ML(Maximum Likelihood) 방법 기반의 도래각(Direction-of-Arrival, DOA) 추정은 본질적으로 다차원 비선형 비용 함수의 최적화 과정이다. 초기 추정치에 기울기(gradient) 기반 탐색을 적용하여 최종 추정치를 구하기 때문에, 초기 추청치의 정확성은 매우 중요하다. 본 논문은 균등한 전체탐색(uniform exhaustive search)과 개선된 전체탐색(improved exhaustive search)의 다차원 탐색 방법을 제안한다. 개선된 전체탐색 기법은 균등한 전체탐색의 기법에 비하여 정확성 측면과 계산량 측면에서 우수하다.
이 논문의 목적은 SELIS(SEoul Women's University Library and Information System) OPAC 시스템에서 키워드와 불연산자 탐색이 어떻게 처리되는지에 대한 이용자의 이해를 분석하는데 있다. 연구문제를 통하여 분석한 결과 SELIS OPAC시스템이 처리하는 키워드 추출에 대한 이해도는 전체 298명에서 정답자 67명$(22.48\%){\cdot}$오답자 231명$(77.52\%)$, 키워드탐색에서 불연산자 OR 사용에 대한 이해도는 전체 297명에서 정답자 115명$(22.48\%){\cdot}$오답자 182명$(77.52\%)$, 키워드탐색에서 불연산자 AND 사용에 대한 이해도는 전체 296명에서 정답자 98명$(33.11\%){\cdot}$오답자 198명$(66.89\%)$, 불연산자 사용방법 및 연산자 심볼에 대한 이해도는 전체 285명에서 정답자 109명$(36.49\%){\cdot}$오답자 181명$(63.51\%)$으로 전체적으로 이해도가 저조한 것으로 분석되었다. 또한 SELIS OPAC 시스템에서 키워드 탐색 경험에 따라 키워드 탐색 이해도에 차이가 나는지를 분석한 결과 유의수준 $5\%$에서 상관관계가 없는 것으로 분석되었고, 불연산자 탐색 경험에 따라 불연산자 사용방법에 대한 이해도는 유의수준 $5\%$내에서 상관관계가 있는 것으로 분석되었다.
대부분의 블록기반 스테레오 쌍 압축 기술들은 모든 스테레오 쌍에서 가장 일치하는 블록을 찾기 위해 일정한 블록크기와 탐색영역 크기를 사용한다. 그러나 각 스테레오 쌍마다 서로 다른 불일치를 가지기 때문에 모든 스테레오 쌍에 동일한 블록 크기와 탐색영역 크기를 적용하는 것은 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 스테레오 쌍의 전체 불일치를 구하는 방법을 제시하고 구하여진 전체 불일치를 사용하여 블록기반 스테레오 쌍의 압축에 적용할 블록 크기와 탐색영역 크기를 결정한다.
최근 영상 기반 렌더링(image-based rendering)을 위한 새로운 접근방법으로서 광학 흐름 요소 렌더링(optical flow rendering)이 제안되었다. 이 방법은 좌우 영상 대응(stereo matching)에서 발생하는 오류와 무관하게 고품질의 영상을 생성할 수 있고 깊이 정보 비교를 통해 기존의 렌더링 방법으로 생성한 영상과 광학 흐름 요소로부터 생성한 영상을 합성할 수 있는 반면에, 한 화소 당 하나 이상의 광학 흐름 요소를 필요로하기 때문에 연산량이 많아져 영상 생성이 느려지는 단점이 있었다. 본 논문에서는 실시간 영상 생성을 위한 광학 흐름 요소 구성법과 영상 생성법을 제안한다. 각각의 광학 흐름 요소가 영상 내에서 화소들의 구간에 대응되도록 개선하여 전체 광학 흐름 요소의 수를 줄였으며, 필터링 탐색법 (filtering search)을 적용하여 전체 광학 흐름 요소를 모두 탐색하는 대신 실제로 영상 생성에 사용되는 광학 흐름 요소만을 탐색함으로써 전체 연산량을 크게 줄였다. 제안된 방법을 SGI Indigo2 Impact 워크스테이션(R10000 CPU; 128 Mbytes)상에서 구현한 결과, 초당 10장 이상의 고속 영상 생성이 가능했다.
