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하이브리드 인공신경망 모형을 이용한 부도 유형 예측 (Bankruptcy Type Prediction Using A Hybrid Artificial Neural Networks Model)

  • 조남옥;김현정;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제21권3호
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    • pp.79-99
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    • 2015
  • 부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.

정부 3.0에 대한 도서관 사서의 인식조사 연구 (A Study on Librarians' Perception about Government 3.0)

  • 노영희
    • 한국비블리아학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.51-80
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    • 2016
  • 최근 정부 3.0 정책에 따라 공공데이터가 대량으로 공개되고 있고, 이를 활용한 제품을 개발하여 창업에 성공하거나 일상생활에 필요한 앱을 개발하고 국민의 편의성을 증가시키는 앱 등이 수없이 개발되어 활용되고 있는 실정이다. 도서관도 공공의 영역으로서 정부 3.0 정책에 따라 데이터를 개방하고 데이터를 활용한 다양한 응용이 나와야 할 시점이다. 이에 본 연구에서는 정부 3.0에 대한 도서관 사서의 인식을 조사하고자 하였다. 이를 위해 전문도서관, 대학도서관의 사서들을 대상으로 인식조사를 한 결과는 다음과 같다. 첫째, 사서들의 정부 3.0에 대한 인지도는 3.6 정도로 평균 이상이지만 추진과제에 대해서는 3.0 정도로 나타났다. 둘째, 정부 3.0 정책이 도서관에 미치는 영향에 대해서 영향을 미칠 것이라고 응답한 비율은 43.65%로 그렇지 않다는 7.14%보다 6배 정도 높게 나타났다. 셋째, 정부 3.0 정책에 의해 개방된 공공데이터를 도서관에서 효과적으로 활용할 수 있는 방법으로 공개된 공공데이터를 분야별로 정리하여 이용자에게 제공, 공개된 공공데이터를 테마별로 활용할 수 있도록 교육, 공공데이터 개방에 따른 개인정보보호관련 이용자 교육 순으로 나타났다. 넷째, 정부에 의해 공개된 공공데이터가 이용자와 도서관의 역할 변화 및 이미지 개선에 도움이 될 것이라는 것에 60% 정도가 동의했고, 오직 2.38%만이 그렇지 않을 것이라고 응답하였다.

서비스 시나리오 개발 프로세스를 개선시키기 위한 상황인지 워크플로우 모델에서 XML 객체의 재사용 (Reusing XML Objects in Context-Aware Workflow Model for Improving the Development of Service Scenario)

  • 유연승;문종혁;김도형;최종선;최재영
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제9권6호
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    • pp.121-130
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    • 2020
  • 상황인지 워크플로우를 바탕으로 특정 사용자 또는 환경에 따라 맞춤화된 서비스를 제공하기 위해서는 상황인지 워크플로우 모델을 기반으로 다양한 서비스 시나리오를 개발해야 한다. 상황인지 워크플로우 모델은 서비스 도메인 내의 한정된 상황 정보와 서비스 정보를 활용하여 구성되기 때문에 다수의 서비스 시나리오에는 중복되는 요소들이 발생할 수 있다. 이러한 중복되는 요소들로 인해 발생하는 반복적인 작업 프로세스는 서비스 시나리오의 개발 프로세스를 지연시킨다. 따라서 서비스 시나리오 개발의 불필요한 작업 프로세스를 해소하기 위해 상황인지 워크플로우 모델의 요소들은 재사용되어야 한다. 본 논문에서는 서비스 시나리오 개발의 프로세스 개선을 위한 상황인지 워크플로우 모델에서 XML 객체의 재사용 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 상황인지 워크플로우 모델에서 독립적으로 사용 가능한 XML 객체를 문서화하여 재사용 요소로 관리하고 서비스 시나리오 개발 과정에서 호출을 통해 재사용한다. 또한 재사용 요소의 속성 값을 변경하여 새로운 서비스 시나리오에 적용할 수 있다. 실험에서는 상황인지 워크플로우 모델의 요소들을 재사용하여 서비스 시나리오의 개발 프로세스가 간소화되는 과정을 시나리오 예제를 통해 보인다.

