최근 지리 정보 시스템(GIS)이 전 국가적으로 대중화되면서 서로 다른 분야에서 구축되어 서로 다른 환경에 분산되어 있는 이질적인 공간 데이터의 상호운용성에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이러한 상호운용성을 위해 OGC에 의해 표준 사양인 OpenGIS이 개발되었고, 이 사양을 바탕으로 개방형 지리 정보 시스템을 개발하여 다양한 데이터 소스간의 상호운용성을 얻고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, OpenGIS 사양을 따르는 상호운용성 지원 방법에서는 다양한 형태의 데이터 소스별로 데이터 제공자의 개발이 필요하다. 따라서 이러한 부담을 줄이고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 위한 단일 처리 모델의 제시가 필요하다 이에 본 논문에서는 표준 데이터 언어인 XML과 기타 다른 관련기술을 OpenGIS 서버의 데이터 제공자 컴포넌트에 도입하여, OpenGIS 사양을 따르는 기존의 이질적인 데이터 소스와의 연등을 지원할 뿐 아니라 표준화된 저장 구조의 데이터 소스에 대한 하나의 효율적인 데이터 제공자를 갖는 OpenGIS 서버를 설계 및 구현한다. 본 시스템은 OpenGIS의 지리 데이터 구조와 처리에 대한 인터페이스의 표준화를 통해 상호운용성을 보장하고, OLE/COM 사양을 이용하여 각 컴포넌트들의 재사용성을 지원하며, 또한 문서 저장 및 전달을 위한 데이터 형식의 표준인 XML을 사용하여 문서구조의 검증 기능과 문서접근 방식의 단일화를 지원한다.

웹 환경에서 OpenGIS(Open Geodata Interoperability Specification)의 상호 운용성을 검증하기 위한 웹 매핑 테스트베드는 기존의 웹 브라우저를 사용하여 다양한 데이터 서버에 저장된 지리 정보를 발견, 접근하는 것을 목적으로 한다. 이 환경에서 클라이언트는 맵 서버가 XML(Extensible Markup Language)로 부호화한 지리 정보를 전송 받아 화면에 출력할 뿐만 아니라, 이러한 XML 지리 정보에 대해 공간 분석을 수행해야 한다. W3C(World Wide Web Consortium)의 DOM(Document Object Model)은 XML 분석을 위해 표준화된 인터페이스를 제시하고 있으나 공간 분석을 위한 인터페이스는 지원하지 않는다. 본 논문은 웹 환경에서 다양한 데이터 서버로부터 전송된 XML 지리 정보의 공간 분석 방법을 제시한다. 먼저 공간 분석을 위해 국제 표준화 기구에서 제시된 공간 연산자들을 분류한다. 그리고 DOM에 공간 연산을 지원하는 공간 연산 인터페이스를 추가한 GDOM을 제시한다. 마지막으로 클라이언트에서 GDOM을 이용하여 공간 분석을 수행하는 경우에 공간 연산자 수행 방법을 기술한다.

본 논문에서는 공간 데이터가 여러 서버에 분산 저장되어 있을 때, 여러 클라이언트에서 동시에 변경 작업을 수행하기 위한 미들웨어 컴포넌트를 설계한다. OpenGIS 구현 명세에는 변경을 위한 미들웨어 인터페이스가 정의되어 있지 않다. OLE DB 데이터 제공자의 변경 인터페이스 사용을 고려 할 수 있으나, 공간 관련성을 가지는 공간 객체의 특징을 반영하고 협동 작업을 통한 동시성 지원을 위해서는 새로운 인터페이스의 설계가 필요하다. 왜냐하면, 기존의 프로토콜을 이용한 인터페이스 구현으로는 클라이언트가 미들웨어를 통해서 분산된 공간 데이터에 대한 변경 작업 수행이 어렵기 때문이다. 본 논문은 분산된 공간 데이터 변경을 위한 인터페이스를 가진 서비스 제공가작 미들웨어를 통한 분산 공간 데이터 변경 프로토콜을 설계하는 것을 목적으로 한다. 즉, 분산된 공간 데이터의 확장 잠금 기법을 통한 일관성 제어와 협동 변경 트랜잭션에 대한 인터페이스를 정의하고, 분산 환경을 고려한 변경 프로토콜을 설계한다.

최근 들어 컴퓨터그래픽, 가상현실, 3차원 위상기하학, 그리고 3차원 공간 데이터 저장 관리 기술 등의 발달로 3차원 지리정보시스템 또는 가상 지리정보시스템의 구현가능성에 대한 활발한 연구가 세계적으로 진행 중이다. 특히 인터넷의 쉽고 광범위한 접근 용이성을 이용하여 인터넷 환경에서 운용되는 가상 지리정보시스템의 개발에 대한 연구가 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 인터넷 기반 가상 지리정보시스템의 설계와 구현을 개발 사례를 중심으로 간단히 언급한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 인터넷 환경 하에서 3차원 지형 및 시설물 등의 대용량 3차원 공간정보를 빠르고 효율적으로 저장, 관리, 편집 분석, 가시화 할 수 있는 장점이 있으므로 일반인 및 전문가들에게 고급의 의사결정 수단을 제공할 수 있다.

본 논문은 웹 지리정보시스템 구축을 위한 응용프로그램 개발의 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 응용프로그램을 클라이언트로부터 분리시켜 서버 측에서 관리하는 방법이다. 클라이언트 시스템으로부터 응용프로그램을 분리하면 클라이언트 시스템이 사용자의 플랫폼으로 전송될 때의 네트워크 오버헤드가 감소하고 클라이언트 시스템을 수정하지 않고도 새로운 응용프로그램을 추가하거나 기존의 응용프로그램을 수정할 수 있게 된다. 하지만 분리된 응용프로그램과 클라이언트는 여전히 입출력을 연동할 수 있어야 하며, 이를 위해 본 논문에서는 응용프로그램 입출력 기술언어를 정의하여 사용한다. 또한 서버 측에 분리된 응용 프로그램의 관리를 위해 응용프로그램 관리자가 필요하게 된다. 응용프로그램 관리자는 응용프로그램의 수행을 담당하며 응용프로그램과 클라이너트 사이의 입출력 게이트웨이의 역할을 담당하게 된다.

공간 데이터베이스를 권한이 없는 사용자의 접근, 고의적인 파괴 혹은 우발적인 사고로부터 보호하기 위하여 공간 데이터베이스에 대한 보안정책의 수용이 필요하다. 보안등급의 적용 단위는 필드, 객체, 레이어 단위의 방법이 있으며, 객체 단위의 보안등급 적용은 인접한 객체의 위상관계에 의한 정보 유출의 문제점이 있고, 레이어 단위 보안등급의 적용은 공간 객체에 대한 사용자의 접근성을 저하시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 공간 객체에 대한 사용자의 접근성을 향상시키기 위하여 타일 단위의 접근제어 기법을 제안한다. 타일 단위 접근제어 기법은 보안등급 적용 단위를 타일(Tile)로 하며 레이어, 지도의 보안등급은 하위 수준인 타일과 레이어에 부여된 보안등급의 최하위 등급으로 각각 설정한다. 제안한 기법의 구현을 위해 타일의 구조와 스키마를 정의하고, 보안 유지를 위한 연산 제약사항을 기술한다. 연산 제약 사항은 기본적으로 BLP의 속성을 따르고, 상위 등급 객체에 대한 수정 방지와 하위 등급 객체에 대한 수정 허용을 위해서 BLP 속성을 확정한다. 제안된 기법은 레이어 단위의 접근제어 기법에서 발생하는 문제점을 해결하여 객체에 대한 사용자의 접근성을 향상시키며 인접한 객체 사이의 위상관계에 의한 정보의 유출을 방지한다.

공간 데이터베이스 시스템에서 객체간의 인접성을 유지해야하는 공간 객체의 갱신 연산 수행시, 이와 인접한 공간 객체들은 의미적 무결성을 상실하게 된다. 이러한 의미적 무결성을 만족하기 위해서는 수작업으로 무결성을 유지하는 수동적 무결성 유지 방법보다 사용자 편의성을 위해 자동 보정 연산의 지원이 필요하다. 본 논문에서는 공간 객체의 갱신 연산 수행시 인접한 공간 객체간의 의미적 무결성을 지원하기 위한 능동적인 공간 연산 트리거를 제안한다. 제안한 기법은 무결성 제약조건 검증 단계에서 인접한 공간 객체에 대한 자동 보정 연산을 수행하여 객체간의 의미적 무결성을 유지한다. 제안한 기법의 지원을 위해 무결성 제약조건은 레이어, 공간 객체의 순서로 기술하며, 무결성 검증 단계는 공간 객체, 레이어 순으로 제약조건 검사를 수행한다. 능동적 공간 연산 트리거는 레이어 제약조건 검증 단계에서 갱신연산에 대해 공간 위상 추출연산을 포함한 확장된 SQL을 사용하여 무결성을 유지하도록 한다. 능동적 공간 연산 트리거는 레이어 제약조건 검사와 공간 객체에 대한 자동 보정 연산의 수행을 통하여 인접성을 유지해야 하는 공간 객체들의 의미적 무결성과 사용자 편의성을 제공한다.

공간 데이터는 복합적인 속성들의 조합으로 이루어지며 연산 또한 복합적이라는 점에서 일반 데이터와 다른 특성을 갖는다. 따라서 공간 데이터는 일반 속성 데이터와 구별되는 파일이나 별도의 저장 구조를 사용하여 관리되어야 한다. 이것은 비공간 데이터와 공간 데이터간의 상호 동기화 문제와 트랜잭션의 처리 등에서 많은 문제점을 발생시키며 이를 해결하기 위해서는 공간 데이터와 비공간 데이터를 단일 데이터베이스화하여야 한다. 이 논문에서는 이러한 단일화된 데이터베이스 시스템을 지원하기 이한 공간 객체-관계 데이터 모델을 정의하고 이 모델을 구현하기 위한 타입 저장 방법들에 대해 기술한다.

지리정보시스템은 지리적으로 관련된 정보를 효율적으로 저장, 변경, 관리 및 분석을 위한 시스템으로서 하드웨어, 소프트웨어, 지리 데이터 등으로 구성되어 있다. 지리정보시스템은 일반적인 데이터베이스의 연산과 공간정보를 이용한 분석 기능을 통합한 시스템으로서 응용 범위 또한 매우 다양하다. 이 논문에서는 지리정보시스템의 2차원 및 3차원 질의 처리를 위한 2차원 및 3차원 공간 질의어, 그 질의처리 및 최적화에 대해 보인다.

최근 들어 비즈니스 프로세스이 자동화에 대한 관심이 높아지면서 워크플로우에 대한 연구와 워크플로우 시스템에 대한 개발이 활발히 진행 중에 있다. 그러나 현 워크플로우 시스템을 비즈니스 업무에 실질적으로 적용하기에는 아직 부족한 점이 많다. 비즈니스 업무 자체는 유동적이고, 업무의 양이 많기 때문이다. 따라서, 워크폴로우 시스템을 분산시켜 과부하를 줄이고, 변화하는 포인트를 체크하여 그에 맞게 적용해야 한다. 이러한 분산 워크플로우 시스템에서는 모니터링 서비스의 역할이 그만큼 중요하다. 기존의 기능인 워크플로우 흐름을 제어뿐 아니라 분산된 시스템을 관리하는 기능이 추가 되어야 한다. 워크플로우 시스템의 한 요소인 모니터링 서비스는 시스템이 분산되면서, 그 역할도 분산되어야 한다. 모니터링의 분산은 분산된 객체들에 대한 빠른 정보의 수집과 신뢰성있는 서비스의 제공이 그 목적이다. 본 논문은 이에 분산 워크플로우 시스템에서의 모니터링 서비스를 구현하였다.

본 논문에서는 워크플로우 모델링 도구인 ICN(Information Control Net)모델을 기반으로 하는 워크플로우 제어 의존성 분석 메커니즘을 제안하였다. 즉, ICN 모델로 정의된 워크플로우의 각 액티버티들 간에 존재하는 제어 의존 관계를 표현하기 위한 제어 의존 넷(Control Dependency Net)을 정형적인 방법으로 정의하였고, ICN 모델로부터 제어 의존 넷을 생성하는 알고리즘을 정의하였다. 본 논문에서 제안한 워크플로우 제어 의존성 분석 메커니즘은 워크플로우 빌드타임(Build-time)측면과 워크플로우 런타임(Run-time)측면에서 중요한 의미를 갖는다. 전자의 측면에서는 워크플로우의 복잡성이 증가함에 따라 더욱 요구되고 있는 워크플로우의 시멘틱 에러 테스팅 기능에 효과적으로 적용될 수 있으며, 후자의 측면에서는 워크플로우의 성공적인 적용을 위해 필수적으로 요구되는 제어 흐름의 동적 변경(Dynamic Change)지원 기능의 완결성을 향상시키는데 효과적으로 활용될 수 있다.

기업의 거대화와 전산 환경과의 접목으로 비즈니스 규칙이 프로세스로 재구성되어 지고 있다. 하나의 트랜잭션이 수행되기 위해서는 여러 상관관계를 가진 여러 개의 프로세서가 상호 작용하면서 수행된다. 각 프로세스간의 상호작용 관계를 규정하고 멱등적인 결과와 데이터의 일관성을 유지하면서 보다 효율적인 워크플로우 관리시스템을 구성하는 방법을 제시한다.

공간조인 연산은 지리정보시스템의 연산 중 매우 높은 처리비용을 요구하는 연산이다. DOT 공간 색인 기법은 전통적인 데이터베이스 시스템의 주색인 기법을 적용할 수 있으며, 공간객체의 상호 인접성이 유지되도록 Hilbert 값으로 정렬되어 클러스터링 된다. 이러한 특징을 이용한 DOT공간 조인 알고리즘은 적정한 버퍼크기를 유지하는 경우 잘 알려진 R-tree를 이용한 공간조인 알고리즘에 비해 디스크 액세스면에서 유리한 장점이 있으나, 조인가능영역 산출시 많은 양의 공간변환 연산을 필요로 하므로 전체적인 성능이 만족스럽지 못하다. 본 논문은 DOT 공간조인 알고리즘의 성능을 향상시키기 위하여 이러한 공간변환 연사의 횟수를 최소화시킨 효율적인 여과단계처리 방법을 제시하며, 이를 적용한 DOT공간조인 알고리즘과 R-tree 공간조인 알고리즘의 실행시간을 비교 분석하여 DOT 공간조인 알고리즘이 최대 약 2배까지 우수한 성능을 가지고 있음을 보인다.

지금까지의 지리 정보 시스템의 개발은 특정 응용만을 목적으로 개별적이며 부분적인 연구가 진행되어 왔다. 그러나 최근의 인터넷 활성화는 지리정보시스템의 Web 기반화, 분산화를 요구하게 되었고, 데이터와 연산의 복잡성 때문에 파일이나 별도의 저장 공간을 사용하여 관리되었던 공간 데이터를 비공간데이터와 단일 데？터베이스화, 즉 공간데이터의 데이터베이스 시스템화를 요구하게 되었다. 이 논문에서는 네트워크상에 분산되어 있는 GIS응용을 위한 공간 객체-관계 데이터베이스 시스템의 설계 및 구현시스템을 제안한다. Java 언어를 사용하여 시스템은 구현되었으며, 데이터의 저장을 위해 관계형 데이터 베이스시스템을 사용하고 표준 인터페이스를 제공한다.

지리정보시스템 클라이언트는 Open API를 이용한 개방형((Open)구조를 지향하고 있으며 OpenGIS는 다양한 데이터 소스간의 상호운용을 지우 하는 개방형 지리정보시스템의 표준으로 자리를 잡아가고 있다. 따라서 기존의 패쇄환경(Closed Environment)에서 행해졌던 공간 데이터 동시 수정의 연구는 OLE DB와 같은 개방환경(Open Environment)에서 연구될 필요가 있다. 기존의 기법을 OLE DB에 적용할 때 문제점으로 제기되는 것은 첫째, 공간데이터 수정을 위한 변경 제어가 서버측에 위치함으로써 서버에 따라 재작성 되어야 하는 문제가 있고, 둘째, 서버의 데이터를 중복 저장하고 있는 클라이언트 데이터에 대한 일관성 유지를 위해 클라이언트의 변경 내용은 다른 클라이언트에게 통보되어야 하지만 OLE DB의 통보 메커니즘은 Rowset을 공유하는 동일 클라이언트 내에서의 통보만 가능한 구조이다. 본 논문은 공간데이터베이스 서버에 의존적인 서버부분의 기능을 미들웨어에서 구현함으로써 서버 모듈의 재작성 문제를 해결하고 서로 다른 클라이언트간의 변경 전파 프로토콜을 제시하여 서버와 독립적으로 운용할 수 있는 공간데이터 변경을 위한 OLE DB서비스 제공자 프로토콜을 설계하고 구현한 결과를 보인다.

대용량의 공간 및 비공간 데이터의 관리와 다수 사용자에 의한 데이터 공유를 지원하기 위해서는 클라이너트-서버 구조의 공간 데이터베이스 시스템을 사용하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 클라이언트-서버 구조의 공간 데이터베이스 시스템인 GEO/Millennium 시스템을 소개한다. GEO/Millennium은 클라이언트 캐슁을 수용한 질의 전송 방식을 사용하며, 공간 및 비공간 데이터를 통합하여 저장, 관리하는 통합구조의 시스템이다. 제안하는 시스템은 데이터베이스의 변경사항을 멀티캐스팅으로 클라이언트들에게 통지하여 데이터의 일관성을 유지하며, 클라이언트의 각 모듈을 컴포넌트로 구성하여 어플리케이션 개발의 용이성과 재사용성을 높인다. GEO/Millennium은 객체의 저장과 연산을 저장관리자와 질의 처리기에서 지원해 줌으로써 공간연산을 효율적으로 수행할 수 있으며, 클라이언트-서버간의 통신부하를 줄여 클라이언트의 질의에 대해 보다 빠른 응답시간을 갖는다.

비용모델과 측정(Cost Model and Estimation)은 모든 DBMS에서 성능 측정을 하기 위한 기본적인 도구이다. 지금까지의 질의 수행에 대한 비용모델을 제시하는 연구가 많이 있었지만 대부분의 연구가 특정 부분에 대한 비용-CPU비용, 색인 방법에 대한 I/O횟수, I/O비용 등만을 고려함으로써 질의를 수행하는데 필요한 전체적인 비용을 산출하는데 부족한 점이 있었다. 그리고 병렬 공간 DBMS에 대한 비용모델을 산출하는 연구가 아직까지 이루어지지 않았다. 이 논문에서는 병렬 공간 DBMS에서 질의를 처리하는데 드는 전체적인 비용을 산출하고 있다. 기존의 연구에서 제시하고 있는 비용모델을 적용하고, 병렬 컴퓨터와 공간 데이터가 결합되었을 때의 고려사항을 추가하여 병렬 공간 DBMS에 적합한 전체적인 비용모델을 산출함으로써 병렬 공간 DBMS에서의 효율적인 질의수행에 대한 다른 연구를 수행할 때 비용모델에 대한 초석을 제공한다.

복잡해지고 있는 응용 프로그램의 스키마를 객체형 모델링 기법을 통해 효과적으로 정의함으로써 풍부한 의미관계를 유지하면서, 보편적인 하부 저장시스템 솔루션으로 제공되는 관계형 DBMS를 활용할 수 있는 객체-관계 접근 방법은 현실적인 선택으로 각광을 받고 있다. 이러한 접근 방법은 객체-관계 랩퍼(Object-Relational Wrapper)의 사용을 통해 가능할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 질의를 처리하는데 있어서 보다 효율적으로 관계형 모델을 기반을 둔 객체간의 관계(Association)를 바탕으로 한 질의 처리기와 이를 지원해 주는 새로운 객체-관계 랩퍼의 설계와 구현에 대해 설명한다. 자바로 개발된 질의 처리기와 객체-관계 랩퍼는 DBMS와 플랫폼에 독립적인 시스템으로 제공되며, 객체간 상속의 무결성 제약 조건을 유지하기 위해 메터 정보를 활용하는 특성을 가지고 있다.

인터넷을 기반으로 하는 전자상거래 환경에서 데이터 공유 문제를 해결하기 위하여 XML을 이용한 시스템들이 적용되고 있다. 하지만 서로 다른 DTD를 기반으로 작성된 응용 시스템 경우에는 의미에 대한 공유가 이루어지지 못하게 되므로 XML을 이용한 데이터 공유 및 교환은 어렵다. 본 논문에서는 X3.285에서 제시한 개념적 메타 모델(Conceptual MetaModel)을 토대로 데이터 레지스트리(DR)모델을 구축하고 전자상거래 표준 프로토콜(UN/EDIIFACT,XML/EDI, OTP)들로부터 공통된 데이터 요소를 정의하여 데이터 레지스트리(이하 DR)를 구축하였다. 구축된 DR 은 서로 다른 형식의 전자상거래 시스템간의 데이터 유통을 가능하게 하고, 데이터에 대한 식별 및 등록 서비스 기능을 제공하게 된다. 따라서 웹 환경에서의 DR를 기반으로 하는 다양한 전자상거래 응용 시스템 개발 및 운용이 가능하다.

최근 컴퓨터 기술 발달과 데이터 통신의 발전으로 여러 사용자가 데이터와 정보를 공유하게 되고 데이터의 전송, 수집, 검색, 수정 등의 업무가 많아짐에 따라 데이터베이스에 대한 보안의 중요성이 더욱 증대되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 패스워드를 이용한 인터페이스 보안과 보안 요소들을 계층별로 나누고 사용자 등급을 이용한 내적 보안을 혼용하여 기존의 패스워드 데이터베이스 보안 시스템의 문제점을 보안하는 난수를 이용한 데이터베이스 보안 시스템을 설계하고 구현하였다.

기업의 전사적인 자원 관리(ERP)의 필요성이 급증하면서 이에 따른 광범위한 데이터베이스 관리의 중요성이 점차 부각되고 있다. 이러한 이유로 말미암아 데이터베이스의 확장 즉, Schema의 변화에 따른 데이터 베이스 접근을 위한 응용프로그램으로써 Multi-Tier 구조가 제시된 바 있다. 그러나 또 다른 시스템에 적용하는 경우 데이터베이스의 접근을 제 변경해야 하는 등, 여전히 많은 문제점이 드러나고 있다. 본 고에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로써 데이터 베이스의 Schema에 독립적으로 접근할 수 있는 새로운 Multi-Tier 구조를 제시한다.

XML은 사용자가 문서를 적절히 구조화해서 저장시킬 수 있는 장점으로 인해 기존의 HTML로 구축된 웹서비슬 환경을 데이터베이스화하여 다양하고 복잡한 검색 환경을 제공한다. 이러한 이유로 최근에 XML 문서를 데이터베이스에 저장하고 효율적인 관리 및 검색을 지원하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 기존 연구를 살펴보면 XML의 구조적 특징을 문서 독립적으로 모델링하지 않아 갱신 및 검색 효율이 떨어지고, 생성되는 테이블의 수가 증가하며, 원문 복원 능력의 저하와 데이터 중복이 발생하는 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 관계 데이터베이스를 기반으로 XML문서의 구조 정보를 DTD 독립적으로 구성하여 테이블 생성 수와 갱신의 문제점을 개선하고, DTD 구조의 경로 정보 표현을 제안하여 탐색 및 원문 복원 능력을 강화하며, 테이블 중복 문제를 해결한 데이터 모델을 제안한다.

최근 XML(eXtensible Markup Language)문서의 효율적인 작성과 유지관리를 위해 다양한 XML 문서 편집기들이 개발되고 있다. 하지만, 기존의 편집기들의 경우 하나의 XML 문서에 대한 편집기능은 제공하고 있으나 다수의 XML 문서들에 대한 병합(merge)기능은 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 다수의 XML 문서를 병합할 경우 발생할 수 있는 이름중복과, 이름충돌의 해결 방법을 제안하고, 문서병합 기능을 갖는 XML 문서 편집기를 설계하고 구현하였다. 문서병합 기능을 갖는 XML 문서 편집기는 여러 곳에 산재하고 있는 동일한 부류의 여러 XML 문서들을 병합해야 할 경우에 용이하게 사용될 수 있다.

구조적 정보의 표현방법으로 제시된 XML 문서를 가공하고 저장하는 방법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. XML을 가공하는 형태로는 몇 가지가 제시되어 일반화 되어있으나 계층적 특성을 가진 XML 문서를 관계형 데이터베이스에 효율적으로 저장하기는 어렵다. 본 연구에서는 XML 문서의 계층 구조를 DFS Numbering 으로 저장하고 데이터베이스에 저장된 문서에 대한 DOM 인터페이스를 효과적으로 제공하는 시스템의 설계 및 구현이다. 문서의 변경 내용을 저장할 때 SQL Query 횟수를 최소화하는 효율적인 기법을 제시한다.

XML로 기술된 전자 문서를 논리적 구조에 따라 분할하여 객체 지향 데이터베이스에 저장하기 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그러나, 그러한 접근은 몇몇 기본적인 접근 연산에 대해 성능이 떨어진다. 이 경우, 비분할 저장 구조 모델을 이용하면 이러한 문제를 어느 정도 보완할 수 있다. 본 논문에서는 구조화된 XML 문서의 효율적인 관리를 위해 혼합 저장 구조 모델을 제안한다. XML 문서를 분할과 비분할 모델이 혼합된 형태의 물리적 저장 구조로 구조 정보를 표현하면서 투명성을 제공하기 위한 객체 지향 메타 스키마를 제안하고, 이 메타 스키마로부터 동적으로 생성된 응용 데이터베이스 스키마를 통해 구조화된 문서를 객체 지향 데이터베이스에서 관리하는 방법을 제안한다.

현재 XML 문서를 저장하고 이에 대한 질의를 처리하는 백엔드 저장소로써는 파일시스템, 기존의 RDBMS와 OODBMS를 이용하는 접근 방법이 있다. 또한 독자적으로 semistrucured 데이터에 대한 저장 및 질의를 처리 할 수 있는 데이터베이스 시스템이 존재한다. 따라서, 이 논문에서는 기존의 응용프로그램에서 이용하는 데이터와 통합을 잘 할 수 있는 RDBMS의 장점과 객체지향 DOM모델을 지원할 수 있는 OODBMS의 특징을 모두 수용할 수 있는 ORDBMS에서 XML 문서를 저장하고 저장된 데이터에 대한 질의를 잘 할 수 있는 XML문서 처리시스템을 설계한다. 여기서, XML문서의 논리적 구조가 정해져 있지 않는 XML문서를 ORDBMS의 테이블 형태로 저장하는 여러 가지 방법을 제시하고, semistructured 데이터에 대한 질의의 특징인 패스표현을 효율적으로 지원하기 위해 패스 인덱스의 개념을 제시한다. 이렇게 함으로써 XML문서에 대한 질의를 ORDBMS에서 처리할 때 효율성을 높일 수 있다.

