• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.121-123
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• 2007

현재까지 유해한 컨텐츠(Contents)를 차단하기 위한 활발한 연구가 있었으나, 사람의 사운드(sound)와 이미지(image)를 통합한 필터링(filtering) 기법에 대한 연구는 활발히 이루어지지 않은 측면이 있다. 본 논문은 이미지(image) 데이터 중 피부색 분포 비율과 사운드(sound) 데이터 중 주파수 분석을 통한 심층적인 기법을 활용하여 현재까지 진행되고 있는 이미지 필터링(image filtering)방법에 대한 수행 결과보다 획기적으로 개선된 성능을 보이고자 한다. 즉, 사운드와 이미지의 특징 정보를 이용한 성인 컨텐츠(Adult Contents)분류 기법을 활용하는 것으로 성인 컨텐츠(Adult Contents)에서 두드러지는 특징을 보이는 사운드 패턴을 분석하여 현재까지 한정된 자원인 이미지만을 활용한 기법보다는 현저한 향상된 수행능력을 예측해 볼 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.247-249
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• 2001

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제6권1호
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• pp.91-118
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• 2004

1988년 개인용 컴퓨터를 활용하는 교육용 컨텐츠가 개발되기 시작한 이래 우리나라의 교육용 컨텐츠의 수는 엄청나게 늘어났다. 그러나 이러한 컨텐츠들이 교육과정이 바뀔 때마다 각 교과의 학습 주제가 재편성됨으로 인해 지속적인 사용이 어려워지고 있다. 그러므로, 교과별로 변하지 않는 학습 요소를 정립한다면 교육과정이 변하더라도 자료를 재분류하지 않고도 기존에 만들어진 질 높은 자료들을 충분히 사용할 수 있을 것이다. 이러한 취지에 따라, 작년(2003년)에 교육인적자원부 및 한국교육학술정보원 측에서는 수학 교과를 시범 교과로 두어 현 교육과정을 지원하되 교육과정 개정에도 유연하게 대처할 수 있는 분류 방법(틀)을 마련하고자 하였다. 결과적으로, 이 연구에서는 그들의 요청에 따라 교육과정이 개정되더라도 수학 교과에서 나뉘거나 바뀌어 다뤄지지 않을, 즉 하나의 독립적이면서도 중요한 수학 내용을 '단위'라 칭하고, 이를 선정하는데 초점을 두었다. 이 연구에서 마련한 단위는 총 339개이고, 각 단위의 구체적인 내용을 이해하기 위하여 마련한 요소는 총 1191개이었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.982-999
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• 2006

본 논문에서는 복합 칼라정보와 얼굴의 기하학적 정보를 이용한 인터넷 기반 얼굴관상해석 및 자동 얼굴 컨텐츠 생성시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 칼라모델의 Cr과 I 성분의 논리곱 연산처리로 얼굴영역을 검출하였다. 검출한 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보로부터 얼굴 특징자를 추출 하였으며 각 특징자들을 세부 분류하여 얼굴 관상을 해석하도록 하였다. 또한 제안한 시스템은 추출과 분류된 특징자로부터 개인의 얼굴에 가장 적합한 얼굴 아바타 컨텐츠를 자동 생성할 수 있게 하였다. 실험결과 제안한 방법은 기존의 얼굴인식 방법에 비해 실시간 얼굴검출과 인식은 물론 정량적인 얼굴관상해석과 자동 얼굴 아바타 생성이 가능하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.100-105
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• 2009

본 논문에서는 개인화된 방송 컨텐츠의 보기 시스템에서 사용자가 보다 빠르게 검색할 수 있도록 메타데이터 저장 구조를 계층화하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 원하는 컨텐츠를 찾는데 걸리는 시간을 단축시킬 수 있도록 MPEG-7 MDS 구조의 분류 기술구조와 기술구조 사이에 세부장르 목록이 들어있는 하위 장르 테이블을 추가한다. 그리고 기술구조에서 기존의 메타데이터들이 분류 없이 트리 형태의 계층구조로 저장되던 부분을 사건과 객체로 구분하여 저장하도록 한다. 이러한 방법은 기존 연구에 비해 장르의 단계별 검색이 가능해짐으로 사용자가 원하는 계층적 검색이 가능해진다. 또한, 메타데이터를 사건과 객체를 구분하여 저장함으로써 탐색의 복잡성을 최소화한다. 실험 결과에서 제안하는 검색 구조의 시스템이 기존 시스템의 구조보다 향상된 검색 시간을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.52-54
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• 2002

추천 시스템은 방문 고객 개개인의 취향이나 구매이력 등을 분석하여 고객이 필요로 하는 상품 또는 컨텐츠 정보의 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 온라인에 초점을 맞추어 설계되었는데 본 논문에서는 무선 인터넷 서비스를 기반으로 무선 단말기(e.g. PDA, Cell Phone 등)를 통해 오프라인에서도 추천정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 사용자에게 제공이 되는 추천 정보는 상품이나, 컨텐츠 또는 이벤트 정보이며 제안된 시스템에서는 데이터 마이닝 기법을 통해 데이터를 분류, 측정 및 예측하고 지식 기반방법과 collaborative filtering 방법을 혼합하여 양쪽의 장점만을 취하여 기존의 한정된 상품에 대한 정보와 침상에서만 제공이 되는 서비스를 오프라인까지 통합한 추천 시스템을 제안한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.23-26
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• 2003

