권호 표지

정보처리학회논문지B (The KIPS Transactions:PartB) (The KIPS Transactions:PartB)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)

  • 격월간
  • /
  • 1598-284X(pISSN)

과학기술표준분류

  • 정보/통신 ＞ 정보이론

Aim & Scope

The KIPS Transactions:PartB publishes original research papers in information processing focusing on theories, methods, algorithms in multimedia system and graphics. Application oriented papers are also accepted. Technical fields of this journal in detail are as follows; artificial intelligence, image processing, voice processing, natural language processing, multimedia, human computer interface, pattern recognition, computer graphics, semantic web and web services.

KSCI

제15B권2호

  1. 조준서 81
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.2.081 PDF KSCI
    이 논문에서 겹쳐지고 잘린 이미지내의 타원형 객체들 가운데 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 외형과 객체 내 영역을 재구성하고 계산하기 위한 방법을 제안한다. 대칭 속성을 이용하여 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 객체를 인식하기 위해서 객체내의 부분인식에 기반을 둔 방법이다. 이 방법은 객체 내에서 대칭축을 이용하여 영역 복사를 통한 보이지 않는 영역을 복원하는 간결한 방법을 제시한다. 이 방법은 통계적 예측보다 대칭 기반의 객체 복원에 의존하기 때문에 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 부분에 대해서 측정된 변수를 가지고 분류 트리를 이용하여 객체 인식를 수행한다. 이는 비록 객체의 자세에는 한계를 가지고 있지만 크기 변경이나 회전, 시각의 변화에서 부분적으로 가려진 객체를 인식하는데 뛰어난 것으로 나타났다.
  2. 정광호;고병철;남재열 87
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.2.087 PDF KSCI
    본 논문에서는 실시간 화재 감지를 위해 비전 기반의 새로운 화재 감지 기법을 제안한다. 기존의 비전기반 화재감지 기법에서는 컬러정보와 픽셀들의 시간적인 변화량 검출을 위해 다수의 휴리스틱한 특징들을 적용함으로써 실험결과가 환경의 변화에 민감한 문제들이 존재했다. 또한 정확한 화재감지를 위해서 많은 연산을 수행함으로써 감지시간 길어지는 단점이 있었다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해서 본 논문에서는 시간축 상에서 불규칙하게 변화하는 화재의 특성을 분석하고 이를 토대로 확률 모델을 구성하여 이를 베이지안 네트워크(Bayesian network)에 적용하는 새로운 방법을 제안한다. 우선, 배경 모델링과 컬러 모델을 적용하여 화재 후보 영역을 검출하고, 이 후보 영역에서 명암도에 평준화된 Red 색상의 왜도(skewness)와 웨이블릿 변환을 통하여 얻어진 3가지 고주파 성분의 왜도를 노드로 갖는 베이지안 네트워크를 구성하여 최종 화재를 감별한다. 실생활 환경에서 촬영된 화재 영상에 대한 실험 결과는 빠른 검출 속도와 우수한 화재 검출 성능을 보여주고 있다.
  3. 임재원;김석환;조용주;박경신 95
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.2.095 PDF KSCI
    상호작용적인 가상현실 기술은 실제 환경의 제약을 극복할 수 있으며 사용자에게 흥미와 적극적인 참여를 유도하여 과학적 탐구학습에도 적극 활용되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 주로 특정 교안에 대한 응용 프로그램의 개발에 중점을 두고 있어서 다른 교안을 위한 탐구학습가상환경 개발에 쉽게 활용하기 어려웠다. 이에 본 연구에서는 과학적 탐구학습 가상환경의 개발을 도와주는 통합적인 가상현실 시스템 SASILE (System for Augmenting Scientific Inquiry Learning Environments)을 개발하였다. 본 논문에서는 먼저 가상현실을 활용한 과학적 탐구학습 관련 연구를 살펴보고, 제안하는 시스템의 구조와 구현에 대해서 설명한다. 그리고 이 시스템을 이용하여 가상현실 모양성에서 한옥에 나타난 대류현상에 대한 과학적 탐구학습 환경 개발 사례와 가상환경 화성 암석의 성분을 측정하여 운석이 떨어진 곳을 찾는 화성 탐사 개발사례를 설명한다. 마지막으로 이 시스템의 향후 연구 방향에 대해 논한다.
