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

제18B권6호

  1. 오영준;홍광진;김종인;정기철 333
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2011.18B.6.333 PDF KSCI
    인간-컴퓨터 상호 작용은 인간공학과 정보기술을 융합하여 인간과 컴퓨터와의 상호 작용 기술을 연구하는 학문이고, 그 중에서도 지능형 공간은 정보화 사회에서 소외될 수 있는 장애인에게 더욱 효과적인 사용 환경을 제공할 수 있는 중요한 연구 분야이다. 장애인을 위한 지능형 공간에서의 정보 지원 방법은 장애 유형에 따라 달라지는데, 본 논문은 정보 지원 대상을 청각 장애인으로 한정한다. 청각 장애인에게 직접 접촉을 통해 정보 제공 위치를 인지시키는 방법을 제외하면, 시선이 향하고 있는 곳에 정보를 표시하는 것이 가장 효율적인 정보 제공 방법이기 때문에, 시선 방향 검출 방법은 필수적이다. 우리는 이처럼 청각 장애인에게 실내 생활 지원 서비스를 제공하기 위해 반드시 필요한 시선 방향 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 다시점 영상(Multi-view Camera Image) 내에서 검출된 사용자 영역 정보를 이용하여, 시점 별 수평/수직 방향 시선각 후보를 생성하고 후보 간의 크기 비교를 통해 사용자의 시선 방향을 계산한다. 실험 결과에서, 제안된 방법은 높은 시선 방향 검출 성능을 보이며, 장애인을 위한 시나리오를 수행할 수 있는 가능성을 보였다.
  2. 이현주;신동규;박희원;김수한;신동일 341
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2011.18B.6.341 PDF KSCI
    생체신호의 한 분야인 심전도는 분류알고리즘을 사용한 실험이 일반적이다. 심전도를 실험한 논문에서 사용된 분류알고리즘은 대부분 SVM(Support Vector Machine), MLP(Multilayer Perceptron) 이었으나, 본 실험은 Random Forest 분류기를 시도하였다. 실험방법은 Random Forest 알고리즘을 실험데이터의 신호의 특징에 기반하여 분석하도록 수정하였고, 분류기의 수정된 알고리즘 성능을 규명하기 위하여 SVM과 MLP 분류기와 정확도를 비교 분석하였다. 실험에서는 심전도 신호의 R-R interval을 추출하여 시행하였으며 또한 동일한 데이터를 사용한 타 논문의 결과와 본 실험의 결과를 비교 분석하였다. 결과는 수정된 Random Forest 분류기가 SVM, MLP 분류기, 그리고 타 실험의 결과보다 정확도 부분에서는 우수한 결과를 도출하였다. 본 실험의 전처리 과정에서는 대역통과필터를 사용하여 R-R interval을 추출하였다. 그러나 심전도 실험에서는 대역통과 필터 뿐 아니라, 웨이블릿 변환, 메디안 필터, 유한 임펄스 필터 등으로 실험하는 경우가 많다. 따라서 향후에는 전처리과정에서 기저선 잡음(baseline wandering)을 효율적으로 제거하는 필터의 선택이 필요하며, R-R interval을 정확하게 추출할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다고 사려된다.
  3. 강정현;서영건 349
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2011.18B.6.349 PDF KSCI
    JPEG2000의 ROI 코딩에서, 사용자가 지정한 큰 이미지의 특정 영역은 우선적으로 처리되어야 한다. 왜냐하면, 전체 이미지를 나타내는데 많은 시간이 소모되기 때문이다. 사용자가 개략적인 이미지의 영역을 지정하면, 브라우저는 그 영역을 마스킹하고, 마스킹 정보를 서버로 전송한다. 마스크 정보를 전송받은 서버는 그에 해당하는 코드 블록들을 우선적으로 전송한다. 여기서, 마스크 정보의 빠른 생성이 중요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 48개의 미리 정의된 마스크 패턴을 사용한다. 마스크 패턴은 마스킹된 영역을 빠르게 계산하기 위하여 ROI와 배경의 분포의 모양에 따라 미리 만들어져 있다. 기존의 방법인 ROI와 배경의 모양을 정확하게 나누어 처리하는 방법에 비해 품질은 아주 조금 떨어지지만 처리시간은 월등히 줄어졌음을 본 논문에서는 보인다.