사용자 참여형 웨어러블 디바이스 데이터 전송 연계 및 딥러닝 대사증후군 예측 모델 (Deep Learning Algorithm and Prediction Model Associated with Data Transmission of User-Participating Wearable Devices)

  • 이현식;이웅재;정태경
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.33-45
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    • 2020
  • 본 논문은 최근 다양한 종류의 웨어러블 디바이스가 헬스케어 도메인에 급증하여 사용되고 있는 상황에서 최신 첨단 기술이 실제 메디컬 환경에서 개인의 질병예측이라는 관점을 바라본다. 사용자 참여형 웨어러블 디바이스를 통하여 임상 데이터와 유전자 데이터, 라이프 로그 데이터를 병합하여 데이터를 수집, 처리, 전송하는 과정을 걸쳐 딥뉴럴 네트워크의 환경에서 학습모델의 제시와 피드백 모델을 연결하는 과정을 제시한다. 이러한 첨단 의료 현장에서 일어나는 메디컬 IT의 임상시험 절차를 걸친 실제 현장의 경우 대사 증후군에 의한 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 측정과 더불어 임상 정보와 라이프 로그 데이터를 병합하여 서로 각기 다른 이종 데이터를 처리하면서 질병의 특이점을 확인하게 된다. 즉, 이종 데이터의 딥뉴럴 네트워크의 객관적 적합성과 확실성을 증빙하게 되고 이를 통한 실제 딥러닝 환경에서의 노이즈에 따른 성능 평가를 실시한다. 이를 통해 자동 인코더의 경우의 1,000 EPOCH당 변화하는 정확도와 예측치가 변수의 증가 값에 수차례 선형적으로 변화하는 현상을 증명하였다.

링크드 데이터를 이용한 인터랙티브 요리 비디오 질의 서비스 시스템 (An Interactive Cooking Video Query Service System with Linked Data)

  • 박우리;오경진;홍명덕;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제20권3호
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    • pp.59-76
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    • 2014
  • 스마트 미디어 장치의 발달로 인하여 시공간적인 제약이 없이 비디오를 시청 가능한 환경이 제공됨에 따라 사용자의 시청행태가 수동적인 시청에서 능동적인 시청으로 계속해서 변화하고 있다. 사용자는 비디오를 시청하면서 비디오를 볼 뿐 아니라 관심 있는 내용에 대한 세부적인 정보를 검색한다. 그 결과 사용자와 미디어 장치간의 인터랙션이 주요 관심사로 등장하였다. 이러한 환경에서 사용자들은 일방적으로 정보를 제공해주는 것보다는 자신이 원하는 정보를 웹 검색을 통해 사용자 스스로 정보를 찾지 않고, 쉽고 빠르게 정보를 얻을 수 있는 방법의 필요성을 인식하게 되었으며 그에 따라 인터랙션을 직접 수행하는 것에 대한 요구가 증가하였다. 또한 많은 정보의 홍수 속에서 정확한 정보를 얻는 것이 중요한 이슈가 되었다. 이러한 사용자들의 요구사항을 만족시키기 위해 사용자 인터랙션 기능을 제공하고, 링크드 데이터를 적용한 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 여러 분야 중에서 사람들이 가장 관심 있는 분야중 하나인 요리를 선택하여 문제점을 발견하고 개선하기 위한 방안을 살펴보았다. 요리는 사람들이 지속적인 관심을 갖는 분야이다. 레시피, 비디오, 텍스트와 같은 요리에 관련된 정보들이 끊임없이 증가하여 빅 데이터의 한 부분으로 발전하였지만 사용자와 요리 콘텐츠간의 인터랙션을 제공하는 방법과 기능이 부족하고, 정보가 부정확하다는 문제점을 가지고 있다. 사용자들은 쉽게 요리 비디오를 시청할 수 있지만 비디오는 단 방향으로만 정보를 제공하기 때문에 사용자들의 요구사항을 충족시키기 어렵고, 검색을 통해 정확한 정보를 얻는 것이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 요리 비디오 시청과 동시에 정보제공을 위한 UI(User Interface), UX(User Experience)를 통해 사용자의 편의성을 고려한 환경을 제시하고, 컨텍스트에 맞는 정확한 정보를 제공하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 사용자와 비디오 간에 인터랙션을 위한 요리보조 서비스 시스템을 제안한다.

