효과적인 시각화는 일반적으로 대용량의 디버깅 정보와 프로그램의 추상적 수행모델을 표현하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 스레드들간의 논리적 병행성 관계를 나타내는 부분순서 수행그래프를 이용하여 내포병렬성과 임계구역을 가진 OpenMP 병렬 프로그램의 수행양상과 경합정보의 효과적 디버깅을 위해서 효과적으로 제공하는 추상적 시각화 도구를 제안한다. 본 도구는 수행중 추적선택 기법으로 시각화 정보를 위한 공간적 복잡성을 줄이고, 추적된 시각화 정보에 프로그램의 내포병렬성과 임계구역 동기화를 위한 그래프 추상화를 제공하여 시각적 복잡성을 해결한다. 그래프 추상화를 통한 스레드들간의 부분순서 관계와 경합탐지 정보는 프로그램의 제어흐름과 경합의 위치를 구조적으로 파악할 수 있게 하므로 프로그램 수행의 이해와 경합 탐지 및 수정에 효과적이다.
인간의 시각 시스템은 선택적 주의 집중에 의해 시각 수용체로 도달되는 많은 물체들 중에서 필요한 정보만을 추출하여 원하는 작업을 수행한다. Itti와 Koch는 시각적 주의를 제어할 수 있는, 신경계를 모방한 계산적 모델을 제안하였으나 조명환경에 고정적인 saliency map을 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 영상에서 ROI(region of interest)을 탐지하기 위한 조명환경에 적응적인 saliency map 모델을 구성하는 기법을 제시한다. 변화하는 환경에서 원하는 특징을 부각시키기 위하여 상황에 적응적인 동적 가중치를 부여한다. 동적 가중치는 conspicuity map에 S.K. Chang이 제안한 PIM(Picture Information Measure)을 적용시켜 정보량을 측정한 후, 이에 따라 정규화된 값을 부여함으로써 구현한다. 제안하는 조명환경에 강인한 적응적인 saliency map 모델 구현의 성능을 얼굴검출 실험을 통하여 검증하였다.
이 논문에서는 객체의 크기, 움직임의 크기, 부호화 왜곡을 기준으로 다중객체간 가용비트를 효과적으로 분배하는 기법을 제안하였다. 세 변수를 이용하여 부호화하는 개념은 MPEG-4에서 다중객체를 부호화하는 데에 이용되었다. 그러나 변수들을 시각적인 관점에서 분석하여 이용하는 연구가 미흡하여 시각적으로 중요하지 않은 객체에 많은 비트가 할당되어 화질이 저하되는 결과를 초래하였다. 따라서 이 논문에서는 객체의 중요성을 세 가지 변수로 표현하고 시각적으로 비교하였다. 크기 및 움직임 정보는 입력 영상에서 미리 주어지고 왜곡량에 따라 비트를 분배하였다.
최근 인터넷의 급속한 성장은 이미지와 같은 멀티미디어 정보의 급격한 증가를 가져왔다. 따라서 사용자로 하여금 원하는 이미지를 검색하는데 있어서 좀 더 효율적이고 정확한 검색 방법의 필요성이 대두되어 왔다. 일반적으로 이미지 검색 방법에는 키워드 기반 방식과 내용 기반 방식이 존재한다. 그러나 위 두 방법은 지금의 대용량 이미지 데이터베이스 검색에 있어서 여러 문제점들을 가지고 있다. 특히, 키워드 기반 방식을 보완하기 위해서 제안되어진 내용 기반 방식의 경우, 사람이 인식할 수 있는 의미 정보가 아닌 시각 정보만을 이용하기 때문에 시맨틱 갭(semantic gap) 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미지 객체의 시각 정보들에 대한 중간 의미값으로 구성된 시각 정보 온톨로지와 동물에 대한 분류 정보를 표현하고 있는 동물 온톨로지를 구축하고, 이를 이용하여 이미지로부터 .고수준의 의미 정보를 완전 자동으로 추출하는 효율적인 방법을 제안한다.
본 연구는 이미지의 장르의 차이가 사용자의 시각 피로도에 미치는 영향에 관한 연구이다. 실험은 20명의 대학생을 대상으로 각각 다른 감성반응을 위해 선정된 다큐멘터리, 사랑, 뉴스 및 스포츠 장르의 이미지를 각각 10장씩을 보여주고, 그에 따른 시각 피로도를 자율신경계 반응 측정(PPG, GSR,SKT)과 동공 영상 기록(동공 변화율) 및 주관적 설문(불쾌도, 긴장도, 피로도)을 하였다. 유의성 검증을 위하여 이미지의 장르를 독립변수로 그에 따른 종속변수를 개인차가 고려된 생리신호 결과와 동공 변화율(픽셀/초) 및 주관적 설문 응답 결과로 하여 일변량 분산 분석을 하였다. 본 연구를 통해 이미지의 장르에 따라 불쾌, 긴장 및 피로 할 경우 자율 신경계 반응의 특정한 패턴을 발견 할 수 있었다.