  4. 여동규;이해연 355
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2011.18B.6.355 PDF KSCI
    위변조되지 않은 고신뢰성의 영상이 요구되는 서비스에서 무결성을 인증하기위하여 가역 워터마킹 기법이 유용하게 적용될 수 있다. 콘텐츠의 인증을 위한 기존의 연구들은 워터마크의 제거후에 원본 복원이 불가능한 것이 많다. 가역 워터마킹 기법은 디지털 콘텐츠에 지각적 투명성을 유지하며 워터마크를 삽입한 후, 이를 아무런 손상없이 원본 상태로 복원할 수 있는 메시지 은닉 수단으로서 높은 품질과 높은 삽입용량이 요구되는 분야에서 다양하게 이용되어질 수 있다. 본 논문에서는 차이값 히스토그램 기반의 가역 워터마킹을 이용하여 영상의 위변조된 영역을 탐지하는 블록단위 인증 알고리즘을 제안한다. 먼저, 영상의 각 블록에 대하여 DCT 계수에 기반하여 영상의 특징값을 추출하고, 사용자의 정보와 결합하여 영상 인증 코드를 생성한다. 생성된 인증코드는 가역 워터마킹을 통하여 콘텐츠 자체에 직접 삽입한다. 이와 같은 영상의 인증을 위해서는 추출된 인증코드와 새로 생성된 인증코드의 비교를 수행한다. 다양한 영상들에 대하여 비교 분석한 실험 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 완전한 가역성과 함께 낮은 왜곡을 유지하면서도 97% 이상의 높은 인증률을 얻을 수 있었다.
  5. 전재현;김세민;한승완;노용만 365
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2011.18B.6.365 PDF KSCI
    최근 인터넷, IPTV/SMART TV, 소셜 네트워크 (social network)와 같은 정보 유통 채널의 다양화로 유해 비디오 분류 및 차단 기술 연구에 대한 요구가 높아가고 있으나, 현재까지는 비디오에 대한 유해성을 판단하는 연구는 부족한 실정이다. 기존 유해 이미지 분류 연구에서는 이미지에서의 피부 영역의 비율이나 Bag of Visual Words (BoVW)와 같은 공간적 특징들 (spatial features)을 이용하고 있다. 그러나, 비디오에서는 공간적 특징 이외에도 모션 반복성 특징이나 시간적 상관성 (temporal correlation)과 같은 시간적 특징들 (temporal features)을 추가적으로 이용하여 유해성을 판단할 수 있다. 기존의 유해 비디오 분류 연구에서는 공간적 특징과 시간적 특징들에서 하나의 특징만을 사용하거나 두 개의 특징들을 단순히 결정 단계에서 데이터 융합하여 사용하고 있다. 일반적으로 결정 단계 데이터 융합 방법은 특징 단계 데이터 융합 방법보다 높은 성능을 가지지 못한다. 본 논문에서는 기존의 유해 비디오 분류 연구에서 사용되고 있는 공간적 특징과 시간적 특징들을 특징 단계 융합 방법을 이용하여 융합하여 유해 비디오를 분류하는 방법을 제안한다. 실험에서는 사용되는 특징이 늘어남에 따른 분류 성능 변화와 데이터 융합 방법의 변화에 따른 분류 성능 변화를 보였다. 공간적 특징만을 이용하였을 때에는 92.25%의 유해 비디오 분류 성능을 보이는데 반해, 모션 반복성 특징을 이용하고 특징 단계 데이터 융합 방법을 이용하게 되면 96%의 향상된 분류 성능을 보였다.
  6. 장석우;김계영;나현숙 375
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2011.18B.6.375 PDF KSCI
    본 논문에서는 사람의 표정이 아닌 애니메이션 캐릭터의 표정을 주색상과 특징점을 효과적으로 분석하여 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 캐릭터의 특성에 맞게 간략화한 메쉬모델을 정의하고 캐릭터 얼굴과 얼굴의 구성요소를 주색상을 이용하여 검출한 후 각 구성요소의 에지를 활용하여 표정인식을 위한 특징점을 추출한다. 그런 다음, 각 특징점의 위치와 모양 정보를 신경망 학습을 통해 해당 AU로 분류하고, 제안된 표정 AU 명세서를 이용해 최종적으로 표정을 인식한다. 실험에서는 제안된 애니메이션 캐릭터의 표정인식 방법이 무표정을 포함하여 기쁨, 슬픔, 놀람, 화남, 공포의 6가지 표정을 비교적 신뢰성 있게 인식함을 애니메이션 영상을 이용한 실험을 통해 보여준다.
