컨테이너 터미널에서의 선석 및 크레인 일정계획은 일정 기간 동안 입항 예정인 선박들을 대상으로 접안 위치와 접안 시기 및 기간을 결정하며, 또한 각 선박별로 컨테이너를 싣고 내릴 크레인을 배정하되 각 크레인의 서비스 시작과 완료시간가지 지정하는 전 과정을 포함한다. 이 문제는 여러 선박들 사이의 시간적 공간적 제약관계를 준수하고 크레인들을 충돌 없이 각 선박에 할당하여야 하는 제약조건 만족 문제인 동시에, 각 선박의 선호 위치와 희망 입출항 시간을 최대한 준수해야 하는 최적화 문제이기도 하다. 기존의 연구에서는 제약만족탐색기법을 사용하여 초기계획을 수립한 후 최적의 해를 유도해 내기 위해 휴리스틱 교정기법을 제약만족 탐색기법의 틀 내에서 반복적으로 적용하였다. 본 논문에서는 반복적 개선 탐색 도중에 도출되는 해의 정보를 이용하여 새로운 제약조건을 추가함으로써 다음 제약만족 탐색 시 보다 쉽게 더 충은 해를 찾을 수 있도록 하였으며 이 방법을 기존의 휴리스틱 교정기법과 결합하여 휴리스틱 교정기법의 성능을 향상시켰다.

캐릭터가 자율적으로 행동을 하는 가상의 환경이 존재한다. 캐릭터들의 행동이 보다 짜임새 있게 하도록 어떤 시나리오가 주어지고 캐릭터는 이 시나리오에 들어있는 정보를 바탕으로 행동을 하여 스토리를 전개해 나간다 이 때 캐릭터는 독특한 개성, 상황에 대한 감정 변화 등에 따라 자율적으로 행동을 하고 이 행동들을 바탕으로 이야기가 만들어진다. 여기서 생성되는 이야기가 보는 사람으로 하여금 신뢰할 수 있는 것이라면 사용자에게 즐거움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 특정 시나리오가 캐릭터에게 주어졌을 때 캐릭터가 자율적으로 행동하여 사용자가 믿을 수 있는 스토리를 만드는 시스템 구조를 제안하고자 한다.

의료 분야에서의 데이터는 특성상 여러 측면을 복합적으로 고려해야 할 뿐만 아니라, 다른 분야에서의 데이터 성격과는 다르게 원인과 그 원인에 대한 해결책을 바로 찾아내기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 불임환자들에 대한 검사기록 및 임신결과가 기록된 데이터를 이용하여 베이지안망 분류기를 생성하고 이를 통해 가임여부를 결정짓는 중요 항목 들간의 의존성을 조건확률로 나타내고 비교하였다. 또한 휴리스틱망, 나이브베이지안망 분류기를 생성하여 성능을 비교하였다. 결과적으로 총수정란수는 최상급수정란이식수에 강한 영향을 갖는다는 사전지식의 타당함을 입증할 수가 있었으며, 또한 성숙난자수가 총수정란수에 강한 영 향을 미치고 화학적임신과 임상적임신과 학습은 서로 독립이라는 가설에 대하여 전자의 경우는 간접적인 의존성을 갖고, 후자의 경우는 화학적 결과가 임상적 결과에 강한 의존성이 존재함을 밝혀낼 수 있었다. 분류기간의 성능에서는 자동생성된 베이지안망이 가장 우수한 정확도를 가짐을 측정할 수 있었다.

우리들은 현재 엄청난 양과 질의 정보세상에서 생활하고 있다. 때문에 이들 정보들을 보다 효과적으로 활용하고자 하는 것은 당연한 욕심이다. 그 중 대표적인 예로 RPC(Remote Procedure Call)가 있다. 그리고 mobile code를 이용해 새로운 패러다임을 선보이는 Mobile Agent가 있다. 현재 여러 mobile agent 시스템이 Java RMI(Remote Method Call)를 활용하고 있다. 이전의 RPC는 하나의 완전한 객체가 아닌 일반 data만을 네트웍을 통해서 전송할 수 있었으나, Java RMI를 적극 활용하는 mobile agent는 자신이 하나의 객체로 구현되어 네트웍을 통해 목적지 서버로 혹은 다른 호스트로 이동한 후 원격지에서 직접적으로 자기 내부의 메소드를 실행할 수 있다[1,2,3,4]. 이는 사용자의 간섭을 배제한 agent의 자율적이고 독립된 행동을 지원하기 때문에 분산처리분야에서 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 그리고 agent가 적합한 서비스를 제공하는 서버를 효율적이고 정확하게 찾는 것이 무엇보다 중요하다. middle agent가 바로 이런 기능을 가진 모듈이다. 본 논문에서는 효율적인 모빌 에이전트 시스템을 구축하기 위해 서버와 클라이언트와의 상호 연결을 담당하는 새로운 middle agent로서 MiddleMan을 제안하였으며 이것을 이용한 다중 사용방법에 대해서 연구하였다[5].

진화 하드웨어(Evolvable Hardware: EHW)는 환경에 적응하여 스스로 하드웨어 구성을 변경할 수 있는 하드웨어로서 최근에 많은 관심과 함께 연구가 이뤄지고 있다. 하지만, 하드웨어의 복잡도가 증가할수록 진화를 위해 탐색해야 하는 해공간의 크기가 기하급수적으로 증가하기 때문에 아직까지 복잡한 하드웨어에 대해서는 좋은 활용방안을 찾지 못하고 있다. 이 논문에서는 이런 복잡한 하드웨어를 모듈별로 나눠서 진화시키는 방법을 제시하여 좀더 효율적인 진화의 가능성을 보인다. 기존에 주로 사용되던 회로 진화 디자인과 이를 모듈별로 나눠서 진화하는 방식을 실험을 통해 비교하고, 효과적으로 진화시간을 단축할 수 있음을 보인다.

사용자와 컴퓨터간의 자연스러운 상호작용을 위하여 Emotional 캐릭터 에이전트에 대한 연구가 지속되고 있다 어플리케이션에 Emotional 캐릭터 에이전트의 사용자인터페이스 적용은 사용자와 컴퓨터간의 자연스럽고 Personalized된 상호작용을 가능하게 한다. Personalized Emotional 캐릭터 에이전트에 대한 연구는 다음과 같다. 1) 사용자행위 정보를 이용한 캐릭터의 감정 생성연구 2) 블랙보드시스템을 이용한 감정추론 연구 3) 생성된 감정을 캐릭터의 행동표현으로 변화시키기 감정과 캐릭터 행동간의 연계 연구 4) Personalized Emotional 캐릭터 에이전트를 어플리케이션에 적용하는 연구

대다수의 사용자는 웹 검색에서 자신이 찾고자 하는 것을 표현할 때, 평균 2, 3개의 단어를 사용하고 있다. 벡터 모델이나 추론 망 모델에서 이런 질의 정보를 이용하여 좋은 결과를 얻기에는 몇 가지 어려움이 있다. 특히 추론 망 모델에서 많이 사용되는 유사도 계산식인 weighted-sum방법은 질의에 나타나는 단어의 수가 적고 많은 문서들이 이 단어들을 모두 가지고 있을 경우에 좋지 않은 검색결과를 보여주고 있다. 본 논문은 추론 망 모델에 적용되는 유사도 계산식인 weighted-sum방법을 개선하였고, 이를 기반으로 Web Trec 9의 자료를 검색하여 좋은 결과를 얻었다.

정보검색 시스템에서 사용자의 질의어가 불완전함에 따라 생기는 검색 효율의 저하를 줄이기 위하여 용어의 상호관련성을 반영함과 동시에 벡터의 공간을 축소하는 LSI 모델을 사용하여 문서 집합으로부터 잠재적 의미 공간을 구축하였다. 또한 의미 공간상에 있는 문서의 분포에 따라 \"개념\"을 추출하기 하기 위해 k-means algorithm을 사용하여 군집화 시켰다. 이로부터 불완전한 초기 사용자 질의어를 의미 공간에 구축된 클러스터링 정보로 수정하여 새로운 질의어를 생성함으로 검색의 효율을 높이고자 하였다. 검색 효율을 측정하기 위해 TREC 데이터를 이용하여 분석하였으며 결과는 질의어의 성격에 따라 달라졌으나 대체적으로 우수한 성능을 보였다.한 성능을 보였다.

진화 알고리즘에서 고려할 사항 중 하나는 문제와 관련 있는 진화연산 즉, 교배 연산과 돌연변이 연산을 정의하는 것이다. 일반적으로 교배 연산은 두 개체의 정보를 교환하는 재조합 연산으로써 진화의 속도를 촉진시키는 역할을 하고 돌연변이 인산은 개체집단의 다양성 을 유지시키는 역할을 한다. 그러나 이러한 진화연산자는 확률에 근거하여 모든 개체에 적용되는 맹목적인 연산이 가질 수 있는 진화시간 지연의 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 맹목적 진화연산에 의한 진화 시간 지연을 해결하기 위해 휴리스틱 연산을 제안한다. 휴리스픽 연산은 문제의 특성에 맞지 않는 개체에만 적용되는 연산으로 진화 시간을 단축시킬 수 있다. 따라서 이러한 휴리스틱 연산의 타당성을 확인하기 위해 본 논문에서는 진화 알고리즘을 이용하여 최적의 클러스터 위치와 개수를 자동으로 찾아주는 문제에 클러스터의 특성을 고려한 휴리스틱 연산인 합병연산과 분할연산 그리고 K-means연산을 정의하여 다차원 실험데이터로 실험한 결과를 보이고 있다.

현 인터넷상에서 취향에 맞는 항목(상품) 정보를 사용자에게 추천해 주는 개인화 기술은 대부분 특정 사용자와 유사한 선호도를 갖는 다른 사용자들의 특정 항목에 대한 선호도를 바탕으로 항목의 선호도를 추정하는 협력적 추천 기술을 적용하고 있다. 이중 최근접 이웃 방법은 적용하기가 용이한 반면 항목간의 가중치를 고려하지 못함으로써 추천의 정확도가 크게 떨어지는 문제점이 있다. 연관규칙 방법은 다른 항목에 대한 선호도 자료로부터 데이터 마이닝 기법을 적용하여 항목 선호에 대한 연관규칙을 추출하고 그 규칙을 사용하여 어떤 항목의 선호도를 추정한다. 따라서 항목들 간의 중요도가 연관규칙의 지지도나 신뢰도 등으로 나타난다고 할 수 있으나, 단순히 항목들간의 연관관계 즉 표면적인 연관관계에 의하여 선호도를 결정함으로써 항목들간의 어떤 내용적인 공통성 또는 어떤 상위개념에 의한 선호도가 고려되지 않음으로써 역시 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 추천의 정확도를 향상시키기 위한 신경망 추천 방법에 대해 분석하고, 내용기반 추천과 협력적 추천을 병합한 신경망 추천 방법을 제안한다. 또한, 다른 협력적 추천 방법과의 비교를 통하여 본 추천 방법의 장점과 성능의 우수함을 보인다.

기존의 전자 상거래 시스템은 상품 정보를 순차적 혹은 계층적으로 나열하고 키워드 검색이나 계층적 탐색을 통해 상품을 선택하는 단순 방식을 사용하기 때문에 해당 도메인에 대한 전문적인 지식이 없는 일반 사용자들이 물품을 검색하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템(Fuzzy Based Intelligent Agent System)을 제안한다. 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템은 사용자 중심의 지능형 상품 검색과 상품 선택 가이드에 전문가의 지식을 이용한다. 따라서, 상품 정보에 대한 전문적 지식이 없는 사용자를 지원하고, 사용자의 취향에 따라 동적으로 상품을 분류한 뷰를 제공할 수 있다.

본 논문에서는 모델 기반의 잡음 보상 방법인 PMC (parallel model combination)를 온라인상에서 적용하는 방법에 관해 논한다. PMC는 파라미터 보상시 미리 계산된 잡음 모델을 필요로 하며 파라미터 보상에 많은 연산을 요구하므로 온라인으로 모델 파라미터를 보상하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 온라인 모델 보상 방법을 살펴보고, 기존 방법에서 보상 시간 문제로 제외한 PMC의 공분산 보상을 비교적 적은 연산량으로 수행하여 인식성능을 더욱 향상시켰다. 고립 숫자음 인식시스템에 백색 잡음을 SNR 0, 5, 10 dB로 가산한 평가 자료로 실험한 결과, 제안한 방식은 PMC를 적용한 경우에 비해 모델 적응 시간은 적게 걸리면서도 기존의 온라인 모델 보상 방법에 비해 평균 10%의 인식률 향상을 보였다.

현재 이용가능한 대부분의 자동문서분류 시스템의 가장 큰 문제는 문서에 포함된 단어 사이의 통사 정보는 무시한 채, 각 단어의 분포만 고려한다는 점이다. 하지만, 통사 정보도 문서 분류를 위해 매우 중요한 정보 중의 하나이다. 본 논문에서는 문서에 나타난 어휘 정보와 함께 통사 정보를 함께 고려하는 자동문서분류 방법을 제시한다. Reuters-21578 말뭉치에 대한 문서분류 실험결과 제시된 방법은 어휘정보만 사용하는 방법과 통사정보만 사용하는 방법 모두보다 높은 성능을 보인다 이 말뭉치에 대해서, 어휘정보만으로 학습된 Support Vector Machine으로 약 77%의 매우 높은 정확도를 얻을 수 있음에도 약 0.63%의 추가적인 성능 향상이 있었다.

Most people have to deal with color and color problems occasionally. There are many strange things about color and color vision that most people do not notice. Even though color seems intuitive and simple it is not. In this paper, we modeled the color using fuzzy set theory. The proposed fuzzy color model is based on the Munsell color space. We defined several fuzzy color terminologies, and proposed a extended center of gravity defuzzification mthod for fuzzy color set. Finally, three distance measures between fuzzy colors were also formulated.

데이터로부터 숨겨진 패턴을 추출하는 데이터마이닝 기법 중에서 연관규칙은 대용량의 데이터베이스에서 단위 트랜잭션 당 동시에 발생할 확률이 높은 항목들의 유형을 발견하는 기법이다. 연관규칙 탐사에서 개념계층(taxonomy)을 사용하여 보다 포괄적인 의미를 갖는 규칙을 찾아내는 연구가 일반화된 연관규칙이며 이를 통해 일반화 이전에는 간과될 수 있는 중요한 규칙을 발견할 수 있다. 일반화된 연관규칙에 관한 기존의 접근방법은 후보항목집합의 각 항목에 대한 개념계층상의 모든 조상들을 트랜잭션에 추가한 후 확장된 트랜잭션에 대해 지지도를 계산하는 방법이며. 이렇게 되면 연관규칙의 단점중의 하나인 계산량 문제가 더욱 두드러지게 된다. 이에 본 연구에서는 모든 개념계층 레벨이 아닌, 사용자가 관심 있는 레벨로 제한된 환경에서 연관규칙 탐사를 수행하여 규칙생성의 복잡도를 줄이는 시스템을 구현하였다. 그러나 모든 항목을 한 레벨로 일반화하는데는 무리가 따르기 때문에 관심있는 항목의 경우 일반화 레벨을 따로 명시할 수 있도록 하여 사용자가 원하는 규칙을 발견하도록 하였다.

현재 수많은 웹사이트들이 웹상에 존재하며 서비스를 하고 있다. 사용자는 여러 웹사이트 중에서 접속하기 편하고 잘 구성된 웹사이트에 접속하기 마련이므로, 잘 구성된 웹사이트 운영은 그 웹사이트의 생존 전략이며 방문자 유지에 필수적이다. 이를 위해 사용자들이 웹사이트에 접속한 기록이 남아 있는 웹서버 로그데이터(이하 웹 로그파일)를 분석하여 사용자들의 브라우징 패턴과 접속 경향, 웹 서버의 에러발생 정보 등을 파악할 수 있다. 본 논문에서는 Web Usage Mining 과 Web Structure Mining 작업으로 로그파일 분석과 웹사이트 구조분석을 수행하여 페이지들의 연관 관계와 웹사이트의 구조 정보를 발견해서 웹사이트의 구조를 개선하는 방안을 제안하고자 한다.

데이터 마이닝은 KDD의 분야로서, 의미 있는 정보와 관심 있는 행동 패턴을 추출해 나가는 과정이다. WWW의 발전으로, 웹 데이터가 거대해지고 있다. 이러한 데이터 마이닝 분야에서도, 웹 사용 마이닝의 목적은 의미 있는 사용자 행동 패턴을 찾아내는 것이다. 특히 현재 전자상거래가 널리 활성화되고 있는 환경에서, 사용자의 특성을 발견해내는 것은 매우 중요한 부분이다. 사용자의 특성에 따라 사용자에게 상품을 추천하거나 메일을 보내는 것이나 사용자에게 적절하게 사이트를 구축하는 것이 가능하다. 전처리 과정을 통해서 추출된 트랜잭션 데이터를 모호한 사용자의 요구를 분석할 수 있는 퍼지 집합으로 변형시켜 Fuzzy Association Rule을 통해 분석한다. 그리고 분석된 결과에 대한 규칙을 사용자의 피드백을 통해서 다시 분석하는 과정을 거치게 된다. 사용자의 요구 사항을 적절히 반영할 수 있다.

전문가시스템의 개발과정에서 가장 힘들고 많은 시간과 비용을 필요로 하는 단계는 전문가가 소유하고 있는 지식을 구조화하여 시스템에 이식하는 이른바 지식공학 과정이다.[1] 이러한 사정은 체력관리전문가시스템의 경우도 예외일 수 없다. 본 연구에서는 체력관리전문가시스템이 갖는 지식의 구조적인 특성을 파악한 후, 이 특성을 이용하여, 전문가시스템이나 지식공학에 관한 지식이나 경험이 없는 체력관리자들이 지식의 구축, 테스트, 수정을 어렵지 않게 수행할 수 있도록 하는 지식관리시스템을 개발하였다.

강화학습은 한 에이전트가 자신이 놓여진 환경으로부터의 보상을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 것이다. 따라서 강화학습은 입력(상태)과 출력(행동)의 쌍으로 명확한 훈련 예들이 제공되는 교사 학습과는 다르다. 특히 Q-학습과 같은 비 모델 기반(model-free)의 강화학습은 사전에 환경에 대한 별다른 모델을 설정하거나 학습할 필요가 없으며 다양한 상태와 행동들을 충분히 자주 경험할 수만 있으면 최적의 행동전략에 도달할 수 있어 다양한 응용분야에 적용되고 있다. 하지만 실제 응용분야에서 Q-학습과 같은 강화학습이 겪는 최대의 문제는 큰 상태 공간을 갖는 문제의 경우에는 적절한 시간 내에 각 상태와 행동들에 대한 최적의 Q값에 수렴할 수 없어 효과를 거두기 어렵다는 점이다. 이런 문제점을 고려하여 본 논문에서는 로봇 축구 시뮬레이션 환경에서 각 선수 에이전트의 동적 위치 결정을 위해 효과적인 새로운 Q-학습 방법을 제안한다. 이 방법은 원래 문제의 상태공간을 몇 개의 작은 모듈들로 나누고 이들의 개별적인 Q-학습 결과를 단순히 결합하는 종래의 모듈화 Q-학습(Modular Q-Learning)을 개선하여, 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들의 학습결과를 적응적으로 결합하는 방법이다. 이와 같은 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습법(Adaptive Mediation based Modular Q-Learning, AMMQL)은 종래의 모듈화 Q-학습법의 장점과 마찬가지로 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 보다 동적인 환경변화에 유연하게 적응하여 새로운 행동 전략을 학습할 수 있다는 장점을 추가로 가질 수 있다. 이러한 특성을 지닌 AMMQL 학습법은 로봇축구와 같이 끊임없이 실시간적으로 변화가 일어나는 다중 에이전트 환경에서 특히 높은 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 AMMQL 학습방법의 개념을 소개하고, 로봇축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습에 어떻게 이 학습방법을 적용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.

본 논문에서는 온톨로지를 이용하여 웹 문서의 분류와 사용자의 정보 요구에 대한 개인화 된 정보를 제공하는 에이전트를 제안한다. 에이전트는 웹 문서들이 가지는 의미 구조를 표현한 개념 계층 즉, 온톨로지를 바탕으로 웹 문서를 분류하게 되며 온톨로지를 이용하여 사용자의 정보 요구를 정확히 파악하고 사용자의 브라우징을 돕게 된다. 온톨로지는 개념에 대한 특징 개념간의 관계 그리고 문서 분류를 위한 제약조건으로 이루어진다. 사용자의 현 위치에서의 선행 탐색을 통하여 문서를 획득하게 되며 구축된 온톨로지를 이용하여 분류한다. 에이전트는 분류된 문서에 대한 사용자의 관심분야를 파악하여 프로파일을 유지하게 되며 최종 문서의 추천은 프로파일을 바탕으로 이루어지게 된다.

본 논문의 목적은 기계 학습 방법을 이용하여 정보 추출 규칙의 패턴을 학습할 수 있는 인터페이스 에이전트의 개발에 있다. 인터페이스 에이전트는 사용자와 상호작용이 가능한 지능형 에이전트이다. 사용자는 인터페이스 에이전트와 상호작용을 하게 되며 에이전트는 이 상호 작용에서 사용자가 원하는 정보 추출 규칙을 학습하게 된다. 사용자는 웹 문서에서 원하는 정보의 위치를 지정하여 데이터를 인터페이스 에이전트에게 학습시킨다. 인터페이스 에이전트는 학습된 추출 규칙으로부터 사용자가 원하는 정보를 추출한다.

현재 VoD 시스템은 마이크로소프트(Microsoft Corporation)에서 제공하는 WMS(Windows Media Server)를 사용하여 많이 구축하고 있다. 이 때 시스템의 QoS는 WMS의 성능에 크게 의존하기 때문에 WMS 의 성능을 동적으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 WMS 의 성능 분석을 위해 제안된 에이전트 시스템 모델(agent system model)에서 WMS와 인터페이스를 하는 에이전시(agency) 부분을 개발한다. 에이전시는 WMS가 클라이언트들에게 스트림 서비스를 제공하는 과정을 모니터링하고, 성능 분파에 필요한 데이터를 수집하여 저장하고, WMS 가 성능 향상을 위해 필요한 조치를 실행하게 한다.

분산컴퓨팅 환경에서 사용자는 원하는 정보 획득을 위하여 지능형 에이전트를 정보 습득 도구로 사용한다. 현재의 에이전트들은 객관적인 구조와 서비스를 제공하기 때문에 각 사용자별 다양한 요구사항을 수용할 수 없는 한계를 가지고 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 사용자의 요구와 개별적인 특성을 반영하고, 사용자의 관심사항과 행위를 학습하여 보다 효율적인 검색 결과를 제공하는 개인 웹 에이전트들이 연구.개발되고 있다. 본 연구는 사용자의 기호에 부합하는 정보만을 검색하여 사용자에게 제공할 뿐 아니라 사용자의 선호도에 효 과적으로 적응할 수 있는 정보 검색 에이전트를 위한 사용자 행위정보를 활용한 사용자 프로파일 학습방법을 제안한다. 시간경과에 따른 사용자의 기호 변화를 선행적으로 관리하는 잠재력을 제공한다. 또한 웹 문서를 대상으로 실험하여 제안한 방법의 성능을 검증한다.

