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 9B Issue 2

  1. Kim, In-Cheol 139
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.2.139 PDF KSCI
    로봇 축구 시뮬레이션 게임은 하나의 동적 다중 에이전트 환경이다. 본 논문에서는 그러한 환경 하에서 각 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 새로운 강화학습 방법을 제안한다. 강화학습은 한 에이전트가 환경으로부터 받는 간접적 지연 보상을 기초로 누적 보상값을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 기계학습 방법이다. 따라서 강화학습은 입력-출력 쌍들이 훈련 예로 직접 제공되지 않는 다는 점에서 교사학습과 크게 다르다. 더욱이 Q-학습과 같은 비-모델 기반의 강화학습 알고리즘들은 주변 환경에 대한 어떤 모델도 학습하거나 미리 정의하는 것을 요구하지 않는다. 그럼에도 불구하고 이 알고리즘들은 에이전트가 모든 상태-행동 쌍들을 충분히 반복 경험할 수 있다면 최적의 행동전략에 수렴할 수 있다. 하지만 단순한 강화학습 방법들의 가장 큰 문제점은 너무 큰 상태 공간 때문에 보다 복잡한 환경들에 그대로 적용하기 어렵다는 것이다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 기존의 모듈화 Q-학습방법(MQL)을 개선한 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습 방법(AMMQL)을 제안한다. 종래의 단순한 모듈화 Q-학습 방법에서는 각 학습 모듈들의 결과를 결합하는 방식이 매우 단순하고 고정적이었으나 AMMQL학습 방법에서는 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들에 서로 다른 가중치를 부여함으로써 보다 유연한 방식으로 각 모듈의 학습결과를 결합한다. 따라서 AMMQL 학습 방법은 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 동적인 환경변화에 보다 높은 적응성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 로봇 축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습 방법으로 AMMQL 학습 방법을 사용하였고 이를 기초로 Cogitoniks 축구 에이전트 시스템을 구현하였다.
  2. Kim, Eun-Gyung 147
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.2.147 PDF KSCI
    지능형 에이전트 집단(Intelligent Agent Societies (IAS)을 구축함에 있어서 예상되는 여러 작업 조건과 요구사항에 따라 조정을 설계, 구현하는 것은 매우 중요하며, 조정은 IAS의 효과적인 운영을 위해 필요한 여러 가지 메카니즘들로 구성된다. 하지만 현재 이러한 과정에 도움이 되는 이론적인 지원이 거의 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 효과적이고 실질적인 IAS를 설계하는데 도움이 되는, 실험에 근거한 조정 이론을 개발하는 것을 최종 목표로, 우선 모든 에이전트가 공통된 목표를 공유하면서 전적으로 협력하는 분산문제해결 시스템으로 범위를 설정하고, 조정 이론을 생성하기 위한 기초 분석자료를 제공해 줄 시뮬레이션 모델인 "P-System"을 개발하였다. P-System에서 에이전트출간의 조정은 TE(tweakable entity)라 칭한 23개의 제어 변수에 종속적이며, 조정의 수준은 본 연구의 정의에 따라 수치로 표현된 QMC (Quality Measure of Coordination)라 칭한 종속 변수로 표현된다. 특히 본 연구에서는 P-System의 엄청난 전체 실험공간으로부터 편중되지 않은 서브셋을 선택하는 방법과 적절한 서브셋의 규모를 결정하는 방안에 대해서 연구하였다.대해서 연구하였다.
  3. Kim, Byeong-Cheon;Kim, Sam-Geun;Yun, Byeong-Ju 155
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.2.155 PDF KSCI
    강화 학습(reinforcement teaming)은 시행-착오(trial-and-er개r)를 통해 동적 환경과 상호작용하면서 학습을 수행하는 학습 방법으로, 실시간 강화 학습(online reinforcement learning)과 지연 강화 학습(delayed reinforcement teaming)으로 분류된다. 본 논문에서는 미로 환경에서 최단 경로를 빠르게 탐색할 수 있는 실시간 강화 학습 시스템(ONRELS : Outline REinforcement Learning System)을 제안한다. ONRELS는 현재 상태에서 상태전이를 하기 전에 선택 가능한 모든 (상태-행동) 쌍에 대한 평가 값을 갱신하고 나서 상태전이를 한다. ONRELS는 미로 환경의 상태 공간을 압축(compression)하고 나서 압축된 환경과 시행-착오를 통해 상호 작용하면서 학습을 수행한다. 실험을 통해 미로 환경에서 ONRELS는 TD -오류를 이용한 Q-학습과 $TD(\lambda{)}$를 이용한 $Q(\lambda{)}$-학습보다 최단 경로를 빠르게 탐색할 수 있음을 알 수 있었다.
