• 방송공학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.288-298
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• 2009

본 논문에서는 방송콘텐츠 저작권 식별관리를 위한 방송콘텐츠의 Video Signature와 국가표준콘텐츠식별체계인 UCI(Universal Content Identifier)의 연계 방안을 제시한다. Video Signature는 UCI와 같은 식별자의 인위적인 부여 과정이 없더라도 동영상 콘텐츠 자체에서 직접 특징정보를 추출할 수 있기 때문에, 이미 배포 유통된 콘텐츠에 대해서도 식별 확인이 가능하다. 따라서, 본 연구에서는 최근 국가표준콘텐츠식별체계로 통합, 단일화된 UCI 식별체계와 내용기반 식별정보인 Video Signature의 지속적인 연계를 위하여, 바이너리로 표현된 Video Signature를 포함하는 UCI 응용메타데이터를 정의한다. 그리고 UCI 표준식별체계 기반 Video Signature 전송 및 관리 메카니즘에 기반한 방송콘텐츠의 저작권 식별관리 및 부가서비스 시나리오를 제시한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권4호
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• pp.151-168
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• 2014

국내에서는 한국저작권위원회 주관으로 디지털콘텐츠 식별을 위한 국가디지털콘텐츠식별 체계인 UCI(Universal Content Identifier)와 통합저작권관리를 위한 ICN(Integrated Copyright Number) 식별체계를 운영하고 있다. 그러나 UCI나 ICN은 국제표준 식별체계인 ISRC (International Standard Recording Code)나 ISWC(International Standard Works Code), ISAN (International Standard Audiovisual Number) 등과 같은 국제적인 표준 식별체계와의 연계가 되어있지 않다. 따라서 국내 콘텐츠의 해외시장 진출을 위해서는 해당되는 국제표준의 식별체계 와 연계를 위한 추가의 별도 작업이 요구되고 있으며, 외국에서 판매되는 콘텐츠에 대한 정산을 포함한 통계자료는 국내시스템으로는 통합관리가 불가능하다. 본 논문에서는 UCI/ICN과 국제 표준의 식별체계와의 연계를 위해 국내/외 식별체계 동향을 조사하고, 조사한 국제표준 식별체계 들의 메타데이터와 표준을 분석하여 UCI/ICN과의 연계 방안을 제시한다. 또한 시험 모형을 개발 해봄으로써, UCI/ICN과 국제표준 식별체계와의 연계방법에 관한 연구 방향을 제시하였다.

• International Journal of Contents
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• 제6권3호
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• pp.5-9
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• 2010

To manage large database system with video, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video retrieval algorithms have been presented for frame-wise user query or video content query, whereas a few video identification algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an effective video identification algorithm for video sequence query that employs the Cauchy function of histograms between successive frames and the modified Hausdorff distance. To effectively match the video sequences with a low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative Cauchy function and compare the set of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with several color video sequences show that the proposed algorithm for video identification yields remarkably higher performance than conventional algorithms such as Euclidean metric, and directed divergence methods.

• ETRI Journal
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• 제38권1호
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• pp.174-184
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• 2016

Information identification with image data by means of low-level visual features has evolved as a challenging research domain. Conventional text-based mapping of image data has been gradually replaced by content-based techniques of image identification. Feature extraction from image content plays a crucial role in facilitating content-based detection processes. In this paper, the authors have proposed four different techniques for multiview feature extraction from images. The efficiency of extracted feature vectors for content-based image classification and retrieval is evaluated by means of fusion-based and data standardization-based techniques. It is observed that the latter surpasses the former. The proposed methods outclass state-of-the-art techniques for content-based image identification and show an average increase in precision of 17.71% and 22.78% for classification and retrieval, respectively. Three public datasets - Wang; Oliva and Torralba (OT-Scene); and Corel - are used for verification purposes. The research findings are statistically validated by conducting a paired t-test.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.179-193
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• 2004

Introduction of domestic digital content identification system mean to building district identification by supplying international identification system and interoperability that reflect domestic special state than accept it as it is. This study presented an policy direction for the domestic digital content identification system by the results that analyzed of the identification systems that were commonly used internationally. An identification system is composed to a registration authority, registration agencies, registrants. There should be defined their roles and set up their cooperative system to be able to bring efficiency into more.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.385-396
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• 2011

