• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.145-148
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• 2023

송신 안테나 수가 4개인 다중 송수신 안테나 시스템에서 랜덤 위상을 갖는 오픈 루프 옥토니언 시공간 블록 부호를 적용했을 때, 불법적인 수신자가 최대 유사도 추정으로 물리계층을 해킹하는 경우의 성능을 분석한다. 합법적 수신자만 알 수 있는 무작위 위상을 불법적 수신자인 해커가 전혀 모르거나 일부를 알아냈을 때 신호 대 잡음비에 따른 비트 에러율을 분석한다. 또한 기존 논문의 옥토니언 부호가 직교성이 충분하지 않음을 보이고 완전한 직교성을 갖는 옥토니언 부호를 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션에서 랜덤위상은 2-PSK 성운으로 하고 있다는 것을 해커가 알고 있고 4개 송신 안테나의 랜덤 위상을 모두 해커가 추정할 경우에는 신호 대 잡음비가 100dB까지 해킹이 불가능하다. 그러나 랜덤 위상의 일부를 알게 되면 신호 대 잡음비가 20dB 이상에서 비트에러율이 10^-3 정도로 유지되므로 해킹이 가능해진다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.79-89
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• 2023

다시점 디스플레이는 관찰자의 위치에 따라 적절한 시점의 영상을 제공할 수 있어 시청자에게 입체적인 효과를 줄 수 있는 가장 실용적인 기술로 여겨진다. 하지만 대부분의 다시점 디스플레이는 평면 형태로서 시청자가 전방의 제한된 시야각 내에서만 입체 영상을 볼 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 시청 영역을 360도로 확장하여 완전 시차 시차를 제공하는 구 대칭성을 가지는 볼 렌즈를 적용한 광학계로 구성된 구형 디스플레이를 제안하였다. 제안한 시스템에서 각각의 프로젝션 렌즈는 소형 모듈화하여 어레이로 구성할 수 있으며 모듈 어레이를 볼 렌즈 주위에 구면으로 배치하여 수직, 수평 시차를 제공할 수 있다. 적용된 광학 모듈을 통해 볼 렌즈 내부 중앙에 이미지가 결상되고, 사용자는 디스플레이의 시야창을 통해 선명한 영상을 시청할 수 있다. 따라서 볼 렌즈의 구면 수차를 극복하여 넓은 시야 부피를 제공하는 360도 완전 시차 디스플레이의 실현 가능성을 실험적으로 확인하였다.

• 서비스연구
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• 제12권4호
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• pp.30-49
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• 2022

최근 COVID-19로 인한 언택트 시대로의 전환이 가속화되고 사람들이 실내에 머무는 시간이 증가함에 따라 개방된 인터넷을 통해서 영화, 방송 프로그램 등 미디어콘텐츠를 제공하는 OTT(Over-The-Top) 서비스 시장이 크게 확대되었으며 이는 디지털 환경과 기기에 익숙한 MZ세대에게 큰 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 OTT 서비스의 특성이 국내 MZ세대 이용자의 몰입 및 만족도와 브랜드 충성도에 미치는 영향에 대해 대표적인 OTT 서비스 브랜드 중 하나인 넷플릭스 국내 이용자를 중심으로 살펴보았다. 본 연구를 수행하기 위해 총 216명의 넷플릭스 OTT 서비스를 이용해본 경험이 있는 사람들의 설문 조사 자료를 분석에 활용하여 수립한 가설을 실증적으로 검증하였다. 분석결과, OTT 서비스의 특성 중 콘텐츠 다양성, 편의성, 신뢰성은 몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 몰입은 만족도에 정(+)의 영향을 미치고, 만족도는 브랜드 충성도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 OTT 서비스의 특성 중 추천 서비스는 몰입에 정(+)의 영향을 미치지 않았으며 몰입은 브랜드 충성도에 직접적으로 정(+)의 영향을 미치지 못하고 만족도를 통해서 브랜드 충성도에 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해서 OTT 서비스 관련 산업의 시장 활성화 및 점점 증가하고 있는 OTT 서비스 브랜드들의 MZ세대 소비자들을 위한 마케팅 전략 수립에 기여할 수 있을 것을 기대하며 포스트 코로나 시대에 대비한 실무적인 시사점을 제공하고자 한다.