XML은 다양한 정보이 표현이 가능하고 이들 정보의 구조적 표현이 가능하여 많은 연구 분야에서 사용되고 있다. 이러한, XML 문서의 효율적인 검색과 저장 관리를 위하여 데이터베이스 시스템을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있으나 기존의 연구들은 XML 문서에 대한 질의 수행을 위해 SQL 과 독립된 질의 언어를 정의함으로써 데이터베이스와 통합된 질의를 제공하지 못한다. 본 논문에서는 XML 문서와 데이터베이스의 통합된 질의를 위하여 XML 문서의 엘리먼트를 자료형으로 정의하는 DDL 구문의 추가와 질의어에서 이들 자료형에 대한 연산을 지원하는 DML 의 확장을 한다. 제안한 질의어는 SQL을 이용하여 XML 문서에 대한 질의를 처리함으로써 XML 문서와 데이터베이스의 통합된 질의를 가능하게 한다.

SGML(Standard Generalized Markup Language)은 구조적 문서를 나타내기 위한 표준으로 서로 다른 컴퓨터 기종간에 호환이 가능하며 다방면에 유연하게 이용 가능한 점이 장점이다. 전자도서관, 온라인 매뉴얼 등의 분야에서 SGML 이 활용되면서, 대용량의 SGML 문서를 처리하고 사용자에게 정보를 제공하는 SGML 데이터베이스 시스템이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 이와 같은 대용량의 SGML 데이터베이스를 정의하기 위한 데이터 모델로서, 엘리먼트 구조를 보완하고 문서의 개념을 표현할 수 있는 컴포넌트 기반 모델을 제시하고 기본적인 저장 시스템을 구현하였다 검증을 위해 실험을 수행하였으며 저장과 검색 면에서 성능 향상을 얻었다..

비용모델과 측정(Cost Model and Estimation)은 모든 DBMS에서 성능 측정을 하기 위한 기본적인 도구이다. 지금까지의 질의 수행에 대한 비용모델을 제시하는 연구가 많이 있었지만 대부분이 연구가 특정 부분에 대한 비용-CPU비용, 색인 방법에 대한 I/O횟수, I/O비용 등만을 고려함으로써 질의를 수행하는데 필요한 전체적인 비용을 산출하는데 부족한 점이 있었다. 그리고 병렬 공간 DBMS에 대한 비용모델을 산출하는 연구가 아직까지 이루어지지 않았다. 이 논문에서는 병렬 공간 DBMS에서 질의를 처리하는데 드는 전체적인 비용을 산출하고 있다. 기존의 연구에서 제시하고 있는 비용모델을 적용하고, 병렬 컴퓨터와 공간 데이터가 결합되었을 때의 고려사항을 추가하여 병렬 공간 DBMS에 적합한 전체적인 비용모델을 산출함으로써 병렬 공간 DBMS에서의 효율적인 질의수행에 대한 다른 연구를 수행할 때 비용모델에 대한 초석을 제공한다.

본 논문은 지반조사 정보 시스템이 관리하고 있는 시추공의 지층 구성 정보를 바탕으로 시추공을 클러스터링하여 지반의 구성을 분석하는 시스템의 설계 및 구현을 소개한다. 지반조사 정보시스템은 지반 시추공의 현장조사 및 실내시험을 통해 얻는 시추공 정보를 체계적으로 관리하여 정보의 재활용을 돕기 위한 데이터베이스 시스템이다. 본 논문에서 제안된 지반 분석 시스템은 지반조사 데이터베이스의 시추공 정보를 이용하여 지반이 가지고 있는 특성 정보를 추출하여 유사한 특성을 갖는 시추공의 집합으로 클러스터링하여 사용자에게 지반 구성 정보를 제공하는 시스템이다. 본 시스템에서 사용된 클러스터링 기법은 지반조사 데이터가 갖는 지반의 구성 요소 및 각 지층의 구성비를 통해 유사한 특성을 지니는 지반들을 그룹화하고, 그룹된 지반들의 특성을 찾는다. 그룹된 지반들의 분석을 통해 찾아진 유사한 특성은 지도상에 가시화함으로서 사용자에게 해당 지형에 대한 지반 특성을 제공한다.

현행 토지 지번 중심의 주소체계는 불규칙적인 지번의 배열으로 상호 연계성이 부족하여 사회적 비용이 발행, 이러한 문제 해결하고 국가경쟁력을 높이고자 선진국과 같은 체계적이고 합리적인 주소체계와 정확성, 일관성, 융통성, 경제성 등을 갖출 수 있는 도로방식에 의한 도로명과 건물번호를 체계적으로 부여하는 새로운 주소 체계를 도입하기로 하였다. 이에 본 논문에서는 새주소 사업에 있어 핵심이 되는 새주소 관리 시스템과 관리시스템의 부 시스템인 도로명판관리 시스템에 관하여 제시한다.

현행 주소는 지번 주소체계로서 많은 문제점이 지적되고 있다. 이에 새로운 주소 체계의 도입이 시급한 실정이다. 따라서 효율적인 도로 중심체계의 도입으로 사용자의 편의와 경제적 파급효과를 누리고자 한다. 새주소 관리 시스템은 돌 중심 주소체계에 따른 건물, 도로, 도로명판, 이력 등의 효율적 관리를 위해 구축했는데 특히 건물관리를 중점으로 본 논문에서 서술하였다.

우리나라의 지번체계는 인구증가와 경제발전에 따른 도시의 팽창과 각종 개발사업에 따른 토지의 등록, 분할 및 합병 등이 빈번하게 발생함에 따라서 불규칙하고 불합리하게 지번이 부여되어 왔다. 이에 따라 선진국과 같은 체계적이고, 합리적인 주소체계의 필요성이 꾸준히 대두되어 왔으며 정확성, 일관성, 유통성, 경제성, 검색성 등의 여러 가지 특성을 갖출 수 있는 도로방식에 의한 도로명과 건물번호를 체계적으로 부여하는 새로운 주소체계를 도입하기로 하였다. 이러한 이유로 필요성이 높아지고 있는 새주소 관리 시스템은 크게 4개의 부시스템으로 나누어지는데 본 논문에서는 이러한 4개의 부시스템 중에서 도로 관리 시스템 대하여 새주소 부여 체계와 원칙에 따라 설계하고 MAPINFO 와 MAPBASIC 언어를 이용하여 구현한다.

최근에 데이터베이스 혹은 그 응용분야에서 이미지 데이터와 같은 멀티미디어 정보 처리에 대한 관심이 고조되고 있다. 따라서 이미지 데이터를 효율적으로 저장하고, 사용자가 원하는 질의 결과를 신속히 제공하는 것이 중요한 연구분야이다. 본 연구에서는 이미지 데이터에 대한 질의를 처리하기 이한 이미지 데이터로부터의 정보 추출과 데이터 인덱싱 방법에 관하여 논하고, 구축된 인덱싱 구조에 효율적인 질의 처리가 가능하도록 VP(Vantage Point)를 이용하여 영역질의를 처리하는 방법을 제시하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 나타내었다.

이미지와는 달리, 비디오 데이터는 객체에 대한 움직임 정보(motion trajectory)를 가지고 있으며, 이러한 움직임 정보는 비디오 데이터만이 가지는 매우 중요한 특징으로 비디오 데이터에 대한 색인과 내용 기반 검색을 수행하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 따라서, 본 논문에서는 비디오 데이터베이스에서 효율적인 내용기반 검색을 위해 하나의 객체에 대한 움직임 정보를 나타내는 single motion trajectory와 두 객체에 대한 움직임 정보를 나타내는 multiple motion trajectory를 위한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 아울러, 움직임 정보에 대한 사용자 질의에 대해 유사성을 측정하여 순위부여와 Time Interval을 지원하는 새로운 유사성 측정 알고리즘인 SIST와 SIMT를 제안한다.

주문형 비디오 서버와 같은 작업을 하는 멀티미디어 서버에서 검색 요청에 대한 보다 효율적인 서비스는 데이터 배치 기법에 의해 많은 영향을 받는다. 특히 사용자들에게 가장 인기있는 몇몇 비디오 데이터들은 많은 사용자들에 의해 동시에 요청되기도 하지만 짧은 시간 간격을 두고 연속적으로 요청되기도 하므로 인기있는 비디오 데이터일수록 데이터의 서로 다른 많은 부분이 동시에 검색될 수 있도록 효율적으로 배치시키는 것이 필요하다. 본 논문에서는 비디오 데이터의 인기도 즉 요청 정도에 따라 스트라이핑 폭을 동적으로 결정하는 배치 정책을 제안하고 실험읕 통해 기존의 정책과 비교한다.

의료영상 저장 전송 시스템에서 환자의 이력 영상은 시간이 지나면서 데이터의 양이 급격히 증가하므로 자기 디스크에서 제 3의 저장 장치로 데이터를 옮기고 있다. 일정한 보존 기간이 경과하면 옮기는 기존의 이동 방법은 곧 검색될 영상을 자기 디스크에서 제 3의 저장 장치로 옮길 가능성이 높다. 이 문제점을 해결하기 위해서 이력 영상의 검색 속도를 향상시키는 두 가지 이동 기법 AIP와 EAIP 제안하였다. 두 기법 모두 기존의 방법보다 검색 속도가 우수하였다. 제안하는 두 가지 이동 기법 사이의 질의 처리 속도를 비교하였는데 EAIP가 우수하였다. 또한, EAIP 이동 기법을 이용한 이동 실행기를 구현하였다.

문자 정보 및 X-Ray, MRI, CT등과 같은 의료영상 정보를 취급하는 의료정보 시스템에서의 유사객체 검색을 지원하는 협력 의료정보 시스템의 설계에 대하여 논한다. 이를 위해 객체간 의미적 관련성을 기반으로 한 유사도 자동 추출 방식 및 지식베이스 구성 방식을 제안하고 이를 활용한 유사객체 검색에 대하여 논한다. 특히 의료영상을 객체 값으로 갖는 경우 객체간 유사도는 영상처리의 특징추출 방식에 의해 추출된 영상내에 출현하는 공간 객체의 위치, 면적, 둘레, 공간 객체간의 위상 관계 등의 공간 속성을 이용한다. 여기서 공간적 위치에 근거한 유사도는 공간 위치를 대표하는 Hilbert값의 분포와 빈도를 토대로 계산한다.

MIDAS-III는 한국전자통신연구원에서 개발한 바다-DBMS의 저장 시스템이다. MIDAS-III는 대용량 멀티미디어 데이터서버의 저장 시스템으로 가능하도록 3차 저장장치를 부착하여 MIDAS-III/TS로 확장 구현되었다. 3차 저장장치를 관리하기 위하여, MIDAS-III/TS는 3차 저장장치 관리 볼륨을 새롭게 구성하였다. 본 논문에서는 먼저 MIDAS-III/TS의 구조와 확장 전 MIDAS-III의 고장 회복 유틸리티인 restart에 대해 살펴본다. 그리고, MIDAS-III/TS의 고장 회복 유틸리티인 restart-t의 구현을 위하여 MIDAS-III가 3차 저장장치를 부착함에 따라 새롭게 발생할 수 있는 고장의 유형과 고장 회복에 있어서의 문제점에 대해 기술하고 회복 방법을 제시한다.

ISO TC211에서는 응용 스키마에서 공간 객체의 공간 관련성을 피처간의 위상 관련성으로 기술되어야 함을 규칙으로 정하고 있다. 따라서 공간 데이터가 변경되거나 변경 중 복귀될 때도 객체간의 공간 관련성은 유지되어야 한다. 공간 관련성을 유지하기 위해서 기존의 회복 기법을 적용하면 수정의 결과가 다른 트랜잭션에 영향을 미치는 특징 때문에 많은 연쇄 복귀가 발생한다. 따라서 공간 데이터 변경 트랜잭션의 회복에 적용하기 어렵다. 또한 협동 수정 트랜잭션의 회복 기법은 한 트랜잭션의 UNDO에 의해 모든 협동 트랜잭션이 연쇄 복귀되는 문제가 있다. 본 논문에서는 클라이언트-서버 GIS에서 공간 관련성을 이용하여 관련된 트랜잭션을 선택적으로 복귀하는 회복 기법을 제시한다. 그리고 서브-트랜잭션 단위의 UNDO를 위해 로그 레코드 구조를 제시하며 UNDO 결과를 효율적으로 전파하기 위한 기법을 제시한다.

B+-Tree는 데이트베이스 관리 시스템에서 대용량의 데이터를 관리하기 위해 가장 널리 사용되는 인덱스이다. 그런 기존의 B+-Tree는 데이터베이스의 초기 구성 및 재구성시 많은 비용이 들고, 또한 삭제 연산의 빈번한 발생시 색인 구조 변경연산의 발생빈도가 높아져 동시성이 떨어진다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 기존 대부분의 데이터베이스 관리시스템에서는 일괄구성과 지연삭제를 이용하고 있으나, 동시성 및 회복에 대한 처리가 미흡하여 실제 시스템에 적용하기에는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 일괄구성과 지연삭제 방법을 적용한 B+-Tree에서의 동시성 및 회복기법을 제안한다. 제안된 기법은 일괄구성 시에 잠금의 부하와 연속적인 철회(Cascade Rollback)가 없고, 또한 지연 삭제기법을 확장함으로써 빈 페이지 리스트 관리에 대한 부하가 없으며, 삭제 연산에 대한 회복 시 논리적 복귀(Logical Undo)가 빨라지고 구현이 간단해진다는 장점이 있다.

이 논문에서는 다차원 색인 구조에서 질의를 지연시키는 주된 요인인 노드 분할연산과 MBR(Minimun Bounding Regions)변경 연산에 대해 효율적으로 대처하는 동시성 제어 기법을 제안한다. 분할 시 탐색이 지연되는 시간을 최소화 하기 위해 대부분의 과정에서 질의와 호환되는 공유 래치를 획득한 후 수행하고 분할이 발생된 노드에 엔트리들이 복사되는 동안만 배타 래치를 획득하는 방법을 사용한다. MBR 변경 연산의 동시성을 높이기 위해 부분적인 잠금 결합을 사용한다. 즉, MBR 변경 연산중 주로 발생되는 MBR이 증가되는 삽입연산은 잠금 결합을 수행하지 않고, 감소되는 삭제 연산만 잠금 결합을 수행한다. 또한 성능 평가를 통하여 제안된 동시성 제어 기법이 GiST의 동시성 제어 알고리즘에 비해 처리율 관점에서 성능이 우수함을 보인다.

본 논문에서는 고차원의 특징 벡터 공간에서의 객체에 대한 효율적인 검색을 지원하는 셀기반 시그니쳐 트리 색인 구조(CS-트리, CI-트리)를 제안한다. 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하고 특징 벡터는 셀의 시그니쳐로 표현되며 트리에 저장된다. 특징 벡터 대신 시그니쳐를 사용하여 트리의 깊이가 낮아짐으로서 검색을 효율적으로 수행할 수 있다. 또한 셀에 적합한 새로운 가지치기 거리를 이용한 유사성 검색 알고리즘으로 수행할 수 있다. 또한 셀에 적합한 새로운 가지치기 거리를 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 성능 비교를 수행하여, 성능비교 결과 본 논문에서 제안하는 CS-트리와 CI-트리가 검색 시간 측면에서 최대 30%의 검색 성능이 개선됨을 보인다.

본 논문에서는 차세대 DBMS로 각광을 받고 있는 객체-관계형 DBMS(Object-Relational DBMS : ORDBMS)기반의 데이터 웨어하우스(data warehouse)에서 질의 처리의 성능을 향상시키는 AH(Attribute Hierarchy) 인덱스와 이를 이용한 질의 처리 기법을 제안한다. 지금까지 관계 DBMS를 이용한 데이터 웨어하우스의 성능 향상에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 데이터 웨어하우스는 기존의 데이터베이스와는 비교할 수 없을 만큼의 대용량 데이터를 가정하므로 ORDBMS를 이용하여 데이터 웨어하우스를 구축하는 경우에서도 적절한 성능의 보장이 필수적으로 요구된다. 이 논문에서 제안된 AH 인덱스를 사용함으로써 데이터 웨어하우스 분석용 질의에서 자주 사용되는 조인과 그루핑 연산은 비용이 저렴한 인덱스 액세스 연산으로 대치되며, 데이터의 량과 무관하게 질의 처리비용이 거의 고정되는 효과를 얻을 수 있다.

데이터 변환은 데이터 재사용, 데이터 교환 및 통합 등에 사용되는 중요한 기술이다. 본 논문에서는 이러한 데이터 변환 기술 중 객체지향 데이터베이스에 저장된 데이터를 XML 문서로 변환시키는 기술을 제시한다. 먼저 객체지향 데이터베이스의 스키마와 데이터, DTD와 XML 문서를 정의한 뒤 이 정의를 기반으로 스키마를 DTD로 변환하는 알고리즘과 데이터를 XML 문서로 변환하는 알고리즘을 제시한다. 그리고 변환에 의한 결과 XML 문서가 잘 구성된 문서이고 결과 DTD에 대해서 유효한 XML 문서임을 보임으로써 제시한 변환 기술의 유용성을 보인다.

본 논문에서는 데이터베이스 인터페이스 설계가 COM(Component Object Model)으로 구현하는 것이 가능한지를 실험적으로 설계하고 구현하였다. 본 객체지향 코드 설계는 캡슐화, 상속성, 다형성 측면에서 설계자 및 사용자에게 많은 장점을 제공한다는 측면에서 널리 적용되고 있다. 본 논문에서는 COM을 이용하여 기존의 데이터베이스를 접근, 제어 할 수 있음을 보인다. 본 논문은 기존 데이터베이스로서 MS Access(DB)를 대상으로 하되 MS Access가 제공하는 최종사용자 기능을 무시하고 새로운 프로그램(COM)을 설계하여 기존사용방법과 같은 효과와 기능을 발휘할 수 있도록 한다. 프로그램의 설계는 크게 서버와 클라이언트로 나눈다.[10] 실험적 개발의 결과를 볼 때 DB엔진 설계 시 COM으로서의 설계에 활용 할 수 있을 것으로 기대된다. 한편 클라이언트는 다양한 언어로 설계가 가능하기 때문에 다양한 사용자, 다양한 접속 요구에 쉽게 적용할 수 있다.

최근 웹의 놀랄만한 성장으로 인터넷에 존재하는 데이터의 양은 기하 급수적으로 증가하고 있다. 이와 같은 방대한 양의 데이터를 체계적으로 관리, 검색하기 위해 데이터베이스 관리 시스템의 사용이 절실해지고, 웹 상에서 데이터베이스를 사용하기 위한 웹과 데이터베이스의 연동 방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재까지 웹과 데이터베이스의 연동을 위해 개발된 웹-데이타베이스 게이트웨이는 응용 프로그램 작성의 편의상과 범용 프로그래밍 기능을 동시에 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 객체지향 멀티미디어 데이터베이스 관리 시스템인 오디세우스를 위한 웹-데이타베이스 게이트웨이를 설계하고 구현한다. 본 논문에서 구현한 웹-데이타베이스 게이트웨이는 웹과 데이터베이스의 연동 방식으로 서버 전용 API 방식을 사용하기 때문에 사용자의 요청을 보다 빠르게 처리할 수 있다. 또한 본 논문에서 구현한 웹-데이타베이스 게이트웨이는 HTML 페이지 작성만으로 응용 프로그램 개발이 가능하므로 사용자가 보다 쉽게 웹 기반 데이터베이스 응용 프로그램을 개발할 수 있으며, 범용 프로그래밍 언어로 작성된 함수를 HTML 페이지 내에서 수행할 수 있는 기능을 제공하므로 다양한 웹 기반 데이터베이스 응용 프로그램을 개발할 수 있다.

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환은 시계열 데이터간의 절대적인 유클리드 거리에 관계없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 본 논문에서는 이와 같이 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용한 탐색 기법을 인덱스 보간법이라 부른다. 질의 시퀀스의 길이 256~512 중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과를 선택률이 10-5일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 14.6배 개선되었다.

인터넷의 보편화로 정보 교환이 활발해지면서 일반 사용자들에게 필요한 정보를 손쉽게 취득하게 해주는 정보 검색 시스템의 역할이 아주 중요하게 되었다. 일반적인 정보 검색은 사용자의 질의에 대해 문서내의 색인어 발생 빈도를 기반으로 관련 문서를 찾 준다. 본 논문에서는 XML 링크 정보를 이용하여 링크를 검색하여 관련 문서를 찾아주는 정보 검색 시스템을 제시한다. 이를 위해 XML 링크에서 ROLE 속성값인 메타 데이터를 색인하여 저장하고 링크에 대한 모든 정보를 저장하고, 이를 기반으로 특정 주제에 대한 검색시, 특정 주제로 가장 많이 링크된 문서를 검색한다. 제시한 방법을 현재 웹상에서 주로 이용되는 HTML 문서를 기반으로 분석해 본 결과 그 필요성을 확인할 수 있었다.

데이터베이스에 대하여 아무런 지식이 없는 일반인도 데이터베이스를 쉽게 검색할 수 있도록 언어변수를 사용한 질의 및 질의 확장에 의한 효율적인 데이터베이스 검색 시스템을 설계한다. 언어 변수의 퍼지와 및 질의 확장을 위해 퍼지 소속함수, 개념 계층, 유사 관계 등을 적용하며, 한의원 데이터베이스를 사례로 하여 프로토타입을 구현하고 실험 및 평가를 한다.

내용기반 이미지 검색을 위한 기존의 대부분의 기법들은 이미지 데이터에 효과적으로 적용할 수 있는 고차원의 색인구조를 고려하지 않았다. 이 연구에서는 이미지 데이터베이스에서 보다 효율적이며 정확도가 높은 검색결과를 기대할 수 있는 색상 특징 데이터 표현방법인 ECCV기법, 모양 특징 데이터 표현방법인 EPA기법을 소개한다. 또한 고차원 데이터에 대해서도 검색속도를 향상시킬 수 있는 새로운 다차원 공간 인덱스 구조인 XS-트리를 제안한다. 이 방법을 이용하면 특징표현단계에서는 차원의 수가 증가되어 저장에 필요한 공간을 많이 요구하지만 인덱싱 단계를 거치면 이미지 검색 속도가 향상되며 정확한 이미지를 검색 할 수 있는 장점이 있다.

World-Wide Web(WWW)이 발전하면서 웹으로부터 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 찾기 위한 정보검색 방법론이 연구가들로부터 중요한 이슈로서 대두되었고 이에 기반하여 여러 상용 정보검색 시스템들이 등장하게 되었다. 그러나, 이러한 정보검색 시스템들은 웹에 존재하는 데이터의 비구조화와 다양성, 사용자의 다양성, 그리고 정보의 질과 양이 문제로 인하여 사용자의 의도와 요구에 맞는 정보를 구하기 어렵다. 또한, 웹 상의 많은 데이터들로부터 단순히 일반적인 정보만을 얻어 이용할 뿐 효과적인 지식의 탐사나 관리 기능을 갖고 있지 않다. 본 논문에서는 이전의 정보검색 시스템들이 갖는 문제점을 분석하고 이를 보완하고자 웹에 대한 지식 발견(Knowledge Discovery)의 새로운 시도인 웹 마이닝(Web Mining)에 대한 관련 연구를 토대로 웹 마이닝 시스템을 설계 및 구현한다. 특히, 사용자의 의도를 정확히 전달하기 위하여 기존의 SQL 과 유사한 형태의 질의어인 WMSQL을 사용하여 웹 문서의 내용에 직접적인 웹 마이닝을 수행하는 Web Content Mining을 개발함으로서 웹의 비구조화된 데이터로부터 의미있고 함축적인 지식을 추출할 수 있도록 한다.

현재 광범위한 웹 문서를 검색하기 위해서 많은 사용자들이 여러 종류의 검색엔진을 사용하고 있다. 하지만 대부분의 사용자는 검색엔진에 의해 검색된 문서의 순서화가 된 긴 리스트의 검색 문서들과 이들이 갖는 낮은 신뢰도에 대해 검색된 문서 중에 자신이 원하는 타당한 문서를 검색하는 불편함이 있어 왔다. 정보 검색에서 문서의 클러스터링은 검색된 결과를 재구성하는 효율적이고 선택적인 방법이다. 이 연구에서는 문서를 트랜잭션 관점에서 해석하여 하나의 클러스터에 대해 유사성을 측정하기 이해 주요항목과 비 주요항목으로 구분하여 각 트랜잭션의 최소 비용 계산을 통해 자동화된 문서 클러스터링 기법을 제안한다. 또한 클러스터링 단계에서 주요 항목간의 연관 규칙을 생성하기 위하여 문서 클러스터링을 위한 디스크 엑세스 동안 키워드간의 연관성을 찾을 수 있는 효율적인 검색 기법을 제시한다.

기업과 산업등 여러분야에 적용하기 위하여 인공지능, 통계학, 데이터베이스등의 각 분야에서 활발히 연구되고 있는 데이터마이닝은 알 수 없는 미래에 대한 예측이 가능하다는 장점을 갖기 때문에 더욱 가치가 있다. 데이터셋을 설명하기 위한 설명모델링과 예측을 하기 위한 예측모델링의 두 가지 범주로 나뉘어 발전되어왔으나, 데이터셋을 설명하기 위한 분석보다는 미래를 예측하기 위한 분석의 중요성이 점점 증가되고 있다. 이 논문에서는 마코프 성분을 갖는 과거의 이력 데이터를 기반으로 일정한 시점 또는 일정 기간동안의 변화량을 예측할 수 있는 예측모델링 방법을 제시한다.

