권호 표지

The KIPS Transactions:PartB (정보처리학회논문지B)

Korea Information Processing Society

  • Bimonthly
  • /
  • 1598-284X(pISSN)

Domain

  • Information/Communication ＞ Information Processing Theory

Aim & Scope

The KIPS Transactions:PartB publishes original research papers in information processing focusing on theories, methods, algorithms in multimedia system and graphics. Application oriented papers are also accepted. Technical fields of this journal in detail are as follows; artificial intelligence, image processing, voice processing, natural language processing, multimedia, human computer interface, pattern recognition, computer graphics, semantic web and web services.

KSCI

Volume 15B Issue 4

  1. Choi, Young-Kyu 259
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.4.259 PDF KSCI
    일차원 심벌의 데이터 용량 문제를 극복하기 위하여 십 여년 전에 2차원 바코드가 처음으로 소개되었다. 본 논문에서는 그레이 영상에서부터 2차원 바코드 영역을 검출하기 위한 알고리즘을 제안하는데, 특히 손에 들고 사용하는 2D 바코드 인식 시스템에 탑재를 목표로 한다. 제안된 방법에서는 먼저 영상 내 2차원 바코드의 대략적인 위치를 검출하기 위해 블록 명암대비를 바탕으로 한 후보블록 기준을 정의하고, 관심영역으로부터 바코드 영역을 정확히 분리하기 위해 그레이 스케일 프로젝션과 부 화소 처리를 사용한다. 마지막으로 분리된 바코드 영역은 이어지는 디코딩 단계를 위해 역 투시변환을 통해 정규화 된다. 본 논문에서는 QR-코드에 대한 디코딩을 위한 후처리 과정도 소개한다. 제안된 방법은 다양한 조명상태나 인쇄상태 및 투시변환에 의해 영상에 강한 왜곡이 있는 경우에도 좋은 성능을 나타낸다. 실험을 통해 제안된 방법이실시간으로 다양한 종류의 2차원 바코드에 대한 코드영역을 안정적이고 효과적으로 추출해 주는 것을 알 수 있었다.
  2. Park, Min-Gyu;Alattar, Ashraf;Jang, Jong-Whan 269
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.4.269 PDF KSCI
    본 논문에서는 스테레오 영상(stereo image)을 이용하여 스네이크 기반 객체 추출 방법들이 강력한 외부 에너지(external energy)를 생성할 수 있도록 새로운 스테레오 일치화 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 첫 번째 단계로 한 쌍의 스테레오 영상에서 다중 레벨 에지 지도를 만들고 상관관계를 파악하여 에지 기반의 변위 지도(disparity map)를 만든다. 이때 비슷한 세기를 가진 에지를 정합(matching)에 이용한다. 이 후 영상 내에서 추출하고자 하는 객체의 에지 지도를 얻기 위하여 다음의 과정을 거친다. 왼쪽 영상에서의 관심 영역의 에지 패턴을 얻고 다시 오른쪽에서도 똑같이 패턴을 얻어낸 후 두 패턴을 정합하여 객체의 변위(disparity)를 얻어낸다. 이렇게 얻어진 에지 지도를 이용하여 스네이크에서 사용될 외부 에너지를 만든다. 제안하는 방법을 이용하여 두 종류의 스네이크 모델에서 테스트를 한 결과 기존의 방법에 비해 더 나은 결과를 얻게 되었다.
  3. Park, Kang-Ryoung;Jang, Young-Kyoon;Kang, Byung-Jun 275
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.4.275 PDF KSCI
