컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어의 급속한 발전에도 불구하고 인간의 정보처리능력에 뒤지는 경우도 있다. 이와 같이 인간의 정보처리체계가 어떻게 이런 문제를 해결할 수 있는지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 인간의 시각 정보 처리의 특성에 의한 인지 정보 처리 모델링을 기반으로 학습 가능성을 보이고 일반적인 영상 인식 모델과의 차이를 비교 분석하고자 한다.
현재 GUI 인터페이스와 컴퓨터 기술의 발전으로 다양한 형태의 그래픽 모델링 도구들과 시각 프로그래밍 시스템들이 사용되고 있다. 이러한 시스템들을 개발하기 위해서는 사용자가 그래픽 요소들의 형태와 그래픽 요소들간의 연결 관계를 개발자가 직접 프로그램을 이용해서 작성하여야 하기 때문에 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 그래픽 요소의 형태와 그래픽 요소들간의 연결성을 직접 조작 방식을 이용해서 기술할 수 있는 토큰 편집기인 TEdi(Token Editor)와 시각 프로그래밍의 기본적인 기능을 지원할 수 있는 AVE(Abstract Visual Editor)를 소개한다. TEdi는 그래픽 요소들을 정의하기 위해서 사용되며, 토큰 단위의 각 그래픽 요소는 다른 그래픽 요소와 연결되기 위해서 연결자를 사용한다. 연결자는 그래픽 편집기에서 연결될 수 있는 그래픽 요소를 제한함으로써 시각 프로그래밍 혹은 모델링에서 구문 오류를 줄여줄 수 있다. 본 논문에서 제공하는 시스템을 사용하는 경우에 사용자는 보다 쉽게 그래픽 요소와 시각 프로그래밍 혹은 모델링 도구를 작성할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 2020년 1월부터 2020년 8월까지 8개월간의 유통되었던 코로나 19와 관련된 뉴스 데이터를 이용하여 기간 및 지역별 단어의 빈도수를 구하고, 그 결과를 활용해 코로나 19와의 상관관계를 분석하고, 시각화하였다. 뉴스데이터는 한국언론진흥재단에서 운영하는 뉴스 빅데이터 시스템인 '빅카인즈'에서 수집된 데이터를 이용하였다. 본 논문에서 웹서비스를 활용해 시각화하였으며 지역과 기간을 선택하면 분석한 결과를 불러와 전체 지역대비 선택한 지역의 뉴스 빈도수, 선택한 지역의 주요 키워드, 주요 키워드의 지역별 일자별 변화 등을 보여주고 있다. 이러한 시각화를 통해 이전에 발생되었던 사건에 대해 주요 키워드와 코로나 19의 상관관계를 쉽게 파악을 할 수 있다.
본 논문에서는 공간 데이터를 기반으로 한 도시 정보를 알고리즘을 통해서 시각화하고 시각화된 데이터를 지도와 사상(Mapping)하여 볼 수 있게 할 뿐만 아니라 공간적 정보를 기반으로 의사 결정을 하는 경우 활용할 수 있는 문서를 사용자의 간단한 조작으로 프로그래밍 방식에 의해 작성해주는 시스템을 제안한다. 본 시스템을 통해서 공간적 정보를 시각화를 한다면 지역의 공간적 정보를 쉽게 파악할 수 있을 것이다. 또한 분석된 정보를 기반으로 제공되고 있는 문서 자동화를 활용한다면 공간적 정보의 문서화에 필요한 많은 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
인공망막의 효율성을 높이기 위해 생물학적 인간의 시각정보과정에 여러 연구가 진행 중이다. 인간의 시각정보처리과정에는 시각정보를 축약하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 인간의 시각체계를 기반으로 영상 자체를 인식하지 않고 정보를 압축한 후 복원된 영상에 대한 인식 모델을 제안하고자 한다. 실험결과, 제안된 인식 모델과 일반적 인식모델과의 차이가 없음을 알 수 있었다.
메모리를 다루는 프로그램의 시각화는 알고리즘 학습, 디버깅에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 도구에 독립적이며 프로그램 실행 후에도 재사용이 가능하도록 메모리 상태를 시각화하는 언어를 제안한다. 본 논문에서는 제안된 시각화 언어의 문법과 의미를 설명한다. 제안된 시각화 언어의 유용성을 간단한 메모리 할당, 해제를 수행하는 프로그램 소스의 예를 통해 설명한다.
말뭉치를 구성하고 있는 문장들 사이의 관계가 반영된 시각화는 말뭉치 전체의 구조나 유사의미 문장군의 분포 등을 파악하는데 매우 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는, 유사한 의미를 가지는 문장들은 서로 가까이에 분포하도록 시각화되어야 한다는 제어조건을 사용자가 제공했을 때, 해당 조건이 만족되도록 2차원 공간에 말뭉치의 각 문장을 시각화하는 기법을 소개한다.
본 논문에서는 수준별 깊이 정보를 이용하여 노드의 링크 정보를 시각화 도구를 구현하였다. 제한된 공간에서 다수의 노드 정보를 효과적으로 시각화하는 많은 연구가 있지만 기본 방법들은 2차원적인 도구가 대부분이고 각 노드의 링크를 표현하기 위하여 일정한 영역을 동일하게 할당하여 시각화한다. 이는 시각화 대상이 적을 경우에는 문제가 발생하지 않지만 대량의 데이터를 시각화하는 경우에는 연결 식별성이 저하되는 경향이 있다, 본 논문에서는 각 노드를 시각화할 때 수준별 깊이 정보를 이용하여 하위 노드의 수에 따른 가중치 기반으로 3차원 공간상에 시각화하여 보다 공간적 효율성과 식별성이 높은 시각화 방법을 제안 한다. 본 논문의 결과물은 연결성 정보를 시각화하는 영역에 활용될 수 있을 것이다.
근로자의 수를 최소화한 자동화 공장의 경우 전체 공장의 상태를 실시간으로 정확하게 확인하기 어려운 문제가 있다. 또한, 장비나 센서의 배치가 복잡하고 명칭만으로 이해하기 어려워 현장에 있지 않은 사람들은 해당 데이터의 의미나 문제 발생 여부를 판단하기 어렵다. 이 논문은 시·공간적 한계를 극복하고 공장의 상태를 한눈에 파악할 수 있는 실시간 공장 상태 정보 시각화 도구를 구현하여 상시적인 모니터링과 함께 이상 상태 발생 시 빠른 대처가 가능하도록 하였다. 이 도구는 반응형 웹 기반으로 개발하여 모바일 환경에서도 동일하게 작동하기 때문에 범용성 있는 스마트 팩토리 구축 시스템의 일부로 활용할 수 있다.
기계학습은 문제가 복잡하여 수학적으로 정의를 하는 것이 어려울 때 유용하게 쓸 수 있는 방법으로 최근 패턴 또는 영상을 인식하기 위하여 급속도록 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 학습 모델과는 다르게 인간의 시각정보처리과정 중 망막의 특성과 시각피질의 특성을 고려한 모델을 제시하여 학습의 첫 단계인 원시 데이터를 가공하는 과정을 개선함으로써 좀 더 효율적인 인식모델을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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