본 논문에서는 결정 트리 학습을 이용하여 뇌 MRI 시리즈를 분류하는 시스템을 제안한다. 영상으로부터 얻을 수 있는 정보에는 두 종류가 있다. 하나는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등 원 영상으로부터 직접 얻을 수 있는 하위레벨(low-level) 특징들이고, 다른 하나는 특정 개체의 존재유무, 여러 부위 사이의 공간적 관계 등 분할된 영상들에 대한 해석을 통하여만 얻을 수 있는 상위레벨(high-level) 특징들이다. 영상을 의미에 따라 분류하기 위해서는 학습 및 분류가 상위레벨 특징들을 기반으로 수행되어야 한다. 제안된 시스템에서는 결정 트리 학습을 이용하여 영상을 구성하는 요소를 학습하고 분류하며 그에 따라 영상 시리즈를 대표할 수 있는 상위레벨 특징을 추출하였다. 정상, 뇌경색, 뇌종양이 있는 뇌 MRI 시리즈에 대하여 분류 실험을 수행하였으며, 그 결과를 설명 하였다.
고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 유형의 난이도에 관계없이 의도를 파악할 수 있는 질의유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 문서 범주화 기법을 이용한 질의 유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 이 과정에서 질의의 구문 특성을 반영하기 위해서 슬라이딩 윈도 기법을 이용한다. 또한, 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에지지 벡터 기계를 이용한 자동문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.
의료정보 시스템은 의료영상과 진단정보를 공유할 수 있는 환경을 제공해주는 효과적인 진단 보조 도구이지만 단순히 정보의 저장과 전송만을 제공한다. 이러한 단점을 해결하고 진단활동의 효율성을 높이기 위해서는 의료영상 분류 및 검색 시스템이 필요하다. 의료영상 분류 및 검색 시스템은 질환 영상과 유사한 영상을 제공함으로써 진단활동의 효율성을 높이고, 다양한 사례 확인을 통하여 보다 전문적인 의료활동을 제공할 수 있다. 그러나 기존의 영상 분류 및 검색 시스템은 영상의 표면적인 정보만을 이용하므로 영상이 내포하는 의미를 파악하기 어렵다. 그러므로 영상의 표면적인 정보뿐만 아니라 영상을 구성하는 요소들의 관계를 파악하여 영상을 분류할 수 있는 의료영상 분류 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안한 기법은 뇌 자기공명영상에서 영상의 표면적인 정보와 공간정보를 추출하여 뇌 자기공명영상을 학습하고 분류한다. 영상의 표면적인 정보는 영상 자체가 갖는 색상, 모양 등의 정보로 하위 영상정보라 하고, 영상의 논리정보를 상위 영상정보라 한다. 본 논문에서는 하위 영상정보와 상위 영상정보를 추출할 때 뇌의 해부학적 명칭과 구조를 활용하였다. 하위 영상정보는 뇌 영상의 부분 영역들에 대한 해부학적 명칭을 부여하기 위해 활용되고, 상위 영상정보는 명칭이 부여된 부분 영역들의 관계를 활용하여 정보를 추출한다. 각 정보는 학습과 분류에 사용된다. 실험에서는 질환을 갖는 뇌 자기공명영상을 활용하였다.
