Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (KIISE)
- Semi Annual
- /
- 1598-5164(pISSN)
Domain
- Information/Communication > Information Processing Theory
2003.04c
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웹 기반의 응용시스템 개발이 보편화되면서 보안은 특히 인터넷과 같은 네트워크 환경에서 정보처리에서 매우 중요한 요소로 대두되고 있다. 공통평가기준은 보안을 중요시하는 시스템의 명가를 위해서 표준화된 요구사항들의 목록이다. 공통평가기준을 사용하여 시스템 자체와 시스템 개발에 않은 보안 요구사항 정의는 가능하지만, 방법론 지원은 제공하지 않는다. 본 논문에서는 보안 클래스를 중심으로 소프트웨어공학 생명주기에서 보안측면을 분석하고 적용하는 방법을 제시한다. 공통평가기준에서의 행위와 문서는 개발된 시스템의 품질을 개선하여. 높은 보안 요구사항을 만족하기 위해 부가적 비용과 노력을 감소시키는 시스템 개발에서 가장 중요한 요소이다 이를 기반하여 프로세스, 자원. 생명주기 분석 모델과 프레임워크를 정의하고 생명주기 지원 클래스의 적용에 대해서 논한다.
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디자인 패턴과 안티 패턴의 원리는 혼합되어 사용되어진다. 디자인 패턴은 소프트웨어 품질에 대하여 공격적인 예방치료에 목적을 두며, 안티 패턴은 품질 이슈에 대하여 체계적인 진단을 수행하는 것이다. 품질에 대한 국제 표준으로는 ISO/IEC 9126, ISO/IEC 12119등이 있다. 최근에는 이러한 품질에 관련된 문제점들을 해결하기 위하여 디자인 패턴과 안티 패턴에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 현재 대표적으로 사용되어지는 디자인 패턴과 안티 패턴을 ISO/IEC 9126의 품질 특성별로 분류하고 이들간의 상호 연관성에 대하여 연구하였다.
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대부분의 객체지향 방법론은 객체를 중심으로 한 객체 모델링을 바탕으로 소프트웨어를 개발한다. 물론, 객체 모델링 방법은 여러 가지 장점을 가지고 있지만 복잡한 문제를 가진 대규모의 시스템에는 적합하지 않다. 따라서, 이런 복잡한 대규모 시스템을 객체의 패턴에 따라 간단한 모델로 분할할 필요성이 있으며 이를 위하여 역할 모델링 방법이 제안되었다. 본 논문은 객체의 패턴들을 추상화하고 복잡한 대규모 시스템을 관계의 분리를 통하여 간단한 모델로 생성할 수 있도록 객체 중심이 아닌 역할을 중심으로 한 역할 모델링 방법을 연구하였다.
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Since building large-scale software is usually bi9 burden to most developers, it has been an important issue for many researchers. In this paper, we suggest a mechanism that can be used to support such large-scale development. Through composition rules via subtyping within Statecharts, incremental construction of software can be achieved. Among the composition rules (i.e. delegation rule and mixin rule), we mainly focus on the delegation rule in our work. Not only we can check the subtype property. but also can verify the behavior compatibility of composite results that are available by composition rules. This new mechanism is helpful for analysts as well as designers, and it can be used as a guideline for incremental and compatible construction of component based software.
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현재 소프트웨어 재사용과 생산성, 시스템 품질관리 둥에 대한 해결책으로 부품화와 재사용의 특징을 가지는 컴포넌트기반의 소프트웨어 개발 방법론이 대두되고 있다. 경험이 많은 개발자에 의해 개발된 컴포넌트는 소프트웨어 재사용이 뛰어나고, 이미 많은 곳에서 사용 중이므로 안정성 및 신뢰성이 인정된다. 그러나 이러한 컴포넌트는 하나의 컴포넌트 미들웨어 프레임워크에서 개발해야 하는 한계를 가지고 있으며 이러한 결과는 결국 소프트웨어 개발비용에 결정적인 영향을 미친다. 이에 본 논문에서는 서로 다른 컴포넌트 미들웨어 프레임워크에서 개발된 컴포넌트를 호출하고 사용하기 위해 HTTP와 XML를 이용하여 이종의 컴포넌트 미들웨어 프레임워크들 간의 상호운용성을 위한 모델을 설계하고자 한다.
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웹서비스는 개방성.호환성.재활용성.유연성등 이기종 시스템간의 호환성이 뛰어나 분산연동을 위한 차세대 대안책으로 급부상하고 있다. 또한, XML을 기반으로하여 개발언어나 플랫폼에 종속되지 않고 다수의 개발업체가 참여하여 핵심 표준(SOAP, WSDL, UDDI)이 폭넓게 수용되고 채택돼 동적인 연동을 통한 분산 서비스를 지원한다. 그러나, 실제적으로는 요청체계에서 서비스 서버의 고정화로 인해 동적인 연동이 제한을 받는다는 것은 주지의 사실이다. 본고에서는 고정된 지원서버의 서비스제공이 불가한 경우에서도 유사도 개념을 도입한 UDDI의 유사 시스템을 제공할 수 있는 지능형 동적바인딩을 제안한다.
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정적 프로그램 분석기는 프로그램의 결점을 찾아내는 초기 목적에서 진화하여, 역공학. 재공학. 메트릭 검증 등 도구의 front-End 모듈로 많이 쓰이고 있다. 이에 대한 다양한 연구가 진행되고 있고. 또 많은 관련 도구들이 소개되었지만, 사용자가 생각을 직접 코드형태로 구현하고, 결과를 모델형태로 표현하여, 시험하고 검증할 수 있도록 도와주는 프레임웍 수준 도구들은 거의 나와있지 않다. 본 논문에서는 정적 프로그램 분석을 쉽게 할 수 있도록 지원하는 기반도구의 설계를 제안한다. 본 연구에서는 언어의 파싱과 시각화 과정의 반복되는 작업들을 추상화하고, 분석 코드를 파싱 코드와 분리함으로써 사용자로 하여금 분석 과정에 집중할 수 있도록 도와준다.
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레거시 애플리케이션 시스템(이하 LAS: Legacy Application System)은 차세대 비즈니스 시스템들로 통합되어야 하는 가치 있는 자산이다. 이러한 LAS의 이점을 얻기 위해, 레거시 비즈니스 시스템을 역공학적으로 분석할 수 있다. 본 논문은 LAS의 폼으로부터 의미 있는 정보를 파악하여 다음 세대의 시스템에 통합될 수 있도록 객체단위로 분할하여 분석한 다음, 이러한 정보를 이용하여 재사용 및 재공학을 할 수 있도록 하기 위한 역공학적 객체 분석 프로세스(이하 FOAP)를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 FOAP는 4단계 즉, 폼 사용사례 분석 단계, 폼 객체 분할 단계, 객체구조 모델링 단계, 객체 모델 통합 단계 등으로 구성되어있다. 폼 사용사례 분석 단계는 폼 구조 그리고 LAS와 사용자간의 상호작용 둥의 정보를 획득하는 단계다. 폼 객체분할 단계는 폼 정보를 의미 있는 필드들로 구분하는 단계다. 객체구조 모델링 단계는 폼 객체들간의 구조적 관계와 협력 관계를 파악하여 모델링하는 단계다. 마지막으로 객체 모델 통합단계는 객체 단위의 단위 모델들을 통합하여 추상화된 정보를 포함한 상위 수준의 통합 모텔을 유도하는 단계다. FOAP에 의해 결과적으로 생성된 객체 통합 모델은 역공학 기술자들의 LAS 이해와 LAS의 정보를 새로운 시스템에 적용하는데 있어 좀 더 용이한 효율성을 제공한다.
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재공학 방법론의 메타 모델은 재공학을 위해 수반된 다양한 범위의 여러 기술들 간의 관계성을 식별하고 추상화 함으로써, 재공학 방법론 개발자들이 일관성 있게 적용할 수 있는 방법론 개발 원칙을 정립할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 레거시 시스템의 재공학을 위한 체계적인 방법론 개발을 위해 메타 모델을 정의하고, 이를 바탕으로 실제 레거시 시스템을 새로운 시스템 환경으로의 변환 및 통합을 지원하기 위한 아키텍쳐 기반의 컴포넌트화 방법론인 마르미-RE를 개발한다. 이를 위해 재공학 기술의 체계를 분석하고 방법론을 구성하는 기술 요소들을 정의하기 위한 기술적 메타 모델과, 방법론을 구성하는 업무 단위를 정의한 프로세스 메타 모델을 정의한다. 그리고, 프로세스 메타 모델에 따라 기술적 메타 모델을 전개시킴으로써 마르미-RE의 세부 단계와 활동, 작업등을 개발한다.
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자바가상기계는 기계독립적인 바이트코드, 즉 자바 컴파일러가 자바 원천코드로 생성한 클래스 파일의 정보를 읽어 응용 프로그램을 실행한다. 클래스 파일의 내부정보는 동적인 클래스 적재를 지원하기 위한 각종 심볼명과 클래스, 상수, 필드, 메소드 등으로 구성되어 있으며 여러 가지 링크 정보와 디버깅 정보로 인해 메모리 낭비와 클래스 파일에 대한 정보를 접근하는데 비효율적인 요소가 많다. 이런 이유로 인해 메모리 사용에 제한을 받는 내장형 시스템 환경에서 동작하는 자바가상기계에서 클래스 파일을 그대로 이용하기에는 적합하지 않다. 따라서 클래스 파일을 다른 새로운 형태인 클래스 이미지 파일로 변환이 요구되는데 이를 지원하는 자바가 상기계로 simpleRTJ와 leJOS등이 있다. 클래스 이미지 파일의 지원은 내장형 시스템에서 동작하는 자바가상기계의 메모리 절감과 함께 클래스 정보의 접근 효율성을 높이는데 있다. 본 논문에서는 simpleRTJ 및 leJOS의 클래스 이미지 파일을 분석한 후 자바가상기계의 메모리 절감과 접근의 효율을 높여주기 위한 목적에 의해 클래스 이미지 파일을 생성하는 응용 프로그램인 cls2bin 이라는 클래스 이미지 변환기로 생성한 이미지 파일과 비교하여 cls2bin이 생성한 클래스 이미지 파일이 얼마만큼의 효과를 가지는지에 대해 검증해 보고자 한다.
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XML을 파싱하는 기존의 파싱 Model인 Document Object Model은 메모리 내에 트리 구조와 같은 문서의 컨텐츠를 구성하기 때문에 메모리 사용이 많으며 Event 기반의 Push Model은 Consumer의 상태와 관계없이 파싱된 정보를 이벤트 처리 메소드를 이용함으로 처리의 지연, 처리의 지연을 위한 메모리 사용 등의 단점이 있다. 이에 반해 Pull 파싱 Model은 Client가 파싱의 요청을 하는 Model로써 Streaming Data를 파싱 할 시에 적은 지연시간, 메모리의 효율적인 사용 파싱속도가 신속하다는 장점이 있다. 따라서 본 논문에서는 XML 파서 설계에 있어서 Pull 파싱 모델에 파서 Generator tool인 JFlex와 BYacc/J를 사용하여 기존의 Xml Parser보다 파싱 속도를 향상시키는 Pull 파서의 설계 방법을 제안하고자 한다.
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원자력 발전소 안전계통이나 의료 시스템과 같은 실시간 내장형 시스템의 설계는 그 안전성을 분석하기 위한 정형 명세가 요구된다. 이러한 실시간 내장형 시스템이 명세를 위해 본 논문에서는 Statecharts를 확장하여 시간적 명세 및 분석에 용이하고 하드웨어/소프트웨어 통할 설계에 유리한 언어를 제시한다. 그리고 그 언어의 특징을 보일 수 있는 프로토콜 예제를 제시하고 기존의 잘 알려진 언어와 비교 분석함으로 실시간 명세 능력을 보인다.
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본 연구에서는 만족성 검사기를 이용하여 두 유한 상태 기계의 행위가 동치인지를 검사한다. 기존의 동치 검사는 대부분 BDD를 기반으로 했었기 때문에 변수 순서 배열 및 내부 BDD노드 폭발 문제에 시달렸었다. 하지만 여기서는 BDD대신 명제 논리를 이용하기 때문에 위와 같은 문제점을 피할 수 있다. 하지만 논리식을 만족성 검사기의 입력 형태인 논리곱 정규형으로 변환하는 과정에서 절의 3기는 식의 크기에 지수적으로 증가하였다.
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최근 국내 기업들은 소프트웨어 프로세스 심사를 통하여 기업의 프로세스 성숙도 향상과 개발되는 제품의 품질을 향상시키고자 하는 관점에서 CMM과 SPICE와 같은 프로세스 모텔을 적용하고 있다. 이 모델들은 소프트웨어 프로세스가 일정 수준의 성숙도를 지나면 측정을 활용하여 성숙도를 높일 수 있도록 모델을 제시하고 있으며, 이는 소프트웨어 개발의 지표들을 정량적인 수치로 객관화하여 관리하도록 권고하고 있다. 본 논문에서는 Embedded 소프트웨어를 개발하는 기업에서 측정을 통하여 지표들을 정량적으로 관리하고 각 지표들 간의 상관 관계를 분석하여 메트릭스와 시장 점유율간의 의존도 분석 사례를 제시한다.
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소프트웨어 공학이 소프트웨어 시스템에 관한 방법론, 기술 및 툴 등의 유지보수와 개발에 중점을 두어 왔는데 최근에는 프로세스 개선과 프로세스 능력수준의 향상에 초점을 두는 방향으로 발전하면서 CMM 및 SPICE 활동이 증가하고 있다. 이와 같은 심사기법은 대규모의 회사에서 주로 시행되고 있어서 중소규모의 조직을 위한 간략한 심사기법의 도입이 요구되는 있는 상황이다. 본 논문에서 제시하는 심사기법은 CMM 심사를 위한 KPA 설문서의 rating 방법을 응용한 것으로서 SPICE 심사를 받은 국내 기업 중 일부 회사를 대상으로 하였다. 이 방법론에 대한 신뢰성의 평가는 아직 미흡한 상황이다. 이를 위해서 통계학적 접근방법을 도입하였는데 사용된 통계 기법은 상환계수를 통한 가설검정이다. 그 결과 성숙도 설문서(MQ) 선정모델의 적합성을 통계적 기법을 통해서 검증하였다.
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정보화 사회로의 급속한 전환으로 인해 고품질 소프트웨어에 대한 관심과 요구가 증대되었다. 따라서 양질의 소프트웨어를 확보하여 시스템의 안정성과 신뢰성을 높이 위해서는 개발활동의 전 단계에서 품질 보증 활동 및 평가가 이루어져야 한다. 개발 초기에는 프로젝트의 특성과 품질요구사항을 철저히 파악하여 품질목표를 설정하고 개발단계에서는 품질목표의 충족여부를 면밀히 점검하여야 한다. 본 논문에서는 소프트웨어 품질 평가의 기준이 되는 ISO 9126을 기반으로 소프트웨어 개발 전 단계에대한 품질특성의 상관관계와 가중치를 설정하고, 정량화된 품질평가 모텔을 제안하여 소프트웨어 개발의 성공에 실질적으로 지원할 수 있는 평가기준 정립 및 표준화를 위한 기초로 활용할 수 있다.
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성공적인 소프트웨어 개발을 위해서는 프로젝트 계획 수립단계에서 정확한 예측 모델을 연구하는 것이 중요하다. 소프트웨어 개발의 중요성이 대두됨에 따라 현재에는 많은 기존의 프로젝트 데이터를 보관하게 되었다. 기존의 예측모델에서는 개발환경에 따라 서로 다른 형태의 모델을 만들어 개발비용을 예측하였다. 모델의 형태에 따른 신뢰도 또한 주요 이슈로 작용하였다. 이 논문에서는 이러한 많은 프로젝트 데이터와 현재 개발하고자 하는 프로젝트에 대하여 과거의 데이터 중 가장 유사한 최적의 프로젝트를 찾아내기 위해 FP(Function Point)를 이용하는 많은 프로젝트 데이터에 유전자 알고리즘을 적용하여 최적의 유사 모델을 찾아내는 방법에 대하여 제안하고자 한다.
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Measurement is used to improve software process and to help calculating software quality. It makes software project to be control and help producing software. Measuring software scale becomes important target in software development. LOC is used to measure the size intentioned aspect and function point is used to measure the function intentioned aspect. This paper discusses measurement method using function point, which fullows proposed rule, and degree of GUI (Graphical User Interface) accesses achieved by applying this measurement to web page. Applying proposed rules to web pages (specially that use much GUI such as shopping mall or auction site), there is advantage that calculate site changes on numerical value by measuring GUI degree when do site administration or update.
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소프트웨어 시장의 요구가 빠르게 변화됨에 따라서 소프트웨어 프로젝트의 관리가 비용, 스케줄, 품질의 관점에서 절충하는 문제가 제기되고 있다. 소프트웨어 개발 업체들은 적은 개발비용으로 사용자의 기대를 만족시키는 고품질의 소프트웨어를 단기간에 출시하고자 많은 노력을 기울이고 있으며, 소프트웨어 제품과 프로세스를 관리하고 예측할 수 있는 능력을 확보하고자 노력하고 있다. 본 논문에서는 CMM의 성숙도 단계를 구현하기 위해 달성해야하는 핵심영역인 KPA 성숙도 설문서의 rating 보정을 통해서 KPA 설문의 결함을 추출하고, 원인분석을 통한 결함분석 모델을 제안하고자 한다.
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최근 소프트웨어 프로세스를 개선하여 소프트웨어의 품질 및 생산성을 높이고 조직의 업무를 효과적으로 달성 할 수 있는 프로세스 모델과 체계적인 프로세스를 수집하고 지속적으로 프로세스를 개선함으로서 프로세스의 수행능력을 향상시키기 위한 접근 방법에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 프로세스 개선 및 심사 모델로서 ISO에서 표준으로 제정중인 ISO 15504(SPICE)와 2000년 발표된 CMMI 모델에 관하여 비교 연구 하고 사례연구로 형상관리 프로세스에 대하여 그 활동을 비교 분석한다.
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최근 소프트웨어 품질에 대한 관심이 높아짐에 따라 그에 따른 기반 기술들이 요구되고 있다. 산업분야에 있어서도 작업을 수행하는 기계장치의 성능향상을 위해서 소프트웨어가 차지하는 중요성이 점점 증가함에 파라 해당 장치에 대한 성능은 물론 품질에 있어서도 소프트웨어의 중요도가 크게 향상됐다 이러한 시대적 흐름에 따라 산업분야에 있어서 내장형 소프트웨어의 일종인 산업용 소프트웨어에 대한 품질인증.평가체계를 구축하고 이를 활용하여 산업용 소프트웨어 국제표준 적합성 인증 시스템을 설계 구현하고자 한다.
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최근 많은 기업들이 조직의 프로세스 능력 수준을 향상시키기 위해, 표준 프로세스를 정립하고 개발 과제에 적용하고 있다. 이는 체계적인 개발 활동을 통해 우수한 품질의 제품 생산을 유도하고 있지만, 개발 과제의 특성을 고려하지 않고 적용되고 있어 프로젝트 관리상에 많은 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 조직의 특성, 개발 과제의 특성 등을 고려하여 표준 프로세스를 조정하는 기법을 제시하고, 이를 활용하여 개인 프로세스를 생성하는 도구에 대한 설계를 제안한다. 또한, 생성기를 통해 조정된 개인 프로세스들과 표준 프로세스와의 완전성, 일관성 체크를 통해 생성기의 품질을 보증한다. 본 논문에서 제안된 개인 프로세스 생성기는 조직의 자원을 최적으로 할당하여 불필요한 일정 낭비를 예방하고, 효율적인 프로세스 적용을 통해 프로젝트의 성공을 제공한다.
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소프트웨어 시스템을 집적하는데 있어서 컴퍼넌트 중심의 소프트웨어 개발 접근 방법이 큰 경향이다. 집적 소프트웨어 시스템의 전체 신뢰도를 확보하기 위해 소프트웨어 컴퍼넌트의 테스트 및 자원의 유한성 내에서 소프트웨어가요하는 조건을 만족해야만 한다. 기지의 비용, 신뢰도, 테스트 노력, 시스템 컴퍼넌트의 기타 다른 공헌 인자를 가지고 순열조합의 최적화 문제로서 시스템 테스트의 최적화 문제 효율을 공식화할 수 있다. 본 연구에서는 그 각각이 사전에 명세화한 신뢰도 요건을 가진 단일 또는 다중 실용화 시스템에 대한“소프트웨어 컴퍼넌트 테스트 자원 할당”을 고려한다. 이것은 내고장(fault-tolerant) 시스템에도 확장해서 실용화할 수 있다. 테스트 자원 할당문제에 체계적으로 접근하는 절차를 논하고자 한다.
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응용프로그램사이에 데이터의 이동을 위한 형식으로 XML이 사용되고 있다. XSL 또한 웹 브라우저에서 XML 데이터를 보여주고, 응용프로그램에서 데이터를 제거하거나 추가하기 위한 표준이 되었다. 본 논문에서는 분산 서버의 관계형 데이터베이스의 성능정보를 보이기 위해 DTD를 생성하고, 데이터를 XML형식으로 변환하여, 차트나 그래프로 XSL을 이용하여 보여주는 방법을 제안한다.
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인터넷과 웹은 전자적 마켓의 빠른 성장과 함께 물리적인 마켓을 보완하여 기존의 전통적인 비즈니스 모델에서 제품과 서비스를 전달하는 새로운 방법을 형성하는 동적인 e-Business로의 혁신적인 변화를 가져왔다. 이들 비즈니스 서비스를 기업내 직원과 다른 파트너들의 조직과도 보다 효과적으로 협력할 수 있고 시간과 장소에 구애받지 않으며 서비스들을 보다 빠르게 배포하고 공급할 수 있는 요구사항이 계속해서 증가하고 있다. 이에 따라서 e-Business의 동적인 활동에 앞의 요구사항들을 만족시킬 수 있는 웹서비스를 도입하여 플랫폼 독립적인 시스템 구축과 새로운 파트너나 서비스가 추가될 때 브로커를 통해 UDDI를 검색하여 Web Service를 바인딩함으로써 비용 절감이 가능하고. 기존의 분산환경을 지원하는 기반 기술이 극복하지 못했던 문제를 극복함으로써 확장성이 용이하게 하였다. 본 논문에서는 e-business에 WSDL, UDDI, SOAP등과 같은 표준들과 함께 웹 서비스를 가미한 웹 서비스 기반의 e-Business 어플리케이션 개발을 위한 재사용 가능한 아키텍쳐 메타모델을 제안하고 e-Business 도메인에서의 웹 서비스를 적용하여 일반적인 특징들을 기술하고 설계하는 UML로 표현된 설계 패턴들을 식별하고 기술한다.
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현재 무선 이동 장비인 핸드폰이나 PDA 등을 이용한 무선 인터넷의 사용이 급증하고 있다. 이러한 장비들을 이용한 전자 상거래를 신속하게 지원하기 위해서는 WAP 응용의 생산성 향상이 요구되고 있다. 본 논문에서 소개하는 WAPSiteGen은 데이터베이스부터 구축해야 하는 WAP 응용과 기존 데이터베이스를 사용하는 WAP 응용의 신속한 작성을 위해 필요한 EJB 컴포넌트들과 무선 응용의 사용자 인터페이스로 사용되는 WML 데크들과 함께 이데크를 구성하는 카드를 통해 이뤄질 질의를 처리하는 JSP 웹 컴포넌트들을 자동 생성하여 WAP 응용의 생산성향상을 지원하는 도구이다. WAPSiteGen은 EJB와 JSP 등의 컴포넌트 기술을 도입함으로써 3-계층 구조를 갖는 WAP 응용의 확장성, 재사용성, 이식성 등을 지원한다. 또한, 비슷한 기능을 지원하는 타상용 도구들과 달리 WAPSiteGen이 생성하는 응용은 질의의 대상인 개체와 연관된 모든 개체들의 집합을 한 단위로 검색 할 수 있어 연관된 정보들을 신속하게 제공할 수 있다.
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공통운용환경 세그먼트 개발 방법론으로 I&RTS 에서 제시하는 개발 절차는 상위수준의 프로토타입으로 실제 세그먼트를 개발하는 개발자들에게 구체적인 지침으로서의 역할을 하지 못한다. 이러한 문제점을 극복해 보고자 현재 일반 객체지향/컴포넌트 개발 프로세스로 각광 받고 있는 RUP 를 도입하여 I&RTS 에서 제시하는 개발 프로세스를 보다 구체화하여 공통운용환경 세그먼트 개발 방법을 제안하고, 세그먼트 개발사례를 통해 제안된 개발 방법의 적합성을 검증한다.
