권호 표지

The KIPS Transactions:PartB (정보처리학회논문지B)

Korea Information Processing Society

  • Bimonthly
  • /
  • 1598-284X(pISSN)

Domain

  • Information/Communication ＞ Information Processing Theory

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

Volume 16B Issue 3

  1. Lee, Myung-Eun;Kim, Soo-Hyung;Lim, Jun-Sik 195
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2009.16-B.3.195 PDF KSCI
    논문에서는 개미 군집 최적화 알고리즘을 이용하여 뇌 자기공명 영상의 백질 및 회백질 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 확률적 조합 최적화에 적합한 알고리즘으로 알려진 개미 군집 최적화 알고리즘은 실제 개미들이 집에서 먹이를 찾아가는 동안의 방법을 기억하는 습성을 적용한 것이다. 논문에서 제안하는 방법은 개미가 먹이를 찾아가는 동안의 방법을 기억하는 습성처럼 영상에서 원하는 픽셀을 찾아갈 수 있다는 것이다. 원하는 픽셀을 찾은 개미들은 페로몬을 픽셀에 축적하게 되는데 이 페로몬은 이후에 지나가는 개미들이 다음 경로를 선택할 때 영향을 준다. 그리고 각각의 반복단계에서 상태전이 법칙에 따라 영상의 위치를 바꿔가면서 최종 목적지에 도달하게 되며, 마지막으로 페로몬 분포의 분석을 통해 영상에서 분할 된 결과를 얻는다. 제안한 알고리즘을 기존의 임계치 기반의 분할 알고리즘인 Otsu 방법, 메타휴리스틱 계열의 대표적인 방법인 유전자알고리즘, 퍼지방법, 원래의 개미 군집 최적화 알고리즘등과 비교하였다. 비교 실험을 통해 제안한 방법이 뇌의 특정 영역을 더 정확하게 분할함을 알 수 있었다.
  2. Park, Kang-Ryoung;Ko, You-Jin;Lee, Eui-Chul 203
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2009.16-B.3.203 PDF KSCI
    본 연구에서는 모니터, 카메라 및 눈동자 좌표계간의 복잡한 3차원 관계를 고려하지 않고, 동공의 중심 위치와 모니터의 구석에 설치된 적외선 조명에 의한 네 개의 조명 반사광 사이의 관계를 사용하여 2차원적인 변환 방법으로 사용자의 시선 위치를 파악한다. 동공중심과 조명 반사광을 정확하게 추출하고, 이를 통해 계산된 시선 위치 계산의 정확도에 영향을 줄 수 있는 오차 요소들을 보정하는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위하여, 동공 중심을 통해 계산된 시선위치와 실제 시선 축이 이루는 카파에러를 초기 1회의 사용자 캘리브레이션을 통해 보정하였다. 또한, 칼만 필터를 기반으로 눈의 급격한 움직임 변화에도 각막 조명 반사광을 안정적으로 추적하여 시선 위치를 정확하게 추적한다. 실험 결과, 제안한 연구방법의 시선 위치 추출 오차는 눈의 급격한 움직임 변화에 상관없이 약 1.0$^\circ$ 를 나타냈다.
  3. Jang, Young-Gun;Choi, Hoon-Il;Yeon, Che-Yong 215
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2009.16-B.3.215 PDF KSCI
    색 오버레이는 난독증을 완화시키는 보조도구로 사용되어 왔다. 최근에 컴퓨터에서 사용할 수 있는 몇 종의 가상 색 오버레이가 개발되었다. 기존의 가상 색 오버레이는 색상이 제한되어 최적의 색상 선택을 할 수 없고, 오버레이 창과 겹쳐지는 다른 창을 제어하기가 어려운 문제점이 있으며, 색상이 제품마다 조금씩 다르며, 그 값이 정확히 공개되지 않아 구현상에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 키보드 후킹과 트레이 아이콘을 통해 가상 색 오버레이를 이동시키지 않고 겹쳐진 창을 제어할 수 있는 가상 색 오버레이를 구현하였다. 분광측색계를 이용하여 필름 오버레이의 색도 정보와 투과율을 측정하여 가상 색 오버레이에 적용할 색상 정보를 추정하는 방법을 제안하였고, 오버레이 색상을 좀 더 세분하여 구현하였다. 시험 결과 기존의 가상 오버레이의 문제점이 모두 해결되었다. 따라서 WRRT의 진단 결과를 컴퓨터에서 그대로 이용할 수 있다.
  4. Kim, Je-Min;Park, Young-Tack 225
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2009.16-B.3.225 PDF KSCI
