신사복 정장은 일상의 관습으로 착용되는 가장 중요한 항목으로서, 사무직, 관리 직, 전문직 등의 정신노동자들에 게 폭넓게 수용되는 매우 중요한 의복항목이 다. 따라서 소비자의 감성에 부합되는 신사복 개발을 위해 신사복 디자인에 대한 감성연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 신사복 상의 디자인 개발을 위해서 소비자의 감성에 적합한 신사복 상의를 적절하게 표현해 줄 수 있는 감성 어휘를 추출하고 그 인자를 분석하였다. 요인분석 결과,7개 의 요인과 67개 의 감성 어휘 가 채택되었다. 선택된 감성어휘는 인자별로 대별하여 7개의 요인으로 묶어서 대표적인 요인명을 붙인 결과, 요인 1은 품위성 요인. 요인 2는 매력성 요인. 요인 3은 실용성 요인, 요인 4는 체형성 요인. 요인 5는 외관성 요인. 요인 6은 남성미 요인. 요인 7은 활동성 요인이라고 하였다.
본 논문은 자율주행 자동차의 보안 취약성과 이를 해결하기 위한 솔루션에 대한 조사를 다루고 있다. 자동차의 자율주행 및 초연결성이 대두됨에 따라 보안 위협이 점점 중요해지는 현실을 직면하고 있다. 본 논문은 다양한 취약성을 카테고리 별로 다루고, 해당 취약성에 대응하기 위한 보안 솔루션과 현재 연구 개발 중인 솔루션들을 소개하고 있다. 그러나 아직 해결되지 않은 과제들이 산적해 있으며, 연구와 개발이 계속되어야 안전하고 신뢰성 있는 초연결 자율주행 자동차를 구현할 수 있을 것으로 기대한다.
현행 우리나라 택지조성원가 산정체계는 택지조성과정에서 준공이전에 추정한 조성원가와 조성과정에서 돌발적으로 발생하는 변동요인이 고려된 준공시의 발생원가로 구분된다. 따라서 두 원가사이에 발생되는 격차로 인해 분양가격에 영향을 미치는 발생원가는 산정체계에 대한 문제점을 지적 받아오고 있으므로 발생원가의 객관성을 높이기 위해서는 예측가능한 돌발상황에 대해 조성원가 산정시 반영되는 방안이 모색되어야 한다. 이에 본 연구에서는 조성원가와 발생원가 사이에 발생되는 격차율 가운데 예측이 가능한 규모를 유효격차율로 정의하고 각 사업지구의 다양한 특성을 고려한 유효격차율을 추정하고자하였다. 따라서 각 사업지구의 다양한 특성을 유형으로 분류하기 위해 5개의 주제별 카테고리를 설정하고, 카테고리들을 복합화한 복합카테고리를 이용하여 유효격차율을 추정하고자 하였으며 추정모형 검정결과 신뢰성이 매우 높은 것으로 분석되었다. 향후 지속적인 자료축척으로 안정화된 추정모형의 유효격차율이 조성원가에 반영되었을 경우 발생원가와의 격차해소에 기여할 것으로 기대된다.
모바일 애플리케이션 서비스 시장의 폭발적으로 성장함에 따라 애플리케이션 서비스를 고객과 개발자 관점에서 분류하는 것이 필요한 실정이다. 그러나 모바일 애플리케이션 서비스의 체계적 분류에 관한 연구는 제한적이다. 이에 본 연구에서는 네트워크 모듈성 분석을 통하여 모바일 애플리케이션 서비스의 분류하고 하위 카테고리를 제안하고자 한다. 구글플레이(GooglePlay)를 통해 총 1,607개의 헬스케어 관련 애플리케이션 서비스를 수집한 후 각 애플리케이션 서비스의 설명(description) 텍스트를 활용하여 유사도를 측정하고 이를 바탕으로 네트워크 분석을 수행하였다. 모듈성 분석을 수행하여 전체 네트워크의 커뮤니티를 탐지한 후, 각 클러스터를 기반으로 서비스 분류법을 도출한다. 이번 연구는 모바일 애플리케이션 서비스를 체계적으로 탐색하고자 하는 고객과 모바일 애플리케이션 서비스의 트렌드를 분석하고자 하는 개발자 모두에게 도움이 되는 서비스 분류에 대한 체계적인 접근방식이 될 것으로 기대된다.
