수출입 관련 항만물류업무 처리의 효율화를 위해 1996년부터 도입된 EDI는 서류없이 각종 항만물류 및 통관업무를 효율적으로 처리하는데 큰 기여를 하고 있다. 그러나 기존의 방식은 VAN EDI 로써 폐쇄적인 VAN 망을 통하여 EDI VAN사업자가 사용자의 EDI문서를 관련 정부기관에 중계만을 하여 EDI문서에 나타난 각종 데이터의 누적을 통한 물류정보서비스는 제공되고 있지 않다. 한편, EDI를 수신한 각 정부기관에서는 필요한 물류요약정보를 얻기 위해 해당 EDI 문서에서 추출한 데이터를 저장하는 운영 데이터베이스에 접근하여 필요한 요약 정보를 리포트 형태로 프로그램하여 생성하고 있어 정보제공의 시간지연과 프로그램 업무의 과중 및 운영 데이터베이스에 대한 부하가 발생하고 있다. 본 논문의 목적은 이러한 상황에서 수출입 항만물류와 관련한 다차원 정보를 실시간제공하기 위한 데이터웨어하우스를 구축하는데 있다. 일반적으로 데이터웨어하우스는 운영데이터베이스로부터 다차원 구조의 데이터웨어하우스로 데이터를 추출, 전환, 복사함으로써 이루어지지만, 본 연구에서는 EDI 수신 기관의 운영데이터베이스보다 더 원천 데이터인EDI 문서로부터 데이터웨어하우스로 데이터 변환을 함으로써 항만물류 데이터웨어하우스의 데이터 추출 단계를 한 단계 줄였다. 현재 VAN EDI 방식은 그 폐쇄성과 비용 때문에 향후 인터넷을 이용한 XML/EDI로 기술 이전될 것이 예상되며 이러한 상황에서VAN EDI 포맷이 아닌 XML/EDI 문서로 부터 데이터웨어하우스로의 전환을 구현하였다. 본 연구에서는 관세청의 수출통관 EDI에 대해 이를 XML/EDI 로 XML 스키마를 정의하고 이로 생성된 XML 문서를 SQL 서버로 구현된 OLAP 용 데이터웨어하우스로 전환하였다. 본 연구를 통해 XML을 이용한 EDI체제에서 전자문서전송기능과 정보제공기능을 위한 데이터웨어하우스의 연동을 동해 EDI시스템을 다차원 의사결정정보 시스템과 통합하게 하여, 향후 인터넷 기반 XML/EDI 중계서비스에 있어 물류정보서비스도 원활하게 제공할 수 있게될 것으로 기대된다.
동영상을 효율적으로 검색하기 위해서 동영상을 장면 단위로 분할하는 과정이 필요하다 이 논문에서는 동영상에서 장면이 전환되는 지점을 빠르게 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 MPEG 압축 영상에 대하여 시간적 표본화를 통하여 추출된 압축 영역의 데이터를 사용하여 장면 전환의 후보 구간들을 정하고, 다음으로 이들 구간 안에서 각 프레임의 화소값을 얻고, 이를 사용하여 정확한 장면 전환 지점을 찾아낸다. 제안된 방법은 빠른 검출 속도와 함께 높은 정확성을 갖는다. 또한 카메라 플래시 때문에 장면 전환으로 잘못 검출되는 것을 방지할 수 있는 방법을 제안한다.
