본 논문은 근현대 시대에 들어 새롭게 정립된 시와 음악 간의 관계에 대해 탐구하고자 한다. 이 시기는 구술문화가 물러가고 문자문화, 인쇄문화가 지배적이 되고 이에 따라 낭독보다는 묵독이 보편적인 된 시기이다. 이 시기의 특징에 민감하게 반응하고 자신만의 음악 개념과 그것으로부터 새로운 시 창작 원리를 만들어 간 말라르메를 연구 대상으로 삼았다. 그의 "디바가시옹"과 서간문을 분석하면서 이 작업을 수행한다. 특히 "시의 위기", "음악과 문학", "문자에 담겨 있는 신비", "책에 관하여" 등의 글이 주요 분석 대상이다. 첫째, 말라르메에게 있어서 음악은 신비로움과 성스러움과 연결된다. 음악을 감싸고 있는 것이 신비로움이며 음악이 지향하는 것이 성스러움이다. 그 성스러움은 인류의 시원에서부터 존재한 인간 내면의 것이다. 이런 음악의 특성, 즉, 음악적인 것을 시의 세계로 전환하고자 하는 원리가 말라르메의 첫째 창작 원리이다. 그런데 말라르메는 음악을 단지 소리의 차원이나 악기의 차원으로 환원하지 않고 사물들 사이의 관계들의 총체라고, 추상적으로 정의한다. 이런 음악은 총체적 리듬, 분위기, 기운과 같은 것이다. 둘째, 이런 '음악'을 어떻게 문학 작품 속에서 구현하느냐의 문제가 남는다. 음악은 신비로움에 싸여 있으므로 음악을 구현하는 문학 작품은 신비로운 방식으로 이 음악, 즉 성스러운 세계를 전달해야 한다. 이러한 방식은 시를 하나의 구조로 만드는 창작원리를 낳는다. 즉, '음악적으로', 실체적 사물과 시인의(시인의 주도권) 사라짐이라는 방식으로, 단어들만으로 울림의 구조를 만드는 것이 말라르메의 둘째 창작 원리이다. 울림의 구조는 청각적으로도 만들 수 있지만 인쇄문화의 확산 속에서 말라르메는 시각적 구조를 만드는 것으로써 말소리의 불완전성을 극복한다. 이리하여 그는 소리 못지않게 침묵을, 청각 못지않게 시각을 시 세계의 주요 모티프와 창작의 핵심으로 도입하게 된다. 그리고 이러한 새로운 시와 음악 간의 관계와 그로부터 도출되는 시 창작 원리는 여전히 문자 시대를 살고 있는 우리에게 시 탐구에 있어 주목할 관점으로 보인다.
비디오 데이타베이스에서 유사도 정합은 비디오 클러스터링과 비디오 라이브러리 등과 같은 많은 새로운 응용분야에서 중요성이 증가하고 있다. 대용량 데이타베이스에서 효과적인 접근을 제공하기 위하여 다양한 공간과 시간에 대한 특징치를 이용한 비디오 인덱싱 분야의 많은 연구노력이 있어왔다. 그러나 대부분의 기존 방법들은 순차적인 정합방법 또는 메모리 기반의 역 파일 기법 등에 의존하므로 대용량 데이타베이스에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 효과적이고 스케일 조정가능한 인덱싱 기법을 제안하기 위하여, 문자열 정합을 위해 제안된 trio를 인덱스 구조로 이용하였다. 인덱스 구성을 위하여 윈도우 순서 휴리스틱을 이용하여 각 프레임을 기호 시퀀스로 변환하고, 기호 시퀀스의 집합으로부터 디스크 상주 trio를 구성하였다 질의 처리를 위하여 trio 상에서 깊이-우선 검색과 시간 축분할을 실시하였으며, 제안한 방법의 성능을 검증하기 위하여 실제와 합성 데이터 집합에 대한 실험을 수행하였다. 제안한 방법은 지속적으로 순차적 스캔 방법보다 우수한 성능을 보였고, 성능이득은 대용량 비디오 데이타베이스에서도 유지되었다.
