주어진 배경 이미지로부터 전경 객체를 분리하는 것을 목표로 하는 배경 차분화 기법에 관한 많은 연구가 있어 왔다. 최근에 발표된 몇 가지 통계 기반 배경 차분화 기법들은 동적인 환경에서 동작할 수 있을 정도로 안정된 성능을 보이는 것으로 보고되고 있다. 그러나 이들 기법은 일반적으로 매우 많은 계산 자원을 요구하며, 객체의 명확한 윤곽을 획득하는데 있어서는 아직 어려움이 있다. 본 논문에서는 점진적으로 변화하는 배경을 모델링하기 위해 복잡한 통계 기법을 적용하는 대신 간단한 이동-평균 기법을 사용한다. 또한 픽셀별로 할당되는 다중의 임계치 대신 유전자 학습에 의해 최적화되는 하나의 전역적 임계치를 사용한다. 유전자 학습을 위해 새로운 적합도 함수를 정의하여 학습하고 이를 이용하여 이미지의 분할 결과들을 평가한다. 본 논문의 시스템은 웹 카메라가 장착된 개인용 컴퓨터에서 구현하였으며, 실사 이미지들에 대한 실험 결과에 의하면 기존의 가우시안 믹스쳐 방식보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 대부분의 데스크탑 컴퓨터 환경에서 브라우저의 플러그인으로 설치되어 컨텐츠를 재생하는 플래시 컨텐츠 양식을 이용하여 휴대용 단말기의 배경 화면으로 사용할 수 있는 컨텐츠 제작 도구와 이를 이용한 휴대용 단말기에 컨텐츠를 제공하기 위한 서비스 구축에 대하여 기술한다. 컨텐츠 저작 도구는 휴대 단말기의 개인화 특성에 기반을 두어, 사용자가 영상, 사운드와 저작 도구에서 제공하는 기능성 아이템, 컨텐츠의 전환 효과, 아이콘 및 텍스트 등을 이용하여 컨텐츠를 구성하고, 자동 생성 도구를 이용하여 모바일 플래시 컨텐츠를 생성한다. 생성된 컨텐츠는 미리보기 엔진을 통해서 휴대 단말기에서의 동작을 에뮬레이션해 준다. 저작된 컨텐츠는 전송 기능을 통해 휴대단말기로 전송되어 배경 화면으로 활용된다. 상기 컨텐츠 저작 도구를 활용해 개발된 서비스 시스템은 현재 상용 서비스 중에 있다.
기업의 개인정보 수집 및 활용은 소비자에게 개인화된 상품과 서비스를 제공할 가능성을 높여주는 반면에, 소비자의 프라이버시 침해에 대한 우려를 유발시키는 양면성을 지니고 있다. 특히 TPS(Triple Play Service) 혹은 QPS(Quadruple Play Service) 등으로 대표되는 디지털 컨버전스 상품의 출시로 인해 개인 정보가 통합되면서 개인의 프라이버시 침해 우려는 더욱 높아질 것으로 예상된다. 이러한 배경하에 본 연구에서는 디지털 컨버전스 환경에서 부각되는 프라이버시 침해 요인들을 도출하고 이 요인들이 프라이버시의 구성 요소들에 미치는 잠재적 영향을 제시하였다. 또한 설문을 통해 수집된 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였으며, 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 정보가 집중화 될수록 정보 프라이버시 및 관찰 프라이버시 침해 우려는 급격하게 높아진다. 둘째, 개인화 서비스의 정확성 향상은 정보 프라이버시와 관찰 프라이버시 침해 우려를 증가시키는 반면, 간섭 프라이버시에 대한우려는 감소시킨다. 마지막으로, 개인화 서비스의 정확성이 높은 경우에, 쿠폰과 같은 금전적 보상은 간섭 프라이버시를 감소시키는 효과를 가짐을 확인하였다. 분석 결과를 바탕으로 결론과 디지털 컨버전스 환경에서의 프라이버시 우려에 대응하기 위한 실무적 시사점을 제시하였다.
지식관리시스템은 최근 들어 기업의 경쟁력을 향상시키는 새로운 개념으로 급격하게 부상하고 있다. 재무나 생산, 영업 등과 같은 정형화된 수치의 취합에서 벗어나 개인들이 업무를 추진하면서 쌓은 비정형화된 정보를 기업에서 활용해 효율성을 꾀한다는 지식관리시스템의 배경과 관련업계 동향에 대해 살펴봤다.
공공정보 공유 및 개방, 소셜네트워크서비스의 활성화 그리고 사용자 간의 공유 데이터 증가 등의 이유로 인터넷상에 노출되는 사용자의 개인 정보가 증가하고 있다. 인터넷상에 노출된 사용자들의 개인정보들은 연결공격(linkage attack), 배경지식 공격(background attack)으로 프라이버시를 침해할 수 있다. 이를 막기 위해 관계형 데이터베이스에서는 대표적으로 k-익명성(k-anonymity)을 시작으로 l-다양성(l-diversity), t-밀집성(t-closeness)이라는 익명화 모델이 제안되었으며 계속해서 익명화 알고리즘의 성능은 개선되고 있다. 하지만 k-익명성, l-다양성, t-밀집성 모델의 조건을 만족하기 위해서는 준식별자(quasi-identifier)를 일반화(generalization)처리 해주어야 하는데 이 과정에서 준식별자의 가치를 손실된다는 단점이 있다. 본 논문에서 준식별자의 정보 손실을 최소화하기 위해 k-익명성 모델을 만족시키는 과정에서 일반화와 데이터를 삽입을 사용하는 익명화 처리하는 방법을 제안한다.
