인터넷 사이트의 정보량이 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 검색할 수 있는 도구를제공해야 할 필요성이 증대되고 있다. 아직까지는 대부분의 사이트에서 키워드에 기반한 단순한 검색기법을 주로 사용하는데, 이 방식은 사용자의 의도를 제대로 표현하기 어렵기 때문에 검색결과가 지나치게 많거나 의도하지 않은 결과를 얻기 쉽고, 사용자가 자연스럽게 정보를 검색할 수 없는 문제가 있다. 이 논문에서는 자연어를 통하여 사용자에게 보다 정확하고 친절하게 적절한 정보를 제공해주는 대화형 에이전트를 제안한다. 이 시스템은 기존의 자연어처리 기법의 한계를 극복하기 위하여 질의-답변간의 융통성 있는 패턴매칭 기법을 사용하며, 효과적인 매칭을 위하여 포섭구조에 기반한 질의분류를 선행하는 구조적 패턴매칭 방식 사용한다. 간단한 웹 페이지를 소개하는 문제에 적용한 결과, 그 가능성 및 개선점을 파악할 수 있었다.
뮤직 비디오란 주어진 음악과 비디오가 동기화 된 형태의 창작물을 뜻한다. 기존의 뮤직비디오 제작방식에서는 만들어진 음악을 위해 영상 촬영에 전문적인 촬영 기술을 요구하였다. 본 논문에선 보다 쉬운 뮤직비디오 생성을 위하여 비디오와 음악의 특성을 분석하여 자동적인 뮤직비디오 생성시스템을 소개한다. 두 개체의 연속성을 보장하는 비교를 위해 우리는 각각의 객체의 흐름을 분석하고, 흐름의 유사성을 기준으로 분할하는 기법을 제시한다. 분할된 영상과 음악의 특성 비교를 통한 최적화된 매칭기법 을 비롯하여 보다 다양한 조각 생성을 위한 다중 레벨(multi-level)분할 기반의 매칭 기법을 소개한다. 본 논문의 기술을 사용하여, 일반인이 홈비디오 등을 사용하여 손쉽게 뮤직비디오를 제작할 수 있다.
최근 침입 탐지시스템에 대한 관심이 증대되고 있다 침입탐지 시스템에서 침입여부 확인을 위하여 패턴매칭 기법이 주로 사용된다. 기존의 패턴매칭 기법들은 다양한 공격 패턴들에 대한 패턴 비교 시간이 많이 소요되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 패턴 매칭 기법들이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 새로운 침입 탐지 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 효율적인 패턴비교를 위하여 롤 패턴을 분류한다. 분류된 패턴은 매칭을 위하여 정형화된 트리로 구현한다 그러므로, 본 논문에서 제안한 침입탐지 시스템 모델은 효율적으로 네트워크 침입 탐지를 수행 할 수 있다.
본 논문에서는 증강현실에서 객체 증강 시, 특징점과 GPS를 이용하여 증강 위치를 효율적으로 보간할 수 있는 ICP(Iterative closest point) 매칭 기법을 제안한다. 다양한 환경에서 제한받지 않고 객체를 증강하기 위해 일반적으로 마커리스(Markerless) 방식을 사용하며, 대표적으로 평면 검출과 페이스 검출을 사용한다. 이는 현실과 자연스러운 동기화를 위한 것으로 계산은 작지만, 인식의 범위가 넓기 때문에 증강 위치에 대한 오차가 존재한다. 이러한 작은 오차는 특정 산업에서는 치명적일 수 있으며, 특히 건설이나 의료시설에서 발생하면 큰 사고로 이어진다. 객체를 증강 시킬 때 해당 환경에 대한 점 구름(Point cloud)을 수집하여 데이터베이스에 저장한다. 본 논문에서는 관측되는 점 구름과의 오차를 줄이기 위해 ICP 매칭 기법을 사용하며, 실린더 기반의 각도 보간을 이용하여 계산량을 줄인다. 결과적으로 특징점과 GPS를 이용하여 ICP 매칭 기법을 통해 효율적으로 처리함으로써, 증강 위치에 대한 정확도가 개선된 증강 방식을 보여준다.
본 논문에서는 Pan/Tilt 움직임이 있는 카메라 영상에서 실시간으로 이동하는 물체를 검출하고 추적하기 위한 라인매칭(Line-matching)알고리즘을 제안한다. 또한 물체를 추적하기 위해 색상 성분의 분포와 물체의 움직임을 동시에 이용하여 특징 값을 매칭 하는 모션-칼라 매칭(Motion-Color matching)방법을 제안한다. 본 논문에서 제시한 라인매칭 알고리즘은 움직이는 카메라 영상 안에서 움직이는 물체를 추적하는데 있어 효율적으로 카메라의 움직임을 보정하며, 그에 따른 연산 시간도 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 실험에 의하면 카메라로부터 입력되는 영상에서 움직임을 검출 추적하는데에 있어 초당 10∼12 frame의 연산 속도를 보였으며, 추적하는 대상에 대하여 배경의 움직임이나 주위의 환경에 영향을 받지 않는 강인한 추적 결과를 보였다.
