본 논문은 고정되지 않고 흔들리는 영상을 각 프레임마다 이미지 스티칭(Image Stitching)으로 비디오를 구성하였을 때 생기는 영상이 심하게 흔들리는 문제 등을 보완하기 위해 새로운 비디오 스티칭(Video Stitching) 방법을 제안한다. NISwGSP 알고 리즘으로 각 프레임 이미지를 스티칭하고 스티칭 형태를 어느 정도 유지시켜주는 새로운 코스트 함수를 도입하여 스티칭 영상의 흔들림 문제를 해결한다. 메쉬(Mesh) 기반 이미지 스티칭 알고리즘인 NISwGSP를 써서 비디오 스티칭을 할 때 메쉬의 버텍스(Vertices)를 이전 프레임의 버텍스로 유지하도록 하여 스티칭 형태를 고정시키는 것이 본 논문에서 제시하는 방법이다.
게임 플랫폼의 고도화와 게임 구현 기술의 발전을 통해 이루어지고 있는 개발 환경의 효율성 제고를 통해 이전에 게임의 구현 자체에 소요하는 시간을 게임 콘텐츠의 질적 향상을 위해 투입할 수 있는 여건이 형성되고 있다. 본 논문은 게임에서 등장하는 NPC가 보다 사실적인 추론을 통해 플레이어를 추적하도록 지정하는 알고리즘을 고수준의 카테고리로 구분하여 구현하여, 개발 과정에서의 NPC 구현에 효율성을 제고하는 기법을 제안한다. NPC가 플레이를 추적하는 스토리를 기반으로 하는 게임에서 NPC가 플레이어의 위치에 도달하기 위한 길찾기 알고리즘은 필수적이다. 일반적으로 사용되는 최단 거리 길찾기 알고리즘인 다익스트라(Dijkstra)의 경우, 효율적이지만 플레이어가 NPC의 경로를 예측 가능할 수 있기에 게임의 재미 향상에 걸림돌이 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 최단 거리 길찾기를 구현하면서 다양한 게임 스토리 상의 설정으로 지정할 수 있는 다양한 방법론을 연구하였으며, 이를 구현하기 위한 고수준 길찾기에 대한 방법을 제시한다.
지식 추적 (knowledge tacing)은 주어진 학습자의 과거 문제 해결 기록을 기반으로 학습자의 지식 습득 정도를 파악하여 목표 문제에 대한 정답 여부를 예측하는 것을 목표로 한다. 이전 연구에서는 이진 분류 기반의 모델을 사용하여 정답 유무만 예측하였기 때문에 학습자의 답변에 존재하는 정보를 활용하지 못한다. 최근 연구에서는 이를 생성 태스크로 변환하여 컴퓨터과학 분야에서 프로그래밍 질문에 대한 지식 추정을 수행하는 open-ended knowledge tracing (OKT)이 제안되었다. 하지만 최적의 OKT 모델에 대한 연구는 진행되지 않았으며 따라서 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 학습자의 지식 상태에 따라 답변 생성을 조정하는 새로운 OKT 방법론을 제안한다. 실험을 본 논문에서 제안하는 방법론의 우수성과 효율성을 증명한다.
AI 의료 영상 분석 기술은 의료 분야의 인력 부족 문제를 해결하는 방법으로 주목받고 있다. 이전 연구들은 세그멘테이션 라벨링과 질병 유무를 결합하여 판단하는데, 이 방법은 큰 비용과 시간이 소요된다. 본 논문은 의료 전문가의 세그멘테이션 라벨링 없이 병명 라벨만의 학습으로 질병을 어느 정도 진단할 수 있음을 보인다. 실험에 따르면 의미있는 결과를 확인할 수 있었다.
