한반도 고지도들은 많은 역사적 의미를 가지고 있으므로, 이것을 분석하여 역사적인 사실들을 추정할 수 있다. 하지만, 고지도는 국부적인 영역들을 결합하여 전체적인 영토를 표현하기 때문에, 현재의 지도와 직접적으로 비교하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 평가할 대상 고지도를 기준 지도의 특성에 맞게 회전, 크기 변환 및 위치이동을 수행하여 쉽게 영역을 비교할 수 있도록 변환한다. 한반도 영역의 주축을 계산하여 기준 지도의 주축의 차이만큼 회전하고, 외곽 사각형의 비율을 이용하여 비대칭적으로 폭과 높이의 크기를 수정한다. 마지막으로 영역의 중심을 일치하여 두 영역을 겹치고, 두 가지 유사도 수식을 이용하여 고지도를 평가한다. 실험 결과에서 영역 비율과 휘어짐 각도차의 유사도가 현대에 가까워지면서 유사도가 높아지는 것을 볼 수 있다. 따라서 제안하는 기법은 한반도의 고지도를 사료로 분석하는데 활용될 수 있을 것이다.
정보화 사회에서 관광 웹 사이트는 그 지역의 가치가 있는 관광정보를 제공하고, 관광객을 유치하는 마케팅 도구로서 그 역할이 중요시되고 있다. 또한, 인터넷 정보 수용자는 관광 웹 사이트를 매개로 하여 그 지역에 대한 이미지를 갖게 되고, 점차적으로 일정한 태도를 형성하여 결국 관광지를 선택하는데 영향을 받는다고 볼 수 있다. 지방 자치 단체의 홈페이지에서 관광 홍보가 매우 중요하다. 그 이유는 첫째 인터넷 외에 지역의 관광정보를 여행하기 전에 입수하는 것이 매우 어려운 상황이고, 둘째로, 인터넷을 통한 관광 정보 탐색이 대중화되고 있기 때문이다. 정보탐색은 지속적 탐색이라 표현할 수 있는데 잠재적 관광객이 관광 홈페이지를 매개로 하여 그 지역의 대한 이미지를 갖게 되고 그에 따라 관광지 선택에 영향을 받는다고 볼 수 있다. 하지만, 광역자치단체의 웹사이트 상에서 관광정보를 구축하여 제공할 때에 정보 수용자 측면보다는 개발자 측면 중심으로 이루어진 경우가 많이 있다. 그래서, 막대한 재정적 투자를 통해 개발된 관광정보가 수용자의 욕구에 다소 못 미칠 수 있다. 이에 관광정보 수용자들의 정보탐색 요인을 파악하여 개발할 필요성이 대두되고 있다. 또한, 관광정보 요구자가 관광정보를 탐색할 때 그들의 특성에 따라 관광정보 웹 사이트를 평가하는 기준이 다르게 나타날 수 있다. 이를 기반으로 대학생들이 개인의 특성에 따라 웹 사이트의 평가에 미치는 영향에 대해 분석하고자 한다. 설문지법을 사용하여 전남 D대학교의 관광학 전공, 경영학 전공, IT(정보통신)학 전공 학생을 대상으로 총 90부를 설문조사 하였으며, 각 전공별 학생들을 컴퓨터 실습실에서 1시간 동안 전남도청 관광 웹 사이트를 탐색하게 한 후 설문지에 응답하는 방식을 사용했다. 개인의 특성에 따라서 관광정보 웹 사이트 수용도 에서는 유흥성향과 외향-내향성 성향이 관광정보 웹 사이트의 수용도에 영향을 미친다는 매우 유의하다는 결과를 도출 할 수 있었다. 웹 사이트의 특성에 따라서 관광정보 웹 사이트 수용도 에서는 탐색의 편리성, 정보의 충실성, 정보의 질이 관광정보 수용도 유의적이라는 결과를 도출했다. 하지만, 대고객 서비스에는 관광정보 웹 사이트 수용도에 대한 영향이 유의적이지 못한 결과를 보이고 있는데, 이를 위해서는 사용자에게 개별서비스 제공을 함으로서, 동영상이나 각종 사운드, 사용자 편의를 위한 관련정보 다운로드, 사용자를 고려한 부과서비스를 제공한다면 웹 사이트의 성과가 높을 것임을 기대할 수 있다.
