추천 시스템은 인터넷의 발달로 급격하게 증가하는 정보의 양으로 인해 생긴 정보 선택의 어려움을 소비자에게 덜어주고 각 개인의 취향에 맞는 정보를 효율적으로 보여주는 중요한 역할을 한다. 특히, E-commerce와 OTT 기업은 상품과 콘텐츠 양이 급격하게 증가하면서 추천 시스템의 도움 없이는 인기 있는 상품만 소비되는 현상을 극복하지 못한다. 이러한 현상을 극복하고 고객 개인 취향에 맞는 정보 혹은 콘텐츠를 제공해 고객의 소비를 유도하기 위해 추천 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유저(user)의 과거 행동 이력을 활용한 협업 필터링이 유저가 선호한 콘텐츠의 정보를 활용하는 콘텐츠 기반 필터링에 비해 높은 성능을 보여준다. 하지만 협업 필터링은 과거 행동 데이터가 부족한 유저에 대해서는 추천의 성능이 낮아지는 콜드 스타트(Cold Start) 문제를 겪게 된다. 본 논문에서는 카카오 아레나 경진대회에서 주어진 음악 스트리밍 서비스 멜론의 플레이리스트 데이터를 기반으로 앞에서 언급한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있는 하이브리드 음악 추천 시스템을 제시했다. 본 연구에서는 플레이리스트에 수록된 곡 목록과 각 음악과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 절반 혹은 전부 가려진 플레이리스트의 다른 수록 곡을 예측하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우와 아예 곡이 없는 경우를 나눠서 추천을 진행하였다. 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우에는 해당 플레이리스트의 곡 목록과 각 곡의 메타데이터를 활용하기 위해 LightFM을 활용하였다. 그 다음에 Item2Vec을 활용해 플레이리스트에 있는 수록 곡과 태그 및 제목의 임베딩 벡터를 생성하고 이를 추천에 활용하였다. 최종적으로 LightFM과 Item2Vec 모델의 앙상블을 통해 최종 추천 결과를 생성하였다. 플레이리스트 안에 곡이 없고 태그 혹은 제목만이 존재할 경우에는 플레이리스트의 메타데이터인 태그와 제목을 FastText를 활용해 사전 학습을 시켜 생성된 플레이리스트 벡터를 기반으로 플레이리스트 간의 유사도를 활용하여 추천을 진행하였다. 이렇게 추천한 결과, 기존 Matrix Factorization(MF)에서 해결하지 못한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있었을 뿐만 아니라 곡과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 기존 MF 모델인 ALS와 BPR 그리고 Word2Vec 기반으로 추천해 주는 Item2Vec 기술보다 높은 추천 성능을 낼 수 있었다. 또한, LightFM을 토대로 다양한 곡의 메타데이터를 실험한 결과, 여러 메타데이터 중에서 아티스트 정보를 단독으로 활용한 LightFM 모델이 다른 메타데이터를 활용한 LightFM 모델들과 비교해 가장 높은 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.
정보기술은 통신 및 멀티미디어 기술의 발전에 힘입어 빠르게 발전되고 있으며, 이에 따른 데이타베이스의 기술이 공간데이타, XML, 비디오, 음성과 같은 다양한 멀티미디어 데이터 분야에 적용되고 있다. 비디오 데이타는 순차적인 특성을 가지며, 시간과 공간정보가 결합된 3차원 데이타로서 처리시간이 높은 작업이기 때문에 검색이나 브라우징이 대단히 비효율적이다. 본 논문에서는 비주얼리듬을 이용하여 비디오 데이타에서 대표 프레임(Key Frame)을 추출한 다음 XML을 이용한 태그 및 키워드 정보를 대표 프레임에 삽입하여 검색이나 브라우징을 할 수 있는 동영상 내용편집 도구(Authoring Tool for Video Contents)를 제안한다. 비주얼리듬은 3차원의 시공간적인 정보를 2차원으로 매핑한 정보로 IDCT(inverse Discrete Cosine Transform)과정 없이 픽셀 정보를 얻을 수 있어 처리속도가 빠르며 컷, 와이프, 디졸브 등의 편집효과를 효과적으로 구분할 수 있다. 그리고 XML 데이타에는 태그 및 정보와 함께 대표 프레임의 정보까지 저장되므로 유사 화면 검색이나 내용 기반 검색을 제공할 수 있다.
