지적 재산권 보호 중에서 디지털 저작물 보호는 근래에 활발히 연구되고 있으며 법 과학 분야는 지문감식, 치아감정, DNA 등 많은 분야가 있다. 법과학 분야 중 법적용 컴퓨팅(Forensic Computing)에 관한 응용은 새로운 연구 과제이다. 그 중에서도 디지털 저작물에 대하여 증거를 보전 하고자 많은 연구가 진행되고 있지만 디지털 저작물에 관하여 네트워크를 통한 능동적 저작물 보호는 미약하다. 현재의 데이터 추출(Extraction), 발굴(Exploitation), 복구, 암호 해독, 패스워스 풀기(Defeat), 미러 이미징 등의 방법 가지고 해결 못하는 경우와 인터넷 상에서 온라인으로 이루어지는 불법 복제에서 결정적 기여(smoking gun)를 찾아내려고 하는 것이 본 논문에서 해결 하고자 하는 부분이다. 오프라인일 경우도 가능하며 분석된 결과는 변호사/대리인, 법인, 보험회사, 법집행관 등에게 온라인으로 제공한다. 진행 과정은 서버에서 파견시킨, 미션을 부여받은 에이전트가 저작물 불법 복제 상황을 트래킹 한 후, 네트워크를 통하여 정해진 시간별로 서버에 전달하면, 법 조항과 매핑시켜서 분석한 다음 서버의 지식베이스에 저장되어 사용자의 요구에 응하는 능동형 디지털 저작물 보호 관리 시스템이다.
웹에는 방대한 양의 정보가 있지만 현재 그 활용은 제한적이다. 본 연구는 기존에 PC를 통해서만 접근 가능했던 웹 정보를 TV나 모바일 기기를 통해서 볼 수 있게 함으로써, 사용자로 하여금 시공간의 제약으로부터 자유로운 정보 환경을 제공하려는 취지에서 수행되었다. 현재의 웹 정보를 TV나 모바일 기기와 같은 일상적인 매체를 통해서도 활용할 수 있기 위해서는 각 디바이스의 화면에 적합하게 필터링과 요약을 통해 재구성하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 자연어처리 기술에 기반하여 온라인 뉴스 페이지를 개인 디바이스에 적합한 형태로 내용과 레이아웃을 재구성하는 시스템인 ONASys(Online News Adaptation System) 에 대해 소개한다. ONASys는 공간적, 내용적 속성을 이용하여 웹페이지 상의 중요 정보를 선별하는 #컨텐츠 필터링 모듈#, 패턴의 분석과 공기 정보를 통한 문법적 주 요소 인식을 통해 문장을 하는 #문장 요약 모듈#, 제목과 문장의 연관성을 통하여 문장의 중요도를 판단하는 #중요도 결정 모듈#로 구성된다.
온라인 게임에서 오토 프로그램 또는 봇 프로그램으로 인하여 다양한 게임 서비스 피해사례가 발생하고 있다. 특히, 게임 머니 및 아이템의 비정상적인 수집은 게임이 가지는 본연의 재미를 잃어버리게 되고, 궁극적으로 게임 생명주기에 결정적 악영향을 미치게 된다. 본 논문은 게임 봇 감지를 위해 게임 행위 변화 패턴을 수집하고 분석하여 봇 탐지 방법에 적용한다. 인간의 게임 행위 변화 정보와 봇의 게임 행위 변화 정보를 이용하여 유사정도를 측정하고, 봇 탐지 기법에 활용하는 것이다. 실험에서는 서비스 중인 온라인 게임을 이용하여 사용자와 봇의 모델을 생성하고 유사성을 판별하였으며 적절한 결과를 확인하였다.
