시맨틱 웹 구현의 중요한 수단인 온톨로지는 검색, 추론, 지식표현 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그러나 잘 구성된 온톨로지를 개발하는 것은 시간적, 물질적으로 많은 자원이 소모된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 온톨로지를 자동으로 구축하는 시도가 있었다. 본 연구에서는 자연어 문장으로부터 직접 온톨로지를 자동적으로 생성하기 위해 형태소와 문장의 구조를 분석하고 자연어 문장의 서술어를 찾아 해당 온톨로지 서술어로 변환되게 하기 위하여 '서술어 온톨로지(predicate ontology)'를 두어서 분석된 자연어 문장의 서술어가 적절한 온톨로지 서술어로 변환될 수 있도록 한다. 인간 온톨로지 구축가와 제안한 방법을 비교한 실험 결과 정확도에서 나은 결과를 보였다.

모바일 컴퓨터가 고성능화되고 범용 컴퓨터처럼 사용되면서 모바일 컴퓨터의 운영체제에서도 주 기억장치를 효율적으로 사용할 수 있게 해주는 스왑 시스템 기능이 요구되고 있다. 모바일 컴퓨터의 저장 장치는 플래시 메모리가 널리 쓰이고 있는데 현재의 리눅스 스왑 시스템은 플래시 메모리를 고려하지 않고 있다. 스왑 시스템은 실행 중인 프로세스의 내용을 저장하기 때문에 프로세스 실행과 밀접한 관련이 있다. 이러한 성질을 고려하여, 본 논문에서는 프로세스 별로 플래시 메모리 블록을 할당하는 PASS(Process-Aware Swap System)라는 새로운 리눅스 스왑 시스템을 연구하였다. 트레이스 기반의 실험을 통해 PASS의 가비지 수집 성능이 기존 가비지 수집 기법을 사용하는 리눅스 스왑 시스템보다 우수함을 보였다.

비선점형 태스크 스케줄링 정책을 사용하는 TinyOS는 선입선출 (FIFO: First-In First-Out) 방식의 태스크 스케줄링만 제공하기 때문에 최상위 우선순위를 가친 사용자 태스크가 즉시 실행이 필요한 태스크임에도 불구하고 우선순위가 낮은 태스크가 획득한 CPU 사용권한을 선점하지 못한다. 따라서 실시간 서비스를 요구하는 사용자 태스크 (User Task) 의 마감시한 (Deadline)을 보장할 수 없다. 또한, 비선점 환경의 TinyOS에서 사용자 태스크가 요청한 실시간 서비스를 완료하기 위해서는 사용자 태스크의 마감시한을 보장함과 동시에 사용자 태스크에서 호출 및 실행되는 TinyOS 플랫폼 태스크들의 마감시한도 보장해야 한다. 이에 본 논문에서는 비선점형 태스크 스케줄링 정책을 사용하는 기존 TinyOS 환경에서 실시간성을 제공하는 태스크 그룹 기반의 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 요청한 사용자 태스크의 마감시한을 보장하기 위하여 사용자 태스크와 함께 사용자 태스크가 완료되기 위하여 호출 및 실행이 필요한 다수의 TinyOS 플랫폼 태스크를 태스크 그룹으로 형성한 후, 해당 태스크 그룹을 하나의 가상적인 큰 태스크 단위로 스케줄링한다. 제안한 기법의 동작을 시험한 결과, 제안한 기법은 비선점형 태스크 스케줄링 정책을 사용하는 TinyOS 환경에서 사용자 태스크의 마감시한을 보장함과 동시에 사용자 태스크의 평균 응답시간을 줄이고 기존 TinyOS 플랫폼간의 호환성을 제공할 수 있었다.

