기업이나 정부에서는 연구나 기술 동향을 파악하고 예측하기 위해 주로 델파이 기법이 활용하여 왔다. 이 기법은 많은 시간과 비용이 소요되는 단점이 있기에 본 논문에서는 LDA 토픽모델링 기법을 활용하여 과학기술의 동향 및 예측에 관한 연구를 실시하였다. 이를 위해 미국 특허 문서중 AI(Artificial Intelligence) 초록을 대상으로 LDA 토픽모델링 기법을 활용하여 20개의 AI 세부기술을 추출하였다. 도출된 세부기술에 대해 핵심기술을 파악하고, 연도별 비중 추이 분석을 통하여 Hot기술과 Cold기술을 분류하였다. 텍스트 탐색, 컴퓨터 관리, 프로그래밍 구문, 네트워크 관리, 멀티미디어, 무선 네트워크 기술 등이 Hot 기술로 도출되었다. 이런 기술들은 최근 AI 분야에서 활발하게 연구되는 핵심 기술들이다. 본 논문에서 제시한 방법론은 사회문제나 지역혁신, 경영 등 다양한 분야에서의 동향분석이나 정책 도출 또는 기술 수요 예측에 활용되어 질 수 있을 것이다.
최근 급증하고 있는 멀티미디어 컨텐츠들을 위한 전송 및 소비방식에 관한 관리기술이 각각의 기업마다 호환성을 염두 하지 않은 채 개발됨에 따라 상호간의 공유가 불가능해 체계적인 저작권 기술개발에 큰 걸림돌이 되고 있다. 이를 위해 ISO(International Organization for Standardization) 산하 MPEG(Moving Picture Experts Group) 위원회에서는 MPEG-21 프레임워크를 제정하여 XML(Extensible Markup Language) 기반의 저작권 처리 언어로 REL(Right Expression Language)을 제안하고 표준화하였다. 그러나 REL 문서의 작성을 위해서는 XML과 REL 구조를 정의한 스키마(Schema)등의 전문 지식이 필요한 것과 REL 문서의 권한과 소비 측 권한의 명칭이 다를 때 생기는 모호성 등의 문제가 발생하게 되었다. 이에, 본 논문에서는 편리하게 REL 문서를 저작하고 검증하기 위한 REL 저작 및 소비 시스템과 REL의 모호성을 제거할 수 있도록 웹서비스 기술을 이용한 RDD(Right Data Dictionary) 연동 시스템을 설계 및 구현하였다.
vCard는 전통적인 명함 기반의 개인 정보 교환을 위한 전자적인 명함이다. vCard의 정보는 단순한 문자 정보뿐 아니라 그림이나, 회사 로고, 웹 주소와 같은 그래픽과 멀티미디어 같은 정보도 포함한다. 본 논문에서는 일상 생활에서 명함을 교환하듯 휴대폰 환경에서 전자 명함인 vCard를 교환하고 다른 사용자의 vCard를 검색할 수 있는 웹 기반의 vCard 에이전트 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 제안된 웹 에이전트 시스템은 인터넷을 통해 vCard 서비스를 제공하는 웹 서버에 접속하여 휴대폰의 웹 브라우저로 보여진 vCard 정보를 검색, 편집하고 다른 사용자와 cCard를 교환한다. 또한 휴대폰은 저장 공간이 제한적이라는 점을 고려하여 사용자의 정보를 담고 있는 XML 문서를 웹 서버에 저장하고 cCard를 교환할 때 개인정보나 XMㄴ 문서를 교환하지 않고 XML 문서가 저장되어 있는 암호화된 디렉토리의 이름을 교환하여 잠재적인 보안 문제를 해결하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2086-2097
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2021
The current cultural assets are being restored depending on the opinions of experts (craftsmen). We intend to introduce digitalized artificial intelligence techniques, excluding the personal opinions of experts on reconstruction of such cultural properties. The first step toward restoring digitized cultural properties is separation. The restoration of cultural properties should be reorganized based on recorded documents, period historical backgrounds and regional characteristics. The cultural properties in the form of photographs or images should be collected by separating the background. In addition, when restoring cultural properties most of them depend a lot on the tendency of the restoring person workers. As a result, it often occurs when there is a problem in the accuracy and reliability of restoration of cultural properties. In this study, we propose a search method for learning stored digital cultural assets using AI technology. Pagoda was selected for restoration of Cultural Properties. Pagoda data collection was collected through the Internet and various historical records. The pagoda data was classified by period and region, and grouped into similar buildings. The collected data was learned by applying the well-known CNN algorithm for artificial intelligence learning. The pagoda search used Yolo Marker to mark the tower shape. The tower was used a total of about 100-10,000 pagoda data. In conclusion, it was confirmed that the probability of searching for a tower differs according to the number of pagoda pictures and the number of learning iterations. Finally, it was confirmed that the number of 500 towers and the epochs in training of 8000 times were good. If the test result exceeds 8,000 times, it becomes overfitting. All so, I found a phenomenon that the recognition rate drops when the enemy repeatedly learns more than 8,000 times. As a result of this study, it is believed that it will be helpful in data gathering to increase the accuracy of tower restoration.
