본 연구는 사용자의 인지적 측면에서 정보의 효율성을 높이기 위한 고찰로써, 정보의 노출빈도와 인지도의 관계에 따른 정보의 유형과 속성에 따른 표현 기법을 제안하였다. 인지공학과 인지심리학 분야의 문헌연구를 통해 노출빈도와 인지도의 상관관계를 규명하였고, 이를 바탕으로 다음과 같은 연구결과를 얻었다. 첫째, 사용자의 인지적 요구를 파악 할 수 있도록 하는 '프레임웍'으로써의 정보유형과 유형별 시각화 속성을 제안하였다. 세부적으로 정보 노출 빈도와 정보의 인지도에 따른 STM, STA, LTM, LTA 4가지 정보 유형과 각 유형에 관한 인지적 특성, 14가지 고품질 정보의 시각화 속성을 유형별로 재분류한 '시각화 속성 매트릭스'를 제안하였다. 둘째, 정보 콘텐츠 제작에 있어서 필요한 정보 깊이에 따른 표상방식에 대한 가이드라인을 제안하였다. 1차적 정보로서 STM, STA 정보의 표현기법으로 "독특속성", "선행 조직자(Advance Organizer)", "단계적 정보공개(Progress Closure)", "행위유발단서(Affordance)"를 제안하였으며, 다차원 정보로서 LTM 정보 표현기법으로 "모듈방식(Modularity)", "일관성(Consistency)", "모방(Mimicry)", "기억술(Mnemonic Device)"를 제안하였다. 본 연구를 통한 주요 발견점으로 정보의 유형과 깊이에 따라 정보의 시각화 속성의 중요도에 차이가 나타나며, 이에 따라 정보 표현기법이 달라 질 수 있음을 발견하였다.
본 논문에서는 비디오 스트림 서버에서 의미 기반 검색을 가능하게 하기 위하여 대용량 스트림 데이터를 효과적으로 표현하고 저장하는 기법을 제시한다. 비디오 스트림 내의 각 프레임을 다차원 공간상의 점으로 사상함으로써 비디오 스트림은 다차원 시퀀스(multidimensional sequence)로 표현되고, 이 시퀀스는 다시 비디오 세그먼트로 분할된다. 분할된 세그먼트로부터 정적인 특성과 연속된 프레임의 움직임을 나타내는 트랜드 벡터(trend vector)등의 의미 정보를 추출하여 모델링 함으로서 스트림 데이터를 효과적으로 표현한다. 또한 제안된 기법은 효율적인 검색을 위하여 비디오 세그먼트를 인덱싱하고 저장하는 방법을 제공함으로써 공간 사용의 효율성을 높이고 신속한 검색을 가능하게 한다.
비사실적 렌더링 기법(NPR, Non Photorealistic Rendering)에 대한 관심이 증가하면서 여러 컴퓨터 그래픽스 연구자들에 의해서 펜화, 수채화 , 인상파 기법 등 예술적 기법들을 표현하기 위한 연구가 진행되어 오고 있다. 비사실적 렌더링 기법에서 가장 초점을 두고있는 것은 사람이 직접 그리거나 조작 한 듯한 표현을 만들어 낼 수 있으냐 하는 것이다. 본 논문은 교육이나 예술적인 표현을 위해 사용되고 있는 종이를 찢어 붙여 표현하는 모자이크 작품을 자도으로 생성해 주는 기법을 제시하였다. 이를 위해 종 이를 칼이나 가위같은 도구에 의해 잘려진 것이 아닌 자연스럽게 찢어진 종이 표현 기술, 종이의 질감 표 현 기술, 붙여지는 종이의 형태를 결정하기 위한 다각형 생성기법등을 제시한다.
