컷 분할 그림책은 이야기를 표현하는 연속적인 여러 개의 화면 또는 여러 개의 컷으로 분할된 화면으로 구성된다. 시각에 의한 정보전달 매체로서 컷 분할 그림책은 구체적인 시각 경험을 가능하게 하는 동시에 창조적 사고 발달과 정서 함양에 효과적이고, 그에 따른 미적 체험으로 다양한 조형 감각을 일깨우게 된다. 본 연구는 시각적 흐름에 따른 구체적 형태의 컷 분할을 이용한 일러스트레이션의 연결 표현에 관하여 알아보고 그에 따른 작품 분석을 통하여 영상 매체의 전달 특성을 수용한 컷 분할 형식의 일러스트레이션을 분석하였다. 컷 분할 형식의 일러스트레이션을 통하여 그림 자체로서 메시지를 전달하는 그림책 일러스트레이션은 인간에게 보다 발전된 의미에서의 시각적 경험을 할 수 있는 계기를 마련해주고, 다양한 표현과 일러스트레이션 제작을 통해 좀 더 새로운 조형 요소를 이해하고 시각적 경험을 할 수 있게 한다.
소프트웨어의 품질을 향상시키며, 기존코드의 결함식별을 용이하게 하는 방법으로 프로그램의 후상태 종속성 분석을 통한 프로그램 ?살 및 유지보수지원 기법을 제안한다. 결함을 식별하고 분석하기에 이해도가 중요시 되는 교정유지보수를 위해서, 기존 코드의 분석 및 세그먼트화를 후상태 종속성모형(PSDG)을 이용하여 정적분할과 동적분할 및 의미분할의 장점을 살린 코드분할로 수행한다. 분할의 원리는 기존코드의 상태 종속성을 추적하여 그래프로 모형화한 후, 조각화(Clustering)와 강조분할(Highlighting)을 통해서 프로그램을 분할한다. PSDG 모형화의 결과로 비효율적인 프로그램 결함코드(Deadcode)의 식별 및 제거가 가능하며, 관련 프로그램 문장들을 일반화할 수 있고, 상태전이도 모형과의 확장연계로 분석 및 설계의 문서로 이용될 수 있다.
MR 영상에서 간의 인식은 간에 존재하는 질병을 파악하는 것뿐만 아니라 간에 대한 치료 방법이나 수술방법을 결정하는 중요한 정보를 제공한다. 이러한 일반적인 간의 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. IT분야에서의 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력 정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리되어 진다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map맵의 일부 특징점을 Region growing의 Seed point로 설정하여 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과 8.5%의 평균 오차로 일반적인 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.
오늘날 인터넷 검색은 하루가 다르게 발전되고 있다. 주로 키워드 매칭에 의존을 둔 지금의 검색 서비스들은 사용자 중심의 아이템들을 개발해 정보검색의 경과시간 및 결과의 분류면에서 우수함을 보여주고 있다. 질의어의 의미에 유사한 검색은 아직은 발전하는 단계로, 내용에 기반을 둔 검색 환경에 초점이 맞춰지고 있다. 이와 관련하여 행렬의 특이치 분해(SVD)를 이용한 잠재적 의미 색인 기법(LSI)을 본 연구에서 다루고자 한다. 구축한 시스템의 성능 평가는 재현도 계산으로 비교되었는데 작은 크기의 특이값(singular value)들 생략에 의한 SVD의 성능과 그것을 재이용, 질의어에 대한 의미 구조상 근접한 용어들을 찾아 질의어를 확장한 후 적합한 문서들의 검색을 사용한 특이값 개수, 유사단어 확장 개수를 달리하여 실험하였다. 실험 결과, 특이값 2개를 사용한 잠재적 의미 색인이 특이값 3개를 사용한 잠재적 의미 색인보다 보다 나은 성능을 보였다. 그리고 조건을 달리한 모든 잠재적 의미 색인의 경우 단어 매칭에 의한 적합문서 검색보다 별 뚜렷한 나은 결과는 보이지 않았다. 하지만 의미적으로 관계가 깊은 유사어들을 찾아냈고, 의미적으로 가장 관계 깊은 문서를 대부분의 경우에서 순위 1위로 찾아내는 부분적 우수함을 보였다.