빅데이터 기반의 정성 정보를 활용한 부도 예측 모형 구축 (Bankruptcy Prediction Modeling Using Qualitative Information Based on Big Data Analytics)

  • 조남옥;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제22권2호
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    • pp.33-56
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    • 2016
  • 대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

폭소노미 사이트를 위한 랭킹 프레임워크 설계: 시맨틱 그래프기반 접근 (A Folksonomy Ranking Framework: A Semantic Graph-based Approach)

  • 박현정;노상규
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제21권2호
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    • pp.89-116
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    • 2011
  • In collaborative tagging systems such as Delicious.com and Flickr.com, users assign keywords or tags to their uploaded resources, such as bookmarks and pictures, for their future use or sharing purposes. The collection of resources and tags generated by a user is called a personomy, and the collection of all personomies constitutes the folksonomy. The most significant need of the folksonomy users Is to efficiently find useful resources or experts on specific topics. An excellent ranking algorithm would assign higher ranking to more useful resources or experts. What resources are considered useful In a folksonomic system? Does a standard superior to frequency or freshness exist? The resource recommended by more users with mere expertise should be worthy of attention. This ranking paradigm can be implemented through a graph-based ranking algorithm. Two well-known representatives of such a paradigm are Page Rank by Google and HITS(Hypertext Induced Topic Selection) by Kleinberg. Both Page Rank and HITS assign a higher evaluation score to pages linked to more higher-scored pages. HITS differs from PageRank in that it utilizes two kinds of scores: authority and hub scores. The ranking objects of these pages are limited to Web pages, whereas the ranking objects of a folksonomic system are somewhat heterogeneous(i.e., users, resources, and tags). Therefore, uniform application of the voting notion of PageRank and HITS based on the links to a folksonomy would be unreasonable, In a folksonomic system, each link corresponding to a property can have an opposite direction, depending on whether the property is an active or a passive voice. The current research stems from the Idea that a graph-based ranking algorithm could be applied to the folksonomic system using the concept of mutual Interactions between entitles, rather than the voting notion of PageRank or HITS. The concept of mutual interactions, proposed for ranking the Semantic Web resources, enables the calculation of importance scores of various resources unaffected by link directions. The weights of a property representing the mutual interaction between classes are assigned depending on the relative significance of the property to the resource importance of each class. This class-oriented approach is based on the fact that, in the Semantic Web, there are many heterogeneous classes; thus, applying a different appraisal standard for each class is more reasonable. This is similar to the evaluation method of humans, where different items are assigned specific weights, which are then summed up to determine the weighted average. We can check for missing properties more easily with this approach than with other predicate-oriented approaches. A user of a tagging system usually assigns more than one tags to the same resource, and there can be more than one tags with the same subjectivity and objectivity. In the case that many users assign similar tags to the same resource, grading the users differently depending on the assignment order becomes necessary. This idea comes from the studies in psychology wherein expertise involves the ability to select the most relevant information for achieving a goal. An expert should be someone who not only has a large collection of documents annotated with a particular tag, but also tends to add documents of high quality to his/her collections. Such documents are identified by the number, as well as the expertise, of users who have the same documents in their collections. In other words, there is a relationship of mutual reinforcement between the expertise of a user and the quality of a document. In addition, there is a need to rank entities related more closely to a certain entity. Considering the property of social media that ensures the popularity of a topic is temporary, recent data should have more weight than old data. We propose a comprehensive folksonomy ranking framework in which all these considerations are dealt with and that can be easily customized to each folksonomy site for ranking purposes. To examine the validity of our ranking algorithm and show the mechanism of adjusting property, time, and expertise weights, we first use a dataset designed for analyzing the effect of each ranking factor independently. We then show the ranking results of a real folksonomy site, with the ranking factors combined. Because the ground truth of a given dataset is not known when it comes to ranking, we inject simulated data whose ranking results can be predicted into the real dataset and compare the ranking results of our algorithm with that of a previous HITS-based algorithm. Our semantic ranking algorithm based on the concept of mutual interaction seems to be preferable to the HITS-based algorithm as a flexible folksonomy ranking framework. Some concrete points of difference are as follows. First, with the time concept applied to the property weights, our algorithm shows superior performance in lowering the scores of older data and raising the scores of newer data. Second, applying the time concept to the expertise weights, as well as to the property weights, our algorithm controls the conflicting influence of expertise weights and enhances overall consistency of time-valued ranking. The expertise weights of the previous study can act as an obstacle to the time-valued ranking because the number of followers increases as time goes on. Third, many new properties and classes can be included in our framework. The previous HITS-based algorithm, based on the voting notion, loses ground in the situation where the domain consists of more than two classes, or where other important properties, such as "sent through twitter" or "registered as a friend," are added to the domain. Forth, there is a big difference in the calculation time and memory use between the two kinds of algorithms. While the matrix multiplication of two matrices, has to be executed twice for the previous HITS-based algorithm, this is unnecessary with our algorithm. In our ranking framework, various folksonomy ranking policies can be expressed with the ranking factors combined and our approach can work, even if the folksonomy site is not implemented with Semantic Web languages. Above all, the time weight proposed in this paper will be applicable to various domains, including social media, where time value is considered important.

