프랙탈 이론은 컴퓨터 과학, 공학, 의학, 기상학 등 여러 분야에서 직면하는 복잡하고 불규칙적인 자연현상을 모델링할 수 있는 효과적인 도구로서 인정받아 왔다. 본 연구에서는 지형 및 이미지의 프랙탈 정보 추출에 많이 이용되는 삼각프리즘법의 정밀도를 개선하는 문제를 다룬다. 이를 위해 기존의 샘플링 방법들을 분석하고 그들의 장점을 취하는 새로운 샘플링 방법을 제안한다. 가상의 프랙탈 맵에서 제안된 방법을 다른 방법과 비교하며 그 유효성을 검정한다.
최근 이미지 처리 응용을 위한 심층 신경망 모델의 효과적 테스팅을 위해 해당 모델이 올바르게 예측하지 못하는 코너 케이스에 해당하는 행동을 보이는 데이터를 자동 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 문장 분류 심층 신경망 모델에 기반하고 있는 버그 담당자 자동 배정 시스템의 테스트를 위해 입력 데이터인 버그 리포트의 내용에서 임의의 단어를 선택해 동의어로 변형하는 테스트 데이터 생성기법을 제안한다. 그리고 제안하는 테스트 데이터 생성 기법을 사용한 경우와 기존의 차이 유발 테스트 데이터 생성 기법을 사용했을 경우를 다양한 뉴런 기반 커버리지를 중심으로 비교 평가한다.
Optical Coherence Tomography (OCT)는 광 산란과 간섭 현상을 이용하여 비침습적으로 생체조직의 표면 및 내부 구조를 이미지화 할 수 있는 영상기술이다. OCT 기술은 질병의 조기진단과 같은 의료 분야에서 활발히 활용되어 왔으나 미용을 위한 피부진단으로의 적용은 아직 초기단계라 할 수 있다. 본 연구에서는 OCT를 피부효능평가에 도입하여 피부결 및 주름 평가에 활용 가능성을 살펴보았다. 모사판(replica)을 대상으로 한 평가에서 PRIMOS와 유사한 패턴을 보여 주었고 주름을 모사한 3차원 모델을 이용한 평가에서는 PRIMOS에 비해 측정각에 따른 오차가 적음을 확인할 수 있었다. 그리고 커버력 화장품을 이용한 사용 전후의 평가에 있어서도 이를 구분할 정도의 해상도를 보였다. 이러한 평가를 통해 OCT의 미세주름평가에서의 가능성을 알 수 있었고 향후 더 구체화된 연구를 통해 그 활용가능성에 대한 신뢰도를 높일 예정이다.
JPEG2000은 차세대 이미지 압축 포맷으로 JPEG에 비하여 우수한 압축률과 화질을 제공할 수 있다. JPEG2000 이미지를 커버 오브젝트로 사용하는 lazy-mode 스테가노그라피는 압축과정에서 발생하는 정보 손실에 의해 메시지가 손실되지 않도록 제안된 알고리즘으로 많은 양의 메시지 삽입이 가능하다. 그러나 이 방법은 메시지 삽입으로 인하여 코드블럭 노이즈 분산의 변화를 발생하게 되고, 이러한 특징을 기반으로 하는 Hilbert-Huang 변환 (HHT) 기반의 스테거낼리시스에 의하여 메시지 삽입여부가 탐지될 수 있다. 본 논문에서는 코드블럭 노이즈 분산의 변화를 예측하고, 이를 최소화하도록 메시지를 삽입하여 HHT 기반 스태거낼리시스에 의해 탐지되지 않는 새로운 JPEG2000 스테가노그라피 알고리즘을 제시한다. 코드블록 노이즈 분산의 변화를 예측하기 위하여 low precision code-block variance와 low precision code-block noise variance를 활용하였다. 또한 메시지 삽입 후의 높은 영상 화질을 유지하기 위하여 JPEG2000의 quality layer 정보를 활용하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 보이기 위하여 2048장의 다양한 영상에 대하여 분석을 수행하였고, 이를 통하여 HHT 기반 스태거낼리시스 방법에 안전함을 증명하였다.
본 연구에서는 분무 건조 공정을 이용하여 다공성 PMMA 입자 내부에 $TiO_2$ 나노입자가 고르게 함침된 유/무기 복합분체를 제조하여, $TiO_2$의 은폐력은 그대로 유지하면서도 다공성 구조체로 피지를 흡유하여 지속성을 증대시키는 메이크업 화장품 소재로서의 가능성을 확인하고자 하였다. 끓는점이 다른 두 가지 공용매(디클로로메탄 및 헥산올)의 비율과 고분자의 농도 조절을 통해 입자크기와 기공크기를 제어할 수 있었으며, $TiO_2$ 나노입자를 제조된 시료의 전체 무게 대비 74.6 wt%까지 함침 시킬 수 있었다. SEM 이미지 분석을 통하여 복합분체의 다공성 구조를 확인하였고, 절단면 이미지를 통하여 내부에 $TiO_2$ 나노입자가 균일하게 함침 되어 있는 것을 관찰하였다. EDX 매핑으로 Ti 원소가 복합분체의 내부에 전체적으로 분포하고 있음을 확인하였다. Porosimetry 분석으로 기공사이즈 및 공극률을 측정하였으며, $TiO_2$ 나노입자를 함침하고 있음에도 불구하고 50% 이상의 공극률을 유지하여 흡유량이 매우 뛰어남을 확인할 수 있었다. 결론적으로, $TiO_2$ 나노입자가 PMMA입자의 내부에 잘 분산되어 있어서 가시광선의 반사율을 증가시킴으로써 피부의 결점을 커버하는 성능이 개선되었음을 확인하였다.
