기상레이더의 발전과 더불어 국내외적으로 정밀한 기상레이더를 이용한 토네이도, 돌발홍수 등의 돌발적인 기상현상에 대한 기상데이터 분석 및 기상현상 예측 기술 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그에 반해 레이더 자료에 대한 시각화 및 표출 방법에 대한 관심이 증가하고 있지만, 현재까지의 기상과 관련한 각 국가 기관 등에서는 단순히 표출된 레이더영상을 GIS 데이터에 사상하여 해석하는 데 급급한 실정이다. 본 논문은 저고도에서 일어나는 국지성, 기습성 기상변화를 관측하고 효과적으로 대응하기 위해, 시 공간적고해상도를 갖는 기상레이더로부터 관측된 데이터 자료를 효과적으로 표현하기 위해 다양한 GIS 플랫폼에서 서비스할 수 있는 고해상도 기상관측 데이터의 표현 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 기상레이더로부터 획득된 데이터를 이용하여 래스터 및 벡터 형태의 고해상도 자료구조로 변환하여 GIS 플랫폼 상에서 정확한 좌표위치와 고도에 직관적으로 인지할 수 있도록 하기 위한 방법을 제시하였다. 실험결과 GIS 플랫폼과 융합된 고해상도 기상데이터를 이용함으로써 돌발성 기후변화, 국지성 폭우, 토네이도 등의 정확한 위치와 고도 등의 정보를 포함하여 기상상황을 직관적으로 인지하고, 상세히 분석할 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 패싯 분류에 기반하여 다차원 사용자 관점의 도메인 시소러스를 체계적으로 구축하고, 각 관점에 따라 시각화된 환경에서 시소러스를 브라우징, 항해 그리고 검색할 수 있는 다차원 관점객체기반 패싯 시소러스 시스템을 제안한다. 기존의 패싯 시소러스 시스템들과 달리, 본 시스템은 개념들간의 다각적인 상관 관계를 객체 지향 패러다임에 따라 자동으로 설정 구축할 수 있고, 브라우징과 항해를 통해 다차원 시소러스의 복잡한 개념 구조를 적절히 시각화할 수 있기 때문에, 시소러스의 유지 보수 관리가 용이하다. 다차원 브라우징 및 항해는 계층화된 패싯 용어들간의 조합으로 이루어진 패싯화된 시소러스를 필요시 동적으로 생성함으로써 이루어진다. 패싯화된 시소러스는 일종의 다차원 가상 시소러스 계층들로 볼 수 있다. 제안하는 방식에 의한 시소러스 자동 구축은 패싯들의 조합으로 새로운 차원의 시소러스를 용이하게 추가할 수 있기 때문에, 융통성 있는 시소러스 확장이 가능하고 대량의 시소러스 인스턴스들을 관점에 따라 적절한 해석을 부여하는 방식으로 구조화하기 때문에 개별적 사용자 관점에 부합되는 인스턴스들을 참조 질의에 의해 효율적으로 검색할 수 있다. 본 논문에서는 먼저 제안 시스템을 체계화하기 위한 모델을 정형화하고 이를 바탕으로 모델의 실용성을 입증하기 위해 그 프로토타입을 구현하였다.
본 논문에서는 샷(shot) 기반 비디오 색인 구조에서 비-파라미터(non-parametric) 기반의 움직임 분류를 통한 비디오 영상 검색 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 비디오 검색 시스템은 장면 전환 기법을 통해 얻은 샷 단위의 짧은 비디오로부터 대표 프레임과 움직임 정보를 취득한 후, 이를 통해 시각적 특징과 움직임 특징을 추출하여 유사도를 비교함으로써 시-공간적 특징을 이용한 실시간 검색이 가능하도록 구현되었다. 비-파라미터 기반의 움직임 특징의 추출은 MPEG 압축 스트림으로부터 정규화된 움직임 벡터계(界)를 추출한 후, 각각의 정규화된 움직임 벡터를 여러 개의 각도 빈(bin)으로 양자화하고 이의 평균과 분산, 방향 등을 고려함으로써 효과적으로 이루어진다. 대표 프레임에서의 시각 특징 검출을 위해서는 에지 기반의 공간 기술자를 이용하였다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 시스템이 매우 효과적임을 잘 나타내고 있다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용한다.
