최근 시퀀싱 기술의 발전으로 생물 데이터는 폭발적으로 증가되고 있으며 이로 인하여 우리는 지놈 시대를 지나 특정 환경 내에 존재하는 생물체들의 총체적인 지놈을 다루는 메타지놈 시대에 살고 있다. 그러나 메타지노믹 데이터의 증가속도에 비해 이를 효율적으로 분석, 검토, 판별할 수 있는 파이프라인 형태의 프로그램은 전무한 실정이다. 또한, 기존 프로그램은 대부분의 관련연구자들이 다루기 힘든 리눅스 환경의 커맨드 라인 방식이며 대용량 데이터를 처리할 수 없는 제한과 처리 속도의 한계성을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하고자 윈도우 환경의 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스로 유기적인 데이터 분석이 가능한 메타지노믹 데이터 분석 파이프라인을 설계하고 구현하였다.
디지털 카메라는 단순히 사진을 찍는 장치가 아니며 사진에 연관된 다양한 메타 데이터를 제공하기 위한 다양한 시스템이 사진을 찍는 CCD와 유기적으로 연계되어 있다. 사진에 연관된 메타 데이터들은 디지털 카메라로 찍은 사진을 분류하는 기능을 지원한다. 하지만 사진의 메타 데이터들은 사진에 대한 검색을 가능하게 하지만, 대부분 사람의 수작업으로 이루어지기 때문에 새로운 메타 데이터의 입력이 어렵다는 문제점이 있다. 사진의 메타 데이터를 쉽게 추가하기 위해 본 논문에서는 GPS 시스템과 Wi-Fi, 데이터베이스를 이용해서 사진의 메타 데이터를 Exif(Exchangeable image file format)에 추가하고자 한다. GPS 시스템은 사진을 찍는 사람들이 어디에 있는지를 제시하고, Wi-Fi와 데이터 베이스를 이용해서 사용자에게 사용자가 사진을 찍은 위치와 관련된 메타 데이터를 제공한다. 이를 기반으로 본 논문에서는 이러한 PreTag라는 사진 메타 데이터 추가 아키텍처를 제시한다.
스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.
Meta에서 신속한 영상 분할 기능을 제공하는 대규모 컴퓨터 비전 생성 모델을 발표한 이후, 여러 활용 분야에서 이를 적용하려는 연구가 이루어지고 있다. 이 연구에서는 위성 영상 자료에 Segment Anything Model (SAM)을 사용할 수 있는 QGIS 플러그인 Geo-SAM을 사용하여 수체 객체 탐지와 추출에 대한 SAM의 적용성을 조사해 보고자 하였다. 실험 대상 자료는 국토위성(Compact Advanced Satellite 500, CAS500-1) 영상을 사용하였다. 이 자료를 가지고 SAM을 적용하여 얻은 결과는 같은 입력 영상으로부터 수작업으로 제작한 수체 객체 자료, Open Street Map (OSM)의 수체 자료, 국토지리정보원의 수계 수치지도와 비교하였다. SAM 처리 결과와 비교 대상 자료를 이용하여 추출된 모든 객체를 대상으로 계산한 경계사각형의 교집합/합집합의 평균값을 나타내는 mean Intersection over Union (mIoU)은 각각 0.7490, 0.5905, 0.4921로 나타났고, 각 자료에서 공통으로 나타나거나 추출된 객체에 대해 계산한 결과는 차례대로 0.9189, 0.8779, 0.7715로 나타났다. SAM을 적용한 결과와 다른 비교 자료와의 공간적 일치도를 분석한 결과, SAM에서는 한 개의 수체 객체를 여러 개의 분할 요소로 나타내므로 수체 객체 분류를 지원하는 의미 있는 결과를 보이고 있음을 알 수 있다.
최근 멀티미디어 기술과 네트워크의 발전으로 멀티미디어 콘텐츠의 생성은 빠르게 늘어가고 있다. 그러나 이를 찾고 활용하는 기술은 부족하다. 이러한 문제를 보완하고 해결하기 위해 멀티미디어 콘텐츠를 위한 표준안들이 많이 있으나 멀티미디어 데이터 형식과 상호운용성을 표현하기에는 부족하다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠를 상호 운용할 수 있도록 하는 온톨로지 기반의 콘텐츠 검색 시스템을 제시한다. 온톨로지는 MPEG-7의 MDS(Multimedia Description Scheme)와 같은 스키마 구조에 온톨로지 구축을 위한 규칙을 제시하여 구성한다. 이러한 온톨로지를 바탕으로 멀티미디어 데이터가 가지고 있는 연관성을 확장하여 의미론적 검색 시스템을 구축한다.