이기종 DB에 분산 저장되어 있는 데이터를 통합하여 사용자가 단일한 환경 내에서 각종 데이터를 접근, 관리할 수 있는 기술로써 멀티데이터베이TM 시스템(Multidatabase System:MDBS)이 연구되어 왔다. 그러나, 기존의 MDBS 는 사용하는 통합 모델에 따라 데이터 정의 언어나 데이터 처리 언어를 새로 정의하여 사용하였기 때문에, 지역 데이터베이스 시스템의 사용자는 새로운 데이터 모델과 데이터베이스 언어를 습득해야 하는 문제가 발생한다. 그러므로, 이를 해결하기 위해 현재 표준으로 진행되고 SQL3를 기반으로 한 MDBS의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 SQL3를 확장한 멀티 데이터베이스 질의 언어(Multidatabase Query Language: MQL)를 제시하고 MQL을 이용한 3단계 스키마 통합 방안을 제안하고자 한다.

분산되어 있는 이질형 데이터베이스 시스템들의 자율성을 보장하고, 효율적으로 정보를 공유 및 교환하기 위한 멀티 데이터베이스 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 멀티 데이터베이스 시스템은 새로운 데이터베이스를 추가하거나 제거하는 경우, 관리 시스템을 정적으로 재구성해야 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 지니 기술을 기반으로 멀티 데이터베이스 관리 시스템 모델을 제안하였다. 제안하는 모델은 지니 기술의 Plug&Work 개념을 이용하여 네트워크에 연결된 데이터베이스 시스템들의 연결 변화를 동적으로 감지함으로써, 기존의 멀티 데이터베이스 시스템의 문제점을 제거할 수 있다. 또한 본 논문에서 제안하는 멀티 데이터베이스 관리 시스템은 지역 tm키마를 동적으로 통합함으로써 전역 스키마를 관리한다.

현재의 컴퓨팅 환경은 멀티미디어와 인터넷, 즉 웹 환경으로 요약된다. 이러한 환경에서 운영되는 복잡한 정보 시스템-인터넷 TV 방송, 문서 관리시스템, 가상 대학, 그룹 웨어, 지식 경영 시스템 등은 대용량의 데이터베이스 데이터와 멀티미디어 데이터를 기반으로 해서 동작한다. 이러한 시스템들에서의 데이터은 데이터 베이스 내에 존재하는 메타 데이터와 운영체제의 파일 시스템 내에 존재하는 파일 데이터로 나뉜다. 이러한 데이터의 분리로 인해서 나타나는 가장 큰 문제점은 이 둘 데이터 사이의 불일치성(inconsistency)이다. 이는 멀티미디어 데이터와 데이터베이스 데이터를 접근해서 사용하는 기능(operation)의 차이로 인해서 발생하게 된다. 본 논문에서는 복잡한 정보시스템에서 사용되어 지는 데이터들 사이에 발생되는 불일치성을 해결하며, 쉬운 프로그램밍을 위한 응용 프로그래밍 인터페이스(ATI)를 제공해주는 AEM(Activity Execution Manager) 프레임워크를 설계 및 구현한다.

인터넷과 같은 정보통신망의 발전에 따라 기존에 구축되었던 정보 자원들은 사용자들의 접근이 보다 빈번해졌으며, 접근의 유용함 때문에 기존보다 더 많은 정보 자원들이 새롭게 구축되고 있는 실정이다. 이러한 정보 자원들은 각기 상이한 목적으로 구축되어 사용자가 요구하는 정보를 얻기 위해서는 여러 정보 자원들에 빈번히 접속해야 하는 불편함이 증가하고 있다. 이를 해결하기 위해 최근에 들어 상이한 정보 자원들을 통합하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 정보 자원들의 통합에 있어서 가장 큰 문제점은 서로 이질적인 데이터들을 통합할 때의 데이터 충돌을 극복하면서도 각 정보 자원들의 자치성들을 보장할 수 있어야 한다는 점이다. 본 논문에서는 정보 자원 통합 시 발생하는 데이터 충돌을 해결하면서 각 정보 자원들의 자치성을 보장하는 미디에이터를 이용한 통합 시스템을 설계, 구현함으로써 이런 문제점을 해결하는 방안을 제시한다.

이동통신망을 통해 제공되는 부가 서비스는 통신에 많은 시간이 소요되기 때문에, 데이터베이스의 접근에 허용되는 시간은 수 밀리 초에 불과한다. 이런 이유로, 이동통신 사업자들이 간단한 주 메모리 저장 시스템을 자체 개발하여 사용하기도 하는데, 이와 같은 저장 시스템은 많은 경우 동시성 제어나 회복기능을 제공하지 않는다. 이와 같은 저장 시스템이 이동통신 부가 서비스의 하나인 SMS에 사용되었을 때에는 시스템 장애 등이 발생 할 경우 메시지가 손실될 가능성이 존재한다. 그러나, 주 메모리 DBMS를 사용하면 보다 안정적으로 이와 같은 목적을 달성 할 수 있다. 본 논문에서는 주 메모리 DBMS 기술을 SMS에 적용하여, 주 메모리 DBMS 기술의 이동통신 부가서비스에 대한 효용성을 확인해보고자 한다. 주 메모리 DBMS를 사용하여 구현한 SMSC는 초당 120여 메시지를 전송할 수 있는 수준의 성능을 보였으며, 이는 동시성 제어나 회복기능을 제공하지 않는 주 메모리 저장 시스템을 사용하는 SMSC의 50% 정도의 성능이다.

MMDBMS(Main Memory Database Management System)에서 사용되는 갱신기법중 퍼지 검사점을 지원하는 직접갱신 기법은 많은 양의 로그를 필요로 하며 회복 과정이 복잡하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 퍼지 검사점을 지원하면서 저장해야 할 로그의 양을 줄이고 회복 과정이 단순한 회복 기법을 제안한다. 제안하는 회복 기법은 로그의 양을 줄이고 위해 철회된 트랜잭션의 로그를 비휘발성 메모리에 저장하지 않는 시스템 구조와 많은 양의 메모리를 사용하지 않는 POLUG(Page Oritented Logical Undo loG)를 사용하여 퍼지 검사점을 지원할 수 있는 장점을 가진다.

구조적 문서는 문서로의 다양한 접근 경로를 제공하므로, 구조적 문서들에 대한 정보 검색 시스템들은 문서의 구조를 사용한 구조 검색 질의를 지원하여 검색의 신뢰도를 높일 수 있다. 그러므로, 구조적 문서가 가지는 엘리먼트간의 구조적 포함관계나 순서등 문서 구조에 바탕을 둔 다양한 유형의 사용자 질의를 지원할 수 있는 색인 구조가 필요하다. 본 논문에서는 엘리먼트와 엘리먼트 사이의 구조적 상관관계나 엘리먼트의 발생순서에 관련된 질의등 여러 유형의 순수 구조 질의를 처리할 수 있는 세가지 색인 구조를 제시하고 그 성능을 평가한다. 제안된 색인 알고리즘은 GDIT 개념[5]에 바탕을 두고, GDIT기반의 색인 기법을 사용한다.

멀티미디어 데이터베이스 응용에서 대용량 데이터의 저장 및 검색을 위해 디스크에 비해 성능은 떨어지지만 가격이 싼 3차 저장장치의 도입이 요청되고 있다. MIDAS-III(Multi-user Index-based Data Access System III)는 한국전자통신연구원에서 개발한 바다 DBMS의 저장 시스템이다. MIDAS-III는 대용량 데이터의 효율적인 저장 및 검색이 가능하도록 광 디스크 쥬크박스 또는 테이프 라이브러리와 같은 3차 저장장치를 부착하여 MIDAS-III/TS(Tertiary Storage)로 확장되었다. 본 논문에서는 MIDAS-III/TS에 장착된 3차 저장장치를 효율적으로 관리하는데 필요한 유틸리티 개발에 대해 기술한다.

워크플로우 시스템은 비즈니스 OS라고 불리어질 만큼 복잡하고 많은 기능을 수행하고 있는 커다란 시스템이다. 최근엔 시스템의 주요 컴포넌트들이 객체 단위로 설계되며 코바와 같은 미들웨어를 통해 통신을 하는 수행구조를 갖는다. 적용 분야에 따라서 수행을 위해 생성되어진 객체들이 수만 수백만개가 동시에 존재하기도 한다. 운용 서버에서는 운용자의 요구에 따라 이러한 객체들과 통신을 해야 한다. 그러기 위해서는 운용 서버 내에서 이러한 객체들에 대한 레퍼런스들을 유지, 관리를 해야 한다. 또한 빈번한 통신으로 인해서 각각의 컴포넌트간에 부하가 걸리는 것을 방지하거나 올바른 실행을 보장하기 위해서 메지시의 구조를 최대한 효율적으로 구성하고, 흐름을 최적화 할 필요가 절실하다. 본 논문에서는 그러한 객체들이 구성되어지는 시점부터 유지 관리되며 요구 발생시 처리되는 시점까지의 효율적인 운영을 위한 방안들을 추출하여 제안하고 구현하였다.

능동데이터베이스(active database)는 일반 데이터베이스와 능동 규칙을 결합한 형태로서, 데이터베이스 스스로 상태 변화에 대응한 조치를 취할 수 있는 시스템을 말한다. 이러한 능동데이터베이스에서는 규칙의 설계가 데이터베이스 활용의 큰 비중을 차지한다. 이러한 규칙의 효율적인 설계를 위해서는 simulator의 도움이 필요하다. 이에 본 논문에서는 이러한 능동데이터베이스의 규칙을 효율적으로 설계하기 위한 도구의 설계에 대해서 연구한다.

동화댐의 MMI로부터 발생하는 고속 대용량의 데이터를 DBMS에 갱신하고 이 정보들을 실시간으로 웹상에서 관리함으로서 연장에서 발생하는 모든 상황에 즉각적이고 능동적으로 대치할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 동화댐의 MMI로부터 발생하는 고속 대용량의 데이터를 실시간으로 DBMS에 갱신하는 방법과, DBMS에 갱신된 정보를 실시간으로 웹상에서 관리(즉 질의, 갱신, 삭제 및 문서화)할 수 있는 구현 방법에 대해서 중점적으로 서술할 것이다.

진화 연산은 최적화 및 분류 작업을 필요로 하는 대부분의 응용 분야에서 매우 효율적인 해결 방법을 제시해 주지만, 예술이나 감성 등의 특정 분야에의 적용에 있어서는 그 한계를 드러낸다. 이를 극복하기 위해서 여러 가지 기술들이 제안되었으며, 이 중에서 특히 대화형 유전자 알고리즘이 오늘날 널리 연구되고 있다. 대화형 유전자 알고리즘은 상호 작용을 통하여 사용자의 평가치를 개체의 적합도로 받아들이고, 이를 기반으로 집단을 진화시키는 방법이다. 본 논문에서는 이를 의상디자인 지원 시스템에 적용시킴으로써 일반적으로 나타내기 어려운 사용자의 선호도나 감성을 디자인 과정에 반영할 수 있었다. 또한, 이론에 기반한 분석 및 실험적인 결과를 통해, 제안된 인코딩 방법이 유용함을 알 수 있었다.

본 논문에서는 유전자 프로그래밍을 이용하여 온라인 적응 학습이 가능 진화 하드웨어의 진화 전략을 구성하였다. 유전자 프로그래밍은 특유의 트리형 개체구조가 여러 개의 프로세스의 합을 통한 복합 임무의 수행 구조로 해석될 수 있다는 이점에 비하여, 하드웨어 구현이 어렵고 crossover 연산자의 사용이 어렵다는 단점등에 의하여 진화 하드웨어의 동적 재구성 알고리즘으로 널리 사용되지 못하였다. 본 논문에서는 유전자 프로그래밍의 이러한 단점을 극복할 수 있는 개체 표현 및 하드웨어 구현 방법을 제안하였으며, 제안된 방법론에 기존의 연구 결과를 결합하여 유전자 프로그래밍의 수행 효율을 높일 수 있는 진화 전략을 구성하였다. 제안된 진화 전략은 자율 이동 로봇 실험에 적용되어 효율성을 확인하였다.

정보의 바다라고 일컬어지는 인터넷에서 원하는 정보를 찾기란 쉽지 않다. 웹 검색엔진이 나날이 발전하고 있기는 하지만, 이들 검색엔진은 개인에게 특화된 것이 아니기 때문에 검색 결과의 양이 엄청나게 많은 뿐만아니라 원하지 않는 정보인 경우가 많다. 따라서 사용자의 기호를 반영하여 원하는 정보만을 찾아줄 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 기호를 반영하여 개인에게 특화된 웹 검색 시스템을 개발하기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적화된 다중에이전트 시스템을 제안한다. 실험결과 사용자 프로파일 벡터가 사용자기호에 따라 변화하여 제안한 시스템이 유용함을 알 수 있었다.

캐릭터를 디자인하는 작업은 전에 없던 새로운 형태의 모습을 만드는 일이므로 디자이너와 같은 사람의 창조적인 능력을 빌어야만 했다. 본 논문은 자연적 선택과 유전학의 이론에 기인하고 있는 유전자 알고리즘을 이용하여 제작된 창조적인 캐릭터 자동 생산 도구와 그 자동화 도구의 제작 원리를 소개함으로써 컴퓨터를 이용하여 간단한 형태의 새로운 캐릭터를 만드는 가능성을 제시한다. 유전자 알고리즘의 선택, 교차, 그리고 돌연변이의 기능을 캐릭터 디자인에 적용하여, 사용자의 기호에 따라 선택을 수행하게 하였고 그 선택된 개체들을 비트 단위로 교차와 돌연변이를 적용하여 부모의 형질을 물려받은 다음 세대의 자식 개체로 진화시키는 과정을 시뮬레이션 하였다.

사화나 경제와 같은 동적 시스템에서 행동에 대한 적절성은 주위의 개체들에 의해 평가되고 일반적으로 동적 시스템에서 개체들의 행동은 주위 상황의 변화에 민감한 자극-반응의 형태로 나뉜다. 본 논문에서는 그와 같은 동적 시스템을 간단한 반복적 죄수의 딜레마게임으로 모델링하고 에이전트들의 연합을 통해 일반화 능력을 향상시킴으로써 환경변화에 보다 적응적으로 반응하도록 한다. 이를 위해 반복적 죄수의 딜레마 게임에서 획득된 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 조정함으로써 일반화 능력이 향상되도록 하였다. 실험결과, 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 진화적으로 조정함으로써 일반화 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

최근 제안된 관찰학습(OLA: Observational Learning Algorithm)은 committee를 구성하는 각각의 학습 모델들이 다른 학습 모델들을 관찰함으로써 얻어진 가상데이터를 실제 데이터와 결합시켜 학습에 이용하는 방법이다. 본 논문에서는, UCI 데이터 셋의 분류(classification)와 예측(regression)문제에 대하여 다층 퍼셉트론을 학습 모델로 설정하고, 이에 대하여 OLA와 bagging, boosting의 성능을 비교, 분석하였다.

많은 학습 방법 중에서 비교적 최근에 제시된 강화학습은 동적인 환경에서 뛰어난 학습 능력을 보여주었다. 이런 장점을 바탕으로 강화학습은 학습을 기초로 하는 에이전트 연구에 많이 사용되고 있다. 하지만, 현재까지 연구 결과는 강화학습으로 구축된 에이전트로 해결 할 수 있는 작업의 난이도에 한계가 있음을 보이고 있다. 특히, 복수의 부분 작업으로 구성되어 있는 복합 작업을 처리할 경우에 기존의 강화학습 방법은 문제 해결에 한계를 보여주고 있다. 본 논문에서는 복수의 부분 작업으로 구성된 복합 작업이 왜 처리하기 힘든가를 분석하고, 이런 문제를 처리할 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 EQ-Learning은 강화학습 방법의 대표적인 Q-Learning을 개량하고 기존의 문제를 해결한다. 이 방법은 각각의 부분 작업 해결 방안을 학습시키고 그 학습 결과들의 적절한 적용 순서를 찾아내 복합 작업을 해결한다. EQ-Learning의 타당성을 검증하기 위해 격자 공간에서 복수의 부분작업으로 구성된 미로 문제를 통하여 실험하였다.

최근들어 정보의 양이 날로 방대해 짐에 따라 이를 자동으로 분류해 줄 수 있는 무서 자동분류의 중요성이 널리 인식되고 있다. 문서 자동분류는 새로운 문서를 미리 정의된 부류로 대응시키는 일련의 작업을 말하며, 각종 패턴인식 기법들을 이용하여 시도되고 있다. 본 논문에서는 수많은 사용자들의 질의들을 분류하여 자동으로 응답하는 시스템에 적용할 수 있는 자동 질의 분류시스템을 제안한다. 실험은 500만명 이상이 사용하고 있는 한메일넷의 실제 사용자 질의를 수집하여 수행하였으며, 자동분류 방법으로는 다중 신경망을 이용하였다. 또한 효율적인 특징추출 기법과 결과 결합방법을 적용하여 분류의 정확율을 높이고자 하였다. 2204개의 실제 질의메일에 대한 실험결과, 91.1%까지의 정확율을 얻어 제안한 시스템이 실제 한메일넷의 자동응답 시스템에 효과적으로 적용될 수 있음을 알 수 있었다.

본 논문에서는 환경의 변화에 민감한 시계열 데이터인 주가의 변동과정을 보다 효과적으로 설명하기 위한 방안의 하나로 강화 학습 모형의 도입을 제안하며, 특정 시점의 주가 추세를 평가하는 기준으로 가치도 함수를 채택한다. 가치도 함수의 계산에는 강화 학습 알고리즘의 일종인 Monte Carlo 알고리즘을 적용하고, 신경망 구현에 의해 구한 근사 가치도의 적절성을 평가하였다. 실험 결과로 볼 때, 여타 강화 학습 알고리즘을 추가적으로 적용할 경우, 주가 변동의 시계열적 특성을 더욱 잘 반영할 수 있을 것으로 판단된다.

침입탐지시스템은 침입탐지 기법에 따라 크게 오용탐지시스템과 비정상행위탐지시스템으로 나뉜다. 비정상 행위 탐지시스템은 정상사용행위를 모델링한 후 현재 관찰중인 행위가 정상에서 벗어나는지를 검사한다. 시스템 사용시 발생하는 각 이벤트는 동시에 여러 가지 정보를 담고있으므로 여러 각도에서 모델링될 수 있다. 따라서 여러 결과를 종합해서 판정의 안정성을 높을 수 있다. 본 논문에서는 이벤트의 시스템호출에 평가결과와 BSM감사정보 중 시스템호출관련 정보, 파일 접근관련 정보, 이 둘을 모두 고려한 정보를 통합한 평가결과를 투표방식으로 결합하여 판정하는 기법을 제안하였다. 실험결과 두 모델을 별도로 적용하는 경우보다 나아진 판정성능을 보여주었다.

컴퓨터 게임에서의 인공지능은 규칙 기반 추론을 기반으로 한 추론 엔진을 사용하고 있다. 이 규칙 기반 추론 엔진은 비교적 간단하고 구현하기 쉽지만 규칙이 몇 가지 되지 않는다는 것과 규칙 변화가 없는 단점으로 게임 플레이어가 그 규칙들을 쉽게 알아버린다는 문제가 있다. 게임 제작자들은 이런 단점을 극복하고자 게임 플러이어끼리 경쟁을 붙이기 위해서 베틀넷 등 네트워크 쪽으로 그 단점을 보안하려고 하고 있다. 하지만 오히려 네트워크론의 발전은 더욱 더 인간에 가까운 게임 캐릭터 인공지능을 요구하게 되었으며 규칙 기반 추론 방법으로는 이러한 요구를 충족할 수 없기 때문에 새로운 방법이 필요하게 된 것이다. 이 논문에서는 그 새로운 방법에 대한 대책으로 신경망 알고리즘과 유전자 알고리즘을 사용한 인공생명 방법론으로 그 해결책을 모색해려 한다.

유전자 프로그래밍은 고정적인 구조가 아닌 가변 길이의 트리 구조를 가지고 있어서 여러 세대를 통하여 다양한 개체들을 만들어 낸다. 이러한 특징은 위원회 머신(committee machines)을 구축하는데 있어서 자연스럽고 또한 효과적인 알고리즘일 수 있다.하지만 해결해야 할 요소 중 하나는 다수의 개체들에서 결합할 개체의 선택과 개체의 수를 결정하기 위한 방법이다. 본 논문에서는 효과적인 개체들의 결합이 되기 위한 새로운 탐색방법을 소개한다. 이 방법은 확률적인 진화 탐색을 바탕으로 하고 있다. 제안된 방법을 여러 가지 분류 문제에 적용하였으며 실험을 통하여 탐색의 특성과 일반화 성능을 분석하였다.

본 논문에서는 대개 잡음이 포함되어 있고 불규칙적인 특성을 갖고 있는 시계열 자료에 대해 신경 트리 모델을 사용하여 시계열 예측 문제를 해결하고자 한다. 주어진 시계열 자료에 적합한 구조와 가중치를 갖는 신경트리를 찾기 위해 베이지안 진화 알고리즘을 적용한 결과, 자료의 개수가 적어 과적합될 우려가 있는 경우 제안된 방법은 모델의 복잡도가 커지는 것을 억제하고 일반화 성능이 급격하게 나빠지지 않는다는 것을 확인하였다.

많은 최적화 문제에서 해답들의 구조는 서로 의존성을 가지고 있다. 이러한 경우 기존의 진화연산이 사용하는 빌딩 블록 개념으로는 문제를 해결하는데 많은 어려움을 겪게 된다. 이를 극복하기 위해서 헬름홀츠 머신(Helmholtz machine)을 이용해서 데이터의 분포를 예측한 후 최적화를 수행하는 방법을 제안한다. 기존의 진화 연산을 바탕으로 하지만 교차연산이나 돌연변이 연산을 사용하는 대신에, 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 파악하고, 이를 이용해서 새로운 데이터를 생성하는 과정을 통해 최적화 과정을 수행한다. 진화연산으로 해결하는데 곤란을 겪고 있는 여러 함수들을 해결하는 이를 검증하였다.

어떠한 질문에 대한 구체적 해답을 얻고 싶은 경우, 일반적인 정보 검색이 가지는 문제점은 검색 결과가 사용자가 찾고자 하는 답이라 하기 보다는 해답을 포함하는(또는 포함하지 않는) 문서의 집합이라는 점이다. 사용자가 후보문서를 모두 읽을 필요 없이 빠르게 원하는 정보를 얻기 위해서는 검색의 결과로 문서집합을 제시하기 보다는 실제 원하는 답을 제공하는 시스템의 필요성이 대두된다. 이를 위해 기존의 TF-IDF(Term Frequency-Inversed Document Frequency)기반의 정보검색의 방삭에 자연언어처리(Natural Language Processing)를 이용한 질문의 분류와 문서의 사전 표지(Tagging)를 사용할 수 있다. 본 연구에서는 매년 NIST(National Institute of Standards & Technology)와 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)주관으로 열리는 TREC(Text REtrieval Conference)중 1999년에 열린 TREC-8의 사용자의 질문(Question)에 대한 답(Answer)을 찾는 ‘Question & Answer’문제의 실험 환경에서 질문을 특징별로 분류하고 검색 대상의 문서에 대한 사전 표지를 이용한 정보검색 시스템으로 사용자의 질문(Question)에 대한 해답을 보다 정확하고 효율적으로 제시할 수 있음을 실험을 통하여 보인다.

최근 들어, 여러 기계학습 알고리즘이 문서 분류와 여과에 사용되고 있다. 특히 AdaBoost와 같은 부스팅 알고리즘은 실세계의 문서 데이터에 사용되었을 때 비교적 좋은 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 그러나 지금까지의 부스팅 알고리즘은 모두 단어의 존재 여부만을 가지고 판단하는 분류자를 기반으로 하고 있기 때문에 가중치 정보를 충분히 사용할 수 없다는 단점이 있다. 이 논문에서는 나이브 베이스를 사용한 부스팅 알고리즘은 단어의 가중치 정보를 효율적으로 사용할 수 있을 뿐 아니라. 확률적으로도 의미있는 신뢰도(confidence ratio)를 생성 할 수 있기 때문이다. TREC-7과 TREC-8의 정보 여과 트랙(filtering track)에 대해서 실험한 결과 좋은 성능을 보여주었다.

주어진 환경에 대한 특별한 사전 지식 없이 그 환경에 적응할 수 있는 자율이동로봇을 설계할 때는 우선 특정한 상황에서만 유효한 가정들을 될 수 있는 대로 배제하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 적응 능력을 갖춘 자율이동로봇을 설계하기 위한 일환으로 유전자 프로그램을 이용하여 로봇의 제어기를 표현하고, 이를 진화하여 로봇이 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 정보에만 기초하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 학습하도록 하였다. 로봇은 현재 자신이 놓여있는 환경에 대한 지도를 작성하지 않은 채 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 지역적인 정보만으로 특정 목표물을 찾아가도록 학습된다. 로봇은 먼저 단층 퍼셉트론을 사용하여 주어진 공간내의 장애물과 목표물을 인지하도록 학습된다. 그 이후 학습된 퍼셉트론을 유전자 프로그램의 함수 노드로 사용하여 트리를 진화시켰다. Khepera 시뮬레이터를 이용한 실험 결과, 로봇은 제한된 지역 정보만을 사용하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 매우 안정적으로 학습할 수 있었다.

텍스트 문서 분류는 텍스트 형태로 주어진 문서를 종류별로 구분하는 작업으로 웹페이지 검색, 뉴스 그룹 검색, 메일 필터링 등이 분야에 응용될 수 있는 기반 작업이다. 지금까지 문서를 분류하는데는 k-NN, 신경망 등 여러 가지 기계학습 기법이 이용되어 왔다. 이 논문에서는 베이지안망을 이용해서 텍스트 문서 분류를 행한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 DAG 형태인 망 구조와 각 노드에 연관된 지역확률분포로 구성된다. 그래프 모델을 사용할 경우 학습에 이용되는 각 속성들간의 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 실험 데이터로는 Reuters-21578 문서분류데이터를 이용했으며 베이안망의 성능은 나이브 베이즈 분류기와 비슷했다.

