폭소노미(folksonomy)는 웹에 존재하는 리소스에 대해 사용자가 자유롭게 선택한 태그(tag)를 붙여서 정보를 체계화하는 새로운 분류 체계이다. 폭소노미 기반의 시스템에서는 사용자들의 협력태깅에 의해 사용자, 태그, 리소스사이의 관계를 나타내는 3항원 소데이터가 생성된다. 이와 같은 폭소노미 데이터는 웹 리소스에 대한 정보체계화를 위한 메타데이터로서 시맨틱 웹과 웹2.0 분야에 활용되고 있다. 본 논문에서는 다종다양한 폭소노미 데이터를 다양한 관점으로 분석하여 유용한 정보를 추출하기 위한 형식개념분석 기반의 폭소노미 데이터 마이닝 기법을 제안하고, 이를 지원하기 위한 분석도구 FMT를 개발하였다. 또한, 제안한 기법과 FMT의 유용성을 검증하기 위하여, 폭소노미 기반 시스템인 del.icio.us의 데이터를 대상으로 실험을 수행하고, 그 결과를 보고한다.
개인용 미디어 단말로서 MP3 플레이어는 이제 음악 파일을 감상하기 위한 일상 생활에서 중요한 휴대 필수품이 되었으며 단순히 음악을 재생하는데 그치지 않고, 각종 정보들을 표시하기 위한 작은 화면이 부착되고 있으며 더 나아가 이미지 정보나 동영상을 표현할 수 있는 기능들이 추가 되고 있다. 이처럼 변화하는 멀티미디어 서비스에 발맞추어 MPEG 에서는 Multimedia Application Format (MAF) (ISO/IEC 23000) 라는 새로운 표준안을 제안하였다. MAF 표준안의 기본 방식은 산업 현장 및 사용자의 요구에 빠르게 부응하기 위해, 기존에 존재하는 표준안들을 결합시켜 새로운 멀티미디어 파일 포맷을 정립하였다. 그 첫 번째 결과물로서, 이미 널리 쓰이고 있는 MP3 파일 포맷에 새로운 기능을 추가하기 위한 Music Player MAF 포맷의 FDIS 가 제안되었다. Music Player MAF 는 MPEG-1 Audio Layer III(MP3) 와 MPEG-7 MDS 메타데이터 정보를 결합한 파일 포맷으로. 기존 ID3 태그에서 표현되는 정보 보다 훨씬 풍부한 메타데이터 정보와 더불어 선택적으로 하나의 JPEG 이미지를 포함한 형태로 이루어져 있다. 그러나, 현재의 파일 포맷은 시간이 고려되지 않은 하나의 JPEG 이미지만을 포함할 수 있기 때문에, 오늘날 사용자가 요구하는 다양한 멀티미디어 서비스를 제공하기에는 많은 한계점을 갖고 있다. 본 논문에서는 Music Player MAF FDIS 에 제안된 세가지 형태의 Music Player MAF 파일 포맷에 관해 기술 한다. 복수의 JPEG 이미지 및 텍스트를 저장하기 위하여 각각의 파일 포맷이 갖는 문제점을 언급하고 하나 이상의 JPEG 이미지와 자막 정보를 MP3 음악 정보와 동기화 시켜 추가 할 수 있는 기능을 추가를 제안한다. 또한 제안된 파일 포맷을 쉽게 생성할 수 있도록 기존의 XMT-O 스키마를 기반으로 MAF 를 위하여 새롭게 MAF XMT 스키마를 정의하고 정의된 스키마를 기반으로 구현된 Music Player MAF 의 저작툴과 제안된 확장 뮤직 플래이어 MAF 을 위한 재생툴을 구현한다.
다양한 UCC를 제작하기 위해서는 UCC 소비자들을 위한 추천 서비스와는 차별화된 UCC 제작자의 저작권과 제작 목적 등을 고려한 추천서비스가 필요하다. 본 논문에서 설계되어진 추천 시스템은, UCC 제작자의 UCC 뷰 히스토리와 제작 목록 등을 기반으로, UCC 제작자가 활용한 UCC와 유사도가 높은 UCC를 맞춤형으로 추천하여 제작할 때 사용가능 하도록 한다. 추천 시스템은 크게 선호태그 기반 필터링, 선호 UCC를 제작할 때 사용한 UCC 필터링, 피어슨 공식을 이용한 추천 UCC 생성과정으로 나눠진다. 본 논문의 추천시스템은 UCC를 제작할 때 활용한 UCC들의 정보가 필요하다. 이를 위해 기존의 메타데이터에 UCC를 제작할 때 활용한 UCC의 정보를 기재할 수 있도록 레퍼런스(Reference) 요소를 추가하였다. 본 논문에서 제안하는 추천시스템을 활용한다면, UCC 제작에 있어 보다 효율적이고 편이성 높은 제작자 맞춤형 UCC 추천 서비스를 제공할 수 있을 것이다.
