본 논문은 연속적인 비디오 시퀀스에서 움직이는 객체의 영역을 효율적으로 분할하기 위하여 커널 기반 객체 추적과 Grab-Cut 알고리즘을 결합한 비디오 영역 분할 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 추적 목표 객체의 초기 위치를 사각영역으로 선택하면, 사각의 외부 영역을 배경색상으로 인지하고, 배경 색상을 고려한 목표 객체의 주요 색상을 분석한다. 이를 기반으로 커널기반 객체 추적 기법을 적용하여 빠르게 객체의 영역을 추출한다. 추적한 각 객체의 영역에서 중앙 객체 영역과 배경 영역의 색 정보를 초기값으로 하여 Grab-Cut 알고리즘을 수행하고 사각형 형태가 아닌 객체의 실루엣 최적화된 영역으로 분할한다. 제안 방법을 스포츠 방송, 광고, 영화 등의 특수 효과로 활용되고 있는 stromotion 영상 생성에 적용하기 위하여 프레임별 추출된 객체의 영상을 새로운 프레임 영상에 합성하는 작업을 수행하여, 초당 10 프레임의 처리 속도에서 원하는 스트로모션 효과 영상을 생성하였다.
본 논문에서는 기존의 관계 추출 성능을 향상시키기 위해서 기존의 자질 기반 방법에서 추구하였던 개체 주변 문맥 다양성 정보의 추출 및 적용과 커널 기반 방법의 강점인 관계 인스턴스에 대한 구문 구조적 자질 정보의 통합 활용을 통한 확장된 혼합 커널을 제안한다. ACE RDC 코퍼스를 활용한 실험에서, 기존의 합성곱 구문 트리 커널 기반 혼합 커널을 기반으로 총 9 종류의 평면적 어휘 자질 집합을 정의하고 이를 적용함으로써 성능 향상에 기여하는 어휘 자질 유형을 파악할 수 있었으며, 적은 규모의 학습 집합으로도 현재 최고 수준의 성능에 필적하는 결과를 얻을 수 있었다. 결론적으로 관계 추출을 위한 세 가지 핵심 정보, 즉 개체 자질, 구문 구조적 자질, 주변 문맥 어휘 자질을 통합 적용하면 관계 추출의 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
일반적으로 마이크로 커널을 기반으로 하는 운영체제는 범용 운영체제제에 비교하여 모듈성과 재사용성 그리고 확장성 등의 특징을 갖는다. 특히 마이크로 프로세스의 라이프 사이클이 짧아지고 그에 따른 시스템의 변화에 용이하게 적용 가능한 마이크로 커널 기법은 새롭게 개발되는 운영체제를 중심으로 채택되고 있는 개발 방법이다. 본 논문에서는 이러한 마이크로 커널의 개념을 도입하여 DVD recorder system에 최적화하기 위해 개발된 마이크로 커널을 구현하는 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 구조 정보를 활용하기 위한 결합 커널 기반의 의미 있는 웹 테이블과 장식 웹 테이블을 구분하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 테이블의 구조 정보는 두 가지 형태의 구문 분석 트리로부터 추출된다. 컨텍스트 트리는 테이블 주변에 나타난 구조를 반영하고 있으며, 테이블 트리는 테이블 내의 구조를 담고 있다. 두 트리로 표현되는 테이블의 구조 정보를 효과적으로 다루기 위해 파스 트리 커널 기반의 결합 커널을 제안한다. 제안한 결합 커널을 적용한 support vector machines은 풍부한 구조 정보를 활용하여 의미 있는 테이블과 장식 테이블을 분류한다.