본 논문에서는 텍스트 문서의 주제어를 추출하고 문서를 주제별로 분류하기 위해 확률적 그래프 모델을 사용하는 방법을 제안하였다. 텍스트 문서 데이터를 문서와 단어의 쌍으로(dyadic)표현하여 확률적 생성 모델을 학습하였다. 확률적 그래프 모델의 학습에는 정의된 likelihood를 최대화하기 위한 EM(Expected Maximization)알고리즘을 사용하였다. TREC-8 AdHoc 텍스트 에이터에 대하여 학습된 확률 그래프 모델의 성능을 실험적으로 평가하였다. 이로부터 찾아 낸 문서에 대한 주제어가 사람이 제시한 주제어와 유사한 지와, 사람이 각 주제에 대해 분류한 문서가 이 확률모델로부터의 분류와 유사한 지를 실험적으로 검토하였다.

일반적으로, 지능형 에이전트는 사용자의 목적과 주위 환경으로부터 최적의 행동을 스스로 찾아낼 수 있어야 한다. 만약 에이전트의 목적이나 주위 환경이 불확실성을 포함하는 경우, 에이전트는 적절한 행동을 선택하기 어렵다. 그러나, 사용자의 목적이 인간 지식의 불확실성을 포함하는 언어값으로 표현되었을 경우, 이를 처리하려는 연구는 없었다. 본 논문에서는 모호한 사용자의 의도를 퍼지 목적으로 나타내고, 에이전트가 인지하는 불확실한 환경을 퍼지 상태로 표현하는 방법을 제안한다. 또, 퍼지 목적과 상태를 이용하여 확장한 펴지 강화 함수와를 이용하여, 기존 강화 학습 알고리즘 중 하나인 Q-Learning을 FuzzyQ-Learning으로 확장하고, 이에 대한 타당성을 검증한다.

본 연구에서는 기존의 데이터 웨어하우징 기술과 웹 기반 기술을 통합한 웹 웨어하우징 기법에 다중 에이전트 패러다임을 적용하여 다중 에이전트 기반 웹 웨어하우징 시스템을 설계, 구현하였다. 시스템은 정보 검색 에이전트, 정보 통합 에이전트, 웹하우스 구축 에이전트로 구성된다. 정보 검색 에이전트는 여러 종류의 웹 자원을 수집한다. 정보 통합 에이전트는 정보 검색 에이전트에 의해 수집된 이형질적인 데이터를 일정한 형식으로 변환한다. 웹하우스 에이전트는 생성된 데이터를 사용하여 웹하우스를 구축하고 관리한다. 웹 데이터를 통합하기 위해 새로운 데이터 모델을 제안하였다. 의미를 갖는 지능적 객체를 생성하기 위해 여러 종류의 추론 에이전트들이 추론작업을 수행하고, 이들은 블랙보드 시스템을 통하여 작업을 통합한다. 본 시스템은 의미 정보 데이터를 사용하므로 웹 정보의 의미적 검색과 정보추출이 가능하다.

인터넷 쇼핑몰의 급증으로 각 쇼핑몰은 경쟁적으로 표적판매의 전략으로써 상품 광고나 쇼핑 정보 등을 회원들에게 e-mail로 제공해 주고 있지만 여러 쇼핑몰에 회원으로 가입되어 있는 인터넷 사용자들에게 이런 무분별하고 획일적인 광고는 오히려 번거로운 것일 수 있으며 더욱이 그 내용이 관심 밖의 것일 경우 무가치한 정보 공해에 지나지 않게 된다. 본 논문에서는 등록된 사용자의 프로파일 정보와 학습된 쇼핑패턴을 토대로 그 사용자의 관심도와 쇼핑이 필요한 시기를 예측하여 e-mail로 개인화된 광고 및 추천서비스를 제공하는 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 이를 위해 상품별 구매속성이 반영된 코드를 상품의 ID로 정하여 구매속성별 분류와 검색 및 갱신이 쉽고 정확하게 이루어지도록 하였고 별도의 학습 과정 없이 코드의 검색만으로 선별된 상품을 자동으로 광고와 추천하는 것이 가능하다.

인터넷과 멀티미디어 기술의 급속한 성장에 따라 웹을 기반으로 한 전자상거래가 많은 관심을 받고 있다. 구매자들은 보다 합리적이고 현명해졌고 또한 개성화 경향의 심화로 구매자 자신에 맞는 특별한 서비스를 원하고 있다. 그러나 현재의 대부분의 전자상거래 서비스는 구매자가 물건의 모습이나 사양을 보고 선택하는 상품 카탈로그 수준의 상태에 있다. 구매자의 욕구를 만족시키기 위해서는 단순한 상품정보를 제시하는 것에서 벗어나 판매점원의 지식을 이용한 판매점원 에이전트가 필요하다. 이러한 판매점원 에이전트를 이용하면 고객은 상품 탐색 시간을 급격히 줄일 수 있고 구매자 취향에 맞는 쇼핑을 할 수가 있으며 판매자 입장에서는 차별화 된 고객관리를 할 수가 있다. 따라서 본 논문에서는 실제 상점에서 존재하는 판매점원의 일을 대신해 주는 사이버상의 판매점원을 지능형 에이전트, 즉 지능형 판매점원 에이전트(ISCA : Intelligent Sale Clerk Agent)를 이용하여 구매자의 취향에 적합한 상품들을 쇼핑할 수 있도록 하고자 한다.

본 논문에서는 계량경제학적인 유가예측 모형과 전문가시스템을 결합한 중장기 유가예측 시스템을 설계 및 구현하였다. 즉, 계량 데이터를 기초로 유가예측 모형을 구성하고, 산유국 동향과 OPEC 정책 등과 같은 비계량적인 요인에 대한 실무자의 경험적인 지식은 지식베이스로 구축함으로써, 유가예측과 관련된 다양한 요인들을 폭넓게 고려할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 유가예측 모형으로는 수급과 대표 유종의 유가예측을 위한 동태적 선형연립 모형과 유종간 가격차를 예측하기 위한 Fully Modified 공적분 회귀분석 모형을 구성하였으며, 유가예측 모형에서 반영하기 어려운 산유국 동향, OPEC 정책, 선물시장 동향 등은 실무자의 경험적인 지식을 바탕으로 시스템 예측변수로 설정하여 유가예측에 반영되도록 지식베이스를 구축하였다. 또한, 본 시스템은 유가예측 이외에 석유 수급을 전망하고, 유가 및 수급과 관련된 관련 다양한 정보를 제공하고 관리하는 기능을 제공한다.

최근 웹에 대한 관심이 집중되면서 정보의 양이 지수적으로 증가하고 있다. 웹 사용자들은 정보 검색에 있어서 많은 어려움을 겪게 되었다. 이 문제를 해결하기 위해 정보검색(Information Retrieval) 시스템의 웹 환경으로의 적용이나 개인 적응형 에이전트(Personal Adaptive Agent)를 이용한 정보 여과(Information Filtering)에 대한 연구가 진행되어왔다. 본 논문에서는 BISAgent(Bookmark Information sharing Agent) 시스템이 사용자에게 효과적인 정보 검색을 제공함을 설명한다. BISAgent는 여러 사용자의 북마크 정보를 공유하여 협동적 정보 여과기법(Collaborative Filtering)을 이용한 협동적 웹 브라우징(Collaborative Web Browsing)을 수행한다. 이 시스템의 성능을 평가하기 위해 검색 결과의 개수를 통한 정보 여과의 양적 측면과 통계적 방법을 이용하여 정보 추천(information recommendation)의 정확성을 실험하였다.

인터넷의 발달로 인해 사용자들은 이제는 인터넷에서 필요한 정보를 습득할 수 있을 뿐만 아니라, 생활에 필요한 여러 가지 활동들을 할 수 있게 되었다. 그 중에서 많은 관심을 갖는 것은 구매 활동이다. 따라서 수많은 기업들이 사람들의 구매 활동에 대응하여 전자상거래에 투자를 하고 있고, 현재는 Amazon.com과 같은 세계적인 사이트도 나타나기 시작하고 있다. 또한, 전자상거래 사이트들은 사용자들의 구매 활동을 도와주기 위해 추천 시스템의 도입을 추진하고 있다. 추천 시스템은 사용자들로부터 얻어진 정보를 학습하여 이용 가능한 상품 중에서 고객이 좋아할 만한 것은 추천해주는 시스템이다. 본 논문에서는 명백하게 사용자에게 정보를 요구하는 방법 대신에 묵시적인 정보 즉, 구매 활동에서 발생하는 정보를 이용한 음악 추천 시스템을 제안하고자 한다.

대부분의 검색엔진들이 사용하는 내용 기반 검색 방법은 웹 페이지에 있는 단어의 빈도만을 이용하여 순위를 결정함으로써 비슷한 단어 빈도를 가지고 있는 방대한 양의 검색 결과로부터 참조할만한 가치가 있는 중요한 페이지를 찾아내기가 매우 어렵다. 중요한 페이지를 구분해 내는 한가지 방법은 얼마나 많은 웹 페이지들이 참조하고 있는가 또한 얼마나 많은 사용자들이 그 웹 페이지에 접속하는가를 보는 것이다. 본 논문에서는 링크 빈도와 클릭 빈도를 이용하여 웹 페이지의 중요도를 계산하는 메타 검색엔진의 프로토타입을 구현하였다. 링크 빈도는 검색엔진에 해당 웹 페이지의 URL을 질의로 던져 구하고 클릭 빈도는 servlet을 이용하여 사용자의 클릭 행위를 감시하여 얻어내도록 하였다. 메타 검색엔진은 이 두 값의 가중치 합으로 각 페이지의 중요도를 계산하고 중요도 순으로 검색 결과를 재배열하여 사용자에게 보여 준다.

전문가 검색 엔진은 전문가 시스템과 같은 목적에서 특정 전문 분야에 대한 특수한 정보를 수집 검색하기 위한 검색 엔진을 내용이다. 본 논문은 전문가 검색 엔진을 만드는 과정에서 초기 작업에 해당하는 웹 정보 수집에 대한 논문이다. 본 논문은 웹 페이지에서 하이퍼링크와 참조되는 웹 페이지에 대한 표면 지식을 이용하여, 홈페이지 그래프를 작성한다. 그리고 나서 홈페이지 그래프와 사전에 미리 준비된 개념 그래프를 이용하여, 웹 페이지 수집 중 특정 전문 분야에 해당하는 웹 페이지인지를 판별하여 사용자가 수집하고자 하는 분야에 대한 웹 페이지만을 수집한다. 본 논문은 이에 대한 개념, 설계 및 구현과 앞으로의 개선 상황을 제안한다.

전문가 검색 엔진은 전문가 시스템과 같은 목적에서 특정 전문 분야에 대한 특별한 정보를 모야 특정 정보를 검색하기 위한 엔진이다. 인터넷의 홈페이지는 서로를 연결하는데 하이퍼링크(hyperlink)를 사용하는데 이런 하이퍼링크(hyperlink)에 있는 정보를 이용하여 홈페이지와 홈페이지 사이의 연결관계를 모은 결과를 전문가 검색 엔진에서 모은 키워드와 웹 사이트를 이용하여 각 키워드 간의 관련성을 데이터 마이닝 기법을 사용해서 각 키워드나 웹 페이지간의 상관관계에 대한 개념을 추출한다. 본 논문에서는 이런 홈페이지 간의 추출을 이용한 시스템 설계와 구현 결과를 보여준다.

본 논문에서는 구매자의 수에 의해 가격이 결정되는 공동구매형태의 경매 형태를 제안한다. 제안한 경매 형태에서의 입찰자가 입찰 금액을 제시하여 적절한 낙찰자를 구별하는 형태의 일반적인 경매 형태가 아닌 입찰한 수에 의해 판매자가 제시한 가격 곡선에 의해 낙찰 금액이 정해지는 형태이다. 이러한 형태는 기존의 판매자와 관계가 1:1의 일반적인 경매 형태가 아닌 판매자와 구매자의 관계가 1:n 또는 n:n의 형태가 된다. 본 논문에서는 이러한 공동구매 형태의 경매 형태를 에이전트 기법을 이용해 시스템을 구성하였으며, 각각의 에이전트는 Perl을 이용해 CGI(Common Gateway Interface)로 구현하였다.

다양한 문제의 해결을 위하여 요구되는 각종 지식의 처리는 인공 지능 분야의 중요한 주제가 되어 왔다. 본 논문에서는 여러 종류의 지식중에서 많이 연구되어 있지 않은 삽화 지식의 획득과 저장에 관하여 논의하며, 삽화 지식은 플랜 인지의 과정을 통해 알아낸 목표의 연속체로서 자동 에이전트의 영구 기억에 저장되어야 한다고 제안한다.

진화 알고리즘은 현재까지 다양한 최적화 문제들에 사용되어 왔고, 또한 이러한 최적화 문제들은 효율적으로 해결하기 위하여 많은 진화 알고리즘이 개발되어 왔다. 그러나 이러한 진화 알고리즘들의 공통적인 문제점은 탐색공간의 확대에 대하여 전반적으로 탐색시간이 오래 걸린다는 것이다. 실제로 최적화 해야 할 변수의 증가에 따라 탐색 차원이 증가하므로 탐색 시간도 기하급수적으로 늘어난다. 따라서 최근의 진화 알고리즘에 대한 연구는 탐색공간의 축소나, 진화 속도의 향상에 초점이 맞추어져 있었고, 이러한 경향에 따라 많은 연구성과가 있었다. Potter와 Dejong의 협력 공진화와, Weicker의 적응적 공진화가 바로 그것이다. 그러나 이 방법들도 최적화 해야 할 변수들이 서로 강한 의존성을 가지고 있는 경우나, 대부분의 변수가 서로 의존성을 가지고 있는 경우에는 그다지 좋은 결과를 보이지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구들을 기반으로 하여 각 방법의 단점들을 보완함으로써 효율을 향상시킨 새로운 진화 알고리즘을 제안한다.

추정을 위한 방법으로는 K-NN과 회귀분석, 신경망 등의 다양한 방법을 적용할 수 있다. 그러나 K-NN의 경우 거리에 의해서만 결과를 추정하므로 각 속성에 대한 가중치가 속성 값들의 간격에 의해 결정되고, 회귀분석은 하나의 선으로 데이터의 경향을 표현하므로 속성의 가중치는 고려되지만, 데이터의 분포가 넓을 경우에는 많은 오차를 포함하게 되는 데이터에 의존적인 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 방법들을 혼합하여 데이터에 의존적인 문제를 보안할 수 있는 다중분석방법을 제안한다.

클러스터링에 있어서 K-means와 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최소 해에 수렴될 문제와 사전에 클러스터 개수를 결정해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 병렬 탐색을 통해 최적 해를 찾는 진화 알고리즘을 사용하여 지역적 최소 해에 수렴되는 문제점을 개선하였으며, 클러스터의 특성을 표준편차 벡터를 계산하여 중심으로부터 포함된 데이터가 얼마나 분포되어 있는지 알 수 있는 분산도와 임의의 데이터와 모든 중심들간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터간의 간격을 알 수 있는 분리도를 정의함으로써 자동으로 클러스터 개수를 결정할 수 있게 하였다. 실험데이터와 가우시안 분포에 의해 생성된 다차원 실험데이터를 사용하여 제안한 알고리즘이 이러한 문제점들을 해결하고 있음을 보인다.

데이터마이닝 기능은 문서의 구조화되지 않은 텍스트보다는 테이블과 일반적인 DB에 있는 구조화된 자료에 초점이 맞춰져 있다. 정보화의 과정속에서 많은 기업이나 조직들은 과거의 시스템을 DB로 구축하여 어느 정도 형태를 갖추게 되었지만, E-business, E-commerce가 활발해지면서 보유하고 있는 DB기반이 아닌 무작위의 새로운 데이터가 사용자들에 의해 생성되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 텍스트 문서에 숨어있는 정보들을 발견하기 위한 텍스트마이닝 과정을 시나리오로 설정하고, 문서와 문서집합에 대해 분석도구를 적용하는 어플리케이션을 구현해 보았다. 대규모의 문서집합에 분석도구를 이용함으로써 빠른 문서처리가 가능하고 이는 사용자가 많은 양의 문서들을 다룰 때의 시간비용을 최소화시킬 수 있는 방법이 될 수 있다. 또한 마이닝과정을 통해 발견한 지식과 특징들을 기반으로 반구조화된 파일로 변환하여, 규칙발견, 데이터마이닝기법을 적용하여 의미있는 새로운 결론을 얻을 수 있을 것이다.

국어 사전은 자연 언어 처리에서 필요로 하는 많은 정보를 구조적으로 포함하고 있으므로, 사전으로부터 다양한 언어 지식을 자동으로 획득할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구는 이러한 자동 지식 획득을 위한 기본적인 도구로서 국어 사전의 뜻풀이말 파서를 구현하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 우선 국어 사전의 뜻풀이말을 대상으로 일정한 수준의 구문 부착 말뭉치를 구축하고, 이 말뭉치로부터 통계적인 방법에 기반하여 문법 규칙과 확률을 자동으로 추출한다. 본 연구는 이를 응용한 확률적 차트 파서를 구현하는 것이다. 그 결과 고려대 태거보다 11.61%의 정확률 향상을 보였는데, 이로써 구문 구조 정보가 품사 태깅에도 유용함을 알 수 있었다.

본 논문에서는 항공편 예약이라는 제한 영역에서의 연속음성인식 시스템을 위한 후처리 본 논문에서는 항공편 예약이라는 제한 영역에서의 연속음성인식 시스템을 위한 후처리 방안을 제시한다. 제안하는 후처리 방안은 200 문장의 항공편 예약 텍스트 데이터를 이용하여 문형 정보를 추출한 뒤 특정 문형별로 분류하였다. 분류된 문형과 음성인식 후의 문장을 비교하여 가장 유사한 문형을 추론한다. 추론한 특정 문형에서 나올 수 있는 형태소를 형태소들간의 N-gram 정보가 수록된 데이터베이스를 이용하여 형태소를 수정하고 보완한 결과를 최종 문장으로 출력한다.

기존의 구문분석 방법은 구구조문법과 의존문법에 기반한 것이 대부분이다. 이러한 구문분석은 다양한 분석 결과들이 분석되는 동안 많은 시간이 소요되며, 잘못된 분석 결과를 찾아 내어 삭제하기(pruning)도 어렵다. 본 논문은 구문분석에 필요한 의존문법을 적용하기 이전에, 단위화(Chunking) 방법을 사용하는 것을 제안한다. 이렇게 함으로써, 의존문법에 적용하는 차트의 수를 줄이게 되고, 의존관계의 설정 범위(scope)도 제한을 가할 수 있으며, 구문분석 속도 또한 빨라지게 된다.

의미 모호성 해소는 문맥상의 한 단어의 올바른 의미를 밝히는 것으로, 대부분의 자연언어처리 응용에서 가장 중요한 문제 중 하나이다. 말뭉치로부터 얻어진 예제로부터 의미 모호성 해소 방법을 학습하기 위해서는 답이 알려져 있는 대량의 학습 예제가 필요하지만, 답이 알려져 있는 예제를 구하는 일은 사람의 간섭을 필요로 하므로 매우 비싼 작업이다. 본 논문에서는 답이 알려져 있는 학습 예제로 어느 정도 학습한 수, 답이 알려져 있지 않은 예제로 학습을 보충하는 방법을 통해 사람의 간섭을 최소화하였다. 결정트리 학습을 통한 한국어 명사에 대한 의미 결정 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법은 가장 많은 분포를 보이는 의미를 선택하는 경우보다 평균적으로 33.6%의 성능 향상을 보이며, 이는 전체 학습 예제의 답이 모두 알려져 있는 경우와 거의 비슷한 결과이다. 따라서, 한국어와 같이 신뢰할 만한 의미 부착 말뭉치가 없는 경우에 본 논문에서 제시된 방법은 매우 효율적이다.

컴퓨터는 자연언어로 된 문장을 올바르게 이해하기 위해 의미지식을 필요로 하며 이러한 의미지식을 정확하게 구축하기 위해서는 수작업을 필요로 한다. 그러나 수작업에 의한 의미지식 구축은 많은 비용과 시간을 필요로 하고, 작성자의 주관이 개입되며, 응용 도메인에 따라 의미지표 테이블이 수정되면 의미지표 사전의 재구축이 불가피하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 영어 WordNet과 한영 사전을 이용한 한국어 명사 의미지표 사전의 자동 구축 방법을 제안한다.

본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정보를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다.

문서요약이란 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도를 줄이는 작업이다. 인터넷과 같은 정보기술의 발달로 정보의 양이 급증함에 따라, 정보 과적재(information over load) 문제의 해결을 위해 자동 문서요약시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 의사 적합성 피드백(pseudo relevance feedback)에 의한 질의확장(query expansion) 기법을 적용한 자동 문서요약 모델을 제안한다. 제안하는 모델의 특징은 질의를 분해함으로써, 적합성 피드백 과정에서 질의가 편향(bias)되어 요약이 잘못되는 문제를 방지할 수 있다는 것이다. 신문기사를 대상으로 평가한 결과 제안한 모델이 질의확장을 적용하지 않은 방법이나 하나의 질의만을 유지하는 일반적인 적합성 피드백 모델보다 더 좋은 성능을 보였다.

대부분 웹 검색엔진들의 검색결과로 수십 혹은 수백만건의 문서가 제시되어 사용자가 원하는 문서를 찾는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 검색 결과의 브라우징을 위한 검색 결과 문서에 대한 자동 클러스터링 방법을 제안한다. 문서간 유사도를 계산하기 위해 공통 키워드 빈도를 이용하고, 클러스터링 방법은 계층적 클러스터링을 사용하고, 각 클러스터에 대한 디스트립터를 추출하기 위해 빈도를 이용한다. 실험 결과, 완전 연결 방법이 가장 나은 정확도를 보였지만 계산시간이 많이 소요되어 동적 환경에 부적합하다는 것을 보였다. 아울러 집단 평균 연결이 정확도나 계산 시간 측면에서 우수함을 알수 있었다.

본 연구는 문서를 구성하고 있는 각 단락들(paragraphs)간의 단어공기정보(world co-occurrence)를 이용해 이들간의 관계를 바탕으로 중요단락을 추출하여 문서의 요약을 한다. 이같은 접근법 문서요약의 성능은 단락들간의 정보추출방법과 추출된 정보에 의한 중요단락 선택방법에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 중요단락에 대한 선택을 할 때 기존의 방법론에서 발생하는 요약문의 가독성(readability)을 높이면서 또한 성능의 향상도 꾀할 수 있는 방법론을 제시한다.

본 논문은 문서의 내용을 요약하기 위한 시스템의 구현에 대해서 다룬다. 문서의 내용을 분석하기 위해서는 문서의 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 사용하여 문서의 핵심 내용을 찾는 두 가지의 작업이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 키워드를 추출하기 위해 형태소 분석 및 전처리기, 그리고 단어의 공기 관계 그래프를 이용한 키워드 추출기를 이용하였으며, 추출된 키워드를 이용하여 문서의 핵심 문장을 찾아내는 핵심 문장 추출기, 그리고 추출된 문장을 분석하여 내용을 요약할 수 있도록 해주는 구문분석기가 이용된다.

대부분의 검색 엔진에서의 사용자의 정보 검색 요구에서 나타나는 키워드 장벽의 문제점을 해결하고 사용자의 정보 검색 과정에 도움을 주기 위해 디렉토리 서비스를 제공한다. 하지만 디렉토리 서비스에서 새로운 웹 사이트를 지속적으로 인덱스하여 하나의 주제어에 너무 많은 수의 웹 사이트가 부여되어 있으면 사용자의 검색 편의를 위해서 재분류하여 세분류할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 한 주제어에 과다하게 부여된 웹 사이트들을 세분류하기 위해 기존의 문서 클러스터링 기법을 사용하여 클러스터링 할 때 생기는 문제점을 보완한 문서 클러스터링 시스템을 소개한다.

의사형태소를 디코딩 단위로 한국어 연속 음성 인식에서의 조사, 어미, 접사 및 짧은 용언의 어간등의 단어가 상당수의 인식 오류를 발생시킨다. 이러한 단어들은 발화 지속시간이 매우 짧고 생략이 빈번하며 결합되는 다른 형태소의 형태에 따라서 매우 심한 발음상의 변이를 보인다. 본 논문에서는 이러한 단어들은 한국어 기능어라 정의하고 실제 의사형태소 단위의 인식 실험을 통하여 기능어 집합 1, 2를 규정하였다. 그리고 한국어 기능어에 기능어용 음소를 독립적으로 적용하는 방법을 제안했다. 또한 기능어용 음소가 분리되어 생기는 음향학적 변이들을 처리하기 위해 Gaussian Mixture 수를 증가시켜 보다 견고한 학습을 수행했고, 기능어들의 음향 모델 스코어가 높아짐에 따른 인식에서의 삽입 오류 증가를 낮추기 위해 언어 모델에 fixed penalty를 부여하였다. 기능어 집합1에 대한 음소 모델을 적용한 경우 전체 문장 인식률은 0.8% 향상되었고 기능어 집합2에 대한 기능어 음소 모델을 적용하였을 때 전체 문장 인식률은 1.4% 증가하였다. 위의 실험 결과를 통하여 한국어 기능어에 대해 새로운 음소를 적용하여 독립적으로 학습하여 인식을 수행하는 것이 효과적임을 확인하였다.

음소 단위로 구축된 음성 데이터는 음성인식, 합성 및 분석 등의 분야에서 매우 중요하다. 일반적으로 음소는 유성음과 무성음으로 구분되어 진다. 이러한 유성음과 무성음은 많은 특징적 차이가 있지만, 기존의 음소 경계추출 알고리즘은 이를 고려하지 않고 시간 축을 기준으로 이전 프레임과 매개변수 (스펙트럼) 비교만을 통하여 음소의 경계를 결정한다. 본 논문에서는 음소 경계 추출을 위하여 유성음과 무성음의 특징적 차이를 고려한 블록기반의 Branch 알고리즘을 설계하였다. Branch 알고리즘을 사용하기 위한 스펙트럼 비교 방법은 MFCC(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient)를 기반으로 한 거리 측정법을 사용하였고, 유성음과 무성음의 구분은 포만트 주파수를 이용하였다. 실험 결과 3~4음절 고립단어를 대상으로 약 78%의 정확도를 얻을수 있었다.