Top-k 질의는 데이터베이스에서 사용자가 가장 원하는 k개의 객체를 구하는 질의이다. Top-k 질의를 효율적으로 처리하는 대표적인 연구로 Partitioned-Layer Index (간단히, PL-index) 방법이 있다. PL-index는 데이터베이스를 여러 개의 더 작은 데이터베이스로 분할하고 각 분할된 데이터베이스에 대해 sublayer들의 list (간단히, sublayer list)를 구성한다. 이때, 분할된 데이터베이스에 대해서 top-i 결과가 될 수 있는 객체들을 그 분할된 데이터베이스에 대한 i번째 sublayer로 구성한다. 그리고 주어진 질의에 맞춰 그 sublayer list들을 병합함으로써 질의 결과를 구한다. PL-index는 질의 처리 시 데이터베이스로부터 읽어 들이는 객체의 개수가 매우 작다는 장점을 가지지만, sublayer list들을 병합할 때에 임의 접근(random access)이 많이 발생하기 때문에 디스크 기반의 데이터베이스 환경에서 질의 처리 성능이 저하된다. 이에 본 논문에서는 임의 접근 횟수를 줄임으로써 디스크 기반의 데이터베이스 환경에서 PL-index의 질의 처리 성능을 크게 향상시키는 요약된(Abstracted) Partitioned-Layer Index (간단히, APL一index)를 제안한다. 먼저, PL-index의 각 sublayer를 가상의 (점) 객체로 요약함으로써 sublayer list들을 이러한 점 객체들의 list들(즉, APL-index)로 변형한다. 그리고 APL-index에 대해 질의 처리를 가상으로 수행하여 실제 질의 처리 시 접근할 sublayer를 예측한다, 그리고 예측된 sublayer들을 sublayer list별로 한꺼번에 읽어 들임으로 PL-index에서 발생하는 임의 접근 횟수를 줄인다. 합성 데이터와 실제 데이터에 대한 실험을 통하여 제안한 APL-index가 PL-index의 임의 접근 횟수를 크게 줄일 수 있음을 보인다.

본 논문에서는 도로에서 주행 중인 차량검출 알고리즘에 대하여 연구한다. 카메라에서 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 및 합병(split & merge)방법을 적용하여 영상을 분할하고 그 다음 분할된 영역을 해석하여 차량이 위치할 가능성이 높은 영역을 집중적으로 탐색하여 차량을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 연구한다. 전방차량의 후면을 검출하기 위하여 수직/수평 성분을 특정으로 하였으며 적분영상을 이용하여 계산시간을 줄일 수 있는 Haar-like방법을 적용하였으며 분류기로는 SVM을 사용하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 350개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 150개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 95.00%의 인식률을 얻었다.

최근 핵심어 검출 시스템은 유비쿼터스 홈네트워크의 UI(User Interface) 기술로써 각광받고 있다. 핵심어 검출 시스템은 TV, 라디오, 떠드는 소리 등과 같은 동적 생활 잡음에 매우 취약하다. 특히, 실제 임베디드 DSP(Digital Signal Processor) 환경에서는 상대적으로 CPU(Central Processing Unit) 연산능력이 떨어지므로, 실시간으로 입력되는 음성을 인식하기가 어려워 인식율은 급격히 하락하게 된다. 본 논문은 임베디드 DSP 환경에서 원활한 연속음성인식을 수행하기 위하여 '나래야', '홈매니저'등과 같은 호출명령어를 선정하고 잡음을 포함한 묵음구간과 호출명령어로 구성된 최소의 인식네트워크를 토큰으로 구성하여 입력된 음성에 대해 실시간 음성인식을 계속적으로 수행한다.

Cellular Automata는 자연계의 현상이 국부적인 관계에 의해 완전히 표현될 수 있는 이산적인 동적 시스템이며, 대상 영상에 대한 특정을 그대로 보존하면서 천이규칙에 따라 국부적으로 밝기값의 차이를 증가 및 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 Cellular Automata의 천이규칙을 이용한 잡음제거 방법을 제안하고, 잡음 특징에 따라 효율적인 천이규칙, 파라미터 선정, 이웃화소수의 선택 방법을 제시한다. 균일분포 잡음, 가우시안 잡음, 임펄스 잡음에서 연산을 달리하여 적응적인 상태를 실험하여 비교한다. 제안한 천이규칙은 랜덤잡음을 가진 대상 영상에 대해 빠른 수렴속도를 가지고 안정적인 결과가 나타남을 확인할 수 있다.