의료영상은 환자의 질병을 진단하고 치료방침을 결정하는데 중요한 도구로 자리매김하고 있다. 최근 의료영상을 인공지능 연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 특히 대규모의 의료영상들을 학습시켜 질병과 상태를 정밀 진단할 뿐만 아니라 예측하는 소프트웨어를 개발 하는 상황이다. 그러나 의료영상은 DICOM 표준에 따르고 있지만 태그정보의 사용은 의료기기와 의료기관마다 상이하다. 따라서 의료영상에 대한 메타 데이터의 표준화에 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 의료영상 데이터를 표준화 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 제안한 표준화 데이터로 변환할 수 있는 ETL 소프트웨어의 수행결과를 보이고, 조건에 따라 머신러닝 학습 데이터셋을 생성하는 결과를 제공한다. 향후 제안한 의료영상 표준화와 ETL 소프트웨어는 다양한 수요자 중심의 표준화된 데이터셋을 제공할 수 있는 플랫폼의 주요기능으로 활용 될 것으로 기대한다.
최근 웹페이지의 생성 및 웹이 가진 정보량이 기하급수적으로 늘면서 사용자의 검색 목적을 파악하여 효율을 높이기 위한 다양한 방법이 연구되고 있으며, 태깅 시스템이 하나의 대안으로 떠오르고 있다. 태깅 시스템은 인터넷 사용자로 하여금 태그라고 불리는 메타데이터를 글, 사진, 동영상 등에 부여하도록 함으로써 콘텐츠의 검색 및 브라우징을 편리하게 하는 시스템이다. 이처럼 태그는 해당 페이지의 대표 키워드를 의미하므로 콘텐츠 분류의 기준을 마련할 수 있으나, 사용자에 의해 직접 입력되어야 하는 수고가 필요하고, 또한 무분별한 태깅으로 인해 오히려 분류에 방해가 되는 등의 문제점들이 있다. 본 논문에서는 이러한 태깅의 문제를 해결하기 위한 방법으로 얼굴인식 알고리즘을 활용한 영상콘텐츠 내에서의 다중 얼굴 태깅 자동화 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 여러 얼굴검출 방법 중 Haar-like features와 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 빠른 속도와 높은 정확도로 영상콘텐츠 내에서 얼굴 영역을 검출한다. 이후 PCA와 고유얼굴을 이용하여, 검출해 낸 얼굴을 데이터베이스에 미리 저장해 놓은 프로필 사진과 비교, 인식해냄으로써 해당 인물에 대한 정보를 불러와서 자동으로 태깅하는 시스템을 구현하였다. 이러한 새로운 방식의 태깅 기술은 현존하는 사진공유, 쇼핑, 검색 등의 수많은 웹서비스에 적용이 가능하며, 특히 소셜네트워크서비스에서의 사진 관리나 인물검색 등에서 활용할 때 큰 효과를 보일 것으로 기대된다.
이용자 정의형 적합성 연구가 적합성의 유형 및 기준 식별에 큰 진전을 이룬 반면, 그 결과를 실제 시스템 디자인에 적용시키는데는 큰 발전이 없었다. 이러한 전제하에 본 연구는 식별된 적합성기준이 주요 웹검색엔진의 인터페이스 기능에 어느정도 접목되었는지를 조사하고 무엇이 더 이루어져야 하는지를 제안하였다. 시스템 기능에 접근하기전에 본 연구에서는 적합성연구와 정보학 및 HCI에서 이와 유사한 이용자중심 연구를 비교하여 제시하였다. 인터페이스기능을 지원하기위한 제안점은 (1) 인터페이스 디자인의 추가적인 개인화, (2) 웹 컨텐츠를 위한 저자제공 메타 태그, 그리고 (3) 링크구조에 입각한 비주제적 표현의 확장 등이다.
