• 디지털융복합연구
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• 제14권6호
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• pp.253-261
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• 2016

PC 와 모바일 기기에 있는 다양한 프로그램을 이용하여 인터넷을 이용하는 사람들이 늘어날수록 프로그램에서 개인정보 등이 유출될 가능성은 매우 높아지고 있다. 따라서 인터넷을 사용하는 프로그램에서 정보흐름의 안전성 분석을 한 후에 개인정보의 유출이 없는 안전한 프로그램을 사용해야 한다. 정보흐름의 안전성 분석은 프로그램 내에서 정보의 흐름이 안전한지 분석하는 방법으로 정보흐름이 안전하면 개인정보 유출이 없고 안전하지 않으면 개인정보 유출이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 SAT 해결기를 활용하여 정보흐름 분석을 수행하는 방법을 제시한다. 이 방법은 보안 수준이 설정된 변수를 포함하는 프로그램을 제어와 정보흐름을 나타내는 명제 논리식으로 변환하고, SAT 해결기를 이용해 명제 논리식으로부터 만족가능성 여부를 판단한다. 판단된 결과를 통해 프로그램에서 정보흐름이 안전한지 알 수 있으며, 안전하지 않은 경우 반례를 생성하여 어느 부분에서 안전하지 않은 지 알 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.349-357
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• 2016

본 연구의 목적은 영유아교육기관을 위한 저작권 교육 연수 요구를 분석하는데 있다. 본 연구에서는 영유아교육기관 원장과 교사 248명을 대상으로 영유아교육기관을 위한 저작권 교육 연수 요구를 조사하였다. 질문지를 사용하여 조사한 자료는 내용에 따라 빈도, 평균, 표준편차 등을 산출하였고, 기초 변인에 따른 차이를 알아보기 위해서 t-검증과 ANOVA 검증을 사용하였다. 영유아교육기관 원장과 교사는 소속기관, 직위, 교육경력 등에 따라서 저작권 교육 연수 요구가 다르게 나타났다. 저작권 교육 연수 주제로는 '영유아교육기관의 업무와 관련된 저작권의 이해'에 대한 요구가 가장 높게 나타났고, 연수 내용으로는 글자체(폰트)와 음원 사용 등의 저작권 침해에 대한 요구가 가장 높게 나타난 것으로 보아 영유아교육현장과 직접 관련있는 내용의 저작권 교육 요구가 높음을 알 수 있었다. 본 연구결과는 영유아교육기관을 위한 저작권 교육 연수 프로그램 개발과 실행에 시사점을 제시하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권1호
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• pp.26-45
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• 2001

플래쉬 메모리는 데이터의 저장과 변경이 가능하고 전원이 차단되어도 저장된 데이터를 보존할 수 있는 RAM과 ROM의 장점을 모두 가지고 있는 메모리로서, 고성능의 전기 특성을 가지고 있어 이동 환경에서의 저장매체로 매우 접합하다. 향후 많은 정보단말기에 사용하게 될 플래쉬 메모리 및 스마트미디어 카드에 파일을 저장, 삭제, 재생하는 효과적인 알고리즘이 필요하다. 플래쉬 메모리를 일정한 크기의 세그먼트로 할당하고, 파일을 여러 개의 세그먼트로 분산시켜 관리한다. 본 논문에서는 특정 파일이 저장되어 있는 위치를 저장하는 테이블 및 보조 테이블을 이용하여 효과적인 파일 관리 알고리즘을 제시한다. 기존의 알고리즘은 비교적 작은 용량의 플래쉬 메모리를 관리하고 비교적 파일을 빈번한 횟수의 고속 저장, 삭제 등의 작동이 요구되는 응용에는 적합지 않는다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 몇 개의 플래쉬 메모리 칩 및 스마트미디어 카드로 구성된 비교적 큰 용량의 메모리 관리에 적합하다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.651-661
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• 2014

