본 연구의 목적은 선택적 시각이라는 이론을 바탕으로 시네마그래프(Cinemagraph) 광고 사례를 통하여 멀티미디어 정량분석, 스토리 정성분석 등의 시네마그래프 분석 모델을 제시하고자 한다. 분석대상은 2016년 대중적인 인지도가 높은 광고모델이 출연한 G마켓의 시네마그래프 시리즈 영상 광고이고, 연구방법은 문헌연구, 국내외 인터넷 매체 분석, 사례연구 등이다. 분석결과 시네마그래프 동선의 비중은 10% 내외가 가장 효과적인 무빙의 형태로 나타났다. 동영상의 전체적인 움직임 보다 시네마그래프의 부분적인 동적인 음직임이 더 큰 시각적 몰입효과를 주고 있었다. 무빙의 방향성은 모델이 제품을 사용하는 동선과 대략적으로 일치하였다. 주제부와 주변부는 한가지 포인트 또는 두가지 포인트 내에서 활용되고 있었다. 스토리의 개연성은 짧은 순간에 모델과 제품의 단순 동작을 표현하고 있다. 멀티미디어의 정량적 분석을 위하여 공간의 비중, 동작의 방향성을 스토리의 정성적 분석을 위하여 주제부와 주변부, 스토리의 개연성 등의 네가지 측면을 고려대상으로 하였다.
본 연구에서는 동적 다변량 그래프 데이터의 연속적 분석이 가능한 질의 모델을 설계 및 구현하였다. 먼저, 질의 모델을 판별함수 설정과 시간에 따른 통합 방법 선택의 두 단계로 설계하고, 질의 패널, 그래프 시각화 패널, 속성 패널로 구성된 질의 시스템으로 구현하였다. 또한, 그래프 표현에는 노드-링크 다이어그램과 Force-Directed Graph Drawing 알고리즘을 이용하였으며, 질의 결과로 선택된 대상들에 효과를 적용하여 사용자가 시각적으로 구분할 수 있도록 처리하였다. 마지막으로, 세계 소형 무기 거래량 데이터를 이용하여, 본 연구에서 설계한 동적 다변량 그래프 질의 모델을 검증하였다. 본 연구는 동적 그래프의 연속적 분석이 가능한 새로운 질의 모델을 설계하는 것을 통해, 기존 모델이 동적 그래프를 시점별로 이산적으로만 분석할 수 있는 한계를 개선하였다는데 의의가 있다. 본 연구는 추세 분석이나, 복잡계 네트워크 해석 등 동적 그래프를 사용하는 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문의 대화시스템 구축도구는 태스크 기반 대화 시스템을 구축하는데 필요한 대화 시나리오 지식과 이를 처리하는 태스크 그래프, 슬롯 체계, 대화 라이브러리 등을 생성하고 관리할 수 있는 웹기반 대화 시스템 구축 도구이다. 이 도구는 태스크 그래프를 시각적으로 대화 모델 설계자에게 표시하고, 대화 모델 설계자는 시각적으로 표시된 태스크 그래프를 보며 태스크의 흐름을 한눈에 파악하고 대화 시스템의 시나리오 흐름을 생성하고 편집할 수 있도록 한 것이 특징이다. 또한 대화 모델 설계자와 시나리오 태깅 작업자들 모두는 자신이 구축한 지식이나 대화 태스크를 시스템에 직접 반영하고 실시간으로 대화 시스템에 적용해 봄으로써 대화 시스템의 이해를 높이고 고품질의 대화 시스템을 구축할 수 있다.
인공감정에 관련된 기존의 연구는 대부분 감정의 인식과 물리적 표현에 중점 되어 연구되었다. 하지만 감정은 성격에 따라 달리 표출되고, 시간에 따라 변화 양상을 갖는다. 또한 새로운 감정자극을 받기 이 전의 감정상태에 따라서 표출 될 감정은 달라진다. 본 논문은 감정을 성격, 시간, 감정간의 관계에 따라 관리하여 현재 표출될 감정을 시각화 해주는 인공감정을 제안한다. 감정을 시각화하기 위해서 본 논문의 인공감정은 감정그래프와 감정장을 갖는다. 감정그래프는 특정 감정을 성격과 시간에 따라 표현하는 2차원 형태의 그래프 이다. 감정장은 감정그래프에서 표현된 서로 다른 종류의 감정들을 시간과 감정간의 관계에 따라 시각화 해주는 3차원 형태의 모델이다. 제안된 인공감정을 통해 감정을 시각화해 보기 위해, 감정의 인식과 물리적 표현을 텍스트 기반으로 간소화시킨 시뮬레이터에 적용했다.