    동명이인의 저자를 구분하는 것은 웹에서 문서 색인과 검색의 성능을 향상시킨다. 동명이인의 저자 구분은 웹사이트 상에서 같은 이름을 갖는 여러 명의 사람이 존재했을 때 야기되는 여러 가지 문제점을 해결한다. 본 논문은 동명이인의 저자 구분을 위해 개념망 기반의 카테고리 유틸리티를 제안한다. 따라서 본 논문에서는 학술회의 웹 사이트를 대상으로 제안하고자 하는 방법을 설명한다. 제안된 방법은 저자가 가지고 있는 다양한 속성(제목, 요약, 공동저자, 소속)을 반영한 저자 온톨로지와 개념망을 활용한다. 저자 온톨로지는 OWL API와 휴리스틱한 방법을 사용하여 반자동으로 구축 되었다. 저자명 모호성 해결은 개념망 기반 카테고리 유틸리티를 사용하여 저자 온톨로지 내에 존재하는 동명이인 저자(Candidate Authors)들로부터 해당 논문에 관련된 정확한 저자를 결정한다. 카테고리 유틸리티는 각각의 저자간의 intra-class 유사성 와 inter-class 비유사성을 기본적인 개념으로 하는 평가 함수다. 이에 비해 개념망 기반 카테고리 유틸리티는 모호성 해결을 위해 개념망이 갖는 개념 정보를 추가로 활용한다. 실험 결과를 분석한 결과 개념망 기반 카테고리 유틸리티가 일반적인 카테고리 유틸리티에 비교해서, 저자명 모호성 해결에 있어서 10% 정도 우수한 성능을 보였으며, 전체적으로 98%의 정확도를 보였다.
  5. Park, Heum 233
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2009.16-B.3.233 PDF KSCI
    자질 수가 적은 소규모 크기 문서들의 자동분류는 좋은 성능을 얻기 어렵다. 그 이유는 문서집단 전체의 자질 수는 크지만 단위 문서 내 자질 수가 상대적으로 너무 적기 때문에 문서간 유사도가 너무 낮아 우수한 분류 알고리즘을 적용해도 좋은 성능을 얻지 못한다. 특히 웹 디렉토리 문서들의 자동분류에서나, 디스크 복구 작업에서 유사도 평가와 자동분류로 연결되지 않은 섹터를 연결하는 작업에서와 같은 소규모 크기 문서의 자동분류에서는 좋은 성능을 얻지 못한다. 따라서 본 논문에서는 소규모 크기 문서의 자동분류에서의 문제점을 해결하기 위해 분류 사전작업으로, 예제기반 자질 필터링 방법 Relief-F알고리즘을 소규모 문서 내 자질 필터링에 적합한 ERelief-F 알고리즘을 제시한다. 또 비교 실험을 위해, 기존의 자질 필터링 방법 중 Odds Ratio와 정보이득, 또 Relief-F 알고리즘을 함께 실험하여 분류결과를 비교하였다. 그 결과, ERelief-F 알고리즘을 사용했을 때의 결과가 정보이득과 Odds Ratio, Relief-F보다 월등히 우수한 성능을 보였고 부적절한 자질도 많이 줄일 수 있었다.
  6. Lim, Jun-Sik;Kim, Soo-Hyung;Lee, Guee-Sang;Yang, Hyung-Jung;Lee, Myung-Eun 239
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2009.16-B.3.239 PDF KSCI
    본 논문은 모바일 폰 기반의 간판 영상내 한글 문자인식에 관한 연구로써 인식 대상은 간판영상에서 추출된 상호명으로 하였고 인식대상 문자 수는 상호명 빈도수 기반 808자로 한정하였다. 인식과정은 특징 추출, 대분류, 상세 분류로 구성되고 특징 추출과정에서는 문자영상의 크기, 잡음 및 왜곡에 강건한 비선형 방향성분 특징을 이용하였고 대분류 과정에서는 추출된 특징과 인식 대상문자에 대하여 최소거리 분류를 수행하고 10순위까지의 후보 문자를 추출하였다. 상세 분류 과정에서는 Fisher discriminant measure 이용하여 대분류에서 발생 할 수 있는 오인 식 결과를 보완하였다. 실험결과 1순위 인식률은 80.45%이고 5순위까지의 누적 인식률은 93.51%를 보였다.
  7. Lee, Kyung-Soon 247
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2009.16-B.3.247 PDF KSCI
    대부분의 잠정적 적합피드백기법들은 질의에 대해 검색된 상위검색문서들이 적합하다고 가정하고, 그 문서들을 질의 확장을 위한 피드백 문서로 이용하고 있다. 그러나 초기검색결과에는 상당한 양의 부적합 문서를 포함하고 있는 것이 현실이다. 이 논문에서는 보다 좋은 피드백 문서를 선택하기 위해서 중첩클러스터를 이용한 피드백문서의 재샘플링 기법을 제안한다. 주요 아이디어는 질의 중심적인 초기검색문서집합에 대해서 중첩이 허용된 문서클러스터를 이용하여 문서들 사이의 관계를 반영하여 질의에 핵심역할을 하는 지배적 문서를 찾고, 이 문서들을 반복적으로 피드백 하여 질의가 내포하는 핵심 주제를 강조하는 것이다. 대규모 실험집합인 TREC GOV2와 WT10g에 대한 실험비교에서, 최근 잠정적 적합피드백 기법들 중에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 적합모델보다 재샘플링기법이 우수한 성능향상을 보였다. 제안기법에 대한 검증을 위해서 피드백문서에 포함된 적합문서의 정도를 나타내는 적합밀도를 측정하였다. 재샘플링 기법이 TREC 실험집합에 대해서 적합모델에 비해 높은 적합밀도를 보였고, 이 결과 적합피드백에서 검색성능을 향상시키게 되었다. 이는 제안 기법이 잠정적 적합피드백에서 유효한 방법임을 알 수 있다.