최근, 기계와 사람이 상호작용을 하는 HCI(Human-Computer Interaction) 기술이 중요해지고 있다. 그 중에서도 연구가들 사이에서 신체의 골격을 인식하는 동작인식 카메라인 키넥트를 활용한 연구들이 급증하고 있다. 키넥트를 사람과 배경의 깊이를 인식 및 분석한 후 사람인지를 인지한다. 하지만 사람과 배경의 깊이 단계가 같을 경우 사람을 인식하기 힘들다는 한계점이 있다. 본 논문에서는, 이와 같은 한계점을 해결하기 위한 관련 논문을 비교, 분석하고자 한다.
최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 컴퓨터 비전의 중요한 문제 중 하나인 이미지 검색에도 이를 활용하고 있다. 특히, 이미지 검색에 사용할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 깊은 신경망 구조의 일부분인 Fully-connected layer에서 추출하여 사용하는 방법들이 제시되고 있고, 이를 위해 알맞은 목적함수를 설계하여 깊은 신경망을 학습하는 것이 중요해지고 있다. 딥 러닝을 통해 얻은 이미지 기술자는 실수형 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화하여 표현하는 데 많은 메모리를 소모하게 된다. 이를 보완하기 위해 이미지 기술자를 작은 용량의 이진코드로 mapping 하는 해싱 (hashing) 이라는 과정이 필수적이나 이에 따른 한계점이 발생한다. 본 연구에서는 실수형 데이터가 갖는 거리 계산에서의 이점과 이진코드의 장점을 동시에 살릴 수 있는 Product Quantization 방식의 이미지 검색 방법을 이용하여 한계점을 극복하였다. 우리는 제안한 방법을 얼굴 이미지 데이터 셋에 실험하였고 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
지그비 보안 인증 방법은 총 4가지가 있으며, 하나의 네트워크는 특정 인증 방법을 선택하여 그 인증방법을 통해서만 보안 인증이 가능하다. 이는 효율적이고 유연한 지그비 네트워크를 구성하는 데의 한계점으로 작용하기에, 본 논문에서는 현재 표준 인증 방법의 한계점과 동적 인증 방법의 필요성, 동적인증을 위한 표준 프로토콜 수정 내용을 제시한다. 이를 통해 타 네트워크와의 인증, 인증 방법의 다양성 부여를 통한 보안성 강화가 가능하다.
자동차 산업에서 전자제어장치 (Electronic Controller Unit, ECU)를 활용한 혁신으로 운전자들은 안전하고 편리한 운전경험을 누리고 있다. 그러나 이와 동시에, 차량 내부 ECU 간의 통신을 지원하는 CAN (Controller Area Network)을 대상으로 한 악의적인 침입과 사이버 공격의 위협 역시 증가하고 있다. 이러한 문제에 대응하기 위해 많은 연구가 진행 중이며, 특히 자동차 침입 탐지 시스템 (Intrusion Detection System, IDS)의 발전이 주목받고 있다. 그러나 대부분의 IDS는 주로 공격을 탐지하는 데 집중되어 있으며, 실제 악의적인 메시지를 전송한 ECU를 정확히 식별하는 데에는 한계점이 있다. 악의적인 ECU를 식별하는 기술은 공격 ECU를 격리시키거나 펌웨어 업데이트 등의 보안 패치를 적용하는데 필수적인 기술이다. 본 고에서는 현재까지 제안된 CAN에서의 악의적인 ECU를 식별하기 위한 기술들에 대해 살펴보고, 비교 분석 및 한계점에 대해 분석하고자 한다.
최근 많은 연구가 되고 있는 오피니언 마이닝은 의견어 사전의 구축이 가장 기본적으로 선행되어야 하는 연구이다. 오피니언 마이닝의 의견어 사전 구축 연구는 영어를 중심으로 많은 연구가 진행 되었다. 하지만 형용사 위주의 의견어 사전 구축으로 많은 부분의 문제들이 해결되는 영어에 비해서 한국어는 여러 가지 품사와 문장구조를 고려하여 의견어 사전을 구축해야한다. 이것을 실험으로 밝히기 위하여 형용사로만 구성되어진 의견어 사전을 구축하고 영화평에 적용하여 분석해 봄으로써 형용사로만 구성되어진 의견어 사전의 한계점을 확인한다. 실험은 세종계획 말뭉치에서 나타나는 형용사로 구성된 의견어 사전을 구축하고 네이버 랩에서 제공하는 영화평을 형용사로 구성된 의견어 사전으로 의견 분석하여 시행하였다. 분석 결과 재현율 약 50%, 정확률 약 60%정도의 성능을 보였다.
