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효과적인 인터랙티브 비디오 저작을 위한 얼굴영역 기반의 어노테이션 방법 (Annotation Method based on Face Area for Efficient Interactive Video Authoring)

  • 윤의녕;가명현;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제21권1호
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    • pp.83-98
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    • 2015
  • TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.

포항분지 해상 중소규모 CO2 지중저장 실증연구 안전성 평가 (Security and Safety Assessment of the Small-scale Offshore CO2 Storage Demonstration Project in the Pohang Basin)

  • 권이균;장찬동;신영재
    • 지질공학
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    • 제28권2호
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    • pp.217-246
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    • 2018
  • 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 저장소 선정 및 저장소 특성화 연구 과정에서 $CO_2$ 지중저장 실증의 지진 유발 가능성과 누출 가능성에 대하여 진지하게 검토하고 $CO_2$ 지중저장 실증의 안정성을 확보하기 위한 많은 노력을 경주해 왔다. 그럼에도 불구하고 2017년 11월 15일 발생한 규모 5.4의 포항 지진으로 큰 피해를 입은 포항시와 시민들은 $CO_2$ 지중저장 실증의 지진 유발 가능성에 대하여 큰 우려를 가지고 있는 상황이다. 포항분지 해상 $CO_2$ 지중저장 실증 연구팀은 2017년 포항 지진 이후 포항 영일만 $CO_2$ 지중저장 실증의 안전성에 대하여 자체 조사를 수행하여, 2017년 포항 지진과 포항분지 영일만 해상 $CO_2$ 지중저장 실증의 관련성과 향후 본격적인 $CO_2$ 지중저장 실증이 수행될 경우 지진 유발 가능성이나 누출 가능성에 대하여 면밀하게 평가하였다. 자체 조사 결과, 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 2017년 포항지진의 진앙과 약 10 km 떨어진 영일만 해역에 저장소가 위치하며, $CO_2$ 저장층의 심도도 해저면 아래 약 750-800 m 정도로서 포항 지진의 심도와 큰 차이를 보인다. 또한 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 2017년 1월 12일부터 3월 12일까지 약 3개월간 $CO_2$ 시험 주입을 수행한 이후 수송체계 구축과 주입공 격상을 위해 $CO_2$ 주입 행위가 중지된 상황으로 2017년 11월 15일에 발생한 포항 지진과 직접적인 관련성을 찾기 어렵다. 무엇보다도 $CO_2$ 지중저장 기술의 개념이 지층을 파쇄하는 것이 아니라 염수와 같은 유체로 채워진 다공질 퇴적층에서 염수를 천천히 밀어내면서 초임계상의 $CO_2$를 주입한다는 측면에서 대용량의 $CO_2$를 장기간 주입하여 저장층의 압력이 크게 상승하는 경우를 제외하면 인간 사회에 피해를 가져오는 일정 규모 이상의 지진을 유발할 가능성이 크지 않은 것으로 분석되었다. 게다가 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업의 $CO_2$ 시험 주입 규모가 약 100톤 정도로서 규모 5.0 이상의 지진을 유발할 수 있는 대규모 주입 행위가 없었기 때문에 2017년 포항 지진과의 연관성을 가정하는 것이 무리가 있다. 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업의 연구팀은 자체 조사를 통해 향후 포항분지 해상 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업이 장기적으로 수행될 경우 지진 유발 가능성과 누출 가능성에 대하여도 평가를 수행하였다. 자체 평가 결과에 따르면, 저장층 상부의 덮개층이 파쇄되거나 주변 단층의 재활성화가 발생하지 않도록 정해진 범위에서 압력을 조절하면서 $CO_2$ 스트림을 주입할 경우 지진 유발이나 단층 재활성화를 초래할 가능성이 매우 희박한 것으로 분석되었다. 더불어, 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 $CO_2$ 지중저장 실증 과정에서 주입된 $CO_2$ 스트림의 누출을 최소화하기 위해 저장소 인근 지층의 파쇄 압력, 저장소 인근 단층의 재활성화 압력, 주입공 누출을 방지하기 위한 완결 공정, 주입된 $CO_2$ 스트림의 누출 경로 파악과 거동 및 누출 모니터링, 안전한 $CO_2$ 저장을 위한 저장소 운영과 관련된 연구를 충실하게 수행하고 있으며, 연구팀의 자체 조사 결과 주입된 $CO_2$ 스트림이 인간 사회에 영향을 미칠 정도의 규모로 누출될 가능성은 크지 않은 것으로 평가되었다. 결론적으로 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 인간이 감지할 정도의 지진 유발 및 주입된 $CO_2$ 스트림의 누출을 발생시킬 가능성이 크지 않으며, 비록 적은 가능성이지만, 지진이나 누출이 발생하지 않도록 지속적으로 안전성 확보를 위한 연구개발을 최우선적으로 수행할 계획이다.

