• 한국도서관정보학회지
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• 제42권2호
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• pp.29-50
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• 2011

본 연구의 목적은 국가 수준 교육과정에서 정보 활용 능력의 위상을 분석하고, 범 교육과정으로서의 역할 강화방안을 제시하는 것이다. 분석 결과 현행 교육과정에서 정보 활용 능력은 교육적 인간상 중 하나인 창의인이 갖추어야 할 기본 능력인 것으로 나타났다. 또한 학교 지식 측면에서는 새로운 지식을 생산할 수 있는 방법적 지식이며, 교육 방법 측면에서는 학제 간 연계성을 갖는 사고 능력이다. 따라서 미디어 교육과 정보 통신 활용 교육을 포괄하는 정보 활용 교육이 선택 과목이 되기 위해서는 국가 수준의 교육과정에서 중요한 범 교과 학습 주제에 포함되어야 한다. 그리고 정보 활용 능력의 정의가 정보 탐색과 접근, 정보 분석과 해석, 정보 종합과 표현과 같이 구체적인 학습 기술로 명문화되어야 한다.

• 패션비즈니스
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• 제1권2호
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• pp.31-45
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• 1997

The purpose of this study is to examine the state of the character fashion which is worn everyday by people regardless of their sex, class, and age after the 1960's, and to look at its significance. Under the influence of mass media, TV, film, comic and popular music exercised its power over the modern living after the 1960's. Such culture has its character in youth, aspiration of wide spread and overflow of the visual image. While active life style and increase of time spent on sports and leisure created the casual trend in fashion. In addition to Pop Art leads to the usage of sign and symbol on clothes, and this created a trend called 'character fashion'. Character fashion can be divided into 'motive' and 'expression'. Motive then is segmented by the 'person' that includes an impersonated figure and 'symbol' of picture or figure with a special meaning. However, expression can be classified by 'one's belonging' which can be a sports team, school or a group. Also, by the 'message' of the phrase or letter. The meaning contained in character fashion by the various motive and expression can be classified as unisex, ego screaming, and escapism.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권4호
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• pp.289-294
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• 2019

As social network service platforms grow and one-person media market expands, people upload their own photos and/or videos through multiple open platforms. However, it can be illegal to upload the digital contents containing the faces of others on the public sites without their permission. Therefore, many people are spending much time and effort in editing such digital contents so that the faces of others should not be exposed to the public. In this paper, we propose an automatic face hiding system called 'autoblur', which detects all the unregistered faces and mosaic them automatically. The system has been implemented using the GitHub MIT open-source 'Face Recognition' which is based on deep learning technology. In this system, two dozens of face images of the user are taken from different angles to register his/her own face. Once the face of the user is learned and registered, the system detects all the other faces for the given photo or video and then blurs them out. Our experiments show that it produces quick and correct results for the sample photos.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.46-53
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• 2018

본 논문은 애니메이션에서 나타난 자율 감각 쾌락 반응, 즉 ASMR(Autonomous Sensory Meridian Response)의 시각적 효과를 분석하였다. 현재까지 ASMR 콘텐츠는 1인 미디어와 광고 콘텐츠 등에서 특정 목적성을 두고 제작되었다. 이와 달리 애니메이션은 주로 메시지 전달 중점의 직관적 형태로 제작되었다. 하지만 2000년대부터 점차 애니메이션 감상과 동시에 마음의 안정과 치유의 애니메이션 장르가 등장하였고, 이러한 시각적 효과는 ASMR 콘텐츠와 유사하다. 이에 한국 애니메이션 "소나기"(2017)를 중심으로 ASMR의 시각적 효과를 분석하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.294-300
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• 2021

The current society relies upon social media on an everyday basis, which contributes to finding which of the following supervised machine learning algorithms used in sentiment analysis have higher accuracy in detecting Malay internet slang and short forms which can be offensive to a person. This paper is to determine which of the algorithms chosen in supervised machine learning with higher accuracy in detecting internet slang and short forms. To analyze the results of the supervised machine learning classifiers, we have chosen two types of datasets, one is political topic-based, and another same set but is mixed with 50 tweets per targeted keyword. The datasets are then manually labelled positive and negative, before separating the 275 tweets into training and testing sets. Naïve Bayes and Random Forest classifiers are then analyzed and evaluated from their performances. Our experiment results show that Random Forest is a better classifier compared to Naïve Bayes.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.203-213
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• 2017

이 연구는 성장하고 있는 고령화 사회와 4차 산업혁명에 있어서 국내 편의점 플랫폼의 발전 방향을 제시하고자 하였다. 최근 편의점은 편의점 수가 포화에 이르렀다는 평에 따라 새로운 성장 동력을 모색하면서 다양한 생활 플랫폼을 제공하고 있다. 발전 방향 제시를 위해 국내와 해외의 편의점 플랫폼 사례조사와 국내 10대부터 60대 이상까지 총 78명을 대상으로 설문조사를 하였다. 이 조사를 통해서 현재 우리나라 편의점은 사용자들에게 편리한 생활 속 플랫폼을 제공하고 있음을 알 수 있었으나 고령층을 위한 서비스는 다른 나라에 비해 부족함을 알 수 있었다. 편의점은 현재 20대~30대를 타깃으로 한 생활 플랫폼 서비스를 제공하고 있듯이 고령층을 위한 생활플랫폼 서비스를 제공해야 한다. 이로써 편의점이 4차 산업혁명에 있어서 경쟁력 있는 생활 플랫폼 서비스가 될 것이다. 또한, 향후 변화하는 사회 현상에 따른 편의점 생활 플랫폼 서비스의 지속적인 연구가 필요하다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.38-43
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• 2016

