• 한국비블리아학회지
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• 제30권1호
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• pp.53-75
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• 2019

본 연구에서는 특화도서관의 정책 현황을 살펴보고, 도서관계 및 유사기관, 포털 및 미디어기업의 큐레이션 서비스 현황을 분석하여 특화도서관의 큐레이션 서비스 제공 정책 방향을 제안하였다. 연구 결과, 첫째, 다양한 큐레이터 참여를 통해 큐레이션 정보를 수집 선별하고, 주기적으로 큐레이션 정보를 웹사이트 및 온라인 게이트웨이를 업데이트함으로써 소장 장서에 대한 인식을 확대하고 이용을 극대화한다. 둘째, 연구지원서비스, 1:1 맞춤형 큐레이션 서비스, 북 큐레이션 등 특화도서관의 큐레이션 서비스의 범위를 다양화한다. 셋째, 특화 주제와 관련하여 디지털 큐레이션 서비스를 구축한다. 넷째, 내부에 비콘을 설치하고 정보 전달 매체에서 받은 정보를 기반으로 이용자의 움직이는 동선과 공간에 머무르는 시간 등과 같은 데이터를 통해 개인화된 이용자 서비스를 제공한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.994-1003
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• 2020

본 연구에서는 뉴스 데이터를 이용해 재난문자의 문제점에 대해 알아보았다. 이를 위해 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터 시스템을 통해 2005년 5월 15일부터 2020년 4월 30일까지의 '재난문자'의 주제어가 포함된 뉴스를 검색하여 자료를 수집하였다. 분석방법은 내용분석을 사용하였다. 조사 결과에 따르면, 재난문자 수신 문제점은 경보음, 내용, 기준, 빈도, 속도, 수신범위, 시간, 언어 등에 대한 것으로 범주화되었다. 재난문자 미수신 문제점은 권한, 단말기, 발송기준, 통신, 기타 등에 대한 것으로 범주화되었다. 재난문자 문제점에 대한 뉴스 게재 추이를 살펴보면, 최근 2~3년간 미수신 문제점에 대한 뉴스는 줄어드는 반면에 수신 문제점에 대한 뉴스는 많아지는 것으로 나타났다. 이는 재난문자에 대한 국민의 개선 요구가 수신 부분에 있다는 것을 말해준다. 특히, 내용, 빈도, 수신범위 문제에 대한 사회적 해결 요구가 급증한 상황이다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.836-844
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• 2020

아날로그 홀로그램과 동등 이상의 대면적과 넓은 시야각을 가진 Computer generated hologram(CGH)을 생성하기 위해서는 매우 많은 픽셀 수가 요구된다. 이로 인해 고해상도의 CGH를 생성하기 위해서는 높은 성능의 연산장치를 바탕으로도 오랜 연산 시간이 필요한 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 미리 계산된 저해상도 CGH를 배열한 후 평행이동된 오목 렌즈 함수를 곱해주는 것을 통하여 고해상도 CGH를 생성하는 기법을 제안한다. Point cloud 방식으로 기록된 0.1기가픽셀의 CGH를 계산하고, 여기에 제안된 기법을 도입하여 2.5기가픽셀의 CGH를 매우 빠른 속도로 생성할 수 있었으며, 이렇게 생성된 CGH를 실험을 통하여 기록한 이미지상이 정상적으로 복원되는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.845-853
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• 2020

본 논문에서는 산업현장에서의 선택적 소음 제거를 위한 환경 사운드 분류 기술을 제안한다. 산업현장에서의 소음은 작업자의 청력 손실의 주요 원인이 되며, 소음 문제를 해결하기 위한 소음 제거 기술이 널리 연구되고 있다. 그러나 기존 소음 제거 기술은 모든 소리를 구분 없이 차단하는 문제를 가지며, 모든 소음에 공통된 제거 방법을 적용하여 각 소음에 최적화된 소음 제거 성능을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사운드 종류에 따라 선택적 동작을 하는 소음 제거가 필요하고, 본 논문에서는 이를 위해 딥 러닝 기반의 환경 사운드 분류 기술을 제안한다. 제안 방법은 기존 오디오 특성인 멜-스펙트로그램의 한계를 극복하기 위해 새로운 특성으로서 멜-스펙트로그램 기반의 시간 변화 특성과 통계적 주파수 특성을 사용하며, 합성곱 신경망을 이용하여 특성을 모델링 한다. 제안하는 분류기를 사용하여 3가지 소음과 2가지 비소음으로 구성된 총 5가지 클래스로 사운드를 분류하였고, 제안하는 오디오 특성을 사용하여 기존 멜-스펙트로그램 특성을 사용할 때에 비하여 분류 정확도가 6.6% 포인트 향상되는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.341-350
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• 2022

