본 논문에서는 감성에 기반한 장면단위 비디오 검색방법을 제안한다 먼저 특정 줄거리를 담은 장면 비디오 클립에서 급진적/점진적 샷 경계 검출 후. "평균 색상 히스토그램", "평균 자기", "평균 에지 히스토그램", "평균 샷 시간", "점진적 샷 변화율"의 5가지 특징을 추출하고, 이 특징과 사람이 막연하게 가지고 있는 감성공간과의 매핑을 대화형 유전자 알고리즘(IGA, Interactive Genetic Algorithm)을 통하여 실현한다. 제안된 검색 알고리즘은 초기 모집단 비디오들에 대해 찾고자 하는 감성을 내포하고 있는 비디오를 선택하면 선택된 비디오들에서 추출된 특징 벡터를 염색체로 간주하고 이에 대해 교차연산(crossover)을 적용한다. 다음에 새롭게 생성된 염색체들과 특징벡터로 색인된 데이타베이스 비디오들간에 유사도 함수에 의해 가장 유사한 비디오들을 검색하여 다음 세대의 집단으로 제시한다. 이와 같은 과정을 여러 세대에 걸쳐서 실행하여 사용자가 가지고 있는 감성을 내포하는 비디오 집단들을 얻게 된다 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해, 300개의 광고 비디오 클립들에 대해 "action", "excitement", "suspense", "quietness", "relaxation", "happiness" 의 감성을 가진 비디오를 검색한 결과 평균 70%의 만족도를 얻을 수 있었다.
검정콩을 이용하여 제조된 청국장의 기능적 특성을 평가하기 위하여 검정콩 청국장의 메탄올 추출물에 대한 몇가지 기초적인 생리활성과 발효중 phytoestrogen화합물(daidzein, genistein)의 함량변화를 조사하였다. 대두 청국장의 추출물은 대부분의 시험균주에 대하여 거의 항균활성이 없거나 약하게 나타났으나, 검정콩 청국장의 추출물은 시험균주 모두에서 항균활성을 나타내었다. 특히, 소립 검정콩의 청국장 추출물의 항균활성이 대립 검정콩보다 강하였다. 대립 및 소립 검정콩 청국장의 수소공여능은 각각 76.4및 75.5%로서 대두 청국장의 67.3%에 비하여 더 높게 나타났다. 또한 아질산염 소거능은 각 청국장 추출물에서 대조구에 비하여 모두 90%이상을 나타내었다. Linoleic acid에 대한 과산화물 및 흰쥐의 간 지질에 대한 TBA의 수치는 청국장의 추출물을 첨가한 시험구가 첨가하지 않은 대조구에 비하여 낮았으며, 그 항산화 효과는 소립 검정콩, 대립 검정콩 및 대두 청국장의 추출물 순이었다. Daidzein 및 genistein의 함량은 청국장 발효중 점진적으로 증가하였으며, 대두 청국장에 비하여 검정콩 청국장의 함량이 훨씬 높았고, 대립 검정콩이 소립 검정콩으로 제조한 청국장의 함량보다 높게 나타났다. 또한 genistein 함량은 대체로 daidzein 함량의 2배정도였다.
인삼추출물(100∼400 ppm)로 콩을 발아시켜 4일간 재배한 콩나물의 생육특성, 아미노산, 유기산 및 유리당 함량의 변화를 조사하였다. 인삼추출물은 콩나물의 길이 및 무게증가에 효과적이었다. 총 아미노산 함량은 100 ppm에서 3일간 재배하였을 때가 가장 높았고, 추출물의 농도가 높을수록 그 함량이 많아졌다. 또한 재배일수가 길어질수록 aspartic acid 함량은 증가하지만, glutamic acid 함량은 오히려 감소하는 경향을 나타내었다. 총 유리당은 재배일수가 증가할수록 많아졌으나, 농도별로는 일정한 경향이 나타나지 않았다. Sucrose는 대조구에서 점진적으로 감소하였고, 추출물 처리구는 3일까지는 증가하다가 그 이후는 감소하였으며, 다른 유리당은 4일까지 지속적으로 증가하였다. 총 유기산은 인삼추출물 200 ppm으로 발아시켜 3일 동안 재배한 콩나물이 가장 많은 함량을 나타내었다. 그 중에서 phytic acid가 가장 많았으며, 총 유기산의 45∼60% 정도를 차지하였다. 결론적으로 인삼 추출물을 콩의 발아액으로 활용하면, 콩나물의 성장촉진, 아미노산, 유기산 및 유리당 함량의 증진에 효과가 있는 것으로 나타났다.
TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 다국적 언어의 문자 인식은 표준패턴의 구조적 분석이 쉽지 않을 뿐만 아니라 학습패턴 집합의 규모와 특징의 수가 증가함으로 인하여 특징추출 및 인식 과정에서 방대한 계산량이 요구된다. 이에 본 연구에서는 학습 데이터에 포함되는 다량의 특징 집합으로부터 인식에 필요한 효과적인 특징을 선별함으로써 패턴 분류기의 효율성을 개선하기 위한 방법론을 고찰한다. 이를 위하여 수정된 형태의 Adaboost 기법을 제안하고 이를 적용한 실험 결과로부터 그 유용성을 고찰한다. 제안된 알고리즘은 초기의 특징 집합을 취약한 성능을 갖는 다수의 분류기(classifier)로서 고려하며, 이로부터 반복학습을 통하여 개선된 분류기를 점진적으로 선별해 나가게 된다. 학습의 원리는 주어진 학습패턴 집합에 기초하여 일종의 교사학습(supervised learning) 방식으로 이루어진다. 각 패턴에 할당된 가중치 값은 각 단계에서 산출되는 분류결과에 따라 적응적으로 수정되어 반복학습이 진행됨에 따라 점차 보완적 성능을 갖는 분류기를 선택할 수 있게 한다. 즉, 주어진 각 학습패턴에 대하여 초기에 균등한 가중치가 부여되며, 반복학습의 각 단계에서 적용되는 분류기의 출력을 분석하여 오분류된 패턴의 가중치 분포를 증가시켜 나간다. 본 연구에서는 실제 응용으로서 OSD 메뉴검증 시스템을 대상으로 제안된 이론을 적용하고 그 타당성을 평가한다.
이 논문에서는 XML 문서에 대한 효율적인 검색과 통합을 위한 기초연구로써 XML 문서들에 대한 구조 중심의 클러스터링 기법을 제안한다. 기존 연구에서 문서간의 구조적 유사도를 기반으로 클러스터를 형성해 가는 것과는 다르게 많은 데이타를 빠르게 처리할 수 있는 트랜잭션 데이타를 취급하는 알고리즘을 변형하여 적용한다. 각 클러스터에 포함되어 있는 항목들에 대한 누적 분포를 나타내는 히스토그램을 이용하여 전체적인 클러스터링의 응집도를 고려하는 클러스터링을 수행한다. 기존 연구와의 실험을 통해 클러스터링 처리 시간의 향상과 양질의 클러스터를 생성하는 것을 알 수 있었다.
디지털 영상의 저작권 보호를 위한 기존의 워터마킹 기법들은 기하학적인 왜곡에 약하며 인위적으로 변형되었는지 여부를 검출하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 기하학적인 왜곡에 강건한 워터마킹 기법과 디지털 영상의 무결성을 검사하는 인증 기법을 제안한다. 워터마킹 기법에서는 원 영상을 콤플렉스 웨이블릿 변환하여 위상 성분에 워터마크를 삽입하며 워터마크가 삽입된 영상으로부터 점진적으로 워터마크를 추출한다. 추출된 워터마크와 원 워터마크의 상관관계를 비교하여 임계값보다 크면 해당 워터마크의 소유자는 영상에 대한 저작권을 주장할 수 있다. 디지털 영상의 인증 기법에서는 EZW(Embedded Zerotree Wavelet)을 이용하여 워터마크가 삽입된 영상의 인증코드를 생성한다. 생성된 인증 코드와 배포된 영상의 인증 코드를 비교하여 임계값보다 크면 인위적인 조작이 없다고 간주한다. 성능평가를 통하여 본 논문에서 제안한 저작권 보호 방법이 기하학적인 왜곡에 강건하였으며 워터마크된 영상이 인위적으로 변형되었는지 여부를 알 수 있었다.