    최근 개인의 정보 보호에 대한 중요성이 증가함에 따라 생체 인식 기술이 출입 통제 시스템 또는 개인 인증, 인터넷 뱅킹, ATM 기기 등 여러 응용에서 사용되어지고 있다. 손가락 정맥 인식이란 사람마다 고유한 손가락 정맥 패턴 정보를 사용하는 고 신뢰도의 생체 인식 기술이다. 본 연구에서는 비 접촉식 손가락 정맥 인식을 위한 새로운 장치 및 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 연구에 비해 다음과 같은 다섯 가지의 장점을 나타내고 있다. 첫째, 본 논문에서 제안하는 장비는 사용자의 손가락 정맥영상 취득 시, 손가락의 뒷면과 손가락 끝, 옆을 지지할 수 있는 최소한의 지지대만을 사용함으로써 사용자의 불쾌감을 최소화할 수 있다. 둘째, 손가락 정맥 영상을 취득하기 위한 카메라 앞에 45도 기울어진 핫 미러(hot mirror)를 사용함으로써, 손가락 정맥 영상 취득 장치의 두께를 줄일 수 있었다. 이는 핸드폰과 같이 두께에 제한이 있는 여러 응용 분야에서 널리 사용될 수 있음을 의미한다. 셋째, 본 연구에서는 LBP(Local Binary Pattern) 방법을 기반으로 손가락 정맥의 특징 정보를 추출함으로써 부분적으로 심하게 어둡거나 밝은 영역을 포함하는 균일하지 않은 조명의 영향을 줄일 수 있었다. 넷째, 비 정맥 영역을 인식에 사용하지 않음으로써 인식 성능을 보다 향상 할 수 있었다. 다섯째, 추출된 손가락 정맥 코드를 기 등록된 코드와 매칭 시, 수평 및 수직방향 비트 이동 방법을 사용함으로써 영상 취득 시 손가락의 움직임과 회전에 의한 본인데이터의 변화도를 줄일 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 손가락 정맥 인식방법의 EER(Equal Error Rate)은 0.07423%였고 전체 처리 시간은 91.4ms였다.
  4. Park, Sun-Mi;Kim, Ku-Jin 285
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.4.285 PDF KSCI
    색상 히스토그램은 영상의 색상 특징을 표현하기 위한 특징 벡터로 빈번히 사용되지만, 고차원의 특징 벡터를 생성하므로 효율성의 면에서 한계점을 갖고 있다. 본 논문에서는 주어진 차량 영상의 색상 히스토그램에 PCA (principal components analysis) 기법을 적용하여 특징 벡터의 차원을 축소시키는 방법을 제안한다. 차원이 축소된 특징 벡터들에 대해서는 SVM (support vector machine) 기법을 적용하여 차량 색상을 인식하기 위해 사용한다. 특징 벡터의 차원을 1/32로 축소한 결과, 차원이 축소되기 이전의 특징 벡터와 비교하여 약 1.42%의 미소한 차이로 색상 인식 성공률이 감소하였다. 또한, 색상 인식의 수행 시간은 1/31로 단축됨으로써 효율적으로 색상 인식을 수행할 수 있었다.
  5. Cheoi, Kyung-Joo 293
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.4.293 PDF KSCI
    본 논문에서는 상향식 방식의 주의모듈을 사용하여 얻어지는 의미론적으로 중요한 영역에 워터마킹을 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 저작물을 공격하는 제3자가 영상 전체 정보가 아닌 몇몇 영역 및 물체에 관심을 가지고 있다는 사실에 착안하여 의미론적으로 중요하다고 생각되는 영역에 워터마크 정보를 삽입한다. 이는 전통적인 워터마킹 방법이 영상의 전체 영역에 걸쳐 워터마크를 삽입하는 것과는 다른 접근방법이다. 워터마크가 삽입되는 관심영역은 인간의 상향식 방식의 시각적 주의에 기반하여 모델링 된 주의모듈을 통해 얻는다. 본 논문을 통해 제안되는 워터마크 기법은 워터마크가 전체 영상이 아닌 몇몇 주요영역에 삽입되므로 중요부분이 공격당하기 어렵게 되며, 워터마크를 확인하여 소유권자를 구분할 때에도 워터마크가 관심영역 안에 있기 때문에 삽입된 워터마크의 탐지율이 높아진다. 실험결과를 통해 제안하는 방법의 효용성을 확인하였다.
  6. Kim, Bong-Hyun;Lee, Se-Hwan;Cho, Dong-Uk 301
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.4.301 PDF KSCI
