• 제목/요약/키워드: 기술 라이센싱

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지식 그래프와 딥러닝 모델 기반 텍스트와 이미지 데이터를 활용한 자동 표적 인식 방법 연구 (Automatic Target Recognition Study using Knowledge Graph and Deep Learning Models for Text and Image data)

  • 김종모;이정빈;전호철;손미애
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.145-154
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    • 2022
  • 자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.

국산 애니메이션 콘텐츠 해외 판매를 위한 마켓플레이스 모델 연구 (A Study on the Marketplace Models for Korean Animation Content Foreign Sales)

  • 한상균
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권44호
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    • pp.333-361
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    • 2016
  • 전반적으로 애니메이션을 포함한 콘텐츠 산업은 초기 투자비용이 많은데 비해 시장 확대를 통한 추가 수익을 확보할 수 있다는 이점이 있다. 따라서 관련사들은 생산비를 분산하고 시장을 확대하려는 전략을 구사하게 되는데, 이는 유통 창구의 확대 혹은 상품 거래를 통한 해외시장의 진출 형태로 나타난다. 하지만 새로운 디지털 기술의 발전에 따라 하루가 다르게 다양한 플랫폼이 새로이 생성되고 있으며, 글로벌 애니메이션 산업은 이전 보다 빠른 구조적 변화, 산업 경제적 기회의 확대, 수용자의 태도 변화 등 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 야기하고 있다. 이러한 상황에 빠르게 적응하고 새로운 기회를 선점하기 위해선 구조적, 경제적으로 열악한 국내 애니메이션 업체들 스스로만의 힘으로 자구책을 마련하기를 기대하기보다는 정부주도로 이들을 지원해오던 기존의 방식들의 실효성을 제고하여 보다 더 효과적으로 이들의 해외진출을 도울 수 있도록 하는 법, 제도적 차원의 지원과 함께 현실에 맞는 다양한 지원 메커니즘 도입이 필수적이다. 글로벌 애니메이션 산업의 환경적 변화에 따라 정부의 추가적이며 효율적인 지원을 기대할 수 있는 부문은 정부 신뢰를 바탕으로 하는 해외수출 컨설팅 지원, 영세한 국내업체들의 프로젝트 제작비 마련을 위한 펀딩 지원, 지속적이고 발전된 해외수출을 위해 잠재적 수출 대상국 및 해외업체에 관한 다양한 정보축적 및 정보제공 지원, 기존의 하청제작에서 창작 애니메이션으로 전환하여 저작권 확보를 마친 국내 업체들의 상황을 적극적으로 고려하여 보다 다양하고 폭넓은 매출을 만들어 낼 수 있도록 돕는 해외 라이센싱에 관한 지원 등으로 요약할 수 있다. 또한 이들의 효율성을 고려한 선행 조건으로는 정부 주도의 국내외 애니메이션 업체들이 다함께 참여할 수 있는 공동체 결성과 기존 오프라인 지원의 결점을 보완 할 수 있도록 하는 방안이 동시에 논의 되어야 한다. 이러한 모든 면을 종합적으로 고려했을 때 가장 합리적이며 효과적인 방안이 국산 애니메이션 온라인 마켓플레이스 모델 구축 및 운영이다. 이를 통해 정부는 국내 애니메이션 산업의 활성화를 성공적으로 이끌 수 있도록 돕는 디지털 아카이브 역할을 성실히 수행할 수 있으며, 국내 상황에 최적화된 온라인 마켓플레이스 모델 구축을 통해 국내 대다수의 애니메이션 영세 업체들에게도 온라인의 특성을 활용한 저비용, 고효율의 이점을 살려 인력과 비용 등의 부담없이 해외진출을 통해 콘텐츠의 부가가치를 스스로 끌어 올릴 수 있는 결정적 계기를 마련할 수 있다. 또한 해외업체들의 입장에서도 국내 업체들과의 거래에 있어서의 대한민국 정부가 보증하는 신뢰와 편의를 무한 제공 받을 수 있다.