파장분할다중화방식(WDM - Wavelength Division Multiplexing) 네트워크는 차세대 전송망으로서 주목받고 있다. WDM네트워크는 IP, SONET, ATM 과 같은 클라이언트층에 광경로를 통한 circuit-switching을 제공함으로해서 전송속도의 향상, 트래픽 패턴에 따른 토폴로지 재구성등을 가능하게 한다. 광경로들의 집합으로서 가상 토폴로지가 정의되는데, 각각의 광경로를 정의하는 광학 스위치들이 재구성 가능하기 때문에, 가상 토폴로지도 재구성 가능하게 된다. 이러한 WDM 네트워크의 특징은 클라이언트 층이 요구하는 트래픽 패턴에 따라 가상 토폴로지를 재구성함으로서 네트워크 성능을 최적화 시킬 수 있게 한다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 트래픽 패턴 하에서 가상 토폴로지를 재구성하면서, 각 광경로의 트래픽에 대한 로드벨런싱을 하는 기법을 제시한다. 이 기법은 기존의 기법들과는 달리 미래의 트래픽 패턴을 알고 있다는 가정을 필요로 하지않는다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션을 위하여 실제 백본 네트워크에서의 트래픽율의 측정을 통한 트래픽 모델링을 하였다. 제안된 기법과 이전 기법과의 광경로에 대한 표준편차의 비교를 통해, 제안된 기법이 이전 기법보다 로드벨런싱에 있어 성능향상을 보여준다는 것을 알 수 있었다.
이 연구의 목적은 사회복지사들이 경험한 이직의 맥락과 패턴을 파악하고자 하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여, 연구자들은 7명의 사회복지사들을 대상으로 한 면접을 통해 자료를 수집하고, 수집된 자료를 가지고 맥락-패턴 분석을 실시하였다. 분석과 연구결과는 사례별 맥락-패턴 분석과 전체 사례에 대한 통합 맥락-패턴 분석으로 구성되었다. 개별 사례에 대한 맥락-패턴 분석은 시간(이직 이전/이직 과정/이직 이후) 차원과 수준(경험된 현상/경험의 의미/현상과 의미들이 연결된 맥락) 차원을 교차하여 각 사례의 이직 이전 맥락과 이직 과정의 맥락, 이직 이후의 맥락을 분석하였으며, 전체 과정에서 나타난 패턴을 파악하여 유형화하였다. 또한 각 사례의 맥락과 패턴, 거기에 연결된 현상과 의미들을 통합하여 하나의 맥락-패턴 구조를 구성하였다. 통합된 맥락-패턴 구조는 네 개의 영역들로 구성되었다. 즉, 첫째는 이직 전의 조직, 둘째는 이직 후의 조직, 셋째는 이직 당사자인 사회복지사, 넷째는 사회복지사의 관계망이다. 이러한 연구결과를 토대로 사회복지사의 이직과 관련하여 사회복지조직들이 고려해야 할 사회복지행정의 지침들을 구체적으로 제언하였다.
본 논문은 무한 지식베이스에 가까운 웹으로부터 추출된 지식의 최적화 관리에 관한 것이다. 비록 웹 문서로부터 사실이나 규칙과 같은 유용한 지식을 추출했다 하더라도 일반화되지 않은 지식을 포함하고 있으므로 이를 적절하게 제거함으로서 지식베이스가 일반화된 지식만을 포함하도록 관리해야 할 필요가 있다 이를 위하여 본 논문에서는 인간의 망각에 기반한 기억방식을 응용한 망각에 의한 기억알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 기억을 관심도, 망각정도와 시간의 함수로 가정한다. 즉, 관심 있는 지식을 더 잘 기억하고, 잘 망각할수록 그리고 기억된 지 오래될 수륵 기억은 지수함수 적으로 감소한다. 여기서, 망각이란 이전의 기억정도, 기억능력 그리고 자극횟수의 함수로서, 이전에 기억된 정도가 크고, 기억능력이 크고, 자주 자극 받을수록 그 지식은 덜 망각하게 된다.
