본 연구는 TV 보도에 있어서 영상화면의 서사구조와 의미구조를 밝히고자 한 것이다. TV 보도는 전통적인 언어기사와 영상화면의 복합체로 이루어지는데, 과거에는 영상화면은 언어기사의 단순한 부가물로 간주되었었다. 그러나 현재는 영상화면이 보다 더 중요하게 인식되고 있다. 그렇다면 이러한 영상화면이 지니는 의미는 어떻게 구현되는가 하는 것이 주관심사이다. 따라서 미국에서 발생한 '9 11참사'에 대한 우리 TV 보도를 분석하였다. 그 결과, 영상화면은 언어기사와 유사하게 일정한 서사구조로 이루어지고 있으며, 그러한 서사구조는 특정한 의미를 표출하게 됨을 발견할 수 있었다. 둘째, 영상화면의 의미는 경우에 따라서는 언어기사의 의미를 넘어서는 정도로 표출하고 있으며, 영상화면의 의미가 언어기사의 의미보다도 더욱 중요하게 소구되고 있기도 하다. 셋째, 영상화면이 표현하는 의미는 언어기사가 지니고 있는 의미의 범위, 상상력, 한계 등을 설정해주고 있다. 넷째, 영상화면이 표출하고자 하는 이미지도 언어체계로 구상되기도 하고, 언어체계로 해석되기도 한다는 점을 발견할 수 있었다.
오늘날 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 멀티미디어에 대한 효율적인 관리가 더욱 중요하게 되었다. 특히 동영상과 같은 이미지에서는 특정 이미지를 추출하여 필요한 이미지를 관리하고자 하는 욕구가 증가되어가고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 자료의 효과적인 색인화 및 검색을 위한 동영상 처리를 위한 여러 멀티미디어 의미정보 추출 방법 중 내용 기반 의미 정보 추출 방법을 이용하여 특정 이미지를 검색하고 추출된 이미지만 저장하는 알고리즘을 설계하였다. 입력 영상에서 RGB 정보를 추출한 후 동영상의 모든 프레임을 순차적으로 검사하면서 주 RGB 범위 군집화 방법을 통하여 구성 내용의 위치와 분포를 참조하여 일치여부를 파악하여 입력 영상과 일치하는 동영상을 저장하도록 하였다.
인터넷의 발달로 전자문서가 증가함에 따라, 정보검색기술의 중요성도 함께 증가하게 되었다. 본 연구는 비정형 텍스트 웹 문서로부터 사용자가 요구하는 핵심 의미 지식을 추출하기 위하여 LGG(Local Grammar Graph) 구축에 기반 하여 보다 효율적이고 정확한 지식구축을 가능하게 한다. 주가등락이라는 특정 분야의 패턴을 추출하여 만든 패턴 문법을 사용해서 OWL(Web Ontology Language) 기반의 온톨로지를 구축하였다. 특정 분야의 온톨로지를 구축함으로써 기존 검색에서 할 수 없었던 지식의 의미 검색이 가능하며 나아가 사용자가 원하는 질의에 대한 정보의 추론이 가능할 것이다.
본 연구는 기후변화에 따른 강우현상의 극한화에 대응한 도시치수규모 설정 방안에 대한 연구이다. 발생가능한 모든 강우상태를 강우지속시간과 강우량 매트릭스로 구성하고 모든 강우상태에 대한 침수규모를 사전에 산정한 후 도시침수 상태를 추정하는 2변수(강우량, 강우지속시간) 회귀식을 개발하였다. 치수규모 결정을 위해서 지금까지 사용해 오던 "발생빈도" 기준의 극치통계의 개념적, 공학적 의미를 재해석하여 물리적으로 의미가 있는 "침수 특성치" 기준으로 대전환하자는 것이다. 기술적으로 가능해졌기 때문이다. 도시유역의 침수를 정량적(침수심, 침수면적)으로 모의할 수 있는 방법을 제시하기 위한 침수상태의 기준이 될 침수특성치로는 관로첨두유출량, 최대침수면적, 침수총량, 평균침수심, 특정지점의 최대침수심, 특정지점의 침수지속시간 등 6가지를 선정하였다. 우리나라에서 발생가능한 모든 강우상태에 대한 침수 발생 가능성을 점검하여 침수특성치를 분석하고 해당 유역의 "물리적/사회적 특성"을 고려한 "사회적 합의"에 의해 "감당할 수 있는 피해의 정도"에 맞춘 도시유역 치수계획규모를 설정하는 방안을 확립하는 것이다. 또 결과로 구해지는 다음과 같은 형태의 유역별 침수특성치 산정식(2변수 회귀식)을 각 유역별로 구해 놓으면 기상예보(강우지속시간-강우량)에 따라 유역의 침수 특성치를 쉽게 추정하여 사전에 확립해둔 방재대책을 시행할 수 있게 한다.
이미 국외에서는 WordNet과 같은 의미적 언어자원을 활용한 문서 유사도 측정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 아직 WordNet과 같은 언어자원이 부족하여, 이를 바탕으로 한 문서 유사도 측정 방법이나 그 결과를 활용하는 방법에 관한 연구가 미흡하다. 기존에 국내에서 사용된 문서 유사도 측정법들은 대부분 문서 내에 출현하는 어휘들의 의미에 기반하기 보다는, 그 어휘들의 단순 매칭이나 빈도수를 이용한 가중치 측정법, 또는 가중치를 이용한 중요 어휘 추출방법들 이었다. 이 때문에, 기존의 유사도 측정법들은 문서의 문맥정보를 포함하지 못하고, 어휘의 빈도를 구하기 위하여 대용량의 문서집합에 의존적이며, 또한 특정 개념(의미)을 다른 어휘로 표현하거나, 유사/관련 어휘가 사용된 유사 문서에 대한 처리가 미흡하였다. 본 논문에서는 이에 착안하여 한국어 어휘 의미망인 U-WIN과 문맥에 사용된 어휘들의 overlap 정보를 사용하여, 단순히 어휘에 기반하지 않고, 기본적인 문맥정보를 활용하며, 어휘의 의미에 기반을 둔 문서유사도 측정법을 제안한다.
