본 논문에서는 서식 문서를 짧은 처리 시간에 정확히 분류함으로써 실제 환경에서 응용할 수 있는 서식 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 서식 문서 이미지 전체를 다루기보다는 처리하고자 하는 서식 문서에서 서식 구조가 많이 다른 곳을 찾아서 매칭 영역으로 결정하고, 그 영역들에 대해서만 비교를 수행함으로써 계산 시간을 줄이고 인식률을 높인다. 선분 추출 시 오류를 고려하기 위하여 기존 인쇄 문자와 채워진 데이터, 그리고 매칭 영역의 크기 정보를 페널티 함수로 반영하여 매칭 영역 선택 시 고려한다. 본 방법은 구조적으로 많이 다르고, 양질의 특징을 포함하는 적은 수의 매칭 영역을 선택함으로써 처리 시간을 줄일 수 있음은 물론 높은 서식 분류율을 얻을 수 있다.

기존의 필기된 한글의 자소 분리 방법은 일반적으로 다음과 같은 단점을 가진다 : 1) 자소 분리가 주로 세선화된 이미지에 적용되어 세선화 결과에 크게 의존하며, 2) 자소가 접촉되었을 때 명확한 자소 분리 특징점이 발생하는 단순한 접촉만을 대상으로 자소 분리 방법이 개발되어, 특징점이 없거나 특징점이 틀리게 찾아지는 경우처럼 복잡한 접촉에서는 자소 분리 오류가 쉽게 발생한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 세선화를 하지 않은 이미지에서 자소 분리를 수행하며, 자소가 접촉된 경우 명확한 분리 특징점이 발생하는 경우뿐만 아니라, 특징점이 없거나 특징점이 틀리게 찾아지는 경우에도 자소 분리를 원활하게 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 자소의 접촉을 유형별로 나누고 각 유형에 대하여 모음의 구조와 상대적인 위치 정보, 접촉의 형태 및 경험적인 규칙들을 사용하여 자소를 분리한다. 제안된 자소 분리 방법은 다음과 같은 순서로 적용된다 : 1) 입력된 낱자 이미지에서 모음을 추적한다 ; 2) 모음의 관점에서 접촉 후 발생하는 특징점의 추출이 명확한가를 판단한다 ; 3) 각 경우에 대한 접촉 유형을 확인한다 ; 4) 접촉 유형에 따른 자소 분리 방법을 적용한다. 필기된 한글 데이터베이스 PE92를 사용한 분리 실험에서 89.5%의 높은 분리율을 얻어서 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

얼굴검출은 현재 많은 연구가 활발히 진행되고 있는 분야로 보안, 인식 등 다양한 응용분야를 갖는다. 본 논문은 카메라가 화자의 이동에 따라 이를 추적하여 회전하고 회의상황에 맞는 앵글을 유지하는 지능형 영상회의 시스템 개발의 기본요소인 화자검출의 선행단계로 얼굴검출에 대한 새로운 방법을 제안한다. RGB 색 공간의 입력영상을 YIQ 공간으로 변환한 후 IQ 성분은 피부영역검출에 Y 성분은 얼굴의 특성을 추출하는데 사용된다. 색 분포도를 이용하여 피부영역을 검출하고, 마스크를 누적 적용하여 잡음을 제거한 후 얼굴의 구조적인 특성과 명암의 분포를 이용하여 얼굴영역이 검출된다. 실험결과 다양한 배경의 영상에서 여러 명의 얼굴이 오류 없이 검출됨이 관찰되었다.

컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구는 가상 현실 환경에서 얼굴 움직임에 의한 3차원 그래픽 화면 조정, 시뮬레이터에서의 훈련자 얼굴 움직임에 의한 화면 조정 및 모니터상의 시선 위치 파악 등을 위해 필수적으로 요구되는 기술로서 최근 활발히 연구되고 있다. 기존에 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구들은 대부분 확장 칼만 필터(extended kalman filter)를 이용하였으나, 이러한 방법은 필터의 초기 값을 정확하게 설정해야하는 제약 요소를 갖고 있으며, 또한 얼굴의 회전 방향 변화 시 이에 대처하지 못하는 경우 역시 종종 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 확장 칼만 필터의 변형 형태인 반복적 확장 칼만 필터를 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하였다. 반복적 확장 칼만 필터에서는 확장 칼만 필터에서 계산되어 나오는 추정 오차 공분산 행렬 값이 미리 정해진 임계치보다 커지는 경우, 현재 얼굴의 움직임 량을 제대로 추정하지 못하고 있는 것으로 판단하여 칼만 필터에서 사용하는 회전 및 이동 속도, 그리고 회전 및 이동 각 속도를 변형함으로써 얼굴의 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있도록 하는 방법이다. 실험 결과 반복적 확장 칼만 필터를 사용하였을 경우에 얼굴의 급격한 회전 방향 변화에도 얼굴의 3차원 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다.

