일본어에서 조동사 "-reru, -rareru"는 '피동', '가능', '자발', '존경' 등의 의미로 두루 쓰이고 있다. 일한 번역에서 이들은 여러 가지 대역어로 나타나며 일정한 규칙이나 패턴을 취하지 않으므로, 기계 번역시 조동사 "-reru, -rareru"는 그 처리가 쉽지 않다. 더구나, 조동사 "-reru, -rareru"는 일본어에서 높은 빈도로 등장하여 무시하기 어렵고 의미별 분포가 고루 퍼져 있어, 대표적 대역어인 "-아/어/여 지다. -되다" 등으로만 대응시킬 경우의 번역 에러는 의외로 치명적이다. 따라서, "-reru, -rareru"의 번역을 고려한 특수 처리를 행할 필요가 있다. 먼저, 본 논문에서는 조동사 "-reru, -rareru"가 포함된 아사히 신문 가사의 5,800여 문장을 대상으로 각각의 의미에 대한 분포 및 한국어 대역어의 빈도를 조사하였다. 대역어는 크게 8종류의 형태로 나누었으며 각 동사별로 "-reru, -rareru"와 결합된 경우의 의미 출현 빈도를 참고하여 대응 가능한 대역어 형태들을 미리 결정하였다. 그리고, 대역어가 여러 개 존재하는 경우는 패턴 매칭을 통하여 적절한 대역어를 선택할 수 있도록 하였다. 그 결과, 약 87%의 "-reru, -rareru"가 적절한 대역어로 번역되어, 본 논문에서 제시한 의미 출현 빈도에 기반한 각 동사별 대역어 형태 결정 방법이 "-reru, -rareru"의 다의성 해소에 유효하다고 판단된다.
In this paper, a new visual servo method, which uses 5 axis picomotor to compensate the misalignment generated between a SLM and a CCD in a holographic storage device, was proposed and the effectiveness of it was proved by the experiment. In a holographic storage device, the data processing is done by the SLM and the CCD, and the shape of data is 2 dimensional binary patterns. Therefore, the exact image matching between the SLM and the CCD is very important, and the mismatching of it causes the errors in the data reconstruction. First, the brief introduction of a holographic data storage is given, then, BER concept which is errors caused by pixel mismatch between the SLM and the CCD is defined. Second, the geometric relation between 5 axis picomotor and the CCD movement is studied. Finally, the visual servo method using 5 axis picomotor to reduce the BER in a holographic storage device is proposed and experimented. From the experiment, we find that about 3% BER improvement is obtained by the proposed method.
간 영역을 다른 복부 장기들로부터 정확히 분할한 후 간 내부의 종양을 감별 분할하므로써 간암을 조기 발견하는 데 도움을 준다. 본 논문은 복부의 모포러지컬 특성을 이용하여 효과적인 완전 자동 간 분할을 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 전처리 단계로서 다봉성 히스토그램 분할을 수행하고 복부의 모폴러지 좌표를 찾기 위해 척추를 분할한다. 다음으로 간 영역을 C-class maximum a posteriori (MAP) decision과 이진 모폴러지 필터링에 의해 추출한다. 자동으로 분할된 간 영역을 평가하기 위해 영역 에러율(Average Error Rate)과 회전 이진 영역 투영 매칭법(Rotational Binary Region Projection Matching; RBRPM)에 의한 상관 계수를 사용한다. 실험 결과는 제안한 알고리즘에 의해 획득한 완전 자동 간 분할과 수동 간 분할사이에 매우 유사한 결과를 보였다.
본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포에 따라 탐색패턴을 달리하며, 블록매칭 기준의 비교값을 다르게 함으로써 예측화질을 유지하면서 계산량만 효율적으로 감축할 수 있다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색 기반인 H.264 PDE 고속 알고리즘과 비교하여 예측화질의 저하가 0~0.02dB이며, 소요된 계산량은 20%~30%정도이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-2/4 AVC를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는, 가상 모델을 이용한 움직임 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 첫 번째, 기존에 제안된 방법으로써 RGB 칼라 모델을 이용하여 전경 영역에 나타나는 에러 값을 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 제거한다. 두 번째, 사람 10명의 신체 구조비를 이용하여 가상 모델을 생성한다. 그 때, 생성된 가상 모델을 추출된 영역에 매칭시키고, 원 탐색 기법을 이용하여 전경영역의 실제 인간의 머리에 대한 얼굴 실루엣을 추출한다. 세 번째 추출된 정보들을 이용하여 mean-shift 알고리즘에 적용시켜 물체를 추적한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 환경에서 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
본 논문에서는 키넥트 센서를 이용한 제스처 인식 방법을 개발하고, 이를 이용한 격투액션 제어 인터페이스를 제안한다. 제스처의 패턴 특징을 추출하기 위해서는 단순한 절대 위치 정보를 이용하는 것이 아닌, 어깨를 중심으로 한 신체 비율 특성을 고려하여 특징을 추출하는 방법을 이용한다. 하지만 동일한 제스처를 수행하더라도 키넥트 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표값들은 팔의 길이와 방향에 따라 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 그래서 논문에서는 제스처를 모델링하고 분석하기 위해 주성분 분석법을 사용하는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로서 데이터가 가지는 에러의 영향을 줄일 수 있게 되고, 차원축약의 효과를 얻을 수 있게 된다. 또한 동작 인식 시스템의 동작 제약을 줄이기 위한 방법으로 수정된 매칭 알고리즘을 제안한다.
