지금까지 만들어지고 있는 실내공간데이터는 공간적 활용을 위한 데이터라고 하기 보다는 삼각분할로 표현된 3DS나 COLLADA 형식의 가시화 데이터이다. 의미 있는 공간분석이나 실내응용서비스를 개발하기 위하여서는 단순히 삼각분할로 만들어진 가시화데이터가 아니라 의미적 공간정보가 필요하다. OGC (Open Geospatial Consortium) 표준인 IndoorGML(Indoor Geographic Markup Language)은 가시화가 아니라 실내공간 분석을 비롯한 다양한 응용을 위하여 만들어진 공간데이터 형식이다. 따라서 삼각분할로 표현된 3DS나 COLLADA형식의 실내 공간데이터를 OGC IndoorGML 형식으로 변환하는 것은 중요한 작업이 된다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여, 삼각분할 형식으로 표현된 원시 실내 공간데이터를 기하, 위상, 그리고 의미적으로 유용한 IndoorGML로 변환하는 방법을 제시한다. 또한 이 변환 방법의 타당성을 위하여 개발된 도구도 함께 소개한다. 실제 데이터를 통한 실험을 통하여 이 방법과 개발된 도구를 검증하였다.
문서 분할 기법은 문서 내에 존재하는 다양한 주제들을 자동적으로 추출하는 기법이다. 이 분야의 연구는 크게 사전적 관계에 근거한 기법과 통계적 데이터에 근거한 기법으로 나누어져 연구되어 왔다. 사전적 관계에 의한 기법은 단어들의 사전적 의미와 관계에 근거한 기법이고 통계적 데이터에 의한 기법은 주로 단어들의 분포를 이용한 기법이다. 여기에는 몇가지 문제점이 있는데 사전적 관계에 근거한 경우에는 분산된 주제들을 통합하여 추출하기 어렵고. 통계적 데이터에 근거한 기법은 정확한 주제의 개수를 찾기 어렵다는 점이다. 본 논문에서는 계층적 개념 트리를 이용하여 보다 정확한 개수의 주제들을 찾아낼 수 있는 문서 분할 기법에 대해 소개 하고자 한다.
본 논문은 K-means과 비음수 행렬 분해(NMF)를 이용하여 주제기반의 다중문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안방법은 비음수 행렬 분해를 이용하여 가중치가 부여된 용어-문장 행렬을 희소(Sparse)한 비음수 의미특징 행렬과 비음수 변수 행렬로 분해함으로써 직관적으로 이해할 수 있는 형태의 의미적 특징을 추출할 수 있고, 주제와 의미특징간의 유사도에 가중치를 부여하여 유사도는 높으나 실제 의미 없는 문장이 추출되는 것을 막는다. 또한 K-means 군집을 이용하여 문장에 포함된 노이즈를 제거함으로써 문서의 의미가 요약에 편향되게 반영하는 것을 피할 수 있고, 추출된 문장에 부여된 순위순서대로 정렬하여 보여 줌으로써 응집성을 높인다. 실험 결과 제안방법이 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
본 논문은 사용자의 입력, 색상 및 깊이 정보를 이용한 의미론적 물체 분할 방법을 제안한다. 의미있는 영역을 깊이영상에서 유사한 깊이 정보와 사용자 스트로크 입력의 중심에 위치한다고 가정한다. 제안된 방법은 스트로크 입력을 이용하여 관심 영역을 설정하고, 색상과 깊이 정보를 이용하여 의미있는 영역을 검출한다. 구체적으로 제안방법은 관심영역에 대해 색상과 깊이 정보를 이용한 과분할 과정과 과분할 영역에 대해 깊이 정보를 이용한 의미론적 물체 추출과정으로 구성되어 있다. 과분할 과정에서 적응적 임계값 적용 및 형태학적 기울기에 대한 적응적인 가중치 적용을 통한 마커 추출 방법을 제안하였다. 의미론적 물체 추출과정에서는 관심영역의 가장자리 영역에서 내부 영역으로의 순서대로 전체 깊이의 평균과 차이를 이용하여 추출하고자 하는 물체 영역인지 아닌지를 결정하도록 하였다. 실험 결과에서 제안한 방법이 효과적으로 의미있는 물체 추출 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
뉴스나 드라마, 영화 등의 비디오에 대한 검색 시 일반 사용자의 요구에 가장 잘 부합되는 결과를 얻기 위해 비디오 데이터의 의미적 분석과 색인을 만드는 것이 필요하다. 일반적으로 음성신호가 비디오 데이터의 내용을 잘 나타내고 비디오와 동기가 이루어져 있으므로, 내용기반 검색을 위한 비디오 데이터 분할에 효율적으로 이용될 수 있다 본 논문에서는 캡션 정보가 주어지는 방송뉴스 프로그램을 대상으로 효율적인 검색, 색인을 위한 비디오 데이터의 분할에 음성인식기술을 적용하는 방법을 제안하고 그에 따른 실험결과를 제시한다.
