최근 컴퓨터 응용 기술의 발달로 비디오 데이터에 대한 처리의 필요성이 증가하고 있다. 비 정형화된 비디오에 대한 검색을 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오의 논리적 구조와 의미적 내용을 표현할 수 있는 비디오 모델링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오의 논리적 구조는 물론 비디오 내에 포함된 의미적인 내용을 표현하기 위한 비디오 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 모델링 기법은 의미적 내용을 효과적으로 표현하지 못하는 기존의 구조 모델링의 문제점을 해결하고 의미적인 내용들간의 시공간적 관계를 정의한다. 또한 시공간적 관계를 통한 의미적 내용에 대한 검색을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 비디오 데이터 대한 구조적 내용과 의미적 내용에 효과적으로 표현하기 위해 비디오 모델링을 제안한다. 또한 사용자가 비디오 데이터에 대한 내용 정보를 쉽게 파악하고 재생할 수 있도록 하는 브라우징 기법을 제안한다. 제안하는 모델링은 원시 데이터 계층, 내용 계층 그리고 키프레임 계층의 세 계층으로 구성되며 비디오 데이터에 대한 논리적인 계층 구조와 의미적 내용은 내용 계층에 표현한다. 비디오 브라우징은 비디오 재생과 내용 정보를 나타내는 두 가지 브라우저를 구현하였다. 비디오 재생 브라우저는 비디오를 재생과 현재화면 정보를 나타내는 기능을 수행한다. 내용 정보 브라우저는 원시데이터, 구조적 내용 그리고 의미적 내용에 대한 정보를 브라우징하는 기능을 제공한다.
이 논문에서는 비디오 데이타의 논리적 구조와 의미적 내용을 효과적으로 검색하기 위한 비디오 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 검색 시스템은 비정형화된 비디오 데이타를 원시 데이타 계층, 내용 계층 그리고 키프레임 계층의 세 계층으로 구성하는 계층화된 모델링을 사용한다. 계층화된 모델링에 존재하는 내용 계층은 비디오 데이타에 대한 논리적인 계층 구조와 의미적 내용을 표현한다. 제안하는 검색 시스템은 모델링에 따라 텍스트 기반의 검색은 물론 시각적인 특징 기반의 유사도 검색을 지원한다. 또한 시공간 관계에 기반한 의미적 내용 검색과 유사도 검색을 지원한다.
인간은 사고하는 존재, 그리고 언어를 사용하는 존재라는 사실은 바로 인간이 지향적 주체라는 것을 보여주는 두가지 특징적 측면이다. 즉 심성내용과 의미는 지향적 대상의 두 축이라고 할 수 있다. 그런데 데이빗슨은 자비(charity) 혹은 합리성(rationality)이라는 동일한 원리에 기초하여 내용과 의미의 통일적 이론을 모색한 철학자이다. 이 논문에서는 데이빗슨의 내용과 의미의 이론을 반(反)데카르트적 관점으로 해석함으로써 데이빗슨 철학이 갖는 비트겐슈타인적 경향을 검토한다. 즉 데이빗슨의 내용과 의미론을 비트겐슈타인적 시각에서 조명하고 둘 사이에 어떤 연속성과 차이가 있는지를 논의함으로써, 데카르트 전통의 지향성 개념을 모색하는 새로운 지향성 개념을 모색하는 것이 이 논문의 목표이다.
제7차 국민공통기본 교육과정에서는 교육내용 조직이나 수준별 교육과정의 편성에 있어서 연속성의 보장을 제도화할 수 있다는 특징을 지니고 있다. 다시 말해 학교급별에 따라 교과의 명칭만 다를 뿐 교과의 성격, 목표, 지도내용 등에서 체계적으로 편성되었다는 특징을 지니고 있다. 그러나 이러한 취지와는 달리 교육과정 구성에 있어서는 다르게 조직되었다. 특히 의생활 교육내용의 경우 일부 학년에 국한되어 제시되고 있거나, 내용구조도 체계화되어 있지 않다. 이것은 7차 교육과정에서도 의생활 교육내용이 체계적으로 편성되지 않았다는 것을 의미한다. 따라서 본 연구는 제7차 교육과정에 따라 집필된 초$\cdot$중$\cdot$고등학교 교과서를 중심으로 의생활 교육내용의 체계에 관하여 연구하고자 하였다. 이를 바탕으로 앞으로 가정과 교육과정에서 의생활 교육내용의 조직과 선정에 기초자료를 제공하는데 목적을 둔다. 교과서 분석에는 체계적 내용분석(systematic content analysis) 방법을 채택하였다. 체계적 내용분석은 교육내용의 임의적 서술을 체계적으로 정리하는 것을 의미한다. 의생활 교육이 그 가치와 위치를 정립하려면 그 분야만이 가지는 독특한 영역이 있어야 하는데 이는 체계적인 이론을 통해서만 드러낸다. 체계적인 이론은 우리가 교육현상을 바르게 지각하고 이해하며 그 실체를 볼 수 있게 하는 틀을 마련해 준다는 의미에서 이 방법을 채택하였다.
