지금까지 음악 정보를 표현하기 위하여 SMDL, NIFF, MIDI를 비롯한 많은 방법들이 제시되었다. 그러나 기존의 방법들은 독자적인 표현 방식을 사용하므로 서로 호환되지 않으며, 구현 방법과 과정이 매우 복잡한 문제점을 갖고 있다. 그리고 해당 어플리케이션의 가격이 매우 고가이므로 일반인들이 쉽게 접할 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위하여 음악정보, 특히 리듬정보를 웹 표준 언어인 XML을 이용하여 표현하고 이를 웹에서 편집 및 재생하기 위한 새로운 방법을 제시하고 시스템을 구현한다. 그 결과 XML에 근거한 우리의 시스템은 일반인들이 쉽게 접할 수 있는 웹에서의 음악정보의 편집 및 출력, 그리고 사운드로의 재생 기능을 제공하는 동시에 완벽한 음악 정보의 호환을 이룰 수 있다.
본 논문은 특허 문서에 맞게 벡터스페이스 모델을 적용하여 특허정보 검색기를 구현한다. 기존의 상용 특허 검색 시스템의 문제점을 제시하고, 특허 문헌의 특징을 분석하여, 이를 반영한 특허 문헌 검색등의 벡터 스페이스 모델을 제시한다. 하나의 특허 문서는 서로 상이한 특성을 지닌 텍스트와 데이터의 조합으로 이루어져 있다. 따라서 이를 하나의 벡터로 표현하는 것이 용이하지 않다. 이에 대해 본 연구에서는 내용 필드들을 특성에 따라 둘 이상의 벡터로 표현하고, 수치 및 고유명 필드는 불린검색형태로 처리되는 혼합형 벡터 모델을 제안한다. 각 필드의 특징에 맞게 색인어를 추출하며, 텍스트 필드의 색인어률 벡터로 표현하는 과정에서는 잘 알려진 TF-IDF 가중치를 사용하되, 특허 문서가 IPC 특허 분류 기준에 따라 완전 분류되어 있는 문서라는 특징을 이용, 보다 정확한 가중치를 부여한다. 실험과 성능평가를 통하여 제안한 특허 모델의 유용성을 보인다.
영화, 드라마 등과 같은 콘텐츠에서 표현되는 감정은 등장인물의 대화와 표정뿐만이 아니라, 영상이 표현하는 다양한 정보 중 하나인 촬영기법, 장면의 배경 등을 통해서도 표현된다. 특히 핸드헬드 샷은 불안정하지만 현장감과 자유분방한 감정을 관객에게 전달하며 긴장감, 공포 등 배우들의 감정선을 따라가게 하는 효과가 있다. 따라서 영상 콘텐츠에서 감정 정보를 분석하기 위해서는 핸드헬드 샷을 검출하는 것은 기초적인 작업에 해당한다. 본 논문에서는 핸드헬드 샷을 양방향 LSTM을 활용하여 구별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 인식한 핸드헬드의 인식 정확도는 97%였다.
본 논문은 붙어 있는 손가락들을 가진 손을 대상으로 한 손가락 개수 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 손가락 사이에 필연적으로 직선형 그림자가 발생한다는 사실을 기반으로 한다. 이 알고리즘은 효율적인 그림자 검출을 위해 손 영역을 엄지손가락 영역과 네 손가락 영역으로 구분하고, 각 영역에서 경계 영상을 생성한다. 각 경계 영상에 직선 검출과 투영 기법을 적용하므로 투영 곡선들이 생성되고, 곡선들의 피크들은 손가락 그림자의 후보들로 검출된다. 그러고는 검출된 피크들에서 손가락 그림자에 의한 피크들만 추출되고 개수된다. 붙어 있는 손가락으로 다양한 형상을 표현하는 손 영상들을 대상으로 한 손가락 개수 실험에서 손가락 수에 따른 개수 성공률이 83.3%에서 100%이고, 전체적으로 93.1%이다. 또한 통제된 조건하에서 손 영상이 생성된다면 실패한 경우들이 충분히 개선될 수 있음을 보여주고 있다.
우리가 다른 이들과 만나 대화하는 것은 극히 평범한 일이다. 하지만 대화뿐만이 아니라 의사소통마저도 힘들어하는 이들이 있다. 이들은 언어 장애를 가진 이들이다. 언어 장애에는 태어나면서부터 장애를 가지는 선천적 장애와 사고와 질병으로 인한 후천적 장애가 있다. 그 중 후천적 장애는 언어장애와 더불어 신체적 장애를 가진 이들이 있다. 이들을 본 논문에서는 중증 언어 장애인이라고 분류하였다. 중증 언어 장애인의 장애정도를 크게 글자 표현이 불가능한 상태로부터 4가지 단계로 나뉠 수 있다. 글자 표현이 불가능하지만 개체 선택이 가능한 1단계, 손 혹은 발을 이용하여 가부 결정만 가능한 2단계, 지체를 이용하여 표현이 불가능한 3단계, 그리고 마지막 4단계가 3단계의 표현마저도 불가능하여 의사소통이 전혀 불가능한 상태이다. 사고로 인한 후천적 장애인 경우 위의 4가지 단계중 하나의 단계에서 머물러 있지만, 루게릭병과 같은 병은 위의 4가지 단계를 몇 년에 걸쳐서 진행되기 때문에 일반적인 장비로써는 이 들과의 의사소통이 불가능하다. 본 논문에서는 위의 1,2,3단계의 중증 언어 장애인을 대상으로 그들이 의사소통을 정확하고 신속하게 전달하기 위해서 어떠한 인터페이스를 사용하는 것이 효과적인 방법에 대해 논해보고, 향후 발전될 방향에 대해서 그 방향을 제시하였다.
