HDR (High Dynamic Range) 영상 렌더링을 위하여 다중 노출 영상 기반의 iCAM06 영상 재생 모델이 많이 사용되고 있다. iCAM06은 HDR 영상을 표현하기 위하여 여러 단계의 색 공간 변환 및 스케일 변환을 거치게 된다. 이러한 여러 단계의 변환 중에서 높은 휘도 범위의 영상을 낮은 휘도 범위를 갖는 디스플레이에 출력하기 위한 톤 압축 (tone compression) 과정이 반드시 필요하다. 하지만 iCAM06에서의 톤 압축 시 자극치 간섭 및 색 절단 (color clipping)으로 인한 색 왜곡 (color distortion)이 발생하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 톤 압축 과정에서 발생된 색 왜곡을 IPT (Image Processing Transform)공간에서의 색차 정보를 이용하여 색 보상 (color correction)을 하는 방식을 제안하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 색 보상 방식이 iCAM06를 비롯한 기존의 개선된 모델보다 우수한 결과를 나타냄을 확인할 수 있다.
복합명사는 한국어에서 가장 빈번하게 나타나는 색인어의 한 형태로서, 영어권 중심의 정보검색 모델로는 다루기가 어려운 언어 현상의 하나이다. 복합명사는 2개 이상의 단일어들의 조합으로 이루어져 있고, 그 형태 또한 여러 가지로 나타나기 때문에 색인과 검색의 큰 문제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 복합명사의 어휘적 정보를 단위명사들의 통계적 행태(statistical behavior)에 기반 하여 자동 획득하고, 이러한 어휘적 정보를 검색에 적용하는 모텔을 제시하고자 한다. 본 방법은 색인시의 복합명사 인식의 어려움과 검색시의 형태의 다양성을 극복하는 모델로서 한국어를 포함한 동양권의 언어적 특징을 고려한 모델이다.
산업/직업분류 자동코딩시스템은 고용조사 등을 함에 있어 사업체 정보, 업무, 직급, 부서명 등 사용자의 다양한 입력을 표준 산업/직업분류에 맞춰 코드 정보를 제공해주는 시스템이다. 입력 데이터로부터 비지도학습 기반의 색인어 추출 모델을 학습하고, 부분단어 임베딩이 적용된 색인어 임베딩 모델을 통해 입력 벡터를 추출 후, 출력 분류 코드를 인코딩하여 지도학습 모델에서 학습하는 방법을 적용하였다. 기존 시스템의 분류 결과 데이터를 통해 대, 중, 소, 세분류에서 높은 정확도의 모델을 구축할 수 있으며, 기계학습 기술의 적용이 가능한 시스템임을 알 수 있다.
자외선 영역에서 별의 색 지수와 유효온도와의 상관관계를 구하기 위해서 118개의 IUE(Inter-national Ultraviolet Explorer) 표준성에 대해서 유효온도와 자외선 영역에서의 색 지수를 구하였다. 별의 유효온도는 IUE 저 분산 스펙트럼을 차등 보정 법을 이용하여 Kurucz 대기모델(1993)에 fitting하여 구하였고, 자외선 영역에서의 색 지수는 2750 $\AA$과 2950 $\AA$에서의 등급 차이로 정의하였다. Kurucz 대기모델(1993) fitting으로 구한 온도는 다른 논문(Malagnini & Morossi 1990, Malagnini et al. 1986)에서 구한 온도와 낮은 온도의 낮은 온도의 별을 제외하고 대체로 비슷하였으며, 자외선영역에서의 색 지수와 유효온동의 상관계 또한 Kurucz 대기모델에서의 결과와 비슷하게 나타났다.
