소프트웨어를 개발할 때 작성되는 명세서들은 개별특성으로 인해 연속적인 자동화가 이루어지지 않으며, 소프트웨어 감리에서도 많은 불일치 항목이 발견된다. 본 논문에서는 분석 및 설계단계에서 작성되는 명세서간 불일치를 검출하기 위해 시스템 개발과정에 대해 실시한 감리결과 보고서를 분석하여 불일치가 발생하는 연관된 명세서를 내용별로 분류하고, 이를 바탕으로 분석, 설계, 테스트 단계별로 사용되는 명세서간 불일치 추출방안을 제안한다. 이를 이용하면, 분석 및 설계단계에서 작성되는 명세서의 오류를 줄임으로써 최종산출물인 소프트웨어에 대한 품질을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.
본 논문에서는 차량 영역 정보를 이용한 교통 혼잡도 측정 시스템을 설계하고 구현한다. 제시한 교통 혼잡도 측정 시스템은 첫째 영역 분할, 둘째 작은 영역의 직사각형화, 셋째 영역의 병합 및 삭제의 세 단계로 나눌 수 있다. 영역 분할 단계에서 획득한 도로 영상을 주어진 임계치에 의해 영역으로 분할한다. 영역 분할후의 영역 정보 중 차량 영역을 추출하는데 영향을 미치지 않는 작은 영역들을 제거하고 영역을 직사각형화하는 단계를 거친다. 이 단계에서 필요없는 많은 작은 영역 정보들을 제거한다. 마지막으로 차선 별로 영역을 병합, 삭제함으로써 각 차선마다 차량 영역 정보를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차량 영역 정보를 추출하는 방법을 제시하며, 또한 이를 이용한 효과적인 교통 혼잡도 측정 시스템을 소개하고 평가한다.
본 연구는 예비 과학교사들의 집단 글쓰기 활동을 통해 집단 글쓰기 과정의 3단계인 정보수집, 정보의 논리적 조직, 검토 단계에서 나타나는 하위요소를 파악하고자 하는데 목표를 두고 있다. 이를 위하여 과학교과 논리 및 논술을 수강하는 19명의 예비 과학교사들을 대상으로 집단 글쓰기 수업을 구성하여 그 과정을 탐색하였다. 집단 글쓰기는 예비 과학교사들로 하여금 과학과 관련된 사회적 쟁점들 중 하나를 선택하여 작성하도록 하였으며, 4~5명으로 형성된 집단을 구성하여 실행되었다. 집단 글쓰기 3단계의 하위요소 분석은 집단별 토의내용과 작성한 글을 대상으로 귀납적으로 분석하여 결과를 도출하였다. 연구결과, 예비 과학교사들의 집단 글쓰기 과정의 3단계에서 다음과 같은 하위 요소가 추출되었다. 정보수집 단계에서는 정보 공유, 정보이해, 정보판별의 하위요소가 추출되었으며, 정보의 논리적 조직 단계에서는 정보의 범주화, 분산, 정보의 균형화, 성찰이라는 하위요소가 분석되었다. 마지막으로 검토 단계에서는 글 형식 통일, 전체적 글의 흐름검토, 가독성 고려라는 하위요소가 추출되었다.
XML로 대표되는 구조화된 문서의 검색을 위해서는 구조 조인 기법이 많이 사용되며 구조 조인 기법을 사용하기 위해서는 구조 조인에 참여하는 엘리먼트들을 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 이 과정을 위해서 일반적으로 동일한 태그 값을 가지는 엘리먼트들을 리스트 형태로 추출해 주는 역색인을 사용한다. 하지만 이러한 기존의 기법은 경로 질의 내의 부모-자식 관계나 조상-후손 관계를 비교적 비용이 비싼 구조 조인으로 모두 처리해야 하기 때문에 경로의 길이가 길어질수록 질의 처리 비용이 크게 증가하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 역색인과는 달리 엘리먼트 추출과정에서 부모-자식 관계에 있는 엘리먼트들을 처리할 수 있는 단계별 역색인을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 단계별 역색인은 경로 질의 내의 부모-자식 관계를 가지는 엘리먼트 쌍(pair)들의 리스트를 추출해 준다. 또한 단계별 역색인으로부터 추출된 엘리먼트 쌍들의 리스트를 처리하기 위해 기존의 구조 조인과는 다른 변형된 구조 조인 기법을 제안하며 실험을 통해 제안된 기법이 기존의 기법보다 2배에서 4배 가량의 성능향상이 있는 것을 확인하였다.
