인터넷이 등장하면서 수 많은 고객이 웹 사이트를 방문하고, 구매나 컨텐츠 이용 등의 다양한 활동을 하게 된다. 그로 인해 웹 시스템에는 방대한 양의 자로가 축적되고 그 자료는 고객의 개인화(Personalization)된 서비스를 가능하게 한다. 고객의 개별적인 특성이나 선호도를 반영한 개인화는 웹 시스템은 봇물처럼 개발되고 있으며, 인터넷 시스템에서 고객의 정보를 분류하기 위해서는 정성적인 지식과 정량적인 지식을 체계적으로 반영하여야 한다. 이러한 두 종류의 지식이 최적의 솔루션을 제공할 수 있도록 사용되어지기 위해서는 일관성과 유연성을 갖는 지식 통합이 이루어져야 한다. 지식 통합은 고객의 개인 선호도를 반영하거나 잘 분류할 수 있게 하기 위해서 먼저 지식 표현이 전제된다. 본 연구는 이러한 지식 통합시스템을 웹 투자 고객에 초점을 맞추어 프로토타입을 개발하였다. 개발된 시스템은 정성적 지식의 추출과 추론 방식 그리고 정성적 지식과 정량적 지식과의 통합 방식을 사용하고 있으며, 고객의 개인 선호도 입력에서부터 포트폴리오 구성가지 전반적인 프로시져를 잘 반영하고 있다. 제안한 지식기반 통합 모형을 가지고 실험적인 분석을 통하여 개인 선호도를 고려한 투자의사결정 문제의 퇴적 포트폴리오 구성에서 우수성을 보이며 정성적 지식이 갖는 투자환경의 변화에 매우 탄력적임을 보여준다.

웹 검색 엔진의 검색 결과를 클러스터링하는 후처리 클러스터링 알고리즘은 그 특성상 일반적인 클러스터링 알고리즘과는 다른 요구조건을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 후처리 클러스터링 알고리즘의 요구조건들을 최대한 만족하는 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 Concept ART는 문서 클러스터링에 있어 여러 가지 장점을 갖는 개념 벡터와 실시간 클러스터링 알고리즘으로 알려진 Fuzzy ART를 결합한 형태로써, 후처리 클러스터링뿐 아니라 범용의 클러스터링 알고리즘으로도 응용이 가능하다.

Dempster-Shafer 증거병합 방법의 가장 큰 문제는 계산 복잡도가 지수적인 증가를 갖는다는 점이다. 이는 가설 집단을 이루는 원소의 개수가 각 가설을 이루는 속성 값들의 모든 부분 집합으로 focal 요소로 구성되기 때문이다. 이 문제를 피하기 위해 본 논문에서는 근사적 증거 병합 방법을 제안한다. 이 방법은 간단한 응용에 적용하여 그 성능을 조사하고 다른 증거 병합 방법의 하나인 VBS의 결과와 비교해 본다. 근사적 증거 병합방법은 계산 속도를 크게 개선하였고 전문가가 허용하는 편차 수준에서 신뢰 값을 갖는 것으로 평가되었다.

지능형 에이전트를 구현하는데 있어서 하나의 근본적인 문제는 에이전트가 자신의 인식이나 행동의 의미를 이해하지 못한다는 점이다. 에이전트가 세계를 이해하지 못하는 이유중의 하나는 의미론적 자질을 단순한 문자열로 변환시키는 구문론적 접근방법에서 야기한다. 이 문제를 해결하기 위해 코헨은 에이전트가 자율적으로 자신의 센서와 행동자를 사용하여 환경과 상호작용 함으로써 고급 개념의 기초가 되는 물리적 스키마를 배우는 의미론적 방법을 소개한다. 하지만 코헨은 스키마를 이해하는 것을 가능하게 해주는 상위 계층의 개념소자는 다루지 않는다. 본 논문에서는 부정은 물리적 스키마의 인식을 가능하게 해주는 메타 스키마라는 제안을 하고 부정의 몇 가지 의미론적 양상들을 증명한다.