지문인식은 융선과 골로 이루어진 지문 정보를 이용하여 개인의 신원을 식별하는 바이오인식 기술이다. 대부분의 지문인식 시스템들은 접촉식 센서를 이용하여 지문 영상을 획득한 후, 지문의 특징점을 검출하여 인식을 수행한다. 접촉식 지문 인식은 센서와 지문과의 접촉으러 인해 동일한 표기의 선명한 영상을 얻을 수 있는 장점을 지닌다. 하지만, 사용자의 손가락과 센서의 접촉 입력 차이에 의해 상당히 건조한 지문이나 습한 지문의 경우 지문 영상의 품질이 떨어질 수 있는 가능성이 있고, 센서에 남아있는 잔존 지문 정보로부터 사용자의 지문이 유출될 수 있는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 비접촉식 지문인식 장비들이 제안되고 있지만 비접촉식으로 지문 영상을 취득할 경우, 조명 변화에 의해 영상의 품질이 훼손되어 지문 특징점 오검출 증가와 함께 인식률 감소의 문제가 발생된다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 LDP(Local Derivative Pattern) 기반의 비접촉식 지문인식 방법을 제안한다. LDP 방법을 기반으로 지문의 융선과 골이 반복되는 특정 패턴을 효율적으로 추출하였으며, 추출된 특정코드에 대한 히스토그램을 구성한 후 카이 제곱 거리를 측정하여 최종적으로 개인의 신원을 식별하였다. 실험 결과, 제안하는 LDP 기반의 비접촉식 지문인식 방법은 기존의 LBP 기반의 방법보다 EER(Equal Error Rate)이 0.521% 만큼 감소하였다.

정보통신기술의 발달로 인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 패션/코디 쇼핑몰의 개수가 증가함에 따라 소규모 쇼핑몰 운영자들은 자신의 사이트에 방문자를 늘이기 위하여 첫 페이지에 다양한 이벤트나 어울리는 상의-하의로 치장을 하게 된다. 운영자는 매일 혹은 며칠에 한번 씩 첫 페이지의 내용을 수작업으로 바꾸어서 방문자에게 항상 신선한 느낌으로 상품을 소개한다. 온라인 패션 쇼핑몰에서 판매하는 다양한 상품들에 대하여 상의와 하의의 어울리는 정도를 자동으로 계산하여 표기할 수 있다면, 첫 페이지의 장식을 도와줄 수 있을 뿐 아니라 오프라인에서의 점원에 의한 추천을 대신하여 사용자들의 연계 구매에도 한층 편리할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 코디 전문가가 상의-하의 의류에 대하여 휴리스틱에 의한 어울림 값을 속성별 매트릭스 형태로 등록하여, 실제 의류들에 대하여 상의-하의 의류를 자동 매칭해주는 시스템을 설계하고 구현하였다.

디지털 방송의 등장으로 다양한 TV 채널들이 시청자에게 제공되고 있지만, 이러한 환경 변화는 오히려 시청자들에게 자신들이 원하는 TV 프로그램을 찾는데 어려움을 겪도록 하고 있다. 이와 같은 어려움을 해소하기 위하여 효율적인 채널 네비게이션 기법(Channel Navigation Scheme)들이 제안되었다. 이 기법들은 시청자의 과거 시청 히스토리 정보를 분석하여 시청자가 선호하는 TV 채널을 예측하고, 시청자가 채널을 변경하고자 할 때 예측된 채널을 제공한다. 기존에 제안된 채널 네비게이션 기법으로는 시청자가 가장 자주 선택한 채널을 제공해 주는 기법인 MFS(Most Frequently Selected)와 가장 최근에 시청한 채널을 제공해주는 기법인 MRS(Most Recently Selected)가 있다. 하지만 MRS, MFS와 같이 시청자의 채널 시청정보에 기반한 방식은 한 채널에서 여러 가지 방송프로그램을 제공하는 현재의 TV 방송에 적합하지 않을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 시청자의 채널 시청 정보 대신에 방송프로그램의 시청 정보를 기반으로 채널을 제공해 주는 PMFS(Program Most Frequently Selected)를 제안한다. 또한, 시뮬레이션을 통해 기존의 채널 탐색 기법인 MFS, MRS과 비교하여 PMFS의 탐색 거리(Seek Distance)가 더 짧음을 보인다.

영상 정보는 시간적 질서화를 통해 시각적 리듬(Visual Rhythm)으로 느껴질 수 있다. 영상 분석의 기본 단위인 샷은 다양한 시간적 조합을 가지며 관객의 심리적 느낌에 영향을 준다. 여기에 등장인물의 시점샷은 심리적 긴장을 조절하며 스토리의 밀도를 조절한다. 이러한 변에서 샷 지속시간과 시점샷의 상관관계 분석은 시각적 리듬 연구에 도움이 될 수 있다. 분석 대상은 스릴러 장르 작품 중 아이덴티티(Identity)를 선정하였다. 이 작품은 오프닝 시퀀스 분야의 거장인 카일 쿠퍼(Kyle Cooper)의 작품이다. 이 분석 결과는 상징적이고 함축적인 영상 언어의 표현에 도움이 될 수 있다고 사료된다.

