본 논문에서는 자율학습의 속성을 가지는 주요성분분석을 이용한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 이는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시켜 중복신호를 제거하는 특성을 가지는 주요성분분석의 우수한 속성을 이용한 것이다. 제안된 기법을 Yale 얼굴영상 데이터베이스로부터 선택된 20개의 $320{\ast}243$ 픽셀의 영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 주요성분의 개수에 따른 압축성능과 city-block, Euclidian, 그리고 negative angle(cosine)의 거리척도에 따른 인식에서의 분류성능에서 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.
데이터 웨어하우스(Data Warehouse : DW)는 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터를 신속한 의사 결정 지원을 위해 최종 사용자가 여러 곳의 기업 내에 흩어져 있는 방대한 데이터를 손쉽고 빠르게 접근할 수 있도록 활용되고 있다. 현재 데이터 웨어하우스의 중요성이 부각되고 있는 가운데 온라인 분석 처리(On Line Analytical Processing : OLAP) 시스템이 데이터 웨어하우스 안에서 활용되고 발전되고 있다. 기존 연구에서는 서로 다른 OLAP 제품에서 공통으로 사용할 수 있는 모델을 적용하여 OLAP 메타데이터 교환 시스템을 설계해왔다. 그러나 본 논문에서는 서로 다른 OLAP 제품을 공통으로 사용할 수 있는 질의 언어 시스템 설계 전 단계인 논리적 설계를 UML snowflake 다이어그램을 이용하여 설계 하였다. 실험결과, XML 문서의 변환된 OLAP 메타 데이터를 이용하여 UML snowflake 다이어그램 설계를 통해 통합된 OLAP 제품의 XML 문서 구조가 논리적으로 설계되어 메타 데이터가 통합됨을 알 수가 있다.
정보통신의 발전은 경제 구조에 많은 변화를 가져왔으며, 향후에도 많은 변화를 예고하고 있다. 가장 대표적인 것은 경제 흐름의 근간이라 할 수 있는 유통의 변화일 것이다. 이것은 통신망 위에 구축되는 가상의 공간에서 이루어지는 유통을 지칭하는 것으로, 빠른 속도로 발전하고 있다. 그러나 무수히 많은 상품들을 각 싸이트별 상품 데이터베이스를 구성하는 것은 매우 불합리한 단순 반복 작업이라 하겠다. 이런 문제를 해결하기 위해 시멘틱 웹의 RDF(Resource Description Framework)언어를 이용하여 웹 온톨로지를 구성하여 공급자와 판매자간 상품 데이터를 공유하게 된다면, 전자상거래에 효율성을 가져올 것이라 생각된다. 따라서 본 논문에서는 RDF의 소개와 RDF 웹 온톨로지 편집기를 제작하고, 구성된 RDF를 참조하여 간단한 쇼핑몰을 구성하여 온톨로지를 통한 데이터의 효율적 상호운영성 (Interoperability)을 증명하여, 현재 제안되고 있는 상품 카탈로그 분야의 발전에 기여하고자 한다.
본 논문에서는 내용 기반 이미지 검색 및 필터링 시스템을 위한 카테고리 식별 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 식별 가능한 카테고리를 사전에 정의하고, 정의된 카테고리를 대표할 수 있는 이미지들을 수집한다. 다음으로, 이들로부터 다중의 내용 기반 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들로 카테고리 데이터베이스를 구성한다. 카테고리를 식별할 질의 이미지가 입력으로 들어오면, 질의 이미지로부터 추출된 다중 특징값들을 각 카테고리의 단일 특징값과 각각 비교함으로써, 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값을 측정한다. 각 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값들은 두 가지 연산 방법에 의해 조합되는데, 조합 방법은 각각의 단일 특징값이 각 카테고리 식별에 미치는 영향을 고려하여 정의된다. 최종적으로, 각 카테고리의 조합된 유사도 거리값을 비교한 다음, 가장 유사도가 큰 카테고리를 해당 질의 이미지의 카테고리로 식별한다.
실세계의 움직이는 여러 이동객체들은 시공간적인 특성을 지니고 있다. 이들 객체는 실세계의 공간 즉, 점들의 집합 내에 위치해 있으며 이들을 데이터베이스로 표현 및 관리하기 위해서는 점 흑은 영역 형태로 표현하고 저장하게 된다. 이 논문에서는 샘플링되지 않은 시점에 대한 이동객체의 위치 질의시 발생할 수 있는 이동객체의 불확실성을 처리하는 데 있어서, 기존의 선형 보간법 대신 이동객체의 위치값 자체의 오차범위까지 고려하는 다항회함수(polynomial regression function)을 이용한 이동객체의 불확실한 이동위치 추정 방법을 제시하였으며, 이동객체의 이동경로를 구현하였다. 다항회귀모형을 이용할 경우 선형 보간법 보다 추정된 위치간에 대한 오차를 줄일 수 있으며, 이동객체의 과거 및 미래 위치값을 사용자에게 반환해 줄 수 있는 장점을 가진다.