  4. Im, Gi-Yeong;Go, Seong-Beom;Won, Il-Yong;Lee, Chang-Hun 163
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.2.163 PDF KSCI
    기존의 에이전트 기반 협상 모델이 갖는 특징 중의 하나는 협상에 필요한 사용자의 요구 조건 및 관련 정보들을 일괄적으로 입력해야 한다는 점이다. 이것은 B2B 고유의 속성인 모호성, 불완전성 및 동적 성질 등을 감안 할 때, 지나치게 무리한 요구가 될 수 있다. 본 논문에서는 이 문제에 초점을 맞춘 B2B 협상용 사용자 인터페이스 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 2차원 협상 공간, 다양한 협상 모드, 감성 기반 제어 도구 등을 지원한다. 우리는 본 논문에서 이런 세 가지 기능이 기존의 에이전트 기반 협상 모델의 유용성을 어떻게 개선시킬 수 있는지를 입증해 보인다.
  5. Kwon, Oh-Jun;Jeon, Hyoung-Goo;Kwon, Soon-Kak;Kim, Tai-Suk;Lee, Jeong-Bae 173
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.2.173 PDF KSCI
    기존의 VOB(Virtual Output Buffer) 모델에서 신경회로망의 학습 패턴 처리를 위해 가상 셀 손실율이 도입되었다. VOB모델은 신경망이 실제 셀 손실율 없이도 연결 수락 경계을 잘 찾을 수 있음을 보여주었다. 그러나 VOB 모델은 셀 손실율을 과다 평가하는 경향이 있어 결과적으로 망 자원의 이용률이 낮은 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하는 방법으로 연결 수락 경계에서 셀 손실율의 평균에 대한 정보를 충분히 포함하는 셀 손실율 참조 곡선의 개념을 제안하였다. 그리고 제안된 셀 손실율 참조 곡선을 이용하여 가상 셀 손실율을 처리하는 방법을 제안하였다. 제안된 한습 패턴 처리 방법은 ATM 트래픽 중에 가장 대표적인 두 가지 호원에 대하여 실험하였다. 실험에 사용된 호원은 LAN 데이터의 그래픽 특성을 가시는 On-Off 트래픽과 비디오 화상 통신의 특성을 가지는 Auto-Regressive 트래픽이다.
  6. Hwang, Ki-Tae 181
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.2.181 PDF KSCI
    본 논문에서는 컴퓨터를 이용한 원격 강의, 원격 학습, 데모 화면 제작 등의 응용들에 필요한 동영상 멀티미디어 시스템을 제안한다. 이들 멀티미디어 응용들을 지원하기 위해서는 실세계 비디오를 다루는 동영상 시스템과는 달리, 시간적으로 변하는 컴퓨터 스크린과 오디오로 구성되는 동영상을 저작하고 재생하는 멀티미디어 시스템이 요구된다. 연속적으로 변하는 컴퓨터 스크린 이미지는 실세계 비디오의 크기와 영상 특성에 있어 차이점을 가지므로 기존의 MPEG 등과 같은 압축 알고리즘이 부적합하며 따라서 본 논문에서는 새로운 압축 알고리즘을 제안하고 멀티미디어 시스템을 설계 구현한 내용을 설명한다. 또한 본 논문에서 제안된 압축 알고리즘의 성능과 시스템 전체의 성능을 평가한 결과를 보인다.
  7. Jeon, Sang-Hoon;Ahn, Byoung-Chul 191
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.2.191 PDF KSCI
    최근 MPEG등의 멀티미디어 데이터를 실시간으로 재생 서비스하는 멀티미디어 서버의 사용이 인터넷의 발전과 더불어 급격히 증가되고 있다. 이러한 멀티미디어 실시간 응용에서 저장시스템으로서 디스크 배열의 사용은 필수적이다. 멀티미디어 데이터 저장 서버에서 동시에 보다 많은 고객들에게 요청되어지는 서비스를 제공하기 위해서는 여러 분야에서의 다양한 정책들이 고려될 수 있다. 그러나, 특히 시스템의 환경과 비디오 데이터의 특성에 따른 스트라이핑 블록 크기의 관계와 같은 디스크 배열을 위한 다양한 특성변수들은 성능을 좌우하는 중요한 요인이다. 본 논문에서는 MPEG-1 파일을 제공하는 실제 멀티미디어 서버의 환경을 구축하고, 디스크배열을 위한 다양한 특성변수들을 여러 가지로 발생되어지는 작업부하에 적용해 봄으로써 최적의 저장시스템 구조를 평가하였다.