현대사회의 청소년은 책을 많이 읽지 않는 것으로 나타났다. 이들을 독서활동으로 유인하기 위한 기초적 조사로 청소년의 독서동기에 미치는 북트레일러의 효용성을 조사하였다. 이를 위해 (1) 독서와 북트레일러에 대한 기본적 인식, (2) 북트레일러 시청 후의 인식, (3) AIDMA & AISAS 하위요소에 적용한 독자행동반응에 관한 설문을 마련하고, 중고등학교 학생 121명을 대상으로 조사하였다. 그 결과 청소년의 독서동기에서 북트레일러가 서평과 같은 인쇄매체보다 훨씬 더 효과적인 것으로 나타났다. 선호하는 북트레일러 유형은 스토리전개형으로, 선호하는 북트레일러의 구성요소는 책의 줄거리, 배경음악, 영상효과 순으로 나타났다. 또한 청소년 독자행동반응을 조사한 결과 책에 대한 관심과 흥미, 책에 대한 기억, 책을 읽고 싶은 욕구와 정보검색, 북트레일러 제작 등 모든 영역에서 매우 긍정적인 반응을 보였다. 북트레일러가 독서동기부여 및 독서표현활동으로 매우 효과적으로 활용될 수 있다는 것을 보여주는 결과이다.
본 논문에서는 관계 벡터 공간상의 특징 대응에 관한 확률적 해석에 기반한 새로운 부분 인식 기법을 제안한다. 효과적인 인식을 위해 물체를 관계 속성 그래프(Attributed Relational Graph; ARG)와 관계 벡터 공간들의 집합으로 표현한다. 또한 잡음이나 특징 소실로 인한 왜곡을 관계 벡터 공간에서의 관계 벡터 분포에 대한 왜곡으로 확률적으로 모델링한다. 제안하는 부분 인식 기법은 두 단계로 이루어진다. 우선 지역적인 특징(local feature)과 구조적인 일관성(structural consistency)을 사용하여 후보집합을 추출한다. 이렇게 추출된 후보집합 각각에 대해 관계 벡터 공간상에서의 에러 분석과 반복적인 voting 알고리즘을 통해 특징 소실을 검출한다. 실제 영상에 대한 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 잡음이나 가리어짐이 심한 경우에도 강건한 성능을 보임을 알 수 있으며, 릴렉세이션(relaxation) 기법과 수행 시간 비교 분석을 통해 계산량 측면에서의 성능 향상을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 동영상으로부터 동적 수신호 패턴을 효과적으로 인식하기 위한 방법론으로서 복합형 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 특징추출 모듈과 패턴분류 모듈로 구성되는데, 이들 각각을 위하여 수정된 구조의 CNN 모델과, WFMM 모델을 도입한다. 또한 목표물의 움직임 정보에 기초한 시공간적 템플릿 구조의 데이터표현을 소개한다. 본 논문에서는 우선 수신호 패턴 데이터에서 특징점의 시간적 변이 및 공간적 변이에 의한 영향을 보완하기 위하여 3차원 수용영역 구조로 확장된 CNN 모델을 제시한다. 이어서 패턴분류 단계를 위하여 가중치를 갖는 구조의 FMM 신경망 모델을 소개하고, 신경망의 구조와 동작특성에 관해 기술한다. 또한 제안된 모델이 기존의 FMM 신경망에서 중첩 하이퍼박스의 축소과정에서 발생하는 학습효과의 왜곡현상을 개선할 수 있음을 보인다. 응용으로 가전제품 원격제어 문제를 전제하여 간략화된 수신호패턴 인식 문제에 적용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.
