본 논문은 메타버스 등 인공지능 연계 증강/가상현실 부동 중계 플랫폼에서 부동산 영상 기반 매물 소개 시스템 구축에서 사생활 및 개인정보가 영상에 담기게 될 수 있는 위험이 존재하기에 부동산 영상 내의 개인정보 및 민감 정보를 인공지능 기술을 기반으로 검출하여 삭제해주고 복원해주는 인공지능 기술 연구개발을 목표로 하였다. 한국형 부동산 내 민감 object 를 정의하고, 최신 인공지능 딥러닝 기술 기반 민감 object detection 알고리즘을 연구 개발하며, 영상에서 삭제된 부분은 인공지능 기술을 기반으로 물체가 없는 실제 공간영상으로 복원해주는 영상복원 기술도 연구 개발하였다. 한국형 부동산 환경 (영상 촬영 조도, 디스플레이 스타일, 주변 가구 배치 등)에 맞는 인공지능 모델 구축을 위하여, 자체적으로 한국 영상 database 구축 및 Transfer learning for target domain adaptation 을 진행하였다. 제안된 알고리즘은 일반적인 환경에서 98%의 정확도와 challenge 환경에서 (occlusion 빛 반사, 저조도 등) 81%의 정확도를 보였다. 본 기술은 Proptech 분야에서 주목받고 있는 메타버스 기반 온라인 중계 서비스 기술을 활성화하기 위하여 기획되었으며, 특히 메타버스 부동산 중계 플랫폼의 활성화를 위하여 사생활 보호 측면에서 필요한 중요 기술을 인공지능 기술을 활용하여 연구 개발하였다.
본 연구는 본 연구는 대중적으로 인기 있는 캐릭터 웹드라마의 장르를 분석하여 언어 모델 GPT를 통한 스토리 추천 개발을 연구하였다. 연구 결과, 웹드라마에서도 반복되는 비슷한 클리셰가 존재함을 확인했다. 본 연구에서는 공통된 이야기 구조(클리셰)를 분석하여 숙련되지 않은 영상 제작자도 손쉽게 캐릭터 웹드라마를 제작할 수 있도록 대표적인 이야기 구조를 정형화하여 제시하였다. 분석을 위해 10대에게 가장 인기있는 장르인 학원 로맨스 장르 웹드라마의 클리셰를 기승전결에 따라 목록화하였다. 또한 본 연구는 분석하여 목록화한 클리셰를 지피티에게 학습시켜 사용자를 위한 스토리 추천 매커니즘을 연구하였다. 본 연구를 통해 웹콘텐츠의 데이터베이스 소비론의 입장에서 다양한 데이터베이스의 수용을 통해 대중의 인기뿐 아니라 다양한 콘텐츠의 제작에 박차를 가할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 교수매체로써 그림책을 탐색하고자 하는 초등학교 교사들의 접근점에 대한 요구를 파악하고 학교도서관 DLS(Digital Library System)의 접근점 개선방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 먼저 국내외 7개 도서관 온라인목록시스템에서 제공하는 접근점을 조사하였다. 그리고 초등학교 교사들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하여 최종적으로 220개의 응답을 분석하였다. 분석 결과, 교사들이 가장 필요로 하는 그림책의 접근점은 주제, 학년/연령, 내용, 교과/단원, 범교과학습주제 등으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 필요성이 높게 나타난 접근점을 DLS의 목록레코드에서 제공하고, 통제어휘집을 개발하고, 시스템의 기능이나 인터페이스를 개선하여 그림책에 대한 접근성을 향상시키는 방안을 제안하였다.
