이벤트 추출은 텍스트에서 구조화된 이벤트를 분석하는 것이다. 본 논문은 대화문에서 발생하는 다양한 종류의 이벤트를 다루기 위해 이벤트 스키마를 프레임넷으로 정한다. 대화문에서의 이벤트 논항은 이벤트가 발생하는 문장 뿐만 아니라 다른 문장 또는 대화에 참여하는 발화자에서 발생할 수 있다. 대화문 주석 데이터의 부재로 대화문에서의 프레임 파싱 연구는 진행되지 않았다. 본 논문이 제안하는 모델은 대화문에서의 이벤트 논항 구간이 주어졌을 때, 논항 구간의 역할을 식별하는 모델이다. 해당 모델은 이벤트를 유발한 어휘, 논항 구간, 논항 역할 간의 관계를 학습한다. 대화문 주석 데이터의 부족을 극복하기 위해 문어체 주석 데이터인 한국어 프레임넷을 활용하여 전이학습을 진행한다. 이를 통해 정확도 51.21%를 달성한다.
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.
본 논문은 무선 응용 프로토콜 환경에서 무선 인터넷 액세스를 위한 HTML 변환기의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 구현된 HTML 변환기는 콘텐츠 변환, 변환 규칙 집합, WML 파일 생성, 프레임 콘텐츠 재구성 모듈로 구성된다. 일반 텍스트 콘텐츠의 경우, 변한 규칙 집합을 참조하여 콘텐츠 변환 모듈에서 일대일 태그 매핑을 통해 WML 콘텐츠로 변환이 되며, 프레임으로 구성된 콘텐츠는 프레임 콘텐츠 재구성 모듈에서 최초에 받은 프레임 셋 소스를 파싱하여, 포함되어 있는 모든 파일 이름들을 가지고 요구 메시지를 구성하여, 파일 개수만큼 다시 서버에 연결해서 각각의 문서들을 받아 처음에 받은 HTML 문서에 연결시키고, 일련의 재구성 과정을 거친 후, 테이블 형태의 WML 콘텐츠로 변환이 된다. 이미지 맵이 포함된 콘텐츠는 이미지 맵 관련 태그를 파싱한 후, 링크되어 있는 HTML 문서의 이름을 추출해서 WML 콘텐츠 데이터로 대체하고, 해당 콘텐츠로 링크시킴으로써 변환이 가능하게 한다. 제안한 프레임 콘텐츠 변환 방법은 기존 상용 변환기와는 달리 사용자의 편의와 상호 운용성이 고려된 변환 방법이며, 이미지 맵의 경우 상용 변환기에서는 지원되지 않는 부분이다.
SCA에서 코어 프레임워크는 이동단말 플랫폼의 시동, 무선의 초기화 등의 시점에 도메인 프로파일을 파싱하고, 이에 따라 플랫폼을 재구성하는 일종의 미들웨어이다. 도메인 프로파일은 XML로 작성되며, 소프트웨어 컴포넌트와 하드웨어 장치에 대한 고유 특성들을 포함하고 있다. 기본적으로, 코어 프레임워크는 도메인 프로 일을 파싱하기 위해 도메인 프로파일 파서를 포함해야 한다. 본 논문은 도메인 프로파일 파서를 구축하는 방법에 있어서, 이동단말과 같은 제한된 환경에도 적용할 수 있도록 도메인 프로파일 파서를 경량화하고, XML 파서 벤더에 대한 독립성을 강화하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 통해, 도메인 프로파일 파서는 도메인 프로파일의 반복적인 파싱으로 인한 DOM 트리 생성에 대한 오버헤드 문제, 특정 XML 파서 벤더에 의한 호환성 저하 문제, 도메인 프로파일 기술 방식에 대한 의존성 문제 등을 해결할 수 있다.
최근 네트워크 미디어 기술의 발달로 인터넷 망에서 HDTV급의 고화질 비디오를 스트리밍하는 시도가 많이 이루어 지고 있다. 그러나 최선형 서비스(best-effort service)를 기반으로 하는 인터넷 망에서 고화질 비디오를 안정적으로 스트리밍하기 위해서는 네트워크 상황에 적응할 수 있는 전송 기법이 요구된다. 본 논문에서는 MPEG 프레임(I, P, B)기반의 패킷 우선순위화를 적용한 네트워크 적응형 HD MPEG-2 스트리밍 시스템을 설계 및 구현한다. 전송 비디오는 JVC HDV 카메라로부터 실시간으로 입력받으며 19.2 Mbps의 비트율과 MPEG-2 TS (MPEG-2 MP@HL) 형식을 갖는다. 네트워크 상태의 측정은 스트리밍 클라이언트에서의 RTP 패킷 헤더의 파싱을 이용한 패킷 손실율과 평균 지터의 측정을 통해 이루어지며 이 정보는 주기적으로 스트리밍 서버로 피드백 된다. 스트리밍 서버의 네트워크 적응 관리자(network adaptation manager)에서는 네트워크 상태에 따라 프레임의 중요도에 따른 프레임 폐기(frame dropping)를 함으로서 전송률 적응을 수행한다. 이와 관련하여 TS 패킷의 실시간 파싱 및 프레임 기반 패킷 우선순위화 기법이 제안된다. 제안 시스템은 소프트웨어로 구현되며 LAN 환경에서의 실험을 통해 네트워크의 이용 가능한 대역폭이 변동하는 상황에서 HD 스트리밍의 종단 간 서비스 품질을 향상시킴을 보여준다.