본 논문은 온디바이스 환경에서 다중 시점 영상을 입력 받아 객체를 증강하고, 현실 공간에 의한 가려짐을 구현하는 딥러닝 기반의 증강현실 시스템을 제안한다. 이는 세부적으로 카메라 자세 추정, 깊이 추정, 객체 증강 구현의 세 기술적 단계로 나눠지며 각 기법은 온디바이스 환경에서의 최적화를 위해 다양한 모바일 프레임워크를 사용한다. 카메라 자세 추정 단계에서는 많은 계산량을 필요로 하는 특징 추출 알고리즘을 GPU 병렬처리 프레임워크인 OpenCL을 통해 가속하여 사용하며, 깊이 영상 추론 단계에서는 모바일 심층신경망 프레임워크 TensorFlow Lite를 사용하여 가속화된 단안, 다중 영상 기반의 깊이 영상 추론을 수행한다. 마지막으로 모바일 그래픽스 프레임워크 OpenGL ES를 활용해 객체 증강 및 가려짐을 구현한다. 제시하는 증강현실 시스템은 안드로이드 환경에서 GUI를 갖춘 애플리케이션으로 구현되며 모바일과 PC 환경에서의 동작 정확도 및 처리 시간을 평가한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권1호
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• pp.265-276
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• 2017

한국의 암각화는 울산 천전리 암각화와 울산 대곡리 반구대 암각화를 포함하여 전국에서 많은 유적들에서 발견되어 왔다. 본 논문에서는 전용 카메라 앱과 타임라인 서비스를 제공하는 한국 암각화 유적 정보 시스템인 KPetro의 개발에 대해 기술한다. 개발된 시스템은 울산대학교 반구대암각화유적 보존연구소에서 수집하고 분류한 다양한 암각화 자료를 바탕으로 1차적인 데이터베이스를 구축하고 이를 기반으로 하여 암각화 자료를 다양한 형태로 검색, 추가 및 수정하는 서비스를 제공한다. 또한 개발된 카메라 앱과 GPS정보를 바탕으로 사용자가 촬영한 사진을 적절한 유적에 손쉽게 추가하는 기능을 지원하며 촬영된 사진을 시간 순으로 정렬하는 타임라인 서비스를 제공한다. KPetro는 모바일 환경과 데스크탑 환경을 모두 지원하기 위해 HTML5 표준 기술과 자바스크립트 언어를 이용하여 웹브라우저에서 기능을 제공하며, 이를 통하여 다양한 사용자 기기에의 적응성과 기능 추가에 대한 확장성을 기본적으로 지원하고 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권7호
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• pp.925-934
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• 2017

다차원 색인 구조 중 대표적인 것은 R-tree에 기초한 색인으로써 공간 정보 등에 있어 강력한 성능을 보인다. 하지만 R-tree의 경우 차원의 수가 증가하거나 이용자 선호에 따라 부분 차원만을 이용하는 경우, 색인을 생성하는 시간이 크게 증가하고 생성된 색인의 효율성이 감소하는 문제를 갖고 있다. 따라서 지속적으로 차원이 증가하고 있는 최근의 다차원 데이터에는 해당 방법들은 적합하지 않다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 해시 색인에 기반한 새로운 다차원 색인 구조인 다차원 해시 색인을 제안한다. 다차원 해시 색인은 해시 함수를 통해 데이터들을 유클리드 공간의 버킷들로 분류하여 색인을 생성하고 이후 탐색이 요청되었을 때 이용자 선호도에 따라 선택된 부분 차원의 공간을 탐색할 수 있는 해시 탐색 트리를 생성하여 효과적인 탐색을 수행한다. 실험 결과, 해당 기법은 R-tree와 비교하여 색인 생성에 있어 매우 큰 성능의 향상과 함께 탐색에서도 유사한 탐색 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권2호
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• pp.351-358
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• 2018

