특정 사람에 대해 느끼는 이미지 또는 특정 사람이 가지는 이미지를 어떻게 평가하고 나타낼 수 있을까\ulcorner 본 연구에서는 사람에 대해 가지는 이미지를 표준적인 감성 어휘 척도를 활용하여 모델이 가지는 감성이미지가 무엇인지를 비교평가 할 수 있는 방법을 제시한다. 연구 대상으로는 국내 화장품 회사의 모델을 활용하였다. 4명의 모델을 전체와 부분 모습의 두가지 형태로 제시하면서 각 인물이 가진 이미지를 평가하게 하였다. Personal 감성이미지를 평가하기 위해서 사람의 특성이나 이미지를 묘사하는 형용사 쌍 103개를 이용하였다. 모델 이미지에 대한 평가 반응은 요인분석을 통해 7개의 감성 어휘 요인으로 나누어졌다. 4명의 모델들은 이 7가지 감성 이미지 요인에 따라 상호 차별적으로 나타났다. 인물 감성이미지는 감성적 어휘로 표현됨과 동시에 각 인물이 가진 고유하고 대표적인 personal image로 나타낼 수 있는가를 보여줄 수 있었다. 본 연구에서는 개발된 감성이미지 척도는 사람의 이미지를 평가하는 대표적인 감성척도로 이용될 수 있을 뿐 아니라, 특정 제품을 나타내는 모델이 일반인들에 어떤 이미지를 전달하는지 그리고 모델의 이미지와 제품이 지향하는 이미지와 얼마나 일치하는지를 평가할 수 있었다.
원전에서 발생하는 방사성핵종 중에서 방사선작업종사자와 원전주변에 거주하는 일반인에 대한 피폭방사선량평가 측면에서 중요한 핵종 중에 하나가 삼중수소이다. 삼중수소는 인간의 체내로 섭취되어 내부피폭을 일으킨다. 원전 종사자 전체 피폭방사선량의 약 7%, 원전주변 일반인 피폭방사선량의 약 60-90%가 삼중수소에 의한 피폭으로 발생하고 있다. 이에 따라 국내외 연구소에서는 삼중수소에 대한 정확한 피폭방사선량 평가를 위해 많은 연구를 진행하고 있다. 본 논문은 삼중수소의 인체대사모델과 피폭방사선량 평가와 관련한 국내외 연구개발 동향을 정리하였고, 현안사항을 정리하였다.
본 고에서는 최근 휴대용 보안장치로 이슈화되고 있는 스마트카드에 대하여 기술한다. 요즘 우리주변에서 쉽게 접할 수 있는 스마트카드는 교통카드이다. 1997년 스마트카드를 이용한 버스카드 시범 프로젝트가 성공적으로 이루어지면서 1999년부터는 지하철 패스와 버스카드를 통합하여 지금은 일반인들이 소유하고 있는 가장 보편화된 교통 지불수단으로서 그 활용도가 높다고 볼수 있다. 최근 스마트 카드에 대한 인식이 제고되고 있는 이유는 스마트카드가 일반 사용자들의 실생활을 사이버세계를 연결해 줄 수 있는 다리역할을 할 수 있기 때문이다. 하지만 일반인들은 스마트카드가 보안 장치로서의 역할을 수행한다는 사실은 인지하지 못하고 있는 실정이다. 앞으로 실생활에 밀접하게 활용되게 될 스마트카드에 대한 보안 구조를 살펴보고 스마트카드에 저장되어 있는 사용자 데이터를 보호하기 위하여 스마트 카드에 구현되는 접근통제 메커니즘을 분석한다.
다양한 전자문서를 효율적으로 처리하기 위해서는 구조문서 정의가 가능한 SGML(Standard Generalized Markup Language)이나 XML(eXtensible Markup Language)을 이용할 수 있다[1,2]. SGML 및 XML과 같은 구조문서를 생성하기 위해서는 별도의 편집기가 필요하며 현재 다양한 제품이나 연구결과를 살펴볼 수 있다[3,4]. 그러나 기존의 입력, 편집 시스템에서는 사용자가 작성하려는 문서에 대한 구조를 숙지하여야 하는 동시에, DTD(Document Type Definition)에 대한 지식을 필요로 한다. 이를 인해 복잡한 구조의 SGML 및 XML 문서를 일반인들이 사용하기 어렵고, 작성한 결과에 대한 검증 과정이 필수적으로 요구된다. 또한 다양한 분야에서 적용 가능한 전자문서 시스템을 위해서는 효과적인 통합 DTD의 정의와 처리 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 구조화 문서에 대한 지식이 없는 일반인들도 쉽게 구조문서 작성이 가능하며, 통합적 DTD의 효율적인 처리가 가능한 Form 기반 편집 시스템의 모델을 제시하며, 특히 웹에서도 적용이 가능한 XML을 지원한다. 그 결과 본 연구에서 개발한 XML 편집 시스템은 Form 기반의 통합 DTD 처리와 XML 문서 작성 및 출력 기능, 그리고 이미지, 테이블 기능 등을 제공함으로써 누구나 쉽고 정확한 XML 문서를 작성할 수 있다.
사용자의 의도를 파악하는 여러 가지 행동양식 중에서 우리가 관심을 두고 있는 시스템은 사람의 눈 움직임 검출을 이용한 시스템이다. 사람의 눈 움직임에 대한 검출과 추적이 가능하다면 그 적용 분야는 매우 광범위하다. 예를 들면, 일반인들의 컴퓨터 조작을 더 편리하게 할 수도 있고 손을 사용할 수 없는 장애인들의 의사소통이나 정보교환의 한 방법으로 사용될 수 있다. 또한 사람들이 대부분의 정보를 시각적인 면으로 획득한다는 것을 감안할 때 원격 작업의 모니터링과 같은 여러 산업부분이나 군사부분과 같은 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 눈의 특징점들을 검출하고 추적하기 위해서 홍채 모델을 설정하고 그 모델이 카메라를 통해 받아들여지는 입력 영상과 일치시키는 과정으로, 카메라의 입력 영상에서 3가지의 기본 영상을 추출하고 모델의 매칭 정도를 판단할 수 있는 매칭 함수를 규정하고 그 함수들을 통하여 홍채 모델을 일치시키는 알고리즘을 제안하고 그 타당성을 보이고자 한다.