2008년 세계 금융위기 이후 미국, 독일, 일본 등 제조 강국을 중심으로 제조업의 중요성이 다시 부각되고 있다. 제조업의 선진화의 핵심은 ICT 융합이며, 크게 두 가지 방향에서 추진된다. 첫째는 기존 제조과정에 ICT 기술을 적용하여 자동화되고 지능화된 미래 스마트공장을 구축하는 것이다. 이는 기존 제조업이 노동, 자본 등의 요소 투입 의존적 성장이 아닌 ICT 기술융합을 통한 지속 가능한 성장을 유도하고자 하는 것이다. 둘째는 ICT 기술을 이용하여 기존의 생산체계를 맞춤형 제조 또는 개인화 제조로 변화시켜 신(新)제조서비스를 창출하는 것이다. 이는 ICT 융합을 통해 제조업에 개방형 혁신을 이루고, 제조의 서비스화를 통해 고부가가치화를 추진하고자 하는 것이다. 본고에서는 이러한 두 가지 배경하에서 ICT 기반의 미래 스마트공장의 개념과 관련기술에 대하여 논의하고자 한다.
본 연구의 목적은 위치기반서비스(Location-Based Service: LBS)에서 관계 품질과 L-로열티에 미치는영향에 대해 검증하는 것이다. LBS, 관계 품질, L-로열티에 관한 이론적 배경을 바탕으로 연구모형 및 가설을 설정하였다. 본 연구에서는 위치기반서비스 이용자들을 대상으로 설문지를 배포하였다. 연구결과, 첫째, 개인화, 지각된 가치는 몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 지각된 위험은 몰입에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 개인화, 편재성, 지각된 가치는 만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 지각된 위험은 만족에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 몰입과 만족은 L-로열티에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 위치기반서비스에서 관계 품질과 로열티를 향상시키고 충성도 높은 고객을 확보할 수 있는 다양한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
한국 사서직의 전문직화의 목적을 사서직에 대한 사회적 인식의 확보로 파악하고, 이를 위한 논의에 필요한 이론적 배경과 그 개념들을 살펴보았다. 우선 전문직으로서의 사서직 논의의 특성을 기능주의, 봉사정신 및 이타성 강조, 및 개인성으로 파악하였고, 사서직 직무의 조직중심 특성을 살펴보았다. 이를 배경으로 사서직화 논의를 위한 개념으로 전문적 지식, 서비스, 조직중심, 그리고 시장개념과 그들의 상호연관성을 논의하였다. 이러한 이론적 배경의 제시가 전문직으로서의 사서직에 대한 발전적 논의를 촉진하는 역할을 하기를 기대한다.
디지털 방송은 아날로그 방송에 비해 시청자의 선호에 기반한 방송 서비스를 제공함으로써, 시청자에게 개인화된 TV시청환경을 위한 기술적 배경을 제공할 수 있다. 하지만, 현재의 디지털 방송은 개개인에 따라 차별화 된 방송 서비스에 관련하여 전자 프로그램 가이드 (EPG) 나 초기 단계의 데이터 방송 정도의 한계를 보여주고 있다. 따라서, 본 논문에서는 진보된 개인화된 방송 서비스를 시청자에게 제공함으로써, 보다 시청자 개인에게 차별성과 편의성을 제공하는 방송 환경을 개발하고자 한다. 상기의 목적을 위하여, 시청자의 행위를 최소화할 수 있는 지능형 방송 시스템과 단순한 콘텐츠 부가정보가 아닌, 콘텐츠 레벨의 시멘틱(semantic) 정보에 기반한 방송 서비스들을 제안한다 지능적인 방송 시스템을 구현하기 위해, 지능형 에이전트 기술을 적용하고 콘텐츠의 시멘틱 정보의 생성을 위하여, MPEG-7 과 TV-Anytime Forum (TVAF)의 규격을 이용하였다. 콘텐츠 레벨의 방송 서비스들로써 사용자 단말에서 실시간 콘텐츠 필터링(filtering)과 개인화된 비디오 스키밍(skimming) 서비스들을 설계하였다. 본 논문에서는 제안된 시스템의 유용함을 증명하기 위하여 멀티 에이전트 플랫폼을 이용한 테스트 베드를 제작하고, 이를 기반으로 제안하는 방송 서비스들을 입증하였다.
본 논문은 복잡한 배경을 가지고 있는 영상에서 우리가 원하는 손의 움직임의 일부인 가위, 바위, 보를 인식함으로써 좀 더 자연스러운 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human and Computer Interface)을 이루고자 하였다. 정규화된 RGB 색상 공간에서 정의한 피부색의 가우시안 분포를 이용하여 조명의 변화나 개인의 차이에도 효과적이고 안정적으로 손 영역을 찾아내고자 하였으며, 추출된 손 영역은 RBF 신경망을 이용하여 가위, 바위, 보로 인식되도록 하고, 다양한 pattern에 대응하는 효율적인 training방법을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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