• 방송공학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.973-979
• /
• 2020

본 연구에서는 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회 감성을 객관적이고 정량적으로 추정하는 데 목적이 있다. 52명(남 26명, 여 26명)의 피험자가 실험에 참여하였다. 실험은 30초의 참조 데이터 측정 후, 공감 유무에 따라 얼굴 표정 모방 과제와 자발적 표현과제로 구분되어 두 사람은 상호작용하였고 동공을 촬영하였다. 이진화 및 원형 윤곽선 검출법의 영상처리를 활용하여 동공 데이터를 수집하였고, 이상 데이터 제거 기법을 활용해 눈 깜빡임 노이즈를 제거하였다. 공감 유무에 따른 동공 크기 데이터는 정규성 검증 및 독립표본 t 검정을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 분석 결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.050 ± 1.817)와 공감하지 않은 경우(M ± SD = 1.659 ± 1.514) 동공 크기가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t(92) = -4.629, p = 0.000). 판별분석을 통해 동공 크기에 따른 공감 유무를 추정하는 규칙을 정의하였고, 새로운 실험참가자 12명(남 6명, 여 6명, M ± SD = 22.84 ± 1.57세)을 대상으로 규칙을 검증(추정 정확도 75%)하였다. 본 연구에서 제안한 동공 크기 데이터를 이용한 공감의 사회 감성 추정 기술은 비접촉식 카메라 기반의 기술로 스마트 글래스와 접목되어 다양한 가상 현실 분야에 활용도가 높을 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.283-295
• /
• 2021

본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.296-307
• /
• 2021

디지털 홀로그램(digital hologram, DH)은 2차원 데이터에 3차원의 정보를 포함하는 초고부가가치의 영상 콘텐츠이다. 따라서 이 콘텐츠의 유통을 위해서는 그 지적재산권이 반드시 보호되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해서 최초로 딥 뉴럴 네트워크를 이용한 DH의 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 워터마크(watermark, WM)가 의 비가시성, 공격에 대한 강인성, WM 추출 시 호스트 정보를 사용하지 않는 blind 워터마킹 방법이다. 제안하는 네트워크는 호스트와 워터마크 각각의 전처리, WM 삽입, WM 추출의 네 부-네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 고주파 성분이 강한 DH의 특성을 감안하여 호스트 데이터를 축소하지 않고 WM 데이터를 확장하여 호스트 데이터와 정합함으로써 WM를 삽입한다. 또한 이 네트워크의 학습에 있어서 DH의 데이터 분포특성에 따른 성능의 차이를 확인하고, 모든 종류의 DH에서 최고의 성능을 갖는 학습 데이터 세트를 선정하는 방법을 제시한다. 제안한 방법을 다양한 종류와 강도의 공격에 대해 실험을 수행하여 그 성능을 보인다. 또한 이 방법이 호스트 DH의 해상도와 WM 데이터에 독립적으로 동작하여 높은 실용성을 갖는다는 것을 보인다.

• 트랜스-
• /
• 제11권
• /
• pp.119-142
• /
• 2021

영상은 이미지를 전제로 하는 문화적 실천이다. 영상이미지를 통해 관객은 일상이 아닌 새로운 것을 체험하기를 갈망한다. 영상이미지의 구성 요소는 많지만 그중에 시각적 표현인 색채가 큰 역할을 담당하고 있다. 컬러영화가 등장하기 시작하면서부터 색채는 영상예술의 중요한 구성요소로서 끊임없이 발전하고 혁신적인 영상미술 디자인에서 중요한 역할을 하였다. 영화인들은 1895년 영화가 흑백으로 탄생할 때부터 색채에 대한 관심이 있었다. 이 두 가지 색채로 더 이상 시청자를 만족시키지 못했기 때문에 필름에 색채를 입히는 등 더 많은 색채를 영화 속에서 표현하려고 노력했다. 영상에서의 색채는 표현의 기법이면서도 정신과 사상으로 이해할 수 있다. 색채가 단순히 그냥 존재하는 것이 아니라 인간심리에 강하게 작용하고 있음에 일러주는 것이기도 하다. 색채는 영화 언어의 일부로, 색채언어는 영화 속에서 영화의 사상적 주제를 표현하거나 선명한 캐릭터를 묘사할 수 있으며, 사람들에게 더 직관적으로 메시지를 전달할 수 있다. 본 연구는 색 조명 방식 혹은 배색 방안인 바이섹슈얼 라이팅을 대상으로, 그의 기본적인 색채 구성요소, 즉 핑크색, 파란색 및 보라색이 갖고 있는 색채 특성을 이해해 색채를 통해 인간심리가 어떤 영향을 받고 있는 지에 대해 분석하고 바이섹슈얼 라이팅이 영상에서 나오는 장면들을 결합해 구체적인 사례분석을 했다. 이를 통해 바이섹슈얼 라이팅이 영상에서 색채 속성을 이용해 표현한 색채 언어가 무엇이고 바이섹슈얼 라이팅이 어떻게 색채를 통해 인간심리와 상호 작용하는지를 탐색하였다.

