본 논문에서는 PDA에 장착된 카메라를 사용하여 획득한 명함 영상에 대한 효율적인 영역 해석 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 크게 영역 분할, 정보 영역 분류, 문자 영역 분류의 3개 과정으로 구성된다. 영역 분할에서는 입력 명함 영상을 8${\times}$8 크기의 블록으로 나누고 각 블록을 저주파 대역에서의 정규화 된 DCT 계수의 에너지를 이용하여 정보 블록과 배경 블록으로 분류한 다음, 블록에 대한 영역 라벨링을 통하여 정보 영역과 배경 영역으로 분할한다. 정보 영역 분류에서는 각 정보 영역을 블록 신호의 수평, 수직 방향 에지 성분과 저주파 대역에서의 DCT 계수의 에너지 비와 이진화 된 정보 영역 내에서의 흑화소인 정보 화소의 밀도를 이용하여 문자 영역과 배경 영역으로 분류한다. 문자 영역 분류에서는 분류된 문자 영역을 정보 화소의 밀도와 평균 런 길이를 이용하여 다시 큰 문자와 작은 문자 영역으로 분류한다. 실험결과 제안된 영역 해석 방법은 여러 종류의 명함을 다양한 주변 여건에서 PDA로 획득한 시험 영상에 대하여 정보 영역과 배경 영역을 잘 분할하고, 정보 영역을 문자 영역과 그림 영역으로 잘 분류하며, 다시 문자 영역을 큰 문자와 작은 문자 영역으로 잘 분류함을 보였다 그리고 제안된 영역 분할 방법과 정보 영역 분류 방법은 기존의 방법들보다 각각 약 2.2-10.1%와 7.7%의 에러율 향상을 보였다.
본 연구는 정보시스템의 평가영역 및 평가지표를 개발하기 위한 것으로 선행연구에 대한 검토를 통하여 정보시스템의 주요 평가영역을 시스템영역, 사용자영역, 조직 및 경영영역, IS의 전략적 기여도 및 IS의 자원관리 적정도의 총 5개 영역으로 범주화하고 각 평가영역별 세부 평가지표를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 평가영역 및 세부 평가지표의 타당성을 검증하기 위한 실증분석 자료는 25개 정부기관에서 현재 운영중인 65개 정보시스템들을 대상으로 수집하였다. 분석결과 공공부문 정보시스템의 평가영역은 시스템영역, 사용자영역, 조직 및 경영영역, IS의 전략적 기여도, IS의 자원관리 적정도의 5개의 영역으로 이론적으로 도출된 가설적 모형과 동일한 것으로 확인되었으며, 세부 평가항목에 있어서도 시스템영역의 경우에는 시스템의 질, 정보의 질, 서비스의 질로 구성되는 것으로 나타나 가설적 모형과 일치하였다. 그러나 사용자영역은 원래 2개의 평가항목으로 즉, 인식된 유용성과 사용자 만족도로 구성되는 것으로 당초 추론하였으나 1개의 평가항목(사용자 만족도)으로 통합되는 것으로 나타났다. 아울러 조직 및 경영영역은 내부업무효율성, 고객만족도, 조직혁신, 정보화역량 향상도의 4개 평가항목을 포함하는 것으로 확인되었다. 각 평가영역 및 평가항목을 구성하는 평가지표는 요인분석과 더불어 기준 타당도 분석과 신뢰도 분석을 통해 총 57개의 평가지표가 유의적으로 도출되었다.