오늘날 대부분의 인터넷 경매 시스템은 단지 가격이라는 단일 속성만을 상품 거래의 절대 기준으로 삼고 있다. 이러한 경매 시스템은 단일 판매자와 다수의 구매자가 경매에 참여하므로 구매자에게 공정만 협상을 할 수 있는 기회를 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 제품을 거래할 때 가격 외에도 배달시간, 보증기간 등 다중 속성을 가지고 협상을 수행할 수 있는 지능형 에이전트가 요구된다. 또한 다수의 판매자와 다수의 구매자가 협상을 진행할 수 있는 M:N 지능형 협상 에이전트도 필요하다. 본 논문에서는 Multi-Attribute Utility Theory(HAUT)를 이용하여 다중 속성을 가지고 거래를 하고 각각의 속성별로 거래 우선순위 가중치를 두어 협상하는 경매시스템을 제안한다. 그리고 다수의 판매자와 구매자가 협상을 하여 실제 협상과 차이가 많은 온라인 경매 협상 방법의 문제에 대한 해결방안도 제시하였다. 또한 사용자의 만족도를 높이기 위해 각 에이전트에게 최적의 상대 에이전트와 거래할 수 있는 예약시스템을 구현하였다. 제안한 모델은 약 85%의 거래 성사비율과 약 80%의 거래만족도를 보여준다.

최근 DNA 분자의 병렬성을 이용한 DNA 컴퓨팅 기법들이 활발히 개발되고 있다. 그러나, DNA 컴퓨팅은 실제 생체 분자인 DNA를 사용하기 때문에 생체분자의 화학적 성질에 의한 오류의 가능성을 항상 내포하고 있다. 이러한 문제를 극복하고자 오류의 가능성을 최소화시키는 방법들이 연구되고 있고, 특히 DNA 서열을 만들 때 오류의 가능성을 최소화시키는 방법들이 많이 연구되고 있다. 본 논문에는 현재 개발하고 있는 시스템인 NACST를 간단히 소개한 후, DNA 컴퓨팅에 사용할 DNA 서열을 생성하기 위해서 유전자 알고리즘을 사용하는 방법을 제안하며, 유전자 알고리즘을 이용하여 DNA 서열을 효율적으로 생성하기 위한 적합도 함수들에 대해서 구체적으로 살펴보았다.

인터넷 사용이 급증하고 전자상거래의 발달과 동시에 전자 경매들이 인터넷 상에서 활발히 이루어지고 있다. 그 중에서 아웃크라이(Out-Cry) 스타일의 경매들은 봉인입찰(Sealed Bid) 경매에 비해서 많이 행해지고 있다. 봉인입찰 경매들을 인터넷 상에서 수행되었을 때에 보안상의 문제점을 가지고 있다. 가장 치명적인 단점은 경매자(Auctioneer)에 대한 신뢰문제로 입찰자(Bidder)들은 경매자가 자신의 입찰정보를 알아내어 다른 입찰자를 도와주거나 더 많은 이익을 얻기 위해서 입찰 정보를 조작하지 않을까 걱정한다. 이런 문제를 해결하기 위해서 몇몇의 보안 프로토콜이 등장하였는데, 그것들은 신뢰할 수 있는 제삼자(Trusted Third Party)와 다수의 입찰 매니져(Bidding Manager)를 둠으로써 해결하고 있다. 첫 번째 방법에서는 경매자에 대한 절대적 신뢰를 전제로 하고 두 번째 방법에서는 경매자와는 별도의 다른 기관들이 요구되어 진다. 이 논문에서는 다른 기관 없이 인터넷 상에서 안전하게 행해질 수 있는 봉인입찰 경매방법을 제시한다. 이 프로토콜은 Vickrey 경매와 FPSB 경매에서 모두 사용될 수 있고 다른 신뢰할 수 있는 제삼자의 도움 없이 입찰자와 경매자의 통신만으로 가능하기 때문에 비용이 절감된다.

그래프 착색 문제(Graph Coloring Problem)는 인접한 노드 (V$_{i}$, V$_{j}$ )가 같은 색을 갖지 않도록 그래프 G의 노드 V에 색을 배정하는 문제로, NP-hard 문제로 잘 알려져 있다. 또한 최근까지 그래프 착색 문제의 최적 해를 구하기 위하여 다양한 접근방식들과 해법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 그래프 착색 문제의 해법으로 잘 알려진 Greedy algorithms, Simulated Annealing. Tabu search 등이 아닌 실세계에서 개미들이 자신의 분비물을 이용하여 경로를 찾는 Ant System을 개선하여 새롭게 제안한 Ant Colony System(ACS) 알고리즘으로 해를 구하는 ANTCOL을 소개하고, ANTCOL에서 DSATUR, Recursive Largest First(RLF) 등의 방식을 사용한 기존 생성 함수들과 RLF를 개선하여 제안한 eXtend RLF방식을 사용한 생성 함수를 비교, 평가하고자 한다.

정보여과 시스템은 사용자의 관심사를 정확하게 알아내야 하고(specialization), 시간에 따른 변화에 적응할 수 있어야 하며(adaptation), 사용자의 잠재적인 관심사를 발견하기 위해 새로운 도메인을 탐험할 수 있어야 한다(exploration). 본 논문에서는 온라인 뉴스 기사를 여과하여 사용자와 관련이 있는 뉴스 기사를 추천하는 뉴스 에이전트를 설계, 구현하고자 한다. Specialization, adaptation의 두 가지 요구사항을 충족시키기 위해 사용자의 관심사를 도메인별로 분리하고 각 도메인은 long-term과 short-term으로 나눈다. Exploration의 요구사항을 충족시키기 위해서는 카테고리 절차(crossover) 연산을 사용한다. 실험 결과, 사용자에 대한 사전 정보가 전혀 없는 상태에도 불구하고 빠른 적응능력을 보였다. long-term과 short-term의 분리는 사용자의 관심사에 급격한 변화가 일어난 후에도 시스템이 빠르게 적응할 수 있음을 보여주었다. 또한 카테고리 교차 연산을 통해 사용자의 새로운 관심사 탐험을 수행해 낼 수 있음을 보여주었다.

다수의 이익-추구형 에이전트들 간의 자동화된 협상 과정을 통해 합리적으로 작업 분배가 이루어질 수 있도록 조정하는 것은 대부분의 다중 에이전트 시스템에서 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 대표적인 다중 에이전트 작업 재할당 문제의 하나로서 다중 에이전트 외판원 여행 문제를 설명하고, 이 문제를 풀기 위한 조정 메커니즘으로 Vickrey 경매 프로토콜의 적용을 제안하였다. 대표적인 시장기반의 조정 메커니즘인 Vickrey 경매의 적용을 위해 본 논문에서는 각 에이전트의 이익, 협상의 최종 목표, 경매대상, 각 에이전트의 입찰전략, 전체적인 경매 진행과정 등을 정의하였다. 이와 같이 설계된 시장기반의 조정메커니즘의 장점은 각 에이전트의 이익만을 고려함으로써 문제를 단순화할 수 있고, 복잡도가 큰 중앙-집중식 제어 메커니즘이 필요치 않으며, 따라서 각 에이전트의 자율성을 최대한 보장할 수 있고, 큰 협상비용을 들이지 않고 최적의 할당에 도달할 수 있다는 점등이다. 본 논문에서는 하나의 다중 에이전트 외판원 여행문제에 대한 풀이과정을 통해 앞서 설계된 Vickrey 경매프로토콜의 진행방식을 설명하고 그 효과와 효율성을 예시하였다.

정보여과 에이전트는 자체의 적응성(adaptability)과 자율성(autonomy)을 특징으로 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 사용자 프로파일을 지식베이스의 일부로 구축하는 기능을 수행한다. 이러한 사용자 프로파일은 사용자의 학습의도에 맞게 지식을 탐색하고 축적하는 적응성(adaptability)을 가져야 한다. 본 논문에서는 지능적 정보여과 에이전트가 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 적응적인 사용자 프로파일을 구축하기 위한 기법으로서, 사용자가 제시한 학습예제로써의 웹 문서들로부터 사용자의 학습의도를 내포한 질의어를 중심으로 연관 지식을 탐색하여 추출하는 웹 도큐먼트 기반 사용자 중심 연된 객체 추출과 만유인력 모델을 기반으로 한 연관 객체 관계성 가중치 기법을 제시한다.

본 논문은 웹 문서가 특정 주제와 관련된 정보를 담고 있는지를 특정 주제의 단어와 다른 주제의 단어들 사이의 관계를 이용해 평가할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 특정 주제와 관련된 웹 문서에 단어$_{A}$와 단어$_{B}$가 그렇지 않은 웹 문서보다 나온 수가 더 많다면, 단어$_{A}$와 단어$_{B}$의 연결 관계는 특정 주제에 대해 Positive하다고 볼 수 있다. 반대의 경우에는 Negative하다고 볼 수 있다. 이러한 단어와 단어의 연결 관계를 수치화하여 특정 주제와 관련된 웹 문서의 평가에 사용할 수 있도록 WordNet과 BFN을 이용해 보고자 한다.

현재 인터넷상에서 제공되고 있는 대부분의 서치엔진들은 정보소스에 접근해서 이를 가져오는 웹 로봇(webbot)이라고 불리우는 에이전트를 이용한다. 그런데 이런 웹 로봇들이 웹 문서를 검색하는 방법은 극히 단순하다. 물론 많은 정보를 가지고 오는 것에 초점이 맞추어져 있어서 정확도를 중시하지 않는 것에도 한 원인이 있다. 범용 검색엔진과는 달리 검색하는 영역을 축소하여 특정 주제에 관련된 정보만을 더 정확히 찾아주는 검색엔진의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 강화 학습 방법을 이용하여 웹 상에 존재하는 정보 중에서 특정 주제의 웹 페이지를 보다 더 정확히 찾는 방법을 제시한다. 강화 학습은 웹 상의 하이퍼링크를 따라가는 문제에 있어서 미래에 이로움을 주는 행동의 효용성을 측정하는데 있어서 이점을 보인다. 강화 학습을 이용하여 제시된 방법을 통한 실험에서는 일반적인 방법보다 더 적은 링크를 따라가고도 더 정확한 결과를 보였다.

대부분의 정보검색 과정들은 웹 페이지의 분석에 따라 검색 로봇을 이용한 검색기법, 카테고리를 이용한 색인 DB를 검색기법, 메타 태그를 이용한 검색기법을 사용하고 있다. 그러나 이러한 기법을 통하여 원하는 정보를 얻을 경우 정확도가 떨어지는 정보가 검색되어 사용자는 다시 한번 검색된 목록들을 확인해야 하는 경우가 발생한다. 본 논문은 다양한 형태의 웹 페이지에 대하여 바이오 인포메틱스 기술을 적용하여 분석, 사용자에게 필요로 하는 정보를 보다 정확하게 제공하는 기법을 제안한다.

본 논문에서는 방대한 양의 정보를 관리하고 검색하기 위한 데이터베이스와 검색엔진을 사용하지 않고 정보를 효율적으로 처리할 수 있는 XML 기반의 Local 검색 시스템을 설계하고 구현한다. CD-ROM이나 하드디스크와 같은 보조기억장치에 저장되어 있는 문서 파일을 효율적으로 관리하고 저장하기 위해서 인덱스를 XML 문서로 작성한다. 이러한 XML 문서의 태그를 이용해서 사용자가 원하는 문서 파일을 스크립트(Script) 언어를 사용해서 검색한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 이용하면 빠른 검색시간과 효율적으로 문서들을 관리할 수 있다.

웹에서 사용자가 원하는 정보를 정확히 추출하기란 쉬운 문제가 아닐 것이다. 이러한 정보추출의 중요성의 문제는 방대해지는 정보의 양과 직결된다. 현재 웹의 정보는 사용자들이 원하는 모든 정도를 담고 있다고 이야기할 수 있을 만큼 많은 정보들이 내재되어 있다. 그러나 이러한 정보의 홍수 속에서 사용자들은 자신이 원하는 정보를 정확히 추출하기란 쉽지 않은 일이며, 정확히 추출이 되었어도 전통적 방식을 따르는 검색엔진은 내용기반 방식을 기초로 웹페이지의 순위를 결정함으로, 사용자에게 중요한 페이지를 상위에 위치시키기란 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 이러한 전통적 방식의 검색엔진의 문제점을 해결하기 위하여 협동적 순위 평가 방법과 워드넷을 기반으로 검색엔진의 성능 향상 방법을 제안한다.

웹기반 전문가시스템(Web embedded expert system)은 전문가시스템을 웹에 임베딩(embedding)하여 인터넷 사용자에게 고품질의 서비스를 제공하여 주는 시스템이다. 웹기반 전문가시스템은 다수의 동시접속자에게 신속하게 서비스를 제공하여야 하고, 끊임없이 변화하는 웹 사용자의 요구에 유연하게 대응하여야 하며, 가능한 한 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하여야 한다. 이 논문에서는 전문가시스템을 웹을 통하여 서비스할 경우 필요한 요구사항이 무엇인지를 밝히고, 밝혀진 요구사항을 만족시키는 전문가 시스템의 설계안을 제시하며, 이를 구현한 사례에 대하여 기술한다.

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법(Nearest-Neighborhood Method)을 사용하고, 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이음한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성(Sparsity)문제를 해결하기 위하여 ARHP 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도출 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.

최근 인터넷 및 정보통신 기술이 급속하게 발달함에 따라서 네트워크를 기반으로 한 응용 소프트웨어 및 네트워크 관련 기술들이 많이 연구, 개발되고 있다. 이와 관련하여 과거 인공지능 분야에서 많이 연구되어 왔던 에이전트 기술이 최근의 네트워크 기술을 기반으로 하여 다시 활발한 연구가 진행되고 있다. 특히, 네트웍 상을 이동하면서 특정 사용자의 요구를 만족시키는 이동 에이전트 기술은 네트웍 응용시스템 개발에서 많이 이용되고 있는 기술이다. 본 논문에서는 이동 에이전트기술을 이용하여 가상 시장 환경 모델과 협상 시스템을 설계하고 그 구연 방법을 설명한다. 본 논문에서 기술하는 이동 에이전트 환경은 시장 에이전트, 호객 에이전트, 데이터베이스 에이전트로 크게 세 부분으로 나눈다.

기존의 인터넷 웹사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협력적 필터링 방식을 적용하고 있다. 협력적 필터링 기술은 사용자의 취향에 맞는 아이템을 예측하여 추천하며, 비슷한 선호도를 가진 다른 사용자들과의 상관관계를 구하기 위하여 일반적으로 피어슨 상관계수를 많이 이용한다. 그러나, 피어슨 상관계수를 이용한 방법은 사용자가 평가를 한 아이템이 있을 때에만 상관관계를 구할 수 있다는 단점과 예측의 정확성이 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 피어슨 상관관계 기반 예측 기법을 보완하여 보다 정확한 사용자 유사도를 구하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 사용자들을 대상으로 사용자가 평가를 한 아이템의 선호도를 사용해서 엔트로피를 적용하였고, 사용자가 선호도를 표시하지 않은 상품에 대해서는 Default Voting 방법을 이용하여 보다 정확한 헙력적 필터링 방식을 구현하였다.

웹 이용 마이닝은 거대만 웹 데이터 저장소의 로그들을 이용하여 웹 사용자의 사용 패턴을 분석하는 데이터 마이닝 기술이다. 마이닝 기술을 적용하기 위해서는 전처리 과정 중의 사용자와 세션을 정확하게 구분해야 하는데, 표준 웹 로그 형식의 웹 로그만으로는 사용자를 완전히 구분할 수 없다. 따라서 정확한 결과를 얻기 위해 사용자와 세션을 구분할 수 있는 모듈을 웹 서버에서 제공하거나, 각각의 페이지에 적당한 실행 필드를 삽입해야 한다. 사용자와 세션을 구분하는 데는 캐시 문제, 방화벽 문제. IP(ISP)문제, 프라이버시 문제, 쿠키 문제 등 많은 문제들이 있지만, 이 문제를 해결하기 위한 명확한 방법은 아직 없다. 이 논문은 참조 로그와 에이전트 로그, 그리고 액세스 로그 등 서버측 클릭스트림 데이터만을 이용하여 사용자와 세션을 구분하는 방법을 제안한다.

오늘날의 1세대 구매 에이전트는 상품의 전체 특징 변수(attribute)에 대해서보다는 주로 판매자들이 제시한 가격만 비교해서 구매 행위를 대행해 주고 있으며, 간혹 가격 이외의 변수에 대해 비교를 해주는 에이전트의 경우에도 협상(negotiation) 과정에서 전체 변수를 적절히 고려해주는 협상 모델은 찾아보기 힘들다. 따라서, 전자 상거래의 협상 모델(negotiation model)을 가격 변수뿐만 아니라 상품의 전체 변수로 확장시켜 주는 것이 절실히 요구되고 있다. 또한 수많은 전자상거래 업체가 나타남에 여러 도메인간 에이전트 이동 기술과 도메인의 상품 특성에 따른 협상을 진행하는 적응적 에이전트의 필요성이 요구된다. 본 논문에서는 유틸리티(utility)이론과 간결한 휴리스틱스(simple heuristics)에 바탕을 두어서 가격, 상품의 특성, 보장 기간, 서비스 정책 등에 대해서 협상을 벌이는 다중변수 에이전트 협상 프레임워크인 Pmart를 제시하고 이를 확장하여 다중 도메인에서 에이전트의 이동성을 보장하고, 각 도메인의 협상 특수 지식을 XML로 제공받아 적응성을 가지는 적응적 구매 에이전트를 제안한다.

시차를 두고 발생한 사건속에서 잠재해있는 패턴을 발견하는 연속패턴(sequential pattern) 생성기술은 데이터 마이닝 분야에서 최근 관심을 모으고 있는 분야이다. 본 연구는 정보이론을 이용하여 데이터베이스로부터 연속패턴을 자동으로 발견하는 방법에 관한 내용이다. 본 연구에서 제시하는 방법은 기존의 방법과는 달리 테이블내의 모든 속성간의 연속패턴 관계를 탐지할 수 있으며 헬링거(Hellinger) 변량을 이용하여 발견된 연속패턴들의 중요도를 측정할 수 있다. 또한 헬링거 변량의 함수적인 특성을 분석하여 연속패턴 추출의 복잡도를 줄이기 위한 두 가지의 법칙이 제안되었다.

입력된 문장을 분석하여 미리 정해진 범주에 따라 그 문장의 감정 상태의 천이를 출력해 주는 감정인식 시스템을 제안한다. Naive Bayes 알고리즘을 사용했던 이전 방법과 달리 새로 연구된 시스템은 Hidden Markov Model(HMM)을 사용한다. HMM은 특정 분포로 발생하는 현상에서 그 현상의 원인이 되는 상태의 천이를 찾아내는데 적합한 방법으로서, 하나의 문장에 여러 가지 감정이 표현된다는 가정 하에 감정인식에 관한 이상적인 알고리즘이라 할 수 있다. 본 논문에서는 HMM을 사용한 감정인식 시스템에 관한 개요를 설명하고 이전 버전에 비해 보다 향상된 실험결과를 보여준다.

신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.

본 논문에서는 일반적으로 Word Based Matching 방법에서 많이 쓰이는 TFIDF 방법대신에 TTF(Total Term Frequency)와 ITTF(Inverse Total Term Frequecy) 에 가중치를 주어 문서분류의 정확도를 높이는 방법을 제안하고자 한다. TFIDF방법에서 IDF는 역문헌빈도를 나타내는데 Term에 대한 빈도비율의 공정성이 떨어져 문서 분류의 정확도에 한계가 있다. 본 논문에서 제시하는 문서 분류방법은 TTF와 ITTF에 각각의 가중치를 준 후에 차연산 이용하여 문서를 분류하는 것이다. 이러한 방법의 특징은 IDF를 사용할 때 보다 각 카테고리에 있는 term, 즉 단어의 중요도에 대한 가중치를 좀 더 공평하게 줌으로써 문서의 분류를 높일 수 있다. 본 논문에서는 조선일보의 카테고리를 사용하였으며 조선일보의 기사를 대상으로 문서 자동 분류 실험을 수행하였다. 실험 결과 TFIDF보다 본 논문에서 제안한 방법이 문서 분류에 높은 정확도를 나타냄을 보였다.

인터넷 이용의 급속한 증가로 웹사이트의 증가뿐만 아니라 웹사이트 내의 웹 문서도 급속한 증가를 보이고 있다. 따라서 이를 효과적으로 사용자들에게 보여주기 위한 동적인 추천 시스템들이 많이 제안되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템들은 전체 사용자들의 브라우징 패턴이나 전체 웹 문서들의 연관성만을 고려하여 서비스를 제공함으로써 개인 사용자들의 관심도를 고려하지 않은 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 웹사이트에 남게되는 로그파일의 분석을 이용한 사용자별 브라우징 패턴과 웹 페이지의 액세스 타임의 측정을 통해, 사용자의 관심도를 측정한다. 그리고 이를 바탕으로 웹 문서들에 대해서 퍼지개념을 적용한 자동분류 알고리즘을 이용하여 사용자의 관심도가 반영된 선별된 웹 문서를 자동분류 및 선별하여 보여줄 수 있는 방안을 제시한다.

Pharmacogenomics는 개인의 유전적 성향과 약물에 대한 반응간의 관계에 대해 연구하는 학문이다. 이를 위해 DNA microarray 데이터를 비롯한 대량의 생물학 데이터가 구축되고 있으며 이러한 대규모 데이터를 분석하기 위해서 기계학습과 데이터 마이닝의 여러 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 pharmacogenomics를 위한 생물학 데이터의 효율적인 분석 수단으로 베이지안망(Bayesian network)을 제시한다. 배이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 확률그래프모델(probabilistic graphical model)로 유전자 발현과 약물 반응 사이의 확률적 의존 관계를 분석하는데 적합하다. NC160 cell lines dataset으로부터 학습된 베이지안 유전자망(Bayesian genetic network)이 나타내는 관계는 생물학적 실험을 통해 검증된 실제 관계들을 다수 포함하며, 이는 배이지안 유전자망 분석을 통해 개략적인 유전자-유전자, 약물-약물, 유전자-약물 관계를 효율적으로 파악할 수 있음을 나타낸다.

최근 E-Business가 활성화됨에 따라 고객의 특성을 파악해서 고객 개인의 관심에 부합되는 개인화 된 정보나 서비스를 제공할 것이 요구되고 있다. 무선 인터넷을 이용한 서비스가 증가하고 있지만 대부분의 서비스 시스템들은 사용자 개인의 성향은 고려하지 않고 모든 사용자에게 획일적인 서비스를 제공한다. 무선 환경일수록 이러한 무분별한 광고는 오히려 고객의 만족도를 감소시킬 수 있다. 따라서 각각의 고객에게 취향과 관심 분야에 따른 차별화 된 서비스가 필요하다. 기존의 e-mail 시스템들은 모든 사용자들에게 단지 질의한 응답만을 제공하거나 똑같은 광고성 메일을 전달한다. 즉, 개인의 성향은 고려하지 않은 응답 결과를 보여주었다. 이에 본 논문에서는 휴대하기 편리한 이동 단말기의 특성을 이용하여 시,공간적 제약을 극복하고 작은 단말기 액정화면을 통해 정보를 일일이 검색해야 하는 번거로움을 덜어줄 수 있는 XML 기반의 무선단말기용 맞춤 서비스 시스템을 설계하였다. 이를 위해 e-mail 헤더 정보를 이용하여 사용자별로 분류하였고 텍스트마이닝 기법을 적용해 추출된 토픽과 사용자 프로파일 정보를 통해 예측된 사용자의 관심분야에 따른 카테고리를 계산하여 템플릿에 매정함으로써 맞춤 서비스를 제공하는 시스템을 설계한다. 이로 인해 무선에서 제공하는 서비스의 질을 향상시키고 사용자에게 편리함과 흥미를 유발할 수 있다.