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소프트웨어는 개발단계에서부터 유지/보수단계에 이르기까지 끊임없이 변경되며 하드웨어와 달리“변하기 쉬운 특성”과“눈에 보이지 않는 특성”을 가지고 있어 소프트웨어의 형상관리를 어렵게 한다. 소프트웨어 형상 관리를 용이하게 하고 이를 통해 개발 생산성을 높이기 위해 많은 소프트웨어 하우스에서는 형상 관리 도구를 도입하여 소프트웨어 개발에 이용하고 있다. 그러나 도입된 형상 관리 도구의 활용 형태를 보면 대부분 버전 관리 부분인데 이는 개발자들이 변경 정보를 충실히 작성하지 않으면 형상 아이템의 버전만 관리될 뿐 실질적인 변경 정보는 각 버전의 비교를 통해서만 알 수 있다. 따라서 본 논문은 형상 관리 아이템 중 코딩 표준에 따라 작성되는 소스 코드를 대상으로 새로운 버전이 생성될 때마다, 변경 정보를 소스 코드로부터 추출하여 자동으로 형상 관리 도구의 버전 관리 정보로 등록하여 관리함으로써 소스 코드와 형상 관리 도구의 버전 정보를 통합하여 관리하는 방안을 제시하고자한다.
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이종의 컴포넌트 개발 플랫폼 및 다양한 구현 기술의 발달로 이들간의 상호 운용성 및 통합을 지원하기 위하여 OMG에서 채택한 MDA(Model Driven Architecture) 기반 소프트웨어 개발이 대두되고 있다. MDA 기반 소프트웨어 개발 방법에서 기본적으로 고려하고 있는 것은 새로운 컴포넌트 생성을 초점으로 하고 있어 이미 개발되어 있는 컴포넌트의 조립에 대한 고려도 요구된다. 따라서 본 논문에서는 MDA의 중심 개념인 플랫폼독립 모델(PIM: Platform Independent Model)과 플랫폼 종속 모델(PSM: Platform Specific Model)의 분리와 매핑을 통한 변환에 대해 조립하고자 하는 EJB 컴포넌트를 고려하여 플랫폼 독립 모델을 생성하고 이를 플랫폼 종속 모델로 변환하는 방법을 제안한다.
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OMG에서 제안한 MDA는 시스템의 설계와 명세를 기술 플랫폼 독립적인 모델인 PIM으로 작성하고. 매핑을 통해서 실제 구현과 관련된 모델인 PSM을 만들어냄으로써 시스템을 보다 효율적으로 유지 및 통합할 수 있다. 이를 지원하기 위해 본 논문에서는 EDOC 프로파일 기반의 PIM 변환기를 제안하여 메타 모델 단위의 매핑을 통한 PSM으로 변환 과정의 자동화를 지원하고자 한다. 변환기의 입력인 PIM은 분산 컴퓨팅 환경에 대해 OMG에서 채택한 EDOC 프로파일을 적용하였으au, 매핑 결과인 PSM은 UML Profile for EJB를 적용하였다. 또한 자동화된 PIM 모델 변환을 위해 EDOC to J2EE/EJB 매핑 규칙을 정의하였으며, 이를 지원하는 도구를 구현하여 회의실 예약 시스템 예제에 적용시켜 검증했다.
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급격히 발전해 온 엔터프라이즈 환경에 대하여 체계적으로 소프트웨어 개발 패러다임이 변하고 있다. 이종 플랫폼, 나아가 이종 개발 플랫폼을 자유로이 연동시킬 수 있는 개발 방법에 대한 필요성이 대두되면서 MDA 개념이 등장하였다. MDA는 프로그래밍 언어 흑은 런타임 플랫폼에 독립적인 모델에 의해 개발하는 방식으로, 개발된 모델을 특정 플랫폼에 알맞은 형태로 변환함으로써 개발 모델 및 코드의 재사용성을 극대화한다. 본 논문에서는 MDA 개발에 있어서 특정 플랫폼에 알맞은 코드를 생성하기 위한 기능과 그 설계 방안을 논한다.
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자바가상머신(Java Virtual Machine: JVM)을 이용하는데 있어서 GUI(Graphic User Interface)는 JVM 을 탑재한 제품을 사용하는 사람들에게 제품에 대한 편리한 그래픽 환경을 제공하는데 목적이 있다. AWT(Abstract Window Toolkit)는 JavaTM 프로그램에서 GUI를 제공하기 위한 표준 API인 JFC(Java Foundation Class)의 일부분이다. 이에 본 논문에서는 리눅스 기반 자바 AWT API를 구현하는데 있어 가장 핵심 부분인 이벤트 처리가 X 윈도우 시스템과 자바 AWT API 사이에서 어떻게 상호작용하며 이루어지는지에 대해 기술하고 있다.
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얼마전까지 실시간 응용 프로그래밍은 대부분 c 언어를 사용하여 구현되어 왔다. 1997 년까지만 해도 자바 언어를 사용한 실시간 응용프로그램의 개발은 불가능해 보였으나, 현재는 하드웨어적으로 구현된 자바 해석기와 가비지 컬렉션을 제외한 통합 시스템 그리고 실시간 특징들을 포함하는 자바 프로세서의 등장으로 인하여 자바 언어를 이용한 실시간 응용프로그램 개발이 가능하게 되었고 이로 인해 그 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 이에 본 논문은최근 각광받고 있는 임베디드 디바이스용 MIDP(Mobile Information Device Profile)의 태스크 스케쥴링 부문에 실시간 개념을 도입하여 설계 및 구현한 논문이다.
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오늘날 거의 모든 윈도우 시스템들은 어플리케이션간의 데이터 이동을 위한 클립보드 기능을 제공하고 있다. 최근 각광받고 있는 자바기술도 이런 클립보드 기능을 제공하기 위해 표준 클래스 라이브러리에서 클래스를 정의하고 있다. 그러나 정의된 클래스는 주로 자바 인터페이스와 기본적인 기능만을 가진 클래스로 이루어져 있기 때문에 실제 사용하기 위해서는 개발자의 별도의 구현이 있어야 한다. 그리고 어플리케이션간에 데이타를 주고받기 위해서는 system clipboard를 이용하여야 하는 데 이것은 시스템에 의존적인 부분이다. 따라서 system cupboard기능을 가지도록 하려면 타겟시스템에 따라 클래스 라이브러리 계층에서 별도로 구현해야 한다. 본 논문에서는 리눅스의 X 윈도우 시스템 상에서 클립보드 기능을 지원하기 위한 클래스 라이브러리를 구현하고자 한다.
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본 논문에서는 자율 비행 무인 헬리콥터를 위한 코바 기반의 계층화 구조를 제안한다. 제안된 소프트웨어 구조에서는 데이터의 추상화 및 기능에 따라 하드웨어 계층, 실행 계층, 논리적 추상화 계층 및 서비스 에이전트 계층으로 구성하고 각 계층의 역할을 정의한다. 또한, 코바를 이용하여 상위의 추상화된 계층을 객체화시킴으로써, 소프트웨어의 재사용성과 유연성을 높일 수 있는 구조에 대해서 서술한다.
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본 논문에서는 기존에 구현된 CASE(Computer Aided Software Engineering) 도구인 OODesigner 에 OLE/COM 기술을 이용하여 복합문서 지원 기능을 추가로 구현한 연구 결과에 대하여 논한다. OLE 컨테이너 기능을 구현함으로써 OODesigner는 다른 소프트웨어에 의해 만들어진 문서 객체를 포함하여 복합문서를 작성할 수 있다. 본 연구의 결과로 구현된 복합문서 지원 기능을 갖는 OODesigner는 윈도시스템에서 실행되는 각종 응용 프로세스와 상호 협동 작용을 하며 수행될 수 있기 때문에 기존의 CASE 도구가 지원하지 못하는 유용한 문서화 기능을 제공할 수 있다. 즉 객체 지향 관련 설계 문서의 내용을 OODesigner로 편집함과 동시에 OLE 기능을 지원하는 각종 서버 소프트웨어를 연결하여 수행함으로써 일관성 있고 편리한 문서화 작업을 수행할 수 있다.
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본 논문에서는 기존에 구현된 객체지향 CASE 도구인 OODesigner에 C# 언어 코드 생성 기능을 추가로 설계하여 구현한 결과를 제시한다. 본 논문의 결과로 기존의 OODesigner에는 Java, 일반적인 C++. Visual C++ 코드 생성기능을 가지고 있었는데 C# 코드 생성을 지원할 수 있도록 기능이 향상되었다. .NET 프레임워크 하에서 동적 웹 페이지, 분산 응용 프로그램의 컴포넌트. 데이터베이스 엑세스용 컴포넌트 등을 개발하기 위한 C#의 사용이 확산되고 있는 상황으로 볼 때 본 논문에서 구현된 C# 코드 생성 기능의 구현은 C#을 이용한 소프트웨어 개발의 생산성 향상에 크게 이바지할 것으로 판단된다.
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In order to survive in today's competitive world, understanding the business process and how it works can be a key to success. Visualization improves understandability of business process for developers, and accompanies modeling. There are two modeling methods that are often used in the industry - standard BPMN (Business Process Modeling Notation) and UML activity diagram. This paper shows whether the activity graph of UML 2.0 draft can support business process modeling or not through comparing it with the BPMN features.
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2001년 OMG는 그 동안의 모델링 관련 표준화 작업의 성과를 바탕으로 모델 중심의 개발 방법인 MDA를 표준으로 정하였다. MDA의 핵심은 잘 정의된 비즈니스 독립적인 모델을 플랫폼 종속적인 모델로 자동 변환하고 그 변환된 모델을 통해서 코드를 자동 생성함으로써 소프트웨어의 생산성을 높이고 플랫폼 변화에 능동적으로 대처 할 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 코드 생성을 위해서 플랫폼 종속적 모델의 기술 방법인 UML Profile에 코드 관련 정보를 UML을 통해서 정의할 수 있도록 하는 코드 생성 정보 메타 모델을 제시한다.
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컴포넌트 기반 개발 방법은 조립 가능한 컴포넌트들을 이용하여 소프트웨어를 구현하는 기술로써, 소프트웨어의 생산성 및 품질을 높이는 효과적인 방법으로 알려져 있다. 향후 성장이 예상되는 컴포넌트 시장에서는 여러 컴포넌트 공급자들에 의해 COTS나 Web Services의 형태로 동일 내지는 유사 기능을 수행하는 대체 가능한 컴포넌트들이 나타나게 될 것이다. 개발되는 컴포넌트 기반 소프트웨어의 품질을 위해서는 여러 경쟁 컴포넌트들 중에서 우수한 성능을 가진 컴포넌트를 선택하는 기술이 중요한 요소의 하나라고 할 수 있다. 일반적으로 컴포넌트는 컴포넌트 모델에 종속적이기 때문에 컴포넌트의 성능 측정기도 측정 대상 컴포넌트뿐만 아니라 컴포넌트 모델에 종속적으로 구현된다. 본 논문은 컴포넌트 모델과 미들웨어 프레임워크에 중립적인 분산 컴포넌트의 성능 측정 모델에 대하여 설명한다. 이 모델을 이용하여 컴포넌트 모델에 중립 적인 성능측정기를 개발할 수 있으며 컴포넌트의 비교와 검증에 필요한 객관적인 성능 측정 결과를 얻을 수 있다.
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기존 KobrA 프로세스는 컴포넌트 기반과 프로덕트 라인 공학의 개념을 모두 포괄할 수 있는 장점이 있지만, 컴포넌트 추출에 관한 명확한 가이드가 존재하지 않아서 특정 도메인에 적용하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 KobrA 프로세스에 컴포넌트 추출 단계를 추가하여 KobrA 프로세스를 수정하고자 한다. 본 논문은 기존의 KobrA 프로세스보다 효과적이고 실용적인 프로세스를 정의할 뿐만 아니라 컴포넌트 추출상의 모호성이 존재하는 문제점을 해결할 수 있다는데 그 의의가 있다.
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인스펙션은 소프트웨어 개발 프로세스에서 작성된 산출물에 대한 품질 보증 활동의 하나이다. 산출물에서 결함을 찾을 수 있는 가장 정형적. 효율적, 경제적인 방범이 인스펙션이라고 알려져 있다[1]. 인스펙션은 테스트 전에 결함을 검출하여 소프트웨어의 품질을 높이고, 테스트 후에 발견되는 결함을 줄임으로써 유지보수에 드는 시간과 비용을 절감시킨다. 본 논문에서는 인스펙션 중에서도 코드에 관련된 인스펙션을 연구하고자 한다. 현재의 개발 패러다임은 CBD(Component Based Development)로 가고 있다. 소프트웨어 개발이 많아지고 규모가 커짐에 따라 재사용성이 뛰어난 컴포넌트로 개발들이 이루어지고 수행되고 있다. 컴포넌트를 개발할 때에도 품질은 중요한 문제이기 때문에 연구가 필요하다. 기존의 패러다임에서는 품질을 위한 인스펙션에 관한 많은 연구들이 있었고 진행되었다. 하지만 CBD에서의 품질을 위한 인스펙션에 관한 연구는 많이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 알아보고 EJB(Enterprise Java Beans) 컴포넌트에 대한 코드 인스펙션을 통해 결함을 줄이고 품질을 향상시키기 위한 컴포넌트 인스펙션 프로세스(Component Inspection Process)를 실시한다. 프로세스의 각 단계에서는 UML 다이어그램. EJB의 콜백 메소드 흐름 다이어그램, 그리고 체크리스트를 사용한다. CIP 사용함으로써 CBD에서의 많은 결함을 줄이고 품질을 향상시킬 수 있게 될 것이다.
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컴포넌트를 기반으로 하는 소프트웨어 개발이 점차 확산됨에 따라 컴포넌트 기반 소프트웨어의 품질과 신뢰성을 보장하기 위한 컴포넌트 테스팅에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 컴포넌트 개발자가 제공해야 하는 인터페이스 정보의 내용을 제시하고 표현하며 그런 정보를 이용하여 단위 컴포넌트 테스팅과 통합 과정에 적용하는 과정을 사례를 통하여 제시한다.
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1990년대 초반에 등장한 자바 언어는 빠른 속도로 프로그래머들 사이에 보급되었으며 인터넷의 등장과 더불어 이는 더욱 가속화되었다. 또한 무선 플랫폼 등과 같은 새로운 컴퓨팅 환경에 빠르게 대처함으로써 자바 언어의 끝을 예측하기는 쉽지 않은 상태이다. 초기 자바 어플리케이션들은 단일 티어(single-tier)로 개발되었으며 환경의 변화로 인해 이런 어플리케이션들을 네트워크로 연결할 필요성이 대두되고 있다. 자바 언어는 분산 컴퓨팅 환경의 솔루션으로 Enterprise JavaBean(EJB)[1]을 제시하고 있다. 본 논문에서는 기존에 개발된 자바 어플리케이션을 EJB로 래핑하기 위한 기법들을 제공한다. 핵심 비즈니스 로직을 가진 클래스들을 수작업을 통해 EJB로 변환할 수도 있지만 본 논문에서는 반자동화된 방법을 통해 변환 상의 효율을 증대시키고 변환 과정에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하고자 한다. EJB 래핑 기법은 세션 빈(session bean)[1]래핑과 엔터티 빈(entity bean)[1]래핑으로 구성된다. 세션 빈 래핑은 자바 어플리케이션을 구성하는 클래스 가운데 질의문(query)을 가지지 않는 자바 클래스들을 래핑한다. 엔터티 빈은 질의문을 포함하는 자바 클래스를 래핑한다. EJB 래핑을 위해 리플렉션(reflection)[2]과 위임 (delegation) 장치를 사용한다.
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본 연구에서는 자바 코드로부터 UML 클래스 다이어그램을 추출하는 역공학방법을 제시하였다. 파서를 이용하여 자바 코드로부터 AST를 생성하고 이를 순회하면서 클래스다이어그램 생성에 필요한 정보를 추출하였다. 이를 위해 구조정보와 관계정보를 정의하였는데, 구조정보에서는 클래스 몸체를 구성하는 정보를 표현하였다. 관계정보에서는 클래스들 간의 연관관계를 결정하기 위해 필요한 정보를 표현하였으며, 얻어진 관계정보를 통해 연관관계를 유추하는 방법을 제시하였다. 특히 클래스들간의 연관관계를 추출하기 위한 규칙들을 정의하고, 이를 통해 얻어진 관계정보를 이용하여 연관관계를 유출하는 과정을 설명하였다.
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UML cannot meet all the requirements offered in different software system for diverse application domain. GNSS (Global Navigation Satellite System) application domain is an especial environment that requires precise measurement and precision calculation of real-world geographical entities with the help of GPS (Global Position System) in both temporal and spatial factor. Therefore in the paper new extended iconic stereotypes for better modeling GNSS application in the UML Diagram are proposed, and the implementation of a program called StereotypeCreator, which is able to create iconic stereotypes used in one of the most popular visual modeling tools for software development, Rational Rose, will be also proposed.
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GNSS 시스템을 구축하는데 있어서 기존의 절차지향이나 객채지향 방법에서 벗어나 컴포넌트 개발(CBD) 방법론을 이용하는 것이 재사용성, 유지 보수성, 비용 절감 및 효율성 측면에서 적합하다는 타당성이 제기되고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 여러 CBD 방법론 중 GNSS 문제 도메인에 가장 적합한 UML Components 방법론을 테일러링하여 GNSS 컴포넌트 추출을 위한 프로세스를 정의한 후에, 그 프로세스에 마라 GNSS 컴포넌트를 추출한다.
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최근의 스마트카드는 여러 가지 응용 프로그램을 하나의 카드에 적재시켜 사용할 수 있으며 보안 기능이 뛰어난 점 등 여러 가지 장점 때문에 최근 인터넷의 바른 보급과 더불어 스마트카드의 효용성이 점차 증가하고 있는 추세에 있다. 본 논문에서는 스마트카드의 업계 표준으로 자리잡고 있는 자바카드를 중심으로 자바 카드의 주요 특성과 응용 프로그램 작성 기법을 객체지향 중심 기법을 채택한 설계 기법을 제안한다. 객체 지향 기법을 채택함으로써 향후 예상되는 기능 확장 등에 적절히 대처할 수 있는 등의 장점을 가지고 있다.
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본 논문에서 이용한 프레임워크 기반 통합관리시스템은 네트워크 관리와 분석을 위하여 관리기능, 분석 기능, 관리 및 분석 대상과 관련된 모든 항목을 측정하고 분석하여 예측할 수 있는 기능을 포함하는 시스템이다. 주요 연구방법으로는 세부 항목별로 현황 데이터를 수집, 가공, 분석하였으며, 각 항목간의 연관관계 및 대상별 연관관계를 상세하게 분석하고자 인프레인저(infRanger
$^{TM}$ )를 이용하였다. 프레임워크 기반통합관리시스템을 이용한 네트워크 트래픽 성능분석은 네트워크 운영에 있어서 성능 저하에 영향을 미치기 쉬운 장비나 구간, 그리고 현재의 문제 가능성이 예상되는 네트워크 자원을 선정하여 상세 분석을 실시하고 문제점을 도출할 수 있도록 하였다. 이렇게 해본 결과 사전에 네트워크에 대한 과잉투자를 예방하고 최적화된 네트워크 환경을 조성하여 관리의 효율성 및 보다 나은 서비스를 제공한다. -
본 논문은 재공학 환경에서 기존의 디자인 패턴을 적용성 향상을 위해 UML로 표현하였으며, 대상으로는 디자인 패턴 중에서 Strategy Pattern과 Visitor Pattern을 이용해 보았다. Strategy Pattern에서는{variation}과 {incomplete}를 이용하였다.{variation}은 메소드 구현시 패턴을 캡슐화하여 다양하게 변경될 수 있도록 하였다. 또한,{incomplete}는 주어진 관계를 만족하는 새로운 클래스가 패턴 인스턴스화 동안에 추가될 수 있도록 하였다. Visitor pattern에서의{extensible}은 클래스 인터페이스가 패턴을 캡슐화하고 있는 개념으로 다양하게 변경될 수 있도록 하였다. 즉, 클래스 인터페이스는 패턴 인스턴스화에 의존적이며 새로운 메소드와 속성을 클래스가 기능적으로 확장할 수 있는 기능을 갖는다.
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이동통신과 인터넷 기술의 결합으로 탄생한 무선 인터넷은 휴대의 편리성을 제공하고 있으나 모바일 환경의 제약 사항 때문에 대중적인 인터넷 서비스로는 발전하지 못하고 있다. 무선 환경의 제한 요소 중 협소한 메모리 공간으로 모바일 디바이스에서는 효율적인 자원 관리를 수행하지 못하는 단점을 가지고 있다. 휴대성이 고려되어야 하는 하드웨어 특성상 충분한 메모리 용량을 확보하는 데에는 한계가 있으므로 디바이스 내부의 저장 장치에서 외부의 영역까지 저장 공간을 확대하여 데이터 처리가 수행될 수 있는 모바일 플랫폼 구조로 발전되어야 할 것이다. 본 논문에서는 모바일 디바이스의 내부에서 외부의 서버까지 메모리 공간을 확장하여 데이터 활용을 가능하게 하고 디바이스 내부의 파일을 효율적으로 관리할 수 있는 모바일 에이전트를 제안하며 이를 실현하기 위한 자원 관리시스템(RMS: Resources Management System)을 설계하고 구현하였다. 제안된 RMS를 적용한 디바이스는‘모바일 공간확장’으로 확대된 프로세스 적용이 가능하며 내부 파일을 효과적으로 관리하여 최적의 메모리 공간을 유지하는 효과가 있다.
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모바일 기술의 발달로 인해 모바일 장치를 위한 다양한 지원 모델과 응용 프로그램들이 개발되고 있다. GIS분야에서도 모바일 기술이 접목되어 모바일GIS가 등장하게 되었으며, 모바일GIS를 이용한 다양한 응용 프로그램들이 서비스되고 있다. 기존의 모바일GIS는 국립지리원에서 제공하는 DXF형식의 국가기본수치지도를 원시 데이터로 사용하였으나, 최근에는 모바일GIS에 XML(extensible Markup Language)을 적응하려는 움직임을 보이고 있다. 이를 위해서는 DXF형식의 GIS데이터를 OGC(Open Gis Consortium)에서 제안한 GML(Geography Markup Language)로 변환하기 위한 변환기를 필요로 한다. 본 논문에서는 DXF를 GML로 변환하기 위한 DXF2GML변환기의 효율적인 번역을 위해, DXF와 GML의 의미적 차이를 해결하고 효율적인 변환과정을 구현하기 위한 DXF2GML변환기의 중간코드를 제안하고자 한다. 또한 제안된 중간코드를 적용하여 DXF2GML변환기의 Front-End인 중간코드 생성기와 Back-End인 GML문서 생성기를 구현하고자 한다.
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자바 언어는 빠른 속도로 인터넷 및 분산 응용 분야 등에서 활용되고 있으며 단순히 응용 소프트웨어를 개발할 수 있는 프로그래밍 언어 이상으로 활용 범위가 확대되고 있다. 특히, 실행 환경인 자바 가상 기계 에 연관되어 다양한 연구가 진행되고 있으며 자바 클래스 파일에 대한 분석 및 응용 분야에 적합한 형태로 정보를 활용할 수 있는 다양한 시도가 진행되고 있다. 본 연구에서도 자바 클래스 파일에 대한 분석을 보다 편리하게 진행하고 클래스 파일이 갖는 정보에 대한 접근을 용이하게 할 수 있는 클래스 파일에 대한 시각화 브라우저를 설계하고 구현하였다. 본 연구에서는 새로운 기술적인 방법론은 없지만 구현된 시각화 브라우저를 활용하여 클래스 파일에 대한 정보 접근 및 분석을 용이하게 할 수 있다.
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컴퓨터의 파워가 증대됨에 따라 데이터의 처리속도도 증가했지만 더불어 사회의 복잡도가 증가함에 따라 처리해야 할 데이터도 증가하고있다. 이에 병렬처리, 클러스터, P2P, 그리드등 분산된 컴퓨터들의 파워를 하나로 묶어 이러한 문제를 처리하려는 움직임이 있다. 하지만 이러한 연구들은 최종사용자들에게 분산환경에 대한인지를 요구하고 있어 개발에 어려움이 있다. 또한 일반 프로그래밍 언어로 개발된 프로그램을 분산된 환경에서 실행하는 것은 쉽지 않다. 이에 언어적인 차원에서 분산환경을 지원하는 DVM 및 DESPL을 제안하고자 한다.