지문인식 분야는 크게 지문의 분류(classification)와 정합(matching)으로 연구되고 있다. 분류는 일반적으로 좌제상문, 우제상문, 와상문, 궁상문, 솟은궁상문 등 크게 5종류로 나누며, 특정인의 지문이 어떤 분류에 속하는 지를 결정하는 것은 대형지문 데이터베이스에서 인덱스로 사용하여 매칭 시간의 단축과 정확도를 높여 주는데 있다. 기존의 지문분류는 특이점이라 불리는 핵과 삼각점의 개수 및 위치에 의한 분류방법이 주를 이루고 있는데, 이러한 방법은 지문분류의 정확성이 떨어지고, 특히 품질이 나쁜 지문이나 부분지문 등에서는 분류가 어려워 정확성이 더욱 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 품질이 나쁜 지문이나 부분지문가지도 방향성과 주파수 선택력이 강한 Gabor 필터의 특징을 이용하여 지문분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 효율적인 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 증명하고자 한다.

뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 뇌에서 막대한 수의 뉴런들의 전위차의 합으로 표현되는 시계열 전위차이다. 규칙적인 시간 간격으로 깊이를 가진 전극 측정에 의한 EEG로부터 서로 다른 구조를 가진 뇌에서의 뉴런 집단의 동역학을 평가할 수 있다. 최근에는 비선형 동역학 연구를 통해 뇌 기능 연구를 정량적으로 분석할 수 있는 방법이 개발되고 있다. 본 논문은 뇌파 신호를 분석함에 있어서 독립성분분석(Independent Component Analysis, ICA)의 적합성을 고려해 보았고, 15명의 정상인의 발가락 자극에 대한 EEG 신호에 이를 적용하여 독립 소스들을 분리해 내었다. 또한 Topological Hawing을 이용하여 각각의 독립 소스들의 기여도를 나타내었다. 이를 통하여 EEG에 독립성분분석을 적용함으로써 뇌 활동의 시간적, 공간적 분석이 가능하고 유용함을 나타내었다.

분산 멀티미디어 문서 시스템은 네트워크로 연결된 여러 서버에 있는 미디어들은 검색하여 제시된 시간 관계에 따라 미디어들을 프리젠테이션한다. 효과적인 프리젠테이션을 위해서는 동기화가 지원되어야 하며, 특히, 분산 환경에서의 프리젠테이션은 네트워크 대역폭과 지연시간 등에 의해 영항을 받기 때문에, 그러한 요소들이 고려되어 동기화가 지원되어야 한다. 본 연구에서는 분산 환경에서 프리젠테이션을 효과적으로 수행할 수 있는 분산 멀티미디어 프리젠테이션 시스템을 제안하고, 프리젠테이션을 위해 미디어들이 각 서버로부터 전송될 때 네트워크의 상태와 자원을 검사하여 그에 따른 변화를 서버에 피드백시켜, 서버로부터 전송되는 데이터의 양을 조절함으로서 동기화를 지원하기 위한 기법을 제안한다. 네트워크의 상태 변화를 효과적으로 파악하여 서버로 피드백하기 위해, 버퍼에 경계점을 설정하여 버퍼를 관리하는 기법과 서버로부터 패킷이 전송되는 시간과 클라이언트에 도착하는 시간의 차이를 체크하는 기법을 함께 사용하고 있다.

본 논문은 웨이브릿 계수를 활용하여 영상 압축을 수행하는 EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 부호화의 성능 개선에 대한 방법을 제시한다. EZW부호화는 웨이브릿 계수를 그 중요도에 따라 POS, NEG, IZ, ZTR의 4개의 심벌을 사용하여 부호화를 수행한다. 본 연구에서는 EZW 부호화에 웨이블릿 계수 threshold 방법을 적용하여 성능을 개선하였다. 시스템 전체적으로는 계수 threshold 방법을 적용하여 전체 부호화 시간을 단축하였으며, run-length 부호화와 산술 부호화를 적용하여 영상을 최대한으로 압축하였다. 마지막으로 실험을 통하여 EZW 부호화 방법에 적용된 계수 조정 값을 조절하여, 값의 변화에 따른 입력 영상과 복원 영상을 비교 분석한 결과를 제시하였다.