    최근 들어 저출산으로 인한 사회적 현상의 변화로 소아의 건강관리 및 유지는 다양한 방법으로 제시되고 있다. 본 논문에서는 이러한 시대적 요구를 반영하기 위해 흔히 발병하는 소아 호흡기 질환을 조기에 진단할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 그 중에서 소아감기 및 소아폐렴에 관한 진단 방법을 연구하고자 한다. 이를 위해 소아의 유일한 표현 수단인 울음소리를 통한 소아감기 집단과 소아폐렴 집단간의 비교를 행하였으며 정상 소아 집단과의 차이점을 추출하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 호흡기 질환이 영향을 미치는 인체의 기관과 음성을 표현하는 조음기관간의 연관성을 분석하고 성분음을 추출하는 스펙트럼을 통해 각각의 집단별 결과 파형 및 주파수 영역대를 비교, 분석하여 소아감기와 소아폐렴을 진단하고자 한다. 최종적으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
  7. Kim, Ji-Young;Lee, Hae-Yeoun;Im, Dong-Hyuck;Ryu, Seung-Jin;Choi, Jung-Ho;Lee, Heung-Kyu 307
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.4.307 PDF KSCI
    본 논문에서는 이미지의 선에 대하여 워터마크 정보를 삽입 및 추출하는 기술을 제안한다. 기존의 워터마킹 기술이 이미지의 픽셀 밝기값을 이용하는 것과 달리 제안된 알고리즘은 이미지의 곡선들을 B-스프라인 곡선으로 모델화하여 B-스프라인 제어점을 추출하고 이를 주파수 영역으로 변환하여 워터마크를 삽입한다. 제어점에 Delaunay 삼각화를 적용하여 메시를 생성하고, 메시-스펙트럼 분석을 통하여 주파수 영역의 메시-스펙트럼 계수를 계산한다. 워터마크는 이 계수의 중간 주파수 성분에 스프레드 스펙트럼 방식으로 삽입한다. 워터마크가 삽입된 계수를 메시-스펙트럼 역변환을 통하여 제어점을 계산하고 이를 통하여 워터마크가 삽입된 B-스프라인 곡선을 재구성할 수 있다. 삽입된 워터마크는 원본 선 이미지를 사용하여 검출이 이루어진다. 먼저 대상 선 이미지를 B-스프라인 모델화하고 곡선의 굴곡점을 이용하여 원본 선 이미지와 동기화를 수행한다. 동기화된 이미지에서 워터마크 삽입과정과 같이 메시-스펙트럼 계수를 추출하고 원본 메시-스펙트럼 계수와의 차이값을 계산하여 워터마크를 추출한다. 마지막으로 랜덤 워터마크와 추정된 워터마크의 상관 계수를 계산하여 삽입된 워터마크를 확인할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 워터마킹 알고리즘이 기존 알고리즘보다 기하학적 공격과 프린트-스캔 공격에 강인함을 보였다.
  8. Min, Young-Kun;Lee, Bog-Ju 315
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.4.315 PDF KSCI
    인터넷 상에 산재해 있는 사진이나 비디오 등 시각 미디어 데이터를 효과적으로 검색하는 것은 전자 미술 박물관, 전자상거래, 전자 쇼핑몰 등 여러 응용 분야에서 중요한 일이다. 이러한 분야에서는 단순한 키워드 검색이 아닌 내용 기반 또는 의미 기반의 멀티미디어 검색을 필요로 한다. 인터넷 상의 시각 미디어를 효과적으로 검색하기 위해 제안된 선행 연구에서는 시각 미디어의 메타데이터와 온톨로지를 이용하고 또한 웹서비스를 이용하여 의미 기반의 검색을 수행한다. 본 연구에서는 인터넷 상에서 여러 시각 미디어 제공자와 이 제공자들의 정보를 가지고 있는 하나의 중계자가 존재하는 상황에서 시각 미디어를 효율적으로 검색하기 위한 전 단계로 적합한 서비스 제공자를 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자의 질의에 적합한 제공자들과 그 순위를 효율적으로 얻기 위하여 온톨로지의 트리 구조를 이용한다. 온톨로지 트리에서 하위 노드의 크기와 자식 노드의 크기에 기반한 이 방법은 기존의 방법에 비해 효과적으로 제공자들간의 순위를 측정한다. 실험 결과 이 방법이 속도는 비슷하게 유지하면서 정확한 결과를 도출함을 보인다.
  9. Choi, Hyun-Joo;Kim, Seung-Hyun;Wee, Kyu-Bum 323
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.4.323 PDF KSCI
