• 제목/요약/키워드: Experimental System

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경호원의 삼단봉 머리치기 동작의 운동학적 분석 (Kinemetic analysis of a thumping security motion with an expandable barton)

  • 김용학;김신혜;정성배
    • 시큐리티연구
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    • 제36호
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    • pp.93-109
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    • 2013
  • 본 연구에서는 경호, 경비현장에서 이루어지는 대치상황에서 경호, 경비원의 장비 중 삼단봉을 선택하여 머리치기 동작의 운동학적 분석을 실시하였다. H대학교 경호학과 학생 출신10명을 대상으로 연구를 실시하였다. 숙련자 그룹에서 삼단봉 교육 프로그램 실시하였고, 숙련자그룹과 비숙련자 그룹으로 연구 하였다. 구간별 소요시간은 숙련자 (e2) 0.428sec 비숙련자 0.435 sec, (e3) 에서는 숙련지 0.230 sec 비숙련자 0.232 sec 소요되었으며, 비숙련자 그룹에서 소요시간이 많이 소요된 것으로 나타났다. 신체중심 이동 변위는 좌, 우 숙련자$2.16{\pm}0.95cm$, $3.78{\pm}1.42cm$, 전체적으로 $5.94{\pm}2.03cm$ 변화를 보였다. 비숙련자 $2.97{\pm}1.01cm$, $4.56{\pm}1.57cm$, 전체적으로 $7.53{\pm}2.13cm$ 변화를 보였고, 전, 후 이동에서는 숙련자$32.48{\pm}3.86cm$, $35.21{\pm}4.64cm$, 전체적으로 $69.36{\pm}5.72cm$ 변화를 보였다. 비숙련자 $34.50{\pm}6.12cm$, $37.04{\pm}3.70cm$, 전체적으로 $71.46{\pm}7.17cm$ 변화를 보였다. 그리고 상, 하 이동변위에서는 숙련자 $5.62{\pm}2.49cm$, $4.54{\pm}1.87cm$, 전체적으로 $10.11{\pm}1.57cm$ 변화를 보였다. 비숙련자 $6.33{\pm}1.78cm$, $4.86{\pm}1.85cm$, 전체적으로 $10.68{\pm}1.81cm$ 변화를 보였다. 손목관절의 각도 변화에서 손목각도이며, 숙련자e1, $114.62{\pm}7.13$, e2 $68.27{\pm}6.37$, e3 $131.64{\pm}6.27$, 비숙련자 e1, $112.62{\pm}6.13$, e2 $66.28{\pm}7.38$, e3 $137.42{\pm}4.28$ 팔꿉치 관절의 각도 변화이며, 숙련자 e1, $132.31{\pm}6.55$, e2 $117.92{\pm}8.42$, e3 $144.41{\pm}6.32$, 비숙련자 e1, $133.58{\pm}8.56$, e2 $114.45{\pm}8.21$, e3 $139.89{\pm}4.38$ 어깨관절의 각도 변화이며, 숙련자 e1, $13.55{\pm}3.85$, e2 $131.42{\pm}11.24$, e3 $78.32{\pm}6.28$, 비숙련자 e1, $9.45{\pm}1.23$, e2 $136.74{\pm}13.21$, e3 $79.75{\pm}4.24$, 각 변화를 보였다.

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경영분석지표와 의사결정나무기법을 이용한 유상증자 예측모형 개발 (Development of Predictive Models for Rights Issues Using Financial Analysis Indices and Decision Tree Technique)

  • 김명균;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제18권4호
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    • pp.59-77
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    • 2012
  • 기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.

Word2Vec을 활용한 제품군별 시장규모 추정 방법에 관한 연구 (A Study on Market Size Estimation Method by Product Group Using Word2Vec Algorithm)

  • 정예림;김지희;유형선
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.1-21
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    • 2020
  • 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

헤파린 표면처리된 국산화 혈관우회도관의 개발 (Development of Korean Version of Heparin-Coated Shunt)