문서 자동 분류에는 통계적인 기법과 machine learning 기법의 맡은 알고리즘들이 이용되고 있다. 통계적인 기법 알고리즘을 이용한 문서 분류는 높은 성능을 보이지만 분류할 카테고리가 둘 이상인 경우가 빈번할 경우에는 정확률이 급격히 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 K-NN알고리즘을 이용하여 일차적인 문서 분류를 수행한 후 특정 카테고리로 분류하기에 애매모호한 경우가 생길 경우 시소러스의 일반화 관계와 연관화 관계를 이용하여 모호성을 줄임으로써 문서 자동 분류의 성능을 높이기 위한 새 기법을 제안한다.

발견된 Web Usage 패턴들은 분석하는 전문가에게는 불필요하고 흥미롭지 못해 의사결정에 도움이 못되는 경우가 많다. 따라서 발견된 패턴에 대한 도메인 전문가의 사전 Belief에 기반한 패턴 검증 과정이 필요하다. 발견된 패턴의 유용성 여부는 패턴의 Unexpectedness를 측정함으로써 결정할 수 있다. 본 논문에서는 패턴의 Unexpectedness를 전문가의 Belief에 기반하여 검증하기 위한 새로운 방법론 제안한다. 발견된 패턴과 전문가 Belief를 매칭 알고리즘을 이용하여 패턴을 4가지(완전일치, 조건부 일치, 결과부 일치, 완전 불일치)로 분류하는 1차 검증과 1차 검증 결과의 4가지 분류데이터를 통계적 추론 방법인 Dempster-chafer에 적용한 2차 검증으로 나뉜다. 1차 검증 과정은 패턴의 분류 용이성을 부여하나 패턴의 Unexpectedness에 대한 신뢰성을 제공하지 못한다. 이 문제점을 2차 검증 과정을 통해 해결한다.

Q-Learning과 같은 기본적인 강화 학습 알고리즘은 문제의 사이즈가 커짐에 따라 성능이 크게 떨어지게 된다. 그 이유들로는 목표와의 거리가 멀어지게 되어 학습이 어려워지는 문제와 비 지향적 탐색을 사용함으로써 효율적인 탐색이 어려운 문제를 들 수 있다. 이들을 해결하기 위해 목표와의 거리를 줄일 수 있는 계층적 강화 학습 모델과 여러 가지 지향적 탐색 모델이 있어 왔다. 본 논문에서는 이들을 결합하여 계층적 강화 학습 모델에 지향적 탐색을 가능하게 하는 탐색 보너스를 도입한 강화 학습 모델을 제시한다.

인터넷 상의 많은 전자 상거래 쇼핑몰에 있는 상품 정보에 대한 비교 서비스를 제공하는 시스템들이 개발되고 있다. 이러한 서비스를 위해서는 분산된 전자 상거래 쇼핑몰들의 정보를 수집하여 통합하는 노력이 필요하다. 이 논문에서는 멀티 에이전트 구조로 설계한 인터넷 상의 쇼핑몰들로부터 상품 정보를 수집하여 서비스하는 시스템에 대해서 소개한다. 이 시스템에서는 랩퍼 생성 서브시스템, 정보 수집 서브시스템, 카테고리 분석 서브시스템, 데이터 정제 서브시스템 등의 구성 요소들이 유기적으로 결합되어 동작한다. 이 논문에서는 전체적인 시스템의 구성에 대해서 살펴보고, 각 서브시스템의 기능 및 구조에 대해서 기술한다. 또한 쇼핑몰로부터 정보를 추출하기 위한 랩퍼 생성 기법과 상품 정보의 카테고리를 결정하는 방법에 대해서 소개한다.

신경 트리는 신경망과 결정 트리의 구조를 결합한 형태의 분류기로서 비선형적 결정 경계 형성이 가능하며 기존 신경망에 비해 학습, 출력시 계산량이 적다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 신경 트리의 노드를 구성하는 신경망을 학습하기 위하여 기존의 방법들과는 달리 교사 학습 방법인 LVQ3 알고리즘을 사용하는 신경 트리 분류기를 제안한다. 학습 과정을 통해 생성된 트리는 오인식율 추정을 이용한 가지치기를 통하여 효율적인 트리로 재구성된다. 제안하는 방법은 실제 데이터 집합들을 이용한 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.

최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 실제 응용분야에선 수집된 데이터는 시간이 지날수록 데이터의 양이 늘어나게 되고, 중복되는 속성과 잡음을 갖게 되어 마이닝 기법을 이용하는데 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 어느 속성이 중요한지 알 수 없어 중요한 속성이 중요하지 않은 속성에 의해 왜곡되거나 제대로 분석되지 않을 수 있다. 이 논문은 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 대용량의 데이터에 적용할 수 있고 데이터에서 알려지지 않은 패턴을 발견할 뿐만 아니라, 사용자가 얻고자 하는 출력을 생성할 수 있는 혼합형 신경망 클러스터링 기법을 제안한다. 그리고 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 몇 가지 벤치마크데이터를 이용하여 본 논문의 타당성을 보인다.

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 학습기로서 Support Vector Machine(SVM)이 주목받고 있다. SVM은 통계학자인 Vapnik에 의해 제안된 것으로 통계적 학습이론에 기반 하여 뛰어난 일반화 성능을 보여준다. 그러나. SVM은 2클래tm 분류기이므로 일반적인 다중 클래스 패턴인식 문제에 적용할 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 SVM을 신경망과 결합하여 다중 클래스 분류기로 확장하는 방법을 새롭게 제안한다. 제안하는 분류기의 성능을 비교하기 위하여 ORL얼굴 데이터를 이용하여 제안하는 분류기와 기존의 대표적인 다중 SVM, 신경망, PCA를 적응한 얼굴인식 실험을 수행하였다. 실험결과 제안하는 분류기를 이용한 얼굴인식률이 기존의 다중 SVM을 이용한 경우보다 3%, 신경망을 이용한 경우보다 6% 높은 수치를 보였다.

근래에 들어서 인터넷의 발전에 따라 사용자의 정보 검색 및 정보 서비스 이용에 대한 수요량이 많아지고 있으며, 이와 동시에 사용자 개인마다 적합하지 않은 정보에 대한 검색 시간과 서비스 이용에 대한 비용이 늘어나고 있다. 이에 따라서 사용자가 인터넷을 이용하면서 일어나는 행위들에 대한 정보를 수집하고, 이를 학습하여 생성한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자 개인마다 맞추어진 적합한 정보를 제공하는 개인화 서비스가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 사용자의 여러 행위에 대해 비 감독 학습 방법인 클러스터링을 이용하여 사용자 관심 클러스터를 생성, 사용하여 기존의 사용자 프로파일 학습에서 간과하고 있는 시간에 따라 변화하는 사용자의 관심에 대한 변화를 탐지하고, 변화하는 사용자의 관심 이동 형태에 따라 이를 사용자 프로파일을 생성하는 학습에 적용할 수 있도록 하는 방법을 제시하므로 해서 기존의 개인화를 위한 사용자 프로파일 학습 방법보다 진보한 학습 방법을 지닌 시스템 모델을 제시하려 한다.

이 논문에서 논해지는 음성변환이라는 것은 어떤 화자의 음성(소스)을 다른 화자의 음성(타겟)으로 바꾸는 것이다. 이 때, 모든 음소들을 녹음해서 데이터베이스화한 음성끼리 매칭시키는 것이 아니라, 몇 번의 학습을 통하여 음색의 특징을 파악한 후 나온 변환함수를 이용하여 원래 화자의 음성을 타겟 음성으로 변환하는 시스템을 제안하고자 한다. 여기서, 음색의 특징들을 추출한 후, 변환함수를 만들기 위한 트레이닝을 위한 방법으로 Gaussian Mixture Modeling을 이용할 것이다.

유전자알고리즘을 병렬로 처리하려는 이유는 수행시간의 향상과 최적해의 향상이다. 하지만 이에 대한 연구와 응용이 적은데 이는 연구 환경이 열악하기 때문이다. 즉, 슈퍼컴퓨터와 같은 고가의 장비가 필요하며, 그것이 보편적으로 우리 주변에 있지 않다는 것이 가장 큰 장애가 되었다. 이를 극복하기 위한 방법은 에이전트라는 소프트웨어를 이용해서 유전자 알고리즘을 병렬로 처리를 하는 것이다. 이 연구에서는 이런 방법으로 유전자 알고리즘을 병렬로 처리를 하여도 수행시간의 향상과 최적해의 향상을 보일 수 있는지를 연구한다.

형태소 해석 결과 생성되는 형태소 옅은 구문 분석을 수행하기에는 적절하지 않은 구문 단위로 구성되어 있는 경우가 많으며 이로 인해 구문 분석기가 불필요한 연산을 수행하여 과도한 구문 트리를 생성하는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 한영 자동 번역의 한국어 구문 분석기 성능 향상 및 자연스러운 대역문 생성을 위하여 시간 부사구와 명사구에 대한 구묶음을 위한 구문 분석 전처리 방법을 제안하며 이를 위한 각 구 단위의 대역 패턴을 정의한다. 방송자막 및 매뉴얼 문장을 대상으로 실험한 결과, 각 문장 구문 단위를 평균적으로 26% 정도 감소시킴으로써 불필요한 파스 트리의 생성을 배제하여 구문 분석기의 성능을 향상시킬 수 있었다.

원시언어 문장의 구조 분석을 기반으로 하는 기계번역 시스템에서 원시언어의 최소 의미 단위는 동사를 중심으로 한 단문으로 생각할 수 있다. 단문 단위 대역어를 지정하기 위해서는 동사구 번역패턴의 사용이 요구된다. 본 논문에서는 한국어 단문 내 격 정보와 번역을 위한 의미 제약조건을 기술하여 한영 기계번역 시스템에서 사용하는 동사구 번역패턴을 정의하고, 문장 정규화를 통한 동사구 번역패턴의 활용방법을 제안한다. 동사구 번역패턴은 단문 구조 파악을 위한 제약 조건부와 대역어 선정부로 나뉜다. 제약 조건부는 단문 구조 번역을 위한 최소한의 의미 제약만으로 기술되며, 격조사로 구분되는 격 정보를 갖는다. 이러한 격 정보는 원시언어인 한국어의 단문 분석을 위해 사용되며 분석결과에 대해 단문 단위 대역어를 지정한다. 동사구 번역 패턴은 실제 말뭉치에서의 사용을 반영하기 위해 병렬 말뭉치로부터 구축되며 실험을 통해 예측되는 패턴의 규모를 알아볼 수 있다.

정렬(alignment)은 병렬 코퍼스에서 원문서의 문단, 문장, 혹은 단어와 같은 단위 요소에 대해, 대역문서에서의 상응하는 단위 요소를 찾는 일로, 코퍼스 기반 기계번역 방식에서 매우 중요한 과정이다. 동일 어족간의 원문과 대역문에서는 어순이나 단위 요소들이 거의 일치하여 정렬에 큰 어려움이 없으나, 한국어와 영어와 같이 어족이 다른 언어간의 정렬은 언어의 단위 요소의 상이성과 어순의 차이 등으로 인해 않은 어려움이 존재한다. 본 논문은 어족이 다른 언어 사이의 정렬을 위해 상대 구문 고립성(Relative Syntactic Isolativity)이라는 개념을 적용하여 언어 단위의 상이성을 극복할 수 있는 단위 구를 제안하고 이들을 추출하는 방법에 대해 보인다.

본 논문은 고유명사를 활용하여 특정 정보를 좀더 효율적으로 추출하기 위한 연구이며, Named Entity의 한 범주인 사람 이름에 대하여 어휘 사전이나 실마리 사전의 사용 없이 초기에 주어지는 몇 개의 인칭 명사들을 태그가 부착되지 않은 코퍼스에 적용시켜 고유명사 추출을 위한 패턴을 학습하고, 그 패턴을 적용하여 새로운 고유명사를 생성해 내는 작업을 통해 인칭 명사들을 효율적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다.

문자열 간추리기(string ordering)에 관한 국제 표준인 ISO 14651의 내용 중 공통틀표(CTT)의 한글 관련 규정은, 첫 가끝 조합형과 완성형 어느 쪽으로도 부호화가 가능한 한글 문서의 특성을 무시하여 이들을 분리하여 기술함으로써 두 부호값 체계에 대한 상호 연관성과 통일성을 잃고 있다. 또한 ordering에 필수적인 UCS 완성형 글자마디의 무게값(weight)을 할당하지 않음으로써 형식적 완결성과 내용적 명료성을 잃고 있다. 이에 따라 본 논문은 CTT의 규정을 한글 문서의 부호화 방법에 따라 유형별로 검토하여 그 문제점을 지적하고, 이와 관련하여 어떤 한글 문서이든 이를 일관성 있게 ordering할 수 있도록 하는 \"CTT 한글 부분의 개정 방안\"을 제안함으로써 한글 ordering과 관련된 현 CTT 상의 여러 문제점들을 해결하고자 하였다.해결하고자 하였다.

In Information Retrieval or Digital Library, one of the most important factors is to find out the exact information which users need. Exact keywords which represent the content of a document can be much help to find the exact information. In this paper, we evaluate an efficient keyword extraction system by recall and precision. The results presented here are based on the human evaluations of the quality and the appropriateness of keywords.

정보추출과 정보검색 시스템에서 문서의 내용을 보다 정확히 분석하기 위해 3인칭 대명사 \"그/그녀/그들/그녀들\"의 선행사를 결정하는 방법을 제안한다. 일반적으로 3인칭 대명사의 선행사는 현재문장 또는 이전문장의 주어인 경우가 많고, 또한 3인칭 대명사가 2회 이상 반복되는 경우가 자주 발생한다. 이러한 특성을 이용하여 현재 문장과 이전 문장에 출현한 인칭명사들 중에서 선행사로 사용되는 경우를 조사하여 경험적인 방법으로 선행사 결정 규칙을 발견하였다. 이 경험 규칙은 3인칭 대명사의 격에 따라 조금씩 달라지기 때문에 대명사의 격에 따라 \"주격/목적격/소유격\"으로 구분하여 기술하였다. 실험 결과, 3인칭 대명사의 선행사 결정 정확도는 주격, 소유격, 목적격에 대해 각각 88.6%, 90.3%, 81.5%로 나타났다. 90.3%, 81.5%로 나타났다.

문서의 내용을 대표하는 용어를 추출하기 위해 일반적으로 영어에서는 명사구를 색인하는 기법을 사용하지만 주제어 추출의 관점에서 영어의 명사구가 한국어의 복합명사에 해당하기 때문에 한국어에서는 복합명사 색인 기법을 중요시하고 있다. 본 논문에서는 한글 문서에서 추출된 용어의 가중치를 결정하기 위하여 경험적인 방법에 따라 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 구체적인 가중치 계산 방법으로 용어 자체의 특성에 의한 가중치를 부여한 후에, 복합명사의 경계를 인식하여 띄어쓴 복합명사의 가중치를 조절하고, 다시 용어의 조사 유형에 따라 가중치를 재계산하는 방법을 제안한다. 신문기사에 대한 실험결과에 의하면 제안한 방법이 단순 출현빈도에 의한 주제어 추출 기법보다 정확도가 더 높았다.

일반적으로 발음열 자동 생성기는 음성 인식 및 음성 합성에 사용되며, 그 주된 역할은 입력된 한글 철자에 대해 발음 나는 데로 표기된 음소열로 출력하는 것이다. 그러나 실제 입력되는 문장에는 특수 기호 및 알파벳. 아라비아 숫자, 영어 단어, 알파벳과 숫자가 혼용된 약어, 기호 단위 명사 등이 포함되어 있다. 게다가 아라비아 숫자의 경우 단위 명사의 종류에 따라서 뿐만 아니라, 문맥에 따라 숫자를 읽는 방식이 달라지게 된다. 이러한 모든 현상들을 발음열 생성기 내부에서 처리하게 되면 선행작업이 상대적으로 크게 되어 과부하 문제 가 발생된다. 또한 어절 내의 문맥 정보만으로 정확한 변환 결과를 얻기 힘들기 때문에 형태소 분석 수행 결과 및 예외처리를 위 한 루틴을 포함하여 한글 자소 단위의 입력형식으로 변환하는 전처리 시스템을 구성하였다.

본 논문에서는 GUI(Graphical User Interface)를 사용하여 사용자가 상호 작용적으로 도형 언어(visual language)의 문법을 기술함으로서 자동으로 공간 파서를 생성하는 공간 파서 생성기 SPG(Spatial falser Generator)의 구현에 대하여 논한다. 본 시스템의 장점은 다음과 같다. (1) 사용자가 도형 언어의 문법을 정의하고 실제로 파싱하고 싶은 도형 언어를 입력하는데 사용되는 도형 에디터를 가지고 있다. (2) 사용자가 도형을 이용하여 대략적인 문법을 자동으로 생성한 뒤, 수정하여 최종적인 문법을 정의하도록 한다. (3) 제약 해소기(Constraint solver)를 가지고 있어서 파싱된 도형 언어들이 그 생성 규칙에 쓰여져 있는 제약을 유지한다.

본 논문은 홈 네트워크 환경에서 스트리밍 데이터를 재생하는 MPEG-1 미디어 재생기를 구현한다. 이것은 실시간 운영체제인 내장형 리눅스 상에서 구현하였으며 실시간 응용 프로그램의 일관성과 호환성을 유지하기 위하여 자바 기반의 JNI 언어를 사용한다. JNI는 C언어와 같은 네이티브 코드와 자바 사이의 연동을 가능하게 하는 인터페이스이다. 이렇게 구현된 홈서버용 MPEG-1 미디어 재생기는 사용자에게 홈 네트워크 환경에서 홈서버에 저장되어 있는 멀티미디어 데이터 재생은 물론이고 외부에서 제공되는 멀티미디어 데이터를 실시간으로 서비스 받을 수 있도록 한다.

본 논문은 3차원 롤러코스터 시뮬레이션 게임기를 제작함에 있어서 사용자가 단순히 고정된 트랙 및 배경을 대상으로 롤러코스터를 타는 것이 아니라 자신이 원하는 게임환경을 구축할 수 있도록 하는 상호대화적 실시간 저작도구의 개발 내용을 제시한다. 트랙의 모양이나 경로, 배경장면이 미리 구성되거나 고정되는 것이 아니므로, 실시간으로 사용자와의 상호작용을 통해 트랙 데이터를 생성하고 트랙에 잘 융합되는 배경을 생성하기 위한 트랙구성 방법 및 자동 배경생성 알고리즘을 중심으로 소개한다.

본 논문에서는 서버와 클라이언트로 구성되는 분산환경에서 MPEG-4 데이터의 동기화를 제어하기 위한 방법과 그러한 방법으로 실제 구현이 된 MPEG-4 재생기를 소개한다. 데이터를 전송할 때 멀티 채널을 사용할 경우 얻을 수 있는 장점을 이용하기 위해서 서버측에서 MPEG-4 데이터를 디먹싱하여 비디오 부분과 오디오 부분을 분리해서 두 개의 채널로 클라이언트로 전송하며. 클라이언트는 이 데이터를 디코딩 타임 스템프(DTS)를 이용해서 화면상에 동기화를 구현하게 된다. MPEG 표준에서는 디코딩 타임 스템프(DTS)와 프리젠테이션 타임 스템프(PTS)를 정의하고 있는데, 본 논문에서는 DTS만으로 동기화를 구현을 한으로써 사용자 인터페이스 상의 재생 효율을 보장을 하면서 동시에 자원의 사용을 줄여 시스템 오버헤드를 줄일 수 있다. 이러한 방식은 무선환경에서의 멀티미디어 재생에 응용할 수 있을 것이다.

인터넷과 전자상거래가 활성화됨에 따라 인터넷상에서의 보다 안전하고 다양한 기능을 수행할 수 있는 지불수단이 필요하게 되었다. 스마트 카드는 안전성과 이동성이 뛰어나기 때문에, 전자상거래상의 일들을 수행하기에 적합하다. 특히, 스마트 카드의 차세대 COS로 주목받는 Java Card는 어플리케이션의 개발의 용이성과, 뛰어난 독립성을 제공하므로, 효율적인 개발을 할 수 있다. 본 논문에서는 지불에 관련된 쇼핑몰 마일리지 통합 관리 시스템의 개발을 제안함으로써 다양한 로열티 서비스 제공에 대하여 연구하였다. 제안된 시스템은 Java Card 내에 저장되는 한 개인의 독립적인 프로그램으로서, Java Card의 연산기능을 이용하여 서로 다른 마일리지 체계를 가지는 이종 쇼핑몰간의 통합마일리지를 직접 계산하고, 적립할 수 있는 카드 어플리케이션을 제안하였다.

복잡한 제어가 필요한 설비의 운전 정보나 네트워크 연결 상태 또는 웹 문서간의 정보 등을 제한된 컴퓨터 화면에 효과적으로 배치하는 시각화 기법에 관한 논의가 활발히 진행되고 있다. 이 경우 한눈에 전체 정보의 계층 구조를 파악하도록 하는 환경을 제공하며, 사용자가 관심 있는 정보에 대해서는 전체 정보 계층 구조를 유지하면서 보다 상세히 그 내용을 보여주는 그래픽 기반의 사용자 인터페이스 판결의 개발이 필요하다. 이에 쌍곡선 기하학(Hyperbolic Geometry)을 기반으로 한 시각화기법으로 새로운 제어 환경을 구현하여 사용자의 편의를 도모하도록 한다.

컴퓨터의 사용인구가 많아지고, 인터넷의 보급이 급속히 늘어남에 따라 많은 정보가 생산되고 있다. 그리고 이러한 정보를 사용자에게 좀더 효율적인 방법으로 제공하는 서비스들도 많아지게 되었다. 그러나 컴퓨터에 익숙하지 않은 사용자들은 쉽게 이러한 서비스를 이용하지 못하기 때문에 사용자를 돕는 시스템이 필요하다. 인터넷 서비스제공 업체들은 사용자의 질문에 대해 관리자가 직접 답을 해주는데, 이들 시스템을 이용하는 사용자들의 증가로 질의응답 업무의 양이 커지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 사용자의 질의를 자동으로 분류하여 응답하고 사용자가 FAQ를 개념적으로 브라우징 할 수 있는 시스템의 유용성을 입증하기 위하여, 그 적용 가능성과 일반 사용자들의 이용 결과를 통계적으로 분석하였다.

최근 인터넷과 비몰입형 가상현실 기술을 기반으로 하는 3D 사이버스페이스 분야에 대한 관심이 고조되고 있다. 그 동안 3D 그래픽의 처리나 네트워크 상의 데이터 전송기술과 같은 하드웨어 분야에서는 많은 개선이 있었으나 가상환경 내부의 다양한 상호작용을 처리하는 부분에 있어서는 연구가 미진한 실정이다. 특히 3D 사이버스페이스 상에서 참여자의 의사결정 및 상호작용의 수단이 되는 3D 사용자 인터페이스에 대한 연구는 성공적인 연구사례가 보고되지 않았다. 현재 실험적인 수준의 3D 사이버스페이스가 앞으로 좀더 활성화되고 일반화되기 위해서는 사용자 관점을 지원하는 친숙하고 자연스러운 3D 사용자 인터페이스에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 현재 가장 일반적인 입력 장치로서 사용되는 2D 마우스를 이용하여 3D 사이버스페이스 상의 다양한 객체들을 자연스럽게 조작할 수 있게 하는 3D 조작 인터페이스를 제안한다. 제안된 3D 조작 인터페이스를 실시간 환경에 적용하여 검증한 결과 3D 사이버스페이스 상에서의 상호작용을 매우 효과적으로 지원할 수 있음을 확인하였다.