GML 데이터는 일반적인 문자, 숫자 형태의 데이터와는 다르게 공간데이터의 특징과 (준) 구조적인XML 데이터의 성격을 동시에 지니고 있어 표준 데이터베이스에서 관리되기 힘들다. XML 저장이 가능한 데이터베이스는 GML 데이터를 효율적으로 저장할 수 있지만, 공간데이터 처리 능력이 부족하고, 공간데이터베이스는 XML 데이터를 저장하기 어렵다. 본 논문에서는 GML. 데이터를 공간데이터베이스에 저장하여 기존의 문제점들을 해결하고자 한다. 이를 위하여 GML 응용스키마로부터 OGC에서 제시한 공간데이터베이스의 스키마로 변환할 수 있는 방법을 제안하고 PostgreSQL/SPE 시스템을 기반으로 프로토타입 시스템을 구현하였다. 그 결과 다양한 기하 모델과 XML문서의 구조 정보를 포함하고 있는 GML 데이터들이 제안된 기법을 통하여 공간 데이터베이스에 저장될 수 있었고 저장된 데이터의 크기는 GML 파일로 존재할 때 보다 현격하게 적은 공간을 차지하였다. 또한 저장된 데이터에 대하여 공간, 비 공간 및 혼합 질의를 수행하여 저장된 GML 데이터들이 빠르게 검색되고 복잡한 질의가 손쉽게 수행될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 부분 그래프 패턴과 신경망을 이용한 새로운 한글 오프라인 인식 시스템을 제안하였다. 문자를 입력으로 받아 세선화를 행한 후 위치에 관한 잡음 제거 기능을 갖는 균형화를 수행하고 인식단의 첫번째 단계에서 순환 성분을 추출하고 인식한다. 부블럭 HT 공간에서 끝점, 굴곡점, 분기점의 특징점을 추출하고 추출된 특징점 사이의 관계를 조사하여 부분 그래프 패턴을 구성한다. 종모음이 올 수 있는 구역을 할당하고 종모음 후보점을 추출하여 미리 조사된 부분 그래프 패턴 사전과 비교하여 종모음을 추출한다. 같은 방법으로 횡모음을 추출한 후 간단한 구조 해석적 방법으로 모음을 인식한다. 본 논문의 성능비교를 위하여 실험은 활자체의 경우 가장 많이 쓰이는 명조체와 고딕체 그리고 필기체를 대상으로 한다. 고딕체의 경우 인식율 98.9%, 명조체의 경우 인식율 98.2%, 필기체의 경우 92.5% 이었다. 다중 자형 인식을 위하여 필기체와 활자체의 구분 없이 구한 전체 시스템의 인식율은 94.8% 이었다.
차량 번호판 인식 시스템은 복잡한 교통환경의 효율적 관리를 위해 발전되어 현재 많은 곳에 사용되고 있다. 그러나 조명, 잡음, 배경변화, 번호판 훼손 등 환경변화에 큰 영향을 받기 때문에 제한된 환경에서만 동작하며, 실시간으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 조명변화와 잡음에 강건하며 빠른 번호판 인식을 위한 휴리스틱 분할 알고리즘 및 이를 이용한 실시간 번호판 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다. 실험결과는 번호판검출에 94.29%의 검출률, 2.94%의 오경보율을 보이며, 문자분할에서는 검출률 97.23%, 2.94%의 오경보율을 보였다. 문자인식에서 평균 인식률은 98.38%이다. 평균 운용시간은 140ms으로 빠르고 강인한 실시간 시스템을 만들 수 있다.
본 논문에서는 가상대학에서 교수자와 학습자간 상호작용을 위한 지식기반형 문자-얼굴동영상 변환(TTFSI : Text to Facial Sequence Image) 시스템에 관해 연구하였다. TTFSI 시스템의 구현을 위해, 한글의 문법적 특징을 기반으로 가상강의에 사용된 자막정보에 립싱크된 얼굴 동영상 합성하기 위하여 자막정보를 음소코드로 변환하는 방법, 음소코드별 입모양의 변형규칙 작성법, 입모양 변형규칙에 의한 얼굴 동영상 합성법을 제안한다. 제안된 방법에서는 한글의 구조분석을 통해 기본 자모의 발음을 나타내는 10개의 대표 입모양과 조음결합에서 나타나는 78개의 혼합 입모양으로 모든 음절의 입모양을 표현하였다. 특히 PC환경에서의 실시간 영상을 합성하기 위해서 매 프레임마다 입모양을 합성하지 않고, DB에서 88개의 해당 입모양을 불러오는 방법을 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 확인하기 위하여 텍스트 정보에 따른 다양한 얼굴 동영상을 합성하였으며, PC환경에서 구현 가능한 TTFSI 시스템을 구축하였다.