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최근 컴퓨터 그래픽스에서 비사실적인 표현에 관한 연구가 되고 있다. 그 중 애니메이션 분야는 기존의 2D 애니메이션 기법을 적용하여 비사실적인 애니메이션(Non Photorealistic Animation) 을 표현할 수 있다. 여러 기법 중 기대(Anticipation) 효과를 얼굴 표정 애니메이션(Facial Animation)에 적용한다면 조금 더 역동적인 표정을 표현할 수 있게 된다. 얼굴 표정 애니메이션(Facial Animation)을 제작하기 위해서는 실제 사람의 얼굴 표정을 캡쳐하거나 애니메이터가 많은 노력과 시간을 투자하여 작업을 해야 한다. 본 논문에서는 이런 방법으로 생성된 얼굴 표정 애니메이션에 사용자가 원하는 표정에 기대 효과를 자동으로 추가하여 더 좋은 표정을 생성하는 방법을 소개한다.
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본 논문은 실시간 옷감 애니메이션을 생성하기 위한 기법을 설명한다. 이 논문에서는 질량 스프링 모델에 기반한 물체를 가상현실 환경에서 실시간에 움직이기 위한 수치적분 기술을 다루고 있다. 많은 연구자들이 옷감과 같이 객체의 움직임과 외형을 표현하기 위한 다양한 기법들을 제안했지만. 옷감 객체를 가상 현실 환경에서 실시간으로 움직이게 하는 일은 여전히 어려운 문제이다. 옷감 애니메이션의 가장 큰 문제는 옷감의 움직임을 표현하는 운동 방정식을 수치 적분하는 것이 안정적으로 수행되지 않는다는 것이다. 1990년 Baraff의 논문에서 제시된 것과 같이 암시적 적분법이 이러한 안정성 문제를 해결해 주기는 하지만, 암시적 적분법은 수치적분 문제를 선형시스템 풀이 문제로 바꾸기 때문에 사실적인 외형을 가진 복잡한 모델의 애니메이션을 실시간 혹은 상호작용적으로 생성하는 문제에는 그대로 적용할 수가 없다[1]. 암시적 적분법의 이러한 문제점들을 해결하고 실시간 흑은 상호작용적 애니메이션을 얻기 위해 몇 가지 근사 기법들이 제안되었다. 하지만. 이러한 근사 기법들은 지나친 근사에 기초하고 있기 때문에 실제 옷감의 움직임과 같은 사실적인 동작을 생성하지 못하였다 이 논문에서 소개할 기법은 사실적인 옷감 주름을 생성할 수 있을 정도로 복잡한 옷감 모델을 다루면서도, 이전의 근사 기법들이 생성할 수 없었던 사실적인 움직임을 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문의 기법은 가상 현실 환경에서 시스템 전제의 상호작용성을 해치지 않으면서도 매우 사실적인 옷감 모델을 포함할 수 있도록 해 준다. 제안된 기법은 수치적분의 안정성을 위해 암시적 적분법에 기반하고 있으면서도, 선형 시스템의 해를 효과적이면서도 사실성을 해치지 않도록 근사하여 실시간 옷감 애니메이션을 생성한다.한다.수행하였다. 분석에서는 제품의 효율성뿐만 아니라 보안성을 중요하게 생각하였으며, 앞으로 보안 관련 소프트웨어 개발에 사용될 수 있는 도구들이 가이드 라인에 대한 정보를 제공한다.용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.다.으로서 hemicellulose구조가 polyuronic acid의 형태인 것으로 사료된다. 추출획분의 구성단당은 여러 곡물연구의 보고와 유사하게 glucose, arabinose, xylose 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어
$25{\sim}29$ 세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重)$3.50{\sim}3.99kg$ 사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각 가장 낮았다. 2. 사산(死産)과 초생아사망(初生兒死亡)을 구분(區分)하여 고려해 볼때 사산(死産)은 모성(母性)의 임신력( -
현실감 있는 얼굴 모델을 생성하기 위한 방법은 70년대부터 계속되었지만, 얼굴 구조의 복잡성, 색상과 텍스처의 다양한 분포, 잔주름과 같은 미세한 부분을 표현하기 어렵다는 정들로 인해 아직까지도 계속 연구되어지고 있다. 본 논문은 기존의 하드웨어 의존적인 3차원 얼굴 모델을 생성 방법이 아닌 2차원 얼굴 영상만으로 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 연구 수행 단계는 크게 얼굴 영역 검출 과정과 얼굴 모델링 과정으로 나뉘어지며, 얼굴 영역 검출을 위해 정규화된 TS 색상값과 얼굴의 피부색에 대한 평균과 공분산을 이용한 마할라노비스 거리 측정법을 이용한다. 얼굴 모델링 과정에서는 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출한 뒤 일반 얼굴 모델에 변형을 주어 모델을 생성한다. 보다 현실감 있는 모델을 생성하기 위해 텍스쳐 매핑 기법을 추가한다. 본 연구를 통해 생성되는 얼굴 모델은 아바타 생성, 화상회의, 인증 시스템과 같은 분야에 적용 가능하며, 입력 영상에 대한 제약점을 줄이고 또한 사람의 손이 거치지 않고 전체적으로 자동화되어 처리할 수 있는 시스템을 제안한다.
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화상평면내 미지호흡운동에 기인한 MRI 아티팩트를 제거하기 위한 후처리방법을 제안한다. 본 연구에서 호흡운동은 2차원의 선형확대축소운동으로 모델화 된다. 신체조직을 비압축성 유체모양의 물질로 가정할때, 화상위에서의 단위체적당 푸로톤 밀도는 일정하다고 가정한다. 사용한 모델에 따르면 호흡운동은 위상 오차와 비균일표본화 및 왜곡된 진폭변조를 MR 데이터에 부여한다. 운동 파라메타가 이미 알려져 있거나 추정 가능하다고 할 때, MRI 아티팩트를 제거하기 위하여 중첩법에 기초를 둔 재구성 알고리즘을 이용한다. 운동 파라매타가 미지인 경우 스팩트럼 이동법을 적용해서 호흡변동함수와 x 방향 확대계수 및 x 방향 확대중심을 추정한다. 다음으로 에너지 최소법을 이용해서 y 방향 확대계수 및 y 방향 확대중심을 추정한다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 방법의 유효성을 확인한다.
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This paper addresses a problem of classifying human breast cancer into its subtypes. A main ingredient in our approach is kernel machines such as support vector machine (SVM). kernel principal component analysis (KPCA). and kernel partial least squares (KPLS). In the task of breast cancer classification, we employ both SVM and KPLS and compare their results. In addition to this classification. we also analyze the patterns of clinical outcomes in the feature space. In order to visualize the clinical outcomes in low-dimensional space, both KPCA and KPLS are used. It turns out that these methods are useful to identify correlations between clinical outcomes and the nonlinearly protected expression profiles in low-dimensional feature space.
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EEG-based brain computer interface(BCI) provides a new communication channel between human brain and computer. EEG data is a multivariate time series so that hidden Markov model (HMM) might be a good choice for classification. However EEG is very noisy data and contains artifacts, so useful features mr expected to improve the performance of HMM. In this paper we addresses the usefulness of principal component features with Hidden Markov model (HHM). We show that some selected principal component features can suppress small noises and artifacts, hence improves classification performance. Experimental study for the classification of EEG data during imagination of a left, right up or down hand movement confirms the validity of our proposed method.
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MRI 나 CT 스캔에 의해 생성된 볼륨 데이터는 일반적으로 설러 샘플 지점에서의 이산적인 수치 데이터 일뿐 데이터 상호간의 함수적 연속성은 제공되지 않고 있다. 이러한 데이터로부터 우리가 원하는 임계값(threshold)에 의한 등가면(isosurface)을 렌더링하는 방법은 보통 Marching Cube에서처럼 많은 다각형을 생성해서 렌더링 하는 방법에 의존해 왔다. 그러나 원하는 등가면을 직접 표현할 수 있는 함수가 존재할 경우 많은 양의 다각형을 추출하고 보관해야 하는 시공간적 부담이 없게 된다. 본 논문에서는 각 Cube별로 정의되는 Tri-linear Interpolation 함수를 기반으로 하여 Interval Method 에 의한 등가면 렌더링 알고리즘을 제안한다.
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본 논문에서는 대규모 지형 데이터를 이용한 네트웍 환경에서의 지형 탐색을 위한 다중 해상도 기법과 prefetching 기법을 제안한다. 지형 렌더링에 널리 사용되는 직각이등변 삼각형 메쉬 형태의 DEM 데이터를 정삼각형 메친 데이터로 재구성한 뒤, 이를 다중 해상도로 구조화하여. 네트웍 환경에서의 주요 문제점인 대역폭과 지연 문제를 보완하였다. 본 기법은 3차원 지형 데이터를 이용한 온라인 게임 등에 응용될 수 있다.
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3D 가상환경 사용자는 목표하는 지역 또는 대상을 찾아내고 이동하기 위해 Navigation 기술을 사용한다. 3D 가상환경 개발 초기 단계에서부터 효과적인 Navigation을 위해서 Navigation Aid에 대한 연구가 꾸준히 진행되어왔으나, 환경 구조의 중요 지점만을 정리한 요약 형태의 정보를 제공하는 방법이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 의미기반의 Navigation을 통해 원하는 지역 또는 대상을 찾아내고 이론 3D 가상환경에서의 이동으로 연결하는 방법을 제안했다. 의미기반의 Navigation Aid는 3D 가상환경 구조와 무관하게 사람들이 생각하는 측면에서의 Navigation을 지원한다. 따라서 Navigation 대상 환경 구조에 익숙지 않은 방문자라도 유용하게 사용할 수 있으며, 환경을 구성하는 객체들의 위치가 자주 변하더라도 사용자에게 동일한 Navigation 환경을 제공하는 장점을 갖는다.
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본 논문은 캘리브레이션 정보를 모르는 카메라로부터 얻은 시퀀스 영상에서 공간상에서 평면인 물체의영상 정보를 이용하여 카메라 내부 및 외부 파라미터를 추정하고, 이를 이용하여 가상의 3D 그래픽을 시퀀스 영상에 정합하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 손쉽게 이미지에 가상의 3D 그래픽 오브젝트를 정합할 수 있으며, 눈에 보이는 정합오차를 최소화하며 DirectX와 같은 3D 그래픽 툴과 쉽게 연동이 되는 장정이 있다. 본 연구는 비디오와 같은 영상에 3D 영상을 합성하는 대화형 비디오 컨텐트 개발에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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The analysis of EEG data is an important task in the domain of Brain Computer Interface (BCI). In general, this task is extremely difficult because EEG data is very noisy and contains many artifacts and consists of mixtures of several brain waves. The P300 component of the evoked potential is a relatively evident signal which has a large positive wave that occurs around 300 msec after a task-relevant stimulus. Thus automatic detection of P300 is useful in BCI. To this end, in this paper we employ a method of reference-based independent component analysis (ICA) which overcomes the ordering ambiguity in the conventional ICA. We show here. that ICA incorporating with prior knowledge is useful in the task of automatic P300 detection.
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본 논문에서는 스네이크 모델의 에너지 최소화 알고리즘을 개선하여 속도와 정확도에 대한 문제를 해결한다. 개선된 알고리즘은 스네이크를 이루는 정점들의 적합성에 따라 탐색 윈도우를 가변적으로 확장시킴으로써 빠르고 정확하게 윤곽선을 추출한다. 또한 정점의 정렬과정을 통해 정점이 지역적 최소점에 빠지는 것을 방지하며 스네이크의 연속성과 완만성을 보존한다.
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MPEG-21 환경에서의 DI(Digital Item)은 MPEG-21 프레임워크 내에서 표준화된 표현 형식, 식별 체계, 서술 형식을 따르는 구조화된 디지털 객체이며, 유통, 처리의 최소 단위이다 따라서. 이러한 DI가 MPEG-21 멀티미디어 프레임워크 환경에서 사용자 터미널에 전달되었을 때 어떻게 처리되어야 될 것인지를 규정하는 것은 매우 중요한 과제이며. 이와 관련한 기술이 DIP(Digital Item Processing)이다. 본 논문에서는 DIP의 한 응용 예로서 멀티미디어 콘텐츠를 계층적으로 기술하는 Video Summary의 응용 방안에 대한 연구 결과를 제시하고자 한다.
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본 논문은 isophote 제약조건을 사용한 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms) 기반의 효율적인 오류 은닉 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 오류 블록을 경계선 정합 알고리즘(Boundary Matching Algorithm)을 사용하여 오류 블록의 주변과 가장 유사한 블록을 이전 프레임에서 찾아 교체한 후, isophote를 제약조건으로 가진 유전자 알고리즘을 사용하여 교체된 오류 블록을 재구성하는 것이다. Isophote들은 영상에서 일정한 밝기 값을 가지는 곡선들로, 본 논문에서는 비디오 통신 시 화질을 개선하기 위해, 전송 오류에 의한 끊어진 isophote들을 부드럽게 연결한다. 끊어진 isophote들을 연결하기 위해, isophote를 제약조건으로 가진 적합도 함수를 최소화하는 픽셀 값을 유전자 알고리즘을 사용하여 추정하고, 그 값을 isephote 방향으로 투영한다. 실험 결과, 제안된 방법이 다른 오류 은닉 방법 보다 좀 더 화질을 개선시킬 수 있다.
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본 논문에서는 카메라 렌즈에서 흔히 발견할 수 있는 렌즈계 왜곡에 의한 영상 품질 저하 현상을 소개하고 이를 보정하는 방법을 제시한다. 렌즈계 왜곡은 크게 두 가지로 나눌 수 있는데 기하학적 왜곡과 광도 왜곡이 그것이다. 이상적인 렌즈계가 아닌 경우 이러한 왜곡 현상은 필연적으로 발생을 하게 되는데 왜곡 보정을 위해서 기존의 카메라 캘리브레이션과는 다른 방식의 접근이 필요하게 된다. 본 논문에서는 기하학적 왜곡 보정을 위한 이미지 워핑 방법을 제시하며 아울러 광도 왜곡 보정을 위한 보정 방법을 다루고자 한다.
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컴퓨터 그래픽스에서 물리기반 모델링을 사용한 다관절체의 움직임을 구하는 것은 중요한 문제이다. 다관절체가 움직이는 동안 충돌이 발생했을 때 충돌반응 시간이 많이 걸린다면 그만큼 시뮬레이션이 자연스럽지 못하다. 본 논문에서는 충돌반응에서 중요한 선형방정식의 해를 구하는 시간을 단축시킴으로써 짧은 시간안에 다관절체의 충돌을 처리할 수 있는 방법을 제시한다. 이러한 결과는 게임이나 그래픽 툴 등에서 적용이 가능하다.
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이 논문에서는 레이캐스팅을 고속화하는 단순하고 효율적인 알고리즘을 제안한다. 범용 PC에서 볼륨데이터를 이용하여 애니메이션을 하기 위해서는 초당 30 프레임의 영상을 생성하여야하나 아직 이에 도달하지 못하여 고속화가 필요하다. 지금까지의 바운딩서피스 기반의 레이캐스팅의 고속화에서는 임의의 시점에서 객체(object)의 깊이(depth)값을 그 객체의 바운딩서피스를 깊이 버퍼에 투영하여 구하였다. 이와는 다르게 이 논문에서 제안하는 방법은 시점과 무관하게 x, y, z 세 방향의 깊이 버퍼를 설치하고 이 것을 이용하여 임의의 방향에서 시정에 대한 물체의 깊이 값을 구한다. 이렇게 함으로서 임의의 시점에서 객체의 깊이 값을 구하는 시간을 N
$^3$ 에서 8$N_2$ 으로 줄일 수 있다. 여기서 N은 차원당 복셀의 개수이다. -
이 논문은 그래픽스 API인 OpenGL에서 제공하는 기존의 빌보드 기법을 좀 더 사실적으로 표현하기 위한 방법에 대해서 고찰한다. 빌보드 기법은 다각형에 텍스처 이미지를 매핑하여 이 다각형이 항상 시점을 바라보도록 표시하여 어느 정도의 사실성을 유지하는 3차원 영상을 빠르게 생성한다. 그러나, 기존의 빌보드 기법은 물체의 위치에 관계없이 항상 동일한 이미지를 사용하여 사실성이 떨어지는 단점이 있다. 이 논문에서는 기존의 빌보드 기법과 관측 방향에 따라 다른 이미지를 생성하는 뷰 모핑 기법을 조합하여 관측 방향에 따라 물체가 변화하여 보다 사실적인 3차원 영상을 생성하는 빌보드 기법을 제안한다.
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본 논문에서는 실시간으로 상호작용이 가능한 광범위한 3차원의 넓은 외부영역을 렌더링하기 위해 공간문할 방법으로 제한적 옥트리를 이용하고, 충돌검출 방법으로 계층적 경계상자를 사용하여 효과적으로 충돌검출을 하는 방법을 소개한다. 넓은 외부 영역을 동적으로 빠르게 처리하기 위해 공간을 분할시켜 처리영역을 축소하고 3차원 공간을 고정볼륨 바운드를 구축한 후 이를 처리 값으로 이용한 계층적 경계상자를 이용하여 충돌처리를 한다. 옥트리는 정적인 물체에 대한 정확한 표현 시 주로 사용되나 본 논문에서는 이를 동적인 환경에 이용하기 위하여 제한적 OSF를 사용한다. 또한 폴리곤의 충돌검사를 모두 하지 않고 빠른 시간에 충돌검출을 판단할 수 있는 방법과 경계상자의 충돌검출에 대한 비용이 3차원 개체 개수에 대해 비례하여 증가하는 데에 대한 개선 방법을 제안한다.
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부정형 물체의 모양을 모델링 하는데 긴요하게 쓰이는 일반적인 음함수 곡면은 골격요소의 종류를 다양하게 선택함에 따라 모델링의 기능이 향상되는 반면 렌더링은 상대적으로 어려워진다. 본 논문에서는 점(point)과 함께 선분이나 원 등이 혼합된 골격 요소로 구성된 음함수 곡면의 렌더링을 위하여 interval method를 이용하는 광선 추적법을 제안한다. interval method는 점이 아닌 다른 모양의 골격 요소에 적용할 때는 난이도가 훨씬 증가하지만 광선과의 교차점을 구하는 등의 상대적으로 어려운 계산과정을 효과적으로 단순화 할 수 있다는 장점이 있다.
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패턴을 기반으로 딴 AR(Augmented Reality) 시스템은 실시간 동영상 안에 가상 물체들을 정확하게 올리기(registering) 위한 좋은 방법이다. AR 시스템을 구현하기 위해서는 우선 카메라가 보고 있는 영상의 3D 위치 정보를 추출하여야 한다. 본 논문에서는 카메라가 보고 있는 체스판 영상의 3D 위치 정보를 자동적으로 추출하여 그것과 동기적으로 움직이는 가상의 object를 구현하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 카메라 1 대를 가지고 어떠한 sensor 나 marker 를 사용하지 않고 시간적 정보만을 이용하여 비교적 정확한 3D 위지 정보를 추출할 수 있고, 추출된 3D 위치 정보를 통해 자연스러운 3D 모션 시뮬레이션을 구현할 수 있다.
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본 논문은 온라인 VR 게임 엔진의 일환으로 몰입시각화 방법의 구현에 관한 것이다. 몰입영상을 제공하기 위한 방법으로 광역의 시야각을 지원하는 프로젝션 디스플레이 구현과 멀티 채널 디스플레이의 스테레오 서라운드를 지원하기 위한 여러 대의 PC 렌더링 시스템, 그리고 이를 지원하는 애니메이션 동기화 방법에 대한 구현상의 방법을 소개 하고자 한다. 새로운 VR 기술들이 정차 시스템의 저가화에 따라 사용자에게 새로운 몰입형 아케이드 게임 환경을 지원하기에 이르렀다. 본 논문에서는 프로젝션 기법을 사용하여 스테레오 이미지 디스플레이가 가능한 방법과 멀티 채널 시스템을 이용한 멀티 모니터를 이용하는 방법에 대한 구현이다. 구현된 방법은 멀티 클러스터 시스템과 멀티 프로젝션 디스플레이 시스템, 스테레오를 구현 그리고 애니메이션의 동기화를 위한 방법으로 나누어 설명하고자 한다.
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일반적으로 음성은 시간함수로 표현되며 음성인식에서 표준모델을 모델링하는 것은 매우 중요한 문제이다. 음절 단어, 연속음성을 발성할 때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 이를 잘 모델링하는 것 또한 음성인식에서는 중요한 문제라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강건한 음향모델을 학습하기 위해 시간의 변화와 상태분할과정에서의 모델의 변화를 고려하여 다양한 구조의 초기모델을 작성하였다. 각 초기모델에 의한 HM-Net 문맥의존 음향모델은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(PDT-SSS)을 이용하였다. PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 음성의 시간변이를 고려한 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 설정한 각 모델의 구조에 대한 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행한 결과. 음소인식의 경우 상태수 2000개에서 2상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 11.4% 향상된 인식성능과 39.2초의 인식시간을 단축할 수 있었다. 또한 단어인식의 경우 상태수 2000개에서 1상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 5% 향상된 인식성능과 4상태 구조에서 한 단어를 인식하는데 평균 0.8초가 소요되었다. 따라서 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 수행한 초기모델의 구조에 관한 연구가 향후 음성인식 시스템을 구축하는데 유효함을 확인할 수 있었다.
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차량 번호판 인식 시스템은 차량 보급의 대중화와 그에 따라 발생되는 여러문제의 해결차원에서 활발하게 연구 개발되고 있는 분야이다. 본 논문에서는 휴대용 입력 장치로부터 획득한 차량 번호판 영상에서 차량 번호판이 가지는 특성을 이용하여 번호판을 추출한 후, 차량 번호판의 특성을 이용하여 개별 문자 영역들의 MBR(Minimum Boundary Rectangle)을 추출한다. 그리고. 불변 모멘트의 특징을 이용하여 기존의 템플릿 매칭 방식 보다 연산시간이 매우 빠르고 입력 영상내의 번호판 크기에 제약이 적온 장점을 가진 보다 향상된 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다.
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본 논문에서는 음성인식을 위한 전처리 단계로 음성인식의 대상을 찾아내는 음성경계 추출에 대하여 기술한다. 음성경계 추출을 위한 특징 벡터로는 시간 정보인 RMS와 주파수 정보인 MFBE를 사용한다. 사용하는 알고리즘은 학습을 통해 규칙을 생성하는 퍼지연상기억장치에 음성의 시간 정보를 적용하기 위해 순환노드를 추가한 새로운 형태의 순환 퍼지연상기억장치를 제안한다.
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게놈 프로젝트에 의해 인간 유전자 영기서열이 밝혀지면서 개개인의 유전자에 나타나는 SNP(Single Nucleotide Polymorphism)을 분석하여 질병의 진단과 예후, 치료와 예방이 미래에 가능하게 되었다. 본 논문은 그러한 SNP 분석을 위한 자동 분석 시스템의 영상 처리 과정으로서, 기존의 육안을 통해 분석하였던 TDGS 영상을 본 시스템의 자동적인 영상 처리 과정을 통해 SNP 분석을 위한 디지털 패턴을 추출한다. SNP 분석을 위해 사용되는 샘플은 대략 수백개가 되는데, 실험이라는 특성상 영상에 나타나는 불규칙한 요소들이 많고. 영상의 상태가 좋지 않은 경우 명암도가 낮은 반점들의 구분이 힘들게 된다. 본 논문에서는 TDGS 영상의 지역적 특성을 가장 잘 반영하기 위한 동적 이진화의 새로운 척도를 제안하였고, 영상에서 잡영과 배경을 제거한 후 남겨진 관심영역을 반점으로 판별하여 이를 디지털 패턴으로 추출한 결과를 보여 준다.
