본 논문에서는 반복학습으로 음소모델을 강건하게 하여 음소기반 핵심어 검출 시스템의 성능을 개선하고자 하였다. 가변어휘 핵심어 검출 시스템은 인식 대상 핵심어의 추가와 변경이 용이하도록 모노폰 단위로 핵심어 모델과 필러 모델을 구성하였다. 핵심어 모델과 필러 모델은 동일한 음소모델을 이용하므로 각각의 음소 모델의 분별력 향상은 핵심어 검출 성능과 밀접한 관계에 있다. 따라서 본 논문에서는 음소 HMM(Hidden Markov Model)의 학습시에 반복 학습을 통하여 음소 모델을 강건하게 만든 후 핵심어 검출 실험을 수행하였다. 그 결과, 10회의 반복학습을 통하여 얻어진 음소 HMM을 이용한 핵심어 검출의 성능은 반복학습을 하지 않은 경우보다 핵심어 검출의 CA-CR 평균 성능이 $4\%$ 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 현재 비디오 코덱 표준인 H.264/AVC 에서 사용하고 있는 정수형 변환을 두 번 사용하는 다차원 변환 즉, MDT(Multi-Dimensional Transform) 을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 H.264/AVC 7가지 인터 모드중에서 $16{\times}16$, $8{\times}16$, $16{\times}8$블록 모드에 적용된다. H.264/AVC에서 사용하는 정수형 변환을 $4{\times}4$블록 단위로 적용하고 인접하는 4개의 $4{\times}4$블록으로부터 같은 주파수 위치의 계수값을 모아서 16개의 $4{\times}1$벡터 변환을 추가로 수행하는 방법이다. MDT를 수행함으로써 H.264/AVC 표준에서 사용되는 변환이 가지는 예측오차를 유지하면서 공간적 중복도를 추가로 줄일 수 있다. MDT 된 계수들을 정수형으로 양자화하고 양자화된 계수값을 효율적으로 주사하는 방법을 제안하여 압축효율을 높였다. 제안된 알고리듬의 제안하는 MDT 기반 방법은 H.264/AVC High profile 표준보다 평균 3.00%의 비트 절감을 보였다.
IPTV, 블루레이 디스크, DMB 등과 같은 멀티미디어 서비스에서 H.264/AVC 비디오 표준기술을 채택하고 있다. 따라서 H.264/AVC 비트스트림을 고속으로 인덱싱하기 위한 썸네일 기술이 요구 된다. 그러나 H.264/AVC는 기존 표준기술과는 다르게 인트라 모드에서도 예측방법을 이용하기 때문에 새로운 썸네일 추출방법이 요구되어 최근에 H.264/AVC 비트스트림 상에서 썸네일을 추출하는 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법에서는 인트라 $16{\times}16$ 모드와 연관된 블록에서 심각한 화질의 저하가 발생하며, QP 값이 커질수록 그 증상이 더 심해지는 문제점이 있다. 그리고 공간주파수 영역에서 처리하기 때문에 예측 모드에 따라 연산오류가 발생하여 이 오류가 파급되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 공간주파수 영역에서 H.264/AVC 썸네일을 추출할 때 인트라 $16{\times}16$ 예측 모드에서도 오류가 발생하지 않도록 하는 방법과 공간주파수 영역에서 발생하는 연산 오류를 보상하는 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법을 다양한 시험 비디오 시퀀스에 적용하여 이전 썸네일 추출 방법과 비교하여 프레임에 따라 최대 PSNR 약 4dB 증가 및 주관적 화질을 향상시켰다.
본 논문에서는 비월 주사 영상을 하나의 필드만을 사용하여 순차 주사 영상으로 변환시키는 투표 결정 기반 디인터레이싱 보간방법(VDD)을 제안한다. VDD는 투표 결정 방법을 이용하여 4단계 보간 과정을 거치게 된다. 1단계는 MM-ELA방법을 이용하여 거짓 에지 의심영역을 검출하는 과정이다. 검출된 영역은 상위 주변 화소 정보를 이용한 다수결 투표 결정 방법인 2단계 과정으로 에지 방향을 결정하며 미결정 방향은 3단계 과정인 상, 하위 주변 화소 정보를 이용한 다수결 투표 및 방향성 평균으로 에지 방향을 보존하고 화질 열화를 최소화한다. 마지막으로 위 단계에서 결정되지 못한 화소는 세밀한 방향을 고려할 수 있는 DOI를 이용하여 보간한다. 계층 구조의 VDD는 복잡도가 높지만 계조도 변화에 취약한 기존 방법들에 비하여 정교한 에지를 추출할 수 있으며 실험결과를 통해 객관적, 주관적 우수성을 나타낸다.
