본고는 서술성 명사의 실현 양상을 말뭉치를 통해 살펴보고 실제로 서술성 명사의 서술성이 나타나는 정도를 밝히는 것을 목적으로 한다. 우선 서술성 명사의 서술성을 측정하기 위해 서술성 명사의 술어적 쓰임과 비술어적 쓰임을 구분하였는데, 이를 토대로 서술성 명사의 빈도와 서술성, 서술성 명사의 논항구조와 서술성, 서술성 명사가 가지는 구체물의 의미와 서술성의 관계를 살펴보았다. 한편 서술성 명사와 동사의 공기 양상에 대해서도 살펴보았는데, 우선 서술성 명사와 공기하는 동사들 가운데 기능동사와 일반 동사의 사용 비율을 살핀 다음, 서술성과 기능동사 결합률, 기능동사의 어절별 분포, 기능동사별 구성 비율을 구하였다.
컴퓨터를 사용한 서술형 답안의 자동채점은 채점의 편의성과 객관성을 제고하기 위하여 많은 연구자들이 연구해 왔으며 자동채점의 성능을 향상시키기 위해 여러 가지 방법들이 제안되었다. 본 논문은 서술어 정규화를 통하여 서술형 답안의 자동채점 정확도를 높이고자 하였다. 기존의 다른 채점 방법들과 비교했을때 서술어 정규화 기법을 적용한 채점 방식은 기존의 방법들보다 유사도 계산 정확도가 향상되어 정답 판별 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 서술어 정규화는 기존의 모든 서술형 답안 채점 방법에 추가적으로 적용할 수 있는 범용성을 가지고 있다. 따라서 서술어 정규화는 기존 방법들의 자동채점 정확도를 향상시켜 보다 정확하게 서술형 답안을 채점할 수 있다.
본 논문에서는 서술형 정답을 요구하는 질의에 대해 올바른 서술형 정답을 추출하는 서술형질의응답시스템에 대해 기술한다. 질의응답시스템에서 요구되는 다양한 서술형 정답을 추출하기 위해 정답 유형을 10가지로 정의하였다. 말뭉치로부터 각 서술형 정답 유형에 대한 정답 패턴을 정의하고, 패턴별 제약 규칙 및 각 유형별 패턴적용 순위화 등을 사용하여 정확한 서술형 정답이 추출되도록 하였다. 정답 패턴은 서술형 정답의 구문 구조 및 각 패턴 또는 정답 유형별 실마리 어휘 등으로 구성된다. 현재 학습되지 않은 일반 문서에 대해 59.2%의 서술형 정답 추출 정확도를 보이며, 시스템 성능 향상을 위해 연구가 진행중이다.
본 논문에서는 MPEG-21 디지털아이템 적응변환을 위한 시각 장애 서술자를 제안한다. 제안된 시각 장애 특성 서술자는 사용자가 가질 수 있는 시각 장애 특성인 저시력 장애와 색각 장애 특성을 포함한다. 제안된 서술자는 사용자의 시각 장애 특성을 충분히 서술할 수 있도록 시각 장애 증후 기반의 체계적인 시각 장애 서술 구조를 가지도록 하였고, 사용자가 용이하게 서술할 수 있도록 서술의 용이성 측면도 고려하였다. 본 논문에서는 제안된 서술자의 유용성을 증명하기 위해, 제안된 서술자를 이용하여 MPEG-21 프레임워크 내에서의 디지털아이템을 적응변환 실험을 수행하였다. 실험을 통해, 제안된 시각 장애 서술자가 시각 장애를 가진 사용자에게 향상된 접근성을 제공하기 위한 디지털아이템 적응변환에 유용함을 보일 수 있었다.
MPEG극 텍스쳐 서술자에는 균등 질감(Homogeneous Texture), 경계 히스토그램(Edge Histogram), 텍스쳐 브라우징(Texture Browsing) 서술자가 있다. 본 논문에서는 이들 텍스쳐 서술자를 이용하여 홍채 인식에 대한 성능을 비교 분석한다. 전처리 과정을 통해 추출된 560장의 흥채 영상을 이용하여, 세 서술자에 대한 각 계수에 대한 군집화 효율성 비교와 에러 분포 비교를 통해 서로 다른 홍채 그룹에 대한 변별 능력을 비교한다. 실험 결과를 통해 세 서술자 중 균등 질감 서술자가 홍채 패턴을 인식하는 데 있어서 가장 효율적인 서술자로 나타났다. 그러나, 실험결과는 기존의 홍채 인식 방법에 비해, MPEG-7 텍스쳐 서술자를 이용한 홍채 인식에 인식 성능 향상을 위한 노력이 필요함을 알 수 있다.