  8. Yoon, Hyo-Sun;Lee, Guee-Sang 199
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.2.199 PDF KSCI
    움직임 추정과 움직임 보상기법은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 중복성을 이용하여 동영상내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용 및 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 만일 움직임 추정을 하기 전에 블록의 움직임을 예측할 수 있다면 이를 바탕으로 탐색영역에서 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 움직임의 높은 시간적 상관성을 이용하여 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정함으로써 적응적으로 움직임을 추정하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 다이아몬드 탐색 기법과 비교하였을 경우, 제안된 알고리즘은 움직임 보상 예측된 화질에 있어서 약 0.1∼0.5(dB)정도 성능을 향상시켰으며 움직임 벡터 추정의 속도에 있어서 약 50% 이상 높은 성능 향상을 보였다.
  9. Ahn, Kang-Sik;Cho, Seok-Je 202
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.2.202 PDF KSCI
    본 논문에서는 FCM알고리즘과 평균내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘의 문제점을 해결하기 위하여 개선된 FCM 알고리즘을 제안한다. 개선된 FCM 알고리즘은 내부클러스터를 이용하여 클러스터 크기가 다른 경우에도 크기가 작은 클러스터에 일정한 소속정도를 부여할 수 있다. 그리고 이에 맞는 목적함수를 설계하고 검증한 후 데이터 분류에 사용하기 때문에 목적함수의 수렴성 문제를 극복할 수 있다. 그러므로 클러스터 크기가 다른 경우에 발생하는 FCM 알고리즘의 문제점과 목적함수의 수렴성에 문제가 있는 평균내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘의 문제점을 해결할 수 있다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위하여 제안한 알고리즘을 이용하여 데이터를 분류한 결과를 FCM 알고리즘, 평균 내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 데이터를 분류한 결과와 각각 비교하였다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘으로 데이터를 분류할 경우 분류 엔트로피에 의해 기존의 알고리즘들보다 더 좋은 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
  10. Koo, Chan-Mo;Wang, Gi-Nam 215
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.2.215 PDF KSCI
    본 논문에서는 음절이 잘 발달되어 있는 한국어에 대해서 신뢰할 수 있는 완전 자동화된 레이블링 시스템을 제안한다. 음운 및 음향학적인 정보를 최대한 이용하고 분할에러를 줄이기 위해서 조절 메카니즘의 하나로 DAC개념을 사용하여 음성을 speechlet으로 나누고 분할 된 음성 구간에 대해서 레이블링을 시도하는 DAC기반 분할알고리즘이다. HMM방법이 획일적이고 확정적인 성능을 갖는 반면 본 제안 방법은 음성학적인 특화지식을 컴포넌트로 개발 추가 계속 향상시킬 수 있는 프레임워크를 제시하고 있다는 점에서 주요 의의가 있다고 하겠다. MM과 같은 통계학적인 방법을 이용하지 않고 음운학적, 음향학적 지식만을 이용하는 새로운 방법은 수행속도와 음성학적인 특화 지식컴포넌트를 확장함에 따라 일관성이 있으며 효과적 방법으로 적용가능 할 것이다. 제안 방법을 검증하기 위하여 실험결과를 제시하였다.
  11. Lee, See-Woo 223
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.2.223 PDF KSCI
    유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 본 논문에서는 최소 자승법을 적용한 새로운 TSIVUC 근사합성법을 제시하였다. 이 방법에서 TSlUVC의 추출에는 zero crossing rate과 FIR-STREAK 필터의 잔차신호를 이용한 개별피치 추출 알고리즘을 사용하였다. 실험결과, 최소 자승법을 적용하여 양호한 TSIUVC 근사합성 파형을 얻을 수 있었다. 또한 최대 오타신호에 있어서의 주파수 신호가 일그러짐이 적은 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것이다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
  12. Kim, Jin-Ok;Hwang, Dae-Jun;Baek, Han-Uk;Jeong, Jin-Hyeon 231
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.2.231 PDF KSCI
    유효한 무성음이 시스템 노이즈와 합성됐을 경우 유효한 무성음 추출에 많은 어려움이 있으나 본 논문에서는 유효한 무성음 추출에 있어 이산 웨이브렛 변환을 이용한 신호 해석 내용을 기반으로 주파수와 그 위치를 블록별로 머징 규칙으로 유효 여부를 결정하기 때문에 노이즈가 많은 환경에서도 유효한 무성음 추출이 가능하다. 머징 알고리즘은 음성만으로도 처리 매개변수를 결정할 수 있고 시스템 잡음에 대하여서도 독립적이기 때문에 유효한 음성을 추출하는데 매우 효과적이다. 실험 결과를 통하여 유효한 음성 추출 처리 과정에서 보다 향상된 결과를 보이고 있으며 특히 고주파 노이즈에 대한 강한 적응력을 제시하고 시스템 구현에도 용이한 시스템 튜닝을 가능케 한다.