온라인 소비자들은 amazon.com과 같은 온라인 상점 플랫폼에 상품 평가(리뷰: review) 글을 남김으로써 대상 상품에 대한 의견을 표현한다. 이러한 상품 리뷰는 다른 소비자들의 구매 결정에도 큰 영향을 끼친다는 관점에서 볼 때, 매우 중요한 정보원이라고 할 수 있다. 사람들이 남긴 의견 정보(opinion)를 자동으로 추출하거나 분석하고자 하는 연구인 감성 분석(sentiment analysis)분야에서 과거에 진행된 대다수의 연구들은 크게는 문서 단위에서 작게는 상품의 요소(aspect) 단위로 사용자들이 남긴 의견이 긍정적 혹은 부정적 감정을 포함하고 있는지 분석하고자 하였다. 이렇게 소비자들이 남긴 의견이 대상 상품 혹은 상품의 요소를 긍정적 혹은 부정적으로 판단했는지 여부를 판단하는 것이 유용한 경우도 있겠으나, 본 연구에서는 소비자들이 '어떤 관점'에서 대상 상품 혹은 상품의 요소를 평가했는지를 자동으로 추출하는 방법에 초점을 두었다. 본 연구에서는 형용사의 대표적인 성질 중 하나가 자신이 수식하는 명사의 속성에 값을 부여하는 것임에 주목하여, 수식된 명사의 속성을 추출하고자 하였고 이를 위해 WordNet을 사용하였다. 제안하는 방법의 효과를 검증하기 위해 3명의 평가자를 활용하여 실험을 하였으며 그 결과는 본 연구 방향이 감성분석에 있어 새로운 가능성을 열기에 충분하다는 것을 보여주었다.
최근 들어 폭발적으로 증가하고 있는 다양한 형태의 멀티미디어 서비스들은 서로 다른 대역폭과, 다양한 QoS의 보장을 요구한다. 따라서, 한정된 대역폭을 가지는 네트워크의 특성으로 인해 효율적인 대역폭 관리에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 네트워크상에서 서로 다른 멀티미디어 서비스를 효율적으로 지원하면서 동시에 우선순위가 높은 서비스의 QoS를 보장할 수 있는 적응적 대역폭 관리 방법을 제안하였다. 네트워크 자원의 효율적인 관리를 위해 제안된 적응적 대역폭 관리기법은 현재 네트워크 상태를 기반으로 하는 온라인 기법으로 적용되어 서로 상충되는 네트워크의 성능 메트릭간의 적절한 균형을 이루도록 설계되었다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 대역폭 관리를 위해 제안된 기존의 타 기법들과의 비교, 분석을 수행하여 제안된 방법이 다양한 네트워크 트래픽 상황에서 우수한 성능을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
지적 재산권 보호 중에서 디지털 상거래에서 가장 절실한 저작물 보호는 근래에 활발히 연구되고 있으며 법 과학 분야는 지문감식, 치아감정 DNA 등 많은 분야가 있다. 그러나 법과학 분야중 법적용 컴퓨팅(Forensic Computing)에 관한 응용은 아직 부족한 상태이다. 그중에도 디지털 저작물에 대하여 증거를 보전 하고자 많은 연구가 진행 되고 있지만 디지털 저작물에 관하여 네트워크를 통한 능동적 저작물 보호는 미약하다. 현재의 데이터 추출(Extraction), 발굴(Exploitation), 복구, 암호 해독, 패스워스 풀기(Defeat), 미러 이미징등의 방법 가지고 해결 못하는 경우와 인터넷 상에서 온라인으로 이루어지는 불법 복제에서 결정적 기여(smoking gun)를 찾아내려고 하는 것이 본 논문에서 해결 하고자 하는 부분이다. 오프라인일 경우도 가능하며 분석된 결과는 변호사/대리인, 법인, 보험회사, 법집행관등에게 온라인으로 제공한다. 진행 과정은 서버에서 파견시킨, 미션을 부여받은 에이전트가 저작물 불법 복제 상황을 트래킹 한 후, 네트워크를 통하여 정해진 시간별로 서버에 전달하면, 법 조항과 매핑시켜서 분석한 다음 서버의 지식베이스에 저장되어 사용자의 요구에 응하는 능동형 디지털 저작물 보호 관리 시스템이다.