TV 플랫폼에서 원하는 콘텐츠를 찾기 위한 복잡성은 나날이 증가하고 있다. 컴퓨터 영역에서 이루어진 콘텐츠 관리를 위한 연구들을 참고해 TV에 적용할 수 있는 시사점을 도출하고, 이를 토대로 콘텐츠 검색과 선택을 도울 수 있는 방안을 제안한다. 컴퓨터 상의 정보는 대부분 현실 공간을 모사하는 공간적 은유(Spatial Metaphor)를 적용해 표현되고, 이는 사용자의 정보 확인 및 재인에 긍정적인 영향을 미친다. 제안된 정보 공간은 채널, 콘텐츠의 종류에 따른 분류와 시간 속성에 따른 분류를 포함한다. 시청자는 정보 공간 내에서 공간적 단서에 따라 콘텐츠 간의 관련성을 추론하여 선택할 수 있고, 시간적 순서에 따라 콘텐츠를 탐색할 수 있다. 내재된 능력을 활용하여 추가적인 인지적 부담을 최소화하는 방안을 제안하였고, 본 연구의 결과는 영상콘텐츠 기반의 다양한 서비스에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.599-606
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• 2017

동영상을 이용한 콘텐츠에 커머스를 접목한 'V커머스'가 크게 성장하며, 이른바 V커머스 2.0시대를 맞이하고 있다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, V커머스 2.0 콘텐츠와 MCN의 연계점과 시너지 창출 가능성에 주목하여, 그 특성을 감안한 연계 전략에 대해 고찰하였다. 결론적으로 첫째, V커머스는 1.0 시대를 넘어, 재미와 공감을 지향하는 콘텐츠로서의 특성이 중심이 되는 2.0시대로 진화하고 있으며, 이는 스마트폰의 대중화와 SNS의 일상화에 따른 웹콘텐츠 전반의 변화에 부합한다. 둘째, V커머스 2.0 콘텐츠는 SNS의 네트워크성을 기반으로 한 공유와 추천을 홍보와 구매 제고로 치환하여 활용하는 특성을 갖는다. 따라서 '커머스' 이전에 '콘텐츠'로서의 경쟁력이 상대적으로 중요하다. 셋째, V커머스 2.0과 MCN산업은 핵심 경쟁력 확보와 새로운 수익모델 창출의 돌파구라는 차원에서, 서로에게 강력한 연계의 필요성을 가지고 있다. 이에 V커머스 2.0과 MCN의 시너지를 창출하기 위한 연계 전략으로 빅데이터의 활용을 통한 V커머스 2.0 맞춤형 콘텐츠 경쟁력 강화, 스토리텔링 마케팅 구축과 브랜드화, 라이브성과 쌍방향 소통성의 강화를 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권3호
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• pp.269-275
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• 2014

Eureka 147 디지털오디오방송(DAB) 시스템은 CD 품질의 오디오 전송을 위하여 유럽에서 개발되었으나 한국에서는 이러한 DAB 시스템을 기반으로 하여 오디오뿐 만 아니라 비디오 신호도 전송할 목적으로 지상파 디지털 멀티미디어방송(T-DMB) 시스템을 개발하였다. 이러한 T-DMB 시스템의 성능 향상을 목적으로 본 논문에서는 양립성을 위해 기존 T-DMB 시스템 표준안에 정의된 펑쳐링 절차와 평처링 벡터를 이용하면서 터보 부호가 적용된 2가지 형태의 새로운 터보부호화된 T-DMB 시스템 모델을 제시한다. 첫 번째 모델 (Type 1)은 기존의 RS 코드, 콘볼류션 인터리빙, RCPC 코드를 터보코드로 대체시킨 것이며 두 번째 모델(Type 2)은 기존 RCPC 만을 터보부호로 대체시킨 모델이다. 시뮬레이션 결과 제안된 모델은 단지 2회 반복만으로도 상당한 성능 향상을 얻을 수 있음을 알 수 있었으며 또한 두 번째 모델은 첫 번째 모델에 비해 약간 우수한 성능을 보이고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권7호
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• pp.123-128
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• 2012

