초해상도 영상복원은 저해상도 영상을 이용하여 하나의 고해상도 영상을 획득하는 기법이다. 초해상도 영상복원은 크게 두 가지 방법으로 구현된다. 단일 영상을 이용한 초해상도 영상복원과, 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 초해상도 영상복원 기법이 연구되고 있다. 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 공간영역에서의 초해상도 영상복원 알고리즘은 크게 정합, 보간, 후처리 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 정합과정 이전에 입력영상보정을 통한 전처리과정을 수행하여 잡음으로 인한 부정확한 위치정보추정 확률을 감소시키고, 입력영상보정과정인 전처리과정으로 인해 후처리과정을 통한 영상복원 영상보다 향상된 영상을 획득하는 기법을 제안하며, 실험결과에서 기존의 방법보다 좋은 영상을 얻음을 확인하였다.
단어 인지과정은 언어 이해과정의 한 부분으로, 신속성과 정확성 그리고 심성어휘집을 그 특정으로 한다. 표기 단어의 인지과정에는 그 언어의 정서법 체계가 반영된다. 한국어의 단어 인지과정에 대한 모델 작성의 예비 연구로 음운적 처리와 어휘 근접에서의 정서법적 정보의 역활에 대해 검토하였다. 어휘 근접의 단위에 대한 논의에서는 음절, 자질, 단어등의 형식적 언어학적 단위외에 심리적 단위가 고려되어야 함이 지적되었으며, 그 심리적 단위들과 정서법의 관계에 대해 논의하였다. 마지막으로 한글 단어 인지과정에 관한 한 모델로서 상호작용 활성화 모델의 가능성에 주목하였다.
원격지 분산처리 관리 시스템은 애니메이션의 제작과정에서 발생하는 원격지 분산처리를 효율적으로 관리하는 시스템을 말하는데, 기존의 애니메이션 제작과정에서 원격지 분산처리시 발생하는 여러 문제점등을 효율적으로 개선하고, 개발 속도를 증대시키는데 그 목적이 있다고 하겠다. 본 논문에서는 애니메이션 원격지 분산처리 관리를 하기 위한 방법의 일환으로, Ink and Paint System의 애니메이션 제작 방식에서 공동개발(Simulation collaboration)과 개정(revision)을 제공하는 원격지 처리를 위한 정보시스템을 개발하였다.
정보의 다양화와 고도화에 따라 지도정보 시스템 구축에 대한 요구가 급격히 대두 되고 있다. 본 논문에서는 생체 시각신경계(Opitcal Neural Field)의 처리과정에서 시 각영역의 특징추출 기구인 수용영역 즉, RF(Receptive Field) 모델을 이용하여 지도도 형의 도로정보를 추출하는 방법을 제안한다. 지형도에는 각종화상 정보가 다양하게 중 첩 포함되어 있는데 대한 복잡한 정보의 분리추출과 계층화 및 데이터베이스화등 시각 적으로 더욱 명백한 처리과정이 필요하다. 본 기법의 특징은 일반적인 처리과정에서 사용한 평행선 추출수법과 윤곽선 추출방법과는 달리 새로운 접근에 의한 특징추출방 법으로 국소적인 처리에서 얻어진 도로정보를 대국적인 처리로 통합 추출하는 것으 로서 실제 국립 지리원에서 발생한 1/25000 지도에 적용하여 가능성을 확인할 수 있었다.
원가 및 관리회계분야에서는 이미 선진국을 중심으로 활동개념을 도입한 활동기준 원가 계산(ABC : activity-based costing)이 성공적으로 도입·운영되고 있다. 하지만 국내외 적으로 재무회계분야에서는 전통적으로 복식부기시스템(double-entry bookkeeping system)에 지나치게 편중되어 있어서 회계정보의 산출과정에서 여러 가지 제약을 받고 있 는 것도 사실이다. 이러한 문제점을 개선·보완하기 위해서 재무회계 분야에도 활동개념을 도입했는데, 이것이 바로 활동정보회계(AIA : activity information accounting)이다. AIA는 기업의 활동이 발생하는 즉시 복식부기처리과정을 거치지 않고 활동과 대응가치의 처리방법 을 통해 실시간으로 회계정보를 생산하며, 기업의 모든 부서가 정보를 즉시 공유하고 교류 함으로써 기업유기체를 가능케 하는 새로운 회?리방법론이다. AIA의 개념을 구현하기 위해 이스턴컨설팅(주)에 의해서 개발된 활동정보회계시스템(activity information accounting system)은 복식부기시스템을 전면 부정하기 보다는 이를 점자 개선하고 보완하려는 의도에 서 개발된 종합회계처리프로그램이며, 따라서 복식부기의 모든 회계처리과정을 누락시키지 않으면서도 다양 회계, 관리 및 경영분석보고서를 제공해준다.
