본 논문은 그룹화된 객체별 깊이정보를 차등 적용한 2D/3D 동영상 변환 기법에 관한 연구이다. 기존의 연구에서는 프레임의 움직임 정보와 기하학적 깊이 단서를 이용해 깊이정보를 추출하여 2D/3D 동영상 변환을 한다. 그러나 영상의 움직임 정보를 획득할 수 없는 영역의 경우 정확한 깊이정보를 얻을 수 없어 해당 영역의 3D 효과를 얻을 수 없는 문제점이 있다. 제안하는 기법에서는 객체 및 배경을 추출하고 움직임 정보와 기하학적 단서를 이용한 깊이정보를 그룹화된 객체별 차등 적용하여 움직임 정보가 없는 영역에서도 3D 효과를 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 최종적으로 원본 영상과 생성된 깊이맵을 DIBR(Depth Image Based Rendering) 과정을 통해 3D 동영상을 생성한 결과 움직임 정보가 없는 영역에서도 3D 효과를 얻을 수 있었다.
인터넷 쇼핑이 확산되면서 '신뢰'는 소비자의 웹사이트 선택, 재구매 의도와 관련된 중요한 요인이 되어 왔다. '신뢰'는 전자상거래 분야에서 단일차원의 개념을 넘어 다차원적 개념으로 확장되고 있다. 본 연구는 온라인 상점에 대한 신뢰의 형성 과정을 다차원적인 관점에서 조사하는데 목적을 두었다. 신뢰의 개념을 단서 기반 신뢰(cue-based trust)과 경험 기반신뢰(experience-based trust)로 분류하였으며 온라인 상점에서 두 신뢰 개념의 관련성을 조사하였다. 또한 본 연구는 단서 기반 신뢰와 경험 기반 신뢰의 영향 요인들을 파악하였다. 단서 기반 신뢰는 경험 기반 신뢰와 다른 개념으로 확인되었으며, 두 신뢰 개념들은 상호 연관성을 보여 주었다. 둘째, 단서 기반 신뢰에는 온라인 쇼핑몰의 지각된 크기, 지각된 평판, 환불정책이 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 경험 기반 신뢰에 영향을 주는 요인으로는 탐색기능성, 정보 유용성, 상호의존성이 제시되었다.
본 연구는 자폐스펙트럼장애(Autism Spectrum Disorder, 이하 ASD) 아동을 대상으로 음악적 단서 및 후속 자극에 따른 공동주의 반응 행동이 달라지는지 알아보고, 비장애(neurotypically developing, 이하 NT) 아동 그룹과 비교하는 실험연구이다. 본 연구의 대상자는 만 3세에서 5세 사이의 ASD 아동 13명과 NT 아동 14명이다. 본 연구에서는 공동주의 반응을 유도하는 단서(음악적 단서 대 언어적 단서)와 아동의 공동주의 반응 행동에 대한 후속 자극(언어 자극 대소리 자극 대 음악 자극)을 구성하고 총 6가지 과제 조건을 2회씩 총 12회 제시하였다. 먼저, 주의 유도 단서를 제공하고 3초 이내 대상자의 주의 전환을 평가하였고 대상자의 공동주의 반응 행동이 나타난 경우, 후속 자극을 제공하였으며 후속 자극을 제공하는 동안 대상자의 사회적 참조 행동의 발생 빈도를 측정하여 비교 분석하였다. 연구 결과, 주의 유도 단계에서는 음악적 단서를 제공했을 때 ASD 아동의 공동주의 반응 행동 수준을 높게 유도하는 것으로 나타나 선행연구와 일치한 결과를 보였다. 이어 후속 자극 제공 단계에서는 음악 후속 자극이 ASD 아동의 사회적 참조 행동의 빈도를 증가시킨 것으로 확인되었다. 이는 음악 후속 자극이 단서로서의 감각자극에서 나아가 대상자로 하여금 타인의 사회적, 정서적 정보를 이해하고 반응하도록 유도하는데 그 적용 범위가 확장된 것에 의의가 있다. 또한, ASD 아동의 공동주의 행동 이후 제공하는 후속 음악 자극이 효과적인 사회적 강화 요인이 될 수 있음을 시사한다.