인터넷의 급속한 양적 증가로 인해 색인어 기반의 검색 방식만으로는 원하는 정보를 찾아 내기가 쉽지 않다. 색인어 기반의 검색 방식에서는 색인어로 나타나지 않는 특징을 이용할 수 없으며, 질적으로 균등한 검색 결과를 제시하지 못하기 때문이다. 따라서 사이트의 여러 가지 특성에 따라 계층적으로 분류해놓은 웹 디렉토리를 이용하거나, 관련 전문가들의 추천 리스트를 이용하여 검객하기도 한다. 본 연구에서는 기존의 색인어 기반의 검색 모델에 웹 디렉토리와 추천 문서 같은 문서간의 링크 정보를 결합할 수 있는 정보 검색 모델을 제시한다. 특정 질의어의 검색 결과로 얻어낸 문서와 그 문서와 연결된 문서 집합을 이용하여 네트워크를 구성한다. 이 네트워크에 검색기가 제시하는 순위와 유사도, 그리고 문서간의 링크 정도를 이용해서 확률값을 정해준다. 그리고 Ergodic Markov Model의 특성을 이용하여 색인어 정보와 링크 정보를 결합한다. 본 연구에서는 특정 문서가 질의어에 부합되는 정도를 사용자가 그 문서로 이동할 확률값으로 계산하는 방식을 보인다.
본 논문에서는 특정한 객체의 색 분포 모델링으로부터 얻어지는 가중 색 히스토그램과 지배적인 색의 영상공간 분포특성을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 특정한 객체의 예로 사람 얼굴을 선택했고, 그것의 색 분포를 u*-v* 색도 공간에서 모델링 했으며, 모델의 정규화된 부피를 균등 양자화된 색도 공간의 각 빈(bin)의 히스토그램 값에 대한 가중치로 결정하고, 결정된 가중치를 히스토그램 정합 과정에 적용하였다. 또한 색 히스토그램 값이 큰 특정한 수의 빈으로 정의되는 지배적인 색의 영상 공간 분포를 가중 색 히스토그램과 함께 유사성의 측정기준으로 사용하였다. 제안한 검색 방법을 500여개의 영상에 대해 실험한 결과 제안한 방법이 얼굴을 포함하는 영상을 질의로 주었을 때 얼굴을 포함하는 영상을 우선적으로 찾는데 효과적임을 확인하였다.
3판식 액정 프로젝션 시스템의 색재현 개선을 위한 색분리/합성 광학계의 설계 방법으로서, 다양한 시청 조건하에서 인간의 색지각 특성을 고려하여 색순응과 표시색을 이용한 최적의 색재현 구현에 대해 기술한다. 이를 위해 3차원 균등 색공간에서 재현 색영역의 체적을 성능 지수로 선정하고 이를 최대화시키는 설계 방법을 제안한다. 또한, 3판식 액정 프로젝션 시스템의 색재현 원리와 표색계 모델에 대해 기술하고 최적화 문제를 색채학적으로 제시한 후, 적용 예로서 2종류의 시청 조건에 대해 Dichroic Mirror의 경계 파장의 최적 설계치를 구하였다.
본 논문에서는 XML 문서의 효율적인 관리와 구조검색을 위한 구조적 색인 방법을 제안한다. 기존의 방법은 특정 엘리먼트의 부모, 자식, 형제애 대한 다양한 구조검색을 효율적으로 지원하지 못하므로, XML 문서의 구조정보를 LETID(Labeled Element Type ID)로 표현하며 엘리먼트를 식별하고, 부모와 자식 엘리먼트간의 계층 정보와 동일한 부모 엘리먼트를 갖는 자식 엘리먼트들의 순서정보를 나타낸다. LETID는 고정된 크기로 하며, 엘리먼트에 고유 ID를 부여하는 방식을 통해서 DTD의 논리적 구조를 분석할 때 부모 형제 노드를 직접적으로 찾을 수 있고 ID 값에 깊이정보가 포함되어 있기 때문에 고유번호만 보고 깊이를 알 수가 있다. 이 구조정보를 이용하여 빠른 검색을 위한 내용 색인 구조 색인 애트리뷰트 색인을 설계하고 설계된 색인을 통하여 질의를 처리하여 다양한 구조적 질의를 효율적으로 처리할 수 있다.
본 논문에서는 에지 디스크립션 템플릿을 이용한 개념기반 이미지 검색 모델을 제안한다. 이 모델은 하나의 개념과 관련된 여러 형태의 이미지 템플릿들을 명시한 지식베이스를 채용한다. 여기서, 이미지 템플릿은MPEG-7국제 표준으로 채택된 에지 히스토그램 디스크립션 방법으로 표현된다 따라서, 하나의 이미지는 자신의 에지 히스토그램과 유사한 템플릿를 가지는 개념으로 색인될 수 있기 때문에 이 모델은 방대한 이미지에 대한 자동 색인과 개념기반 검색을 지 인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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