온라인 필기 문자 인식 시스템 'SCRIPT(Symbol/Character Recognition In Pen-based Technology)'는 조합 가능한 모든 한글과 영어 대문자, 숫자, 그리고 키보드 부호 등 자연스럽게 필기되는 정자체 문자를 인식하기 위한 알고리듬이다. 필기 문자는 동일인이 쓰더라도 형태의 변화가 다양해서 정보의 불확실성을 지니게 된다. 그런데 기존의 결정 트리(decision tree)를 이용한 특징 분석 방법(feature analysis approach)은 효율적이지만 필기의 변형에 약하여 잘못된 선택을 하기 쉽기 때문에, 이러한 단점을 보완할 수 있는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 패턴의 계층적(hierarchical)특성에 맞추어 획 자체의 형태와 획간의 위치 관계를 파악하기 위한 두 단계의 퍼지 결정 트리(fuzzy decision trees)를 사용하여 문자 패턴의 특징을 분석하는 방법을 제안한다. 이러한 방법은 다양한 가능성을 저장함으로써 형태의 변형에 강하고 이전의 잘못된 선택을 수정하기 쉬우며, 특히 하위 후보 패턴들에 의한 상위 패턴의 인식률 상승 효과가 매우 크다. 실헌 결과, 한글은 약 91%의 인식률과 약 0.33초의 인식 속도를 나타냈으며, 영어 및 기타 문자는 약 95%의 인식률과 약 0.08초의 인식 속도를 보였다. 이는 퍼지 결정 트리를 적용하지 않은 겨우에 비하여 인식률이 8~18% 정도 향상된 것이다.
본 연구에서는 온라인 감염 씨감자 비파괴선별 시스템을 구축하고 감염 씨감자 선별을 위한 통계적 모델을 개발하여 적용함으로써 선별시스템의 성능을 평가하였다. 선별모델 개발을 위해 토양병 및 잠복 감염의 대표적인 병원성 세균인 pectobacteruim atrosepticum을 인위적으로 씨감자에 감염시켜 씨감자 내부에 병징이 발현되도록 하여 실험하였다. 구축된 선별시스템을 통해 감염 및 정상 씨감자의 투과스펙트럼을 획득한 후 최소자승판별법(partial least square-discriminant analysis)을 이용하여 감염 씨감자 검출모델을 개발하였다. 개발된 모델의 검정결정계수는($R^2$) 0.943이었고 분류의 정확도는 99%(n=80) 이상으로 우수한 선별성능을 보였다. 개발된 온라인 감염 씨감자 선별시스템은 씨감자 선별뿐만 아니라 다양한 농산물의 감염을 검출하는 기반기술로 응용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 최근 엔터테인먼트 산업의 핵심 분야로 각광받으며 향후 국가 경제의 새로운 성장 동력으로 주목을 받고 있는 게임산업 중 온라인 및 모바일 게임 기업 25곳을 대상으로 2014년부터 2018년까지 5년간의 효율성 분석을 진행하였다. 정태적 효율성 분석을 위해 DEA를, 동태적 효율성 분석을 위해 DEA-Window를 사용하였다. 투입 변수로 자산, 종업원 수, 비용을 선정하였으며 산출 변수로 영업이익과 매출을 선정하였다. 연구의 주요 결과로는 규모 효율성은 2014년을 제외하고 전체 평균이 0.85를 넘는 준수한 결과를 보였으나, 기술 효율성은 전체 기간 중 0.80을 넘은 연도가 없었다. 또한 기업 규모의 관점에서 상위 기업과 하위 기업의 효율성 차이가 큰 것으로 나타났으며, 효율성 평균의 추이는 2014년부터 2016년까지 상승하다가 2017년부터 하락하는 결과를 나타냈다.
본 논문에서는 온라인 대화에서 대화자간 대화 메시지의 응답 관계를 효율적으로 프레젠테 이션하는 트리 기반 대화 인터페이스를 제안한다. 기존의 대화 인터페이스는 대화 인터페이스의 단순성과 대화 메시지 자료 구조의 제약으로 인하여 그룹 토의나 의사 결정과 같은 형식적인 대화를 지원하기 어려우며, 트리 기반 대화 인터페이스는 형식적인 대화의 지원은 가능하나 응답 관계에 의한 대화창의 이동 및 응답간의 거리에 의하여 대화 메시지의 프레젠테이션 등이 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 텍스트 기반 대화 인터페이스의 장점과 XML 기반 메시지를 이용하여 대화에서 응답 관계 프레젠테이션을 효율적으로 지원하는 트리 기반 대화 인터페이스를 기술한다. 제안한 대화 인터페이스의 구현은 XML, DOM, JDK를 이용하여 클라이언트/서버 구조의 대화 시스템에 적용한 예를 보였으며, 응용 분야는 협업, 원격 교육, 온라인 게임 등이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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