인스턴스 기반 학습의 대표적인 알고리즘인 k-NK(K-Nearest Neighbors)은 단순히 전체 학습패턴을 메모리에 저장한 다음, 분류할 때 학습 패턴들과의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 테스트 패턴을 분류한다. K-NN 기법은 만족할 만한 분류성능을 보여주지만, 학습패턴의 개수가 늘어나면 메모리와 분류 시간이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 그러므로, 메모리의 효율적 사용과 분류 시간을 단축시키기 위한 다양한 연구들이 발표되었으며, 그 대표적인 예로 NGE(Nested Generalized Exemplar) 이론을 들 수 있다. 본 논문에서는 학습패턴의 집합으로부터 대표패턴을 생성하는 RPA(Recursive Partition Averaging)기법과 점진적으로 대표패턴을 추출하는 IRPA(Incremental RPA)기법을 제안하였다. RPA기법은 전체 학습패턴의 공간을 재귀적으로 분할하면서 대표패턴을 생성하며, IRPA 기법은 RPA 기법의 특성상 패턴의 특징 개수가 많은 경우, 과도한 분할로 인하여 생성되는 많은 개수의 대표패턴을 줄이기 위하여 점진적으로 대표패턴을 추출하는 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴을 이용하석 유사한 분류 성능을 보여주며, NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여준다.
본 논문에서는 비디오 영상에서 장면 전환을 검출하는 알고리듬을 제안한다. 장면 전환 검출은 비디오 프레임 사이의 유사도를 측정하여 이루어 진다. 유사도는 비디오 영상의 특성을 나타내는 지표를 추출하고 이를 비교함으로써 얻어진다. 비디오 영상의 특성 지표는 비디오 영상 전체에서 추출하는 것이 일반적이나 제안하는 알고리듬에서는 비디오 영상에서 강한 에지 부분을 포함하는 여러개의 블록에서만 추출된다. 이렇게 함으로써 배경보다 더 중요한 정보를 가진 에지 주변의 칼라 변화에 집중하는 효과를 얻게된다. 실험 결과는 강한 에지 블록에서 얻은 지표가 점진적 장면 전환(dissolve, wipe) 검출에 효과적임을 보여준다. 제안하는 알고리듬은 또한 Cut탐지에도 비교적 좋은 성능을 보인다. 그리고 Fade-in/out을 간단하면서 효과적으로 탐지할 수 있는 방법을 제시한다.
에너지 자원의 부족이 점진적으로 증가할 것이라는 전망과 함께 재생가능한 대체 에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 잠재적인 재생가능에너지의 보고인 대양으로부터 에너지를 추출하는 방법을 고안하는 노력이 증가하고 있다. 본 논문은 해양 파랑, 조석, 온도차, 해류 등의 해양 신재생에너지 자원의 추출 및 변환의 연구동향을 요약 검토하였다. 각각의 에너지 추출과 변환 기술을 사례별로 논의하였다.
신경망이 만들어내는 출력에 대한 정보는 수치적으로 분산되어 신경망에 저장되므로, 인간이 직접 해석하기가 힘들다. 본 논문에서는 LRE(link rule extraction)기법인 NofM 알고리즘의 6단계 중에서 초기 단계인 가중치 군집화 단계를 개선하여 추출되는 규칙들의 전제부에 들어가는 규칙 조건들의 수를 조절함으로써, 추출된 규칙이 입력 특성에 대한 정보를 과잉 일반화하거나, 과잉 구체화하는 것을 피할 수 있음을 실험을 통해 보였다. 일반적으로 NofM 알고리즘에서 가중치들을 군집화한 때는 Join 알고리즘을 사용하는데, 본 논문에서는 Join 알고리즘의 Join condition을 0.05부터 0.25까지 0.05씩 점진적으로 확대하여 클러스터링을 하여줌으로써 신경망의 출력에 중요한 역할을 하는 가중치들을 효과적으로 군집화함을 보였다.
XML은 정보 관리와 데이타 교환에서 점차로 더 중요해지고 있다. 효율적인 구조 검색과 문서 통합을 위한 기초 과정은 유사한 구조를 갖는 문서를 클러스터링 하는 것이다. 이것은 구조가 다른 전체 문서를 대상으로 검색하는 것보다 더 신속하고 유연성을 제공하기 때문이다. 따라서 이 논문에서는 XML 문서의 구조 검색과 통합에 유용한 유사 구조기반의 점진적 클러스터링 기법을 제안한다. 기존의 문서 클러스터링에서 벡터를 이용한 문서의 유사도에 의해 클러스터를 형성하는 것과는 다르게 우리는 대량의 데이타에 유연하게 적용할 수 있는 트랜잭션 데이타를 위한 클러스터링 알고리즘을 사용하였다. 제안 기법은 먼저 순차 패턴 알고리즘을 이용하여 XML 문서의 대표 구조를 추출한다. 그리고 문서를 하나의 트랜잭션으로, 문서의 대표구조를 트랜잭션의 항목으로 간주하여 유사 구조 항목 기반의 점진적인 클러스터링을 수행한다. 아울러, 클러스터의 응집도와 클러스터간의 유사도를 정의하였고, 이를 이용하여 기존 연구와의 실험에 대한 분석을 통해 제안 기법의 효율성을 분석하였다.