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일반적으로 사용되는 반도체 공정에 대한 진단 기법은 한 공정을 진행하기 전에 테스트 공정을 수행하여 공정의 진행 여부를 결정하고, 한 공정의 진행을 완료한 후에 다시 테스트 공정을 수행하여 공정의 결과를 진단하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 실시간 자동 진단 시스템은 기존 방법의 문제점인 자원의 낭비를 막고, 실시간으로 진단함으로써 시간의 낭비를 막는 진단 시스템을 제안한다. 실시간 자동 진단 시스템은 크게 시스템 초기화 단계, 학습 단계 그리고 예측 단계로 나누어진다. 초기화 단계는 진단할 공정에 대한 사전 입력값을 받아 시스템을 초기화하는 과정으로 공정장비 파라미터별 중요도 자동 설정 과정과 초기화 클러스터링으로 이루어진다. 학습 단계는 실시간으로 저장된 공정장치별 데이터와 계측기로부터 획득된 데이터를 이용하여 최적의 유사 클래스를 결정하는 단계와 결정된 유사 클래스를 이용하여 가중치를 학습하는 단계로 나누어진다. 예측 단계는 공정 진행 중 획득된 실시간 데이터를 학습 단계에서 결정된 파라미터별 가중치를 사용하여 공정에 대한 진단을 한다. 본 시스템에서 사용하는 클러스터링 알고리즘은 DTW(Dynamic Time Warping)를 이용하여 파라미터 데이터에 대한 특징을 추출하고 LBG(Linde, Buzo and Gray) 알고리즘을 사용하여 데이터를 군집화 한다.
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본 논문에서는 낱자 인식기와 자소 조합 인식기를 혼용한 저품질 인쇄체 한글의 고성능 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 문자를 한글 6형식과 기타 형식의 문자, 총 7종으로 분류한, 입력문자를 인식 대상 문자의 수와 자소 복잡도에 따라 하나 또는 두 개의 인식 단위(HRU: Hangul recognition unit)로 분리하여 인식한다. 각 인식 단위 영상에서 추출한 방향각 특징을 다층신경망 인식기를 이용하여 인식한다. 다음으로, 각 다층신경망 인식기의 신뢰도를 조합하여 최종 인식 결과를 도출한다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 98.80%의 인식률을 얻을 수 있었으며, 이는 기존 방법에 비해 23.61%의 오류가 감소한 것이다.
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일반적으로 방사선 의사들(radialogists)이 폐 결절(pulmonary nodule)을 탐지하는 데는 실제적으로 30% 의 실패율을 가진다고 알려져 있다. 만약 자동화된 시스템이 흉부 영상에서 의심스런 결절들의 위치들을 방사선 의사에게 알려줄 수 있다면 잘못 판단되는 결절들의 수를 잠재적으로 줄일 수 있다. 그리하여 기존의 시스템들은 처리가 어려운 X 선 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주기 위하여 원래의 영상에 수축(erosion)과 확장(dilation)을 연이어서 행하는 형태학적 필터링(morphological filtering) 처리를 행한다. 그런 다음 결절의 특징을 가려낼 수 있는 추출 기술들을 나름대로 행한다. 그러나, 이 형태학적 필터링 처리는 상당한 처리 시간을 필요로 한다. 이에 본 논문은 형태학적 필터링 처리를 행하지 않고 원래의 흉부 X 선 영상으로부터 직접 결절의 의심지역들을 추출한 후 두가지 특징 추출기술들을 적용시킨다. 그리하여 본 시스템은 결절의 정확한 판독이 어려운 폐의 X 선 영상에 적용되어 false-positive 들을 효과적으로 줄임으로써 보다 효율적인 폐 결절의 추출를 가능하게 하였다.
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패턴 인식 분야에서 다중 분류기 시스템은 여러 분류기의 결과들을 조합하여 전체 성능을 항상 시키는 시스템이다. 다중 분류기를 사용함으로써 단일 분류기 보다 더 나은 결과를 얻을 수 있음은 이미 널리 알려진 사실이다. 서로 다른 구조를 갖는 분류기들은 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문에 각 분류기마다 입력 공간에 대해서 지역적으로 좋은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 지역적으로 가장 좋은 성능을 보이는 분류기 선택 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 입력 공간에 비해 각 분류기들을 학습하는 과정에서 자기조직화지도를 생성하고 각 노드별로 평가함으로써 입력이 주어지면, 해당 노드에서 가장 성능이 좋은 분류기를 선택하여 전체 성능을 향상시키는 시스템이다.
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기존의 개념 기반 이미지 검색에서는 이미지의 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 이용했다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사용하여 쉽게 구현할 수 있으나 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없었다. 이에 본 논문에서는 ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이 정보량 링크 타입, 밀도 등을 고려한 개념간 유사성 측정으로 패턴 매칭의 문제를 해결하고자 했다. 또한 키워드로 주석처리 되어 있는 Microsofts Design Gallery Live의 이미지를 이용하여 개념간 유사성 측정법을 실질적으로 개념 기반 이미지 검색에 적용해 보았다.
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정보화 시대에는 사람들의 모든 활동이 인터넷을 통해서 대부분 이루어진다. 이중에서 전자 메일이 차지하는 비중은 매우 크다. 고객 유치를 위한 기업들의 광고와 배움을 위한 강의, 자신의 관심 분야에 대한 정보 등을 전자 매일로 받아보게 되는 것이 더 많아 질것이다. 이러한 상황에서 사람들은 자신이 필요로 하는 메일과 필요로 하지 않는 메일을 분류하는데 많은 시간을 낭비한다. 사람들은 이러한 시간 낭비를 줄이기 위해서 메일 분류 시스템을 사용한다. 현재 사용되고 있는 매일 분류 시스템은 스팸 매일을 기준으로 하고 있다. 그러나 오분류되는 메일들이 있어 사용자가 스팸 메일을 다시 보는 경우가 있어 한계를 보인다. 본 논문에서는 사람들이 자신이 원하는 메일과 그렇지 않은 메일을 분류하기 위해서 1차 분류로 긍정어와 부정어를 이용하여 전자 메일을 분류하고 2차 분류로 도메인 네임을 이용하여 분류한다.
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차량 번호판 인식 시스템의 번호판 인식과정은 영상획득 및 번호판 영역 추출, 개별문자 추출, 문자 인식의 3가지 핵심부분으로 구성된다. 이 중에서도 번호판 추출의 정확성은 시스템 전체의 결과에 영향을 줄 수 있는 부분이며 다양한 주변 환경에도 정확한 추출과 빠른 수행 시간을 요구한다. 본 논문에서는 검출 시간의 단축을 위하여 명암값의 차이와 사전정보를 이용하여 먼저 인식대상의 주목표인 등록번호의 위치를 추출 및 검증하고 등록번호에 대한 지역명의 상대적인 위치 정보를 이용하여 문자의 대략적인 위치를 선정, 각 요소들의 외곽 근접 선들의 투영(protection)과 이동을 통하여 번호판의 모든 문자 요소의 위치를 추출한다.
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얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 입력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 기관을 검출하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 얼굴의 크기와 얼굴의 회전, 조영의 변화가 어느 정도 허용되고 피부색 배경이 얼굴에 병합된 경우에도 얼굴영역과 얼굴기관(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법으로, 입력영상에 따른 적응적 칼라 색상정보와 얼굴기관의 부분 템플릿매칭을 조합한 알고리즘을 제안한다. 변환된 HSV 칼라 좌표계상의 대역적 피부색상 정보와 히스토그램을 이용한 적응적 피부색상 정보로 얼굴영역을 검출한 뒤, 얼굴영역 안에서 입술색상 정보로 도출된 입술영역의 X축 기울기를 이용해 회전얼굴을 보정하고, 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿을 이용해 눈을 검출한다.
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해부학적 구조의 변형이 존재하는 신체 부위를 정합하기 위하여 연구되는 non-rigid 정합 방법은 현재 의료 영상 분야에서 매우 중요한 주제이고 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 Visible Human Color 단면 영상과 CT영상 사이에 존재하는 다리 모양의 변형을 정합 하기 위하여 계층적인 non-rigid 정합 방법을 제안하였다. 제안한 계층적 정합 방법은 영역 경계를 이용한 global rigid 정합으로 초기 변형 벡터를 찾고. 정합 할 영역을 sampling하여 local non-rigid 정합을 수행 한 후 결과를 interpolation하여 전체 영역에 대한 최종 정합 벡터를 계산하였다. 결과적으로 더욱 효율적이고 강력한 non-rigid 정합 결과를 얻을 수 있었다.
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국내에서의 의료영상에 관한 관심도가 높아짐에 따라 Visible Korean Human Project가 시작되었다. 이를 통해 얻어진 해부영상들의 다양한 응용을 위해 분할작업은 필수적 단계로 이를 분할하기 위한 도구가 필요하다. 그러나 분할해야할 기관들의 종류가 많고 그 특성이 다양해서 기존의 분할도구로 적용하기에 많은 문제점이 나타나 새로운 분할도구개발의 필요성이 나타났다. 새로운 분할도구에서는 각 기관의 특성 에 알맞은 다양한 방법의 분할 방범을 제공하여 분할방법에 따라 다른 분할결과를 통합적으로 표현하여 보다 용이한 처리를 가능하도록 설계되었다. 구현된 분할 도구는 반자동 분할 방법과 슬라이스간 전달 방법을 사용하여 보다 적은 사용자의 입력으로도 빠른 시간에 많은 양의 데이터를 분할 할 수 있도록 자동화 설계되었으며, 자동적으로 분할된 결과가 사용자의 의도와 다른 경우 설계 편집할 수 있는 기능도 제공하도록 구현했다. 구현된 분할도구를 통해 Visible Korean Human Dataset의 분할 실험을 했으며 기존의 분할 도구에 비해 이르고 정확한 결과를 얻어 낼 수 있었다.
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본 논문에서는 바 코드리더로 그 정보를 읽어 낼 수 있지만, 시각적인 인쇄오류가 있는 바 코드를 고속으로 검출해 내는 방법을 제안한다. 바 코드는 해당 제품의 제품정보 및 키를 저장하기 위하여 주로 사용되어 왔다. 근래에 들어 바 코드의 활용범위가 점점 넓어지게 되면서 잘못 인쇄된 바 코드로 인하여 차후에 발생할 수 있는 시간적 경제적 손실을 줄이기 위하여 인쇄된 바 코드가 공장에서 나가기 전에 바 코드가 정확하게 인쇄되었는지를 검사하는 것이 중요하게 되었다. 특히 상품이 아니라 고객카드와 같이 바 코드 소유자의 정보를 저장하는 수단으로도 활용하는 경우는 개인이 자신의 카드를 소지하게 되므로 바 코드에 담겨있는 정보도 중요하지만 바 코드의 인쇄상태 또한 중요하다. 이는 바 코드리더로 제대로 읽혀진다 하더라도 시각적인 인쇄오류가 있는 경우 해당 고객으로부터 불만을 사게 되고 새 카드로 교체를 요구받게 되기 때문이다. 이 경우 회사의 이미지 실추는 물론 카드 교체에 따른 시간적 경제적 손실을 보게된다. 이에 본 논문에서는 바 코드의 높이가 모두 동일한 1차원(선형)바 코드를 대상으로 바 코드의 열 동질성을 이용한 시각적인 인쇄오류가 있는 바 코드를 검출해 내는 방법을 제안한다.
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신경과학이 발전함에 따라 기억현상의 분자생물학적, 세포생물학적 메커니즘이 밝혀지고 있으며, 신경계의 특징을 계산학적 측면으로 응용한 신경망 분야는 상당한 연구성과가 축적되어 하나의 학문 분야로까지 자리매김하고 있다. 면역학이 발전함에 따라 연역현상의 분자생물학적, 세포생물학적 메커니즘이 밝혀지고 있으며, 특히 연역기억현상의 산물인 항체를 이용한 설러 가지 생물학적 실험 방법이 고안되어 사용되고 있는 한편, 연역 현상의 특징을 계산학적 측면으로 응용하려는 다양한 시도가 근래 이루어지고 있다. 본고에서는 항원과 항체 분자를 이용한 면역생물학적 실험 방범을 적용하여 문자, 인식 문제를 해결하는 분자 면역 컴퓨팅의 개념을 도입하고, 이 개념을 도입하여 숫자를 인식하는 문제에 적용하는 사례를 제시하였다.
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본 논문에서는 입력 시퀀스의 각 영상으로부터 신체 영역을 분리한 후 신체 영역의 2차원 특징정보들을 이용하여 제스처를 자동적으로 인식할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 먼저, 샘플 영상들로부터 구한 2차원 특징 벡터들의 통계적 정보를 주성분 분석법으로 분석하고 제스처 모델 공간을 구성한다. 입력 영상들은 미리 구성된 모델과 비교되어지고 각각의 영상은 모델 공간의 한 부분으로 심볼화되어진다. 마지막으로 심볼 시퀀스로 형상화되어진 영상 시퀀스는 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 하나의 제스처로 인식된다. 우리가 이용하는 2차원 특징 정보는 대략적으로 신체의 어느 부분이 움직이는지를 알 수 있는 로컬정보와 전체적인 신체 모션의 정보를 나타내는 글로벌 정보를 이용하는 것으로 실세계에서 적용하기 용이하고, 좋은 인식 결과를 얻을 수 있다.
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본 논문에서는 가상현실 환경에서 인체 모델의 애니메이션을 위하여 얼굴의 표정 변화에 영향을 주는 해부학에 기반한 18개의 근육군쌍을 바탕으로 하여 얼굴 표정 애니메이션을 위한 근육의 움직임을 조합할 수 있도록 하였다. 개인의 이미지에 맞춰 메쉬를 변형하여 표준 모델을 만든 다음, 사실감을 높이기 위해 개인 얼굴의 정면과 측면 2 장의 이미지를 이용하여 메쉬에 매핑하였다. 얼굴의 표정 생성을 애니메이션 할 수 있는 원동력이 되는 근육 모델은 Waters의 근육 모델을 수정하여 사용하였다.
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We have developed an optimization algorithm based formulation for performing efficient time driven simultaneous place and route for FPGAS. Field programmable gate array(FPGAS) provide of drastically reducing the turn-around time for digital ICs, with a relatively small degradation in performance. For a variety of application specific Integrated circuit application, where time-to-market is most critical and the performance requirement do not mandate a custom or semicustom approach, FPGAS are an increasingly popular alternative. This has prompted a substantial amount of specialized synthesis and layout research focused on maximizing density, minimizing delay, and minimizing design time.
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모멘트 기반 정합은 전처리 과정을 통하여 수행되는 정합 대상기관의 형태정보를 추출하여, 이를 기반으로 대상기관의 무게중심 및 주축을 계산하고 이들 모멘트 정보를 일치시킴으로써 서로 다른 3차원 영상에 대한 정합을 유도하는 기법이다. 표면정보 기반 영상정합은 대상기관에서 추출된 표면정보를 기반으로 변환을 추정하여 서로 다른 영상의 전형적 형태의 유사성 정도를 최대화함으로써 정합을 수행하는 방법이다. 본 연구에서는 서로 다른 모달리티 영상에 대한 정합을 위하여 모멘트 기반 정합기법과 표면정보기반정합기법을 각기 구현하고 이들 방법에 대한 성능 및 문제점을 비교 분석하였다.
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3차원 형상 모델의 비교 연구는 의학, 분자 생물학, 컴퓨터 그래픽스 등의 분야에서 다루게 되는 기본적인 문제들 중의 하나이다. 본 논문에서는 3차원 형상 모델간의 유사성을 측정하기 위한 방법을 제안한다. 본 시스템은 삼각형 메쉬 모델을 유사성 평가에 사용한다. 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 이용하고, 유사 점도의 계산을 위한 측도(metric)로는 부피(Volume), 곡률(Curvature), 직선거리(Euclidean Distance)를 사용한다. 또한 다양한 방식에 의해 획득된 형상 모델의 비교를 위하여 먼저 포즈 정규화(Pose Normalization)를 한 후 유사성 평가 작업을 수행한다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 형상 비교대상들에 대한 전체 변형 및 부분 변형, 그리고 회전등에 강인함을 보였다.
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본 논문에서는 독립성분분석(Independent Component Analysis; 이하 ICA)에서의 제안된 그레이 블록 거리 알고리즘(Grey Block Algorithm, 이하 GBD)을 이용한 영상 분류 방법을 제안한다. 이 제안된 방법은 기존의 GBD 알고리듬을 이용한 경우보다 k가 감소할 때 그 편차는 적어 좋은 영상 분류 특징을 보임을 모의 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
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본 논문에서는 각 프레임으로부터 추출된 통계적 특성을 이용하여 동영상의 분할방법과 분할된 각 장면에 대한 대표프레임을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 동영상의 각 프레임에 대하여 다해상도 분석을 실시하여 저주파 부 밴드로부터 히스토그램 특징을 추출하여 급격한 장면전환을 분할하는데 이용하였으며 또한 점진적인 장면전환을 검출하기 위해서는 고주파 부 밴드로부터 계산되는 화소의 분산치를 계산하여 특징벡터로 사용하였다. 실험의 결과를 통하여 제안된 동영상의 분할방법과 대표프레임 추출에 대한 알고리즘들이 동영상 자료의 분석 및 색인을 위한 효율적인 동영상 분할을 가능하게 하며, 차후 내용기반 영상과 비디오의 색인 및 검색을 위한 전처리의 단계로 사용되어질 수 있는 매우 유용한 방법임을 보였다.
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동영상이나 정지영상에서 사람의 얼굴을 검출 및 인식을 하는 여러 가지 알고리즘이 소개되고 있다. 본 논문에서는 신경망(Neural Network)과 얼굴의 기하학적 특징 중에 하나인 눈과 입을 사용하여 얼굴 영역을 추출하는 방법을 사용한다 신경망은 얼굴 인식을 비롯한 여러 분야에서 쓰이는 좋은 방법 중의 하나 이지만 신경망이 가지고 있는 특성상 많은 오차를 가질 수 있기 때문에 얼굴을 구성하고 있는 요소인 눈과 입을 사용해서 오차를 제거하는 방법을 제안한다.
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기존의 아이디와 패스워드를 이용한 사용자 인증방식의 문제점 및 한계를 해결하기 위하여 생체인식 기술 (Biometric technology)이 연구되었다. 하지만 단일 생체인식 기술은 오인식률(False Acceptance Rate), 오거부율(False Rejection Rate)등의 문제점을 가지고있다. 최근에 단일 생체인식 기술의 한계를 극복하고 사용자 인증 성능 향상과 신뢰도를 높이기 위하여 다중 생체 인식(Multi-modal biometrics)에 관한 연구개발이 활발하다. 이 논문은 지문인식과 얼굴인식 기술을 활용하여 사용자 인증을 수행함으로써 단일 시스템에서 발생하는 한계점을 극복함과 동시에 좀더 안정적인 사용자 인증이 가능한 방법을 제시한다.
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본 논문은 손상되지 않은 지문과 손상된 지문에 대해 전처리 및 3 레벨 가우스 피라미드(Gaussian pyramid)변환과 왈쉬(Walsh)변환을 하고, 출력되는 결(texture) 정보를 평활화 및 이진화를하여 해밍거리(Hamming Distance)를 계산하였다. 여기서 얻은 결 정보에 대한 해밍거리 변화율은 인식을 위한 매칭 변수로 사용하였다. 이러한 비교를 위해 이미지를 전처리하여 잡음을 제거하고, 대비를 개선한 후 각 이미지를 이진화 이미지로 만든 다음 세선화 처리를 하였다. 3 레벨 가우스 피라미드 변환은 이미지의 크기를 1/8로 축소하며, 해밍거리 변화율은 타인 수락율(FAR: False Acceptance Ratio)과 본인 거부율 (FRR: False Rejection Ratio)계산에 사용하였다. 그 결과 손상된 동일 지문에 대한 본인 거부율은 -20% 내외이었으며, 타인수락율은 -50%가 되어 지문이 일부 손상되었어도 결 무늬에 대한 해밍거리는 인식의 특성 벡터로 사용할 수 있음을 알 수 있다.
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생체인증에서 가장 많이 활용되고 있는 지문은 다른 생체 인증에 비해 시스템 구축 및 유지비용이 적게들며 사용자에게 거부감을 적게 주는 장점을 가지고 있다. 하지만, 입력되는 지문 영상의 상태가 가변성이 크다는 른 단점이 있다. 즉, 획득 장치의 성능과 획득되는 과정에서의 물기, 땀, 불순물, 압력의 차이 등으로 인해 입력될 때마다 영상의 품질이 달라질 수 있다는 의미이다. 이것은 인식의 성능을 떨어뜨리는 요인으로 작용하게 되는데, 이러한 약점은 인식 과정 전에 지문 영상의 품질 판정을 삽입함으로써 해결할 수 있다 본 논문은 지문의 품질 판정 방법으로 통계적 측정치인 표준편차(standard deviation), 왜도(skewness), 그리고 첨도(kurtosis) 등을 이용하였으며 , 판정된 품질에 따른 적응성 알고리즘을 적용시켜 지문 인식의 성능을 극대화시킬 수 있도록 제안하였다.
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본 논문은 3차원 얼굴 형상을 이용한 얼굴 인식에 있어서, 정규화 과정에 사용될 얼굴의 특징 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 3차원 얼굴 형상은 조명의 변화에 상관없이 얼굴의 특징 분석이 가능하고, 이를 이용한 얼굴 인식이 가능하다. 그러나, 입력된 형상에 따라 회전, 기울어진 정도, 그리고 좌우로 움직인 정도가 다르다 이런 특성을 고려하지 않고 추출된 특징들은 잘못된 인식 결과를 초래할 수 있다. 이런 이유로 입력시의 오류 돌을 바로잡는 정규화 과정이 필요하다. 정규화 과정에서는 얼굴의 기하학적인 특징(눈, 코, 입 등)을 이용하는 것이 일반적이다. 이들 중, 코는 3차원 얼굴 형상에서 두드러진 특징이 될 수 있다. 본 연구에서는 코의 실제 형상과 유사한 코 형상 추출 마스크를 사용하여 입력된 형상으로부터 코 영역을 추출하는 방법을 제안한다.
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분할 및 합병 개념에 바탕을 둔 모듈라 신경망이 자동차 번호판 문자 인식에서 단일 신경망 사용 보다 학습 질 측면이나 학습 속도 면에서 좋은 결과를 보였다. 본 논문에서는 번호판 인식을 위한 모듈라 신경망 구성 시, 특징 벡터 클러스터링 방법에 따른 모듈라 신경망의 성능을 평가하였다. K-means Clustering 알고리즘을 이용하여 유사한 특징 벡터를 그룹핑하는 방법과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하여 유사하지 않는 특징 벡터들을 그룹핑하는 방법 각각을 구현하여 실험하였다. 실험결과, 유사하지 않는 특징 벡터들로 모듈라 신경망을 구성할 경우가 그렇지 않은 경우보다 좋은 인식 결과를 보였다.
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간질성 폐질환(Interstitial Lung Disease) 컴퓨터지원진단(Computer-Aided Diagnosis: CAD)시스템은 방사선의사들이 흉부 X-ray영상에서 석회화와 섬유화를 탐지하고자 적용하였다. 진단 중에 발생할 수 있는 오진율을 줄이고 간질성 폐질환이 존재하는 폐야에서 이상유무를 판단하여 검출을 표시하도록 하였다. 본 논문에서는 디지털 흉부영상에서의 간질성 폐질환을 검출하기 위해 폐 텍스처(texture)의 물리적 척도를 측정하기 위한 방법을 제안한다. 2차원의 푸리에 변환으로부터 얻어지는 파워스펙트럼(power spectrum) 분석에 기반을 두는 방법으로 각각의 ROI(Region Of Interest)에서 구한 평균제곱자승오차(Root Mean Sguare: RMS)와 파워스펙트럼의 첫 번갠 모멘트(Moment)는 폐 텍스처의 밀도변동의 크기(magnitude)와 섬세함(fineness)을 나타낸다. 실험결과 다양한 간질성폐질환을 가진 비정상 폐 텍스처의 RMS와 첫 번째 모멘트와는 차이가 있었다. 디지텔 흉부영상으로부터 계산되어진 정량화된 텍스처의 척도는 방사선의사의 간질성 폐 질환을 진단함에 효율적인 질환 탐지를 가능하게 하였으며 진단율을 향상시킬 수 있었다.
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웹 상에서 제공되는 영화 서비스는 사용자에게 시간과 공간을 초월하여 서비스를 받을 수 있다는 매력을 가지고 있다. 이러한 영화 서비스는 대부분 동영상 전체 내용에 대해 사용자 연령별로 등급을 나누어 서비스되거나 무차별 서비스가 되고 있다. 본 논문에서는 비디오 인덱싱 기술과 필터링 기법을 접목하여 하나의 동영상을 각 장면의 내용에 따라 사용자 연령별 차별화 된 서비스를 함으로써 영화 동영상에 대한 활용도를 높일 수 있는 방법을 제안하였다.