본 논문에서는 영역기반 영상검색의 성능 향상을 위한 피드백 알고리즘으로 다중 클래스를 갖는 확률적 신경망(Probabilistic Neural Networks)을 이용한 방법론을 제안하고 이를 영역기반 영상 검색 시스템인 FRIP(Finding Regions In the Pictures) 시스템에 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 피드백 알고리즘은 특정 벡터가 독립적이라는 가정을 할 필요가 없으며 보다 상세한 분류를 위해 추가적인 클래스들을 추가할 수 있도록 허용하고 있다. 또한 단지 4개 층(layer)만을 가지고 있음으로 학습을 위한 계산시간이 적게 든다는 장점이 있다. 추가적으로 다음단계에서의 성능 향상을 위해 분류 단계에서 사용자의 이전 피드백 행동을 모두 히스토리(history)로 모두 기억시켜 놓고 다음 단계를 위한 가중치 학습을 위해 사용하도록 한다. 히스토리를 사용함으로써 제안하는 알고리즘은 사용자의 주관적 의도를 보다 정확하게 파악 할 수 있을 뿐만 아니라 학습을 위해 이전 단계만을 사용 했을 때 발생할 수 있는 성능 감소를 막을 수 있다. 본 논문에서는 Corel-photo CD에서 3000장의 자연 영상을 무작위로 추출하여 기존의 방법론들과 제안하는 방법론의 성능을 측정하여 본 논문에서 제안하는 방법론이 성능이 우수함을 증명하였다.
노동이동과 거주이전이 자유로운 유럽연합에서 접경지역간 월경취업 노동은 산업환경의 변화에 대응하여 노동 시장을 조절하는 구조적 요소가 되었다. 프랑스-벨기에-룩셈부르크-독일의 접경지역인 Grande R$\acute{e}$gion에서 월경취업 노동에 의한 노동시장 조절은 다음과 같다. 첫째, 월경취업 노동이동에 의한 접경지역 노동시장 조절은 오래 전부터 지리적 인접성과 유사한 문화 역사적 배경, 비슷한 산업발전 과정에서 형성된 조절의 규범과 실행에 바탕을 두고 있다. 둘째, 접경지역 노동시장에서 산업환경의 변화에 대한 충격과 대응의 지역적 차이로 발생하는 양적 질적 노동력의 잉여와 부족의 문제는 월경취업 노동이동에 의해 조절되었다. 셋째, 월경취업 노동시장은 접경지역간 분절된 일자리의 수요와 공급의 상호보완적인 관계에 의해 조절되었다. 넷째, 월경취업 노동시장은 시간직 및 임시직의 유연한 고용형태에 의해 조절되었다. 다섯째, 월경취업 노동은 거주지를 인접국가로 이전하고 기존의 노동지역에서 노동에 참여하는 비정형적인 월경취업 노동이 증가하였다.
대용량 컨텐츠 수요와 공급의 증가에 따라 UHD 비디오의 분석, 색인, 편집 등을 위한 장면전환을 검출하는 방법이 요구되고 있다. 이전까지 많은 연구자들이 다양한 장면전환 검출 방법을 연구해왔지만 카메라의 다양한 움직임과 장면의 변화를 정확하게 검출하기는 어려웠다. 또한, 4K (3820x2160) 해상도 이상의 UHD 비디오들은 데이터 량을 더욱더 증가시키기 때문에 이전의 장면전환 검출 방법은 UHD 비디오 컨텐츠에 적용하기에는 너무 많은 시간이 걸리는 문제점이 발생한다. 따라서, 압축률이 높은 차세대 고효율 코덱 HEVC를 이용하여 장면전환을 검출하는 방법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 차세대 고효율 코덱 HEVC의 부호화 부가정보를 이용한 4가지 장면전환 검출 방법을 제안하며, 대용량 비디오의 장면전환 검출을 위한 픽셀 기반의 새로운 장면전환 검출 시스템 구조를 제안한다. 연산량을 줄이기 위해 프레임 특징에 따른 방법을 각각 제시하며, 실험 결과를 통해 HEVC로 부호화 된 UHD 컨텐츠들의 장면전환 검출 가능성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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