본 연구는 객체 관계형 DB를 이용한 전기화재 원인을 진단할 수 있는 사례기반 시스템을 개발하였다. 시스템은 간편하고 그리고 효율적으로 DB를 구축 및 전기화재의 원인 진단에 중점을 두고 있다. 전기화재와 관련된 정보를 저장하고 접근하기 위해서 전기화재를 분별할 수 있는 주요한 항목들을 도출하였다. 사례기반 시스템은 과거의 전기화재 사례로부터 정보를 추출하여 구성하고, 새롭게 발생된 화재의 원인은 패턴매칭을 통해 사례기반 DB를 검색함으로써 진단될 수 있다. 사례기반 시스템은 수집된 다양한 정보를 이용하여 다중 속성에 대한 검색 기능뿐만 아니라 원인진단을 쉽게 사용될 수 있도록 향상된 진단 기능을 갖고 있다.
멀티미디어 기기의 발전과 더불어 다양한 매체로부터 다양한 종류의 영상, 오디오, 텍스트 등의 정보가 난무하고, 이들 정보를 사용자의 요구에 따라 효과적으로 검색·관리를 위한 연구가 활발히 진행되어지고 있다. 실시간 연속 영상에서 내용이 연결되는 부분과 장면전환 등에 의해 내용이 바뀌는 부분을 자동 검출 가능하다면 적은 량의 데이터 내용 표현으로 영상 검색의 효율성을 증대시키는 효과를 가져 올 수 있을 것이다. 본 논문에서는 영상의 특성에 따른 실시간 Cut detection 기술을 제안하고 이 방법의 성능을 다양한 영상 데이터를 바탕으로 정확성 평가를 하였다. 그 결과 영상데이터의 컬러 특성에 관한 통계적인 특성 정보를 필요로 하는 기존의 컬러 히스토그램 방식과는 달리 본 방식은 각 프레임 영상의 색상 분포의 변화분에 의존하므로 어떤 종류의 영상 패턴에도 적용 가능한 robust한 방식이며, 실시간 입력영상의 cut detection 이 가능한 이점이 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 개미 군락 시스템을 이용하여 디지털 영상의 영역을 분류하는 방법을 제안하였다. 개미 군락 시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제뿐 아니라 최근에는 영상처리 분야의 패턴 인식, 영상 추출, 에지 검색 등에 응용되고 있다. 디지털 영상처리에서 영역 분류는 영상 정보를 처리하는 분석 및 인식 분야에서 가장 중요한 단계중의 하나로 알려져 있으며, 잘 분류된 영역은 디지털 영상 부호화나 영상 분석 혹은 영상 인식과 같은 응용분야에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있도록 해준다. 기존의 영상 처리에서의 영역 분류는 고정된 변수에 의하여 처리되어서 후처리 작업들이 필요하였으며 그 결과 또한 영상의 특성에 따라 변하였다. 그러나 본 연구에서는 개미의 무작위성을 이용함으로써 영상에 어느 정도의 변화가 발생하더라도 여전히 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 안정성과 유연성은 영상을 촬영하는 동안 발생할 수 있는 여러 종류의 잡음에 대하여 안정적인 상태를 유지할 수 있을 것이며 동영상내에서 급한 움직임에 의한 흐려짐에 대한 보상도 이루어 질 수 있을 것으로 기대한다.
시계열 분석은 시간 순서로 정렬된 데이터로부터 다양한 정보와 인사이트를 발견하기 위한 방법으로 많은 조직에서 비즈니스 문제 해결을 위해 적용하고 있다. 그중에서 시계열 유사도 측정은 패턴이 비슷한 시계열들을 식별하기 위한 단계로서 시계열 검색 및 군집화와 같은 시계열 분석 응용에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전체 시계열이 아닌 이상치들을 중심으로 시계열 유사도 측정을 계산 효율적으로 수행하는 방법을 제안한다. 이와 관련하여 이상탐지를 통해 추출된 서브시퀀스 집합에 대한 유사도 측정 결과와 시계열 전체에 대한 유사도 측정 결과 사이의 순위 상관관계를 측정 및 분석하여 제안 방법을 검증한다. 실험 결과로써, 주식 종목 시계열 데이터에 이상치 비율 10% 을 적용한 유사도 측정으로부터 최대 0.9 이상의 스피어만 순위 상관계수를 확인하였다. 결론적으로 제안 방법을 통해 시계열 유사도 측정에 소요되는 계산량을 유의미하게 절감하는 동시에 신뢰 가능한 시계열 검색 및 군집화 결과를 기대할 수 있다.
