주문형 비디오 서비스는 방송사 입장에서 기존 수신료와 광고 기반의 수익모델 외에 추가적인 수익모델을 제공하기 때문에 각 방송사들은 자신만의 주문형 비디오 서비스를 개발하고 매출 증대를 위하여 빈번하게 개선 작업을 수행하고 있기 때문에 개발업체는 주문형 비디오 서비스 개발의 효율성을 높이는 방법을 모색하고 있다. 본 연구는 이와 같은 개발업체의 요구를 근거로 주문형 비디오 서비스 개발에 피처지향 분석모델을 적용하기 위한 기반 연구를 수행하였다. 피처지향 분석모델은 다 수의 사례연구들을 통해 선택적 기능들이 많은 소프트웨어의 사용자 요구사항 분석에 효율적인 방법으로 인정받고 있다. 본 논문은 미국 카네기 멜론대학 SEI에서 개발한 FODA (Feature-Oriented Domain Analysis)를 활용하여 주문형 비디오 서비스의 피처모델을 개발하고, 피처모델에서 규명된 피처들과 피처들 간 논리적 관계를 바탕으로 주문형 비디오 서비스의 기능들을 명세하고, 그 기능들을 테스트할 수 있는 테스트케이스들을 설계하였다. 이런 일련의 연구는 주문형 비디오 서비스 개발에 피처지향 분석모델을 적용하기 위한 토대를 이룬다.
VOD 서비스는 전자프로그램가이드와 더불어 가장 성공한 데이터방송 서비스의 사례로 손꼽히고 있다. 특히, VOD 서비스는 기존 방송사의 수익모델 (가입자 기반 수신료, 광고료) 외에 추가 수익을 제공하기 때문에 각 방송사들은 고유의 VOD 서비스를 개발하고 매출 향상을 위해서 빈번한 개선 작업을 수행하고 있다. 이는 곧 새로운 VOD 서비스 개발로 이어지기 때문에 개발업체는 빈번한 개발 요구에 효과적으로 대응할 방법을 고민하고 있다. 이와 같은 배경 속에서 본 연구는 다수의 사례연구를 통해 그 효율성이 입증된 피처지향 분석모델을 VOD 서비스 개발에 적용하기 위한 기반연구를 수행하였다. 본 연구에서 사용한 피처지향 분석모델은 카네기멜론대학 SEI에서 개발한 FODA (Feature-Oriented Domain Analysis)로서 FODA는 특정 도메인에 속한 소프트웨어의 피처모델을 개발하고 그 피처모델을 기반으로 고객과 함께 소프트웨어의 형상을 결정하는 도구를 제공한다. 본 연구는 VOD 서비스의 피처모델을 개발하고 그 피처모델과 정합된 VOD 서비스의 기능과 테스트케이스를 개발하여 FODA의 활용 범위를 확장하였다. 또한, 피처지향 분석모델로 생성된 피처모델, 기능명세, 테스트 케이스를 활용할 때 가능한 VOD 개발 프로세스도 제안하였다.
VOD 서비스는 일반 유료방송가입자들 사이의 보편적인 인기뿐만 아니라 가입자 기반 수신료, 광고료와 같은 기존 방송사의 수익 외의 추가 수익을 제공하고 있다. 이와 같은 이유로 각 방송사들은 자신의 VOD 서비스를 개발하고 매출을 높이기 위해 잦은 개선 작업을 수행하기 때문에 개발업체는 이런 개발 요구들에 효과적으로 대응할 방법이 필요한 실정이다. 이 에 본 연구는 사례연구들을 통해 그 효율성이 입증된 대표적 피처지향 분석모델인 FODA (Feature-Oriented Domain Analysis)를 VOD 서비스 개발에 적용하였다. FODA는 카네기멜론대학 SEI에서 개발한 피처지향 분석모델로서 특정 도메인에 해당하는 소프트웨어의 피처모델을 개발하고 이를 기반으로 고객이 원하는 소프트웨어 형상을 결정하는 도구를 제공한다. 본 연구는 개발업체와 함께 VOD 서비스 도메인의 피처모델을 개발하고 VOD 서비스 개발 프로세스 향상을 위한 피처모델 기반의 VOD 서비스 기능과 테스트케이스들을 개발하였다.
