본 논문에서는 문자 인식을 위한 효율적인 대분류 방법을 제안하였다. 기존의 대분류 방법은 입력된 문자를 인식 대상문자마다 미리 작성된 표준 특징벡터와 유사와 계산에 의해 인식 후보문자들을 선정하는 것이었으나, 제안한 대분류 방식은 유사한 문자들을 같은 그룹으로 모아서 그 그룹에 속한 문자들의 평균 값을 대표값으로 사용하는 것이다. 문자의 영역을 몇개의 소영역으로 분할하고, 각 소영역에 해당되는 부분벡터로 ISODATA 알고리즘을 이용하여 적당한 수의 그룹을 형성한다. 입력분자의 부분정보에 해당되는 소영역의 부분특징벡터와 대응되는 그룹들과의 거리를 계산한 후, 부분과의 거리 값을 최종적으로 다시 모아서 전체 거리 정보로 이용한다. 이러한 대분류 방법은 일반적인 방법에 비해 처리속도 면에서의 향상과 분류면에서의 확실성을 갖게 되었다.
본 연구의 목적은 문화경쟁력 제고를 위한 스포츠 문화콘텐츠 분류체계를 정립하는 것이다. 이를 위한 주요 연구방법은 문헌연구에 기반을 둔 델파이조사이다. 문헌연구를 통한 스포츠 문화콘텐츠에 대한 정의와 국내외 산업 분류체계를 분석하였으며 델파이 조사에서는 패널 총 25을 구성하여, 개방형을 포함한 총 2라운드에 걸쳐 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 스포츠 문화콘텐츠는 창의성과 예술성을 포함하며 대중에게 전달 가능한 가공형태를 가지며 스포츠 활동을 조직화하고 관련 콘텐츠, 서비스를 고부가가치화하기 위한 기술로 분류된다. 둘째, '문화' 대분류 항목의 경우, 다시 문화유산, 문화예술을 포함한다. '미디어' 대분류 항목의 경우 시간적 개념을 중요성 인정하여 전통 미디어와 뉴미디어로 분류하였다. '이벤트' 대분류의 항목의 경우 국내외 스포츠 경기와 축제로 분류되며, '서비스' 대분류 항목은 복지, 케어, 교육 서비스로 구분되었다. 마지막으로 '기타' 대분류는 저작권 항목을 포함한다.
본 논문에서는 한국 미국, 유럽, 일본에서 출원된 디지털TV 기술에 관한 특허를 분석하였다. 먼저 디지털TV 기술의 분류는 대분류 4가지, 중분류 15가지, 소분류 40여가지로 하였으며, 조사 대상 특허 수는 IPC, UPC, G7에 1981년부터 2002년 4월까지 게재된 특허를 중심으로 한국 3,462건, 일본 2,358건, 유럽 1,596건, 미국 3,216건을 추출하였다. 이들 특허들에 관해 본 논문에서는 전체적인 특허 동향을 분석하고, 각국마다 대분류 및 중분류에 따른 특허 현황을 분석함으로서 국내에 취약한 기술부분을 도출하였다.
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.
계층적 문서 클러스터링에 있어서 실험집단에 따라 응집식 기법과 분할식 기법의 성능이 다르며, 이를 좌우하는 요소는 분류의 깊이, 즉 분류수준이라고 가정하였다. 조금만 나누면 되는 대분류인 경우는 상대적으로 분할식 기법이 유리하고, 조금만 합치면 되는 소분류인 경우에는 응집식 기법이 유리할 것이라고 판단했기 때문이다. 그에 따라 분할식 클러스터링 기법인 양분(Bisecting) K-means기법과 응집식 기법인 완전연결, 평균연결, WARD기법의 성능을 실험집단이 대분류인 경우와 소분류인 경우의 유사계수를 적용하여 각 기법별 성능을 비교하여 실험집단의 특성에 따른 적합 클러스터링 기법을 찾고자 하였다. 실험결과 응집식 기법과 분할식 기법의 성능 우열에 영향을 미치는 것은 분류수준보다는 변이계수로 측정된 상대적인 군집의 크기 편차인 것으로 나타났다.
최근 모바일 시장이 급속도로 성장함에 따라, 현대인들은 컴퓨터가 가지는 여러가지 제약들을 극복하여 원하는 정보를 빠르게 얻을 수 있는 수단으로 모바일 컨텐츠 사용이 늘고 있다. 그러나 광범위한 콘텐츠의 추천으로 콘텐츠의 선택에 있어 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자가 원하는 콘텐츠를 예측하여 정확하게 추천해 줄 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 사용자들의 요구에 맞추어 원하는 컨텐츠를 제공하기 위하여 협업필터링을 이용하여 추천의 선택 횟수를 높일 수 있는 방법을 제시한다. 첫번째 단계에서 대분류로 카테고리를 구분하여 목표고객과 사용자간의 유사도를 구하고, 최근접 이웃을 구성하여 대분류 카테고리간 선호도 예측값을 구하여 가장 높은 대분류 카테고리를 목표고객에게 추천한다. 두 번째 단계에서 소분류 카테고리 간 선호도 예측값을 구하여 가장 높은 소분류 카테고리를 목표고객에게 추천한다. 실험에서 대분류 카테고리 기반 협업필터링으로 모바일 컨텐츠를 추천하고, 소분류 카테고리 기반 협업필터링으로 모바일 컨텐츠를 추천해 두 가지 방법의 결과를 비교하여 소분류 카테고리 기반 협업필터링의 방법이 선택 횟수가 높다는 것을 검증하였다.