본 연구는 대화 시스템에서 처리되는 사용자 발화의 의도 분석 기법과 담화 정보를 사용하여 음성 인식 결과로서의 인식 후보 문장들을 재순위하는 방법을 제안한다. 담화 정보는 사용자 발화의 의도 분석에 매우 중요한 자질로 사용되고 있기 때문에 음성 인식 결과들의 후보를 선택하는 문제에서도 담화 정보는 매우 중요한 자질로 사용될 수 있다. 음성 인식 결과의 후보 문장들을 모두 의도 분석 과정을 거치고 각각의 후보 의도들과 이전 담화 정보의 연관성을 이용하여 음성 인식 결과를 재순위화 한다. 실험을 통하여 재순위 과정을 수행한 결과 1순위 음성 인식 결과는 재순위 과정을 거치지 않는 결과에 비해 7.08%의 오류 감소율을 보였다.
본 논문은 기존의 오디오 워터마킹 추출과정을 수정함으로써 원 신호의 영향을 크게 줄이고 추출과정에서 효율성을 높이는 방법을 제안한다. 즉, 추출과정에서 전 처리 과정으로 원 신호와 유사한 신호를 제거하기 위해 간단한 저주파 필터의 사용과, 워터마크의 반복삽입을 통해 추출의 효율성을 향상시킨다. 몇가지 실제 오디오 데이터를 이용하여 실험한 결과, 약 79%의 워터마크 검출율 개선을 얻었다.
본 연구는 학생들의 효율적인 학습을 위하여 정보처리이론에 따른 소프트웨어 교육 수업 전략 설계 및 교수학습 활용 방법을 도출하는데 목적이 있다. 정보가 입력되어 인출되기까지의 정보처리과정을 적용해 소프트웨어 교육에서 프로그래밍을 보다 효과적으로 이해하고 적용할 수 있는 원리와 방법을 제시한다. 학습의 과정을 개선하고 소프트웨어 교육 정보를 보다 많이 기억하고 인출할될 수 있도록 돕는 유용한 내용들을 제공한다. 정보처리이론을 소프트웨어 교육 수업에 적용함으로써 학생들은 집중력, 문제해결능력이 향상되고 학습정보에 대해 효과적으로 기억하며 장기간 기억, 인출이 가능해 질 것을 기대한다. 교육 환경이 발전하고 학습방법도 달라지고 있지만 학습자의 인지구조가 변화되진 않을 것이다. 그러므로 발전하는 교육 환경에 맞추어 정보처리이론을 토대한 소프트웨어 교육에서 교수·학습 방법은 지속적으로 연구되어야 한다.
자연어처리에서 데이터는 굉장히 많은 부분을 차지하고 중요한 역할이지만, 데이터로 인한 윤리적 이슈 또한 많이 나타난다. 본 연구는 자연어처리에서의 데이터 흐름의 과정에서 나타날 수 있는 윤리적 이슈를 단계별로 정리하였다. 이는 복잡한 자연어처리 과정의 특성과 자연어처리 분야에서 나타나는 상황을 모두 고려한 것이다. 또한 단계별로 정리한 이슈를 토대로 자연어처리가 더 나은 방향으로 나아가기 위한 데이터 관점에서의 미래 방향을 제시하였다.
의사소통 기술에서 유머는 사람을 웃게 만들며 분위기를 환기시키고, 관계를 돈독하게 만드는 효과를 지닌다. 이를 자연어처리에서 유머 분류, 인식, 탐지로 적용하여 유머를 기계에 학습시키려 하는 다양한 시도가 진행되고 있지만 유머의 주관성과 윤리적 문제로 탁월한 성능을 기록하기 어렵고, 특히 한국어 유머에 대한 자연어처리 분야의 논의는 미비한 상태이다. 이에 본 연구는 유머 평가 체계를 만들어 ChatGPT에 적용하여 유머 인식의 주관성을 극복할 수 있는 자동화 실험을 진행한다. 이때, 유머의 윤리적 문제를 보완하기 위해 한국 법률을 적용한 윤리 기준을 도입하여 유머 데이터셋을 마련하였으며, 데이터셋을 ChatGPT에 fine-tuning 하여 재미있는 생성 모델의 개발 가능성을 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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