최근 정보기술의 발달과 대중화로 인해, 일반인들에게 지리정보의 보급이 확대되었고, 길찾기를 위한 인터넷 지도서비스나 혹은 차량항법장치 등은 공간의사결정에 지리정보시스템을 활용하는 좋은 사례라고 할 수 있다. 기존의 시스템이 제공하는 서비스에서 발견할 수 있는 문제점 중 하나는, 사용자가 그 지역에 처음 방문한 여행자이든 혹은 사용자가 그 지역에 지리를 어느 정도 알고 있는 거주자이든, 동일한 방식의 길찾기 방식이 적용된다는 점이다. 주어진 도시지역에 대한 공간지식은 거주기간에 따라 발달하게 되고, 도시이동은 공간에 대한 경험 속에서 발달된 인지지도에 많은 영향을 받게 되며, 이들의 공간적 지식의 발달은 그들이 속한 사회적 관계에 밀접한 영향을 받게 된다. 따라서 보다 인지적인 길찾기를 위한 서비스를 위해서는, 주어진 지역 내에서 사람들에게 잘 알려진 장소들, 다시 말해, 랜드마크를 통한 위치 인식이 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 사회적 관계를 공유하는 한 지역 내 커뮤니티의 지역이동에 있어서 발달하는 인지지도를 하나의 공유된 지식으로 보고 이를 활용하는 도시공간이동에 대한 개념적 모델을 제시하였다. 이와 함께, 개념적 모델에 지식공학의 접근방식 중 하나인 온톨로지 방법론의 응용가능성을 살펴보았다. 지역 내 잘 알려진 공유된 랜드마크 지식을 지식모델링 기법의 하나인 온톨로지 방법으로 모델링하여 재사용가능한 지역지식으로 구조화하여 이를 공유 온톨로지라 정의하였다. 사례연구에서는 설문조사와 웹 내용분석의 방식을 통해 랜드마크의 추출하고, 온톨로지 방법론을 통해 사례지역 내 랜드마크 정보를 데이터베이스로 구성하여 활용하는 방안에 대하여 고찰하였다. 본 연구는 기계적 알고리듬으로만 제한된 현재의 GIS 기능을 인지적 모델과 접목을 도모하는데 큰 의미를 갖는다.
최근 인터넷에는 3차원 그래픽 데이터를 이용하는 그래픽 응용 프로그램들이 증가하고 있다 이에 따라 색상, 질감, 모양, 공간관계 등의 3차원 그래픽 데이터의 특징 정보를 이용한 검색에 관련된 많은 기법이 제안되고 있다. 그러나 효율적인 3차원 그래픽 데이터의 모델링이나 데이터베이스 저장 기법에 대한 연구는 미진한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 XML 기반의 3DGML로 모델링된 3차원 그래픽 데이터를 데이터베이스에 저장하고 SQL을 이용하여 3차원 그래픽 데이터를 내용기반으로 검색할 수 있는 시스템을 제시한다. 3DGML로 모델링된 3차원 그래픽 데이터에서 의미 있는 객체들을 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하는 객체단위 데이터베이스 매핑 기법을 제시하고, 이 데이터베이스로부터 3차원 그래픽 데이터 객체의 특징 정보와 3차원 장면의 설명정보 및 장면에 포함된 객체간의 공간 관계 등을 이용한 SQL 질의를 보인다.
본 연구는 2차원적 도시특성변수를 이용한 기존 선행연구와 달리, 도시기하학적인 특성을 중심으로 도시열섬현상에 관한 설명모형을 구축하고 이에 대한 정책적 시사점을 제시하고 자하는 연구이다. 오하이오주 콜럼버스 도시(Columbus, Ohio)의 3차원 도시공간구축을 위하여 LiDAR 데이터가 활용되었고, 건축물의 외부공간을 구축하기 위하여 건물수치지도가 이용되었다. 또한 식생지수와 도시온도 자료를 추출하기 위하여 Landsat TM 영상의 band 3, band 4, Thermal band 가 이용되었다. 복잡한 자료 추출 과정을 통해 획득된 6가지 변수들(건물의 총 부피, 건물의 총 표면적, 평균 건물의 높이-도로폭 비율, 공극률, 건물바닥면적비율, 식생지수)을 도입하여 단순회귀 및 다중회귀 모형을 구축하였다. 회귀모형구축에 있어서는 비선형관계에 있는 변수를 선형화하기 위해 Box-Tidwell 변형기법을 적용하였으며 최적화된 변수변형을 통한 선형회귀모형을 구축하였다. 공극률, 식생지수, 건축 표면적 변수로 추정된 다중회귀모형은 전체 온도변이의 57%를 설명할 수 있는 것으로 나타났으며, 도시열섬을 저감시키기 위한 다양한 정책수립(오픈스페이스 확대정책, 옥상녹화, 벽면녹화 등)에 의미있는 결과를 제공하였다.