점점 더 많은 디지털 카메라와 휴대폰이 고해상도 카메라가 장착되고 대용량의 저장공간이 제공되면서 사용자들의 사진촬영 빈도가 증대하고 있다. 조만간 휴대폰의 저장된 사진을 효과적으로 관리하고 브라우징할 수 있는 기술이 필요한 시기가 올 것이다. 본 논문은 휴대폰이나 디지털 카메라 혹은 카메라가 장착되어 사진을 찍을 수 있는 모든 형태의 휴대단말에서 촬영된 개인사진을 지리적 위치정보를 이용하여 자동으로 분류하는 시스템을 제시한다. 기존의 시간정보를 이용하여 촬영시간의 근접성을 이용해 순차적으로 자동 분류하는 시스템과는 달리 위치정보를 이용하여 촬영위치에 따라 비순차적으로 자동 분류한다. 촬영위치 근접성을 결정하기 위해 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 사용하여 전체 사진을 대분류하고 기존의 자동사진 분류방식에서는 다루지 않았던 일상사진과 비일상사진을 분류하고, 대분류된 사진을 시간정보를 이용하여 소분류 함으로서 자동 사진분류 성능을 높이고자 한다.
최근 이슈화되고 있는 국가직무능력표준(NCS : National Competency Standard)에 관하여 "방송통신직종"에 대한 직무분석과 "자격검정"에 관하여 알아보고자 한다. 국가직무능력표준은 학벌 중심의 사회에서 능력 중심의 사회로 전환하기 위한 정부의 정책방향에 따라 856종의 표준을 14년도까지 완료하고, 이를 현장성 있게 학교교육(전문대학) 직업훈련 및 자격제도 개편을 하고자 시행되고 있다. 방송통신직종은 대분류가 정보통신이고, 중분류가 방송기술, 소분류가 방송제작기술, 방송플랫폼기술, 방송서비스로 세 분류가 있다. 또한 일부 콘텐츠적인 방송은 대분류 중에 문화 예술 디자인 방송에 속하여 있다. 결과적으로 "방송통신직종"의 자격검정 제도는 정보통신분야에 속하며, 국가직무능력표준에 따라 직무분석을 별도로 하기 보다는 현재의 검정제도를 순차적으로 변경토록 요구하도록 하여야 하며, 업무능력에 따른 경력자 관리도 이루어져야 할 것이다.
최근 한국에서는 각종 개발계획에서 자연환경과 생태계를 구체적으로 고려할 수 있는 실천방안으로서 비오톱에 대한 관심이 높아지면서 각 지자체마다 비오톱지도 작성에 대한 요구가 빠르게 확산되고 있다. 하지만, 아직 통일된 비오톱 유형 및 분류체계, 분류기준에 대한 표준안이 없으며, 지자체마다 서로 다른 방법론이 적용되고 있는 실정이다. 이러한 문제의식 속에서 우선 지금까지 선행된 국내 외사례의 비오톱 유형 및 분류체계, 분류기준 등을 비교 검토하여, 비오톱 유형분류 및 분류체계의 초안을 작성하였다. 또한, 선정된 대표지역의 현장조사와 자문회의 등의 계속적인 피드백 과정을 통하여 한국에 적합한 비오톱 유형 및 분류체계를 개발하고자 하였다. 조사결과 국내사례의 비오톱 유형분류체계는 2단계나 3단계 분류체계가 혼합되어 있으며, 주로 대분류, 소분류의 2단구조로 구성되어있다. 또한, 일반적으로 적용되고 있는 비오톱 유형분류기준으로는 토지이용, 토양피복율, 녹피율, 식생 등 이었다. 본 연구에서는 비오톱 유형분류를 위해 대분류(biotope class), 중분류(biotore group), 소분류(biotope type), 세분류(sub-biotope type)의 4단계 분류체계를 제시하였으며, 대분류 13개 유형, 중분류 45개 유형, 소분류 127개 유형으로 비오톱유형을 분류하였다. 하지만, 비오톱 유형분류는 지역의 특성이 고려되어야 하므로, 본 연구에서 제안한 분류체계를 기반으로 하여 소분류 및 세분류 단계에서 새로운 유형들이 계속적으로 추가 보완되어야 할 것이다.
한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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pp.395-405
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1998
최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 영상 특징 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 다단계 영상 검색 시스템을 제안하였다. 1단계에서는 색상 정보론 얻기 위해서는 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장해서 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다. 모양 정보를 얻기 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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