방송채널의 증가와 인터넷을 통한 디지털 영상컨텐츠의 수요가 높아짐에 따라 IPTV 서비스는 중요한 디지털 컨텐츠 시장으로 커가고 있다. 그러나 아직은 TV 중심의 인터페이스로 인해 정보검색의 제약과 사용성에는 많은 문제를 나타내고 있다. 이에 본 연구는 IPTV 환경에서 재생 중인 영상과 관련된 정보를 사용자가 빠르고 쉽게 획득할 수 있는 동영상 표시 검색방법(Mosaic maps)을 제안하고자 한다. 문제해결을 위한 방법으로 영상 Platform 내 다음의 과정을 구성하였다. 1 단계는 동영상 컬러 값 검출을 통한 화면 분할 영역 설정으로 재생중인 영상의 화면 프레임을 정지하여 색상 값을 검출, 색상영역 별로 Grouping 하여 영역을 설정한다. 2 단계는 동영상 분석을 통한 관련 정보 추출로 분석된 동영상의 정보(키워드, 성격, 배경, 인물 등)를 통해 관련 부가정보를 찾아 카테고리를 구분하는 과정이다. 3 단계는 Thumbnail 이미지를 통한 동영상 이동으로 검색된 관련정보의 Thumbnail 이미지를 해당 화면영역에 Mapping, 사용자가 쉽고 간단하게 관련 카테고리에서 동영상을 선택/이동하는 단계다. 위의 방법을 통해 Keyboard 를 사용하지 않고도 현재 시청중인 동영상 화면을 손상없이 유지하면서 화면내용과 관련된 동영상 정보검색이 가능해졌다. 그리고 선택한 동영상들의 History 를 갖고 있어 언제든지 기존 동영상으로 돌아갈 수 있는 부가 기능을 갖게 되었다. 또한 실험을 통해 기존 웹 사이트 방식의 정보검색 및 메뉴 카테고리 제공방식보다 본 연구의 결과가 관련정보를 찾는 검색시간과 사용자의 수행 단계가 단축됨을 입증 할 수 있었다.
VE분석 결과물은 다양한 분야의 실무자들이 그들의 경험과 지식을 활용하여 생산한 실현가능성 높은 제안들이다. 따라서 과거 유사한 사업에서 수행되었던 VE분석 결과물은 조정 혹은 재가공 등의 과정을 거쳐 새로운 프로젝트에 효과적으로 활용될 수 있다. 이를 위해서는 과거 수행되었던 VE분석에 의해 생산된 중간결과물인 기능과 아이디어, 최종결과물인 제안내용을 일정한 체계에 따라 축적할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 VE 과거 실적사례 수집을 위한 데이터 구성 체계를 수립하고, 데이터 추출 및 조정 과정을 제시하였다. VE 절차에 따라 데이터를 '대상', '기능', '아이디어', '제안' 카테고리로 분류하여 각 카테고리의 특성 및 수행방식에 따라 데이터 구성원칙을 수립하였다. 또한 본 연구에서는 VE 제안서 샘플사례를 바탕으로 각각의 카테고리의 데이터 추출 및 조정 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 VE 데이터 구축 방안에 따라 VE 실적사례 데이터베이스를 구축한다면, VE분석 각 단계에서 과거 VE사례를 유용하게 활용할 수 있으며, VE분석의 생산성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본고에서는 최근 클라우드 컴퓨팅이 갖고 있는 보안 기술 동향에 대하여 살펴본다. 특히 클라우드 컴퓨팅이 갖는 보안 위협들을 해결하기 위한 대응책으로 SecaaS(Security as a Service)에 관심이 집중되고 있다. SecaaS는 클라우드 컴퓨팅의 보안 솔루션을 클라우드 컴퓨팅 서비스의 한 형태로 제공하여 안전성과 신뢰성을 보장한다. CSA(Cloud Security Alliance)에서는 클라우드 컴퓨팅 환경의 보안 위협들에 대해 분석하여 클라우드 보안 가이드를 제시했으며, 최근 SecaaS 워킹그룹에서는 10개의 카테고리로 구분하여 보안 솔루션을 구현하기 위한 구체적인 가이드 제시하고 있다. 먼저 전반적인 클라우드 컴퓨팅의 보안 위협에 대해 살펴보고, 이에 대한 해결방안으로 제시되는 SecaaS 기술에 대해 살펴본다.