인터넷이라는 가상의 공간에서 사람들은 공동체를 형성하며 서로 상호작용 한다. 이러한 사이버 공간에서 아바타(Avatar)의 존재는 자신을 표현하는 분신일 뿐만 아니라 가상공간에서 나를 표현하는 '또 하나의 나'로서 의미를 부여한다. 자신의 생각에 따라 표정 짓고 행동하는 아바타를 보며 사용자가 느끼는 현실감은 실로 크다고 할 수 있다. 따라서 아바타 기반 채팅 커뮤니케이션에서 문자 입력만으로 아바타의 표정이 애니메이션 될 수 있다면 사용자간의 커뮤니케이션에 더욱 효과적인 감정 전달이 가능할 것이다. 본 연구는 채팅시 사용자에 의해 입력되는 단어들에 의해 아바타가 스스로 반응하는 시스템을 위해 요구되는 감정 표현 어휘들을 분류 분석하였다. 분류 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국어의 형용사와 자동사에서 추출한 감정 표현 어휘는 25개 그룹 209단어로 분류할 수 있었다. 둘째, 25개의 감정 표현 어휘 그룹 중 긍정적인 표현은 단 2개(좋다, 혹하다)이고 나머지 23개는 모두 부정적인 감정 표현 어휘들이다. 따라서 한국어에는 긍정적인 감정 표현 어휘보다는 부정적인 감정 표현 어휘가 더 발달되어 있다는 것을 알 수 있었다. 셋째, 분류된 25개의 감정 표현 어휘들을 수량화이론III류 분석하여 아바타의 표정을 제작한 결과 감정 표현 어휘들과 아바타 표정이 밀접한 관련성을 지니고 있어 사용자의 감정을 표현하는데 있어 유용하다는 것을 명확히 하였다. 하지만 국어 언어학적 구조 즉, 문맥 전체의 의미를 정량적 관계로 해석해 내지 못하는 등 실험의 한계성을 지니고 있다.
본 논문은 현대 미술에서 조형과 설치 작업을 중심으로 하는 파노라마 이미지를 활용한 접근과 개발에 관한 연구이다. 본문에서 제시된 작품들은 현대예술의 작품에서 추출된 예시들로 본 연구와 적합한 합리적인 범주에서 추출된 대표적인 예시를 채택하여 설정하고자 하였다. 또한 원근법의 역사적이고 전통적인 개념인 간략화의 방법은 기술적 연구를 통하여 파노라마의 형식으로 발전시켜 본 연구와 접목 가능하도록 설명하고자 하였다. 현대미술에서 파노라마 기법은 다른 2차원과 3차원 사이의 분리된 간극이 서로 연결이 가능한지에 대한 의문과 그 가능의 여부에서 나타나는 간극의 차이를 3차원으로 설명 및 이해가 가능하도록 펼침과 조합이라는 파노라마 형식으로 재현하고자 하였다. 이로써 성향이 서로 다른 두 개의 차원을 시각적 존재로서 연결하는 고리의 역할로 작용되고 있음을 기술적으로 재현하고 설명하고자 하였다. 뿐만 아니라, 이러한 파노라마형식은 다소의 관계성이 존재하지만 종국에는 2차원과 3차원이라는 개념으로 서로 동떨어진 차원에 대한 차이점으로 존재하게 된다. 이러한 간극이 다름과 통합, 연결과 확장 그리고 분리와 접합 등에 대한 공간의 일치와 불일치에 대한 철학적 논제의 화두가 될 가능성도 존재한다. 따라서 본 연구에 대한 주요한 관심과 시작의 계기는 현시대성이 가지는 복잡하고 다양한 사회구조와 이러한 사유에서 발생되는 철학적 의미들과 가치, 그리고 그러한 가치에서 파생되어 제시되고 제안되는 언어적 표현으로 어떻게 사회를 바라봐야 하는가에 대한 시점 혹은 관점의 이해방법들, 그리고 이러한 의문의 연결선 상에서 사회활동에서 무심코 스쳐지나가는 시각적 구조와 그 구조물과 대면했을 때 의문시 되는 다양한 의견과 차원의 다름이 서로 연결되고 통합하여 시각적으로 표현이 가능한가? 등으로 고민하던 개인적 견해에서부터 시작되게 되었다. 결론으로 언어적 해석으로 우리가 살아가며 해석이 다양한 공간의 차원이 원근법을 활용한 파노라마의 작품들로 시대성을 반영하는 거울적 이해는 가능할 것인가? 그리고 파노라마의 형상을 통해 창의적 심미성을 시각적으로 창조가 가능할 것인가? 에 대한 의문과 이해를 조형작품과 설치작품의 예시를 통해 시각적 효과와 영향을 확인하며 조망하고자 하였다.