질의 또는 문서에 대한 상이한 표현 방법 또는 상이한 검색 기법은 서로 다른 집합의 문서들을 검색함이 알려져 왔다. 최근 이러한 특성을 이용하여 다양한 표현 방법 또는 검색 기법을 결합함으로써 보다 높은 검색 효과를 얻을 수 있음이 입증되었다. 본 논문에서는 질의와 문서에 대한 하나의 표현과 하나의 검색 기법하에서 서로 다른 특성을 갖는 가중치 기법을 결합함으로써 보다 높은 검색 효과를 얻을 수 있음을 기술한다. 문서의 형태를 분류하고 가중치기법의 특성을 기술한 후, 이를 기반으로 하여 서로 다른 특성을 갖는 가중치 기법은 서로 다른 형태의 문서를 검색함을 설명한다. 또한 실험을 통하여 서로 다른 특성을 갖는 가중치 기법을 결합함으로써 보다 높은 검색 효과를 얻을 수 있음을 입증한다.
본 논문에서는 지식기반시스템을 문헌정보학적 입장에서 조명하고, 지식기반시스템의 핵심요소가 되는 지식의 개념과 유형을 정의하였다. 또한 문헌정보학 영역에서의 인공지능적 지식표현기법의 적용성을 검토하고 새로운 지식표현기법을 개발하기 위한 기초작업으로서, 지능형 정보검색시스템과 문헌정보학 영역의 전문가시스템을 중심으로 하여 다양한 지식의 표현사례를 예시하였다.
공공시설 중 도로계획의 경우 건설과정 및 건설 후의 소음 및 오염 등의 환경 사회적 비용 및 주행성 안전성 등 요소의 평가 등을 수량화가 어려운 대표적 비용으로 들 수 있는데 본 연구에서는 이러한 수량화가 어려운 비용 효과들을 포함하여 고려한 도로노선계획결과를 정보계측기법과 지리정보시스템을 이용하여 '정보량'이라는 통일된 단위로 표현하고, 기존 시설물과의 관계로부터의 '정보편익' 개념으로 평가하였다. 정보계측기법은 인간은 언어를 통하여 모든 사물을 정보로 표현하므로 '정보'라는 통일 된 단위를 사용하여 모호한 가치를 평가해 보고자 하는 방법이며, 따라서 공공시설의 계획과정에서 최적해를 찾기 위한 비용, 편익 및 환경 사회적 요소 등의 정량화되기 어려운 가치를 평가하는데도 사용될 수 있을 것이다. 정보계측기법과 지리정보시스템을 이용하여 도로건설시 발생하는 비용과 직접효과를 고려하기 위하여 시설정보계측모형을 개발하였으며, 도로 주변 시설간의 편익을 고려하기 위하여 시설정보편익모형을 구성하였다. 개발된 모형을 실제 도로계획 사례에 적용한 결과 비용과 직접효과만을 고려한 시설정보계측모형에서는 기존의 도로설계와 유사한 결과가 도출되었으며, 시설정보편익모형에서는 기존의 도로계획 평가에서 고려할 수 없었던 요소들에 대한 고려가 가능하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 인간의 행동패턴을 인식하고 이 결과를 활용하여 사용자의 의도를 추론하는 방법론에 관해 기술한다. 인간행동의 예측에 관한 지식표현으로부터의 추론기능과 예제패턴 기반의 학습기능을 동시에 지원하는 모델을 제시하고 이론의 타당성과 유용성을 고찰한다. 의도 추론 문제에서 지식기반 기법이 갖는 불완전성을 극복하기 위하여 예제기반 학습능력의 필요성을 도출하는 한편, 다양한 변이가 존재하는 응용에서 학습데이터 선정의 어려움을 보완하기 위한 방법론을 제시한다. 세부적으로 인간행동에 관한 특징표현과 행동패턴 클래스를 정의하고 이들간의 관계를 고유한 지식표현 규칙으로 정형화 한다. 또한 제안된 지식표현을 수용하는 추론 메커니즘을 제시하며, 제시한 모델의 부수적 특징으로 학습과정을 통한 지식 정련기능의 유용성을 고찰한다.
이미지와는 달리, 비디오 데이터는 객체에 대한 움직임 정보(motion trajectory)를 가지고 있으며, 이러한 움직임 정보는 비디오 데이터만이 가지는 매우 중요한 특징으로 비디오 데이터에 대한 색인과 내용 기반 검색을 수행하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 따라서, 본 논문에서는 비디오 데이터베이스에서 효율적인 내용기반 검색을 위해 하나의 객체에 대한 움직임 정보를 나타내는 single motion trajectory와 두 객체에 대한 움직임 정보를 나타내는 multiple motion trajectory를 위한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 아울러, 움직임 정보에 대한 사용자 질의에 대해 유사성을 측정하여 순위부여와 Time Interval을 지원하는 새로운 유사성 측정 알고리즘인 SIST와 SIMT를 제안한다.