본 연구에서는 설문조사를 통해 중학생들의 도형표현도 인지 능력을 알아보려 했다. 분석 결과 3가지 사실을 확인할 수 있었는데, 우선 과소추정 경향은 지수함수로 나타나며, 선기호, 사각기호, 원기호, 입체기호 순으로 과소추정 정도가 증가하였다. 둘째, 범례의 수(3, 5, 7개), 범례 표현방법(나열, 포섭), 기호 크기 척도 체계(비례적, 심리적)에 따라 기호의 크기가 상이하게 인지되고 있음을 확인하였다. 마지막으로 범례에 비해 기호의 크기를 과대추정 하는 경향이 있었고, 1학년과 3학년의 기호 인지 능력에서는 차이를 보이지 않았다.
본 논문에서는 가상 환경에서 움직이는 인체 Avatar의 움직임을 인간의 가장 자연스러운 동작의 하나인 손 제스처를 이용하여 실시간으로 제어하는 인식 시스템의 구현에 관하여 상술한다. 동적 손 제스처는 컴퓨터와 제스처를 사용하는 사람과의 상호 연결 수단이다.가상공간 상에서의 자연스러운 움직임을 표현하기 위해 32개의 자유도(DOF)를 가진 인체 아바타를 구성하였으며, 정지, 전후좌우로 한 걸음 이동, 걷기, 달리기, 좌우로 회전, 뒤로 돌기, 물건 잡기의 동작 모드를 정의하여 가상공간 상의 인체 아바타는 미리 설정된 손 제스처에 따라 실시간에 따라 실시간으로 3차원공간상에서 움직일 수 있다. 실시간의 인체 아바타 이동에는 역 기구학과 기구학을 혼용하여 적용하였으며, 사이버 터치를 착용한 사용자의 손 제스처 인식에는 인공 신경망 이론과 퍼지 이론을 도입하여 실시간 인식이 가능하였다.
E-Learning 혹은 원격 강의 환경에서 아바타 애니메이션과 annotation을 이용한 강의 컨텐츠를 제작 하는 것은 많은 시간과 비용을 요구한다. 본 논문에서는 웹 환경에서 아바타 애니메이션과 디지털 잉크(Digital ink) 기능을 지원하는 강의 컨텐츠를 디자인하고 공유하기 위한 아바타 기반 Annotation(Avatar Augmented Annotation), 즉 AAA 인터페이스 기법을 제안한다. AAA를 이용하여 강사는 복잡한 프로그래밍 언어나 스크립트를 사용하지 않고도 필기형식의 펜 입력을 통해 애니메이션과 Annotation이 복합된 강의 컨텐츠를 디자인 할 수 있다. 입력된 정보는 AAA를 통하여 XML 형식의 스크립트로 표현되고 이것은 강의 컨텐츠에 적용되어 아바타와 Annotation이 결합된 생동감있는 컨텐츠를 만들어낸다. 실험을 통하여 AAA 시스템은 기존의 온라인 교육 컨텐츠에 비해 교육적으로 효과적임을 알 수 있었다.
애니메이션은 이미지나 텍스트와 같이 정적인 방식에 비해 효과적인 정보전달방식이다. 이는 간단한 표현이라도 동적인 움직임으로 구성될 때 더욱 흥미를 유발하며 높은 전달력을 가지게 되기 때문이다. 그러나 현재 웹 환경에서의 애니메이션 제작 방식은 전문적인 제작 도구를 사용하는데 국한되어 있어, 일반적인 사용자들의 참여를 통한 활용에는 적합하지 못한 방식이다. 본 논문은 사용자의 의도를 쉽고 직관적으로 반영할 수 있는 애니메이션 생성 인터페이스 기법을 제안하며, 실제 웹 환경에서 정보의 공유와 의사전달에 있어 직관적이고 쉬운 방식으로 애니메이션을 활용하는 방안을 제시한다.
본 연구는 구조광 기반의 깊이 에지를 이용하여 조명의 변화와 복잡한 배경에 상관없이 손 제스처의 외곽선 영상을 안정적으로 획득하였고, 제스처 영상을 표현하기 위하여 Curvature Scale Space(CSS) map을 이용하였다. 기존의 CSS map은 외곽선 영상의 깊은 굴곡과 완만한 굴곡을 잘 구분하지 못하는 문제점이 있었으나, 본 연구에서는 이러한 문제점을 분석하고, 이를 개선하기 위해서 각도 좌표를 이용한 CSS map 생성 방법을 제안하였다. 실험을 통해서 제안한 방법이 기존의 CSS map보다 우수한 인식 성능이 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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