기존의 문장종속형 화자인식 기법에서는 음성 신호의 각 분석 프레임이 같은 기여도를 갖는 것으로 간주한다. 화자인식 시스템의 성능향상을 위해서는 음운정보보다는 인식의 단서가 되는 화자의 개인성 정보가 잘 반영되도록 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 HMM (hidden Markov model)을 기반으로 한 문장종속형 화자확인 시스템의 성능향상을 위해 프레임별로 인식의 단서가 되는 개인성 정보의 양을 측정하는 방법과, 이를 화자확인 시스템에 적용하는 기법을 제안한다. 제안한 방법을 적용한 결과, 기존의 우도비(likelihood ratio) 정규화 점수를 사용하는 방법에 비해 동일오류율(EER; equal error rate)을 평균 34% 감소시켜 인식율 향상을 얻을 수 있다.
영어와 한국어의 통사구조의 차이로 인하여, 이중언어자와 비이중언어자인 한국 대학생의 영어 문장 유형에 따른 통사 처리에 있어 차이가 있을 것이다. 네가지 영어 문장 유형, 수동태, 관계사절, 물주구문, 가정법 구문 등으로 문장 완성 과제를 실험하여 이중언어자와 비이중언어자의 문장완성 시간과 오류율을 측정하였다. 실험 결과 비이중언어자인 한국 대학생은 다른 문장 유형에 비하여 물주구문에서의 통사처리 수행에 있어 이중언어자와 유의한 차이를 보였다. 이로부터 이중언어자와 한국 대학생의 영어 문장의 통사 정보처리의 자동화 및 어순효과 정보와 생물 주어(word animacy)구문 단서, 즉 대부분의 주어는 살아있는 사물의 명사로 이루어져 있다는 단서(Gass, l987)의 사용에 대하여 논의하였다.
전문용어의 수가 급증하면서 전문용어를 자동으로 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 전문용어를 인식하기 위해서 전문용어의 범위를 정한 뒤 그 전문용어의 분야를 선택해야 한다. 본 논문에서는 생물/의학 사전정보와 CRF(Conditional Random Fields) 기계학습 기법을 사용하여 연구를 진행한다. 기계학습을 위한 자질로 품사, 접사, 대소문자, 숫자, 특수문자, 단서어휘 등을 사용한다. 특히 단서어휘와 사전정보를 중요한 요소로 생각하여, 3가지 방법으로 나누어 실험한다. 총 분야의 개수는 7개이며, 각 분야별로 정확률, 재현율, F-measure를 측정한다. 경계인식은 83.92%의 정확률, 96.42%의 재현율, 89.73의 F-measure가 결과로 나타났고, 분야분류는 79.29%의 정확률, 91.06%의 재현율, 84.77%의 F-measure가 결과로 나타났다.
작은 화면에서 방대한 규모의 정보를 보기 위해서는 정보구조가 잘 조직화되어야 하고, 항해 보조장치가 적절하게 제공되어야 한다. 본 연구는 위계적인 구조(Hierarchical structure)를 지닌 정보공간을 작은 디스플레이 공간(small screen)에서 제시할 때 사용자가 실제 공간 구조차 유사하게 내적 모형(internal model)을 형성하도록 하기 위하여 어떻게 항해 단서(navigation cue)를 제공하는 것이 효과적인지를 밝히고자 하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 색을 중심으로 연구내용이 이루어 졌으며, 이는 색이 가지고 있는 속성과 색공간 개념이 위계구조의 정보공간과 잘 맵핑될 수 있다고 판단되었기 때문이다. 정보공간을 위한 색공간은 색상과 톤 개념을 기반으로 정의되었다. 1차 사전 설문조사가 진행되었고, 2차 본 실험을 통해서 색 단서(color cue) 제공이 사용자의 공간구조 이해 및 항해 성과(navigation performance)에 미치는 영향을 실증적으로 검증하였다. 실험 결과는 첫째, 카테고리 구분을 위해 사용된 색상은 정보공간의 개념을 이해하는데는 도움이 되지만, 항해 성과에는 부정적인 영향을 주었다. 둘째, 톤으로 제공된 정보 깊이에 대한 단서는 정보공간의 개념 이해에도 별 도움이 되지 않았으며, 항해 성과에도 역시 부정적인 영향을 주었다. 본 연구는 연구결과의 제한점과 향후 연구에 대한 기술로 마무리하였다.