산업의 발전에 따라 게임에 활용되는 기술도 고도화 되고 있다. 특히, 인공지능 기술은 게임로그를 수집하고 분석하여 패턴을 추출하고 게임의 자동화와 지능화를 위하여 활용되고 있다. 이러한 게임 플레이어의 패턴은 온라인 게임에서 플레이어 매칭, 적대적 NPC의 생성, 게임 월드의 밸런싱 등 적용 범위가 넓다. 본 연구에서는 게임 플레이어의 모델 생성 방법을 제안한다. 모델 생성을 위하여 사냥, 수집, 이동, 전투, 위기관리, 제작, 상호작용 등의 속성을 정의하였으며 의사결정나무 방법을 이용하여 패턴을 추출하고 모델링 하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 게임의 게임 로그를 이용하여 모델링하고 에러율을 확인하였으며 유효한 결과를 확인하였다.
최근 하나의 휴대폰에 여러 가지 미디어들이 복합적으로 장착됨에 따라 휴대폰에서 제공되는 서비스의 사용자 보안에 대한 요구가 증가되고 있다. 현재 이를 위하여 비밀번호와 인증과정을 통한 암호화 카드를 이용하여 본인을 인증한 후에 서비스를 제공할 수 있는 암호화키를 생성하고 있지만 이는 분실의 위험에 언제든지 노출되어 있다. 따라서 상대적으로 분실의 위험이 거의 존재하지 않는 생체정보를 이용하여 키를 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 생체정보는 언제나 동일한 키를 생성해내야 하는 암호화키 생성 시스템의 요구사항과 달리 환경의 변화에 따라 본인이라도 특징 추출시마다 약간씩 다른 특징값이 추출되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 생체 특징으로부터 직접적으로 키를 생성해내는 생체 정보 기반 키 생성 방법(Biometric-based key generation)이 아닌 생체 정보 매칭 기반 키 생성 방법(Biometric matching-based key release)을 이용하여 미리 정의해 놓은 키를 인식과정을 통하여 도출하고 또한 하나의 생체가 갖는 성능의 불안정성을 극복하기 위하여 얼굴과 홍채를 결정 레벨(Decision Level) 에서 결합함으로써 모바일 환경의 특성을 반영하며 안정된 성능 하에 암호화키가 생성될 수 있도록 하였다. 또한 휴대폰에 내장되어 있는 메가 픽셀 카메라를 이용함으로써 한 번의 영상 취득으로 얼굴과 홍채 인식이 동시에 이루어지는 편리함을 제공하였다. 본 논문에서 제안하는 키 생성 방법의 성능을 측정한 결과, 암호화키 생성에 있어 0.5%의 EER(Equal Error Rate) 성능을 얻었으며, FRR(False Rejection Rate : 본인의 생체 정보로 타인의 암호화키가 나올 에러율)을 25%로 설정하였을 때, FAR(False Acceptance Rate : 타인의 생체 정보로 본인의 암호화키가 나을 에러율)은 약 0.002%의 성능을 얻었다. 동시에 본 시스템에서는 임계 치에 따라 암호화키 생성의 FAR과 FRR값을 동적으로 제어할 수 있는 기능을 제공하였다.
본 논문에서는 매칭 에러 영상과 이동벡터를 이용한 효율적인 이동물체 외곽선 검출 알고리즘과 부분외곽선 정보를 이용한 이동물체 고속 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 외곽선 검출은 watershed 알고리즘을 기반으로 확률분포함수를 적용하여 seed 영역을 생성하고 seed 영역을 확장하여 이동물체의 윤곽선을 검출한 다음 이동벡터를 이용하여 최종 외곽선을 추출한다. 외곽선 중 일부를 특징으로 하여 이동물체를 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 이동물체 초기 특징 벡터는 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 실제영상에 대하여 제안된 알고리즘으로 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적 연산이 간단하였다. 고속이동벡터를 추출 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39% 감소였고, 이동 물체 외곽선 검출 알고리즘은 과분할 문제점이 발생하지 않았으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 $(15\times{5)}$일 때 검색오차가 4 화소 이하로 양호하게 나타났다.
본 연구는 대기외란 조건에서 비전센서를 활용하여 구조물의 동적 변위 측정을 위하여 멀티스케일 템플릿 매칭 기법 (TMI: Template Matching with Image pyramids)을 제안하고 제안기법의 변위 측정 성능을 조사하기 위해 진행되었다. 촬영거리에 따른 변위 측정 성능을 평가하기 위해 3층 전단 구조물을 설계하였으며, FHD(1920×1080)급 카메라를 준비하여 변위 계측에 사용하였다. 최초 촬영거리를 10m로 설정하였고, 10m씩 멀어지면서 최대 40m까지 변위 측정 실험을 진행하였다. 실내 조도 조건(450lux)에서 발열 기구를 활용하여 대기외란을 발생시켰으며, 대기외란으로 이미지를 왜곡시켰다. 사전실험을 통해 대기외란시 특징점 기반 변위 측정 방법과 제안기법의 변위 측정 타당성을 비교 검증하였으며, 검증 결과 제안기법의 낮은 측정 에러율을 나타냈다. 대기외란 환경에서 변위 측정 성능평가 결과, 인공 타겟을 활용한 TMI는 대기외란 유무에 따라 변위 측정 성능에 큰 차이가 없었다. 하지만 자연 타겟을 활용하였을 때, 20m 이상의 촬영거리에서 RMSE가 크게 상승하여 제안기법의 운용 한계를 보여줬다. 이는 촬영거리 증가에 따라 자연 타겟의 해상도가 저하되며, 대기외란으로 인한 이미지 왜곡이 템플릿 이미지 추정에 오류가 발생 되어 변위 측정 오차가 높게 발생하는 경향을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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