전자책에 대한 사회적인 관심과 다양한 장점에도 불구하고 현재 상이한 전자책 문서 포맷을 사용한 결과 전자책 컨텐츠에 대한 교환 및 공유를 어렵게 하여 결과적으로 전자책의 시장 활성화를 가로막는 가장 큰 장애가 되고 있다. 미국과 일본에서는 이미 관련 표준안을 제정한 바 있으며, 한국에서도 2001년 한국전자책 컨소시엄(EBH의 표준화 분과위원회를 통하여 전자책 산업 표준인 한국전자책문서표준(EBKS)을 제정하였다. 한국에서의 전자책 표준 EBKS는 HTML 및 PDF보다 다양한 장점을 제공하는 XML을 기반으로, 전자책 컨텐츠에 대한 정확한 교환 한국출판환경의 특징 반영, 생성 용이성, 관련 표준과의 호환성 제공 등을 기본 방향으로 한다. 한편 EBKS는 DTD 측면에서 고정된 문서구조, 확장메커니즘 제공, 세로 쓰기 다단 편집 그리고 한글 및 고어 특성 반영 등과 같은 특징을 포함하며, 스타일의 경우 교환을 위해서는 XSL-FO를 이용하여 컨텐츠와 스타일을 분리하고 있으며, 출력을 위해서는 XSL-FO를 권고한다. 그리고 EBKS 메타데이터는 사용의 용이성 교환 및 호환성 등을 제공하기 위하여 한정어(qualifier)를 사용하지 않는 dc-metadata와 확장을 위한 x-metadata로 구성된다. 한편 본 논문에서는 이러한 EBKS의 활용예로 XSL-FO를 이용한 전자책 컨텐츠에 대한 정교한 출력 결과를 제시한다.

방문자가 대형 빌딩이나 복잡한 건물 내에서 목적지를 찾아가는 데에는 많은 어려움을 느끼게 된다. 이 논문에서는 컬러 로드를 이용하여 위치 및 방향 안내에 도움을 주는 위치탐색 시스템을 제안한다. 건물 내부 도처에 부착된 컬러코드를 카메라가 탑재된 단말기를 통해 인식을 하게 되면 문자나 그림으로 안내 정보를 받아 원하는 위치를 쉽게 찾아갈 수 있다. 또한 사용자는 컬러코드가 부착된 명함을 인식함으로써 목적지까지의 거리를 쉽게 알 수 있다.

인터넷 정보 가전 기술은 제품과 IT분야의 다양한 기술을 이용하여 가전제품, 네트워크 인프라 구축, 가전제품간 인터페이스, 사용자와 가전제품의 인터페이스, 인터넷과의 연동 여부, 인터넷을 통한 제어, 휴대폰을 통한 제어 등을 실현하고자 하는 것이다. LG전자에서 출시한 인터넷 터보드럼 세탁기의 원격제어 인터페이스 개발에 대한 내용을 다루고 있는데, 실제 세탁기와 똑같은 모양과 구동 방식을 채택하여 주부들이 인터넷을 이용한다 하더라도 실제 가정내 세탁기를 제어하는 것에 비해 어렵지 않도록 하고 있다. 정보가전의 주 사용자가 가정 주부라고 본다면 정보가전 인터페이스 개발 방법론은 매우 중요하다고 본다.

본 논문에서는 수평형 프로젝션 시스템인 상호작용형 워크벤치와 수직형 프로젝션 시스템인 프로젝션 월을 기반으로 하는 반몰입 가상환경을 구축하고 이를 기반으로 사용자의 시점에 따라 변하는 건물 모델을 입체적으로 가시화 하는 방법을 제시한다. 상호작용형 워크벤치는 일반적인 수직 디스플레이와 달리 수평면/경사면 디스플레이가 가능하고, 프로젝션 월은 널은 디스플레이 환경을 제공하므로 소규모의 공동작업에 용이하며 두 시스템 모두 반몰입감을 제공한다는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 주사용자의 위치와 시점 변화에 따라 달라지는 건물 모델을 실제 배경 영상과 합성한 결과를 제시한다.

원자력발전소에서는 기기, 배관 및 각종 지지구조물 등 설비에 대하여 시간의 경과에 따른 취약화 정도를 측정하기 위하여 대략 15개월을 주기로 호기별 비파괴검사로 감시 및 평가하는 가동중검사를 실시한다. 증기발생기, 주복수기와 같은 세관으로 구성된 설비는 와전류탐상검사를 수행하여 신호데이터를 취득하고 건전성 여부를 평가한 다음 그 결과를 Optical Disk에 신호데이터와 함께 저장한다. 본 논문에서는 저장된 방대한 양의 검사 결과 파일을 추출하여 데이터베이스로 구축하고, 행열 수량, 모양, 방향 및 열번호 부여방법이 상이한 다양한 배열 형태의 세관 Map을 편집하여 사용자 요구에 따라 검사정보를 색상 Tube로 Mapping 처리하여 세관의 상태, 검사이력, 결함성장률 및 변화추이 분석을 시각적으로 파악할 수 프로그램 구현 사례를 소개한다.

데이터 마이닝을 통해 우리는 숨겨진 지식, 예상되지 않았던 경향 그리고 새로운 법칙들을 방대한 데이터에서 이끌어내고자 한다. 본 논문에서 우리는 사용자들의 구매 트랜잭션을 시간에 따라 분석하여 동시에 구매되는 상품을 미리 예측하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 기존의 방법들에서는 구매된 상품간의 시간차를 고려하지 않은 방법만을 제안해 왔다. 따라서 서로 연관되지 않은 상품군이 예측될 확률이 높았다. 본 논문에서 제안하고 있는 $\alpha$ chain rube에서는 일정 시간동안의 사용자들이 상품을 구매한 후 다음 상품을 구매할 때까지의 시간을 고려한다. 따라서 좀더 정확히 동시에 구매될 상품군을 예측할 수 있다. 본 논문은 제안하고 있는 $\alpha$ chain rule을 계산해 내는 알고리즘에 대해 주로 논의하겠다.

본 논문에서는 사용자가 관심 있는 문서를 카테고리별로 직접 분류해서 추가하던 작업을 자동으로 분류하고 추가할 수 있는 북 마크 에이전트를 제안한다. 북 마친 에이전트는 사용자가 브라우징 시 사용자 성향을 분석하여 관심 있는 문서를 얻을 수 있다. 문서 내에서 특징을 찾기 위해 TF.IBF를 사용하였으며 또한 단어의 가중치 부여와 유사도를 계산하기 위해 벡터 공간 모델을 사용하였다. 이 작업을 통해 부정적인 문서의 URL이 추가될 수 있으며 이러한 문제를 해결하기 위해서 사용자의 피드백을 이용하여 제거할 수 있도록 하였다.

한 사이트 내에서 제공되는 정보가 많아질수록 사용자는 많은 실패를 거친 후 자신이 원하는 정보에 도달하게 된다. 사용자가 어떤 사이트에 자주 찾아오도록 하기 위해서는 적은 노력으로도 원하는 정보에 도달할 수 있도록 도움을 주는 웹 페이지 추천 기법이 필요하다. 기존의 연관규칙이나 순차패턴 기법은 모든 규칙을 찾으므로 필요한 개수 이상의 연산을 한다. 연산 개수가 많아지면 연산 시간이 길어져 갱신되는 데이터베이스를 매번 적용시켜 계산하기가 어렵다. 제안하는 기법은 현재 사용자의 경로 정보를 기준으로 데이터베이스를 변형시키고, 기존 사용자의 경로정보가 저장된 데이터베이스를 검색하여 경로 정보의 패턴을 분석한다. 분석된 결과 중 가장 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 현재 사용자에게 추천한다.

웹의 확산과 더불어 공간적, 지역적으로 분산되어 있는 그룹의 구성원들 사이의 정보의 공유 및 재사용을 지원하는 웹 기반의 정보시스템 개발이 활발해지고 있다. 이러한 시스템들은 다중사용자 환경에서 안정적이고 효율적인 서비스를 지속적으로 제공하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 웹 상의 가상공간을 통하여 효과적이고 안정적인 그룹간의 공동작업 각간을 지원하는 iPlace/java 시스템을 개발하였다. iPlace/java 시스템은 자바 컴포넌트 아키텍쳐인 EJB(Enterprise JavaBean)를 기반으로 하는 컴포넌트로 구성되어 서버의 확장성 및 재사용성을 높이고, 다중 사용자환경에 적합한 트랜잭션 관리와 보안으로 안정적인 서비스를 제공한다. 또한 자바 기술만을 이용함으로써 플랫폼에 독립적이며 서버구동에 필요한 비용을 상당히 절감할 수 있었다.

협력 시스템은 컴퓨터의 성능 향상과 네트워크 기술의 발전으로 인하여 분산 환경에서 다수의 사람들이 프로젝트나 어떤 작업을 동시에 수행이 가능하도록 하는 기술이다. 현재 대부분의 협력 시스템은 특정 협력 작업에 맞게 개발되어져 왔기 때문에 통합 환경을 제공하기 어렵고, 새로운 협력 작업에 따라 시스템을 확장하는데 많은 시간과 비용이 들어가는 등의 어려움이 있다. 본 논문에서는 객체지향 방법론을 사용한 모듈별 컴포넌트화에 따른 재사용성이 용이한 협력 시스템을 제안하여 일반화, 상세화의 관계나 상속 구조를 통해 클래스의 구현 사항을 재사용 할 수 있도록 하며, 재사용 가능한 모듈을 패키지 형태로 묶어 라이브러리화하여 재사용과 유지보수가 용이하도록 하였다.

세션은 공동 저작 참여자들의 필요에 따라 생성, 초기화 또는 소멸될 수 있는 동적인 저작자 그룹이다. 공동저작 시스템에서는 저작자들과 저작자 그룹들간의 상호 동작 및 협동이 원활히 이루어 질 수 있도록 하는 세션관리 기능을 지원하고, 저작자들의 웅통성 있는 작업 참여와 효율적인 공동 작업 진행을 위하여 다중 세션을 지원할 수 있다. 이때 공동 저작을 위한 텔리포인팅은 각 세션 단위로 진행된다. 기존의 공동 작업 환경에서의 텔리포인팅 연구는 텔리포인팅 이벤트 제어와 텔리포인터의 표현 기법만을 다루고 있다. 본 논문에서는 다중 세션을 지원하는 공동작업 환경에서 오류 없는 텔리포인팅의 적용과 충돌 없는 작업 진행을 위한 텔리포인팅 기법에 대하여 설명하고, 다중 세션을 지원하는 텔리포인팅 모듈을 설계하고 구현한다. 설계된 텔리포인팅 모듈이 잘 동작함을 보이기 위해서 텔리포인팅을 지원하는 화이트 보드를 구현하고, Microsoft NetMeeting의 화이트보드와 성능을 비교한다.

본 논문에서는 네트워크를 통해 공유되는 가상공간에 참가자가 분신(아바타) 또는 실물 동영상의 형태로 자유로이 참가하여 가상세계를 현실감 있게 공유할 수 있는 시스템을 제안한다. Java3D를 이용하여 컴퓨터그래픽과 실영상을 실시간에 합성 렌더링함으로써 3차원 가상공간을 구현하고 있다. 분산환경에서의 실험을 통해 기술적 가능성을 제시한다.

1자유도 회전운동(Rolling-Motion)을 재현할 수 있는 운동의자와 실시간 3차원 가상현실 기반의 시뮬레이터를 개발하여 그래픽과 운동의 통합을 연구하였다. 영상은 실시간 3차원 가상환경을 재생하며, 운동의자는 여기에 동기한다. 영상의 가시화는 Head-Mounted Display와 3자유도 트랙커(Tracker)를 이용해 이루어지며, 조이스틱(Joystick)을 이용해 가상환경 내에서 네비게이션한다. 1자유도 운동의자를 통해 탑승자는 항공기 동역학 모델에 기반한 정면 회전(Roll) 운동을 체감할 수 있으며, 제한된 공간 내에서 체감을 최대화하기 위해 워시아웃 필터(Washout Filter)가 응용되었다. 제작된 시뮬레이터는 일반 아케이드 시뮬레이터 게임의 프로토타입을 제공하며 탑승감 연구 등에 쓰일 수 있다.

네트워크를 통해 현실 세계와 같은 몰입감을 느낄 수 있는 가상공간을 구현하기 위해서는 분산 환경 지원, 동일한 가상 공간 공유, 사용자 QoS 지원 등 선결해야 할 과제가 많다. 본 논문에서는 아바타의 위치와 영향 범위에 따라 계층적인 사용자 QoS를 지원하는 가상 댄싱 공간 시스템을 제안하였다. 즉 Visual QoS와 Oral QoS의 단계에 따라 서버에서 클라이언트에게 전송되는 데이터를 조절함으로써 적응적, 계층적인 QoS를 지원하게 하였다.

히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 기법은 순차적으로 접근하여 모든 프레임의 히스토그램을 구하고 각 히스토그램의 차를 이용하여 장면 전환을 검출한다. 하지만, 장면 전환이 비교적 적게 나타나는 부분에서는 모든 프레임을 비교한다는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 모든 프레임을 순차적으로 비교하지 않고 가중치를 조절하여 장면 전환이 거의 발생하지 않는 경우는 많은 프레임을, 장면 전환이 많은 곳에서는 적은 프레임을 생략하여 히스토그램을 비교하는 방법을 제안한다. 이 방법은 생략하는 프레임 수를 조절하기 때문에 순차적으로 처리하는 것보다 빠른 처리 시간을 보일 수 있다.

본 논문에서는 멀티미디어 데이터의 MPEG-1 비디오 데이터 정보 중 인트라 모드로 부호화된 매크로블록(macroblock) 타입 개수를 이용하여 후보 컷(cut)을 검출한다. 이렇게 검출된 후보 컷은 이전에 검출된 후보 컷과의 히스토그램 차와 화소 특징값의 분산값과 평균간을 이용하여 카메라 브레이크(camera break)와 같은 일반적인 장면전환(abrupt scene change)뿐만 아니라 커튼효과(curtaining effect)나 페이딩효과(fading effect)와 같은 점진적인 장면전환(gradual scene change)을 검출하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다.

최근 많이 사용되는 대용량의 뉴스 비디오의 편리한 검색 및 관리 방법이 필요하게 되면서 뉴스 비디오 데이터를 자동으로 분석하여 저급 수준의 정보로부터 고급 수준의 내용 정보를 자동으로 추출하는 기술이 필요하게 되었다. 특히 뉴스를 요약하는데 있어서는 이런 기술이 더 유용하게 쓰일 수 있다. 앵커, 그래픽, 인터뷰, 기자보도, 회견/연설 장면 등이 뉴스 비디오의 고급 수준 내용 정보가 될 수 있는데 그 중에서도 앵커 장면은 뉴스의 기사를 나누는 고급 수준의 정보로서 중요한 의미를 갖게 된다. 본 논문에서는 이러한 앵커 장면을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 앵커 장면의 공통된 특징을 이용하여 검출하게 되는데 첫 번째 특징은 한 뉴스 프로그램을 진행하는 앵커는 동일하다는 점이고 두 번째 특징은 동일한 스튜디오 안이라는 점이다. 본 논문에서는 앵커를 판별하는 방법으로 얼굴의 검출방법과 옷 색깔의 히스토그램 비교방법을 이용한다. 본 논문의 알고리즘을 여러 개의 KBS 9시 뉴스 비디오 데이터에 적용하여 실험한 결과 Recall과 Precision 모두 96% 이상 나오는 것을 알 수 있었다.

최근 디지털 비디오 데이터의 사용이 급격히 증가하면서 저급 수준의 정보를 이용하여 고급 수준의 내용 정보를 자동으로 추출하는 기술이 필요하게 되었다. 축구와 같은 분야에서는 그 중에서도 골, 프리킥, 파울 장면 등의 고급 수준 내용 정보가 중요한 의미를 갖게 되는데 특히, 이러한 장면 중 중요하다고 여기는 장면은 재연 장면을 통하여 다시 시청자에게 보여주게 되며, 축구 비디오에 대한 요약에서는 이런 장면들이 꼭 포함되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 축구 비디오 데이터에서 재연 장면을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 기본적으로는 축구 고유의 특징들을 이용하는데 첫 번째 특징은 샷의 길이가 너무 짧거나 너무 길지 않다는 것이고, 두 번째 특징은 재연 장면이라는 것은 장면이 느리게 다시 재생되는 것이기 때문에 움직임 특징이 일반적인 장면과는 다르다는 것이다. 본 논문에서는 오브젝트의 움직임을 구분하기 위하여 재연 장면을 두 가지 종류로 나누었다. 하나는 확대 상태의 재연 장면이고 다른 하나는 축소 상태의 재연 장면이다. 본 논문의 알고리즘을 적용하여 실험한 결과 Recall과 precision 모두 77% 이상 나오는 것을 알 수 있었다.

MPEG-4 컨텐츠는 다양한 사용자 상호작용에 의하여 장면과 객체의 재생 시간이 동적으로 변화하는 특징이 있다[1-2]. 그러므로 MPEG-4 컨텐츠를 생성할 때, 사용자 이벤트에 의하여 변화하는 시간 관계의 저작은 중요하다. 본 논문에서는 사용자 상호작용에 의하여 멀티미디어 객체간 시간 관계와 재생 시간, 재생 순서가 변화하는 시간 제약 모델을 제안한다. 그리고, 사용자 상호작용 지원 시간 제약 모델에 기반 한 MPEG-4 컨텐츠 저작 시스템인 MPEG-4 Studio를 제안한다. MPEG-4 Studio는 동적인 시간 관계를 지원하기 위하여 시간 관계 설정 GUI와 시간 관계 설정에 대한 제약 조건 검사, 시간 관계 정보에 대한 BIFS 변환을 제공하여 동적 시간 관계 정보를 포함한 MPEG-4 컨텐츠를 생성한다.

본 논문은 텍스트 기반 채팅에서 다양한 미디어 메시지를 대화 행위에 지원하는 방법을 제안한다. 기존 텍스트 기반 채팅은 단순한 텍스트 기반 메시지를 사용함으로써, 미디어의 전송 및 공유 뷰(view)의 지원이 어렵다. 그러므로, 본 논문에서는 XML과 XSLT를 이용하여 텍스트 및 미디어 메시지를 생성하며, 미디어에 대해서는 앵커를 사용하여 웹브라우저에 프레젠테이션을 지원한다. 그리고, XML 태그의 확장 및 변경으로 다양한 효과의 생성과 변경이 용이하다. 이러만 미디어 메시지의 지원으로 다양한 대화 행위의 지원이 가능하며, 응용 분야는 온라인 교육, 게임 등이다.

최근 네트워크의 발전과 인터넷을 통한 가상대학의 급속한 활성화는 상대방을 확인 및 검증할 수 있는 다양한 인식기술을 요구하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하는 방안으로 얼굴인식 기술에 기반한 가상대학 수강자 인식시스템을 설계 및 구현한다. 구현된 시스템에서는 얼굴영역 검출을 위하여 얼굴 구성의 사전지식을 이용한 평균 일괄컬러 분포도 구성에 의한 검출방법과 고유특징을 추출하기 위하여 얼굴 구성요소의 평균 히스토그램 분포도 구성에 의한 추출 방법을 제시한다. 그리고 실험에 의하여 제안된 시스템이 실시간 계산을 요구하는 시스템에 적절하며 가상대학 적용에 효율적임을 보인다.

www의 등장으로 디지털 정보의 표현이 단순한 텍스트 위주의 프리젠테이션에서 이제는 멀티미디어 내용의 증가와 함께 멀티모달 정보 프리젠테이션을 요구하는 변화를 가져오고 있다. 그러나 대다수의 사람들이 멀티모달 정보를 표현하기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 사람들이 보다 쉽고 재미있는 멀티모달 정보 프리젠테이션을 쉽게 사용할 수 있도록 구두 대화 능력에 상호 작용하는 캐릭터 에이전트를 응용하여 MIML을 개발하였다. MIML은 XML 규격에 준거한 Markup Language로써 구두 발표 및 캐릭터 에이전트 행동을 통제하기 위한 기능을 지원한다. 본 논문에서는 다양한 캐릭터 에이전트의 감정 표현 기능과 멀티모달 정보 프리젠테이션을 구성하는 DTD에 대하여 기술하였다.

본 논문에서는 최소의 시간과 최적의 가격으로 경매를 진행하는 역경매 에이전트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 경매의 진행단계에 따라 판매자들의 입력한 횟수 및 가격에 대한 정보를 바탕으로 최적 가격에 대한 가이드를 제공하여 구매자의 희망 가격에 근접한 최적의 가격으로 경매를 할 수 있도록 지원한다.

본 논문에서는 인터넷상에서의 협동작업 공간 응용을 위해 고안된 미들웨어인 SHINE(SHared INternet Environment)을 제안하고 구현한다. SHINE은 인터넷 협동작업을 위한 다양한 프로토콜과 협동작업 공간의 서비스를 구현하기 위해 실시간 인터넷 서비스 모델을 제공한다. 이 프로토콜들과 실시간 인터넷 서비스 모델을 이용하여 SHINE은 각각의 협동작업 참여자들의 공유상태를 실시간 동기화 시킨다. SHINE을 통해 응용 프로그래머들은 손쉽게 협동작업 응용을 구현할 수 있다. 또한 본 논문에서는 SHINE을 이용해 구현된 시험 응용들을 통해 SHINE의 유용성을 보인다.

XML의 등장 이후 인터넷을 이용한 다량의 데이터의 분산 처리 방식이 보다 가속화되고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 분산 처리의 개념을 다수의 수신자에게 같은 내용의 이메일을 보내는 경우에 적용을 하고자 한다. 사용자는 한 사람의 수신자에게 메일을 보내는 것과 같이 메일 에이전트를 통해 메일을 보낼 수 있으나 메일 에이전트는 수신자의 수와 내용의 크기를 토대로 분산되어 있는 메일 시스템인 APEX-MAIL(Application Program Embedded XML-MAIL) 시스템의 각 서버로 메일의 내용과 수신자들의 목록을 XML문서로 만들어 보내며 XML문서를 전송 받은 메일서버들은 각각의 수신자에게 메일을 보내는 것이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 APEX-MAIL 시스템은 대용량의 메일을 보냄에 있어 드는 비용을 효과를 줄여주는 효과를 보인다.

본 연구는 저가의 가상현실 시스템을 구현하기 위하여 LAN에 연결된 다수의 PC들로 구성된 가상현실 시스템을 제시한다. 이때, PC들은 고유 기능에 따라 3차원 그래픽을 실시간으로 랜더링 하는 VR 서버, 가상공간의 운영을 위하여 GUI 인터페이스를 지원하는 제어 서버, 상호작용을 위하여 입출력 장치가 연결된 장치 서버로 분류한다. 제안하는 시스템의 핵심 기능은 분산된 서버들을 단일 가상공간에 통합하는 것이다. 우리는 서로 다른 특징을 가지는 서버들을 통합하기 위하여 동기 마스터/슬레이브, 이벤트 관리자, 상호 작용 관리자를 설계하고 이를 구현하였다.

