본 논문에서는 OWL(Web Ontology Language) 기반 그래픽 바이오 온톨로지 관리 시스템을 설계하고 구현하였다 이 시스템은 생물학 용어들 사이의 복잡한 의미 관계들로 구성되는 바이오 온톨로지를 본 논문에서 정의한 그래픽 표기를 이용하여 표현한다. 또한, 시각화된 환경에서 수행되는 상속과 역상 속 메커니즘은 이미 구축된 방대한 용어들 사이의 관계를 시스템이 구조적으로 파악할 수 있게 함으로써, 전문가가 새로 추가되는 용어에 대한 관계를 의미적으로 일관성 있게 반자동으로 구축할 수 있다. 구축된 온톨로지는 기본적으로 OWL로 기술되며, 다른 여러 표준 온톨로지 언어(RDF/RDFS, DAML+OIL 등)로 의미적 손실 없이 변환된다. 본 시스템의 중요한 특징은 OWL의 강력한 의미적 표현력과 이를 잘 정의할 수 있는 그래픽 표기법을 채택함으로써 시각화된 메커니즘을 통해 바이오 온톨로지를 정교하게 모델링할 수 있다는 점이다.

UML(Unified Modeling Language) 액티비티 다이어그램은 시스템의 동적인 측면을 표현하는데 적합하기 때문에 비즈니스 프로세스와 워크플로우를 모델링하는데 유용하게 사용된다 그러나 워크플로우 시스템에서 중요시 되는 시멘틱 정보 표현의 경우 OMG가 제공하는 UML 액티비티 다이어그램에 대한 시멘틱 정보를 표현하기 위한 지침만으로는 정확한 시멘틱 정보의 표현이 어렵다. 이에 본 논문에서는 워크플로우 시스템의 특성에 맞도록 ASM(State Machine) 시멘틱을 확장한 후 액티비티 다이어그램에 적용하여 워크플로우 시스템을 모델링하는 방안을 제시한다. 이와 같은 ASM 시멘틱을 기반으로 하는 정형적인 시멘틱에 대한 정확한 정의를 통하여 보다 효율적인 워크플로우 모델링이 가능하다.

XPDL(XML Process Definition Language)은 프로세스 정의 교환을 위하여 WfMC에서 제안한 XML 기반 언어이다. 본 논문에서는 워크플로우 프로세스의 정의와 교환을 위하여 XPDL 문서의 구조(Schema)를 UML 다이어그램으로 모델링하여 기업들 간의 상호연동과 협업을 위한 업무흐름 파악을 용이하게 하는 모델을 제안한다. 이를 위해 XPDL 문서를 UML의 클래스 다이어그램과 액티비티 다이어그램으로 변환하는 사상 규칙을 정의하여, XPDL 프로세스 메타모델(Meta-Model)를 구성하는 각 엘리먼트는 클래스 다이어그램으로 모델링하고, 프로세스 액티비티(Process Activity)는 액티비티 다이어그램으로 모델링하는 기법을 제안한다. 또한 제안된 기법을 "신용 카드 상태 체크 시스템"의 워크플로우에 대한 XPDL 문서을 적용하여 제안된 기법의 유효성을 검증한다.

본 논문에서는 자연 이미지에 포함되어 있는 텍스트를 추출하기 위해 명도 정보를 사용한 하이브리드 분석 방법(HAM)을 제안하였다. 즉, 제안한 방법은 명도 정보 분석(Gray-intensity Information Analysis)과 분할/합병 분석(Split/Merge Analysis)을 결합하였다. 제안한 방법의 추출 결과를 보면 단순한 영상과 복잡한 영상 모두에서 기존의 연구 결과보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