• 지식경영연구
• /
• 제22권2호
• /
• pp.145-165
• /
• 2021

2019년 12월 말, 전 세계를 혼란에 빠트린 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 팬데믹이 시작되었다. 이러한 위기를 극복하고 피해를 최소화하기 위해 정부와 기관에서는 기존의 정책지원 효과를 극대화하고 변화하는 사회를 반영한 전방위적 대응책 마련이 필요하다. 사회적으로 부각되는 논제와 관심사항의 주제를 파악하기 위해, 본 연구는 소셜미디어의 빅데이터를 통해 코로나19와 관련된 주요 생각, 태도, 감정 등을 파악한다. 특히 정부의 대응에 관한 대중의 견해를 알기 위해 '정부 대응방향'을 기준으로 시기를 나누어 분석을 진행했다. 분석에 활용한 데이터는 네이버를 통해 2019년 12월 31일부터 2020년 12월 12일까지 수집되었다. 또한, 분석을 위해 텍스트마이닝 기법 중 TF-IDF 키워드 추출과 LDA 토픽모델링을 활용하였다. 그 결과, 8개의 코로나19 관련 주요 이슈가 도출되었으며, 이러한 이슈 사항과 주요 키워드를 기반으로 해당 분야에서의 코로나19 및 감염병 대응 정책 전략을 제시하였다. 본 연구는 코로나19 팬데믹과 같은 위기상황에 정부와 관련 기관이 국민의 필요와 요구에 따른 정확한 대응책을 마련하는 데 기초자료를 제공했다는 점에서 의의를 가진다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제32권1호
• /
• pp.115-132
• /
• 2021

이 연구는 국제 학술지에 출판한 국내 연구자의 코로나19 연구논문 데이터를 WoS로부터 수집하여 주제, 기관, 연구지원처별 분포를 파악하는 등 계량서지학적 분석을 시도하였다. 아울러 학술정보의 생산과 유통 활성화에 있어 중요 변수인 학술지 오픈액세스와 심사소요일 등도 분석하였다. 분석결과 2020년 코로나19 관련하여 국내 연구자는 국제 학술지에 의학 분야 연구논문을 많이 발표하였고, 생물학, 다학제 분야 연구논문의 출판도 활발하였다. 이들 연구자는 해외에서 발행하는 학술지뿐만 아니라 국내 영문 학술지에도 연구논문을 다수 출판하였다. 분석된 연구논문의 94%가 오픈액세스였고, 출판 즉시 이용할 수 있는 골드 오픈액세스도 전체의 약 70%에 달하였다. 또한 국내 연구자의 코로나19 정형외과 연구논문을 PubMed로부터 수집하여 분석한 결과 평균 심사소요일은 약 24일이었다. 오픈액세스와 심사소요일 등의 분석결과를 통해 이 연구는 코로나19 위기로 인한 학술 출판 생태계의 협력 분위기를 감지할 수 있었다. 이 같은 학술 출판 생태계 구성 주체의 협력이 계속 유지된다면 학술지 골드 오픈액세스 출판 향상과 심사의 효율성 증진 등 학술출판계의 장기과제가 해결될 가능성도 높아질 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.548-557
• /
• 2021

본 연구는 장애인 경제활동 분야에서 정형화된 데이터의 한계성을 극복하기 위해 데이터 수집과 분석이 용이한 미디어에서 수집한 비정형 텍스트 데이터를 활용하여 빅데이터의 통계적 유용성을 파악하고자 하였다. '우선구매'가 '장애인직업재활'과 '장애인고용'에 미치는 영향에 대해 통계분석을 실시함과 동시에 의미망 분석을 병행하여 통계분석으로 파악할 수 없는 시기별 주된 이슈도 함께 파악하여 종합적인 결론을 도출하였다. 그 결과, 첫째 텍스트 의미망 분석결과 정부, 지자체 등 공공부문의 강한 주도성을 확인하였고 반면, 민간부문에서의 소비 활성화 동향과 최근 코로나19에 환경에서의 직업재활시설의 생산활동의 변화도 확인할 수 있었다. 둘째, 상관분석 결과 우선구매와 장애인직업재활, 장애인 고용이 각각 유의미한 상관관계를 나타냈다. 셋째, 회귀분석 결과도 마찬가지로 우선구매는 종속변수인 장애인직업재활, 장애인고용에 대해 각각 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후 후속 연구들이 언론 빅데이터를 장애인 분야에서 이슈탐지를 위한 다양한 통계분석과 연구활동에 많이 활용될 것으로 전망하며 비정형 데이터의 접근성과 보편성이 높아질 것으로 예상된다.