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생체인식 기술은 현재까지 많은 발전을 거듭하고 있으며 국내에서도 연구는 물론 표준화작업 및 데이터 베이스 구축이 활발히 진행되고 있다. 생체인식은 신체의 여러 부분을 이용하는 방법과 습관에서 비롯된 특징을 이용하는 방법이 있는데, 본 연구에서는 이 중에서 개인의 필기습관 정보를 이용하여 인식하였다. 본 연구에서는 필기습관에 주목하여 서명하는 사람의 습관이 잘 드러나는 펜의 기울임과 눌림, 펜의 방위각도 둥의 성분이 표현되어지는 동적인 생채정보를 감지하고 특성을 추출할 수 있는 타블렛과 펜을 사용하여 서명정보를 추출한다. 이렇게 생성된 서명정보의 특징을 추출하기 위하여 패턴인식분야에 널리 활용하고 있는 주성분요소분석(PCA, Principal Component Analysis), 독립성분요소분석(ICA, Independent Component Analysis)기법에 적용하였다. 생성된 두 특징벡터 사이의 거리를 Euclidean Distance를 이용하여 구하고 Nearest Neighbor를 비교하여 인식률을 알아보고 교차인식(Cross Validation) 기법 중 하나인 Leave-One-Out 방법을 이용한 분류성능 측정을 통하여 데이터의 신뢰수준을 알아보았다.
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본 논문에서는 인쇄체 한글을 실용적으로 인식할 수 있는 계층적으로 구성한 신경망을 제안하고, 이를 이용해서 주민등록증의 성명을 인식하는데 적용하였다. 문자영상을 신경망을 이용하여 한글의 6가지 유형으로 먼저 분류한 후, 분류된 문자영상을 각 형식에 따라 자소단위로 분할해서 각 형식에 따른 신경망으로 인식하는 구조로 만들었다. 훈련용 데이터는 각 형식 별로 자소를 분리해서 얻은 영상들을 자소별 평균이미지로 만들어서 이를 조합하여 만든 글자로 사용하였다. 그래서 같은 형식의 같은 자음이라도 글자의 모양과 위치가 조금 다른것에 대해서 강인한 훈련을 할 수 있었다. 또한 입력단에서의 잡음을 줄이기 위해 히스토그램의 국부 평균을 적용하였다. 100명의 주민등록증을 컴퓨터 카메라를 이용하여 입력받아서 테스트한 결과 98.1%의 높은 인식률을 얻을 수 있었다.
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홍채 인식 시스템의 성능향상을 위해서는 전처리 단계에서 위조된 데이터나 잡음이 섞인 데이터를 걸러내는 과정이 매우 중요하다. 이 논문에서는, 강인한 홍채 인식 시스템을 위해서 두 단계로 이루어진 눈 영상 검사 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 첫 번째 단계에서는 동공 반지름과 눈꺼풀 움직임 변화량의 상관계수(coefficient)와 2차원 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transform) 스펙트럼을 이용해 위조된 데이터를 찾아낸다. 두 번째 단계에서는 눈 영상에 눈 깜박임이나 속눈썹의 홍채영역 침범, 홍채 영상이 부분적으로 잘렸을 경우 등의 시스템의 성능저하의 원인이 되는 부적절한 데이터를 찾아낸다. 111영의 1734개의 눈 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 알고리즘의 성공률은 96.5%였고 이러한 전처리 과정을 통해서 전체적인 시스템의 정확률을 향상시킬 수 있다.
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본 논문에서는 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상에서 눈이라고 생각되는 영역을 형판 정합방법을 이용하여 먼저 추출하고. 양 눈의 위치 정보를 사용하여 얼굴 영역의 크기와 회전정도를 보정하여 정규화된 얼굴영상을 만들며, 결국 PCA 방법을 사용하여 인식하게 된다. 이렇게 함으로써 PCA가 안정된 영상이 입력되면 좋은 인식률을 보이지만 전반적인 조명의 변화에 잘 대응하지 못하고, 복잡한 배경인 경우 얼굴영역의 위치 변화에 민감하며, 많이 기울어진 영상에 취약하다는 단점을 형판 정합을 통한 전 처리 과정을 통해 보완할 수 있게 된다. 실험 결과 제안된 방법이 PCA의 인식 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
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얼굴인식 연구는 얼굴표현에 집중하여 연구가 이루어져 왔으며, 이에 따라 최종 인식단계에서는 간단한 분류기가 적용되었다. 그러나, 보다 강건한 분류 성능을 얻기 위해서는 복잡한 분류기를 도입할 필요성이 있다. 복잡한 분류기를 사용하면서, 얼굴인식의 특성상 온라인 학습을 가능하게 하기 위해서는 이진 분류기 분해/결합 방법을 도입한다. 이러한 기법으로는 OPC와 PWC가 대표적이다. 본 방법의 성능은 기본이진 분류기의 성능에 좌우되기 때문에 SVM을 적용한다. 본 논문에서는 대표적인 방법인 OPC와 PWC의 장단점을 설명하고, 거절 조건을 갖는 이들 분류기들의 순차 결합 방법을 제안한다. ORL얼굴데이터 베이스에 대한 실험에서는, 제안하는 방법을 통해 얼굴인식 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
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얼굴인식은 얼굴 요소간의 지형적 특징보다 얼굴 영역 영상을 그대로 사용하여 인식하는 외관기반(appearance-based) 방법이 선호된다. 이때, 배경의 영향을 배제하기 위해 얼굴요소정보를 포함하는 최소 사각 영역을 사용하거나, 타원 마스크를 적용한다. 그러나, 이러한 전처리 방법은 개인별 외관특징으로써의 얼굴 윤곽 정보를 활용하지 못하게 한다. 본 논문에는 얼굴의 윤곽정보를 추출하기 위한 전처리 절차를 제안하고, ORL 얼굴 데이터에 대한 인식률 실험을 통해 제안하는 방법이 얼굴인식 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보인다.
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본 논문은 웨이블릿 변환을 통해 얻어진 부밴드들을 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 시스템에 적용하여 성능을 향상 시키기 위한 방법을 제안한다. 현재 상용화되어 있는 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 방법은 속도가 빠르고 단순하며 학습능력이 졸은 특징을 가지고 있지만 훈련 얼굴영상들의 증가에 따라 계산량이 급격히 증가하는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서 웨이블릿 변환를 통해 얻어진 해상도가 작은 부밴드 얼굴영상을 인식 과정에 사용되는 얼굴영상으로 사용함으로서 계산량의 증가에 대한 문제를 해결 할 수 있다. 얼굴의 인식률을 향상시키기 위한 방법으로는 웨이블릿 변환시에 나타나는 하나의 저대역 부밴드와 세 개의 방향성분을 가진 부밴드 얼굴영상의 특징벡터들을 벡터적으로 결합하여 인식과정에서 사용하여 인식의 정확도를 높이려 한다.
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본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용시 문제점가운데 하나인 초기값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다.
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본 논문에서는 얼굴 형태와 유사한 타원체형 모텔의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 실린더형 모델을 사용한 기존의 방법은 블록정합 수행 시 좌우 곡률을 고려하므로 좌우영상은 정확히 정렬하지만 상하 부분은 사람의 두상모양이나 턱 구조와 다르기 때문에 상하 영상을 정렬할 때 오류가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 얼굴 모델의 상하좌우의 곡률에 따라 가변적인 블록크기론 사용하고 영상의 상관관계를 이용하여 정확한 정렬을 할 수 있도록 한다. 그리고 얼굴 텍스쳐영상을 생성하기 위하여 영상 모자익 기법을 사용하며 영상들이 서로 잘 융합하도록 크로스디졸브(Cross dissolve) 기법을 적용하여 영상을 스티칭한다.
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X3D는 XML 기반의 VRML(Virtual Reality Modeling Language) 차세대 언어로서 인터넷을 통해 동적이고 상호작용 가능한 실시간 가상 환경을 제공해 준다. 본 논문에서는 X3D기반 가상 환경이 제공하는 상호작용을 변경 또는 확장 가능한 새로운 인터페이스 모델을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 X3D 가상 환경에서 사용자 재정의를 통한 상호작용, 새로운 멀티 모달 인터페이스로의 확장, 그리고 상황 인지 가상환경을 위한 상호작용 모델로서 사용될 수 있다.
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본 논문은 유전자 알고리즘의 다양성(diversity)을 유지하면서 동시에 수렴(convergence) 속도를 향상시키기 위한 새로운 선택기법을 제안한다. 이를 위해 적합도가 높은 염색체를 다음 세대로 전달하면서 동시에 적합도가 낮은 염색체에 대해서도 일정 수준 전달되게 하였다. 또한 기존의 설러 선택기법 중 가장 일반적으로 사용되는 토너먼트 선택 기법의 문제점을 고찰하고, 제안 알고리즘의 최적도 밀 수렴속도를 모의 실험을 통해 비교 및 분석한다. 실험 결과로부터 제안 알고리즘은 기존의 토너먼트 선택기법에 비해 우수함을 확인하였다.
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DNA microarray기술의 발달로 한꺼번에 수천 개 유전자의 발현 정보를 얻는 것이 가능해졌는데, 이렇게 얻어진 데이터를 효과적으로 분류하는 시스템을 만들어놓으면 새로운 샘플이 정상상태인지, 질병을 가진 상태인지 예측할 수 있다. 분류 시스템을 위하여 여러 가지 특징선택방법들과 분류기법들을 사용할 수 있는데, 모든 상황에서 항상 뛰어난 성능을 보이는 특징선택법이나 분류기를 찾기는 힘들다. 안정되고 개선된 성능을 내기 위해서 특징-분류기의 앙상블을 이용할 수 있는데, 앙상블에 이용될 수 있는 특징선택 방법이나 분류기의 수가 많다면, 앙상블을 만들 수 있는 조합이 많아지기 때문에, 모든 조합에 대하여 앙상블 결과를 구하기는 거의 불가능하다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 유전자알고리즘을 이용하여 모든 앙상블 결과를 계산하지 않으면서 최적의 앙상블을 찾아내는 방법을 제안하였으며, 실제로 림프종 암 데이터에 적용한 결과 100%의 결합결과를 보이는 최적의 앙상블을 효과적으로 찾아내었다.
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정확한 암의 분류는 암의 진단 및 치료에 있어 매우 중요하지만, 암을 진단하기 위한 기존의 여러 방법들은 종종 불완전한 결과를 도출한다. 최근의 마이크로어레이 기술에 기반한 분자 수준의 진단은 정확하고 객관적이며 체계적인 암의 분류를 위한 방법론을 제시해준다. 유전자 발현 데이터는 일반적으로 수천개 이상의 유전자를 포함하는데, 유전자 발현 데이터의 모든 유전자가 암과 관련이 있는 것이 아니므로 정확한 암을 분류하기 위하여 중요한 유전자만을 추출하는 것이 바람직하다. 본 논문에서 음의 상관관계를 갖는 두 개의 이상적인 유전자 벡터를 정의한 후 이와 유사한 정도를 기준으로 중요한 유전자 집단을 추출하고, 각각을 신경망으로 학습하여 결합하는 신경망 쌍을 제안한다. 실험 결과는 음의 상관관계를 갖는 두 개의 유전자 집단이 암의 클래스를 잘 구분할 수 있음을 보여주었다. 이 유전자 집단을 특징으로 하여 각각 학습한 신경망을 베이시안 방법으로 결합한 결과, 벤치마크 데이터에 대하여 신경망 쌍이 개별 분류기에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
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기능 유전체학에서 클러스터링 기법은 고차원의 마이크로 어레이 데이터 분석을 위한 주된 도구 중의 하나이다. 본 논문에서는 정보병목(information bottleneck)기법 기반의 이중 클러스터링에 의한, 유전자 발현 데이터의 계층적 병합방식 클러스터링 기법을 제안한다. 정보병목기법은, 두 랜덤변수의 결합확률분포가 주어진 경우 두 변수의 상호 정보량을 최대한 보존하면서 한 변수를 압축하는 기법이며, 두 변수를 차례로 압축하는 것이 이중 클러스터링이다. 실제 마이크로 어레이 데이터인 NC160 데이터(암세포 내 유전자 발현 데이터)에 대한 실험에서, 먼저 유전자를 그 발현패턴에 따라 클러스터링 한 후 이를 이용하여 표본들을 클러스터링하고 그 성능을 다각도로 분석하였다. 상호 정보량과 유전자 및 표본 클러스터 수와 엔트로피 척도에 의한 성능을 검토해 본 결과, 표본이 추출 조직에 따라 구분 가능할 것이라는 가정을 검증할 수 있었으며, 적절한 클러스터의 수를 결정할 수 있는 임계점의 기준을 설정할 수 있었다.
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염기서열 디자인은 DNA computing, 샘물정보학 등의 분야에서 실험 설계시 고려해야할 중요한 문제 중의 하나이다. 이 문제는 다양한 조건을 만족시키는 최적의 염기서열 집합을 생성하는 조합 최적화 문제로 생각될 수 있으며, 염기서열이 갖추어야 할 조건을 적합도 함수로 사용한 진화 연산 등의 방법이 적용되어 왔다. 본 논문에서는 여러 논문들에서 제시된 적합도 함수의 구체적인 형태를 해 공간상에서 조사해 보았으며, 각 적합도 함수간의 관계도 분석해 보았다.
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단백질들의 복수서열정렬은 단백질 서열간의 관계를 유추할 수 있는 유용한 도구이다. 최적화된 복수서열정렬을 얻기 위해 사용되는 가장 유용한 방법은 dynamic programming이다. 그러나 dynamic programming은 특정한 비용함수를 사용할 수 없기 때운에 특별한 경우 최적의 복수서열정렬을 제공하지 못하는 문제점이 있다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 부분정렬개선기법을 사용한 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘이 dynamic programming의 문제점을 효과적으로 해결함을 보였다.
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웹 문서를 분류하는 목적은 특정 주제별로 중요한 문서들을 구분하려는 것과 사용자의 선호도를 바탕으로 개인화를 하려는 것으로 나누어 볼 수 있다. 특히, 웹의 효율적인 탐색을 위해 사용자가 관심 있어 할 웹 문서를 분류하는 것은 중요하다 일반적으로 하나의 웹 문서는 특징 추출방법에 의해 문서 벡터로 표시되며 사용자의 선호여부나 주제번호를 클래스로 삼는다. 사용자가 선호도를 표시한 웹 문서를 사용하여 새로운 웹 문서의 선호 여부를 예측하기 위해 자기 구성지도(SOM)를 사용하면, 시각적으로 구조를 보여주어 데이터 사이의 관계를 효과적으로 이해할 수 있다. 그러나 SOM은 노드의 개수와 구조를 자동적으로 결정하지 못하는 단점이 있기 때문에, SOM의 장점을 활용하면서 자동적으로 구조를 결정하기 위해 구조적응 자기구성지도(SASOM)를 이용한다. 보다 나은 성능과 다양한 해석을 위해, 여러 개의 SASOM을 서로 다른 특징추출 방법을 이용하여 학습시킨 후 사용자가 주관적으로 분류기의 중요도를 결정할 수 있는 퍼지적분을 사용하여 결합하였다. UCI Syskill & Webert 데이터에 대한 실험결과 기존의 DT, MLP, naive Bayes 분류기 보다 향상된 성능을 보였다.
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본 논문에서는 Fussy C-Means (FCM) 알고리즘에 의해 계산된 퍼지 클러스터들에 대한 평가 인덱스를 제안한다. 제안된 인덱스는 퍼지 클러스터들간의 인접성(inter-cluster proximity)을 이용한다. 클러스터 인접성을 도입함으로써 클러스터간의 중첩 정도를 계산할 수 있다. 따라서, 인접성 값이 낮을수록 클러스터들은 공간에 잘 분포하게 됨을 알 수 있다. 다양한 데이터 집합에 대한 실험을 통해서 제안된 인덱스의 효율성과 신뢰성을 검증하였다.
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본 논문은 문서검 색을 위한 온톨러지(Ontology)의 반자동 구축방안을 제시한다. 이를 위하여 우리는 다른 단어들과 특히 많은 관련이 있는 단어를 허브 단어(hub word)라고 정의하며 경제분야에 특정적인 온톨러지의 구축을 위하여 TREC 문서집합의 Wall Street Journal 문서들을 분석하였다. 문서집합 내의 모든 단어들의 tf, idf 값를 이용하여 허브 단어를 결정짓고 이렇게 선택된 허브 단어들을 중심으로 온톨러지를 구축하였다. 우리는 허브 단어와 다른 단어들간의 관계를 문서로부터 자동으로 추출하고 그 정보를 이용하여 온톨러지를 확장해나간다. 제안된 온톨러지는 전통적인 문서 검색의 인덱스 파일과 같은 역할을 하게 되며, 간단한 역파일(inverted file) 구조보다 더 많은 의미정보(semantic information)를 제공할 수 있다.
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본 논문은 문서내의 의미적인 관계에 기반하여, 문서의 내용을 보다 잘 추측할 수 있는 의미 인덱스 추출 및 가중치 부여 시스템을 제안하고자 한다. 문서 내의 개념 추출에 있어서는 기존의 어휘 체인(lexical chains)에 관한 연구를 확장하여 적용였다. 또한, 추출된 개념에서 중요 어휘에 가중치를 부여하기 위해서, 개념 벡터 공간을 이용한 정보성(information quantity)과 정보비(information ratio)를 정의하고, 인덱스의 가중치를 측정할 수 있는 정량화 할 수 있는 척도로 제시하였다.
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본 논문에서는 개념 기반 검색엔진 시스템(Concept-based Search Engine System)의 검색 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 MeSH를 이용하였다. MeSH는 Medical Subject Headings의 약자로서 MEDLINE 논문의 원활한 검색을 위하여 주제어를 코드화한 것으로 이를 개념 그래프의 시소러스로 사용하여 개념 그래프의 가장 중요한 부분인 개념 추출의 정확성을 보장하도록 하였다. 본 논문은 2003년 MeSH의 Descriptor Data의 Term 항목을 사용하여 개념과 관련이 있는 유의어를 추출했다. 추출된 유의어로 개념 그래프를 구성한 것과 문서 내에서의 단어 빈도수에 의하여 개념 그래프를 구성한 것의 검색 결과를 비교한 결과 MeSH 를 시소러스로 사용하여 개념 그래프를 구성한 것이 훨씬 더 정확한 결과를 내는 것을 확인할 수 있었다.
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We are developing a web-based movie recommender system that catches and reasons with user profiles and ratings to recommend movies. In the paper, we outline the current status of our implementation with particular emphasis on the mechanisms used to provide effective recommendations. Social recommender systems collect ratings of items from many individuals and use nearest-neighbor techniques to make recommendations to a user. However, these methods only depend on the ratings and ignore other useful information. Our primary concern is to provide an approach that can recommend the movies based on not only the user ratings but also the significant amount of other information that is available about the nature of each items - such as cast list or movie genre. We experimentally evaluate our approach and compare them to conventional social filtering, which suggests merits to our approach.
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컴퓨터 학습의 군집화는 주어진 데이터를 서로 유사한 몇 개의 집단으로 묶는 작업을 수행한다. 군집화를 위한 유사도 결정을 위한 측도는 많은 기법들에서 매우 다양한 측도들이 사용되고 또한 연구되어 왔다. 하지만 군집화의 결과에 대한 성능측정에 대한 객관적인 기준 설정이 어렵기 때문에 군집화 결과에 대한 해석은 매우 주관적이고 애매한 경우가 많다. 퍼지 군집화는 이러한 애매한 군집화 문제에 있어서 융통성 있는 군집 결정 방안을 제시해 준다. 각 개체들이 특정 군집에 속하게 될 퍼지 멤버 함수값을 원소로 하는 유사도 행렬을 통하여 군집화를 수행한다. 본 논문에서는 베이지안 학습을 통하여 군집화를 위한 퍼지 멤버 함수값을 구하였다. 본 연구에서는 최적의 퍼지 군집화 수행을 위하여 베이지안 학습 기반의 퍼지 규칙을 추출하였다. 인공적으로 만든 데이터와 기존의 기계 학습 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.
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연관 규칙 마이닝은 일반적으로 않은 빈발항목집합과 연관 규칙을 생성하며, 생성된 연관 규칙은 상호 포함관계에 있거나 중복되는 경우가 많다. 이는 효과적인 마이닝 뿐 아니라 마이닝의 활용 효용성을 떨어뜨린다. 이를 해결하기 위하여 연관 규칙 마이닝과 동일한 성능을 가지며 생성되는 규칙의 수를 줄일 수 있는 빈발 폐쇄 항목집합 마이닝이 제안되었다. 본 연구에서는 연관규칙 마이닝 방법 중 가장 우수한 성능을 가지는 ARCS 알고리즘을 개선한 빈발 폐쇄 항목집단 마이닝을 제안한다.
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온라인 필기 인식기의 필기 모델을 응용하여 오프라인 한글 필기의 필기 궤적을 추적하고 인식하는 방법을 제안한다. 사용한 온라인 모델은 HMM의 망으로 구성한 조합형 한글 필기 모델 BongNet이다. 그리고 시계열 신호의 길이에 대한 모델이 전혀 없는 표준 HMM 대신 동적인 연속 출력 nonstationary HMM 을 이용한 방법을 기술하였다. 획 추적 계산 과정에는 프레임 동기 알고리즘을 적용한다 HMM의 각 상태는 가능한 필기 궤적상의 위치에 대한 정보를 기록한다. 매 시각마다 최종 상태의 후보 중에서 모든 획을 완전히 지나는 경로가 있는지를 조사한다. 본 방법은 문자영상에서 온라인 시계열 코드를 만들어 가는 과정이며 코드와 동시에 인식결과를 출력한다.
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추천 시스템은 사용자의 아이템에 대한 선호도를 예측함으로써. 사용자에게 적합한 아이템을 추천한다. 이러한 추천 시스템은 희소성과 확장성의 문제를 안고 있다. 희소성이란 사용자의 선호도 예측의 토대가 되는 정보의 부족으로 인하여 추천 아이템의 범위가 제한되는 것이고, 확장성이란 사용자나 아이템의 수가 증가함에 따라 추천 시간이 증가하는 것이다. 본 논문에서는 아이템의 카테고리 정보를 이용한 다중 레벨 연관규칙을 선호도 예측에 적용하여 희소성과 확장성의 문제를 완화하고자 하였다. 연관규칙을 이용하여 선호도 예측을 위한 모델을 구축하여 확장성을 해결하고, 다중 레벨 연관규칙을 이용하여 추천 아이템의 범위를 확장할 수 있었다. 단일 레벨만을 사용한 방법과 비교한 결과, 다중 레벨을 사용한 방법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
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인유두종 바이러스는 표피세포에 감염되는 DNA 바이러스로 자궁경부암을 일으키는 가장 큰 요인이다. 현재까지 100 여개의 종류가 알려져 있고 악성종양 유발 가능성에 따라 위험군을 나누는데. 여기서 중요한 것은 고위험군을 저위험군으로 잘못 분류하는 것을 최소화하는 것이다. 본 논문에서는 분류를 위한 데이터로 인유두종 바이러스에 관한 문서 자료들을, 기계 학습 방법으로 분류 비용을 고려해 줄 수 있는 비용 의존 학습을 이용하였다. 실험결과. 비용을 고려해 주는 것이 고려하지 않았을 때보다 더 종은 성능을 나타내었다.
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행동 기반 인공지능은 기본 행동들의 집합으로부터 적절한 행동을 선택함으로써 복잡한 행동을 하도록 하는 방식이다. 행동 기반 시스템은 1980년대에 시작되어 이제는 많은 에이전트 시스템에 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 P. Maes가 제안한 행동 선택 네트워크에 Learning Classifier System을 이용한 학습 기능을 부가하여, 변하는 환경에 적절히 적응하여 행동의 시퀀스를 생성할 수 있는 방법을 제안하다. 행동 선택 네트워크는 주어진 문제에 따라 노드 간 연결을 설계자가 미리 설정하도록 하는데, 해결해야 할 문제가 변함에 따라 네트워크에서의 연결 형태가 변형될 필요가 있다. Khepera 로봇을 이용한 시뮬레이션 결과, 행동 선택 네트워크에서의 학습이 유용함을 확인할 수 있었다.