본 논문에서는 이음매없는 모자이크 구성을 위한 영상 정렬 방법을 제안한다. 모자이크 구성을 위한 전역 움직임 추정 후, 전역 움직임 계수를 이용하여 모자이크를 구성하려면, 정렬이 올바르게 수행되지 않은 국부 영역이 존재하게 되고, 이러한 국부 영역에서는 선분의 끊김, 흐려짐, 겹침 현상이 일어난다. 전역 움직임 계수에 의해서 정렬되지 않은 국부 영역을 정렬하기 위해서는 잔여 움직임 추정 알고리즘이 필요하다. 그러나, 잔여 움직임 추정을 위해서는 카메라의 초점 거리나 조도 변화와 관계된 변수를 추정해야 하고, 또한 이에따른 많은 계산량을 요구하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 추가적인 외부 변수의 추정 과정 없이 효율적으로 잔여 움직임을 추정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 잔여 움직임 추정 과정에서 사용되는 측정 및 추정 윈도우의 크기를 효율적으로 설정함으로써 잔여 움직임 정보를 효과적으로 추정할 수 있다. 제안된 단계적 잔여 움직임 알고리즘을 적용하여 모자이크를 구성함으로써, 전역 움직임 계수에 의해서 정렬되지 않았던 국부 영역의 흐려짐, 겹침 현상을 해결할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.

확산(Diffusion)을 이용한 기존의 칼라영상 분할은 확산의 횟수가 반복될수록 경계선 정보가 적절히 유지되지 못하거나 잡음을 제거하지 못함으로써 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 적용하는 경우, 과분할을 피할 수 없다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 수리 형태학(Mathematical Morphology)과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 함께 적용하여 과분할의 문제점을 제거한 워터쉐드 결과를 얻을 수 있는 칼라영상 분할방법을 제안한다. 임의의 칼라 영상을 LUV 색상공간으로 변환하여, 그 각각의 색상공간에 수리 형태학을 응용한 재구성에 의한 닫힘(Reconstruction) 연산과 비선형 확산을 함께 적용하여 경계선을 적절히 유지하면서 잡음을 제거한 단순 영상을 획득할 수 있다. 이 영상에서 칼라 영상의 기울기(Gradient) 정보를 획득하고, 워터쉐드 알고리즘을 적용하여 영상을 분할한다. 실험 결과, 기존의 방법보다 과분할이 현저히 제거되고, 칼라 영상이 매우 효과적으로 분할됨을 확인하였다

본 연구는 간경변을 보유한 환자의 복부 CT 영상을 이용하석 비장의 웨이브 패턴(wave pattern)을 관찰하였는데 정상간을 보유한 환자의 복부 CT 영상과 차이가 있음을 발견하였다. 간경변을 가지고 있는 환자의 복부 CT 영상에서 비장은 왼쪽 측면에 깊은 웨이브 부분이 존재하였다. 정상간의 경우에도 왼쪽 측면에 웨이브가 존재하기도 하나 깊이가 깊지 않음을 알 수 있다. 그러므로, 간경변을 가진 비장의 웨이브 부분들의 면적의 합이 정상간을 가진 비장의 웨이브 면적보다 크다는 것을 알 수 있다. 나아가, 간경변을 보유한 영상에서 비장의 웨이브 부분을 추출하여 원형성(circularity)을 살펴보았을 때 정상간에 수반된 비장의 웨이브 부분보다 더 원형에 가깝다는 것을 알 수 있었다. 본 논문은 위와 같이 관찰된 원리를 바탕으로 복부 CT 영상에서 비장의 웨이브 패턴을 이용하여 간경변을 효과적으로 진단하는 새로운 방법을 제시한다. 이는 꼬리엽과 우엽의 비율 테스트를 생략하고 비장만으로 간경변 보유 간을 자동 판정해 낼 수 있음을 말해주는 것이다

