• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.576-583
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• 2020

이 논문은 최근 엄청난 성장을 하고 있는 유튜브의 댓글 중 스팸 댓글을 판별하는 기법을 제안한다. 유튜브에서는 광고를 통한 수익 창출이 가능하기 때문에 인기 동영상에서 자신의 채널이나 동영상을 홍보하거나 영상과 관련 없는 댓글을 남기는 스패머(spammer)들이 나타났다. 유튜브에서는 자체적으로 스팸 댓글을 차단하는 시스템을 운영하고 있지만 여전히 제대로 차단하지 못한 스팸 댓글들이 있다. 따라서, 유튜브 스팸 댓글 판별에 대한 관련 연구들을 살펴 보고 인기 동영상인 싸이, 케이티 페리, LMFAO, 에미넴, 샤키라의 뮤직비디오 댓글 데이터에 6가지 머신러닝 기법(의사결정나무, 로지스틱 회귀분석, 베르누이 나이브 베이즈, 랜덤 포레스트, 선형 커널을 이용한 서포트 벡터 머신, 가우시안 커널을 이용한 서포트 벡터 머신)과 이들을 결합한 앙상블 모델로 스팸 탐지 실험을 진행하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.42-54
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• 2023

방대한 홀로그램 데이터를 디지털 형식으로 압축하는 것은 중요한 문제이다. 특히, 상용화를 위해 위상 전용 홀로그램의 압축에 관한 연구가 주목된다. 자연 영상에 최적화된 기존 표준 압축 기술은 위상 신호를 압축하는데 적합하지 않으며, 위상 신호에 대해 최적화 가능한 신경망 기반 압축 기술은 좋은 성능을 기대할 수 있으나 고해상도 홀로그램 데이터를 학습하는 데 메모리 문제가 존재한다. 본 논문에서는 메모리 문제를 해결할 수 있는 학습 가능한 신경망 기반의 블록 단위 압축 기술을 위상 전용 홀로그램에 적용해봄으로써 블록 기반이라는 동일 조건 내에서도 제안 방식이 표준 코덱보다 상당한 성능향상을 보일 수 있음을 밝혔다. 신경망 기반의 블록 단위 압축은 기존 코덱과의 호환성을 제공할 수 있으며, 메모리 문제를 해결하는 동시에 위상 전용 홀로그램 압축에 대해 월등히 좋은 성능을 보일 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.421-428
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• 2021

HEIF(High Efficiency Image File Format)는 MPEG에서 개발된 이미지 포맷으로써, 비디오 코덱인 H.265를 활용하여 정지된 화면을 하나의 이미지 형태로 저장할 수 있도록 개발된 컨테이너이다. 아이폰은 2017년부터 HEIF를 사용하고 있으며, 2019년부터는 갤럭시 S10과 같은 안드로이드 기기도 해당 포맷을 지원하고 있다. 이 포맷은 우수한 압축률을 가지도록 이미지를 제공할 수 있으나, 복잡한 내부 구조를 가지고 있어 기기나 소프트웨어 간 호환성이 현저하게 부족하여 일반적으로 사용되는 JPEG(또는 JPG) 파일을 대체하기에는 아직 대중적이지 못한 상황이다. 하지만 이미 많은 기기에서 HEIF를 사용하고 있음에도 불구하고 디지털 포렌식 연구는 부족한 상황이다. 이는 디지털 포렌식 조사 과정에서 파일 내부에 포함된 정보의 파악이 미흡하여 잠재적인 증거를 놓칠 수 있는 위험에 노출될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 아이폰에서 촬영된 HEIF 형식의 사진 파일과 갤럭시에서 촬영된 모션 포토 파일을 분석하여 파일 내부에 포함된 정보와 특징들을 알아본다. 또한 이미지 뷰어 기능을 지원하는 소프트웨어를 대상으로 HEIF에 대한 지원 여부를 조사하고 HEIF를 분석하는 포렌식 도구의 요구사항을 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.327-333
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• 2021