해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.
최근 정보 추출, 질의응답 시스템 등의 고정밀 자연어처리 어플리케이션이 부각됨에 따라 개체명 인식의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이러한 개체명 인식을 위한 학습에는 대용량의 어휘자료를 필요로 하기 때문에 충분한 학습 데이터, 즉 개체명 태그가 부착된 충분한 코퍼스가 제공되지 못하는 경우 자료희귀문제(data sparseness problem)로 인하여 목적한 효과를 내지 못하는 경우가 않다. 그러나 태그가 부착된 코퍼스를 생성하는 일은 시간과 인력이 많이 드는 힘든 작업이다. 최근 인터넷의 발전으로 웹 데이터는 그 양이 매우 많으며, 습득 또한 웹 검색 엔진을 사용해서 자동으로 모음으로써 다량의 말뭉치를 모으는 것이 매우 용이하다. 따라서 최근에는 웹을 무한한 언어자원으로 보고 웹에서 필요한 언어자원을 자동으로 뽑는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 이러한 연구의 첫 시도로 웹으로부터 다량의 원시(raw) 코퍼스를 얻어 개체명 태깅 학습을 위한 태그 부착 코퍼스를 자동으로 생성하고 이렇게 생성된 말뭉치를 개체면 태깅 학습에 적용하는 비교 실험을 통해 수집된 말뭉치의 유효성을 검증하고자 한다. 향후에는 자동으로 웹으로부터 개체 명 태깅 규칙과 패턴을 뽑아내어 실제 개체명 태거를 빨리 개발하여 유용하게 사용할 수 있다.
웹의 급속한 성장으로 정보의 양이 많아졌지만 디자인의 비중이 커지면서 웹 문서에 대한 구조를 추출하는데 어려움이 있다. 웹은 사용자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 검색할 수 있도록 웹 문서의 내용을 구조화하여 지속적으로 개선하면서 사용자의 특성과 행동 패턴에 따라 개인화 하여야한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 웹 문서들 간의 정확한 구조를 추출하는 것이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 보다 웹 사이트의 정확한 구조를 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 기본적으로 웹문서 태그의 하이퍼링크와 플래시 파일을 2진 형태의 문서로 불러 하이퍼링크를 추출하고 이를 깊이 우선 탐색 알고리즘을 사용하여 방향그래프로 만든다. 하지만 이러한 웹 문서 태그 탐색 시 애플릿이나 스크립트 등에 숨어 있는 하이퍼링크를 찾는 문제와 '뒤로' 버튼 사용 시 웹 접근로그에 기록되지 않는 문제점이 보완되어야 한다. 이를 위해 클릭 스트림을 스택에 저장하여 이미 만들어진 방향그래프와 비교하여 새롭게 찾은 정점과 간선을 추가 삭제함으로써 보다 신뢰성 높은 방향 그래프를 만든다.
