• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.425-433
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• 2023

본 연구에서는 미술 전공 신입생들의 창의적 사고를 촉진하기 위해 게이미피케이션 개념과 AI 생성 예술 프로그램을 활용한 가상 예술가 놀이 수업 모델을 개발하였다. 중국 쓰촨영화&텔레비전대학교 디지털미디어아트과 1학년 신입생들을 대상으로 한 이 수업은 미술 창작에 대한 두려움 해소와 문제해결 능력을 향상시키는 것이 목표이다. 이교육 모델은 페르소나 설정, 창의적 글쓰기, 텍스트 시각화, 가상 전시 등 4단계로 구성되어 있다. 페르소나 설정을 통해 학생들은 예술가 정체성을 확립하였고, 게임적 요소를 도입한 글쓰기 체험으로 잠재적인 창의성을 발견할 수 있었다. AI 생성예술 프로그램을 이용한 텍스트 시각화를 통해 창작에 대한 자신감을 얻었고, 가상 전시에서 다른 학생들의 작품 감상 및 평가를 통해 예술가로서의 자존감을 높일 수 있었다. 게이미피케이션과 AI 생성예술 프로그램의 융합을 통한 이 교육모델은 창의적 사고와 문제해결 능력을 촉진하는 새로운 교육 방법이다. 또한 학습자들의 참여와 흥미를 높이는 효과가 있다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 미래의 교육 환경에 적합한 창의적 사고를 기르는 교육 전략을 개발하고 적용함으로써, 더 많은 학생들이 예술적 역량과 창의력을 키울 수 있을 것으로 기대된다. 우리는 이러한 교육 전략을 통해 미술 전공 학생뿐만 아니라 다양한 분야의 학생들에게도 적용함으로써 예술적 역량과 창의성을 증진시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.15-30
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• 2023

최근 미디어 분야에도 인공지능(AI)을 적용한 다양한 서비스가 등장하고 있는 추세이다. 하지만 편집점을 찾아 영상을 이어 붙이는 영상 편집은, 대부분 수동적 방식으로 진행되어 시간과 인적 자원의 소요가 많이 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 Video Swin Transformer를 활용하여, 발화 여부에 따른 영상의 편집점을 탐지할 수 있는 방법론을 제안한다. 이를 위해, 제안 구조는 먼저 Face Alignment를 통해 얼굴 특징점을 검출한다. 이와 같은 과정을 통해 입력 영상 데이터로부터 발화 여부에 따른 얼굴의 시 공간적인 변화를 모델에 반영한다. 그리고, 본 연구에서 제안하는 Video Swin Transformer 기반 모델을 통해 영상 속 사람의 행동을 분류한다. 구체적으로 비디오 데이터로부터 Video Swin Transformer를 통해 생성되는 Feature Map과 Face Alignment를 통해 검출된 얼굴 특징점을 합친 후 Convolution을 거쳐 발화 여부를 탐지하게 된다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 얼굴 특징점을 활용한 영상 편집점 탐지 모델을 사용했을 경우 분류 성능을 89.17% 기록하여, 얼굴 특징점을 사용하지 않았을 때의 성능 87.46% 대비 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있었다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제15권sup1호
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• pp.110-121
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• 2021

BACKGROUND/OBJECTIVES: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) cases were first reported in December 2019, in China, and an increasing number of cases have since been detected all over the world. The purpose of this study was to collect significant news media reports on food services during the COVID-19 crisis and identify public communication and significant concerns regarding COVID-19 for suggesting future directions for the food industry and services. SUBJECTS/METHODS: News articles pertaining to food services were extracted from the home pages of major news media websites such as BBC, CNN, and Fox News between March 2020 and February 2021. The retrieved data was sorted and analyzed using Python software. RESULTS: The results of text analytics were presented in the format of the topic label and category for individual topics. The food and health category presented the effects of the COVID-19 pandemic on food and health, such as an increase in delivery services. The policy category was indicative of a change in government policy. The lifestyle change category addressed topics such as an increase in social media usage. CONCLUSIONS: This study is the first to analyze major news media (i.e., BBC, CNN, and Fox News) data related to food services in the context of the COVID-19 pandemic. Text analytics research on the food services domain revealed different categories such as food and health, policy, and lifestyle change. Therefore, this study contributes to the body of knowledge on food services research, through the use of text analytics to elicit findings from media sources.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.21-41
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• 2019

정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.169-172
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• 2010

본 논문에서는 기존의 ISODATA 알고리즘을 네트워크 공격탐지에 더욱 적합하도록 개선하여 공격을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 수많은 인터넷상의 트래픽 정보들을 군집화하여 유사도를 비교하는 방법을 통해 공격을 판단한다. 기본적인 절차는 송신자 IP와 Port, 수신자 IP와 Port 정보를 이용하여 송신자와 수신자 사이의 관계를 분석하고 그 특징 값들을 이용하여 개선된 군집화 알고리즘을 이용하여 군집화를 수행한다. 그리고 얻어진 패턴의 특징값을 인공신경망에 학습하여 공격유형을 분류하고 탐지하도록 한다. 기존의 공격탐지 방법과 비교했을 때, 계산양이 적고 속도가 빠르다는 장점이 있으며 제안하는 방법의 우수성을 실험을 통해 증명하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.88-92
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• 2016

