소비자 구전은 정보통신기술의 발전과 모바일 기기의 보급 가속화로 그 영향력 또한 급속도로 커지고 있다. 그러나 과도한 마케팅 경쟁은 가짜리뷰와 같은 거짓 온라인 구전을 확산시켰고, 이로 인해 소비자들은 온라인 구전에 대한 피로감과 함께 온라인을 통해 얻게 되는 정보를 불신하는 결과를 초래하고 있으며, 이는 소비자의 합리적 구매 결정 행위에 부정적인 영향을 미치기도 한다. 이에 대한 문제 인식의 확산으로 가짜리뷰의 형태적 특성에 대한 연구를 비롯해 가짜리뷰를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 탐지 방법에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 네이버 블로그에 작성된 포스트를 대상으로 데이터를 수집하고, 사용자의 무의식에 기반한 습관적 패턴을 머신러닝 모형을 통해 분석해 보았다. 게시물이 작성된 블로그와 그 게시물에서 추출한 변수를 분석하여 향후 가짜리뷰 예측에 활용하고자 하였다. 연구 결과, 광고성 리뷰 예측에 있어 해당 글 작성자의 블로그에 등록된 전체 포스트의 개수와 포스트의 등록 날짜는 매우 높은 상관관계를 보였으며, 해당 포스트가 속한 분류에 등록된 포스트의 개수, 포스트 본문에 사용된 이미지의 개수, 블로그에 포함된 메뉴 개수, 포스트 제목 및 본문의 길이, 포스트가 획득한 '좋아요'의 개수 또한 높은 상관관계를 보였다. 또한 광고성 리뷰 여부를 판단하기 위한 머신러닝 모형에 있어서 랜덤포레스트를 활용한 모형이 가장 우수한 모형으로 확인되었다. 본 연구에서는 블로그에 작성된 리뷰 내용에 대한 형태소 분석을 시행하는 대신 리뷰를 작성한 사람의 행위를 분석하기 위한 시도를 하였다. 이를 위해 블로그와 포스트의 특성 데이터를 수작업이 아닌 웹 크롤링 기법으로 수집하고 머신러닝 모형을 통해 광고성 리뷰 여부를 판별할 가능성을 확인한 점은 향후 가짜리뷰의 빠른 탐지를 위한 효율성 및 효과성 향상에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 CCTV 감시 영상에서 취득한 얼굴 이미지를 이용하여, 범죄자 감시목록에 등록된 범죄 용의자를 탐지 식별하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 본 논문에서 제안한 SVDD와 SRC를 혼합한 계층적 구조의 범죄 용의자 식별 모듈은 다음과 같은 특성을 갖는다: 1) 먼저 SVDD를 이용하여 범죄 용의자만을 빠르게 인식함으로써, 일반인에 대한 불필요한 범죄자 식별 연산을 수행하지 않는다; 2) 다양한 식별 성능을 저해하는 환경에서도 이미 강인한 성능이 검증된 SRC를 범죄 용의자 식별과정에 적용함으로써 안정적이고 정확한 식별 시스템을 보장한다; 3) 동일 생체 특정의 반복적 사용을 통한 다수결 투표전략을 취함으로써 시스템의 신뢰도를 보장한다; 4) 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 범죄 용의자 감시목록 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응한다 실제 KUFD(Korea University Face Database)를 자체 제작하고 캠퍼스 내에서 CCTV 환경의 얼굴 인식 기반 범죄 용의자 탐지 및 식별 시스템 환경을 모의 구축하여 실험적으로 제안된 시스템의 성능을 검증한다.
본 논문은 얼굴인식 시스템 상에서 마스크를 착용한 변장이미지가 입력 감지될 경우 나머지 노출된 부분의 특징만을 가지고 가려진 사람의 신원을 추정하는 방법을 기술한다. 얼굴영역 검출 후에 마스크상단의 눈 주변 이미지만을 가지고 특징점 추출을 실시하여 등록된 얼굴 인증 데이터 베이스와의 특징점 비교를 통해 사람의 신원을 추정한다. 매칭에 쓰일 특징점 추출에는 조명에 강인하고 영상의 크기와 회전에도 변하지 않는 특성을 가진 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용한다. 특징점 매칭을 통해 정확한 매칭률은 전체 실험결과를 통해 평가한다.
본 논문에서는 Windows Phone 기반의 모바일 게임 Bumple을 설계하고 구현한다. 이 게임은 XNA Framework를 사용하여 개발하기 때문에 상속받은 코드들을 자동으로 생성하고, 게임 개발 관련 콘텐트 리소스의 등록 및 게임 로직을 메소드로 구현한다. 이 게임의 특징은 슈팅(shooting), 이미지(image), 스토리(story) 등의 3개 요소를 고려하여 행성들의 다양한 특징을 살려 스토리를 구성한다. 또한 Planimal이라는 가상캐릭터를 도입하여 행성에 나타난 탐사로봇과 대적하여 스테이지를 클리어 한다.