스마트 환경 구축이 보편화됨에 따라 사람과 컴퓨터 사이의 상호작용(HCI)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인간-컴퓨터 상호작용에서 사람의 얼굴과 시선 방향을 안다는 것은 그 사람의 의도나 관심의 대상을 파악하는데 중요한 정보를 제공할 뿐만 아니라 신체 구조를 이해하는데도 하나의 기준이 될 수 있으므로 중요한 연구 테마이다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용하여 얼굴 방향을 미리 정해놓은 각도로 분류하는 방법을 제안한다. 먼저 영상은 전처리를 거친 뒤 회전정보를 얻기 위하여 평균 정면 얼굴과의 차영상을 이용하여 회전정보를 추출한다. 캐니에지 검출법을 이용하여 얼굴의 특징을 검출하고 이를 이용하여 에지 영상을 구한 뒤, 이 영상에 대해 가로 세로축 각각에 대해 픽셀 수를 누적하여 히스토그램을 작성한다. 누적히스토그램을 특징으로 랜덤 포레스트를 생성하였으며, 랜덤 포레스트의 학습과 테스트에는 CAS-PEAL-R1 데이터를 사용하여 80.6%의 인식률을 얻었다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권2호
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• pp.40-46
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• 2018

기존 사건 사고를 예방하기 위한 감시 시스템은 한 사람이 여러 대의 CCTV를 감시할 경우 22분 후에는 95%를 발견하지 못하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 비정상적인 상황이 발생할 경우 알림을 주는 컴퓨터 기반 지능형 영상감시 시스템에 대한 연구가 이루어지고 있지만, 소비전력 및 비용 등의 단점이 있어 실제 환경에서 활용하기에는 어려움이 있다. 이에 대한 대책으로 소형 디바이스 기반 지능형 영상감시 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 침입자 검출, 화재 검출, 배회 낙상 검출을 수행하는 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템을 구현한다. 또한, 실시간 처리를 위해 알고리즘 및 임베디드 모듈 최적화 방법을 적용한다. 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템을 라즈베리파이에 구현하였으며, 알고리즘 처리 시간은 최적화 전 라즈베리파이 0.95초, 최적화 후 라즈베리파이 0.47초로 최적화 전 후 비교 결과 50.52% 처리 시간이 감소되었다. 따라서, 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템의 실시간 구동 가능성을 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권3호
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• pp.289-301
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• 2023

Due to the development and dissemination of modern technology, anyone can easily communicate using services such as social network service (SNS) through a personal computer (PC) or smartphone. The development of these technologies has caused many beneficial effects. At the same time, bad effects also occurred, one of which was the spam problem. Spam refers to unwanted or rejected information received by unspecified users. The continuous exposure of such information to service users creates inconvenience in the user's use of the service, and if filtering is not performed correctly, the quality of service deteriorates. Recently, spammers are creating more malicious spam by distorting the image of spam text so that optical character recognition (OCR)-based spam filters cannot easily detect it. Fortunately, the level of transformation of image spam circulated on social media is not serious yet. However, in the mail system, spammers (the person who sends spam) showed various modifications to the spam image for neutralizing OCR, and therefore, the same situation can happen with spam images on social media. Spammers have been shown to interfere with OCR reading through geometric transformations such as image distortion, noise addition, and blurring. Various techniques have been studied to filter image spam, but at the same time, methods of interfering with image spam identification using obfuscated images are also continuously developing. In this paper, we propose a deep learning-based spam image detection model to improve the existing OCR-based spam image detection performance and compensate for vulnerabilities. The proposed model extracts text features and image features from the image using four sub-models. First, the OCR-based text model extracts the text-related features, whether the image contains spam words, and the word embedding vector from the input image. Then, the convolution neural network-based image model extracts image obfuscation and image feature vectors from the input image. The extracted feature is determined whether it is a spam image by the final spam image classifier. As a result of evaluating the F1-score of the proposed model, the performance was about 14 points higher than the OCR-based spam image detection performance.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.634-661
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• 2017

본 연구에서는 소설이 성공적으로 영화화하기 위해 필요한 과정에 대해 살펴보고자 한다. 기존의 연구를 통해 소설의 서사구조가 영화라는 매체에 적합한 서사구조로 바뀌어야만 좋은 결과를 만들어낼 수 있음은 익히 알려져있다. 그러나 서사구조의 변경은 성공적인 영화화의 필요조건이기는 하지만 충분조건이 되지는 않는다. 제시된 서사구조에 영화다운 표현을 붙여야 비로소 좋은 결과물이 될 수 있을 것이다. 이미지와 사운드의 구성과 배치를 말하는 영상 언어는 영화적인 표현의 핵심이다. 소설 "내 친구 기리시마 동아리 그만둔대"는 한 챕터 당 한 명의 일인칭 시점으로 고등학교 학생들의 일상을 그려낸 작품이다. 영화 <키리시마가 동아리활동 그만둔대>는 소설의 서사구조를 바꾸어, 전반부는 다양한 인물이 겹쳐보이도록 같은 시간대를 여러 번 반복하여 보여주고, 후반부는 인물들을 학교 옥상으로 모아 하나의 사건을 진행하는 단선적인 구도를 선택하였다. 그리고 이 구조를 표현하기 위해 여러 명을 동시에 표현할 수 있는 가로로 넓은 화면비, 반복되는 사건을 다르게 보여줄 수 있는 구도, 마지막 시퀀스에 힘을 주기 위한 조명과 음악의 대비 등 다양한 영상 언어를 사용하고 있다.