ATM망은 차세대 초고속 정보 통신망 구축에서 핵심적인 역할을 담당할 것이다. ATM망은 53Byte단위의 셀을 전송단위로 망의 효율을 높이고 초고속망을 지원하기 위해 하드웨어적 스위치 시스템을 가지게 될 것으로 예측한다. 이러한 망을 최적으로 관리하고 이용하기 위해서 망에 대한 모델링과 망에 입력되는 트래픽, 즉 소스에 대한 모델링이 주요한 이슈로 대두되었다. 또한 초고속 ATM망을 이용하여 차세대 영상서비스를 제공하는 것과 관련된 연구분야가 현재 활발히 진행중이다. 본 연구에서는 ATM망을 이용한 비디오 서비스에 핵심적인 역할을 담당하고 있는 비디오 신호원의 VBR 및 CBR 특성에 대한 분석과 그에 따른 새로운 모델을 제시하고자 한다.

이동통신 채널과 같이 에러 발생율이 높은 환경에서 부호화된 비디오를 전송할 때 채널에어에 손상된 비트스트림은 복호되기 어려울 뿐만 아니라, 비트스트림의 다른 부분으로까지 에러를 전파시킨다. 한 프레임에 손실블록이 있을 때 기존방법에서는 주변블록들의 움직임벡터 평균을 구하거나 비슷한 예측을 통해 손실블록의 움직임벡터를 복원한다. 그러나 손실블록이 움직이는 객체의 경계부근에서 발생할 때 기존방법은 효율적이지 못한다. 따라서 제안 알고리즘은 기존방법보다 정확한 움직임벡터를 예측하기 위해 손실블록의 주변블록들 중세서 동일한 움직임을 갖는 블록들로 구성된 영역을 찾은 후, 동일움직임영역에 포함된 블록들의 움직임벡터를 이용하여 손실된 블록을 복원한다. 실험결과 제안방법이 기존방법에 비해 PSNR과 시각적인 화질면에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.

본 논문에서는 움직임을 갖는 다중 물체 중에서 하나의 물체를 선택하고, 선택된 물체를 계속 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차영상을 이용하는 이동물체의 동작정보 추출방법은 주로 연속되는 영상내에서 일정한 영역의 영상특성을 정합하는 방법이 주로 사용되어왔다. 본 논문에서 제안한 동작정보의 추출방법은 연속영상간의 차연산을 한번 시행함으로써 얻어진 움직임영역을 기반으로 사용자에 의해 임의로 선택된 특정한 움직임영역을 추출하는 것이다. 특정한 모양이나 패턴을 인식하여 추적하는 것과는 달리 본 논문에서는 사용자에 의해 선택된 물체를 추적목표물체로 삼는 새로운 이동추적 방법을 제시하였다. 실험은 CCD 카메라로 입력된 실제 금붕어 영상을 이용하여 선택된 이동물체의 추적이 효과적으로 수행됨을 보였다.

워터쉐드 변환은 영상분할을 위한 강력한 도굴로 이용되고 있으나, 일반적으로 다수의 국부적 최소점들로 인한 과분할 현상을 초래하여 이를 해결하기 위한 많은 방법들이 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 동시정보행렬을 분석하여 비 관련 최소점들을 억제함과 동시에 의미 있는 화소 집합들만을 마커로 선택하고 레이블링하는 자동마커 추출단계와 각 마커로부터 범랑과정 및 재 레이블링에 의한 워터쉐드 추출단계를 수행하여 영상을 분할하는 자동마커 기반 워터쉐드 영상분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘이 과분할 정도로 현격히 줄이는 것을 보이기 위해 일반영상과 텍스쳐 특성이 강한 ICQ(Indo Cyanine Green) 망막영상에 적용하여 실험 분석하였다.

본 연구는 한국전자통신연구원에서 개발한 멀티미디어 DBMS의 하부 저장 시스템인 MIDAS-III에서 기존에 지원하던 일반호일, BLOB, CLOB 형태의 데이터 이외에 멀티미디어 스트림 데이터를 추가로 지원하기 위한 연구이다. 본 논문에서는 MIDAS-III에 새롭게 추가된 데이터 형태인 멀티미디어 스트림에 대한 디스크 입출력 성능을 향상시키기 위해 스트림 데이터의 대용량, 연속재생의 특성을 고려한 데이터 저장 구조를 설계한다. 또한 디스크 스케줄러가 존재하지 않던 기존의 MIDAS-III에서 여러 형태의 데이터를 통합 지원하기 위한 2단계 디스크 스케줄러를 설계한다. 멀티미디어 스트림 데이터에 대해서는 데이터의 연속재생 특성을 고려한 선 인출 기법을 적용하여 디스크 입출력 접근 요구들을 최적화하도록 처리한다. 이에 따라 줄어든 시간만큼 BLOB, CLOB 등과 같은 다른 요구들을 처리할 수 있으므로 전체적인 성능을 향상시킬 수 있다.

