인터넷은 정보의 바다로 표현할 만큼 방대하며, 이러한 넘치는 정보 속에서 사용자에게 필요한 정보들을 추출하여 사용자들의 효율성과 만족도를 높이는 것이 개인화 정책이고, 결과적으로 전자상거래 사이트에서의 판매의 증가를 이루기 위해 필요한 것이다. 따라서 개개인의 특성에 맞춘 개인화 서비스가 현재의 인터넷에서 제공하는 효율성을 뛰어넘을 수 있는 새로운 해결점으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 협력 필터링(Collaborative filtering) 방법을 사용하여 사용자의 선호도(preference)를 결정하고, 이를 토대로 웹페이지의 콘텐트를 재 설계하고, 알맞은 아이템 추천 서비스를 사용자에게 제공하는 협력 필터링 에이전트(Collaborative Filtering Agent)를 제안하고자 한다. 이를 통하여 기존의 사용자 또는 처음 방문한 사용자에게도 사이트를 방문하는데 만족도와 효율성을 높이도록 하는 것이 목표이다.
본 고에서는 모바일 3D 그래픽스 기술에 대한 국내외 표준화 연구 활동과 표준화 발전전망에 관하여 기술하고 있다. 모바일 3D API 표준으로는 국제사실표준으로서 크로노스 그룹에서 OpenGL|ES를 제안하고 있어 국내에 많은 모바일 3D 콘텐츠 개발사에서 채택하고 있으며, 자바진영의 M3G(JSR-184) 표준은 응용 콘텐트에 사용하는 상위레벨의 API를 규정하고 있다. 국내에는 모바일 3D 표준화 포럼을 중심으로 MPEG-4SNHC의 3D 압축 프로파일 제안을 위한 TFT 활동과 국내 모바일 3D API 표준을 위한 TFT를 운영하며, 그 결과를 바탕으로 국제 표준화 활동 및 크로노스 그룹과의 긴밀한 협력을 진행하고 있다. 모바일 3D 표준화의 향후 전망으로는 프로그래머블 그래픽 파이프라인에 대한 API의 표준화와 데이터의 압축을 포함한 모바일 게임 데이터 포맷의 표준화, 모바일 3D 그래픽 API를 기반으로 한 상위 수준의 애니메이션, 3D 콘텐츠 제작에 필요한 API에 대한 표준화 및 미디어 프로세싱의 표준화 일환으로 진행되는 크로노스 그룹의 OpenMAX의 표준화 등이 활발하게 이루어질 것이다.
본 논문에서는 기존의 TCP/IP 체계에서 탈피하여 보안 및 성능을 개선하기 위한 방안으로 콘텐트를 기반으로 한 네트워크 체계에 대해서 소개한다. OT-OCN은 기존의 CCN(Contents Centric Network)을 기반으로 컨텐츠의 기능을 추가하여 이를 바탕으로 자율성을 부여한 새로운 개념의 패러다임이다. 이러한 OT-OCN의 개발사는 미국의 CAT, Inc.(Cyber Advanced Technology)라는 회사로 이 기술은 보안뿐만 아니라 CCN을 통한 통신의 효율성을 극대화하고 또한 사물인터넷(IoT) 등에 활용 가능한 최적의 메커니즘이다. 본 논문에서는 이 기술의 기본적인 매커니즘에 대한 간략한 소개를 통해 차세대보안의 개념을 설명하고자 한다.
본 논문은 사용자의 인터랙션(user interaction)을 고려하여, 사용자가 관심을 가지는 영역에 대해서 최적화된 비디오 콘텐츠를 제공받을 수 있는 비디오 서비스 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 사용자 인터랙티브티를 고려한 서비스 시스템은 SVC(Scalable Video Coding)의 다중 ROI를 사용한다. 또한 제안된 시스템에서는 다양한 방식의 비디오 품질과, 다중 ROI에 대한 선택 과정에서 콘텐츠 소비 주체와 시스템간의 쌍방향 제어 수단을 개발하고 콘텐츠의 관심 영역 지정 과정에서 사용자의 인터렉션 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템의 유효성을 테스트하기 위해 사용자의 인터랙션에 의해 변환하는 SVC 콘텐트를 만들었고, 사용자 단말에 인터렉션 기능으로 SVC 콘텐츠를 디코딩하는 시스템을 구현하여 유용성을 검증하였다.
최근 SCORM, Dublin Core등의 국제 표준 메타데이터와 함께, 세계 사실 표준이라 할 수 있는 IMS와 IEEE/LTSC의 LOM이 e-Learning의 특성을 반영한 메타데이터로서 현재 국$\cdot$내외적으로 많은 e-Learning 업체 및 기관에서 활용되고 있다(5). 그러나 LOM에서 정의한 메타데이터는 멀티플랫폼 환경을 고려하지 않고 있고, 제작 및 유통되고 있는 대부분의 e-Learning 콘텐트는 멀티미디어 특성에 대한 메타데이터 요소가 부족한 실정이다. 따라서 , 본 논문에서는 멀티플랫폼 환경에서 e-Learning학습을 지원하기 위해, 메타데이터 및 e-Learning 업체의 Requirement를 조사,분석하고 e-Learning 국제 표준 메타데이터와 플랫폼의 디바이스 특성을 반영하여, 기본적인 PC(Personal Computer) 환경을 포함한 모바일 기기 환경과 디지털TV 환경을 고려한 멀티플랫폼 e-Learning 메타데이터(Multi-platform e-Learning Metadata)를 제안하였다.
