FRBR, FRAD 개념모형과 RDA 목록규칙에는 서지개체와 접근제어개체 간 다양한 수준에서 발생하는 복합적이고 다원적인 관계유형들이 규정되어 있다. 본 연구에서는 이러한 관계유형을 술어논리에 기반하여 온톨로지 환경에서 개체 클래스의 인스턴스와 인스턴스 간 관계를 RDF/OWL의 객체속성(Object Property)을 서지세계의 개체 간 관계기술과 접근을 위한 새로운 제어기제이자 통합적 연결장치로서 그 적용과 활용 가능성을 시도하였다. 이를 위해 관계온톨로지 시스템을 구축하고 SPARQL 질의결과를 온톨로지 시각화도구를 통해 제시하였다. 이로써 온톨로지 기반의 '관계기술목록'이라는 새로운 목록업무 영역의 확장을 통해, 목록기능의 '다 대 다 집중'이라는 의미 확장, '개체단위 기반의 의미적 집중', RDF/OWL 객체속성의 계층관계 상속을 이용한 '관계 추론' 등을 연구결과로 제시하였다.
이미지와 같은 멀티미디어 정보들의 증가로 저수준의 시각 정보에서 고수준의 의미 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 이러한 정보를 자동으로 생성하는 다양한 기술들이 연구되고 있다. 그러나 이러한 기술들은 대부분 한 장의 이미지와 이미지 사이의 의미 정보를 추출하므로 이미지내에 여러 객체가 같이 있는 경우 의미 정보를 추출하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지내의 객체들을 시각적 특징 정보들을 추출하여 트레이닝 이미지를 DB에 저장하고 유사도를 측정하여 각 객체의 특징들을 정의한다. 이미지내의 각 객체 특징들은 온톨로지로 이용하여 위치 관계와 연관 관계를 추론엔진을 통해 의미 정보를 추론한다. 이로써 이미지내 객체들 사이의 의미 정보 추론이 가능하고, 좀 더 복잡하고 다양한 고수준의 의미 정보를 추론하는 방법을 제안한다.
이미지 데이터베이스를 구성하여 사용자가 원하는 정보를 추출하는 의미 기반 검색을 지원하기 위해서는 이미지 내용에 관한 의미 정보들이 데이터 모델로 구조화되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 정적 이미지 내용 정보들을 분류하고 그를 체계적으로 표현하기 위한 이미지 데이터 모델을 소개한다. 특히 본 이미지 데이터 모델은 그래프 이론을 이용하여 이미지내에 포함된 시각 객체들의 내용 정보를 표현하고 객체들간의 의미 관계를 정의한다. 이는 이미지 내용에 대한 정확한 정보 표현과 질의에 대한 이미지 검색 효율을 향상시킬 수 있으며 객체들간의 의미 관계를 이용한 질의와 검색을 가능하게 한다.
본 논문에서는 인간의 시각적인 감각을 멀티미디어 컨텐츠의 UMA 변환 서비스에 적용하여 영상의 다양한 디스플레이 크기의 사용자 단말기에 맞게 효율적으로 변화(해상도 축소나 Cropping) 기법을 제안하고 있다. 즉, 영상의 중요한 객체를 사각형 경계박스로 표시한 후 각각의 객체의 저자의 의도대로 사용자가 지각적으로 인식할 수 있는 최소의 공간 해상도 축소 정보를 정의하여, 영상의 변환 시 각각 객체를 사용자가 충분히 인식할 수 있는 한계치로 사용하여 효율적인 UMA 서비스를 보장하는 사용자 자원 재분배 기법을 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안된 알고리즘을 기존의 방식과 비교하여 실험적으로 그 장단점을 비교한다.
정상상태시각유발전위 (Steady-State Visually Evoked Potentials)는 특정 주파수를 가진 시각자극에 대한 자연반응 신호이며 3.5Hz~75Hz의 주파수 범위를 갖는 시각 자극에 의해 동일한 주파수로 후두엽 영역이 전기적 활성화되는 특성이 있다. 본 논문에서 이러한 SSVEP 특성을 기반으로 EEG 분석을 수행하는 실험 패러다임을 구축하여 행동유발특성을 가지는 특정 객체에 대한 영상입력 시각자극에서의 주파수 패턴에 대응하는 EEG의 주파수 특징을 검출하고 이를 기반으로 객체와 관련된 행동유발특성을 Mirror Neuron System을 통해 측정한다. 이 때 측정된 EEG 기반 행동유발특성 데이터에 대한 선형판별분석을 수행하여 객체 패턴분류를 실시간으로 수행한다. 이러한 SSVEP 관측 실험을 기반으로 사용자의 내재적 의도를 파악하기 위한 Brain-Computer Interface(BCI) 시스템을 제안했다. Speller 등으로 대표되는 기존의 SSVEP 응용시스템은 격자영상패턴에 대응하는 뇌파특성 분석에 따른 패턴분류의 수행이 가능하나 본 논문의 SSVEP 기반 BCI는 다양한 형태의 사물을 입력객체로 활용하여 분류가 가능함으로 인해 범용성이 높아졌다.