디지털방송 기술의 발달로 탄생한 전자프로그램가이드는 백여 개의 채널이 운영되는 근래 디지털방송 환경에서 성공적인 데이터방송 서비스로 자리 잡고 있다. 이 에, 다양한 전자프로그램가이드의 신규 개발과 기존 전자프로그램가이드의 리뉴얼 작업 요청이 빈번이 발생하고 있으며 이로 인해 개발업체는 전자프로그램가이드 개발의 효율성을 제고하는 방법을 모색하고 있다. 본 논문은 미국 카네기멜론대학의 SEI에서 개발한 FODA 기법을 활용하여 전자프로그램가이드의 피처 모델을 개발하고, 그 피처 모델을 기반으로 전자프로그램가이드의 피처 별 테스트케이스들을 개발하여 전자프로그램가이드 개발 프로세스 중 요구사항 분석 단계와 테스트케이스 설계 단계의 효율성을 제고하는 방법을 제안한다.
국제수로기구(IHO)의 공간지리 공통 데이터 모델에 관한 표준인 S-100을 기반으로 하는 S-10x 데이터 제품사양(Product Specification)은 해양의 특정 분야 데이터를 제작, 배포하는 기준에 관한 표준이다. 전자해도 데이터와 같은 피처 중심의 데이터는 피처 카탈로그를 S-10x 데이터 제품사양의 주요 구성 요소로 포함한다. 피처 카탈로그는 대상 분야 및 대상 분야의 데이터에 관한 전문 지식을 갖춘 도메인 전문가에 의해 제작되어 진다. 그러나 도메인 전문가가 피처 카탈로그를 구조화된 XML 문서로 오류 없이 작성하는 것은 쉬운 일이 아니다. 국제수로기구의 TSMAD 워킹그룹 회의에서도 카탈로그의 제작을 지원하는 시스템 개발의 필요성을 제기하였다. 이에 본 논문에서는 도메인 전문가가 S-10x 제품사양의 피처 카탈로그를 일관되고 구조화된 XML 문서로 제작할 수 있도록 지원하는 시스템 도구로 피처 카탈로그 빌더를 설계, 구현하였다. 피처 카탈로그 빌더는 자바 기반의 그래픽 유저 인터페이스(GUI) 프로그램으로 개발하였다. 그리고 피처 개념 사전(Feature Concept Dictionary) 레지스터의 등록 아이템 간의 관계를 확인하고 대상 분야에 적합한 아이템을 선택할 수 있도록 피처 카탈로그 빌더를 개발하였다.
게임에 대한 결제 수단과 방식이 다양해지는 가운데, 관련된 금융사고가 이용자와 게임사에 심각한 문제를 야기하고 있다. 최근 게임 결제 시스템에 대해 게임사는 이상거래탐지시스템(FDS)을 도입하여 금융 사고를 방지하고 있다. 하지만, FDS는 지속적으로 탐지 패턴을 변경해야 하므로 효과적이지 않고 판단 결과에 따른 근거를 제시할 수 없다. 본 논문에서는 실제 게임회사의 결제 로그 데이터 중 이상거래를 분석하여 관련된 피처를 생성하였다. 비지도 학습 모델중 하나인 오토인코더를 사용하여 이상거래를 탐지하는 모델을 구축하였으며, 그 결과 85% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 이를 XAI-SHAP을 적용한 X-FDS를 사용하여 이상 거래탐지에 대한 영향력이 가장 높은 피처는 나라, 거래 금액과 거래 매체, 이용자의 나이임을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 제시한 모델의 판단 결과에 편향성을 주는 피처에 가중치를 세부 조정하여 최종적으로 정확도 94%의 개선된 탐지 모델을 도출하였다.
