본 논문에서는 CCCD 카메라로부터 획득한 영상시퀀스들에서 인접한 두 영상 사이의 차영상과 얼굴이 가지는 컬러정보를 이용하여 분리한 얼굴 영역에서 양쪽 눈과 입의 위치좌표를 특징점으로 이용하여 입력된 얼굴에 자동정합된 변형가능 템플리트(deformable template)를 가지고 연속된 다음 프레임에서 얼굴 전체를 트래킹하는 알고리듬을 제안한다. 실제 입력영상의 얼굴 영역과 변형 가능 템플리트의 차이를 비교하기 위해 텍스쳐 매핑(Texture mapping)을 도입하여 트래킹의 정확도를 살펴본다.
본 논문은 음성 다이얼링 시스템을 구현하기 위한 연결어 인식에 관한 연구이다. 적용된 인식 알고리즘은 기준패턴을 생성할 때 DMS 모델을 이용한 One-stage DMS/DP 알고리즘이고, 인식 대상어는 광운대학교 부서명 150 단어이다. 연결어 인식을 실시간으로 처리하기 위한 방법으로써 본 논문에서는 음절과 단어 단위의 DMS 템플리트를 구성하여 실험하였고 이 실험결과로부터 실시간과 인식률을 고려한 최적의 인식은 단어단위 템플리트에서 20 구간의 DMS 템플리트를 구성하여 실험하였고 이 실험결과로부터 실시간과 인식률을 고려한 최적의 인식은 단어단위 템플리트에서 20구간의 DMS 모델을 적용하였을 때 수행되었고, 이때 다중화자종속과 화자독립의 인식률은 각각 97.2%, 86.8%이다. 실험된 결과를 이용하여 음성 다이얼링 모델 시스템을 DSP 전용칩인 TMS320C30 프로세서를 내장한 DSP 보오드, 486 PC와 DIAL 모뎀을 이용해서 구현하였고, 전체 다이얼링 시간은 약 7~14초가 소요되었다.
이 연구에서는 복수의 신문기사를 자동으로 요약하기 위해 문장의 의미범주를 활용한 템플리트 기반 요약 기법을 제시하였다. 먼저 학습과정에서 사건/사고 관련 신문기사의 요약문에 포함할 핵심 정보의 의미범주를 식별한 다음 템플리트를 구성하는 각 슬롯의 단서어를 선정한다. 자동요약 과정에서는 입력되는 복수의 뉴스기사들을 사건/사고 별로 범주화한 후 각 기사로부터 주요 문장을 추출하여 템플리트의 각 슬롯을 채운다. 마지막으로 문장을 단문으로 분리하여 템플리트의 내용을 수정한 후 이로부터 요약문을 작성한다. 자동 생성된 요약문을 평가한 결과 요약 정확률과 요약 재현율은 각각 0.541과 0.581로 나타났고, 요약문장 중복률은 0.116으로 나타났다.
국내에서는 암호제품의 안전 및 신뢰성 확보를 위해 2005년부터 KCMV 암호모듈 검증시험을 시행하고 있다. 그러나 암호모듈 검증시험을 수행함에 있어서 시험에 필요한 제출물의 세부내용 및 제출물에 대한 일관성 있는 문서 스키마(schema)가 제공되지 않고 있다. 이렇듯 암호모듈 검증시험을 수행함에 있어서 제출물에 대해 정해진 템플리트 없이 오프라인상의 문서를 이용한다는 것은 전체적인 검증시험 업무수행에 있어서 저해요인으로 크게 나타나게 된다. 이에 본 논문에서는 암호모듈 검증시험에 있어서 검증 받고자 하는 보안등급에 맞추어 시험 제출물을 작성 시 제출물의 일관성 유지를 위해, FIPS 140-2 DTR 분석을 통한 제출물 템플리트 작성방법을 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 상황정보들은 서비스기반아키텍쳐와 같은 환경에서 XML기술을 기반으로 구성되며 공유된다. 따라서 상황인식 어플리케이션은 상황정보를 표현하는 XML문서를 대상으로 하는 행위들의 구현으로 볼 수 있다. 이때 상황인식 어플리케이션 구현의 시작을 XML 스키마 기반의 소스코드 템플리트를 이용한다면, 보다 정확하게 상황정보를 표현하는 어플리케이션을 구현할 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 본 논문에서는 XML을 이용하는 방법 가운데, 기존의 파서를 통한 접근 방법이 아닌 바인딩 기술을 이용한 접근방법을 통해, 상황정보를 가지고 있는 XML 파일의 스키마 구조를 표현하는 어플리케이션 템플리트 생성한다. 이를 위해 본 논문은, 첫째, 바인딩 기술이 기존의 파서를 통한 접근법보다. 유비쿼터스 상황인식에 유리한 이유를 분석하였으며, 둘째, 여러 가지 바인딩 기술들을 항목별로 분석하여 상황인식 어플리케이션 템플리트를 만드는데 가장 적합한 한가지를 선정한다. 마지막으로 상황정보를 표현하는 XML을 이용하여 어플리케이션을 구현하는 방법의 이해를 돕기 위해 액티브 배지 시스템의 한 부분인 "Call Forwarding"에 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하는 예제를 보인다.