인터넷의 발달은 전통적인 자연 발생적인 시장에 의한 상거래를, 기술에 의한 안전하면서 세계 시장을 쉽게 접근할 수 있는 전자상거래 구조를 제공하고 있다. 현재 전자상거래의 대상은 실물에 대한 상거래와 디지털 컨텐츠에 대한 상거래로 크게 분류할 수 있으며, 실물에 대한 상거래는 전통적 상거래 방식이 컴퓨터로 바뀐 상황이라고 볼 때, 디지털컨텐츠에 대한 상거래 즉, D-Commerce에 대한 상거래의 개념이 도래하고 있다. 디지털 컨텐츠의 상거래에 필요한 요소 기술에 대한 연구, 그리고 특히 새로운 유통 비즈니스 모델에 대한 연구가 필요하다. 디지털 컨텐츠는 생성, 가공, 유통, 분배 둥의 측면에서 많은 장점을 갖는 반면, 복사를 여러 번해도 원본의 품질에 손상 없이 쉽게 복사 될 수 있다는 것이 디지털 저작권 보호에 커다란 문제점으로 대두되고 있다. 디지털 저작권권리(Digital Rights Management: DRM)은 디지털 콘텐츠의 보호와 적절한 유통체계를 설립하여 안전하게 상거래를 할 수 있게 하기 위한 새로운 기술이다. XrML은 권리(Right)를 명시하는 언어로써 디지털 컨텐츠와 그에 따른 서비스들을 사용할 수 있는 권리와 조건들을 명시해준다. XrML은 현재 디지털 저작권권리(Digital Rights Management: DRM)에 가장 많이 쓰이고 있는 Rights Language이다. XrML은 ContentGuard가 개발한 DRM 서술 언어로 전 세계 산업계 표준으로 추진하기 위하여 파트너 회사 확대, 기능 확장, 무료/공개 형식으로 보급을 추진하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.216-219
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• 2011

인터넷 기술이 빠르게 발전하고 변화하여 현재는 많은 수의 컨텐츠와 프로그램 채널이 IP 네트워크를 통해 제공되면서 컨텐츠 서비스 사업자들은 좀 더 향상된 추천시스템이 필요하게 되었다. 그리고 사용자 참여중심의 인터넷 환경인 Web 2.0 시대가 도래하면서 사용자가 직접 생성한 정보들을 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 타겟 아이템에 대해 인터넷 상에 수많은 사용자들이 생성한 정보들을 ConceptNet을 활용하여 감정벡터를 추출하고 장르별로 분류하는 방법을 결합한 새로운 형태의 영화 추천시스템을 제안한다. 공개용 영화 데이터인 MovieLens 데이터 셋을 이용하여 실험하였고 성능평가는 RMSE 방법과 다양한 추천평가방법으로 기존 협업 필터링 추천시스템과 비교하였으며 실험 결과 기존방식보다 향상된 성능을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2522-2524
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• 2004

최근 P2P 시스템에 대한 연구는 매우 활발하게 진행되고 있다. 그 중 P2P 시스템의 자원 공유에 관한 문제는 매우 중요하게 다루어지며, 또한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 분산된 컨텐츠 기반의 자원 공유를 위해 각각의 노드들을 계층별로 분류하도록 하였으며, 레이어 별로 차별적인 서비스를 제공하도록 하였다. 시스템의 특징은 다음과 같다. 먼저, 노드를 성능에 따라 레이어 별로 분류하며, 효율적인 자원 공유를 위해 노드들을 그룹화 한다. 클러스터링을 통해 상위 레이어에 속한 노드들과 자원을 공유할 수 있도록 한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권3호
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• pp.318-326
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• 2005

본 논문은 인터넷 둥을 통해 유입되는 유해 이미지를 그 특징을 이용하여 무해, 선정, 유해(누드), 심한 유해(성인물)과 같은 이미지 컨텐츠의 등급으로 선별하기 위한 이미지 특징 추출 방법과 이미지분류 기술을 제시한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 입력 이미지에서 유해 정보임을 인식하기 위한 피부 영역 검출 기법을 제시한다. 또한, 노이즈를 줄이고 효과적으로 유해성 정도를 추출하기 위해 관심 영역을 설정하고 그 관심 영역 안에서만 특징을 정의하는 관심 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 그리고 이미지를 4 종류의 등급으로 선별하기 위해 유해 이미지 분류 모델을 생성하는 다중 SVM 학습 기법과 생성된 분류 모델을 이용하여 입력 데이타의 유해 등급을 분류하는 다중 SVM 분류 기법을 제시한다. 특히 피부색 영역 이미지의 형태 정보와 피부색 비율 이미지의 색깔정보를 합하여 만든 피부색 가능성 분포 이미지를 제시하고, 이 피부색 가능성 분포 이미지를 축소하여 학습 과정에서 특징 분류를 위해 이용하는 이미지 특성 벡터를 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 유해 이미지 등급 선별 기법을 적용한 실험 결과와 이미지의 유해 둥급 분류에 대한 판별 성능을 평가한다.