본 논문에서는 시간의 축에 따라 점진적으로 확산되는 정보 네트워크를 효과적으로 표현할 수 있는 시각화 도구를 소개하고자 한다. 이것은 기존의 정적인 데이터에 대한 정적인 시각화 결과물을 제시하는 시각화 도구들과는 달리, 시간의 축에 따라 동적으로 성장하는 데이터를 효과적으로 표현할 수 있다는데 그 차이가 있다. 이를 위해 그래프 기반의 정보 확산 네트워크 모델을 정의 하고, 이 그래프에 시간의 축에 따른 데이터의 성장을 반영하여, 정보 확산 과정을 시각화 할 수 있는 도구를 제작하였다. 결론적으로, 본 논문에서 제시하는 도구는 시간의 축에 따라 점진적으로 성장하는 정보 네트워크의 성장 과정을 시각화함으로 해서, 복잡하게 엉켜 있는 정보들이 어떻게 확산되며, 어떤 모양으로 생겼는지, 또 어떻게 진화하는가에 대한 시각적 재현을 통해 정보 확산 네트워크의 속성을 이해하는데 도움을 줄 수 있는 새로운 시각화 도구를 제시했다는데 그 의미가 있다.
기존의 정보 추출에서는 웹 문서의 구조가 변경되었을 때 Wrapper가 원하는 정보를 추출할 수 없었다. 또한 웹 문서의 구조가 바뀌는 경우 동일한 정보를 Wrapping함에도 불구하고 사용자는 정보를 추출 할 수 없었던 이유를 찾지 못하는 경우가 대부분이었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Web 페이지를 시각적 블록 단위로 잘라 인접한 블록들을 통해 그래프를 형성하여 웹 문서의 구조가 일부 변경되어도 기존의 Wrapper를 통해 정보를 추출할 수 있도록 보다 효율적으로 Wrapper를 생성하고 유지관리 하는 방법을 제안한다. 또한 웹 문서를 블록 단위로 분할하여 그래프를 생성함으로써 블록 내부에 추출하고자 하는 정보에 대한 규칙이 좀 더 유연하게 표현 될 수 있으며 문서의 구조가 아닌 추출하고자 하는 정보를 중심으로 규칙을 생성함으로써 그래프의 구조뿐 아니라 그래프를 구성하고 있는 블록 내부의 구조가 일부 변하더라도 기존의 규칙을 이용하여 정보를 추출할 수 있도록 하였다.
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.
프로그램된 정보를 사용하는 자율 가상 캐릭터는 항상 반복된 패턴 행동을 하기 때문에 사용자가 흥미를 잃는 경우가 많고 현실성도 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 자율 가상캐릭터가 자율적으로 인지한 정보를 저장하고 저장한 정보를 활용하여 상황에 맞는 행동을 수행할 수 있는 메모리 체계를 제안한다. 본 논문은 자율 가상 캐릭터가 시각 주목으로 인지한 정보를 저장하고 관리하는 메모리 체계의 모델을 제시한다. 메모리 용량을 효율적으로 사용할 수 있도록 게임 환경에 적합한 빠른 시각 주목 알고리즘을 연구하여 중요하고 눈에 띄는 정보만 저장한다. 자율 가상 캐릭터의 인지 메모리를 크게 시각 기억와 공간 관계 기억 구조로 구성한다. 시각 기억은 쿼드그래프로 구현된 저장 구조에 인지한 정보를 저장한다. 공간 관계 기억은 공간 관계 그래프 이론을 기반으로 객체들간의 방향과 거리 정보를 저장한다. 본 논문의 제안 방법을 가상 환경에서 실험한 결과, 자율 가상 캐릭터는 시각 주목 기능으로 3차원 가상 환경의 동적 객체까지 감지하여 자율적으로 정보를 주목하여 저장하고 있음을 확인했다. 자율 가상캐릭터는 메모리 정보를 활용하여 목표 객체를 빠르게 탐색하며 길찾기에 필요한 경로 계획을 수립한다. 성능면에서는 주목맵만들기 위한 특징맵으로 가장 주목할 수 있는 특징들로 구성하여 처리속도가 1.6배 이상 향상됨을 확인했다.
의료 인공지능은 특정 진단에서 높은 정확도를 보이지만 모델의 신뢰성 문제로 인해 활발하게 쓰이지 못하고 있다. 이에 따라 인공지능 모델의 진단에 대한 원인 설명의 필요성이 대두되었고 설명가능한 의료 인공지능에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 MRI 등 의료 영상 인공지능 분야에서 주로 진행되고 있으며, 이미지 형태가 아닌 전자의무기록 데이터 (Electronic Health Record, EHR) 를 기반으로 한 모델의 설명가능성 연구는 EHR 데이터 자체의 복잡성 때문에 활발하게 진행 되지 않고 있다. 본 논문에서는 전자의무기록 데이터인 MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care) 를 전처리 및 그래프로 표현하고, GCT (Graph Convolutional Transformer) 모델을 학습시켰다. 학습 후, 어텐션 흐름 그래프를 시각화해서 모델의 예측에 대한 직관적인 설명을 제공한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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