현재 항공기 조종사들이 사용하고 있는 항공기동 도해도 방법은 2차원 공간 표현만을 사용하여, 3차원 정보 입력 시 한계가 있고 이를 직관적으로 이해하는 것이 어렵다. 이를 위해 도입된 항공기동 애니메이션 저작도구들은 사용법이 복잡하고 중간에 비행경로를 수정하거나 다수 비행객체들의 전투 상황을 실시간으로 인터렉티브하게 다룰 수 없다. 본 연구는 항공기동 교육을 위한 애니메이션 시스템 중 3차원 항공경로 생성방법에 관한 것이다. 본 연구에서는 2D 도해도에 스케치된 초기 입력과 실제 항공기 추력을 계산하여 실제 비행과 유사한 3차원 선형 스플라인 곡선을 생성해 낸다. 제안하는 선형 스플라인 곡선 생성 방법을 이용하여 항공기동 브리핑 및 디브리핑 시에 비행경로를 실시간으로 생성 및 수정하는 것이 가능하고 이를 애니메이션으로 즉시에 표현할 수 있다.

우리는 일상에서 유체와 강체 사이에서 일어나는 상호작용을 흔히 볼 수 있다. 하지만 이를 시뮬레이션하는 것은 많은 계산량이 필요한 어려운 작업이다. 본 논문에서는 유체와 강체 사이의 상호작용 현상 중 하나인 물수제비 현상을 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있는 역학적 모델을 제안한다. 이를 위해 실시간에 계산 가능하면서도 이전 연구에서 고려하지 않았던 돌멩이의 회전운동을 포함하는 개선된 역학적 모델을 사용하며 공기와의 마찰로 생기는 힘들도 포함한 수식을 제안한다. 제안하는 모델을 사용하면 사용자의 다양한 입력에 대해 사실적인 물수제비 현상을 시뮬레이션 할 수 있다. 또한 이전 결과에 비해 보다 원에 가까운 파장을 만들면서 실시간 처리가 가능한 수면 모델도 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 상호작용 역학 시스템이나 게임 엔진들에 쉽게 적용할 수 있다.

애니메이션은 새로운 움직임을 창조하여 생명을 불어넣는 것이다. 정지된 이미지에 잔상의 원리를 이용하여 움직임이 인식될 수 있도록 프레임 바이 프레임(frame by frame)으로 분리 작업하는 제작방식을 이용한다. 애니메틱스(Animatics)는 바로 움직임에서 가장 중요한 타이빙과 동작을 연구하는 학문이며 애니메이션 실제 작업이 들어가기 전에 애니메이션 전체적인 분위기와 러닝타임, 그리고 스토리의 흐름을 시각적으로 살펴볼 수 있는 매우 중요한 작업일 뿐 아니라 스토리보드의 문제점을 파악하여 수정할 수 있으므로 전체적인 제작시간을 효율적으로 줄일 수 있게 하는 학문임에도 불구하고 애니메이션의 구성요소 가운데 가장 이론화 되지 못한 영역 중 하나이다. 본 연구는 애니메이션 교육 경쟁력 강화를 위하여 새로운 교과 개념으로써 애니메틱스의 접목으로 애니메이션 제작능력의 함양과 교육 방향을 제시하는데 연구의 목적을 두었다. 그리고 단순한 스토리보드의 연장이 아닌 애니메틱스 과정의 중요성을 고취하고자하며 이를 토대로 애니메이션 제작 교육이 좀 더 효과적으로 이루어질 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

현재 모바일 미디어는 미디어 시장에 있어 하나의 독립적인 미디어로서 기능하고 있다. 본 연구는 이러한 모바일 미디어의 중요성을 인식하여 수도권 청소년들의 모바일 미디어 이용에 영향을 미치는 요인을 인구통계학적 접근과 함께 사회문화적 차원에 초점을 맞추어 알아본 것이다. 연구 결과 인구통계학적 변인들과 사회문화적 변인들이 이동전화 구매와 모바일 콘텐츠 이용에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세부적으로 보면, 인구통계학적 변인이 이동전화 구매를 보다 잘 설명하였고 사회문화적 변인들은 청소년들의 모바일 콘텐츠 이용에 대한 설명력이 높은 것으로 나타났다. 연구에서 확인한 유의미한 변인들 중에서는 동조성향과 과시성향이 청소년들의 모바일 미디어 관련 소비자 행동을 설명하는 핵심 변인으로 기능하고 있음을 알 수 있다. 본 연구의 발견점은 학자들은 물론 실무자들에게도 다양한 시사점을 제공하고 있다.