본 논문에서는 점진적 메쉬의 보다 엄밀한 의미에서의 선택적 세분화 방법을 제안한다. 기존의 선택적 세분화 방법은 정점분할 및 에지붕괴 연산이 수행되기 위해서는 현재의 1-고리 이웃 상황이 점진적 메쉬 분석 단계에 기억해 놓은 1-고리 이웃과 같을 때만 올바로 동작하도록 되어 있는 증가적 방법이다. 이러한 증가적 방법은 메쉬의 부분적 해상도 변경을 하게 되면 인접한 부분의 해상도가 그 부분의 해상도를 좇아가게 되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 점진적 메쉬 표현이 가지는 정점의 계층적 구획화 성질에 기반한 것으로, 원하는 메쉬의 부분에 대해 해상도를 변경할 때, 인접 부분의 정점분할 및 에지붕괴 연산을 초래하지 않아 보다 엄밀한 의미에서의 점진적 메쉬의 선택적 세분화를 수행할 수 있다.
본 논문은 표현 패턴(expression patterns)을 이용한 한국어-영어 기계 번역 방법에 대하여 논의한다. 표현 패턴은 한국어-영어 기계 번역을 위하여 의미적이고 표현적인 관점에서 한국어 표현에 적합한 영어 표현을 대응하여 정의하였다. 그리고 새로운 한국어 파싱 방법을 개발할 것을 제안하였다. 한국어 파싱 방법은 한국어의 교착어로서의 특징, 표현 패턴 개념, 문장 분할 개념, 그리고 파싱 과정에 의미 구조를 포함하는 개념 등을 포함하여 개발할 것을 주장하였다. 논문의 마지막 부분에는 간단한 한국어 문법을 정의하여 새로운 한국어 구문 분석 방법의 가능성을 제시하였다.
UMLS 의미망은 크기가 방대하고 복잡하여 사용자가 이해하기가 어렵고 화면상에 모든 의미망을 모두 표현할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 의미망을 효율적으로 분할하기 위한 규칙들이 소개되고 있지만 이것은 UMLS 의미망이 수정될 때마다 규칙을 적용하여 수작업으로 분류를 해야한다는 단점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 UMLS 의미망의 자동 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각각의 의미유형 간의 연결된 의미관계를 사용하여 의미망을 구조적으로 유사한 의미유형 집합들로 군집화하고 규칙에 의한 군집 방법의 결과 비교 평가한다.
적분과 적분 기호는 합과 미분의 역, 두 가지 의미를 지닌다. 기호와 그 의미에 기초할 때 부정적분은 정적분과 동일한 것처럼 생각될 여지가 있으며 많은 학생들이 부정적분을 구간이 결정되지 않은 정적분으로 간주하고 있다. 부정적분과 정적분의 개념 발생 과정은 현재 학교수학에서 충분히 다루어지고 있지 않다. 이는 부정적분과 정적분을 단지 기호와 그 기호를 다루는 방식에 의해서 다루기 때문으로 생각된다. 이 논문에서는 부정적분과 정적분의 개념 발생 과정과 상호 간의 관계에 대한 분석을 시도하였고, 이로부터 교육적 시사점을 도출하였다.
비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.
PACS의 보급으로 인하여 CT, MRI 등의 의료영상이 진료에 광범위하게 사용되고 있고, 또 의사가 좀 더 정량적이거나 사실적인 visualization을 위해서 분할은 필수적으로 수행되어져야 할 과정이라고 할 수 있다. 의료 영상에서 watershed 알고리듬을 이용하여 분할을 하는데 있어 가장 큰 문제가 되는 점은 과분할현상(Oversegmentation)이기 때문에 그 분할된 영역을 의미 있는 영역별로 합치는 영역 병합(merge) 과정을 필요로 하게 된다. 의료영상에서 모호한 경계는 매우 빈번하게 나타나기 때문에 기존의 병합 방법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 모호한 경계를 갖는 영상에서도 알맞는 병합을 가질 수 있는 적응적 영역 병합 방법을 제안한다. 제안된 분할 방법을 DICOM 영상의 폐 영상과 다리 뼈 영상에서 실험하였다. 그 결과 뼈와 폐영역을 성공적으로 병합하면서 인접한 장기들과는 구분 지을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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