• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권1호
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• pp.112-119
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• 2023

Traditionally used for networking computers and communications, the Internet has been evolving from the beginning. Internet is the backbone for many things on the web including social media. The concept of social networking which started in the early 1990s has also been growing with the internet. Social Networking Sites (SNSs) sprung and stayed back to an important element of internet usage mainly due to the services or provisions they allow on the web. Twitter and Facebook have become the primary means by which most individuals keep in touch with others and carry on substantive conversations. These sites allow the posting of photos, videos and support audio and video storage on the sites which can be shared amongst users. Although an attractive option, these provisions have also culminated in issues for these sites like posting offensive material. Though not always, users of SNSs have their share in promoting hate by their words or speeches which is difficult to be curtailed after being uploaded in the media. Hence, this article outlines a process for extracting user reviews from the Twitter corpus in order to identify instances of hate speech. Through the use of MPCA (Modified Principal Component Analysis) and ECNN, we are able to identify instances of hate speech in the text (Enhanced Convolutional Neural Network). With the use of NLP, a fully autonomous system for assessing syntax and meaning can be established (NLP). There is a strong emphasis on pre-processing, feature extraction, and classification. Cleansing the text by removing extra spaces, punctuation, and stop words is what normalization is all about. In the process of extracting features, these features that have already been processed are used. During the feature extraction process, the MPCA algorithm is used. It takes a set of related features and pulls out the ones that tell us the most about the dataset we give itThe proposed categorization method is then put forth as a means of detecting instances of hate speech or abusive language. It is argued that ECNN is superior to other methods for identifying hateful content online. It can take in massive amounts of data and quickly return accurate results, especially for larger datasets. As a result, the proposed MPCA+ECNN algorithm improves not only the F-measure values, but also the accuracy, precision, and recall.

• 한국화예디자인학연구
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• 제41호
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• pp.45-59
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• 2019

다양한 문화 콘텐츠들과 연계할 수 있는 캐릭터는 디지털 기술의 발전으로 다양한 플랫폼을 형성하였고, 해당 산업과 시장의 규모는 빠르게 성장하고 있다. 최근 스마트폰 메신저에서 캐릭터 이모티콘의 활용이 급증하면서 캐릭터가 비언어적 커뮤니케이션 도구로 자리매김함과 더불어 독자적 분야로 주목받고 있다. 캐릭터 시장이 확대되면서 소비자에게 흥미와 친근감을 줄 수 있는 디자인의 중요성은 더욱 강조된다. 캐릭터의 신체 비례에는 다양한 성격을 표현할 수 있는 함축적이고 상징적인 의미가 포함되어 있다. 이에 본 연구는 소비자들에게 선호도가 높은 캐릭터들의 신체비례를 살펴보고 그 비례에 따른 캐릭터 디자인의 조형적 요소의 특성을 분석하였다. 분석 결과, 2,3등신의 SD 캐릭터로 과장된 형태와 7,8등신의 Real 캐릭터로 사실적 캐릭터가 선호되는 것으로 나타났다. SD 캐릭터의 색채로는 귀엽고 경쾌한 이미지의 채도가 높은 색상이 사용되었으며, Real 캐릭터에서는 활동적인 이미지의 색상과 색의 명암을 통해 입체감이 표현되었다. 그리고 SD 캐릭터는 생략된 신체부분으로 인해 동작은 제한되는데 비해, 애니메이션 캐릭터의 얼굴 움직임이 과장되며, Real 캐릭터에서는 사실적이고 역동적으로 동작을 묘사하고 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.897-906
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• 2017