태교 실천에 대한 일상생활 기술적 연구 (An Ethnographic Study about Taegyo Practice in Korea)

  • 김현옥
    • 대한간호학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.411-422
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    • 1997
  • The purpose of this study is twofold : (i) to investigate how much effort the married couples are making for the good health of both the pregnant woman and her unborn child from the time of their marriage to and during the period of conception : and (ii) to comprehensive investigate socio-cultural back-grounds which affect prenatal effort. Result of this study provide a basis for the prenatal care program which will be appropriate to our culture. This study has been done by the ethnographic research method. The subjects of this study are 53 people in all consisting of 33 pregnant women and 20 husbands. In order to investigate socio-cultural factors which influence Taegyo, producers of Taegyo music were interviewed. In addition the researcher surveyed the markets of Taegyo music, participated in special courses of prenatal education, analyzed the content of the books and periodicals dealing with Taegyo, and collected the concept of Taegyo distributed by the mass media. The full-fledged study continued for eight months from February to August.1996. The data were analyzed as soon as they were collected. Spradly's(1979, 1980) developmental, sequential method of domain analysis. taxonomic analysis, componential analysis, and theme analysis in this order was adopted as the procedure of analyzing the data. To obtain the exactness of study, Sandelowski's (1986) four criteria, that is, Credibility, Fittingness, Auditability, and Confirmability were applied to all stages of data collection, data analysis, the interpretation of the result, and the description of the result. The following are the result : 1. The couples' Taegyo at the stage of preconception was related to their physical, psychological, spiritual conditions under which a healthy baby will be born. Specific methods they prefer are : "the choice of one's spouse." "physical check-up," "physical good health, " "praying, " and so on. 2. When the marriod couple have sex in order to conceive, their Taegyo was related to the imposition of their physical, psychological, and environmental conditions. Specific methods they prefer are : "having sex at specific time, " "having sex in nice place." "to purify their minds while having sex," and so on. 3. The married couples' Taegyo while they are in pregnancy was related to the imposition of their physical. psychological, emotionmental. environmental, social and spiritual conditions. Specific methods they prefer are : "listening to music. " "reading," "looking at beautiful things only," "to avoid looking at or listening to bad things." "to eat food in good shape, " "to avoid drugs," "eating Korean herbal medicine." "sexual abstinence," "to avoid dangerous places," "to keep emotional tranquility," "moderate exercises and rest." "leading a pure life." "praying." "being aware of their words and behavior." "for the couple to keep a good relationship." "interaction with their unborn child," "to support Taegyo for pregnant women," and so on. 4. The married couple put Taegyo into practice on the basis of the following principles : the principle of respecting an unborn child, the principle of forming a good disposition. the principle of top-down parental love, the principle of synergy between a pregnant woman and her unborn child, the principle of expecting a good child, the principle of forming a good habit, and the principle of acquiring a parental role. 5. The practice of Taegyo is influenced by such factors as the married couple, the supporting system, and the mass media. As the husband -and-wife factor, their information of Taegyo, the degree of importance is assigned to their characters, their time to spare, their healthiness, the age of pregnant woman, their conception plan, their religion, their belief of the Taegyo effects, and the birth of a baby in this order. The factor of the supporting system consists of her husband's support, her family support, and her neighbor's support. The mass media factors include the broadcasting media, books specialized in Taegyo, periodicals for pregnant women, booklets for advertizing powdered milk, Taegyo music of record manufacturing companies, and the teaching materials for gifted children. Among these the mass media is especially taking advantage of Taegyo as its main source of economic profits are leading the public behavior pattern to a prodigal one. Taegyo is a self-control behavior which requires practice for the following : the physical and psychological good health of the pregnant woman and her unborn child, the development of the unborn child's good character, the development of the unborn child's intelligence and talents, the expectation of the unborn child's good features. shape a good habit, the expectation of the unborn child's bright future, and the learning of a parental role, the expectation of male birth. Above all it is a type of our good cultural tradition which pursues a value higher than the one that the prenatal care does. The principles of pregnancy care inherent in the habit of Taegyo will provide us a guideline for the development of the prenatal care.