본 논문은 고객의 감성과 디자인 요소 간의 관련성을 퍼지논리을 통해 추론하는 시스템을 구현하고자 한다. 퍼지기반 추론기관은 감성 데이터베이스를 활용하여 고객의 감성정보를 설계자에게 제품개발에 필요한 유용한 디자인 정보로 변환시켜주는 시스템이다. 감성공학적 디자인 요소변환 지원 시스템의 일 부인 추론기관은 고객의 감성과 제품형상의 연관성을 퍼지논리를 이용하여 전향추론하도록 하였다. 출 력은 추론기관을 통해 선정된 부품 카테고리들에 대한 형상 데이터베이스의 그래픽화일을 화면에 디스플 레이하게 한다. 고객 자신의 감성에 대한 불명확함과 제품개발에 대한 효과적인 고객감성 반영의 어려움 등을 고려해 볼 때 이러한 추론기관의 개발은 보다 다양한 분야에서 고객의 감성을 적용하는데 활용되리라 본다.
본 연구는 보호지역으로 보호되고 있는 국가지정 문화재중 천연기념물과 명승을 대상으로 현황을 분석하고 이들 문화재를 보호지역 카테고리에 포함하기 위한 기초연구로 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 현재 문화재보호법으로 지정 보호되고 있는 자연문화재중 명승과 천연기념물을 대상으로 보호지역 현황을 조사한 결과 명승40개소, 천연기념물 126개소가 보호지역으로 조사되었다. 둘째, 조사결과 자연문화재에서의 보호지역은 마을에서 '당숲', '성황림', '신림(神林)'등으로 오랫동안 마을사람들의 행(幸) 불행(不幸)에 관계된 성스러운 대상이었으며, 물리적 환경뿐만 아니라 문화적 가치와 규범, 토지에 대한 태도와 신앙관 등이 종합적으로 결합된 결과물로써, 주민들로부터 마을을 지켜주는 신성한 장소로 인식되고 있으며, 그 지역의 독특한 민간신앙 등으로 인해 강력한 보호를 받고 있는 것을 알 수 있다. 셋째, 천연기념물 노거수는 점적인 형태로 인식되어 보호지역에 포함하지 못하고 있으나, 보호지역을 중심으로 보호구역을 설정되어 있어 세계보호지역 등재가 가능할 것으로 조사되었다. 넷째, 명승의 자연성지는 IUCN 카테고리의 지정 목적을 달성할 수 있도록 세계보호지역으로 설정함에 있어 명승 내부의 공간별 특성에 따라 자연성지를 비롯한 개별 카테고리를 세분화하여 적용함으로써 세계보호지역으로 관리하여 보호해야 할 필요가 있을 것으로 판단된다.
능동적 학습은 훈련 예제의 수가 제한적일 때 효율적으로 분류기를 생성할 수 있는 학습 방법이다. 이 방법에서는 분류하기 모호한 예제에 카테고리를 부여하기 위한 문의 과정과 이렇게 얻어진 예제들을 추가해 가면서 분류기를 재생성 하는 과정을 반복적으로 수행한다. 특히 온라인 환경에서는 반복적으로 예제에 카테고리를 부여해야 하는 사용자의 부담을 줄이기 위해 문의 예제의 총 수뿐만이 아니라 문의 횟수 또한 최소화하여야 한다. 예제 수와 문의 횟수를 줄이면서도 좋은 분류기를 생성하기 위해서는 매 문의 시 사용자에게 다양하면서도 대표성이 높은 복수의 모호한 예제들을 선정하여 제시하는 것이 좋다. 본 논문에서는 다양하면서, 대표적이며, 또한 모호성이 높아 능동적 학습에 효과적인 복수의 문의 예제를 선별하기 위하여 군집화 기법을 활용하는 방안을 제안한다. 문서 분류 문제를 대상으로 본 제안 방안을 실험한 결과 모호성만을 기준으로 복수의 문의 예제를 선정하는 방법보다 우수한 분류기를 생성할 수 있음을 확인하였다.
