• 한국문헌정보학회지
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• 제54권3호
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• pp.263-283
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• 2020

이 연구는 ISO/IEC 11179 표준을 준수하는 메타데이터 레지스트리(MDR) 시스템의 재설계와 구현에 관한 것이다. 재설계의 핵심은 MDR 시스템을 유지하면서 이용자들에게 실제로 필요한 핵심이라 할 수 있는 클래스(class), 속성(property), 값 영역(vlaue domain)의 코드값을 중심으로 시스템을 재편하는 것에 있다. 이를 구현하기 위해서는 표준을 준수하는 운영 시스템이 필요하여, 그 대상을 한국정보통신기술협회의 MDR 시스템으로 하였다. 그 결과 재설계한 시스템은 표준에서 제시하고 있는 개념영역, 메타데이터 요소 개념, 메타데이터 요소, 값영역에 대한 이해 없이도 쉽게 특정 메타데이터의 검색과 활용이 가능함을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.53-62
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• 1999

인터넷의 고속성장은 많은 유용한 정보를 공유할수 있는 토대를 제공하고 있다 방 대한 양의 정 보는 빠른 시간안에 정보를 처리할 수 있는 능력을 요구하게 되었고 이러한 요구에 부응하 여 메타 정보 체계가 나타나게 되었다. 메타 정보 체계는 원하는 정보를 정확하게 빠르게 검색하는 기능 을 제공하고 있으나 그 반면에 정보보호 측면에서 대책을 제공하고 있지 않으므로 심각한 문제를 발생 시킬수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 메타 정보 체계를 위한 사용자 접속 제어에 관한 정보보 호속성을 제안한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.91-100
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• 2022

본 연구는 대표적인 국내 메타버스 플랫폼의 대표 중 하나인 제페토 월드를 활용한 메타버스 콘텐츠 제작 공정을 제안한다. 유니티 3D 엔진을 기반으로 제페토 템플릿을 활용하여 제페토 월드를 구성하고, 제페토 스크립트를 통해 로직, 상호작용, 속성 제어 등 다중 사용자 참여가 가능한 메타버스 콘텐츠의 핵심 기능들을 구현한다. 본 연구는 제페토 스크립트의 속성, 이벤트, 컴포넌트 등의 기본 기능과 아바타 로딩, 캐릭터 이동, 카메라 제어 기능을 포함하는 제페토 플레이어를 활용한다. 그리고 제페토의 월드 멀티플레이(WorldMultiplay), 클라이언트 스타터(ClientStarter) 등의 속성을 토대로 객체 변환, 동적 객체 생성 그리고 속성 추가 및 실시간 속성 제어 등 멀티플레이 메타버스 콘텐츠 제작에서 필요한 핵심적인 동기화 처리 과정을 정리한다. 이를 기반으로 제페토 월드를 활용한 멀티플레이 메타버스 콘텐츠를 직접 제작함으로써 제안하는 제작 공정을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.417-420
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• 2005

소프트웨어 설계와 관련하여 OMG의 UML은 객체지향모델링에 대해서 표준화된 언어에 지원이 가능하여 널리 사용되고 있다. 그리고 마크업언어로는 일반적으로 DTD와 XML 스키마를 많이 사용하고 있다. 본 연구에서는 클레스내의 단위 엘리먼트의 속성을 부여할 수 있고 모델내의 클래스의 관계를 표현할 수 있는 수퍼클래스와 서브클래스에 대한 정확한 타입의 속성을 표현할 수 있도록 하였다. 그리고 엘리먼트에 대한 어트리뷰트를 표현하는데 다양하고 세부적인 데이터타입이 지원되도록 하여 XMI 메타모델 기반의 메타데이타 생성이 가능한 도구를 설계/구현 하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1999년도 제6회 학술대회 논문집
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• pp.255-259
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• 1999

본 연구는 웹상에 존재하는 메타데이터의 통합이나 그 활용성을 증진시키기 위해서 RDF를 활용하여 상이한 메타데이터 형식에 정의된 기술요소간의 어의적인 연계성을 확보하기 위한 방안에 대한 연구이다. 이를 위해 RDF스키마를 기반으로 연계성 확보의 기반이 되는 공통스키마를 설계하고, 이 스키마의 해당 클래스를 rdf： domain속성값으로 메타데이터 스키마를 설계함으로써 결과적으로 공통스키마를 기준으로 메타데이터 형식상호간 연계성을 갖도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.453-455
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• 2022

