국토지반정보 포털시스템에서 관리되는 지반정보는 사람이 직접 PDF 파일을 보고 일일이 타이핑을 해서 구축하고 있기 때문에 인적·시간적 자원 소모가 크며, 정확도 문제가 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 다양한 지반정보 중에서 국내에서 가장 일반적이고 널리 활용되고 있는 시추주상도를 대상으로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용하여 자동 디지털 데이터베이스 구축하는 방안에 대해 제안하였다 우선, 다양한 시추주상도 양식에 대해서도 예외없이 데이터를 자동으로 데이터베이스화 하기 위해서 딥러닝모델 ResNet 34를 이용하여 시추주상도 양식분류를 하였으며, 총 6가지 시추주상도 양식에 대해 이미지 분류를 진행하여 전체 정확도(accuracy)는 99.7, ROC_AUC score는 1.0의 매우 높은 정확도로 시추주상도 양식을 분리할 수 있었다. 이 후, 각각의 양식에 대하여 미세조정(fine-tuning)된 로보틱 처리 자동화 기법을 이용하여 PDF 내 텍스트를 자동으로 읽어 들인 후 시추주상도 내 일반정보, SPT 시험정보 및 지층정보에 대해 데이터를 추출, 분리하여 이 값들을 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태의 DB로 구축하도록 구현하였다. 최종적으로 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태로 시추주상도내 정보를 초당 140페이지의 속도로 자동으로 DB화 할 수 있었다.
공급망 공격은 주요기반시설을 타겟하여 피해 규모가 크고 공공 안전 및 국가안보를 위협하는 요소로 진화하고 있다. 이에 사이버안보 전략 및 정책 수립 시 공급망 위험관리를 명시하여 보안성을 제고하고 있으며, 2021년 미(美) 바이든 행정부가 발표한 국가 사이버안보 강화를 위한 행정명령에서는 소프트웨어 공급망 보안 강화를 위한 지침 중 일부로 SBOM을 언급하였다. 정부 차원에서 SBOM을 의무화하여 공급망 보안 검증 도구로 활용한다면, 향후 국내 조달체계에도 영향을 받을 수 있으며 정책 시행 경과에 따라 국내 공급망 보안 체계 수립 시에도 참고 가능할 것으로 보인다. 이에 따라 본 논문에서는 소프트웨어 공급망 보안 강화 방안으로써 SBOM 정책을 추진 중인 국가를 선정하여 관련 사례를 중점으로 분석하였다. 또한, 국외 SBOM 정책 동향의 비교·분석을 통하여 국내 SBOM 도입 시 기술, 정책, 법률측면에서의 활용 방안을 고찰하였다. 향후 공급망 무결성·투명성 검증 도구로 SBOM의 활용 가치가 기대되는바 SBOM에 대한 국제적 표준화 정립 및 정책 개발에 관한 지속적인 동향 파악과 표준 형식 개발 연구가 요구된다.
코로나 시대를 맞고 있는 현 시대에 '언택트화'가 가속화 되어 가면서 보드게임의 긍정적 가능성이 새롭게 부각되고 있다. 이러한 상황은 앞으로 보드게임을 이전보다 재미있고 질 높은 그리고 교육적으로 어떻게 개발을 하느냐에 따라 보드게임 산업 발전에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 기회라고 볼 수 있을 것이다. 이를 위해 본 연구는 보드게임 개발자 및 전문가들의 더욱 발전적인 보드게임 개발을 위해 선행적 연구 및 방법론 중 보드게임 개발 시 중요한 요인들에 대한 상대적 중요도를 도출하는 방법론을 제시해 보고자 한다. 이는 보드게임 개발자, 전문가를 대상으로 보드게임 개발 시의 중요한 요인들을 델파이법을 통해 도출하고, 도출된 요인들의 상대적 중요도에 대한 순위를 위해 순위형식의 델파이법을 사용하였다. 본 연구에서는 보드게임 중 놀이카드 개발 모형에 초점을 맞추었다. 우선순위 분석결과, 개발 및 기획 구성, 선행연구 분석, 초안제작, 제작, 타당화, 적용 및 평가 순으로 그 중요도가 도출이 되었다. 본 연구의 결과는 기업에서 보드게임을 개발하고자 할 때 중요도에 따라 개발의 우선순위를 정하고 활용할 수 있는 실무적인 지침을 제공할 것으로 본다.