이미지를 각각의 카테고리로 분류하는 일은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 문제 중 하나이다. 그러나 이미지에 존재하는 가변성, 모호성, 스케일 문제 등으로 인해 매우 도전적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 장면 이미지를 구성하는 시멘틱 속성들의 고차원의 상호작용 관계를 고려 가능한 하이퍼그래프 기반의 모델링 기법을 제시하고 이를 장면 이미지 분류에 적용한다. 각 장면 카테고리에 준최적화된 하이퍼그래프를 생성하기 위해 확률 부분공간 기법에 기반을 둔 탐색기법을 제안하고, 이들 부분 공간 내에 속한 시멘틱 속성들의 발현량을 축약하기 위한 우도비 기반의 선형 변환 기법을 제안한다. 제안한 기법의 우수성을 검증하기 위한 실험을 통하여 제시한 기법을 통해 생성된 특징 벡터의 분별력이 기존의 기법들에서 사용된 특징 벡터들의 분별력보다 우수함을 보인다. 또한 제안한 기법을 장면 분류 데이터에 적용한 결과 기존의 기법들과 비교하여 경쟁력 있는 분류 성능을 보인다. 제안 한 기법은 이미지 분류에서 일반적으로 사용 되는 기법인 BoW+SPM 모델과 비교하여 3~4%이상의 성능 향상을 보였다.
안드로이드 어플리케이션은 생산성과 게임 등의 다양한 카테고리에 걸쳐 출시되며, 사용자는 개인의 사용 패턴에 따라 다양한 어플리케이션 및 악성코드에 노출된다. 반면 대부분의 분석 엔진은 기존에 존재하는 데이터셋을 활용하며, 주기적인 업데이트가 이루어진다고 해도 사용자의 선호도를 반영하지 않는다. 따라서 알려진 악성코드에 대한 탐지율은 높은 반면, 애드웨어와 같은 유형의 악성코드는 탐지가 어렵다. 또한 기존의 엔진은 서버를 거쳐야 하므로, 추가적인 비용이 발생하며, 사용자는 가용성과 실시간성을 보장받지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 논문에서는 서버와 단 한번만의 통신이 요구되는 on-device 악성코드 분석과 전이학습을 통한 모델 재훈련을 수행하는 분석 시스템을 제안한다. 또한 해당 시스템은 디바이스 내부에서 디컴파일을 포함한 전체 프로세스가 이루어지므로, 서버 시스템에서의 부하를 분산할 수 있다. 이러한 분석 시스템을 구현하여 테스트한 결과, 전이 학습이전 기준 최대 90.3%의 정확도를 얻었으며, Adware 카테고리에 대하여 전이학습을 수행한 뒤 최대 95.1% 의 정확도로, 기존 대비 4.8% 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
국내 온라인 패션 플랫폼은 개인사업자가 제품정보를 직접 등록하기 때문에 개인사업자의 불편함을 초래한다. 많은 제품군을 한꺼번에 수동 등록하므로 수기 입력된 제품정보로 인한 신뢰성 문제가 발생한다. 등록된 상품 이미지의 저품질 및 데이터 수의 불균형으로 인한 편향도 심각하게 제기된다. 본 연구는 오버샘플링 기법을 통해 데이터 편향을 최소화하고 13개 패션 카테고리의 다중 분류를 수행하는 ResNet50 모델을 제안한다. 컴퓨팅 자원과 오랜 학습시간을 최소화하기 위해 전이학습을 활용했다. 결과적으로, 데이터 수가 매우 부족했던 클래스의 데이터 증강을 통해 기본 CNN 모델에 비해 최대 33.4%의 향상된 식별력을 보여주었다. 모든 결과의 신뢰성은 정밀도-재현율 곡선으로 보장한다. 본 연구는 국내 온라인 패션 플랫폼 산업의 발전을 한 단계 끌어올릴 수 있을 것으로 기대한다.
