적인 객체를 자동으로 추출한다. 스크린과 양안 사이의 거리를 고려하여 입체 영상을 만들어 낸다. 후처리 단계에서는 입체 영상을 만들어 내면서 생긴 빈 공간을 채운다. 실험에서는 2D 영상으로부터 입체 영상을 생성한 것을 보여 준다.
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본 논문에서는 인간의 눈 움직임이 반영된 물체 추적 기능을 모방하여 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 특징기반 정합방법을 응용하여 움직임 정보를 추출한 후, 팬-틸트(pan-tilt) 기능의 하드웨어를 제어하여 실시간으로 이동하는 물체를 효율적으로 추적하는 시스템을 제안하였다. 기존의 연구들에서는 주로 물체의 색상값을 이용하여 추적이 이루어지므로 조명이나 카메라의 변화에 따라 이동 물체를 놓치거나 유사한 색의 다른 물체를 잘못 추적하는 문제가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 측정기반의 정합을 응용하여 이동하는 카메라에서 이동물체를 추출하고 이 이동 물체의 좌표를 이동하여 팬-틸트 하드웨어를 제어하여 추적을 수행하였다. 실험 결과 본 시스템은 움직이는 물체를 감지해서 팬-틸트 하드웨어를 올바르게 제어하며 카메라의 움직임을 보정해가며 전체적으로 움직이는 영상 내에서 실제 움직이는 물체를 일관성 있게 추적하는 만족스러운 결과를 보인다.
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사람은 일반적으로 깊이를 지각하는데 두 눈으로 들어오는 영상의 시차(binocular disparity)를 이용하며 6-15m 정도의 범위 내에서는 매우 뛰어난 깊이 판별 능력을 보인다. 그러나 사람은 하나의 눈만으로도 깊이를 지각하는데 별 어려움을 느끼지 못한다. 이것은 공간의 깊이 지각 단서로 양안단서안이 아니라 다양한 단안단서(monocular Cue)들이 함께 사용되기 때문이다. 본 논문에서는 사람이 공간 깊이정보 파악에 사용하는 것으로 알려진 여러 단안 단서들 중 영상의 채도(saturation) 정보와 디포커스(defocus) 정보, 기하학적 깊이(geometric depth) 정보에 기반을 둔 단안 영상에서의 상대적 깊이지도의 생성방법을 제안한다.
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본 논문에서 제안하는 방법은 영상에서 중심 객체를 추출하기 위해 에지와 색상 정보에서 추출한 특집 지도와 배경의 영향을 줄이기 위친 창조 지도(reference map)를 제안한 것이 특징이다. 특징 지도는 다른 영역과 현저하게 구분되는 영역을 검출하기 위해서 영상의 특징 값(feature)들을 이용해서 구성한 영상이라고 할 수 있다. 그리고 창조 지도는 배경의 영향을 최소화하면서, 객체가 존재할 확률이 높은 부분을 나타내는 지도이다. 제안하는 방법은 밝기 차 정보를 가지고 있는 에지와 YCbCr 컬러모델과 HSV 컬러모델의 색상 성분을 특징 값으로 사용한다. 이들 특징 값을 이용해서 특징 지도를 구성하는 방법으로 영상 내 색상 차에 의해서 나타나는 경계부분을 구하는 방법을 사용한다. 이 방법을 사용하여 에지 지도와 두 개의 색상 지도의 3가지 특징 지도를 생성한다. 다음으로, 영상 배경의 영향을 줄이기 위해 참조 지도를 구한다. 구해진 참조 지도와 특징 지도들을 이용해서 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결함 지도로부터 다각형의 객체 후보 영역을 구하고, 객체 후보 영역에 영상분할을 적용하여 중심 객체를 추출한다. 실험에 사용된 영상들은 Corel DB를 사용하였으며, 실험결과로써 precision은 84.3%, recall은 81.3%의 성능을 보인다.