    복합질환은 다수의 유전자들이 상호작용하여 유발되는 질병으로서, 여러 유전자들이 관여한다는 복잡성 때문에 전통적인 분석 방법을 적용하는데 한계가 있다. 최근에는 기계학습 기법을 이용한 새로운 분석 방법들이 제안되고 있다. 신경망은 이처럼 복잡한 데이터에서 일정한 패턴을 찾아 이를 분류하는데 적합한 모델이다. 그러나 다량의 데이터가 입력으로 들어오는 경우에 학습에 오랜 시간이 걸리고 패턴을 찾기가 어려워지는 단점이 있다. 본 연구에서는 다량의 SNP 데이터로부터 질병에 연관된 소수의 중요 SNP을 찾기 위한 통계학적인 방법인 집합결합(set association)과 신경망을 결합한 모델을 제시한다. 이 모델을 천식 관련 SNP 데이터에 적용하여 천식 발병 여부를 예측한 결과, 신경망만 사용했을 때보다 실행 시간도 빠르고 예측 정확도도 높았다. 이 모델은 다른 복합질환의 예측에도 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
  10. Yun, Chul-Min;Yang, Ji-Hoon 331
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.4.331 PDF KSCI
    특징 선택은 기계 학습에서 분류의 성능을 높이기 위해 사용되는 방법이다. 여러 방법들이 개발되고 사용되어 오고 있으나, 전체 데이터에서 최적화된 특징 부분집합을 구성하는 문제는 여전히 어려운 문제로 남아있다. 생태계 모방 알고리즘은 생물체들의 행동 원리 등을 기반으로하여 만들어진 진화적 알고리즘으로, 최적화된 해를 찾는 문제에서 매우 유용하게 사용되는 방법이다. 특징 선택 문제에서도 생태계 모방 알고리즘을 이용한 해결방법들이 제시되어 오고 있으며, 이에 본 논문에서는 생태계 모방 알고리즘을 이용한 특징 선택 방법을 개선하는 방안을 제시한다. 이를 위해 잘 알려진 생태계 모방 알고리즘인 유전자 알고리즘(GA)과 파티클 집단 최적화 알고리즘(PSO)을 이용하여 데이터에서 가장분류 성능이 우수한 특징 부분집합을 만들어 내도록 하고, 최종적으로 개별 특징의 사전 중요도를 설정하여 생태계 모방 알고리즘을 개선하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 개별 특징의 우수도를 구할 수 있는 mRMR이라는 방법을 이용하였다. 이렇게 설정한 사전 중요도를 이용하여 GA와 PSO의 진화 연산을 수정하였다. 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안한 방법들의 성능을 검증하였다. GA와 PSO를 이용한 특징 선택 방법은 그 분류 정확도에 있어서 뛰어난 성능을 보여주었다. 그리고 최종적으로 제시한 사전 중요도를 이용해 개선된 방법은 그 진화 속도와 분류 정확도 면에서 기존의 GA와 PSO 방법보다 더 나아진 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
  11. Han, Keun-Hee;Kim, Chan-Soo 341
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.4.341 PDF KSCI
    Minimum Weight Triangulation (MWT) 는 최적화 문제로서 주어진 그래프에 대한 최소 무게 삼각화를 계산하는 문제이다. 본 문제는 많은 다른 그래프 문제들처럼 일반 그래프에 대하여 NP-hard 계열의 문제로 알려져 있으며 지금까지 simulated annealing 및 유전 알고리즘 등 heuristic algorithm 들이 제시되어 왔다. 본 논문에서는 MWT 문제에 대하여 GA-FF 라 불리우는 새로운 유전 알고리즘을 제시하며 또한 그성능이 기존의 유전 알고리즘보다 더욱 효율적임을 보인다.
  12. Kwon, Hyeong-Joon;Hong, Kwang-Seok 347
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.4.347 PDF KSCI
    본 논문은 음성 웹의 지능화 및 개인화를 위한 방안을 제시한다. 제안하는 시스템은 한 번의 연결에서 요청된 정보들을 하나의 트랜잭션으로 기록하고, 기록된 트랜잭션들로부터 요청된 정보들 간의 연관 규칙을 탐사하여 빈발하게 요청된 정보들의 집합을 발견하며, 시스템은 이에 기반하여 과거의 사용자들과 유사한 입력 성향을 보이는 사용자에게 발견된 빈발집합에 근거하여 관련 정보를 추천한다. 유효성 검증을 위해서 제안하는 시스템을 구축하고 실험한 결과, 제안하는 시스템이 사용자가 요청한 정보와 빈번하게 요청되었던 정보를 관련 정보로 추천함으로써 사용자의 정보 획득을 도울 수 있음을 확인하였다.
  13. Kim, Jong-Ik 355
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.4.355 PDF KSCI
