IP기반 미디어 서비스는 대규모 사용자를 확보할 수 있고, 사용자 규모에 따른 수익을 올릴 수 있기 때문에 방송사에서는 중요 서비스의 하나로 인식하고 있다. 사용자의 지속적이고 빠르게 변화하는 새로운 서비스에 대한 요구사항들을 만족시키기 위해서 방송사는 보유하고 있는 관련 시스템들을 항시 새로운 서비스에 유연하게 대처할 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는 IP기반 미디어 서비스에 유연하게 대응할 수 있는 체계화된 방송콘텐츠 서비스 개방형 아키텍처 (OASIS: Open Architecture for Systematic IP-based Services)를 제안한다. 'OASIS'는 제작 시스템에서 자동으로 콘텐츠(예. 에센스와 메타데이터)를 수집하고 다양한 서비스에 맞게 수집된 콘텐츠를 제공할 수 있는 체계적이고 유연한 아키텍처이다. 더불어 OASIS는 방송콘텐츠 저작권 확보 여부를 확인할 수 있도록 하였기 때문에 최근 중요시되고 있는 저작권이 확보된 콘텐츠를 서비스할 수 있다. 제안하는 아키텍처는 시스템들 간에 콘텐츠를 교환할 때 표준화된 메타데이터와 ID를 사용하여 교환하게 함으로써 서비스 할 콘텐츠를 자동으로 시스템화하여 수집할 수 있다. KBS는 2년간의 작업을 거쳐 방송콘텐츠를 공유하는 데 필요한 메타데이터와 ID의 표준화 작업을 수행하였으며, 이를 기반으로 체계적으로 자동화된 수집 체계를 고안하였다. 다양한 서비스에 유연하게 콘텐츠를 제공하기 위한 측면으로는 openAPI(Application Programming Interface)를 활용하여, 서비스의 요구에 맞는 콘텐츠 내용을 제공할 수 있도록 하였다. 마지막으로 라이선스 관리 측면으로는 방송 콘텐츠 제작 시 수집할 수 있는 계약 정보 및 서비스 유통 가능 범위를 체계화함으로써, 제작 시에 저작권 정보를 수집하고, 해당 콘텐츠와 연동하여 서비스 가능 여부를 확인할 수 있도록 하였다. 제안한 아키텍처를 활용하여 다양한 서비스의 요구에 대응할 수 있는 콘텐츠 서비스 시스템을 구축할 수 있다.
개발자 개개인의 소프트웨어 개발 프로세스를 개선시켜 소프트웨어의 품질을 향상시킬 수 있도록 돕는 기법으로 PSP(Personal Software Process)가 널리 쓰이고 있다. PSP에 제시된 측정 및 분석활동을 지속적으로 수행함으로써 개별 개발자는 자신의 개발 프로세스에 내재된 약점을 파악할 수 있고, 이렇게 수집된 과거 프로젝트의 데이타를 이용하여 공수와 품질에 대한 예측의 정확도를 높일 수 있다. 그러나 수동으로 행해지는 데이타 수집의 오버헤드와 개발작업-측정작업 간의 문맥전환에 따른 집중력 분산의 문제점으로 인해 신뢰도 높은 데이타를 수집하기가 쉽지 않은 것이 현실이다. 한편, PSP에 제시된 문서형태의 프로세스 가이드는 프로세스 정보 검색의 불편함과 추가적인 정보를 삽입하는 데 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 개발된 PSP 지원도구를 소개한다. 개발된 도구는 데이타 수집의 신뢰성을 높이기 위해 데이타 자동 수집 기능을 제공하고, PSP 프로세스 정보의 효율적인 검색을 위한 EPG(Electronic Process Guide) 기능 및 추가적인 프로세스 정보의 저장을 위한 경험 저장소 기능을 제공한다.
하천수 사용량 자료는 하천법에 따라 사용자가 월단위로 사용량(농업용수 8,000m3/s 이상)을 한강홍수통제소 하천수사용관리시스템에 직접 입력 또는 우편이나 공문 등으로 전달되어 입력되고 있다. 하지만 현재와 같이 월단위로 수집되는 자료로는 하천수 사용량 통계자료 분석이나 효율적인 물관리를 위한 하천 유량 관리에는 활용에 한계가 있어 정확한 하천수 사용량 관리가 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 현장에서 계측되어 표준화된 자료로 전송되는 자료를 현재 한강홍수통제소에서 운영중인 첨단 계측장비를 이용해 하천 유량 자료를 실시간으로 수집 및 관리하고 있는 IRDiMS(Integrated Real-time Discharge Measurement System)를 활용하여 하천수사용관리시스템에 하천수 사용량 자료를 실시간으로 입력하도록 개선방안을 제시하고자 하였다. IRDiMS는 계측장비를 통해 하천 유량 자료를 수집하여 품질관리를 거쳐 하천의 유량자료를 관리하고 있어 실시간 하천수 사용량 자료는 IRDiMS 의 처리체계를 동일하게 활용할 수 있다. 또한 IRDiMS에서 처리된 자료는 물리적·소프트웨어 측면에서 한강홍수통제소 내부DB와 같은 공간에 위치하여 자료를 하천수사용관리시스템 외에도 국가수문DB 및 타시스템에 연계하는데 유리하다. 실시간 기반의 하천수 사용량 자료는 현장에서 실시간으로 계측되어 산정된 하천수 사용량 자료를 일정한 형식에 따라 10분 주기로 IRDiMS의 수신서버로 전송하고 수집된 자료를 처리서버에서 품질관리를 거친 후 자동유량DB에 저장된다. 저장된 자료는 정해진 규칙에 따라 국가수문DB로 자동 연계하고, 실시간으로 외부망에 있는 연계서버를 통해 하천수사용관리시스템DB에 자료를 저장하도록 하천수 사용량 수집에 대한 방안을 마련하였다.
