정확한 색 재현(Color Reproduction)을 위해서 영상 입력 장치(Image Input Device)의 조명색(Illuminant Color)에 따른 영상 변화를 분석하는 것은 중요하다. 영상 입력 장치는 피사체(Object)를 비추는 조명의 색 특성에 따라 영상을 생성한다. 이는 인간 시각 시스템(Human Visual System)이 가지는 색 불변성(Color Constancy)과는 다른 특성이며, 정확한 색 재현을 위해 필요한 색 실현 모델(Color Appearance Model)이 영상을 변환하는데 문제점으로 작용한다. 따라서, 영상 입력 장치가 생성하는 영상으로부터 조명 정보를 분석하여 인간 시각 시스템의 색 불변성을 재현할 필요가 있다. 본 논문에서는 영상의 조명 정보를 평가하기 위해 채도(Chroma)가 높은 기준 색 샘플들의 rgb 색도를 이용하여 색도 평면에 색도 다각형(Chromaticity Polygon)을 구성하고 영상의 모든 픽셀들의 rgb 색도 분포와 기준 색 샘플들의 색도 다각형간의 포함 관계에 따라 조명 정보를 평가한다.
본 연구는 탐색자들이 탐색을 수행하는 과정에서 탐색질문에 내재하고 있는 탐색목적을 탐색과정에 반영하려고 노력하는지를 파악하고자 하였다. 54명 탐색자들을 선정하여 탐색질문을 제시하되 탐색목적을 정확률을 높이는 탐색과 재현율을 높이는 탐색으로 구분하여 두번 탐색하도록 요청하였다. 비록 동일한 탐색질문이라 할지라도 탐색목적이 다른 경우, 탐색자들은 탐색목적을 충족시키기 위해 노력하는지를 탐색자들이 투입하는 탐색노력 변수와 탐색결과 변수로 살펴보았다. DIALOG 정보 검색 시스템을 통해 ERIC ONTAP화일을 탐색한 결과 탐색자들은 정확률을 높이는 탐색과 재현율을 높이는 탐색에서 의미있게 재현율과 정확률로 측정했을 때 탐색자들은 두 종류의 탐색성취 요구수준을 의미있게 달성한 것으로 나타났다.
문서 교정기에서 문맥의존 철자오류를 교정하는 방법은 크게 규칙을 이용한 방법과 통계 정보를 이용한 방법으로 나뉜다. 한국어와 달리 영어는 오래전부터 통계 모형에 기반을 둔 문맥의존 철자오류 교정 연구가 활발히 이루어졌다. 그러나 대부분 연구가 문맥의존 철자오류 교정 문제를 특정 어휘 쌍을 이용한 분류 문제로 간주하기 때문에 실제 응용에는 한계가 있다. 또한, 대규모 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 이용하지만, 통계 정보 자체에 오류가 있을 경우를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 텍스트에 포함된 모든 단어에 대하여 문맥의존 철자오류 여부를 판단하고, 해당 단어가 오류일 경우 대치어를 제시하는 영어 문맥의존 철자오류 교정 기법을 제안한다. 또한, 통계 정보의 오류가 문맥의존 철자오류 교정에 미치는 영향과 오류 발생률의 변화가 철자오류 검색과 교정의 정확도와 재현율에 미치는 영향을 분석한다. 구글 웹데이터에서 추출한 통계 정보를 바탕으로 통계 모형을 구성하고 평가를 위해 브라운 말뭉치에서 무작위로 2,000문장을 추출하여 무작위로 문맥의존 철자오류를 생성하였다. 실험결과, 문맥의존 철자오류 검색의 정확도와 재현율은 각각 98.72%, 95.79%였으며, 문맥의존 철자오류 교정의 정확도와 재현률은 각각 71.94%, 69.81%였다.
치료대상 병소에 분할 방사선수술을 시술할 경우 회전중심(isocenter)은 정확하고 재현성 이 있어야 한다. 본 연구는 노발리스 방사선 수술장비와 정위 마스크 시스템을 사용한 분할방사선 수술에서 회전중심의 재현성을 측정하고 평가 하였다. 마스크는 열가소성 재질의 상용을 사용하였고 회전중심의 재현성을 측정하기 위해 고안된 머리 모양의 아크릴 팬텀에 맞도록 제작하였다. 팬텀의 내부에는 직경 5 mm의 아크릴봉을 수직으로 세우고 그 끝단을 회전중심으로 선택하였으며 예상되는 회전중심점에 pin hole을 낸 monochromic 필름을 설치하여 방사선 조사 후 회전중심의 재현성을 측정할 수 있도록 하였다. 측정 결과 회전중심은 공간오차가 평균 1 mm 이내이고 표준편차 또한 2 mm 이내여서 이미 보고된 타 문헌에서의 측정값과 비교해 볼 때 모든 측정값이 제시된 오차범위 내에 있었다. 결론적으로 분할방사선수술에 사용하는 정위 마스크 시스템은 매우 정확하고 재현성이 우수하였으며, 실제로 방사선 수술대상의 병소의 직경이 10 mm 정도 이상이라면 일반적인 한번의 고선량 방사선 수술에 정위 마스크 시스템의 사용이 가능할 것으로 사료된다.