본 연구는 기존의 TV 방송 시청률 지표만으로 측정하기 어려운 각 OTT 플랫폼의 콘텐츠 영향력과 경쟁력을 동일 기준 선상에서 파악하기 위해 필요한 요소와 방안이 무엇인지를 탐색하는 목적을 갖는다. 방송콘텐츠 가치정보분석시스템(RACOI)을 기반으로 넷플릭스가 제공하는 일별 Top 10 리스트를 점수화하여 방송 드라마 시청자 반응과의 상관관계를 파악, 유의미한 비교 기준을 도출하였고 이를 토대로 국내에서 서비스를 제공하는 상위 3개 OTT 플랫폼콘텐츠의 인기도를 비교 분석하여 살펴보고자 하였다. RACOI의 각 집계 항목과 넷플릭스 인기도 점수에 대해 스피어만 상관분석을 수행하여 넷플릭스 인기도 점수가 RACOI 영상조회수 지표와 상관관계의 성립을 확인하였고, 해당 기준 값을 토대로 시청자 반응 상위의 미니시리즈 작품 제공 현황을 분석한 결과 티빙과 넷플릭스에서 제공되었던 콘텐츠의 인기도가 상대적으로 높았던 것을 파악할 수 있었다. 본 연구는 매출 자료를 포함하지 못하고, 장기간 추적 분석을 수행하지 못한 한계가 있다. 다만, OTT 플랫폼 내 인기도와 상관관계가 있는 방송 시청자 반응 지표를 검증하였고 이를 기반으로 국내 OTT 플랫폼의 콘텐츠 경쟁력을 비교해 볼 수 있었으며, 향후 각 OTT 플랫폼에서 제공하는 콘텐츠들의 장기적인 영향력을 비교 확인하는 확장된 연구의 기초 연구로서 가치가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권4호
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• pp.367-378
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• 2014

본 연구의 목적은 대학생을 대상으로 인터넷 중독에 대한 실태를 조사하고 인터넷 중독에 영향을 미치는 요인을 파악하여 대응방안을 마련하고자 하였다. 2012년 11월19일부터 12월 14일까지 K시 소재 대학의 300명의 학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 자료 수집은 K시 소재 대학의 학생들을 대상으로 횡단적 자가보고 설문을 통하여 수집되었다. 자료분석은 인터넷 중독군 별로 일반적 특성, 건강행동, 성행동, 정신건강에 차이가 있는지 Fisher's exact test, t-test를 시행하고 영향을 미치는 요인을 알아보기 위하여 인터넷 중독 정도를 종속변수로 하여 로지스틱회 귀분석을 실시하였다. 로지스틱 회귀분석 결과 운동회수(p<0.05), 아침식사 여부(p<0.05), 음란물 접촉(p<0.05), 주관적 행복지수(p<0.05), 자살생각지수(p<0.05)가 인터넷 중독 위험에 영향을 줄 수 있는 요인으로 나타났다. 본 연구는 인터넷 중독과 관련 변인으로 운동, 규칙적 식사, 성 행동, 주관적 행복지수, 자살생각지수와 관련이 있으며, 이는 인터넷 예방을 위한 자료와 예방 프로그램 개발에 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.571-579
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• 2020

본 연구는 2018년 2월 F1의 레이싱 모델 제도 폐지 발표에 대한 현대인의 감성을 탐색하는 데 목적이 있었다. 이를 위하여 댓글 저널리즘을 바탕으로 레이싱 모델 제도 폐지와 관련된 블로그 15건, 카페 글 10건, 유튜브 영상 1건, 그리고 이 세 온라인 콘텐츠에 달린 429개의 댓글에 대한 해석적 텍스트 분석을 하였다. 레이싱 모델 제도 폐지에 대한 댓글 분석 결과로써 가장 높은 빈도를 기록한 범주는 반 페미니즘 정서이며, 이는 다시 페미니스트/여성에 대한 혐오, 페미니즘 비판, 여성의 적은 여성이라는 관념의 재확인 등으로 세분되었다. 이 외에도 직업을 박탈당한 레이싱 모델들에 대한 동정 정서, 유사업종에 대한 형평성 요구, 남녀의 공간적 분리, 레이싱 모델 폐지 찬성 담론 등이 발견되었다. 이와 같은 결과는 레이싱 모델에 대한 사회적 이미지가 기존 여권주의에서 근거하고 있는 성 상품화의 개념을 벗어나 보다 개방된 직업으로서 인정받고 있다는 현대인의 감성을 보여주고 있으며, 이를 통해 레이싱 모델이 성 상품화가 아닌 보통의 직업으로서 존중받을 수 있는 계기가 되기를 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.183-190
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• 2016

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 이동하는 객체 추적 시 영상 데이터의 전송량을 감소시키는 신경망 계산 시간의 단축 알고리즘을 제안한다. 객체 검출은 디지털화 연속된 영상으로부터 객체 존재 유무를 판단하고, 객체가 존재할 경우 영상 내 객체의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상 내의 객체는 위치, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 장애물 등의 환경적 변화로 인해 객체 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 사용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 객체 검출 방법을 제안한다. 검색 영역의 축소는 영상 내 색상 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 벡터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 실시간으로 입력되는 동영상에서 모두 실험하였으며, 색상 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 따른 검출 성공률의 차를 보였다. 실험 결과에서 보면 제안하는 방법으로써 객체의 움직임을 탐지하였을 때 기존의 방법보다 30% 정도 더 높은 인식 성능을 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.475-483
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• 2021