문맥광고는 인터넷 사용자들이 뉴스나 커뮤니티 사이트에서 콘텐츠를 조회할 때, 해당 콘텐츠와 일치하거나 관련성이 높은 제품 또는 서비스 정보를 제공하는 새로운 방식의 광고기법이다. 그러나 현재 제공되고 있는 서비스의 대부분은 콘텐츠와의 관계가 다소 떨어지거나, 수동적으로 광고주가 선택한 키워드 또는 카테고리 선택에 의해 서비스가 제공되고 있다. 따라서 문맥광고의 효율성을 높이기 위해서는 사용자가 조회한 콘텐츠내의 문맥정보를 분석하여 콘텐츠와의 관련성이 높은 서비스를 제공하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 사용자가 조회한 콘텐츠의 내용과 보다 관련 있는 서비스 제공을 위해 콘텐츠의 내용을 대표할 수 있는 중요 키워드를 선정하고, 콘텐츠 내에서 추출된 키워드간의 연관성을 분석하여 콘텐츠와 관련된 서비스를 제공하는 방법에 대해 제안한다.
스마트폰, GPS 장비, 위치 기반 소셜네트워크의 발달로 방대한 이동 경로 데이터 수집이 가능하게 됐다. 이를 통해 다양한 분야에서 GPS 데이터를 가지고 사람의 이동성을 분석하고 POI를 예측하는 기회가 많아졌다. 실생활에서 사람의 이동성은 다양한 상황에 영향을 받지만, 실제 GPS 데이터는 위치, 시간 정보의 수준이다. 따라서 다양한 상황을 내재하는 정보가 사람의 이동성 분석과 POI 예측에 필요하다. 본 논문에서는 POI의 순위, 사용자의 POI 활동, 카테고리 선호도 같은 맥락적 특징을 이용하여 이에 관련된 상황에 맞는 POI 시퀀스를 예측하는 Contextual LSTM 기반 딥러닝 기법을 제안한다. Contextual LSTM은 사람의 이동성에 영향을 주는 시퀀스의 맥락적 특징을 모델에 통합하기 위해 LSTM을 확장한다. 제안된 기법은 HITS 알고리즘과 여러 제약조건 기반으로 추출한 맥락적 특징별로 딥 러닝 모델에 통합하여 각각 POI 시퀀스를 검출했으며, 다양한 맥락적 특징에 대해서 공공 데이터와 수집한 데이터로 평가하였다.
이 연구는 산림유전자원보호구역의 관리효과성 증진을 위하여 보호구역 관리 시스템 수준과 현장 수준에서 활용할 수 있는 관리효과성 평가틀을 개발하기 위해 수행되었다. 시스템 수준의 관리효과성 평가틀 개발을 위해 IUCN WCPA에서 개발한 관리효과성 평가틀과 IUCN, 환경부, 국립공원관리공단이 공동 개발한 보호지역 관리효과성 평가틀을 준용하여 산림유전자원보호구역에 적용할 수 있도록 평가지표들을 수정하고, 일부 지표를 추가하였다. 설문조사를 통해 평가지표(안)에 대한 전문가 32명의 의견을 수렴하여 6개 카테고리, 39개 평가지표, 42개 세부 평가항목으로 구성된 시스템 수준의 관리효과성 평가틀을 개발하였다. 현장 수준의 관리효과성 평가틀은 IUCN, 환경부, 국립공원관리공단이 공동으로 개발한 보호지역 관리효과성 평가틀을 바탕으로 산림유전자원보호구역의 특성들에 대한 평가가 가능하도록 수정하고, 관련된 새로운 평가지표들을 추가하였다. 전문가 설문조사, 산림청 및 지방자치단체들의 산림유전자원보호구역 관리 담당 공무원들을 대상으로 워크숍과 설문조사를 통해 의견을 수렴하여 6개 카테고리, 16개 평가지표, 40개 세부 평가항목으로 구성된 현장 수준의 관리효과성 평가틀을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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