프로젝션 맵핑(공간증강현실)은 현실세계에서 다양한 가상의 환영(幻影)을 만들어내는 것으로 최근에 많은 분야에 사용되고 있다. 기존의 프로젝션 맵핑에서는 사용자와의 자연스러운 상호작용으로서 접히거나 구부러지는 것 과 같은 유연한 물체의 기하학적인 변형 속성(예: 용지)의 움직임을 고려하지 않았다. 또한, 정적 물체에 대한 프로젝션 맵핑에 대한 많은 연구가 있었지만, 유연한 타깃의 움직임을 추적하고 사용자와의 상호작용 측면에서 모양이 변형된 물체에 맵핑을 정확히 하는 다이내믹 프로젝션 맵핑은 여전히 도전해야할 연구 분야이다. 따라서 본 논문에서는 Unity3D와 ARToolkit을 이용한 실험을 통해 단단하지 않은 물체에 대한 견실한 추적과 정확한 맵핑 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 큐빅 베지어 곡면 형성, 움직임 변형 값 렌더링 과정, 멀티플 마커 인식과 트래킹 과정, 실시간 웹캠 지속 촬영의 4가지 실험 단계로 구성된다. 사용자는 물체에 변형을 주기 위해 직접 접고, 휘고, 구부리고 비틀 수 있다. 제안 방법은 세 가지 긍정적인 결과를 도출할 수 있다. 첫째, 물체의 형태가 강하게 변형되어 있어도 감지 가능하다. 둘째, 사용자가 직접 물체에 변형을 주는 과정에서 물체의 일부분을 차단하고 있을 때의 Occlusion오류를 줄일 수 있어 정확한 트래킹을 할 수 있다. 셋째, 제안 방법의 견실하고 정확함은 빠른 속도로 물체의 움직임을 감지하게 하므로 실시간으로 결과 값을 물체에 투영할 수 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권4호
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• pp.183-196
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• 2018

인간의 행동이 생각이나 마음에 의해 지배되기도 하지만 반대로 인간의 생각이나 마음이 행동에 의해 지배되기도 한다는 관점에서 접근하는 연구들이 2000년대 후반부터 주목받기 시작했다. 물리적 경험이 은유적으로 연결되어 있는 추상적 개념을 상기시켜 결과적으로 특정 대상에 대한 판단이나 평가에 영향을 미친다는 것이다. 하지만 지금까지 진행되어 온 연구들은 인간이 보는 대상, 만지는 대상, 들고 있는 대상 등에 따라 인지 및 판단이 달라진다는 연구들로서 아직까지 인간의 특정 행동 패턴에 따른 차별적 효과에 대한 연구는 매우 희박한 상황이다. 본 연구에서는 위 또는 아래 방향으로 신체의 위치 이동이 일어날 경우 심리적 판단에 차별적 영향을 미친다는 사실을 밝혀내고자 하였다. 1차 실험에서 은유적으로 연결되어 있다고 판단되는 단어들끼리 짝짓는 테스트를 진행하였고, 2차 실험에서는 피험자들이 복잡한 연산문제를 짧은 시간 내에 풀게 하고, 상향 이동 또는 하향 이동 관련된 영상물을 보게 한 후, 이에 대한 심리적 판단을 측정하는 방식으로 진행하였다. 연구 결과, 신체의 '하향 이동'은 '종결'과 은유적인 연결이 있는 반면, '상향 이동'은 '진행'과 연관이 있음이 밝혀졌고, 신체의 상향 이동 경험자에 비해 하향 이동 경험자의 경우 자신의 의사결정에 대한 번복의향이 낮게 나타나고, 의사결정에 대한 확신과 성과에 대한 기대감은 높게 나타났다.

• 산업진흥연구
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• 제8권3호
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• pp.181-199
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• 2023

전자상거래는 전통적인 그래픽 및 텍스트 형식에서 짧은 동영상 및 라이브스트리밍 형식으로 업그레이드되고 있다. 라이브 전자상거래는 정보전달 및 상품전시의 내용과 형식을 풍부하게 하고 소비자의 쇼핑경험을 향상시키며 점차 새로운 소비패턴이 되고 있다. 그러나 생방송 전자상거래의 발전에는 허위선전, 위조상품, 각종 부정적인 사건 등으로 라이브스트리밍 전자상거래에 대한 소비자의 신뢰도에 심각한 영향을 미치고 있다. 신뢰는 라이브스트리밍 전자상거래의 핵심 경쟁요소이다. 본 논문에서는 신뢰이론에 대한 선행연구를 기반으로 라이브커머스의 "사람, 상품, 장면" 특성 요소를 결합하여 라이브커머스의 신뢰도 모형을 구축하고 가설을 세웠다. 설문조사를 통한 데이터 수집, 라이브커머스의 특성, 쇼호스트 특성, 브랜드 이미지, 제품 정보, 플랫폼 평판, 라이브 상황 및 신뢰성 경향 등의 요인이 소비자 신뢰도에 높은 긍정적인 영향을 미친다는 것을 증명하였다. 연구결과로 매장특성지표를 구축하고, 바람직한 쇼호스트의 특성을 창출하며, 제품브랜드를 구축하고 선택하고, 제품정보를 유지하며, 특성에 적합한 라이브 플랫폼을 선택하고, 라이브 상황에 적절한 컨텐츠를 창출하는 등을 제언하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권2호
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• pp.379-408
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• 2023

