효율적인 동영상 검색 방법은 많은 양의 동영상 데이터를 관리하는 디지털 비디오 라이브러리 시스템에서 필수적으로 요구되는 기능이다. 본 논문에서는 샷 단위 동영상을 문맥, 전경, 배경, 오디오로 나누어 비교하여 질의 동영상과 비슷한 동영상을 찾아내는 예제 기반 동영상 검색 알고리즘을 제안하였고, 제안한 알고리즘에 따라서 저작 및 검색도구를 구현하였다. 샷간의 관계 정보 즉, 문맥을 고려한다는 것은 인접한 샷들 간의 오디오, 움직임 정보들과 같은 저급 수준 내용 정보 간에 변화 패턴을 비교한다는 것이다. 두 번째 비교 요소인 전경은 움직이는 객체들의 집합을 의미하고, 세 번째 비교 요소인 배경은 전경을 제외한 나머지 비디오 정보를 의미한다. 이러한 비교 방법은 동영상 제작 과정에 근거한 것으로써 사용자로 하여금 직관적인 비교를 할 수 있게 한다. 또한 질의 신을 직접 구성할 수 있게 하였고, 각각의 비교요소에 가중치를 부여할 수 있도록 하여서 사용자의 검색의도를 자유롭게 반영할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 동영상이 가지고 있는 의미 정보를 검색에 완전히 반영하지는 못하지만, 문맥을 통해서 부분적인 의미 정보를 사용할 수 있도록 하였으며, 질의 신 구성과 직관적인 비교 요소를 사용함으로써 사용자의 검색 의도를 최대한 반영하고자 하였다.
그래픽 유저 인터페이스 디자인에서의 아이콘들은 시각언어로서 정보를 전달하여 사용자들의 행동을 유도할 수 있는 정보전달 매체이다. 그래픽 사용자 인터페이스에서 사용자와의 커뮤니케이션 수단으로 아이콘을 사용하는 것은 사용자가 인지하기 쉽기 때문에 임의의 사용자에게 원하는 시각정보를 효과적으로 제공하고 커뮤니케이션 효율성을 증대시키기 위해서는 Graphic User Interface이라는 매체의 특성에 적합한 아이콘 개발이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 아이콘 유형인 그림 아이콘을 중심으로 하여 그림 아이콘의 각 세부적 표현 유형의 선호도에 따른 조형적 영향 요소간의 상관관계를 파악하며 각 표현 유형에 영향을 주는 조형 요소들이 무엇인지를 알아보았다. 이를 바탕으로 아이콘 디자인에서 사용자 선호 지향적 디자인 방향에 대한 지침을 제공하며 디자인을 할 때 데이터로 활용할 수 있는 이론적 근거를 제시하도록 하였다.
21세기에 들어서면서 컴퓨터 및 이동 통신장치의 대중화와 무선 통신 기술의 급속한 발전으로 인해 이동체를 통한 정보 서비스 요구가 급증하고 있다. 이중 LBS, Telematics 등과 같은 이동체 위치중심의 서비스가 부각되기 시작하면서 이동체 관리에 대한 관심도 나날이 증가하고 있다. 하지만 지리 공간 데이타에 대한 표준이 정해지지 않아, 상용화된 많은 모니터링 시스템들은 공통된 지리 공간 데이터를 사용하지 않고 독자적인 지리 정보를 사용하고 있다. 또한, 각각의 이동체의 위치 정보를 획득하여 통합 저장하지 못하므로 추적 관리를 하는 데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 많이 통용되는 파일인 DXF, DWG, SHP 포맷의 지리 데이타를 이용하여 OGC의 표준 권고안인 GML 포맷으로 생성하여 가시화하고, 사용자의 이동 공간 정보를 획득한 후 저장하여 통합 추적 관리할 수 있는 TMS(Trace Monitoring System of Mobile Device)을 구축한다.
본 논문에서는 차세대 비휘발성램 기술인 스토리지 클래스 메모리(SCM)와 DRAM을 병렬적으로 메인 메모리로서 도입하고, SCM+DRAM 메인 메모리 시스템을 시스템 신뢰성 측면에서 활용한다. 본 시스템에서는 부팅 없는 즉각적인 시스템 온/오프, 프로세스의 동적인 영속성 또는 비영속성의 선택, 그리고 이를 통하여 전원과 소프트웨어 장애로부터의 빠른 복구를 제공한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 장점은 체크포인팅에서의 문제들, 즉 심각한 오버헤드와 복구 지연을 야기하지 않으며, 특히 응용 프로그램에 대한 완전한 투명성을 제공하기 때문에 보편적인 응용 프로그램에 영속성을 제공할 수 있어 실제 환경에 적용되기가 쉽다. 우리는 이를 검증하기 위해 상용 운영체제인 리눅스 커널 2.6.21을 기반으로 시스템을 구현하였고, 실험을 통해 영속성이 지정된 프로세스가 시스템의 오프-온 후 데이터 손실 없이 즉각적으로 실행을 지속하는 것을 알 수 있었으며, 이를 통하여 우리는 본 시스템에서 가용성과 신뢰성이 향상될 수 있음을 확인하였다.
스쿼트와 런지운동은 다양한 프리웨이트운동 중 몸통과 하체강화를 위한 중요한 운동으로 운동자세에 대한 이론적 근거 및 운동기준 동작의 확립을 통해 안전하고 효과적인 운동이 이루어져야 한다. 따라서 옵티멀 운동동작을 통한 부상 예방과 오류 동작에 대한 과학적 대응방안을 마련하기 위해 운동모형의 개발이 필요한 현실이며 이러한 목적으로 오류동작에 따른 자세교정을 위해 다양한 보조기구를 활용하는 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 프리웨이트운동의 동적분석을 위해 지면반발력에 대응한 로드셀을 이용한 4포인트 하중검출을 통해 동적동작에 기반한 운동모형 분석시스템을 개발하고자 한다. 프리웨이트운동의 모형개발을 위해 동적 움직임을 단순화하여 구분동작에 따른 운동 모델링을 확립하고 동적인 동작분석을 통해 오류동작을 분석하고 보정하기 위한 수치정량화 데이터를 확보하였고 이를 활용할 수 있는 분석방법에 대한 타당성을 검증하였다.