인간의 시각 체계는 제한된 용량으로 인해 매 순간 입력되는 정보들 중에 필요한 일부 정보만을 선택하는 주의 기제를 사용한다. 최근의 여러 연구들은 주의가 요구되는 시각 탐색 과제에서 탐색 자극에 대한 기억이 주의의 이동 과정에 사용될 수 있음을 보고해 왔다(Chun & Jiang, 1998, 1999; Klein, 1988; Klein 1998; Maclnnes, 1999). 하지만 다른 일련의 연구들은, 인간의 시각 정보 유지능력이 순간적으로 일어나는 시각적 변화를 잘 탐지하지 못할 뿐 아니라(Rensink, O'Regan, & Clark, 1997; Simons & Levin, 1997), 시각 탐색에서도 기억이 형성되지 못해, 이미 탐색한 대상에 대한 재탐색이 계속적으로 이루어짐을 주장하였다(Horowitz & Wolfe, 1998). 본 연구에서는 시각 탐색 과정에서 이미 탐색한 자극이나 그 위치에 대한 기억이 사용되어 탐색 효율성에 영향을 주는지 알아보기 위해, 재탐색을 할 수 없도록 제한한 탐색조건(부분 노출 조건, 확장 노출 조건)을 새로 고안하여 이들 조건에서의 탐색 효율성이 기존의 탐색 방식을 제한하지 않는 탐색 조건(전체 노출 조건)에서의 탐색 효율성과 어떤 차이를 보이는지를 비교하였다. 만일 일반적인 탐색 환경인 전체 노출 조건에서 재탐색이 일어난다면, 재탐색이 일어나지 않도록 조작한 다른 조건에 비해 탐색 효율성이 떨어질 것으로 예상하였다. 실험 결과, 탐색 효율성은 탐색 조건에 상관없이 비슷하게 나타났다. 이러한 결과는 실험 참가자들 이 전체 노출 조건에서도 탐색했던 대상에 대해서 재탐색을 거의 하지 않았음을 의미하는 것이며, 따라서 탐색 과정에서 기억이 사용되고 있는 것으로 해석할 수 있다. 본 연구 결과는 시각 탐색에 기억이 사용되지 않는다는 최근의 일부 연구 결과와 상반된 것으로서, 기존 연구 패러다임의 문제점과 가능한 해석들을 논의하였다.
탐색회의는 조직이나 지역사회의 사람들로 하여금 그들의 가장 바람직한 미래를 규정하고 참여에의 책임감을 강조하는 과업수행을 위한 전략을 만들어낼 수 있도록 하는 참여적 계획 방법이다. 참여자들은 가능한 한 다양한 배경을 지닌 사람들이며, 그리하여 그들이 지니고 있는 지역사회에 대한 자신들의 지식과 과정을 변화시킬 수 있는 기술을 가지고 지역사회 개발에 기여할 수 있다. 탐색회의는 이루어져야만 하는 특별한 활동들을 규정하고 필요한 변화를 만들어낼 책임을 지니는 사람들에게 힘을 부여함으로써 표준적인 전략 계획보다 훨씬 더욱 유용한 결과를 산출한다. 계획과정에의 전체 지역사회의 참여는 바람직한 결과를 지역사회 전체가 소유할 개연성을 증가시키는 데, 이는 과업을 수행하는데 필수불가결하고 지역사회가 희망하는 목표를 성취하는데 중심적인 조건이다. 효과적인 지역사회 개발 계획을 위한 탐색회의의 성공적인 수행을 위해서는, 중앙정부가 지방정부의 탐색회의와 관련된 교육프로그램을 제공해야 하는데, 이는 탐색회의가 참여자들을 조직하고 관리하는 따위와 같은 얼마간의 기술을 필요로 하기 때문이다.