지상파 방송에서는 청각장애인을 위해 폐쇄자막(closed caption) 서비스가 제공되고 있지만, 이를 저장하여 VOD 서비스 등에 제공하고자 할 때는 영상과의 비동기화(desynchronization) 문제로 인해 활용할 수 없는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 자동 음성인식(automatic speech recognition)과, 자막 동기화 문제에 맞게 변경된 동적계획법(modified dynamic programming)을 이용하는 방법을 제안한다. 문자열 정렬에서 삽입과 삭제 등 간격(gap)의 발생을 제어하는 제약조건과 그에 따른 점수 구조를 적용함으로써 문자열 정렬 성능을 개선한다. 또한 정렬된 폐쇄자막과 음성인식 문자열로부터 시간 동기정보를 복원하고 동기화된 자막을 생성하는 방법을 제안한다. 실제 TV 프로그램과 자막에 적용하여 기존 방법에 비해 성능의 향상이 있음을 확인하였다.
뉴스 분류 체계는 각각의 기사에 정치, 경제, 사회 등 가장 적합한 주제별로 분류하는 것으로 언론사별 분류 체계는 통일성이 없이 전혀 다르게 구성되어 사용하고 있다. 이로 인해 방대한 콘텐트를 통합하는데 많은 어려움이 있으며, 그만큼 시스템과 인력에 대해 중복 투자가 되고 있다. 이런 문제점을 개선하기 위해 국제 표준인 NewsML에 기반한 뉴스 분류에 대해 제안한다. NewsML은 XML 기반의 유연성과 확장성이 있는 구조적인 표준 형식으로 다양한 데이터 표현이 가능하여 자동 문서 범주화에 필요한 중요한 자질 선택이 가능하다. 본 논문에서는 NewsML 형식으로 되어 있는 뉴스와 그렇지 않은 뉴스를 구분하여 자동 분류에 대한 비교 실험을 한다. NewsML의 구조화된 정보를 활용한 실험이 뉴스의 제목과 본문만으로 실험한 결과보다 좋은 성능을 보여 주었으며, 그 중에서 자질 공간이 아주 큰 경우에 유용하고 문서 분류에 효과가 뛰어난 지지 벡터 기계 모델이 가장 좋은 성능을 보였다.
클라우딩 컴퓨팅과 스마트 환경에서 디지털 혁명이라 할 수 있는 디지털 콘텐츠 시장의 규모는 상상을 초월할 만큼 큰 시장을 형성한다. 앞으로 콘텐츠 산업의 성장은 우리 미래의 먹거리를 책임질 중요한 산업으로 성장하고 있다. 해리포터 시리즈가 지금까지 벌어들인 돈이 현대자동차가 10년 동안 벌어들인 순익을 능가한다고 한다. 이렇듯 높은 경제적 파급력을 지닌 문화산업 발전의 핵심 동력인 디지털콘텐츠산업 시장은 매년 높은 성장률을 기록하고 있다. 본 연구는 지식서비스 융합시대에 콘텐츠 관련 이해관계자의 협업을 통하여 디지털저작권거래소에 참여할 수 있는 방안에 대하여 유사한 증권거래소, 전자문서유통, 공인인증 등과 관련된 선행 논문을 토대로 디지털저작권거래소 활성화를 위한 거래소에 참여하는 이해관계자의 적극적인 이용의도에 대해 기술수용모형을 활용하여 이용의도에 미치는 요인을 찾고 저작권산업의 유통체계 및 건전한 이용질서 확립을 통한 저작권산업육성에 기여할 것으로 본다.
본 논문은 TV-Anytime 메타데이터를 이용하여 개인형 데이터방송 서비스를 제공하기 위한 TV-Anytime 메타데이터 저작도구의 설계 및 구현에 관한 것이다. TV-Anytime에서는 저장장치를 갖는 수신기 환경에서 ECG(Electronic Content Guide) 및 콘텐트 서술(description) 메타데이터를 이용한다. 그리고 시청자가 원하는 시간에 시청자의 취향에 따른 개인화된 방송 콘텐츠서비스를 제공하기 위한 메타데이터 스키마, 제반 표준 규격 및 서비스 모델을 제시하고 있다. 이러한 TV-Anytime 메타데이터의 유용성에도 불구하고, 실제로 메타데이터 저작은 매우 지루하고 단조로운 작업이다. 본 논문에서는 개인화된 데이터방송 서비스를 제공하기 위한 사용자 친화적인 TV-Anytime 메타데이터 저작도구를 설계 및 구현하였다. 제안한 저작도구에서는 메타데이터의 저작을 쉽게 하기 위해 메타데이터 시각화, AV 미디어 접근, 메타데이터와 관련된 세그먼트의 반자동 추출 기법들이 사용되었다.
빠르게 진화하는 웹 생태계에서 테스트는 안정성과 생산성향상을 위한 필수과정이다. 복잡하게 얽혀 있는 웹 콘텐트(content)와 유저 인터페이스(user interface)에 대한 테스트는 매우 중요하며, 작성된 테스트케이스는 자동화 되어 누구나 쉽게 반복적으로 수행될 때 가장 효과적이다. 하지만 현재까지 나와 있는 대부분의 도구들은 웹 요소에 대한 기술적 접근 가능성에 중점을 두고 있으며, 이해 관계자들 간의 협업(collaboration), 작성된 테스트케이스의 재사용(reusability)에 대한 부분을 간과하고 있다. 본 논문에서는 웹 테스트 자동화에 있어 효율적인 테스트케이스 설계와 이를 공유하고 패턴화시켜 재 사용할 수 있는 테스트 프레임워크(framework)를 제안한다. 오픈 소스를 기반으로 제작된 본 프레임워크는 웹 테스트 자동화와 자동화된 테스트케이스를 지속적으로 수행할 수 있는 통합(integration) 환경을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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