본 논문에서는 고속도로 상에서 발생한 사고 현장의 상황을 실시간으로 전송할 수 있는 WiFi 기반의 동영상 전송 장비를 제작하고 영상 전송 시스템을 구축하였다. 영상 장비는 H.264 비디오 코덱을 기반으로 하고 있으며 WiFi모듈을 내장하고 있으며 Wibro 단말을 이용하여 Wibro 망을 통하여 관제 센터에 영상 및 위치 기반 등의 메타 데이터들을 전송할 수 있다. 실험 결과, 영상장비를 탑재한 차량이 80 km/h로 주행 시 2~3 Mbps 전송속도로 고화질의 영상이 전송됨을 확인할 수 있었다.
Achieving the beneficiary goal of recent discovery in human genome project still needs a way to retrieve and analyze the exponentially expanding bio-related information. Research on bio-related fields naturally applies knowledge discovered to the current problem and make inferences to extract new information where shared concepts and data containing information need to be defined and used in a coherent way. In such a professional domain, while the need to help users reduce their work and to improve search results has been emerged. methods for systematic retrieval and adequate exchange of relevant information are still in their infancy. The design of our system aims at improving the quality of information retrieval in a professional domain by utilizing both corpus-based and concept-based ontology. Meta-rules of helping users to make an adequate query are formed into an ontology in the domain. The integration of those knowledge permits the system to retrieve relevant information in a more semantic and systematic fashion. This work mainly describes the query models with details of GUI and a secondary query generation of the system.
AUML(Agent Unified Modeling Language)은 에이전트 소프트웨어 시스템의 명세화, 시각화, 생성을 목적으로 하는 언어이다. 본 연구에서는 소프트웨어의 복잡화, 대형화 추세에 자동화 응용 프로그램 생성 시스템들 중의 하나인 Together를 Agent의 BDI에 응용시키고 이를 컴포넌트 시스템의 상호 운영성에 대하여 고찰한다. 상호 운용성은 컴포넌트간의 데이터 교환에 의해 이루어지며 컴포넌트의 타입이 다르더라도 서로 협력할 수 있는 표준 명세서(FIPA:Foundation for Inteligent Physical Agent)를 기반으로 ACL 메시지, 그리고 프로토콜을 사용하며 이를 객체지향 모델링을 통한 메타모델기반 등을 이용하여 구현 시 오류를 최소화하는 방법과 정확성과 일관성에 관하여 연구한다.
현재 카메라 기반 기술 수준으로는 센서 기반 기본 생활패턴 인지 기술은 정확한 데이터를 얻기 위해서는 불편함을 감수해야 하고, 상용화 밴드 제품은 정확한 데이터 수집이 어려우며, 행동의 동기와 원인 및 심리적 영향 등을 고려하지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 생활패턴 인지를 위한 레이더 기술은 일상생활에서 주변의 사람이나 물체를 탐지하기 위해 고안된 파형을 전송하여 반사되어 오는 수신 신호를 신호 처리함으로써 물체와의 거리, 속도, 각도를 측정하는 기술을 적용하여 기존 영상 기반의 서비스에서의 사생활 보호와 같은 이슈를 보완할 수 있도록 고안하였다. 제안 시스템의 구현을 위해 TIIWR1642 칩을 기반으로 60GHz 대역 밀리미터파 FMCW 송신/수신을 위한 RF 칩셋제어, 거리/속도/각도 검출을 위한 모듈의 개발 및 신호처리 소프트웨어를 포함한 기술을 구현하였다. 생활 정보에 대한 메타 분석으로 생활패턴의 정량적 분석을 통해 개인별 맞춤형 생활패턴 추출을 통해 자기 관리 및 행동 시퀀스를 산출하여 개인별 생활패턴의 분석이 보안 및 안전 응용서비스로 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 메타정보로 표현된 마케팅 및 홍보전략·의도 등을 이용하여 홍보동영상을 쉽게 제작하는 웹기반 서비스 시스템을 소개한다. 홍보영상제작 시스템은 홍보물을 제작하려는 사용자가 사진이나 동영상을 제공하면 업종정보와 잠재고객정보 등을 이용해서 관련된 홍보동영상을 자동으로 생성하는 시스템이며 IT기술에 어려움을 느끼는 사용자들을 배려한다. 이와 관련된 기존 서비스들은 사전 정의되거나 새로 추가한 테마나 범주에 맞춰 템플릿들을 제작하고, 이를 갤러리 형식의 인터페이스로 제시하면 사용자가 원하는 템플릿을 직접 선택하여 홍보영상을 완성하는 방식이었다. 통상적으로 이를 실현하기 위해서는 템플릿 등에 해당 파일을 설명할 수 있는 태그를 붙여서 분류하고 검색하는 방식을 사용하는데 정형화되지 않은 메타정보들을 포함하는 템플릿 등이 새롭게 추가될 경우 관리 및 분석을 위해 별도의 정형화 과정이 필요하다. 이 작업은 서비스 규모가 커지고 시간당 처리수가 증가할수록 부담이 된다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 장면템플릿 관련 비정형 메타정보를 주제모델링 방법을 사용해서 자동 분류한다. 또한 홍보전략 및 홍보의도를 표현하는 정형화 되지 않은 전략메타정보를 이용해서 적절한 장면템플릿을 추천하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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