• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.189-202
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• 2004

본 논문에서는 영상 입력 장치로 입력되는 영상 내의 수많은 정보 중에서 지각적으로 중요하다고 여겨지는 현저한(salient) 영역만을 탐지해내는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인간이 가지고 있는 시각적 주의 기능에 기본 바탕을 두고 있으며, 영상을 구성하고 있는 정보의 특징에 기반을 두고 있다. 가장 먼저 인간의 시각적 주의 기능에 영향을 미친다고 알려져 있는 몇 가지 특징들이 입력되는 영상의 모든 영역에 걸쳐 추출되어 각각의 특징에 해당되는 특징지도들로 형성된다. 이렇게 형성된 각각의 특징지도들을 구성하고 있는 특징 값들은 이들 각각의 국부적인 경쟁력 특성에 의하여 영상의 각 영역에서의 중요도를 나타내는 값으로 변환되어 중요도지도를 형성하게 된다. 이러한 중요도지도들은 모두 통합되어 하나의 현저함지도를 생성하게 된다. 현저함지도는 영상 내 각 장소의 현저함 정도를 미리 계산된 특징들의 공간적 중요도 측정치에 따른 스칼라 값으로 표시함으로써 영상 내에서 가장 현저한 영역을 찾을 수 있도록 가이드 한다. 제안하는 방법에 의해 시스템을 구성하여 실험한 결과, 인간이 중요하다고 여겨지는 주요 영역을 만족스럽게 탐지해 냄을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.459-463
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• 2006

사회가 개인화하고 사용자의 요구가 다양해짐에 따라, 사용자의 감성을 기반으로 하여 서비스를 제공하는 많은 연구와 응용 어플리케이션을 개발되고 있다. 그 중, 시각적인 정보에 대한 인간의 감성은 디자인, 패션, 상품개발과 같은 여러 분야에서 그 중요성이 부각되어 다각적인 측면으로 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나, 그러한 연구들이 아직 괄목할 만한 성과를 내지 못하고 있다. 더욱이, 시각 정보로부터 유용한 요소를 추출하고, 감성을 예측하는 자동화된 시스템이 매우 미흡한 실정이다. 그러므로, 본 연구는 칼라와 텍스처를 자동으로 추출하고 그와 관련된 특정 감성에 대해 효율적으로 예측 가능한 직물감성 예측 신경망 시스템을 개발하였다. 또한 칼라와 텍스처와 같은 시각정보와 감성과의 관계를 규명하고자 각 시각 특징을 입력 값으로 하고, 감성 값을 출력 값으로 하는 신경망을 개발하였고 실험을 통해 각 감성에 따라 칼라와 텍스처 요소가 다르게 영향을 미친다는 사실을 증명할 수 있었다.

• 전자공학회지
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• 제18권10호
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• pp.29-38
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• 1991

제6세대 컴퓨터로 불리는 신경컴퓨터는 학습과 병렬처리에 의해 인간의 두뇌 기능을 모방한다. 인간의 두뇌는 시각 인식, 음성인식, 촉각 감지등 패턴 인식뿐 아니라 인간의 복잡한 신체구조를 시각, 촉각 같은 감각기관의 도움을 얻어 움직이는 중요한 역할도 한다. 바로 이 모터제어(motor control)역시 신경회로가 담당하기 때문에 이를 기계적 신체에 해당하는 로봇 또는 광범위하게 기계, 비행기, 산업공정에 응용하는 것은 매우 자연스럽게 보인다. 이처럼 신경회로가 제어에 응용되는 것을 신경제어(neurocontrol)라 하고 이를 이용한 기계를 지능기계(intelligent machinery)라 한다. 지능기계는 기본적으로 인간처럼 경험축적, 학습, 불확실한 환경에서의 적응, 자기진단 등의 장점을 가지고 있다. 신경회로의 지극히 광범위한 응용분야중 신경제어는 가장 먼저 실현될 가능성이 높다. 실제로 로봇나 공정제어(process control)처럼 복잡한 비선형 시스템의 제어는 다량의 센서 정보에 기초한 실시한 제어를 필수로 하며 이는 신경회로를 사용함으로써 가장 효율적, 경제적으로 구현할 수 있다. 실제로 신경제어는 전세계적으로 이미 시스템 제어에 응용되어 좋은 결과를 내고 있다. 신경회로의 로봇나 자동화 응용은 학술적인 측면에서는 복잡한 비선형 시스템의 지능제어(intelligent control)문제에 대한 신선한 해결책을 마련해줄 뿐 아니라 산업자동화라는 막대한 시장을 뒤로 하고 있어 이론에서 실제에 걸쳐 가장 광범위한 파급효과를 가지는 최첨단 기술로 보여진다. 고부가가치 상품을 통한 국제경쟁력 제고의 차원에서도 정부, 기업 등의 과감한 연구 개발투자가 선행되어야 한다. 특히 이 분야의 연구는 선진국도 최근에 시작한 점으로 보아 정부, 기업이 이에 대한 연구개발 투자를 현명하게 할 경우에 세계적 기술 경쟁력도 확보할 수 있을 것이다. 본 해설에서는 로봇 및 시스템 제어에 관한 기초 이론과 신경회로 적용기술을 소개하고 기존방법과 비교했을 때의 우월성, 전세계적인 응용연구, 국내외 연구개발 현황, 상업화 가능성, 산업계 응용례, 기술상의 문제점, 향후 전망 등을 다루기로 한다.