"이산적으로 정의된 수평단면으로부터 광체의 3차원 형태를 생성하는 3D Modeler"시스템을 사용하여 국내의 한 광산에서 개발중인 실제 광체의 모델링을 수행하였다. 이 프로그램을 사용하면 다양한 공간정보를 쉽게 종합하여 모델링을 할 수 있다. 모델링의 결과는 인접한 단면사이를 연결하는 제어점들의 설정에 크게 좌우된다. 제어점의 설정은 단면간의 기하학적 유사성과 광체의 지질학적인 특성 등을 고려하여 작성한다. 작성된 모델은 광체를 3차원적으로 도시하거나 또는 임의의 단면을 추출하여 검토할 수 있으며 이 단면을 수정하여 다시 모델링함으로써 점진적으로 사용자가 원하는 형태의 모델을 구축할 수 있다.
본 연구는 2007년 개정 교육과정에서 도입된 자유탐구활동의 지도방안에 대한 시사점을 얻기 위하여 중학생의 소집단 자유탐구 활동 중 물리 영역 탐구문제 구성과정을 변인의 추출 및 명료화의 관점에서 분석하였으며, 변인의 명료화가 진행되는 단계에서 학생의 어려움을 조사하였다. 본 연구의 참여 학생은 서울 소재 대학 영재원 과학반 소속 중학생 4명이며 '계란낙하'라는 하나의 주제를 가지고 13차시, 30시간동안 자유탐구활동을 진행하였다. 학생들의 탐구문제 구성에서 나타난 변인의 추출 및 명료화 과정을 분석하기 위하여 선행연구를 토대로 변인 추출의 수준 및 변인의 명료화 수준에 대한 분석틀을 제안하였다. 학생들은 과학적 탐구의 과정을 반복적이고 점진적으로 수행하면서 탐구문제를 5차례 변경하였다. 종속변인이 독립변인보다 먼전 추출되었으며 변인 추출의 수준 및 명료화의 수준도 높게 나타났다. 학생들은 여러 종류의 독립변인들을 외연적 수준에서 추출하는 것으로 나타났는데, 이는 학생들은 이론적 설명 모형의 부재로 중요한 독립변인을 추출하는 것을 어려워하며 그 때문에 독립변인과 통제변인을 구분하지 못하는 현상도 함께 나타나는 것으로 해석할 수 있다. 학생들은 탐구주제의 선택 뿐 만 아니라 종속변인과 독립변인의 추출 및 정의하는데 현실적 여건에 의해 제약을 받는 것으로 나타났다. 또한 학생들은 종속변인이나 독립변인을 추출하는데 있어서 모두 감각적인 현상이나 외연적 특성인 깨지는 것, 높이 등이 부각되는 것으로 판단되었다. 종속변인의 이론적 정의나 조작적 정의를 하는데 있어서 해당 지식이 부족하여 어려움을 겪었으며, 그 결과 해당하는 변인의 과학 사전적 정의를 이해해도 해당 탐구상황에 적용하여 설명모형을 만들어내지는 못하였는데, 이는 이후 독립변인 및 통제 변인을 추출하는데 영향을 준 것으로 판단된다. 이론적 설명모형의 부재는 학생들의 이론적 배경에 대한 이해의 부족에서도 비롯되지만, 과학적 탐구가 시행착오적인 해보기나 무작정적인 변인사이의 관계 설정하기가 아닌 이론에 근거한 실증적 활동이라는 인식이 부족한 것에 기인한다고 판단할 수 있다.