• 서비스연구
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• 제13권1호
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• pp.127-143
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• 2023

현재 국내 전통시장은 중앙정부와 지방자치단체 등 많은 관련 주체들의 다양한 사업 추진에도 불구하고 2000년대 초반부터 시작된 침체의 늪을 벗어나지 못하고 있다. 이러한 전통시장의 봉착된 위기를 극복하기 위하여 최근에는 빅데이터 분석, 인공지능, 사물인터넷 등과 같은 정보통신기술이 융합된 스마트 전통시장 구축 방안에 대한 R&D가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전통시장 활성화 관련하여 2012년 이후부터 최근까지 진행되었던 여러 선행연구 및 전통시장 이용자, 해외 전통시장의 ICT 기술 적용사례 등을 분석하고, 분석된 내용을 토대로 ICT 기술을 활용하여 스마트 전통시장을 구축하기 위한 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모델에는 방문객과 상호작용할 수 있는 전통시장 메타버스의 구축, NFC 기술을 접목시킨 디지털 사이니지를 통한 전통시장 방문 인증, IoT와 AI 기술을 적용한 화재감지 기능의 정확성 고도화, 시장 상품 출시 정보 및 이벤트 알림을 위한 스마트폰 앱 개발, 그리고 이상 네 가지 방안과 연동하는 전자상거래 시스템을 포함하는 방안이 포함된다. 제안 모델은 온라인 쇼핑 및 모바일 기기 사용에 익숙한 MZ 세대를 전통시장의 주요 고객으로 확대시키기 위한 방안이라 말할 수 있다. 따라서 제시된 모델을 기반으로 스마트 전통시장 플랫폼이 구현되어 운영된다면, MZ 세대 및 외국인 관광객들에게 전통시장에 대한 흥미와 관심을 이끌어 낼 수 있어 스마트 전통시장을 하나의 문화 콘텐츠로 자리매김하게 만들 것이며, 보다 안전한 시장 환경 조성과 함께 적시에 효과적인 마케팅을 전개할 수 있어 향후 전통시장 활성화에 기여할 수 있을 것이다.

• 지식경영연구
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• 제23권4호
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• pp.275-294
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• 2022

최근 몇 년 동안 전자상거래와 소셜미디어의 지속적인 통합 발전과 함께 소셜커머스는 신뢰 중심의 사회적 거래 방식으로서 전자상거래의 중요한 형태로 자리를 잡았다. 온라인 커뮤니티의 긍정적인 측면과 풍부한 사용자 제작 콘텐츠 (UGC)로 인해 커뮤니티에 참여하는 사용자와 기업이 점점 더 증가하고 있는 추세이다. 이러한 상황에서 정보접근 비용은 지속적으로 감소하고 있고 구매 프로세스는 보다 간결하고 효율적으로 개선되고 있는 반면에 소비자의 충동구매 가능성을 크게 높이는 결과를 가져오게 된다. 그럼에도 불구하고 아직까지 소셜커머스에서 UGC의 특성을 기반으로 한 소비자 충동구매의 메커니즘에 대한 실증적 연구는 거의 없다. 본 연구는 자극-유기체-반응 (S-O-R) 모델을 이용하여 소셜커머스에서 UGC 특성이 소비자 충동구매에 미치는 영향을 분석하는 연구모형을 구축하였고, 이 과정에서 지각된 위험을 매개변수로, 유대강도를 조절변수로 각각 설정하였다. 실증분석 결과 콘텐츠 진정성, 콘텐츠 유용성, 그리고 콘텐츠 가치는 구매의사결정 과정에서 소비자의 지각된 위험에 유의한 영향을 미치고, 소비자의 지각된 위험은 충동구매에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, UGC 생산자와 이용자 간의 유대강도는 콘텐츠 유용성과 지각된 위험의 관계 및 지각된 위험과 충동구매 관계를 조절하는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 소셜커머스 사업자들로 하여금 고객의 소비행동에 대한 심층적인 이해를 도울 뿐만 아니라 소비자 충동구매가 왜 일어나는지에 대한 메커니즘을 학술적 관점에서 분석할 수 있는 이론적 틀을 제공하였다는 점에서 의의가 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.133-145
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• 2022