• 정보와 통신
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• 제9권11호
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• pp.70-79
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• 1992

제6세대 컴퓨터로 불리는 신경컴퓨터는 학습과 병렬처리에 의해 인간의 두뇌 기능을 모방한다. 인간의 두뇌는 시각인식, 음성인식, 촉각감지 등 패턴인식뿐 아니라 인간의 복잡한 신체구조를 시각, 촉각 같은 감각기관의 도움을 얻어 움직이는 중요한 역할도 한다. 바로 이 모터제어(motor control) 역시 신경회로가 담당하기 때문에 이를 기계적 신체에 해당하는 로보트 또는 광범위하게 기계, 비행기, 산업공정에 응용하는 것은 매우 자연스럽게 보인다. 이처럼 신경회로가 제어에 응용되는 것을 신경제어 (neurocontrol)라 하고 이를 이용한 기계를 지능기계(intelligent machinery)라 한다. 지능기계는 기본적으로 인간처럼 경험축적 학습 불확실한 환경에서의 적응 자기진단 등의 장점을 가지고 있다. 신경회로의 지극히 광범위한 응용분야중 신경제어는 가장 먼저 실현될 가능성이 높다. 실제로 로보트나 공정제어(process control)처럼 복잡한 비선형 시스템의 제어는 다량의 센서 정보에 기초한 실시간 제어를 필수로 하며 이는 신경회로를 사용함으로써 가장 효율적, 경제적으로 구현할 수 있다. 실제로 신경제어는 전세계적으로 이미 시스템 제어에 응용되어 좋은 결과를 내고 있다. 신경회로의 로보트나 자동화 응용은 학술적인 측면에서는 복잡한 비선형 시스템의 지능제어 (intelligent control)문제에 대한 신선한 해결책을 마련해줄 뿐 아니라 산업자동화라는 막대한 시장을 뒤로 하고 있어 이론에서 실제에 걸쳐 가장 광범위한 파급효과를 가지는 최첨단 기술로 보여진다. 고부가가치 상품을 통한 국제 경쟁력 제고의 차원에서도 정부, 기업 등의 과감한 연구 개발투자가 선행되어야 한다. 특히 이 분야의 연구는 선진국도 최근에 시작한 점으로 보아 정부, 기업이 이에 대한 연구 개발투자를 현명하게 할 경우에 세계적 기술 경쟁력도 확보할 수 있을 것이다. 본 해설에서는 로보트 및 시스템 제어에 관한 기초 이론을 설명하고 신경회로 적용기술을 소개하고 기존 방법과 비교 했을 때의 우월성, 전세계적인 응용연구, 국내외 연구개발 현황, 상업화 가능성, 산업계 응용례, 기술상의 문제점, 향후 전망 등을 다루기로 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.153-156
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• 2007

인간의 시각 시스템은 선택적 주의 집중에 의해 시각 수용체로 도달되는 많은 물체들 중에서 필요한 정보만을 추출하여 원하는 작업을 수행한다. Itti와 Koch는 시각적 주의를 제어할 수 있는, 신경계를 모방한 계산적 모델을 제안하였으나 조명환경에 고정적인 saliency map을 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 영상에서 ROI(region of interest)을 탐지하기 위한 조명환경에 적응적인 saliency map 모델을 구성하는 기법을 제시한다. 변화하는 환경에서 원하는 특징을 부각시키기 위하여 상황에 적응적인 동적 가중치를 부여한다. 동적 가중치는 conspicuity map에 S.K. Chang이 제안한 PIM(Picture Information Measure)을 적용시켜 정보량을 측정한 후, 이에 따라 정규화된 값을 부여함으로써 구현한다. 제안하는 조명환경에 강인한 적응적인 saliency map 모델 구현의 성능을 얼굴검출 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.135-141
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• 2008

본 논문에서는 공유 비전과 특수한 청각에 의해 감지되는 인간의 공감각 특징을 구별하는 색청 인식을 제안한다. 카메라를 통한 시각적인 분석이 인간의 구조화된 사물 인식에 영향을 주는 것이 가능하다는 점이다. 그래서 시각장애인들이 실제 사물과 유사한 비전을 느낄 수 있도록 하는 방법에 대해 연구해왔다. 우선 특정 장면을 대표하는 영상 데이터에서 객체의 경계가 추출된다. 다음으로, 이미지에서 객체의 위치, 색상 평균 감성, 각 객체의 거리 정보, 그리고 객체 영역의 범위와 같은 4가지 특징을 추출하고, 이들 특징들을 청각적 요소로 사상한다. 청각적 요소는 시각장애인을 위한 시각 인식 형태로 제공된다. 제안된 색청 변환 시스템은 보다 빠르고 세부적인 인지 정보를 제공하고 동시에 감각을 위한 정보를 제공한다. 따라서 이 개념을 시각장애인의 영상 인식에 적용할 경우보다 좋은 결과를 얻을 수 있다.