폭발적으로 성장하고 있는 웹은 수백만 개의 웹 문서를 포함하고 있기 때문에, 적절한 웹사이트를 찾기 어렵다. 사용자 프로파일을 사용하여 적절한 웹사이트를 추천함으로써 웹의 탐색을 개인화 할 수도 있지만 웹 컨텐츠에 대한 사용자의 평가는 사용자의 성격에 관한 다양한 측면을 표현하므로 사용자의 선호도를 예측하기 위해서는 보다 효과적인 방법이 필요하다. 사용자 프로파일은 비선형적인 특성을 가지고 있으므로 분류기를 사용하여 예측하여야 하며 다양한 특성을 예측하기 위해 분류기의 결합이 필요하다. 패턴분류와 시각화에 유용한 구조적응 자기구성지도(SASOM)는 개선된 SOM 모델로서 웹 마이닝에 적절하다. 퍼지 적분은 주관적으로 정의된 분류기의 중요도를 이용하여 결합하는 방법이다. 본 논문에서는 독립적으로 학습된 SASOM의 퍼지적분(fuzzy integral)기반 결합을 이용하여 사용자의 프로파일을 예측하고 UCI 벤치마크 데이타인 Syskill & Webert 데이타를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 naive Bayes 분류기뿐만 아니라 SASOM의 투표결합보다 우수한 성능을 보였다.
작가의 내러티브 창작을 지원하는 다양한 소프트웨어들은 일반적으로 작가가 생산하고 필요로 하는 정보의 관리와 상업적 성공을 거둔 내러티브 텍스트에 대한 분석에 주목한다. 이러한 관점에서는 내러티브 창작 과정에서의 독자의 적극적 역할이 간과된다. 작가는 독자의 반응이나 기대를 예상하여, 이를 충족시키거나 배반하면서 내러티브를 구성한다. 사건 전개에 따른 독자의 이해 상황을 파악하고 이를 적절히 조절하는 작가의 활동은 내러티브 전체의 미학적 완성도와 연관되어 있다. 본 논문에서는 서사학의 내러티브 구조 모델과 인지과학의 '사건 색인 상황모델'을 이론적 근거로, 독자의 이해와 관련된 내러티브의 다차원적 특성을 시각적으로 확인하고 조절할 수 있는 창작 지원 시스템 설계를 제안한다. 먼저 사건을 기본 단위로 하여 그 속성을 설정하고 내러티브의 두 시간축에 유기적으로 배열할 수 있는 프레임워크를 설계하고, 이를 실제 영화의 내러티브에 적용하여 전체 구조를 분석하였다. 다음으로, 독자의 이해에 영향을 미치는 상황 모델 차원들의 연속성을 시각화하는 방안과 정보처리 요구량으로써 인지적 복잡도를 분석하는 방안을 제시하고, 사례 영화에 대해 시각화한 결과를 내러티브의 특성과 작가 지원 관점에서 논의하였다.
흔히 대용량 텍스트 데이터의 분류를 위한 인덱싱 데이터 구조로서 계층 개념 트리가 활용된다. 본 논문은 개념 계층구조를 자동적으로 구축하기 위해 위키피디아를 이용한 일반성 랭크 기반 기법을 제안한다. 이것의 목적은 위키피디아 문서를 하나의 개념으로 정의하여 이들 간의 계층적 위상관계를 생성하는 것이다. 이를 위해 위키피디아 문서들 간의 링크 개수를 주요 인자로 하여 개념 일반성을 가늠하는 랭킹함수를 고안하였으며, 이를 활용하여 개념 간 확률적 포함관계를 산출함으로써 안정적인 개념 간 계층 구조를 생성한다. 결과적으로 계층적 관계를 담은 개념쌍은 DAG 구조로 시각화 된다. Open Directory Project 계층구조를 사용한 성능 분석을 통해 제안 기법이 기준 기법에 비해 성능이 우수하며 고품질 계층 관계를 안정적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.