대부분의 내용기반 이미지 검색 시스템은 이미지의 특징 벡터인 색상, 모양, 그리고 질감에 의해서 유사한 이미지를 검색하는 기법을 제공하고 있다. 최근 이러한 내용기반 이미지 검색 기술은 의료 영상 이미지와 같은 다양한 분야에 적용되고 있으며, 이에 따라서 의료 이미지를 분석하여 저장, 검색하기 위한 데이터베이스 시스템이 증가하고 있다. 그러나, 대량의 이미지로부터 원하는 이미지를 검색하기 위해서는 이미지의 메타데이타를 효율적으로 표현해야 하며, 의미성과 이미지의 특징 데이터를 통합적으로 저장 관리 할 수 있는 이미지 데이터베이스를 설계하고 구축해야만 한다. 본 논문에서는 기존의 내용기반 이미지 검색 기법을 살펴보고. 이미지를 내용기반으로 분류하고 저장할 수 있는 데이터베이스 시스템을 설계하여 효율적인 의미기반 검색을 지원말 수 있는 모델을 제시한다. 다계층 메타데이타 레이어 구조로 이미지에 대한 개념 지식 모델을 표현하고, 이미지내의 객체를 메타데이타로 표현하여 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 또한, 이미지 내용검색을 지원하기 위한 시스템 구조를 설계하고, 메타데이타가 저장되기 위한 관계형 모델을 스타 스키마의 형태로 제시한다. 제안된 방법은 의미적인 이미지 내용 검색 방법의 지원에 활용될 수 있다.
XBRL은 재무 보고를 비롯한 다양한 비즈니스 보고에서 활용되고 있는 XML 기반 언어로서, 개념들과 이들간의 관계를 정의하여 활용할 수 있다. 비즈니스 보고 프로세스에서 절대적으로 중요한 것이 문법적이고 의미적인 수준에서 보고내용의 일치성과 완전성을 점검하여 제공하는 것이다. XBRL 문서를 제출 받아 이용하는 측에서도 제공받은 것들의 내용을 점검하는 것이 필수적이다. 이 논문에서는 현재 표준화가 진행중인 XBRL Formula를 중심으로, 의미 수준에서 XBRL 문서의 의미제약을 표현하고, 이를 서비스 품질 향상에 이용할 수 있도록 지원하는데 있어서, 대표적인 문제점과 해결방안에 대하여 토의한다.
뉴스 데이터를 구조적으로 분할하고 의미적으로 분류하여 내용별로 세분화하여 검색하는 방법을 제안한다. 구조적 분할은 공간 밝기 분포와 명암도의 불연속성 그리고 시간적인 관계 등 프레임간의 상관 정보를 이용하여 장면을 분할한다. 의미적 분류는 키 프레임에서 추출된 특징 정보를 사전 지식 정보와 비교하여 뉴스 비디오의 세부 내용을 기사별로 분류한다. 뉴스의 진행이 앵커 프레임을 중심으로 주기적으로 반복된다는 특징을 이용하여 앵커 장면과 비 앵커 장면으로 기사를 분류한다. 비 앵커 장면은 연설장면, 인터뷰장면, 일반 장면으로 세분화하고 기사별로 분류하여 검색하도록 한다. 또한 뉴스 아이콘에 의한 요약 검색 기능 그리고 자막 통합 처리에 의한 자막 검색을 하여 뉴스 비디오를 내용별로 분류하고 인덱싱하여 신속하게 뉴스 비디오를 검색할 수 있도록 설계한다.
본 논문에서는 대용량 온라인 이미지 공유 사이트를 적용 도메인으로 하여 이미지 검색의 만족도를 높이고자 태그의 의미적 연관성과 이미지 자체의 내용 정보를 결합하는 이미지 분류 방법을 제안한다. 이미지 검색 및 분류 알고리즘이 플리커와 같은 대용량 이미지 공유 사이트에서 활용될 수 있으려면 실제 웹상의 태깅된 이미지를 대상으로 한 적용이 가능해야 한다. 제안된 알고리즘은 'bag of visual word'기반의 이미지 내용으로 웹 이미지를 분류하기 위한 것으로서, 의미적 연관태그를 이용해 일차 검색된 이미지들을 훈련 데이터로 사용하여 카테고리 모델을 훈련하고, PLSA를 적용하여 평가 이미지들을 분류하는 것이다. 제안된 방법으로 플리커의 웹 이미지들을 대상으로 실험한 결과, 태그 정보를 이용한 기존의 방법에 비해 우수한 검색 정확도 및 재현율을 확인할 수 있었다.
디지털 비디오 정보를 효율적으로 관리 검색하기 위한 내용 기반 검색 시스템을 위해서는 내용정보의 추상화가 필수적이다. 지금까지 비디오의 내용정보의 추상화, 특히 의미적 내용 정보의 추출은 사람에 의한 수동적인 방법에 의존한 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 MPEGgudtlr의 영화 데이터를 대상으로 폭발 장면 자동 추출을 위한 저급 수준 비디오 내용정보의 추상화 방법을 제안하고, 실제 구현을 통하여 그 유용성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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