본 연구는 C대학교 문헌정보학과에 기개설된 <지역문화정보론> 교과목을 프로젝트 기반 학습법을 활용한 캡스톤디자인 교과목으로 구성하여 운영한 사례에 관한 연구이다. 해당 교과목에서는 지역사회 청소년 특화기관과 연계하여 지역 고등학생들을 대상으로 디지털리터러시 교육을 수행하고 휴먼라이브러리 콘텐츠를 제작하는 프로젝트를 기획하여 진행하였다. 프로젝트에 참여한 수강생 5명과 협력기관 업무담당자 3명과의 반구조화된 심층면담을 수행하여, 지역사회와 연계하여 프로젝트 기반 학습법을 적용한 캡스톤디자인 교과목 개발과 운영의 특징 및 성과를 보고하고 개선점을 제안하였다. 또한, 21세기 학습 프레임워크(P21)를 사용하여 수강생들과의 심층면담 내용을 분석하여, 프로젝트 참여를 통해 수강생들은 P21의 3가지 기술 영역 전반의 11가지 학습 기술-자기주도, 프로젝트관리, 다양한 팀과의 협력, 유연함, 책임감, 리더십(삶과 경력 기술 영역)과 의사소통과 협업, 문제해결력, 창의력, 비판적 사고(학습과 혁신 기술 영역), 그리고 미디어결과물생성 기술(정보미디어테크놀로지 기술 영역)-을 강화했음을 확인했다. 본 사례연구는 지역사회협력에 기반한 문헌정보학 캡스톤디자인 교과목의 개발과 운영에 참고할 수 있는 방향성을 제시하고, 프로젝트 기반 학습법의 적용을 통한 커리큘럼 개발에 관심있는 교수자 및 연구자에게 도움이 되고자 하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권5호
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• pp.811-821
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• 2019

사람에 대한 이미지 메이킹은 외모나 인상, 자신감 등 자신을 표현할 수 있는 다양한 요소들을 개선하는 방법이다. 사람들은 이미지 메이킹을 위하여 전통적인 방법으로서 거울이나 카메라를 이용하여 자신의 모습을 확인하거나 발표 연습을 수행한다. 최근에는 스마트 미러가 여러 분야에서 널리 활용됨에 따라 스마트 미러가 거울을 대신하여 이미지 메이킹 도구로 사용하고자 하는 시도가 빈번하게 등장하고 있다. 스마트 미러는 쉽게 접근이 가능하다는 거울의 특성을 가질 뿐만 아니라 카메라나 마이크 등 다양한 기기를 부착할 수 있으므로 이미지 메이킹 서비스를 제공하기 위한 도구로서 적합하다. 본 논문에서는 사용자에게 이미지 메이킹 서비스를 제공하는 스마트 미러 소프트웨어인 BuddyMirror와 이를 유연하게 동작시키기 위한 전용 모바일 앱의 개발에 대하여 기술한다. BuddyMirror는 사용자의 요청에 따라 발표준비, 모의면접, 스타일링 서비스를 제공하고 전용 모바일 앱과의 연동 기능을 제공한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 개발된 새로운 서비스를 널리 사용되는 스마트 미러 개발 플랫폼인 MagicMirror의 모듈로서 구현하고 동작시키기 기법을 설명한다. 전용 모바일 앱은 사용자가 이미지 메이킹 서비스를 제공 받기 위해 발표 자료를 스마트 미러에 전달하거나 촬영된 영상을 다운로드하는 기능을 제공한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권4호
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• pp.333-351
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• 2023