본 논문에서는 컴퓨터 기술 발전에 있어서 발전 방향을 예측하는 방법을 제안한다. 현재 국내 컴퓨터 기술 연구에 있어서 연구 방법은 시대적 핫이슈에 따라 연구 주제가 결정되는 연구방법을 취하고 있는데 이러한 연구 방법은 단편적 연구 성과밖에 얻을 수 없다. 본 연구는 컴퓨터 기술 연구자들이 연구 주제를 결정할 때 사화적 영향력이 큰 연구 주제를 선정하기 위해서는 컴퓨터 기술 발전의 줄기를 따라가는 연구가 필요하다고 보고, 컴퓨터 기술 발전의 줄기를 잡는 방법을 제안한다. 방법으로는 프로그래밍 언어의 발전 역사 속에 내재된 궤적을 찾아 그 궤적의 연장선에 근거한 발전 방향성을 제시한다.

• 방송과미디어
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• 제24권1호
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• pp.49-55
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• 2019

최근 수년간 급속도로 발전한 정보통신(ICT) 및 인공지능(AI) 관련 기술은 사회전반에 걸쳐 모든 산업영역에 변화의 바람을 불러일으키고 있다. 교통부문에서도 이러한 기술의 융 복합을 통해 교통체계의 효율성과 안전성을 향상시키기 위한 노력이 자율주행의 기술발전으로 나타나고 있다. 자율주행은 그동안 인간이 운전해오던 자동차 중심의 교통체계에 혁신적인 변화의 동인이 될 것으로 전망된다. 개인 승용차 시장에 자율주행자동차의 등장과 버스, 택시 등 대중교통과 공유교통차량의 대중교통 기능 적용, 그리고 트럭 및 대형버스 등 상용차의 군집주행기술 도입 등 다양한 분야에서 산업화가 진행되고 있는 것이 그 이유다. 이로 인해 시민들의 일상생활에서 가장 중요한 부분을 차지하는 이동성(Mobility)을 제공하는 서비스에 상당한 영향을 줄 것으로 예측되고 있다. 본 고는 자율주행이 가져올 미래 교통체계의 변화로 대변되는 스마트 모빌리티에 대한 기술과 서비스 방향에 대해 진단하고, 효율적인 산업화를 위한 방안을 제시한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권6호
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• pp.51-63
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• 2022

Metaverse provides a simulated environment where a large number of users can participate in various activities. In order for Metaverse to be sustainable, it is necessary to study ethics that can be applied to a Metaverse service platform. In this paper, Metaverse ethics and the rules for applying to the platform are explored. And, in order to judge the ethicality of avatar actions in social Metaverse, the identity, interaction, and relationship of an avatar are investigated. Then, an action-based audit approach to avatar interactions (e.g., dialogues, gestures, facial expressions) is introduced in two cases that an avatar enters a digital world and that an avatar requests the auditing to subjects, e.g., avatars controlled by human users, artificial intelligence (AI) avatars (e.g., as conversational bots), and virtual objects. Pseudocodes for performing the two cases in a system are presented and they are examined based on the description of the avatars' actions.

• 스마트미디어저널
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• 제12권3호
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• pp.112-119
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• 2023

Shrimp farming has been becoming a new source of income for fishermen in South Korea. It is often necessary for fishers to measure the size of the shrimp for the purpose to understand the growth rate of the shrimp and to determine the amount of food put into the breeding pond. Traditional methods rely on humans, which has huge time and labor costs. This paper proposes a deep learning-based method for calculating the size of shrimps automatically. Firstly, we use fine-tuning techniques to update the Mask RCNN model with our farm data, enabling it to segment shrimps and generate shrimp masks. We then use skeletonizing method and maximum inscribed circle to calculate the length and width of shrimp, respectively. Our method is simple yet effective, and most importantly, it requires a small hardware resource and is easy to deploy to shrimp farms.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.765-767
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• 2023

본 논문에서는 웹캠을 이용하여 전시관의 관람객을 추적하고, 그 관람객들의 속도를 추정하여 전시품 앞에서 속도가 줄어드는 것을 이용하여 관심도의 레벨을 추정하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 관심 관람객의 특성을 분석하기 위하여, 일정 크기의 전시 부스에 설치하는 것을 가정하였다. 제안 시스템은 관찰영역에 진입하는 관객을 인식하고, 관객의 움직이는 속도를 예측하며, 관객의 속도가 관찰 영역내에서 줄어들면서 멈춤 동작을 하는 것을 인식하여 관람객의 관심레벨을 조정하도록 하였다. 뎁스 카메라를 이용하지 않고 저가의 웹캠을 이용하므로 전시관에 쉽게 설치하여 적용할 수 있을 것으로 기대한다.