본 논문에서는 증강 현실 환경에서 실시간 마커리스 트래킹을 수행하기 위한 특징 서술자 데이터베이스 생성 및 검색 방법을 제안한다. 먼저, 특징 서술자를 효율적으로 검색하기 위하여 특징 서술자의 형태를 기준으로 정수 부호화 하여 총 4 단계의 인덱스 데이터베이스를 구성한다. 특정 특징 서술자의 검색은 데이터베이스에서 각 단계별로 유사성 있는 후보 특징 서술자의 인덱스를 탐색하고 입력된 특징 서술자와 탐색된 모든 후보 특징 서술자들의 유클리드 거리 값 비교를 통해 이루어진다. 본 연구에서 제안한 검색방법은 형태를 기반으로 유사하지 않은 특징 서술자들을 검색 대상에서 제외하여 검색의 효율을 높였다. 제안된 방법은 기존 KD-Tree 방법에 비해서 특징 서술자당 약 16ms의 검색 속도 개선이 있었음을 확인할 수 있었다.
지능형 개념기반 검색시스템(Intelligent Concept Based Retrieval System)은 구문적 서술(Syntactic Description)과 의미적 서술(Semantic Description)과 의한 상호 융합으로 이뤄질 수 있는데 컬러 히스토그램, Curvanature 히스토그램등과 같은 구운적 서술(Syntactic Description) 내용의 추출은 현재의 기술들로 잘 이를 수 있다. 또한 특정 응용 분야에서뿐만 아니라 미디어 타입에 따라서도 쉽게 사용될 수 있다. 이미 MPEG-7에서 표준화된 Description Scheme을 제공하고 있다. 그러나 기술 구조 레벨과 개요 레벨등과 같은 다양한 기술 레벨들에 의해 구문적 서술(Syntactic Description) 이질성은 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Polygonal mesh 기반 미디어 객체 표현방법을 제시하고 이를 통해 간접적 서술 변환을 할 수 있는 방안을 제시하여 구문적 서술(Syntactic Description)에서의 이질성 문제를 해결하였다.
최근 서술형 평가의 비중이 확대되고 있는 가운데, 본 연구에서는 선행 연구들을 바탕으로 경기도 창의 서술형 평가와 미국 오하이오 주 평가의 서술형 평가에서 제시한 서술형 평가의 정의, 문항 유형, 제공하는 정보, 채점 기준 및 그 활용 등에 초점을 두어 비교 분석함으로써 서술형 평가 체계에 대한 대안적 발전 방향을 모색하였다. 분석 결과, 서술형 평가의 정의와 측정하고자 하는 사고의 종류와 다양성뿐만 아니라, 두 평가가 제공하고 있는 평가관련 자료에 대한 접근 용이성 및 다양성, 교육당사자들에게 제공하는 자료의 구체성 및 실용성, 서술형 문항의 채점 방법과 기준, 그 활용에 있어서도 많은 차이점들이 발견되었다. 연구 결과를 종합하여 볼 때, 우리나라 현 서술형 평가 체제에서 학생들의 다양한 능력을 발휘하고 평가할 수 있는 문항 개발, 교육당사자들에게 명확하고 구체적인 정보 제공, 효율적인 서술형 평가 체제의 강화가 필요함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG-7의 여러 가지 서술자 중 영상의 에지 정보를 효과적으로 표현하기 위한 에지 히스토그램 서술자를 제안한다. 영상에서 추출된 에지 정보를 효율적으로 서술하기 위하여 영상 전체(global), 부분 영역(semi-global), 그리고 국부(local) 영역에 대한 에지 히스토그램으로 구분하여 에지 히스토그램 서술자의 구조를 채택하였다. 또한, 제안된 서술자의 에지 검출 기법은 기존의 픽셀단위 검출 방법과는 달리 블록단위 에지 검출을 사용함으로써 에지 특징의 추출 속도를 높이며 블록을 압축의 기본단위로 하는 MPEG-1, 2의 압축 비트스트림에서도 빠른 속도로 직접 에지 특징을 검출할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방법이 MPEG-7의 비균질 질감 서술자로써 같은 부류에 속하는 웨이브릿 기반 서술자 및 국부 에지 기반 서술자와 비교하여 검색 효율과 특징 추출 속도가 모두 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 HPEG-7의 에지 히스토그램 서술자와 컬러 레이아웃 서술자를 조합하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 에지 특징 정보는 영상의 컨텐트를 표현하기 위한 중요한 요소로 고려되어진다. 이것은 특별히 컬러의 단점을 보완하기 위해서 유용하다. 반면 컬런 특징 정보는 구조적인 단순함과 빠른 동작 속도에 의해 영상 검색에 넓게 사용되어진다. 본 논문에서는 앞에서 언급한 두 특징 정보를 잘 표현하는 에지 히스토그램 서술자와 컬러 레이아웃 서술자를 사용하였다. 실험 결과로 제안한 방법이 자연 영상에 대하여 두드러지게 검색 성능을 향상시켜주는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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