본 논문에서는 흑백 CCD 카메라를 이용하여 청각 장애인의 의사전달 수단인 지화 동작을 동영상으로 입력받아 인식하여, 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 일련의 입력 영상들 중에서 흐린 영상과 선명한 영상의 구분은 영상의 잔상을 이용하였고, 촬영된 연속 영상들의 배열로부터 문자 자소를 구하고, 오토마타를 적용하여 완성된 문자를 문서 편집기에 출력시켰다 획득된 선명한 영상 데이터 중 변화가 심한 손목 부분을 제거한 후, 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 구하고, 원형 패턴 벡터 알고리즘을 적용하여 지화 해석에 필요한 손을 인식하였다. 손 중심으로부터 거리 스펙트럼을 이용하여 지화 인식에 사용되는 손 모양의 특징 벡터를 추출하고, 퍼지추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.
본 논문에서는 편집하고자 하는 위치를 포함하는 GOP(Group Of Picture) 구간만을 선택하여 복호화하고 부호화하는 과정을 수행함으로써 보다 빠르고 정확한 프레임 단위 편집 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 편집정보 추출과정 후에 원하는 부분만을 정확하게 분할해 내는 방법과 같은 해상도를 가지는 서로 다른 MPEG 스트림을 병합시키거나 하나의 파일에서 서로 다른 시간을 가지는 부분들을 선택하여 병합시키는 방법으로 나누어 처리한다. 분할은 선택한 프레임이 존재하는 GOP를 복호화 시켜 디스플레이가 정확하게 이루어지도록 필요한 프레임을 포함하거나 제거한 후 다시 부호화한다. 또한 분할이나 병합 후에 완전한 하나의 스트림으로 구성하기 위해 시각 관리정보의 수정뿐만 아니라 시스템 표준에서 정의하는 구성에 맞도록 전체를 재구성한다. 실험 결과 본 논문이 제안하는 편집방법이 모든 프레임에 걸쳐 정확하고 빠른 분할과 병합 과정을 처리하는 것을 나타낸다.
본 연구에서는 한국종합주가지수 (KOSPI)의 예측을 위하여 사례기반추론에서의 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 자료편집기법을 제안한다. 사례기반추론은 복잡한 문제 해결에서의 편의성과 강점으로 인하여 여러 분야에서 광범위하게 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 사례기반추론은 다른 기계학습기법에 비하여 낮은 예측정확도를 나타내기에 비판을 받아 왔다. 일반적으로 사례기반추론으로부터 성공적인 성과를 도출하기 위해서는 주어진 문제에 유용한 선행 사례를 효과적으로 추출하는 것이 핵심이다. 그러나 사례기반추론 시스템에서 우수한 대응과 추출방법을 설계하는 것은 여전히 논란이 있는 연구 주제이다. 본 연구에서는 사례기반추론 시스템에서 우수한 대응과 추출을 위하여 유전자 알고리즘이 동시에 속성 가중치와 적합한 사례를 선택하는 것을 최적화한다. 본 연구에서는 제안된 모형을 주식시장분석에 응용한다. 실험결과는 유전자 알고리즘 접근법이 사례기반추론에서 유망한 사례편집기법이라는 것을 보여준다.
최근 인터넷의 급속한 성장과 빠른 보급, 정보통신 분야의 기술퓨전 현상들은 인터넷을 이용한 다양한 콘텐츠의 개발을 가속화시키고 있다. 특히 멀티미디어 스트리밍 기술은 일반 사용자들에게 동영상은 물곤 풍부한 멀티미디어 데이터 전송을 통하여 능동적인 대화형 서비스를 제공할 수 있는 장점들을 가지고 있다. 비디오 편집시스템은 데이터의 종류에 따라서 제안된 알고리즘과 자동/수동 분류방식을 이용하여 장면전환 검출의 정확성과 효율성을 높이고자 하였으며, 사용자의 요구에 적합한 의미 정보들을 추출하고 편집하여 내용기반 데이터베이스 시스템을 구축하고자 하였다. 또한 원격에서 웹을 통한 브라우징 서비스를 통하여 데이터베이스로부터 사용자의 요구에 능동적으로 대처할 수 있는 비디오 브라우징 서비스를 제공하고자 하였다.
