GIS 콘텐츠의 가장 중요한 대상이 되는 지형 및 지리 공간정보는 다양한 자료의 수집과 변환에 의한 시스템 통합을 통하여 완성된다. 즉 다양한 공간자료의 통일된 표준화에 의해 통합을 이룰 수 있으므로, 그 내용과 형태가 서로 다른 공간정보는 처음 수집된 상태에서 여러 변환 과정을 통해 다른 형태와 영상으로 새롭게 생성되어 통합을 이루는 요소가 될 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 대형 댐의 건설로 인하여 수몰된 지역의 과거의 지공간의 정보원 찾아 현실세계와 비교하여 그 차이를 살펴보기 위하여 영상복원을 하는데 이용된 여러 가지의 지공간 자료의 처리과정을 통하여 일반 사진부터 디지털 위성영상자료, 수몰 직전에 제작된 지형도, 마을 사진 등을 통합과정 을 통하여 수몰 이전의 GIS콘텐츠의 공간정보의 통합에 의한 활용 기법을 확인하였다.
기술의 발전은 제작 기법, 편집 기술 등 미디어 산업 전반에 걸쳐 디지털 혁신을 이루어 왔고, OTT 서비스와 스트리밍 시대를 관통하며 소비자 관람 형태의 다양성을 가져왔다. 빅데이터와 딥러닝 네트워크의 융합으로 뉴스 기사, 소설, 대본 등 형식을 갖춘 글을 자동으로 생성하였으나 작가의 의도를 반영하고 문맥적으로 매끄러운 스토리를 생성한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성 기술로 스토리보드 속 사진의 흐름을 파악하고, 언어모델을 통해 이야기 흐름이 자연스러운 스토리를 자동 생성하는 것을 기술한다. 합성곱 신경망(CNN)과 주의 집중기법(Attention)을 활용한 이미지 캡션 생성 기술을 통해 스토리보드의 사진을 묘사하는 문장을 생성하고, 첫 번째 이미지 캡션을 KoGPT-2에 입력하여 생성된 새로운 글과 두 번째 이미지의 캡션을 다음 입력값으로 활용한 재귀적 접근 방안을 제안하여 전후 문맥이 자연스럽고 기획 의도에 맞는 스토리를 생성하는 연구를 진행한다. 본 논문으로 인공지능을 통해 작가의 의도를 반영한 스토리를 자동으로 대량 생성하여 콘텐츠 창작의 고통을 경감시키고, 인공지능이 디지털 콘텐츠 제작의 전반적인 과정에 참여하여 미디어 지능화를 활성화한다.
최근 GIS를 비롯한 각종 지형자료의 응용분야에서 기존의 종이지도가 지니는 제한된 축척 및 정보량 등의 경직성을 탈피한 수치지도의 제작은 시급한 당면 과제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 수작업으로 처리되고 있는 편집도의 제작을 자동화하기 위한 방안으로 디지털 환경하에서의 일반화 기법에 대한 연구를 수행하였으며, 주된 연구대상으로는 일반화 알고리즘을 처리 형태별로 개발하여 프로그램화하고 이들 결과를 이용하여 컴퓨터 상에서 특정 지형지물에 대한 소축척지도의 자동제작을 구현하였다. 또한 GIS측면에서의 벡터 데이터로서 동일한 위상구조를 지니기 위한 일반화 전후의 데이터 분석을 토대로 처리형태별 우선 순위의 결정 및 오차량 산정을 실시하여 우리실정에 맞는 일반화의 데이터모델을 분석하였다.
본 논문은 임의 형태의 기복을 가진 완전 도체 표면에서 산란된 장을 모멘트 방법에 의해 구하였다. 디지털 컴퓨터를 이용하여 통계적인 특성이 알려진 임의 형태의 기복을 가진 1차원 표면을 생성하였다. 계산에 사용된 표면의 수는 100개였고, 표면의 길이는 80 파장이었다. 표면의 양끝에서 생기는 가장자리 효과를 없애기 위해 가우시안 테이퍼 함수를 사용하였다. 그리고 몬테칼로 기법을 이용하여 양방향 산란계수와 역방향 산란계수를 구하였다. 계산된 결과의 타당성을 검증하기 위해 키르히호프 근사기법을 이용하여 계산된 결과와 비교하였다. 그 결과 양자간의 결과는 서로 잘 일치함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 단일 영상을 기반으로 초해상도를 생성하는 과정에서 계층 구조를 거쳐 추출된 보조 경계 특징을 이용한 방법을 제안하였다. 초해상도의 품질을 향상시키기 위해서는 영상 내 경계 영역을 선명하게 표현하면서도 각 영역의 형태를 명확하게 구분하여야 한다. 제안하는 방법은 초해상도 과정에서 품질을 결정하는 중요한 요인인 경계 영역을 입력 영상의 구조적 형태를 유지하면서 개선된 초해상도 결과를 생성하기 위해 딥러닝 기반의 초해상도 방법에서 영상의 경계 영역 정보를 보조적으로 활용하는 구조를 사용하였다. 딥러닝 기반의 초해상도를 수행하기 위한 그룹 컨볼루션 구조에 더해 보조 경계 추출을 위한 고주파 대역의 정보를 기반으로 별도의 계층적 구조의 경계 누적 추출 과정을 수행하여 이를 보조 특징으로써 활용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 기존 초해상도 대비 PSNR과 SSIM에서 약 1%의 성능 향상을 보였다.
