인간은 주위 환경으로부터 정보를 추론하여 이러한 환경정보를 이용하여 효율적인 의사소통을 한다. 그러나 현재의 컴퓨터가 인간이 사용하는 방식으로 환경정보를 이용하는 것은 어려운 일이다. 따라서 컴퓨터가 환경 정보를 수집, 추론, 활용하기 위해 환경문맥-인식 컴퓨팅 개념이 연구되고 있다. 환경문맥-인식 애플리케이션은 환경정보를 감지하고, 사용자의 특별한 인지 작용 없이 애플리케이션의 행동을 환경정보에 따라 변경함으로써, 인간중심의 서비스를 제공한다. 현재까지의 환경문맥-인식 애플리케이션 개발의 문제점은 환경정보를 사용하기 어렵고, 환경정보를 감지하는 것이 어렵다는 것이었다. 따라서 환경문맥-인식 애플리케이션을 위한 기존의 많은 프레임워크들은 이러한 문제점을 극복하지 못했다. 즉, 대부분의 프레임워크들이 환경문맥-인식 애플리케이션의 발전에 기여하였지만, 이동환경 및 인터넷 컴퓨팅 환경에서 여러 종류의 환경문맥-인식 애플리케이션이 공통적으로 사용할 수 있는 일반화된 프레임워크 개념을 제시하지 못하였다. 본 노문은, 이동환 경과 인터넷 컴퓨팅 환경에서 환경문맥-인식 애플리케이션을 위한 프레임워크를 제안한다. 또한 제안한 프레임워크를 이용하여 Jini와 인터넷 기술을 이용하여 환경문맥-인식 애플리케이션이 OASIS(Office Application Service for Intelligent Systems)를 구현하고 있다. 이것은 이동환경에서 환경문맥-인식 애플리케이션 개발에 효과적이고 적합한 메커니즘을 제공한다.
본 논문에서서는 질의응답 시스템을 위한 자연언어 질의 이해를 위하여 프레임 시멘틱스 기반 의미 분석방식을 제안한다. 지식베이스에 의존적인 질의 이해는 지식베이스의 불완전성에 의해 충분한 정보를 분석하지 못한다는 점에 착안하여, 질의의 술부-논항구조 및 그 의미에 대한 분석을 수행하여 자연언어 질의에서 나타난 정보들을 충분히 파악하고자 하였다. 본 시스템은 자연언어 질의를 입력으로 받아 이를 프레임 시멘틱스의 구조에 기반하여 기계가 읽을 수 있는 임의의 RDF 표현방식의 모형 쿼리를 생성한다.
동영상 데이터에는 요약을 통하여 한눈에 알 수 있도록 하는 기술을 필요로 한다. 그 중 방송용 스트림(stream) 서비스의 경우 그 활용을 더욱 필요로 하고 있다. 여러 채널을 공유하는 TV에서는 각 채널이 무슨 방송을 하고 있는지 중요한 이슈가 된다. 이런 동영상 요약에서 키 프레임(key frame)을 찾는 기술이나 키 프레임과 거리가 먼 프레임을 찾아내는 기술이 필요하다. 이 논문에서는 키 프레임과 비 중요 프레임을 정의하고 그 프레임들을 검출하는 연구에 대하여 소개한다. 비 중요 프레임의 경우 칼라 히스토그램(color histogram)을 분석하여 실제 테스트 이미지들과의 차이점을 분석한다. 키 프레임의 경우 얼굴 검출(face detection)과 샷 변경 검출(shot change detection)의 기술을 이용하여 자동으로 추출하도록 하고 그 성능을 측정하도록 한다.