본 연구는 4차산업혁명과 글로벌 팬데믹이라는 시대적 요구에 대학에도 새로운 패러다임이 필요한 현 상황을 배경으로 이에 따른 평생교육으로서의 온라인 대학원 신설을 위한 교육 방안을 제안하였다. 연구 방법으로는 학자와 전문가들의 미래 교육에 대한 시사점과 의견을 종합하고 이를 활용한 해외 대학의 사례들을 분석하여 온라인 대학원 교육 방안을 제안하였다. 연구 결과 온라인 대학원은 평생교육으로서 새로운 기회를 제공하는 장이 되어 다양성이 필요하고 이를 실현하기 위해서 마이크로 크레디트(Micro Credit) 학사 운영 방식을 활용한다. 또한, 다양하고 융합 전공 프로그램에 상응하고 이를 더 발전시킬 수 있도록 문제해결 중심의 교수 방법으로 학생들의 융합적 문제해결 능력과 더불어 능동적인 학습과 학생 간, 교수 간 상호작용을 높이도록 한다. 추후 온라인 대학원의 더 세부적인 교과과정 연구가 필요하며 본 연구를 토대로 온라인 대학원 교육 발전 연구에 기여하길 바란다.
홀로그램은 SLM(공간 광변조기)의 픽셀 피치와 빛의 파장에 대한 의존성이 있는 데이터이며 디지털 홀로그램의 품질은 단위 픽셀 피치와 전체 해상도에 비례하게 된다. 또한 각 픽셀마다 복소값을 가지므로 디지털 홀로그램의 데이터량 또한 기하급수적으로 증가하여 그 크기가 매우 클 수밖에 없다. 따라서 효율적으로 디지털 홀로그램 파일을 다루기 위해서는 코덱을 통해 파일 크기를 축소하여 저장하는 것이 필수적이며 최근에는 코덱으로 인해 손상된 화질을 복원하는 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 홀로그램 표준 데이터인 JPEG Pleno의 홀로그램 이미지를 사용하였으며 홀로그램 이미지를 JPEG2000, AVC, HEVC코덱을 통해 압축 및 복원했을 때 나타나는 화질손상을 딥러닝 네트워크로 복원하여 화질 개선이 이루어지는지 알아보고 원본 홀로그램과 비교하여 정량적으로 화질의 개선 정도를 알아본다.
감염병 대응과 관련된 기관, 조직, 사이트 등의 다수 운영되고 있으나 코로나-19와 같은 팬더믹 상황이 수년간 지속됨에 따라 초기양상과 현재 양상의 수많은 변화가 있으며 이에 따른 정책과 대응체계도 진화하고 있다. 이에 따른 지역별 격차가 발생하고 정책에 대한 신뢰와 불신, 이행도에 따른 여러 가지 문제들이 산재해 있다. 따라서 본 연구에서는 정보전염이 포함된 소셜 데이터를 분석하는 과정에서 루머가 포함된 데이터를 수집하는 과정에서 팩트 체크가 되는 언론 매체와 다르게 정확한 출처를 알 수 없는 부정확한 정보들이 포함되는 주요 소셜 미디어 플랫폼 중의 하나인 트위터 데이터를 수집하여 사실과 무관한 내용을 사전 차단하는 시스템을 개발했다. 비정형데이터인 소셜데이터를 기반으로 감염병 위협을 자동 감지할 수 있는 알고리즘을 개발하여 감염병 위기 대응과 관련된 객관적인 근거를 창출함으로써 관련 분야 국제경쟁력을 공고히 하고자 한다.
본 논문은, 일본의 커뮤니티 시네마의 역사적 발전과정에 대한 문헌고찰을 바탕으로 영화공동감상을 기반으로 한 사회적 가치창출과정의 특징을 분석한다. 일본에서는 영상매체의 디지털화, 매체공간의 개인화가 증가한 21세기 현대사회에서도 비상업극장 및 비극장상영에서 공동감상의 문화가 유지되고 있다. 그리고 이러한 감상환경을, '커뮤니티 시네마'라는 이름으로 통합하여 지원하는 일본 커뮤니티 시네마 센터도 설립·운영되고 있다. 연구의 결과, 커뮤니티 시네마의 특징은 다음과 같다. 첫째, 비극장상영 단체나 감상단체가 시민과 협력하여 영화관을 설립·운영한다. 둘째, 공동 감상을 운영하는 단체나 기관의 대규모 연계를 통해 영화문화를 이해하고 영화문화운동에 참여할 관객을 육성하는 이론적 · 실천적 · 참여적 학습기회를 만든다. 셋째, 공동감상을 기반으로 하여 관객이 주도하는 영화문화 환경을 정비하여 공동성을 실감하는 사회적 장을 만들고 나아가 영화와 사회문제해결을 융합하는 영화의 사회적 활용을 도모한다.
