• 제목/요약/키워드: 시각정보선택

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인간의 주의시각에 기반한 시각정보 선택 방법 (Visual Information Selection Mechanism Based on Human Visual Attention)

  • 최경주;박민철
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.378-391
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    • 2011
  • 본 논문에서는 입력장치로 들어오는 수많은 시각정보 중 현 시점에서 가장 유용하다고 생각되는 정보를 인간의 상향식 주의시각에 기반하여 선택하는 시각정보 선택기법에 대해 소개한다. 제안하는 시스템은 색상, 명도, 방위, 형태 등 저수준의 공간특징 외에 시간특징으로서 움직임 정보와 3차원 정보인 깊이 정보를 추가적으로 사용함으로써 기존방법에 비해 정보 선택의 정확도를 높혔다. 움직임 정보 추출 시 발생할 수 있는 노이즈를 제거하기 위해 인간의 움직임 인지에 대한 연구결과를 이용하는 새로운 접근법을 사용하였으며, 입력 영상 내 객체들이 부분적으로 겹쳐있다거나 동일한 현저도를 가지고 있을 때에도 현저한 영역을 제대로 선택해낼 수 있도록 깊이 정보를 사용하여 유의미한 영역을 선별하고 우선순위를 부여하였다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 높은 정확도를 가짐을 확인할 수 있었다.

코로나 19 뉴스데이터 분석 및 시각화 (Covid 19 news data analysis)

  • 허태성;황인용
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.241-242
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    • 2021
  • 본 논문에서는 2020년 1월부터 2020년 8월까지 8개월간의 유통되었던 코로나 19와 관련된 뉴스 데이터를 이용하여 기간 및 지역별 단어의 빈도수를 구하고, 그 결과를 활용해 코로나 19와의 상관관계를 분석하고, 시각화하였다. 뉴스데이터는 한국언론진흥재단에서 운영하는 뉴스 빅데이터 시스템인 '빅카인즈'에서 수집된 데이터를 이용하였다. 본 논문에서 웹서비스를 활용해 시각화하였으며 지역과 기간을 선택하면 분석한 결과를 불러와 전체 지역대비 선택한 지역의 뉴스 빈도수, 선택한 지역의 주요 키워드, 주요 키워드의 지역별 일자별 변화 등을 보여주고 있다. 이러한 시각화를 통해 이전에 발생되었던 사건에 대해 주요 키워드와 코로나 19의 상관관계를 쉽게 파악을 할 수 있다.

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메타포를 적용한 정보시각화의 단순화 (The Simplification of information visualization using metaphor)

  • 김성곤
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권3호
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    • pp.303-310
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    • 2021
  • 거시적 데이터 변화를 단순한 형태로 유추 비교 및 분석하는 시각 정보 콘셉트 개발방법이 필요하다. 시각 정보 콘셉트의 개발에는 시각화 형태 선택, 수사학적 효과 선택 그리고 디지털 표현요소 선택 작업이 필요한데, 이 중에서, 사용자에게 시각 정보를 효과적으로 전달하기 위한 수사학적 효과 선택 방법의 예를 제시한다. 본 연구에서는 기간별 및 업종별 주가 분석을 위해서, 원관념과 비유되는 보조관념을 통하여 거시적 관점에서 데이터 비교 분석이 가능한 메타포 수사학을 선택했다. 갓털이 퍼져나가는 민들레를 메타포로 사용한 2차원 3단 형태 변화와 시간에 변화 따라서 형태와 색상이 변하는 코랄 작약 꽃송이를 메타포로 사용한 3차원의 3단 형태 변화 정보표현 방식을 제시한다. 이러한 수사학적 메타포를 사용하면, 거시적인 거래 변화와 업종별 주가 비교 분석이 가능하다.