유통 물류 시스템에서 온도 제어를 비롯한 환경정보의 제어는 매우 중요하다. 제품의 온도정보관리뿐만 아니라 환경정보에 대한 실시간 관리를 위한 Smart Cold Chain Management(SCCM) 시스템에서는 유통/물류시스템에서 사용하는 태그 정보뿐만 아니라 다양한 센서 정보를 실시간으로 통합 관리하여야 한다. 그러나 다양한 종류의 태그 정보를 통합 관리할 뿐만 아니라 온도, 습도, 위치데이터등과 같은 다양한 환경 정보를 통합 관리하기 위해서는 표준화된 코드 체계가 필요하다. 이 논문에서는 SCCM시스템에서 적용될 수 있는 표준 코드 체계를 제시한다.
본 논문에서는 UEC (User Edited Contents)를 생성을 위한 비디오 세그먼트 검색에 적합한 동영상 메타데이터 스키마를 설계 및 제안한다. 전통적인 동영상 하위 구조 및 내용 정보 구조와 달리, 제안한 동영상 메타데이터 스키마에서 메타데이터는 Title-Event-Place (Scene)-Shot의 계층적인 구조를 가지며, 각 단위 세그먼트 별로 저장하여야 할 정보를 구조화하여 정의하였다. 현재 생성되어 배포되고 있는 UEC에 대한 논리적인 특징 분석을 통해 Pilot 태깅 실험을 설계하고, 피 실험자들의 태깅 행태와 태그들의 분석을 통해 이러한 메타데이터의 구성 방식과 스키마를 설계하였다. 제안한 시키마는 UEC 생성을 위한 동영상 검색의 특성을 고려하여 설계되었기 때문에 UEC 생성에 유용한 비디오 세그먼트를 범용 MPEG-7 MDS (Multimedia Description Scheme) 보다 쉽게 찾을 수 있도록 한다.
영상 콘텐츠를 사용자에게 추천하기 위해서는 메타데이터가 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 이러한 메타데이터는 영상 콘텐츠 제공자에 의해 수동적으로 생성되고 있다. 본 논문에서는 기존 수동으로 직접 메타데이터를 입력하는 방식에서 자동으로 메타데이터를 생성하는 방법을 연구하였다. 기존 연구에서 감정 태그를 추출하는 방법에 추가로 영화 오디오를 통한 장르와 제작국가에 대한 메타데이터 자동 생성 방법에 대해 연구를 진행하였다. 전이학습 모델인 ResNet34 인공 신경망 모델을 이용하여 오디오의 스펙트로그램으로부터 장르를 추출하고, 영화 속 화자의 음성을 음성인식을 통해 언어를 감지하였다. 이를 통해 메타데이터를 생성 인공지능을 통해 자동 생성 가능성을 확인할 수 있었다.
안티 포렌식 기법 중 하나인 데이터 삭제 기법은 그 행위의 단순함에 비해 포렌식 분석 관점에서의 그 영향력은 상당하다. 학계에서는 데이터 삭제 기법에 대응하여 지속적으로 삭제된 파일 복구 기법에 대해 연구하였으며, 대표적으로 파일시스템 기반 파일 복구 기법과 파일 포맷 기반 복구 기법이 존재한다. 파일이 삭제되고 난 후 해당 파일의 메타데이터가 파일시스템 상에 존재한다면, 이를 이용하여 손쉽게 파일을 복구할 수 있으나, 메타데이터가 존재하지 않는 경우엔 시그니처 기반 카빙 기법을 이용하여 파일을 복구하거나 파일 포맷에 기반한 복구기법을 적용해야 한다. 이때 파일 포맷에 기반한 복구기법은 파일 구조에 대한 분석과 복구 가능한 기법이 제시되어야 한다. 본 논문은 PDF 파일의 구조적 특성에 기반한 삭제된 PDF 파일의 페이지 단위 복구 기법을 제시한다. 해당 기법은 PDF 파일의 1개 페이지를 구성하는 Page Object의 태그 값을 이용한다. 각 태그 값을 일종의 시그니쳐로서 활용하여 Object를 추출하며, 추출된 Object들을 분석하여 PDF파일의 메타데이터를 재조합한 후 페이지 단위로 재구성한다. 페이지 단위로 복구한다는 것은 삭제된 PDF 파일이 온전하지 않더라도 PDF 파일을 구성했던 일부 페이지라도 복구할 수 있음을 의미한다. 해당 기법을 이용하면 온전하지 않은 상태의 PDF파일에 대한 복구가 가능하다. 이는 디지털 포렌식 분석 관점에서 기존보다 더 많은 데이터를 복구하는데 활용될 수 있다.