현재, 신호를 해석하기 위한 많은 방법들이 제시되고 있으며, 대표적인 방법으로는 퓨리에 변환과 웨이브렛 변환이 있다. 이러한 방법들에서, 퓨리에 변환은 모든 주파수 범위에 대해 cosine과 sine 파형의 조합으로써 신호를 표현하지만, 신호 내에서 특정 주파수 성분이 발생한 시간정보를 제공하지 않으며, 분석 신호의 전체적인 특징만을 나타낸다. 따라서 이러한 한계를 극복하기 위해, 다중해상도 해석이 가능한 웨이브렛 변환이 음성과 영상처리, 컴퓨터 비전 등의 광범위한 분야에서 응용되고 있다. 그리고 웨이브렛 변환은 스케일 변수에 따라 변화하는 윈도우를 사용하여 시간-주파수 국부성을 나타낸다. 본 논문에서는 cosine과 sine 형태의 웨이브렛을 사용하여, 퓨리에 변환의 새로운 접근법을 제시하였으며, 주파수-시간 평면의 유한한 지점에서 신호의 특징을 분석하였다.
본 논문에서는 일곱 가지의 기본적인 감정 정보를 자동으로 파악하고 얼굴을 PDA 상에서 렌더링할 수 있는 얼굴 표정의 인식 및 합성 시스템을 제시한다. 얼굴 표정 인식을 위해서 먼저 카메라로부터 획득한 영상으로부터 얼굴 부분을 검출한다. 그리고 나서 기하학적 또는 조명으로 인한 보정을 위해 정규화 과정을 거친다. 얼굴 표정을 분류하기 위해서는 Gabor wavelets 방법을 enhanced Fisher 모델과 결합하여 사용할 때가 가장 좋은 결과를 보였다. 본 표정 분류에서는 일곱 가지 감정 가중치가 결과로 제시되고, 그러한 가중 정보는 모바일 네트웍을 통하여PDA 상으로 전송되어 얼굴 표정 애니메이션에 이용되어진다. 또한 본 논문에서는 고유한 얼굴 캐릭터를 가진 3차워 아바타를 생성하기 위하여 카툰 쉐이딩 기법을 채택하였다. 실험 결과 감정 곡선을 이용한 얼굴 표정 애니메이션은 선형 보간법 보다 감정 변화의 타이밍을 표현하는데 더 효과적인 것으로 나타났다.
웨이브렛 변환을 이용하여 방송용 HD-VCR(high definition video cassette recorder)의 요구조건들을 충족시키는 부호화 기법을 제안한다. 고정 비트율(constant bit rate)을 얻기 위하여, 앞 화면(frame)의 부호화 결과를 토대로 현재 화면의 양자화 간격을 결정하는 전망 제어 기법(forward rate control)과, 독립부호(IDC : independently decodable code) 와 종속부호(DOC: dependently dccodable code)로 구성되는 2단계 부호기(2 level codcr) 기법을 제안한다. 에러(error)의 확산을 최소화시키기 위하여, 전체 변환영상을 변환블록(transform block)으로 재구성하고, 각 변환 블록을 트리구조(tree structure)로 표현하여 독립적으로 부호화한다. 실험 결과 제안한 부호화 기법은 기존의 DCT(discrete cosine transform)를 사용한 부호화 기법 보다 같은 압축률에서 블록현상(block effect)이 없는 우수한 화질을 나타냈다. 제안한 전방 제어 기법과, 2단계 부호기를 이용하여 매우 정교한 비트량 제어(rate control)를 구현하였다.
본 논문은 컬러 영상에서 화염의 후보 영역을 검출하기 위해 화염의 온도 분포 특성을 이용하여 화염의 영역을 분할한다. 기존 화염 검출 알고리즘에서는 단순히 화염의 색상을 황색에서 적색사이를 화염 후보 영역으로 검출하여 많은 오검출을 포함한다. 하지만 실제 화재에서 화염은 백색에서 적색사이의 색상을 보이고 있고, 화염의 영역 위치에서 따라 서로 다른 색상을 보인다. 본 논문에서는 화염의 온도 분포에 따른 색상을 분리하여 오검출 요소를 최소화한다. 제안하는 방법은 화염의 온도 분포 특성을 표현할 수 있는 색상 모델을 찾고, 색상 모델의 값을 비선형 양자화 단계로 나누어 히스토그램으로 분석하여 화염 후보 영역을 결정한다. 제안된 방법은 기존의 수 작업한 결과와 비교하면 정합도가 71.8%가 되고, 비화염 화소의 비율은 기존의 방법 중 최대 비화염 화소 수와 비교하면 약 27배 개선된 성능을 확인하였다.
실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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