  • 선경;박기동;백광제;이혜원;최종원;김승철;김택진;이승열;김광택;김형묵;이인성
    • Journal of Chest Surgery
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    • 제32권2호
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    • pp.97-107
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    • 1999
  • 배경: 흉부대동맥 수술에 사용하는 헤파린 우회도관의 국산화를 위해, 헤파린 표면처리기법 중 물리분산법을 이용하여 제작한 우회도관의 동물실험을 통해 혈전저항성 및 안정성을 증명하고자 하였다. 대상 및 방법: 성견 21마리(17.5∼25 kg)를 대상으로 하행흉부대동맥 우회모델을 만들었다. 사용한 우회도관의 종류에 따라 무처리 우회도관군(CONTROL; n=3), 무처리 우회도관 및 전신 헤파린 처치군(HEPARIN; n=6), Gott 헤파린 우회도관군(GOTT; n=6), 국산 헤파린 우회도관군(KIST; n=6)로 분류하였다. 관찰지표는 말초혈액검사, 혈액응고검사, 신장 및 간기능검사, 표면전자현미경 소견 등이었다. 각 지표는 우회도관의 원위부 대동맥 혈액에서 검사하여 우회 전과 우회 후 2시간 째의 군내 변화와군간 차이를 비교하였다. 결과: 모든 관찰지표의 우회 전 기초치는 군간에 차이가 없었다. 말초혈액검사 중 혈소판치는 HEPARIN군과 GOTT군에서 유의하게 높아졌으나(p<0.05) 군간 차이는 유의하지 않았다. 기타 혈구세포의 변화는 각 군에서 군내변화와 군간차이가 유의하지 않았다. Activated clotting time, activated partial thromboplastin time, thrombin time은 HEPARIN군에서 현저히 증가하였고(p<0.05) 군간차이도 유의하였다(p<0.005). Prothrombin time은 GOTT군에서 유의하게 증가하였으나(p<0.05) 군간차이는 없었다. Fibrinogen은 각 군에서 군내변화와 군간차이가 유의하지 않았다. Antithrombin III는 HEPARIN군과 KIST군에서 유의하게 감소하였고(p<0.05) 군간차이도 유의하였다(p<0.05). Protein C는 HEPARIN군에서 유의하게 감소하였으나(p<0.05) 군간차이는 없었다. Blood urea nitrogen은 HEPARIN군과 KIST군에서 유의하게 증가하였으나(p<0.05) 군간차이는 없었다. Creatinine, aspartate aminotransferase, alanine aminotransferase는 각 군에서 군내변화와 군간차이가 유의하지 않았다. 표면전자현미경 소견에서 혈소판 및 혈구세포 응집정도는 CONTROL군이 가장 심했고, HEPARIN군은 GOTT군이나 KIST군에 비해 많았다. 결론: 이상의 결과에서 전신 헤파린 처치(HEPARIN)는 출혈경향을 증가시키면서 이물질 표면의 응고반응을 효과적으로 차단하지 못하는 반면, 헤파린 표면처리된 우회도관(GOTT & KIST)의 경우는 출혈경향 없이 표면의 응고반응을 충분히 억제하였다. 또한 국산(KIST) 헤파린 우회도관은 상용화된 외국산(GOTT)과 동등한 항혈전 성능을 보였다.

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비정형 정보와 CNN 기법을 활용한 이진 분류 모델의 고객 행태 예측: 전자상거래 사례를 중심으로 (Customer Behavior Prediction of Binary Classification Model Using Unstructured Information and Convolution Neural Network: The Case of Online Storefront)

  • 김승수;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.221-241
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    • 2018
  • 최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

가맹본부의 배타적 영업지역보호에 대한 탐색적 연구 (A New Exploratory Research on Franchisor's Provision of Exclusive Territories)

  • 임영균;이수동;김주영
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제17권1호
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    • pp.37-63
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    • 2012
  • 가맹사업에 있어 배타적 영업지역보호정책의 문제는 경제학 및 경영학 분야뿐만 아니라 사회 정치적으로 매우 중요한 쟁점이다. 본 연구는 배타적 영업지역과 관련한 기존 문헌을 토대로 가맹사업에서의 효율성 관점에서 배타적 영업지역보호에 영향을 미치는 변수와 배타적 영업지역 보호가 가맹본부 및 가맹점의 성과에 미치는 영향을 분석하고 있다. 가맹점의 대부분이 중소상인들이란 점을 감안하면 유통정책적으로도 중요한 의미가 있다고 할 수 있다. 본연구는 사회적으로도 잇슈가 될 수 있는 기업의 전략을 타당성과 당위성, 그리고 논리성으로만 평가하는 것이 아니라 실제 자료를 근거로 분석하였다. 또, 정책연구들이 가지고 있는 자료와 이론의 한계를 감안한 탐색적 방법론을 활용하여 보다 실질적이고 현실적용성이 뛰어난 분석을 제안하였다. 분석 결과, 배타적 영업지역보호는 긍정적인 효과가 있기는 하지만 통계적으로 유의하지 못하였으며, 가맹점과 가맹본부간의 로얄티가 많아서 위험공유성향이 클때에는 배타적 영업지역보호를 하지 않는 것이 효과적이었고, 가맹점을 모집하기 위해 배타적 영업지역보호를 해주거나 배타적 영업지역보호를 통해서 가맹사업본부내의 효율성을 키우기 위한 경우에는 긍정적인 효과가 유의하게 나타나는 것으로 밝혀졌다. 하지만 외부경쟁으로부터 직영점을 보호하기 위하거나 시장성장을 활용하기 위한 배타적 영업지역보호는 좋은 성과를 내지 못하였다. 또한 쉽게 배타적 영업지역보호를 할 수 있기에 이런 제도를 도입하는 것도 역시 좋은 성과를 내지 못한 것으로 나타났다. 결과적으로 배타적 영업지역보호가 기업의 운영효율을 증대시키기 위하여 하는 경우는 성과가 좋으나 다른 목적을 위하여 배타적 영업지역보호를 활용하는 것은 바람직한 결과를 못내는 것으로 나타났다. 본 연구는 분석결과를 토대로 영업지역 보호를 획일적으로 활용하거나 법으로 강제하기 보다는 가맹사업본부와 가맹점의 관계 및 상황, 또 동기에 맞추어 탄력적으로 적용하는 것이 바람직하다는 제안을 하고 있으며, 이를 근거로 몇 가지 정책적 시사점을 제시하였다.

