• 무역상무연구
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• 제78권
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• pp.93-117
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• 2018

In all countries of the world, the development of trade is an important factor for the survival of the national economy. Increased export will lead to national economic growth. Export is directly linked to employment, and the industrial structure will be developed in the direction to produce products of comparative advantages. Therefore, every country around the world is trying to promote export regardless of the size of its economy. Accordingly, this paper focused on the promotion of export of domestic companies. It proposed to cultivate trade experts to promote export of domestic companies. The following five methods were proposed to materialize the proposal. First, it is important to foster trade experts to expand and foster the one-person creative companies. In particular, it is important to develop a professional education curriculum. It is necessary to design and conduct a systematic curriculum throughout the process including follow-up after education such as teaching detailed procedures for establishing a trade business, identification of relevant regulations and related organizations, understanding of special features of each exporting country, and details of exporting procedures through specialist training for the individual industries, helping themto keep their network steady so that they can easily get help from consultants. Second, it is necessary to educate traders working in the field to make them trade experts and utilize themin on-the-job training and consulting. To do this, it is necessary to introduce systematic consultant selection process, and to introduce a systemto educate and manage them. It is because, we must select the most appropriate candidates, educate themto be lecturers and consultants, and dispatch themto the field, in order to make the best achievement in export. Nurturing trading professionals utilizing the current trading workers to activate export of domestic companies can be more efficient through cooperation of trading education agencies and related agencies in various industries. Third, it is also proposed to cultivate female trade experts by educating female trade workers whose career has been disrupted. It is to provide career disrupted women with opportunities to work after training them as trade professionals and to give manpower pool to domestic companies that are preparing for export. Fourth, it is also proposed to educate foreign students living in Korea to be trading experts and to utilize them as trading infra. They can be trading professionals who will contribute to the promotion of export. In the short term, they will be provided with opportunities for employment and start-upin the field of trade, and in the mid- to long-term, they may develop a business network between Korea and their own countries. To this end, we need to improve the visa system, expand free trade education opportunities, and support them so that they can establish small but strong enterprises. Fifth, it is proposed to proactively expand trade education to specialized high school students. Considering that most of domestic companies pursuing activation of export are small but strong companies or small and mediumsized companies, they may prefer high school graduates rather than university graduates because of financial limitations. Besides, the specialized high school students may occupy better position in the job market if they are equipped with expertise in trading. This study can be meaningful, in that it is the first research that focuses on cultivating trading experts to contribute to the export activation of domestic companies. However, it also has a limitation that it has failed to reflect the more specific field voices. It is hoped that detailed plans will be derived from the opinions of the employees of domestic companies making efforts to become an export company in the related researches in the future.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• Spatial Information Research
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• 제20권5호
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• pp.99-109
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• 2012

최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.

• 한국조경학회지
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• 제49권2호
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• pp.61-73
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• 2021

본 연구는 사용자의 경험에 의해 생성된 SNS 데이터를 활용하여 이용자의 경관 인식과 경관 특성을 파악하고자 하였다. 이에 섬에서 나타나는 주요 장소와 경관은 어떻게 인지하고 있는지, 주요 경관 특성은 무엇인지 온라인상의 텍스트 데이터와 사진 데이터를 활용하여 분석하였다. 텍스트 데이터는 텍스트마이닝과 네트워크 구조분석을 시행하였으며, 사진 데이터는 경관파악모델과 색채분석을 실시하였다. 연구의 결과는 첫째, 박지·반월도 주제어의 빈도분석 결과, 지역 경관 대상 키워드인 '퍼플교', '두리마을'과 장소, 행태, 경관 이미지 키워드를 도출할 수 있었으며, 이 중 경관 이미지는 감성분석을 동시해 수행함으로써 긍정의 키워드와 함께 도출하여 경관 대상 및 인식을 파악할 수 있었다. 둘째, 네트워크 구조 분석 결과, 주요 키워드와 도출되지 않은 키워드간의 연결을 보다 구체적으로 분석할 수 있어 색채를 활용한 경관 조성이 지역 활성화에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 경관파악모델을 활용하여 분석한 결과, 주대상인 '퍼플교', '두리마을'을 활용한 선호 경관을 조성하기 위해선 인공요소가 배제되고, 원경으로 대상장인 바다와 하늘이 보이는 조망점을 설정하는 것이 효과적일 것으로 파악되었다. 넷째, 박지·반월도는 색채를 테마로 하여 조성한 최초의 섬으로 인공시설물에 사용된 색채는 주변 환경과 유사한 색채 계열, 상반되는 명도, 채도 값으로 주변 환경과 조화를 이루고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 경관분야에서 방문객이 직접 업로드한 온라인 데이터를 활용하여 이용자의 인식과 경관 대상을 파악하였다. 또한, 텍스트 및 사진 데이터를 모두 활용하여 경관 인식 및 특성을 파악한 것은 어떤 경관과 자원을 선호하고 인지하고 있는지 구체적으로 파악할 수 있다는 점에서 큰 의의가 있다. 또한, 지역의 경관에 대해 방문객의 인식을 파악함에 있어 정량적인 빅데이터 분석 방법과 정성적인 경관파악모델을 활용함은 대규모 이용자의 인식을 파악하고, 결과를 바탕으로 이루어지는 논의를 통해 경관을 보다 구체적으로 이해할 수 있을 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권2호
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• pp.95-103
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• 2019