사용자가 만족감을 느끼며 상호작용할 수 있는 대화형 인공지능을 개발하기 위한 노력이 이어지고 있다. 대화형 인공지능 개발을 위해서는 사람들의 실제 대화를 반영한 학습 데이터를 구축하는 것이 필요하지만, 기존 데이터셋은 질문-답변 형식이 아니거나 존대어를 사용하여 사용자가 친근감을 느끼기 어려운 문체로 구성되어 있다. 이에 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 수집한 30,767개의 질문-답변 문장 쌍으로 구성된 대화 데이터셋(KOMUChat)을 구축하여 제안한다. 본 데이터셋은 각각 남성, 여성이 주로 이용하는 연애상담 게시판의 게시물 제목과 첫 번째 댓글을 질문-답변으로 수집하였다. 또한, 자동 및 수동 정제 과정을 통해 혐오 데이터 등을 제거하여 양질의 데이터셋을 구축하였다. KOMUChat의 타당성을 검증하기 위해 언어 모델에 본 데이터셋과 벤치마크 데이터셋을 각각 학습시켜 비교분석하였다. 그 결과 답변의 적절성, 사용자의 만족감, 대화형 인공지능의 목적 달성 여부에서 KOMUChat이 벤치마크 데이터셋의 평가 점수를 상회했다. 본 연구는 지금까지 제시된 오픈소스 싱글턴 대화형 텍스트 데이터셋 중 가장 대규모의 데이터이며 커뮤니티 별 텍스트 특성을 반영하여 보다 친근감있는 한국어 데이터셋을 구축하였다는 의의를 가진다.
오늘날 소위 디지털 전환시대를 맞아, 많은 부분에서 빅데이터의 구축과 활용에 대한 필요성이 높아졌다. 오늘날에 많은 데이터가 디지털기기, 미디어 친화적으로 생산 및 보관되는 것과 달리, 과거 오랜 기간 데이터의 생산 및 보관은 활자 인쇄도서가 주를 이루었다. 따라서 오랜 기간 축적되어온 방대한 활자 인쇄도서를 빅데이터로써 활용하기 위한 광학 문자 판독(OCR: Optical Character Recognition) 기술의 필요성 역시 빅데이터의 필요성에 맞추어 함께 요구되었다. 본 연구에서는 도서 스캔 이미지의 정보를 각 문서 객체별로 세분화하여 그 구조와 내용을 디지털화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 크게 1) 문서객체(표, 수식, 그림, 본문)의 영역정보를 인식. 2)인식된 객체의 영역정보를 각각 표 처리, 수식 처리, 텍스트 처리 모듈로 OCR. 3) OCR로 처리된 문서 정보를 JSON형식으로 종합하여 반환하는 세 단계로 구성된다. 본 연구에서 제안하는 모델은 이러한 단계를 수행함에 있어 오픈소스로 공개된 프로젝트를 활용하되, 본 시스템의 목표에 맞추어 추가적인 학습과 개량을 거쳤다. 본 연구에서 제안한 지능형 OCR 시스템은 문서 이미지 내 4종(표, 수식, 이미지, 텍스트)의 객체인식과 처리에 있어 상용 소프트웨어 수준의 성능을 확인할 수 있었다.