Various methods for blind source separation (BSS) are based on independent component analysis (ICA) which can be viewed as a nonlinear extension of principal component analysis (PCA). Most existing ICA methods require certain nonlinear functions, the shapes of which depend on the probability distributions of sources (which is not known in advance), whereas FCA is a linear learning method based on only second-order statistics. In this paper we show how BSS can be achieved by FCA, provided that sources are spatially uncorrelated but temporally correlated.

분류문제에서 유용한 학습패턴은 클래스들간의 분류경계에 근접한 정상패턴들을 말한다. 본 연구에서는 다양한 구조와 학습 파라미터를 가진 신경망 앙상블을 구성하고 그 출력값의 편기와 분산에 기초한 패턴절수를 정의한다. 전체 학습패턴 중 일정한 임계값 이상의 패턴점수를 가진 패턴들만이 학습패턴으로 선정된다. 제안한 방법은 두 개의 인공문제와 두 개의 실제문제 (UCI Repository)에 적응, 검증되었다. 그 결과 선택된 패턴만으로 학습한 경우, 메모리 공간 절약 및 계산시간 단축의 효과뿐만 아니라 복잡도가 큰 모델이라도 과적합을 하지 않았고 실험적으로 안정된 결과를 산출했으며, 적은 수의 학습패턴만으로도 일반화 성능을 향상시키거나 적어도 저하시키지 않았다는 것을 보였다.

본 연구에서는 정보시스템의 지능형 인터페이스를 위하여 사용자의 개인성을 학습하는 방법론으로서 신경망 이론의 활용가능성을 고찰한다. 입력형식의 유연성, 입력의 왜곡 및 소실가능성 등 시스템의 실용성과 연관하여 나타나는 자료의 특성을 수용하기 위하여, 학습과정에서 신호표현의 다양화와 부분 패턴의 의한 분류 기능 등을 개선한 신경망모델을 제안한다. 이를 위하여 퍼지 양방향 연상기억장치와 구간연산으로 일반화된 다층 신경망모델을 결합하여 혼합형 분류모형을 제시하고 그 유용성을 고찰한다. 실험은 전공분야 선택을 위한 개인의 적성분석시스템을 대상으로 구현하였다.

본 논문에서 소개하는 알고리즘을 은닉층의 뉴런의 수를 학습하는 동안 동적으로 변화시켜 역전파 알고리즘의 단점인 Local maxima를 탈출하고 또한 은닉층의 뉴런의 수를 결정하는 과정을 없애기 위해 연구되었다. 본 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 두 가지 실험에 적용하였는데 첫번째는 Exclusive-OR 문제이고 두번째는 7$\times$8 한글 자음과 모음의 폰트 학습에 적용하였다. 이 실험의 결과로 네트웍이 local maxima에 빠져드는 확률이 줄어드는 것을 알 수 있었고 학습속도 또한 일반적인 역전파 알고리즘보다 빠른 것으로 증명되었다.

본 논문에서는 자기조직화 형상지도(Self-organizing Feature Maps)를 사용하여 움직이는 물체에 대해 움직임의 특성을 자동으로 분석하였다. Kohonen Network는 자기조직을 형성하는 unsupervised learning 알고리즘으로서, 이 논문에서는 생태계에서의 데이터를 Patternizing하고, Clustering 하는데 사용한다. 본 논문에서 Kohonen 신경망의 학습에 사용한 데이터는 CCD 카메라로 물고기의 움직임을 추적한 좌표 데이터이며, diazinon 0.1 ppm을 처리한 물고기 점 데이터와 처리하지 않은 점 데이터를 각각 낮.밤 약 10시간동안 수집하여, \circled1처리전 낮 데이터 \circled2처리전 밤 데이터 \circled3처리전 낮 데이터 \circled4처리후 밤 데이터 각각 4개의 group으로 분류한 후, Kohonen Network을 사용하여 물고기의 행동 차이를 분석하였다.

본 논문에서는 스캐너로 입력된 한글 문서 영상에서 한글 문자를 인식하는 방법을 제시한다. 입력된 한글 문자를 한글의 구조적 특징에 따라 6개의 유형으로 분리하고, 각 유형에서의 모음의 형태학적 특징에 근거하여 모음을 인식한다. 각 유형에서의 자음의 인식을 위해서 가중치 패턴 클러스터를 생성하고 생성된 클러스터와 원영상간의 유사도 측정을 통해 자음을 인식하게 된다. 오인식 가능성이 있는 자음은 오인식 교정을 위한 세부 유사도 매칭과정을 통해 최종적으로 인식된다. 제안하는 알고리즘을 바탕으로 실험한 결과 스캐너로 입력받은 상용 한글 문자 14,983자에 대해 최종 95.68%의 인식률을 보였으며, 차후 정형화된 한글 문서 인식 시스템에 응용될 수 있을 것이다.

본 논문에서는 한글 문자열의 기울기 보정 방법을 제안한다. 기존 방법들이 대부분 영문위주의 보정 방법으로 한글에 적용하는데는 많은 문제가 있다. 특히, 한글에 존재하는 대각선 획으로 인한 역 보정으로 문자열을 심하게 손상시키는 경우가 빈번하다. 제안하는 방법은 한글 문자열에 존재하는 대각선 획들을 기울기 보정 과정에서 효과적으로 제외시킴으로써 기존 방법에서 나타나는 역보정의 문제를 해결하였다. 임의의 필기 자들에 의해 필기된 우편봉투 주소문자열 500개를 이용하여 실험한 결과 제안하는 방법이 역보정을 크게 줄여 기존의 방법보다 좋은 보정 결과를 얻을 수 있었다.

본 논문은 온라인 문자 인식을 연속 밀도 HMM의 구조의 최적화 문제를 다룬다. 최적이란 최소한의 모델 파라미터를 사용하여 최소한의 오류를 허용하는 것이라고 정의할 수 있다. 본 연구에서는 HMM 구조의 최적화를 위해 Bayesian 모델 선택 방법론을 사용한다. 먼저 잘 알려진 BIC(Bayesian Information Criterion)을 적용해보고, 그것을 HMM의 복잡한 구조에 적합하도록 본 논문에서 제안한 HBIC(HMM-Oriented BIC)와 비교해본다. BIC는 모델의 사전 확률 분포를 추정하지 않고 다변량 정규분포라고 가정하는데 비해 HBIC는 모델의 각 파라미터로부터 사전 확률을 추정한 후 그것들을 사용함으로써 더 좋은 결과를 얻도록 한다. 실험 결과 BIC와 HBIC 둘 다 기존 방법보다 모델의 파라미터 수를 현저히 감소시킴을 확인했고, HBIC가 BIC에 비해 더 적은 수의 파라미터를 사용해도 비슷한 인식률을 얻을 수 있었다.

컴퓨터 비전을 이용한 자동차 번호판 인식은 자동차에 특별한 장치가 필요없어 비용면에서 유리하다. 자동차 번호판을 인식하기 위해서는 번호판의 영역을 추출한 후 번호판에서 문자와 숫자 영역을 분리하고 그 세그먼트를 신경 회로망 혹은 다른 방법을 통하여 인식한다. 본 논문은 자동차 번호판 위치 검출 방법과 세그멘테이션 방법에 대하여 제안한다. 자동차 번호판 위치 검출을 위하여 모폴로지 기법과 ART2 클러스터링 방법을 이용하였고 검출한 번호판 영역에서 세그멘테이션은 모폴로지 연산을 이용한 이진화와 레이블링을 이용한다.

문자인식 기술에 의해 우편번호와 주소를 인식하고 4-state 바코드를 인쇄하여 배달순서로 자동구분하기 위한 연구가 진행되고 있다. 이 4-state 바코드를 사전에 인쇄하여 접수될 경우에는 바코드의 인쇄규격 및 수록된 정보의 검증이 요구된다. 본 논문에서는 이미지에 의하여 4-state 바코드를 인쇄규격 검증을 위하여 심볼의 두께 및 공간 값이 정확한 값이 획득, 심볼의 훼손상태, 기울기 값, 수록된 정보인 우편번호와 배달순서 코드를 검증할 수 있도록 한 것이다. 시험결과에 의하면 소형통상 우편물 1통에 대하여 인쇄규격 검증을 위한 소요시간을 30~60msec 이내에 가능하게 되었다.

반도체 제조와 같은 대량 생산 시스템에서 제품 검사는 매우 중요란 단계 중의 하나이다. 반도체 제조 공정 내에서의 시각 검사는 현재 사람의 육안에 주로 의존하고 있으나, 회로가 점점 복잡해지고 작아지는 추세에 비추어 볼 때 사람에 의한 시각 검사는 한계에 이를 것으로 보인다. 본 연구에서는 웨이퍼상의 결함을 자동으로 검출하고 검출된 길함을 분류하는 자동시각검사 시스템을 설계 구현하였다.

본 연구에서는 임상적으로 얻어진 95개의 영상 자료를 전산화하여 특정 간 영역의 명도분포를 분석하여 이와 간의 지방화 정도와의 상관성을 연구하였다. 지방화 정도를 판단하는 임상적 기준으로 보편적으로 인정되는 지방간지수와 계산된 평균 명도 수치와의 선형 상관 계수를 구하였다. 각각의 영상의 밝기 및 에코정도가 일반적으로 불균일하기 때문에 이를 보정하기 위해 밝은 명도와 어두운 명도의 기준영역을 선정하여 상대명도를 추출하였다. 두 가지 독립적인 방법으로 기준 영역을 선택하여 비교한 결과, 임상 지방간지수와 높은 상관성을 보임을 알 수 있었고, 지방간 진단의 보조자료로 유용함을 확인하였다. 계산된 지방간지수와 상대명도의 상관계수는 0.69 에서 0.79로 나타났다.

본 논문은 유방질환 중에서 Duct(관)에 발생하는 유방 종양을 benign(양성종양)/DCIS (Ductal Carcinoma In Situ)/NOS(Invasive ductal carcinoma)로 자동 분류하기 위한 분류방법을 제안한다. 분류기 생성에서 가장 중요한 단계인 특징 추출단계에서는 wavelet 변환을 적용하였으며, wavelet 변환의 각 depth에 따라 분류기를 생성하여, depth와 생성된 분류기의 분류 정확도와의 상관관계를 비교.분석하였다. 현미경 100배 배율과 400배 배율의 유방 질환 영상을 1, 2, 3, 4단계(depth)의 wavelet 변환을 적용한 후, 분할된 서브밴드에서 GLCM을 이용하여 질감 특징(Entropy, Energy, Contrast, Homogeneity)을 추출하여, 이 특징값들을 조합하여 판별분석에 의해 분류기(classifier)를 생성한 후, 분류 정확도를 검증하였다. Benign/DCIS/NOS를 분류하려면 최소 3단계 이상의 wavelet 변환을 적용해야 하고, 400배 배율 영상보다는 100배 배율의 영상이 더 나은 결과를 보였다.

본 논문에서는 얼굴 인식 시스템에서 정면 얼굴 영상의 관심 영역을 추출하는 효율적인 방법을 소개한다. 얼굴 인식 시스템은 얼굴 요소의 특징 을 이용하여 자동으로 얼굴을 구별하는 시스템이며, 얼굴 요소로는 눈, 코, 입과 눈썹을 주로 사용한다. 본 논문에서는 동적 모델을 이용하여 눈과 입을 관심영역으로 하여 이 영역을 세 단계로 나누어 추출한다. 첫 번째로 전체 얼굴 모델을 이용하여 similarity 변환을 적용하여 얼굴의 대략적인 위치를 찾는다. 두 번째 단계에서는 얼굴 근처에서 각각의 눈, 입 모델을 비선형 변환을 적용하여 정확한 눈과 입을 찾는다. 최종 단계에서는 이렇게 맞춘 모델로부터 전체 모델을 변형시킨 후에 변형전과 후의 적합성을 판단하여 최종 위치를 정한다. 제안한 알고리즘을 130명의 영상에 대하여 적용한 결과 눈을 정확하게 추출한 경우는 120명이고, 입을 정확히 추출한 경우는 119명이었다. 본 논문에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 일반적인 모델 방법에 특정 목적에 적합한 모델을 혼합한 방법으로 일반적인 모델만을 적용한 방법과 프로젝션 분석 등의 특정 목적만을 위한 방법보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

본 논문은 입력 영상들로부터 추적이나 탐지의 대상이 되는 모델을 학습에 의해 생성하는 방법에 대해 기술한다. 일반적으로 탐지나 검출 시스템을 구성할 경우, 사용되는 대상 모델은 초기에 인위적으로 주어지게 된다. 이 경우 시스템이 동작하는 주위의 환경이 변하게 되면, 그에 맞게 새로운 대상 모델이 다시 주어져야 하는 단점이 있다. 또한 탐지 시스템 개발에 있어서 일반적인 문제점은 탐지 대상이 가려지거나 겹칠 경우 인식 성공률이 크게 떨어진다는 것이다. 본 논문에서는 사람 탐지 시스템의 일반적인 문제점들에 대응하고 탐지의 성능을 높이기 위하여 최소한의 제약 조건만이 미리 주어지고 실제 탐지 대상의 모델은 입력 영상으로부터 학습을 통해 구성 요소별로 생성하는 방법에 대해 기술한다.

본 논문에서는 원 영상의 영역 분류와 웨이브렛 변환을 이용하여 영상의 밝기 변화에 관계없이 영상 검색이 가능한 알고리즘을 제안하였다. 이러한 방식을 통해 영상 전체에 대해 검색이 수행되지 않고, 영역 분류 결과인 블록맵과 변환 대역에서의 분산값 등 매우 소량의 정보만을 저장하고 이를 기반으로 영상 검색이 수행되므로 매우 빠르고 효과적인 검색이 가능함을 실험을 통해 확인하였다.

컴퓨터 기술과 정보통신 기술의 발달로 인터넷 사용이 손쉬워 짐에 따라 청소년들에게 무제한으로 유해 사이트가 공개되어 많은 사회적인 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자에게 음란 정보를 담고 있는 웹사이트 접근을 차단하는 방법에 관한 것으로 칼라 영상에서 인체를 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. 효율적인 인체 검출을 위해 인체의 특징의 하나인 피부색을 HSI(Hue, Saturation, Intensity)의 공간에서 조명의 강도 및 각도 차에 영향이 적은 H값과 피부색을 이루는 RGB(Red, Green, Blue)공간에서 R값의 비를 이용하여 추출하고, 미디언 필터를 사용하여 1차적으로 잡음 제거를 하고, 라벨링을 통하여 임계값보다 작은 라벨을 제거함으로써 2차적인 잡음을 제거한다. 다양한 자세의 전신을 템플릿으로 DB화하고, 유형을 2차적인 잡음을 제거한 영상의 크기와 동일하게 확대 한 다음, 템플릿 매칭으로 유사성을 비교하여 인체를 검출하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 피부색을 검출하는 제안 방법이 명암 차를 극복하였고, 다양한 피부색 검출에 양호한 방법임을 확인할 수 있었다. 또한 다양한 템플릿을 만들어, 1차 잡음제거와 라벨링으로 2차 잡음제거를 한 입력 영상과의 템플릿 매칭으로 다양한 자세의 인체를 검출할 수 있었다.

본 논문은 MPEG-7을 기반으로 내용기반 검색을 위한 자동화 시스템을 구현하고자 한다. 하위레벨 특징(Low-level feature) 추출에서 DDL(Description Definition Language) 작성까지 자동화 시스템을 설계 및 구현하고, 프로듀서의 입장에서 고려된 고정적인 DS(Fixed Description Scheme)에 대응하는 유동적인 DS(Dynamic Description Scheme)를 이용한 사용자 중심의 개인적인 비디오 검색 시스템 구현을 목적으로 한다.

본 논문에서는 내용기반 영상검색중 객체기반검색 방법에 대해 다룬다. 먼저 색상과 질감정보가 동일한 영역을 VQ알고리즘을 이용해 군집화 함으로써 동일한 영역을 추출하는 새로운 영상분할기법을 제안하고, 분할 후에 분할에 사용된 색상과 질감정보, 객체간의 위치정보와 영역크기정보를 가지고 객체간 유사도를 판별하여 영상을 검색한다. 이 때 사용되는 색상의 범위의 몇 개의 주요한 색상으로 표시하기 위해 색상테이블을 사용하고 인간의 인지도에 의해 다시 그룹화 함으로써 계산량과 데이터저장의 효율성을 높인다. 영상검색시에는 질의 영상의 관심객체와 비교대상이 되는 데이터베이스 영상의 여러 객체와의 유사성을 판단하여 영상간의 유사도를 계산하는 일대다 매칭 방법(One Object to Multi Objects Matching)과 질의 영상의 여러 객체와 데이터베이스영상의 여러 객체간의 유사도를 판단하는 다대다 매칭 방법(Multi Objects to Multi Objects Matching)을 제안한다. 또한, 제안된 시스템은 고속검색을 실현하기 위해 주요한 색상값을 키(key)색인화 해서 일치가능성이 없는 영상들은 1차적으로 제거함으로써 검색시간을 줄일 수 있도록 했다.

반도체 패키지의 마킹검사(marking inspection)를 위해서는 입력 영상으로부터 검사할 패키지의 정확만 위치 검출과 패키지 윗면에 나타난 제작사 로고, 문자, Pin1 딤플의 추출이 필수적이다. 본 연구는 마킹검사를 위한 선행 연구로 마킹검사를 수행할 때, 검사할 IC 패키지의 위치와 방향을 정확하게 검출하는 것을 목적으로 하고 있다. IC 패키지의 외곽을 구성하는 리드의 명도 값은 트레이의 명도 값과 큰 차이를 나타낸다. 그러나 IC 패키지의 방향을 나타내는 Pin1 딤플은 배경과 동일한 색상으로 다만 약간 오목하게 들어가서 명도 값의 차이가 미세하다. 이러한 두 가지 상이한 특징을 효과적으로 처리하기 위하여 적응적 다중 이진화 방법을 제시하였다. 76개의 명도 영상에 대한 실험 결과 제안된 이진화 방법은 매우 효과적이었으며, 이진화된 영상으로부터 IC 패키지의 정확한 위치 검출과 방향 확인이 가능하였다.

본 논문에서는 디지털 영상을 비교하기 위해 평균값을 이용한 영상에서의 거리 측정 방법을 제안한다. 이 제안된 방법은 그레이 블록 거리(Grey Block Distance: GBD)를 이용하여 완전 영상 해상도를 도입하여 해상도를 다르게 하여 영상을 비교하였다. 영상간의 거리 측정 결과, 주어진 해상도에 블록의 최대 직경은 스칼라 ${\gamma}$이 증가하면 제로에 접근하는 것을 알 수가 있었으나, 상대적 식별이 용이하지 않음을 살펴 볼 수가 있었다.

멀티미디어 환경의 발전에 따라 동영상에 대한 효과적인 검색 및 관리와 CG와 일반 영상의 합성을 위하여 영상 내의 카메라 동작 요소 검출 기법이 필요하다. 본 논문에서는 sub-block당 투영 영상을 이용만 카메라 동작 요소 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 sub-block당 평균값을 이용만 투영 영상상에서 각 sub-block 내에서의 x, y 방향 이동 성분을 구하여 이를 통한 Optical flow를 얻는다. 제안하는 방법은 기존의 block-matching을 통하여 optical flow를 얻는 방법보다 계산량의 감소와 계산 속도의 증가를 나타낸다. 실험 결과에서는 제안하는 방법에 의하여 얻은 optical flow를 보여주며 예측도의 증가를 보여준다.

본 논문에서는 컬러 정지 영상을 대상으로 상반신 인물 영상이 입력되었을 때, 얼굴 영역을 추출하고 검증하는 방법을 제안한다. 본 논문의 얼굴 추출과정은 1단계로 영상 내 피부색 영역을 추출한 다음, 후보 영역들에 대한 공간적 제한조건을 이용하여 1차 얼굴 후보 영역을 결정한다. 2단계에서는 얼굴 구성 요소 중 가장 두드러진 특징으로서 눈 영역을 탐색하고, 눈 영역을 기준으로 한국인의 얼굴에 대한 구조적 통계값을 적용한다. 이로서 얼굴 포함 최소 사각형 후보 영역을 결정한다. 마지막 3단계에서는 영상 내 색상 정보와 공간 정보 그리고 구조적 통계치로부터 결정된 얼굴 후보 영역에 대하여 얼굴 영역의 텍스춰(texture)를 Wavelet Packet Analysis를 이용해 조사함으로써 얼굴 영역을 확정하게 된다. 일반적으로 2단계에서 대부분의 얼굴 영역이 결정되지만 3단계에서 얼굴 내 텍스춰 정보를 활용하면 보다 적절한 얼굴 포함 사각형의 범위를 결정할 수 있었다.

본 논문에서는 연속된 프레임에서 특징점을 추출하고 특징점의 유사도를 Hough 공간에 누적하여 정확한 이동을 찾아내는 기법을 제시한다. 특징점은 예지의 시작점, 끝점, 분기점과 굴곡점을 사용한다. 정합을 위하여 특징점 주위의 평균 밝기, 굴곡점의 굴곡각을 이용하며, 물체 주위에 물체보다 특징이 강한 배경에 민감하지 않게 동작하기 위하여 Hough 공간상의 극대값들에 대하여, 분할 영역의 평균과 표준 편차를 비교함으로써 정확한 이동 경로를 산출한다. 제안하는 알고리즘을 실제 영상에 적응한 경우 배경의 특징이 매우 강한 경우 Hough 공간의 최대값을 찾는 기법이 해결할 수 없는 부분도 정확히 추적하는 결과를 보인다.

영상 정보에 기반한 지능형 교통 정보 시스템(ITS)의 응용 분야에서, 차량의 그림자 제거와 겹침 차량을 분리하기 위하여 3차원 물체의 특징을 이용하며 차량 형상을 분리하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량을 분리하기 위하여 연속 프레임에서 배경을 수정하고, 배경 영상과 현재 입력 영상의 차이를 이용한다. 또한 그림자를 제거하고 겹침 차량을 분리하기 위하여, 1) 3차원 증거를 차량 증거 영역에서 검출하여 군집화하고, 2) 독립 차량의 중심 위치를 판단하고, 3) 다시 임계치에 의해 차량의 형상을 분리한다. 단순 임계치에 의해 차량을 분리하는 기법은 기상조건 등에 민감하기 때문에 여러 조건에 따라 다른 알고리즘을 적용해야 하지만 제안하는 기법은 동일한 알고리즘으로 여러 기상조건에 적응이 가능하다.

본 논문은 카메라의 움직임이 있는 영상에서 움직이는 사람의 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서, 얼굴 영역을 찾기 위해 피부 색깔 정보와 움직임 정보를 이용한다. 카메라의 움직임을 어파인 모션 모델(Affine Motion Model)을 이용해 제거한 후, 적응적 임계치(adaptive thresholding)를 통해 얻어진 움직임 영역 내에서만 피부 색깔 모델(skin color model)을 이용해 얼굴 영역을 검출한다. 제안된 방법은 시간에 따라 조명이 변하거나 잡음이 포함된 영상에서도 좋은 결과를 얻을 수 있다.

