컬러는 영상처리 분야에서 중요한 단서로 사용될 수 있는 정보이다. 하지만 실제로 촬영한 영상의 경우에는 빛과 카메라 특성 등 다양한 요소들의 영향으로 인해 이미지 간 컬러 정보의 불일치가 빈번히 일어난다. 따라서 컬러가 다른 여러 장의 영상을 입력 영상으로 사용하는 경우, 입력 영상간 컬러를 동일하게 맞춰 주어야 한다. 이를 수행함에 있어서, 어떠한 이미지를 레퍼런스 이미지로 결정할 것인가는 매우 중요한 문제이다. 이에 본 논문에서는, 히스토그램 등화(histogram equalization) 기법을 이용하여 입력 이미지들의 비용을 결정해줌으로써, 레퍼런스 이미지를 결정하는 방법을 제시한다. 스테레오 매칭을 통해 다양한 밝기의 입력 영상에서 가장 좋은 결과를 얻을 수 있는 레퍼런스 이미지를 결정할 수 있음을 보였다.
동물계의 몇 곤충을 제외한 대부분 두 개의 눈을 가지고 시 생활을 하게 된다. 이런 두 개의 눈은 진화 과정에서 생존을 위해 필요 충분한 요인인 것이다. 눈의 시야계의 역할을 주변에서 일어나는 사항에 대해서 생존을 위한 즉각적인 대처를 할 수 있게 하고 주변 환경에 대한 정보를 정확하고 빠르게 수용하기 위한 것이며, 외부 환경의 3차원 세계의 정보를 지각하기 위한 것이다. 사람이 볼 수 있는 수평각은 $210^{\circ}$로 다른 동물에 비해 가장 작은 값을 갖으나, 두 눈을 동시에 한 사물을 관찰 할 수 있는 3 차원적 지각 각도는 $130^{\circ}$로 다른 동물에 비해 가 장 큰 값을 갖고 있다. 이런 현상은 사람에게 3차원 영상의 수용이 가장 진화된 것으로 이와 관련된 입체시와 양안 불일치의 형성 원리를 설명 할려고 한다. 양안 불일치는 양 눈과 관련되기 때문이다. 이런 단서는 두 눈은 서로 다른 위치에서 세계를 보기 때문 외부 세계에 대해서 두 개의 약간 서로 다른 시점을 가진다 라는 사실에 기인한다.
단백질 모티프(motif)란 유사한 기능을 가진 여러 단백질 서열에서 공통적으로 발견되는 패턴으로서 단백질의 기능을 예측하는 단서로 활용된다. 현재 Prosite, Pfam 등의 데이터베이스에서 정규식(regular expression), 가중치 행렬(weighted matrix), 은닉 마코프 모델(hidden Markov model)의 형태로 4천여종 이상의 모티프가 등록되어 있다. 본 논문에서는 연관성 탐사 기법을 적용하여 Hits 데이터로부터 상당히 높은 연관성을 갖는 모티프 집단을 밝히고, 실제 자연현상에서 자주 나타나는 연관성을 교차타당성 (cross-validation) 기법을 통해 입증하였다. 이렇게 밝혀진 단백질 모티프간 연관성을 트라이 탐색 기법을 통해 웹으로 제공함으로써 단백질의 기능유추에 쉽게 접근하고자 한다.
사람은 실내나 인공구조물을 가진 실외 환경에서 깊이를 지각하는데 소실점이라는 강력한 깊이 지각 단서를 활용한다. 소실점은 관찰자로부터 가장 먼 거리의 지점에 대응된다. 인간은 단안영상이 가지는 기하학적 성분을 이용해서 소실점을 추정하고, 소실점의 위치와 관찰자의 시점을 기준으로 상대적 깊이지각을 할 수 있다. 본 논문에서는 하나의 소실점을 가진 2차원 단안영상에서 유효한 소실점을 추정하고, 입력영상에 대한 소실점의 위치 관계를 이용한 상대적 깊이지도의 생성 방법을 제안한다.
내적 감성상태와 표정을 연결하는 상관모형을 개발하기 위\ulcorner 기초자료로서 광범위한 얼굴표정자료를 수집하였다. 다양한 얼굴유형의 표정자료를 DB화하기 위해서는 궁극적으로 50명 이상의 인물표정 자료수집이 필요하다고 보고, 우선 영화배우 10면분의 표정자료를 수집하였다. 이를 위해 표정연기가 자연스럽다고 평가된 영화배우 10명을 선정하고, 이들이 출연한 50여편의 영화비디오에서 표정자료를 수집하였다. 한사람의 인물당 50개의 표정을 한세트로 하여 총 10명분 500가지의 표정자료수집을 완료하였다. 한사람의 인물당 50개의 표정을 한 세트로 하여 총 10명분 500가지의 표정자료수집을 완료하였다. 각각의 표정은 시작-상승-절정-하강-종료의 연속 5단계를 비율적으로 표집하여 동적정보를 포함하고 있다. 이들 자료들은 등자인물의 출연맥락이나 상황별로 분류하여 표정관련 맥락단서를 기록하였고, 후속연구를 통해 각 표정에 대응되는 내적상태를 기록할 수 있도록 DB화 하였다. 이와같이 구조화된 자료들은 표정인식과 합성의 입출력모형을 위한 기초자료로 활용될 뿐 아니라, 한국인의 얼굴 프로토타입 DB구축 및 향후 표정관련 연구의 타당성을 검증할 수 있는 Benchmarking 정보를 제공할 수 있다.