본 연구는 예문을 이용하여 한국어 문장과 가장 유사한 영어 문장을 선택하기 위한 기존 연구보다 예문 지시의 정확도를 향상하고 기존의 문제점이었던 문장성분 선택의 불일치성을 제거하기 위해 한국어 구문 분석 시스템을 추가한 형태를 갖추고 있다. 한국어 구문 분석 시스템을 사용하는 이유는 한문장을 하나의 프레임으로 구조화시킬 때 서술부가 문장의 의미를 나타내는 가장 중요한 역할을 하므로 서술부를 헤더로 선택하고 단순히 조사 정보를 사용하여 각 문장성분을 추출하는 방법의 문제점을 제거하고 서술부 연결 관계를 기초로 프레임의 슬롯을 확보할 수 있기 때문이다. 유사 영문이 필요한 한국어 문장이 입력되면 입력 문장에 대한 형태소 분석과 한국어 구문 분석을 통하여 한국어 문장에서 서술부와 연결되는 주요 성분을 분리하여 프레임 구조를 생성하고 생성된 프레임과 이미 구축된 예문 데이터베이스 사이의 가중치와 유사도를 계산함으로써 한국어 문장과 유사한 영어 문장의 예를 제시하여 영작에 이용할 수 있는 시스템을 구현한다.

본 논문은 영/한, 한/영 자동 번역용 대용량 번역 지식의 효과적인 관리를 위한 시스템 개발이다. 현재 개발 중의 ETRI의 영/한, 한/영 자동 번역 시스템의 개발 환경을 분석하고, gdbm 기반의 번역지식관리의 문제점을 정리하였다. 본 논문에서 제시한 번역 지식 관리 시스템은 클라이언트/서버 구조를 가지는 MS SQL 서버 기반의 시스템이다. 번역 지식은 관계형 DB로 모델링하여 스키마를 설계하고 구현하였다. 관리 시스템에는 기존에 gdbm 파일로 구축해 놓은 지식을 번역지식 DB로 변환하기 위한 이전 도구, 번역지식 DB에 저장된 번역 지식을 검색하기 위한 검색 도구, 번역지식의 삽입, 삭제, 변경을 지원하는 구축도구로 구성된다.

규칙기반 기계번역 시스템의 문제점을 보완하고자 제시된 예제기반 기계번역 시스템은 대량의 고품질 대역 코퍼스가 필요하다. 그리고, 빠른 N-best 예제 검색, 유사 예제 계산, 번역결과의 평가 등이 중요한 문제들이다. 또한, 무엇보다도 기본적인 것은 대역 예문들을 표현하고 기술하는 방법이다. 본 논문에서는 자연어 대역 예문들을 수집하여 기계번역 시스템에서 사용하는 고정 표현 지식을 기술하는 방법에 대해서 논의한다. 대역 패턴의 기술 방법을 CFG 형태로 정의하고 실제 용례를 통하여 기술 방법을 설명한다.

예제 기반 기계번역 시스템에서 해석의 정확도를 높이기 위해서는 대량의 고품질 대역 코퍼스가 필요하다. 이 대역 코퍼스는 예문을 단순히 나열해 놓은 것이 아니라 일정한 표현 형식에 따라서 기술한 대역 패턴들이다. 본 논문에서는 용언과 필수항인 명사구들로 이루어지는 고정표현을 정의하고 한국어와 영어의 대역 패턴을 기술하여 지식베이스를 구축한다. 빈도수가 높은 용언 5,000개를 중심으로 한영사전에 있는 용례 58,000여 개의 고정표현 지식을 구축하였다. 본 논문에서는 고정표현 지식베이스를 구축하는 과정을 기술하고, 고정표현 지식을 기술하면서 발생하였던 여러 가지 문제점을 예와 같이 기술한다.

본 논문은 인터넷상에서 사용이 가능하며 확장성이 뛰어나 XML(eXtensible Markup Language)을 다른 문서로 변환 및 브라우징(Browsing), 프리젠테이션(Presentation)이 가능한 표준 언어인 XSL(eXtensible Stylesheet Language)을 응용한 XSL 문서 편집 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 이를 위해 XSL문서의 기본 구조 단위를 패턴(Pattern)으로 구분하여 서식 집합(Template Rule)들을 사용자 서술 방식이 아닌 사용자의 선택 방식의 자동 생성으로 구성하도록 하였다. XSL 엘리먼트 (Element)의 선택방식은 구성되어진 XML문서를 읽어 들여 문서의 엘리먼트 정보를 확장할 수 있게 하였다. 또한 XML문서와 XSL문서의 HTML(HyperText Markup Language)로의 변환을 쉽게 확인할 수 있는 사용자 인터페이스(User Interface)를 구성하며 원활하게 문서를 교환 할 수 있도록 설계 구현 하였다.

인터넷의 급속한 보급은 인간 생활의 많은 부분을 바꾸어 놓고있는데, 가장 대표적인 예로 전자상거래와 온라인 문서를 들 수 있다. 전자상거래와 온라인 문서는 과거 자국의 문자위주 PC통신상에서만 이루어지고 있었지만 현재는 대부분이 인터넷과 연동되어있다. 따라서 전자상거래와 온라인 문서 등을 전세계 사람들이 이용하기 위해서 만국 공통의 코드가 필요하게 되었다. 이러한 요구로 ISO10646 코드가 제정되고 발전하여 현재의 유니코드 3.0에 이르게 되었다. 유니코드 3.0에는 세계각국의 문자가 포함되어있고, 한국, 중국, 일본 등 한자문화권에서 공통적으로 많이 사용하는 한자 2만 7천여자도 포함되어있다. 이것은 과거 국내 표준인 완성형 한자 4천 8백여자와 비교하면 무척 많은 양이라 할 수 있다. 이러한 유니코드의 출현으로 국내외의 고문헌과 법전 등의 한자가 포함된 각종 문서를 인터넷상에서 제공할 수 있지만, 현재 유니코드 한자를 입력하기위한 방법은 MS Word2000의 한자 입력기만 있고 다른 운영체제나 인터넷 환경에서는 거의 전무한 상태이다. 본 논문에서는 운영체제에 독립적으로 작동하는 유니코드 한자입력시스템에 관하여 연구 개발하였다.

본 논문은 한국어 로마자의 표준안 확립을 위하 로마자 변환 테이블을 정리 및 종합하고 이를 실제 변환기로 개발하는데 필요한 과정에 대해 기술하였다. 테이블 구성을 위해 국어의 표준 발음의 전체 구성을 분석하고, 불필요한 규칙이 있거나 없을 경우의 규칙을 추가, 삭제하여, 상충이 있을 경우 우선 순위에 의해 규칙을 선택하여 규칙을 수정하여 적용하였다. 이렇게 생성된 표준 발음 테이블은 한글을 받아 적용한 수 표기별 자음과 모음의 테이블을 통해 로마자로 변환한다. 일관성 없는 규칙, 표준화의 설득력 및 홍보의 미숙등과 같은 과제로 활용의 예가 적었던 한국어 로마자 변환기는 공공기관의 지명 및 문화재 로마자의 표준화 등에 사용될 수 있으며, 인터넷을 통한 웹 로마자 사전 제작을 통하여 표준화의 문제에 가장 중요한 객관적인 지표로서 활용될 수 있다.[3]

현재, 과학기술, 정치, 사회, 문화의 급격한 변화와 발전에 따라, 전문분야마다 새로운 전문용어가 빈번히 생성되거나 소멸되고 있다. 이러한 전문용어를 포함한 문서를 정확히 해석하기 위해서는 전문용어 전자사전이 필요하다. 전문용어 전자사전을 개발하는데는 수시로 생성되는 전문용어 표제어를 정확히 추출하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 이러한 전문용어 표제어를 컴퓨터를 이용하여 추출하는 시스템을 개발하였다. 기본적으로 기존의 전문용어가 사용된 특정어구를 이용하여 전문용어를 추출한다. 또한, 전문용어의 어절 패턴을 이용하여 후보 전문 용어를 추출한 후, 전문용어를 구성할 수 있는 단어의 위치정보를 이용하여 전문용어를 추출하는 방법을 제안한다. 기존 전문용어 사전에 없는 단어에 대해서는 시소러스를 이용하여 유사 단어의 위치정보를 이용하는 방법을 이용하였다.

Posting file은 문서 내의 색인어와 색인어의 위치 정보-문장번호, 어절 번호 등으로 구성한 문서별 색인어 역파일(inverted file)이다. 본 논문에서는 posting file을 구성하고 이를 정보검색시스템에 적용하여 색인어의 어절 거리 계산에 의해 구절 검색이 가능한 정보검색시스템을 소개한다. 또한 사용자 질의문과 가장 유사한 문장을 검색결과 대표문장으로 제시하여 사용자가 검색결과를 쉽게 확인할 수 있는 방법을 제시한다.

정보 통신 분야의 발달로 사람들의 전화 사용이 늘어나고 또한 전화기에 여러 가지 멀티미디어 기능들이 추가되면서 음성 인식의 필요성이 점차 증가하고 있다. 그러나 현재의 기술로는 음성 인식의 성능이 사람들의 기대치를 만족시키지 못하고 있다. 본 연구에서는 G.723을 이용한 네트워크 상에서 음성 인식 시간을 줄이고 같은 차수에서 더 좋은 음성 인식 성능을 얻을 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 일반적인 보코더는 채널을 통과시킬 때 왜곡을 최소화 하기 위해 양지화할 때 안정적이라고 알려져 있는 LSP 파라메터를 양자화하여 전송한다. 전송된 양자화된 LSP 파라메터는 복호화기를 통과하게 되는데 본 연구에서는 양자화된 LSP 파라메터를 음성인식에 직접 이용하여 음성 합성한 후 음성 특징 파라메터를 추출하는 시간을 줄일 수 있고 음성 합성시 왜곡을 미연에 방지할 수 있다. 본 연구에서는 변별적인 기준에 의해 특징 벡터 요소들을 순서화를 이용하여 음성 특징 벡터의 차수를 동적으로 조절할 수 있는 방법을 G.723에 적용시켜 보았다. 순서화 된 음성 특징 요소들 중에서 인식 목적에 적절한 차수를 선정하며 차수를 줄이면서도 음성인식 성능은 유지 또는 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 특히 네트워크 통신망에서도 음성인식 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였고, 기존의 합성음에서 음성인식을 하는 방법보다 시간도 크게 단축할 수 있었다.

CSCW 시스템은 효율적인 공동작업의 인지를 위해 텔리포인팅, 스냅샷, 문서/프로젝트 추적등과 같은 기능들을 제공한다. 이 중 텔리포인팅은 지역 시스템의 공유윈도우에서 텔리포인터를 통해 발생한 이벤트를 원격지 시스템의 공유윈도우에 동기적으로 표현하는 기법이다. 텔리포인팅은 여러 연구들에서 응용된 바 있으나, 텔리포인팅의 프로토콜에 관한 연구는 미흡하다. 본 논문은 RTP(Real-Time Transport Protocol) 기반의 텔리포인팅을 위한 RTP 페이로드 형식을 정의한다.

본 논문에서는 기존의 저작 도구에서 볼 수 있는 시간 중심 저작의 단점을 극복하고자 규칙 기반의 저작을 가능하게 함으로써 객체 상호간의 행위 관계를 지원하는 Genesis 시스템이라는 저작도구를 소개한다. Genesis 시스템은 사용자가 구현하고자 하는 하나의 세계를 만들고 그 세계 속에서 행동하게될 객체들과 그 객체들간의 행동 관계를 규칙을 통해서 정의할 수 있다. 변수, 모양, 행동 등이 정의된 하나의 객체는 시간의 흐름, 사용자의 이벤트 등에 의해서 자신에게 정의된 위치 검사와 변수 검사등의 규칙을 점검한 뒤 그 규칙을 만족을 하게 되면 정의된 행동을 수행한다. 이러한 객체에 대한 규칙의 정의, 객체가 존재할 공간에 대한 환경 설정 등을 통해서 사용자는 자신이 원하는 가상 세계, 시뮬레이션, 게임 등을 제작할 수 있다.

현재의 공동작업은 광범위하게 분산되어있는 경우가 많으며, 여러 작업그룹내의 구성원들은 이러한 환경에서 실시간으로 서로의 정보를 교환하고 공유하기를 원한다. 또한 서로 공유한 정보를 잘 관리하여 이후에도 재사용하기를 바란다. 공동작업시스템에서는 의사교환 및 정보의 공유를 위해 많은 문서가 이용되고 있는데, 정보의 활용도를 높이고 체계적으로 문서를 관리하기 위해서는 공동작업장 기능과 문서를 효율적으로 관리할 수 있으며 의사소통이 실시간으로 이루어질 수 있는 통합적인 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 효과적인 공동작업을 위한 효율적인 정보공유와 문서의 체계적인 관리 그리고 실시간 의사전달 기능을 통합한 CoWare 시스템을 설계하고 구현하였다.

현재 WWW(World Wide Web)는 가장 중요한 정보전달 및 획득 수단이 되었다. 대부분의 네트워크 사용자들은 웹에서 정보를 습득하기 위하여 대부분 검색엔진(Search Engine)을 사용한다. 그러나 웹에 등록되는 정보의 종류와 분량이 폭발적으로 증가함에 따라 검색엔진들이 제공하여 주는 인덱스화된 정보의 리스트들이 너무 많고, 또한 많은 문서들은 중복되어 나타나 사용자들이 효율적으로 정보를 검색하는데 문제점이 되고 있다. 본 연구에서는 다중디스플레이(MultiDisplay) 기법을 이용하여 사용자들에게 친숙하고, 웹의 정보검색에 필요한 시간과 노력을 대폭 줄이는 방안을 제시하였다.

컴퓨터의 전 분야가 그래픽 사용자 인터페이스로 변모함에 따라 문자를 중심으로 정보를 습득하던 시각장애인의 경우, 더욱 더 정보단절의 위기에 처하게 되었으며, 정보의 바다라 일컫는 인터넷에서도 마찬가지이다. 외국의 경우 화면읽기 프로그램을 이용하여 텔넷, 전자메일, FTP를 불편없이 사용할 수 있으며, 전용 웹 브라우져의 개발로 WWW까지도 이용할 수 있다. 우리 나라의 경우에는 시각장애인이 인터넷에 접근할 수 있는 환경이 구축되어 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 시각장애인을 위한 사용자 인터페이스를 설계하고 그를 통해 윈도우용 웹 브라우져, 텔넷, FTP, 전자메일, 문서작성기 등의 인터넷 솔루션을 개발하였다.

이 논문에서는 협력적 가상환경에서 이벤트의 내용에 기반한 동적 이벤트 통지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 이벤트 송신자와 수신자 사이에 투명성을 제공하며, 다른 시스템에 영향을 주지 않고, 이벤트 수신자를 동적으로 추가, 삭제할 수 있는 노티파이어 모델을 구성한다. 시스템은 기본적인 이벤트 형태들을 정의하고, 다른 환경을 구성하고 있는 특정 응용에 독립적으로 동작하도록 하기 위해서 이벤트들을 XML로 표현한다. 본 시스템은 XML을 사용하여 이벤트를 표현하기 때문에 발생된 이벤트를 로그데이터에 저장할 수 있고, 로그 데이터를 사용하여 이벤트들을 검색하고 필터링할 수 있도록 하여 시스템의 효율성을 향상시켰다. 또한 사용자로 하여금 관심있는 이벤트들을 등록할 수 있도록 하여 필터링의 효율을 높였으며 XML 기반 애플리케이션뿐만 아니라 다른 가상환경의 애플리케이션들 사이의 상호 작용을 가능하게 하는 이벤트 통지 시스템을 설계하였다.

본 논문은 MPEG-4 내용 기반 비디오 코딩을 위한 객체 추출기법을 소개한다. MPEG-4 표준화는 비디오 객체에 대한 접근성, 사용자와 객체의 상호작용, 높은 압축률을 위한 비디오 코딩 알고리즘을 요구한다. 비디오 장면에서

VXML은 VoiceXML 포럼에서 제안한 대화형 음성 인터페이스 표준으로 음성 관련 소프트웨어 개발을 용이하게 하는 장점이 있다. 또한 음성을 통해 인터넷의 다양한 정보를 검색할 수 있어 급속히 성장하고 있고 웹의 사용과 편리한 인터페이스의 사용자 요구를 충족시킬 수 있다. 본 논문에서는 VXML 문서를 작성할 수 있는 편집기와 VXML 문서를 처리하여 사용자와 상호 작용 할 수 있는 대화형 음성 브라우저의 설계와 구현에 대해 소개한다.

본 논문은 실시간 운영체제 기반의 ITV 시스템에서 MPEG-4 멀티미디어 장면을 실시간으로 랜더링하는 방법을 제시한다. MPEG-4 멀티미디어 스트림의 랜더링을 위한 장면 구성은 ITV 시스템에서 네트워크를 통해 전송되는 멀티미디어 스트림을 파싱 및 해석하여 장면그래프를 구성하고, 장면 랜더러가 이 장면 그래프를 이용하여 화면에 실시간으로 랜더링한다. MPEG-4 장면 랜더링 화면에서 사용자의 객체 교체나 객체 속성 변환 랜더링 이벤트가 발생하면, MPEG-4 장면 그래프를 실시간으로 갱신시켜 사용자 인터페이스에 랜더링한다.

Web의 등장으로 디지털 정보의 표현이 텍스트 위주의 단순한 미디어에서 이미지, 오디오, 비디오를 포함하는 멀티미디어 데이터로 급격히 변화하였다. 이에 따라 다양한 미디어를 통합 표현하기 위한 요구가 확산되어 1998년 XML을 기반으로 한 SMIL이라는 멀티미디어 데이터의 통합을 위한 동기화 정보 기술 언어의 표준이 W3C에 의해 발표되었다. 본 논문에서는 다양한 전문 분야의 정보를 가진 사용자들이 SMIL에 대한 기본적인 지식만으로 쉽게 멀티미디어 문서를 작성할 수 있도록 하는 저작도구의 개발에 대하여 기술하였다.

Mpeg-4 프린젠테이션 시스템은 실시간 전송을 지원하며 분산환경에서 다양만 멀티미디어 데이터를 제공한다. 그리고 멀티미디어 데이터를 컨텐츠 단위로 화면에 구성하며 시간의 흐름과 사용자와의 상호작용을 통해 장면을 변화시킨다. 본 논문에서는 사용자에게 동적 멀티미디어 정보를 제공하고 사용자와의 상호작용을 제공하는 스트림 파서를 제시한다. 스트림 파서는 장면에 구성된 미디어 컨텐츠들을 노드로 나타내고 컨텐츠의 속성을 필드로 나타내어 장면 트리를 구성하고, 장면 트리에 추가.삭제.변경을 통해 동적 장면을 제공한다. 그리고 라우팅 정보를 통해 사용자와의 사용작용을 제공한다.

화상회의 시스템의 영상 압축표준 중 하나인 H.261은 화상전화기에서 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 H.261 영상에 부가영상을 삽입하는 방법을 제안한다. H.261 영상에 단순히 부가영상을 삽입하면 움직임보상 데이터 처리를 하지 않기 때문에 전달된 H.261 영상으로부터 원래의 영상을 복원하기 어렵다. 이를 해결하는 방법으로 원시 H.261 영상 전체를 복호화 한 후 부가영상을 삽입하고 다시 부호화 하는 방법이 있으나 이 경우 처리해 주어야 할 데이터가 너무 많아 수행속도의 저하를 가져온다. 제안한 방법은 움직임 보상 정보가 영상에 아무 영향을 미치지 않을 경우에는 허프만 복/부호화만을 사용하여 단순 삽입을 하고, 움직임 보상 정보가 부가영상과 겹치게 되어 부가 영상이 포함된 영상을 전달 받는 측에서 문제가 될 경우만 복호화해 두었던 영상데이터를 보낸다. 간단한 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 분석한 결과 전체를 복/부호화하는 방법에 비하여 대략 3배의 속도의 향상을 보였다.

낮은 대역폭을 갖는 네트워크에서 멀티미디어 스트리밍 서비스는 네트워크의 상태변화에 매우 민감하다. 이런 특성으로 인해 모뎀이나 무선기기 같은 저속의 통신망에서 멀티미디어 스트리밍 서비스는 일정 수준의 품질을 지속적으로 제공하기가 더욱 어려워지게 된다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 서버와 클라이언트는 네트워크의 상황에 따라 동적으로 대처해야만 하는데 이를 위하여 MPEG-4의 미디어 오브젝트의 특성을 이용한다. 본 논문은 각각의 미디어 오브젝트에게 할당되어 있는 대역폭을 사용자의 요구나 네트워크의 상황에 맞게 재설정 하여 선별적으로 스트리밍하는 방법을 제시한다.

본 논문은 IJG(Independent JPEG Group) JPEG 부호기의 처리 과정중 color table 과 context 버퍼를 이용한 color conversion과 downsampling 방법에 대해 소개한다. IJG JPEG은 전처리 과정에서 context buffer 사용함으로써 각 컴포넌트(RGB)에 대한 color conversion과 downsampling을 효과적으로 수행한다. 또한 각 컴포넌트(RGB)에 대한 부동 소수점 연산의 처리 결과를 미리 계산하여 color table에 저장함으로써 color converter에서 이를 참조, 색차 변환 계산에 적용하도록 하여 처리 속도를 향상 시키고 있다. 이에 본 논문에서는 IJG JPEG의 부호화 과정에서 사용되는 context 버퍼의 구조와 필요성 그리고 color table의 구조와 효과에 대하여 소개한다.

본 논문은 IJG JPEG 시스템에서 사용된 효율적인 메모리 관리 방법에 대해 소개한다. IJG JPEG 시스템의 메모리 관리 모듈은 여러 시스템에 독립적일 수 있도록 다양한 종류의 메모리 관리 모듈을 두고 있다. 각 메모리 관리 모듈은 메모리 객체를 small, large, virtual의 3가지로 구분하여 할당/해제하는데, 객체 단위로 할당/해제하지 않고

MPEG-4 컨텐츠는 다양한 시청각 객체들로 구성되어 사용자 상호작용에 대한 정의를 포함하여 동적인 장면 변화를 지원한다. MPEG-4 규칙을 모르는 일반 사용자가 기존에 개발된 MPEG-4 저작 도구를 사용하여 사용자 상호작용과 장면 변화 정보를 생성하기 어렵다. 본 논문에서는 라우트와 커맨드 정보를 이용하여 사용자 상호작용에 대한 실시간 MPEG-4 장면 갱신을 지원하여 사용자에게 동적인 컨텐츠를 제공한다. 사용자 상호작용과 그에 대한 반응을 시각적으로 저작하면 MPEG-4에 정의된 라우트와 커맨드를 자동으로 생성하여 씬을 실시간에 변화시킨다. 재성되는 씬에 발생하는 사용자 상호작용에 따라서 실시간에 장면 그래프가 갱신되어 컨텐츠를 변화시킨다.

연속 음성 인식을 하는 경우에 많은 에러가 발생한다. 특히 기능어의 경우나 서술어의 경우에는 동시 조음 현상에 의한 음운 변화에 의해 빈번한 에러가 발생한다. 이러한 빈번한 에러를 수정하기 위한 방법에는 언어 모델의 개선과 음향 모델의 개선등을 통한 인식률 향상과 여러 단계의 인식과정을 두어 서로 다른 언어 모델을 적용하는 등의 방법이 있지만 모두 시간과 비용이 많이 들고 각각의 상황에 의존적인 단점이 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 이것을 수정하기 위해 음성 인식기로부터 인식되어 나온 결과 문장을 정답과 비교, 학습함으로써 빈번하게 에러 패턴을 통계적 방법에 의해 학습하고 후처리 모듈을 이용하여 인식시에 발생하는 에러를 적은 비용과 시간으로 수정할 수 있도록 하는 것이다. 실험은 3000 단어급의 한국어 낭독체 연속 음성을 대상으로 하여 형태소와 의사형태소를 각각 인식단위로 하고, 언어모델로 World bigram과 Tagged word bigram을 각각 적용 실험을 하였다. 형태소, 의사 형태소일 경우 모두 언어 모델을 tagged word bigram을 사용하였을 경우 N best 후보 문장 중 적당한 단어 후보의 분포로 각각 1 best 문장에 비해 12%, 18%정도의 에러 수정하여 문장 인식률 향상에 상당한 기여를 하였다.

MPEG은 동영상 압축 규약의 하나로서 고화질을 유지하면서 높은 압축율을 제공하기 때문에 그 사용 범위가 점차로 넓어지고 있으며, 또한 이러한 이유로 인해서 MPEG 데이터에 대한 편집 시스템의 요구도 점차 증가되고 있다. 그러나 MPEG 스트림에 대한 편집은 대부분 공간 영역에서 수행되기 때문에 수행 시간이 오래 걸리고 화질이 저하된다는 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 DC 이미지를 이용한 MC-DCT 영역에서의 자막 처리 방법을 제안함으로써 기존의 자막 처리 방법이 안고 있는 단점을 극복하도록 하였다. 제안한 방법에서는 MC-DCT 영역에서의 워터마크 삽입 방법[1]을 응용하여 화면 상태에 따라 자막의 세기를 조절함으로써 P, B 프레임의 처리 과정에서 발생하게 되는 화질 저하를 최소화하도록 하였다. 이러한 MC-DCT 영역에서의 자막 방법을 사용함으로써 기존의 자막 처리 방법 보다 약 4.9배 빠른 수행 속도를 얻을 수 있었으며, 화질 보존의 측면에서도 기존의 자막 처리 방법이 화면 전체에 대해서 화질 저하가 발생하는 반면 제안한 방법은 자막이 들어가는 부분에 대해서만 화질 저하가 발생하는 반면 제안한 방법은 자막이 들어가는 부분에 대해서만 화질 저하가 발생하였다. 이러한 방법을 MPEG 스트림에 대해서 사용하게 된다면, 소프트웨어만을 이용한 저가의 데스크 탑 환경에서도 효율적인 자막 처리가 가능하게 될 것이다.

과학기술의 발전에도 불구하고, 장애인들이 정보통신 서비스를 이용하기는 힘들다. 특히 이러한 장애인을 대상으로 구현된 시스템은 미미한 실정하며, 그 혜택을 누리기 힘든 실정으로 이러한 문제들이 사회적인 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 시각장애인을 대상으로 한 전자메일 음성 서비스와 설계 및 구현하여 보았다. 구현된 이 시스템은 안내음성에 다라 사용자의 선택에 의하여 수신된 메일정보를 들을수 있고 POP3를 사용하여 특정서버에 관계없이 메일을 확인할 수 있으며, 대중화 통신매체인 전화를 사용하여 외부에서도 그 내용을 확인할 수 있다. 이러한 시스템은, 사용자가 특별한 소프트웨어의 구입이나 설치가 필요 없는 장점이 있다. 이 시스템은 7bit, 8bit, base64, QP 등의 MIME 디코딩 방법을 지원하며, 구현된 시스템은 청주대학교 POP3 메일서버를 사용하여 성공적으로 테스트가 되었다. 이러한 시스템 개발은 복지시설 차원이나 시각장애인들의 정보통신 서비스를 사용한다는 측면에서도 중요한 의의를 갖는다고 본다.