본 논문은 온톨로지를 이용하여 뉴스 비디오를 분야별로 자동으로 분류하는 효율적인 기법을 제안한다. 이를 위해서 뉴스 비디오를 파싱하여 키프레임(Key frame), 샷(Shot), 씬(Scene)으로 나누고 키프레임과 샷에서 특징 정보를 추출한다. 추출된 특징 정보를 이용하여 샷의 키워드 집합을 만들고 이를 이용하여 씬의 키워드 집합을 만든다. 그리고 씬의 키워드 집합을 어휘 온톨로지와 뉴스 온톨로지에 매칭(추론)하여, 씬의 분야를 결정한다. 또한 이렇게 결정된 분야를 기반으로 서로 유사한 씬들을 자동으로 그룹화하는 방법을 제안한다.
비디오 하이라이트 요약을 위해 내용기반에 의한 의미 있는 이벤트의 검출 방법에 대해 논하였다. 제안된 방법은 비디오 파싱을 포함한 5개의 단계로 구성 되었고, 다수의 기술자가 하위 레벨 특징들의 추출과 정확한 이벤트 검출을 위해 사용 되었다. 특징의 추출에 사용하는 샷과 키 프레임은 이벤트 검출에 힌트가 되는 부분만 사용함으로써 계산 복잡도를 줄였다. 각 샷은 사전에 정의된 추론 방법에 의해 요소가 부여되고, 이들 샷들의 의미를 통합하여 하나의 이벤트가 구성 된다.
최근의 사이버 위협은 공격자에 의해 지속적이고 지능화된 위협으로 진화하고 있다. 이러한 위협은 장기간에 걸쳐 이루어지기 때문에 보안체계를 잘 갖추고 있는 회사라 하더라도 탐지하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 차세대 보안관제 프레임워크의 지향점을 네트워크 가시성 강화, 상황인식 기반 지능형 보안관제, 관련 업무조직과의 정보 통합 및 협업 강화로 제시하고 있으며 구조적, 수집 파싱, 검색 분석, 이상 탐지 등 총 9개 관점에서 이를 지원하는 필요 기술들을 분류하였다. 아울러 침투 경로 및 공격 단계와 내부 자원 간 연관성 분석을 통한 수집 정보 범위 설정, 사례 기반 상관분석 규칙 생성 적용, 정보연동, 업무처리, 컴플라이언스, 조사 분석 등 지원 기능의 연계를 보안관제 모델링의 필요 요소로 도출하였다.
최근 멀티미디어에 대한 관심이 증가하면서 그에 따른 기술 또한 매우 빠른 속도로 증가하고 있다. 특히 비디오 영상 검색 기능에 대한 사용자들의 욕구는 비디오에 대한 수동적인 접근 방식에서, 자신이 원하는 부분만을 선택적으로 검색할 수 있는 보다 편리한 환경을 요구하고 있다. 이를 위해서는 대용량의 비디오 데이타를 의미 있는 단위로 나누기 위한 비디오 파싱(Parsing)과 클러스터링(Clustering), 브라우징(Browsing)등을 포함하는 비디오 인덱싱 시스템의 구현이 필요하다. 본 논문에서는 우선 비디오 시퀀스를 히스토그램과 화소단위 비교법을 혼합한 하이브리드 방법을 통해서 자동 인덱싱을 위한 기본 단위인 샷(shot)으로 나눈다. 비디오 분할 후에 각 샷들로부터 대표 프레임을 검출한다. 대표 프레임은 사용자로 하여금 비디오의 전체적인 내용을 이해할 수 있도록 도와줌으로써 그 중요성이 크다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 우선적으로 샷 내에 포함된 카메라의 움직임을 분석하고, 각 프레임들의 변화량을 측정하여 샷의 복잡성에 따라 각기 다른 수의 대표 프레임을 선출하도록 하였다. 마지막으로 카메라 움직임중 패닝, 혹은 틸팅이 포함된 샷에 대해서 파노라마 영상을 합성함으로써 사용자에게 보다 편리하고 이해하기 쉬운 브라우징 환경을 제공할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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