본 연구는 남북합작으로 건립하는 PUST에 설치될 도서관과 디지털도서관 모델 제시를 위해 수행되었다. 우선 이론적 연구를 통해 디지털도서관의 문제와 PUST 디지털도서관의 이슈를 파악하였다. 그 결과, 저작권법하의 공정사용 미흡 등으로 현 단계에서 디지털도서관만 운영하는 것은 문제가 있는 것으로 파악되었다. 또 남북의 언어와 지적기반의 차이 등으로 홈페이지 접근 데이터베이스 구축 자료 의 검색 등에 문제가 있는 것으로 파악되었다. 이에 연구자는 디지털도서관과 하이브리드 도서관을 병행 운영할 것과, 디지털도서관 관련 하여 유니코드를 통한 홈페이지의 이중화 NCHAR 데이터타입 설정을 통한 다국어 저장, 전거 데이터베이스 구축 등을 제안하였다.
최근에 사용자에 의한 대량의 텍스트 데이터가 발생하면서 사용자의 정보, 의견 등을 분석하는 오피니언 마이닝이 중요하게 부각되고 있다. 오피니언 마이닝 중 특히 정서 분석은 제품, 사회적 이슈, 정치인에 대한 호감 등에 대한 개인적 의견이나 정서를 분석하여 긍정, 부정이나 행복, 슬픔 등의 정서를 분석하는 연구 분야이다. 정서 분석을 위해서 정서 차원 이론의 정서가와 각성 차원의 2차원 공간을 사용하고, 이 공간에서 정서가 분포하는 영역을 설정하여 매핑하는 방법을 사용한다. 그러나 기존에는 정서의 분포 영역을 임의로 설정하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 한국어 정서 단어 목록을 사용해 사용자 설문을 실시하여 2차원 상에 12개 정서의 분포를 구성하였다. 또한 2차원 상의 특정 정서 상태가 여러 개의 정서에 중첩되는 경우, 정서에 소속될 확률을 사용한 룰렛휠 방법을 사용하여 하나의 정서를 선택하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 사용하여 텍스트에서 정서 단어를 추출하여 텍스트를 정서로 분류할 수 있다.
빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.
본 논문의 목적은 자전거를 사용할 경우 제시되는 2D 영상과 비교하여 HMD기반의 3D VR 영상 유발하는 영상피로를 정성적으로 분석하는 것이다. 2D에 비해 3D 영상이 더 많은 영상피로를 유발할 것이라고 일반적으로 알려져 있었지만, 과학적으로 영상피로를 측정하고자 하는 연구는 많지 않았다. 20명의 20대 남 여가 2D와 HMD 기반의 3D VR 영상을 자전거 패달을 밟으면서 5분간 경험한 한 후, 경험 전과 후의 사이버 멀미(Cyversickness)와 Flicker Fusion Frequency(FFF)가 측정되었다. 경험 전과 후의 두 종속변수를 비교함으로써 정량적으로 3D VR 영상이 2D에 비해 어느 정도 영상피로를 발생시키는지를 이론적 고찰과 함께 과학적인 기기와 방법으로 측정하였다. 주관적인 척도인 사이버 멀미 증가율은 2D에 비해서 3D VR 영상에서 통계적으로 유의하게 높게 나타났으며, FFF 감소율도 3D VR 영상이 2D에 비해 높은 결과를 보였다. 본 연구는 VR 기술이 운동기구 등에 접목됨에 따라 일반적으로 3D VR 영상이 2D 영상에 비해 영상피로를 크게 유발함을 과학적인 방법과 객관적인 데이터로 증명했다는데 의의가 있다.
전자상거래는 전통적인 그래픽 및 텍스트 형식에서 짧은 동영상 및 라이브스트리밍 형식으로 업그레이드되고 있다. 라이브 전자상거래는 정보전달 및 상품전시의 내용과 형식을 풍부하게 하고 소비자의 쇼핑경험을 향상시키며 점차 새로운 소비패턴이 되고 있다. 그러나 생방송 전자상거래의 발전에는 허위선전, 위조상품, 각종 부정적인 사건 등으로 라이브스트리밍 전자상거래에 대한 소비자의 신뢰도에 심각한 영향을 미치고 있다. 신뢰는 라이브스트리밍 전자상거래의 핵심 경쟁요소이다. 본 논문에서는 신뢰이론에 대한 선행연구를 기반으로 라이브커머스의 "사람, 상품, 장면" 특성 요소를 결합하여 라이브커머스의 신뢰도 모형을 구축하고 가설을 세웠다. 설문조사를 통한 데이터 수집, 라이브커머스의 특성, 쇼호스트 특성, 브랜드 이미지, 제품 정보, 플랫폼 평판, 라이브 상황 및 신뢰성 경향 등의 요인이 소비자 신뢰도에 높은 긍정적인 영향을 미친다는 것을 증명하였다. 연구결과로 매장특성지표를 구축하고, 바람직한 쇼호스트의 특성을 창출하며, 제품브랜드를 구축하고 선택하고, 제품정보를 유지하며, 특성에 적합한 라이브 플랫폼을 선택하고, 라이브 상황에 적절한 컨텐츠를 창출하는 등을 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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