기존의 센서가 컴퓨팅과 통신기능을 갖추게 되면서, 분산된 센서가 통신망을 통해 전달하는 현장의 물리량 변화를 직관적으로 판단할 수 있게 돕는 재사용 가능한 데이터 시각화 컴포넌트의 수요가 높다. 본 연구에서는 라즈베리파이를 IoT센서로 보고, 분산된 복수의 IoT센서들로부터 현장의 온도 값을 웹 서버에서 모아, 사용자가 클라이언트 단말을 통해 현장의 온도변화 상황을 직관성 있게 판단할 수 있도록 돕는 회귀분석 시각화컴포넌트를 개발하였다. 본 연구에서는 이종분산의 IoT 환경에서 다양한 브라우저를 지원할 수 있도록 Non-ActiveX 기반 데이터 시각화 컴포넌트 개발을 논한다. 본 연구의 결과는 단일의 온도센서가 보고하는 온도값을 현장의 온도값이라고 대표할 수 없는 항온항습 시설의 온도 감시제어 응용에서 본 연구 결과가 널리 활용될 것으로 본다.
본 논문에서는 배아 데이터의 효율적인 검색을 지원하는 시각화 도구인 Em-Viz의 설계 및 구현에 관하여 논의한다. Em-Viz는 계층적으로 구조화된 대용량 배아 데이터베이스를 기반으로 구현된 시각화 도구로 사용자가 원하는 배아 데이터를 빠르고 정확하게 검색 할 수 있도록 지원한다.
DNN을 사용하여 객체 인식 과정에서 객체를 잘 분류하기 위해서는 시각적 설명성이 요구된다. 시각적 설명성은 object class에 대한 예측을 pixel-wise attribution으로 표현해 예측 근거를 해석하기 위해 제안되었다, Scale-invariant한 특징을 제공하도록 설계된 pyramidal features 기반 backbone 구조는 object detection 및 classification 등에서 널리 쓰이고 있으며, 이러한 특징을 갖는 feature pyramid를 trainable attention mechanism에 적용하고자 할 때 계산량 및 메모리의 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 일반적인 FPN에서 객체 인식 성능과 설명성을 높이기 위한 피라미드-주의집중 계층네트워크 (FPN-Attention Layered Network) 방식을 제안하고, 실험적으로 그 특성을 평가하고자 한다. 기존의 FPN만을 사용하였을 때 객체 인식 과정에서 설명성을 향상시키는 방식이 객체 인식에 미치는 정도를 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 적용을 통해 낮은 computing 오버헤드 수준에서 multi-level feature를 고려한 시각적 설명성을 개선시켜, 결괴적으로 객체 인식 성능을 향상 시킬 수 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다.
시각 장애인들은 식품의 영양 정보 표시 부재로 인해 식품 섭취에 어려움을 겪고 있는 상황이며, 전국 등록 장애인 수는 고령화와 함께 지속적으로 증가하는 추세이다. 이에 따른 돌봄 인력 부족 및 돌봄 예산 증가가 예상되고 있다. 이러한 배경을 고려하여, 본 논문에서는 시각 장애인들에게 영양을 고려한 식자재를 제공하기 위한 과채류 수확 로봇을 개발하고 제공함으로써, 과채류 섭취 부족 문제와 돌봄 인력 부족 문제를 해결하는 것을 목표로 한다. 특히, 본 제품은 사용자의 편의성을 고려하여 음성 인식 기능을 도입하고, 사용자의 요구사항에 따른 권장 섭취량을 기반으로 수확 및 자율주행 배달 서비스를 제공한다.
인터넷 확산으로 인한 정보량의 급증으로 사용자가 원하는 정보에 손쉽게 접근하고 체계화 되지 않은 정보를 재정리하고 요약하여 인지하기 쉬운 정보로 보여주는 정보 시각화기법에 대하여 점차 많은 관심을 가지고 있다. 정보디자인은 사용자가 접하는 상황을 이해하고 이를 바탕으로 디자인되어야 하는데, 시스템적인 측면을 강조하여 시각화하는 방법을 사용함으로서 사용자의 인지를 어렵게 하는 문제점을 갖고 있었다. 본 연구에서는 정보 전달의 효율성 개선을 위한 지도 정보 검색 서비스에 대한 연구로써 사용자 인터페이스 디자인 설계 원칙에 대한 고찰과 정보시각화 시스뎀 평가 기준과의 상호 비교를 통해 얻은 평가 리스트를 통하여 지도정보 검색서비스의 사용자 인터페이스 디자인 문제점을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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