국내에서 지속적으로 증가하는 반려견 인구 및 산업 규모에 비해 이와 관련한 데이터의 체계적인 분석이나 품종 분류 방법 연구 등은 매우 부족한 실정이다. 본 논문에서는 국내에서 양육되는 반려견의 주요 14개 품종에 대해 딥러닝 기술을 이용한 자동 품종 분류 방법을 수행하였다. 이를 위해 먼저 딥러닝 학습을 위한 반려견 이미지를 수집하고 데이터셋을 구축하였으며, VGG-16 및 Resnet-34를 백본 네트워크로 사용하는 전이학습을 각각 수행하여 품종 분류 알고리즘을 만들었다. 반려견 이미지에 대한 두 모델의 전이학습 효과를 확인하기 위해, Pre-trained 가중치를 사용한 것과 가중치를 업데이트하는 실험을 수행하여 비교하였으며, VGG-16 기반으로 fine tuning을 수행했을 때, 최종 모델에서 Top 1 정확도는 약 89%, Top 3 정확도는 약 94%의 정확도 성능을 각각 얻을수 있었다. 본 논문에서 제안하는 국내의 주요 반려견 품종 분류 방법 및 데이터 구축은 동물보호센터에서의 유기·유실견 품종 구분이나 사료 산업체에서의 활용 등 여러가지 응용 목적으로도 활용될 수 있는 가능성을 가지고 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.31-43
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• 2022

전통적인 비디오 압축은 움직임 예측, 잔차 신호 변환 및 양자화를 통한 하이브리드 압축 방식을 기반으로 지금까지 발전해왔다. 최근 인공 신경망을 통한 기술이 빠르게 발전함에 따라, 인공 신경망 기반의 이미지 압축, 비디오 압축 연구 또한 빠르게 진행되고 있으며, 전통적인 비디오 압축 코덱의 성능과 비교해 높은 경쟁력을 보여주고 있다. 본 논문에서는 이러한 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 기본적으로는 기존 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델들이 채택하고 있는 변환 및 복원 신경망과 엔트로피 모델(Entropy model)을 이용한 율-왜곡 최적화(Rate-distortion optimization) 방법을 사용하며, 인코더 측에서 디코더 측으로 압축된 레이턴트 정보(Latent information)를 전송할 때 엔트로피 모델이 추정하기 어려운 정보의 값을 이동시켜 전송할 비트량을 감소시키고, 손실된 정보를 추가로 전송함으로써 손실된 정보에 대한 왜곡을 보정한다. 이러한 방법을 통해 기존의 인공 신경망 기반 비디오 압축 기술인 MFVC(Motion Free Video Compression) 방법을 개선하였으며, 실험 결과를 통해 H.264를 기준으로 계산한 BDBR (Bjøntegaard Delta-Bitrate) 수치(%)로 MFVC(-14%) 보다 두 배 가까운 비트량 감축(-27%)이 가능함을 입증하였다. 제안된 방법은 MFVC 뿐 아니라, 레이턴트 정보와 엔트로피 모델을 사용하는 신경망 기반 이미지 또는 비디오 압축 기술에 광범위하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.197-216
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• 2022