본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 접근 방법으로서, 웨이블릿 기반의 다해상도 분석 기법을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 입력장치인 카메라로부터 획득된 사람의 눈 영상에서 처리 대상인 홍채영역 만을 분리 추출한 후, 홍채 특징을 압축적이고 효과적으로 표상하기 위하여 2D 다해상도 웨이블릿 변환을 홍채영상에 적용하는 기법과 실제적인 응용을 위하여 등록된 데이터와 미지의 데이터 사이의 유사도를 측정하는 효율적인 기법을 연구한다. 이러한 기법들을 홍채 인식 시스템에 적용함으로써 처리속도 및 인식률 향상 등으로 고성능의 홍채인식시스템을 구현할 수 있었다.

비디오 객체 분할은 MPEG-4와 같은 객체 기반 코딩 단계를 위한 중요한 구성 요소이다. 새로운 MPEG-4 비디오 표준은 움직임 객체의 모양 정보를 고려하여 높은 효율의 부호화 뿐만 아니라 움직임 객체에 대한 내용기반 기능의 부호화를 수행한다. 본 논문은 비디오 시퀀스에서 움직임 객체 분할을 위한 새로운 알고리즘과 VOP(Video Object Plane) 추출 방법을 소개한다. 본 알고리즘은 첫 번째 프레임을 기준영상으로 설정한 후 두 개의 연속된 프레임 사이의 차이 값으로부터 시작된다. 즉 차이영상을 추출한 후 차이영상에 Canny 에지를 적용하고 다음 프레임의 영상에 Canny 에지와 morphologic일 연산을 적용하여 정확한 움직임 객체 에지(Moving Object Edge)를 생성한다. 이후 생성된 에지를 이용하여 VOP를 추출한다. VOP 추출 단계에서 더욱 정확한 움직임 객체 에지를 얻기 위하여 morphological 연산을 수행하였다.

본 논문에서 제안하는 카메라 움직임 파라미터를 추출하는 새로운 방법은 먼저 광류(optical flow) 관계 수식을 이용하여, 카메라의 다양한 움직임에 의해 생성되는 광류 모델들을 생성한다. 입력 비디오 데이터의 인접 영상으로부터 산출된 광류를 생성된 광류 모델들을 이용하여 선형 분해한다. 분해 과정을 통해 각 모델에 대한 가중치를 산출할 수 있으며, 산출된 가중치는 각 모델의 생성에 사용된 파라미터에 적용하여 이들의 선형 조합을 통해 입력에 대한 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 수치 데이터와 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과, 제안된 카메라 움직임 파라미터 추출 방법이 적은 계산 비용으로 정확하게 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 입력 데이터에 노이즈가 포함된 경우에도 파라미터 추출 성능이 우수함을 알 수 있었다.

본 논문에서 제안하는 가상 영상 삽입 시스템은 카메라의 조작이나 시스템 운영자의 개입 없이 모든 처리 과정이 자동으로 진행된다. 이를 위해 시스템은 경기장 좌표계를 정의하고 삽입할 영상의 크기와 위치를 정하는 과정, 경기장의 특징점들을 추출하는 과정, 경기장 좌표계와 참조 영상의 특징점들로부터 투영 변환 파라미터를 추출하는 과정, 실제 동영상에서 삽입 위치를 찾고 추적하여 가상 영상을 삽입하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서 제안한 시스템의 성능을 검증하기 위해 방송용 NTSC 비디오 데이터를 대상으로 실험을 하였으며 그 결과 각 모듈들과 시스템이 효율적임을 입증하였다.

본 논문의 목적은 타이어에 각인되어 있는 DOT 코드 문자를 효과적으로 추출하는데 있다. 기존의 DOT 문자 인식 방법에서는 카메라와 조명에 의한 2차원 영상에서 DOT 문자 추출을 시도하였는데, 타이어는 DOT 문자와 배경이 동일한 색상이고, 조명에 민감해서 DOT 문자의 추출이 용이하지 않았다. 그래서, 본 논문에서는 타이어의 DOT 문자를 조명에 거의 영향을 받지 않는 3자원 레이저 스캐너를 이용해서 획득하고, 획득된 영상에서 높이 값 정보를 추출했으며 추출된 높이 값 정보를 가진 영상에 패턴 인식 기법을 적용하여 DOT 문자를 효과적으로 추출할 수 있었다.

레이저를 이용한 마킹(marking) 시스템은 미러(mirror)를 움직이는 XY Scanner안 모터의 Thermal drift로 인한 오차와 laser 오류에 의해 마킹의 불량을 초래하게 된다. 따라서, 이 마킹 불량을 검사하기 위해 마킹 시스템에는 비젼(Vision)을 이용한 검사 장비가 탑재된다. 현재 웨이퍼 마킹기나 다른 마킹기의 비젼시스템은 후검사(post vision) 시스템을 도입하고 있다. 하지만, 후검사 시스템의 경우 마킹이 잘못되었을 때, 바로 마킹을 중지하지 못하고 적어도 한 단위 마킹(tray, 웨이퍼, Strip, PCB 등등)을 망치게 되고, 만일 마킹 대상물이 고가인 경우 상당한 금액의 손실을 가져오는 단점을 가지고 있다. 이러한 단절을 보완하기 위해 본 논문에서는 CPVS(Concurrent Processing Vision System)라는 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 마킹과 마킹 품질검사를 동시에 병행함으로써 마킹이 잘못되었을 때 마킹을 중단하게 되어 더 이상의 손실이 나지 않게 하고 후처리 검사 시스템으로의 이송과정을 생략함으로써 processing time을 줄이고, 생산성을 높인다는 장점을 가지게 된다. 이 시스템의 구현은 Visual C++의 MFC 라이브러리를 사용한 MDI구조로 구현하였다.

오프라인 필기체 한글 문자인식에서 대부분의 연구들은 영상획득 장비로부터 얻어진 이진영상(Binary image)을 바탕으로 이루어진다. 이 과정 중 영상에 잡음이나 영상패턴의 훼손을 가져오는 경우가 많다. 획이 끊기거나 영상 내 홀(holes)이 발생한 경우 인식에 많은 질적인 문제를 가져온다. 오프라인 필기체 한글 문자인식 과정 중 영상 내 골격을 추출하는 연구는 아직도 많은 난제를 가지고 있다. 또한 골격추출과정은 인식에 많은 영향을 준다. 잡영이 포함된 영상은 잘못된 골격선 추출에 기인한다. 본 논문에 사용된 Binary Watershed Algorithm은 잡영이 포함된 영상개선에 사용하였고, 이 Algorithm은 많은 다양성을 가지고 있어 여러 분야의 응용에 사용되어지고 있다. 본 논문은 이러한 잡영이 포함된 영상의 개선을 통해 기존의 Morphological 세선화 방법과 Zang-Suen 세선화 방법을 통해 골격선 추출을 평가하였다. 여기에는 아직도 자소의 교차 획에 있어서 효과적인 골격선을 추출하는 문제를 가지고 있다.

한정된 대역폭의 통신망에서 다른 매체에 비해 자료량이 많은 화상의 압축은 중요한 문제로 떠올랐다. 대표적인 영상 압축방법으로 MPEG 시리즈와 H.26x 시리즈가 있다. 그중 H.263은 화상회의 표준안인 H.323와 최근 진행중인 차세대 이동통신이라 일컬어지는 IMT-2000에서 영상압축방법중의 하나로 채택되었다. 또한 현대에 이르러 Desktop상에서의 영상회의구축은 더 이상 불가능한 일이 아니며, 또 하나의 영상회의 활용분야로 급속히 떠오르고 있다. 이는 internet의 보급과 함께 internet방송, 다대다 화상회의, 원격 의료 진료 등, 수없이 많은 분야에 활용될 수 있는 계기가 마련되었다. 이에 본 논문에서는 H.261과 H.263, 그리고 H.263 version 2의 Desktop상에서의 실제적인 구현 및 비교를 기술한다.

기본적인 투영기법인 평행투영, 원근투영 기법과 Octree 모델을 사용하여 임의의 시각방향에서 모델의 2차원 투영영상을 생성하고 노드표면을 시각방향으로 평행 투영하여 이들 벡터의 곱의 절대값을 사용하여 2차원 투영영상을 Pseudo gray로 표현해 본다. 또한 평행투영과 원근투영 하에서 2차원상의 모델에서 3차원 모델의 특징점을 찾을 수 있는 기법을 제안하고 두 개의 모델 영상에 적용해 증명해 보았다. 이 기법은 3차원 물체 인식에 중요한 정보로 유용하게 사용 될 수 있다.

임의의 입력 영상을 이해함에 있어서 코너점은 디지털 영상의 중요한 정보가 집중되어 있기 때문에 형태를 분석하는데 있어 중요한 요소이다. 본 논문은 영상의 중요한 정보 요소인 코너점을 보다 정확하게 추출하기 위하여 Farzin Mokhtarian과 Riku Suomela가 제안한 CSS(Curvature Scale Space) 방법에 기초한 다면체 모델 방법을 이용한 새로운 알고리즘을 제안하고자 한다.

In this paper, we describe an real-time facial feature tracker. We only used a general USB PC Camera without a frame grabber. The system has achieved a rate of 8+ frames/second without any low-level library support. It tracks pupils, nostrils and corners of the lip. The signal from USB Camera is YUV 4:2:0 vertical Format. we converted the signal into RGB color model to display the image and We interpolated V channel of the signal to be used for extracting a facial region. and we analysis 2D blob features in the Y channel, the luminance of the image with geometric restriction to locate each facial feature within the detected facial region. Our method is so simple and intuitive that we can make the system work in real-time.

본 논문에서는 주차 단속의 자동화를 위해 입력된 차량 영상으로부터 번호판 영역의 복합 색상 정보와 명암 벡터를 이용하여 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 명암도 영상에서는 번호판 영역의 숫자나 문자와 배경간의 명암도 변화는 뚜렷하게 나타나고, 다른 영역에 비하여 명암벡터의 밀집도가 높다는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징을 이용하여, 번호판 영상의 하측 라인부터 명암 벡터의 부호 변화가 임계치 이상으로 나타나고, 자가용 또는 영업용 번호판 색상이 일정 수준으로 검출되는 구간을 번호판 영역으로 검출하고 이를 기준으로 대략 박스를 설정한다. 정교한 번호판 영역은 수직 소벨 에지 영상의 프로젝션으로 추출한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위하여, 다양한 시간과 장소에서 촬영되고 차량 주변의 복잡한 배경이 충분히 포함된 총 100장의 주차 단속 영상을 사용하였다. 실험 결과, 명암벡터와 색상정보를 함께 사용한 제안한 방법 이 명암벡터만을 사용한 방법에 비해 약 10% 향상된 97%의 번호판 추출률을 보였으며, 차량 종류의 자동 구분도 가능하였다.

본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 일차적으로 입력 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환한 후 입력 영상의 명암 대비를 강화시키기 위해 명암 대비 스트레칭을 적용한다. 이후 명암 대비 스트레칭된 영상의 분할을 위해 적응적 임계값을 적용하고 다음 단계에서 문자와 유사한 영역들을 적당한 크기 의 structuring element를 이용하여 제거하는 1차 하부 단계와 모폴로지 녹임(erosion)을 적용한 영상과 모폴로지(열림닫힘[OpenClose]+닫힘열림[CloseOpen])/2가 적용된 영상 사이의 차이 영상을 구하는 2차 하부 단계를 적용시킨다. 마지막 단계에서 각 후보 영역들 중 실제 자막 영역을 추출해내기 위해, 후보 문자 영역의 화소수 비율과 외곽선의 화소수의 비율, 그리고 장축과 단축간의 비율 등에 대해 필터링을 적용한다. 본 논문에서는 임의의 300개의 뉴스영상을 입력 값으로 실험한 결과 93.6%의 우수한 인식률을 얻을 수 있었다. 또한 본 논문에서 제안한 방법은 structuring element의 크기 조절을 통해 크기가 다른 다양한 이미지에서도 좋은 성능을 거둘 수 있다.

디지털 워터마킹(Digital Watermarking)은 디지털 영상에 저작권을 증명할 수 있는 정보를 삽입하는 방법으로써 영상의 화질 저하를 최소화하면서 저작권 신호 추출의 정확도를 최대화하여야 한다. 본 논문에서는 프랙탈(Fractal) 영상 압축에서 변환 함수의 계수를 디지털 워터마킹 키(Key)에 따라 제한하여 디지털 워터마킹(Digital Watermarking) 신호를 삽입하는 방법을 제한한다. 본 방법은 탐색 범위 제한에 의한 기존의 프랙탈(Fractal) 기반 디지털 위터마킹(Digital Watermarking) 방법보다 영상 변형에 강인하고 화질의 저하를 완화하는 장점을 가진다.

신문, 잡지, 공문서, 영수증 등의 문서로부터 필요한 정보를 자동화하여 처리할 수 있는 문서영상 이해 시스템의 구현에 있어서 문서영상에 존재하는 문자를 추출하는 연구는 문자 인식의 전처리 단계로서 매우 중요한 의미를 지니고 있다. 하지만 현 시점에서 문서 자체가 가지는 다양한 형태 및 배경 등에 의하여 범용화되고 일반화된 방법을 찾기란 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 특히 배경이 선이나 도표 등으로 이루어진 문서 영상에서 Hough Transform을 사용하여 기울어짐을 보정하고 문자들이 선에 겹친 부분을 효과적으로 보정하며 추출된 영역에 대한 분할 및 합병 과정을 거쳐 최종적으로 완전한 문자 영역을 추출하는 방법에 대하여 다룬다.

컴퓨터 비전 기술을 이용한 효과적인 객체 추적 기술은 인공 시각, 컴퓨터와 인간의 상호작용(HCI), 영상 기반 제어 장치, 감시 시스템 등 다양한 분야의 응용에 있어 중요한 연구 과제이다. 특히 최근 들어 초고속 통신망의 보급으로 인해 인터넷 방송과 같은 실시간 동영상 전송 기술이 가능해 짐에 따라 단순한 텍스트와 정지영상을 제공하는 하이퍼텍스트 환경에서 사운드를 포함하는 동영상 데이터를 제공하는 하이퍼미디어 환경으로 변하고 있다. 이러한 하이퍼미디어 환경에서의 객체 추적은 객체 단위의 링크가 가능한 하이퍼비디오 구현에 있어서 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 동영상 데이터 상의 객체를 효과적으로 추적하는 알고리즘을 제안하고자 한다.

일반적으로 안과 의사들과 안경사 등을 포함하는 시각 관련 전문가들은 시력 피검자에 대한 굴절력 측정시 약 30% 이상의 오류율을 가진다고 한다. 이는 검사를 행하는 전문가의 비 숙련도에 기인한다기보다는 그만큼 시각 관련 측정이 유동적이고 민감해서 정확한 측정값을 얻어내는 것이 어렵다는 것을 말해주는 것이다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용한 자동 시각 굴절력 측정 시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 광학계로부터 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행한다. 이 과정은 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주는 역할을 하게 된다. 둘째는 일차 처리된 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통한 신호 강조 기법으로서 이는 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이기 위해서 사용된다. 그리하여 본 시스템은 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.

얼굴 인식분야에서 실시간 얼굴검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색컬러 모델을 통한 얼굴영역검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존의 피부색 모델은 밝기 정보를 제거한 단일 채널의 색상모델이 대부분이다. 이에 본 논문에서는 얼굴피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위하여, 피부색 특성을 고려하여, 밝기 성분을 제거한 RGB 컬러를 모두 사용하는 H, Cb, Cg의 다채널 피부색 모델을 제시한다. 또한, 색상정보에서 사용하지 않은 밝기 정보는 영상 분할을 통해 사용한다. 제안하는 피부색 모델을 통한 얼굴영역 추출 과정을 보인다.

본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 얼굴 구성 요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 피부 색상 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한다. 이때 YIQ 색상 좌표계를 이용하고 조명의 영향을 반영하기 위하여 피부색상 영역을 다단계로 분할하여 색상 영역을 각각 결정한 뒤 적중률을 계산하여 얼굴 후보 영역을 결정하는 방법을 제안하였다. 2단계에서는 얼굴의 구성 요소중 가장 두드러진 특징인 눈동자 영역을 기준으로 한국인의 표준 얼굴 통계치를 적응하여 탐색하는 방법을 사용하였다. 이때 탐색된 눈동자 좌표로부터 얼굴의 기울기를 추정한다. 다음 단계에서는 얼굴 후보 영역에 대하여 기울어짐 보정을 수행한 뒤, 수평 수직 투영값을 이용하여 얼굴의 구성요소를 탐색한 뒤 얼굴 포함 최소 사각형을 정의하였다. 마지막으로 얼굴 영상 데이터 베이스로부터 얼굴 포함 최소 사각형에 대한 명암값 표준템플릿을 정의하고, 입력 영상에서 탐색된 최소 포함 사각형에 대하여 얼굴 영역 검증하는 방법을 제안하였다.

대용량 한글 문서를 대상으로 하는 검색 시스템은 고속의 단어 매칭 알고리즘을 필요로 한다. 이 논문은 두 단계 매칭 접근 방법을 제시하고 그 유용성을 실험을 통해 입증한다. 특징으로는 웨이브렛(wavelet) 계수를 사용하여 첫 단계에서는 적은 수의 특징만을 사용하여, 거친 정합(coarse matching)을 하며 두 번째 단계에서는 미세한 정합(fine matching)을 한다. 거친 정합은 가능성이 없는 단어를 아주 빠른 속도로 걸러내는 역할을 한다. 실제 한글 단어 영상 데이터베이스에 적용한 실험 결과 검색률의 희생 없이 약 7배의 속도 향상을 얻었다.

본 논문은 차량의 번호판 인식 시스템을 구축하는 첫 단계인 번호판 추출에 관한 것으로 차량과 번호판의 색상이 같은 경우에 대해서도 실험을 하였다. 본 논문에서는 RGB 컬러 정보 대신에 HSI 컬러 정보를 사용하여 특징점을 추출하였고, morphology를 이용하여 크기 보정을 반복 실행하며, 실패할 경우 merge 등을 통하여 최종적으로 크기를 보정한다. 그리고, 정확한 번호판 추출을 위해 한번 더 hue값을 이용한 보정을 함으로써 원하는 번호판 영역을 정확히 추출한다.

본 논문에서는 세포 영상에 대해 Wavelet 계수을 이용한 인식 방법을 제안하고 있다. 자궁 경부세포진은 핵과 세포질을 분할하기 힘들기 때문에 영역분할을 통해 얻은 핵특징이 잘못 계산될 수 있어 인식율이 떨어진다. 따라서 핵의 세포만을 나타낼 수 있도록 핵의 정보를 포함하고 있는 고대역 부밴드에서는 20$\times$20 영상을 사용하였고, 세포질에 정보를 포함하고 있는 저대역 부밴드에서는 50$\times$50의 영상을 사용하였다. 영상 인식을 위한 특징 추출은 2단계 Wavelet 변환후 생성된 변환 영역에 대해서 Wavelet 계수 평균값 표준편차와 Energy를 사용하였다. 실험 결과 Wavelet 계수를 이용한 방법이 영역분할을 이용한 방법과 비교하여 더 높은 인식율 보였다.

본 논문에서는 웨이블릿 변환된 영상으로부터 바코드 영역을 추출하기 위한 한 방법이 제안된다. 일반적으로 택배 등의 물류처리에서 사용되는 바코드는 직선 형태의 바로 구성되어지며, 물체의 윗면에 붙여진 바코드 라벨의 방향에 따라 바코드의 방향은 수직, 수평, 대각선의 방향으로 나타난다. 제안된 방법에서는 이러한 바코드의 수직, 수평, 대각선 방향의 주파수특성을 독립적으로 잘 반영하는 웨이블릿 변환의 특성을 활용하여 각각의 주파수 대역별로 바코드 영역을 검색하여 바코드 영역의 후보를 검출한다. 바코드의 후보 영역이 검출되면, 바코드의 후보 영역은 바코드의 길이 방향의 스캔 및 검증 과정을 통해 바코드 영역인지 최종 판별된다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 효과적임이 증명되었다.

본 논문에서는 향상된 AR 비디오 시스템을 위하여 장면내의 객체에 대한 그림자 모양 안쪽의 광휘 분포로부터 실제장면의 조명 분포를 추정하기 위한 새로운 메소드를 설명한다. 장면의 조명 분포는 확장된 빛의 근원에 대한 이산 샘플링에 의해 근사화되었고, 장면에 대한 조명 분포는 그림자 모양 안쪽의 광휘 분포로부터 장면내의 다른 객체 위에 알려진 모양의 객체에 의해 추정되었다. 그림자 안쪽 표면에 대한 반사 특성 대신에, 장면에 대한 조명 분포와 표면에 대한 반사 특성을 동시에 추정하는 반복적인 최적화 구조를 기반으로 한다. 또한, 장면에 대한 조명분포의 적응적 샘플링 방법을 소개한다. 전체적인 조명 분포에 대한 균일한 분리를 사용하기보다는 이전의 반복 지점에서 조명 분포에 대한 샘플링 방향을 적응적으로 증가한다. 적응적인 샘플링 구조를 사용한 추정방법은 보다 소수의 샘플링을 사용하여 전체적인 조명을 보다 효율적으로 추정할 수 있었다. 제안된 메소드는 복잡한 조명 환경아래라도 조명 분포를 추정하는데 매우 효율적이다.

본 논문에서는 비디오 영상열 내에 컴퓨터가 생성한 가상의 3D 영상을 이음새 없이 추가하기 위한 문제에 초점을 맞추고 있다. 2단계의 견고한 통계적인 메소드는 추적된 커브들의 모델-영상 대응점으로부터 보다 정확한 자세를 평가하기 위하여 자세 계산을 위해 사용되었다. 또한, 관점의 정확성 향상을 위하여 두 개의 연속하는 영상들간에 매치될 수 있는 핵심점을 카메라 움직임에 대한 상관관계 함수로 사용하여 매칭 에러와 reprojection 에러를 포함한 비용함수를 최소화함에 의해 관점을 향상시킨다. 비디오 영상내 객체 영상과 가상의 3D 영상간에 발생하는 폐색 공간문제를 해결하기 위하여 반 자동 알고리즘을 제안하였다.

지속음(continuants) 단위로 화자간 차이를 식별하는 어구독립 화자증명(text-independent speaker verification) 방식에서 입력음성의 성량을 제한하여 보다 높은 인식률을 달성할 수 있는 화자인식 방법을 제안한다.

컴퓨터 이미지처리는 여러 분야에서 응용되고 있는데 어떤 특성을 만족하는 객체들의 계수를 자동으로 분류시키는 생물학분야, 편지봉투나 일반양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동으로 검출하고 인식하며 초음파검사 혹은 X-Ray 촬영에서 이미지를 획득하여 향상시키는 의료분야, 지문 및 얼굴인식 등에 이용되고 있다. 최근 몇 년 동안 이미지인식, 형태론, 이미지데이터 압축에 관한 연구가 진전되면서 본 연구에서 형태론적인 기법을 사용하여 문자인식을 위한 전처리 혹은 후처리 단계에서 사용되는 이미지향상을 위해서 팽창, 침식, 골격화의 3단계를 적용하고 기존의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켰다.