깊이정보를 이용한 선택적 주의 처리 기법 (Selective Attention Processing Method Using Depth Information)

  • 홍혜인;조진수;이일병
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.817-819
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    • 2005
  • 본 논문은 사람이나 로봇이 자율보행을 하기 위해서 시각적으로 한 곳을 집중적으로 선택하도록 하기 위한 논문이다. 동물들이 효율적인 시각 정보 수집을 위해 사용하는 선택적 주의 처리 기법을 기본으로, 깊이정보를 이용하여 여러 개의 주의시선 중 한 곳을 선택하도록 하는 방법을 제안하였으며, 이를 이용한 실험 결과 깊이정보를 이용한 선택적 주의 처리 기법이 유용함을 알 수 있었다. 향후 연구과제는 보행하는데 필요한 정보를 한 번의 계산으로 깊이에 따라 차례대로 정할 수 있는 3차원 맵을 만드는 것이 될 것이다.

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색상 특징을 동적으로 선택하는 시각 주의 탐색 시스템 (A Visual Attention Search System using Dynamic Selection for Color Feature)

  • 최병근;최경주
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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    • pp.386-389
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    • 2011
  • 본 논문에서는 동영상을 대상으로 하는 기존의 시각주의 시스템의 성능을 향상시킨 새로운 시스템에 대하여 설명한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템이 가지고 있던 한계점인 서로 반대되는 특징을 가지는 색상에서 하나의 특징만을 고정적으로 선택하던 것을 극복하여, 서로 반대되는 특징 중 현저항이 더 높은 색상 특징을 선택하여 입력 들어오는 영상에 적응적인 현저항 추출을 하였다. 도한 시간 현저항 정보를 추가적으로 고려할 수 있도록 하여 동영상에 대한 처리도 가능하도록 하였고, 성능 평가 시 인간을 대상으로 한 설문 조사 실험을 추가하여 보다 인간의 시각 인식과 유사한 시스템임을 증명하였다.

예측된 RNA 이차 서열 구조의 그룹핑 및 시각화 (Visualization and Grouping of RNA Secondary Structures)

  • 손현일;정유진
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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    • pp.796-798
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    • 2003
  • RNA 분자의 이차구조는 그 분자의 생물학적 기능을 이해하는데 필요한 요소이다. 본 논문은 RNA 이차 구조의 loop과 helix를 그룹화 하여 하나의 객체 단위로 설계한 뒤 필요한 loop과 helix들의 연결구조를 부분 시각화 하는 알고리즘을 소개한다. 기존의 존재하는 시각화 알고리즘들은 정보손실에 해당하는 겹침에 의한 피해를 줄이기 위해 다양한 변형 방법을 이용하였으나 이번 알고리즘은 사용자에 의해 필요로 하는 정보만을 선택해 볼 수 있기에 정보 손실의 문제를 피할 수 있다.

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사용자 의도 기반 정량적 빅데이터 시각화 가이드라인 툴 (A Guiding System of Visualization for Quantitative Bigdata Based on User Intention)

  • 변정윤;박용범
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제5권6호
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    • pp.261-266
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    • 2016
  • 기존의 다양한 데이터 시각화 툴에서 제공하는 차트 추천 방식은 사용자의 의도를 고려하지 않은 상태로 차트를 추천한다. 일부 시각화 툴에서는 세분화된 정량적 데이터 분류 체계를 따르지 않기 때문에 명확한 데이터 시각화가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 입력된 정량적 데이터를 정확하게 분류하고, 사용자 의도를 반영하여 효율적으로 차트를 추천하는 가이드라인을 제안한다. 가이드라인은 데이터를 분석하는 분석 가이드라인과, 입력된 데이터 타입과 사용자의 의도를 반영하여 차트를 추천하는 추천 가이드라인으로 구성되어 있다. 이러한 가이드라인을 통해 차트 선택 과정에서 사용자의 의도에 부합하지 않는 차트를 배제하였고, 사용자가 차트를 선택하는데 소요되는 시간이 감소하였음을 확인하였다.