일반적인 핵심어 검출 시스템에서는 필러모델과 핵심어모델을 연결단어 인식 네트워크로 구성하여 핵심어 검출에 사용한다. 이것은 대량의 텍스트 데이터를 이용한 대어휘 연속 음성인식에서 구해지는 단어의 출현빈도의 언어모델을 핵심어 검출 시스템에서 효과적으로 구성할 수가 없는 어려움이 있기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 의사 N-gram 언어모델을 이용한 핵심어 검출 시스템을 제안하고 핵심어와 필러모델의 출현빈도의 변화에 따른 핵심어 검출 성능을 조사하였다. 그 결과, 핵심어와 필러모델의 출현확률을 0.2:0.8의 비율에서 CA (Correctly Accept for Keyword: 핵심어를 제대로 인정한 경우)가 91.1%, CR (Correctly Reject for OOV: 비핵심어에 대해 제대로 거절한 경우)는 91.7%로써, 일반적인 연결단어인식 네트워크를 이용한 방법보다 제안된 방법이 CA-CR 평균 인식률의 에러감소율 (Error Reduction Rate)에서 14%향상되어 핵심어 검출에서의 언어모델 도입의 효과를 확인할 수 있었다.
이 연구의 목적은 임진왜란 시기 합천지역의 의병활동과 합천지역의 전투를 조명하는 것이다. 이에 대한 결론은 다음과 같다. 첫째, 정인홍은 합천, 김면은 고령에서 의병 창의를 하게 되었다. 정인홍은 지피지기의 리더십을, 김면은 조화의 리더십을 발휘하여 의병을 이끌고 일본군에 대항하였다. 둘째, 정인홍 의병군의 전투는 1차 무계전투, 사원동 복병전투, 초계 마진전투, 안언전투, 3차 성주성전투이다. 김면 의병군의 전투는 연강전투, 개산포전투, 2차 무계전투, 우척현전투, 지례전투, 사랑암전투이다. 정인홍 김면이 연합하여 싸운 전투는 1차 성주성전투, 2차 성주성전투이었다. 정유재란시기 정인홍은 경상우도의 군량을 책임지는 조도사의 역할을 수행하였다. 아울러 합천지역은 일본군이 전라도로 들어가는 진입로이자 수송로였다. 셋째, 명군의 참전과 역할은 일본군을 조선에서 몰아내고 요동을 방어하는 이이제이의 전술과 함께 일본군을 대항하는 견제 장치의 한방편이었다. 1593년(선조 26) 1월 이여송의 평양성 전투 승전 이후, 명군은 적극적인 전투보다는 강화협상을 통한 실리를 추구하였다. 실제적으로 진주성전투가 벌어졌을 때, 명군의 유정 부대는 1593년 6월 말에 사천병의 단병무예를 가지고 입성하였으나, 경략 송응창과 제독 이여송의 명령을 기다려야 한다는 이유로 참여하지 않았다. 넷째, 임진왜란 시기 조선은 일본군의 침략과 명군의 군량미 원조 등 전국토가 폐허로 참담한 피해를 입었지만, 각 지역의 의병과 관군이 협력하여 일본군을 물리쳤다. 경상우도 합천지역의 사례를 통해 파악할 수 있었다. 특히 조선은 전쟁기간 중에 일본과의 강화와 전투의 두 가지 측면에서 전권을 행사하였던 명군의 압력에 굴복하지 않고, 주체성을 내세워 일본군과 끝까지 싸우겠다는 항전의지를 보임으로써 민족적 자신감과 긍지를 잃지 않았다. 이러한 정신문화는 향보와 근왕의식에서 비롯되었으며, 외세의 침략으로부터 나라를 지키고자 했던 지역공동체의 하나 된 마음과 정신이 승화된 민족의 저항정신이었다.