  4. 한영모 103
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.2.103 PDF KSCI
    사실적인 컴퓨터 애니메이션 제작 시 종종 모션 캡쳐 기술이 사용된다. 모션 캡쳐 기술은 대상체의 운동을 측정해서 모델링한 운동 렌더링 결과를 그래픽스로 표현한다. 본 논문에서는 카메라를 사용해서 얻어진 2차원 영상 정보로부터 대상체의 3차원 운동을 측정하여 모델링하는 영상 기반 운동 렌더링 문제를 다룬다. 기존의 영상 기반 운동 렌더링 알고리즘은 계산량이 너무 많거나 정확도가 떨어지는 등의 단점이 있었다. 첫 번 째 단점은 장편 애니메이션 제작시 제작 시간이 너무 길어서 문제가 되고, 두 번 째 단점은 사실적인 애니메이션 구현시 사실감이 저하되는 문제를 야기 시킨다. 이와 같은 기존 방식의 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 계산량이 적고 정확도가 높은 영상 기반 운동 렌더링 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식에서는 계산량이 적은 증분형 운동렌더링 알고리즘을 최적제어 이론의 시각에서 분석하여 정확도를 향상시키도록 개조한다. 본 방식을 광학식 모션 캡쳐 기술에 적용할 경우 표시자(marker)의 부착 없이도 모션 캡쳐가 가능하다는 부가적 인 장점 또한 얻을 수 있다.
  5. 최훈일;홍성웅;장영건 113
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.2.113 PDF KSCI
    국내에는 약 100만명이 넘는 색각이상자가 있으나, 방송 및 웹에서 공급되는 디지털 콘텐츠에는 색각이상자를 위한 보조기술이 적용된 예가 드물다. 본 연구에서는 다양한 색각 특성과 장애 정도를 갖는 색각이상자들이 컴퓨터를 사용하여 자신의 색각 특성에 적합하게 그래픽 콘텐츠를 보정할 수 있는 ICC 프로파일을 생성하는 방법을 개발하였다. 적색과 녹색 계통의 색 범위에 대하여 2개의 보정규칙을 규정하여 ICC프로파일을 생성하였다. 이시하라 플레이트 10개를 대상으로 적색각, 적록색각, 녹색각 이상자 각각 1명. 1명, 2명에 대하여 시험한 결과 시험 통과율이 97.5%였다. 보정 프로파일 생성에 걸리는 시간은 시험방법에 대한 설명을 포함하여 평균 13분이 소요되어, 전문 병원에서 색각 특성을 진단하여 보정을 행하는 방법에 비하여 비교적 적은 노력과 고가의 장비의 동원이 없이, 신뢰성 있는 보정 결과를 얻을 수 있다.
  6. 이종석;박철훈 123
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.2.123 PDF KSCI
    자동 독순(automatic lipreading)은 화자의 입술 움직임을 통해 음성을 인식하는 기술이다. 이 기술은 잡음이 존재하는 환경에서 말소리를 이용한 음성인식의 성능 저하를 보완하는 수단으로 최근 주목받고 있다. 자동 독순에서 중요한 문제 중 하나는 기록된 영상으로부터 인식에 적합한 특징을 정의하고 추출하는 것이다. 본 논문에서는 독순 성능의 향상을 위해 새로운 필터링 기법을 이용한 특징추출 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 입술영역 영상에서 각 픽셀값의 시간 궤적에 대역통과필터를 적용하여 음성 정보와 관련이 없는 성분, 즉 지나치게 높거나 낮은 주파수 성분을 제거한 후 주성분분석으로 특징을 추출한다. 화자독립 인식 실험을 통해 영상에 잡음이 존재하는 환경이나 존재하지 않는 환경에서 모두 향상된 인식 성능을 얻음을 보인다.
  7. 한근희;김찬수 131
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.2.131 PDF KSCI