최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.
본 논문은 인터넷 문서 자동 분류 시스템의 구현에 대하여 논한다. 문서 자동분류 알고리즘을 설정하고, 역전파 학습 모델을 이용하여 문서의 범주화를 수행하는 시스템을 구축한다. 문서학습을 위해서 범주별 인터넷 문서들을 수집하고 수집한 문서에 대하여 카이제곱($\chi^2$)검정을 수행함으로써 범주화 자질을 추출한다. 이 범주화 자질을 바탕으로 하여 학습 및 분류 벡터 집합을 생성한다. 실험 결과의 평가로부터 본 논문에서 구현한 시스템이 유사도 계산을 이용한 문서의 분류 시스템보다 성능이 향상된 것을 알 수 있었다.
블로그는 가장 널리 퍼지고 있는 개인화 웹 서비스로서 전세계의 많은 사람들이 이용하고 있다. 이런 블로그의 내용은 대부분 일상 생활에서 겪은 경험이나 감정을 표현하고 있는 것들이다. 따라서 모바일 기기로 수집된 개인의 생활에 대한 정보를 모아 자동으로 블로그를 만든다면 그것을 바탕으로 보다 쉽게 자신만의 블로그를 만들수 있을 것이다. 이미 모바일 상황정보를 바탕으로 블로그를 자동으로 만들기 위한 몇몇 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 수집된 정보를 바탕으로 사용자의 상태를 추론한다. 그리고 추론된 결과를 바탕으로 페트리 넷 스크립트를 이용하여 스토리 형태로 텍스트를 생성한 후, 최종적으로 사진과 지도상의 이동 패턴을 합쳐 사용자의 생활을 보여주는 블로그를 구성한다.
본 논문에서는 실생활에서 수집한 웨어러블 센서 데이터에서 사용자의 체험 기반 감정 태그정보를 자동으로 부여하는 시스템을 제안한다. 사용자 본인의 감정과 사용자가 보고 듣는 정보를 종합적으로 고려하여 네 가지의 감정 태그를 정의한다. 직접 수집한 웨어러블 센서 데이터를 중심으로 기존 감성컴퓨팅 연구를 통해 알려진 보조 정보를 결합하여, 다중 센서 데이터를 입력으로 하고 감정 태그를 구분하는 머신러닝 기반 분류 시스템을 학습하였다. 다중 모달리티 기반 감정 태깅 시스템의 유용성을 보이기 위해, 기존의 단일 모달리티 기반의 감정 인식 접근법과의 정량적, 정성적 비교를 한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권1호
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pp.58-62
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2015
대부분의 블로그 사이트에서는 미리 정의된 분류 체계에 따른 내용 기반 분류 환경을 제공하고 있으나, 작성된 포스트의 분류를 수동으로 선택해야하는 번거로움 때문에 대부분의 블로거들은 포스트에 대한 분류를 입력하지 않고 있다. 본 논문에서는 블로그 포스트의 자동 분류를 위해 블로그 사이트에서 분류별 문서를 수집하고 수집된 분류별 문서의 어휘빈도와 문서빈도, 분류별 빈도 등의 다양한 어휘 가중치 조합하여 블로그 포스트의 특성에 적합한 가중치 방식을 찾고자 한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 TF-CTF-IECDF를 어휘 가중치로 사용한 분류 모델이 77.02%의 분류 정확률을 보였다.
인터넷 정보를 검색하고 활용하는 것은 쉽고도 어려운 일이다. 많은 정보 중에서 원하는 정보를 얻기 위한 노력은 단순히 검색뿐만 아니라 정보의 수집에서 분류 및 가공, 활용에까지 각 분야별로 그 범위와 용도에서 다양한 기술의 발전이 급속히 진행되고 있다. 특히, 이러한 발전은 다양한 용도의 에이전트와 분류, 변환 등의 가공 기술에서 더욱 두드러지게 나타나고 있다. 또한, 시스템의 자동화를 통한 편리성을 제공한 다면 더욱 효과적인 정보관리가 이루어 질 것이다. 본 논문에서는 이러한 배경에서 인터넷 정보의 수집에서 자동 분류, 검색 서비스까지를 하나의 시스템에서 처리 할 수 있는 인터넷 문서 자동분류 서비스 시스템을 소개한다.
범정부적인 차원에서 기록물은 종이 위주의 생산방식에서 전자문서방식으로 변하고 있다. 이미, 많은 국가에서 표준을 정의하여 기록물에 대한 연구가 진행되고 있다. 또한, 기록물을 효과적으로 저장하기 위한 기록물 보존소에 대한 연구도 활발하게 진행 되고 있다. 대부분의 기록물 보존소는 OAIS 참조모델을 기반으로 구성이 되고 있으며, SIP, AIP, DIP 패키지 형태로 수집, 보관, 배포되고 있다. 이러한 기록물 패키지들은 다양한 메타데이터 스키마를 포함 할 수 있어서, 여러 종류의 기록물들의 수집, 보관, 배포가 용이 하게 하지만, 기록물 보존소에 저장되어 있는 기록물 패키지를 검색하기 위해서는 다양한 스키마를 모두 검색 할 수 있어야 하는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기록물 패키지를 위한 신경망 회로 기반 자동 스키마 매칭 기법을 제안 하고자 한다. 신경망 회로 기반 자동분류 알고리즘을 통하여 기록물 패키지 안에 존재하는 다양한 형태의 메타데이터 스키마들에 대한 검색을 가능하게 한다. 또한, 실험을 통하여 제안하는 방법의 정확성을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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