송구봉은 조선 중기 때의 인물로 서얼 출신이지만 예학(禮學)에 뛰어났던 인물로, 사계 김장생의 스승으로 존숭 받는 인물이다. 하지만 송구봉의 삶은 명문자제로 태어난 환경과 정치적 변동에 따른 '환천(還賤)'을 겪는 시련의 연속이었다. 또한 그가 살았던 시대는 당쟁의 서막을 알리는 신사무옥, 기축옥사 등의 정치적 환란이 있었다. 송구봉 역시 서인이었던 이이와 성혼과의 지속적인 우정을 나누었고 당쟁의 핵심에 있었던 인물이다. 본고는 조선시대 실존 인물이었던 송구봉 전설의 서사 유형을 고찰하고구봉전설의 설화적 의미를 고찰한 것이다. 본고에서는 송구봉 이야기 40여편을 분석하여 20개의 화소와 5개 서사 유형으로 분석하였다. 송구봉 전설을관통하는 서사 유형은 '양반과 구봉의 교류-주변 양반들의 불만-송구봉 직접대면과 압도'(대(對))이다. 이 기본형을 중심으로 송구봉의 위대함을 강화시켜 주는 일화(상(喪)), 송구봉의 원한을 악화시켜주는 일화(식(食)), 송구봉의 비참함을드러내는 일화(혼(婚))으로 확장된다. 기본형과 확장형에 이어 종합형은 임란 활약담이 결합된 것이다. 실제 송구봉은 임란에 유배상태였기 때문에 전쟁에참여할 수 없었다. 그러나 전설 속의 송구봉은 임란의 기간을 단축하거나 이순신에게 거북선을 알려줄 정도로 큰 활약을 한다. 송구봉을 제대로 등용했다면 임란이 수개월 만에 끝날 수 있었을 것이라는 이야기가 인터넷에서도전승되고 있다. 정치적 수완을 가진 송구봉은 설화 속에서 시종일관 '노비'로활약한다. 송구봉은 '노비'라는 제약에서 벗어나 양반들과 대등하게 교류하며 그들을'눈빛'(안(眼))과 카리스마(대(對))로 제압한 '영웅'이다. 송구봉의 활약은 이여송을 굴복시키며 율곡과 이순신을 좌지우지하고 있다. 또 기축옥사의 현장이라고 할수 있는 진안의 전설에도 송구봉의 위엄은 여전히 전승되고 있다. 당쟁사의한 획을 그었던 송구봉에 대한 평가는 설화 속에서 정치적 희생양의 면모로해석된다. 그와 교류했던 이이나 성혼, 정철의 세속적 영달에 비하면, 송구봉은 기축옥사로 인해 질곡의 세월을 견딘 약자였기 때문이다. 설화에서 송구봉 전설의 의미는 기존의 기록에서 감수해야 했던 당파적 공과를 떠나서 민중들은 그를 현실 권력에서 배제된 위대한 약자의 전형으로 숭배하고 있다는 점이다. 이러한 송구봉 전설을 통해 기존의 평가를 새로운 각도로 바라볼수 있게 해주는 필터가 되길 바란다.
최근에 H.264/AVC 표준을 이용하는 HDTV, IPTV와 같은 고화질 멀티미디어 서비스가 증가하고 있다. 이러한 고화질의 멀티미디어 서비스를 편리하게 이용하기 위해 축소 영상을 이용한 기술이 요구 된다. 그러나 H.264/AVC는 인트라 예측을 사용하기 때문에 종래 표준에 적용되던 주파수 공간에서 축소 영상을 추출하는 방법을 적용할 수 없다. 따라서 H.264/AVC 인트라 프레임으로부터 축소 영상을 주파수 공간에서 추출할 수 있는 방법이 제안되었다. 그러나 인트라 예측의 반올림 오차와 정수연산과 부동소수점 연산 사이에서의 불일치 문제로 인하여 썸네일의 화질을 저하시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 비트스트림으로부터의 썸네일 추출법에 대한 보상 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 썸네일 추출 시 발생하는 오차에 대하여 분석하고, 통계적 모델을 통해 보상값을 제시한다. 실험결과를 통해 D1급 또는 HD급 영상에서 썸네일 영상의 화질을 효과적으로 보상함을 확인할 수 있으며, 속도 저하는 무시할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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