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최근 바이오인포메틱스 분야는 IT의 발전과 더불어 급속한 발전을 이루어 왔다. 또한 기존의 분자생물학분야의 연구들을 컴퓨터의 첨단 기술을 이용하여 자동화, 전산화하는 것으로 생명정보의 데이터베이스 구축을 시작으로 서열정보의 주석처리 둥이 발전되어 왔다. 또한 분자생물학의 오랜 연구결과들 중 수많은 문헌들을 토대로 한 분석인 텍스트마이닝, 정보추출은 전산학의 방법으로 데이터를 추출, 수집하여 분자생물학 데이터의 양적 팽창을 더욱 가속화하고 있다. 본 논문에서는 수집된 biological Pathway 정보의 효율적인 저장, 재사용 그리고 활용을 위해 바이오 온톨로지 기반의 XML DB를 설계하고자 한다. XML 스키마를 이용해 표현한 온톨로지를 기반으로 다양한 포맷의 생물학 데이터를 수집하고 수집된 데이터들로 XML DB를 구축한 후 Biological Pathway 정보 표현과 재사용. 나아가 생명정보학 응용분야에 활용하려 한다.
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급속히 발전하는 컴퓨터 게임 산업에서, 플레이어는 주로 주어진 환경 내에서 캐릭터를 선정하여 플레이를 할 수 있다. 이러한 제한된 상황보다는 플레이어의 역할을 충실히 수행할 캐릭터를 선정하는 것은 좀 더 흥미로운 게임의 전개하는 방법일 것이다. 이 논문에서는 진화하는 디자인에 맞추어 게임 캐릭터 디자인의 다양한 형태를 위해 유전자 알고리즘을 적용하여 제안하였다. 플레이어를 대신할 가상 공간에서 좀 더 흥미로운 개체를 만들어 게임을 진행하는 것은 게임에 대한 흥미를 더욱 가중시킬 것이다.
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최근 바이오인포매틱스의 발전과 함께 생물 관련 정보들이 기하급수적으로 증가하고 있다. 연구 대상도 DNA, RNA, 단백질에서 더 나아가 이들의 상호작용 및 조절 메커니즘에 의해 기능들이 어떻게 수행되는지에 관한 Biopathway까지 포함하게 되었다. Biopathway는 광대한 양의 정보를 포괄하며 구성체 사이의 유기적 관계를 나타내고 있는 것이므로 다양한 형태의 지식을 통합하며 지식의 특성에 맞게 정보를 관리하고 표현함으로써 컴퓨터 프로세싱을 용이하게 하여 정보의 부가가치를 높이는 것이 중요하다. 이러한 Biopathway를 지식표현 관점에서 체계화하고 이를 확장함으로써 궁극적으로 바이오 정보의 거대한 지식베이스를 형성할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 Biopathway 지식을 프래임 형식에 기반하여 보다 명료하고 효율적으로 표현할 수 있는 UniPath 표기법을 제안하였다. 또한 이 표기법을 적용하여 Biopathway 지식을 그래프 형태로 편집함으로써 그 정보를 등록하며, XML 포맷으로 쉽게 변환할 수 있는 시스템을 설계하고 실제 데이터에 적용함으로써 타당성을 검증하였다.
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해마 뉴런의 시냅스에서 발생하는 전류는 후시냅스의 생화학적 반응을 통해 다음 뉴런으로 전달된다. 즉, 시냅스는 정보를 전달하는 매개로서 전시냅스에서 입력된 정보에 의거하여 후시냅스로 보내는 전류량을 조절하게 된다. 본 논문에서 제안하는 시냅스 기전 신경망 모델은 기존의 신경망과는 달리 시냅스에서 일어나는 반응-확산(reaction-diffusion) 모델에 의하여 입력과 출력의 관계를 결정한다. 제안된 신경망을 분류 문제에 적용한 결과 은닉 뉴런층 없이도 좋은 성능을 보였으며, 이 신경망은 앞으로 뇌에서의 생화학적 뉴런 학습 양상을 연구하는 모델로 사용될 수 있다.
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본 논문에서는 진화 연산 기법을 이용한 자연어 구운 분석 기법을 제시한다 기존의 확률 문맥 무관문법(PCFG)에 관한 연구는 차트 파싱 방법을 구문 분석을 위한 기법으로 가정하고 있다. 하지만, 차트 파싱은 문장의 길이가 늘어날수록 복잡도가 크게 증가하는 문제를 안고 있다. 따라서, 차트 파서의 대안으로서 진화 연산 기법을 사용하여 이 문제를 해결하였다. 진화 연산의 적합도 함수로는 생성된 파스트리의 확률을 사용하였다. 작은 규모의 자연어 문제에 적용한 결과, 진화 연산이 파싱 문제를 성공적으로 해결할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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협력적 추천은 데이터의 범위성, 초기 사용자, 희소성, 회색양의 문제를 안고 있다. 이를 해결하기 위해 기존 연구는 내용기반 추천이나 인구통계학적 추천을 협력적 추천과 통합하려는 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 추천 시스템의 성능 향상을 위해 이질적인 데이터의 통합에 효과적인 신경망을 사용하여 다양한 종류의 정보 융합을 제안한다 신경망을 사용한 추천 모델은 사용자들 또는 항목들 간의 선호관계를 학습할 수 있고, 이질적인 데이터의 통합이 용이한 신경망의 장점을 이용하면 항목들에 대한 내용과 사용자들의 인구통계학적인 정보, 그리고 그 외적인 관련정보를 쉽게 융합할 수 있다. 또한, 데이터 융합을 통하여 희소 데이터 문제와 초기 사용자 문제를 해결할 수 있다.
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RNA는 세포내에서 유전자 발현에 직, 간접적으로 중요한 역할을 하며, RNA 구조는 세포 내에서의 기능과 깊은 연관이 있기 때문에 RNA 구조를 예측하는 것은 중요한 의미를 갖는다, 본 논문에서는 진화연산의 한가지인 유전자 프로그래밍(genetic programming) 방법을 사용하여 염기서열 정보를 참고하는 RNA 구조 문법의 학습 방법을 보여 준다. 이 RNA 구조를 의미하는 문법을 트리(tree)형태의 함수로 코드화(encoding) 한 후 이것을 유전자 프로그래밍 방법으로 진화시킨다. 진화를 통해 최적의 적합도를 갖는 트리의 문법을 테스트 데이터를 통해 평가한 결과 0.893의 특이도(speicificity)와 0.752의 민감도(sensitivity)를 보였다.
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인유두종바이러스(human papillomavirus: HPV)는 감염되었을 때 각종 악성 종양을 유발할 수 있는 작은 DNA 바이러스이다. 고위험군에 속하는 HPV의 감염은 암으로 진행될 수 있는 가능성이 크다. 본 논문은 HPV를 분류할 수 있는 기계 학습 기법을 제안하고자 한다. 제안된 학습 기법은 단백질 서열을 효과적으로 분류할 수 있는 커널(kernel) 방법에 기반을 두고 있다. 위험군 분류는 감염의 메커니즘의 이해와 유전자칩과 같은 새로운 의학 도구의 개발 등에 있어서 중요한 정보를 제공해 줄 수 있다. 실험 결과는 중요한 부위의 탐색에 의한 커널 기반의 학습 방법이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
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유전자 네트웍 구축은 다양한 생물학적 실험 결과를 통하여 유전자간의 관계를 모델링하는 작업이다. 현재 유전자 섭동(perturbation) 실험은 대규모 유전자 조절 네트웍(regulatory genetic network) 구축을 위한 중요한 데이터로 인식되고 있다. 하지만 유전자 섭동 실험에 의한 결과는 하나의 유전자가 다른 유전자에 대하여 직접적 또는 간접적인 영향을 주는 지에 대한 정보를 파악하기 어렵다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 섭동 실험에 의한 결과로부터 생성된 복잡한 유전자 관계를 실제 생물마적 네트웍 형태로 단순화시키는 진화알고리즘을 제안하고자 한다. 실험은 진화 알고리즘이 임의의 복잡한 네트웍에 대하여 다양한 후보 네트웍 해를 제시해 줄 수 있는 결과를 보여 주고 있다.
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DNA칩 기술로 얻어지는 유전자발현데이터(gene expression data)는 생채 조직이나 세포의 수천개에 달하는 유전자의 발현량(expression level)을 측정한 것으로, 유전자발현양상(gene expression pattern)에 기반한 암 종류의 분류 등에 유용하다. 본 논문에서는 확률그래프모델(probabilistic graphical model)의 하나인 베이지안망(Bayesian network)을 발현데이터의 분류에 적응하며, 분류 성능을 높이기 위해 베이지안망의 앙상블(ensemble of Bayesian networks)을 구성한다. 실험은 실제 암 조직에서 추출된 유전자발현데이터에 대해 행해졌다 실험 결과, 앙상블 베이지안망의 분류 정확도는 단일 베이지안망보다 높았으며, naive Bayes 분류기, 신경망, support vector machine(SVM) 등과 대등한 성능을 보였다.
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자연의 진화 과정을 모방한 유전자 알고리즘을 이미지 생성기 분야에 적응하여 무한히 다양한 이미지를 생성하는 것은 가능한 반면, 다음 세대에 생성될 이미지들의 예측은 난해하다. 이러한 배경 하에 본 논문에서는 대화식 프랙탈 이미지 생성기를 구현하여, Direct draw mode를 통해 프랙탈 이미지를 생성하기 위해 사용되는 아핀들을 사용자가 직접 변환함으로써 미세 조정이 가능하도록 한다.
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문서 집합 내의 개념 또는 의미 관계의 자동 분석은 보다 효율적인 정보 획득과 단어수준 이상의 개념 수준에서의 운서 비교를 가능하게 한다. 본 논문에서는 은닉변수모델을 이용하여 문서 집합으로부터 단어들 간의 의미관계를 자동적으로 추출하고 이를 통해 문서간 유사도 측정을 효과적으로 하기 위한 방안을 제시한다. 은닉변수 모델로는 다중요인모델의 학습이 용이한 헬름홀츠 머신을 활용하묘 이의 학습 결과에 기반하여, 문서간 비교를 한 의미 커널(semantic kernel)을 구축한다. 2개의 문서 집합 HEDLINE과 CACM 데이터에 대한 검색 실험에서, 제안된 기법을 적응함으로써 기본 VSM(Vector Space Model) 에 비해 20% 이상의 평균 정확도 향상을 이를 수 있었다.
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매년 증가하는 컨테이너 물동량의 효율적인 처리를 위해서 수출 컨테이너의 처리과정인 반입, 장치 적하의 과정중 배에 싣는 적하작업시 재취급이 발생하게 된다. 재취급이란 컨테이너 야드장에 장치되어 있는 수출 컨테이너를 적하하기 위해 배로 이동할 때 옮겨야 할 수출 컨테이너 위에 다른 수출 컨테이너가 있을 경우 상위의 수출 컨테이너를 다른 곳으로 이동시킨후 해당 컨테이너를 배로 옳기는 것을 말한다. 이와같은 재취급이 발생할 경우 선박의 적하시간이 늘어나고 장비의 이용률이 증가함으로서 컨테이너 터미널의 운영의 효율성이 떨어진다. 적하작업시 발생하는 재취급의 횟수를 최소화하기 위해 수출 컨테이너를 장치할 때 수출 컨테이너를 적하순서의 역순으로 장치를 하는 것이다. 그러나 수출컨테이너가 터미널에 도착하는 순서는 일정하지 않기 때문에 장치되어져 있는 컨테이너를 여러번 재장치하여 일방적으로 역순의 형태로 장치할 경우 재취급의 횟수는 줄일 수 있으나 장비의 사용량은 늘어나므로 결과적으로 효율적이지 못하다. 그래서 본 논문에서는 일정하지 않게 반입되는 수출컨테이너의 위치를 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 이용하여 결정함으로서 수출컨테이너 장치시 재조작횟수를 증가시키지 않고 재 취급을 최소화할 수 있는 방법을 제시한다.
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실세계의 많은 데이터는 결측 값들을 포항하고 있기 때문에 데이터 마이닝 시스템에 완벽한 데이터를 제공하기는 불가능하다. 또한 결측 값이 존재하는 대용량의 데이터를 추천시스템에 적용하여 분석하고자 할 경우, 정확성이 떨어지는 결과를 초래할 수 있다. 따라서 데이터에 결측 값이 존재할 경우 입력 데이터를 사전에 보간하는 전처리 방법이 필요하다. 이러한 기존의 보간 전처리 방법에는 결측 값 속성을 삭제하거나 대치하는 방범이 대표적이나. 삭제 방법은 결측 값이 존재하는 데이터를 제거하는 방법으로 중요속성 삭제 및 데이터 손실을 유발하는 단점이 있어 일반적으로 결측 값을 다른 값으로 처리하는 대치 방범이 널리 사용된다. 본 논문에서는 전처리 방법 중 결측 값을 처리하는 가장 일반적인 대치 방법과 신경망을 이용한 평가 예측 처리 방법을 소개한다. 또한 신경망을 이용 결측 값을 대치하는 새로운 모델을 제안하고, 각각의 결측 값 처리방법을 비교 분석한다.
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패턴 분류 문제에서 수치적 속성일 경우 퍼지 적용은 효과적인 결과를 보인다는 것은 많은 연구를 통해 알려졌다. 하지만 퍼지를 적용한 패턴분류의 결과는 소속함수의 모양과 개수에 따라 크게 영향을 받는다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이러한 문제점은 퍼지를 쉽게 응용분야에 적용시키지 못하는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 자동으로 소속함수를 정의할 수 있는 소속함수 학습 방법을 제안한다. 제안한 방법1)은 Penalty연산과 Reward연산을 통해 소속함수가 학습되고 Coverage연산을 통해 소속함수 개수가 학습된다. 제안된 방법의 가능성을 확인하기 위해 벤치마크 데이터 중 Iris, Appendicitis, Breast Cancer를 사용하여 기존 방법과 비교한다.
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기존의 실시간 에이전트 환경에서는 에이전트 구조에서 고려하지 않았던 높은 복잡성의 문제를 해결하기에 환경에 대한 고려가 부족하여 구현 시 충분한 지침으로 상기에는 부족하거나 적합하지 않았다. 본 논문에서는 이러한 고려하여야 할 환경에서 필요한 요소들을 기존의 계층기반 에이전트 구조를 보완한 혼합형 구조를 이용하여 행위 기 반 구조를 설계하고 구현하였다. 분산적이며 실시간으로 동작하는 환경에서는 효율적이고 범용적으로 사용 할 수 있는 행위 기반 구조가 요구된다. 본 논문에서 제시하는 에이전트 구조는 행위의 논리적 상하계층에 중점을 둔 계층별 분류를 사용하지 않고. 범주 분류한 RtABCM을 사용하여 복잡한 실시간 환경에 유연하게 적응할 수 있는 구조를 제안하였다. 이를 통하여 계층의 단계와 병렬적으로 진행이 가능한 동일한 계층 행위의 수에 제약을 두지 않게 되어 정적인 계층 구조에서 오는 제약의 한계를 극복하고 있다. 또한 행위의 객체화와 이를 위한 구성 요소의 지원으로 실시간 환경에 대한 다중의 행위나 계획 진행에 대한 유연한 진행. 양방향성을 지원하는 확장된 행위모델. 설계와 구현에 있어 자유롭고 유연한 모델을 제시하고 있다. 본 논문에서는 RtABCM에 적응한 행위기반 구조를 실시간 에이전트 환경인 GameBots에 적용시켜 구조의 실시간 환경에 대한 적응성을 증명하고 있다.
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DNA microarray는 분자생물학에서 널리 사용되고 있는 실험 도구로써 크게 cDNA와 oligonucleotide microarray로 나뉘어진다. DNA microarray는 일련의 DNA 서열로 이루어진 probe들의 집합으로 구성되며 알려지지 않은 서열과의 hybridization 과정을 통해 특정 서열을 인식할 수 있게 된다. O1igonucieotide microarray는 cDNA 방법과는 다르게 probe를 구성하는 서열을 제작자가 임의로 구성할 수 있기 때문에 목표 서열이 가지는 고유한 부분만을 probe 서열로 사용함으로써 비용절감과 실험의 정확도를 높일 수 있다는 장점이 있다. 그러나 현재 목표 유전자 서열에 대해 probe 집합을 생성하는 결정적인 방법은 존재하지 않으며, 따라서 넓은 해 공간에서 효과적으로 최적 해를 찾아 주는 진화 연산이 probe 선택을 위한 좋은 대안으로 사용될 수 있다[1.2]. 그러나 진화연산을 이용한 probe 선택방법에 있어서 인식하고자 하는 목표 서열의 개수가 많아질 경우, 해 공간의 크기가 커짐으로 인해 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다수의 목표 유전자 서열을 대상으로 한 probe 선택 방법에 일어서 보다 효율적인 진화연산 접근 방법을 소개한다. 제시된 방법은 인식하고자 하는 목표 서얼의 일부를 선택해 이를 probe 집합의 후보로 사용하며. 유전 연산자를 이용한 진화과정을 통해 최적에 가까운 probe 집합을 찾는다. 본 논문은 GenBank로부터 유전자 서열을 대상으로 제안된 방법을 실험하였으며, 축소된 목표 서열만을 이용해 probe 집합을 선택하더라도 적합한 probe 집합을 찾을 수 있었다.
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이 논문에서는 게임에서 인공지능 구현에 많이 사용되는 FSM(Finite State Machine)을 이용하여 다양한 인격의 NPC(Non-Player Character)를 생성함에 있어서, 게임 디자이너의 NPC 패턴 설계에 도움을 주기위해, 직관적인 FSM 상태 모델링 에디터를 설계하고자 한다. 이 툴을 이용하여, FSM의 각 상태와 상태의 변이에 따른 여러 가지 반응을 게임 디자이너가 직관적으로 알 수 있도록 함으로써 보다 다양한 인격을 가진 NPC를 생성할 수 있을 것으로 기대된다.
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휴먼지놈프로젝트이후 컴퓨터를 이용한 연구는 점차로 활발하게 진행되고 있는데 그 중 단백질의 기능예측과 관련하여 보다 많은 연구가 이루어지고 있다. 단백질의 기능예측을 위해서는 3차원 구조정보가 많이 이용된다. 3차원 구조를 형성하는 것은 주로 아미노산 서열이나 1차, 2차 구조 정보가 보다 구체적인 단백질 구조예측을 위해 이용되고 있다. 전세계적으로 다량의 단백질 구조정보 및 예측을 위한 방법들이 소개되고 있지만 각 자원들마다 저장, 관리 형식이 다를 뿐만 아니라, 정보를 이용하는 방법도 어렵다. 본 논문에서는 다양하게 존재하는 단백질 구조 데이터베이스 자원들을 에이전트화여 통합성과 재사용성을 지향하였고, 에이전트시티 네트워크에 연결함으로써 개방성과 확장성, 분산성을 높이도록 하였다.
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생명과학 관련 문서에서 자동으로 이벤트를 추출하는 것은 관련 연구자들의 연구에 많은 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 생명과학 관련 문서 중 특히 효모와 관련된 문서를 대상으로 간단한 자연언어 처리 기술을 적용하여 유의미한 정보를 추출한 결과를 제시하고자 한다. 실험은 효모 관련 문서에서 고빈도의 이벤트 표현 동사에 대한 패턴 정보를 조사한 후, 패턴 정보에 의거하여 이벤트를 추출하였다. 평가 결과, 비교적 간단한 자연언어 처리 기술 안으로도 유의미한 정보들을 추출할 수 있었다.
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본 논문에서는 KOSIP 200선물을 예측하기 위한 시스템으로 과거의 자료를 사용하여 거래패턴과 그 변화 및 시장의 가격과 거래량의 패턴을 학습하며, 미래의 선물가를 예측하는 시스템으로 역전파 신경망(Backpropagation Neural Network)을 학습 알고리즘으로 하는 L2K시스템 실험과 다양한 입력데이터와 훈련데이터의 변화를 테스트 하여 최적의 네트워크 구성하여 정확도를 향상 시켰다.
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본 논문에서는 개념 그래프 기반 검색 시스템의 검색의 성능을 개선시키고자 Hits 알고리즘을 적용하였다. 기존 개념 그래프 기반 검색 시스템의 anchor text분석을 통하여 개념을 추출하고 있는 시스템에서 더 나아가 하이퍼 링크의 선호도의 특성을 살려 하이퍼링크에 문서가 얼마나 연결되어 있는지, 참조하고 있는지에 따라 해당 검색된 문서들의 중요도를 찾아서 순위를 매기는 실험을 하였다. 종래에는 해당 검색어의 빈도순으로 개념의 결과를 나타내 주었는데, 본 시스템 구현 후에 랭킹알고리즘을 적용하여 해당검색에 유용한 정보를 가지고 있는 페이지들(authorities)과 유용한 정보를 보유하고 있는 페이지의 링크를 보유하고 있는 페이지들(hubs)를 각각 순위 순으로 보여주게 되었다. 그리하여 사용자는 실제 검색시에 개념상으로 분류된 문서 중에 중요도가 높은 문서를 사용자에게 우선으로 접하게 되었으며, hub어 의해서 중요도가 높은 문서를 한눈에 볼 수도 있을 뿐 아니라, anchor text 어서 나타나지 않은 중요한 정보를 가진 문서도 검색할 수 있었다.
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최근 빠른 시간에 행동을 표현할 수 있는 장점을 가진 반응형 시스템과 최적화된 시퀀스를 생성할 수 있는 계획에 기반만 시스템을 통합하기 위한 하이브리드 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 행동 네트워크 구조는 센서와 목적에 대한 외부연결과 행동들 사이의 내부연결을 통해 수동적으로 설계되지만. 자동적으로 행동을 생성할 수 있고 복잡한 문제에 적용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 행동을 생성하기 위한 최적화된 방법을 찾는 문제에 대해 이 행동 네트워크에 계획 기능을 부가함으로 행동 시퀀스를 최적화하는 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 정보와 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 행동을 선택하여 각 상황에 가장 높은 우선순위를 가지는 행동만을 선택한다. 이 행동 네트워크에서 선택된 모든 행동들을 몇 단계 앞서 수행시켜 가장 좋은 결과를 가져올 행동으로 다음의 행동을 선택하는 방법을 통하여 복잡하고 불확실한 환경에서 주어진 목표를 달성하기 위한 전체적인 최적 행동 시퀀스를 생성할 수 있다. Khepera 이동 로봇을 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크에 계획을 이용한 방법이 행동 네트워크 구조에서보다 더 적은 행동 시퀀스로 목적을 달성함을 알 수 있었다.
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1-Base의 non Watson-Crick 결합과, Dangling end(결합이 이루어진 두 개의 DNA strand 중 한쪽 끝이 다른 쪽 끝보다 짧은 경우)를 허용하는 nearest-neighbor model을 사용하여 DNA/DNA Hybridization 예측 시스템을 구현하였다. DNA 컴퓨팅을 기존의 실리콘 컴퓨터를 이용하여 접근하는 이러한 방법은 좀 더 효율적인 분자 알고리즘의 개발과 DNA 컴퓨팅에 사용될 수 있는 더욱 신뢰성 있는 DNA 시퀀스의 설계에 도움을 줄 수 있을 것이다.
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본 논문에서는 여러 가지 클러스터링 기법들을 사용하여 키워드 유사도롤 순위화하여 사용자의 질의를 확장하는 기법을 제안한다. 클러스터링 기법에는 연관(Association) 클러스터링, 메트릭(Metric) 클러스터링, 스칼라(Scalar) 클러스터링 기법을 사용하고, 이들간의 가중치를 적절히 조절하여 검색 시스템을 만든다. 사용자의 질의가 주어졌을 때, 질의 키워드와 연관된 키워드들을 순위화 하여 사용자에게 보여주고, 사용자의 추가입력을 받아서 질의를 확장한다. 사용자가 적당한 질의어로 판단하여 확장된 질의로 검색을 수행할 때까지 이 과정을 반복한다. 실험에서 사용한 문헌집합은 Korea Herald의 2003년 1월과 2월의 경제 관련 기사들을 수집하여 사용하였고, 실험을 거쳐서 질의를 확장한 결과 만족할 만한 결과가 도출되었다.