프레임워크는추상화된 클래스들의 집합또는특정 도메인에서 재사용가능한설계를구성하는상호연관된 클래스틀의 집합으로 도메인에 속한 애플리케이션들간의 공통된 아키텍쳐를 정의한다- 프레엄워크를 재사용 함으로 개발자들은 클래스 코드뿐만 아니라 도메인에 대한 폭넓은 도메인 지식을 재사용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 프레임워크 재사용을 위해 컴퍼넌트기반의 방법론(COM; Component→Oriented M Methodology)을 제시하고 프레임워크 구축환경을 개발한다. 즉, 컴퍼넌트기반의 소프트웨어 생성을 위해 실세계의 도메인 지식을 입력으로 도메인을 분석하고 분석된 정보를 통해 hotspot을 식별하여 사용자와 개빌 자의 추가정보를 첨가하는 재설계 과정올 거친다. 이후 도메인에 따라 도메인 프레임워크와 애플리케이션 프레임워크를 생성한다 이러한 컴퍼넌트 지향 방법론은 내부적으로는 컴퍼넌트/패턴 라이브러리 저장소를 통해 정보를 검색, 이해하여 추출하거나 혹은 합성으로 얻어진 정보는 각각 컴퍼넌트와 패턴에 대한 정보로 분류되고 이것은 재설계시 추가정보로 사용되어진다. 이로 인해 사용자는 멀티미디어 컴퍼넌트를 이용해 자신의 애플리케이션에 쉽게 적용가능한 개발 환경 즉, 본 논문에서는 CORBA(Common Object Request B Broker Architecture) 환경하에 컴퍼넌트/패턴 관리 시스템(Component Pattern Management System C CPMS)을 통해 멀티 미 디 어 컴 퍼 넌트를 추가 갱 신 삭제하는 기 반 환경 (infrastructure environment)을 구축함 으로 재사용성, 사용의 용이성과 이식성을 가질 수 있다.
최근 분산 컴퓨팅 환경이 확대되고 네트워크 기반의 응용프로그램이 다양하게 개발됨에 따라 네트워크 트래픽이 증가되고 있으며, 트래픽 종류도 P2P(Peer to Peer), 실시간 동영상등과 같이 다양해지고 있다. 네트워크 트래픽 중에서 P2P 트래픽이 지속적으로 증가되면서 많은 대역폭을 차지하고 있기 때문에 웹, 파일 전송 및 실시간 동영상등과 같은 다른 네트워크 응용프로그램의 서비스 품질을 보장하지 못하는 상황이 빈번하게 발생하고 있다. P2P 트래픽으로 인한 문제점을 해결하기 위해 기존에 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 패킷들의 내용을 검사하는 DPI(Deep Packet Inspection) 방식의 검출 기법들이 제시되었으나 최근의 P2P 용용프로그램들이 고정된 포트를 사용하지 않으며, 패킷들의 내용을 암호화하여 전송함으로써 기존의 연구 방법을 P2P 트래픽 검출에 적용하기가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 기존의 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 DPI 기법의 문제점들을 해결할 수 있는 플로우(flow) 매개 변수의 상관 관계를 이용한 플로우 전달 특성 기반의 P2P Heavy 트래픽 검출 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 P2P 트래픽 중에서 네트워크 대역폭을 가장 많이 차지하는 컨텐츠 다운로드 P2P 트래픽을 검출하는 것이다. P2P 트래픽은 컨텐츠를 가지고 있는 상대 노드(Peer)들을 검색하는 단계와 검색된 노드들 중에 하나 이상의 노드로부터 컨텐츠를 다운로드하는 단계로 이루어진다. 이러한 P2P 응용프로그램들의 특성을 P2P 플로우 패턴으로 정의하고 이를 기반으로 P2P Heavy 트래픽을 검출하는 알고리즘을 개발하였다.
원화자로부터 목표 화자의 음성으로 변환을 위해서는 음운 및 피치변환이 이루어져야 한다. 원 음성과 목표 음성 신호 사이에 따른 발성길이, 크기 및 피치 등의 운율 특성은 화자의 개인성 및 발성문장의 의도를 나타내는 주요 역할을 한다. 본 논문에서는 음성 변환을 수행하기 위하여 발성된 음성의 강세구(phrase)단위의 피치 검출을 통하여 템플릿을 추출하는 방법을 제안한다. 우선 한국어의 운율구에 대한 정보가 필요한 것인지, 한국어는 어떤 운율 구조를 갖는지에 대하여 알아본다. 마지막으로 어떻게 연속음성으로부터 한국어에 적당한 운율구 단위를 나눌 것인지, 즉 자동 세그멘테이션 및 레이블링에 대하여 분석한다. 또한 논문에서는 한국어 문장음성의 운율구를 강세구와 억양구로 나누고 육안으로 표시한 운율구 단위를 기준으로 이 운율구 단위에 적합한 특징을 추출하여 패턴을 작성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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