This paper deals with the artistic expression of religious thought in terms of the uniqueness of different images and creativity. The relationship between religion and art is complicated but popular in modern society. Film becomes the icon of modern culture to enhance the knowledge of religious traditions. Among many Korean religious films, Kang Daejin's work, The Way of Peace (1984) contains the life and thought of Kang Jeungsan(1871-1909), the highest god of Daesoonjinrihoe. First, the film, The Way of Peace, pays attention to the legitimacy of succession from Kang Jeungsan to Cho Jeongsan(1895-1958). Korea was beset with trouble both at home and abroad. China, Japan, Russia, and the US had the colonial desire to conquer the lands of Korea and to explore natural resources. Though the people of Eastern Learning(東學) protested government and Japanese colonialists, Jeungsan applied the principle of non-violence to the world. In order to save all the living beings of the world, he reordered the universe and renewed the harmonic relationship of human beings and their spirit. Second, The Way of Peace proposed the soteriology of peace and change to audience regardless of seekers(道人) or not. Jeungsan transformed the closed society to the open society, changed divided religions to the transcendent truth(道). He empowered the marginalized people such as women, the lowly, the elderly, and the sick, who were oppressed in the Confucian society. And he redeemed the people from the disease by healing all diseases and correcting disorders. In conclusion, The Way of Peace is a good resource of religious education by which we can overcome the religious illiteracy. The knowledge of new religious movements and Daesoonjinrihoe is necessary for us to understand the diversity of human nature. In the near future, the new images of Jeungsan should be created through multi-media and cultural contents for the new generation.
국가 차원의 지속적인 대체 에너지 개발에도 석유 제품의 사용량은 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 대표적인 석유 제품인 휘발유는 국제유가의 변동에 그 가격이 크게 변동한다. 주유소에서는 휘발유의 가격 변화에 대응하기 위해 휘발유 재고량을 조절한다. 따라서, 휘발유 재고량의 주요 변화 요인을 분석하여 전반적인 휘발유 소비 행태를 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 주유소의 휘발유 재고량 변화에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 뉴스 기사를 활용한다. 첫째, 웹 크롤링을 통해 자동으로 휘발유와 관련한 기사를 수집한다. 둘째, 수집한 뉴스 기사를 KoBART(Korean Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 텍스트 요약 모델을 활용하여 요약한다. 셋째, 추출한 요약문을 전처리하고, N-Gram 언어 모델과 TF-IDF(Term Frequency Inverse Document Frequency)를 통해 단어 및 구 단위의 주요 요인을 도출한다. 본 연구를 통해 휘발유 소비 형태의 파악 및 예측이 가능하다.
본 논문은 캐릭터 웹드라마에 적합한 간접광고 제품을 추천하는 인공지능(AI) 시스템 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 연구는 웹드라마의 대사 작성에 있어 그에 어울리는 간접광고 제품을 추천함으로써 시청자의 콘텐츠 몰입도를 높이고, 드라마의 스토리를 보다 깊게 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리 모델 인 GPT를 활용하여 대사, 줄거리를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 소품형, 배경형 등 두 가지 유형의 간접광고 제품 추천 시스템을 개발한다. 이를 통해 웹드라마의 스토리에 부합하는 제품을 적절히 배치함으로써 간접광고가 자연스럽게 노출될 수 있도록 하고, 그로 인해 시청자들의 몰입도가 증가하며, 상품 홍보의 효과 또한 높인다. 숨겨진 뜻이나 문화적 뉘앙스를 완벽하게 이해하기 어려운 인공지능 모델의 한계와 학습에 필요한 충분한 데이터 확보가 어렵다는 한계가 있다. 그러나 본 연구는 AI가 창작물 제작에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 제공하고, 창의적 산업 분야에서 자연어 처리 모델의 활용 가능성을 넓히는 중요한 발판이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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