Kim, Kye-Kyung;Kim, Jin-Ho;Cho, Soo-Hyun;Chi, Soo-Young;Chung, Yun-Koo
Annual Conference of KIPS
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2001.10a
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pp.503-506
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2001
본 논문에서는 획의 일부분이 손상된 숫자(broken digit)나 붙은 숫자(touching digits)와 같은 비정형 숫자들이 포함된 필기체 숫자 열을 인식할 수 있는 방법에 대하여 제안하였다. 비정형 숫자들은 분류(pre-segmentation) 단계에서 숫자들의 구조적인 특징 정보를 이용하여 정형인 개별 숫자(isolated digit)로부터 획의 일부분이 손상된 숫자 또는 붙은 숫자들로 분류된다. 획의 일부분이 분리된 숫자의 결합 및 붙은 숫자들의 분할 단계를 거쳐 인식을 시도하였다. 제안된 방법의 타당성을 증명하기 위하여 NIST SDl9 데이터베이스를 이용하여 시뮬레이션 해 보았다.
Kim, Kyoung-Hwa;Jung, Sung-Ye;Nam, Mi-Young;Kim, Kwang-Baek
Annual Conference of KIPS
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2001.10a
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pp.567-570
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2001
현재의 출입국 관리자는 여권을 제시하면 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권 데이터베이스와 대비하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 자동으로 여권을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 여권에는 사용자에 대한 많은 정보들이 있는데 여권 영상에서 코드 정보 영역을 히스토그램 방식과 소벨 연산자를 이용하여 코드 영역 및 개별 코드 문자를 추출하고 새로운 자가 생성 지도학습 알고리즘(Self-Generating Supervised Learning Algorithm)을 제안하여 여권 인식에 적응하였다. 10개의 여권 영상을 실험한 결과 모든 코드의 문자 영역이 추출되었고 인식되었다.
인터넷과 컴퓨터 하드웨어 및 통신망의 발달로 멀티미디어 분야는 고도 정보 사회의 핵심적인 영역으로 부상되고 있으며, 멀티미디어 데이터에 대한 사용자의 요구도 날로 증가하고 있다. 문서, 녹취록, 테이프 형태로 관리되는 멀티미디어 데이터의 경우는 파일의 속성(attribute)에 대한 검색만이 아니라 내용(content)에 대한 검색이 필요하고, 따라서 순차검색 위주인 기존방법은 데이터의 활용 측면에서 문제가 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 자료 중 음성 데이터를 저장 관리하는 방안으로 음성 데이터를 화면으로 도시하고 음성의 시작점과 끝점구간을 키로 하여 자동으로 데이터베이스에 삽입한 후 여기에 주석을 입력하는 음성기반 회의록 시스템(Audio Minute System)을 구현하고 그에 따른 기대효과를 제시한다.
엔터프라이즈 환경에서 애플리케이션 개발에 적합한 J2EE(Java 2 Platform Enterprise Edition)의 서버측 컴포넌트 기술인 EJB(Enterprise JavaBeans)는 엔티티 빈(Entity Bean)과 세션 빈(Session Bean)으로 구분된다. 본 논문은 이러한 EJB를 구성하는 요소 중에서 데이터베이스의 효율적 액세스를 위한 DAO(Data Access Object)에 적용된 엔티티 빈의 성능을 향상시키기 위한 적용규칙을 제안한다.
멀티미디어 데이터의 증가와 마이닝 기술의 발전으로 인해 멀티미디어 마이닝에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 특성국지화를 이용한 내용기반의 정보검색 기술과 다차원 데이터큐브 구축기술을 통해 멀티미디어 데이터에서 연관규칙을 찾아내는 멀티미디어 데이터마이닝 시스템 프로토타입을 제안한다. 특히 멀티미디어 데이터의 칼라, 질감 등 거시적인 이미지 성분 대신 이미지의 영역성과 유사성을 이용한 특성국지화방법을 이용하여 이미지를 분할함으로써 방대한 데이타에서 효과적인 내용기반의 정의 검색을 시행하고 검색한 벡터를 메타데이타로 한 데이스베이스를 구축한다. 그리고 데이터베이스에서 데이터간 연관규칙을 찾아내어 지식을 마이닝하는데 효과적인 다차원 데이터큐브를 구축하고 여기에 연관규칙 검색 알고리즘을 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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