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본 논문에서는 한국의 전통문양을 이용하여 이미지 코드를 구성하고 문양 내부에 데이터를 저장 할 수 있도록 구조를 설계하였다. 인코딩과 디코딩 알고리즘은 일반 사용자 컴퓨터 환경에 적용 할 수 있도록 제안하였다. 기존의 이미지 기반 코드들과는 다르게 데이터 구조를 유지하면서도 디자인 적인 측면을 살려 이미지 코드에 한국의 문화적인 요소를 표현할 수 있게 되었고 문화 코드로서 역할을 수행하게 되었다. 처음 설계 단계에서부터 전통문양을 이용한 한국의 문화를 표현찬 수 있는 코드의 개발을 목표로 접근하였고 이를 유비쿼터스 시대의 문화코드로 사용함으로서 한국의 전통문화와 멋을 세계에 널리 알리고 감성을 자극하는 코드역할을 할 것으로 기대된다.
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본 논문에서는 소동물 양전자방출단층촬영 영상(Positron Emission Tomography, PET) 내 종양영역을 자동분할하고 분할된 윤곽선주변의 기하학적 위험구간에 따른 종양의 형태특성을 분석하기 위한 방법을 제시한다. PET 영상내 검출된 종양영역의 신뢰성을 위해 위음성(False negative, FN) 및 위양성(False positive, FP)의 위험구간을 같이 제공하는 것이 필요하다. 따라서, 방사선 특이적 특성이 반영된 명암값을 기반으로 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링을 수행하여 종양영역을 자동 분할한다. 분활된 종양영역의 위험구간은 클러스터 간 공유되는 영역의 소속값을 이용하여 위음성, 위양성을 계산한다. 또한, 임의의 소속값 임계치 변화를 통해 위험구간의 변화에 따른 종양의 형태적 특성변화를 관측한다. 이러한 지역적 변화의 관측을 통해 위험구간의 형태학적 위치를 판단할 수 있어 위험구간에 따른 추가적인 잔여 암의 위치 및 형태 파악을 용이하게 한다.
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본 연구는 디스플레이 제품의 OSD(On Screen Display) 메뉴의 문자 오류 검사 과정을 자동화하는 방법과 FMM 신경망을 이용한 실시간 문자인식 방법을 제안한다. 이는 일반적인 문자인식 문제와는 달리 시스템 환경에 대한 몇 가지 가정과 제약조건을 고려해야 한다. 예컨대 문제의 특성상 카메라 및 TV제어 기기부의 동작과 연동하는 작업 스케줄링 기능과 실시간 분석기능 등의 요건은 시스템개발을 복잡하게 하는 반면, 주어진 OSD 메뉴 데이터로부터 검증과정은 미지 패턴에 대한 인식과정을 단순화하여 일종의 판정(decision) 문제로 고려될 수 있게 한다. 본 연구에서는 디스플레이 제품의 OSD 메뉴와 같이 특수한 구조를 갖는 문서영상에 대한 논리적인 구조분석을 통해서 연속적인 문서영상을 발생시켜서 검증과정을 자동화하는 작업스케줄링 방법을 제안하고 인식의 방법론으로서 수정된 구조의 FMM신경망을 적용한다. 또한 실제 데이터를 사용한 실험결과를 통해 시스템의 유용성을 고찰한다.
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본 논문에서는 저해상도 한글 영상을 자소 단위로 분리하는 방법을 제안한다. 비디오 자막이나 저해상도 스캔 영상의 경우 자소간 획이 접촉되거나 잡영이 많이 포함되어 기존의 자소 분할 방법으로는 한계가 있다. 한자 문자열을 문자 단위로 분할하는데 사용된 비선형 분할 경로 알고리즘을 한글 낱자 영상에 적용하여 자소 단위로 분할한다. 기존의 분할 경로 알고리즘을 한글 자소 분할에 효과적으로 적용하기 위해서 우세점 탐지 알고리즘을 이용하여 자소간 접촉점을 찾고 이를 바탕으로 생성된 분할 경로에 따라 여러 개의 자소 후보 영상이 생성된다. 자소 영상을 자소 인식기로 인식한 결과 높은 인식률을 보이는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
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본 논문에서는 Cubic Convolution 보간 알고리즘을 변형하여 연산량을 감소시키고 에지를 강조하는 보간 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 디지털 영상의 확대 또는 축소에 필요한 연산량을 줄이기 위해 두가지 방법을 사용하였다. 기존의 Cubic Convolution 알고리즘의 고차항의 가중치 연산을 일차원으로 변환하였다. 인접한 픽셀의 차이값을 사용하여 Bilinear 알고리즘을 제한적으로 적용하였다. 제안된 알고리즘의 화질 평가를 위해 원영상의 확대-후-축소와 축소-후-확대를 하여 RMSE를 사용하였고, 연산량을 평가하기 위해 픽셀별 곱셈기와 덧셈기를 기존의 알고리즘과 비교하였다. 시뮬레이션 결과 기존 Cubic Convolution 알고리즘보다 연산량이 감소하였다.