  7. 이효종 385
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2011.18B.6.385 PDF KSCI
    디지털 형태로 저장된 의료정보가 네트워크를 통하여 제약 없이 전송될 수 있게 되면서, 환자의 개인정보 관리는 의료 업계에서 중요한 주제로 부각되었다. 현재 두뇌 영상의 의료정보를 보호하는 방법은 환자의 신원을 은닉시키기 위하여 얼굴을 절삭하는 것이다. 그러나 절삭 과정에서 간혹 중요한 두뇌 조직부가 함께 절단되어 탈면 두뇌 영상은 의료 용도로 활용될 수 없게 손상을 입게 된다. 실린더 모양의 마스크를 덧붙임으로써 두뇌 영상의 중요한 모든 정보를 유지하면서 환자의 신원 정보를 은닉시키는 직접적인 방법을 제안하였다. 제안하는 두뇌 영상의 무손실 변경 방법은 중요한 영상정보가 손상되지 않음을 확인하였다. 또한 마스크로 입혀진 두뇌영상의 신원을 확인할 수 없는 사실도 증명되었다.
  8. 김봉현;조동욱 389
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2011.18B.6.389 PDF KSCI
    현대 사회에서 식습관의 변화, 스트레스, 음주 등으로 인해 다양한 간 질환이 발생되거나 악화되어 가고 있다. 따라서 본 논문에서는 간 질환이 음성에 미치는 영향을 연구하여 간 질환을 조기에 진단할 수 있는 방법론을 제안하였다. 이를 위해 간 질환자를 대상으로 입원했을 때와 치료로 인해 정상적으로 퇴원했을 때의 음성을 각각 수집하여 음성 분석 요소를 적용한 실험을 수행하였다. 특히, 한의학적으로 간(肝)과 관련 있는 발음인 아음(牙音)에 대한 분석 실험으로 제3포먼트 주파수 대역폭과 발음 요소값을 적용한 실험을 수행하였으며 이를 통해 간 질환이 공명강과 발성에 미치는 영향을 객관적 지표로 출력하는 연구를 행하였다. 또한 실험 결과를 기반으로 u-Health 환경에서 간 기능을 모니터링하는 시스템 설계에 관한 연구를 수행하였다.
  9. 김봉현;조동욱 397
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2011.18B.6.397 PDF KSCI
    본 논문에서는 헬륨가스 흡입에 따른 조음기관의 특성이 변화되는 것을 측정하기 위해 음성분석학적 요소의 적용을 통한 실험을 수행하였다. 헬륨가스는 기존에 잠수부가 사용하던 질소가스가 인체에 치명적인 공기 색전증을 유발하게 되면서 이를 극복하기 위한 대체 호흡용 가스로 사용되고 있다. 그러나, 헬륨가스는 명료도가 낮은 squeaky voice를 유발하기 때문에 잠수부들의 비정상적인 음성에 대한 해석에 어려움이 많다. 따라서, 헬륨가스가 음성기관에 미치는 영향을 음성분석학적 특성 변화로 측정하기 위해 헬륨가스 흡입 전과 후의 음성을 기반으로 피치 및 스펙트로그램 측정, 분석에 대한 실험을 수행하였다.
  10. 소길자;이승희;권혁철 405
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2011.18B.6.405 PDF KSCI
    국내에서 가장 일반적으로 사용되고 있는 규칙 기반 오류 검출 방법은 언어 전문가가 한국어 문서에서 자주 발생하는 오류에 대한 검출 규칙을 경험적으로 구축하고 있다. 그러나 이렇게 경험적으로 규칙을 만들면 새로운 패턴의 문장이 나타날 때마다 규칙이 수정되어야 하므로 일관성 있는 오류 검사 및 교정을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하려고 최근 개발되고 있는 어휘의미망 중에서 KorLex와 같은 정규화된 언어 자원을 활용하여 단어들의 범주 정보를 추출하고 이를 이용하여 오류 결정 규칙을 일반화한다. 그러나 현재 구축된 KorLex에는 명사의 계층관계 정보는 구축되어 있지만, 문장 요소와의 관계 정보, 즉, 격틀 정보가 부족하다. 본 논문에서는 용언 의미 오류 결정 규칙으로 사용할 선택제약 명사 클래스를 정보이론에 기초한 MDL과 Tree Cut Model을 활용하여 추출하고 이러한 선택제약 명사 클래스를 사용하여 문법 검사기 규칙을 일반화하는 방안을 제안한다. 실험 결과, 혼동하기 쉬운 네 개의 용언에 대해 목적어로 사용된 명사를 선택제약 명사 클래스로 일반화하여 문법 검사기 오류 결정 규칙 수를 평균 64.8%로 줄였고 기존 명사를 사용한 문법 검사기보다 정확도 측면에서 평균 약 6.2%정도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.