캐리커처의 일반적인 의미는 어떤 사람이나 사물의 특징을 추출하여 익살스럽게 풍자한 그림이나 글이다. 다시 말해, 캐리커처는 사람의 얼굴에서 특징을 잡아 과장하거나 왜곡하여 그린 데생이라고 한다. 컴퓨터를 이용한 기존의 캐리커처 제작방법으로는, 입력 이미지 좌표의 통계적인 차이값을 이용하는 PICASSO System 방법[1], 제작자의 애매한 느낌을 퍼지 논리를 이용하여 표현하는 방법, 이미지를 와핑하는 방법, 여러 단계의 벡터 필드 변환을 이용하는 방법등이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 실시간 또는 준비된 영상을 입력으로 받아 저장한 후, 네 단계의 과정으로 처리한 후 최종적으로 캐리커처된 이미지를 생성하게 된다. 각 단계별 처리 내용으로는 첫번째 단계에서는 영상에서 얼굴을 검출하고 두번째 단계에서는 특정 얼굴부위의 기하학적 정보를 좌표값으로 추출한다. 세번째 단계에서는 전 단계에서 얻은 좌표값으로 로컬 와핑 기법을 이용하여 영상을 변환한다. 네 번째 단계에서는 변형된 영상으로 퍼지 논리를 이용하여 보다 개선된 윤곽선 이미지로 변환하여 캐리커처 이미지를 얻는다. 본 논문에서는 영상 인식, 변환 및 윤곽선 검출 및 둥의 여러 가지 영상 처리 기법을 이용하여 기존의 캐리커처 제작 방식보다 간단하고, 복잡한 연산 과정이 없는 캐리커처 제작 시스템을 구현하였다.
본 논문은 3단계 정답 추출 방법을 통해 백과사전 인물분야 질의응답 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 논문에서 제안한 3단계 정답 추출 방법은 1) 백과사전 문서 내에서 정형화 될 수 있는 지식들을 추출한 백과사전 KB 기반 정답 추출 방법, 2) 문장을 언어분석 하여 LF(Logical Form)구조를 추출하여 색인한 LF 기반 정답추출 방법, 3) 각 문장을 주제 태깅을 하여, 주제별로 묶어 의미적 단락으로 구분하고 단락 검색을 기반으로 정답을 추정하는 의미적 단락 기반 정답 추출 방법으로 구성되어 있다. 이러한 방법론은 백과사전이라는 문서 도메인의 특성을 반영하고. 사용자 질문의 난이도 또는 형태에 따라서 정답을 제공할 수 있는 백과사전 인물분야 질의응답 시스템에 적합하다.
최근 초ㆍ중등학교 현장에서는 ICT 활용 교수ㆍ학습에 사용할 수 있는 양질의 멀티미디어 교육자료를 매우 필요로 하고 있다. 이러한 양질의 멀티미디어 교육자료를 개발하기 위해서는 일련의 개발 공정을 설정하고 적절한 시점마다 체계적인 심사를 수행하는 것이 바람직하다. 이에 본 논문에서는 멀티미디어 교육자료를 개발하기 위한 추진 절차를 수립하고 심사가 요구되는 단계를 추출한 후, 각 단계별로 고려해야할 심사 기준을 제시하고자 한다. 이와 같은 각 단계별 심사 기준은 멀티미디어 교육자료의 개발 공정 전체를 체계적으로 관리ㆍ감독할 수 있게 하는 기준 역할을 할 수 있으므로, 보다 양질의 자료를 개발하는데 기여할 수 있을 것으로 본다.
이 연구의 목적은 통합적 산불관리에 있어서 협력을 형성 촉진시키는 요인을 구명하고, 이를 통해 효율적 산림관리를 위한 협력프로세스 및 협력 매뉴얼을 제시하는데 있다. 이를 위해 행정구역 단위를 초월하여 협력함으로써 큰 성과를 거둔 "동해안 산불관리센터"와 "지리산권역 산불관리센터"를 모델로 하여 각 단계별 협력요인을 추출하였다. 즉, 협력의 단계를 발의 계획 집행 이익의 공유 4단계로 나누고 통합 산림관리체계를 위한 각 단계별 협력요인을 추출하기 위해 심층면접 및 설문조사를 실시하였으며, AHP분석을 사용하여 중요도 순에 따른 핵심 4요인을 단계별로 추출하였다. 최종적으로 각 단계별 핵심 4요인을 바탕으로 산림협력 사업에 적용할 수 있는 협력 프로세스 및 매뉴얼을 개발하였다. 이는 지자체간의 협력을 통한 제반 산림관리를 성공적으로 추진하는데 있어 하나의 가이드라인이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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