본 연구에서는 데이터 저장의 질적 향상을 도모하는 XML 스키마 매칭의 효율적 활용방안을 제시하였다. 이를 위하여 매칭의 가중치의 변화에 따라 달라지는 정확도 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 데이터 마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무 모델을 수립하였다. 수립모델을 응용하여 구현한 가중치 자동선정 모듈은 설명변수인 교량의 형식, 문서가 포함하고 있는 요소의 수, 문서를 작성한 회사 등의 값에 따라 의사결정나무 모델의 목표변수인 정확도뿐만 아니라, 가장 높은 정확도를 보일 수 있는 가중치까지 간접적으로 제안가능하다. 본 연구로 구현한 모듈을 통해 제안된 XML 스키마 매칭 가중치를 활용하면 그렇지 않은 경우에 비하여 약 10% 정확도 상승효과가 있음을 알 수 있었다.
이미지 데이터베이스에서 특성 객체를 가지고 있는 이미지를 효율적으로 검색하는 각 객체의 모양 특징을 질의 이미지의 질의 객체의 특징과 비교해야 한다. 올바른 모양 비교 기준은 사람이 보기에 같거나 유사하다고 판단하는 방법을 기준으로 삼는다. 본 논문에서는 질의 객체를 가진 이미지의 유사 검색에서 모양 비교의 정확도를 높이기 위한 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 질의 객체와 대상 객체에 비교를 시작할 근사한 우세점을 찾고 올바른 모양 비교를 위한 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 질의 중심의 유사도를 비교하기 위해 유사함수를 설정한다. 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 객체의 윤곽선상의 점들 중 결정된 지역 특징을 지닌 (거리 ${\gamma}$, 각도$\theta$)의 우세점 집합으로 표현한다.
본 논문에서는 기존의 분절 단위 비교방법에서 참조서명과 비교서명간에 분할점 개수와 위치에 대한 불일치 문제를 개선하기 위해 구간 분할 매칭 방법을 제안한다. 제안된 분할방법은 시간에 대한 x와 y좌표 상에서 서명마다 변하지 않는 특징점을 구간 분할점으로 선택하여 구간별로 매칭시킴으로서 분절의 안정적인 분할을 통해 인식률을 높이고자 한다. 실험 결과에서 진서명과 위조서명을 포함한 기타서명에 대해 FAR이 0.06%일 때 FRR 1.25%의 오류율을 확인하였으며 FAR이 0%일 때의 평균인식율이 98.7%를 보임으로써 제안한 서명 검증 기법이 우수함을 확인 할 수 있었다.
항공사진을 이용하여 도로의 3차원 위치정보를 취득하기 위해서는 도로지역에 대한 정확한 매칭 기법이 필요하다. 본 연구에서는 도로 노면표식의 형상정보와 공간관계를 이용하여 도로 노면표식을 추출하고, 추출된 노면표식의 공간관계를 비교하여 입체항공영상에서 매칭을 수행하는 즉, 관계형 매칭 기법을 제안하였다. 관계형 매칭은 개체에 대한 고수준의 묘사와 부정확한 매칭에 대한 해결책이 요구되어 진다. 또한 최종 결과물에 대한 충분한 검증을 필요로 한다. 본 연구에서는 도로 노면표식의 형상정보를 계산하여 개체를 묘사하였고, 부정확한 매칭에 대한 해결책을 제안하였으며, 도로지역이 평평하다는 성질을 이용하여 최종결과에 대한 검증을 수행하였다. 본 연구의 정확도는 시각적인 평가와 수치사진 측량시스템을 통해 얻은 참고자료와의 비교를 통해 수행하였다.
소프트웨어 버스마크 (Software Birthmark)는 프로그램 실행 파일로부터 프로그램의 고유한 정보를 추출하는 기법이다. 프로그램의 도용을 판별하기 위해 바이너리로부터 버스마크를 추출하여 원본 프로그램과의 유사도를 측정하거나 악성 코드 탐지에 사용된다. 본 논문에서는 그래프 기반 바이너리 구조 매칭기법을 기반으로 한 버스마크를 제안한다. 제안 기법은 원본 프로그램과 대상 프로그램 사이에서 함수와 함수, 기본 블록과 기본 블록의 매칭 방법을 개선함으로써, 기존 기법에 비해 강인성(Resilience)이 향상된 버스마크를 추출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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