인터넷 및 모바일 기술의 발달과 소셜미디어의 확산으로 인해 다량의 정보들이 온라인 상에서 생성, 유통되고 있다. 이중에는 대중에게 도움이 되는 유익한 정보들도 있지만, 역기능을 하는 이른바 가짜뉴스들도 함께 유통되고 있다. 지난 2020년 코로나19의 전세계적인 확산 이후, 온라인 상에는 이와 관련한 수많은 가짜뉴스들이 유통되었다. 다른 가짜뉴스들과 달리 코로나19와 관련된 가짜뉴스는 사람들의 건강, 나아가 생명까지 위협할 수 있다는 점에서 그 심각성이 매우 크다고 할 수 있다. 때문에 코로나19와 관련한 가짜뉴스를 자동으로 탐지하고, 이를 예방하는 지능형 기술은 사회적 건강도를 제고하는데 매우 의미 있는 연구주제라 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 코로나19 관련 가짜뉴스 탐지를 효과적으로 수행하기 위해 그래프 임베딩 방법 중 하나인 Graph2vec을 활용한 방법을 제안한다. 가짜뉴스 탐지에 대한 주류 방법은 뉴스 콘텐츠 기반 즉, 텍스트에 대한 특징 분석으로 진행되었으나 본 연구에서는 사회적 참여 네트워크 내에서의 정보 전달 관계를 추가로 활용함으로써 보다 효과적으로 코로나19와 관련된 가짜뉴스를 탐지할 수 있었으며 성능 측면에서 정확도 향상을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.91-103
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• 2022

음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리와 같은 음원의 특성을 인식하는 것은 자율주행차, 로봇 시스템, AI 스피커 등 무인 시스템에서 중요한 기술 중의 하나이다. 음원의 방향이나 거리를 인식하는 방법은 레이다, 라이더, 초음파 및 고주파와 소리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 신호를 발신하여야 하며, 장애물에 의한 비가시 영역에서 발생하는 음원은 정확하게 인식할 수 없다. 본 논문에서는 비가시 영역을 포함한 주변에서 발생하는 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하는 방법으로 가청 주파수 대역의 소리를 검출하여 인식하는 방법을 구현하고 평가하였다. 음원을 인식하기 위하여 주로 사용하는 교차형 기반의 음원인식 알고리즘은 음원의 음량과 방향을 인식할 수 있으나 사각영역이 발생하는 문제가 있다. 뿐만아니라 이 알고리즘은 음원까지의 거리를 인식할 수 없다는 제약이 있다. 이러한 기존 방법의 한계를 탈피하기 위하여, 본 논문에서는 교차형 기반의 알고리즘보다 더 발전된 직사각형 기법을 사용한 QRAS 기반의 알고리즘으로 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하여 음원의 특성을 파악할 수 있는 음원인식 알고리즘을 제안한다. 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 직사각형으로 배치된 4개의 음향센서에 의하여 도출되는 6쌍의 음향 도착 시간차를 사용한다. QRAS 기반의 알고리즘은 기존 교차형 기반의 알고리즘으로 음원을 인식할 때 발생하는 사각영역과 같은 문제점을 해결할 수 있으며, 음원까지의 거리도 인식할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 전방향 음원 인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 사각영역없이 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.1-28
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• 2022

최근 몇 년간 많은 인터넷 대기업이 인공 지능 기술을 기반으로 한 개인화 서비스를 제공하여 온라인 사용자를 끌어들이는 자체 콘텐츠 서비스를 제공하고 있다. 본 연구에서는 기업의 온라인 서비스 네트워크에서 콘텐츠 서비스의 역할을 분석한다. 네이버의 서비스 포트폴리오에서 전문 제작 콘텐츠로 특징지어질 수 있는 웹툰의 역할과 구글 서비스 포트폴리오에서 사용자 제작 콘텐츠로 구분될 수 있는 유튜브의 역할을 확인한다. 네이버와 구글 서비스 이용에 관한 설문 조사 데이터를 바탕으로 방향성 계량 서비스 네트워크를 분석한다. 온라인 서비스 네트워크에서 노드는 온라인 서비스를 나타내고, 노드 간의 관계는 포트폴리오 내의 특정 서비스를 순차적으로 사용하는 것을 나타낸다. 연구 결과, 웹툰과 유튜브 모두 내향중심성보다 외향중심성이 더 높다는 것을 알 수 있다. 즉, 콘텐츠 서비스는 기업의 양방향 네트워크에서 도착 서비스의 역할보다 시작 서비스의 역할을 수행할 가능성이 높다. 유튜브의 외향중심성과 내향중심성의 차이는 웹툰의 외향중심성과 내향중심성의 차이보다 상대적으로 적다. 구글의 서비스 포트폴리오에서 유튜브의 높은 중심성은 엔터테인먼트 위주였던 초기 역할에서 검색 플랫폼으로 성장하였음을 보여준다.