현재 공학분야에서 감성을 소재로 진행되는 연구가 급격히 증가되고 있다. 그 중 상품 디자인과 이미지 검색 그리고 HCI(Human Computer Interaction) 분야에서 감성은 더욱 중요한 토픽이 되고 있다. 본 논문은 감성기반의 지능형 이미지 검색을 위한 감성처리 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 단일 시각정보만을 고려하였고 이는 감성에 적합한 검색을 위해서 너무 단편적인 결과를 갖는다. 인간의 감성에 보다 적합한 검색을 위하여 우리는 컬러와 형태가 복합된 이미지에 대한 감성을 처리한다. 이를 위해 첫째, 컬러와 형태의 속성을 공통으로 갖는 대표감성을 정의하고 각 속성에 감성 가중치를 부여한다. 둘째, 사용자의 감성의 적합한 이미지 검색을 위하여 각 이미지의 감성정보량을 측정한다. 이를 이미지 검색에 적용하고, 본 저자의 이전 연구 중 단일 정보만을 고려한 감성기반 검색시스템과 사용자 만족도를 이용하여 비교 평가한다. 제안된 방법은 기존의 단일시각정보만을 고려했던 감성기반 이미지 검색보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 복합시각정보에 대한 감성을 동시에 처리할 수 있는 연구로써의 의의를 갖는다.
월드와이드웹 (WWW) 기반의 전자상거래는 주로 데이터베이스를 기반으로 서비스를 제공하고 있다. 그러나 월드와이드웹 기반의 전자상거래는 단순 키워드 검색에만 의존하고 있다. 이러한 검색은 데이터베이스 자체로는 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 1999년 말에 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기 할 수 있는 시맨틱 웹 이 제안되었다. 시맨틱 웹은 의미적인 정보를 담고 있는 지식베이스(Knowledge Bases)인 온톨로지를 기반으로 하고 있다. 그러나 온툴로지의 생성은 많은 부분을 휴리스틱에 의존하고 있기 때문에 많은 시간과 비용이 소비된다. 따라서 우리는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 데이터베이스에서 온톨로지를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터베이스는 도메인을 잘 나타내고 있는 정보의 저장소이므로 데이터베이스로부터의 온톨로지 생성은 분석, 설계 등의 사전 작업이 필요하지 않아 시간과 비용의 소비를 줄 일 수 있는 장점이 있다. 우리는 데이터베이스에서 스키마를 추출, 뼈대그래프$^{1}$ 를 생성하고 개념그래프로 확장하여 도메인을 잘 나타낼 수 있는 온톨로지를 생성하는 알고리즘을 제안하고 제안된 알고리즘을 통하여 온톨로지를 생성을 함으로서 제안된 생성 방법을 검증한다. 제안한 방법으로 생성된 온톨로지는 단순 키워드 검색에서 의미적인 검색을 할 수 있는 시맨틱 웹 서비스의 기반이 되므로 의미적 검색이 가능한 전자상거래 서비스를 구축하는데 시간과 비용의 소비를 줄임으로 차세대 전자상거래의 초석이 된다.
본 논문은 현재 이슈화 되고 있는 CCTV 에서 광역 감시를 위한 지능형 영상보안 기술에 대해 서술한다. 광역영상보안시스템은 단일 CCTV 에서 일부 지역에 대한 감시를 벗어나 지역과 지역을 연계하여 보다 넓은 지역을 하나의 시스템으로 연동하여 신변의 안전 서비스를 제공하는데 목적을 갖는다. 본 시스템에서는 광역영상보안시스템 환경에서 요구하는 지능형 영상보안 기술로써 마스킹 기술, 이벤트 탐지 기술, 그리고 연동 기반의 객체 추적 기술, 객체 검색 기술 및 증거영상 생성 기술을 제시한다.
효율적인 자원공유 및 동적인 시스템구성을 위한 지능형 분산 접근방식에서 주로 멀티에이전트 시스템을 사용한다. 또한 객체중복은 고장허용시스템을 구축하여 시스템에 예기치 않은 결함의 문제를 해결하기 위해 흔히 사용된다. 본 논문은 동적인 객체그룹관리에 기반한 지능형 멀티에이전트 분산플랫폼을 제시하고, 제안한 filtered k-means (Fk-means)를 기반으로 하여 객체검색기법을 제시한다. 객체 결함의 경우에, 대체 객체를 검색하여 클라이언트에게 적절한 객체를 투명하게 재 연결 시켜주기 위해 Fk-means를 사용한다. 검색방법을 효율적으로 수행하고, 그룹 내의 적절한 객체를 포함시키기 위해 Fk-means의 여과 범위를 설정한다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법이 분산객체그룹에 대해 빠르고 정확한 검색을 나타내었다.