본 논문에서는 환경에서 VOD(Video On Demand) 서비스를 위한 적응적 멀티미디어 동기화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방식은 망의 상태에 따른 패킷 손실과 지연에 대해서 각각 적응적으로 서버의 전송률과 클라이언트의 재생예정시간을 조절한다. 그리고 망에서 발생하는 손실뿐만 아니라, 클라이언트의 재생 처리능력을 동시에 고려한 선택적 픽처 폐기를 통하여 서버의 전송률을 조절한다. 성능 평가를 통해 제안된 방식이 기존 방식보다 더 나은 서비스 품질을 제공함을 알 수 있었다.

분산 멀티미디어 시스템의 기본적인 요구 사항은 비디오와 오디오 같은 연속미디어의 생성 그리고 검색 시점에서 표현 시점까지의 엄격한 지연과 지터를 요구하는 인트라 미디어 동기화와 다수의 연속 미디어 스트림을 병렬로 표현할 때 트랙들간의 상대적 시간 관계에 관한 제한을 만족시키는 인터미디어 동기화를 제공하는 것이다. 본 논문에서는 분산 환경에서 연속미디어를 이용하는 주문형 시스템 개발도구인 버클리 CMT를 텍스트, 이미지, 그래픽 등의 불연속 미디어와 비디오, 오디오 등의 연속 미디어 형태의 멀티미디어 동기화가 가능하도록 확장-CMT를 설계하고, 이를 분산 원격강의 응용에 구현하였다.

대용량 멀티미디어 미디어 서버를 구성함에 있어 I/O 병목현상을 극복하기 위하여 저장 서버들과 제어 서버로 구성되어진 2계층 분산 클러스터 서버구조가 많이 사용된다. 2 계층 분산 클러스터 서버는 부하 균등, 대역폭 관리 및 저장 서버의 관리 측면에서 유리한 반면, 저장 서버와 제어 서버간의 통신 오버헤드를 발생시킨다. 이러한 오버헤드를 줄이기 위해서는 저장 서버에서 읽은 미디어 데이터를 제어 서버를 거치지 않고 직접 클라이언트에 전송할 수 있어야 한다. 그리고, 저장 용량을 확장하거나 손상된 디스크를 교체하는 경우를 대비하여 분산 클러스터 서버는 다양한 성능의 이기종 디스크를 지원하여야 한다. 또한, I/O 장치와 운영체제가 빠르게 발전됨에 따라 미디어 서버는 새로운 I/O 장치 및 운영체제 등에 쉽게 이식될 수 있어야 하고, 응용 소프트웨어 개발자가 시스템의 환경에 따라 블록크기, 데이터 배치정책, 사본 정책 등을 유연하게 조절할 수 있어야 한다. 본 논문에서 위에서 언급한 멀티미디어 서버의 요구를 고려하여 Fast Ethernet 환경에서 병렬 멀티미디어 파일 시스템(PMFS : Parallel Multimedia File System)을 설계 및 구현하고 실험을 통해 PVFS(Parallel Virtual File System)와 성능을 비교 분석하였다. 이 실험의 결과에 따르면 PMFS는 멀티미디어 데이터에 대하여 PVFS보다 3%∼15%의 향상된 성능을 보였다.

본 논문에서는 어절 생성 사전을 이용한 한국어 철자 교정을 제안한다. 어절 생성 사전은 두 문자열 간 음절 특성이 고려된 편집 거리 계산을 기반으로 탐색되어 언어와 오류 유형에 의존적인 정보를 이용하지 않고 오류 어절에 대한 후보 어절을 생성한다. 또한 교정된 어절들의 가능한 형태소 분석들을 산출하여 후보들 간의 순위 계산 시에 재차 형태소 분석을 수행하지 않고 언어 정보를 적용할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 철자 교정은 두 단계로 구성된다. 첫째, 오류 어절로부터 가능한 오류 정정 어간들을 계산한다. 둘째, 계산된 어간들로부터 어절 생성 사전을 탐색하여 원형 후보 어절들을 생성한다. 또한 품사 태깅과 공기 정보를 사용하여 오류 수정된 결과의 순위를 매긴다. 본 시스템의 자동 철자 교정 성능을 평가한 결과 3,000개의 어절에서 시험한 결과 단어 수준으로 93%가 옳게 교정되었다.

최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.