웨이블릿 변환에 기반한 동영상 코덱에서의 움직임 예측 기법은 OCT 기반 코덱과 유사하게 이전 프레임과의 움직임 예측을 통하여 수행된다. 그러나, 현재 프레임이 이전 프레임을 참조하므로 네트워크상의 전송시 이전 프레임에 발생한 오류가 전달되는 오류 전파의 문제도 발생하게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환된 프레임의 특성을 이용하여 최상위 레벨의 LL 부대역만 이전 프레임과의 움직임 예측을 수행하고, 나머지 부대역에 대하여 프레임 내의 상위레벨의 부대역이 하위 부대역을 창조하여 예측 및 보상을 수행하여 오류전파의 가능성을 최소화하는 Inter-Intra ME 동영상 코덱을 제안한다 제안된 움직임 예측을 사용하여 MAD(Mean-Absolute Differences)를 측정한 결과, 프레임간 변화가 심한 경우에는 제안된 기법과 이전 프레임의 부대역을 참조한 기법 사이의 압축율은 유사하게 나타났으며, 변화가 적은 경우에는 이전 프레임을 참조하는 것의 압축율이 높게 나타났다. 그러나, 네트워크 전송시 발생하는 오류전파에는 제안된 기법의 성능이 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 육하원칙 정보를 기반으로 홈비디오에서 키프레임을 추출하는 방법을 제시한다. 키프레임 추출방법이란 비디오에서 중요하다고 생각되는 특정 프레임만을 선출하여 비디오를 요약하는 방법이다. 홈비디오의 경우 그 주제가 다양하여 특별한 가정을 통한 정보 추출이 어렵고, 주로 인물이 비디오의 중심이 되기 때문에 인물의 행동을 중심으로 요약을 수행하여야 한다. 본 논문에서는 인물의 얼굴, 인물의 행동, 전체 배경 정보를 분석하여 인물 중심의 보편적인 요약 기준인 육하원칙의 주요 정보를 추출한다. 추가적으로 비디오의 매 프레임의 블러 크기를 측정하여 이용함으로써 프레임별로 얼마나 많은 정보를 포함하고 있는지 측정하고, 가장 많은 정보를 포함한 프레임을 키프레임으로 선출한다. 사용자 실험을 통해 사용자가 홈비디오에서 여러 개의 키프레임을 선택할 경우, 기존의 방법보다 사용자의 선택과 유사함을 확인할 수 있다.
본 논문은 의미역 주석(Semantic Role Labeling) 자원인 FrameNet을 준구어 말뭉치인 드라마 대본에 주석하는 과정과 주석 결과에 대해 서술한다. 본 논문에서는 프레임 - 프레임 논항 구조의 주석 범위를 한 문장에서 여러 발화로 이루어진 장면 (Scene) 단위의 대본으로 확장하여 문장 내에서 생략된 프레임 논항(Null-Instantiated Frame Elements)을 장면 단위 대본 내의 다른 발화에서 복원하였다. 본 논문은 프레임 자동 분석기를 통해 동일한 드라마의 한국어, 영어 대본에 FrameNet 주석을 한 드라마 대본을 선발된 주석자에 의해 대상 어휘 적합성 평가, 프레임 적합성 평가, 생략된 프레임 논항 복원을 실시하고, 자동 주석된 대본과 주석자 작업 후의 대본 결과를 비교한 결과와 예시를 제시한다. 주석자가 자동 주석된 대본 중 총 2,641개 주석 (한국어 1,200개, 영어 1,461개)에 대하여 대상 어휘 적합성 평가를 실시하여 한국어 190개 (15.83%), 영어 226개 (15.47%)의 부적합 대상 어휘를 삭제하였다. 프레임 적합성 평가에서는 대상 어휘에 자동 주석된 프레임의 적합성을 평가하여 한국어 622개 (61.68%), 영어 473개 (38.22%)의 어휘에 대하여 새로운 프레임을 부여하였다. 생략된 프레임 논항을 복원한 결과 작업된 평균 프레임 논항 개수가 한국어 0.780개에서 2.519개, 영어 1.290개에서 2.253개로 증가하였다.
본 논문은 무선 인터넷 환경에서 사용자의 편의와 상호 운용성을 고려해서 유선상의 HTML 프레임 콘텐츠를 변환시키는 프레임 지원 HTML 변환기의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 구현된 HTML 변환기는 일반 텍스트 콘텐츠의 경우, 일대일 태그 매핑을 통해 WML 콘텐츠로 변환이 된다. 프레임으로 구성된 콘텐츠는 프레임 콘텐츠 재구성 모듈에서 일련의 재구성 과정을 거친 후에 대부분의 프레임 콘텐츠가 여러 메뉴에 대해서 보여지는 타겟 프레임은 하나로 고정되어 있는 것을 고려해서 무선 단말기의 화면에 1행 2열의 테이블 형태의 WML 콘텐츠로 변환이 된다. 즉 좌측열에는 여러 메뉴 콘텐츠를 우측열에는 타겟 프레임에 보여지게 되는 콘텐츠를 위치 시킴으로해서 프레임 콘텐츠의 변환을 수행한다. 추가적으로 이미지 맵이 포함된 콘텐츠의 변환은 이미지 맵 관련 태그를 파싱한 후, 링크되어 있는 HTML 문서의 이름을 추출해서 WML 콘텐츠 데이터로 대체하고, 해당 콘텐츠로 링크시킴으로써 변환이 가능하게 한다.