본 연구는 짧은 동영상 플랫폼 틱톡에서 중국인 인플루언서들이 한국 K-pop 노래와 댄스를 어떠한 방식으로 재창작하며, 어떠한 변형요소들이 틱톡 수용자들의 반응 - '좋아요수', '댓글수', '공유수'에 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 틱톡 K-pop 커버영상 284개를 K-pop 원곡과 비교하여 이미지와 언어 유사성, 수용자 참여 유도 정도, 중국어로 가사/자막 번역된 정도, 유료광고 노출 여부를 분석하였고 추가로 영상길이, 인플루언서 명성 요인을 분석하여 변형요인과 함께 수용자 반응에 미치는 영향력을 분석하였다. 분석결과, 상대적으로 수동적인 수용자 반응으로 판단되는 '좋아요수'에는 인플루언서의 명성만 유의한 영향을 보였지만, 보다 능동적인 반응으로 판단되는 '댓글수'와 '공유수'에는 재창작으로 활용한 변형요소들이 유의미한 영향을 미친 것으로 나타났다. 수용자는 인플루언서가 이미지 측면에서 가수와 닮지 않다고 인식될수록 댓글을 더 많이 달아주며, 중국어로 번역된 가사나 자막보다 한국어로 표현한 것이 댓글과 공유를 더 많이 만들어내었다. 본 연구는 짧은 동영상을 활용한 K-pop 콘텐츠의 해외 확산에 있어 로컬 인플루언서들에 의해 재창작되는 K-pop 콘텐츠의 특성에 따른 수용자 반응을 구체적으로 분석함으로서, K-pop 확산을 위한 인플루언서들의 역할의 필요성을 확인하였다는 데 의미가 있다.
최근 K-POP 열풍에서 볼 수 있듯이 한국 음악 산업의 규모와 영향력은 더욱더 커지고 있다. 한국의 음원 시장에는 1년에 최소 6천 개의 음원이 공개되고 있지만 흥행했다고 말할 수 있는 음원은 많지 않다. 이에 흥행작을 만드는 요인이 무엇인지 밝히기 위한 많은 연구 및 시도가 이루어지고 있다. 음악의 상업적인 성공에는 음악의 질뿐만 아니라 미디어 노출이나 홍보와 같은 상업적인 요소 또한 중요한 역할을 담당한다. 최근 대중음악 산업에서는 인터넷 밈을 활용한 마케팅이 많이 나타나는데, 인터넷 밈이란 사람들 사이에서 확산되는 문화적 단위로 이미지나 동영상 등 다양한 형태로 확산되는 활동이나 트렌드라고 할 수 있다. 인터넷 환경과 디지털 커뮤니케이션 특성에 따라 다양한 밈의 형태로 콘텐츠들이 확대 재생산되고 있으며, 이는 소비자들에게 더 큰 반응을 일으킨다. 기존에 인터넷 밈현상은 자연적으로 발생해왔으나, 최근 마케팅 효과를 인지한 아티스트 측에서 마케팅의 요소로 활용하고 있다. 본 논문에서는 대중음악의 흥행 요인과 흥행의 관계에서 인터넷 밈의 매개효과를 분석하고, 이를 반영한 예측모델을 제안하였다. 분석 결과, '커버효과'와 '챌린지효과'의 매개효과가 있는 요인은 동일하게 나타났다. 내부 흥행요인 중에서는 '가수의 인지도', 'POP, 댄스, 발라드, 성인가요, 일렉트로니카' 장르에서 매개효과가 존재하였으며, 외부 흥행 요인 중에서는 '기획사 역량','음악 방송 프로그램 출연 횟수', '뉴스 기사 수'에서 매개효과가 나타났다. 커버효과와 챌린지효과를 반영한 예측 모형은 각각 F1-score가 0.6889, 0.7692로 나타났다. 본 연구는 실제 차트 데이터를 수집·분석하여 실무적으로 활용 가능한 상업적인 방향성을 제시하였으며, 대중음악의 여러 흥행 요인과 인터넷 밈의 매개효과가 존재한다는 것을 발견하였다는 점에서 의의를 갖는다.
스테가노그래피(Steganography)란 다양한 멀티미디어 파일에 비밀 메시지를 숨기는 은닉 기법을 말하며, 스테가노그래피 기반의 은닉 통신을 할 때 송신자와 수신자 외에 제 3자는 통신 메시지에 은닉 정보의 존재 여부를 식별하기 매우 어렵다는 장점으로 인해 사이버범죄와 공격에 많이 악용되고 있다. 봇넷은 일반적으로 봇마스터, 봇, 그리고 C&C(Command & Control) 서버로 구성되고 봇마스터에 의해 통제되는 네트워크이며, 중앙집중형, 분산형(P2P), 그리고 하이브리드형 등 다양한 구조를 갖고 있다. 최근에는 봇넷의 은닉성을 강화하기 위해 SNS 플랫폼을 C&C 서버 대신 활용하고 스테가노그래피 기법을 적용하여 C&C 통신을 수행하는 스테고 봇넷(Stego Botnet)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 이미지 또는 비디오 매체 위주의 스테고 봇넷 기법들이 연구되어왔다. 한편, SNS 상에서는 다양한 음원 및 녹음 파일 등과 같은 오디오 파일 역시 활발히 공유되고 있어 오디오 스테가노그래피 기반의 스테고 봇넷에 대한 연구가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 텔레그램 메신저(Telegram Messenger)에서 오디오 파일을 커버 매체로 하고 스테기노그래피 기법을 활용하여 C&C 은닉 통신을 수행하는 스테고 봇넷을 설계 및 구축하고 실험을 통해 파일 형식별, 툴별 은닉용량에 대해 비교 분석한 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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