본 논문에서는 학습 자료로부터 비선형 특징추출과 분류를 위한 점진적인 커널 주성분 분석 방법(IKPCA)을 제안한다. 일괄처리 방식의 커널 주성분 분석 방법은 학습 자료의 크기가 클 경우 과도한 계산량이 문제가 된다. 또한 새로 추가 되는 학습 자료가 있을 경우 고유벡터를 계산하기 위해 고유공간 전체를 다시 계산해야 하는 문제점이 있다. IKPCA는 이러한 문제점들을 고유공간 모델의 점진적인 계산과 경험 커널사상에 의해 해결하였다. IKPCA는 일괄처리방식의 커널 주성분 분석에 비해 기억공간 요구량에 있어 효율적이며 학습 자료의 재학습에 의해 성능을 쉽게 향상시킬 수 있다. 비선형 자료에 대한 실험을 통해 IKPCA는 일괄처리방식의 커널 주성분 분석 방법에 비해 특징추출과 분류 문제의 성능에 있어 유사한 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 의료 영상 중에서 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 비디오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 관심 영역을 추출하는 방법을 소개하고자 한다. CCD카메라에 의해 촬영된 영상은 비디오 테이프에 저장된 후 이미지 캡쳐 보드에서 그레이 이미지(gray-level)로 변환되어 저장된다. 입력된 영상은 움직이는 영상을 촬영한 것이므로 관심 영역의 위치가 각 프레임마다 다르다. 또한 실제로 입력된 성대영상들이 점진적인 농도 변화를 보이기 때문에 에지에 의해 영역을 추출하는 일반적인 영역 추출방법은 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 두 번의 단계를 통하여 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째는 입력된 영상에서 노이즈를 제거한 후 각 프레임에서 영상의 최소 에너지를 구한다. 두 번째로 농도 변화 값을 특징 값으로 이용하는 분할-합병 알고리즘(Split-merge Algorithm)을 적용하여 관심 영역을 추출하였다. 제안한 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대의 관심 영역을 추출할 수 있었다. 그리고, 영상의 에너지 값을 이용하는 스네이크 알고리즘(Snake Algorithm)에 적용하여 비교해본 결과 본 연구에서 제안하는 스네이크 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 동적인 변화를 보이는 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있을 뿐 아니라 계산 량이 적어 200x280크기의 이미지를 초당 약 40프레임에 대한 관심 영역을 추출할 수 있는 장점이 있다.
최근들어 화상 정보처리 분야가 점진적으로 중요시 됨에따라 본논문에서는 정부기관, 경찰서 등의 범죄관련 기관에서 신분 확인용 및 범인 검거용으로 지문을 인식하는데 사용되는 특징점 추출에 관해 기술하였다. 전개과정은 퍼지 이론을 이용하여 세선화를 수행한후 그 화상을 일정 크기의 정사각형 크기로 나누고 8 방향 코드로 부호화한 자료로부터 코아와 델타를 추출하였다. 그 수행결과 $80\%$정도는 정확히 특징점을 추출할 수 있다.
본 논문은 점진적으로 변형되는 다수의 가상 헤어스타일을 반자동적으로 생성할 수 있는 2D 가상 헤어스타일의 컬러 영상 분할 및 반자동 필드 모핑에 관한 것이다. 제안된 방법에서는 2D 실사 영상에서 컬러 영상 분할을 통해 추출한 헤어스타일을 임의의 인물 영상의 두상에 정렬시킨 상태에서 원래의 헤어스타일에서 추출한 헤어스타일로 변해가는 반자동 필드 모핑을 수행함으로써 여러 유형의 헤어스타일을 반자동적으로 생성할 수 있다. 제안된 방법은 사전에 준비된 그래픽 객체 외에도 실사 영상에서 직접 추출한 헤어스타일을 사용할 수 있고, 추출한 헤어스타일 외에도 다양한 유형의 헤어스타일을 자동으로 생성할 수 있는 이점이 있다. 또한, 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 작업자의 피로도를 경감시킴과 동시에 작업 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 자연스러운 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 장점이 있다.
멀티미디어의 비중이 커짐에 따라 컴퓨터 과학 각 분야에서 독자적인 기술들을 이용하여 실제 응용 및 시스템을 구축하고 있다. 하지만 멀티미디어 동영상 내에서 객체의 행위 단독적인 움직임을 수치로만 표현하여 자료를 처리함에 따라 의미를 해석하는 것이 부자연스럽고 정확한 숫자에 부합하는 행동의 검출이 어렵다. 본 논문에서는 멀티미디어 동영상의 기본적인 행위를 추출하고 이를 추상화, 정형화하여 보다 상위단계로 접근을 유도하여 멀티미디어 데이터에 대한 접근을 용이하게 하기위한 방법에 대하여 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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