이 논문에서 겹쳐지고 잘린 이미지내의 타원형 객체들 가운데 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 외형과 객체 내 영역을 재구성하고 계산하기 위한 방법을 제안한다. 대칭 속성을 이용하여 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 객체를 인식하기 위해서 객체내의 부분인식에 기반을 둔 방법이다. 이 방법은 객체 내에서 대칭축을 이용하여 영역 복사를 통한 보이지 않는 영역을 복원하는 간결한 방법을 제시한다. 이 방법은 통계적 예측보다 대칭 기반의 객체 복원에 의존하기 때문에 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 부분에 대해서 측정된 변수를 가지고 분류 트리를 이용하여 객체 인식를 수행한다. 이는 비록 객체의 자세에는 한계를 가지고 있지만 크기 변경이나 회전, 시각의 변화에서 부분적으로 가려진 객체를 인식하는데 뛰어난 것으로 나타났다.
3D 콘텐츠에 대한 관심이 증가함에 따라 3D 시청 및 제작에 대한 가이드라인의 필요성도 함께 증가하고 있다. 3D 안정 시청 가이드 라인은 3D 시청으로 인한 시청자의 시각적 불쾌감이나 피로감을 방지하는데 목적을 두고 있으며, 최근 일본의 3DC에서는 과도한 수렴-조절 불일치를 방지하기 위해 양안 시차 $1^{\circ}$를 쾌적 시차 범위로 권고하고 있다. 하지만 이 쾌적 시차는 절대적인 수치가 아니며, 콘텐츠의 특성 및 시청 조건에 따라 변하는 것으로 추정된다. 본 논문에서는 쾌적 시차를 갖는 3D 영상 콘텐츠에서 객체의 모션으로 인해 양안시차가 시공간적으로 변할 때, 야기되는 시각적 불편함의 변화에 대하여 관찰한다. 특히, 깊이 방향 모션 및 수평 방향 모션에서 객체의 속도 변화에 대한 시각적 피로감의 정도를 주관적 평가를 통하여 측정한다.
현대 사회에서 스마트폰은 장착된 고화질의 카메라를 이용하여 광학문자인식시스템을 구현할 수 있다. 광학문자시스템으로부터 인식된 문자들은 또한 TTS를 이용하여 시각장애인들에게 음성 서비스를 제공할 수 있다. 문자 정보가 들어있는 객체에 대하여 스마트 폰 카메라를 사용하여 촬영하는 것도 시각장애인들에게는 다소 어려운 일이다. 왜냐하면 피사체의 촬영 이미지를 볼 수가 없기 때문이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 스마트폰의 자이로 센서를 사용하여 시각장애인들의 올바른 촬영을 유도하는 방법을 제안한다. 구현된 프로그램을 사용하여 모의 실험한 결과, 제안된 방법은 같은 객체로부터 보다 많은 문자를 인식하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 객체 추적 기술을 이용한 분석 프로그램과 분석한 데이터를 시각화하여 제공하는 웹서버로 구성된 풋살 영상분석 시스템을 소개한다. 기존의 분석 시스템의 경우 특수한 장치나, 고비용의 카메라를 이용하기 때문에 사용자들이 쉽게 이용하기에 부담스럽다. 따라서 본 논문에서는 평면 영상만을 이용해 선수의 경기를 분석하여 데이터를 시각화하는 시스템을 설계하고 개발한다. 객체를 추적하며 누적된 값을 계산하여 객체의 픽셀당 거리를 구하고 이를 기반으로 속도 관련 데이터와 거리 기반 데이터를 추출한다. 추출된 데이터를 시각화 라이브러리를 통해 그래프와 이미지로 변환하고, 웹페이지를 통해 편리하게 이용할 수 있도록 한다. 본 분석 시스템을 통해 기존의 분석 시스템의 문제점을 개선하고 데이터 기반의 과학적이고 효율적인 분석을 이용할 수 있도록 한다.
보행자 인식을 위한 컴퓨터 비전 알고리즘은 야간 상황과 같이 저조도 환경에서는 인식 성능이 떨어지고 있다. 이로 인하여 최근 저조도 환경에서 촬영된 영상으로 야간 상황에서 객체 인식 성능을 높이는 기법들이 연구되고 있다. 야간 환경은 주간 환경과는 다르게 광량이 적기 때문에 인간의 시각으로도 객체 인식에 어려움이 있고 일반적인 카메라로 촬영된 영상으로 객체 인식이 어렵다. 최근에는 NIR 카메라를 이용하여 촬영된 영상으로 야간 보행자 인식 알고리즘이 개발되고 있으나, 인식률과 객체 인식 가능 거리 및 범위가 한정적이다. 또한 기존의 야간 보행자 검출 기법들은 방대한 연산량이 필요하기 때문에 실시간 객체 인식이 불가능하다. 본 논문에서는 NIR 카메라로부터 촬영된 영상으로 preprocessing 후 ACF(Aggregated Channel Feature)를 이용하여 최근 연구되고 있는 카메라 움직임이 있는 야간 환경에서 보행자 인식 알고리즘을 PC 및 TK1 Board 환경에서 구현하고 객체 인식률을 높인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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