본 연구는 온라인 커뮤니티의 콘텐츠 동일시에 대한 개념적인 정의를 통해서, 콘텐츠 동일시에 영향을 미치는 요인들에 대해 살펴보았다. 또한 연구모형을 검증하기 위하여 부산지역 대학생을 상대로 설문 조사를 실시하여 SPSS 14.0과 LISREL 8.3을 통해 가설검증을 하였다. 이에 따른 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 정보품질은 콘텐츠 동일시에만 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 매력성은 콘텐츠 동일시와 브랜드 커뮤니티 동일시에 영향을 미치는 않는 것으로 나타났다. 셋째, 유사성은 콘텐츠 동일시와 브랜드 커뮤니티 동일시 모두에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 친밀감 또한 콘텐츠 동일시와 브랜드 커뮤니티 동일시 모두에 영향을 미치는 않는 것으로 나타났다. 다섯째, 콘텐츠 동일시가 브랜드 커뮤니티 동일시에 여향을 미치지 못하였다. 마지막으로 콘텐츠 동일시와 브랜드 커뮤니티 동일시는 구매충성도에 직접적으로 영향을 미치는 것이 아니라 방문 충성도를 통해 구매 충성도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기존의 연구들 온라인 브랜드커뮤니티에 대한 동일시에 대해 연구한 반면에, 본 연구는 콘텐츠 특성에 따른 동일시의 차원을 콘텐츠 동일시와 브랜드 커뮤니티 동일시로 세분화 하여 살펴 보았기 때문에 브랜드 커뮤니티를 운영하는 기업에게 보다 유용한 시사점을 제시하였다고 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권3호
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• pp.599-608
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• 2007

This study was conducted to establish an individual identification system in Hanwoo cattle. Samples of 33 Hanwoo individuals from Korean elite sire families were used. Thirteen major microsatellite markers were selected from alleles amplified, their frequencies, H(Heterozygosity) and PIC(Polymorphism Information Content) with Hardy-Weinberg equilibrium. Next, in order to evaluate the power of the markers selected on the individual animal identification, MP(Match probability) and R(Relatedness coefficient) with the percentage of animal incorrectly identified were computed. Finally nine microsatellite markers were selected and discussed.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권3호
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• pp.122-130
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• 2021

This study is about an Artificial Intelligence-based fake news identification system and its methods to determine the authenticity of content distributed over the Internet. Among the news we encounter is news that an individual or organization intentionally writes something that is not true to achieve a particular purpose, so-called fake news. In this study, we intend to design a system that uses Artificial Intelligence techniques to identify fake content that exists within the news. The proposed identification model will propose a method of extracting multiple unit factors from the target content. Through this, attempts will be made to classify unit factors into different types. In addition, the design of the preprocessing process will be carried out to parse only the necessary information by analyzing the unit factor. Based on these results, we will design the part where the unit fact is analyzed using the deep learning prediction model as a predetermined unit. The model will also include a design for a database that determines the degree of fake news in the target content and stores the information in the identified unit factor through the analyzed unit factor.

• 정보관리학회지
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• 제20권4호통권50호
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• pp.195-210
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• 2003

최근 정보기술 및 인터넷의 급속한 발전으로 지식정보 자원들이 디지털화 되어 인터넷을 통해 유통되고 있으나, 디지털콘텐츠의 위치, 내용 변경 등으로 인해 이용자 접근 및 이용에 문제가 발생하고 있으므로 표준 식별체계를 활용한 디지털콘텐츠의 식별 및 유통 방안의연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 디지털콘텐츠의 효율적인 관리와 안전한 유통을 위한 식별체계 기반의 정보유통체제 구축에 기여하는데 있다. 이에 본 연구는 식별체계 개요, 활용사례, 유통모델의 조사와 정보유통 현황을 분석하고, KISTI 고유식별체계, 식별시스템 및 유통시스템 구축 방안 등을 제시하고 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.27-33
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• 2014

UCI (Universal Content Identifier) 식별체계가 국가표준식별체계로 자리를 잡으면서 다양한 저작물의 디지털 콘텐츠에 대하여 UCI 식별자가 부여되어 유통이 이루어지고 있으나, 콘텐츠의 저작권 정보 부재로 인해 의도되지 않은 저작권 침해 행위 발생 및 저작권 계약 등에 있어 많은 문제점이 발생하고 있다. 통합저작권관리번호인 ICN (Integrated Copyright Number)는 국내에서 저작권 관리를 위해 개발된 코드체계로 저작물 활용에 따른 사용내역에 대한 정산과 분배, 불법 모니터링, 필터링을 목적으로 하며, 권리자의 보호를 위해 저작물에 대한 저작권 관계 정보를 포함하고 있다. 그러나 ICN은 그 목적이 저작권 관리에 집중되어 있어 디지털콘텐츠자체의 속성이나 유통에 필요한 정보들을 포함하고 있지 않다. 따라서 생산되는 디지털저작물을 보다 효율적으로 관리하고 유통하기 위해서는 콘텐츠를 식별하기 위한 식별체계인 UCI와 디지털저작물에 대한 권리의 소유관계를 식별할 수 있는 저작권 권리관리체계인 ICN과 연계와 통합은 권리자와 사업자간의 투명하고 효과적인 저작물 유통의 기반이 될 수 있다. 본 논문에서는 UCI 식별체계와 ICN 식별체계를 연계와 통합의 관점에서 식별체계간의 정책적 요인들과 핵심적인 기술 요소를 분석하고 각 식별체계의 가치사슬간의 효율화를 기할 수 있는 연계 및 통합 인프라의 구축에 대한 모델을 제시하고자 한다.