본 논문은 역행 통로(backward path)를 가진 수정된 Neocognitron 을 한글 음절 인식을 위해 적용한 결과에 관한 것이다. Fukushima의 논문에서 Neocognitron이 $19{\times}19$ 크기의 필기체 숫자를 인식할 수있다고 논술하였다. 본 논문에서는 스캐너 또는 마우스를 이용하여 필기체 한글 문자 또는 그 일부의 $61{\times}61$ 영상을 입력하였다. 수정된 Neocognitron은 3쌍의 Us, Uc층으로 구성되어있다. 본 신경회로망에서 마지막 인식층인 Uc층은 $5{\times}5$ 크기의 세포로 된 24개의 명(plane)으로 구성되어 있는데, 각각의 세포들은 동시에 주의력(attention)을 받아들이느 자소(grapheme)의 존재와 입력층에서의 상대적 위치를 구별할 수 있다. 본 신경회로망은 10개의 단모음 자소, 14개의 단자음 자소와 그들의 공간적 특징을 가지고 학습시켰다. 쉽게 학습되지 않는 패턴들은 여러번 학습시켰다. 왜곡, 잡음, 크기변화, 변형, 회전 등을 갖는 개개의 자소를 분류할 수 있도록 학습된 신경망을 한글 음절의 인식을 위해 사용하였으며, 음절자내의 영상 분할 작업을 위해 선택적 주의력 기법을 사용하였다. 입력문자에 대한 초기 표본 실험에서 본 모형은 필기체 한글 음절자의 시험패턴중 79%를 정확하게 인식하였다. 이 연구결과는 Neocognitron이 입력 영상을 인식가능한 부분으로 분할함으로써 큰크기의 분자 집합을 갖는 필기체 문자를 인식할수 있는 강력한 모형임을 시사해준다. 똑같은 접근 방법이 구조나 자소가 아주 복잡한 한자의 인식에도 적용될 수 있다고 본다. 그러나, 모의실험에서 처리시간에 있어 매우 심한 병목현상을 보여 주었다. 모형의 실질적인 사용을 위해서는 신경칩으로서의 구현이 선결되어야 할 것이다. 또, 복모음, 복자음으로 구성된 한글 음절자 인식을 위하여 모형에 대한 더 깊은 연구가 수행되어질 필요가 있다. 두개의 단자모사이의 이웃지역을 정확히 인식하는 것은 이렇나 작업을 위해 매우 중요한 일이 될 것이다.
본 연구는 문화유산 교육에서 창의적이고 새로운 생각을 통한 이미지화 방법과 교육의 중요성에 대해서 가장 효과적인 교육 모델을 알아보고자 한다. 연구방법은 문헌고찰, 인터넷 탐색, 선행연구의 방법으로 구성 하였다. 한국 문화유산의 차별화된 교육의 필요성을 깨닫고 우리의 정체성을 담기 위한 노력을 기대한다. 이러한 과정의 일환으로 정보의 전달 측면에서의 흐름 변화라고 할 수 있고, 시각화는 복잡하고 많은 양의 데이터를 거시적인 모습으로 파악할 수 있고, 흥미 있는 데이터만을 보다 심화되게 탐색할 수 있다. 정보의 시각화 과정에서 구조분석, 특징분석, 그리고 패턴과 트렌드 분석, 이형분석의 상관관계 파악에 중심을 두고, 특징을 고려하여 제작되어져야 한다. 교육 모델의 정보 시각화를 위해서 다양한 미디어를 사용하게 되는데, 문자, 그래픽, 사운드, 애니메이션, 조명 그리고 네이게이션은 정보 시각화의 표현 요소로써 많이 사용되어진다. 문화유산 교육에 학습자의 이해를 돕고 쉽도록 하기 위해서는 정확한 정보전달 가능한 시각자료 제시와 그 해답으로 적용될 인포그래픽의 활용 등 적절한 멀티미디어 시각자료 개발이 필요하다. 이러한 작업들은 단순히 연구의 차원에 그치는 것이 아니라, 실제 문화유산 교육 콘텐츠의 개발에 도움을 주고자 하는 목적으로 추진이 되어야 한다.
