• 디지털융복합연구
• /
• 제11권1호
• /
• pp.243-248
• /
• 2013

본 논문에서는 2D/3D 동영상 변환을 위해 깊이가 할당될 전경을 초점 정보와 색상분석 기반의 그룹화를 이용하여 추출하고, 전경의 깊이를 초점 정보와 움직임 정보를 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 2D영상에서 전경을 추출하기 위해 영상의 초점 정보의 움직임을 추정하여 전경 후보 영상을 생성하고, 전경 후보 영상에 존재하는 객체 내부의 홀 영역을 색상 분석을 이용한 채움 과정을 수행하여 전경 영역을 추출하였다. 생성된 전경 영역에 깊이를 할당하기 위해 해당 프레임에 존재하는 초점 값을 분석하여 초기 깊이 정보를 생성하고 움직임 정보를 가중하여 깊이 정보를 할당하였다. 생성된 깊이 정보의 품질을 평가하기 위해 기존에 제안된 알고리즘의 결과 영상과 비교하였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
• /
• 한국광학회 2005년도 제16회 정기총회 및 동계학술발표회
• /
• pp.304-305
• /
• 2005

두께가 있는 물체의 단면영상을 얻는 기술은 현대 영상 기술에서 가장 도전적인 관제 중 하나이다. 특히 광학현미경을 이용해 물체의 단면 영상을 얻기 위해 특정 단면에 초점을 맺을 경우 초점 맺어지지 않은 면으로부터 산란되어오는 빛은 탈 초점잡음(defocused noise)으로 작용한다. 이번 발표에서는 물체의 복소 홀로그램 정보를 광 스케닝 홀로그램 방법을 이용하여 추출하고 그를 수치적인 방법으로 연산해 탈 초점 잡음을 제거한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.37-43
• /
• 1997

본 논문에서는 기존의 키워드 검색 시스템의 불편함과 비효율성을 지적하고 이를 극복하기 위해 한국어 의문문 자체를 질의어로 채택하여 정보를 검색하는 자연어 기반의 정보검색 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 주격 주제어와 서술격 주제어는 물론 의문의 초점과 초점 관련 어구에 대해서도 질의어 분석단계에서 분석하여 검색자의 요구에 부응하는 응답문 검색이 가능하도록 설계하였다. 본 논문에서는 의문문 질의 시스템에 적합하도록 의문사를 5형태로 분류하고 실제 한국어 문장에서 이들 각각에 대한 처리를 규칙화시켜 질의어의 체계적인 분석을 시도하였다. 한편, 후보 문장 검색을 위한 색인어로 사용되는 주격 주제어와 서술격 주제어를 정해진 규칙을 통해 추출함으로써 체계적이고 정확도 높은 질의어 분석이 이루어지도록 했다. 뿐만 아니라 의문의 초점과 초점 관련 어구또한 정해진 규칙을 통해 분석 추출함으로써 응답문 검색의 정확성을 높였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
• /
• pp.104-107
• /
• 2007

인간은 초점정보를 이용하여 단안만으로도 공간의 깊이를 지각할 수 있다. 이것은 한 번에 하나의 대상물에만 초점을 맞출 수 있고 그 외의 부분은 흐림 현상을 유도함으로써 이루어진다. 이는 초점이 맞는 대상물체로부터 멀어지면 멀어질수록 흐림 현상이 강해지는 원리를 이용한 것으로 주파수 성분의 변화량에 대한 연산과 깊은 관련이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 인간의 시각 시스템의 요소 중 하나인 초점정보를 모방하여 초점거리가 다른 각각의 이미지들에 각각의 가중치를 부여하였다. 그리고 각 이미지들을 일정 블록으로 각각 분할하여 초점이 가장 잘 맞는 블록을 찾아내어 하나의 이미지로 통합하였다. 이때 각 영역은 자신이 속했던 이미지의 가중치를 따르게 한다. 각 이미지에서 가장 포커스 수치가 높은 영역을 찾기 위한 방법으로 주파수 영역 기반 처리와 공간 영역 기반 처리를 결합 하였다. 주파수 기반으로는 FFT(Fast Fourier Transform)에서 고주파 부분의 영역을 뽑아내어 포커스수치를 계산하였으며, 공간 영역 처리 기반으로는 이웃픽셀과의 차이가 임계값이하인 것을 제외한 영역을 뽑아내어 저주파 영역의 연산을 제거하는 방법과 단순히 Laplacian measure만을 사용하여 저주파까지도 포함한 방법의 두 가지를 적용하였다. 최종적으로 3개의 포커스 측정값을 결합시켜 포커스 수치를 계산한 후 각 블록의 가중치에 맞게 하나의 이미지로 통합하여 상대적 깊이지도를 생성하였다.