현재 전 세계적으로 환경오염과 자원위기 등 문제를 해결하기 위한 친환경 에너지와 관련된 기술 개발 투자가 확대되고 있다. 이러한 기술 개발 프로젝트는 국가적, 대규모적일수록 단일 기술이 아니라 여러 가지의 요소 기술들이 같이 개발되는 형태를 취하게 된다. 그러나 어떠한 기술 조합을 개발하는 것이 좋은지에 대한 의사결정을 하여 주는 방법론은 거의 존재하지 않는 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 최적의 친환경 에너지 기술 조합을 선정하는 방법론을 제안하는 것이다. 개발 기술들을 여러 개의 카테고리로 분류한 다음, 가장 근간이 되는 기준기술을 정하고, 해당 기준기술과의 관련성과 개발 성공에 대한 위험성이라고는 두 가지 차원과 관련성 및 위험성의 상대적 중요도를 고려하여 각 카테고리 별로 최적의 기술을 선정하게 된다. 제안한 선정 방법론의 가능성을 검증하기 위하여 풍력 발전 기술 조합 선정에 대한 사례에 적용해 보았다.
인터넷 사용 인구의 증가로 전자상거래는 새로운 상거래 형태로 빠르게 발전하고 있으며, 대다수 인터넷 쇼핑몰들은 사용자에게 더 많은 정보와 편리한 사용자 인터페이스를 제공함으로써 보다 많은 고객을 확보하려고 노력하고 있다. 편리한 인터페이스 중의 하나는 상품을 추천해주는 서비스이며, 이를 위해서는 쇼핑몰에서의 구매정보, 행동 그리고 장바구니 등 사용자로부터 특정 행동패턴을 추출하고 분석하는 방법이 필요하다. 이러한 방법 중에서 상품간의 연관성 추출을 위하여 주로 연관규칙과 순차패턴이 이용되고 있는데, 대부분의 온라인 전자상거래에서는 사용자의 정보 또는 구매이력을 가지고 카테고리를 중심으로 수행하고 있다. 그러나 이는 단일한 구매패턴에 의한 연관성만을 나타낼 뿐이며, 상품 각각에 대한 연관성을 찾아보기 힘들다. 또한 단일 구매패턴은 계산 비용이 작기는 하지만 사용자의 구매패턴을 정확하게 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 카테고리 독립적이고 단일 항목간의 구조화를 통하여 항목간의 연계성을 갖는, 다중 구매패턴을 고려하는 마이닝 방법을 제안한다.
SNS와 스마트기기의 발전으로 온라인을 통한 뉴스 배포가 용이해지면서 악의적으로 조작된 뉴스가 급속도로 생성되어 확산되고 있다. 뉴스 조작은 다양한 형태로 이루어지는데, 이 중에서 정상적인 기사 내에 광고나 낚시성 내용을 포함시켜 독자가 의도하지 않은 정보에 노출되게 하는 형태는 독자가 해당 내용을 진짜 뉴스로 받아들이기 쉽다. 본 논문에서는 뉴스 기사 내에 포함된 문단 중에서 부적합한 문단이 포함되었는지를 판정하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방식에서는 자연어 처리에 유용한 Convolutional Neural Network(CNN)모델 중 Word2Vec과 tf-idf 알고리즘, 로지스틱 회귀를 함께 이용하여 뉴스 부적합 문단을 검출한다. 본 시스템에서는 로지스틱 회귀를 이용하여 문단의 카테고리를 분류하여 본문의 카테고리 분포도를 계산하고 Word2Vec을 이용하여 문단간의 유사도를 계산한 결과에 가중치를 부여하여 부적합 문단을 검출한다.
SNS와 스마트기기의 발전으로 온라인을 통한 뉴스 배포가 용이해지면서 악의적으로 조작된 뉴스가 급속도로 생성되어 확산되고 있다. 뉴스 조작은 다양한 형태로 이루어지는데, 이 중에서 정상적인 기사 내에 광고나 낚시성 내용을 포함시켜 독자가 의도하지 않은 정보에 노출되게 하는 형태는 독자가 해당 내용을 진짜 뉴스로 받아들이기 쉽다. 본 논문에서는 뉴스 기사 내에 포함된 문단 중에서 부적합한 문단이 포함 되었는지를 판정하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방식에서는 자연어 처리에 유용한 Convolutional Neural Network(CNN)모델 중 Word2Vec과 tf-idf 알고리즘, 로지스틱 회귀를 함께 이용하여 뉴스 부적합 문단을 검출한다. 본 시스템에서는 로지스틱 회귀를 이용하여 문단의 카테고리를 분류하여 본문의 카테고리 분포도를 계산하고 Word2Vec을 이용하여 문단간의 유사도를 계산한 결과에 가중치를 부여하여 부적합 문단을 검출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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