통신 기술의 발전으로 일반인들도 다양한 자료들을 인터넷에서 손쉽게 찾아볼 수 있는 시대가 도래하였다. 개인이 접근할 수 있는 정보량이 기하급수적으로 많아 짐에 따라, 이를 효율적으로 요약, 정리하여 보여주는 서비스들의 필요성이 높아지기 시작했다. 본 논문에서는, 자연어 처리 모델인 BART를 40GB 이상의 한국어 텍스트로 미리 학습된 한국어 언어 모델 KoBART를 사용한 한국어 논문 요약 모델을 제안하고, KoBART와 KoBERT 모델의 한국어 논문 요약 성능을 비교한다.
4차 산업혁명이 시작된 이래로 다양한 산업 분야에서 AI가 활용되고 있고, 그 중에서도 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 기술이 각광받고 있다. 하지만 딥러닝 기술은 높은 전문 지식이 요구되어 관련 지식이 없는 일반인들은 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 AI 관련 배경지식이 없는 사용자들도 UI를 통해 쉽게 이미지 분류 모델을 학습시킬 수 있는 노 코드 플랫폼에 관하여 기술하고, django 프레임워크를 이용해 웹 개발과 딥러닝 모델 학습을 통합 개발을 위한 아키텍처와 방향성을 제시하고자 한다. 사용자가 웹서버에 업로드한 이미지들을 웹 인터페이스를 통해 라벨링 하여 학습 데이터를 생성한 후, 이 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다. CNN 모델에 데이터를 학습시키는 과정과 생성된 모델 기반으로 이미지 예측하는 모듈을 통해 전문지식이 없는 사용자가 딥러닝 기술에 대해 쉽게 이해하고 이용하는 것을 기대할 수 있다.
연구와 군사 목적으로 발전한 인터넷은 현재 많은 기업들과 일반인들이 사용하는 현대 사회의 중요한 기반 시설로 자리잡게 되었으며, 아울러 인터넷이 사회에 끼치는 영향이 커짐에 따라 여러 가지 목적으로 자신의 접속 위치를 우회하여 숨기고 인터넷 보안 모델의 취약점을 공격하는 침입자가 증가하고 있다. 따라서, 침입에 사용되는 기술과 그에 대한 대응 기법 또한 보다 복잡하고 정교해 지고 있으나 근본적으로 악의적 침입을 근절하는 능동적인 대응은 미약한 현실이다. 본 논문에서는 인터넷 환경에서 여러 가지 우회 경로를 통해 접근한 침입자의 실제 접속 위치를 효율적으로 추적하기 위해 기존 역추적 연구의 유형과 문제점을 살펴보고 차세대 인터넷 환경에서 활용 가능한 역추적 기법의 모델을 제시한다. 따라서, 기존 역추적 기법의 현실적으로 적용이 어려운 구성과 침입자의 보안 설정에 따른 추적 제한 등의 문제점을 살펴보고 그 해결 방안이 되는 새로운 역추적 시스템의 모델을 제시한다. 그리고, 본 연구에서 제시하는 모델은 기존의 연결 경로를 거슬러 추적하는 기법과 달리 프록시 등 우회 경로를 통해 접근한 침입자에 대해 직접 연결되는 프로토콜을 자동 실행 되도록 구성하여 접근한 침입자의 위치를 파악하는 모델이나. 이 모델을 적용할 경우 실제 적용 가능한 구성과 효율적인 추적 특성을 가지게 되며 구성 비용의 손실 또한 줄일 수 있게 되는 장점을 가지게 된다.
본 연구의 목적은 문화유산 관련 기관에서 개별적으로 관리하고 있는 문화유산 정보자원을 보다 일반인에게 쉽게 접근하고 활용성을 높일 수 있는 문화유산 아카이브 통합 서비스 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 본 연구는 국내 문화유산을 관리, 보존하고 있는 문화재청 소속기관의 아카이브 현황을 분석하고 활용가치가 높은 문화유산 정보자원의 통합 서비스를 위해 다중개체 모형의 문화유산 메타데이터 모델을 제안하고 국내외 데이터 연계 모델 표준의 적용가능성을 검토하였다.
의약품에 대한 안전성 정보 수집과 관리는 온라인, 오프라인을 통해 약물 이상 사례를 보고받는 형태로 진행되고 있다. 하지만 소비자들의 자발적인 참여로 이루어지므로 실제 발생하는 약물 부작용보다 데이터가 현저히 적다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 약물 이상 데이터 희소성 문제를 해결 할 수 있도록 소셜 미디어에서 약물 부작용 표현을 찾을 수 있도록 하였다. 소셜 미디어의 경우에는 표준 약물 부작용 용어를 사용하기보다는 일반인들이 자연어로 표현한 경우가 많으므로 개체명 인식 기법을 이용해 부작용을 추출할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한 추출된 부작용 표현을 표준용어로 분류할 수 있는 모델을 제시하였다. 실험 결과 제안한 두 가지 모델은 0.9 이상의 정확도를 얻을 수 있었으며, 일반 사용자들이 자연어로 표현한 약물 부작용 표현을 효과적으로 찾아내고 표준 부작용 용어로 매핑할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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