• 디자인학연구
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• 제20권3호
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• pp.39-48
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• 2007

본 논문은 도시환경의 공공사인시스템의 효율극대화를 위하여 안구운동을 측정하는 공학 심리적 또는 인지 과학적 실험을 통하여 안구운동과 가로세로의 시각흐름 그리고 유전된 문화적. 선험적 도식 그리고 대뇌의 시각 시스템의 차별을 탐색하였다. 따라서 EMR 관측실험과 bitmap counting 방법을 대입함으로서 가장 효율적인 시각디자인 측정을 구할 수 있는 algorithm을 도출하였다. 본 논문에서는 과학적인 실험 Data가 인간의 $\ulcorner$Schema$\lrcorner$ 와 $\ulcorner$Sensory Qualia$\lrcorner$ 에 의해, 차별화와 시각표집(Visual Sampling)의 가변성(Momentum)이 상존함을 알게 되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.289-292
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• 2004

여러 분야에서 다양한 목적으로 인간처럼 생각하는 시스템을 구현하고자 하는 연구가 이루어지고 있다. 인간의 뇌에서 기억을 담당하는 부분은 시각, 청각, 촉각 등의 감각 정보를 이용하여 새로 들어온 정보가 이미 기억된 정보와 같은가를 비교하여 기존 기억에 적용시키거나 새로운 정보로 기억시킨다. 기존의 모델은 ART를 사용하여 그것을 구현하고 반복 학습되지 않는 정보는 잊혀져 버리는 것과 강한 자극과 함께 입력된 정보는 반복 학습되지 않아도 잊혀지지 않는 것이었다. 그 모델을 이용할 경우 모든 감각에 대한 정보들이 전부 한 번에 처리되었기 때문에 감각별로 정보를 차등적으로 조절하여 처리하기가 곤란하였다. 본 논문에서는 이 문제를 개선하기 위해 기존의 ART를 이용한 모델에서 감각 정보를 비교하는 과정을 퍼지 규칙을 도입한 방법으로 교체하고자 한다. 우선 입력받는 감각 정보의 여러 값들을 감각 별로 그룹화 한 후 그룹별로 퍼지 규칙을 이용하여 비교한다. 기억된 정보들을 퍼지 규칙으로 하고 입력된 정보를 이용하여 각각의 규칙에 대한 결과를 낸다. 이 모델에서는 퍼지를 사용하여 기억된 정보에 대한 이해가 쉽고, 기억된 정보를 이용할 때 규칙을 조절하여 적용하는 것으로 상황에 따라 필요한 감각 정보를 알맞게 적용할 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권7B호
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• pp.1370-1377
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• 1999

본 논문에서는 움직임에 따른 인간시각 시스템의 인지 특성을 이용하여 동영상을 효과적으로 압축할 수 있는 기법을 제안한다. 비디오 신호에 대한 인간 시각 인지 특성을 분석하여 큰 이득을 주지 못하는 성분, 즉 인간의 눈에 민감하지 않은 부분을 감축 내지는 제거함으로써 인지 능력에서 볼 때 주관적 화질의 저하 없이 비디오 신호를 낮은 비트율로 압축할 수 있다. 제안된 기법은 움직임이 발생되는 정도와 크기에 매우 의존적으로, 움직임이 많은 비디오 신호에 더욱 적합하나 움직임이 작은 경우에도 적합한 움직임 보상을 통해 높은 이득을 얻기 때문에 모든 영상에 대해서 적용 가능한 방법이다. 몇 가지 영상을 대상으로 한 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 프레임당 21-30:1 정도의 압축하에서 높은 재생화질을 얻을 수 있다.

• 정보학연구
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• 제4권2호
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• pp.69-81
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• 2001

지능형 기본구조에 의존하는 내용기반 정보검색 시스템을 발전시키기 위한 많은 노력들이 진행중이다. 실세계에 존재하는 상황을 구축하고 유지하며, 동적 지식 표현을 실용화하고, 문맥을 이용하고, 그리고 진보된 추론과 학습능력을 이용하여 실세계에 존재하는 상황을 구축하고 유지하는 능력을 지능이라고 간주하여 이 지능을 채택한 진보된 내용기반 정보검색시스템을 제안하였다. 지능의 이러한 요소들은 인간의 지각과 인지에 정합하는 의미적 수준에서 시각 정보를 검색하기 위한 효과적인 시스템을 만들어내기 위해 필요로 하는 것들이다. 본 논문에서는 인간이 가지고 있는 지능과 인지 심리학, 인공지능, 기호학의 분야에 존재하는 지능시스템의 구축에 관련한 연구들을 조사해 본 후, 기존의 내용기반 정보검색 시스템의 능력을 개선하기 위해 본 논문에서 제안한 멀티미디어 지식 표현 모형인 MMNet을 알아보고, 이것을 이용하여 시각 정보를 자동적으로 추출하기 위한 지능형 내용기반검색시스템 모형을 만들어 보았다.