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토끼를 이용한 척수 허혈 손상 모델에서 Cyclosporin A의 척수 손상에 대한 보호 효과 (Neuroprotective Effect of Cyclosporin A on Spinal Cord Ischemic Injury in Rabbits)

  • 신윤철;최기영;김원곤
    • Journal of Chest Surgery
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    • 제39권10호
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    • pp.739-748
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    • 2006
  • 토끼의 25분간의 척수허혈 모델에서 cyclosporin A의 신경보호효과를 신경병리학적 연관성과 면역조직화학적분석을 통하여 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 몸무게가 3.0 kg 전후의 뉴질랜드산 토끼를 이용하였고 복부 대동맥을 25분간 차단하였다. 32마리의 토끼를 무작위로 4군으로 나누어 대조군인 12군(n=8)과 17군(n=8)은 복부 대동맥 차단만 시행한 후 12군은 2일째, 17군은 7일째 희생시켜 신경학적 평가와 조직학적 검사를 시행하였다. 실험군인 Cs2군(n=8)과 Cs7군(n=8)은 복부 대동맥을 차단 후 재관류 15분 후에 cyclosporin A (25 mg/kg)를 정맥 주입한 후 Cs2군은 2일째, Cs7군은 7일째 희생시켜 신경학적 평가와 조직학적 검사를 시행하였다. 결과: 모든 토끼가 술 후 생존하였으며 술 후 2일째 신경학적 평가에 있어서는 군들 간 차이가 얼었으나 술 후 7일째 시행한 평가에서 복부대동맥 허혈 후 cyclosporin A를 투여한 Cs7군의 Tarlov score가 평균 $2.75{\pm}0.89$로 투여하지 않은 17군의 $1.25{\pm}1.39$에 비해 의미 있게 높아 신경학적 평가상 덜 손상을 받았음을 알 수 있었다(p<0.05). 또한 대조군 17군에서는 신경학적 평가가 2일째보다 7일째 악화하는 경향이었으나 통계학적으로 의미 있는 차이는 없었고 실험군 Cs7군에 있어서는 신경학적 평가가 2일째 $1.87{\pm}0.83$에 비해 7일째 $2.75{\pm}0.89$로 의미 있게 호전되었다(p<0.05). 모든 군을 조직학적으로 손상의 정도에 따라 등급을 매겼으며 신경학적 평가와의 상관관계를 분석하였는데 상관계수 -0.44로 조직학적 손상정도와 신경학적 평가사이에 유의한 관계가 있었다(p=0.009). 병리조직학적 등급을 4군 간 비교하였을 때 2일째 희생시킨 대조군과 실험군 사이에는 유의한 차이가 없었으나 7일째 희생시킨 17군은 조직학적 등급이 $2.13{\pm}1.36$이었으나 Cs7군은 $1.0{\pm}0.53$으로 두 군 간 유의한 차이가 있어 병리학적으로도 cyclosporin A를 투여한 실험군 Cs7군이 대조군 17군에 비해 덜 손상을 받았음을 알 수 있었다(p=0.039). 12군과 Cs2군에서 TUNEL 염색에 양성반응을 보이는 신경세포의 수는 12군이 $17.5{\pm}22.6$개였고 Cs2군이 $12.5{\pm}11.1$개로 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. Heat shock protein-70 (HSP70)과 neuronal nitric oxide synthase (nNOS)에 대한 면역조직화학검사에서 실험군 Cs2군의 신경세포가 대조군 12군에 비해 HSP70과 nNOS의 과발현을 보였으며, 이는 통계학적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). nNOS와 HSP70의 발현은 강한 연관성을 보였고(상관계수 0.91, p=0.000), nNOS를 발현하는 세포가 동시에 HSP70도 발현함을 확인할 수 있었다. 결론: 우리는 cyclosporin A가 토끼의 25분간의 척수허혈에 대해 척수보호 효과가 있었으며 이는 HSP70의 과발현과 연관이 있으리라 생각한다.