영상 자료는 일반적으로 많은 정보량을 가지기 때문에 저장 공간과 전송 시간의 문제 등이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 영상 압축 기법이 사용되며 그 방법 중의 하나로 벡터 양자화가 있다. 벡터 양자화는 압축률은 높지만 시간이 많이 걸리는데, 전체 처리 시간 중에서도 영상의 각 블록에 해당하는 코드벡터를 찾기 위해 주어진 코드북을 탐색하는 단계에 소요되는 시간이 가장 큰 비중을 차지한다. 본 논문에서는 코드북 탐색에 소요되는 시간을 줄여 벡터 양자화를 빠르게 하기 위한 방법으로 삼각 부등식을 이용하는 빠른 코드북 탐색법을 제안한다. 제안된 방법은 삼각 부등식을 이용해 구한 하한값을 기준으로 불필요한 계산을 줄여서 탐색 속도를 증가시킨다. 제안된 방법의 평가를 의해 100장의 256$\times$256, 256 레벨 흑백 영상을 사용하였고, 기존의 전체 탐색 방법에 비해 배 이상의 속도 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)의 새로운 병렬화 방법을 제안 하고 있다. 기존의 병렬 유전자 알고리즘(Parallel Genetic Algorithm: PGA)은 전체 개체집단을 부개체집단 (Subpopulation)으로 나누어 해의 가능 영역을 동시에 탐색하는 것이 일반적인 방법인데 반해. 본 논문에서 제안하는 병렬화 방법은 전체 해의 영역을 나누어 각각의 영역에서 독립된 개체집단들이 서로 다른 영역을 탐색하게 하는 방법이다. 이 방법은 두 가지 단계의 병렬 유전자 알고리즘으로 구성된다. 먼저 적응교배 연산자(Adaptive Crossover Operator: ACO)를 이용한 PGA를 통해 지역해에 인접한 범위들로 해의 영역을 나누고, 이렇게 나누어진 각각의 영역들에서 다시 병렬로 GA를 적용시켜 자세하게 탐색하는 방법이다. 첫 번째 수행되는 PGA 단계에서는 탐색 시간을 줄이고 두 번째 PGA 단계에서는 보다 자세한 탐색을 하기 위해 정밀도(Precision)의 조정을 유전자 알고리즘의 병렬화에 적용하였으며. 이를 통해 빠르고 자세한 탐색이 가능한 유전자 알고리즘의 병렬화 방법을 제안하고 있다.
본 연구는 사용자에게 편리하고 자연스러운 인터페이스를 제공하는 직관적 제스쳐 인터랙션의 요소 추출에 대해 분석하였다. 대학생 30명을 대상으로 마우스와 키보드의 8가지 기본 인터랙션 요소를 제시하여 그 요소와 적합한 의미의 어휘를 선택하도록 설문을 실시하였다. 다음으로 선택한 어휘가 가지는 의미를 표현한 제스쳐를 빈도수에 따라 최종 선정한 후 검증을 실시하였다. 첫 번째 설문시 마우스의 상하좌우 이동과 ESC의 의미는 30명 전원이 상하좌우 이동과 취소라는 동일한 의미를 선택하였다. 마우스의 좌클릭은 30명 중 28명이 선택, 우클릭은 26명이 설정 탐색, 키보드 엔터의 경우 25명이 실행이라는 의미를 선택하였다. 최종 선정된 제스쳐의 검증 결과 상하좌우 이동과 취소 요소로 제시했던 손전체 상하좌우 이동과 손전체X는 70~100%의 높은 결과가 도출되었으며, 선택 요소로 제시했던 정지상태 검지손 아래는 60%의 결과가 도출되었다. 설정 탐색을 위해 제시되었던 손전체 회전과 중지손 클릭 중 손전체 회전이 60%의 결과를 도출하였으며, 중지손 클릭은 선택과 하단 이동이 73%로 설정 탐색의 요소로는 적합하지 않은 것으로 도출되었다. 실행 요소로 제시했던 손전체 두번 클릭은 27%의 낮은 검증 결과가 도출되어 적합하지 않은 것으로 제시되었다.
본 논문에서는 좌·우영상의 차영상 정보를 이용하여 3차원 입체영상의 변이(disparity)를 추정함에 있어서 계산량을 줄이는 변이 추정 방법을 제안하였다. 3차원 입체 영상의 변이를 블록 기반으로 추정하는 방법으로는 전체 탐색(Full Search)알고리듬이 있으나 탐색범위 안에 존재하는 모든 위치에 대하여 추정 오차를 계산하기 때문에 많은 계산량을 줄이기 위한 변이 추정 기술이 많이 연구되고 있다. 그러나 일반적으로 전체 탐색 알고리듬 보다 많은 화질열화를 초래한다. 본 논문에서 제안한 방법은 좌·우영상의 차영상을 이용하여 차영상의 블록 특성에 따라 추정하고자 하는 블록들을 분류하여 각각 그 특성에 맞는 적합한 탐색범위를 가지고 변이 추정방식 과정을 수행한다. 본 논문에서 제안한 변이 추정하는 기술은 기존의 변이 추정 기법들에 비하여 화질의 열화가 적으면서 계산량을 줄이는 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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