다중 비디오 프레임들에서 컬러 특징의 효과적이고 효율적인 표현은 시각적 정보관리 시스템에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 웹 상에서 실시간 사용자 인터페이스에 의해 비디오 내용검색과 비디오 브라우징을 모두 수행하는 비디오 브라우징 서비스(VBS)를 제시한다. 비디오 시퀀스의 장면전환과 키 프레임 추출을 위하여 RGB 컬러 히스토그램과 X2 (카이 스퀘어) 히스토그램을 합성한 효율적인 장면전환검출 기법을 제시한다. 장면전환검출에 의해 생성된 키 프레임들은 물리적 그리고 논리적으로 색인화 된다. 본 시스템은 VCR의 비디오 편집과 검색 기능을 포함한다. 비디오 브라우징을 위해서 날자, 분야, 그리고 주제의 세 가지 요소가 이용된다. 비디오 브라우징 서비스는 Apache 웹 서버에서 MySQL, PHP. JMF로 구현되었다.
보안 장비에서 발생하는 로그는 그동안 ESM(Enterprise Security Management) 기반으로 통합적으로 데이터를 분석하였으나 데이터 저장 용량의 한계와 ESM자체의 데이터 처리 성능의 한계로 빅데이터 처리에 부적합하기 때문에 빅데이터 플랫폼을 이용한 보안로그 분석 기술이 필요하다. 빅데이터 플랫폼은 Hadoop Echosystem을 이용하여 대용량의 데이터 수집, 저장, 처리, 검색, 분석, 시각화 기능을 구현할 수 있다. 현재 ESM기술은 SIEM(Security Information & Event Management)방식으로 기술이 발전하고 있으며 SIEM방식의 보안기술을 구현하기 위해서는 현재 보안장비에서 발생하는 방대한 로그 데이터를 처리할 수 있는 빅데이터 플랫폼 기술이 필수적이다. 본 논문은 Hadoop Echosystem 이 가지고 있는 빅데이터 플랫폼 기술을 활용하여 보안로그를 분석하기 위한 시스템을 어떻게 구현할 수 있는지에 대한 모델을 연구하였다.
본 논문에서는 임상콘텐츠모형(Clinical Contents Model; CCM) 산출물의 효율적인 개발과 배포 및 홍보를 지원하는 관리시스템인 CCM Manager를 개발했다. CCM의 개발과정에서부터 산출물 관리 및 배포까지의 업무 프로세스를 분석하여 관리자 기능과 사용자 기능을 도출했고, CCM 아키텍처를 기반으로 데이터베이스를 설계하였으며 각 사용자들이 쉽게 접근하여 내용을 검색할 수 있도록 하기 위해 웹 기반으로 개발하였다. CCM Manager는 모델 개발자 상호간의 개발된 결과물이 잘 공유될 수 있게 지원하고, 관리자가 수작업으로 산출물을 패키지화하여 배포하지 않아도 일반 사용자에게 CCM의 모델 형식의 산출물을 배포하고 홍보할 수 있도록 하였다. 본 연구는 다양한 검색 기능과 시각화된 모델 브라우징 방식을 제공하고, 관리자 기능까지 포함한다는 측면에서 타 임상정보모델 지원시스템에 비해 우수함을 보인다. 본 연구에서 개발된 CCM Manager는 현재 CCM 개발 프로세스에서 활용되고 있으며, 그 결과를 바탕으로 향후 CCM Manager 활용에 대한 효용성 분석이 이루어질 전망이다.
IPTV에 대한 관심이 높아짐에 따라 수많은 콘텐츠를 사용자가 쉽고 빠르게 찾아 소비할 수 있는 인터페이스에 대한 필요성 뿐 아니라 개인의 취향이 반영되는 메뉴 구조에 대한 요구가 대두되고 있다. 기존의 IPTV 브라우저는 콘텐츠 종류에 따라 메뉴 검색 기준이 다르게 제시되어 직관적 사용이 어려웠으며, 사용자의 특성을 고려하지 않은 인터페이스를 제공함으로써 사용자와 콘텐츠의 상호작용에 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 IPTV 내에서 사용자 요구에 맞춰 콘텐츠 종류에 상관없이 적용 가능한 다차원 멀티미디어 콘텐츠 브라우저를 제안한다. 이를 위해 메뉴 분류 방식을 동일하게 적용하고 다차원 기준을 단순시각화하여 직관적 사용이 가능하도록 함으로써 사용자가 콘텐츠에 대한 자세한 정보 없이도 다차원 검색만으로 원하는 콘텐츠 소비가 가능하도록 하고자 한다.