COVID-19 사태로 인해 방송계는 여행 프로그램의 자취가 사라질 정도로 큰 영향을 받았다. 2022년부터 방송계에 여행 프로그램이 다시 기지개를 켜고 있으나 침체한 여행심리를 회복해야 하는 과제가 남아 있다. 본 연구는 여행 프로그램이 시청자의 여행 의도에 긍정적인 영향을 미친다는 연구를 토대로, 여러 채널을 통해 복수의 여행 프로그램을 송출하는 위성방송사의 방송 환경을 고려하여 여행 프로그램의 선호 부가정보를 시청자에게 제공하는 데이터서비스를 연구하였다. 구체적으로, 다양한 장르와 포맷의 여행 프로그램들을 대상으로 선호 부가정보를 조사하고, 위성방송사가 데이터서비스 형상을 결정할 때 사용할 수 있는 FODA 기반의 피처모델을 설계하였다. 또한, 피처모델을 기반으로 데이터서비스 운영에 필요한 정보들을 정의하고, 이를 국내 위성방송 표준인 DVB-S의 SI로 전송하는 방법을 고안하였다. 그리고 DVB-MHP 기반 데이터서비스 저작도구를 활용하여 데이터서비스 프로토타입을 구현함으로써 본 연구의 구현 가능성을 확인하였다.
스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.
포트홀은 주행하는 자동차와 접촉이 이뤄지면 차체나 운전자에게 충격을 주고 제어를 잃게 하여 도로 위 안전을 위협할 수 있다. 포트홀의 검출을 위한 국내 동향으로는 진동을 이용한 방식과 신고시스템 이용한 방식과 영상 인식을 기반한 방식이 있다. 이 중 영상 인식 기반 방식은 보급이 쉽고 비용이 저렴하나, 컴퓨터 비전 알고리즘은 영상의 품질에 따라 정확도가 달라지는 문제가 있었다. 이를 보완하기 위해 영상 인식 기반의 딥러닝 모델을 사용한다. 따라서, 본 논문에서는 사전 학습된 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위한 Feature Level Ensemble 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사전 학습된 CNN 모델 중 Test 데이터의 정확도 기준 Top-3 모델을 선정하여 각 딥러닝 모델의 Feature Map을 Concatenate하고 이를 Fully-Connected(FC) Layer로 입력하여 구현한다. Feature Level Ensemble 기법이 적용된 딥러닝 모델은 평균 대비 3.76%의 정확도 향상을 보였으며, Top-1 모델인 ShuffleNet보다 0.94%의 정확도 향상을 보였다. 결론적으로 본 논문에서 제안된 기법은 사전 학습된 모델들을 이용하여 각 모델의 다양한 특징을 통해 기존 모델 대비 정확도의 향상을 이룰 수 있었다.
방송사업자가 운영하는 채널들의 프로그램 명, 방송시간, 장르, 시청연령 등의 정보를 보여주는 전자프로그램가이드는 디지털방송 기술의 발달로 탄생한 데이터서비스들 중 가장 성공적인 사례로 손꼽히며 디지털방송 시청경험의 향상을 바라는 시청자와 방송사의 수익구조를 강화하고자 하는 방송사업자 입장에서 필수적인 서비스로 자리 잡고 있다. 이에, 다양한 전자프로그램가이드의 개발과 기존 전자프로그램가이드의 리뉴얼 작업이 빈번이 발생하게 되는데 이로 인해 개발업체 입장에선 전자프로그램가이드 개발의 효율성을 제고하기 위한 방법이 요구되고 있다. 본 논문은 미국 카네기멜론대학의 SEI에서 개발한 FODA 기법을 활용하여 전자프로그램가이드의 피처 모델을 개발하고, 그 피처 모델을 기반으로 전자프로그램가이드의 피처 별 테스트케이스들을 개발하여 전자프로그램가이드 개발 프로세스를 구성하는 주요 업무 중 요구사항 분석 업무와 테스트케이스 개발 업무의 효율성을 제고하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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