표절을 쉽게 알아내기 위해, 프로그램 유사성 검사기(CloneChecker)를 만들었다. CloneChecker는 프로그램을 요약해서, 유사성을 계산하고, 비슷한 그룹들로 묶어 낸다. CloneChecker는 두 프로그램의 모든 부 구문트리(abstract syntax sub-tree)들을 서로 비교하므로 구문의 사소한 변화에 민감하지 않으며, 그럼에도 해쉬 함수를 이용하여 빠르게 수행된다. CloneChecker는 실제 강의에서 사용되었으며, C, Java, Scheme, nML로 짜여진 프로그램들에 대해 동작한다.
본 논문에서는 화면터치에 따른 탭 동작을 패턴 화하여 인식할 수 있는 UX/UI와 탭 패턴인식 알고리즘을 설계하여 사용자 맞춤형 즐겨찾기 애플리케이션 구현을 하였다. 스마트 폰 사용자가 입력패드에 손가락으로 탭 하는 동작들을 패턴으로 생성하고, 이 탭 패턴에 스마트 폰에서 사용자가 즐겨 사용하는 서비스를 설정할 수 있도록 한다. 사용자가 입력패드를 이용하여 탭 패턴을 입력했을 때, 탭 패턴 유사도를 측정하여 등록된 탭 패턴과 유사하면 설정된 스마트 폰의 서비스 기능을 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 사용자 편의성을 고려한 다양한 형태의 탭 패턴에 대하여 높은 인식률과 입력 종료 후의 지연 시간 단축을 보장함을 보여주었다.
사회가 복잡해지고 첨단 사회로 갈수록 저작권 침해 사례는 증가하고 있다고 볼 수 있다. 소프트웨어 저작권 분쟁 중에는 소프트웨어가 복제되어 업그레이드 소프트웨어로 만들어 졌는지 판단에 대한 분쟁이 있을 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 업그레이드 여부에 판정에 대한 분석 방법을 제안하고자 한다. 소프트웨어 업그레이드 분석을 위하여 소프트웨어 동일 유사성 분석 기법을 이용하였다. 분석 대상 프로그램은 서버, 관리 프로그램, 라즈베리 PC 프로그램들을 대상한다. 첫번째 분석은 프로그램들의 생성 정보와 내용의 일치성을 확인한다. 그리고 제출된 프로그램과 현장에 설치된 프로그램간의 기능과 화면 구성에 대한 유사성 여부를 분석한다. 두 번째 비교 분석은 동일한 환경에서 두 개의 프로그램을 동작을 시켜 유사성을 비교 분석한다. 비교 분석 결과 2 개의 프로그램은 동작과 구성화면이 동일함을 확인되었다. 그리로 한 몇 개의 파일에서 사소한 차이는 발견되었으나 2개 프로그램은 대부분 동일하거나 거의 유사한 소스 코드를 이용하여 제작된 것을 확인하였다. 따라서 본 프로그램은 업그레이드 프로그램으로 판정 할 수 있다.
본 논문에서는 손을 보다 효과적으로 인식하기 위해 동작 검출과 피부색 검출을 이용하여 인식하는 시스템을 제안한다. 단순히 피부색만을 이용하여 손을 인식하는 경우 피부색과 유사한 색상의 물체나 다른 신체 부위를 인식하는 문제점이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 동작 검출을 이용하여 움직이는 물체만을 손이라고 가정하였다. 이렇게 가정을 하고 피부색 검출과 동작 검출을 이용하여 인식하는 경우 신체부위를 제외하고는 거의 검출되지 않는다. 그리고 인식된 영역마다 뼈대를 찾아 손을 검출한다. 조명이나 주변 환경에 최대한 영향을 적게 받기위해 시스템을 설계하였으며 단순 피부색 검출을 이용한 손 검출보다 좋은 성능을 발휘하며 손가락의 개수와 손 모양, 손 추적까지 응용할 수 있다.
이 논문은 응급상황을 인식하기 위하여 어안렌즈를 통해 획득된 영상을 이용하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 거실의 천장 중앙에 위치한 어안렌즈(fish-eye lens)를 장착한 카메라로부터 화각이 170인 RGB 컬러 모델의 어안 영상을 입력 받은 뒤, 가우시안 혼합 모델 기반의 적응적 배경 모델링 방법을 이용하여 동적으로 배경 영상을 갱신한다. 입력 영상의 평균 밝기를 구하고 평균 밝기가 급격하게 변화하지 않도록 영상 픽셀을 보정한 뒤, 입력 영상과 배경 영상과 차이가 큰 픽셀을 찾음으로써 움직이는 객체를 추출하였다. 그리고 연결되어 있는 전경 픽셀 영역들의 외곽점들을 추적하여 타원으로 매핑하고 움직이는 객체 영역의 형태를 단순화하였다. 이 타원을 추적하면서 어안 렌즈 영상을 투시 영상으로 변환한 다음 타원의 크기 변화, 위치 변화, 이동 속도 정보를 추출하여 이동과 정지 및 움직임이 기절동작과 유사한지를 판단하도록 하였다. 본 논문에서는 실험자로 하여금 기절동작, 걷기 동작, 앉기 동작 등 여러 동작을 취하게 하고 기절 동작 인식을 실험하였다. 실험 결과 어안 렌즈 영상을 그대로 사용하는 것보다 투시 영상으로 변환하여 타원의 크기변화, 위치변화, 이동속도 정보를 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.