본 논문에서는 다양한 부품에 대한 적당한 분류 방법을 찾기 위해 일반적으로 많이 사용되는 신경망을 이용하는 분류 방법과 템플리트 매칭을 이용한 분류 방법을 실험에 사용하였다. 본 연구에서는 부품 분류 방법을 부품의 분류율과 인식에 사용될 수 있는 최대 부품 수를 고려하여 비교 분석하였다. 실험결과 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용한 템플리트 매칭 방법이 다양한 부품을 인식하는데 있어 가장 뛰어난 분류율을 보였다.
본 논문에서는 다양한 모양의 부품 영상을 CCD카메라로 입력 받아 부품 영상에 포함된 부품의 내용 정보를 이용하여 부품을 분류하는 계층적 부품 분류 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 부품 영상에 대해서 통계적 방법과 템플리트를 계층적으로 적용하여 부품을 분류하는 시스템이다. 2,000개의 부품 영상을 이용하여 실험한 결과, 84%의 분류율을 보였다.
본 논문은 비정형 객체를 추적함에 있어서 다른 객체와 겹쳐진 후 계속 추적할 수 있는 방법으로 지역 정보와 객체의 모션 템플리트 그리고 색 정보를 계층적으로 사용하는 방안을 제안한다. 기본적으로 색 정보 기반의 CAMshift 알고리즘을 바탕으로 각 프레임마다 color template를 업데이트하여 현재의 객체와 template를 비교하고, 업데이트 된 color template를 바탕으로 색 분포를 사용하여 CAMshift 결과를 비교하여 추적하는 물체를 보다 정확하게 판별할 수 있도록 한다. 지역정보, 컬러 정보, 모션 템플리트 정보를 융합한 객체추적은 기존의 객체추적 방법의 장점을 모두 유지하면서 추적하는 객체를 보다 정확하게 인식할 수 있다. 이러한 성능 향상은 기존의 객체추적 시스템에 추가하기도 용이 할 백만 아니라 감시시스템 및 객체 추적 시스템의 연구에서 정확성의 향상에 기여할 것으로 기대된다.
각 장기는 고유한 명암값의 범위와 각 명암값에 대한 서로 다른 비율을 지니고 있으므로 제안된 연구에서는 이러한 명암값의 비율을 이용하여 장기의 영역과 노이즈를 구분할 수 있도록 하였다. 장기의 영역을 세 종류의 메쉬영상으로 표현하여 이들의 유니온 영상으로 장기의 전반적인 형태인 템플리트를 생성하였다. 템플리트 방식은 기존의 방식에서 명암값의 범위가 같은 노이즈의 제거가 어려운 단점을 해결하여 장기의 영역만을 분리할 수 있었다. 장기의 위치를 탐색하기 위한 위치탐색과정에서는 장기의 존재여부의 파악과 함께 분리된 장기까지 추적할 수 있도록 하였다. 외곽선 표현을 위해서는 템플리트로 이진영상에서 서브트랙션(subtraction)하는 방법을 사용하여 장기의 말단부위까지 세밀하게 표현하였다. 제안된 연구에서 사용된 오프닝과 클로징 방법으로 기존의 structuring element를 사용하는 방법에 비해 처리속도를 단축시킬 수 있었다. 추출된 장기의 면적을 토대로 체적계산을 시행하였고 동물실험을 통하여 임상 실험치를 제시하였다.
도메인 모델은 객체 모델 개발과 소프트웨어 설계에 관한 결정에 큰 영향을 끼치고 있어, 오늘날 많은 객체 지향적 시스템과 컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발 시 도메인 모델을 만들고 있다. 그러나 UML과 객체 지향적 방법론에서는 재사용을 위한 개발과 재사용을 수반한 개발의 지원이 부족하여 매번 새로이 모델을 개발하고 있으며 프로젝트 개발 기간 지연과 불충분한 모델 생성을 초래하고있다. 이러한 문제는 UML 표기의 확장과 재사용 처리방법을 통해 해결될 수 있다. 본 연구에서는 도메인 모델의 재사용을 위하여 UML 기반의 도메인 모델 템플리트를 설계하고 분석정보의 재사용을 위한 도메인 모델 개발 방법을 제안하였다. 아울러 제안된 표현을 인터넷 응용에 적용하여 도메인 모델과 도메인 템플리트를 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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