본 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 가시 영상과 적외 영상을 대상으로 육지 영역은 RGB 컬러 정보 중에 G 채널 값의 수치가 높고, 바다영역에서는 B 채널 값의 수치가 높다는 정보를 이용한다. 이 정보를 이용하여 육지 영역에서는 R과 B 채널 값을 적용하고, 바다 영역에서는 R과 G 채널 값을 적용한다. 가시 영상과 적외 영상에서 임계치를 적용하여 잡음(구름 이외의 영역)을 제거하고, 잡음을 제거한 영상에서 육지 영역과 바다 영역을 구분한 후, 각 R, G, B 채널 정보를 퍼지 기법에 적용하여 구름 영역을 판별한다. 그리고 가시영상과 적외 영상에 모두 포함된 구름 영역에 대해서는 두 영상을 합성하여 구름을 판별한다. 제안된 기법을 구름 분류에 적용한 결과, 제안된 방법이 기존의 양자화를 적용한 방법보다 구름의 분류 성능이 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 동영상에서 색상 정보를 이용하여 실시간 얼굴 영역 트랙킹에 대해 기술한다. 동영상의 각 프레임에서 살색 영역과 비살색 영역을 분리하여 이 중 얼굴의 형태학적 정보를 이용하여 얼굴 영역만을 선택하였다. 색상 정보만을 이용하여 찾을 경우 생기는 오판된 얼굴 영역 후보는 연속되는 프레임에서의 트랙킹 정보를 이용하여 보정하였다.
본 논문에서는 칼라 영상으로부터 피부색 정보 및 모멘트를 이용하여 눈 영역 및 얼굴 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 눈 영역을 추출함으로써 보다 정확한 얼굴 영역을 검출할 수 있다. 이를 위해 먼저 입력된 칼라 영상의 피부색 정보를 기반으로 추출한 영역으로부터 레이블 영역의 면적과 크기 정보를 이용해 1차, 2차 얼굴 후보 영역을 선택하고 선택된 얼굴 후보 영역간의 기울기 모멘트를 계산하여 3차 얼굴 후보 영역을 추출한다. 또한 추출한 3차 후보 영역으로부터 레이블 영역의 크기 및 구조적 관계를 고려하여 영역 내에서의 눈의 위치를 검출한다. 따라서 제안한 방법은 눈의 기울기 관계를 이용함으로써 얼굴의 크기와 얼굴이 좌우로 기울어진 영상에 대하여 강인한 얼굴 검출 능력을 보인다.
이 연구는 공공도서관 사서의 정보활용능력 수준에 대한 자기인식과 실제 평가를 통해 Big6모형을 기반으로 하여 공공도서관 사서의 정보활용능력 수준실태를 78명의 사서를 대상으로 실험하였다. 연구 결과, 정보요구 영역은 높게, 정보평가 영역에 대해서는 다른 영역보다 낮게 나타났지만 모든 영역에 대해서 평균이상으로 조사되어 사서들의 정보활용교육 필요성을 파악할 수 있었다. 특히 정보활용교육 경험여부에 대한 두 집단간의 차이는 정보이용 영역을 제외하고는 통계적으로 유의미하지 않음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 컬러 정지 영상을 대상으로 상반신 인물 영상이 입력되었을 때, 얼굴 영역을 추출하고 검증하는 방법을 제안한다. 본 논문의 얼굴 추출과정은 1단계로 영상 내 피부색 영역을 추출한 다음, 후보 영역들에 대한 공간적 제한조건을 이용하여 1차 얼굴 후보 영역을 결정한다. 2단계에서는 얼굴 구성 요소 중 가장 두드러진 특징으로서 눈 영역을 탐색하고, 눈 영역을 기준으로 한국인의 얼굴에 대한 구조적 통계값을 적용한다. 이로서 얼굴 포함 최소 사각형 후보 영역을 결정한다. 마지막 3단계에서는 영상 내 색상 정보와 공간 정보 그리고 구조적 통계치로부터 결정된 얼굴 후보 영역에 대하여 얼굴 영역의 텍스춰(texture)를 Wavelet Packet Analysis를 이용해 조사함으로써 얼굴 영역을 확정하게 된다. 일반적으로 2단계에서 대부분의 얼굴 영역이 결정되지만 3단계에서 얼굴 내 텍스춰 정보를 활용하면 보다 적절한 얼굴 포함 사각형의 범위를 결정할 수 있었다.