본 논문에서는 보다 정확한 물체 인식을 위하여 물체의 특징점 검출 시스템을 제안한다. 물체의 특징점 검출 시스템은 학습 단계와 검출 단계로 구분된다. 학습 단계에서는 각 특징점의 탐색영역을 설정하기 위한 관심영역모델과 탐색영역에서 특징점을 검출하기 위한 각 특징점별 검출기를 생성한다. 검출 단계에서는 학습 단계에서 생성했던 관심영역모델을 이용하여 입력 영상에서 각각의 특징점의 탐색영역을 설정한다. 시스템에서 검출하고자 하는 특징점 검출 방법은 고속 푸리에 변환을 이용하기 때문에 검출 속도가 빠르며 물체의 추적 시 실패하는 확률이 낮아진다. 제안하는 방법을 개발하여 실험 영상에 적용한 결과 추적하고자 하는 물체가 불규칙적인 속도로 움직일 때에도 안정적으로 추적함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권7호
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• pp.383-391
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• 2017

본 연구는 카드뉴스와 스트레이트 뉴스 형태 차이에 따른 호감도, 이해도, 신뢰도, 만족도 및 지속사용 의도에 대한 수용자의 태도를 알아보기 위해 232명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과 첫째, 카드 뉴스는 스트레이트 뉴스보다 이용자가 이해하기 쉽고, 지속적으로 사용하고자 하는 욕구도 강했다. 둘째, 뉴스에 대한 이용자들의 태도 요인은 서로 간에 정(+)의 방향으로 영향을 주고 있었는데 호감도, 이해도, 신뢰도는 만족도에 영향을 미치며, 만족도는 다시 지속사용 의도에 영향을 미쳤다. 이 영향의 강도는 카드 뉴스와 스트레이트 뉴스가 각각 달랐는데 카드 뉴스에서 만족도에 영향을 미치는 정도는 호감도, 이해도, 신뢰도 순으로 강했으며, 스트레이트 뉴스는 신뢰도, 호감도, 이해도 순으로 영향력이 강했다. 본 연구 결과는 수용자에게 선택받는 뉴스를 생산해 정보의 전달력과 파급력을 높여 뉴스의 정보 제공 기능을 강화할 수 있는 방법을 찾아가는데 실증적인 자료가 될 것이다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.35-45
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• 2018

Users are sharing many of contents such as text, image, video, and so on in SNS. There are various information as like as personal interesting, opinion, and relationship in social media contents. Therefore, many of recommendation systems or search systems are being developed through analysis of social media contents. In order to extract subject-related topics of social context being collected from social media channels in developing those system, it is necessary to develop ontologies for semantic analysis. However, it is difficult to develop formal ontology because social media contents have the characteristics of non-formal data. Therefore, we develop a social topic system based on semantic and subject correlation. First of all, an extracting system of social topic based on semantic relationship analyzes semantic correlation and then extracts topics expressing semantic information of corresponding social context. Because the possibility of developing formal ontology expressing fully semantic information of various areas is limited, we develop a self-extensible architecture of ontology for semantic correlation. And then, a classifier of social contents and feed back classifies equivalent subject's social contents and feedbacks for extracting social topics according semantic correlation. The result of analyzing social contents and feedbacks extracts subject keyword, and index by measuring the degree of association based on social topic's semantic correlation. Deep Learning is applied into the process of indexing for improving accuracy and performance of mapping analysis of subject's extracting and semantic correlation. We expect that proposed system provides customized contents for users as well as optimized searching results because of analyzing semantic and subject correlation.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1142-1149
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• 2004

움직임 추정은 동영상내에 존재하는 중복된 데이타를 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도로 인하여 실시간 영상 전송에 많은 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 낮은 계산 복잡도를 지닌 움직임 추정 기법들이 필요한데, 본 논문에서는 현재 블록과 높은 시간적, 공간적 상관성을 가지고 있는 블록들의 움직임 벡터들, 즉 참조 프레임에서 동일한 위치에 있는 블록의 움직임 벡터와 현재 프레임에서 현재 블록의 이웃에 있는 블록들의 움직임 벡터들을 이용하여 현재 블록의 탐색 시작점과 탐색 패턴을 적응적으로 결정하여 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 실험을 통하여, 제안된 기법을 낮은 계산 복잡도를 지닌 움직임 벡터 필드 적응적 탐색 기법 (Motion Vector Field Adaptive Search Technique : MVFAST)과 예측된 움직임 벡터필드 적응적 탐색 기법(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique : PMVFAST)과 비교하였을 경우, 제안된 기법은 약 0.01～0.3 (dB) 정도의 화질 향상과 낮은 계산 복잡도로 인하여 약 1.12～l.33 배의 속도 향상을 보였다.