인간의 가장 자연스러운 통신 수단은 자연언어이다. 본 논문에서는 자연언어 대화체를 사용한 인터네트 상에서의 정보 검색에 있어서 사용자 모델링 에이젼트 (User modeling Agent or User modeling system)의 모델 형성 기술 및 그의 역할을 서술하고 있다. 사용자 모델은 인간의 심성 모델 (Mental model)에 해당하며, 심성 모델이 사용자가 시스템에 대한 지식과 자신의 문제상황 또는 주변환경에 대하여 가지는 모델임에 반하여, 사용자 모델은 시스템이 사용자의 지식 및 문제 상황을 표상(Representation)하여 형성한 사용자에 대한 모델이다. 따라서 사용자 모델은 시스템의 지능적인 Human Computer Interaction (HCI)의 지원을 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 모델 형성 기술 및 지능형 대화 모델의 지원을 위한 시스템 실례로써 사용자 모델 형성 시스템 $BGP-MS^2$ 와 사용자 모델의 형성을 위하여 구축된 지식베이스 구조를 설명하고 있다.
최근 정보의 양이 증가함에 따라 목적에 부합되는 정보만을 효율적으로 추출하고 가공하여 정확한 정보를 검색하는 문제의 중요성이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 SOA 의 기반기술인 웹 서비스 기술과 온톨로지를 접목하여 일반 키워드 매칭 검색기능이 아닌 지능형 검색을 동적으로 수행 가능한 지식검색시스템을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 사용자가 Windows 상에서 자신의 알고리즘을 반영시킨 flowchart를 작성하면 그에 해당하는 C프로그램을 생성시켜 주는 시스템을 구현하였다. 사용자가 그린 flowchart 기호들과 흐름선 및 기호 안에 기술된 문자정보를 연결형 리스트를 사용하여 표현하였다. 기술된 문자 정보를 검색하여, 사용된 함수에 따라 해당 헤더 파일을 추가하고, 입ㆍ출력 함수에 대한 변환을 행한다. 그려진 flowchart기호에 대하여 흐름선의 개수나 연결기호를 이용한 변환 알고리즘을 적용하여 C코드로 변환하여 화면상에 출력시키고, 파일로 저장하였다. 본 시스템을 다양한 알고리즘에 적용시켜서 만족한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 모바일 서비스에 대한 정보접근성의 개선을 위하여 개인 의료정보와 최근 각광받고 있는 공간정보 서비스를 활용하여 개인 의료정보를 이용한 지능형 공간정보 서비스 제공 시스템을 설계하였다. 제안한 시스템은 공간 서비스 제공 서버와 식이조절, 맞춤검색, 의료지원 서비스를 제공하는 서버로 구성되어 있으며, 개인 의료정보 보호를 위한 보안시스템을 사용한다. 본 논문은 모바일 서비스를 사용하는 모든 사용자에게 있어서 정당한 편의를 제공하는 것을 주된 목적으로 한다.
본 연구는 웹브라우저의 즐겨찾기를 이용하여 교육정보를 공유하기 위한 에이전트 시스템의 설계와 구현에 관한 내용이다. 즐겨찾기를 효과적으로 공유하고 검색하기 위하여 DAML+OIL의 형태로 설계하였다. 제안된 시스템 구조는 CS기반의 P2P 방식을 이용하였다. 연구에서 제안된 에이전트는 즐겨찾기된 정보를 기초로 문서의 정확성 판단과 우선순위 기법에 의해 사용자에게 검색과정과 결과를 제시한 수 있다. 또한 에이전트가 Semantic Web환경에서 DAML을 통해 보다 지능적으로 교육정보를 공유하고 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다.
이 논문에서는 기존의 지식관리시스템과 P2P방식을 접목한 P2P 지식관리시스템을 제안하고 제안된 시스템의 구조와 효율적으로 지식을 검색하기 위한 지능형 에이전트 대하여 기술하였다. 에이전트의 종류는 지식추출과 추천 에이전트가 있으며, 지식추출 에이전트는 대량의 데이터에서 지식을 추출하고, 개인 맞춤형 지식 추천 에이전트는 추출된 지식에서 사용자가 관심 있는 분야의 지식을 추천해 주는 것이다. 제안된 시스템의 구조와 에이전트 기법은 회사나 단체에 속한 사용자들이 방대한 데이터, 정보 또는 사용자들의 전문성과 경험으로 축적된 지식을 빠르고 쉽게 검색하게 해주어 양질의 지식을 사용자들이 추천 받아 사용하도록 함으로써 전체 구성원의 지식도를 높이며, 이러한 지식들을 재활용하여 더욱 많은 지식과 부가 가치를 창출하도록 지원하여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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