전통적으로 스케줄링 문제를 해결하기 위해 LP(Linear Programming) 기법이 주로 적용되어 왔으나, 스케줄링 문제의 많은 자원과 지식, 제약조건의 복잡한 상관 관계를 LPrl법으로 표현하고 처리하기가 쉽지 않다. 따라서 최근에는 AI 기법을 스케줄링 문제에 많이 적용하고 있고, AI 기법은 지식 표현 및 휴리스틱을 다루기에 효과적이므로 문제를 모델링하고 해결하는데 용이하다 할 수 있다. 본 논문에서는 AI 기법을 기반으로 하여 스케줄링에 적합한 휴리스틱 및, 탐색기법, 지식표현 방법등을 연구하고, 이를 바탕으로 코스 스케줄링 시스템을 구현하였다. 먼저 시스템은 전체적으로 메타프로그래밍을 통하여 초기 스케줄링(initial scheduling)과 동적스케줄링 (reactive scheduling)을 수행하도록 하였다. 메타프로그램이 초기 스케줄링을 수행할때에는 휴리스틱과 자체적인 도메인 여과기법을 적용하여 탐색 공간의 불일치 요소(inconsistency)를 제거시킴으로써 백트랙킹의 발생을 최소화시켰다. 또한 초기 스케줄링의 결과를 가지고 메타프로그래밍이 동적 재스케줄링을 수행할때에는 제약조건을 통한 휴리스틱을 이용하여 초기해에 대한 조정을 최소화할 수 있는 메카니즘을 제시하였다. 이에 대한 적용 결과는 실험을 통하여 기존의 논리 언어가 제공하는 탐색 알고리즘과 비교하고 분석하였다.
이미지 데이타베이스 분야에 대한 다양한 기법들 가운데, 내용 기반 영상 검색 기법 (Content Based Image Retrieval)은 대용량의 영상을 효율적으로 검색하고 탐색할 수 있도록 한다. 기존의 내용 기반 영상 검색 시스템은 사용자가 입력한 질의 이미지에서 낮은 레벨의 특성 (low-level feature)을 추출하고 그에 기반하여 데이타베이스로부터 유사한 영상을 검색한다. 하지만 컴퓨터에서 사용하는 낮은 레벨의 특성은 실제 인간이 영상을 인식하는 방법과 다르게 영상을 인식한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 각 특성에 대한 가중치를 적합성 피드백 (relevance feedback)을 통하여 재조정하는 기법이 개발되었다. 기존의 특성 가중치 조정 (feature re-weighting) 기법은 모든 영상에 대하여 특성은 항상 고정된 길이의 벡터 데이타로 표현된다고 가정한다, 이러한 가정을 전제로 하여 기존의 기법은 특성 표현 (feature representation)의 각 부분을 n 차원 공간의 각 축에 할당한다. 하지만 특성 표현 기법의 발전에 따라 가변적인 길이의 벡터로 표현되는 특성이 출현하였으며 이로 인하여 기존의 제한된 길이의 벡터로 표현되는 특성 표현에 기반한 특성 가중치 조정 기법의 유효성은 감소하게 되었다. 본 논문에서는 가변적인 크기의 벡터로 표현되는 특성에 대해서도 특성 가중치를 효과적으로 조정할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법은 특성에 기반하여 계산된 질의 영상과 데이타베이스 내부의 영상간의 거리와 양방향 신뢰구간을 이용하여 특성 가중치를 조정한다. 이 때 각 특성의 거리 계산 방법에 대해서는 제한을 두지 않는다. 또한 각 특성의 표현에 있어서도 고정적인 크기뿐만이 아니라 가변적인 크기의 데이타 역시 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안한 기법의 유효성을 입증하였으며, 다른 연구 결과와의 비교를 통하여 제안한 기법의 성능이 보다 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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