• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1341-1346
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• 2017

본 논문에서는 개개인의 복합적 속성과 요구를 반영한 통합된 개인 맞춤형 서비스와 지능정보기술을 기반으로 의료서비스 접근성을 향상시킬 수 있는 개방형 서비스플랫폼의 구축방안에 대하여 설계하였다. 먼저, 데이터 수집 및 저장단계는 데이터 추출, 변환, 로딩을 반복하며 신속하고 정확하게 처리한다. ETL 모듈로부터 생성된 데이터는 분산 파일 시스템에 저장한다. 데이터 분석단계는 스토리지에 저장된 과거 의료 데이터들을 기반으로 기계학습과 데이터 마이닝 분야에서 사용되고 있는 분석 알고리즘을 적용하여 다양한 패턴들을 생성한다. 데이터 처리단계에서는 데이터를 신속히 처리해야 하므로 보통 작업을 병렬 및 분산 처리하여 성능을 향상시킨다. 데이터 제공방식은 디바이스별 운영하는 플랫폼에 독립적으로 동작해야 하며, 데이터 전송 시 네트워크 부하가 적고, 다양한 형태의 서비스를 제공하기 위하여 Open API 형태로 제공한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.165-171
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• 2018

그림자는 자연 영상에서 관찰되는 물리적인 현상으로 지능형 비디오 감시, 교통 감시 및 항공 영상 분석 등과 같은 다양한 영상처리 시스템에 부정적인 영향을 미치는 요소이다. 따라서 그림자의 검출은 컴퓨터 비전의 전 분야에서 전처리 과정으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 참조 영상이 필요 없는 단일 자연 영상에서 그림자 검출을 위한 다양한 특징 요소들을 정의하고 분석하였다. 그림자 요소들은 영상의 밝기, 색도, 조도불변, 색상불변 및 정보의 불확실성을 의미하는 엔트로피 영상 등을 기술하였으며, 분석 결과 색도와 조도불변 영상이 그림자 검출 및 복원에 효과적임을 알 수 있었다. 향후 다양한 그림자 특징 요소들의 퓨전 맵을 정의하고, 다양한 조명 수준에 적응 가능한 그림자 검출 및 색도와 조도불변 영상을 이용한 그림자 제거 연구를 계속하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.244-251
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• 2007

사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김하고 있다 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.616-621
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• 2006

최근 들어 많은 차량이 네비게이션 시스템을 장착하고 있다. 초기의 시스템은 길을 안내하는 것이 주목적이었지만 여러 기술들의 발달로 다양한 기능이 추가되어 사용자에게 더욱 편리함을 주고 있다. 다양한 기록 매체를 재생할 수도 있고, 각각의 도로에 대한 유용한 정보도 알려주고, DMB 수신 장치를 장착하여 차량이 이동 중에 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 그러나 아직까지 네비게이션 시스템에서 기본적이고 중요한 길 안내 기능은 크게 성장하지 못했다. 이에 본 논문에서는 외부환경, 운전자의 속도경향, 운전자 감정, 도로상태의 다양한 상황을 고려하여 운전자 상황에 맞는 인간 친화적인 경로 추천 방법을 제안한다. 또한 다양한 상황을 모듈화하여 각 상황의 알고리즘을 쉽게 수정할 수 있도록 계층적 구조로 구성하고 퍼지로직을 이용한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.388-393
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• 2010

문화콘텐츠기술(CT, Culture Technology)은 문화 산업 발전을 위한 기술로 문화콘텐츠 기획과 상품화, 미디어탑재, 전달의 가치사슬 과정 등 문화상품의 부가가치를 높이기 위해 소용되는 모든 형태의 유무형의 기술이다. 문화콘텐츠 기술(CT)분야에서 음악의 특징을 분석하여 다양한 어플리케이션을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 관련된 연구 중 EEG를 측정하고 그 결과에서 음악적 자극에 대한 반응을 검출하여 활용하는 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 EEG에서 음악적 자극에 대응되는 반응신호들을 증폭시켜 평균화 하는 방법인 ERP(Event-Related Potentials) 실험을 기반으로 음색을 추출하는 과정에서 노이즈를 제거하기 위한 방법으로 ICA 알고리즘을 적용하여 음색 추출 및 노이즈 제거 결과에 따른 EEG의 특성을 분석하여 적용한다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.45-67
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• 2016

최근 정보 유통의 주요 매체인 인터넷 뉴스와 SNS의 매체 간 특성 차이를 주목한 많은 연구가 있었음에도 불구하고, 양 매체의 차이를 정보의 수요 및 공급 관점에서 파악한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 일반적으로 새로운 정보는 언론사의 뉴스 기사를 통해 대중에게 노출되고, 대중은 이러한 기사에 대한 의견 또는 추가정보를 SNS를 통해 공유함으로써 해당 정보를 수용함과 동시에 확산시킨다. 이러한 측면에서 언론사가 뉴스를 제공하는 행위를 정보의 공급으로 파악할 수 있으며, 대중은 SNS를 통해 이에 대한 관심을 능동적으로 나타냄으로써 해당 정보에 대한 소비 수요를 표출하는 것으로 이해할 수 있다. 이는 상품 및 서비스의 가격이 수요와 공급의 관계에 의해 결정되는 것과 유사한 원리로, 정보의 가치를 정보 수요와 정보 공급의 관계에 기반을 두어 측정할 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 정보 공급의 대표 매체로 인터넷 뉴스 기사를, 정보 수요를 나타내는 대표 매체로 트위터를 선정하고, 특정 이슈에 대한 뉴스의 정보로서의 가치를 이와 관련된 트위터의 양으로 평가하는 뉴스가치지수(NVI, News Value Index)를 고안하여 제시한다. 구체적으로 제안 방법론은 각 이슈별로 NVI를 도출하고 이를 통해 시간의 흐름에 따른 정보 가치의 변화를 시각화하여 나타낸다. 또한 본 연구에서는 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 인터넷 뉴스 387,018건과 트윗 31,674,795건에 대한 실험을 수행하였다. 그 결과 대부분의 이슈가 전체 정보 시장의 평균 가치에 수렴하는 형태로 변화함을 알 수 있었으며, 꾸준히 평균 이상의 가치를 가지며 정보 시장을 장악하는 등 특이한 양상을 보이는 흥미로운 이슈도 존재함을 파악할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.55-61
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• 2019