그림자 제거는 객체 추적 및 검출 등 영상처리 기술의 핵심 전처리 요소이다. 최근 심층 합성곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 기반의 영상 인식 기술이 발전함에 따라 심층 학습을 이용한 그림자 제거 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 자기 주의 증류(Self Attention Distillation)를 이용하여 심층 특징을 추출하는 새로운 그림자 제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 층에서 추출된 그림자 검출 결과를 하향식 증류를 통해 점진적으로 정제한다. 특히, 그림자 검출 결과에 대한 정답을 이용하지 않고 그림자 제거를 위한 문맥적 정보를 형성함으로써 효율적인 심층 신경망 학습을 수행한다. 그림자 제거를 위한 다양한 데이터 셋에 대한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 실제 환경에서 발생한 그림자 제거에 효과적임을 보인다.
한반도의 지형적 특성을 설명하기 위해서는 한반도가 경험해온 지반운동의 공간적 분포와 그 원인을 파악하는 작업이 선행되어야 한다. 지리학계에서는 지난 반세기 동안, 지반운동과 관련된 각종 지형요소들(경동성지형, 침식면, 평탄면, 하안단구, 해안단구 등)을 대상으로 활발한 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 아직까지도 한반도의 지반운동의 특성에 대한 이해는 극히 제한되어 있다. 이 연구는 수치고도모델(Digital Elevation Model)의 분석을 통해 한반도에서 일어난 지반운동의 공간적인 분포특성을 규명하는 것이 목적이다. 먼저 지반운동과 지표삭박작용간의 상관관계를 이론적으로 검토한 뒤, 과거 존재했을 것으로 추정되는 지형면을 추출하는 일련의 지형분석기법을 개발하였다. 개발된 기법은 유역분수계의 고도가 삭박이 이루어지기 전의 지형특성을 지시해주는 증거로 가정한 뒤, DEM으로부터 과거의 지형면(준지형면)들을 추출하는 것이었다. DEM으로부터 추출된 준지형면들은 뚜렷한 공간적 패턴을 보여줌과 동시에 일정한 방향성을 보여준다. 준지형면들을 서로 연결한 한 선을 이 연구에서는 준지형면축으로 규정하였다. 준지형면축은 다시 지반운동의 융기축을 지시해주는 융기준지형면축과, 융기와 더불어 진행되는 삭박작용에 의해 계단상의 준지형면이 관찰되는 침식준지형면축으로 구분하였다. 한반도에서는 모두 13개의 준지형면축이 나타나며, 이들의 방향성과 길이, 그리고 상대적인 융기량은 지역별로 큰 차이를 보였다. 준지형면의 분포와 준지형면축의 특성을 종합적으로 고려한 결과, 한반도를 구성하는 4개의 지반운동구를 확인할 수 있었다. 이 연구에서는 이들을 각각 북부지반운동구, 중부지반운동구, 남부지반운동구, 그리고 동해안지반운동구로 명명하였다. 북부지반운동구는 개마고원을 중심으로 지역적인 융기를 경험하였으며, 서쪽과 동쪽, 그리고 남쪽방향으로는 점진적인 융기량의 감소를 보인다. 중부지반운동구는 동해에 면한 태백산축이 원호형으로 급격한 융기를 보인 반면, 서해안쪽으로는 점진적인 융기량의 감소를 보여준다. 남부지반운동구는 이 지역을 수직으로 관통하는 덕유산-지리산을 중심으로 한 융기축을 중심으로 서측보다는 동측의 융기량이 높은 비대칭적 지반운동의 특성을 보여준다. 남동부해안지역과 길주-명천지구대를 중심으로는 비교적 최근까지도 활발한 지반운동을 보이는 동해안지반운동구가 나타나고 있다. 이 연구는 한반도가 경험해왔던 지반운동의 공간적 차이를 가시적으로 보여주고 있어, 한반도의 장기적인 지형발달과 지역적인 지형특색의 차이를 설명하는데 유용한 기초자료를 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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