본 논문은 한글 텍스트 데이터에 대한 부호화 효율을 극대화시키는 관점에서 예외 부호화를 통해 최적의 허프만 부호를 얻는 다. 한글 코드는 표준 완성형과 유니 코드를 대상으로 하였으며 같은 허프만 부호를 부여하였다. 현재 우리나라의 디지털 TV는 한글 문자를 압축하지 않고 전송하는 형태이며. 본격적인 데이터 방송이 시작되면 한글 데이터가 차지하는 전송량으로 인한 심자 한 문제가 야기된다. 본 논문에서는 데이터 방송에서 문제가 되는 전송량을 줄이기 위해 한글 진용 퇴적의 허프만 부호를 생성한 다. 미국의 ATSC 표준을 바탕으로 한 디지털 TV 국내 표준에 적용하기 위해 프로그램 및 시스템 프로토콜(PSIP) 구조를 제안한 다. 결과로서. 발생확률 0.0043 이하의 확률을 갖는 문자를 예외 부호화하여 최대 47%의 압축율을 얻는 기법을 제안하였다.
통신 기술의 발달과 더불어 다양한 형태의 디지털 범죄가 증가하고 있고, 이에 따라 디지털 포렌식에 대한 필요성이 높아지고 있다. 더욱이 특정인이 중요한 데이터를 담고 있는 텍스트 문서를 고의적으로 삭제하거나 수정할 경우 데이터 수정 감지 여부를 확인하는 시스템을 통해 특정인과 범죄와의 연관성을 입증할 수 있는 중요한 자료가 될 수 있을 것이다. 이에 본 논문은 텍스트 파일을 중심으로 암호화 기법 중 하나인 SHA-256의 hash data, 생성 시간, 수정 시간, 접근 시간 및 파일의 크기 등을 분석하여 대상 텍스트 파일의 수정 여부를 비교할 수 있는 데이터 수정 감지 시스템을 제안한다.
Kim, Seungyong;Kim, Gyeongyong;Hwang, Incheol;Kim, Dongsik
한국재난정보학회 논문집
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제13권2호
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pp.267-275
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2017
본 연구는 재해현장에서 발생한 다양한 형태의 디지털 증거물을 채집 분석하는데 있어 디지털 포렌식 기법에 입각하여 효율적으로 재해 현장 디지털 데이터를 채증할 수 있는 e-Forensic 툴 개발에 관한 것이다. 현장에서 채집한 다양한 디지털 증거물이 법적 증거물로 채택되기 위해서는 디지털 증거물이 위변조가 없는 원본과 동일한 상태임을 입증해야만 하는데 이를 본 e-Forensic툴을 이용하여 검증하였다. 이 툴을 활용하면, 현장 수사 중 디지털 파일을 증거로 수집하는 경우에 현장에서 바로 해시값을 생성, 암호화된 디지털 파일에 부가함으로써 디지털 파일의 원본과 사본의 동일성을 보장하고 현장 증거의 무결성을 향상시킬 수 있는 효과가 있음을 증명하였다.
최근 디지털 영상 미디어의 발전으로 인해 3차원 입체 콘텐츠에 대한 관심이 높아지고 있다. 이로 인해 3차원 입체 콘텐츠 생성에 대한 많은 기술들이 연구 개발되고 있다. 하지만 자연스럽고 몰입감이 높은 3차원 입체 콘텐츠 생성하는데 많은 어려움이 있다. 왜냐하면 2차원 영상에서는 3차원의 기하정보가 존재하지 않아 입체 콘텐츠 생성이 매우 어렵기 때문이다. 그리고 입체 카메라 생성 시 몰입감이 높은 입체 시점을 결정하기 위해 반복적인 저작 과정이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 형태의 영상들을 이용하여 3차원 입체 콘텐츠 제작을 위한 통합형 저작 시스템을 제안한다. 이를 위해 영상 기반 모델링 기법을 활용하여 영상 내에 존재하는 사영 기하 정보를 통해 3차원 모델을 생성한다. 그리고 3차원 입체 카메라 생성 시 몰입감이 높은 입체 영상의 시점을 결정하기 위해 실시간 대화식 입체 영상 미리보기 기능을 제공한다.이때 입체 모니터와 편광 필터 안경을 통해 직관적으로 고품질의 입체 콘텐츠를 생성한다.
최근 트위터, 페이스북 등과 같은 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)의 확산과 더불어 정보의 생성 및 공유가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 SNS 매체들을 통해 생산하는 많은 데이터를 활용하기 위해 축적된 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출해 내는 기술의 필요성이 대두되고 있으며, 데이터 마이닝 기법을 이용하여 의미있는 지식을 찾아낸다. 특히, 다양한 형태의 방대한 자료들로부터 표출되는 의견, 정책, 성향, 감정 등 대중의 집단지성에 나타난 일반적인 감정분석이 활용되고 있다. 본 논문에서는 대중들이 SNS를 통해 작성한 사용자들의 짧은 문장에 함축된 단어와 단어들 간의 연관성을 이용하여 문장 내 감정 상태를 예측하고 사용자의 감정에 따른 적절한 답변이나 추출한 감정과 유사한 트윗글이나 영화 등을 추천하는데 사용될 수 있는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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