최근의 건축물은 복합적인 기능과 형태를 보이고 있으며, 크기가 거대해짐에 따라 구조물 건전성 감시(Structural Health Monitoring)기술의 수요 또한 증가하고 있다. 구조물마다 고유한 동특성을 가지고 있으며, 다양한 외력의 영향을 받기 때문에 구조물의 건전성을 평가하는 다양한 방법들이 연구되고 있다. 전문가에 의지하여 접근 가능한 지점에 대한 육안 검사 및 비파괴 검사를 벗어나 사각지대가 없는 온라인 계측 시스템의 구비와 함께 자동으로 위험요소를 검출하는 시스템이 요구되고 있다. 본 연구에서는 비선형적인 구조물의 응답을 고려하기 위해 관리도 기법, 평균제곱근편차, 일반 극치 분포 등과 같은 통계적 기법을 이용하여 이상거동을 판별에 활용할 수 있는 신호 특징 추출과 적응형 임계치 설정 알고리즘을 제안하였으며, 강제진동 실험과 실제 운용중에 있는 구조물의 지진 계측 시스템의 가속도 응답을 이용하여 성능을 검증하였다.
풍파와 너울은 바다 표면 시뮬레이션에 있어 가장 기본이 되는 파도로 해상 공간 배경의 시뮬레이터 구축에 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 선박운항 시뮬레이터와 같은 실시간 시뮬레이터에 활용을 목적으로 서로 다른 시각적 특성을 가진 풍파와 너울에 대해 각각의 특성을 사실적으로 재현할 수 있는 실시간 시뮬레이션 방법을 제안하였다. 풍파에 비해 파장이 길고 마루가 둥근 너울은 절차적 방법을 통해 전역적으로 가시화 하였으며, 너울 가시화에 필요한 파라미터는 해양파 스펙트럼으로부터 추출하여 적용 하였다. 그리고 근거리에서 관측 시 그 특징이 잘 나타나는 풍파는 적용 가능 범위는 좁으나 사실적 시뮬레이션에 강점을 가진 해양파 스펙트럼 기반의 통계적 파도 모델을 활용하여 가시화 하였다.
다중 비디오 프레임들에서 컬러 특징의 효과적이고 효율적인 표현은 시각적 정보관리 시스템에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 웹 상에서 실시간 사용자 인터페이스에 의해 비디오 내용검색과 비디오 브라우징을 모두 수행하는 비디오 브라우징 서비스(VBS)를 제시한다. 비디오 시퀀스의 장면전환과 키 프레임 추출을 위하여 RGB 컬러 히스토그램과 X2 (카이 스퀘어) 히스토그램을 합성한 효율적인 장면전환검출 기법을 제시한다. 장면전환검출에 의해 생성된 키 프레임들은 물리적 그리고 논리적으로 색인화 된다. 본 시스템은 VCR의 비디오 편집과 검색 기능을 포함한다. 비디오 브라우징을 위해서 날자, 분야, 그리고 주제의 세 가지 요소가 이용된다. 비디오 브라우징 서비스는 Apache 웹 서버에서 MySQL, PHP. JMF로 구현되었다.
사회구성원들의 인터넷 사용이 크게 증가하고 있는 만큼 인터넷언론은 우리 시대에 많은 영향을 미치고 있다. 대표적인 국내 인터넷언론인 '오마이뉴스'는 오늘날 국내 독립 인터넷 뉴스를 대표하는 젊은 대안언론으로 평가받고 있으며, 인터넷뉴스의 특징을 보여주는 전형적인 사례이기도 하다. 본 논문은 오마이뉴스 보도기사의 처리과정에서 단계별로 생성되는 기록정보와 그에 해당되는 기술요소를 추출하였고, 메타데이터 설계방안 도출을 위하여 국내외 메타데이터 표준 사례를 분석하였다. 국내 메타데이터 표준은 2010년 10월에 발표된 기록관리 메타데이터 공공표준안을 대상으로 하였으며, 외국 메타데이터 표준 연구는 보존 메타데이터를 위한 PREMIS 데이터 사전으로 하였다. 국내외 사례연구를 바탕으로 이용자 접근의 용이, 연관정보와의 연결, 행위이력의 축적 등에 중점을 두어 메타데이터를 재설계하였다. 오늘날 대중매체의 기록관리 연구에서 인터넷매체를 비롯한 뉴미디어에 대한 연구는 미미한 수준에 있다. 이미 언론정보학, 정보통신학, 커뮤니케이션학 등의 외부 학계에서는 인터넷 매체에 대한 연구가 심도 있게 이루어지고 있다. 인터넷 매체에 대한 다양한 분야의 연구들은 앞으로 이루어질 대중매체 기록관리 연구에 있어서 반드시 고려되어야 할 것이라 예상된다.
구술은 생존자의 기억을 통해 재현된 내용을 기록화 시키는 작업으로 구술채록은 구술자, 면담자, 촬영자, 녹취자 등의 협업을 통해 수행된다. 따라서 구술기록물은 생산 당시의 맥락이 표현되는 것이 중요하며 구술기록물 수집을 위한 기획, 구술기록물 수집, 보존 및 관리가 체계적으로 이루어져야 한다. 이러한 문제의식에서 시작된 본 연구에서는 구술기록물 중에서도 여성구술생애기록물의 특성을 잘 반영할 수 있도록 메타 데이터의 개념 모델을 설계하고 이를 통하여 요소들을 추출 하였다. 여성구술생애기록물 관련 기획부터 생산, 보존, 관리, 이용에 이르는 기록 관리의 전 과정을 포함하여 계층으로 분류하였으며, 전거레코드와 주제 시소러스를 통해 '여성'의 특징을 표현할 수 있는 시스템을 제안하였다.