본 연구에서는 긴 춤 시퀀스를 춤 세그먼트들로 분절하는 방법과 이 춤 세그먼트들의 자연스러운 연결을 위한 전이 방법을 제안한다. 제안하는 분절화(segmentation) 방법은 라반 운동 분석(LMA)을 기반으로 한다. 춤 세그먼트 안에서 춤추는 캐릭터 외형의 변화가 일정한 패턴을 이루며 발생하는 것에 착안하여, 패턴이 변화되는 구간에서 춤 세그먼트의 경계를 찾는다. 이 방법은 춤 시퀀스에서 얻어낸 LMA의 외형 곡선에서 키 자세(key pose)를 찾고, 나타나는 패턴을 분석하여 수행된다. 제안하는 전이(transition) 방법은 춤과 같이 유사도가 낮은 모션을 대상으로 하고 있다. 이 방법은 선형 보간 방법을 기본으로 이용하고, 발에 발생하는 제약사항을 만족하도록 중간 자세를 생성하고, 전이 구간 중간의 키 프레임으로 사용하여 전이를 완성한다. 우리가 제안하는 방법들은 기존의 춤 모션 데이타를 사용한 새로운 춤 시퀀스 합성에 활용이 가능하다.
본 논문에서는 다중 혼합 특징 정보를 저 차원 제스처 심볼로 구성하여 제스처를 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법에서는 깔, 다리의 위치나 몸의 형상 정보만을 특징 값으로 이용하기 때문에 유사한 신체 동작이나 신체 부위의 움직임에 따라 애매한 결과를 나타내었지만 제안한 방법은 신체의 어느 부위가 움직이는지를 나타내는 부분특징정보(partial feature information)와 전체적인 신체의 형상을 표현하는 전역특징정보(global feature information)를 이용함으로써 동작의 구분뿐만 아니라 유사한 동작을 인식할 수 있는 장점이 있다. 그리고 비교적 적은 계산량과 높은 인식률 때문에 감시 시스템이나 지적 인터페이스 시스템 같은 여러 응용 분야에 적용될 수 있다.
본 논문에서는 연속적인 레인지(range) 영상 자료로부터 동작 벡터를 추출하는 새로운 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 단일 특징을 사용하지 않고 다중 특징인 명암값, 색상, 레인지 특징의 세 가지 특징을 통합한 정합 유사 함수를 정의하며, 엔트로피를 이용하여 각 특징의 기여도를 구한 후 이를 가중치의 형태로 정합 유사 함수에 적용한다. 그리고 제안된 알고리즘은 고정된 블록 템플릿을 사용하지 않고 가변적인 크기의 블록 템플릿을 사용한다. 제안한 블록 정합에서는 먼저 작은 정합 템플릿으로 블록 정합을 시작한다. 만일 정합 정도가 좋지 않으면 정합 템플릿의 크기를 조금 확장한 후 본 논문에서 정의한 정합기준이 만족하거나 사전에 정의된 최대 블록 크기에 도달할 때까지 블록정합을 반복한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리즘과 기존의 다른 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 우수함을 보인다.
본 연구에서는 사용성 테스트와 사용자 설문조사 단계를 거쳐 고연령계층 사용자를 고려한 통합 리모컨 버튼 레이아웃을 도출하여 고연령층의 사용편의성이 반영된 리모컨의 사용성을 향상시키고자 하였다. 이를 위하여 일차적으로 신체, 인지심리적인 고연령층의 인간요소(human factor)들을 추출한 다음, 고연령계층 중 연령대별 남녀 사용자를 모집하여 현재 사용되는 기존의 리모컨으로 사용자에게 과제를 부과하여 사용성 테스트와 설문조사를 실시하였다. 사용성 테스트 결과를 중심으로, 통합 리모컨 버튼 레이아웃 디자인 시 반영되어야 할 필수 기능 버튼의 도출과, 버튼 배열의 최적화된 모델을 제시 할 수 있었다. 또한 이러한 과정을 통해 UI 디자인 시 지켜져야 할 세가지 요소인, 연관있는 기능의 동일요소 부여로 동작의 상호 의사소통을 고려해야한다는 것(유사성)과 유사기능간 근접배치로 사용자가 동작할 수 있는 버튼을 쉽게 이해하도록 해 주어야 한다는 것(근접성), 그리고 예상되는 연속 동작의 기능을 동선을 고려해서 배치해야 한다는 것(연속성)을 확인하였다. 마지막으로, 한 가지 기준에 의한 일률적인 버튼 배열보다 사용자의 요구사항과 인지적 한계를 반영한 그룹핑을 고려한 버튼 배열이 사용성을 높이는 중요한 요인이라는 것을 알 수 있었다.
모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 사용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠에서 자주 활용되고 있다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이기 때문에 한번 입력받은 데이터를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 사용할 필요가 있으며, 입력 데이터를 모션별로 분할하는 것은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 데이터를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 전역적 특성에 대한 고려없이 이웃하는 프레임만을 고려하는 온라인 방식과 데이터를 전역적으로 고려하나 이웃하는 프레임 사이의 관계를 고려하지 않는 오프라인 방식으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방식을 병합한 그래프 기반의 모션 분할 방법을 제안한다. 분할을 위해 먼저 모션데이터를 기반으로 그래프를 생성하며, 그래프는 이웃하는 각 프레임사이의 유사도뿐만 아니라 시간축을 기반으로 일정시간내의 프레임들의 유사도를 모두 고려하였다. 이렇게 생성된 그래프를 분할하기 위해 분할된 모션내의 유사도 합을 최소화하고 각 모션간의 유사도는 최대화할 수 있는 normalized cuts을 이용하였다. 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방식 중 하나인 GMM과 온라인 방식 중 하나인 국부최소값 분할 방법보다 좋은 결과를 보였으며, 이는 각 프레임 사이의 유사도뿐만 아니라 일정시간내의 유사도를 전역적으로 고려하기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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