이 연구는 한국적 공동체 주거공간 커뮤니티에서 주민들간의 사회적 관계를 유지하고 강화하는데 목적을 둔 친교적 커뮤니케이션 (phatic communication) 활동에 대한 고찰이다. 친교적 커뮤니케이션은 주거공간에서 각종 행사나 모임 취미 등 활동에 주민들이 참여하여 그들의 취향과 기대, 경험의 공통성을 표현하고 공유하면서 공동체를 하나로 묶는 친교적 활동이다. 이런 친교적 활동에서 이루어진 커뮤니케이션의 연령층과 성별, 커뮤니케이션의 주도권, 커뮤니케이션의 시간과 장소선정, 커뮤니케이션의 담론주제와 만나는 목적, 그리고 친교적 커뮤니케이션 참여정도 등을 살펴볼 수 있다. 본 연구의 조사방법은 1차적으로 그들의 민속생활상에 한구성원으로 참여하여 참여관찰과 심층인터뷰를 실시하였다. 이를 더 객관적으로 증명하기 위해 2차적으로 3개 커뮤니티의 주민들 각 150명을 임의할당표본추출하여 설문지에 의한 조사로 자료의 신뢰성을 높였다. 또한 이질적인 이들의 집단에 대하여 그 차이를 검증하기 위해 카이제곱 검증($x^2$; chi-square test)을 실시하였다. 따라서 본 연구는 고맥락 문화권을 지닌 한국적 집단공동체 주거생활공간에서 커뮤니케이션을 바탕으로 한 주민들간의 의미공유, 상호작용, 메시지전달 등 수단으로 공동체를 하나로 묶어주는 한국적 민속생활방식 (a way of life)을 연구함으로써 문화연구 (cultural studies) 에 큰 발전을 가져올 것이다.
특정한 관심이나 활동을 공유하는 관계망을 구축해주는 온라인 서비스인 소셜네트워크서비스(SNS), 자신의 관심사에 따라 자유롭게 글, 사진, 동영상 등을 올릴 수 있는 공간인 블로그(Blog) 등은 자신을 알리고 표현하는 사회현상으로 자리 매김하고 있다. 이러한 SNS나 블로그를 통해 사용자들이 자유롭게 표현한 글들을 분석하여 의미있는 정보와 가치, 그리고 패턴을 찾기 위한 텍스트 마이닝(Text Mining), 오피니언 마이닝(Opinion Mining), 의미 분석(Semantic Analysis) 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한, 연구자들의 연구 효율을 보다 높이기 위하여 키워드 기반 연구들도 이루어져있다. 하지만 대부분의 연구들은 한글의 맞춤법에 많은 한계점을 나타내고 있다. 본 연구는 어근을 찾기 힘든 이상한 외계 언어, 무분별하게 표현되는 속어, 알기 힘든 한글 이모티콘 인터넷 언어, 마이닝 처리 과정에서 파악하기 어려운 단어들을 데이터베이스에 구축하여 데이터 사전 기반 마이닝 처리 기법의 한계를 극복하고자 한다. 특정 주제에 대한 주관적 견해로 구성된 블로그를 사례 분석 대상으로 연구를 진행하였으며 유니코드를 활용한 비표준어 추출은 텍스트 마이닝 처리에 유용함을 발견할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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