온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8연동 온실($1,032m^2$)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때($R^2=0.988$), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다($R^2=0.990$). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권2호
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• pp.15-23
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• 2023

최근 ESG 경영의 필요성, 중요성이 증대되는 상황에서 수출입 물류의 거점인 컨테이너터미널에 대한 ESG관련 중요 변수를 ESG 평가기관의 다양한 변수 중에서 선정하는 것은 컨테이너터미널의 ESG 경영 전략을 수립하는데 도움이 될 것이라고 판단되어 이번 연구를 진행하게 되었다. 본 연구의 목적을 효과적으로 달성하기 위하여 문헌연구, 인터뷰를 바탕으로 KCGS ESG 모범규준에서 ESG관련 항목을 31개를 추출하고 변수의 축소 및 그룹핑을 위하여 빈도수 분석을 실시하고 Gephi 0.9 프로그램을 활용한 워드네트워크분석을 통해 변수의 연결도와 중심성을 분석하여 변수를 선정하였다. 본 연구의 실증분석의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, KCGS ESG 변수의 31개 항목의 빈도수 분석의 결과 친환경경영(E) 요소는 친환경 시설설비투자(22), 환경인식교육(13), 실무조직구성(7), 환경인증(6)의 순으로 빈도수가 높았다. 사회적책임경영(S) 요소는 근로자인권보호 및 지역사회 기여(21), 안전교육(20), 안전인증획득(17), 감염병 대응(10)의 순으로 빈도수가 높았다. 지배구조 및 윤리경영(Governance) 요소는 부정부패 척결(17), 투명경영(14), 이해관계자 상호협조(11), 지속가능경영보고서(4) 순으로 빈도수가 높았다. 둘째, 워드네트워크분석결과 친환경경영(E) 요소의 평균가중차수인 Weighted Degree는 친환경 시설 설비투자(54), 환경인식교육(45), 실무조직구성(31), 환경인증(32)의 순서로 나왔다. 중심성, 연결성 지수인 Page Ranks 순서는 환경인식교육(0.0765), 임직원 참여유도(0.0765), 친환경 시설 설비 투자(0.0761), 실무조직구성(0.0761), 환경인증(0.0761)로 나왔다. 사회적 책임 경영(S) 요소의 평균가중차수인 Weighted Degree는 근로자 인권보호 및 지역사회기여(68), 안전교육(63), 안전인증획득(59), 감염병대응(40)의 순서로 나왔다. 중심성, 연결성 지수인 Page Ranks 순서는 근로자 인권보호 및 지역사회 기여(0.165), 안전교육(0.153), 안전인증획득(0.144), 감염병 대응(0.102)로 나왔다. 지배구조 및 윤리경영(G) 요소의 평균가중차수인 Weighted Degree는 부정부패척결(27), 투명경영(24), 이해관계자 상호협조(19), 지속가능경영보고서(9)의 순서로 나왔다. 중심성, 연결성 지수인 Page Ranks 순서는 부정부패척결(0.241), 투명경영(0.216), 이해관계자 상호협조(0.174), 이사의 역할과 책임(0.105), 주주권보호(0.097), 지속가능경영보고서(0.096)로 나왔다.

