한국어의 내포문은 컴퓨터에 의한 자연어 이해 및 처리에 많은 어려운 문제점의 원인이 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 한국어 내포문을 단문으로 분리하는 시스템을 설계 및 구현한다. 내포문에서 생략성분을 효율적으로 복원하기 위해 안긴문장의 생략된 부분을 통제할 수 있도록 용언을 유형별로 분류한다. 내포문을 단문으로 분리할 때 내포문에 비해 분리된 단문의 의미가 결여 될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 대용어를 첨가시키는 방법을 사용한다. 그리고 명사 의미표지로부터 용언의 하위범주의미역으로의 변환 테이블을 구성하여 문맥적으로 틀린 문장을 검색, 처리할 수 있는 방법을 제안한다.
인터넷과 첨단 기술의 발달로 생물학적 정보에 대한 온라인 데이터베이스들이 급증하고 있으나, 데이터가 방대하고 형식이 다양하여 생물학자들이 정보를 얻는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 단백질과 핵산 정보를 제공하는 NCBI에서, 사용자가 질의에 따른 웹 문서로부터 정보를 추출하여 사용자의 특성에 따른 데이터베이스를 구축, 관리하여 주는 시스템을 제안한다. 온톨로지를 이용하여 질의의 모호성을 보완한다. 웹 문서로부터 추출된 데이터를 저장하는 단계에서도 데이터의 특징, 사용빈도에 따라 테이블을 분류하여 관리함으로써 검색과 관리의 효율성을 높인다. 본 논문은 서열정보 분석을 하는 생물학 연구자들에게 데이터베이스를 쉽게 구축하고 서열정보를 분석하기 좋은 인터페이스를 제공하는 것을 목적으로 한다.
최근 인터넷 사용자의 증가와 함께 전자상거래의 수요 또한 늘어나고 있다. 사용자는 인터넷 쇼핑몰을 이용하기 때문에 물건 구매 후 불만 사항이 있을 수 있으며 이는 e-mail을 통하여 접수될 것이다. 기준의 메일 기반 에이전트는 소비자가 e-mail로 접수한 소비자의 불만 사항들을 관리자가 하나하나 읽어보아야 하는 비효율적인 시스템이다. 관리자는 불만 처리에 대한 담당자가 아님에도 서버에 적재된 모든 메일을 읽어야만 하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 도착한 e-mail을 자동으로 분류, 전달하는 시스템을 제안한다. 서버에 도착한 메일의 내용을 분석하여 해당하는 데이터베이스의 테이블에 저장하고 그에 대한 확인 메일을 소비자에게 발송하도록 하는 소비자 불만 접수용 에이전트를 설계하였다.
문자 인코딩은 컴퓨터에 저장하거나 네트워크상에서 전송하기 위해 문서를 이진화 하는 방법이다. 문자 인코딩은 고유의 문자 코드 테이블을 이용하여 문서를 이진화 하기 때문에, 문서에 적용된 문자 인코딩과 다른 문자 인코딩을 이용하여 디코딩 하면 원본과 다른 문서가 출력되어 문서를 읽을 수 없게 된다. 따라서 문서를 읽기 위해서는 문서에 적용된 문자 인코딩을 알아내야 한다. 본 논문에서는 문서의 문자 인코딩을 자동으로 판별하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 이스케이프 문자를 이용한 판별법, 문서에 나타난 코드 값 범위 판별법, 문서에 나타난 코드 값의 특징 판별법, 단어 데이터베이스를 이용한 판별법과 같은 여러 단계를 걸쳐 문서에 적용된 문자 인코딩을 판별한다. 제안하는 방법은 문서를 언어별로 분류하여 문자 인코딩을 판별하기 때문에, 높은 문자 인코딩 인식률을 보인다.
본 논문에서는 AGVS(Automated Guided Vehicle System)가 여러 복잡한 작업 환경 또는 작업 환경 변경 시 좀 더 유연하게 운용될 수 있도록 작업환경 내에서 AGVS에 필요한 작업공간요소를 분류하고 이들을 모델링하는 방법을 제안한다. 또한, 그래프 탐색 방법인 A* 알고리즘을 이용하여 AGV의 최단 경로 탐색 알고리즘을 본 논문의 작업환경 요소로서 재 표현한다. 생성된 최단 경로와 본 논문에서 가정한 AGV의 속도 테이블을 이용하여 운행 중인 AGV의 경로 점유 시간 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 간단한 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 적용 가능성을 증명한다.