전환사채는 채권과 주식의 성격을 모두 내포하고 있는 금융 상품인데 일반적으로 신용등급이 낮은 기업이 유동성을 확대하기 위해서 발행한다. 전환사채의 투자자와 발행 기업은 투자자의 전환권 행사 여부와 시점에 대한 의사결정 문제가 가장 중요한데 투자 판단 지표가 미약하기 때문에 정성적 판단에 의존한다. 따라서 본 논문은 과학적으로 전환권 행사 결정 문제에 인공신경망 기법을 적용하는 방안을 제안한다. 과거에 발행한 총 1,800개의 학습 데이터와 200개의 예측 실험 데이터로 구분을 하고 인공신경망 학습 모형을 구축한다. 그 결과 대부분의 그룹에서 패리티 성과가 우수하였고 평균 약 10% 이상의 초과 수익을 달성하였다. 특히 3~6 그룹에서는 평균 약 20% 이상의 초과 수익을 보였으며 그룹 6의 경우에는 약 37%의 초과 수익을 기록했다. 본 논문은 금융 분야에 4차 산업의 대표적 기술인 기계학습 기법을 융합·적용하여 의사결정 문제 해결에 집중했다는 것에서 의의가 있으며 데이터 접근에 한계가 많은 전환사채 상품을 대상으로 실험을 했다는 점에서 향후 다양한 연구에서 참고 문헌이 되기를 기대한다.
화자 전환 검출은 대화 중에 발성 화자가 다른 사람으로 바뀌는 시점을 검출하는 것을 의미한다. 이 과정에서 화자 중복, 화자 정보 표기의 부정확성, 데이터 불균형 등으로 화자가 바뀌는 순간을 검출하는 데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 음성 인식에 널리 사용되는 TIMIT 데이터를 가공하여 충분한 양의 훈련 데이터를 얻었으며, 화자가 겹치는지를 파악한 후에 화자 전환 여부를 판단하였다. 본 논문에서는 화자 겹침을 고려한 화자 전환 검출 시스템을 구축하기 위하여 다양한 접근법을 사용하여 성능을 평가하고 검증했다. 그 결과 화자 겹칩 영역을 제거하기 위해 X-Vector 구조와 유사한 형태의 검출 시스템과 화자 전환 검출 시스템을 모델링하기 위한 Bi-LSTM 모델을 제안하였다. 실험 결과 기준 시스템보다 상대적으로 각각 4.6 %, 13.8 % 성능 향상을 확인하였다. 또한, 실험 결과를 기반으로 텍스트 정보와 화자 정보 등을 고려한다면 좀 더 강인한 화자 전환 검출 시스템을 구축할 수 있을 것으로 판단한다.
디지털 경제에서는 세계표준을 따르는 것이 선택이 아니라, 필수적인 것이다. 따라서 디지털 방송표준또한 필연적으로 준수되어져야 하는 규격인 것이다. 최근 방송환경이 매체별(지상파, 위성, 케이블)로 디지털방송으로 전환 중이거나 전환을 완료하여 서비스중에있다. 데이터방송 또한 매체별로 실험서비스 혹은 본방송이 진행중이다. 데이터방송은 디지털 방송에 양방향 서비스를 가늠하게 하는 개념으로서 국내의 지상파 데이터방송 표준 규격이 ATSC (Advanced Television Systems Committee)-DASE (DTV Application Software Environment), 위성의 경우 DVB MHP (Digital Video Broadcasting - Multimedia Home Platform), 케이블은 OpenCable-OCAP(OpenCable Common Application Platform)으로 결정되었다. 이와 같이 국내에서 채택하고있는 데이터방송 규격은 매체별로 서로다른 규격을 따르고있으며 규격 표준화 진행은 완료되었거나 진행중에 있다. 따라서 본 고에서는 지상파, 위성, 케이블 데이터방송 표준동향과 매체별 데이터방송 표준 규격에 대해 살펴보고자 한다.
통신과 멀티미디어 기술의 발전으로 대용량의 멀티미디어 자료에 대한 효율적인 검색 방법이 대두되고 있다. 본 논문에서 다루고자 하는 동영상 장면전환 검출 연구는 멀티미디어 데이터베이스의 내용기반 비디오 정보검색 및 비디오 데이터 인덱싱 구현의 기반이 되는 첫번째 단계의 핵심적인 분야에 속한다. 비디오 데이터를 내용기반으로 처리 하기 위해서는 우선 비디오데이터를 연속성에 의한 유사 영역으로 분할하여야 한다. 동영상을 분할하기 위한 방법으로 비디오의 불연속점을 찾아내는 장면전환 검출이 널리 사용되어 이에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 방법인 히스토그램 방식과 에지검출 방식의 장단점을 비교하고 두 알고리즘의 장점을 혼합한 방식을 제안하였다. 영상을 1차로 히스토그램의 피크값과 계곡특징값을 이용하고 2차로 에지검출 방식으로 두 단계로 나누어 처리하여 속도향상과 정확도를 높이고자 하는 방법을 제안하였다. 그리고 실험을 통하여 기존의 방법들과의 비교 분석을 통하여 성능평가를 하고자 한다.