인유두종바이러스(human papillomavirus: HPV)는 감염되었을 때 각종 악성 종양을 유발할 수 있는 작은 DNA 바이러스이다. 고위험군에 속하는 HPV의 감염은 암으로 진행될 수 있는 가능성이 크다. 본 논문은 HPV를 분류할 수 있는 기계 학습 기법을 제안하고자 한다. 제안된 학습 기법은 단백질 서열을 효과적으로 분류할 수 있는 커널(kernel) 방법에 기반을 두고 있다. 위험군 분류는 감염의 메커니즘의 이해와 유전자칩과 같은 새로운 의학 도구의 개발 등에 있어서 중요한 정보를 제공해 줄 수 있다. 실험 결과는 중요한 부위의 탐색에 의한 커널 기반의 학습 방법이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 감성 점수가 명시적으로 부여되지 않은 온라인 영화평에 대해 자동으로 감성을 분류하는 방법을 제안한다. 긍정이나 부정과 같은 감성 극성 분류를 위해 문자열 커널의 확장 모델인 음절 커널에 기반한 지지벡터기계를 분류기로 사용한다. 실험을 통하여 띄어쓰기나 철자 오류 같은 문법적인 오류가 빈번한 온라인 영화평에 대한 감성 분류에서 제안한 음절 커널 방법이 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 효율적인 2차 오차 함수를 이용하여 입자 기반에서 EMC(Extended Marching Cubes) 알고리즘을 구현할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. Smoothing 커널(Kernels)을 통해 계산한 입자 평균 위치에서 레벨셋(Level-set)을 계산해 스칼라장을 구축한다. 그리고 난 뒤 SPH(Smoothed particle hydrodynamics)기반의 커널을 통해 밀도, 입자 평균 위치를 계산한다. 스칼라장을 이용해 등가 곡면(Isosurface)을 찾고 음함수로 표현된 표면을 구성한다. SPH 커널을 공간에서 미분하면 공간상의 어느 위치에서나 기울기를 계산할 수 있고, 이를 통해 얻어진 법선벡터를 이용하여 일반적인 EMC나 DC(Dual contouring)에서 사용하는 2차 오차 함수를 효율적으로 설계한다. 결과적으로 제안하는 방법은 메쉬와 같이 연결정보다 없는 입자 기반 데이터에서도 EMC 알고리즘을 구현하여 볼륨(Volume) 손실을 줄이고, 복잡한 음함수 표면을 표현할 수 있게 한다.
본 논문에서는 오늘날 관심의 대상이 되고 있는 평활에 관한 수학적 배경, 통계적 방법론, 그리고 평활방법론이 적용될 수 있는 컴퓨터-소프트웨어 교육분야에 관하여 조사하고 논하고자 한다. 뿐만 아니라 수학과 통계를 기반으로 히스토그램, 커널밀도추정량, 적응커널추정량, 띠너비선택방법에 관한 개념과 방법론을 소개하고자한다.
Call gate 오용으로 인한 커널 공격 취약점은 커널 보안 문제점 중 하나로서 시스템 관리자들을 위협하고 있다. 이로 인해 근본적으로 커널 공격을 방어할 수 있는 대책이 시급하나 아직까지 효과적으로 Call gate 오용을 탐지할 수 있는 방법은 알려진 바가 없다. 본 논문에서는 적재가능커널모듈(loadable kernel module)을 이용하여 Call gate 오용을 통한 커널 공격을 탐지할 수 있는 방법을 기술하고자 한다.
오차분포 추정을 위한 커널 사이즈는 오차확률밀도 사이의 유클리드 거리를 최소화 알고리즘의 가중치 갱신에 적합한 커널 사이즈가 될 수 없다. 이 논문에서는 MED 알고리즘의 수렴 성능 향상을 위해 적응적으로 커널 사이즈를 갱신하는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 MED 학습 알고리즘의 가중치 갱신을 위해 커널 사이즈에 대한 오차분산의 평균변화율을 도입하여 MED의 오차에 대한 평균전력이 감소하는 방향으로 커널 사이즈를 조절하도록 하였다. 제안된 적응 커널 추정법을 무선통신 채널의 왜곡 보상에 적용하여 학습 성능을 실험하고 그 효능을 밝혔다. 오차분산에 비례한 작은 값을 가지는 기존의 오차분포 추정 위한 최적 커널 사이즈와 달리, 제안한 방법에 의한 커널 사이즈는 MED 가중치 수렴을 위한 적절한 커널 사이즈로 수렴함을 보였다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 MED 알고리즘의 커널 사이즈 설정에 따른 민감성을 크게 해결한 방법이라고 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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