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웨이블릿 영역에서의 선택적 부분 영상 암호화 (Selectively Partial Encryption of Images in Wavelet Domain)

  • 서영호;;김동욱
    • 한국통신학회논문지
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    • 제28권6C호
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    • pp.648-658
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    • 2003
  • 영상/비디오 컨텐츠의 사용이 급증함에 따라 유료 및 비밀유지를 필요로 하는 영상데이터에 대한 보안문제가 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 영상데이터를 숨기기 위한 영상 암호화 방식을 제안하였다. 이 방법은 웨이블릿 영역에서 양자화과정을 마친 영상 데이터를 대상으로 한다. 본 논문은 영상의 전체데이터가 아닌 부분데이터를 암호화하는 방식을 사용하는데, 세 가지 형태의 부분데이터 추출방식을 사용하였다. 먼저, 웨이블릿 변환이 원영상을 주파수 대역으로 재편성함을 이용하여 영상정보 중 특정 주파수를 숨김으로서 전체 영상을 인식할 수 없도록 하였다. 각 화소를 나타내는 데이터에서도 모든 데이터를 사용하지 않고 MSB만을 선택하여 암호화 대상에 포함시켰다. 마지막으로 특정 부대역의 화소들을 무작위로 선택하였으며, 이 때 선형귀환 시프트 레지스터(Linear Feedback Shift Register, LFSR)를 사용하였다. LFSR의 초기값과 출력비트의 선택에 있어서 암호화키의 일부분을 사용함으로써 암호화 강도를 더욱 높였다. 제안한 방법을 소프트웨어로 구현하여 약 500개의 영상을 대상으로 실험한 결과 원영상 데이터의 약 1/1000의 데이터 양을 암호화함으로써 원영상을 인식할 수 없을 정도의 암호화효과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 제안한 방법은 작은 양의 암호화로 효과적으로 영상을 숨기는 방법임을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 부대역의 선택과 LFSR 출력 중 사용비트의 양에 따른 여러 방식을 제안하였으며, 이들의 암호화 수행시간과 암호화효과 사이에 상보적인 관계가 있음을 보여, 적용분야에 따라 선택적으로 사용할 수 있음을 보였다. 또한 본 논문의 방식들은 응용계층에서 수행되는 것으로, 현재 유·무선 통합 네트워크의 중요한 문제로 대두되고 있는 끝과 끝 (end-to-end)의 보안에 대한 좋은 해결방법으로 사용될 수 있으리라 기대된다.

영화 비디오를 위한 클러스터링 기반의 계층적 장면 구조 구축 (Clustering-based Hierarchical Scene Structure Construction for Movie Videos)

  • 최익원;변혜란
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제27권5호
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    • pp.529-542
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    • 2000
  • 최근 들어 멀티 미디어 정보의 사용이 급격히 증가하면서, 여러 미디어 형태 중 비디오가 많은 각광을 받으며, 다른 타입의 모든 미디어 정보를 하나의 자료 흐름으로 묶고 있다. 디지털 비디오의 실용 가능성은 크게 증대되고 있으나 비디오의 방대한 길이와 비구조적 형식 때문에 효과적인 비디오의 접근은 어려운 실정이다. 따라서 최근에 개발되는 영상과 비디오 정보 관리 시스템은 본 논문에서 제안하는 사용자의 최소 상호 작용과 비디오 구조의 명확한 정의를 필요로 한다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 비디오 내용을 요약한 형태로 보고, 임의로 접근 할 수 있도록 클러스터링 기반 비디오 계층 구조 구축 시스템을 제시한다. 제안된 시스템은 크게 샷 경계면 검출과 계층 구조 구축 단계로 이루어진다. 샷 경계면 검출 단계에서는 복수 특징들을 추출하고, 이웃한 프레임 쌍들에 대한상호관계를 고려한 시간 적응적 필터링 기법을 이용하여 오판될 수 있는 왜곡 성분을 제거함으로써 성능을 향상시켰다. 처리된 복수 특징들은 임계치를 필요로 하지 않는 k-means 클러스터링의 입력으로 사용되어 샷 경계면을 검출한다. 결과인 순차적인 샷 리스트는 시간 지역성과 장면 구조를 효과적으로 모델링하는 특성을 가진 지능적 비감독 클러스터링 기법에 의해 계층 구조로 표현된다. 실험은 정적 영화 비디오와 동적 영화 비디오를 대상으로 수행하였으며, 샷 경계면 검출에서는 평균적으로 95%의 정확성을 보였으며 장면 경계면 검출을 하는 비디오 계층 구조 구축에서도 어느 정도 정확한 장면 경계면 검출 결과를 보였다.

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