대화 시스템이란 자연어를 이용하여 인간과 정보를 교환하거나 업무를 수행하는 프로그램이다. 자연언어는 인간이 사용할 수 있는 쉽고 효율적인 인터페이스이기 때문에 이를 이용한 대화 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 지금까지 주로 인식에 초점이 맞추어져 연구되어 왔던 계획 기반 대화 모델을 이용하여 발화하여 생성하는 시스템을 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계하고자 하는 대화 시스템은 사용자의 질의에 응답할 뿐 아니라 자신의 행위를 능동적으로 수행할 수 있는 협조적 대화 시스템이다. 또한 대화의 효율성을 고려하여 사용자가 필요로 하는 정보를 능동적으로 제공하는 시스템이다. 대화의 효율성을 고려한 발화를 위해 본 논문에서는 새로운 시스템의 행위를 정의하여 실제 가능한 대화 예를 보이고자 한다.

기하급수적으로 증가하는 인터넷의 정보량에서 최적의 정보를 찾고자 하는 사용자의 요구가 증가함에 따라 개별적 사용자에게 필요한 정보만을 제공하는 것이 필요하다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해 사용자의 행동을 관찰하고 학습하여 사용자 대신 문서를 수집하는 웹 문서 추천 에이전트의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 웹 문서 추천에이전트에서 사용되는 프로파일을 효과적으로 생성하고 학습하기 위한 문서 표현 방법, 특징 선택법을 제안한다. 제안된 문서 표현 방법은 슬라이딩 윈도우 방법을 통해 인접한 단어쌍의 문맥 정보를 이용하고, 의존 구조를 이용하며 사용자의 관심 변화에 빨리 적응 할 수 있도록 시간에 대한 가중치를 반영한다. 제안된 방법으로 프로파일을 구성한 웹 문서 추천 에이전트는 사용자의 관심 분야를 효과적으로 반영하고 관심 변화에 빨리 적응하여 사용자에게 알맞은 문서를 추천한다.

최근 들어 인공지능과 뇌과학 분야의 연구성과를 힘입어 뇌의 기본기능을 이해하고 재구축하고자 하는 시도가 활발히 전개되고 있다. 뇌의 정보처리 기능을 실험관찰 방법으로 밝히고자 하는 신경과학, 마음의 정보 처리 기능을 역시 실험관찰 방법으로 이해하고자 하는 심리학, 그리고 정보처리모형의 구성법을 제시하는 컴퓨터과학을 통합함으로써 뇌와 마음의 작동을 정보과학의 입장에서 해명하고자 하는 접근방식이 현재 가장 가능성이 있다고 생각된다. 본 논문에서는 그와 같은 맥락에서 인공적으로 뇌를 구현하기 위하여 제안된 CAM-Brain을 소개하고, 로봇을 제어하는 문제에 적용한 예를 통하여 그 가능성을 보이고자 한다.

이 논문에서는 Helmholtz machine을 사용하여 데이터의 분포 추정을 함으로써 문서 분류기를 학습하는 방법 제안한다. Helmholtz machine 은 생성 모델과 인식 모델로 구성된 그래프 모델로서, 그래프 모델에서의 분포 추정을 보다 가능하게 하기 위한 근사 방법 중의 하나이다. Helmholtz machine에서의 각 입력 노드는 문서를 구성하는 하나의 단어에 대응하는 이진 노드이다. 입력 노드의 개수가 많아지면 그만큼 학습 시간이 증가하기 때문에, 학습 시간을 줄이면서 적정 수준의 성능을 유지하기 위해 자질 선정이 필요하다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해 정보획득량(information gain)기준을 이용하였으며, 뉴스 그룹 데이터에 대해 그 성능을 측정하고 Naive Bayes를 이용한 것과 비교한다.

본 논문에서는 모멘트 항을 추가한 수정된 kernel-adatron 알고리즘을 제안하고 이른 support vector machines의 학습기법으로 이용하였다. 이는 기울기상승법에서 일어나는 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하여 그 수렴 속도를 좀더 개선시키는 모멘트의 장점과 kernel-adatron 알고리즘의 구현용이성을 그대로 살리기 위함이다. 제안된 학습기법의 SVM을 실제 200명의 암환자를 2부류(초기와 악성)로 분류하여 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, Cambell등의 kernel-adatron 알고리즘을 이용한 SVM의 결과와 비교할 때 학습시간과 시험 데이터의 분류률에서 더욱 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 연상 메모리 기능을 수행하는 공간-변형 셀룰라 신경망의 설계 방법론을 제안한다. 셀룰라 신경망에 관한 알려진 결과들과 새로 도출된 이론을 기반으로, 주어진 양극 벡터들을 기대할만한 성능으로 기억할 수 있는 공간-변형 셀룰라 신경망을 얻는 설계 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안된 설계 방법론의 주요 부분은 일반화된 고유값 문제(GEVP)와 선형행렬 부등식 문제(LMIP)를 푸는 것으로 이루어지며, 이 문제들은 현재 내부점 방법에 의해 효과적으로 풀릴 수 있다. 제안된 방법의 정당성은 설계 예제를 통해서 증명한다.

본 논문에서는 적응적 성분분석 기법을 이용하여 radial basis 함수 신경망의 학습시간과 분류성능을 개선한 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서 적응적 성분분석 기법은 radial basis 함수 신경망의 은닉층 뉴런 개수와 중심값 설정을 위해 이용하였다. 제안된 기법의 radial basis 함수 신경망을 200명의 암환자를 2부류(초기와 악성)로 분류하는 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결고, k-평균 군집화 알고리즘을 이용한 radial basis 함수 신경망과 비교할 때 학습시간과 시험 데이터의 분류에서 더욱 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 데이터를 능동적으로 선택하고, 그 데이터에 맞추어 RBF 은닉 뉴런을 증가시키는 신경망을 제안한다. 현재의 신경망에 대해서 가장 학습이 어려운 데이터를 선택해서 신경망을 학습하고, 학습한 신경망에 대해서 다시 에러가 가장 큰 데이터를 뽑아서 학습시키는 과정을 반복한다. 5개의 실세계 데이터에 대해 실험을 해보고, Platt이 제안한 RAN과 성능을 비교한다. 점진적으로 임계 데이터를 선택해서 학습을 함으로써, 전체 데이터를 다 사용하지도 않고도, 전체 데이터를 다 사용한 경우와 비슷한 성능을 보임을 실험을 통해서 알 수 있다.

컴퓨터가 널리 보급되고 인터넷이 발전함에 따라 많은 정보가 생산되고, 이러한 정보를 가공하여 사용자에게 효율적으로 제공하는 서비스들도 많아지게 되었다. 그러나, 컴퓨터에 익숙하지 않은 사용자들은 쉽게 이러한 서비스를 이용하지 못하기 때문에 사용자들을 돕는 시스템들이 필요하게 되었다. 한메일넷의 경우 전자 우편을 통한 사용자들의 질문에 대해 관리자가 직접 답을 해주는데, 사용자의 증가로 질의응답 업무의 양이 커지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 질의에 자동으로 응답하는 시스템을 개발하기 위하여 효율적인 이단계 자기구성 지도(SOM)를 제안한다. 이 방법은 다양한 크기의 질의메일을 정형화된 크기로 만들기 위한 데이터 축약 SOM과 이를 실제 해당 답변 클래스로 분류하는 문서 분류 SOM으로 구성된다. 실제 사용되고 있는 2206개의 데이터에 대한 실험 결과, 95%의 분류 성공률을 보여 그 가능성을 볼 수 있었다.

본 논문에서는 다해상도 영상에서 움직이는 다중 객체의 추적 방법을 다룬다. 일반적으로 객체 추적 알고리즘은 움직임 탐지, 정합, 갱신의 처리 단계로 구성되어 있다. 특히 다중객체 추적일 경우, 정합 과정은 매우 중요하다. 일반적인 시각 시스템에서는 대상 객체가 강체(rigid object)라고 가정하면 이러한 정합 과정은 비교적 쉽게 구현될 수 있다. 그러나 다해상도 영상에서는 한 위치에서 다른 위치로 움직일 때 그 영역의 형태 및 크기가 변형 되기 때문에 정합이 쉽게 이루어지지 않는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 다해상도 영상에서의 정합방법을 제안한다.

본 논문에서는 방송영상 특성을 이용한 축구 경기 장면 분석을 제안한다. 동영상의 프레임들을 분할하기 위해서는 급격한 장면 변화나 화면의 색상과 같은 화면의 형식적인 변화가 주요 결정사항이다. 그러나 축구경기와 같은 동영상에서의 하이라이트는 화면의 형식적인 변화와는 조금 다른 의미를 가진다. 그러므로, 축구 경기 동영상에서 하이라이트 부분을 검출하기 위해서는 장면의 변화와 더불어 화면의 의미를 해석할 필요가 있다. 본 논문에서는 축구 경기 동영상의 모든 프레임을 순차적으로 검사한다. 임의의 프레임에 대하여 RGB 정보의 분석을 통하여 영상의 구성내용을 파악한 후, 구성 내용의 위치와 분포를 참조하여 하이라이트 여부를 판단한다. 제안된 방법에서는 RGB 값의 변화 문제를 해결하기 위하여, 주 RGB 범위 군집화(Dominant RGB Grouping) 방법을 통하여 임의의 영상에서 RGB 값의 변화에 최대한 덜 민감한 방법으로 대상의 RGB 정보를 취득할 수 있는 방법을 사용하였다.

동영상에서 동작물체 영역과 배경 영역을 추출하는 방법에는 크게 원본 영상들의 특징값을 이용하는 방법, 동작벡터 혹은 광류를 이용하는 방법, 그리고 동작벡터와 원본영상을 모두 이용하는 방법의 세가지가 있다. 이중 많이 사용되고 있는 동작벡터를 이용하는 방법에는 히스토그램을 이용하는 방법과 동작벡터의 특징값에 대한 클러스터링을 이용해 분할 하는 방법이 있는데. 이들 기존 방법은 몇가지 문제점을 가지고 있다. 전자는 구현이 간단하나 세부적인 영역분할이 어렵다는 문제점이 있고, 후자는 일반적으로 높은 계산 복잡도를 가지며 초기 클러스터 개수 선정에 문제를 지니고 있다. 본 논문에서는 낮은 계산 복잡도를 가지며 클러스터 할당과 병합된 클러스터 중심 계산에 있어 보다 적응적인 Seeded Split-Merge 클러스터링 방법을 제안한다.

동영상 비디오 시퀸스에서 필요로 하는 장면을 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 해주는 내용 기반 검색에 대한 연구가 활발히 이루어져 오고 있다. 특히, 내용 기반 검색 시스템의 기초 기술인 비디오 데이터의 샷(shot)에 따른 분할 연구는 다양한 방법으로 소개되었으나 정확도가 높은 분할 알고리즘이 아직 개발되지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 비압축 비디오에서 컷(cut) 검출의 효율성을 향상시키기 위해 기존의 히스토그램 비교법과 시공간 영상을 활용하는 계층적인(hierarchical) 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 동영상의 각 프레임에서 한 행(row)씩 추출하여 동영상 전체를 대표하도록 시공간 영상을 생성하고, 생성된 시공간 영상에서 수평 에지(edge)를 이용한 프레임(frame) 특징값으로 장면 전화의 후보 영역을 선택하였다. 그리고 선택된 후보 영역을 히스토그램 비교법으로 분석하게 된다.

본 논문에서는 영역기반 검색환경을 제공하는 FRIP(Finding Region in the Pictures) 시스템을 소개한다. FRIP 시스템은 영역 기반 검색환경을 제공하기 위해서, 우선적으로 영상을 분할하고, 각 분할된 영역으로부터 색상, 질감, 크기, 모양, 위치 정보와 같은 최적의 특징 벡터들을 추출하여 색인화시킨다. 그런 뒤에, 사용자가 검색하고자 하는 영역과 검색 영상 수 k를 입력하면, 유사성 측정 식에 의해 가장 유사한 k만큼의 영상을 우선 순위 형태로 사용자에 보여주게 된다. 본 시스템에서는 영상을 분할하기 위해서 기본적인 RGB 색상계를 확장(Scaling 및 이동(Shifting) 알고리즘을 통해 영상의 대비 정도가 향상된 새로운 색상계로 변환시키고, 원형 필터를 설계하여, 영역 안에 포함된 의미 없는 작은 영역을 제거하도록 하였다. 그리고 이렇게 분할된 각 영역들로부터, 본 시스템에서 제안하는 모양 기술자인 MRS(Modified Radius-based Signature)를 포함하여 5가지의 최적의 특징 벡터들을 전처리 단계에서 데이터베이스에 색인으로 저장하고 유사성 측정을 위한 수치로 사용하였다.

현재 내용 기반 검색에 대해서 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문은 이러한 내용기반 검색 방법중에서 영상의 방향 성분을 이용한 텍스쳐 영상 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 검색방법은 웨이블릿(Wavelet) 변화후에 생기는 고대역 부밴드들의 Energy 값을 가지고 텍스쳐 영상의 방향 성분을 구한 다음에 방향 성분에 따른 고대역 부밴드의 Energy와 저대역 부밴드의 GLCM(Gray Level Co-occurence Matrix) Energy 값을 가지고 텍스쳐 영상을 검색하도록 하는 방식으로, 실험을 통해서 검색시 좋은 결과를 보여주는 것을 알 수 있었다.

현재 백혈병 진단에서 사용중인 방법은 골수영상을 획득하고 이를 관찰하여 비정상의 백혈구의 형태, 백혈구 핵의 크기와 추출된 골수에서의 백혈구가 차지하는 비율을 이용하여 진단하고 있다. 비정상적인 모양을 띠고 있는 백혈구의 검출은 백혈병 진단에 있어 중요한 정보로 사용된다. 백혈구의 이상 형태중 다수의 구멍이 있는 백혈구는 검출하기 위해 골수영상에서 백혈구 영역을 추출하고 이에 대해 UNL transform을 이용하여 모양 특징을추출하였다. UNL Fourier transform은 원영상의 이동(translation), 회전(rotation), 확대/축소(scale)에 대해 불변인 성질을 지니므로 이를 이용해 백혈구의 모양 특징을 추출하고 유사도 검색을 통해 비정상의 백혈구를 검출하였다.

본 논문은 의료 영상 중에서 복부 방사선 분야에서 보편적으로 사용되고 있는 CT 영상으로부터 간영역을 분할해내는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 복부 CT영상에서 근육 부분과 척추, 늑골 부분을 제거하고, co-occurrence matrix를 이용한 국부 영상 이진화(local image thresholding) 방법을 통해 영상에서 간 영역을 분할한다.

PaP Smear 테스트는 자궁 경부암 진단에 가장 효율적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 방법은 높은 위 음성률(false negative error, 15~50%)을 나타내고 있다. 이런 큰 오류율은 주로 다량의 세포 검사에 기인하여, 자동화 시스템의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 논문은 자궁 경부암의 특징인 군집을 이루는 암세포를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 시스템은 두 부분으로 나누어진다. 첫 단계에서는 저 배율(100배)에서 간단한 영상처리와 최소 근접 트리(Minimum Spanning Tree)를 통해 군집을 이루는 세포를 찾는다. 두 번째 단계서는 고 배율(400배)로 확대하여 군집 세포들로부터 여러 가지 특징을 추출한 후 KNN(k-Neighbor) 방법을 통해 인식하는 단계이다. 50개의 영상 (640X 480, RGB True Color 25 개의 100배 영상 , 25개의 400배 영상)이 실험에 사용되었다. 한 영상을 처리하는데 약 3초 (2.984초) 소요되었으며, 이는 region growing(20초)나 split and merge(58초) 방법 보다 덜 소요되었다. 100배 영상에서 정상과 비정상의 두 그룹으로 나누었을 경우에는 96%의 높은 인식율을 나타내었으나 비정상을 다시 5개의 그룹으로 나누었을 때는 45%로 나타내었다. 이는 영역 추출(segmentation) 단계에서 오류와 트레이닝 데이터의 비정확성에 기인한다. 400배 영상에서는 각각 92%와 30%로 나타내었다. 이는 영역추출 단계에서 사용한 Watershed 방법의 오류로 기인한 것으로 본다.

본 논문은 조영제를 사용하지 않은 정상인의 신장의 추출에 관한 연구로서 복구 CT 영상의 특성을 파악하고 신장부분을 분석함으로서 신장의 자동적인 추출을 시행하였다. 처리과정에서 기준값에 의한 이진영상에서 각 장기의 서로 다른 화소분포의 특징을 이용하여 장기추출을 시행하였고 템플리트를 이용한 서브트랙션과 채우기 과정을 거쳐 단일 슬라이스에서 신장을 추출한 후 추출된 신장영상의 슬라이스들을 겹친 영상을 생성하여 단일 슬라이스 내에서 제거되지 못한 노이즈들을 제거하였다.

본 논문은 뇌의 수직단면에 대하여 촬영된 자기공명영상에서 뇌 영역을 분리한 후 백질과 회백질 및 뇌척수액을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 본 연구는 먼저 뇌의 자기공명영상에서 영상의 배경 및 뇌 내부를 둘러싸고 있는 외피 및 지방층으로부터 뇌 영역 전체를 분리하였으며, 부분체적의 문제(partial volume artifact)에 의해 명암값의 번짐 현상을 보이는 뇌의내부 영역에서 각 성분의 부분체적을 산출하여 각 조직을 분리하기 위한 명암 값을 결정한 후 백질과 회백질 및 뇌척수액의 영역을 분리하였다. 본 연구는 뇌의 위축을 보이지 않은 정상인의 자기공명영상을 대상으로 하였으며, 향후, 이러한 연구 결과는 알쯔하이머 병이나 뇌성마비 등과 같은 퇴행성 뇌질환 환자의 뇌 위축정도를 객관적으로 진단하는 방법으로 사용될 수 있도록 하는데 있다.

본 논문에서는 통계적인 언어 모델을 이용하여 한국어, 중국어, 스페인어를 식별할 수 있는 언어식별기를 구현하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 그 성능을 향상시키는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 언어 모델은 통계적 모델의 하나인 바이그랜(bigram)을 이용하였고, 유전자 알고리즘으로 각 바이그램에 최적의 가중치를 주는 방법을 제안하였다. 유전자 코드는 두 가지 방법으로 평가하였으며, 각각의 성능을 경험적(heuristic)으로 주는 가중치와 비교평가하였다.

최근 인터넷의 보급이 대중화되면서 전자상거래 시장이 급속도로 커지고 있다. 또한 무선 이동장비의 보급이 증가하고 무선장비의 인터넷 접속 지원이 보편화되면서 기존의 유선망 전자상거래 개념이 무선망에R지 확장되고 이다. 무선 단말기를 전자상거래에 이용하기 위해서는 음성인식에 관한 연구가 절대적이다. 본 논문에서는 전자상거래 응용에 꼭 필요한 음성 숫자인식 시스템에 대해 다루었다. 제안한 알고리즘은 입력 음성 신호를 주파수와 진폭을 이용하여 몇 개의 그룹으로 나눈 후, 그 그룹 내에서 패턴 비교를 통해 숫자 인식 확률을 높이는 다단계 인식 방법을 제안하고자 한다. 개발된 시스템은 대부분의 개인 정보를 담고 있는 숫자 정보의 음성 입력이 가능하게 하므로 많은 전자상거래 시장에 응용할 수 있을 것이다.

디지털 비디오 정보를 효율적으로 관리 검색하기 위한 내용 기반 검색 시스템을 위해서는 내용정보의 추상화가 필수적이다. 지금까지 비디오의 내용정보의 추상화, 특히 의미적 내용 정보의 추출은 사람에 의한 수동적인 방법에 의존한 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 MPEGgudtlr의 영화 데이터를 대상으로 폭발 장면 자동 추출을 위한 저급 수준 비디오 내용정보의 추상화 방법을 제안하고, 실제 구현을 통하여 그 유용성을 보인다.

웨이블릿 디노이징 기법은 웨이블릿 계수들의 thresholding 에 의해 부가적인 가우시안 노이즈들을 제가하는데 사용된다. 필터에 기반한 다른 많은 변환들처럼, 웨이블릿 scaling 방법들은 이미지의 경계선들의 근처에 블러링 현상이나 인공적인 잡음들이 나타나게 된다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웨이블릿 변환 필터의 구현 배경은 경계선 부분의 손실없이 이미지의 노이즈 제거를 위한 것이다. 많은 이미지 향상과 회복기법들은 이러한 붕괴처리의 효과들을 위한 보상으로 개발되었다. 또한 뉴럴 필터, 퍼지 필터, LMS L-filter, quadratic filter, sigma filter 등은 이러한 이미지의 질을 개선하기 위한 수학적인 도구들이라고 할 수 있다. [1]

복합적인 감성기반 영상 검색 시스템을 구축하기 위해서는 감성속성으로 영상을 찾는 검색은 물론이고, 주어진 영상의 감성특성을 알아내는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 특성으로부터 감성을 매핑하는 신경망을 구축하고 다양한 실험으로 그 가능성을 보인다. 여기에서 영상특징으로 웨이블렛계수와 위치정보를 사용했고, 감성공간으로는 SD법으로부터 14개의 형용사쌍을 추출했다. 이 두 공간의 매핑에 사용된 신경망의 입력으로 영상에서 얻은 RGB 색상당 36개의 총 108개의 웨이블렛 개수를 사용했고, 출력은 14개의 감속속성당 7등급으로 총 98개로 구성했다. 총 6명이 영상을 보고 평가한 감성평가데이터중에서 2명이 각각 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%이상의 인식률을 보였다. 4명이 각각 90개씩 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%의 인식률을 보였다. 또한 공통된 감성을 신경망을 통해 인식할 수 있는지 판단하기 위해 600개씩 2명으로부터 얻은 1200개의 데이터에 대해서 1000개를 학습시키고 200개를 테스트하고, 100개씩 4명으로부터 데이터에 대해서 360개를 학습시키고 40개를 테스트해 본 결과, 전자의 경우 오류율 8, 후자의 경우 0.7~0.8 범위였다.

본 논문에서는 정지영상의 색상을 이용하여 객체의 영역 및 경계선을 추출하고, 각각의 추출된 정보의 정점을 혼합하여 보다 정확한 객체를 추출할 수 있는 Hybrid method를 제안한다. 그리고 이 방법을 사용하여 추출된 독립영력간의 연관관계(포함, 인접)를 파악하여 사용자가 원하는 객체를 보다 쉽게 추출하는 객체 추출 시스템을 개발한다.

프랙탈 이미지 압축을 적용하는 경우 많은 시간을 필요로 하는 블록의 비교과정에서 블록 정보의 효율적인 처리를 위하여 선형으로 연결된 기존의 블록 정보 저장을 tree 구조의 형태로 저장하는 방법을 제안한다. Tree의 형태로 저장된 블록의 정보는 BFS 탐색을 이용하여 참조, 사용되며 이를 tree의 각 node에 분류된 domain 블록의 개수로 표현하여 기존의 전체 탐색과 비교 분석하였다.

최근 들어, 통신 및 멀티미디어의 발달과 더불어 대용량 동영상 데이터의 효과적인 관리 및 처리 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 동영상 압축표준인 MPEG-2 데이터의 효과적인 관리 및 처리를 위한 클라이언트/서버 환경에서의 비선형 편집 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 압축 정보를 이용하여 최소한의 복호화 과정을 통해 장면전화 검출 및 색인을 수행하는 색인부의 DirectX를 기반으로 한 편집부로 크게 구성되어 있다. 본 논문에서는 압축 정보를 사용하여 빠르게 색인을 수행하고, DirectX 기술을 사용함으로써 다양한 편집 기능을 제공하며 사용자에게 직관적이고 간편한 인터페이스를 제공한다. 또한 클라이언트/서버 환경에서의 편집기능을 제공함으로써 고성능의 편집 서버를 통해 저사양의 클라이언트 컴퓨터에서도 소프트웨어적으로 MPEG-2 동영상을 효과적으로 편집할 수 있는 시스템을 구현하였다.

본 논문에서는 max-min 필터를 적용하는 방식의 도면 영상 열화와 강화에 따른 도면영상의 효과적인 전처리 방안과 벡터의 추출 및 건축 도면에서 나타나는 주벽의 특징에 기초한 주벽으로 결정하는 방안을 제시한다. 또한 영상의 획득시 발생할 수 있는 약간의 기울어짐(skew)에 영향받지 않는 벡터의 추출 및 병합방법을 통해 치수선과 치수선 끝점을 추출하고 인식하는 방법을 제시하고 있다.

버전스 눈동자 운동은 사람과 스테레오 시각을 가진 척추동물로 하여금 양안에 의해 응시점이 맞추어진 관심있는 물체까지의 떨어진 거리를 인식할 수 있도록 해준다. 이러한 버전스 눈동자 운동을 양안 헤드아이 로봇에 구현하기 위해서, 우리는 disparity flow와 flux를 이용하는 제어 모델을 개발하였다. 실험 및 결과 분석은 본 모델이 다양한 환경에서의 버전스 눈동자 운동을 효율적으로 제어할 수 있음을 보여준다. 인식-행동 주기가 실시간 프레임율에 근접하게 되면, disparity flow와 flux의 정확도는 증가되고 헤드아이 로봇의 버전스 눈운동을 더욱 정밀하게 제어하는 것이 가능해질 것이다.

기존의 특징점 추출 알고리즘들은 입력 지문의 전처리, 이미지의 이진화, 세선화, 특징점 추출 등의 여러 처리 단계를 거쳐 이루어지므로 잡음등과 같은 외부적 요인과 여러 처리단계엣 발생하는 내부적 요인 등으로 왜곡 현상을 피하기 어렵고 전체 인증 시간이 길어 지는 등 성능 저해 요인이 많다. 본 논문에서는 복잡한 처리 과정을 거치지 않고 입려영상에서 집적 융선의 흐름을 추적하여 특징점들을 추출하고 매칭을 수행함으로써 이미지의 왜곡에서 오는 오류를 줄이고 처리 시간을 단축하여 기존의 시스템보다 빠른 시간에 지문을 인식하는 시스템을 설계 및 구현한다.