• 터널과지하공간
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• 제30권4호
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• pp.320-334
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• 2020

본 수치해석연구에서는 국제공동연구프로젝트 DECOVALEX2019의 Task B의 일환으로 PFC3D를 기반으로한 수리역학연계모델을 개발하여 스위스 Mont Terri 지하연구시설에서 수행된 단층의 유체주입으로 인한 슬립시험을 모사하였다. 이를통해, 개발한 PFC3D 수리역학연계모델이 가진 한계점과 향후 보완할 점을 검토하고자 하였다. PFC3D를 기반으로한 3차원 입자결합모델 내 공극-유동통로모델을 생성하였으며 이를 사용하여 Mont Terri Step 2 단층내 유체주입실험을 모사하였다. 모델링결과 단층대를 따라 주입유체의 유동에 의한 단층대의 변형을 확인하였지만, 관측정에서의 시간에 따른 수압변화는 현장측정치와 부분적으로 일치하는 경향을 확인하였다. 현장측정 관측수압은 초기 유체주입 압력증가에 거의 변화를 보이지 않고 주입수압이 최대치에 도달할때쯤 급격한 증가를 보이는반면, 모델링에서는 주입압력이 증가함에 따라 관측수압도 부드럽게 증가하는 경향을 보였다. 이러한 부분적으로 일치하는 결과의 원인으로는 Mont Terri 현장의 단층을 모사하는 방법에 기인하는 것으로 판단하다. PFC3D에서는 단층을 손상대와 코어균열의 조합으로 모사하였고 단층대의 두께가 약 2 m로 주입유체가 단층대를 통해 유동하도록 모사하였기에 현장에서의 주입유체의 단층내 유동보다 그 유동범위가 크게 모사되었다고 판단한다. 또한, 현장단층에서와 같이 단층내부에 존재하는 충진물질로 인해 단층내 수리유동이 제한되어 국부적으로 과잉공급수압이 형성될 수 있는 기재를 모사하지 못한 점 또한 모델링 결과와 현장측정결과가 부분적으로 일치하는 원인일 수 있다. 단층변형의 경우는 모델링결과와 현장측정결과 유사한 수준으로 일치하는 결과를 확인하였다. 수치모델을 변형하여 단층대의 두께를 감소시키고 단층내 충진 물질의 비균질적인분포를 모사할 수 있는 방법론에 대한 후속 연구를 통해 PFC3D 수리역학연계모델의 유체주입으로 인한 단층활성화 연구로의 적용성을 향상시키는 것을 제안하고 한다.

• 대한교통학회지
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• 제24권2호
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• pp.65-78
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• 2006

본 연구는 한국과 일본의 철도업체를 노동, 동력, 유지보수, 그리고 차량 및 자본의 네 가지 생산요소를 투입하여 신칸센 인키로. 일반여객 인키론 톤키로의 세 가지 산출물을 생산하는 기업형태로 상정하여 일반초월대수 함수형태의 총비용함수모형을 설정하였다. 이때 네트워크효과를 나타내는 궤도연장, 한국과 일본의 비용구조 차이를 반영하는 국가더미변수, 소유구조에 따른 차이를 반영하는 민영화더미변수, 그리고 생산성 증가율을 분석하기 위한 시간변수를 함께 포함시켰다. 총비용함수모형은 철도청에 대한 27개 연도별 자료$(1977{\sim}2003)$. 일본국철(JNR, Japan National Railways)에 대한 8개 연도별 자료$(1977{\sim}1984)$. 그리고 7개 일본철도주식회사(JR's Japan Railways)에 대한 17개 연도별 자료 $(1987{\sim}2003)$를 결합한 총 154개의 불균형통합자료를 이용해 반복결합일반화 최소자승 법으로 추정하였다. 일반초월대수 총비용함수모형의 추정결과로부터 밀도, 규모 및 범위의 경제성 지수를 각각 산정한 결과 한국과 일본의 철도산업은 표본평균값에서 신칸센, 일반여객과 화물운송부문별로 각각 산출물별 밀도의 경제 및 전반적인 밀도의 경제가 존재하고, 산출물별 규모의 불경제가 존재하나 신칸센/일반여객과 화물을 제외한 일반여객/신칸센과 화물, 그리고 화물/신칸센과 일반여객 운송부문간에 범위의 경제가 존재하여 전반적으로는 다소 적은 규모의 경제가 존재하는 것으로 나타났다. KNR과 일본의 JR동일본. JR동해, JR서일본의 $1990{\sim}2003$년에 해당하는 각 업체별 평균값에서 밀도와 규모의 경제성 지수를 각각 산정한 결과 표본평균값에서 산정한 값과 비슷한 경향을 나타내었으나, 범위의 경제성 지수의 경우 JR 동해는 신칸센과 일반여객운송부문간 범위의 경제가 존재하지만 JR 동일본과 JR서일본의 경우 범위의 불경제가 존재하는 것으로 나타났다. 생산성 증가율은 전반적으로 민영업체인 JR's의 생산성 증가율이 국영업체인 KNR보다 더 큰 것으로 나타났다.