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This paper presents an object tracking with radical change of color. Conventional Mean Shift do not provide appropriate result when major color distribution disappear. Our tracking approach is based on Mean Shift as basic tracking method. However we propose tracking algorithm that shows good results for an object of radical variation. The key idea is iterative update previous color information of an object that shows different color by using EM algorithm. As experiment results, we show that our proposed algorithm is an effective approach in tracking for a real object include an object having radical change of color.
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버퍼 오버런과 같은 소프트웨어의 보안 취약점이 알려진 이후로 이를 해결하기 위한 분석 도구 개발이 다양한 연구그룹에 의해 수행되었다. 하지만 범용 소프트웨어를 분석할 수 있는 실용적인 도구는 않지 않다. 본 논문은 모든 버그를 빠트림 없이 찾는 정적 분석에서 한발 물러나 조금 부정확하지만 빠른 시간안에 보안 취약점을 검출할 수 있는 방법을 소개하고, 버그가 알려진 소프트웨어에 대한 실험 결과를 통해 제안하는 검출기의 실용성을 보인다.
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A blooming area of processor design is represented by scalable computing fabric. As the structure of the processors developed using seal-able computing fabric evolved from simple programmable units to processors supporting change of flow instructions and function calls, an increasing interest is in developing the compiling technology that will allow us to harness not only the full power of their hardware but also to target multiple architectures. In this paper we present the front-end of a generic compiler, able to accept a various source languages and transform them in a common intermediate representation.
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모나드의 일반화 버전인 애로우(Arrow)는 모나드에 비해 효율적이며, 프로그램 합성을 위한 직관적인 인터페이스를 제공한다. 여러 프로그램을 합성할 때 합성된 전체 프로그램의 오류 처리는 매우 중요한 문제이다. 각각의 프로그램에서 오류 처리를 일일이 기술하는 것은 매우 번거로우며 비효율적인 작업이기 때문이다. 본 논문에서는 애로우 인터페이스를 이용하는 프로그램을 합성할 때 효율적으로 오류를 처리하기 위한 방법을 제시한다. 모든 애로우 타입에 대하여 오류를 처리하기 위해 새로운 애로우를 정의하며 이를 프로그램 합성 단위로 이용하여 전체적인 프로그램의 오류를 처리한다. 또한 애로우를 이용한 타입 검사 프로그램을 통하여, 논문에서 제시한 오류 처리 기법을 적용하여 효율성을 평가한다.
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임베디드 시스템에서의 코드 압축은 효율성 제고를 위한 필수적인 기법이다. ARM, MIPS등 많은 프로그램 코드에서 현재 시도되고 있으나 한계를 나타내고 있다. 특히, Arm Thumb 코드는 다른 코드 압축과 달리, 아직까지 15%-20%정도의 압축 효율을 보이고 있다. 본 논문은 다양한 값을 갖는 코드의 데이터이지만, 일정 부분에서 특정 값의 발생빈도가 높은 Thumb 코드의 분포를 분석, 그 특성을 활용하였다. 즉, 현재 압축하고자 하는 필드의 값을 코드의 앞부분과 비교해 나가면서, 유사도를 분석 및 압축하고, 거리 정보를 기록하는 방식의 거리 벡터 기법의 압축방법을 고안, 적용하였고, 그 결과 압축효율이 20-25%로 기존의 방법에 비하여 약 5%정도의 효율 향상을 가져 왔다.