본 논문에서는 항공 수요예측을 위한 빅데이터 기반 플랫폼의 설계 및 실증 결과를 제시한다. 항공 수요예측 통합 플랫폼은 항공산업 관련 데이터를 Open API, RSS Feed, 웹크롤러(Web Crawler) 등을 이용하여 수집 및 분석하여 자체 개발한 항공 수요예측 알고리즘을 기반으로 결과를 시각화하여 보여주도록 구현되어 있다. 또한, 제안하는 플랫폼의 사용자 인터페이스를 통해 변수 설정을 하여 단위별(Global, National 등), 기간별(단기, 중장기 등), 유형별(여객, 화물 등) 예측 통계 자료를 도출할 수 있다. 플랫폼의 성능 검증을 위해 정형화된 데이터를 비롯하여 소셜네트워크서비스(SNS), 검색엔진 등에서 수집한 비정형 데이터까지 활용하여 특정 키워드의 빈도와 특정 노선에 대한 항공 수요간 상관관계를 분석하였다. 개발한 통합 플랫폼의 지능형 항공 수요예측 알고리즘을 통해 전반적인 공항 운영 및 공항 운영 정책 수립에 기여할 것으로 예상한다.
본 연구는 GIS의 공간데이타 통합 기능을 이용하여 전통적인 자연환경 샘플링 조사의 결과를 지도화하고 자연환경 관련 각종 주제도를 통합한 데이터베이스를 구축함으로써 그 결과를 토대로 정부의 각종 자연보전정책을 지원할 수 있는 전국 규모의 실용적인 자연환경 GIS의 구축 가능성을 검증하는 것이 목적이었다. 그리하여 현지 샘플링 조사의 수치 지도화 작업이 이루어졌고 기존의 다양한 자연환경관련 주제도가 통합 데이터 베이스로 구축되었다. 아울러 GIS 비전문가도 필요한 정보를 쉽게 검색하여 활용할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스가 디자인되었다. 구축된 시스템은 다양한 자료처리능력, 신속성을 바탕으로 지금까지는 불가능했던 방대한 양의 각종 자연환경 지도정보와 속성정보를 통합한 분석기능을 제공하여 의사결정 보조수단으로서의 활용가치가 매우 높은 것으로 사료되었다. 기존의 조사지점에만 국한된 통계 수치정보가 광역적인 자연환경변화 추이를 시각적으로 제시하는 데 많은 한계가 있었으나, 컴퓨터 지도의 시청각 효과를 이용한 광역공간정보의 활용을 통해 자연환경정책 결정과정의 설득력 확보에 기여하는 역할을 할 수 있을 것으로 보여졌다. 과거 자료검색을 위해 소요되는 시간 때문에 자연환경보전 기본계획 수립 등 많은 업무를 객관적인 데이터에 의거한 과학적인 정책결정이 아닌 직관에 의존하여 왔던 것이 사실이다. 본 연구가 이와 같은 관행을 개선할 수 있는 계기가 되어 향후 국가 전체차원의 자연환경GIS 구축이나 각급 지방자치단체의 보다 대축척인 자연환경GIS 구축사업에서 기술적이나 정책적인 측면의 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 최근 영상 및 멀티미디어의 시각적인 내용을 기반으로 하는 검색 방법에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 내용 기반 영상 검색(content-based image retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 특징(texture) 등과 같은 low-level 특징을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 비교적 사용하기 불편하고 방법이 편중되어 있어서 일반 사용자들의 다양한 질의 요구에 적합하지 못하다. 본 논문에서 제안하는 것은 내용 기반 영상 검색 시스템 하의 컬러 객체의 자동 추출과 다중 질의를 위한 레이블링 알고리즘이다. 이것은 먼저 single colorizing 알고리즘을 사용하여 영상의 영역을 단순화 시키고 제안하는 Color and Spatial based Binary tree map (CSB tree map)을 이용하여 컬러 객체를 추출한다. 그리고 제안하는 레이블링 알고리즘을 이용하여 데이터베이스의 객체들을 색인한다. 이것은 컬러와 공간 정보를 고속으로 레이블링 하고 객체의 컬러 속성과 크기 및 위치 정보를 이용하여 객체의 컬러 기반과 공간적 기반의 조합을 바탕으로 하는 사용자의 다양한 질의에 부합할 수 있는 적응성 있는 시스템을 구현한다. 본 논문에서는 "Washington" 데이터베이스를 이용한 비교 실험을 통해서 제안하는 시스템의 검색 결과의 우수함을 알 수 있었다.