인터넷 상의 정보교환을 위한 국제표준인 XML은 여러 분야의 응용에 사용되며 응용의 특성에 따라 다양한 형태의 구조로 정의되어 사용된다. 이러한 XML은 응용에 따라 의미적으로 유사한 정보라 하더라도 서로 다른 구조정보를 가질 수 있으며 때로는 스키마(DTD)가 없는 XML문서 형태로 존재하기도 한다. 그 결과 특정 영역(동일 스키마 따르는)의 응용들 사이의 통합은 용이해 졌으나 서로 다른 영역 또는 영역에서 소외된 응용과의 통합은 여전히 문제로 남아있다. 본 연구에서는 대부분의 XML문서는 구조정보에 의미를 내포하고 있다는 특성을 고려하여 문서의 구조정보만을 이용하여 서로 다른 영역의 정보들 사이의 유사성을 판단하고 이를 이용하여 의미적으로 유사한 정보를 찾는다. 또한 XML 문서의 특성을 고려하여 보다 정확한 유사정보를 찾기 위하여 처리의 단위를 정의하고 이를 기반으로 프로토타입 시스템을 구현하였다.
'서치 방지 단어'는 SNS 상에서 사용자들이 작성한 문서의 검색 및 수집을 피하기 위하여 사용하는 변이형을 뜻한다. 하나의 검색 키워드가 있다면 그와 같은 대상을 나타내는 변이형이 여러 형태로 존재할 수 있으며, 이들 변이형에 대한 검색 결과를 함께 수집할 수 있다면 데이터 확보가 중요하게 작용하는 다양한 연구에 큰 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 특정 단어가 주어진 키워드로부터 의미 벡터 상의 거리가 가까울수록, 그리고 주어진 키워드와 비슷한 음성적 형태 즉 발음을 가질수록, 해당 키워드의 변이형일 가능성이 높을 것이라고 가정하였다. 이에 따라 단어 임베딩을 이용한 의미 유사도와 최소 편집 거리를 응용한 음성적 유사도를 이용하여 주어진 검색 키워드와 유사한 변이형들을 제안하고자 하였다. 그 결과 구성된 변이형 후보의 목록에는 다양한 형태의 단어들이 포함되었으며, 이들 중 다수가 실제 SNS 상에서 같은 의미로 사용되고 있음이 확인되었다.
실제 데이터들은 압축이 필요할 정도로 큰 경우가 종종 있다. 일반적인 구조론적 데이터 압축 방법은 테이블을 긴 바이트 스트링으로 취급하여 바이트 레벨에서 압축을 시도한다. 이런 경우에 보통 압축의 효율과 검색의 용이성(특정 레코드의 애프리뷰트 값을 찾아내기 위해 압축을 풀어야 하는 부분의 크기)사이에 교환관계가 발생한다. 이런 점에서 검색을 위해 압축을 풀 필요가 없는 의미론적 압축 방법이 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 기존의 파시클(fascicle) 알고리즘을 개선하는 새로운 의미론적 알고리즘을 제시하고 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 우수성을 입증한다.
효과적인 이미지 검색을 위하여, 이미지의 저수준 시각 정보로부터 고수준 의미 정보를 추출하는 기술에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 최근에는 Support Vector Machine과 같은 기계 학습 기법을 이용한 이미지 어노테이션 시스템의 개발이 활발히 진행중이이다. 그러나 기존의 연구들은 단편적인 이미지 정보만을 추출함에도 불구하고, 그 성능이 여전히 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 Support Vector Machine과 온톨로지를 이용하여 이미지의 다양한 정보를 효과적으로 추출 및 기술할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히 온톨로지는 특정 도메인의 상세한 지식 표현과 추론을 위한 지식베이스로서, 본 논문에서는 Support Vector Machine을 이용하여 이미지 안에 존재하는 객체들의 컨셉을 판별하고 이미지 어노테이션 온톨로지와 생태계 온톨로지를 이용하여 공간 관계, 천적 관계와 같은 객체간 의미 관계를 자동적 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다.
'서치 방지 단어'는 SNS 상에서 사용자들이 작성한 문서의 검색 및 수집을 피하기 위하여 사용하는 변이형을 뜻한다. 하나의 검색 키워드가 있다면 그와 같은 대상을 나타내는 변이형이 여러 형태로 존재할 수 있으며, 이들 변이형에 대한 검색 결과를 함께 수집할 수 있다면 데이터 확보가 중요하게 작용하는 다양한 연구에 큰 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 특정 단어가 주어진 키워드로부터 의미 벡터 상의 거리가 가까울수록, 그리고 주어진 키워드와 비슷한 음성적 형태 즉 발음을 가질수록, 해당 키워드의 변이형일 가능성이 높을 것이라고 가정하였다. 이에 따라 단어 임베딩을 이용한 의미 유사도와 최소 편집 거리를 응용한 음성적 유사도를 이용하여 주어진 검색 키워드와 유사한 변이형들을 제안하고자 하였다. 그 결과 구성된 변이형 후보의 목록에는 다양한 형태의 단어들이 포함되었으며, 이들 중 다수가 실제 SNS 상에서 같은 의미로 사용되고 있음이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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