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Java 2에서는 자원의 접근관리를 위하여 정책파일에 근거한 스택 인스펙션(stack Inspection)기법을 제공하고 있다. 본 논문에서는 스택 인스펙션에 자연스럽게 접근하여 불필요한 권한검사 집합을 구하기 위해 역방향 흐름분석(backward flow analysis) 기법을 사용한 권한검사 시스템을 구현하였다. 이를 통해 정책파일의 내용에 근거하여 각 메소드에서 항상 성공하거나 실패하는 권한검사를 결정하여 보여준다. 또한 권한검사에 대해서 스택 인스펙션하는 과정을 추적해볼 수 있다. 본 시스템을 이용하는 사용자는 불필요한 권한검사를 제거하여 스택 인스펙션을 최적화하거나, 자신의 프로그램에 적절한 보안정책을 세우기 위해 정책파일을 수정하는데 이 분석결과를 활용할 수 있다.
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이 논문에서는 자바 프로그램이 실행 중에 사용하는 힙(heap)의 크기를 줄일 수 있는 데이터 흐름 분석 기법을 제안한다. 이 알고리즘은 클래스를 분석하여 사용될 때마다 새로 정의되는 필드(field)들을 찾는다. 이 필드의 마지막 사용 후에 null 값을 필드에 할당하면 필드가 가리키고 있던 객체를 더욱 빨리 회수할 수 있게 되고, 이로 인해 객체들이 차지하는 힙 공간을 줄일 수 있다. 이 알고리즘은 private 필드만을 대상으로 분석을 수행한다. 우리의 궁극적인 목표는 이 알고리즘을 확장하여 모든 필드들을 분석하고, 힙 사용량을 줄이기 위해 null을 할당하도록 바이트 코드를 자동으로 수정하는 기법을 개발하는 것이다.
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본 논문에서는 컴파일러 개발 시에 적용되었던 재목적 기술을 응용하여 다양한 플랫폼에 가상기계를 보다 원활히 탑재하기 위한 가상기계의 자동화 탑재 기술을 제안하고 이를 구현한다. 이를 위해, 가상기계를 플랫폼 독립적인 가상기계 핵심(Core) 부분과 플랫폼 의존적인 부분으로 재구성한 후 다음과 같은 세가지 부분을 설계하고 구현한다. 첫째. 플랫폼 의존적인 부분을 정형화된 방법으로 기술할 수 있는 플랫폼 디스크립션을 설계한다. 둘째. 설계된 플랫폼 디스크립션을 입력으로 받아 최적의 플랫폼 정보를 생성할 수 있는 탑재 점보 생성기를 구현한다. 마지막으로 탑재 정보 생성기의 출력과 가상기계의 핵심 부분을 결합하는 가상기계 생성기를 개발한다.
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프로그램 분할은 분할 기준으로써 언급된 어떤 관심의 시점에서 계산되어진 값에 잠재적으로 영향을 미치는 프로그램의 부분들을 얻어내는 방법이다. 객체 지향 프로그램의 분할(slicing)은 객체가 메소드를 호출할 때 한 객체의 모든 데이터 멤버들을 실매개변수들(actual parameters)로 전달함으로써 데이터 멤버들을 구별한다. 그러나, 실제적으로 데이터 멤버들의 일부분만이 메소드에서 사용되어진다. 또한, 기존의 분할 방법들은 한 클래스의 메소드들에 있는 문장들만을 분할하는 것이다 클래스, 객체, 상속, 다형성, 동적 바인딩과 같은 객체 지향 프로그램의 독특한 특징들 때문에 문장 분할이 객체 지향 프로그램에 적용되는 것은 부적당하다. 본 논문에서는 객체 지향 언어중 가장 최근에 나왔으며 활용도가 높아지고 있는 C# 프로그램에 시스템 종속 그래프(System Dependence Graph)를 확장 및 적용한다.