본 논문에서는 모바일 AR 프로그래밍에 대한 지식이 없는 사용자가 쉽게 모바일 AR 콘텐츠 제작을 할 수 있도록 하기 위하여 마커와 가상모델 그리고 인터랙션의 형태와 가상모델의 반응형태를 인터랙티브하게 연결하는 인터랙티브 모바일 AR 콘텐츠 빌더 프로토타입을 설계 및 구현하였다. 우선, 모바일 AR 콘텐츠에서 인터랙션과 반응형태를 분석하기 위하여, 시중에 유통되고 있는 AR 앱들을 수집하여 앱의 특성에 따라 유형을 분류하고, 유형별 사용되는 인터랙션의 종류 및 반응형태를 조사하였다. 조사내용을 바탕으로 사용되는 모바일 AR 콘텐츠 빌더에 포함시킬 인터랙션의 종류 및 반응형태의 메뉴항목들을 설계하였고, 단위 AR 객체를 정의하기 위한 클래스와 이를 저장할 데이터베이스 테이블을 설계하였다. 또한, 정의된 단위 AR 객체의 내용을 다른 응용 프로그램들에서 쉽게 읽고, 가시화 시킬 수 있는 모바일 AR 가시화 클래스를 포함한 모바일 AR 콘텐츠 빌더 프로토타입을 구현하였다.
원본 이미지를 변형하여 학습용 데이터를 확장하는 기법에 대해서는 이전부터 꾸준히 논의된 바가 있다. 턴 테이블과 크로마 키를 이용하여 객체의 영상을 촬영하고 프레임을 추출하여 이미지 분류, 영상 내 객체 탐지 등에 사용이 가능한 데이터 셋의 확장 구축 방안에 대해 다루며, 성능 분석 결과 평균 90% 이상의 객체 검출률을 보였으며 객체 탐지 모델의 경우에서 보다 높은 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 영상내 단일 객체를 인지하기 위한 상황을 위해 본 논문이 제시하는 데이터셋 구축 방안은 충분한 효과를 보일 수 있을 것으로 기대된다.
최근 상용 오프라인 문자 인식시스템들이 계속 발표되고 있다. 본 눈문에서는 적 은 메모리와 빠른 시간내에 검색이 가능한 자기조직화 구조를 가진 단어 사전을 구축 하고 검색하는 알고리즘을 제시하며 오프라인 문자 인식 시스템을 이용하여 오인식 교정의 측면에서 문장부호, 영문자, 한자를 인식한 후에 나온 오인식된 문자들을 수 집하여 오인식 형태를 제분류하였다. 영문자에 대해서는 영문자의 오인식 형태와 오 인식의 예들을 조사하고 오인식이 자주 일어나는 글자에 대해 오인식 혼동 테이블을 작성하였으며 25,145개의 영어 단어가 입력된 자기조직화된 영어 단어 사전을 가지고 교정을 행하여 0.5%의 인식률 향상을 가져왔다. 한자에 대해서도 영문자와 마찬가지 로 오인식 행태를 조사하고 혼동 테이블을 작성하였으며 34,593개의 단어가 입력된 자기조직화된 한자 단어 사전을 이용하여 교정을 행하여 인식률을 6.1% 향상시켰다.
본고에서는 움직임 추정 성능을 개선하고 과도한 연산량과 전송 부담을 경감시키기 위해 HBMA에 기반한 가변 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 크게 다음과 같이 네 단계로 구성된다. 우선, 연속된 두 프레임 간의 차영상 윤곡 정보에서 정의한 블록 활동도를 평균하여 현재 영상의 평균 블록 활동도를 산출한다. 두 번째로, 이렇게 산출한 평균 블록 활동도를 통해 카메라 패닝의 유무를 검출한 후, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 보상한다. 다음으로, 카메라 패닝 보상 후에 정의한 블록 활동도를 토대로 각 블록을 움직임 블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 마지막으로, 제안된 가변 HBMA는 검색 테이블을 참조하여 블록 크기를 가변시키고 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행할 수 있다. 이상에서 설명한 각 단계에서 요구되는 비용함수는 차영상 윤곽정보를 통해 획득한 블록 활동도를 공통적으로 이용한다.
SOLAS 선박은 SFI group 코드 기준으로 적어도 83종의 장비를 탑재해야 하고, 각각의 장비는 다시 수 개에서 수십 개의 컴포넌트로 구성이 된다. 선박 운항 중에는 이러한 장비의 정상적인 운영이 보장되어야 하고, 문제 발생시 즉각적인 수리를 위하여 원격유지보수의 요구사항이 높다. 본 연구는 항해통신장비의 원격유지보수에 적합한 장비의 분류체계를 제시하고, 적절한 데이터베이스 구조를 도출하고자 했다. 연구 결과, 선박 항해통신장비의 원격유지보수를 위하여, 장비의 분류체계는 장비의 종류, 모델, 컴포넌트로 계층화되어야 하고, 고장모드와 영향분석, 질의응답, 수리이력, 상태정보와 예방정비 등의 테이블을 장비 모델 기준으로 구축하는 것이 효과적임을 알게 되었다. 140개의 항해통신장비 모델과 750개의 컴포넌트에 대하여 데이터베이스를 구축하였고, 실질적인 효과를 평가하기 위하여 선박장비 수리전문가가 클라우드 앱을 이용하여 검색 결과의 유용성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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