외국어 교육을 실현하기 위하여 기존의 다양한 교육 매체들이 제공되고 있지만, 교구 및 매체프로그램에 대한 비용이 많이 들고 실시간 대응력이 떨어지는 단점이 존재한다. 이 논문에서는 VR과 음성인식을 기반으로 한 인공지능 유형의 영어회화 시스템을 제안한다. 시스템 구축을 위해 Google CardBoard VR과 Google Speech API를 이용하며 가상현실 환경 제공 및 대화를 위한 인공지능 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 음성인식 서버시스템에서는 사용자가 발화한 문장을 단어 단위로 분리해 데이터베이스에 저장된 데이터 단어들과 비교하여 확률적으로 가장 높은 것을 답으로 제공할 수 있으며 사용자들이 가상현실의 인물과 적절한 대화 및 응답이 가능하다. 대화가 제공되는 기능은 상황별 대화와 주제에 독립적이며, AI 비서와 나눈 대화 내용을 사용자 시스템에서 실시간 확인이 가능하도록 구현하였고 실험을 통하여 음성인식에 대한 응답비율을 확인하였다. 이 논문에서 제안하는 가상현실과 음성인식 기능을 접목한 시스템을 통하여 4차 산업혁명에 관련한 가상교육 콘텐츠 서비스 확장에 이바지할 것을 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.632-641
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• 2010

본 논문은 양방향 개인 맞춤형 방송 시스템 구축에 관한 연구이다. 맞춤형 방송이란 사용자가 원하는 방송 프로그램만을 사용자가 원하는 시간에 볼 수 있게 하는 서비스를 말한다. 양방향 방송 서비스는 사용자의 방송단말과 방송 서버 사이의 양방향 데이터 전송을 허용하여 만족도 높고 개인화된 방송 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 양방향 맞춤형 방송 서비스를 위한 사용자 프로파일 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 맞춤형 방송 서비스를 위한 표준인 TV-Anytime에서 제안하고 있는 메타데이터를 기반으로 사용자 프로파일과 콘텐츠 데이터 및 맞춤형 광고 서비스를 포함한 맞춤형 방송의 다양한 기능을 포함하여 양방향 데이터 전송까지 지원하고 있다. 구축된 양방향 맞춤형 방송 시스템은 사용자 프로파일을 통하여 개인 별로 선호하는 방송 콘텐츠 및 광고를 추천 및 지원하여 사용자의 시청 만족도를 높였으며, 기존의 방송과 차별화된 지능적인 방송 서비스의 지원으로 사용자의 만족도를 증가시켰다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.640-645
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• 2014

인터넷 상에서 많은 사람들은 사용자 간의 의사소통과 정보 공유, 사회적 관계를 생성하기 위한 방법으로 소셜 네트워크 서비스를 이용한다. 그 중 대표적인 트위터는 하루에 수백만 건의 소셜 데이터가 발생하기 때문에 수집되고 있는 데이터의 양이 엄청나다. 이 방대한 양의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 소셜 마이닝이 집중적으로 연구되고 있다. 트위터는 일반적으로 유용한 정보 혹은 공유하고자 하는 내용을 팔로잉-팔로워 관계를 이용해 쉽게 전달하고 리트윗할 수 있다. 소셜 미디어에서 트윗 데이터에 대한 토픽 모델링은 이슈를 추적하기 위한 좋은 도구이다. 짧은 텍스트 기반인 트윗 데이터의 제한점을 극복하기 위해, 사용자를 노드로 사용자간 댓글과 리트윗 메시지의 여부를 간선으로 하는 그래프 구조를 갖는 댓글 그래프의 개념을 소개한다. 토픽 모델링의 대표적인 방법인 LDA 토픽 모델이 짧은 텍스트 데이터에 대해 비효율적인 것을 보완하기 위한 방법으로, 이 논문에서는 짧은 문서의 수를 줄이고 마이닝 결과의 질을 향상시키기 위한 댓글 그래프를 사용하는 토픽 모델링 방법을 소개한다. 제안한 모델은 토픽 모델링 방법으로 LDA 모델을 사용하였으며, 7일간 수집한 트윗 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.

• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.119-128
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• 2011

최근 사용자 정보와 주변 환경의 정보를 수집할 수 있는 센서의 기술과 휴대 디바이스의 성능이 매우 발달되어 왔다. 이러한 기술 발달로 인해 사용자는 매우 다양한 콘텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 그러나 사용자가 휴대한 디바이스의 특성에 따라 이용할 수 있는 콘텐츠가 제한적이다. 이것을 해결하기 위해 하나의 콘텐츠를 여러 디바이스에서 사용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 사용자 주변의 센서를 통한 다양한 정보를 수집하여 사용자의 상황에 맞는 특정 콘텐츠를 선정하고, 선정된 콘텐츠를 사용자가 휴대한 디바이스 특성에 맞게 변환하여 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다.