최근 생물정보학 분야에서 인간 유전체에 존재하는 CNV(copy number variation)에 관한 연구가 주목 받고 있다. CNV 영역은 1kbp-3Mbp 사리의 서열이 반복되거나 결실되는 변이 영역으로 정의된다. 우리는 선행연구에서 기가 시퀀싱(giga sequencing)의 결과 산출되는 DNA 서열조각인 리드(read)를 레퍼런스 시퀀스에 서열 정렬하여 CNV 영역을 찾아내는 새로운 CNV 검색 방식을 제안하였다. 후속 연구로서 본 논문에서는 DNA 서열에 존재하는 repeat 영역 문제를 해결하기 위한 새로운 방안을 제안하고, 리드의 출현 빈도 정보를 분석하여 CNV 영역을 찾아내는 CNV 영역 검색 알고리즘을 보인다. 제안된 알고리즘 Gaussian 분포를 갖는 출현 빈도 정보로부터 통계적 유의성을 갖는 영역을 추출하여 CNV 영역후보로 하고, 다음 경제 과정을 거쳐 최종의 CNV 영역을 추출한다. 성능 평가를 위하여 프로토타임 시스템을 개발하였으며, 시뮬레이션 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하여 제안된 방식은 반복되거나 결실되는 형태의 CNV 영역을 효율적으로 검출하며, 또한 다양한 크기의 CNV 영역을 효율적으로 검출할 수 있음을 입증한다.
본 논문에서는 이동 통신 시스템에서 사용자의 이동성 패턴과 움직임 정보를 이용한 새로운 위치 갱신 기법을 소개한다. 현재 상용화된 대다수의 셀룰러 시스템은 지리적 영역을 위치갱신 영역으로 나누고, 사용자는 이전 위치 영역에서 새로운 위치 영역으로 이동할 때마다 위치갱신 연산을 수행한다. 이제까지 제안된 기존 기법들은 개별 사용자의 이동성과 호도착률, 더욱이 각 위치 영역에서의 사용자의 움직임 패턴을 고려하는데 미흡하였다. 특히, 사용자가 낮은 CMR을 갖거나 특정 위치 영역으로 이동할 경우가 많아지면 쓸모 없는 위치 갱신 횟수의 증가로 인하여 과도한 네트워크 트래픽이 야기된다. 이러한 상황에서 위치 갱신의 비용을 줄이기 위해서는 사용자들의 움직임 정보를 적절히 반영하여 각 위치 영역에서 위치 갱신의 수행 여부를 결정하는 효율적인 기법이 요구된다. 본 논문에서는 위치영역 내에 상주하는 이동단말들의 움직임 정보와 개별 사용자의 이등 패턴 정보를 효율적으로 이용하여 위치 갱신의 횟수를 줄일 수 있는 새로운 위치 갱신 기법을 제안한다. 수학적 모델링을 통한 제안 기업의 성능은 CMR이 낮고 사용자가 특정 위치 영역으로 이동할 확률이 높은 경우, 기존의 IS-41과 TLA 기법보다 낮은 위치관리 비용을 보여준다.
얼굴영역 및 얼굴구성요소 추출은 얼굴을 구별하고 인식하거나 얼굴 데이터베이스로부터 원하는 얼굴을 검색하기 위하여 필요한 기술로 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 배경이 복잡한 칼라 얼굴영상에서 워터쉐드와 동적 피부색 범위로 얼굴후보영역을 선택한 후 각 영역내의 소영역들에 대한 칼라특성과 대칭정보를 분석하여 얼굴영역과 비얼굴 영역을 구분함으로써 얼굴영역 및 얼굴구성요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법이 기존연구에 비해 피부색 배경영역에 의한 오류를 제거하고 정확성이 우수한 점을 실험결과롤 제시하고 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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