본 논문은 지문 특징점 들에서 서로 연결되어진 구조 정보를 활용한 지문 매칭 알고리즘에 대해 연구하였다. 매칭에 이용한 특징은 분기점, 단점 그리고 융선의 방향 등이다. 한 융선 위에 존재하는 여러 특징점들의 연결정보를 찾고, 이를 저장하여 기준좌표축(한쌍의 특징)을 검출한다. 서로 일치하는 한 쌍의 특징을 이용해 입력지문을 이동하고 회전하여 원본지문과 일치시킨 후 각 특징들의 위치, 융선 방향이 일치하는 개수에 따라 지문의 동일여부를 판단하였다. 제안된 알고리즘은 회전과 이동에 무관한 지문인식이 가능하며, 처리 속도가 빨라 실시간 지문인식에 적용할 수 있다.

본 논문은 문자 인식의 기법을 이용하여 임의 영상에서 우리의 일상 생활에서 접하는 일반적인 달력을 포함하는 영상만을 검출하기 위한 영상 인식에 관한 연구이다. 달력이라는 영상내의 객체를 인식하기 위한 과정은 다음과 같이 요약된다. 우선 1~31까지의 숫자, 월요일(MON)과 같이 한글과 영문으로 된 요일, 월, 년과 같이 달력에 존재하는 아주 기본적인 문자에 대한 참조 패턴을 형성한다. 입력된 영상에서는 문자 영역 검출 단계, 문자의 특징 추출 단계를 거쳐 영상의 문자 추출이 이루어지고, 달력을 검출하기 위한 참조패턴과 입력 패턴의 비교를 수행하는 인식 단계를 거쳐, 영상 내의 달력 유무를 판단한다. 특히 불규칙적인 배열을 이루는 문자영역을 추출하기 위하여, 본 논문에서는 Hough Transform을 이용하여 기존의 규칙적 문자 인식의 문자 검출 방법의 한계점을 해결하였다.

지문은 사람에 있어서 유일한 특징과 변하지 않는 특성으로 인하여 개인의 인증이나 식별에 많이 사용되고 있다. 이러한 특성을 가진 지문을 스마트 카드의 인증과정에 이용함으로서 보안성을 높이고 사용에 편리함을 추가할 수 있다. 본 논문에서는 지문의 특징점 추출 과정과 매칭 방법 그리고 자바카드에 지문을 등록하는 프로토콜과 인증하는 프로토콜을 제시하고 구현하였다.

필기 한글 인식에서 원래 패턴의 모양을 유지하는 골격선 추출은 중요하다. 세선화에 의존하는 기존 방법은 작은 잡음에 민감하다는 단점을 안고 있다. 본 논문은 필기 한글 패턴에 적합한 새로운 골격선 추출 방법을 제안한다. 먼저 한글 패턴은 T-접점과 B-접점이라는 두가지 모양 특징을 중심으로 분할할 수 있다는 관찰에 근거하여 유사블록으로 이루어진 부품 집합으로 분할한다. 또한 세 개 이상의 획이 복잡한 형태로 만나는 지점을 결합 부품으로 분할한다. 그런 다음, 각 부품에서 접점의 형태에 따라 결합 부품을 추가 탐지한다. 결합 부품과 인접한 부품들의 연관 관계에 따라 골격선을 구하고, 골격선의 연결성을 보장하기 위해서 선분 연장을 수행한다. 본 논문에서 기존의 방법과의 비교를 위해 다섯 가지 비교 기준을 설정하고, 이를 기반으로 비교 분석하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 여러 기준에서 세선화-기반 방법보다 우수함을 보였다.

이 시스템은 '신발공장 라인'에서 신발 밑창 생산품을 자동적으로 측정하는 것이다. 즉 문자인식 기법으로 인식된 치수와 컴퓨터 비전에 의해 측정된 길이를 비교하여 불량품을 분류한다. 이 논문에서는 이 중 문자영역 추출에 대한 연구를 하였다. 우리가 인식하려고 g는 밑창제품의 양각된 문자의 경우는 배경과 거의 같은 밝기 값을 가지므로 하나의 임계치로 분리 불가능하며 따라서 인쇄된 문자를 인식하는 경우에와 같은 일반적인 방법으로는 양각된 문자영역을 추출하기는 쉽지 않다. 여기에서는 임계값을 달리한 에지 검출 결과에 레이블링 과정을 거친 후 객체로 인식하여 그 각각의 객체의 구성 성분을 PCA 및 기타 방법을 이용하여 해당 객체가 문자인지 아닌지를 판별하는 방법을 썼다. 이 방법의 장점으로는 다양한 환경, 물체의 색깔, 밝기가 달라져도 공통적으로 적용할 수 있는 장점을 지닌다.

복잡한 이미지에서 얼굴 추출은 얼굴 영상처리 분야에서 기본적이면서도 배경이 복잡함으로 인해 많은 어려움이 따른다. 이 논문에서는 복잡한 화면 이미지에서 얼굴을 추출하기 위해 여러 가지 과정을 거친다. 다양한 피부색을 가진 얼굴에 대해 즉, 흑인과 황인, 백인 등을 모두 추출하기 위해 피부색 모델을 이용한다. 다양한 피부색에 대한 임계값(threshold)을 이용하여 피부색과 다른 영역을 구분하여 얼굴의 후보 데이터로 추출한다. 그 추출된 후보 데이터를 지역적 임계값(local threshold)을 이용하여 얼굴과 눈, 코, 입과 같은 세부사항에 분류한다. 분류된 부분이 즉 얼굴내에서 얼굴이 아닌 부분(눈, 코, 입 등)의 크기가 정규화 되어진 최소 크기보다 박을 경우 그 후보 데이터를 버리고, 그렇지 않을 경우, 즉 얼굴이 아닌 다른 부분의 크기가 정해진 크기보다 크거나 같을 경우 그 후보 데이터를 검출한다. 이 논문에 결과는 배경에서도 피부색과 얼굴의 부분영역을 이용하여 얼굴을 검출할 수 있다는 것을 보인다.

디지털 영상 처리에서 사람 얼굴 인식은 여러 응용 분야에 요구되어 활발한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 얼굴이 있는 칼라 영상에서 얼굴 영역을 자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 기술한다. 영상에 있는 얼굴 및 복잡한 배경과 다른 구성 성분들을 분류시켜 표현할 수 있도록 하기 위해 다변수 히스토그램 기법을 이용하여 얼굴 후보 영역과 머리 후보영역을 추출하고, 머리와 얼굴 후보 영역들간의 상관관계를 고려하여 최종 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 인터넷상에 있는 128개의 영상을 입력 데이터로 실험한 결과, 인식 시간이 빠르고 영상의 배경에도 강건한(robust) 효율적인 방법임을 알 수 있었다.

얼굴인식에서 정보 이론적 접근방법은 얼굴 영상을 작은 기저 영상의 집합으로 분해하는 것을 기초로 한다. 가장 많이 쓰이고 있는 방법은 PCA를 기반으로 하는 eigenface 방법이다. PCA를 기반으로 하는 방법은 데이터의 2차 통계적 구조만을 고려하므로 화소 사이의 고차 통계적 의존성은 고려되지 않는다. Factorial code 표현법은 효과적인 정보 표현의 좋은 방법으로 알려져 있고 이것은 ICA와 밀접한 관련이 있다. Factorial code 표현법은 eigenface 방법과 비교할 때 중요한 정보가 포함되어 있는 데이터의 고차 통계적 구조도 고려되어 더욱 효과적인 정보 표현을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 PCA를 이용하여 차원을 줄이고 찾아낸 특징 공간에 Factorial code 표현법을 적용했다. 그리고 얼굴 인식에 있어서 Factorial code 표현법이 eigenface 방법보다 성능이 우수함을 보였다. 제안한 방법의 우수한 성능을 모의실험을 통하여 입증했다.

본 논문에서는 MAM을 이용한 특징 벡터의 보정을 기반으로 하는 헤드 제스처 인식에 관해 기술한다. 제안된 시스템은 얼굴 움직임 검출 모듈과 눈 영역 추적 모듈, 미 측정된 벡터 보정 모듈, 측정된 제스처에 대한 인식모듈로 구성된다. 신경망과 모자이크 이미지를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 이 영역에서 눈 영역을 검출한다. 만약 눈의 쌍이 검출되지 않는다면 시스템은 특징 벡터 보정(MAM)을 수행하여 손실된 정보를 예측한다. 검출된 눈 영역은 정규화된 벡터로 변경된다. 이 벡터의 분산을 이용하여 긍정, 부정, 중립의 제스처를 판단한다. 제스처의 인식은 직접 관측, 이중 HMM, 삼중 HMM을 사용한 다중 인식기를 이용한다.

본 논문에서는 적은 수의 특징점을 이용한 얼굴 복원 방법을 제안한다. 먼저 얼굴을 형태와 질갑 프로토타입들의 선형 중첩으로 모형화한 다음, 특징점에서의 형태와 질감정보만을 가지고 각각의 얼굴이 요구하는 변형의 근사값을 찾는다. 본 논문에서는 이러한 under-determined 조건에서 최소 제곱법(least square minimization method)을 사용하여 최적값을 얻는다. 실험을 통하여 적은 수의 특징점을 이용하여 2차원 얼굴 영상을 효율적으로 복원할 수 있음을 검증하였다. 우리는 제안된 얼굴 영상을 압축하거나 겹침이나 잡영에 의해 손상된 영상으로부터 원래의 전체 정보를 복원하는데 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

KUeyes는 3차원 실세계의 영상처리를 위해 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된 컬러 스테레오 헤드아이 시스템이다. KUeyes는 인간의 시각 시스템을 모델로 하여 다해상도 변환 영상, 칼라 정보와 거리 정보, 움직임 정보를 이용하여 지능적이고 빠르게 객체를 탐지하여 추적한다. 또한 병렬적으로 수행되는 인식기를 통해 탐지된 사람의 얼굴을 인식한다. 다양한 실험 및 분석을 통해 KUeyes가 복잡한 실영상을 대상으로 움직이는 개체를 신시간으로 안정되게 추적하고 인식하는 것을 확인할 수 있었다.

비디오 데이터가 포함하고 있는 카메라와 이동물체의 동작정보를 추출하기 위한 대표적인 방법으로 동작벡터 추출알고리즘이 있다. 본 논문에서는 영상 내에 밝기 값 분포가 균일한 영역이 존재할 때 부정확한 정합 결과를 보이는 것은 기존 알고리즘의 문제점과 이를 개선할 수 있는 계층적 블록정합 알고리즘의 정합오류 전파가능성, 높은 시간복잡도 문제를 동시에 해결할 수 있는 블록정합 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Coarse-to-Fine 방식의 탐색방법과 Dynamic Control Strategy를 결합한 것으로서 정합한 블록의 상황에 따라 탐색 레이어를 동적으로 변경시키는 방법을 사용한다. 본 알고리즘은 크게 두단계로 나뉘어 지는데 탐색 레이어를 결정하는 Control 변경 결정 단계와 정합도 측정함수를 통해 블록에 대한 정합 정확도를 측정하는 단계로 구성이 된다.

변형모델(deformable model)은 볼륨의료영상(volumetric medical image)으로부터 복잡한 인체기관의 3차원적 경계를 분할해내기 위해 효과적인 방법을 제공한다. 그러나, 기존 변형모델은 초기와 의존성, 오목한 경계(concavity) 분할의 비적합성, 그리고 모델내 요소간 자체교차(self-intersection)의 제한점을 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 제한점을 극복하고, 오목한 구조를 포함하는 복잡한 인체기관의 경계를 분할하기에 적합한 새로운 변형모델을 제안하였다. 제안한 변형모델은 볼륨영상 피라미드(pyramid)를 기반으로 다해상도(multiresolution)의 모델 정제화(refinement)를 수행한다. 다해상도 모델 정제화는 전역적 시셈플링(global resampling) 및 지역적 리샘플링(local resampling)를 통하여 저해상도의 모델로부터 점차 고해상도의 모델로 이동하면서 객체의 경계를 계층적으로 분할해가는 방법이다. 다해상도 모델에 의한 계층적 경계 분할은 초기화 조건에의 의존성을 극복할 수 있게할 뿐 아니라, 빠른 속도로 원하는 객체의 경계에 수렴할 수 있게 한다. 또한 지역적 리샘플링은 모델 구성요소의 정규화를 수행함으로써 객체의 오목한 부분을 성공적으로 분할할 수 있게 한다. 그리고, 제안 모델은 기존 변형모델에서 포함하는 내부 힘(internal force)과 외부 힘(external force)외에 자체교차방지 힘(non-self-intersection force)을 추가함으로서 효과적으로 모델내의 자체교차를 방지할 수 있게 하였다.

3차원 정보의 올바른 정합을 위해서 3차원 정보 자신 뿐만이 아니라 3차원 정보와 연관된 영상 정보를 이용한다. 먼저 영상의 정합을 수행함에 있어 서로 다른 두 영상간에 상관 윈도우를 씌워 상관계수를 계산하여 최적 정합점을 탐색한다. 본 논문에서는 카메라의 서로 다른 관점으로 인한 상관위도우의 뒤틀림을 3차원 초기 변환 행렬을 이용하여 보정하는 방법을 제안하고, 이에 의해 3차원 변환된 상관 윈도우를 정합에 이용함으로서 상관계수의 정확도를 급격히 향상시킨다. 그 결과로 개선된 특징점 정합 결과로부터 영상 전반에 걸친 3차원 특징점 정합을 통해 이와 대응하는 3차원 정보의 정확한 정합 결과를 얻는다.

영상에 존재하는 객체들을 인식하기 위해서는 먼저 영상의 영역 분할이 필요하다. 통계적 모델을 이용한 영상의 영역 분할은 미리서 분할하고자 하는 클러스터의 수를 결정한 후 이를 토대로 영상을 분할하게 된다. 그러나 영상마다 특성상 분할하고자 하는 클러스터 수가 다를 경우 이를 수동적으로 해주는 것은 비능률적이다. 따라서 본 논문은 영상의 영역 분할에 통계적 모델에서 미리 결정해줘야 하는 클러스터의 수 문제를 자동으로 검출하고 퍼지 c-Means 클러스터링 알고리즘을 통한 영상의 영역 분할 시 노이즈 문제를 이웃한 픽셀들의 멤버쉽 값을 평균화함으로써 해결하는 방법을 제안하였다.

본 논문에서는 영상의 영역과 넓이를 이용하는 변형된 체인 코드에 기반한 복잡도와 영역 색상 정보를 이용한 내용 기반 영상 검색을 결합하여 WWW상에서 검색하는 시스템을 구현하였다. 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB 신호를 256칼라로 양자화하였다. 보통의 정지 영상의 경우 대부분의 객체가 중앙에 있을 경우를 고려하여, 영상을 중앙 영역과 배경 영역으로 구분하고, 각각의 영역에서 두 개의 히스토그램을 생성한다. 중앙 영역과 배경 영역의 색상 히스토그램 인터섹션을 이용한 검색 및 물체의 복잡도를 결합한 방법도 제시하였다. 기존의 색상 히스토그램 인터섹션의 방법의 경우보다 물체의 복잡도를 결합한 제한된 방법이 실험결과에 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.

본 논문에서는 인간의 시각 특성을 고려한 시각 적응적 DCT 영상 압축 방법이 제안되었다. 인간의 시각 체계의 특성 중 복잡한 영사이나 대비효과(contrast)가 큰 부분에서는 압축과정에서 발생한 왜곡이 쉽게 눈에 인지되지 않는 특성을 갖는 공간적 마스킹(spatial masking)을 이용하여 영상의 질을 어느정도 유지하면서 적응적 압축 방법에 의해 압축율을 보다 높이는 방법을 제시하였다. DCT 변환 블록에서 경계영역 정보를 많이 포함하는 부분을 추출한 후 이 영역은 다른 영역에 비해 복잡도가 더 높고 경계성분의 대비효과가 더 크기 때문에 이 영역의 분산을 취해 이 값에 따라 적응적으로 양자화한다. 실험결과, 제안된 영상 압축 알고리즘은 기존의 시각 적응적 압축 방법보다 좋은 성능을 보이며 특히 고주파 성분을 많이 가진 복잡한 영상에 대하여 높은 압축률을 보였다.

본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 3단의 칼라 원형 조명장치를 이용한 효율적인 납땜 검사시스템을 제안한다. 원형 조명장치를 이용하여 납땜부의 표면의 경사도에 의해서 생기는 명암의 분포로부터 납땜 검사를 위한 특징값을 추출한다. SVM은 추출된 특징값을 이용하여 납땜 영상을 정의된 타입중의 하나로 분류한다. SBM은 두 부류의경계를 최대로 하는 최적경계를 학습하므로 납땜 영상과 같이 각 부류의 경계가 모호한 문제에 대해서 적은 수의 학습 데이터를 사용해도 우수한 성능을 나타낸다. 제안된 시스템은 현산업에서 사용되고 있는 다양한 표면실장형 부품에 대해서 적용해 본 결과 적은 학습 데이터에도 효율적으로 적용될 수 있음을 보였다.

최근 인터넷 상의 3D 게임이나 가상 세계 등의 증가로 3차원 애니메이션에 대한 필요성이 고조되고 있다. 하지만 상당한 메모리와 전송 시간 및 데이터 전송, 처리에 대한 문제가 해결돼야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 새롭고 효율적인 3차원 애니메이션 부호화 기술 개발이 필요하다. 현재, MPEG-4는 BIFS와 FBA에 기반하여 애니메이션 애플리케이션들의 다양한 변형들을 구현할 수 있다. BIFS는 인터폴레이터, 스크립트, 센서 노드들 같은 몇 가지 애니메이션 노드들을 지원한다. 그리고 FBA는 인간 모형에 흡사한 객체를 생성하고 움직임을 주는데 유용하게 쓰이는 애니메이션 방법이다. 이 방법들 중 본 논문은 FBA 애니메이션을 VRML 2.0을 사용하여 구현하였고, 이 FBA 객체의 구성과 특징을 관찰하여 FBA 객체의 움직임을 생성하는데 필요한 데이터들을 압축해 데이터양을 줄이는 알고리즘을 구현하였다.

본 논문에서는 수많은 애니메이션 인물들이 동시에 출현하는 장면을 만들어 내는 군중 장면 처리 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 상황에 따라 주어지는 인물의 종류와 동작 특성을 입력받아 이들 인물의 전체적인 움직임을 시뮬레이션한다. 이를 통해 얻어지는 결과는 키프레임을 포함하는 파일로서 필요에 따라서는 애니메이터의 수정이 가능하도록 하였다. 또한 이 시스템의 개발 환경을 마야 플러그인 방식으로 채택함으로써 ？ 범용 상품으로서의 가치를 높인다.

최근 인터넷 기술의 발달로 인한 실시간 인터넷 동영상 서비스 등 인터넷을 이용한 방송사업이 활성화되어지고 이에 부가적으로 애니메이션이 감각적 서비스를 지원하고 있는 실정이나 고가의 모션캡쳐 시스템을 통한 캡쳐된 좌표를 적절한 보정을 한 후에 캐릭터를 움직이는 방법으로 이루어지고 있다. 이러한 모션캡쳐 시스템을 통한다면 시스템 및 장비 자체가 고가이고 또한 실시간으로 처리하기 위하여는 좌표값 보정 등이 필요하지만 본 논문에서 제안하는 좌표 추출 및 추적 기법을 이용하여 저가의 가정용 멀티미디어 오버레이 캡쳐보드와 CCD 카메라를 통하여 영상을 캡쳐하고 캡쳐된 영상좌표와 실험용 GDI object를 링크시켜 실시간으로 사람의 입술의 움직임 모양대로 애니메이션이 립싱크되어서 움직여지는 것을 볼 수 있으며, 더 나아가서 외화의 우리말 더빙시 영상처리를 통한 정교한 화면 더빙 및 가상 캐릭터를 이용한 사이버 미팅가지 가능할 것이다.

모션 캡쳐 데이터를 이용하는 애니메이션에서 가장 큰 이슈는 재사용이다. 같은 동작이지만 약간의 변화가 있는 동작을 하는 데이터를 얻기 위해 다시 모션 캡쳐 장비를 가지고 작업을 해야 한다면 많은 시간과 돈의 낭비를 초래하게 된다. 모션 캡쳐 데이터의 재사용에 대한 연구 중 동작 적응은 이미 존재하는 모션 캡쳐 데이터를 다른 가상 캐릭터에 적용하는 문제를 다루고 있다. 지금까지의 연구는 동작배우와 가상 캐릭터의 길이 차이에만 초점을 맞추어 진행되었다. 그러나 본 연구에서는 길이의 차이와 함께 부피의 차이를 모두 고려하였다.

최근 실시간 가상 인물 애니메이션 시스템이 활발하게 보급되면서 피부모양을 자연스럽게 유지하면서도 고속으로 동작할 수 있는 인체 변형 방법이 요구되고 있다. 본 논문은 가상 인물을 구성하는 메쉬의 정점들을 회전 연산만으로 이동시켜 실시간에 인체를 변형하는 모델을 제안한다. 인체 변형의 처리과정으로 드로니 삼각화를 이용하여 각 정점의 회전 기준이 될 관절을 찾는 방법을 제시하고, 사원수 형태로 입력된 동작을 회전축의 방향에 따라 분해한 후 각 정점에 차등적으로 적용하여 피부를 자연스럽게 변형할 수 있음을 보인다.

3D 컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 매우 중요한 요소이다. 그림자가 없으며 물체와 물체간의 정확한 위치를 파악하기가 어렵기 때문이다. 즉 물체가 다른 물체에 바로 붙어 있는지 조금 떨어져 있는지를 알아내기가 곤란한 것이다. 이러한 그림자의 중요성에도 불구하고 현존하는 3D 가속 하드웨어들은 그림자의 생성을 전혀 지원하지 못하고 있다. 또한, 이것을 보완하기 위해 많은 그림자 생성 알고리즘들이 제시되었지만 모두 그 한계가 명확하였다. 많은 그림자 생성 기법 중 텍스춰 하드웨어를 이용한 그림자 지도 기법은 광원과 물체가 고정되어 있을 경우 매우 빠른 속도로 그림자를 생성시킬 수 있지만 과원이나 물체가 움직일 경우에는 속도가 느려지게 된다. 본 논문에서는 그림자 지도 기법에 영상기반 렌더링 기법을 적용하여 실시간으로 그림자를 생성하고자 하였다. 본 논문의 기법은 매우 많은 메모리를 필요로 하기 때문에 데이터를 적당히 샘플링하여 웨이블릿 기반 압축 기법으로 압축하였고, 그림자를 생성할 때는 가장 가까운 저장된 그림자들을 2차원 보강하였다.

본 논문에서는 삼차원 plenoptic 함수인 concentric mosaics의 단점을 개선한 원통형 맵을 사용한 삼차원 plenoptic 함수를 제시한다. Concentric mosaics는 모자익을 샘플링 데이터로 사용하므로 샘플링 과정이 어렵고, 시점의 방향이 항상 원에 접하기 때문에 물체를 여러 시점에서 자유롭게 관찰하는데 한계가 있다. 원통형 맵을 이용한 삼차원 plenoptic 함수는 원통형 맵을 사용하므로 모자익에 비해 생성 과정이 쉬우며 시점의 방향이 자유로우므로 환경의 네비게이션 뿐만 아니라 물체의 관찰도 렌더링 할 수 있다.

기존의 병렬 볼륨 렌더링 방법들은 프로세서간의 발생하는 많은 통신량 때문에 통신 속도가 매우 빠른 병렬컴퓨터를 이용하였고 통신속도가 느린 분산 환경에서는 구현이 불가능해 보였다. 또한 가시화하려는 볼륨 데이터도 점점 방대해지고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 통신 속도에 구애받지 앉을뿐더러 매우 큰 볼륨데이터를 다루는 병렬/분산 볼륨 렌더링을 제안한다. 본 방법은 고비용을 필요로 하는 원격 메모리 접근 대신에 압축을 기반으로 하여 필요한 데이터를 지역 메모리에서 빠르게 복원함으로써 좋은 성능향상(speedup)을 나타낸다. 이것은 각 프로세서가 전체 볼륨 데이터를 모두 적재하고 있다는 것을 의미한다. 다라서 렌더링 과정중에 발생하는 프로세서간의 통신을 최소화할 수 있었고, 이런 방식은 높은 통신 비용으로 효율적 병렬/분산 처리가 힘든 분산 메모리 병렬 컴퓨터나 PC/워크스테이션 클러스터상에서 매우 적합하다.

다차원 정보 가시화(multidimensional information visualization)의 목적은 복잡하고 차원이 많은 정보 데이터(information data)를 이해하기 쉽게 그림이나 도표와 같은 특정한 형식을 이용하여 효과적으로 나타내고 비교하는데 있다. 그동안 제시되어 온 다차원 정보 가시화 기법의 대표적인 것으로는 Scatterplots, Perspective Wall, Parallel Coordinates, Glyph를 들 수 있다. 본 논문에서 소개하는 multidimensional rotating visualizer (MRV)이란 기존의 다차원 정보 가시화 기법들을 보완하여 다차원 데이터(multidimensional data)를 3차원 형식으로 보여주는 방법이다. MRV는 그중에서 특히 Glyph와 Parallel Coordinate의 특징을 혼합하여 화면상에 다차원 정보 데이터를 보여주는 새로운 시도라고 하겠다.

대화방 시스템은 텍스트화 화상을 이용한 대화방 또는 메시지 전달시스템이 널리 사용되고 있다. 본 논문은 3차원 아바타가 등장하는 대화방 시스템을 생성 및 관리하는 기술을 제안한다. 본 아바타 대화방의 특징은 사진을 가지고 간단히 3차원 개인 아바타로 변환 생성하는 기술, 3차원 개인 아바타의 한글 발음에 적합한 입술 움직임, 메시지에 따른 적절한 표정변화 등이다. 특히, 3차원 개인 아바타는 사진만으로 생성이 가능하며, 텍스쳐 매핑된 3차원 아바타는 실시간으로 사실감있는 대화방 서비스가 가능하도록 제어된다.