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 주요 의미를 갖는 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 내용기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 관심 객체 영역이 우선적으로 검출되도록 하기 위해 영상 내에서 비교적 면적이 크고 배경색상과의 차이가 크면서 영상의 가운데 위치하는 영역을 의미를 갖는 주요 객체로 판단하였다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해서는 영상의 객체 윤곽선의 전체 길이를 정규화 된 일정한 세그먼트로 분할한 후에 객체 윤곽선의 세그먼트가 갖는 편각차분 벡터들의 누적 합과 양분된 객체의 시그너처를 추출하여 물체의 회전과 크기 변화에 적응적인 형태 특징으로 사용한다. 이와 같은 형태 특징을 필두로 해서 질감 샘플과 칼라, 그리고 이심률 정보를 결합하여 유사도를 측정함으로써 이동, 회전 크기 변화에 강건한 검색이 가능했으며 영역의 부분적인 변화나 손상으로 인한 객체 특성의 왜곡 현상에 덜 민감하게 반응하였다. 또한 Box-Counting Dimension에 의한 프랙탈 차원을 이용하여 측정한 객체간 복잡도 관계를 기반으로 하여 영상 특징에 서로 다른 유사도 가중치를 부여하는 방법이 잘못된 검색을 최소로 하여 더욱 효율적인 검색율을 보였다.
코로나 바이러스의 발병 이후, 의료 산업은 침체기에 들어섰으며, 이에 대한 대응책으로 정부는 일시적으로 비대면 진료를 허용한 상태이다. 본 연구에서는, 이런 시대 흐름에 맞추어 의료 산업에 있어 현대인의 비대면 의학상담에 대한 관심도를 분석하고자 한다. 전문가에게 의학상담을 받을 수 있는 플랫폼인 지식인과, 유튜브 두가지 소셜 플랫폼에서 빅데이터를 수집해 연구를 진행했다. 전화 상담 상위 5개 키워드인 "내과", "일반의", "산경과", "정신건강의학과", "소아청소년과"와 더불어, "전문의", "의학상담", "건강정보" 총 8개의 검색어를 가지고 각 플랫폼으로부터 데이터 세트를 구축했다. 이후 크롤링 된 데이터를 바탕으로 형태소 분류, 질병 추출, 정규화 등 전처리 과정을 거쳤다. 단어 빈도수를 기준으로 한 워드 클라우드, 꺾은선 그래프, 분기별 그래프, 질병 등장 빈도별 막대 그래프 등으로 데이터 시각화를 하였다. 유튜브 데이터에 한해 감성 분류 모델을 구축하였고, GRU와 BERT 기반 모델의 성능을 비교하였다.
한국이 빠르게 고령화 사회에서 고령사회로 진입함에 따라 성공적인 노화, 노후 생활이 개인뿐만 아니라 사회적으로도 관심을 받고 있다. 이에 본 연구는 노인의 행복과 불행 관련된 신문 기사를 통해 전체적인 이해와 더불어 제안을 하기 위한 목적으로 연구를 진행했다. 노인의 행복과 불행에 관련된 기존 연구는 연구대상의 특성상 인터뷰 혹은 인터뷰를 동반한 설문조사의 방법론을 사용해 영향요인을 재확인하거나, 단일효과를 검증하는데 머물렀다. 또한 노인의 행복과 불행에 영향을 미치는 중요한 요인 파악과 더불어 정부, 기업, 가정 및 기타 사회 복지기관으로 분류하여 실증적인 행복 증진, 불행 경감 방안을 제시한 연구가 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 Alderfer의 ERG 이론을 기반으로 검색어를 선정해 18년간(수집 기간: 2001. 08~2018. 02) 온라인 신문기사를 총 211,309건(행복: 200,246건, 불행: 11,063건)을 수집하여 연구를 진행했다. 분석결과 행복 관련 토픽은 연금, 사회 인프라, 건강, 공동체, 복지, 문화생활, 성공적인 노후, 봉사, 종교, 귀농으로 도출되었고, 불행 관련 토픽은 노인 우울, 복지 부족, 종교 의지, 질병, 은퇴 후 소득, 문화, 봉사, 역사적 사건, 예술, 가족 단절로 나타났다. 추가로 토픽 네트워크 분석을 통하여 각 토픽의 키워드 사이의 네트워크를 시각화했다. 따라서 본 연구는 결과를 통한 실현 가능한 제안을 했다는 점을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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