이 연구는 2018 FIFA 러시아 월드컵 영상자료에서 수집한 2차 가공 데이터와 공식기록을 비교 및 활용하여 패스 정확도의 시간적, 공간적 특성을 규명 하는데 목적이 있었다. 이를 위해 총 128경기를 대상으로 경기결과, 패스 시간, 패스 위치에 따른 패스성공률을 반복측정 이원변량분석을 활용해 검증했다. 연구결과 승패 집단 간 패스성공률의 차이는 나타나지 않았으며, 패스시간 및 위치에 대한 상호작용효과도 발견되지 않았다. 패스시간에 따른 패스성공률은 전반전이 후반전에 비해 높게나왔으며, 15~30분 지점인 전반 중반(79.2%)과 60~75분 지점인 후반 중반(77.9%)에서 가장 높은 성공률을 보였다. 패스지역에 따른 패스성공률은 수비-미드필드지역(83.9%), 미드필드-공격지역(81.7%), 수비지역(70.6%), 공격지역(61.1%)순으로 나타났다. 결론적으로 월드컵 경기의 상대적 경쟁의 강도가 높은 특성에 따라 승패 팀의 패스성공률의 차이가 나타나지 않았다고 판단되며, 향후 다양한 매개변수를 적용해 승패 요소 보다는 경기내용 자체를 분석하기 위한 후속 연구가 필요하다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1076-1084
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• 2019

본 논문에서는 딥러닝을 적용하여 미디어 내의 등장인물 및 사물을 인식, 메타데이터를 추출하고 이를 통해 아카이브를 구축하는 시스템을 개발하였다. 방송 분야에서 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트 등의 멀티미디어 자료들을 디지털 컨텐츠로 전환하기 시작한지는 오래 되었지만, 아직 구축해야 할 자료들은 방대하게 남아있다. 따라서 딥러닝 기반의 메타데이터 생성 시스템을 구현하여 미디어 아카이브 구축에 소모되는 시간과 비용을 절약 할 수 있도록 하였다. 전체 시스템은 학습용 데이터 생성 모듈, 사물 인식 모듈, 등장인물 인식 모듈, API 서버의 네 가지 요소로 구성되어 있다. 미디어 내에서 등장인물 및 사물을 인식하여 메타데이터로 추출할 수 있도록 딥러닝 기술로 사물 인식 모듈, 얼굴 인식 모듈을 구현하였다. 딥러닝 신경망을 학습시키기 위한 데이터를 구축하기 용이하도록 학습용 데이터 생성 모듈을 별도로 설계하였으며 얼굴 인식, 사물 인식의 기능은 API 서버 형태로 구성하였다. 1500명의 인물, 80종의 사물 데이터를 사용하여 신경망을 학습시켰으며 등장인물 테스트 데이터에서 98%, 사물 데이터에서 42%의 정확도를 확인하였다.

• 감성과학
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• 제11권4호
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• pp.575-588
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• 2008

본 연구에서는 종래의 키패드 조작방식에 익숙해져 있던 모바일 폰의 사용자가 터치스크린 모바일 폰으로 기종변경을 할 경우 경험하게 되는 오조작의 멘탈모델을 유형별로 고찰하고, 이러한 오조작을 수정하여 새로운 멘탈모델로 변용하여가는 사용자의 사고과정의 특징을 밝히고자 하였다. 아울러 터치스크린 모바일 폰의 조작과 관련된 멘탈모델을 용이하게 생성하기 위하여 고려되어야 할 사용성 개선사항을 검토하였다. 이를 위해 터치스크린 모바일 폰의 기능 가운데서 사용 빈도가 높은 상위 7개의 기능에 대한 실험과제를 설정하여 비디오 관찰실험을 실시한 후 주관평가와 인터뷰조사를 병행하였다. 실험결과 키패드 조작방식에 익숙해져 있던 피험자들은 오조작 발생 시 멘탈모델을 수정하기 위하여 탭(Tap), 더블 탭(Double Tap) 등 컴퓨터 운영시스템(윈도우)이나 웹 브라우저 상의 내비게이션과 관련된 조작지식을 이용하려는 경향을 보였다. 또한 주관평가 데이터와 비디오 관찰실험 데이터를 비교 분석한 결과 터치스크린 모바일 폰의 오조작은 모바일 폰 구성요소 가운데서 '정보의 피드백', '내비게이션'과 관련된 영역에서 주로 발생하고 있는 것으로 나타났다.