최근 증강현실의 관심이 높아짐에 따라 다양한 분야에 증강현실을 접목시키려는 시도가 일어나고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 증강현실을 이용하여 이용자에게 차량 부품에 대한 정보와 간단한 정비 방법을 제공하는 시스템을 제안한다. 구현에 있어서 Unity 3D와 증강현실 라이브러리 Vuforia를 사용한다. 본 논문에서는 알고리즘의 복잡도가 낮고 안정적이며 구현이 간편한 마커를 사용하여 3D 좌표를 추출한다. 사전에 차량 각 부품에 맞게 마커를 제작하여 등록한 뒤 부착된 마커를 모바일 카메라로 인식하여 지정된 3D 좌표에 텍스트, 이미지 및 동영상을 띄워 제공한다. 이렇게 제작된 시스템은 어플리케이션 사용자에게 보다 직관적으로 자동차에 대한 정보와 간단한 정비 방법 등을 제공할 수 있으며 나아가 차량 정비 교육 등에도 충분히 활용 가능할 것으로 예상된다.
지문 인식 시스템은 지문인식 장치(fingerprint acquisition device)를 통하여 아날로그(analog) 지문으로부터 변환된 디지털(digital) 지문에서 특이점을 추출하고 추출한 특이점 들에 대한 정보를 데이터 베이스에 등록하는 오프라인(off-line) 처리와 사용자가 시스템에 접근 할 때 입력한 지문으로부터 특이점을 추출한 후 데이터베이스에 저장되어 있는 특이점들과 정합(matching)하여 사용자의 시스템 접근 여부를 결정하는 온라인(on-line) 처리로 이루어져 있다. 본 논문에서는 이진화된 지문 이미지를 효율적으로 처리하기 위한 자료 구조인 Union and Division을 제안하고, Union and Division을 이용하여 이진화와 잡음 제거, 그리고 특이점 추출 단계로 이루어진 특이점 추출 알고리즘을 제안한다.
시니어인구의 지속적 증가로 4차 산업혁명 응용기술이 보건복지 분야에 도입이 필요한 시점이다. 또한, 청년층 일손부족으로 노노케어 중심의 시니어 응급관리시스템이 구축되어 응급상황발생 시 시니어 동료가 응급구호 시설에 직접 통보하는 복지전달체계의 전략화가 필요하다. 본 논문에서는 시니어의 응급상황예측을 위해 스마트 앱을 통한 시니어 자가 학습으로 개별적 활동·비활동 정보를 수집분석하며, 시니어 동료가 스마트 폰 앱 메뉴를 통해 음성 및 이미지 등록정보로 응급상황을 예측하는 시니어 응급관리시스템을 설계한다.
현대 사회의 급속한 발전으로 무인 처리 시스템이 사회적으로 대두됨에 따라 OpenCV를 이용하여 영상이나 이미지를 자동으로 분석 및 처리하여 의미 있는 결과물을 도출해내고 사회가 요구하는 역량을 기르기 위해서 라즈베리 파이 4를 이용한 얼굴인식 출결 관리 시스템에 대한 필요성이 대두되었다. 라즈베리 파이 4를 기반으로 Python3를 사용하여 소프트웨어를 설계하고, 오픈소스인 OpenCV, Haar cascade와 Kakao API, 구글 드라이브 등의 기술들을 사용하여 얼굴등록, 얼굴인식을 통한 손쉬운 출석 체크로 Kakao API를 통해 실시간으로 사용자와 통신할 수 있고 출석 확인 및 수정을 편리하게 할 수 있는 얼굴인식 출결관리 시스템을 연구하였다.
강원도는 대표적인 레저휴양 관광지이다. 그러나 관광정보 제공이 기존의 이미지와 텍스트 위주의 단순성을 벗어나지 못하고 있다. 따라서 관광지 활성화를 위한 콘텐츠 사업의 연계 전략이 필요하다. 본 논문에서는 첫째, 360도 회전 VR 콘텐츠 저작기능을 제공하며 둘째, VR 콘텐츠를 맵 상에 등록한 후 사용자가 손쉽게 투어스케줄링을 저작하는 기능을 포함한 동적 플랫폼을 제안한다. 최종적으로 제안 시스템은 예비 관광여행 고객들에게 온라인 선체험을 제공하여 만족도를 높일 수 있는 기회를 제공한다.
정부는 전기차 보급 목표치 달성을 위해 인프라 확충, 보조금 지급 등 다방면에서 지원 정책을 펼치고 있다. 이 연구의 목적은 정부의 전기차 정책이 부족하다는 인식에서 시작하여, 전기차 등록 대수 및 전기차 충전소 현황을 연도별로 비교하여 지원 정책이 유의미하게 작용했는지 파악하고, 정책의 방향성을 제시하기 위해 수행되었다. 연구를 위해 국가통계포털 및 서울시 데이터센터 등에서 받은 지역별/연도별 차량수, 지역별 전기차 충전소 현황, 지역별 전기차 보조금, 차량별 전기차 보조금 등의 데이터를 수식과 DB 메소드를 통해 가공하여 정부의 정책판단에 유의미한 영향을 줄 수 있는 데이터들을 산출해내었다. 이 연구는 전반적인 전기차 시장의 흐름을 파악하는 데에 효용가치가 높다고 사료된다. 과거와 현재의 데이터를 기반으로 하여, 현 상황을 분석하는 데에 그치지 않고, 이후의 상황에 대한 대략적인 이미지와 로드맵을 제시할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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