    그래프 G = (V, E) 의 L(2,1)-labeling 이란 함수 f: V(G) $\rightarrow$ {0, 1, 2, ...} 를 정의하는 것으로서 함수 f 는 만일 G 내의 두 개 정점 u, $\upsilon$ 사이의 최단거리가 1 인 경우 $|f(u)\;-\;f(\upsilon)|\;{\geq}\;2$ 라는 조건 및 최단거리가 2 인 경우 $|f(u)\;-\;f(\upsilon)|\;{\geq}\;1$ 라는 조건을 만족시켜야 한다. ${\lambda}(G)$ 로 표기되는 G 의 L(2,1)-labeling 수는 모든 가능한 f 들 사이에서 사용된 가장 큰 정수가 가장 작은 값을 나타낸다. 상기한 문제는 NP-complete 계열의 문제이기 때문에 본 논문에서는 L(2,1)-labeling 에 적용 가능한 유전자 알고리즘을 개발한 후 개발된 알고리즘을 최적값이 알려진 그래프들에 적용하여 그 효율성을 보이고자 한다.
  8. 박순선;박정민;이은석 137
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.2.137 PDF KSCI
    결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.
  9. ;김경윤;양형정;김수형;김정식 147
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.2.147 PDF KSCI
    본 논문에서는 인과관계 지식의 표현과 추론에 가장 대표적으로 사용되는 퍼지인식도(FCM, Fuzzy Cognitive Map)와 베이지안 신뢰 네트워크(BBN, Bayesian Belief Network)를 구조적으로 분석한다. 퍼지인식도와 베이지안 신뢰 네트워크는 의사 결정을 지원하는데 중요한 인과관계 지식을 표현하고 추론하는데 사용되는 가장 대표적인 프레임워크이지만 인과관계 지식응용 영역에서 두 프레임워크의 역할에 대한 구조적 비교 연구는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 두 프레임워크의 구조적 비교를 통해 퍼지인식도와 베이지안 신뢰 네트워크의 중요한 특징들을 추출하고, 이를 통해 인과 지식 공학에서 어떻게 퍼지 인식도와 베이지안 신뢰 네트워크가 이용되어야 하는지를 보인다. 인과관계 지식의 표현과 추론의 과정을 평가하는데 비교 평가를 위한 항목으로서 본 논문에서는 사용성, 표현력, 추론능력, 정형화와 완결성이 사용되었다.
  10. 김인철;신행철 159
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.2.159 PDF KSCI
    최근 들어 로봇 작업 계획기에 요구되는 중요한 기능 중의 하나가 이미 존재하는 컴포넌트 서비스들을 결합하여 새로운 서비스로 조합해낼 수 있는 계획 기능이다. 본 논문에서는 이러한 컴포넌트 서비스 조합을 위한 커널모듈로 개발된 휴리스틱 탐색 계획기인 JPLAN의 설계와 구현에 대해 설명한다. JPLAN은 효율적인 상태 공간 탐색을 위해 지역 탐색 알고리즘과 계획 그래프 휴리스틱을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 지역 탐색 알고리즘인 EHC+는 FF 등의 상태 공간 계획기에 적용되어 높은 효율성을 보인 Enforced Hill-Climbing (EHC)을 확장한 것이다. EHC+는 EHC에 비해 소량의 추가적인 지역 탐색을 필요로 하지만 목표 상태까지 전체 탐색 양을 줄일 수 있고 더 짧은 계획을 얻을 수있다. 또한 본 본문에서는 대규모 상태 공간 탐색에 필수적인 효과적인 휴리스틱 추출 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 휴리스틱 추출방법은 Graphplan에서 계획 생성을 위해 처음 제안된 계획 그래프를 이용한다. 본 논문에서는 이러한 계획 그래프 기반의 다양한 휴리스틱들을 소개하고, 이들이 계획 생성에 미치는 효과를 실험을 통해 분석해본다.
  11. 이재성 171
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2008.15-B.2.171 PDF KSCI
    문서에서 외래어가 일관되게 사용되지 않고 여러 이형태로 사용되고 있기 때문에, 정확한 질의어 일치를 지원하는 검색 시스템에서 외래어 질의로 문서를 검색하는데 어려움이 많다. 본 논문에서는 하나의 외래어로 질의할 경우, 원 질의어와 같은 뜻의 다양한 이형태 외래어 질의로 자동 확장하고 정제하여 더 많은 관련 문서를 손쉽게 검색할 수 있는 메타 검색 방법을 제안한다. 이 방법은 1차로 원 질의어에서 다양한 외래어 이형태를 통계적 방법으로 확장하고, 2차로 그 결과를 각 검색 엔진에게 질의하여 일정 개수 이상의 질의어가 문서에 나타났는지, 원 질의어의 문맥과 유사한 문맥에서 그 질의어가 쓰였는지를 비교하여, 같은 뜻의 유효한 외래어를 판별해 내고 이를 이용하여 검색할 수 있도록 한다. 실험 결과, 기준점으로 쓰인 1차로 만든 이형태로 검색했을 때 F값은 평균 38%이었으나, 제안된 방법인 2차로 정제된 질의어로 검색했을 때의 F값은 평균 81%로 매우 향상된 결과를 보였다.