디지털 기술이 각 분야의 기술과 융합하는 디지털 전환(Digital Transformation)은 4차 산업혁명을 가속화 하고 있다. 국가적으로 클라우드·인공지능·데이터 관련 정책 수립과 디지털 댐 사업, 데이터 플랫폼 사업 등을 통해 산업분야의 디지털 전환을 추진 중이나, 소재·바이오 등 극히 일부 과학기술 분야 외에 클라우드, 데이터, 인공지능, 시뮬레이션 등을 종합적으로 지원하는 국가적 지원이 전무한 실정이다. 본 논문은 국가 R&D의 디지털 전환 가속화를 위한 디지털융합R&D 플랫폼 제공을 위해 계산과학 SW를 서비스하기 위한 프레임워크를 설계하였다.
비디오데이터의 증가에 따른 효율적 검색, 저장, 브라우징을 위한 방법론이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 시스템을 구축하기 위한 첫 번째 단계인 비디오 분할기법을 제안하고자 한다. 이러한 비디오 분할은 샷경계검출 혹은 장면전환검출이라고 하는데 본 논문에서는 밝기 히스토그램과 에지갯수를 이용하여 프레임간의 유사도를 구별하고 이 유사도가 일정 임계값을 넘지 못하면 장면전환이 있는 것으로 간주한다. 점진적 장면전환검출은 현재프레임과 이전의 샷경계 프레임과의 유사도를 비교하여 검출한다. 다양한 비디오데이터에 공통적으로 적용할 수 있는 임계값을 설정하기 위해 상관관계(correlation)기법을 사용한다. 실험결과 급진적 장면전한은 각각 90%, 98%의 정확도(precision)와 회수율(recall)을 나타내었고 점진적 장면전환은 59%, 75%의 정확도와 회수율을 나타내었다.
최근에는 텍스트정보 보다 동영상정보를 다루는 일이 많아졌고 그에 따라 동영상 데이터의 분할, 색인, 검색 등을 위해 장면 전환 검출이 필요하게 되었다. 장면 전환 검출 기술은 비디오 데이터의 장면 변화가 발생하는 경계를 검출하는 기술이다. 본 논문에서는 에지 이미지를 이용한 장면전환 검출과 이를 위한 임계값 설정, 그리고 결과에서 중복된 이미지와 오 검출 된 이미지를 줄여줄 수 있는 구현에 대하여 실험결과를 바탕으로 설명한다.
지속적인 서울시의 발전과 쇠퇴에 따라 서울시는 정책 차원에서 도시재생을 진행하기 위해 지역별 용도전환 등의 정책을 진행하고 있지만, 이는 다양한 결과를 야기한다. 본 연구는 이런 용도전환이 발생하는 원인을 도출하고자 다양한 공공데이터를 활용하여 서울지역에서 지난 2011~2015년에 발생한 용도전환에 대한 예측 모델을 구축하고 용도전환을 야기하는 요인을 도출하고자 한다. 이를 구현하기 위해 서울시 및 국가 공공기관에서 취득한 서울시 필지에 대한 다양한 데이터를 의사결정 나무 기반 머신러닝 기법인 Random Forest에 적용하고 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 구축하였으며, 용도전환을 야기하는 중요 요인들을 도출하였다. 해당 연구의 결과는 나아가 서울시의 당면 과제인 젠트리피케이션이 발생하는 요인연구와 예측 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 공공의 정책 의사결정을 지원할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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