  13. Jeong, Yun-Su;Lee, Hae-Won;Kim, Jin-Seok;Won, Jong-Un 237
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.2.237 PDF KSCI
    본 논문에서는 스테레오 영상 인식에 기반한 직육면체형 물체의 부피를 계측하는 한 방법이 제안된다. 제안된 방범은 두 대의 CCD(charge coupled device)카메라로부터 획득된 영상에 대하여 관심영역추출, 특징 추출, 그리고 스테레오 정합에 기반한 꼭지점 인식의 과정을 통하여 3D 물체의 부피를 계측한다. 제안된 방법은 3D 물체의 특징을 나타내는 꼭지점 후보들을 영상처리과정을 통해 추출한 후, 이들 꼭지점들에 대해서만 스테레오 정합을 수행함으로써 고속의 부피 계측이 가능한 이점이 있다. 실험을 통하여, 본 논문에서 제안한 방법이 직육면체형 물체의 고속 부피계측에 효과적으로 사용될 수 있음이 보여진다.
  14. Kim, Min-Ki 245
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.2.245 PDF KSCI
    머신비전을 이용한 IC 패키지 마킹검사 시스템은 입력영상으로부터 검사할 요소들의 위치를 식별하고, 추출된 요소들을 학습된 표준 패턴과 비교하여 마킹의 불량 여부를 판단한다. 본 논문에서는 검사 대상 IC 패키지의 위치 판별, 마킹문자 추출, 핀원딤플 검출과 같은 일련의 작업들에 적합한 적응적 다단계 이진화 방법과 마킹문자의 국소적인 오류검출은 물론 잡영에 강건한 정합단위의 동적 선택 방법을 제안한다. 제안하는 이진화 방법은 이진화 대상 영역과 명도 값의 범위를 제한하여 Otsu의 이진화 알고리즘을 적용함으로써 특정 응용에 적응적인 이진화가 가능하다. 정합단위의 동적 선택 방법은 문자추출 및 배치분석에 대한 결과에 따라 정합단위를 선택한다. 그러므로 문자추출 및 배치분석 과정에서 발생하는 예기치 못한 부적절한 상황에서도 가능한 범위내에서 최소의 정합단위를 선택할 수 있다. 제안된 방법을 구현하여 8종의 IC 패키지, 총 280개의 영상에 대하여 실험한 결과, IC 패키지와 핀원딤플의 검출율은 100%였으며, 마킹상태에 대한 판정은 98.8%의 정확도를 나타내어 제안된 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.
  15. Kim, Yeon-Ho;Park, Jong-Gu 255
    https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.2.255 PDF KSCI
    가상현실은 시간과 공간의 제약을 줄일 수 있다는 장점 때문에 많은 부분에서 관심 있는 주제로 대두되고 있다. 이와 함께 최근의 xDSL 같은 초고속 인터넷 기반 기술의 발전은 3차원 모델의 실시간 서비스를 통해 가상현실을 구현하게끔 하고 있다. 그러나 이러한 네트워크 상에서의 3차원 모델 기반 가상현실 구현은 3차원 모델 데이터를 비대함으로 서비스에 제한을 받을 수밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안 중 하나가 이미지 기반 가상현실이라 할 수 있다. 본 논문은 3차원 모델 데이터의 온라인 서비스시 3차원 모델 데이터의 비대함을 해결하기 위해 동적으로 생성된 3차원 모델에 이미지 기반 가상현실 기법을 적용하였다. 이와 함께 웹 서비스화 하기 위한 부가적인 기법을 기술하였으며 실 예를 통하여 이 기법의 효율성을 검증하였다. 이 방법을 적용시 3차원 모델 제공 서비스와 비교시 서비스 이용자에게 거의 동일한 현실감을 제공하면서 전송되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있다.