본 연구는 기존의 대통령선물에 대한 메타데이터의 보완을 위하여 패싯검색기능을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 대통령기록관이 온라인 서비스 중인 3,574건의 대통령선물을 바탕으로 대통령선물의 선물명, 증정인, 증정국가와 증정일 및 수령 경위, 규격, 특징에서 추출된 기록물의 특성을 파악하였다. 이를 기초로 5개의 기본 패싯과 51개의 하위패싯으로 대통령선물 패싯 기반의 분류를 설계하였으며 구조화된 패싯은 각 패싯 요소를 정의하고 배열 순서 및 기호를 부여하였다. 이러한 분류체계는 검색시스템에 적용하여 패싯네비게이션을 구축하는 기반으로의 활용을 기대할 수 있을 것이다. 연구를 통해 대통령선물에 대한 새로운 분류체계 개발이 필요하다는 점을 확인하였으며 이를 위한 대안적 의미의 분류체계로서 패싯 분류를 적용할 것을 제안하였다.
음악 유사도 계산은 음악 검색 서비스 구현에서 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문은 커버곡 검색의 성능을 제고하기 위한 음악 유사도 학습에 대해서 다룬다. 음악 유사도 함수를 유도하는 데 확률적 선형 판별 분석을 이용하여 잠재 음악 공간을 구한다. 잠재 음악 공간은 같은 커버곡 간의 거리는 줄이고 다른 곡 간의 거리는 크게 되도록 학습한다. 추출된 음악 특징이 잠재 음악 변수에서 생성되었다는 가정 하에 확률 모델을 구하고, 음악의 동질성 여부를 가설검증하여 음악 유사도 함수를 유도한다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여 제안한 음악 유사도 함수가 커버곡 검색 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.
본 연구는 도서관의 인공지능 챗봇 서비스의 특징을 분석하고 도서관에 적용된 챗봇 서비스의 플랫폼에 따른 사용성을 비교한 연구로 도서관의 인공지능 챗봇 서비스의 사용성 증진을 위한 방안을 제안하는 목적으로 수행되었다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위하여 인공지능 챗봇 서비스의 사용성 평가에 대한 선행연구를 통해 사용성 비교 요소를 추출하였고, 사례조사를 바탕으로 도서관에 적용된 인공지능 챗봇 서비스를 플랫폼에 따라 자체 웹사이트 기반과 SNS 기반의 챗봇 서비스로 구분하였다. 실험과 질문지 조사 및 면담을 실시하여 도서관에 적용된 웹사이트 기반과 SNS 기반의 챗봇 서비스의 사용성 평가를 실시하였다. 사용성 평가 결과를 토대로 도서관의 인공지능 챗봇 서비스에 대한 시사점과 개선방안을 도출하였다.
명령 제어 프레임워크 (Command and Control Framework)는 모의 침투 및 교육용으로 개발되었으나 사이버 범죄 그룹과 같은 위협 행위자들이 악용하고 있다. 잠재적인 위협을 식별하고 선제 대응을 하는 사이버 위협 헌팅 관점에 따라 명령 제어 프레임워크가 작동하고 있는 서버를 식별하고 사전 차단하면 위험 요소 관리에 기여를 할 수 있다. 따라서, 이 논문에서는 명령 제어 프레임워크를 사전 추적할 수 있는 방법론을 제안한다. 방법론은 명령제어 프레임워크 관련 서버 목록 수집, 단계적 전달 모사, 봇넷 설정 추출, 인증서 수집 및 특징 추 출4단계로 구성된다. 또한, 상용 명령 제어 프레임워크인 코발트 스트라이크에 제안한 방법론을 적용하여 실험을 수행한다. 실험에서 수집된 비콘, 인증서에 대한 분석 내용을 공유함으로써 명령 제어 프레임워크로부터 발생할 수 있는 사이버 위협 대응 기반을 마련하고자 한다.
본 논문은 전통적인 자원 집약적인 컴퓨터 비전 모델의 한계를 해결하기 위해 저전력 엣지 장치에 최적화된 새로운 경량 객체 검출 모델을 제안합니다. 제안된 검출기는 Single Shot Detector (SSD)에 기반하여 소형이면서도 견고한 네트워크를 설계하였고, 작은 객체를 효율적으로 감지하는 데 있어 효율성을 크게 향상시키도록 모델을 구성하였다. 이 모델은 주로 두 가지 구성요소로 구성되어 있습니다: Depthwise 와 Pointwise Convolution 레이어를 사용하여 효율적인 특징 추출을 위한 Light_Block, 그리고 작은 객체의 향상된 감지를 위한 Enhancer_Block 으로 나누었다. 우리의 모델은 300x480 의 이미지 크기를 가진 Udacity 주석이 달린 데이터셋에서 처음부터 훈련되었으며, 사전 훈련된 분류 가중치의 필요성을 제거하였다. 약 0.43M 의 파라미터로 5.5MB 만의 무게를 가진 우리의 검출기는 평균 정밀도 (mAP) 27.7%와 140 FPS 의 처리 속도를 달성하여, 정밀도와 효율성 모두에서 기존 모델을 능가하였다. 따라서, 본 논문은 추론의 정확성을 손상시키지 않으면서 엣지 장치를 위한 객체 검출에서의 효과적인 경량화를 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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