추천 시스템은 사용자의 선호도를 분석하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 아이템을 추천하는 시스템이다. 다양한 추천 기법 중에 협동적 여과(collaborative filtering)는 상용화된 시스템에성공적인 적용이 이루어진 기법이다. 그러나 협동적 여과는 데이타의 희소성 문제(sparseness problem)와초기 추천 문제(cold-start problem)에 대해 취약점을 가 고 있다. 만약 매우 적은 양외 선호도 데이타가존재하면 많은 유사 사용자를 찾기 어려우며, 이것은 추천 성능을 저하시키는 요인으로 작용한다. 또한 선호도 정보가 없는 새로운 사용자에게는 아이템을 전혀 추천할 수 없는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 사용자와 아이템에 대한 추가 속성 정보를 통합하여 협동적 여과의 희소성 문제와 초기 추천 문제를 해결하 고 추천 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 추가 속성 정보의 확률분포를 이용하여 알려지지 않은 선호도 값을 예측함으로써 선호도 데이타를 변경 고, 변경된 선호도 데이타에 협동적 여과를 적용하여 top-N 추천을 생성하는 것이다. 이와 같은 선호도 데이타 변경 기법을 데이타 블러링(data blurring)이라 한다. 몇 가지 실험 결과를 통해 제안된 기법의 효과를 확인하였다.

반구조적 분산 문서에서는 구조 정보가 제공되지 않고, 자료 구조에 대한 엄격한 형식이 없기 때문에 질의 처리 시스템을 정형화하고 구현하기 어렴다. 이질적이고 이구조적인 반구조적 문서의 요소를 정확하게 검색하기 위해서는 한 요소가 1:1, 1:N, W:1과 같이 서로 다른 매핑 형태를 취하면서 동시에 여러 요소에 매핑되는 다중 매핑을 처리할 수 있어야 하며, 지역문서의 태그를 파싱하여 구조적인 정보를 얻고 경로 트리를 생성해야 한다. 본 논문에서는 분산된 시스템에 존재하는 이질적인 반구조적 자료나 문서에 대한 동시 다중 매핑을 완벽히 지원하고, 문서 자체를 파싱하여 구조적 정보를 얻을 수 있도록 통합 질의와 검색을 수행하기 위한 추상적인 질의 처리 알고리즘을 설계하고 메타데이타 인터페이스를 이용하여 구현하였다. 이 알고리즘은 전역질의를 기반으로 지역질의를 생성하기 위해서 메타데이타 정보를 이용하여 노드들 사이의 매핑, 매핑 종류에 따른 데이타의 변환, 경로교체 및 노드 사이의 이질성을 해결하기 위한 알고리즘으로 제시하였다. 전역스키마와 지역스키마에 대한 매핑과 함수에 의한 데이타의 변환 및 경로교체는 사용자에 의해 구축된 메타데이타 인터페이스인 DDXMI(for Distributed Documents XML Metadata Interface)를 기반으로 하여 구현되었으며, 같은 이름을 갖지만 다른 의미를 갖는 자료나 노드에 대한 검색은 노드를 구분할수 있는 노드가 가지고 있는 자식정보를 이용하여 노드 구분 조건절을 생성하여 구현하였다. XML 질의언어로 Quilt를 사용하였으며, OEM 모델로 제시한 세 개의 서로 다른 반구조적 레스토랑 안내 문서에서구현한 결과를 보였다. 프로토타입 시스템은 윈도우즈 환경에서 Java와 JavaCC 컴파일러를 이용하여 개발하였다.

표정인식 연구는 맨$\cdot$머신 인터페이스 개발, 개인 식별, 가상모델에 의한 표정복원 등 응용가치의 무한한 가능성과 함께 다양한 분야에서 연구되고 있다 본 논문에서는 인간의 기본정서 중 행복, 분노, 놀람, 슬픔에 대한 4가지 표정을 얼굴의 강체 움직임이 없는 얼굴동영상으로부터 간단히 표정인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 얼굴 및 표정을 결정하는 요소들과 각 요소의 특징영역들을 색상, 크기 그리고 위치정보를 이용하여 자동으로 검출한다. 다음으로 Gradient Method를 이용하여 추정한 광류 값으로 특징영역들에 대한 방향패턴을 결정한 후, 본 연구가 제안한 방향모델을 이용하여 방향패턴에 대한 매칭을 행한다. 각 정서를 대표하는 방향모델과의 패턴 매칭에서 그 조합 값이 최소를 나타내는 부분이 가장 유사한 정서임을 판단하고 표정인식을 행한다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문의 유효성을 확인한다.