본 연구에서는 이용자 인식조사를 기반으로 하여 온라인 참고정보원용 메타데이터 항목을 제안하고 있다. 설문을 통해 4 관종의 사서들에게 17개 메타데이터 각각의 항목에 대한 필요성에 대해서 물었다. 또한 지난 2년 동안 운영되어온 시스템에의 메타데이터 입력현황과 이용자 인식조사 결과를 비교하였다. 이용자 인식조사와 시스템 입력비율을 기반으로, 17개의 메타데이터 항목 중 정보원 제목, 설명, 주제분야, 출판사, 유형, 식별자, 언어, 범위, 소장위치, 태그 항목은 반드시 포함되어야 할 항목으로 최종적으로 제안할 수 있었다. 또한 제작자와 저작권의 데이터가 실제 시스템에 입력된 비율은 각각 20.20%, 18.30%였으나, 설문응답자들은 각각 82.15%, 82.77%로 이 항목이 필요하다고 응답하였다. 따라서 이 두 개의 항목도 포함시키는 것이 적합하다고 본다. 다만, 시스템에의 입력비율이 3% 이하였던 형태, 원정보원, 날짜, 관련정보원, 기여자 항목에 대해 설문응답자의 거의 70% 이상이 이 모든 항목이 필요하다고 응답하였으므로 이에 대해서는 추가적인 연구가 진행되어야 한다고 본다.
문서의 논리적 구조를 기술하는 표준 메타 언어인 SGML은 각종 전자문서를 기술하는 기반 언어로 사용되고 있으나 그 사용법이 매우 복잡하다. 그리고 이 SGML로 정의도니 HTML은 그 사용법이 매우 쉬워 홈페이지 제작등에 널리 사용되고 있다. 그러나 태그의 확장성이 없고, 사용자가 마음대로 DTD를 바꿀수 없어 다양한 형식의 문서를 표현하는 데는 한계가 있다. 따라서, 최근에 다양한 인터넷 문서를 다룰 수 있도록 XML 이라는 확장 가능한 마크업을 기술할 수 있는 새로운 메타 언어가 출현하게 되었다. 그런데 기존에 만들어진 SGML문서들을 새로운 웹 환경에서 사용하기 위해서는 이 문서들을 XML 문서로 변환하는 작업이 필요하다. 본 논문은 기존에 만들어진 SGML 문서의 DTD를 웹 환경에서도 사용할 수 있도록 XML DTD로 자동 변환하는 시스템을 설계하여 자바 언어로 구현한 내용을 기술한다.
EPC는 RFID 태그용으로 개발된 차세대 식별코드체계지만 유통물류 분야를 비롯해 전 산업 분야에서 GTIN을 비롯한 EAN/UCC 식별코드도 EPC 체계에 수용될 수 있도록 방안이 마련되어 있어 향 후 바코드를 대체할 것으로 예상된다. 따라서 이 논문에서는 바코드시스템과 메타코딩 체제로서 이미 사용 중인 코드체제와 필요에 의해 새롭게 개발되는 코드체계를 모두 수용할 수 있는 EPC코드시스템에 대하여 고찰하고 농산물코드를 EPC코드로 변환하는 방안에 대하여 기술한다.
EPC는 RFID 태그용으로 개발된 차세대 식별코드체계지만 유통물류 분야를 비롯해 전 산업분야에서 GTIN을 비롯한 EAN/UCC 식별코드도 EPC 체계에 수용될 수 있도록 방안이 마련되어 있어 향 후 바코드를 대체할 것으로 예상된다. 따라서 이 논문에서는 바코드시스템과 메타코딩 체제로서 이미 사용 중인 코드체제와 필요에 의해 새롭게 개발되는 코드체계를 모두 수용할 수 있는 EPC코드시스템에 대하여 고찰하고 농산물코드를 EPC코드로 변환하는 방안에 대하여 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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