• 한국지역지리학회지
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• 제3권2호
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• pp.209-225
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• 1997

본 연구는 대구시에 거주하며 경제적 사회적으로 안정된 지위에 있는 저명인사를 대상으로 사회지역 분석을 시도하였다. 이는 도시내의 불량주거 또는 저소득층의 주거에 관한 기존의 고찰과 더불어 의의가 있을 것이다. 대구에 거주하는 저명인사는 도심의 전통적인 주거지역인 구성곽(舊城郭)의 내외에 인접한 중구와 더불어, 토지구획정리사업이 진행된 지역중 수성구와 남구에 밀집되어 있다. 또한 쾌적한 주거환경을 위해 지정된 주거전용지역은 부유계층의 주거집단을 형성하면서 수성동, 만촌동, 대명동의 일부지역이 대구의 신흥 고급 주택지가 형성되는 계기가 된다. 오늘날 저명인사의 분포독성은 수성구에 가장 많이 거주하고, 남구, 중구의 순이다. 또 저명인사의 동별 절대수와 인구 1만명당 동별 분포 밀도가 상위 6위까지 모두 같은 동(범어4, 수성1가, 봉덕2, 대봉1, 봉덕3, 만촌2)들이 포함되어 있어 이들의 두 가지 순위는 대동소이한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 저명인사들이 특정지역에 밀집하여 거주하고 있다는 것을 나타내고 있다. 지난 10년간 변화특성은 저명인사의 기존밀집지역인 중구와 남구는 감소하고, 수성구에 현저한 증가를 보인다. 이것은 지난 10년간 이 지역에 꾸준히 추진된 택지개발과 학교 등 공공용지의 이전에 따른 고급아파트 지역의 형성의 영향도 크며, 교통, 생활 편익 시설의 상태외에 주거입지결정 인자로서 주요한 위치를 차지하는 소위 교육여건이 유리한 학군이 저명인사의 분포에도 상당한 영향을 미친 것으로 판단된다. 이들 지역중에도 시간이 경과함에 따라 기존건축물의 노후화와 시가지의 외곽확대, 전원주택의 선호 경향 등 제반 여건의 변화에 따라 저명인사의 밀집현상은 다소 완화될 것이 전망된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권6호
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• pp.661-683
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• 2001

오늘날 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이타베이스에 대한 효율적인 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 그리고 초고속 정보통신망과 디지털 기술의 발전은 비디오 데이타를 통신 및 컴퓨터와 결합하여 새로운 멀티미디어로 발전하고 있으며, 인터넷 방송, 주문형 비디오(VOD) 등에 크게 활용하고 있다. 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있으므로 신속하고 효율적으로 비디오를 검색하기 위해 비디오의 정확한 특징정보를 추출하여 비디어 데이타베이스를 구축하여야 한다. 비디오 데이타베이스는 텍스트 기반의 전통 데이타베이스와는 다른 모델링 방법과 검색방법을 사용한다. 따라서, 비디오 데이타베이스에서의 검색속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 비디오 데이타베이스 생성기법과 효율적인 검색기법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보를 구조적으로 축적할 수 있는 내용기반 비디오 데이타베이스의 구축 방안과 생성기법을 제시하였다. 그리고 제안된 비디오 데이타베이스의 구축 방안과 생성기법을 사용하여 새로운 인터넷 방송 프로그램 컨텐츠 제작에 활용할 수 있는 비디오 데이타베이스를 구현하였다. 이를 위해 비디오 분할과 대표키 프레임 추출 시 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보의 상호관계를 기반으로 하여 비디오 데이타의 특징정보를 추출하고, 검색할 수 있도록 주석기반 검색과 내용기반 검색을 통합한 비디오 인덱싱 방법을 제시하였다. 통합된 비디오 인덱싱 방법은 비디오의 하위 레벨에 표현된 내용기반 메타데이타 유형과 비디오의 특징정보 추출이 어려운 상위 레벨에 표현된 주석기반 메타데이타 유형을 동시에 이용하므로 컨텐츠 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제시한 비디오 데이타베이스는 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보를 구조적으로 축적하여 데이타베이스를 구축하므로 정확한 인터넷 방송 컨텐츠 정보의 축적관리와 구축작업의 효율화가 가능하며, 또한 인터넷 방송 컨텐츠 제작 시 정보공유 및 재이용이 가능하므로 새로운 컨텐츠 제작의 효율성을 높일 수 있다.