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구문분석 말뭉치는 통계적 구문분석 분야의 필수적인 항목으로 많은 유용성을 가지지만, 말뭉치를 구축할 때 막대한 시간과 비용이 요구되기 때문에 구축자의 수작업을 감소시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대량의 신뢰도 있는 구문분석 말뭉치를 구축하기 위해 신경망을 사용하는 반자동 구문 분석 말뭉치 구축도구에 대해서 설명한다. 개발된 도구는 구문패턴 추골, 신경망 학습, 반자동 구축의 세 단계로 구성된다. 구문패턴 추출 단계에서는 사용자가 정의한 자질집합을 사용하여 기존에 구축된 말뭉치에서 구문패턴들을 추출하고, 신경망 학습의 단계에서는 추출된 구문패턴들을 사용하여 신경망을 학습한다. 그리고, 반자동 구축 단계에서는 학습된 신경망을 사용하여 반자동으로 구문분석 말뭉치를 구축한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 자질집합을 조합하여 사용할 수 있고, 학습을 사용하기 때문에 학습 집합에 나타나지 않은 경우에 대해서도 합리적인 결정을 내릴 수 있다. 소량의 구문분석 말뭉치를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 약 42.5%의 수작업 횟수 감소율을 보였음을 알 수 있었다.
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한국어 문서에서 가장 많이 나타나는 띄어쓰기 오류는 의미적이고 통사적인 중의성이나 오류를 야기한다. 이 논문은 부산대 인공지능 연구실에서 개발한 부분 문장 분석을 기반으로 하는 한국어 걸자 및 운법 검사기(2.2)에 구현되어 있는 어절 내 한 번 띄어쓰기 오류 교정 기법 및 어절 간 띄어쓰기 오류 교점 기법을 확장하고 개선하며 어절 내 여러 번 띄어쓰기 기법을 개발함을 목표로 한다.
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한국어는 형태론적 변형 현상이 자주 일어나게 되어 최종적으로 음성인식의 성능에 졸지 않은 영향을 끼친다. 본 논문에서는 연속음성 인식의 성능 개선을 위해 형태론적 변형을 처리하는 방법을 제시하고 짧은 형태소를 결합하여 의사형태소를 추출하고자 한다. 이 방법은 음성인식의 성능 개선을 위하여 품사세트와 사전을 다시 정의하고 텍스트 정규화를 수행한다. 그리고 불규칙 용언 처리의 규칙을 작성하고 나머지 형태론적 변형현상은 에러 패턴을 분석하여 빈출 어휘 중심 및 다단계로 규칙 처리하였다. 마지막으로, 단음절 형태소들을 결합함으로써 최종적으로 원하는 의사형태소를 구할 수 있었다. 제안된 시스템은 오 인식률이 높은 단음절 형태소들을 결합하여 성능 향상이 기대됨은 물론, 형태론적 변형현상에서는. 9~10%의 높은 성능 향상을 가져올 수 있었다.
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일반적인 언어에서 대등접속문은 접속사와 함께 나타나지만, 중국어 대등접속문은 접속사 없이도 이루어 질 수 있다. 이러한 경우 조사정보가 대등접속문을 판단하는데 중요한 정보가 된다. 본 논문에서는 중국어 조사정보를 고려하여 접속사가 없는 중국어 대등접속문을 인식하는 방법을 제안한다.
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중-한 기계번역 시스템에 있어서 중국어 복합명사를 정확하게 처리하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 결정트리를 이용하여 품사의미 애매성을 포함된 복합명사를 인식하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법으로 구축된 규칙이 기존의 방법보다 f-measure가 10.9% 더 좋은 성능을 보여 주었다.
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인터넷의 급속한 팽창으로 인해 가을 정보의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 사용자에게 이용 가치가 없는 정보 범람(information overflow)안이 발생한다면 효율적인 정보검색이 되지 못하므로 사용자가 원하는 정보만을 얻을 수 있다면 시간과 미숙한 정보의 검색을 방지 할 수 있다. 본 논문에서는 한국어 질의 생성과 관련하여 웹 사용자의 편의성과 효율성을 고려한 한국어 질의 처리 방법론과 개인형 메타 검색 모델을 제안하고자 한다. 한국어 질의를 기본으로 하여 한국어 문장 패턴 및 개인 정보 평가 구성 요소를 이용한 방법론과 모델을 제안하고자 한다.
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이 연구는 남한의 방언과 북한의 방언 및 세계의 여러 나라에서 쓰이고 있는 한국어 방언을 컴퓨터로 검색할 수 있는 도구를 개발하여, 21세기 지식 기반 사회에서 우리 민족 구성원들이 상호 의사소통을 신속 정확하게 할 수 있도록 하고 또 통일 이후에는 남북한 주민들이 의사소통을 원만하게 할 수 있도록 한다는 데에 목적을 두고 있다. 이를 통해서 민족 구성원간의 유대를 다지고 나아가 민족의 정체성을 확립하며 민족문화의 창달에 기여할 수 있을 것이다. 본 연구는 한국 방언 검색 프로그램 개발 과제의 일부로서 2001년에 남한 방언 검색 시스템을 개발하고, 2002년에 북한 방언 검색 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 북한 방언 검색 시스템의 개발 개요와 방언 검색 방식에 대해서 다룬다.
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“국어 어휘의 역사 검색 프로그램 개발”은 국민들에게 국어 어휘에 대한 역사 정보를 제공하여 국어에 대한 지식과 이해의 폭을 넓힘으로써 국어 생활을 더욱 윤택하게 하고, 국어의 정확한 사용을 통하여 국민들의 의사소통의 정확성과 신속성을 제고함을 그 목적으로 한다. 아울러 이러한 국어 어휘 역사에 대한 정보를 컴퓨터 프로그램을 통하여 국민들에게 제공함으로써, 국민들의 국어 정보화에 기여함은 물론, 잊혀져만 가는 국어에 대한 역사적 사실을 밝혀 줌으로써, 국어의 보존에도 크게 기여하게 될 것이다. 따라서 이 연구는 거시적으로는 한민족 언어의 정보화를 확충시켜 나아가고, 미시적으로는 국민들의 국어에 대한 자긍심을 갖게 함으로써, 국어 발전의 기틀을 마련하는 데에 그 목적이 있다. 본 논문에서는 국어 어휘의 역사 검색 프로그램에 대한 개발 개요와 어휘의 시대별 분류 방식에 대해서 논한다.
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본 논문에서 제안하는 영어 Parser는 Bottom-Up Best-First Chart Parser를 기반으로 영어 구문 분석과 동시에 영
$\longrightarrow$ 한 구조변환을 수행한다. 따라서, 영어 입력문에 대한 파서의 결과는 한국어 구운 Tree가 된다. 구문 분석과 변환을 동시에 수행하므로, 번역 과정을 단순화하고 번역지식 관리가 용이하여 번역기의 튜닝이 용이하다. 구현된 파서는 대규모 문법 규칙에 대응하기가 용이하고. 새로운 규칙의 추가가 용이하여 번역기의 점진적인 성능 향상이 가능하다. -
본 논문에서는 문서의 자동 분류를 위한 용어 빈도 가중치 계산 방법으로 Box-Cox변환기법을 응용한 정규화 용어빈도 가중치를 정의하고, 이를 문서 분류에 적응하였다. 여기서 Box-Cox 변환기법이란 자료를 정규분포화 할 때 적용하는 통계적인 변환방법으로서, 본 논문에서는 이를 응용하여 새로운 용어빈도가중치 계산법을 제안한다. 문서에서 등장한 용어 빈도는 너무 많거나 적게 등장할 경우, 중요도가 떨어지게 되는데, 이는 용어의 중요도가 빈도에 따른 정규분포로 모델링 될 수 있다는 것을 의미한다. 또한 정규화 가중치 계산방법은 기존의 용어빈도 가중치 공식과 비교할 때, 용어마다 계산방법이 달라져, 로그나 루트와 같은 고정된 가중치 방법보다는 좀더 일반적인 방법이라 할 수 있다. 신문기사 8000건을 대상으로 4개의 그룹으로 나누어 실험 한 결과, 정규화 용어빈도가중치 계산방법이 모두 우위의 분류 정확도롤 가져, 본 논문에서 제안한 방법이 타당함을 알 수 있다.
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본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 의존문법 생성을 위해 구성성분의 기능어들 간의 의존관계를 학습했던 기존 연구와는 달리. 한국어 구성성분은 내용어와 기능어의 결함 형태로 구성되고 임의 구성성룬 기능어와 임의 구성성분 내용어간의 의존관계가 의미가 있다는 사실을 반영한 의존문법 학습방법을 제안한다. KAIST의 트리 부착 코퍼스 31,086문장에서 추출한 30,600문장의 Tagged Corpus을 가지고 학습한 결과 초기문법을 64%까지 줄인 1.101 개의 의존문법을 획득했고. 실험문장 486문장을 Parsing한 결과 73.81%의 Parsing 정확도를 보였다.
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본 논문은 특허 문서에 맞게 벡터스페이스 모델을 적용하여 특허정보 검색기를 구현한다. 기존의 상용 특허 검색 시스템의 문제점을 제시하고, 특허 문헌의 특징을 분석하여, 이를 반영한 특허 문헌 검색등의 벡터 스페이스 모델을 제시한다. 하나의 특허 문서는 서로 상이한 특성을 지닌 텍스트와 데이터의 조합으로 이루어져 있다. 따라서 이를 하나의 벡터로 표현하는 것이 용이하지 않다. 이에 대해 본 연구에서는 내용 필드들을 특성에 따라 둘 이상의 벡터로 표현하고, 수치 및 고유명 필드는 불린검색형태로 처리되는 혼합형 벡터 모델을 제안한다. 각 필드의 특징에 맞게 색인어를 추출하며, 텍스트 필드의 색인어률 벡터로 표현하는 과정에서는 잘 알려진 TF-IDF 가중치를 사용하되, 특허 문서가 IPC 특허 분류 기준에 따라 완전 분류되어 있는 문서라는 특징을 이용, 보다 정확한 가중치를 부여한다. 실험과 성능평가를 통하여 제안한 특허 모델의 유용성을 보인다.
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개체명 인식은 효과적인 정보추출 시스템을 구축하기 위해 반드시 선행되어야 하는 작업이다. 지금까지의 개체명 인식에 관한 연구는 인명이나 조직, 장소와 같은 일반적인 개체명 인식 작업이 대부분이었다. 그러나, 효과적인 정보추출을 위해서는 이런 일반적인 개체명들을 더욱 세분화할 필요가 있다. 본 논문에서는 SVM기반 기계학습법과 기구축된 사전과의 편집거리 비교법을 이용하여 개체명을 세분화하는 방법을 제시한다. 실험은 개체명과 세분화된 범주가 부착된 공연 관련 문서 100개 중 80개는 학습집합, 20개는 실험집합으로 사용하였고 성능 평가 척도는 정확도(accuracy)를 이용해 개별적으로 평가하였다. 실험 결과 기계학습법과 사전을 이용한 방법을 결합한 모델이 가장 좋은 성능(정확도 72.91%)을 보였다.
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품사 결정 문제는 자연언어처리의 가장 기본적인 문제들 중 하나이며, 기계학습의 관점에서 보면 분류 문제(classification problem)로 쉽게 표현된다. 본 논문에서는 품사 결정의 모호성을 해소하기 위해서 최대 엔트로피 부스팅 모델(maximum entropy boosting model)을 이 문제에 적응하였다. 그리고, 품사 결정에서 중요한 요소 중의 하나인 미지어 처리를 위해서 특별히 설계된 일차 자질을 고려하였다. 최대 엔트로피 부스팅 모델의 장점은 쉬운 모델링인데, 실제로 품사 결정을 위한 일차 자질만 작성하는 노려만 들이고도 96.78%의 정확도를 보여 지금까지 알려진 최고의 성능과 거의 비슷한 결과를 보였다.
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음차 표기된 외래어의 원어 복원 문제에 있어서 확률모델을 이용한 방법들이 기존에 많이 사용되었다. 이는‘발음단위’개념 (이재성 1998)을 이용하여 서로 대응될 수 있는 한글발음단위와 영어발음단위의 쌍들을 대역어 집합으로부터 추출하고 이를 확률모델에 적용하는 방법이다. 하지만 영어 철자를 영어 발음단위로 변환하는 과정에서 그 단어의 어원에 따라 서로 다른 발음상의 특징을 보이게 되는데. 이것이 기존의 연구에서 성능을 떨어뜨리는 원인이 되었다. 따라서 본 논문에서는 학습 데이터(대역어 집합)들을 발음 특성에 따라 분류하고. 분류된 각 데이터 집합을 학습과정에서 따로 적용함으로써 서로 다른 특성을 가지는 여러 개의 복원 모델을 얻을 수 있고, 이를 이용하여 원어 복원에 대한 성능을 높일 수 있음을 보여준다.
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우리말에서 띄어쓰기와 버금갈 정도로 어려운 것이 우리말의 발음이다. 이에 실생활에서 혼란스럽게 사용되는 발음법과 그로 인해 올바른 발음의 선택에 대한 어려움을 덜어낼 수 있도록 표준어 규정의 표준 발음법에 따른 한국어 음소열 자동 생성기를 구현하여 교육용으로 쓸 수 있도록 하는 것이 이 논문의 목적이다.
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본 논문에서는 형태소 수준의 결합범주문법을 이용하여 형태소 분석을 포함한 자연언어처리의 여러 단계를 한 단계의 유도과정으로 처리하고 형태소 분석 단계에서 증가하는 애매성과 복잡도를 상위 분석 단계의 정보를 사용하여 줄이는 방법에 대해서 논한다. 한국어에서 나타나는 복잡한 언어 현상 중에 하나인 용언의 불규칙 활용을 확률 정보뿐만 아니라 음운정보를 포함만 통사 정보나 의미 정보 등의 상위 정보를 사용하여 처리하여보고 일반적인 형태소 분석기로서의 발전 가능성에 대해서 알아본다.
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대부분의 정보 검색 시스템은 문서 내어서 추출된 모든 용어를 이용해서 문서간 유사도 계산이나 문서 분류, 문서 클러스터링 등에 활용한다. 그러나 실질적으로 문서 내외 모든 용어를 추출해야만 이러한 정보 검색 시스템을 활용할 수 있는 것은 아니며, 오히려 용어 빈도수 같은 가중치가 낮은 용어를 용어 추출에서 제외시킴으로써 모든 용어 추출로 인해서 발생하는 시간과 공간을 많이 소비하는 문제를 해결할 수 있다. 또한 정확하고 자동적인 문서 분류를 위한 문서 클러스터링보다 유사 문서 검색의 활용은 검색효율의 증가를 가져 올 수 있다. 본 논문에서는 유사 문서 판별 시스템을 이용해 용어 추출의 효율성을 실험하였으며, 모든 용어를 추출한 경우보다 중요 용어만 추출한 경우에 더 좋은 성능을 보였다.
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문서 범주화를 위해 자질을 선별하는 기법으로는 자질의 출현 빈도에 따라 범주를 대표하는 자질들을 선별하는 것이 일반적이다. 출현 빈도에 의한 자질을 선별하는 통계적인 기법은 문서의 내용을 대표하는 용어들의 중요도를 간과하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 학습 문서 및 실험 문서에서 자질의 중요도에 의해 범주 대표어를 선별하는 문서 범주화 기법을 제안하였으며, 역범주 빈도 및 카이제곱 통계량에 의해 자질을 선별하는 방법과 비교-실험을 하였다. 문서 범주화 모델로는 나이브 베이지언 확률 모델을 이용하였으며, 성능 평가를 위해서 웹 디렉토리에서 수집된 데이터를 이용하여 실험하였다. 본 논문에서 제안한 자질 중요도에 의한 자질 선별 기법은 용어의 출현 빈도 및 카이제곱 통계량에 의해 자질을 선별한 방법보다 더 나은 성능을 보였다.
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본 연구에서는 영한 기계 번역 시스템의 생성단계에서 자연스러운 어순의 연속된 부사를 생성하기 위하여 클러스터링 기법을 이용하여 부사의 어순을 결정해 보고자 한다. 먼저 국문학자가 분류해 놓은 부사의 자질 정보를 살펴보고 그 자질 정보에 대한 부사의 어순을 살펴본다. 그 중에서 양태부사에 대한 어순 정보가 부사 어순 결정에 중요한 요인이 됨으로 양태부사에 대해서만 어순을 다루기로 한다. 통합 국어정보베이스에 수록된 한국어 구문구조 부착 망뭉치를 사용하여 연속 부사를 추출하고 그 빈도수를 추출하여 부사의 자질 정보를 부여한다. 부여된 부사의 자질 정보를 가지고 부사-부사 유사도를 계산하고 이 유사도에 기반하여 양태부사들을 재분류한다. 그리고, 양태부사의 어순 비율과 클러스터링을 통해서 세분류한 어순의 비율을 제시한다.
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한국어의 정확한 구문분석물 위해서는, 격조사가 존재하지 않고, 보조사와 함께 쓰이거나 영사만으로 구성된 미지격 명사구들의 정확한 문법기능을 파악하는 것이 중요하다. 또한 긴 문장의 효과적인 구문분석을 위해 대등접속구문을 파악하는 것 또한 중요한 과제이다. 본 논문에서는 위의 두 과제를 동시에 해결하는 방법을 제안하고자 한다. 즉, 한국어의 긴 문장의 대등접속구문을 파악하는 과정에서 미지격 명사구의 문법기능을 결정하고 이 문법기능정보를 이용하여 동시에 대등접속구문의 구간도 결정할 수 있는 방법을 제안한다.
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MPEC-7 메타데이타는 이미지의 칼라 히스토그램과 같은 멀티미디어 객체의 속성을 기술할 수 있어서, MPEG-7을 사용하는 멀티미디어 디지털도서관 시스템은 멀티미디어 객체에 대한 내용기반 검색을 가능하게 해준다. MPEC-7 메타데이타는 XML 데이터이며, 이애 대한 질의를 위해서는 XQuery와 같은 XML 데이터를 위한 질의어가 필요하다. 본 논문에서는 MPEG-7 데이터에 대한 XQuery 질의를 처리할 수 있는 XQuery 엔진을 제안한다. 엔진은 XQuery를 입력받아 정보검색을 위한 POT(Primitive Operation Tree)를 생성한다. 우리의 방식은 표준질의어인 XQuery를 처리함으로써 디지털도서관 시스템 사이의 상호 운영성을 확보할 수 있으며, XQuery 엔진과 정보검색기 사이의 표준 인터페이스로 사용할 수 있는 POT를 위한 primitive operation 집합을 정의하였으며, 또한 POT 상에서의 질의 최적화를 수행하여 검색 성능 향상을 도모하였다.
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본 논문은 점점 증가되고 있는 SPAM 메일 문제를 해결하기 위한 방법으로써, 특정 속성에 기반을 둔 학습 알고리즘의 co-training을 통한 전자메일 분류 기법을 제안한다. 전자메일 분류는 결국 문서 분류 기술과 다르지 않다. 이미 많은 연구에서 학습 알고리즘을 이용한 문서 분류 기법은 많이 제안되고 검증되었다. 본 논문에서는 이러한 학습 알고리즘들을 co-training을 통하여 해당 메일이 SPAM인지 아닌지 구분하며, 학습의 효율성을 높이기 위하여 전자메일의 특정한 속성들, 예를 들면, 핵심문구나 기타 특정한 문구 및 전자메일의 헤더 정보 등을 학습 기반으로 이용하였다.
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전자우편은 기존 우편 기능을 대체하는 대표적인 정보 전달 수단으로 자리 잡고 있다. 전자매일 사용자의 증가에 따라 망은 기업들은 전자 메일을 통해 광고를 하게 되었다. 이에 따라 전자매일 사용자들은 인터넷 상에 개인 전자메일 주소가 노출됨으로 많은 스팸메일을 수신하게 되는데, 이것은 전자메일 사용자에게 많은 부담이 되고있다. 본 논문은 전자우편 문서내의 단어들을 대상으로 통계적 방법의 SVM을 이용하여 스팸메일을 필터링 하였으며, 학습 단계에서 단어 자질공간의 축소를 위해 DF값 변화에 따른 학습을 통하여 분류의 성능을 비교하였다. SVM의 성능 평가를 위해 확률적 방법의 나이브 베이지안과 벡터 모텔을 이용한 분류기와 성능을 비교함으로써 SVM 방법이 우수한 성능을 보임을 검증하였다.
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본 논문에서는 보다 간결한 요약문을 생성하기 위하여. 문장 전체를 추출하는 것이 아니라 문장의 일부분을 요약으로 추출한다. 그런데 한국어의 경우 문장 구조상 반복되는 문장성분을 생략하는 영 대용 문제가 빈번하게 발생하기 때문에, 문장의 일부분 추출시. 생략된 성분을 복원하지 않으면 요약문의 의미가 불완전하고 모호해 질 수 있다. 본 논문에서는 문서 안에서 중요한 부분을 추출한 뒤, 생략된 성분을 복원하여 요약문의 가독성을 놓이는 방법을 제안한다. Luhn의 방법을 이용하여 문서내의 중요 클러스터를 추출하였고, 기존의 문장분할 및 영 대용어 복원 알고리즘을 사용하여 생략된 성분을 복원하였다. 본 논문에서 제안된 요약 방법은 신문기사와 같이 문장의 수는 많지 않고, 문장의 길이가 비교적 긴 문서를 짧은 문장으로 요약하는 데 효율적이다.
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최근 신문기사의 음성 서비스 등 음성합성 연구가 실용단계로 접어들고 있으나, 텍스트의 비-문자 처리에는 오류율이 높다. 본 연구는 신문 텍스트에 나타나는 비-문자 중 중의성이 높은 이음표의 문자화 유형을 6가지로 제시하고, 이음표를 포함한 어절의 패턴화된 구조 및 좌우 문맥 정보를 이용하여 이음표의 문자화 규칙을 알아본다. 제시된 이응표의 문자화 규칙과 이음표가 좌우 문맥 숫자의 문자화에 미치는 영향에 따른 숫자 읽기 방식을 포함하여 이음표 포함된 텍스트의 문자화 전사 시스템을 구현하였고, 2런치 J신문 텍스트를 코퍼스로 하여 이음표 문자화 시스템의 정확도를 측정하였다. 아울러 실험 결과에서 오류로 나타난 유형을 분석하여 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제시하였다.
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Ubiquitous computing 환경에서 휴대용 단말기는 중요한 위치를 차지하고 새로운 Interface와의 연결을 통해 다양한 어플리케이션이 생성하게 된다. 본 논문에서는 휴대용 단말기와 칼라코드 인터페이스를 이용하여서 새로운 형태의 온-오프라인 통합 상거래 서비스 시스템을 제안하고자 한다. 휴대용 단말기를 이용해서 오프라인 쇼핑의 눈으로 볼 수 있다는 정과 온라인 쇼핑의 장바구니 기능과 검색기능을 합친 새로운 형태의 쇼핑을 지원하는 시스템이다. 사용자는 물건의 칼라코드를 인식함으로써 물건의 내역을 입력받고 전자 결제를 사용함으로써 손쉽게 결제할 수 있는 장점을 얻게 되고 대형마켓에서는 인력 절감과 편리한 서비스를 제공한다는 장점이 있다.
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재래의 TV의 경우 채널변경, 볼륨조절 등의 비교적 간단한 조작만이 필요했던 반면 앞으로 보편화될 인터랙티브 TV는 부가기능의 다양화로 좀더 복잡한 인터렉션을 요구한다. 인터렉티브 TV조작에 사용되는 기술은 트랙볼이나 조이스틱 같은 포인팅 디바이스를 리모콘에 부착하는 방법, 키보드를 이용한 입력, 팜탑 컴퓨터, 음성입력 등 다양한 방법이 있다. 본 논문에서는 초음파센서를 이용한 새로운 입력장치인 소나팬(SonarPen)에 대해 소개하고자 한다.
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최근 잡음환경에서 강인한 음성인식을 위해 음성 잡음에 영향을 받지 않은 영상정보를 이용한 이중모달 음성인식 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 음성인식기로 좋은 성능을 보이는 HMM은 이질적인 정보를 융합하는데 있어 많은 제약과 어려움을 가지고 있다. 하지만 신경망은 이질적인 정보를 효율적으로 융합할 수 있는 장점을 가지고 있으며 그에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 잡음환경에 강인한 이중모달 음성 인식 모델로 이중모달 신경망(BN-NN)을 제안한다. 이중모달 신경망은 특징융합 방법으로 음성정보와 영상정보를 융합하고 있으며. 입력정보의 특성을 고려하기 위해 윈도우와 중복영역의 개념을 적용하여 시제위치를 고려하도록 설계되어있다. 제안된 모델은 잡음환경에서 음성인식기와 성능을 비교하고, 화자독립 고립단어 인식에서 기존 융합방법인 CHMM과 비교하여 그 가능성을 확인한다.