판례는 재판에 대한 선례로, 법적 결정에 대한 근거가 되는 핵심 단서 중 하나이다. 본 연구에서는 채권회수를 예측하는 서비스 구축을 위한 단서를 추출하기 위해 채권 회수 판례를 수집하여 이를 분석한다. 먼저 채권 회수 판례에 대한 기초 분석을 위하여, 채권 회수 사례와 비회수 사례를 각 20건씩 수집하여 분석하였으며, 이후 대법원 및 법률 지식베이스의 채권 관련 판례 12,457건을 수집하고 채권 회수 여부에 따라 가공하였다. 채권 회수 사례와 비회수 사례를 분류하기 위한 판례 내의 패턴을 분석하여 레이블링하고, 이를 자동 분류할 수 있는 Bidirectional LSTM 기반 심층학습 모델을 구성하여 학습하였다. 채권 관련 판례 가공 기준에 따라 네 가지의 데이터 셋을 구성하였으며, 각 데이터셋을 8:2의 비율로 나누어 실험한 결과, 검증 데이터에 대하여 F1 점수 89.82%의 우수한 성능을 보였다.
본 논문은 중립 표정과 같은 표정 측정의 기준이 되는 단서 없이 다양한 내적상태 안에서 얼굴표정을 인식할 수 있는 개선된 시스템을 제안한다. 표정정보를 추출하기 위한 전처리작업으로, 백색화(whitening) 단계가 적용되었다. 백색화 단계는 영상데이터들의 평균값이 0이며, 단위분산값으로 균일한 분포를 갖도록 하여 조명 변화에 대한 민감도를 줄인다. 백색화 단계 수행 후 제 1 주성분이 제외된 나머지 주성분들로 이루어진 PCA표상을 표정정보로 사용함으로써 중립 표정에 대한 단서 없이 얼굴표정의 특징추출을 가능하게 하였다. 본 실험 결과는 83개의 내적상태와 일치되는 다양한 얼굴표정들에서 임의로 선택된 표정영상들의 얼굴표정 인식을 수행함으로써 다양하고 자연스런 얼굴 표정인식을 가능하게 하였다.
최근 생체 인식 기술의 하나로, 걸음걸이 인식에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 실루엣기반 걸음걸이 인식은 걸음걸이 인식을 위한 가장 보편적인 방법으로, 본 논문에서는 실루엣 기반 걸음걸이 인식에서 걸음걸이의 특성을 결정하는 정보에 대해 분석한다. 걸음걸이는 크게, 정적인 신체 모양(static body shape)과 동적인 신체 운동(dynamic body motion), 두 가지 단서(cue)에 의해 표현될 수 있다. 최근, 걸음걸이의 특성은 신체 모양과 관련된 정적인 단서에 의해 주로 결정되며 신체 운동과 관련된 동적인 단서는 걸음걸이의 특성에 거의 영향을 주지 않는다는 연구들이 보고되고 있다. 이와 달리, 본 논문에서는 신체운동과 관련된 동적인 단서 역시 걸음걸이의 특성을 결정짓는 중요한 요소라고 판단하여 이를 실험적으로 검증하고자 한다. 이를 위해, 크게 두 개의 걸음걸이 데이터베이스(UBC DB, Southampton Small DB)를 이용하여 실험을 수행하였다. UBC DB는 보편적인 걸음걸이를 저장한 것이고, Southampton DB는 다른 종류의 옷이나 신발, 가방을 착용하거나, 걸음걸이의 속도를 바꾸는 등 보편적인 걸음걸이와 다른 특성을 가지는 걸음걸이를 저장한 것이다. 실험 결과, 인식률은 UBC DB에서 신체 모양을 이용할 경우 $100\%$, 신체 운동을 이용할 경우 $95.2\%$이고, Southampton DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 $50.0\%$, 신체 운동을 이용할 경우 $55.8\%$이다. 잘못된 인식을 할 위험도(risk)는 UBC DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 0.91, 신체 운동을 이용할 경우 0.97, Southampton DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 0.98, 신체 운동을 이용할 경우 0.98이다. 결과적으로, 보편적인 걸음걸이의 특성은 신체 모양과 관련된 정적인 단서에 의해 주로 결정되지만, 옷이나 가방 등에 의해 가장된(disguised) 걸음걸이에서는 신체 운동과 관련된 동적인 단서에 의해 주로 결정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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