무크(Mook) 서비스 정착과 교육부의 원격 수업 확대 정책에 힘입어 대학을 중심으로 온라인 수업이 일반화하고 있으며, 출석 정규 수업의 형태도 일부 원격 방식으로 전환되는 추세이다. 본 논문은 이러한 교육 환경에서 필요한 교육용 콘텐츠를 제작하는 도구에 관한 것으로 이에 필요한 오디오 동기화 방법과 편집 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 노트북 등 일반적인 PC 환경에서 그 성능을 측정하였다. 평가 결과, 안정적인 CPU와 Ram 사용량을 보였다. CPU 사용은 평균 9.3% 점유율을 나타냈고 Ram은 평균 87Mega바이트의 안정적인 사용량을 기록하였다(CPU 2.60GHz, 820*600 영역 기준). 본 제안하는 방식을 사용하면 손쉽게 자기 PC로 원격교육을 진행할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 디지틀 회로를 PLD 소자로 설계하는 PLD 설계용 툴인 PLD Designer 을 개발하였다. PLD Designer는 FSM(finite state machine)의 상태수가 제한적(20개 미만)일 경우, 상태표로부터 부울식을 추출할 수 있는 상태 그래픽 편집기(state graphic editor)와 상태 그래픽 편집기에서 생성된 부울식에 적합한 PLD 소자 (PAL 16R4, PAL22V10, GAL16V8 등)를 선정하여 핀 할당을 실현하는 핀 맵 편집기(pin map editor)로 구성되어 있다. 또한 핀 맵 편집기는 fuse map, checksum, JEDEC화일을 생성하며 PLD 디바이스 구현에 사용한다. 생성된 부울식을 검증하기 위해 테스트 벡터 (test vector) 생성 알고리즘을 개발하였으며 PLD Designer에 의해 생성된 JEDIC화일 과 PALASM의 JEDEC화일과 비교한 결과 동일함을 입증하였다.
멀티미디어 컨텐츠가 급격히 증가함에 따라 사용자들은 다양한 유통 경로를 통하여 많은 멀티미디어 컨텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 내용기반 영상 검색시스템은 영상 데이터의 내용을 다양한 시각적 특정 값들로 표현하여, 수많은 영상 중에서 사용자가 원하는 영상을 검색하고 원하지 않는 영상을 필터링 하도록 한다. 그러나 멀티미디어 데이터의 편집은 영상 데이터의 고유한 시각적 특정 값들을 왜곡시켜 잘못된 검색 결과나 필터링 결과를 제공하여 내용기반 영상 검색시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 영상편집효과 가운데 글자삽입, 프레임의 삽입, 그리고 여러 영상으로의 구성과 같은 편집효과에 대해 분석하고 이러한 편집효과를 제거하는 알고리즘을 고려한 내용기반 검색시스템을 제안하였으며, 실험을 통해 향상된 검색 결과를 확인할 수 있었다.
최근 개인방송에 대한 관심이 증가하면서 개인 방송 제작자와 콘텐츠의 수가 급증하고 있다. 이에 시청자의 선택이 용이하도록 방송 내용 중 흥미를 끌 만한 장면을 모아 하이라이트를 제공하는 서비스에 대한 요구가 커지고 있다. 본 논문에서는 전문 편집자나 편집 기술 없이 자동으로 하이라이트를 검출하는 방법을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 개인 방송의 채팅 정보를 이용하며, 시간에 따른 채팅의 빈도 변화를 통해 하이라이트 구간을 검출한다. 검출 알고리즘은 시청자 선호도가 높은 게임 방송에 적용하여 그 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 책 또는 논문을 읽을 때 중요한 부분 또는 정리해야 할 부분의 영역을 선택하면, 해당영역의 문자들을 문서편집기에 순차적으로 출력시킴으로써 수정 저장 가능하게 하여 공부한 부분을 정리하는 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 사용자가 원하는 영역을 손가락으로 선택하면, 손 인식 알고리즘을 적용하여 손가락 움직임을 검출하여 선택된 영역을 인식한다. 선택된 영역의 가로, 세로 거리를 펄스 수로 변환한 후 모터를 제어하여 그 위치만큼 카메라를 이동시킨다. 문자인식이 가능하도록 줌을 확대/축소하고 조정된 줌에 맞는 초점으로 근접 제어한 후, 더욱 선명한 영상을 얻기 위해 명암차이를 이용하여 미세조정을 하였다. 획득된 영상에 문자인식 알고리즘을 적용하여 문서로 변환시켜서 중요 부분들을 정리케하는 한글 인식 및 편집지원 시스템을 구현하였다
이 논문에서는 1m 해상도 위성영상에서 관측할 수 있는 여러 인공지물 중에서 아파트 및 산업용 건물 등, 비교적 중대형이고 사각형 형태인 건물들을 반자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 소개한다. 기존에 연구된 건물추출을 위한 방식으로는 Perceptual Grouping, 스테레오 분석, LIDAR 센서 등에서 얻은 3 차원 정보를 이용하는 방식 등이 있다. 여기서는 단일영상 만을 이용하여 반자동으로 건물을 추출하는 알고리즘을 제안한다 이 알고리즘은 먼저 영상으로부터 라인을 추출한 후, 라인분석을 통하여 건물의 위치와 방향을 결정하고, 탬플릿 정합을 이용하여 이를 개선한다. 그리고 자동으로 추출된 건물외각선에 포함된 오류를 제거하기 위하여 수동편집 단계를 수행한다. 또한 먼저 수행한 건물추출 결과를 활용하여 주변에 유사한 형태의 건물외각선을 빠르게 추출하기 위해 기존에 추출된 건물 외각선 Polygon 을 탬플릿으로 정의하고 정합을 수행하여 건물 외각선을 추출한다. 개발된 알고리즘은 기존의 다른 방식들에 비해 추가적인 영상이나 정보를 요구하지 않고도 빠른 시간에 정확한 사각형형태의 건물을 추출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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