고품질의 오디오 표준인 MP3포맷의 사용이 증가하면서, 오디오 데이터 외에 작곡가, 가사 등의 관련정보를 함께 저장하려는 요구가 나타났고 이를 만족하는 태깅 시스템들이 등장했다. 특히 ID3 vl 태그와 Lyrics3 v2 태그를 함께 사용하는 태깅 방법이 많이 사용되고 있다. 그러나 이 태그들은 MP3 파일 내에서 오디오 스트림의 뒷부분에 기록되므로, 이러한 태깅 방법이 적용된 MP3 파일이 스트리밍 방식으로 전달되는 경우 사용자는 전체 스트림이 로컬 시스템에 전송되기 전까지 태그 정보를 볼 수 없다. 또한 태그 정보들 중 오디오 스트림에 시간적으로 동기화된 정보들은 동기화의 기능을 잃는다. 본 논문에서는 원격지로부터 전달되는 MP3 파일의 재생시 태그 정보가 무시되는 문제를 해결하였다. XML을 사용하여 MP3 오디오 객체를 모델링하였고, 그 요소들의 시간관계성과 동기성을 HTML+TIME 방식으로 표현하는 XSL 문서를 설계하여 오디오 데이터가 시간성과 동기성을 가지고 웹 상에서 재생되도록 하였다.

영상의 점진적 전송 방식은 데이터의 전송이 진행되는 동안 수신측에서 낮은 해상도의 영상에서부터 점진적으로 더 높은 해상도의 영상으로 해상도를 향상시켜나가는 방법이다. 이것은 데이터 전송의 초기에 영상의 가치를 판단하여 나머지 부분의 전송을 진행하거나 취소할 수 있어 제한된 전송 대역을 효과적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 영상의 점진적 전송을 실현하기 위하여 영상을 비트플래인으로 분리한 후 각 플래인을 상보 쿼드트리 구조로 재구성하였다. 그리고 상보 쿼드트리의 각 레벨과 각 비트플래인의 데이터를 적절한 순서로 전송하여 전송의 초기에 보다 적은 데이터로 영상의 내용을 대체적으로 파악할 수 있도록 하였다.

본 연구에서는 영상데이터의 효율적인 압축과 전송을 위하여 EZW(embedded Zerotree wavelet)의 개선된 방안을 제안하였다 즉, 하위의 비중요계수들을 중요계수의 종속부호화에 사용함으로써 부호화 효율을 높였으며, 계수를 검색할 때 하위검색으로 미리 부호화하여 부호화시간을 단축하였다. 제안된 알고리즘은 상응하는 아키텍쳐로 설계하였으며, 이의 시뮬레이션을 기존의 EZW방법과 비교한 결과, 약 1dB정도의 PSNR 성능의 개선이 있음을 확인하였다.

In this paper, an implementation method of the efficient image transmission stage using watermarking and channel ceding is proposed. Usually, image communication system consists of both a transmitter part and a receiver part. The transmitter part takes charge of copyright protection of the generated image data, and image coding and compression that can deal with channel noises when transmitting. In the transmitter part, we propose a channel coding method which protects both the watermark signal and the original signal for protecting the copyright of image data and solving channel noises when transmitting. Firstly, copyright protection of image data is conducted. For this, image structure analysis is performed, and both the improvement of image quality and the generation of the watermark signal are made. Then, the histogram is constructed and the watermark signals are selected from this. At this stage, by embedding of the coefficients of curve fittness into the lower 4 bits of the image data pixels, image quality degradation due to the embedding of watermark signals are prevented. Finally, turbo coding, which has the most efficient error correction capability in error correction codes, has been conducted to protect signals of watermark and preserved original image quality against noises on the transmission channel. Particularly, a new interleaving method named "semi random inter]easer" has been proposed.