컬러 디스플레이의 색재현 특성을 좋게 하는 것은 전세계 소비자들의 공통된 바램이다. 이를 위해서, 컬러 재현 장치에서 장치 독립적인 컬러 이미징 기술의 개발이 필요하다. 이를 뒷받침하는 기술은 컬러 어피어런스 모델(color appearance models)을 이용한 컬러의 재현능력 향상인 것이다. 따라서, 본 고에서는 컬러 어피어런스 모델의 최신 기술 동향, 색순응 변환에 있어서의 최신 기술 및 컬러의 차이를 정확히 나타내는 색오차식의 최신 기술을 소개하고자 한다.
선박의 운항 상태를 재현하기 위한 시뮬레이터의 가시화 프로그램은 컴퓨터 그래픽 기법을 이용하여 사용자에게 실제로 선박을 운항하는 현실감을 제공하는 기능을 가져야 한다. 시뮬레이터를 위한 3차원 그래픽의 특성은 실제 상황을 실시간(real-time)으로 재현(15∼30Hz Update rates)해야 하는 기능이 요구되기 때문에 시점 변화에 빠른 그래픽 관련 계산 및 화면 표시에 필요한 시간 제약이 비교적 적은 CAD나 Animation용 3차원 그래픽 시스템과 달리, 시뮬레이션 대상 물체의 운동 상태를 정확히 표현하기 위한 빠른 3차원 그래픽 재현 기능이 매우 중요한 요소가 된다. 그러나 현실감 재현의 관점에서 광고 및 영화용 Animation시스템에서와 같은 Poto-Realistic한 현실감 재현 기능도 무시할 수 없는 요소이고, 현재 최신 컴퓨터 그래픽 기술의 발전과 고성능 그래픽 장비의 개발로 빠른 update rate의 현실감 있는 화면 재현이 가능해 지고 있고 이러한 기능의 요구가 점차 높아지고 있다.
정보검색에서 궁극적으로 지향하는 바는 질의에 대한 정확률과 재현률을 동시에 높이는 것이다. 이 논문에서는 [중심어, 종속어]로 이루어지는 키팩트를 그 유형에 따라 9가지 형태로 분류하였으며. 이 유형들의 주요도를 반영하여 키팩트의 가중치를 계산하는 방법을 개발하였다. 키팩트 유형들에 주요도 값들을 할당한 방법을 검증하기 위한 실험은 질의문들을 이용하여 평균 재현률을 계산함으로써 수행되었다. 9개의 키팩트 타입에 9가지의 주요도 값을 할당하는 방법을 실험하였고 그 결과를 분석하였다. 이 논문의 결과는 기존의 키워드 기반 정보검색에서 문제시되고 있는 정확률을 키팩트 기반 정보 검색에서 향상할 수 있는 가능성을 시사하고 있다.
인터넷을 이용한 사람들의 사회 참여가 확대되면서 다양한 의견(Opinion)들이 급속도로 증가하고 있으며 이러한 의견을 분석하여 유용한 정보로 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 상품리뷰는 기업에서 연구, 개발, 마케팅의 주요 자료로 사용되고 있으며 사용자가 상품의 구매를 결정하는 중요한 요인 중 하나로 작용하고 있다. 본 논문에서는 한국어로 이루어진 상품 리뷰를 분석하여 의견 자질(Feature)을 추출하고 분류(Classification)하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 한글 의견 자질 추출을 위하여 먼저 한글 상품 리뷰를 분석하여 의견 사전을 구축하였다. 의견 사전으로는 의견 자질과 의견 어휘, 독립의견어휘, 의견 숙어, 부정어 등의 각기 다른 세부 사전을 구축하여 리뷰 분석 시 단계적으로 적용하여 정확도를 높일 수 있도록 설계하였다. 이렇게 구현된 시스템을 평가하기 위하여 각기 다른 3개의 도메인에서 실제 한국어 리뷰를 수집하여 실험을 수행하였으며 자질 추출에서는 평균 78.86% 정확률, 61.41% 재현율을, 극성 분류에서는 평균 69.46% 정확률, 42.26% 재현율을 나타냈다.
대규모의 상품을 다루는 전자상거래 시스템에서 개인화된 추천은 필수적인 기능이 되고 있다. 대표적 추천 알고리즘인 협업필터링은 내용기반 추천에 비하여 뛰어난 추천성능을 제공해 주고 있으나, 희박성, 신규 아이템 문제(Cold-start), 확장성 등의 근본적인 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 추가적으로 협업필터링이 목표 대상자에 따라 비일관된 예측 능력의 차이를 보이는 추천 성능의 편차 문제를 제기하고자 한다. 추천성능의 편차는 기존의 Mean Absolute Error(MAE)에 의해서는 측정되기 어려우며 또한 정확도, 재현율 지표와도 독립적으로 평가되고 있다. 협업알고리즘의 정확한 성능평가를 위해서 본 연구에서는 MAE, MAE 편차, 정확도, 재현율을 포괄적으로 평가할 수 있는 확장 성능평가모델을 제안하고 이를 클러스터링 기반 협업필터링에 적용하여 성능을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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