• 지식경영연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.49-68
• /
• 2024

최근 개인정보 공유에 대한 사람들의 우려가 높아지면서 온라인 마케팅을 통해 고객 데이터를 수집하는 것이 점점 어려워지고 있다. 본 연구에서는 생성형 AI 기반 챗봇을 이용하여 고객의 정보 제공의도를 향상시키기 위한 효과적인 요인을 탐색하고자 한다. 보다 구체적으로, 프라이버시 계산이론과 조절초점 이론을 바탕으로 고객의 성향과 생성형 AI 챗봇에 대한 친숙도가 고객의 개인정보 제공의도에 어떻게 영향을 미치는지 살펴보았다. 473명의 참가자를 이용한 실험 결과에 따르면 생성형 AI 기반 챗봇에 대한 친숙도가 낮은 경우, 예방초점 성향의 참가자가 향상초점 성향의 참가자보다 프라이버시 위험을 높게 인식하고 유용성을 더 낮게 지각한 반면, 챗봇에 대한 친숙도가 높은 경우, 예방초점과 향상초점 참가자 간의 프라이버시 위험과 인지된 유용성에는 차이가 나타나지 않았다. 개인정보 제공의도 역시 생성형 AI 기반 챗봇에 대한 친숙도가 낮은 경우, 향상초점 성향의 참가자가 예방초점 성향의 참가자보다 개인정보 제공의도가 더 높게 나타난 반면 챗봇에 대한 친숙도가 높은 경우, 예방초점과 향상초점 참가자 간의 개인정보 제공의도에는 차이가 나타나지 않았다. 이는 개인정보 제공의도에 대한 프라이버시 위험에 의해 매개되었다. 본 연구는 고객의 개인정보 공개를 촉진하기 위해서는 고객의 내재적 성향과 함께 생성형 AI 기반 챗봇에 대한 친숙도를 함께 고려해야 한다는 시사점을 제공하며 더불어 생성형 AI 챗봇에 대한 관련 연구 분야에 기여한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
• /
• pp.296-300
• /
• 2004

질의 응답 시스템이 정확한 정답을 제시하기 위해서는 사용자가 요구하는 정답의 유형을 결정할 필요가 있다. 질의분석의 일반적인 접근법으로는 의문사 정보, 규칙 그리고 통계 정보에 기반한 방법들이 있다. 본 논문에서는 술어정보를 이용한 질의분석을 제안한다. 먼저 의문사 정보를 이용하여 상위정답유형을 결정하고 질의문의 술어 정보와 구문 구조 정보를 이용하여 초점단어(focus word)를 추출한다. 초점단어란 정답유형을 결정하는데 단서가 되는 단어로써, 추출된 초점단어에 의해 75개의 하위정답유형 중 하나가 결정된다. 실험에 앞서 정답 유형별로 6개의 상위범주와 75개의 하위범주를 정의하였으며, 실험에는 학습 데이터의 일부와 일반 Web에서 수집한 테스트 데이터가 사용되었다. 실험결과 상위범주는 97.6%, 하위범주는 77.8%의 정확도를 보였으며 초점단어는 92.5%의 정확도를 보였다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
• /
• 제4권1호
• /
• pp.121-129
• /
• 2000

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권11호
• /
• pp.309-316
• /
• 2014

본 논문에서는 초점/비초점 영상에서 깊이 지도를 효율적으로 추출하기 위하여 그래프 컷(Graph Cut)과 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform)을 이용한 깊이 지도 생성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 해당 영상을 영역 별로 처리하기 위해 그래프 컷 방법으로 각 픽셀 간의 유사도를 이용하여 분할한다. 그 다음 분할 영역을 레이블링 하여 원 영상의 분할 영역 정보를 생성한다. 그리고 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 원 영상 내의 주파수 정보를 나타내는 LL, LH, HH, HL 부대역(Subband)을 생성한다. 마지막으로 4개의 부대역 중 영상의 초점/비초점 영역을 분석할 단서가 되는 HH, HL 대역을 이용하여 주파수 지도를 생성한 뒤 분할 영역에 따라 깊이 정보를 계산함으로써 깊이 지도를 추출한다. 제안하는 방법은 초점 정보인 블러(Blur)의 양에 따라 동적인 깊이의 할당이 가능하여 효율적인 깊이 지도의 생성이 가능하였다. 실험으로 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 방법을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.527-532
• /
• 2013

깊이 추정은 로봇 비전, 3차원 영상, 모션 제어를 위해 사용되는 매우 중요한 인자이다. 깊이 추정은 렌즈와 물체 사이의 거리를 변화시켜가면서 취득된 일련의 영상에서 계산된 초점 정보에 기반을 둔다. 본 논문에서는 다양한 초점정보를 이용한 패턴간의 상대적 깊이 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 거리별로 취득된 영상의 초점값 정보를 이용하여 구현하였으며, 깊이는 두 패턴의 상대적 거리를 고려함으로써 추정하였다. 다양한 영상정보를 이용하여 깊이 추정을 수행한 결과 효과적인 추정이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제32권9호
• /
• pp.878-887
• /
• 2005

수동형 초점 조절 방식은 카메라를 통해 입력된 영상들을 분석하여 초점을 조절한다. 본 논문에서는 카메라를 이용한 정밀 측정 장비에 효율적으로 적용할 수 있는 수동형 자동 초점 조절 알고리즘을 제안한다. 영상에서 초점값 계산 알고리즘으로 가우시안 필터와 변형된 라플라시안 연산자를 사용한 SMLoG(Sum Modified Laplacian of Gaussian) 방법을 적용하고 초점값들을 이용한 정초점 위치 검색방법으로 가우시안 곡선 정합을 이용한다. 다양한 조명과 대상에 대하여 실험한 결과를 기존의 방법들과 비교하여 제안된 방법의 정확성과 효율성을 검증하였다.