기술의 발전은 제작 기법, 편집 기술 등 미디어 산업 전반에 걸쳐 디지털 혁신을 이루어 왔고, OTT 서비스와 스트리밍 시대를 관통하며 소비자 관람 형태의 다양성을 가져왔다. 빅데이터와 딥러닝 네트워크의 융합으로 뉴스 기사, 소설, 대본 등 형식을 갖춘 글을 자동으로 생성하였으나 작가의 의도를 반영하고 문맥적으로 매끄러운 스토리를 생성한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성 기술로 스토리보드 속 사진의 흐름을 파악하고, 언어모델을 통해 이야기 흐름이 자연스러운 스토리를 자동 생성하는 것을 기술한다. 합성곱 신경망(CNN)과 주의 집중기법(Attention)을 활용한 이미지 캡션 생성 기술을 통해 스토리보드의 사진을 묘사하는 문장을 생성하고, 첫 번째 이미지 캡션을 KoGPT-2에 입력하여 생성된 새로운 글과 두 번째 이미지의 캡션을 다음 입력값으로 활용한 재귀적 접근 방안을 제안하여 전후 문맥이 자연스럽고 기획 의도에 맞는 스토리를 생성하는 연구를 진행한다. 본 논문으로 인공지능을 통해 작가의 의도를 반영한 스토리를 자동으로 대량 생성하여 콘텐츠 창작의 고통을 경감시키고, 인공지능이 디지털 콘텐츠 제작의 전반적인 과정에 참여하여 미디어 지능화를 활성화한다.
본 연구는 자체 개발한 심리안정 지원 모바일 앱인 '현존하세요'의 효용성을 실증하기 위해 자발적 포커스그룹 사용자 관찰을 수행한 것이다. '현존하세요' 앱은 개인이 언제 어디서든 스스로 마음챙김 상태를 활성화할 수 있도록 대화형 게임 형식으로 구성되어 있다. 이는 감각/감정/의식의 3단계 자각 유도 과정으로 구성되어 있으며 탈동일시를 발현하도록 돕는다. 이 현존의식의 활성화 행위가 행복감, 스트레스 감소 등의 정신적 안녕감 향상에 효과가 있음을실증하기 위해 49명의 대학생을 대상으로 자발적인 현존의식 모바일 앱 이용 현황을 추적하였다. 그 결과 60일 이상 지속적으로 앱을 이용하여 현존의식 자각을 수행한 12명의 사용자에게서 14.4%의 SWLS 행복지수 향상과 17.1%의 PSS-10 스트레스 저하가 유의미하게 발견되었다. 특히 앱을 이용하기 전 상대적으로 낮은 지수를 기록한 학생들에게서 높은 앱 사용 참여도가 관찰되었다. 현존의식의 활성화를 돕는 모바일 앱의 활용은 기존 마음챙김 및 명상에 기반한 다양한 치료 기법 패러다임과 맥락을 같이하며 심리안정 지원 디지털치료제 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 국가서지의 최신 경향을 분석하고자 문헌연구, 홈페이지분석, 사서 대상 설문조사를 실시하였다. 분석 결과 첫째, 한 국가 출판물의 기록이라는 국가서지의 정의에 부합하기 위해서 국가서지에 인쇄에서 전자자원까지 다양한 자료가 수록되도록 하였으나 현실적으로 모든 자료가 포함될 수 없으므로 제외사항이 있었다. 보편적인 국가서지 선정기준을 작성하는 것은 불가능하며, 국가의 특성을 반영하고, 분석을 바탕으로 한 타당하고 포괄적인 수록범위를 마련하는 방안이 필요하다. 둘째, 국가서지를 효율적으로 생성하기 위해 출판사 및 도서관 등과 협력이 이루어지고 있다. 국가서지 생성의 효율성을 위해 표준화 및 일관성, 디지털 자원에 대한 컬렉션 단위 메타데이터 기술, 링크드데이터를 활용한 국가서지 생성 등과 같이 국가서지 발행 및 생성에서 변화가 모색되어야 한다. 셋째, 국가서지는 국가서지 온라인 검색 시스템, 링크드데이터 검색, PDF, OAI-PMH, SRU, Z39.50을 이용한 MARC 다운로드, RDF/XML 형식의 대량 다운로드 형태 등으로 발행되고 있고, 온라인목록과 통합되거나 별도로 구축되기도 한다. 다만, 국가서지와 온라인목록은 통합 도서관 시스템을 이용해 데이터 재사용 방식으로 구축될 필요가 있다. 넷째, 국가서지를 위한 차별화된 기능으로 다양한 브라우징 기능과 함께 이용자 태깅, 국가서지 통계 등 다양한 서비스를 제공하고 있다. 추가적으로 국가서지 빅데이터 분석, 전자 출판물과의 링크, 링크드데이터의 대량 다운로드 서비스가 제공되어야 하며, 차별화된 서비스 개발을 위해서는 이용자의 요구를 파악하고, 이를 반영한 한 개방 서비스를 마련해야 할 것이다. 본 연구에서 분석된 국가서지의 최신 경향 및 고려사항을 통해 국내 및 국외 국가서지의 발전적 변화를 모색할 수 있을 것이다.