    XML로 대표되는 구조화된 문서의 검색을 위해서는 구조 조인 기법이 많이 사용되며 구조 조인 기법을 사용하기 위해서는 구조 조인에 참여하는 엘리먼트들을 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 이 과정을 위해서 일반적으로 동일한 태그 값을 가지는 엘리먼트들을 리스트 형태로 추출해 주는 역색인을 사용한다. 하지만 이러한 기존의 기법은 경로 질의 내의 부모-자식 관계나 조상-후손 관계를 비교적 비용이 비싼 구조 조인으로 모두 처리해야 하기 때문에 경로의 길이가 길어질수록 질의 처리 비용이 크게 증가하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 역색인과는 달리 엘리먼트 추출과정에서 부모-자식 관계에 있는 엘리먼트들을 처리할 수 있는 단계별 역색인을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 단계별 역색인은 경로 질의 내의 부모-자식 관계를 가지는 엘리먼트 쌍(pair)들의 리스트를 추출해 준다. 또한 단계별 역색인으로부터 추출된 엘리먼트 쌍들의 리스트를 처리하기 위해 기존의 구조 조인과는 다른 변형된 구조 조인 기법을 제안하며 실험을 통해 제안된 기법이 기존의 기법보다 2배에서 4배 가량의 성능향상이 있는 것을 확인하였다.
  14. Lee, Sheen-Mok;Chang, Du-Seong;Shin, Ji-Ae 365
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.4.365 PDF KSCI
    본 논문에서는 패턴의 다변화를 통하여 관계를 점진적으로 추출함으로써 온톨로지를 확장하는 모델을 제안한다. 패턴 다변화 과정에서 위키피디아로부터 추출한 관계 패턴 후보를 자질별로 다변화시킨다. 다변화된 패턴 후보로부터 말뭉치 빈도수에 따른 신뢰도를 이용하여 패턴을 선별한다. 선별된 패턴은 위키피디아로부터 관계를 추출하는 데 사용되며, 추출된 관계는 다시 관계 패턴 확장에 사용된다. 본 논문에서는 점진적 학습 과정에서의 패턴 다변화를 통하여 패턴 선택의 범위를 확장함으로써, 선택되는 패턴이 점진적으로 정제되는 모델을 제시한다. 이를 통하여, 관계의 확장성과 정확도를 향상시키고자 하였다. 단일 자질 패턴 모델에 대한 실험을 통하여, 어휘, 중심어, 상위어 정보는 신뢰도에, 품사, 구문 정보는 확장성에 유리하며, 구문 단위 유형별로 필요한 자질 유형이 다름을 관찰하였다. 이와 같은 특성에 기반하여 현재 연구 진행 중인복합 자질 패턴 모델을 제안한다.
  15. Kim, Mi-Young 375
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.4.375 PDF KSCI
    단백질의 세포 내 위치를 인식하는 것은 생물학 현상의 기술에 있어서 필수적이다. 생물학 문서의 양이 늘어남에 따라, 단백질의 세포 내 위치 정보를 문서 내용으로부터 얻기 위한 연구들이 많이 이루어졌다. 기존의 논문들은 문장의 구문 정보를 이용하여 정보를 얻고자 하였으며, 언어학적 정보가 단백질의 세포 내 위치를 인식하는 데 유용하다고 주장하고 있다. 그러나, 이전의 시스템들은 구문 정보를 얻기 위해 부분 구문분석기만을 사용하였고 재현율이 좋지 못했다. 그러므로 단백질의 세포 내 위치 정보를 얻기 위해 전체 구문분석기를 사용할 필요가 있다. 또한, 더 많은 언어학적 정보를 위해 의미 정보 또한 사용이 가능하다. 단백질의 세포 내 위치 정보를 인식하는 성능을 향상시키기 위하여, 본 논문은 전체 구문분석기와 어휘망(WordNet)을 기반으로 한 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서, 각 단백질 단어로부터 그 단백질의 위치후보에까지 이르는 구문 의존 경로를 구축한다. 두 번째 단계에서, 구문의존 경로의 루트 정보를 추출한다. 마지막으로, 단백질 부분트리와 위치 부분트리의 구문-의미 패턴을 추출한다. 구문 의존 경로의 루트와 부분트리로부터 구문태그와 구문방향을 구문 정보로서 추출하고, 각 노드 단어의 의미태그를 의미 정보로서 추출한다. 의미태그로는 어휘망의 동의어 집합(synset)을 사용한다. 학습데이터에서 추출한 루트 정보와 부분트리의 구문-의미 패턴에 따라서, 실험데이터에서 (단백질, 위치) 쌍들을 추출했다. 어떤 생물학적 지식 없이, 본 논문의 방법은 메드라인(Medline) 요약 데이터를 사용한 실험 결과에서 학습데이터에 대해 74.53%의 조화평균(F-measure), 실험데이터에 대해서는 58.90%의 조화평균을 보였다. 이 실험은 기존의 방법들보다 12-25%의 성능향상을 보였다.