본 연구의 목적은 AI 카메라를 활용한 공공도서관 이용자의 공간이용행태를 분석하는 것이다. AI 카메라의 얼굴 인식 및 추적 기술을 활용하여 이용자의 성별과 연령을 식별하였고 초단위 영상 데이터를 수집·정제하여 이용자의 이동 동선을 파악하였다. 분석 결과, 여성 이용자가 남성 이용자보다 조금 더 많았고 연령대는 30대가 가장 많았다. 이용자 수는 화요일부터 금요일까지 증가하다가 토요일과 일요일에 감소하는 경향성을 보였고 오후 14시부터 15시 사이에 이용자 수가 가장 많은 것으로 나타났다. 이용자들은 1개 또는 2개 공간만을 주로 이용하였는데 이 때에는 안내데스크를 이용하거나 휴게공간을 이용하는 것으로 나타났다. 주제분야 서가를 이용하지 않는 경우가 주제분야 서가를 이용하는 경우보다 약 2배 정도 많았다. 이용자들은 철학(100), 종교(200), 사회과학(300), 순수과학(400), 기술과학(500), 문학(800) 분야들을 주로 이용하였고 이중 문학(800)은 다른 모든 주제분야들과의 연결성이 가장 높게 나타났다. 이용자들을 체류공간의 유사성에 따라 5개 군집으로 묶어본 결과, 군집 간에 이용 목적과 관심 주제분야에 차이가 있어 향후 도서관 서비스 기획에 중요한 단서가 될 수 있음을 확인하였다. 그리고 향후 도서관에서 AI 카메라를 활용한 이용자의 공간이용행태 분석이 활성화되기 위해서는 높은 비용 및 개인정보 보호 문제의 해결이 필요함을 제시하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.130-144
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• 2023

최근 실내에 대한 정확한 위치정보 취득을 위해 신호기반측위와 영상기반측위를 기반으로 다양한 측위기술이 연구되고 있다. 이 중 카메라를 통해 획득된 영상과 필요에 따라 수집된 센서데이터를 이용하여 모바일 단말의 위치를 결정하는 영상측위 기술에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 영상기반측위를 위해서는 모바일 단말사진과 가상의 랜드마크 영상과의 매칭을 통해 실내위치 결정하는 방법이 사용되며, 이를 위해 광고판, 자판기, ATM기기 등 다양한 랜드마크에 대한 실내 공간정보구축이 필요하다. 다양한 랜드마크에 대한 실내공간정보 구축을 위해 한국전자통신연구원(ETRI) 13동을 대상으로 지상라이다 측량을 통해 로드뷰 형태의 파노라마 이미지와 정확한 3D 측량성과를 취득하였다. 3차원 토탈스테이션 결선성과와 지상라이다 파노라마 이미지 좌표상호간 비교시 약 0.10m 이내로 좌표 및 거리 성과가 취득되어 실내측위에 활용하기 위한 정확한 랜드마크 구축이 가능함을 확인하였다. 이러한 지상라이다 성과를 활용하여 영상측위에 필요한 3차원 랜드마크 모델링을 수행함으로써 기존 준공도면을 이용한 3차원 모델링만으로 구축할 수 없는 랜드마크 정보에 대해 보다 빠르게 모델링이 가능하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.48-56
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• 2023

3차원 인체자세추정은 스포츠, 동작인식, 영상매체의 특수효과 등의 분야에서 널리 활용되고 있는 기술이다. 이를 위한 여러 방법들 중 다중 시점 3차원 인체자세추정은 현실의 복잡한 환경에서도 정밀한 추정을 하기 위해 필수적인 방법이다. 하지만 기존 다중 시점 3차원 인체자세추정 모델들은 3차원 특징 맵을 사용함에 따라 시간 복잡도가 높은 단점이 있다. 본 논문은 계산 복잡도가 적은 트랜스포머 기반 기존 단안 시점 다중 프레임 모델을 다중 시점에 대한 3차원 인체자세추정으로 확장하는 방법을 제안한다. 다중 시점으로 확장하기 위하여 먼저 2차원 인체자세 검출자 CPN(Cascaded Pyramid Network)을 활용하여 획득한 4개 시점의 17가지 관절에 대한 2차원 관절좌표를 연결한 8차원 관절좌표를 생성한다. 그 다음 이들을 패치 임베딩 한 뒤 17×32 데이터로 변환하여 트랜스포머 모델에 입력한다. 마지막으로, 인체자세를 출력하는 MLP(Multi-Layer Perceptron) 블록을 매 반복 마다 사용한다. 이를 통해 4개 시점에 대한 3차원 인체자세추정을 동시에 수정한다. 입력 프레임 길이 27을 사용한 Zheng[5]의 방법과 비교했을 때 제안한 방법의 모델 매개변수의 수는 48.9%, MPJPE(Mean Per Joint Position Error)는 20.6mm(43.8%) 감소했으며, 학습 횟수 당 평균 학습 소요 시간은 20배 이상 빠르다.