정보기술의 발달과 더불어 가상교육에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 실제 가상교육솔루션에 대한 개발 및 교육현장에서 많이 사용하고 있으나 그 선정 및 평가 방법에 대한 연구가 미비한 실정이다. 본 논문은 기 발표한 평가요인 결과를 사용하여 가상교육솔루션 평가 방법에 대하여 소개하고 있다. 기준들간의 영향관계가 있는 특성의 문제를 네트웍 모형으로 표현하는 것을 토대로 자료를 부여받고 선정하는 방법에 대한 과정을 제시하고 있다.
산업재해로 인한 피해를 줄이기 위해 다양한 ICT 기술이 지속적으로 개발되고 있으며, 센서, IoT, 빅데이터, 머신러닝 및 인공지능 등을 활용하여 산업재해 발생 시 피해를 최소화하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 산업 현장의 밀폐구간, 산악, 해양, 탄광 등의 통신 음영지역에서 디바이스 간 다자간 통신 및 스마트 중계기와의 통신이 가능한 스마트 디바이스의 설계 방안을 제안한다. 제안된 스마트 디바이스는 작업자 위치, 이동 속도 등 작업자 정보와 지형, 풍향, 온도, 습도 등 환경정보를 수집하고 작업자 상호 간의 안전거리를 확보하여 위험 상황 발생 시 경고가 가능하며 헬멧에 부착할 수 있도록 설계하였다. 이를 위해, 스마트 디바이스에 필요한 기능적 요구사항과 스마트 디바이스 내의 센서와 모듈을 이용하여 요구사항을 구현하기 위한 설계 방안과 스마트 디바이스의 성능평가를 위한 지표를 도출하고 산악지역에서의 성능평가를 위한 평가환경을 제안한다.
최근 들어 멀티미디어 정보의 사용량이 증가하면서 멀티미디어 데이타베이스로부터 오디오나 비디오, 이미지 둥 다양한 형태의 멀티미디어 컨텐츠를 효과적으로 찾아내는 멀티미디어 검색 시스템의 필요성이 증가하였다. 본 논문에서는 기존의 주석 및 내용 기반 검색 기법을 상호 보완하고 효과적인 멀티미디어 데이타 검색을 지원하는 XML 기반의 새로운 검색 기법과 이를 위한 데이타 모델을 제시한다. 이미지 및 비디오에 대한 데이타 모델은 MPEG-7 표준에 정의되어 있는 멀티미디어 기술 구조(MDS)와 기술 정의 언어인 XML Schema를 사용하여 멀티미디어 데이타의 특성 및 계층구조를 표현하였고 오디오 데이타의 경우 음향 특징들로부터 추출된 음높이를 분석하여 UDR 스트링으로 변환하고 자주 검색된 멜로디의 관리를 통해 검색 성능을 향상하였다. 본 논문에서는 제안된 모델을 기반으로 검색 시스템을 구현하였으며 다양한 실험을 통하여 성능 평가를 하였다.
대용량의 멀티미디어 자료를 기반으로 하는 산업의 급성장은 이에 적합한 효율적인 저장 및 검색시스템을 요구하고 있다. 그러나, 멀티미디어 자료의 고차원적인 특성은 저장과 검색에 있어 성능을 저하시키는 문제점으로 지적되고 있다. 이를 해결하기 위하여 멀티미디어 자료로부터 저차원의 특성을 추출하여 내용기반 검색을 수행하는 연구가 진행되어오고 있다. 본 논문에서는 이미지내의 객체 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 이용하여 저차원의 색상정보와 모양정보를 추출하는 기법을 제안한다. 히스토그램정보는 이미지의 객체를 포함하는 MBR을 이용하여 9개의 타일로 균등분할하여 추출하며, 모양정보는 객체 MBR의 중심으로부터 16방향의 스캐닝을 통해 16개의 점으로 구성된 모양정보를 추출한다. 실험을 통하여 추출된 정보의 검색성능을 평가하였다.
본 연구는 영화 콘텐츠의 배경(공간적/시간적)에 해당하는 키워드를 자동으로 추출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 영화 콘텐츠들의 리뷰 텍스트 데이터를 웹 상으로부터 수집하는 과정, 수집된 텍스트 리뷰 데이터의 전처리 과정에 해당하는 형태소 분석 및 개체명인식 과정, 마지막으로 통계적 기법을 이용하여 최종적으로 배경에 해당하는 단어를 선택하는 과정으로 이루어진다. 자동으로 추출된 배경 정보는 사용자 평가를 통하여 정확도를 측정하였으며, 자동 생성된 배경 정보를 이용하여 영화 콘텐츠의 검색 및 추천 등에 다양하게 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문은 소셜 미디어 기반 의사결정 지원 시스템인 '소셜위즈덤'에 포함된 이벤트 템플릿 추출에 대해서 소개한다. 의사결정 지원 시스템은 경제적, 사회적 중요사항을 결정할 수 있도록 관련 정보와 인사이트(Insight)를 제공하는 정보시스템을 이른다. 기존 시스템은 단지 특정 키워드 빈도나 공기하는 키워드들의 관계만을 제공하였다. 그러나, 소셜위즈덤은 이벤트로 정의되는 주체(Subject), 이벤트 속성(Event-Property), 객체(Object)의 트리플(Triple) 집합인 템플릿을 추출하여 이를 기반으로 이벤트 정보를 함께 제공한다. 템플릿 추출은 고정밀 언어분석의 관계추출 기술과 온톨로지에 기반한 템플릿 제약 및 필터링 규칙을 이용하였다. 수작업으로 구축한 평가데이터로 평가한 결과, 템플릿 추출 성능(F-Score)은 뉴스 0.544, 블로그 0.3386, 트위터 0.3251이고 전체 통합 성능은 0.4648이었다. 필터링 성능(Accuracy)은 뉴스 0.7257, 블로그 0.6122, 트위터 0.6207이고 전체 통합 성능은 0.722이었다.
본 논문에서는 P2P 네트워크에서 피어들 간에 멀티미디어 콘텐츠의 특정 구간을 구간정보를 이용하여 효율적으로 스트리밍 하는 방법에 대하여 논한다. 피어들은 콘텐츠의 관심 있는 부분만을 쉽고 편리하게 추출하려는 경향이 있기 때문에 멀티미디어 콘텐츠에서 구간정보를 색인한 파일을 만들어 검색서버에 등록한 후 피어들의 요청이 있을 때 이 구간정보를 이용하여 필요한 부분만을 스트리밍 서비스할 수 있도록 한다. 이를 위하여 피어의 PC가 필요에 따라 서버 기능을 할 수 있도록 기능을 구현하고, 검색서버에서 제공되는 구간정보에 따라 해당하는 피어가 구간별로 콘텐츠를 스트리밍 한다. 본 논문에서 제안한 스트리밍 방식의 평가는 스트리밍 요청 후 재생되는 시점까지의 최초전송지연시간에 초점을 맞추었으며, 동일 조건에서 기존의 스트리밍 방식과 비교하여 낮은 수치를 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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