컴퓨터, 정보생산능력, 공동 생산과 이용, 기능적 사회, 참여적 민주주의, 시간 가치의 중요성, 인간의 자율성과 공동목표 등은 정보화사회의 특징이다. 인간의 창의적 사고 능력과 정보 공학을 이용한 주변 문제의 해결능력은 우리의 중요 관심사가 되고 있다. 따라서 본 연구는 정보화사회를 대비한 새로운 교육의 방향을 제시하는데 그 목적이 있다. 먼저 정보사회의 특징과 현재의 교육과정, 교육환경 및 교사교육의 교육 현장 측면을 고찰한후 CAI와 인터넷의 특성을 요약하고, 마지막으로는 CAI로서의 웹 활용을 제시하였다. 거대한 통신망인 인터넷을 교육에서 활용하면 개인차를 고려한 개별화 학습을 가능하게 해 줄 뿐 아니라 다양한 매체를 사용하여 풍부한 학습환경을 제공한다. 또 시간과 공간을 초월한 학습을 가능하게 하며 상호작용이 가능하다. 한편 하이퍼미디어를 기반으로 한 인터넷 서비스인 웹은 학업 성취도 고양, 창의력, 문제해결력, 논리적 사고력을 증진시킬 수 있고, 학습자의 동기 유발을 높이는 데 활용된다. 인터넷과 웹은 오랫동안 폭발적인 통신 도구로 우리 곁에 있게 되며, 다양한 데이타뱅크로 부터 여러가지 형태의 정보를 손쉽게 입수할 수 있게 됨은 물론 원격교육이나 재택가강의에도 활용되어 보편화 될 것이다.
이 논문의 연구목적은 컴퓨터공학 및 정보학 관련 연구동향을 분석하는 것이다. 이를 위해 텍스트마이닝 기법을 이용하여 DBLP(Digital Bibliography & Library Project)의 학술회의 데이터를 분석하였다. 대부분의 연구동향 분석 연구가 계량서지학적 연구방법을 사용한 것과 달리 이 논문에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반 다항분포 토픽모델링 기법을 이용하였다. 가능하면 컴퓨터공학 및 정보학과 관련된 광범위한 자료를 수집하기 위해서 DBLP에서 컴퓨터공학 및 정보학과 관련된 353개의 학술회의를 수집 대상으로 하였으며 2000년부터 2011년 기간 동안 출판된 236,170개의 문헌을 수집하였다. 토픽모델링 결과와 주제별 문헌 수, 주제별 학술회의 수를 조사하여 2000년부터 2011년 사이의 주제별 상위 저자와 주제별 상위 학술회의를 제시하였다. 주제동향 분석 결과 네트워크 관련 연구 주제 분야는 성장 패턴을 보였으며, 인공지능, 데이터마이닝 관련 연구 분야는 쇠퇴 패턴을 나타냈고, 지속 패턴을 보인 주제는 웹, 텍스트마이닝, 정보검색, 데이터베이스 관련 연구 주제이며, HCI, 정보시스템, 멀티미디어 시스템 관련 연구 주제 분야는 성장과 하락을 지속하는 변동 패턴을 나타냈다.
웹상에서 문서의 표준으로 인정받고 있는 XML을 기반으로 전사상거래, 무선통신 및 멀티미디어 기술 등 많은 연구가 활발하게 이루어지고 있다. JML(Java Markup Language)은 Java로 작성된 원시 코드를 이해하고 재사용 하는데 도움이 리는 정보를 다양할 목적으로 이용하는데 적합하도록 작성된 XML 응용으로 클래스 계층구조나 클래스 관계성 및 메소드 등에 관련된 다양한 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 DTD이다. 본 논문은 역공학 측면에서 JML을 이용하여 Java 원시 코드로부터 주석정보를 추출하고, 그 외에 이해 및 재사용에 도움이 되는 정보를 추출하여 JML 문서를 생성하는 도구와 순공학 측면에서 사용자가 수작업으로 생성하거나 자동으로 생성된 JML 문서에 포함된 문서 정보로부터 Java 응용 프로그램의 골격 코드를 생성하는 도구를 설명한다. 본 연구의 결과를 이용하여 원시 코드의 이해나 분석 또는 유지보수에 유용하고, 필요한 정보론 쉽게 얻을 수 있고, XML 형식의 문서로 인해 개발사들이나 팀 구성원들 사이의 정보의 공유 및 가공을 쉽게 할 수 있다. 또한 JML 문서로부터 생성된 Java 골격 코드는 신뢰성이 있는 강건한 코드로 완전한 원시 코드를 개발하는데 도움을 제공하며, 마지막으로 프로젝트의 비용 및 시간을 절감할 수 있도록 해준다.
정보 통신기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터를 포함하는 디지털 기록물의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 특히 뉴스 비디오는 시대상을 반영하는 풍부한 정보를 내포하고 있으므로, 이를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 뉴스 비디오 데이터베이스 및 뉴스 비디오 마이닝은 광범위하게 연구되어왔다. 그러나 현재까지의 뉴스 비디오 관련 연구들은 뉴스 기사에 대한 브라우징, 검색, 요약에 치중되어 있으며, 뉴스 비디오에 내재되어 있는 풍부한 잠재적 지식을 탐사하는 고수준의 의미 분석 단계에는 이르지 못하고 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 클립과 스크립트를 동시에 이용하는, 멀티모달 방법론과 텍스트 마이닝 기반의 뉴스 비디오 마이닝 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 텍스트 마이닝의 군집분석을 통해 뉴스 기사들을 자동 분류하고, 분류 결과에 대해 기간별 군집 추이그래프, 군집성장도 분석 및 네트워크 분석을 수행함으로써, 뉴스 비디오의 기사별 주제와 관련한 다각적 분석을 수행한다. 제안된 시스템의 타당성 검증을 위하여 "2007년 제2차 남북 정상회담" 관련 뉴스 비디오를 대상으로 뉴스 비디오 분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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