인터넷 시각동기 클라이언트를 통한 안정적 시각오류 보정 방법 (A Stable Time Error Correction using Time Synchronization Client over Internet)

  • 강봉호;민충식;이영종;김영호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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    • pp.543-545
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    • 1999
  • 컴퓨터 시스템은 주파수를 제공하는 수정발진자의 환경적 요인에 의한 오차 등으로 인해 정확한 시각을 유지하지 못한다. 정확한 시각 유지를 통해 외부 시각원으로부터 시각신호를 받아 로컬 시스템의 시각오류를 보정하는 시각동기 클라이언트를 이용하는 방법을 연구하였다. 정밀도 향상을 위해 다중서버 선택기능을 보강하였고, 지연시간에 따른 시각원의 가중치를 적용하였다. 특히 시각변화에 민감한 프로세스가 많은 시스템에서 시각 오류 보정시 시각의 급변은 시스템에 무리를 일으키므로 점근적 보정을 통한 안정적 방법이 필요하다. 이를 위해 축적결과기반 시각오류 보정방법을 적용하여 네트워크 지연의 급작스런 변화에도 분산을 통한 충격을 완화하여 안정적인 시각보정을 할 수 있도록 하였다. 시각오류 요인과 시각동기방법, 클라이언트 구현과 실험결과를 제시한다.

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제어상자를 이용한 단순 신경망의 개선된 학습과정 (An Improved Learning Process of Simple Neural Networks using the Controller Box)

  • 윤여창
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제28권4호
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    • pp.338-345
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    • 2001
  • 본 연구에서는 시계열자료를 예측하기 위해 적용한 n$\times$n$\times$1 신경망 구조에서 초기값의 시각적인 선택을 통한 개선된 학습과정을 제안한다. 적용된 Easton[1]의 제어상자는 시각적인 면과 실용적인 적용측면에서 다차원 구조를 논의하기에는 제한적이지만, 적은 개수의 은닉노드를 갖는 단순한 신경망구조에서는 초기 가중값들의 동적인 선택을 통하여 가능한 빨리 효과적인 학습이 이루어질 수 있게 할 수 있다. 신경망 학습의 오차 판단기준은 기존의 평균제곱오차(MSE)를 고려한다. 실증연구에는 모의생성된 ARMA(1,0) 자료와 담배생산량 자료를 이용한다.

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시각적 선택에 대한 신경 망 모형FeatureGate 모형의 하향식 기제 (A Neural Network Model for Visual Selection: Top-down mechanism of Feature Gate model)

  • 김민식
    • 인지과학
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    • 제10권3호
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    • pp.1.2-1.2
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    • 1999
  • 시각적 선택에 대한 과거 정신물리학적, 신경 생리학적 연구결과를 토대로 Feature Gate 라는 신경 망 모형을 제안하였다. 이 모형에는 공간 배치도가 위계 적으로 구성되어 있으며, 정보의 흐름이 위계의 각 수준으로부터 그 다음 수준으로 넘어갈 때 주의 게이트에 의해 조절되도록 되어 있다. 주의 게이트들은 독특한 세부 특징을 가진 위치에 반응하는 상향식 시스템과 표적 세부 특징이 있는 위치에 반응하는 하향식 기제 모두에 의해 조절된다. 본 연구는 Feature Gate 모형의 하향식 기제에 초점을 맞추어 모형을 설명하고, 현재 다른 모형들이 설명하지 못하는 Moran & Desimone(1985)의 연구결과를 이 모형이 어떻게 설명하는지를 제시하고자 한다. Feature Gate 모형은 병렬 적인 세부특징 검색, 계열 적 접합표적 검색, 단서에 의한 주의의 점진적 감소 모형, 세부특징-주도적인 공간적 선택, 주의의 분할, 방해자극 위치의 억제, 주변 억제 등을 포함한 시각적 주의 연구의 여러 가지 많은 현상들을 설명하는데 하나의 일관적인 해석을 제공해 준다. 앞으로 이 모형을 더욱 확장, 발전 시켜 세부특징의 조합된 배열에 반응하는 상위 수준의 유닛을 사용한다면 시각적 선택과정이 포함된 형태 재인 모형으로 개발될 수 있다.