마켓 인사이트를 위한 상품 리뷰의 다차원 분석 방안 (Multi-Dimensional Analysis Method of Product Reviews for Market Insight)

  • 박정현;이서호;임규진;여운영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.57-78
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    • 2020
  • 인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.

PET/CT에서 재구성 프로그램의 성능 평가 (Evaluation of Image Quality Based on Time of Flight in PET/CT)

  • 임정진;윤석환;김종필;남궁식;신성화;윤상혁;김영석;이형진;이홍재;김진의;우재룡
    • 핵의학기술
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    • 제16권2호
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    • pp.110-114
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    • 2012
  • 암의 조기검진 및 수술 전후 추적검사에 유용하게 이용되고 있는 PET/CT는 영상의 질을 향상시키기 위하여 기계적인 성능 향상과 더불어 영상 재구성방법도 발전되어 왔다. 본 연구는 Time of Flight (TOF)를 기반으로 한 재구성 프로그램들에 대하여 영상의 질을 평가하고자 한다. Gemini TF, Biograph mCT, Discovery 690을 이용하여 phantom 영상을 동일한 조건으로 2분 동안 영상을 획득 후 Astonish TF, ultraHD PET, SharpIR을 적용한 것과 적용하지 않은 것에 대하여 영상을 재구성하였다. Flangeless Esser PET phantom 의 내부에는 $^{18}F$-FDG 1.11 kBq/ml (30 ${\mu}Ci/ml$)를 채우고 4개의 열소 원통(8, 12, 16, 25 mm)에는 8.88 kBq/ml (240 ${\mu}Ci/ml$)를 채워서 배후 방사능과 열소 원통 방사능의 비율이 1:8이 되도록 제작하였고 triple line phantom의 내부에는 $^{18}F$-FDG 37 MBq (1 mCi)를 채우고 세 개의 line에는 0.37 MBq/ml (100 uCi)를 주입하여 제작하였다. Flangeless Esser PET phantom을 사용한 재구성 영상에서 contrast ratio와 background variability를 구하였고, triple line phantom을 사용한 재구성 영상에서 resolution을 측정하였다. Phantom lid 크기가 8, 12, 16, 25 mm에서의 contrast ratio는 Astonish TF를 적용하지 않은 영상에서 8.69, 12.28, 19.31, 25.80%, 적용한 영상에서는 6.24, 13.24, 19.55, 27.60%, ultraHD PET를 적용하지 않은 영상에서 4.94, 12.68, 22.09, 30.14%, 적용한 영상에서는 4.76, 13.23, 23.72, 31.65%, SharpIR를 적용하지 않은 영상에서 13.18, 17.44, 28.76, 34.67%, 적용한 영상에서는 13.15, 18.32, 30.33, 35.73%로 나타났다. Background variability는 Astonish TF를 적용하지 않은 영상에서 5.51, 5.42, 7.13, 6.28%, 적용한 영상에서는 7.81, 7.94, 6.40, 6.28%, ultraHD PET를 적용하지 않은 영상에서 6.46, 6.63, 5.33, 5.21%, 적용한 영상에서는 6.08, 6.08, 4.45, 4.58%, SharpIR를 적용하지 않은 영상에서 5.93, 4.82, 4.45, 5.09%, 적용한 영상에서는 4.80, 3.92, 3.63, 4.50%로 나타났다. Phantom line 위치가 upper, center, right에서의 resolution은 Astonish TF를 적용하지 않은 영상에서 10.77, 11.54, 9.34 mm, 적용한 영상에서는 9.54, 8.90, 8.88 mm, ultraHD PET를 적용하지 않은 영상에서 7.84, 6.95, 8.32 mm, 적용한 영상에서는 7.51, 6.66, 8.27 mm, SharpIR를 적용하지 않은 영상에서 9.35, 8.69, 8.99 mm, 적용한 영상에서는 9.88, 9.18, 9.00 mm로 나타났다. TOF를 기반으로 하여 영상의 질을 향상시키기 위한 재구성 프로그램 사용 시 전반적으로 영상의 질적 향상이 이루어짐을 알 수 있었다. 또한 제조사별 재구성 프로그램 비교에 대해서는 어느 정도의 결과 값의 차이를 보였지만 이는 제조사별 장비의 특성과 재구성 알고리즘의 차이로 인한 결과라고 생각된다. 따라서 각 병원에서는 영상의 질을 향상시키기 위해 사용되는 재구성 프로그램을 이용함에 있어서 프로그램에 맞는 적절한 재구성 조건을 찾기 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

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