본 연구는 Web기반의 CAD를 이용한 지리정보시스템으로 시스템 설계자, 운영자, 이용자에게 보다 편리하고 다양한 기능을 제공하기 위해 이루어 졌다. 시스템 구현은 공간자료를 이용하여 HTML, Java Script, ASP, Whip ActiveX Control로 사용자 인터페이스를 구현하였으며 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 시스템 설계자는 기존의 Web과 CAD에 대한 기초적인 지식만 있으면 구축이 가능하도록 하였다. 이를 위해 시스템구조는 2계층(2-Tier)으로 단순화하였다. 위치정보는 DWF를 이용한 파일시스템으로 구축하였으며, 속성정보는 확장성을 고려하여 DBMS를 이용하였다. 둘째, 시스템 운영자에게는 고가의 공간엔진을 구입하지 않고도 기존의 Web 방식만으로도 지리정보시스템을 독립적으로 구동할 수 있도록 함으로서 경제성을 갖도록 하였다. 셋째, 인터넷 이용자에게는 고차원적 GIS 기능은 없애고 표현과 검색 기능 중심으로 간략 명료하게 설계하였다. 주요기능은 정보검색, 지도조작, 인쇄 기능 등으로 하며, 필요에 따라 손쉽게 기능추가가 가능하도록 하였다. 이상과 같이 구현된 시스템은 기존 문자나 이미지 중심 방식보다 벡터 방식을 이용하므로 용량이 적을 뿐만 아니라 속도가 매우 빠르다. 또한, 이러한 시스템은 도시의 주요 상권 관광 홍보에 이용할 수 있을 뿐만 아니라 지자체에서 보유하고 있는 벡터지도를 이용할 경우 적은 비용으로 손쉽게 시스템을 구현할 수 있다. 또한, 민간 인터넷 시장에도 적용할 수 있을 것이다.
목적 : 본 연구는 생활안전 위험의 예방·대응을 위한 대국민 정보시스템 개발에 있어 장애인을 포함한 안전약자들이 서비스가 달성하고자 하는 효익에 도달할 수 있도록 사용자에게 내재된 의사소통능력을 고려하여 개인화한 서비스를 구성하기 위해 안전약자 요구사항을 분석하는 모델을 제시한다. 연구방법 : 본 연구에서는 특정 재난 주제에 대한 대국민 생활안전 예방서비스 시나리오에 대하여, 나이, 장애, 환경, 직업 등 다양한 특성에 대응되는 가상 인물을 선정하고 분석하는 페르소나 분석 방법을 사용하였다. 다음으로 포커스그룹 인터뷰를 통해 의사소통기능 문제와 관련된 대상자들의 요구사항을 파악하였으며, 이는 ICF를 기반으로 분석을 실시한 뒤, 최종적으로 이 요소들을 특징으로 하는 중재 및 촉진방법을 제공하였다. 결과 : 페르소나 분석 방법을 통해 가상인물들이 스마트 폰 등 의사소통장치를 활용하여 재난정보를 수신할 때 발생할 수 있는 어려움을 파악하여 ICF의 의사소통문제와 연계하여 분석하였다. 이를 ICF코드를 기준으로 정리하여 ICF코드의 의사소통문제와 관련된 d300번 대 코드 중 d310 (음성메시지로 의사소통하기-수용), d315 (비언어적 메시지로 의사소통하기-수용), d320 (공식적인 수화메시지로 의사소통하기-수용), d325 (문자메시지로 의사소통하기-수용), d360 (의사소통장치 및 기술 사용하기) 등 총 5개의 코드에서 19가지의 어려움 혹은 장벽 요인을 도출할 수 있었으며, 그에 대한 각각의 중재 및 촉진 방법을 제안하였다. 결론 : 본 연구에서는 생활안전예방을 위한 정보서비스를 구축함에 있어 사용자의 의사소통능력의 개인차를 극복하고 모든 사용자에게 서비스가 목적한 정보를 전달하기 위하여 ICF 분류체계와 페르소나 분석 방법을 활용하여 접근성을 확보한 시스템 사용자 요구사항을 도출하는 모델을 제시하였다. 본 연구에서는 ICF의 분류체계를 이용하여 사용자의 장애나 질병을 포함한 건강상태와 신체 기능, 구조 및 활동과 참여 요소들을 체계적으로 파악하고 개별 사용자들의 의사소통의 수준 및 요구에 따라 적절한 중재방법과 촉진방법을 도출하여 서비스에 반영할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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