본 논문은 인터넷상에 존재하는 많은 비디오콘텐츠들을 텔레비전과 같은 수동적 미디어(lean- back media)환경에서 쉽게 이용하기 위한 개념과 기술들을 제안하고 그 구현에 관한 것이다. 그리고 이러한 기술들이 활용되었을 경우의 효과를 예측 해본다. 본 연구의 핵심은 인터넷 상에 존재하는 수많은 동영상들 가운데 사용자가 시청한 텔레비전 프로그램과 관련된 비디오클립들을 쉽고 간편하게 제공하는 서비스 모델을 제시하는데 있다. 본 논문에서는 서비스를 제공하기 위한 메타데이터의 태그들을 새롭게 정의하고, 이들을 활용하는 서비스 모델과 그 알고리즘을 설명하며 간단한 구현 예를 소개한다. 또한 끝으로 양방향 디지털 텔레비전 환경에 본 개념이 적용되었을 경우의 효과를 예측 분석한 뒤, 앞으로 해결해야 할 과제들에 대해서 토의한다.
본 논문은 의료진에게 영상정보를 제공하는 데 있어, 환자의 질병정보와 의료영상뷰어를 매칭 지원해주는 시스템을 구축하는 데 목적을 둔다. 현재 상용화된 의료영상정보시스템들은 대부분 하나의 뷰어로 다양한 질환들의 영상정보들을 제공하거나 호환성이 없는 벤더사의 전용뷰어를 사용하고 있다. 따라서 본 논문에서 질환별로 선택이 가능한 전용뷰어들을 통합한 의료영상정보 뷰어 매칭 시스템, 즉 질환별 뷰어 매칭을 위해 의료영상정보 표준인 DICOM 파일 내부에 메타데이터로 저장되는 태그정보에서 추출한 질환 정보를 기반으로 의료영상 전용뷰어들을 매칭하고, 매칭된 뷰어 상에서 디스플레이하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안 시스템으로부터 의료영상정보의 검색서비스를 통해 수행성능을 분석하고, 다양한 뷰어들과의 호환 및 뷰어제어가 가능함을 보였다.
본 사례는 대량·동종의 비전자기록물을 관리해야하는 기관의 업무 특성을 파악하여 효율적인 기록관리 업무를 위해 RFID기술을 기록관리시스템으로 적용한 서울신용보증재단의 사례이다. 업무시스템과 연계하여 RFID태그를 발행할 때 기록관리시스템에서 메타데이터를 자동 입수하여 목록으로 확보하고, 이를 기록관리 담당자가 능동적으로 파악함으로써 전체적인 기록관리 업무의 기반으로 삼도록 구성하였다. 이를 위해 업무프로세스를 정비하고, 고유업무를 반영한 기능을 설계하였으며, 인프라를 구축하였다. 그 결과 정확한 기록의 생산량 및 보유량을 파악할 수 있게 되었고, 업무의 효율성을 가져왔다. 마지막으로 업무담당자들로 하여금 기록관리 인식을 개선할 수 있게 되었다.
수도권에는 1일 약 2000만 건의 대중교통카드 전수자료가 생성되고 있으며, 이 자료를 이용하여 시설운영 및 정책방안을 개선하고 도출하려는 시도가 다양해지고 있다. 본 연구는 교통카드에서 생성되는 동적인 수요변화의 예측 가능성을 모형화하는 시도로서 동적 통행수요배정모형을 구축하는 것이 목적이다. 버스의 경우 승객 이동상황이 카드태그(tag)를 통해 비교적 정확하게 파악되므로, 본 연구에서는 버스를 제외한 수도권 도시철도에 대해, 7개 운송기관이 운영하는 노선을 대상으로 적용되는 모형 및 알고리즘을 구축하였다. 구축된 모형은 교통카드자료의 Big Data 속성에 적합하게 연속 시간형 모형으로 구축되었으며, 승객의 경로선택행태를 효과적으로 나타내기 위하여 환승 횟수 증가에 따른 인지파라메타를 구성하였다. 수도권 도시철도 약 800만 쌍에 대하여 모델링한 결과, 연속형 시간기반 모형의 장점이 반영되어 어떤 시간 시점에서도 동적 수요를 분석할 수 있는 특성을 파악하였다. 특히 기존 철도운영기관의 목측조사자료와 비교한 혼잡도 변화를 파악할 때, 모형에서 도출된 혼잡도와 운영기관이 제시한 혼잡도 간에 유사한 추세를 보이고 있어 높은 신뢰도를 보여주고 있다. 본 연구는 철도기관에 한정한 모형으로 향후, 버스-도시철도와 통합된 모형체계 구축과 같은 연구가 필요할 것으로 파악된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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