본 논문에서는 한꺼번에 처리하기 힘든 대용량의 데이터 파일을 전처리 과정을 통해 처리시간을 단축시켜 레이다 영상으로 나타내고 그 안에서 움직이는 물체, 즉 배의 움직임을 추출하고자 한다. 레이더 영상은 일반 직교 좌표계가 아닌 평면상에서의 극좌표계를 사용하기 때문에 좌표계 변환시 생기는 레이다 영상에서의 잡영을 모폴로지 기법과 labeling을 이용하여 제거했다. 레이더 영상은 레이더 자체의 특성으로 인해 잡영이 다수 존재하고 데이터 변화로 인해 영상 전체가 약간의 흔들림이 있기 때문에 물체 추적에 널리 사용되는 차영상 기법을 레이다 영상에 적응시켰을 경우 원하는 물체를 효율적으로 추출해 내기가 어렵다. 따라서 기존의 차영상 추출 알고리즘을 보완하여 이미지 픽셀차가 적정수준 보다 큰 경우만을 선택하여 움직이는 배를 추출하고자 한다.

의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며 의료 영상 시스템과 같은 활용 분야에서는 질병이 있는 환자의 자동 진단을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 여기서는 뇌 MR영상에서의 질병을 자동 진단할 수 있는 방법에 관한 연구를 한다. 뇌 MR영상에서의 질병 진단을 위한 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 비정상 영역의 추출 단계이다. 이 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 전처리 단계로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역 추출 방법을 제안한다. 일반적으로 비정상적인 영역의 명암간 분포는 회백질 영역의 분포와 유사하나 두께 차이로서 구분이 가능하다. 여기서는 이 정보를 활용하여 정상인의 뇌영상에 대해서 회백질의 평균 두께 분포를 구하여 테스트로 입력되어지는 영상에서 회백질의 평균 두께 이상의 영역만을 남김으로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역을 추출할 수 있음을 보인다. 또한 추출되어진 비정상 영역에 대해서 진단에 필요한 인자를 자동으로 측정하였고 뇌경색, 뇌종양 환자를 포함한 63명의 뇌 MR 영상 시리즈에 대해서 실험하여 비교적 정확한 추출결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

뇌 MR 영상의 분석을 통해 질환을 자동적으로 진단하고 판별을 하기 위한 전처리 단계에서 정상인의 MR 영상 모델과 현재 고려되어지는 대상 영상과의 비교 작업이 요구된다. 이를 통해 보다 정확한 질병에 대한 근거를 제시함으로서 진단이 가능하게 된다. 이러한 비교 작업을 위해 우선적으로 해결해야 하는 것이 현재 대상 영상이 정상인의 MR 영상 시리즈 중 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별해야 한다. 실질적으로 뇌 MR 시리즈는 영상의 특징에 따라 크게 몇 개의 그룹으로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 매핑을 위한 각 구성 요소의 특징을 추출해 자동으로 뇌 영상의 그룹핑을 함으로써 매핑시 고려되어지는 슬라이드의 범위를 좁혀줄 뿐만 아니라 영상의 질에 따라 부분적인 손실이 있다 하더라도 전후 관계 정보를 이용하여 유추가 가능한 방법을 제시한다. 800여개의 T2 MR 강조 영상에 대해서 실험을 행하여 비교적 정확한 그룹핑 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

본 논문은 wavelet 기반의 watershed를 이용한 효율적인 영상 분할을 기법을 제안한다. 영상 분할을 위해 입력 영상을 wavelet transform을 사용하여 low-resolution 영상을 생성한 후 watershed 알고리즘을 이용해 분할하고, 이를 Inverse wavelet transform함으로써 원 영상으로 복원한다. 복원된 영상을 의미 있는 영역들로 분할하기 위해 wavelet 특징값의 유사성을 두 인접한 영역에 비교하여 병합한다. 실험 결과 제안한 방법은 영상의 잡음에 대한 강인함과 영상의 과분할 문제를 해결할 수 있다.

본 논문에서는 버스에 설치되어 있는 비디오 카메라의 연속된 승차 영상과 추출해둔 배경 영상간의 영상차 분석을 통해 승객이 특정 구역을 통과하는 것을 감지하여 계수하는 방법을 연구하였다. 배경 영상은 운행 시와 같이 배경이 급변할 때는 연속된 두 프레임의 영상차를 이용하여 동적으로 배경 영상을 얻고 정차 시에는 배경 영상을 승차 영상과 비교하여 보정하여 주는 방법으로 최적화된 배경 영상을 얻어내었다. 본 시스템은 실제 상황에서 얻어진 비디오 영상에 적용하여 93.6%의 계수 성공률을 얻어내었다.

본 논문에서는 실제 도로 영상에서 움직이는 물체를 검출하고 판별하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속된 영상의 차영상에 적응적 임계간을 적용하여 움직임이 있는 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역에 관심의 대상이 되는 물체의 포함 여부를 판별하기 위해 신경망을 사용한다. 신경망의 입력으로 사용되는 특징 벡터들의 차원을 줄이기 위해, 후보 영역의 스케일 공간 웨이블릿 특징 벡터 (scale-space wavelet feature vector)들을 사용한다. 제안된 방법은 비디오 기반의 응용 프로그램에 유용하게 이용될 수 있으며 특히, 시간에 따라 조명이 변하거나 잡음이 포함된 비디오 영상에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있다.

최근 전자제품의 초소형화에 따라, PCB 기판위의 부품의 집적도를 높이기 위해, 기존의 리드대신 부품 밑면에 볼(ball)이 격자형태로 배열되어 있는 BGA(Ball Grid Array) 형태의 팩키지가 많이 사용되고 있다. 하지만, BGA의 구조상 한번 장착되면 외관검사가 불가능하므로, 장착전 BGA의 검사가 필수적이다. BGA의 검사항목중 가장 중요한 항목인 볼 높이검사를 실시간으로 하기 위해서는 고속 비접촉 3차원 측정기술이 요구된다. 본 논문에서는 일반카메라보다 100배이상 높이 프로파일 취득속도가 빠른 3D smart camera와 레이저 슬릿광(slit ray)을 이용하여 고속으로 BGA 볼의 3D 프로파일을 얻은 후, clipping과 morphological filter를 사용하여 인접한 볼표면에서의 난반사로 인한 에러 데이터를 보정하여 정확한 3D 영상을 취득할 수 있는 시스템을 소개한다.

본 논문은 움직이는 거울을 사용하여 얻은 물체의 영상에서 물체의 3차원을 실시간에 복원하는 능동적 비전(active vision) 시스템을 제안한다. 거울을 사용한 기존의 스테레오 시스템에서는 거울들과 카메라가 고정되어 있어 물체의 부분적인 3차원 복원만이 가능한 반면, 제안하는 시스템은 거울에 의해 생성되는 두 개의 소실점을 이용함으로써 항상 실시간 카메라 보정이 가능하며, 간단하게 거울에 맺힌 영상들간의 대응점을 찾음으로써 물체의 3차원 복원이 가능하다.

본 논문은 구형 영상기반 가상환경에서 하나의 시점 영상 내에 포함되어 있는 임의의 물체를 모델링하여 3차원 운동이 가능한 시스템을 소개한다. 본 논문에서는 카메라 보정을 하지 않고, 물체에 대한 최소한의 기하학적 정보만을 이용하여 물체를 모델링하고, 모델링된 물체의 영상 기반 운동(image-based motion)의 가능성을 제시한다. 구현된 시스템은 구 환경에서의 하나의 시점 영상을 사영평면으로 간주하고 사용자에 의해 입력된 선과 점으로 투영된 3차원 물체의 2차원 모양을 모델링한다. 그리고 소실점을 이용해서 모델링된 입방체의 3차원 운동을 다룬다.

3차원 정보를 바탕으로 실제 세계의 장면이나 물체를 비사실적으로 표현하기 위한 방법으로 비사실적 이미지 렌더링(Non-Photorealistic: NPR)기법을 사용하고 있다. 현재 기존의 2차원에서의 NPR기법을 기반으로 3차원에 확장된 방법까지 다양한 표현방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 3차원의 물체를 사람이 직접 그린 듯한 표현에 중점을 둔 3차원 카툰렌더링 효과를 나타내기 위한 효과적인 기법을 제안한다. 이러한 카툰렌더링 표현은 현실세계의 3차원 정보를 인간에게 보다 감각적이고 효과적으로 전달 할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 비사실적 이미지 표현에서 가장 기본이 되는 실루엣 에지를 추출하고, 추출한 실루엣 에지를 표현하기 위한 효과적인 방법을 제시하여 보다 핸드 드로잉(hand drawing)에 가까운 카툰 렌더링(Cartoon Rendering)을 실시간으로 나타내는데 중점을 두고 있다.

증강현실은 사용자가 보고 있는 실세계의 영상과 컴퓨터가 생성한 가상의 영상이 실시간으로 합성된 영상을 제공하여 사용자에게 실세계에 대한 이해 및 현실감을 높여 줄 수 있는 기술이다. 증강현실에서 실세계의 대상 물체들과 관련된 부과 정보의 실시간 정합 기술은 매우 중요하다. 따라서 정확한 정합을 위해서 실세계 영상과 부과정보영상의 시절을 실시간으로 측위 하여야 한다. 본 논문은 옥외 실험 환경에서 실시간 정합을 위해 지역 및 전역 트래커의 오차에 대한 보정방법과 지역 및 전역 트래커의 데이터를 이용한 실세계 영상 및 부과 정보 영상의 시점 계산방법을 소개한다.

GIS를 이용한 원격 탐사 방법으로, 기존의 항공촬영을 위한 전용 항공기와 전용 촬영 장비를 사용하는 대신 경비행기와 소형 video-camera를 이용하여 비교적 저렴한 비용으로 자료 획득이 가능하다. 그러나 기존의 황공촬영 방식과 달리, 이 Video-GIS 방식은 좁은 시야각과 촬영 자세가 쉽게 변하는 문제점을 가지고 있으며, 동영상에서 각 영상 frame을 일일이 추출하여 수작업으로 mosaic하여 하나의 큰 영상을 만들어야 하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 이러만 수동작업 영상 mosaic를 자동화하는 새로운 방법을 제시 하고자 한다.

본 논문에서는 각 광원의 위치에 대해 미리 구한 라디안스 맵에 시간-색 공간에서의 반사요소 분리방법을 적용하여 난반사 라디안스 맵과 거울반사 라디안스 맵을 구한다. 필셀 BRDF를 얻기 위한 입력으로 반사요소가 분리된 라디안스 맵을 사용하였다. 따라서, 광원의 조작에 대해 난반사와 거울반사 이미지를 각각 제어할 수 있다. 시간-색 공간에서의 반사요소 분리방법을 사용함으로써, 이미지의 전역 정보가 아니라 지역 정보만을 이용한 반사요소 분리가 가능하다.

본 논문에서는 영상기반 모델링에서 3차원의 기하학적 제약을 이용한 모델링을 다루고 있다. 기존에 이러한 연구가 많이 진행되어져 왔으나, 여기에서는 새로운 방법에 의한 모델링을 시도하였다. 이러한 접근방법은 이해하기가 쉽고, 편리하며, 간단한 모델링에 적용이 용이하다. 또한, 영상평면 정보와 3차원의 정보를 가지고 있기 때문에 기존의 3차원 복원 이론과 혼합하여 적용할 수 있다. 영상기반 모델링(IBM, Image Based Modeling)의 핵심은 2차원 영상에서 사라진 깊이 정보를 어떻게 찾는가에 있다. 기존에는 3차원 복원을 위하여 투영된 영상평면의 점을 이용하거나, 이미지 상에서의 소실점을 찾거나, 2차원의 벡터와 3차원의 공간 좌표의 특정한 평면에 놓여있는 벡터와의 관계를 이용하여 깊이 정보를 복원하였다. 이러한 접근 방법은 사용자가 선택한 2차원 좌표로부터 3차원 좌표를 구하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 방법과 다르게 3차원 원시 기하모델의 제약을 이용하여 사용자가 3차원 원시 기하모델을 2차원 영상에 투영하고, 그 정보를 이용하여 영상의 3차원 정보를 찾아 나가는 방법을 소개한다. 또한, 선형적인 최적화 기능을 넣어 관사 모델을 구하였다.

실루엣 에지를 찾거나 디스플레이하는 것은 컴퓨터 비전에서부터 비사실적인 렌더링(nonphotorealistic rendering)에 이르기까지 여러 응용분야에서 중요한 의미를 가진다. NPR(nonphotorealistic rendering)에서 가장 초점을 두는 것은 컴퓨터로 렌더링된 결과가 사람이 그린듯한 효과를 줄 수 있느냐에 있다. 본 논문에서는 점진적 메쉬와 실루엣 에지 렌더링을 통해 사람이 임의의 객체를 점진적으로 스케치하는 효과를 보여 줄 수 있는 방법을 제시한다. 다단계 메쉬 생성은 대용량의 메쉬를 효율적으로 다루기 위한 것으로 점진적인 렌더링이나 전송, 상세도, 제어 등에 이용되는 기술이다. 메쉬 간략화에서는 볼륨과 정계를 보존 할 수 있는 간략화 기법을 이용하였다. 간략화 수행시 원본 메쉬에 대한 히스토리를 저장할 수 있는 점진적 메쉬(Progressive Mesh)구조를 구성한 뒤 기본메쉬를 점진적으로 상세하게 해 나감으로써 실루엣 렌더링을 수행하게 된다. 실루엣 에지에 대해 파라미터화된 브러쉬 함수(Parameterized Brush Functions)를 적용하여 다양한 스타일로 점진적인 스케칭 효과를 낼 수 있는 기법을 제시한다.

건강과 장수에 관심이 많은 현대인에게 심장 질환은 꾸준히 증가하고 있다. 심장 질환을 측정하기 위하여 정확한 진단은 꼭 필요한 부분인데, 정확한 측정을 위해서 원하는 부분의 정확한 이미지 획득은 중요한 부분이다. 기존의 M-mode 이미지와 2자원 이미지는 각자의 장점과 단점을 가지고 있는데, 이 이미지들을 이용하여 정확한 결과를 얻기는 어려운 일이다. 본 논문에서는 기존의 두 이미지의 장점을 혼합하여 새로운 이미지를 생성하였다. 즉, Synthetic M-mode 이미지라고 불리는 새로운 좌심실 이미지는 사용자가 측정하고 싶은 부분의 이미지를 정확히 재 생성하여 보다 좋은 결과를 얻게 하고 있다.

본 연구에서는 VRML 저작 툴을 이용한 3차원 가상 전시공간을 구성하여 보다 현실감 있고 상호작용적인 학습공간을 제공하고 학습동기를 유발하는 체험학습 공간을 설계하고 구현하는데 초점을 맞췄다. 본 연구에서는 Photo Vista, Object Modeler, Reality Studio 등을 가지고 Panorama Image와 3D Object 등을 구현하는 방법을 이용하였다. 우리는 이 가상 전시공간이 학생들의 미술교육에서 현실감 있는 작품감상으로 학생들의 심미적인 면에 얼마나 많은 영향을 미치는지를 연구하고자 한다.

본 논문에서는 Pocket PC 기반의 무선 게임 엔진과 무선 게임 엔진을 지원하는 간단한 개발도구에 대한 설계를 하였다. 게임을 개발할 때마다 엔진을 개발하는 게임에 종속적인 기존의 무선 게임 엔진의 방식에서 벗어나 다양한 PDA 플랫폼을 지원하며 엔진을 응용할 수 있도록 개발도구를 라이브러리로 재공함으로써 사용자 혹은 개발자가 게임을 개발함에 있어 편의를 제공하도록 하며, 모듈 단위로의 설계를 통해 각각의 모듈이 독립적인 역할을 수행하여 약간의 조정만으로도 다른 시스템에서 이용이 가능토록 설계하였다. 또한 무선 게임엔진으로서의 기능뿐만 아니라 멀티미디어 컨텐츠를 처리하는 응용 어플리케이션의 제작이 가능하도록 하였다.

본 논문에서는 최근접점 탐색 알고리즘(Nearest Neighbor Searching)을 사용하여 고차원에서 질의점을 효과적으로 찾기 위한 방안을 제안한다. 최근접점 탐색에서 정확도와 실행속도는 반비례 관계를 가지며 기존에 제안된 최근접점 탐색 알고리즘의 경우, 차원이 증가할수록 탐색 시간이 기하급수적으로 증가하게 되어 고차원에서 질의점을 탐색할 경우 실행시간이 현저하게 길어진다. 최근접점 탐색을 실세계에서 적용할 경우 정확도도 중요하지만 실행 속도 또한 중요하다. 이 점을 감안하여 본 논문에서는 고차원 데이터를 저차원으로 압축하여 질의점을 탐색하고 압축 이전과 이후의 결과를 비교한 후, 이를 통해 정확성과 실행속도의 관계를 분석한다. 본 논문에서는 제안한 차원 압축을 이용할 경우 정확성이 중요한 요소가 아닌 탐색에서 상당한 실행속도가 개선될 것으로 기대된다.

본 논문에서는 동작 표본을 이용하여 내재하는 동작 특성을 추정하고, 이를 동작 변환에 적용하는 새로운 동작 변환 알고리즘을 제안한다. 기존의 역 운동학에 기반한 동작 변환 알고리즘은 우선 앤드 이펙터 (end effector)의 궤적 차이를 줄이도록 한 후, 자세 공간에서 동작간의 거리를 최소화하는 방향으로 자세를 변환시켰다. 그러나 동작간의 거리에 대한 정의가 명확하지 않고, 이렇게 생성된 동작이 동작 주체가 취할 수 있는 자세라는 보장이 없기 때문에 실존 가능성이 낮은 부자연스러운 동작이 생성될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 역 운동학 기반의 실존 가능성이 높은 자연스러운 동작 생성을 위해 동작 주체의 동작 표본을 고려한 확률분포를 이용한다. 제시된 알고리즘을 통한 동작 변환은 실존 가능성이 높은 자연스러운 동작을 생성할 수 있다.

본 논문은 많은 수의 rigid body 물체들을 물리학에 기반하여 실시간으로 애니메이션하는 방법을 제안한다 rigid body 물체들의 움직임을 생성해내는 과정은 상당한 시간이 소요되며 또한 물체의 수가 증가함에 따라 계산시간이 급증한다. 본 논문에서는 Timewarp rigid body 시뮬레이션 알고리즘을 실시간 애니메이션에 적용하기 위해 시간당 생성되는 프레임 수에 따른 다단계 롤백 범위 적용을 하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 시뮬레이tus 시스템의 효율성을 보인다.

본 논문에서는 모션 캡쳐 데이터를 변위(displacement)로 해석하여, 원 모션(original motion)과 유사한 움직임들로 변형하거나 상이한 모션들을 통합하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 모션 캡쳐 데이터가 동작의 세부 특성을 잘 표현할 수 있다는 점을 이용하여, 사실성을 유지하면서도 쉽고 빠르게 모션 데이터를 편집하고자 한다. 본 논문이 제안하는 방법은 시간과 위치를 순차적으로 변형하여 새로운 모션을 표현한다. 우선, 시간 변형 과정에서는 특정 모션에서의 시간 변화를 사용자의 강조 정도에 따라 변형함으로써 모션의 리듬을 변형시킨다. 다음 단계인 위치 보정 과정에서는 원 모션을 변위로 사용하는 모션 치환 맵(motion displacement map) 기법을 이용하여 모션의 데이터 곡선들을 변형 또는 합성한다. 이 방법에서는 원 모션을 움직임에 대한 변위로 해석하여, 원 모션이 가지는 자연스러움을 유지할 수 있을 것으로 기대한다. 모션 편집을 위한 시스템이 구현되었고, 실험을 통하여 이 방법들이 사용될 수 있음을 보였다.

물리기반 모델링(physically based modeling)기법은 현실 세계에서 볼 수 있는 물체의 다양한 움직임을 물리 수식을 통해 사실적으로 표현 할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 이 기법을 적용하기 위해서는 많은 계산량을 필요로 하기 때문에 사용하는 시스템의 성능에 의존적이다. 예를 들어, 동일한 천 동작 알고리즘과 메쉬 크기를 가진 시스템을 서로 다른 성능을 가진 시스템에서 작동할 경우, 시스템의 성능에 따라 서로 다른 프레임 수를 나타낸다. 즉, 성능이 낮은 시스템에서는 계산 시간이 많아지기 때문에 느린 결과를 생성하게 된다. 반면에 성능이 높은 시스템에서는 상대적으로 계산 시간이 적기 때문에 보다 빠른 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자의 요구에 맞는 프레임 속도를 보장할 수 있는 적합한 메쉬 크기로 구성하여 동작하도록 하는 시스템을 제안한다.

Code and object reuse is big concern for fast and efficient Virtual Reality (VR) system development. Many VR packages offer reasonably nice abstractions for various functionalities. That is, software reuse at the functional level is well practiced. Many geometry models are rarely used for main \"characters\" but mostly for incidental and decorative objects. This is because the main \"character\" objects usually exhibit certain behavior incompatible with the way the geometric model is organized. Kim has made a clear distinction between form, function and behavior[1]. This naturally lends to a reuse method at the level form, function and behavior.nction and behavior.

3D MMORPG(Massive Multi-play Outline Role Playing Game) 게임은 넓은 3차원원지형을 실시간으로 표현되어야 하며, 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 지형 처리를 위하여 메쉬나 버텍스, 혹은 폴리곤으로 사실적인 지형처리와 렌드링 속도 향상을 위하여 3차원 폴리곤을 동적으로 생성시키는 방법을 이용하려고 한다. 넓은 지형을 처리하기 위해서는 전체를 한번에 표현하기보다는 페이지 단위로 처리하기 위하여 격자화된 타일로 이루어진 맵으로 처리할 수 있다. Height field 처리 기법은 일정한 영역을 페이지 단위로 구분하고 처리할 수 있다. 옥트리를 이용하여 공간을 입체적인 컬링 방법으로 분할하고, 이를 세부 수준으로 나누어 처리하기 위해 CLOD(Continuous Level of Detail) 개념을 적용할 수 있다. 거리의 변화에 따라 지명을 표현하는 vertex들을 병합 또는 삭제함으로써 그 표현의 정도를 동적으로 달리 할 수 있는 CLOD를 이용하여 카메라의 위치와 방향에 따라 적절한 폴리곤을 생성해 낼 수 있다. 본 논문은 3 차원의 넓은 외부 지형을 실시간으로 처리할 경우 발생되는 그래픽 문제를 해결하기 위해 사용되는 방법 중에서 대표적인 방법을 통하여 효율적인 처리 기법을 제시하려 한다.

현재 사용하는 LCD(Liquid Crystal Display) 장치는 비발광형 LCD장치를 사용하므로 외부광원이 필요하다. 투과형 LCD의 경우는 Panel의 뒷면이나 측면에 전용광원(Backlight unit)을 사용하여 빛을 투과시킴으로서 발광할 수 있도록 하는 방법을 사용한다. 현재는 이러한 투과명을 사용하는 것이 일반화되는 추세로 광원을 LCD전면으로 효율적으로 반사하는 Panel의 뒷면을 설계하는 다양한 방법이 개발되고 있다. 본 논문에서는 최적화된 설계를 위한 모델링 도구(Modeling Tool)와 주어진 광원으로부터 LCD 전면으로 출력되는 광량의 분포를 예측하는 시뮬레이터(Simulator)를 제안한다.