의미 체계는 한국어 기초어휘에 대한 개념지식을 구축하는데 기본이 될 뿐만 아니라, 문장 분석시의 구조적 모호성과 단어 의미 모호성을 해소하는 중요한 단서를 제공할수 있다. 이러한 의미 체계가 실용적으로 여러 응용 시스템에서 사용되기 위해서는 광범위하고 타당한 자료를 바탕으로 하여 객관적인 방법으로 설정되어야한다. 국어 사전의 뜻풀이말에서의 상위개념을 표제어의 상위어로 선정하는 bottom-up 방식으로 구축하였던 한국어 명사의미체계는 사전편찬시의 비일관적인 뜻풀이말의 기술에 따른 여러 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 사전 뜻풀이말에서 상위개념을 수식하는 어절과 용언의 의미호응관계에서 상위개념의 의미속성을 추출하고, 이들 의미 속성에 의한 명사의미체계를 구축하고 이를 바탕으로 명사의미 TAG를 설정할수 있다.
펩타이드 중합체의 이차 구조는 화학적, 생물학적 기능을 갖는 단백질 삼차 구조를 결정하는 중요한 구성요소이다. 이러한 단백질의 이차구조에 대한 정보는 치매, 광우병과 같은 단백질 응집관련 질병에서 응집유발 단백질의 형성과정 및 안정도와 밀접한 연관이 있다. 본 연구는 폴리알라닌을 모델 펩타이드로 선택하여, 이들의 가능한 7가지 이차구조들에 대한 구조적, 열역학적 특성을 계산화학방법을 통해 비교 분석하였다. 우선 기체상에서 7가지 구조들의 구조최적화를 통해 상대적 안정도를 비교하였고, 나아가 EDISON의 용매화 자유 에너지의 열역학적 계산방법을 통해 수용액상에서의 상대적인 안정도와 그 원인을 비교, 분석하였다. 특히, 기체상에서와 수용액상애서 폴리알라닌 이차구조들의 상대적 안정도가 바뀌는 원인에 대해, 폴리알라닌의 구조적 특징과 수소결합과의 상관관계를 통해 규명하였다. 본 연구에서 밝힌 단백질 이차 구조의 상대적 안정도 및 물과의 상관관계에 미치는 구조적, 열역학적 원인은 응집 유발 단백질에서 제시된 특정 이차 구조의 선택적 안정성에 대한 근거를 제시하며, 그 기작을 이해하는 중요한 단서를 제공한다.
단백질 모티프(motif)란 유사한 기능을 가진 여러 단백질 서열에서 공통적으로 발견되는 패턴으로서 단백질의 기능을 예측하는 단서로 활용된다. 현재 Prosite, Pfam 등의 데이터베이스에서 정규식(regular expression), 가중치 행렬(weighted matrix). 은닉 마코프 모델(hidden Markov model)의 형태로 4천여종 이상의 모티프가 등록되어 있다. 하지만, 이러한 데이터베이스는 모티프와 단백질간의 일대일 관계만을 저장하고 있기 때문에, 모티프 간의 연관성을 파악하기는 어렵다. 본 논문에서는 모티프 간의 연관 관계를 연관 규칙의 형태로 발견하는 데이터 마이닝 기법을 제시한다. 아울러 HITS 데이터베이스로부터 입수한 단백질-모티프 데이터베이스에 본 기법을 적용함으로써 상당히 높은 연관성을 갖는 모티프 집단이 실제로 존재한다는 것을 밝힌다.
주의(attention)를 어떻게 할당하는가는 정신물리학뿐만 아니라, 컴퓨터 시각과정을 모델링하는데 중요한 주제 중 하나이다. 기존 연구는 saliency와 같은 활성화 값에 의해서 주의탐사 순위가 결정된다. 본 논문에서는 주의탐사과정을 병렬처리를 통한 활성화 값 추출과정과 순차적 처리를 통한 공간적 전략과정으로 구분하였다. 단서패러다임에 기초한 계산모형을 이용하여, 실제 인간의 수행결과를 AUC와 Levenshtein 척도를 이용하여 비교하였다. Fixation point 비교에서는 인간과 활성화를 기반으로 한 계산모형의 수행은 높은 상관성을 가지고 있었다. 주의궤적 혹은 scanpath 분석에서는 활성화기반 전략보다는 공간적 전략 모형이 더 높은 유사성을 보였다. 이는 주의탐사과정이 병렬처리과정을 통해 얻어진 saliency에 의해서만 결정되는 것이 아니라, 목표물간의 근접성 등의 공간적 전략을 통해 순차적 (sequential) 경로가 생성됨을 의미한다.
본 논문에서는 글의 응집성을 포착하기 위하여 개연규칙을 활용한다. 개연규칙은 문장 구성성분들의 문장간 개연적 연결상황을 나타내고, 글의 인과 성향이나 담화작용을 반영한다. 글을 이해하기 위한 대표적인 속성에는 글에 긴밀성을 부여하는 응집성이 있다. 글의 응집성을 파악하기 위한 대표적인 언어학적 도구나 지식으로는 어휘사슬을 들 수 있다. 이에 본 논문에서는 주어진 예문의 어휘사슬을 개연규칙으로 찾아낸 개연사슬과 비교해 보았다. 그 결과, 중요도가 높은 어휘사슬과 대응하는 개연사슬을 발견할 수 있었다. 개연사슬은 종래의 어휘사슬의 기능을 포함할 뿐만 아니라, 줄거리 단위, 단서구 용법, 문장사이의 개연성 등을 감지하여 문장간의 의미적 연관성을 포착할 수 있다. 이는 개연규칙을 활용하여 글의 화제문을 효과적으로 선별할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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