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체감 효과 (haptic effect)는 가상 환경에서의 실재감 부여를 위하여 중요시되고 있다. 반면, 가상 객체에 실재와 흡사하게 연동하는 기술은, 체감 효과의 모델링과 함께 렌더링 시간 둥의 문제 때문에 사용의 한계를 가진다. 본 논문에서는, 실시간 체감 효과를 위하여 필수적인 가상 객체와의 동기화 기법에 대하여 다룬다. 이를 위하여, 가상 객체에 작용하는 동역학적 움직임을 체감 효과에 대응되도록 하는 알고리즘을 제안하고, 이를 실시간 충들 처리와 연동함으로써 필요한 시간을 최소화 할 수 있음을 제시한다. 본 논문의 결과로는 캐릭터의 빈번한 제어에 대응되도록 체감 효과를 생성할 수 있음을 보이며, 안정적이면서 그럴 듯한 효과를 재현할 수 있음을 보인다.
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본 논문에서는 광학 시스템의 대칭성을 이용하여 프리젠테이션시 마우스와 같이 사용할 수 있는 레이저펜 시스템을 제안한다. 성능 평가를 위해 비슷한 상황에서 사용될 수 있는 자이로스코프 타입 포인팅 디바이스, 트랙볼 타입 포인팅 디바이스와 비교 실험한 결과 절대 좌표계를 이용하는 레이저펜 시스템이 가장 우수한 결과를 보였다.
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본 논문에서는 이미지 검색을 위한 새로운 검색 기법을 제시한다. 기존의 특징기반 검색 기법이나 주석기반 검색 기법은 특징이나 주석에 대하여 색인 형태나 질의 형태가 동일하였다. 그러나, 제안하는 검색 기법은 위의 두 전형적인 검색기법을 혼합한 것으로, 텍스트로 질의하면 질의 텍스트를 질의처리를 통해 텍스트에 포함된 특징용어를 추출하고 특징용어를 이미지가 본질적으로 가지는 특징(color, shape, texture)으로 변환한 다음 그 특징을 질의로 이용하여 특징기반 검색을 하는 기법이다. 이러한 기법은 현재 사용자에게 친숙한 텍스트 질의를 유지할 수 있게 해 주며 앞으로 음성인식을 통한 음성 질의인터페이스가 적용될 경우 더욱 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
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본 논문은 웹사이트를 구성하는 웹컨텐츠의 합목적성 및 사용성 평가를 위하여 웹사이트 사용자들의 흔적인 웹로그 분석 데이터를 적용하여 정량적인 평가를 한 결과 에 대하여 보고 하고자 한다. 웹로그파일은 사용자가 웹사이트를 이용하면 이에 대한 기록이 로그라는 형태로 흔적이 남는다. 로그분석이란 이 데이터를 기반으로 위에서 말한 다양한 정보를 추출해 내는 것이라 할 수 있다. 로그분석은 사용자에 따라 단지 로그 정보를 분석하는 것에 한정시키기도, 로그 정보를 기반으로 한 보다 다양한 정보를 분석하는 확장된 개념으로 확대시키기도 한다. 본 논문은 웹트랜즈[로그분석 툴]를 사용하여 웹사이트내의 웹컨텐츠 분석에 웹 로그 분석 결과가 같는 정량적인 개념을 활용하여 정상적인 분석으로 일관되었던 웹사이트 분석에 새로운 결과를 도출하였다. 또한 마케팅을 수행하는 데 있어서 고객의 요구에 천저히 대응하기 위해서 고객을 철저히 파악하여야 한다. 로그파일 분석을 통해서 주요 고객층, 고객의 구매 패턴, 주 구매시간, 구매탐색 경로등의 데이터를 추출할 수 있다. 로그파일 분석 데이터를 기반으로 인터페이스 설계나 상품의 레이아웃등의 설계, 고객 서비스 강화등의 다양한 대 고객 마케팅을 펼칠 수 있다. 본 논문은 단순 수치해석의 개념이었던 로그 분석에 웹컨텐츠분석 기법을 접목하여 웹사이트내에서 사용되고 있는 컨텐츠의 사용성에 대안 연구 결과에 대해서 발표하고자 한다.
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본 논문은 수중에서 유동하는 입자의 움직임을 추적하고 유체의 흐름에 따라 분산되는 입자의 분산정도 그리고 입자의 침강패턴을 분석하기 위한 계산형 3차원 시스템을 제안한다. 이러한 계산형 시스템은 물과 같은 공간에서 움직이는 입자들을 고려하고 있는데, 물의 흐름을 위해 운동량방정식과 연속방정식을 일반화하여 흐름을 제어하고 있다. 또한 물이라는 공간 특성을 고려하여, 입자간에 작용하는 부력, 침강력등의 물리적인 힘을 적용시키고 있다. 이렇게 제안된 시스템을 통해 다양한 외부적 요인에 따라 움직임을 달리하는 유동 입자들은 실제 울에서와 같이 유사하게 가시화되도록 한다. 이렇게 가시화된 유동 입자의 움직임을 추적하여 입자들의 침전패턴까지도 미1리 예측해 낼 수 있게 된다.
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본 논문에서는 트리 기반 대화 인터페이스에서 수신되는 대화 메시지를 기록하는 위치에 의한 대화 창의 이동을 최소화하는 방법을 제안한다. 기존의 트리 기반 대화 인터페이스에서 수신되는 대화 메시지의 응답 관계에 따라 대화 메시지를 기록하는 위치가 분산되어 위치할 수 있다. 이러한 다양한 위치에 의하여 대화 인터페이스에서 대화 창의 이동이 많아짐으로 대화자가 대와의 내용을 파악하기 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 트리 기반 대화 인터페이스에서 대화자가 최근 접근한 대화 메시지 정보를 이용하여 대화창의 이동을 최소화하는 방법을 기술한다. 적용 예로서 XML과 JAVA를 이용하여 구현하였으며 응용분야로는 온라인 게임과 원격 교육 등이다.
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지난 2001년 7월 제정된 한국전자책문서표준 EBKS(Electronic Book of Korea Standard) 1.0은 지난 2002년 7월 한국산업기술표준원의 산업표준심의를 거쳐 한국전자책 표준문서형 정의, 규격번호 KS X 6100으로 제정되었다. 따라서 KS X 6100을 사용하는 전자책 문서들은 표준의 목적과 명세에 대한 부합 여부를 판별하기 위한 적합성 검사 및 이에 기반한 인증 절차가 요구된다. 본 논문에서는 이러한 적합성 검사의 기준이 되는 적합성 조항(Conformance Clause)의 정의와 이에 따른 적합성 검사 기법(Conformance Testing Methodology)을 제안하였다. 따라서 본 논문에서 정의된 조항들을 통하여 전자책 저작자들은 전자책표준의 목적과 명세에 보다 적함한 전자책문서들을 제작할 수 있으며, 서비스 제공자들은 적합성 검사 기법을 통한 자동화된 적합성 검사 절차를 사용하여 효율적인 적합성 검사가 가능하다.
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현재 모바일 서비스는 이동단말기와 더불어 발전하고 있다. 그러나 이동단말기 마다 다른 플랫폼을 가진 환경에서 유선인터넷 컨텐츠를 가지고 모바일 서비스하기 위해서는 마크업언어인 XML 기술을 이용한 변환이 필요하며 이것을 Trans-Gate System이라 한다. Trans-Gate System은 유선인터넷 컨텐츠를 모바일 디바이스 플랫폼(WML HDML, m-HTML)메 맞게 변환하는 시스템을 설계한다. 이 시스템은 X-Crawler와 Call Manager의 2가지 모듈로 나눠서 기존의 유선 인터넷에 있는 멀티미디어 컨텐츠를 사용자 Device에 맞게 변환하는 시스템이다. 따라서 이 시스템은 기존에 따로 모바일 서비스만을 위한 컨텐츠를 만들지 않아도 되는 장점이 있다.
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지금까지 구현된 대부분의 가상환경 시스템은 헤드마운트디스플레이(HMD), 트랙커, 핸드 글로브, 포스 피트백 센서등의 전문적인 장비를 이용하여 구현되었으며 인터액티브한 장면을 연출하기 위하여 고속의 하드웨어 사양을 필요로 하였다. 현재 이러한 장비는 전문가가 아니면 사용하기가 어렵고 또 장비의 비용이 매우 고가이기 때문에 대중화되기까지 상당한 시간이 소요될 것으로 예상된다. 본 논문은 이와 같은 전문적인 장비가 아닌 범용장비에 속하는 CCD 카메라와 빔 프로젝트를 활용하여 사용자가 인터액티브하게 참여할 수 있는 게임 시스템의 설계와 구현에 관한 논문이다. 이 시스템에서 사용자는 별도의 센스가 부착된 장비가 없이 간단한 색상 마커만을 가지고 컴퓨터가 생성한 가상 공간에서 빔 프로젝트로 구성한 가상 공간에서 캐릭터와의 실시간 게임을 즐길 수 있는 기능을 가지고 있다.
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웹 상의 정보는 여러 페이지들에 걸쳐 표현되고 있으나 대부분의 웹 브라우저는 웹 페이지 단위로 정보를 다루고 있기 때문에 사용자는 원하는 정보를 얻기 위해 여러 웹 페이지들을 방문해야 한다. 본 논문에서는 사용자의 요구에 부합되는 정보를 검색해 여러 페이지 상에 흩어져 있는 정보들에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 컬렉션 페이지를 제공한다. 컬렉션 페이지는 검색된 웹 페이지들의 링크 관계를 제공하여 페이지들 사이에서의 정보의 구성을 알 수 있게 하고, 관련도 높은 페이지들의 주요 내용을 미리 가져와 보여 줌으로써 정보에 대한 접근성을 높인다. 이를 위해 페이지 안에서 시각적으로 구분되는 동일한 주제의 정보를 담은 블록을 의미 구역으로 정의하고 웹 페이지를 실제 정보의 단위인 의미 구역으로 나누었다. 또한 의미 구역단위의 검색으로 여러 주제의 정보를 담고 있는 웹 페이지에 대한 검색 결과의 정확성을 높인다.
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지리정보시스템에서 사용되는 지도는 사용되는 목적과 활용 분야에 따라 다양한 종류가 있다. 본 논문은 지리정보 시스템을 위한 여러 가지 종류의 지도 중 관광안내 지도를 자동화된 방법으로 생성하는 방법에 관한 논문이다. 이를 위하여 지형도로부터 노선도와 레이블, 아이콘정보 등을 추출하고 분석하여 시각화하였으며, 시각화한 정보들을 편리하게 표현할 수 있는 알고리즘들을 연구하였다. 이때 발생하는 레이블과 아이콘의 중첩을 랜덤화된 재배치 알고리즘을 통하여 개선하였다.
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1990년대 중반에 일어나기 시작한 인터넷 열풍은 웹을 통한 인터넷의 확산으로, 웹 기반 서비스의 발전을 가져왔다. 현재 대부분의 인터넷 서비스는 HTTP를 사용한 일정한 형식의 웹 페이지로, 사용자가 최종적으로 받아보게 되는 형식은 HTML의 태그로써 나타내어진다. 어떠한 태그를 어떻게 사용하였느냐에 따라 그 웹 페이지는 사용자가 사용하기 편리할 수도 있고, 사용하는데 불편할 수도 있다. 따라서 웹사이트의 개발자는 사용자가 편리함과 친숙성을 느낄 수 있도록 웹사이트를 개발해야 한다. 본 논문에서는 이률 해결하기 위해 웹 페이지 분석을 위한 Web-Picker를 제안하고자 한다. Web-Picker를 이용하면 사용자들이 자주 방문하는 웹 페이지의 태그를 분석할 수 있고. 이렇게 분석한 정보를 통해 새로운 웹사이트를 개발하는 개발자들은 사용자가 친숙성과 편리함을 느낄 수 있도록 웹사이트를 개발 할 수 있다.
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본 논문에서는 사용자가 제공하는 2차원의 캐릭터 스케치를 3차원의 시각적 이야기 저작 시스템의 아바타로 활용하기 위해, 어린이들이 종이 인형을 가지고 굽히거나 펴서 동작을 만들며 놀이를 하던 방법을 입력 매타포어로 사용하는 것을 제안하였다. 2차원 영상을 3차원화 하는 기존의 연구들은 카메라 파라미터의 복원 등 복잡한 시스템을 필요로 하며 일반 사용자가 이야기 저작시 쉽게 적용하기 어려운 데 반해, 본 메타포어를 기반으로 한 시스템은 정교하지는 않으나 일반인이 쉽게 이해할 수 있는 아바타 제어 방법을 제공한다.
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현재 건축 설계 분야에 사용되고 있는 시스템들은 대부분 데스크탑을 기반으로 하고 있고 설계시에 건축물을 입면, 측면, 평면 등으로 분리하는 인터페이스를 제공하고 있다. 그렇기 때문에 현재 설계되고 있는 건축물이 실제 거리에 적용되었을 때의 느낌을 제대로 파악하기 어렵다. 이에 대해, 실재감을 중시한 가상현실을 통한 건축 응용들이 있었으나 3차원에서의 상호작용이 쉽지 않기 때문에 가능한 상호작용이 제한되는 경향이 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 실감 있는 3차원 입체 경관을 보여주면서, 설계에 필요한 상호작용의 특성에 따라 2차원과 3차원의 인터페이스 미디어를 복합 활용하는 이른바 복합 인터페이스를 활용한 거리경관 디자인 시스템을 제시한다. 이 시스템을 사용함으로써 사용자들은 실재감 있는 경관을 몰입형 벽면 디스플레이를 통해 확인하면서 모바일 기기를 활용한 복합 인터페이스를 통해 설계할 수 있게 된다.
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SMIL (Synchronized Multimedia Integration Language)은 멀티미디어(multimedia) 객체(object)간의 동기화를 목표로 만들어진 markup language 이다. SMIL 은 시간과 사용자의 동작 포함한 많은 것들을 사건(event)으로 정의하여 사건의 발생에 따라 멀티미디어 객체들의 배열과 상영시간을 결정한다. 그렇지만 SMIL의 최대 목표는 동기화(synchronization)에 있기 때문에 대화형 언어(interactive language)에는 부족한 면이 있다. 본 논문에서는 SMIL 에 대해서 간략히 살펴보고 SMIL을 기반으로 모바일(mobil) 환경을 위한 대화형 언어를 정의한다.
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최근 모바일 단말기의 보급이 증가함에 따라 이를 이용한 다양한 어플리케이션이 개발되고 있다. 특히 게임 분야는 기존의 Stand-Alone 방식에서 모바일 단말기의 무선통신 기능을 이용한 네트워크 온라인 게임으로 전환이 이루어지고 있다. 하지만, 네트워크 온라인 게임은 게임로직의 처리, 랜더링 처리 같은 복잡한 계산과 비동기적인 네트워크 송.수신이 빈번하게 이루어지기 때문에 모바일 단말기에서 모두 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 모바일 단말기가 처리해야 할 계산 및 통신기능을 대신하여 처리할 수 있는 프록시 구조를 제안한다.
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본 논문에서는 Base를 향해 낙하하는 물체의 충돌 연상에 대해 모델링한다. 충돌 현상에 관한 연구는‘충돌 감지’, ‘충돌 반응 양상’라는 두 부분으로 나눌 수 있다. 현재까지의 많은 논문들은‘충돌 감지’에 중점을 두고 설계하였다. 따라서 본 논문은 이미 않은 연구 결과가 드러난 ‘충돌 감지’부분은 갖추어졌다고 가정하고,‘충돌 반응 양상’를 위주로 설계의 초점을 둘 것이다. 여기서 설계할 모델의 궁극적인 목적은 복잡한 실세계와 완벽하게 일치하도록 구현하는 것이 아니라, 사람이 보기에 자연스럽다고 느낄 수 있도록 하는 것에 초점을 두는 것이다. 이를 통해, 적은 연산량으로 몰입감있는 가상 환경을 구축할 수 있다.
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식물의 성장을 모델링 하는데 있어서 기존의 시스템들은 식물의 성장에 대한 환경적인 요소를 고려하기 보다 식물의 모습을 얼마만큼 실제와 비숫하게 렌더링 하느냐에 초점을 맞추고 있다. 그리고 환경적인 요소를 고려한다고 하더라도 자라는 모습을 표현하기 위한 환경적인 요소만을 고려하기 때문에 다양한 환경에서 식물의 성장을 적절히 표현하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 메시지 방식을 통해 환경적인 요소를 식물에게 전달하고 식물을 composite object로 구분하여 각각의 object들이 하는 역할과 relation을 기반으로 하여 식물이 다양한 환경에서도 논리성과 사실성을 가질 수 있는 모델을 제시 하고자 한다.
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본 논문에서는 가상환경을 구현할 때 환경에 논리적 객체를 등장시키는 것을 목적으로 하고 있다. 기존의 가상환경을 구현하는 시스템에서는 환경에 객체를 등장시킬 때 환경과 객체의 논리적 연관성을 고려하지 않고 있어, 가상환경의 사실성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 논리적 객체 삽입을 위하여 가상환경에 필요한, 가상환경에서 요구하는 객체들을 환경과의 논리적 연관성을 고려하여 미리 모델링해 놓는 Nursery 모델을 제시한다. 이 Nursery는 Ontology를 기초로 하여 구축되어, 다양한 추상화 레벨에 따른 논리적 연관성을 보장하여 줄 수 있다. 이는 나아가 가상환경 자체의 사실성을 보장하여, 실제 환경에서 일어날 수 있는 다양한 이벤트들이 전개될 수 있게 한다.
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무선 인터넷의 발전으로 PDA, 휴대폰, 노트북 등 여러 모바일 환경에서의 인터넷 사용이 유선 인터넷 환경만큼이나 편리하게 되었다. 이에 따라 인터넷 컨텐츠 제공자들은 기존 유선 인터넷 컨텐츠를 사용하여 무선인터넷 컨텐츠로 제공하고자 한다. 그러나 모바일 장치의 디스플레이 제한, 모바일과 PC의 환경적 차이등으로 기존 인터넷 컨텐츠를 그대로 사용하기는 어렵다. 본 논문에서는 위의 문제점을 해결하기 위한 새로운 시스템을 제안한다. 이 시스템은 HTML형태의 기존 인터넷 컨텐츠들을 XML문서로 변환하여 컴포넌트화하고 이를 이용하여 무선인터넷에서 기존 인터넷 컨텐츠들을 사용할 수 있도록 한다. 또한 이 시스템으로부터 생성된 XML문서를 가지고 모바일 환경에서의 제한된 입출력과 취약한 보안성을 고려하여 인터넷 서비스 사용시 발생되는 사용자정보의 반복적 입력을 자동화하는 사용자정보 자동 적용 시스템을 제안한다. 기존 인터넷 컨텐츠를 모바일 환경 내에서 사용하기 위한 작업을 자동화함으로써 새로운 유무선 통합 인터넷 서비스를 만들 수 있다.
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컴퓨터 가상현실 기술은 반복적인 교육과 훈련을 필요로 하는 의료 시뮬레이션 분야에 도입되어 시술 훈련, 수술 계획 및 수술 시뮬레이션 등의 영역에 응용되고 있다. 3차원적 가시화나 네비게이션에 치중하던 기존의 의료 시뮬레이션에 보다 현실감을 증진시키기 위해서는 인체 해부학적 기관의 변형성과 사용자와 대상 기관 사이의 물리적인 상호작용이 반영되어야 한다. 본 연구에서는 기존의 2차원 및 3차원 마우스만을 사용하던 상호작용 환경을 개선하여 시술 동작시 물리적인 역감을 전달받을 수 있는 햅틱 인터페이스를 도입하고. 보다 현실감 있는 시각적 디스플레이를 위해 햅틱 워크벤치를 사용하였다. 사용자의 햅틱 인터페이스 조작에 따른 가상 인체 기관의 물리적 변형 및 이에 따른 물리적 역감은 삼각메쉬를 이용한 매스-스프링 모델을 사용하여 구현하였고. 가상 시술 도구와 가상 인체 기관와의 빠른 충들 감지를 위해서는 OBBTree를 적용하였다.
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전자정부 사업이 완료되면서 많은 서비스가 국민들에게 제공되고 있지만 부처별로 진행되어온 서비스로 인해 필요한 정보의 검색 및 서비스의 활용이 쉽지 않다. HTML은 주로 표현 중심으로 사용되어 사용자의 목적을 만족시키기에 부족하다는 문제점을 지니고 있다. 목적에 부합된 정보를 효율적으로 추출하여 적절한 정보를 생성하는 문제가 점차 중요시되고 있고, 이를 통해서 웹 상의 정보에 컴퓨터가 이해할 수 있는 의미(Semantic)를 부여하여 사람과 컴퓨터간의 협동 작업을 원활하게 하기 위한 Semantic Web이 제안되었다. 본 논문에서는 시멘틱 웹을 이용하여 전자정부 서비스를 위한 웹 상의 모든 정적인 성격의 정보와 동적인 성격의 서비스를 하나의 데이터베이스처럼 운용할 수 있는 플랫폼을 제시하였다.
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현재 장애인의 삶의 질을 향상시키고자 노력의 하나로서 장애인을 위한 다양한 정보통신기기들이 개발되고 있다. 그 중에서 지체장애인을 위한 가상자판(virtual keyboard)은 눈동자의 방향에 따라 글자를 입력하는 장치이다. 현재 만들어지는 가상자판은 눈의 피로를 고려하지 않아서 실생활에서 사용하기에 어려운 점이 많다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 유전 알고리즘(genetic algorithms)을 이용하여 가상자판의 배열을 최적화하는 방법을 제시한다. 실험 결과는 피로도, 이동거리, 글쇠 누르는 횟수에 있어서 전반적으로 좋은 성능을 보이고 있다.
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본 연구에서는 3차원 신체 모델에 의상을 입히는 방법에 대한 기존의 연구를 응용하여 웹 기반의 전자 상거래에서 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 특정 시스템 환경 내에서만 가능한 방법이 아니라 웹 기반의 표준화된 3차원 모델링 언어를 이용하여 각 의류회사에서 제작된 모든 의상 모델을 처리할 수 있도록 함으로서 의류 업체들 및 쇼핑몰간의 표준을 제시할 수 있을 것이다.
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본 연구에서는 LAN 기반 환경에서 반물입 혹은 몰입형 가상현실 장비의 대표적인 형태인 수평형, 수직형, 정방형 시스템들을 연동하여 복합 공유가상환경을 구축하였다. 또한 간단한 인터랙션을 포함하는 어플리케이션을 개발하여 공유가상환경 내에 위치한 사용자가 서로 다른 형태의 인터랙션 장비를 이용하여 가상객체와 실시간 상호작용 할 수 있도록 하고, 그 결과를 가상환경 내에 있는 사용자가 공유할 수 있도록 하였다. 기존의 연구가 동기종간의 공유가상환경을 구축하거나 이기종간의 단방향 인터랙션을 지원하는데 비해 본 논문에서는 다기종간의 공유가상환경 구축 및 실시간 상호인터랙션 방법을 제안하고 있다.
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인터넷의 확장과 함께 광대역폭을 이용한 다양한 멀티미디어 데이터의 전승이 더욱 가속화되고 있다. 상용화 추세에 접어들고 있는 멀티미디어 데이터 서비스에서 지적 재산권의 관리와 보호는 컨텐츠 유통에서 반드시 요구되는 사항이다. 컨텐츠에 적용된 보안 체계를 무력화하기 위한 공격자들의 공격 유형이 점점 다양해짐에 따라 사용자 환경 차원에서 새로운 보안요소를 적용하여 단말 재생기의 환경을 제어함으로 악의를 가진 사용자들의 컨텐츠 보안체계 공격을 무력화시키고 안전한 컨텐츠 유통 환경을 제공하는 보안 시스템을 구현한다.
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시장조사나 소비자 행태 등을 조사하기 위해 많은 설문들이 이루어진다. 최근에는 컴퓨터를 이용하여 독립적인 설문 소프트웨어를 이용하거나 웹 상에서 직접 설문에 응답하는 등 다양한 방식의 설문조사 시스템이 개발되었다. 설문 조사는 복잡한 절차와 많을 시간, 많은 일손을 필요로 한다. 이러한 설문 시스템에서 다루어지는 복잡한 시스템 체계를 효율적으로 처리하고, 데이터의 저장이나 추출 방법 둥에 대해 많은 연구가 필요하다. 본 논문에서는 설문 시스템의 데이터의 양이 증가하고, 형태가 복잡해짐에 따라 이를 효율적으로 처리하기 위한 XML을 이용한 신뢰성 있는 실시간 설문조사 시스템 체계를 설계 구현한다.