This paper puts emphasis on navigation in virtual environment, which is one of the major interfaces for the interactivity between human and virtual environment in virtual reality circumstances and worlds. It proposes a new navigation method: 2d Map-Based navigation, which prevents user's spatial lost in 3D Virtual Environment. The 2D Map-Based Navigation is composed of three major processes, Constant Velocity Navigation, Collision Detection and Avoidance, and Path Adjustment. The 2D Map-Based Navigation can reduce user's difficulties and improve user's sense of presence and reality in the virtual environments. The experiment study proved that the 2D Map-Based Navigation is a very natural, straightforward and useful navigation interface in the virtual environment.

본 논문은 악안면 기형 환자의 해부학적 구조를 기반으로 하여 임상적으로 수술 결과 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 이 방법은 환자의 평면 방사선 사진으로부터 환자의 경조직과 연조직의 외곽선을 추출하고, 이를 바탕으로 연조직 이동량 예측 함수를 이용함으로써 환자의 해부학적 특성을 고려한 가상 수술을 수행한다. 예측함수는 경조직 특징점 8개의 이동량에 따른 연조직 특징점 10개의 변화량을 함수로 만든 것으로, 100명의 임상 결과를 바탕으로 도출한 것이다. 또한 환자의 평면 방사선 사진과 특징 부위의 외곽선, 그리고 환자의 외형사진을 쉽게 정합하는 인터페이스를 제공함으로써, 환자의 가상 수술 후 결과를 평면 방사선 사진 및 측면사진으로 표현하는 특징이 있다.

Terrain Following 이란 가상환경 내에서 지형의 표면을 이동할 때 지형의 모양에 따라 자연스럽게 지표위를 이동할 수 있게 하는 기술로서, 이것을 위해서는 지표면상에서 움직이는 물체가 갖는 위치와 높이 정보를 매시간 알아내야 한다. 전통적인 접근방법은 지표면의 높이(z)가 일정하다고 가정하건, 일반적인 충돌 감지 알고리즘을 이용하는 것이다. 그러나 충돌 감지 알고리즘은 복잡하게 모델링 된 물체들간의 충돌을 감지하기 위해 고안된 알고리즘으로서 비교적 단순한 Terrain Following에 적용할 경우 불필요한 연산을 많이 하게 되어 오히려 시간적인 손실을 초래할 수 있다. 또한 Quadtree를 지형의 데이터의 표현에 적합하며 지형과 같은 벡터 데이터의 표현에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 네비게이션시 발생하는 인접성에 기반한 지역 탐색 방법을 사용하여 실시간 계산을 좀 더 빠르게 처리할 수 있는 알고리즘과 자료구조를 제시한다. 이 방법을 사용하면 탐색과정에서 발생하는 비교 횟수를 크게 줄일 수 있어 실시간 네비게이션시의 탐색 성능을 향상 시킬 수 있다.

점진적 메쉐 표현법은 2-다양체 성질을 가지는 임의의 삼각메쉬에 대한 다중해상표현이 가능한 방법으로, 최근 다중해상 모델링 및 렌더링 분야로 그 응용범위를 넓혀가고 있다. 본 논문에서는 점진적 메쉬의 선택적 세분화를 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존방법[4,3]과는 달리 거의 대부분의 경우 한 정점의 세분화로 인해 주위 정점이 세분화되지 않는 최적화된 방법이다. 본 논문에서 제안하는 새로운 선택적 세분화방법으로 인해 점진적 메쉬의 활용분야가 더욱 넓어질 것으로 기대된다.

일반적으로 3차원 복셀 데이터의 가시화는 표면 복셀의 법선 벡터를 이용하여 퐁 반사 모형으로 밝기를 결정하는 일이라 할 수 있다. 표면의 변화가 부드러운 기하학적 모형의 가시화는 법선 벡터만으로 충분한 결과를 얻을 수 있지만, 표면의 굴곡이 심한 비정형의 데이터에는 적합하지 않을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 물체 표면의 굴곡에 따라 빛의 양을 조절하여 이러한 문제를 개선하는 방법을 제안하였다. 이 방법으로 물체 표면의 굴곡을 고려하지 않을 때보다 물체가 선명하게 가시화되는 결과를 얻었다.

VRML 데이터를 지원하는 3차원 기반의 응용프로그램 제작을 위하여 VRML 데이터 파일인 WRL을 분석하고, WRL을 읽어들일 수 있는 파서(parser)를 제작하였다. 제작된 파서는 VRML의 구조를 계층적으로 보여주는 프로그램과, 읽어들인 데이터를 바탕으로 가상공간을 네비게이션(navigation)하는 프로그램을 통해 검증하였다. 본 논문에서는 응용프로그램의 요구에 수준에 따라 WRL의 정보를 효율적으로 분석하는 방법과, 읽어들인 정보를 가공하여 렌더링에 적용하는 방법을 설명하였다.

자연에 존재하는 연속량의 데이터는 디지털화 될 때 숫자로 변환된다. 이때 부딪치는 일반적인 문제는 완전히 통합되지 않았거나 잘못 통합된 표본 추출의 결과로 정보를 잃어버리는 앨리어싱(Aliasing) 현상이 일어나게 된다. 현재 일반 사용자가 사용하는 PC기반의 모니터 해상도는 96PPI(Pixel ZPer Inch)밖에 제공하지 못한다. 이러한 저해상도에서 컴퓨터 그래픽 이미지 객체를 디스플레이 할 때 앨리어싱 현상이 자주 발생한다. 현재 PC 기반의 그래픽 하드웨어 구조의 변형없이 저해상도 모니터상에서 앨리어싱 현상이 발생하는 이미지를 기존의 계산 방법을 감소시키면서 앨리어싱 현상을 제거하는 기법이 필요하다. 본 연구에서는 이와 같이 앨리어싱 현상을 감소시켜 이미지 데이터의 품질을 향상시킬 수 있는 개선된 Anti-Aliasing 알고리즘을 제안한다.

기존에는 웹 환경에서 정보를 전달하기 위해 고정된 미디어들 위주로 표현하였지만, 최근 웹이 상업화, 대중화, 멀티미디어화 됨에 따라 정보를 효과적으로 전달하기 위해서는 정보를 미디어들이 결합된 연속적인 멀티미디어로 표현되어야 한다. 이러한 미디어들간의 통합 작업에서 요구되는 것이 미디어들 간의 동기화이다. 본 논문에서는 웹 환경에서 연속적인 멀티미디어를 작성하고, 재생할 수 있는 웹 기반의 멀티미디어 시스템(Multimedia System on the Web:MSW)을 설계하고, 멀티미디어의 모델링과 미디어들 간의 동기화를 위하여 MPNW(Multimedia Petri Net on the Web)을 제안한다.

과학적 가시화의 여러 응용분야에서 단일 데이터로부터 생성된 시각적 형태보다 다중 데이터로부터 생성된 시각적 형태를 필요로 한다. 단일 데이터 렌더링과 다중 데이터 렌더링의 가장 큰 차이점은 데이터 혼합으로 본 논문에서는 볼륨적 데이터와 표면적 데이터를 가진 하이브리드 데이터를 단계별로 혼합하여 이를 가시화하는 시스템을 개발하고자 한다. 하이브리드 데이터를 단계별로 혼합하여 가시화하기 위하여 조명단계후 혼합이 이루어지는 깊이 정보를 고려한 혼합방법과 조명단계 전 볼륨의 우선순위에 따라 데이터를 혼합하는 우선순위를 고려한 데이터 혼합방법을 제시한다. 구현결과로는 엔진몸체 데이터와 엔진 내부 벨브 및 옆면 데이터를 혼합하여 가시화한 결과를 사용자 인터페이스 상에서 보여준다. 본 제안 시스템은 단일 데이터의 표현 한계를 극복하고, 복잡한 형태에서 관심객체의 형태와 상대적 관계 및 위치 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.

본 논문에서는 단일광자방출 전산화단층촬영영상 (SPECT)을 이용하여 좌심실의 내.외벽의 운동을 분리하여 추적하는 방법을 제시한다. 좌심실의 운동은 크게 평행이동, 회전이동, 비강체 변형으로 나뉘어 분석된다. 운동 추적을 위해 사용된 역동적 변형 솔리드는 물체중심 변동 좌표계로써 특징점들의 모드형태벡터를 사용하고, 좌심실 역동성을 유한요소방법에 의해 시뮬레이션한다. 또한, 변형 모델에 대해 묵시적으로 표준화된 parameterization을 하지 않고, 의료영상으로부터 얻은 자료값을 직접 이용하기 위해 노드간 보간함수로써 3차원 가우시안 함수를 사용한다. 그리하여 보다 자연스러운 방식으로 연속적으로 변화하는 좌심실의 운동을 추적할 수 있다. 이러한 분리된 내.외벽 운동 분석은 운동 기능에 이상이 있는 심질환 분석을 보다 효과적으로 도울 수 있다.

지적 능력은 정상인데 해당 연령층에서 기대하는 학습 결과를 나타내지 못하여 교육성취도가 정규학년 수준에 크게 미달되거나 학습 속도가 부진한 특수학습장애 아동들은 일반 아동들과 같은 수업을 받는다. 이런 현실은 학부모나 교사들의 특별한 배려가 없다면 당연히 장애 아동들의 학습에 대한 흥미를 떨어뜨릴 수 있다. 우리 나라에서 특수교육을 받는 장애 아동 중 가장 많은 수를 차지하는 특수학습장애 아동들을 위한 특별한 프로그램의 개발이 절실하다. 이에 본 논문은 동기 이론들 기반으로 특수학습장애 아동들의 흥미를 길러 줄 수 있는 프로그램을 개발하였다. 이의 개발로 특수학습장애 아동들의 주의 집중 능력과 성취동기를 길러주고, 흥미를 키워주므로 학습에 대한 의욕을 가질 수 있다.

교육은 학습자의 타고난 재능을 최대한 계발시키는 것에 목적이 있다. 이를 위해서는 개개인에 최적화된 학습시스템이 필요하다. 본 논문에서는 수준별, 개인별 수학학습을 도와 자기주도적 학습능력을 키울 수 있는 시스템을 web상에서 개발하여 구현하고자 한다. 기존의 Web에서 제공되는 수학학습을 살펴보면 텍스트 위주의 설명, 단순한 문제를 제공하고 정, 오답의 결과만을 제시해 주는 형태가 많다. 그러나 본 시스템은 학생들의 흥미와 학습동기를 유발시키기 위해 동영상과 음성 등의 멀티미디어 자료를 이용하여 학습내용을 전개하도록 구성하였다. 또한 평가문항은 진단평가를 통해 수준을 분석받고 수준별 평가 문항으로 다운로드 받을 수 있도록 설계하였다. 이 시스템은 다양한 멀티미디어 자료의 제공으로 학습자의 학습동기와 흥미를 유발시키고 수준별 학습을 가능하게 하여 학습 성취감을 증가시킬 수 있다. 그리고 학습자는 이 시스템을 통해 스스로 학습을 선택하고 진행하게 되어 자기주도적 학습능력을 신장시키게 된다.

컴퓨터 교육은 다양한 형태로 초.중등 학교 교육에서 확대되어 나가고 있다. 하지만, 초.중등 학교에서 이루어지는 컴퓨터교육은 무엇을 어떻게 가르쳐야 할지 올바르게 정립되지 않고 있다. 이것은 컴퓨터의 모학문인 컴퓨터과학에서 연구할 필요가 있으며 미국에서도 이와 같은 연구가 계속해서 진행되고 있다. 컴퓨터과학은 정보처리에 관한 원리를 탐구하는 학문으로서 그 응용분양가 빠르게 변하고 있어 교육과정을 확립하는데 여러 가지로 어려움이 따르지만, 다음과 같은 연구 방향은 초.중등학교 컴퓨터교육의 정상화를 꽤하는데 기반을 제공할 수 있을 것이다. 첫째, 컴퓨터과학의 기초지식을 명확하게 제시하며, 둘째, 초.중등학교 정보소양 차원에서 필수적인 지식과 기술에 대한 연구가 선행되어야 하며, 셋째, 전문 교과 교육과정에서 실제 필요한 내용에 대한 조사가 이루어져야 할 필요가 있다.

본 논문에서는 학교 본연의 업무인 교수학습 활동을 효과적으로 지원할 수 있는 교육정보화 방안을 모색하였다. 이를 위해, 기업에서 적용되고 있는 학습조직의 지향점과 제7차 교육과정을 지향점을 비교하였다. 이를 토대로, 학교의 본원적 활동을 정보기술로써 어떻게 지원할 것인가를 제시하였다.

정보사회가 되면서 새로운 교수방법들이 많이 개발되었고, 컴퓨터의 발전으로 과거에는 나타날 수 없었던 새로운 형태의 게임들도 존재한다. 본 논문은 컴퓨터 학습을 하는 방법에 있어 캐릭터를 활용한 온라인 퀴즈게임을 이용하였다. 퀴즈게임은 학습자의 흥미도를 높일 수 있고, 계속적인 학습자 관찰이 가능하여 학부모와 교사에게 전자우편으로 결과를 피드백 해줄 수 있는 특징이 있다. 이 퀴즈 게임을 개발하는데 요구되는 사항과 특징들을 설계 상에서 살펴보고, 아이템과 시스템에 요구되는 각종 자료 구조를 설계하였다. 이 시스템을 통하여 학생들은 서로 협동하게 되고, 경쟁을 통하여 학습의 효과를 높일 수 있을 것이다.

인터넷의 빠른 보급으로 인해 사이버 교육 사이트가 늘어나고 있다. 사이버 교육의 장점은 언제 어디서나 손쉽게 인터넷 사이트에 접속하여 교육을 받을 수 있다는 점이다. 그러나, 사이버 교육에는 해결해야 할 문제점들이 있는바, 그 문제점 중의 하나는 학생의 수학 능력을 평가하는 것이다. 본 논문에서는 출제자가 컴퓨터로 입력한 문제에 대한 정보와 출제 기준을 구문분석하고, 정해진 형식에 맞추어 서버를 통해 저장해둠으로써 각각의 학습자가 편리한 시간에 통신에 접속하여 응시할 때마다, 출제자가 학습자에게 요구하는 평가형식으로 저장된 문제정보를 불러와서, 매번 다른 유형의 문제들을 화면상에 출력시킨다. 어떤 경우에도 새로운 문제 유형으로 시험을 공정하고 효과적으로 평가할 수 있도록 구현되어졌다. 시험평가부에서 시험문제에 대한 해설을 덧붙여 시험후의 학습 효과를 이룰수 있도록 했다.

WBI는 시간과 공간의 제약 없이 다양한 교수 전략의 구사와 실감나는 교육매체의 활용을 가능하게 하여, 교사-학습자 또는 학습자-학습자 상호간의 교육 교육효과를 증진시킬 수 있는 환경을 제공한다. 그러나 WBI는 하이퍼텍스트의 링크로 연결된 일차원적 가상공간에 실시되므로 학습자의 인지적 부하를 가중시키고 학습방향 상실의 문제점을 야기시킨다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 동적 학습공간 모델을 제시하고 이를 구현하였다. 동적 학습공간 모델은 전체 학습공간이 투명하게 지도(Hpyper-Map)형태로 나타나고 공간 노드간의 관계가 명확하여, 학습 위치와 내용을 확실하게 파악할 수 있다. 또한 학습공간이 학습자에 의해 자발적으로 구성됨에 따라, 학습자 수준별 열린 학습이 가능하고, 학습 구성 능력을 신장시켜 학습의 주도권을 주체적으로 행사할 수 있도록 하는 창조적 학습 분위기를 조성할 수 있다.

본 연구는 발성장애아동을 대상으로 시각적 효과를 이용하여 발성치료 및 교육을 위한 도구 개발을 목적으로 한다. 따라서 특수아동의 발성장애에 대한 특성을 고려하여 그에 적합한 반복학습이 가능하도록 설계하였다. 또한 GUI와 게임적 요소를 가미하여 발성에 대한 아동의 흥미유발과 자발적 학습이 가능하도록 하였다.

기존의 대부분 웹기반 문항평가시스템의 경우 CGI나 자바 스트립트를 이용한 너무나 순차적이며 제한된 평가문항들만 제시함으로써 학습에 흥미도가 떨어지고 학습자 주도의 창의적인 학습을 저해하는 요인이 되었다. 본 논문에서는 저작도구 PASS2000의 웹연동 방법을 통하여 학습자가 보다 흥미를 느끼고 학습자 수준에 적합한 동적인 다양한 형태의 평가문항 제시와 학습자가 제시된 문항에 대한 학습후에는 자동채점이 가능하며 즉각적인 결과확인이 가능하도록 하였다. 아울러 학습한 평가문항들을 문항평가지 형태로 출력하여 지속적이고 반복적인 개별화 학습을 할 수 있도록 하였다. 이는 장차 보편화될 원격교육시스템에서 학생들의 학습이해능력을 평가할 수 있는 원격 웹기반 문항평가시스템을 구현하여, 언제 어디서나 시간과 공간의 제한을 받지 않고 학습할 수 있는 체제가 되도록 하는데 있다.

교육시스템에 관한 논문에는 개발관련문서에 있는 방대한 양의 요약.정리되며, 일반사용자를 대상으로 사용자인터페이스를 설명하는 것이 아니라 이론적 근거와 개발과정 그리고 교육적 효과와 같은 시스템 전반에 관한 기술적.교육적 내용을 담고 있다. 시스템 개발에 직접 참여하지 못한 사람들이 교육시스템을 이해하는데 있어서, 교육시스템의 목적과 전체구조를 우선적으로 명료하게 제시하는 것은 효과적이며 중요한 일이다. 그러므로 교육시스템을 설명할 때, 시스템의 목적은 물론 구성요소와 이들의 관계를 명시한 다음, 하위 구성요소의 세부적인 기능과 구조, 교육이론과의 관련 등을 명확하게 기술하는 것이 바람직하다. 본 연구에서는 교육시스템의 전체 구조를 명확하게 표현하기 위하여 교육시스템의 표준구조를 구성요소 측면에서 제시하였다. 이 표준구조는 H/W, S/W, 인적요소와 기술 그리고 상호작용이라는 5가지 요소로 구성되어 있으며, 교육시스템의 이해나 교육시스템간의 객관적 비교를 가능하게 할 뿐만 아니라 교육시스템의 분석이나 개선을 위한 준거가 될 수 있다.

본 논문에서는 교육 실험용으로 사용할 수 있는 실시간 시스템 프로토타입 tool kit을 개발하였다. 하드웨어 부분에서는 8개의 센서 입력 채널과 8개의 제어 신호 출력 채널을 가지는 AT(ISA) 버스용 I/O 보드를 제작했다. 소프트웨어 부분에서는 실시간 운영체제인 VxWorks 상에서, 이 I/O 보드를 제어할 수 있는 디바이스 드라이버를 구현하고, 이를 바탕으로 멀티 스레딩과 우선 순위 스케줄링을 이용한 세차장 모델 제어 프로그램을 제작했다. 또, 현재 부각되고 있는 인터넷을 통한 원격 제어를 실현하기 위해 TCP/IP 기반의 웹서버와 자바 애플릿으로 구현된 원격 제어 클라이언트도 내장시켰다. 그리고 이 tool kit의 효용성을 입증하기 위해 Lego Dacta를 이용하여 세차장모형을 제작하고 본 tool kit에 접속하여 인터넷에서 원격 제어가 가능한 실시간 새차장 시스템의 프로토타입을 구현하여 보았다.

본 연구에서는 웹을 이용하여 바쁜 현대 생활에 쫓겨 주위의 이웃들- 특히 장애인이나 빈민층과 같은 소외계층-에게 소홀해지기 쉬운 우리 현대인들이 그들을 이해하고 관심을 갖기를 기대하며 웹 코스웨어를 개발하였다. 특히 시각장애인에 대한 내용을 다루고 있다. 시각 장애인에 대한 이해도 중요하지만 더욱 중요한 것은 실생활에서 시각 장애인을 만났을 때 그들과 함께 생활할 수 있는 방법을 배우는 것이 더 중요하다. 하지만 아직도 실생활에서는 알고 있는 지식을 생활에 잘 적용하지 못하고 있다. 본 연구는 이러한 것을 극복하기 위하여 가상 상황을 설정하여 간접 경험을 할 수 있도록 하였다. 그래서 실생활에서 시각 장애인을 만났을 때 그들과 자연스럽게 생활하는 것을 돕는다. 이 웹 코스웨어를 통해 시각장애인에 대한 정보를 알게 된 사용자, 즉 학습자가 가상 상황과 체험판을 통해 자신이 얻은 정보를 확인할 수 있고, 시각장애인에 대해 한번 더 생각해 볼수 있는 기회를 갖도록 하였다.

본 논문은 멀티미디어의 특성을 활용하여 초등학교 5학년의 음악과 전 영역을 멀티미디어 CAI로 설계하고 구현함으로써 음악에 대한 기초개념과 악곡에 대한 이해와 관심을높이고 학습자에 대한 개별학습과 교수-학습의 효율성을 높이고자 하였다. 이에 따라서 멀티미디어 CAI에 관한 이론을 탐색하고 CAI의 설계원리 및 교과의 특성을 고려하여 Hannafin와 Peck이 제안한 코스웨어 설계모형을 모델로 하였다. 설계모델에 따라 교육과정을 분석하여 멀티미디어 적용요소를 추출하였으며 저작환경에 적합한 스토리보드 형식을 작성하였다. CAI 코스웨어 설계모형에 준거하여 객체지향적이고 상호대화적인 접근을 가능하도록 멀티미디어 디렉터를 도구로 사용하였다. 본 CAI 프로그램은 멀티미디어(Text, Image, Graphic, animation, sound)를 활용하여 주의집중과 동기유발을 높혔고 특히 가창, 기악, 창작, 감상, 이론적 내용, 형성평가의 모든 음악적 영역을 교육과정의 내용에 일치시켜 충실한 교수-학습이 이루어지게 하여 모든 교사의 현장수업에 대한 부담감을 감소시켰다.

본 논문에서는 웹상에서 학습자의 학습능력을 진단하기 위하여 각 단계별로 질문을 제시하고 질문의 응답여부에 따라 자신의 학습 능력을 평가받고 향후 자신의 능력을 좀 더 향상시킬 수 있는 지침을 제공하는 학습능력 진단시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 소프트웨어 프로세스를 향상시키기 위해 사용되고 있는 능력성숙 모델(CMM)을 기반으로 질문 리스트를 구성하였으며 다양한 학습자의 학습능력을 전단할 수 있도록 학습자의 직업에 따라 별도의 질문 리스트를 준비하였고 질문 리스트와 메시지 및 가산점을 조정한다면 다양한 분야에서도 활용될 수 있을 것이다.

본 논문에서는 기업 구성원들이 지식경영을 실천하는데 필수적인, 지식에 대한 가치평가 방법론을 제시한다. 평가기준은 정보공학과 활동기준 원가계산의 응용으로 얻었다. 정보공학적 측면에서는, 지적활동에 기업의 사명, 비전 경영목표 및 경영전략이 미치는 영향을 경영전략적 모형을 통하여, 그 활동의 전략적 가치를 평가한다. 또한 활동에 대한 재무적 가치측정은 투입된 자원과 활동에 소모되는 비용을 활동기준 원가계산을 응용하여 산출한다. 이를 통해 기업 내 활동에 결부된 지적자산의 전략경영적인 가치를 평가할 모형을 제시하였다.

제7차 교육과정에서는 초등학교에서의 인터넷 소양을 권장하고 있다. 인터넷을 교육에 활용하는 형태는 다양하지만 학교에서 이루어지는 활용은 정보검색이 주된 목표가 되고 있다. 학교서버를 구성하거나 도입하여 교육적으로 활용하는 방법에는 여러 가지가 있겠지만 본 연구에서는 리눅스를 이용한 서버를 구성하도록 제안하며 서버의 구성시 고려해야 할 점과 학교망에서 인터넷 서버로서 활용할 수 있도록 제안하고 있다. 학생과 교사간, 학교와 학부모간에 일어지는 교육활동의 한 부분과 교사의 업무를 인터넷 망을 이용하여 효율적으로 이용하다는 것은 교육의 참여도를 높여줄 뿐만 아니라 정보화에 대비하는 미래교육이 될 수 있는 것이다.

인터넷을 이용한 웹 기반 교육환경(WBI)의 가장 큰 문제점은 학습평가 보안과 전자수업안의 작성 및 제작에 어려움 그리고 웹 기반 교육환경의 평가 기준을 정하는 것이다. 이 연구에서는 이러한 문제점들을 데이터 에어하우스(DW)를 이용한 DBS 시스템을 제안하여 해결하고자 했으며 제안된 DataBase Study(DBS) 시스템의 특징을 살펴보고자 한다. DBS 시스템은 교수화면과 수강자화면으로 구성되며 WBI상에 있는 데이터를 가공하여 DW를 작성하고 이것을 다시 데이터 마이닝하여 DBS시스템의 장점은 기존의 자료를 가공하여 좀더 유용한 자료를 제공받으며 기존의 자료를 이용하여 전자수업안의 제작을 좀 더 쉽게 할 수 있고 교사의 일방적인 수업진행이 아닌 등록된 정보를 활용한 학생들의 참여를 유도할 수 있다는 것이다.

본 논문에서는 최근 인터넷 상에서 표준 공통 포맷으로 대두되고 있는 XML을 이용하여 웹 기반 원격 교육 시스템에서 강의 내용에 참조도리 참고문헌 지원 시스템을 설계하고 구현하였다. Three-tier 환경에서 구현한 이 시스템은 middle-tier인 웹 서버에서 데이터베이스에 저장된 참고문헌을 XML 데이터로 변환하여 효과적으로 처리함으로써 서버의 부하를 감소시키며 이것은 성능 향상으로 이어져 학습자에게 더 나은 속도로 원격 교육의 참고문헌 정보서비스를 제공할 수 있다. 또한 동적으로 서버와 상호작용 가능하도록 학습자가 c마고 문헌의 유익함 정도를 매긴 등급 점수 계산에 직접 참여시켜 그 결과를 볼 수 있도록 하여 학습 의욕을 더욱 고취시킬 수 있다. 앞으로 웹기반 원격교육의 참고문헌 지원 시스템은 세계 각 대학이나 연구소에 분산되어 있는 여러 데이터 소스로부터 필요한 정보만을 실시간으로 추출하여 수집, 통합, 통계 처리할 수 있도록 확장될 수 있을 것이다.