텐세그리티 구조시스템의 한 종류인 케이블 돔 시스템은 케이블과 마스트로 이루어져 있다. 이 케이블에 외부하중이 가해지지 않은 상태에서 안정된 구조물이 되기 위하여 일정의 프리텐션이 가해져야 하며 구조물은 가해진 프리텐션 하에서 자기평형응력상태에 있어야 한다. 본 연구에서는 부재의 내력 벡터의 합 원리를 기초하여 자기평형 응력모드를 구하는 새로운 방법을 제안하였으며, 자기평형응력을 유지하기 위해 필요한 응력모드를 시각화할 수 있다는 점이 기존의 논문과 비교하여 독특성을 갖는다. 본 연구에서 제안된 방법에서 사용된 기본 원리는 모든 절점에서 외부하중이 가해지지 않은 상태에서 내력벡터의 합은 0이 되어야 한다는 것이다. 제안된 방법은 CAD를 이용하여 간단히 자기 평형응력모드를 찾을 수 있으며, 예제 케이블 돔 구조물을 대상으로 각 절점에 연결된 부재들의 내력을 결정하였다. 결과 값은 역학적 계산 방법과 기존의 이론에 의해 검증하였으며 잘 일치하였다.
최근의 멀티미디어 기술은 정보의 디지털화와 온라인화에 따라 가전, 컴퓨터, 통신 및 방송 기술이 융화되어 가는 추세에 있으며, 대화형의 하이브리드 멀티미디어 기술을 그 특징으로 하고있다. 하이브리드 멀티미디어는 컴퓨터 그래픽 및 미디(MIDI) 기술로 인위적으로 생성한 2D/3D그래픽 및 음향을 실제의 자연적인 영상과 소리에 추가하여 합성하므로 생성된다. MPEG-4는 이렇게 인위적으로 합성되거나 자연적인 영상 혹은 음향 정보의 디지털 하이브리드 멀티미디어 부호화를 목적으로 하며, 활성화된 혼합 미디어의 내용기반 처리, 상호, 동작 및 사용자의 쉬운 접근 등을 가능하게 한다. SNHC(Synthetic-Natural Hybrid Coding)는 기존의 수동적인 미디어의 전달뿐 아니라 실시간 처리가 가능한 인터랙티브 응용 분야까지 다루고 있으며, 통합된 시공간 부호화 기법을 사용하여 시각, 청각, 2차원, 3차원 컴퓨터 그래픽스 등 다양한 형태의 표준 AV(Aural/Visual) 객체를 처리한다. 표준화는 주로mesh-segmented 비디오 부호화, 구조물 부호화, 객체간의 동기화, AV 객체 스트림의 멀티플렉싱, 혼합 미디어 형태의 시-공간 통합화 등에서 이루어지게 되는데, 이는 궁극적으로 네트워크로 연결되는 가상 환경(Virtual Environment)에서 다수의 사용자가 서로 상호작용 할 수 있는 틀을 제공하는데 있다. 이러한 틀이 제공되면, 대화형 하이브리드 멀티미디어라는 새로운 형태의 정보를 사용함으로써 기존의 미디어로는 경험하지 못하는 다양한 응용과 서비스를 경험할 수 있을 것이다.
이 논문에서는 비디오 데이타의 논리적 구조와 의미적 내용을 효과적으로 검색하기 위한 비디오 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 검색 시스템은 비정형화된 비디오 데이타를 원시 데이타 계층, 내용 계층 그리고 키프레임 계층의 세 계층으로 구성하는 계층화된 모델링을 사용한다. 계층화된 모델링에 존재하는 내용 계층은 비디오 데이타에 대한 논리적인 계층 구조와 의미적 내용을 표현한다. 제안하는 검색 시스템은 모델링에 따라 텍스트 기반의 검색은 물론 시각적인 특징 기반의 유사도 검색을 지원한다. 또한 시공간 관계에 기반한 의미적 내용 검색과 유사도 검색을 지원한다.
본 연구의 목적은 PC게임을 구성하는 주요한 요소 중 하나인 음악의 기능적 역할을 알아보는데 있다. 이를 위해 PC 게임의 장르별 테마음악을 분석 유목을 통해 구분한 후 다중 대응일치분석을 사용하여 '음악종류', '음악의 구조적 요소', '이미지' 간의 거리를 시각적으로 위치화하여 변인간의 관련성을 분석하였다. 그 결과 게임 장르별 음악의 종류와, 음악의 구조적 요소, 이미지의 특성별 공간의 위치적 차이가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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