본 논문에서는 실세계에서의 사용자 동작을 가상 광간의 캐릭터를 통해 나타낼 수 있는 제어방법에 대해 논한다. 사용자의 캐릭터는 스테레오 카메라 영상으로부터 얻어지는 3차원 좌표값 5개를 이용하여 표현된다. 영상에서 구하는 3차원 좌표값은 노이즈가 들어있고 불안정하므로 자연스럽고 부드럽게 변형할 수 있도록 프레임 내에서 보간 작업이 필요하다. 안정된 데이터는 신체 제약조건을 만족하는 범위에서 inverse kinematic을 이용하여 joint angle을 계산한다. 하지만 이 방법은 수학적인 계산을 통해 나온 결과이기 때문에 가끔 사용자가 원하지 않는 동작을 만들어 내는 단점을 극복해야 한다.

움직임에 따른 변형을 실시간으로 처리하는 것은 가상 현실이나 게임 제작 분야에서 절실히 요구되고 있다. 반면에 캐릭터 등이 착용한 스커트나 바지 등과 같이, 복잡한 변형 특성을 가지는 옷감의 변혁은 캐릭터의 움직임에 따른 변형을 원하는 시간 내에 자연스럽게 생성하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 많은 수의 이산점을 필요로 하는 복잡한 변형을, 실시간적 처리를 고려하여 다단계로 시뮬레이션하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 방향을 가진 표면 요소로 기본 frame을 구성하여 이들의 시뮬레이션 결과로 비교적 사실적인 표면 전체의 실루엣을 얻고, 이를 세분화시킴으로써 움직임에 따른 세부적인 변형을 생성한다. 기존의 시뮬레이션 중심의 계층적 방법과는 달리, 변형된 기본 프레임의 유한 요소간에 작용하는 움직임과 위상 관계를 기하학적으로 해석함으로써, 움직임에 따른 표면의 세부적인 모양을 얻어 낼 수 있다. 본 논문의 결과로 캐릭터의 돌발적인 움직임에도 안정적이면서 그럴 듯한 움직임을 생성하며, 움직임에 따른 자연스러운 모양을 실시간에 생성할 수 있다.

본 논문에서는 MC의 알고리즘을 이용하여 등가면 추출시간을 단축할 수 있는 방법을 제안한다. 각 복셀 꼭지점의 밀도값을 비교하여 등가면이 형성될 수 있는 셀을 선택한다. 등가면이 형성되지 않는 빈 셀은 알고리즘을 진행하지 않고, 선택된 셀에 대해서만 등가면을 형성하기 위한 연산을 수행한다. 이때, 등가면 형성을 위한 꼭지점은 해당 모서리상에서 중앙점 보간으로 찾는다. 이러한 방법으로 형성된 등가면의 정보를 저장하는 객인 테이블을 효과적인 탐색이 가능하도록 개선함으로써 기존의 연구되다 빠르게 등가면을 추출하고 형성할 수 있다.

본 논문은 3차원 그래픽스 시스템이 기본적으로 제공하는 프리미티브인 면(surface), 솔리드(solid)의 복셀화 및 이들을 결합한 CSG 표현의 복셀화에 대하여 고찰한다. 복셀화는 서피스로 표현된 물체의 빈 내부를 복셀로 표현하여 내부를 태우는 과정이다. 본 방법의 특징은 PC 플랫폼이 제공하는 그래픽스 API인 OpenGL을 이용하여 면, 솔리드 등을 고속으로 복셀화하여 이들을 기본 물체로 하여 불리언연산에 의해서 간단히 새로운 물체를 만들고 볼륨 환경에서 이들을 단일화된 방법으로 렌더링할 수 있는 것이다.

본 논문에서는 분산 가상 환경을 기반으로 한 원격교육시스템을 제안한다. 기존에 제안되었던 대부분의 원격교육시스템 들은 클라이언트/서버 구조를 택함으로써 시스템의 확장성과 속도에 많은 단점을 가지고 있었다. 이러한 단점을 보완하고자 본 논문에서는 분산 객체 모델을 기반으로 peer-to-peer 구조를 가지는 새로운 원격교육시스템을 소개한다. DOVE(Distributed Object-oriented virtual computing environment)라는 분산 가상 환경 상에서 설계된 본 시스템은 peer-to-peer 구조를 가짐으로써 기존 시스템들의 확장성 문제를 해결했을 뿐만 아니라 DOVE의 가장 큰 장점 중에 하나인 객체 그룹(Object Group)의 개념을 도입하여 객체간에 멀티캐스트를 기반으로 한 상호작용을 가능케 함으로써 속도와 부하 문제도 해결하였다.

본 논문에서는 XML을 이용하여 문제은행 시스템(Item pool System)을 설계하였다. XML은 단순하면서도 구조적인 내용을 표현하는데 용이하며, 확장성이 뛰어난 마크업 언어이다. 문제 은행은 문항의 형태, 내용, 난이도, 등을 포함한 군항의 특성과 관련된 정보들을 체계적으로 제시해야하므로 데이터베이스에 저장된 내용들을 체계적으로 표현할 수 있어야한다. 따라서, 본 논문은 내용과 관련된 태그를 직접 만들 수 있고, 여러 개의 XML 문서들을 하나의 큰 문서로 병합할 수 있으며, 어떠한 종류의 응용프로그램과도 통합할 수 있는 범용적 데이터베이스라고도 할 수 있는 XML의 특성을 이용하여 좀더 확장성이 좋아지게 하였다.

현재 웹 기반 교육시스템 (Web-based Educational System WES)은 웹이 플랫폼 독립적이라는 점과 장소와 시간에 대해 자유롭다는 점을 가지고 급성장하고 있으며, 활발히 연구되고 있는 분야이다. 초기의 WES 시스템들은 코스웨어의 정적인 구성과 상호작용성의 부족 등의 문제점들이 있었으나 최근에는 학습자 개개인의 능력에 따라 적응력 있는 학습을 제시하는 연구 방향과 기존 단독형 ITS에서 연구된 결과를 웹 기반으로 적용하려는 두 가지 연구방향으로 접근하고 있다. 본 논문에서는 기존 ITS의 연구결과를 웹 기반 시스템에 적용하여 보다 지능적이며, 적응력 있는 웹 기반 교육시스템을 목표로 이를 설계 및 구현하였다. 특히 시스템의 여러 모듈 중, 교수 계획기의 설계 및 구현을 설명한다. 또한, 교수 계획기는 학습의 효과를 상승시키기 위한 방안으로, 학습자가 학습상황을 시각적으로 선택 및 이해할 수 있게 도와줄 수 있는 curriculum map 개념으로 설계되었다.

본 논문에서는 초.중등하교 종합정보관리시스템을 국가인적자원관리시스템으로 활용할 수 있다고 보고 전 국민의 건강정보관리에 이용할 방안을 모색하였다. 이를 위해 종합정보관리시스템의 학생건강기록부와 의사가 기록하는 전자의무기록부의 통합DB화를 강구하였다. 그 결과, 학교와 병원에서 공통으로 관리해야 할 건강정보들을 파악하였고, 수요자에게는 어떤 정보를 제공하여야 하는지가 밝혀졌다.

웹의 등장으로 인터넷이 보편화됨에 따라 웹을 기반으로 하는 가상 강의실이 많이 구축되고 시다. 웹을 기반으로 하는 가상 강의실은 학습자에게 많고 다양한 정보를 제공하는 장점이 있다. 하지만, 기존 가상 강의실 시스템에서 제공하는 학습내용이 대부분 교수의 임의의 한 수준으로 제공되고 있어 학습자 개개인의 학습수준이나 목적에 맞는 학습내용을 제공하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수준별 학습내용을 제공할 수 있도록 학습 평가 에이전트를 갖는 웹 기반 가상 강의실을 제안하고 구현한다. 본 가상 강의실의 학습 평가 에이전트는 학습자에게 학습 방향과 목표에 따라 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위하여 학습 전에 학습자의 학습수준을 테스트한다. 이러한 테스트를 위하여 학습 평가 에이전트는 테스트 항목들에 대하여 문항반응이론을 적용한다. 문항반응이론은 문항특성의 불변성, 능력추정의 정확성, 능력추정의 불변성을 가지고 있어 학습자의 단순한 평가가 아니라 학습자의 지식수준이나 이해정도를 구체적으로 평가할 수 있는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 이러한 가상 강의실의 구축에 필요한 데이타베이스 설계와 시스템 환경에 대한 내용을 포함한다.

현재 다양한 패러다임의 수많은 프로그래밍 언어가 존재하고 있으며, 각각의 프로그래밍 언어를 실습하려면 해석기(interpreter)나 컴파일러(compiler) 같은 언어처리기를 갖추는 것이 필요하다. 언어처리기를 개별적으로 갖추는 것은 설치에 대한 시간적 부담, 시스템 자원 낭비 업그레이드의 필요성 등으로 인해서 언어 학습과 직접적인 관련이 없는 부분에 대한 부담이 커진다. 본 논문에서는 WWW 환경에서 프로그래밍 언어를 실습할 수 있는 시스템을 구축하였다. 실습하는 프로그래밍 언어는 특정 서버에 제한적이지 않고, 네트워크를 통한 분산환경에서 확장이 용이하다. 또한 실습환경을 설정하는 구성 파일은 구조화된 문서의 작성을 지원하는 XML을 이용하여 관리자가 쉽게 구성파일을 작성할 수 있도록 했고, 자바의 정책(policy)파일을 이용해 시스템 자원 사용 허가를 투명하게 했다.

인터넷의 보급과 다양한 멀티미디어 컨텐츠로 인해서 기존의 특정 지역에서만 사용할 수 있는 교육 시스템은 인터넷 환경으로 변환되고 있고 다양한 멀티미디어 컨텐츠를 지원해야 한다. 인터넷 환경의 특성상 멀티 그룹과 멀티 세션(Session)을 지원해야 하고, 더불어 새롭게 생겨날 멀티미디어 컨텐츠를 지원하는 컴포넌트(Component)를 추가할 수 있도록 해야 한다. 이에 본 논문에서는 멀티 그룹과 멀티 세션의 효과적인 관리 방법과 이에 따른 독립적으로 구현되고 작동하여 시스템의 변경 없이 향후 확장이 가능한 컴포넌트로 구성된 서버/클라이언트 원격교육 시스템을 설계 및 구현하였다.

인터넷의 발달과 함께 많은 부분에서 이를 응용하려는 노력이 지속되고 있다. 이에 학사행정업무에서도 이를 응용하여, 원거리의 학생에 관한 학교업무에 편리성과 효율성을 주고 있다. 본 논문에서는 전체 학사행정업무 중에서 성적조회와 수강신청 및 변경에 관한 업무를 온라인 상에서 할 수 있도록 하는 학사지원시스템을 설계 및 구현하였다. 이는, 크게 학생모드와 관리자 모드로 나누었으며, 학생모드에서는 성적조회와 수강신청을 하도록 하고 관리자모드에서는 수강기간을 입력 및 변경할 수 있도록 하였다. 이를 위하여, 본 시스템분석에서는 UML을 이용하였고, 시스템 개발에서는 ASP를 이용하였으며 데이터베이스는 MS-ACCESS를 이용하였다. 또한, 웹 문서의 효율적인 활용을 위하여 Java Script 언어를 사용하였다.

인터넷이 발전함에 따라 교육의 형태가 오프라인 서비스에서 온라인 학습 서비스로 확장되어 있는 추세이다. 따라서 인터넷에서의 교육이 하나의 교육의 형태로 자리 잡게 되었다. 사이버 학습을 통한 교육은 방대한 학습 자료를 학습자의 학습정도나 일정에 맞는 맞춤형태의 서비스가 중요하다. 이러한 학습 컨텐츠 기반의 인터넷 사이버 학습은 기존치 오프라인에서 사용한 컨텐츠를 유기적으로 통합하여 온라인에서 제공하는 것이 큰 관건이 되어지고 있다. 이를 위해 본 논문은 XML을 이용하여 기존의 인터넷 가상학습을 XML을 기반으로 하여 오프라인에서의 컨텐츠를 온라인에 적용하여 학습자에 학습 환경을 보다 폭 널게 제공하였다. 또한 학습자의 학습 정도를 유지하고 파악할 수 있게 학습자의 학습 현황정보를 유지하여 맞춤형 사이버학습을 구현하였다.

웹 기반의 사이버 실험이 탐구적 실험이 되기 위해서는 실제 실험에서 나타나는 상호작용을 반영할 수 있어야 한다. 그 결과 사이버 실험은 탐구적 실험이 될 수 있다. 기존 대부분의 사이버 실험들은 완성되어 있는 실험 장치를 제공하고, 버튼의 클릭으로 실험 진행과 실험 결과를 보여주는 단순한 애니메이션 유형으로, 실제 실험에서 나타나는 실험자와 실험 환경간의 상호작용을 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 웹 기반 사이버 실험에서 실험 기구의 설치에서부터 실험 과정 및 실험 종료에 이르기까지 학습자와 실험 환경간에 상호작용이 이루어질 수 있는 사이버 실험을 설계 및 구현한다. 또한 구현한 사이버 실험을 교육 현장에 적용하여 학습 효과에 미치는 영향을 평가한다.

최근 들어 인터넷의 발달로 웹기반 교육시스템을 이용한 온라인 강좌는 컴퓨터 교육 시스템 분야의 이슈로 부각되고 있으며 이러한 웹기반 교육시스템의 보급과 더불어 사용자의 다양한 교육 서비스에 대한 욕구 증대에 따른 교육서비스를 응용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 학습자와 교사간의 상호작용을 위한 도구들이 다양하게 지원되고 있지만, 교과과정을 개설하고 이를 운영하는 교사의 입장에서 볼 때 등록한 모든 학생들이 대면하게 되는 상황을 모두 접수하고, 그들의 학습 상태를 분석하여 학습자에게 가장 적합한 코스 구성 및 스케줄을 제공한다는 것은 어려운 일이다. 따라서, 이러한 웹기반 교육 시스템에서의 학습자에게 효과적인 학습 방법과 코스 구성, 그리고 코스 스케줄 등의 피드백을 제공할 수 있는 에이전트가 필요하게 되었다. 또한, 최근에 학습자의 요구에 맞는 코스웨어 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템의 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 본 논문에서는 학습자의 학습 모니터링과 지속적인 학습 평가에 의하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하여 학습자에게 적합한 코스 스케줄을 제공해 주는 코스 스케줄링 멀티 에이전트를 제안하고자 한다.

인터넷상의 웹사이트들은 성교육 정보를 얻을 수 있는 탁월한 정보의 제공원이다. 웹 상에서 제공하는 성교육정보의 잠재적인 효용가치는 매우 크지만, 또한 공공의 사용자들에 대한 부정적인 효과도 야기할 수 있다. 웹 상에서 제공하는 성교육정보들은 그 질적인 수준이 같지 않으며 그 질을 평가하기가 쉽지 않다. 미국을 비롯한 정보선진국에서는 성교육 정보를 제공하는 웹사이트들에 대한 다양한 평가 기준이 제시되었으나, 한국의 성교육정보관련 웹사이트들에 대한 명확한 평가기준은 마련되어 있지 않다. 본 연구에서는 웹에서 제공하는 성교육정보의 질을 평가하기 위하여 15개의 평가 항목을 점검하였으며, 가장 중요한 15개의 항목을 신뢰도(3항목), 내용(6항목), 목적(2항목), 디자인 및 기술(4항목)로 구별하여, 한국의 성교육정보관련 웹사이트들을 평가할 수 있는 수단으로 사용하도록 하였으며, 이 기준을 이용하여 국내의 성교육 사이트들을 평가하였다.

본 논문에서는 근거리통신, 인터넷 등의 통신을 이용하여 해당 출제자의 분야별로 출제한 주관식문제를 모든 응시자가 주관식문제의 답을 보내고, 해당 답들을 문제별로 답을 분류한 답, 빈도수, 문제, 해설 등의 채점 정보를 출제자에게 알려주면 출제자는 응시자가 쓴 답들의 종류, 각 답들의 분포, 문제의 해설 등을 참고하여 각 답에 대하여 배점을 결정하고 서버는 이 배점으로 채점한 결과를 출제자에게 보여주는 주관식 답분류 채점시스템에 관한 것이다.

원격 교육에서 시간과 장소에 제한을 받지 않도록 하기 위해서 비슷한 난이도의 문제를 출제할 수 있는 동적 문제 출제시스템이 필요하다. 이 시스템은 웹 서버에서 문제를 임의 추출하고, 추출된 문제를 임의 정렬하여, 정렬된 문제를 출력하는 방법을 사용하였다. 이 방법은 서버의 부하를 가중시켜 실행시간을 증가시키는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 임의 추출 기능들을 데이터베이스 서버, 웹 서버, 클라이언트로 분할하여 실행시간을 단축시키는 시스템을 제안하고 구현하였다.

World-Wide Web으로 인하여 인터넷 상의 다양하고 고품질의 자료들을 교육 자료에 손쉽게 활용할 수 있는 시대가 도래하였다. 그러나 이러한 자료들은 교육적 효과를 극대화시키기 위해서 좀 더 정제되고, 교육과정에 맞는 흐름을 가질 필요가 있다. 이러한 과정의 흐름을 제공하기 위해서는 웹 상에서 분산되어 독립적으로 존재하는 디지털 문서들을 교육 목적에 맞게 새로운 순서, 즉 문맥화된 순서를 가진 자료로 재구성할 수 있어야 하며, 문서간의 부드러운 내용 전개를 위해서 부가적인 설명이나 기존 문서에 빠져 있는 내용들을 보완할 수 있어야 한다. 본 논문의 연구과정에서 개발된 가상교육 시스템은 교사가 교육용 지식문서를 작성하여 면대면(face to face) 교육에서는 직접 학생들을 교육할 수 있는 교육 자료로 사용될 수 있을 뿐만 아니라 웹을 통해서는 학생 스스로가 부족한 부분을 원하는 시간에 학습할 수 있는 능동적인 교육 환경을 제공할 수 있다. 또한, 가상교육 시스템에 가상문서 개념을 도입함으로써 인터넷 상의 수많은 리소스들을 인용하는 것에 대한 부하를 막을 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 상의 디지털 컨텐츠를 전문적인 지식을 가진 교사가 교육과정에 맞게 쉽게 재구성해 줄 수 있도록 가상교육 시스템을 설계 및 구현한 내용에 대해 기술한다.

기존의 웹기반 가상실험 시스템은 단방향적 학습내용 제시 및 학습자의 반응이라는 구조를 가지고 있으며 실제 과학실험에서 범하기 쉬운 오류들을 학습자가 스스로 진단하고 수정할 수 있는 과정을 간과하고 있다. 또한 현재의 가상실험 사이트는 학습자의 입장에서 다양하게 사고하고 변인을 조작하며 피드백을 통한 오류를 분석, 분류 및 수정 할 수 있는 기회를 제공하지 않는 경우가 대부분이다. 이에 본 논문은 가상 실험에서 학습자들이 겪게 되는 오류발생 문제를 진단하고 분석하여 피드백과정을 거쳐 오류를 수정하고 보완하여 가상공간에서 교사와 학습자, 학습자와 학습자간의 상호작용을 통한 가상실험이 원활하게 이루어지게 하는데 목적이 있다. 본 논문에서는 웹 기반 가상실험 학습의 장점 및 그와 연관된 오류분석 및 피드백의 의미를 7차 교육과정과 관련되어 기술하였으며, 시스템을 인터페이스 프로세스, 오류체크 프로세스, 오류분석 프로세스, 오류기록 프로세스, 오류제어 프로세스, 피드백 프로세스로 구성하였다. 또한 현 교육과정 중 초등학교 4학년 과학과의 한 단원을 선택하여 시스템을 적용하였다. 먼저 국내 및 국외에서 웹기반 학습과 관련된 가상실험 사이트들이 다수 개발되고 있으나 단순한 학습내용 제시와 실험결과 위주의 평가를 중시한다는 단점이 있다. 본 시스템의 학습자는 이와는 달리 실험결과 뿐만 아니라 실험과정의 오류를 확인하고 피드백을 받아 스스로 오류를 분석, 수정하게 된다.

초고속 인터넷 망의 구축에 따라 정보통신 교육이 활성화에 힘입어 직.간접적으로 응용하기 위한 노력이 지속적으로 진행되어 왔다. 웹 기반 원격강의는 원거리 학습자들의 학습욕구를 자기 주도적인 학습이 되도록 전체적인 수업을 진행하므로 학습과정에서의 질의 응답을 교수자에게 면대면으로 제공하지 못하였다. 따라서 학습자가 요구한 질의 내용을 잘못 이해함에 따라 교수자가 학습과정에서의 피드백 제공을 하지 못함으로써 개인학습의 동기부여가 감소됨에 따라 흥미를 입게 되었다. 따라서, 본 논문에서는 웹 기반 서비스에 대한 체계적인 분석 및 설계를 위해 네비게이션 모델을 통해 질의 응답을 지원하는 QALT(Question Answer Learning Tool)를 설계 및 구현한다. 원격강의는 웹 상에서 기본적인 컨텐츠를 제시하고 그를 통해 수업이 진행되는 과정에서의 질의 응답의 문제점을 개선하기 위해 일다대(One-To-Many)의 서비스를 제공한다. 또한. 학습자는 교수자가 지정한 교육용 서버를 통해 텍스트 형식이 아닌 강의자료로 쓰인 문서파일에 직접 작성하여 질의 응답을 가능하게 된다. 그로 인해 교수자와 학생간의 질의 응답을 통해 상호작용을 원활하게 할 수 있는 보조학습도구로써의 사용이 증가될 것이다. 또한 서버에서의 폴더 서비스와 메일링 서비스를 통해 실시간 질의 응답이 가능함으로써 학습자는 강의파일에서 그림에 관한 질문에 효과를 볼 수 있고 교수자는 질문 받은 내용의 위치를 시각적으로 쉽게 볼 수 있으므로 빠른 응답이 가능하게 될 것이다.

현대사회가 정보화 되어감에 따라 교육분야에서 컴퓨터의 가치는 더욱 높아지고 있으며, 이러한 요구에 발맞추어 컴퓨터를 이용한 교육 기술과 구현 기술은 저작도구를 중심으로 발견하고 있다. 또한 기술공학의 발전으로 교육기회의 확대와 교육방식에 대한 새로운 패러다임을 제시되고 있으며 새로운 형태의 학습을 가능케 하고 있다. 이러한 수세에 따라 상호 작용성이 보다 강화된 원격통신 기술에 기초한 새로운 WBI의 형태가 나타나고 있다. 본 논문에서는 WBI의 기능을 통해 일률적인 WBI(Web Based Instruction)의 컨텐츠 속에서 자신의 수준에 적절하지 않는 수업을 받았던 학습자에게 수준별 학습을 통해 교수과정과 학습과정에 최대한 도움을 주고 학습자의 학습능력을 극대화시키는 효과를 기대한다. 재사용 가능한 컴포넌트와 라이브러리를 통해 쉽고 빠른 웹 개발지원이 가능한 JSP를 사용하여 운영체제에 독립적인 설계를 하며, 이를 통해 개발자의 편의를 극대화 할 수 있다. 또한 교사와 학생의 빠른 상호 작용성을 기대하며, 교수지원 학습평가(LE Loarning Evaluation) 컴포넌트를 통해 수업의 패러다임이나 교수방법을 수정해야 함을 교수에게 가시적으로 제시한다. WBI 도메인에서 교수지원을 위한 부분의 피드백과 재사용의 가능성을 제공함으로써 개발과 비용 면에서의 높은 효율성을 보장하고, WBI 수업모형의 표준화를 기대한다. 이를 통해 교수가 가지는 교수목표를 달성하는 데에 효과적인 방법을 제시한다.