우리나라는 식수의 90% 이상을 지표수로부터 얻고 있다. 그만큼 식수를 위한 취수가 외부의 위험에 노출되어 있음을 의미한다. 원칙적으로 어떠한 대기오염물질의 침적도 수질에 영향을 미칠 수 있다 황과 질소분은 대표적인 산성물질로 수질을 산성화시킬 수 있다 그러나 우리나라 주요 하천과 호소는 적지 않은 양의 산성물질 침적에도 불구하고 pH는 상수원수 등급기준인 6.5-8.5사이로 양호하다 (환경부, 2001). 하천, 호소의 완충 능력이 침적에 비하여 충분함을 의미하나 구체적 메커니즘은 분명치 않다. (중략)
본 논문에서는 비디오 스트림 서버에서 의미 기반 검색을 가능하게 하기 위하여 대용량 스트림 데이터를 효과적으로 표현하고 저장하는 기법을 제시한다. 비디오 스트림 내의 각 프레임을 다차원 공간상의 점으로 사상함으로써 비디오 스트림은 다차원 시퀀스(multidimensional sequence)로 표현되고, 이 시퀀스는 다시 비디오 세그먼트로 분할된다. 분할된 세그먼트로부터 정적인 특성과 연속된 프레임의 움직임을 나타내는 트랜드 벡터(trend vector)등의 의미 정보를 추출하여 모델링 함으로서 스트림 데이터를 효과적으로 표현한다. 또한 제안된 기법은 효율적인 검색을 위하여 비디오 세그먼트를 인덱싱하고 저장하는 방법을 제공함으로써 공간 사용의 효율성을 높이고 신속한 검색을 가능하게 한다.
본 논문에서는 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의를 분석하고 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 사용자가 선택함으로써 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 특징기반 검색의 질의 이미지가 되고 인덱싱 에이전트는 제안하는 다중 분할 칼라 히스토그램 기법을 통해 질의 이미지와 데이터베이스의 키 프레임들을 비교한 후 가장 유사한 키 프레임 이미지를 검색하여 사용자에게 디스플레이한다. 제안하여 구현된 시스템은 현저히 향상된 성능을 보였다.
본 논문은 wavelet 기반의 watershed를 이용한 효율적인 영상 분할을 기법을 제안한다. 영상 분할을 위해 입력 영상을 wavelet transform을 사용하여 low-resolution 영상을 생성한 후 watershed 알고리즘을 이용해 분할하고, 이를 Inverse wavelet transform함으로써 원 영상으로 복원한다. 복원된 영상을 의미 있는 영역들로 분할하기 위해 wavelet 특징값의 유사성을 두 인접한 영역에 비교하여 병합한다. 실험 결과 제안한 방법은 영상의 잡음에 대한 강인함과 영상의 과분할 문제를 해결할 수 있다.
기존의 비디오 구조화 기법은 주로 샷 또는 샷 그룹 레벨에서 이루어져 왔다. 그러나 이러한 샷 레벨 구조는 사용자에게 의미(semantics)를 충분히 전달할 수 없는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해, 최근 샷 보다 상위 레벨 구조인 비디오 씬 분할에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 샷 레벨 구조의 단점을 극복하기 위해서 칼라와 모션 특징을 기반으로 한 비디오 씬 분할 기법을 제안한다. 샷 내의 다양한 칼라 분포를 반영하기 위해서 각 샷을 sub-shot으로 재분할하고, 이를 이용해 대표 프레임을 추출한다. 샷 내의 모션 특징은 MPEG-1 비디오 내의 모션 벡터를 이용한다. 유사한 컨텐트를 가지고 있는 샷을 찾기 위해서 탐색 구간내의 모션 특성을 반영한 적응적 가중치를 칼라와 모션 특징에 적용한다. 실험 결과 비교를 통해 씬의 과다 분할이나 의미 반영 면에서 기존의 씬 분할 기법보다 우수함을 보였다. 제안된 기법은 비디오를 의미 있는 계층 구조로 분할해서, 사용자에게 의미를 반영하는 씬 단위로의 브라우징이나 검색을 가능케 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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