• 융합정보논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.31-40
• /
• 2021

블록체인 기술이 부동산 거래분야에서도 활발히 연구되고 있으며 부동산 거래는 다양한 방법이 있다. 본 논문에서는 오프라인상 법원 경매의 문제점을 해결하기 위해 이더리움의 Ether를 사용하여 경매 시스템의 인증 절차를 간소화하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이더리움의 Solidity언어로 작성하고 법원에서 매각기일 및 매물의 Meta date를 DApp 브라우저에 등록하고 입찰자는 Meta mask의 Private key를 통해 만들어진 개인의 지갑 주소에 접속한다. 그리고 입찰자는 원하는 매물을 선택, 입찰가격 금액을 입력하여 경매에 참여한다. 입찰자가 원하는 매물의 입찰가격이 가장 높은 입찰자의 기록을 이더리움 테스트 네트워크에 스마트 계약으로 작성하고 블록을 생성한다. 마지막으로 네트워크에서 작성된 스마트 계약은 법원 경매 관리자가 블록체인 네트워크의 모든 노드에 배포하고, 블록체인 네트워크의 각 노드들은 열람 및 계약을 확인할 수 있다. 제안하는 모델의 스마트 계약과 시스템의 성능을 분석한 결과로 이더리움을 이용하는 플랫폼에서 Ether를 생성 및 사용, 그리고 참여로 인해 발생하는 수수료가 있다. Ether의 가치 변화에 따라 매물의 가격에 영향을 끼치며 매번 스마트 계약에서 일정하지 않은 수수료가 발생한다. 하지만 향후 연구에서는 자체 토큰을 발행하여 Ether의 가치 변화에 따른 시세 변동성 문제와 수수료 문제를 해결하며 복잡한 법원경매 시스템을 세분화한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.149-156
• /
• 2021

인터넷망에서 동영상 콘텐츠를 스트리밍 서비스로 시청할 수 있게 해주는 OTT 서비스는 최근 많은 각광을 받고 있으며 이용자수 또한 가파르게 증가하고 있다. OTT 회사가 전통적인 미디어 회사들 및 타 OTT 회사들과 관계에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 더 많은 콘텐츠를 확보하는 것은 당연한 전략일 것이다. 하지만 OTT 사업자로부터 유발된 인터넷 트래픽양 또한 더불어 같이 증가하게 되므로 이를 전송해 주어야 하는 인터넷 서비스 회사의 설비 투자도 증가해야 한다는 의견도 있다. 본 연구에서는 대표적인 OTT 회사인 넷플릭스의 콘텐츠 투자가 자사의 매출 증가와 인터넷 서비스 회사의 인터넷 망 투자 증가에 어떠한 영향을 미치는 지를 시차 분포 모형을 통해 실증적으로 분석하였다. 분석결과는 넷플릭스의 콘텐츠 투자는 자사의 매출 증대에 기여하고 있으며, 또한 인터넷 서비스 사업자 들의 인터넷 망투자 증가에도 영향을 미치는 것을 보여 준다. 이는 OTT 사업자의 콘텐츠 확대 전략이 유효한 경영 전략임을 확인해주며, OTT 사업자 들로부터 우발디는 막대한 인터넷 트래픽을 지연없이 전송하기 위한 인터넷 망 설비 투자 비용을 OTT 사업자 들이 분담할 필요가 있다는 연구 결과 들을 실증적으로 지지한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권3호
• /
• pp.391-401
• /
• 2022

최근 딥러닝 기반의 객체 검출 및 인식 연구가 발전해가면서 산업 및 실생활에 적용되는 범위가 넓어지고 있다. 건설 분야에도 딥러닝 기반의 시스템이 도입되고 있지만 아직은 미온적이다. 건설 도면에서 자재 산출이 수작업으로 이뤄지고 있어 많은 소요시간과 부정확한 적산 결과로 잘못된 물량산출의 거래가 생길 수 있다. 이를 해결하기 위해서 빠르고 정확한 자동 도면 인식시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 건설도면 내 철강 자재를 검출하고 인식하는 인공지능기반 자동 도면 인식 적산 시스템을 제안한다. 빠른 속도의 YOLOv4 기반에 소형 객체 검출성능을 향상하기 위한 복제 방식의 데이터 증강기법과 공간집중 모듈을 적용하였다. 검출한 철강 자재 영역을 문자 인식한 결과를 토대로 철강 자재를 적산한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존 YOLOv4 대비 정확도와 정밀도를 각각 1.8%, 16% 증가시켰다. 제안된 방식의 Precision은 0.938, Recall은 1, AP_0.5는 99.4%, AP_0.5:0.95 68.8%의 향상된 결과를 얻었다. 문자 인식은 기존 데이터를 사용한 인식률 75.6%에 비해 건설도면에 사용되는 폰트에 맞는 데이터 세트를 구성하여 학습한 결과 99.9%의 인식률을 얻었다. 한 이미지 당 평균 소요시간은 검출 단계는 0.013초, 문자 인식은 0.65초, 적산 단계는 0.16초로 총 0.84초의 결과를 얻었다.