강화 학습은 변화하는 환경에서의 최적의 보상을 얻을 수 있는 행동을 결정하기 위한 정책을 얻는 기계 학습 기법이다. 하지만 기존에 연구되어 온 강화 학습은 불확실하고 연속적인 실제 환경에서 최적의 행동을 얻기 위해 발생되는 높은 계산 복잡도 문제와 학습된 결과를 얻기 위해서는 많은 시간이 소요 된다는 문제점을 가지고 있다. 앞에서 언급한 문제를 해결하기 위해, 높은 계산 복잡도 문제를 해결을 위해서는 강화 학습을 구성하는 가치 함수와 정책을 독립적으로 구성하는 AC(actor-critic) 기법이 제안되었다. 그리고 빠른 학습 결과를 얻기 위해 기 학습된 지식을 새로운 환경에서 이용하여 기존 학습보다 빠르게 학습 결과를 얻을 수 있는 전이 학습(transfer learning) 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 기존에 연구되어 왔던 기계 학습 기법의 향상 기법인 AC 기법과 전이 학습 기법에 대해 소개하고, 이를 무선 액세스 네트워크 환경에서 기지국 상태 조정을 위해 적용되고 있는 사례를 소개한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권2호
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• pp.81-88
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• 2016

사물 간 통신기술인 M2M(machine to machine)은 각각의 구성 장치(사물)에 인터넷과의 연결성을 제공하면서 IoT 기술로 확장 발전되고 있다. IoT(Internet of Thing)는 수없이 많은 종류의 장치들이 인터넷 프로토콜을 이용하여 통신 서비스를 제공하는 하나의 트렌드를 나타낸다. IoT의 개념이 확산되면서 홈 내에 다양한 오브젝트가 정보 수집의 대상이 되고 있다. 최근 무수히 많은 다양한 장비들이 보급되면서 각각의 장비에 접근하는 방법이 너무 많아지고, 개발자로서 그들을 접근 제어하기 위해서는 무수히 많은 노력과 시간이 소비된다. 이러한 환경에서 다양한 응용 및 서비스를 창출하기 위해 보안은 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 자원이 제한된 장치 간 인증 및 데이터 송신 인증 시스템과 장치 간 인증을 고려한 Open M2M 환경에서의 중앙집중식 원격 보안 프로비저닝 프레임워크 방안을 제안하였다. 본 연구에서 도출된 인증 메커니즘 프레임워크는 온라인 개인정보뿐만 아니라 다른 기술과 서비스 환경에서의 개인정보 활용 사례에 적용할 수 있을 것으로 예상된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권9호
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• pp.215-223
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• 2017

재미있는 게임을 만들기 위해 다양한 측정기법들이 개발 과정에서 사용된다. 경험적인 부분에 대해서는 측정 및 분석이 어렵기 때문에 일반적으로 데이터를 수치화하기 쉬운 부분에 대해서만 측정, 분석하게 된다. 이는 게임의 재미는 경험적인 부분이 중요하다는 점에서 한계가 명확한 방법이다. 본 연구는 게임을 진행하는 사용자의 경험을 손쉽게 수치화하기 위하여 게임 사용자의 안면을 인식하고 인식된 정보로부터 감정 변화를 측정하는 기술을 활용하는 시스템을 제안한다. 시스템은 게임을 진행하는 사용자의 안면으로부터 실시간으로 감정을 인식하고 수치화하여 기록한다. 이렇게 기록된 데이터에는 시간 및 게임 진행과 관련된 수치, 안면으로부터 인식된 감정에 대한 수치 등이 포함된다. 기록된 데이터를 이용하면 특정 시점에서 게임이 사용자에게 어떤 감정을 유도하는지 판단할 수 있게 된다. 본 연구의 시스템을 활용하여 기록된 경험적인 부분에 대한 수치 데이터는 게임을 개발자의 의도대로 개발하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.