소셜 뉴스를 위한 시간 종속적인 메타데이터 기반의 컨텍스트 공유 프레임워크 (Context Sharing Framework Based on Time Dependent Metadata for Social News Service)

  • 가명현;오경진;홍명덕;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권4호
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    • pp.39-53
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    • 2013
  • 인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

쇼핑몰 이미지 저작권보호를 위한 영상 워터마킹 (Image Watermarking for Copyright Protection of Images on Shopping Mall)

  • 배경율
    • 지능정보연구
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    • 제19권4호
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    • pp.147-157
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    • 2013
  • 디지털 환경의 도래와 언제 어디서나 접근할 수 있는 고속 네트워크의 도입으로 디지털 콘텐츠의 자유로운 유통과 이용이 가능해졌다. 이러한 환경은 역설적으로 다양한 저작권 침해를 불러 일으키고 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 사용하는 상품 이미지의 도용이 빈번하게 발생하고 있다. 인터넷 쇼핑몰에 올라오는 상품 이미지와 관련해서는 저작물성에 대한 시비가 많이 일어나고 있다. 2001년 대법원 판결에 의하면 햄 광고를 위하여 촬영한 사진은 단순히 제품의 모습을 전달하는 사물의 복제에 불과할 뿐 창작적인 표현이 아니라고 적시하였다. 다만 촬영자의 손해액에 대해서는 인정함으로써 광고사진 촬영에 소요되는 통상적인 비용을 손해액으로 산정하게 하였다. 상품 사진 이외의 실내사진이라 하여도 '한정된 공간에서 촬영되어 누가 찍어도 동일한 사진'이 나올 수 밖에 없는 경우에는 창작성을 인정하지 않고 있다. 2003년 서울지방법원의 판례는 쇼핑몰에 사용된 사진에서 피사체의 선정, 구도의 설정, 빛의 방향과 양의 조절, 카메라 각도의 설정, 셔터의 속도, 셔터찬스의 포착 기타 촬영방법, 현상 및 인화 등의 과정에서 촬영자의 개성과 창조성이 인정되면 저작권법에 의하여 보호되는 저작물에 해당한다고 선고하여 손해를 인정하였다. 결국 쇼핑몰 이미지도 저작권법상의 보호를 받기 위해서는 단순한 제품의 상태를 전달하는 것이 아니라 촬영자의 개성과 창조성이 인정될 수 있는 노력이 필요하다는 것이며, 이에 따라 쇼핑몰 이미지를 제작하는 비용이 상승하고 저작권보호의 필요성은 더욱 높아지게 되었다. 온라인 쇼핑몰의 상품 이미지는 풍경사진이나 인물사진과 같은 일반 영상과 달리 매우 독특한 구성을 갖고 있으며, 따라서 일반 영상을 위한 이미지 워터마킹 기술로는 워터마킹 기술의 요구사항을 만족시킬 수 없다. 쇼핑몰에서 주로 사용되는 상품 이미지들은 배경이 흰색이거나 검은색, 또는 계조(gradient)색상으로 이루어져 있어서 워터마크를 삽입할 수 있는 공간으로 활용이 어렵고, 약간의 변화에도 민감하게 느껴지는 영역이다. 본 연구에서는 쇼핑몰에 사용되는 이미지의 특성을 분석하고 이에 적합한 이미지 워터마킹 기술을 제안하였다. 제안된 이미지 워터마킹 기술은 상품 이미지를 작은 블록으로 분할하고, 해당 블록에 대해서 DCT 양자화 처리를 함으로써 워터마크 정보를 삽입할 수 있도록 하였다. 균일한 DCT 계수 양자화 값의 처리는 시각적으로 영상에 블록화 현상을 불러오기 때문에 제안한 알고리즘에서는 블록의 경계 면에 붙어있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 작게 하고, 경계 면에서 멀리 떨어져있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 크게 함으로써 영상의 객관적 품질뿐 아니라 시각적으로 느끼는 주관적 품질도 향상 시켰다. 제안한 알고리즘에 의해서 워터마크가 삽입된 쇼핑몰 이미지의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 40.7~48.5[dB]로 매우 우수한 품질을 보였으며, 일반 쇼핑몰 이미지에서 많이 사용되는 JPEG 압축은 QF가 70 이상인 경우에는 BER이 0이 나왔다.

집중형센터를 가진 역물류네트워크 평가 : 혼합형 유전알고리즘 접근법 (Evaluating Reverse Logistics Networks with Centralized Centers : Hybrid Genetic Algorithm Approach)

  • 윤영수
    • 지능정보연구
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    • 제19권4호
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    • pp.55-79
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    • 2013
  • 본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.