코로나19의 장기화로 인해 온라인학습은 선택이 아닌 필수 학습으로 자리잡고 있다. 이러한 현실에서 수동적인 동영상 시청에 의지한 온라인 학습 방법은 학생들의 학력 저하 및 낮은 학습 성취도라는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 PBL 교수법에 PSC-Note를 수업에 적용하여 학습자의 문제해결능력과 자기주도적 학습능력을 향상시키고 또한 학습 성취도를 높이고자 한다.
본 논문에서는 오프라인 컨퍼런스의 한계점인 접근성 문제와 온라인 컨퍼런스의 한계점인 참여자간 상호 소통과 네트워킹 문제점을 해결하기 위한 솔루션으로 WebRTC 기반 메타버스 컨퍼런스 시스템을 제안한다. 해당 솔루션은 WebRTC를 활용한 실시간 화상채팅 및 멀티접속을 구현하고 WebVR을 기반으로 하는 A-Frame 프레임워크를 활용하여 메타버스 컨퍼런스 시스템을 구현하였다.
재난 상황 발생 시 정보 습득이 어려워 시각장애인의 경우 초동대응 시간을 놓치게 된다. 특히나 화재사고 사상자 중 사망자 비중이 장애인은 비장애인에 비해 약 4 배 ~ 5 배 더 높으며 현재까지도 사상자가 발생하여 중요한 사회문제로 논의되고 있다. 본 연구에서는 기존의 스마트 대피 시스템의 한계점을 살펴보고 한계점을 개선할 수 있는 대안을 제시한다. 초동 시간 내에 사회복지사와 소방관이 사용자의 실시간 위치와 정보를 파악해 신고를 유도함과 동시에 자력 대피가 가능하도록 최적 대피 경로를 능동적으로 결정하여 안내방송을 출력하는 시스템을 소개한다.
WebAssembly(Wasm)은 웹에서 네이티브에 가까운 속도로 실행 가능하고, 고성능 어플리케이션의 구현도 가능하기 때문에 브라우저 및 기타 플랫폼에서 활발히 사용되고 있다. 이로 인해 Wasm에 대한 보안성이 대두되고 있는데, 이때 취약점을 탐지하는 Fuzzing 기법을 적용한 연구들이 있다. Fuzzing 기법에 대한 분류 및 대표적인 도구를 소개하고 각 기법 간 차이점 및 한계점과 향후 연구 방향을 제시한다.
최근 유통연구에서 상당히 진행되고 있는 신뢰에 기반한 관계형성에 관한 연구들은 신뢰를 장기지향적인 관계를 형성하는 핵심적인 개념으로 간주하고, 경로구성원의 신뢰형성에 관계되는 선행 및 결과요인에 대한 다양한 개념들을 가지고 다각적인 연구모델들을 제시하고 있다. 그러나 이와 같은 연구들의 공통된 견해는 신뢰를 기반으로 한 관계행동에 관한 연구가 쌍방향적 관점에서 실행되어야 한다는 필요성을 인식하면서도 실증부분에서는 어느 일방향적 관점에서 설명하는 한계점을 나타냈으며, 비록 연구모델이 쌍방적 측면을 고려했다고 할지라도 관계행동이 쌍방에 의해 형성된 하나의 신뢰인에 의한 것인지 경로구성원 각자가 독자적으로 형성한 상대방에 대한 신뢰들에 의한 것인지를 명확히 규명하지 못하고 있다. 따라서 이러한 한계점을 극복하기 위해 먼저 문헌고찰을 통하여 신뢰의 본질 및 방향성, 관계형성에서의 신뢰의 역할을 논의하고 이와 같은 문헌고찰을 토대로 신뢰의 선행변인과 결과변인을 도식화한 쌍방의 독자적 신뢰에 대한 모델을 제시하여, 마케팅 이론과 실무에 적합한 시사점을 제안하고자 한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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