최근 들어 멀티 미디어 정보의 사용이 급격히 증가하면서, 여러 미디어 형태 중 비디오가 많은 각광을 받으며, 다른 타입의 모든 미디어 정보를 하나의 자료 흐름으로 묶고 있다. 디지털 비디오의 실용 가능성은 크게 증대되고 있으나 비디오의 방대한 길이와 비구조적 형식 때문에 효과적인 비디오의 접근은 어려운 실정이다. 따라서 최근에 개발되는 영상과 비디오 정보 관리 시스템은 본 논문에서 제안하는 사용자의 최소 상호 작용과 비디오 구조의 명확한 정의를 필요로 한다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 비디오 내용을 요약한 형태로 보고, 임의로 접근 할 수 있도록 클러스터링 기반 비디오 계층 구조 구축 시스템을 제시한다. 제안된 시스템은 크게 샷 경계면 검출과 계층 구조 구축 단계로 이루어진다. 샷 경계면 검출 단계에서는 복수 특징들을 추출하고, 이웃한 프레임 쌍들에 대한상호관계를 고려한 시간 적응적 필터링 기법을 이용하여 오판될 수 있는 왜곡 성분을 제거함으로써 성능을 향상시켰다. 처리된 복수 특징들은 임계치를 필요로 하지 않는 k-means 클러스터링의 입력으로 사용되어 샷 경계면을 검출한다. 결과인 순차적인 샷 리스트는 시간 지역성과 장면 구조를 효과적으로 모델링하는 특성을 가진 지능적 비감독 클러스터링 기법에 의해 계층 구조로 표현된다. 실험은 정적 영화 비디오와 동적 영화 비디오를 대상으로 수행하였으며, 샷 경계면 검출에서는 평균적으로 95%의 정확성을 보였으며 장면 경계면 검출을 하는 비디오 계층 구조 구축에서도 어느 정도 정확한 장면 경계면 검출 결과를 보였다.
본 논문에서는 지상파 DMB 대화형 서비스를 위한 BIFS 콘텐츠를 쉽고 편리하게 저작할 수 있도록 하는 BIFS 콘텐츠 저작 시스템에 대하여 소개한다. 지상파 DMB에서는 대화형 방송 서비스를 위하여 MPEG-4 BIFS 규격을 채택하고 있으며 이를 이용하여 다양한 형태의 대화형 멀티미디어 방송 서비스가 가능하다. 이러한 대화형 서비스 활성화되기 위해서는 다양한 형태의 대화형 콘텐츠의 원활한 공급이 선행되어야 한다. 지상파 DMB 대화형 방송 서비스를 위한 BIFS 콘텐츠는 많은 수의 노드(node), 라우트 (route) 및 기술자 (descriptor) 들의 조합으로 표현된다. 따라서, 지상파 DMB에서의 대화형 방송 서비스가 활성화되기 위해서는 MPEC-4 BIFS에 대한 기술적인 지식이 없는 경우에도 쉽고 편리하게 대화형 콘텐츠를 저작 할 수 있는 대화형 콘텐츠 저작 기술이 필수적이다. 본 논문에서 소개하는 지상파DMB 대화형 콘텐츠 저작 시스템은 지상파 DMB 규격 및 MPEG-4 BIFS 규격을 준수하도록 개발되었으며, 상기 규격에 대한 지식이 전혀 없는 일반 사용자들도 쉽고 편리하게 대화형 콘텐츠를 저작할 수 있도록 개발되었다. 따라서, 본 논문에서 소개하는 BIFS 콘텐츠 저작 시스템은 지상파 DMB를 통한 대화형 방송 서비스의 활성화에 크게 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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