기존의 물체추적기법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 수행되었다. 그러나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하고, 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있으며, 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 초기 객체추출은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 선택된 객체를 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 객체의 개략적인 평행이동 벡터를 추정한다. 추정된 변위를 기준으로 하여 객체의 가능한 회전 및 스케일에 대한 템플릿을 구성하고, 이들에 대하여 개선된 히스토그램 인터섹션을 사용하여 물체 추적을 수행한다. 제안한 알고리즘의 강건한 물체추적 성능을 실험에 의하여 확인하였다.

비디오데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미검색기법이 요구된다. 본 논문에서는 특징 기반 검색과 주석 기반 검색을 통합하여 다양한 사용자의 의미검색을 지원하고, 유사성 질의와, SQBE(scene query by example) 질의가 가능한 비디오 검색시스템(Video Retrieval System : VRS)을 제안한다. 사용자는 SQBE 질의를 통해 장면의 검색 결과로 제시된 장면을 기반으로 객체의 추가 삭제를 통해 사용자가 원하는 좀 더 정확한 장면의 검색이 가능하다. 또한 SQBE질의를 위한 질의언어와 이 질의를 처리하기 위한 질의처리알고리즘을 제안하고 장면과 객체의 유사성 검색에 대한 성능평가를 수행했다. 제안된 시스템은 Visual C++과 Oracle을 이용하여 구현되었다.

본 논문에서는 클러스터 기반의 영상 검색 기법을 제시한다. 이 기법은 클러스터링 기법인 RAGMD를 이용하여 유사한 영상들을 클러스터로 분류한 후, 관련 클러스터로부터 영상을 검색하는 방법이다. 영상 검색시에 먼저, 전체 영상 데이터베이스를 차례대로 일일이 검색하는 것이 아니라, 질의 영상과 유사한 클러스터인 유사 영상 소집단에서 검색한다. 그러므로 이 방법은 직접 검색(Exhaustive Retrieval)과 거의 같은 검색 정밀도(Precision)를 유지하면서 검색 시간을 단축할 수 있다. 약 2,400개의 실제 영상들로 구성된 영상 데이터베이스를 사용한 실험에서, 제안된 검색 방법이 직접 검색과 거의 같은 정밀도를 유지하면서 약 18배의 빠른 검색 시간을 보였으며, 질의 영상과 같은 클래스에 속한 유사한 영상들을 더 많이 검색하는 것으로 나타났다.

본 논문에서는 차량 영상으로부터 동적인 임계화 방법과 개선된 성능의 학습 알고리즘에 의한 신경망을 이용하여 차량 번호판 인식방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 번호판 영역은 차량 영상의 구조적 속성을 이용한 동적인 임계화 방법과 밀집비율을 함께 고려하여 추출하였다. 추출된 영역으로부터의 개별문자와 숫자는 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 각각 추출하였으며, 그들의 인식을 위해서 수정된 ART1과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 신경망을 이용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 그레이 명암이나 RGB 컬러 정보들을 이용하는 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식성능도 기존의 오류 역전파 알고리즘의 신경망보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

본 논문에서는 모션캡쳐를 위해 컬러 스테레오 카메라를 이용한 거리 측정 알고리즘을 제안하였다. 현실공간의 연기자 각 관절 부위에 컬러마커를 부탁시키고 이를 컬러 스테레오 카메라를 이용해 촬영한 후, 본 논문에서 제안한 컬러 매칭방법과 컬러 영역중심의 분석방법에 의해 카메라로부터 마커가지의 거리를 계산한다. 스테레오 영상에서 마커의 컬러영역을 추출하기 위해 국부지역내의 각 픽셀의 RGB(red, green, blue) 컬러 정보를 CIE(Commission Internationale de1'Eclairage) 컬러 공간으로 변환시켜 컬러의 파장을 계산하고, 국부지역의 우월 파장이 마커의 컬러파장과 일치하는지를 검색한다. 가상공간에서의 캐릭터의 움직임은 시간에 따른 마커의 위치 변화정보를 처리하는 프로그램에 의하여 제어된다.