내용 기반의 비디오 인덱싱 및 검색을 위해서는 비디오 데이타를 셧(shot)으로 분할하고, 또 각 셧을 나타내는 대표 프레임을 선택하는 것이 필요하다. 하지만, 대표 프레임을 선택하는 것은 주관적이어서 일관되게 자동적으로 대표 프레임을 선택하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 본 논문에서는 각 프레임에서의 영역을 바탕으로한 컨텐트 정보 및 시간 축 상의 변화를 이용하여 계층적으로 대표 프레임을 선택하는 방법을 제안한다. 먼저, 비디오 셧에서 카메라 모션을 검출하여 이에 따라 비디오 셧을 분류한다. 다음, 분류된 비디오 셧에 컨텐트의 중요도를 계산하기 위한 퍼지 규칙을 적용하여 대표 프레임을 선택한다. 끝으로, 선택되는 대표 프레임의 수는 브라우징 상세도(detailness)에 따라 계층적으로 선택되게끔 한다.
본 논문은 소규모 지역에서의 데이터 통신을 이용한 하이브리드 방송 송출 시스템 및 수신 시스템에 관한 것으로 보다 상세하게는 전시회나 박물관 등 지역적 범위가 제한되는 환경에서 와이파이 등의 근거리 인터넷망을 이용하여 해당 범위 내의 사용자만 신규 서비스를 볼 수 있도록 하는 시스템 및 방법에 관한 연구로, 제안된 하아브리드 방송 서비스 송출 시스템은 방송 데이터 수신부, DMB 전송 프레임 멀티플렉서, DMB 전송 프레임 송출부, 부가 정보 송출부로 구성되며, 방송 데이터 수신부는 신규 서비스에 대한 방송 데이터 및 부가 정보를 수신한다. 또한, 송출 시스템의 DMB 전송 프레임 멀티플렉서는 방송 데이터를 이용하여 신규 서비스 앙상블(Ensemble)을 구성하는 DMB 전송프레임을 생성하며, DMB 전송 프레임 송출부는 생성된 DMB 전송 프레임을 송출하고, 부가 정보 송출부는 수신된 신규 서비스의 부가 정보를 인터넷망을 통해 송출한다. 따라서, 제안된 하이브리드 방송 시스템의 경우, 전시회나 박물관 등 지역적 범위가 제한되는 환경에서 와이파이 등의 근거리 인터넷망을 이용하여 해당 범위 내의 사용자만 신규서비스를 볼 수 있으며, 관람객이 아닌 일반 사용자들 본인의 단말기가 채널스캔을 실행했을 경우, 원하지 않는 행사관련 방송 데이터가 수신 채널 목록에 저장되지 않도록 할 수 있다.
기존의 히스토그램을 이용한 샷 전환 탐지 방법은 연속적인 두 프레임의 전체 또는 대응되는 동일한 크기의 소 영역의 히스토그램을 사용하며, 객체의 이동이나, 프레임의 밝기 변화에 취약한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제점들을 해결하기 위하여 연속적인 두 프레임(현재와 참조 프레임)을 소영역으로 분할한 후, 현재 프레임의 소 영역과 두 프레임사이에서 발생할 수 있는 객체의 이동을 고려한 참조 프레임에서의 소 영역의 비교, 그리고 참조 프레임의 소 영역에서 얻은 화소 밝기 히스토그램에 밝기 변화를 보상한 후, 현재 프레임의 소 영역에서 얻은 화소 밝기 히스토그램과 비교하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영화와 뉴스 같은 비디오 데이터에 좋은 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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