메타데이터는 데이터에 대한 속성이나 특징을 설명하는 구조화된 데이터를 말한다. 그중에서 비디오 메타데이터는 정확한 콘텐츠 기반 검색을 위해 비디오를 구성하는 정보에서 추출한 데이터를 의미한다. 최근 영상 콘텐츠를 이용하는 사용자들이 늘어나면서 자연스럽게 OTT 제공 업체들 역시 늘어나고 있으며, OTT 제공 업체에서 많은 양의 영상 콘텐츠를 개인 사용자에게 추천 또는 알맞은 검색을 위해 메타데이터의 역할이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 영상의 효과음을 통해 분위기 속성에 대한 메타데이터를 자동으로 추출하는 방법에 관해 연구를 진행하였다. 영상의 효과음에 대한 분류와 분위기 속성에 대한 메타데이터 생성을 위해 분위기에 대한 용어사전을 구축하고 지도학습을 통해 정보를 추출하는 방법을 제안하고자 한다.

• 정보학연구
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• 제6권4호
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• pp.113-123
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• 2003

본 논문은 사이클이 없는 속성문법을 사용한 코드 생성에 관한 연구이다. 이 연구를 수행하는 목적은 비 순환 속성문법을 기술하고 속성 문법을 표현하는 메타 언어인 속성 기술 언어를 설계하는 것이다. 여기서, 비 환형 속성 문법으로 L-attributed grammar를 사용한다. 본 시스템은 속성 문법으로부터 정보를 얻기 위한 분석기와 속성 평가기로 구성되어 있다. 속성 문법 분석기는 속성 기술 언어를 취하고 속성 평가기에 의해 요구되는 유용한 정보를 생성한다. 속성 평가는 이 정보를 사용하여 속성 값을 계산한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.587-590
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• 2020

최근, 디지털 콘텐츠 산업이 폭발적으로 성장됨에 따라 고객 유치를 위한 개인화 추천 기술들이 많은 주목을 받고 있다. 개인화 추천 방식들을 큰 갈래로 나누어 본다면 협업 필터링 기술과 내용 기반 기술로 나눌 수 있다. 협업 필터링의 경우 개인화 추천에는 적합하지만 사용자 평가 데이터의 양이 방대해야 하며 초기에 평가자가 없는 콘텐츠에 대해 추천할 수 없는 초기 평가자 문제가 존재한다. 따라서 매일 방대한 양의 콘텐츠가 편입되는 분야에서 사용하기에 큰 결점이 될 수 있다. 본 논문에서는 영화들의 정보가 담긴 데이터 셋과 사용자 평가 데이터, 그리고 사용자의 선호 기준을 의미하는 메타 가중치를 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천 시스템을 제안한다. 논문에서는 먼저, 영화를 고를 때 일반적으로 중요시 보는 속성들을 활용하여 영화의 특징 벡터를 구성하고, 이를 사용자 평가와 결합하여 개인의 선호에 대한 특징 벡터를 구성하는 방법을 제안하며, 구성된 데이터와 코사인 유사도, 메타 가중치를 활용하여 사용자 선호와 유사한 영화들을 도출하는 방법을 제안한다. 또한, 평가데이터를 활용하여 구현된 추천시스템의 검증 프로세스를 구성하고, 검증 프로세스를 활용한 손실 함수를 설계하여 적합한 메타 가중치를 학습하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 속성을 조합하여 활용하므로 추천 결과가 과도하게 특수화 되지 않을 수 있으며, 메타 가중치라는 요소를 통해 더욱 개인화 된 추천을 제공할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.246-249
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• 2021

기존의 이미지 분리 및 합성 과정은 전문 프로그램의 도움을 받아 이미지로부터 사물이나 환경을 분리하거나 합성하여 이루어져 왔으며 생산되는 이미지의 양에서 일반 사용자가 생성하는 이미지의 비중이 높음에도 상대적으로 적은 수의 인원만이 기존 이미지를 분리하고 합성할 수 있었다. 본 논문에서는 다량의 기존 이미지 내 요소를 손쉽게 분리, 합성하여 새로운 컨텐츠를 제작할 수 있도록 하는 메타데이터 구조와 이를 활용하여 이미지 합성에 대한 사용자 편의성을 높이는 플랫폼을 제안한다. 이는 object segmentation 을 기반으로 이미지의 각 요소를 분리하고 계층화 하여 이루어지며 이미지 합성에 대한 접근성을 높이고 분리된 이미지의 속성을 메타데이터로 함께 표기하여 다량의 기존 이미지에서 필요로 하는 이미지 요소를 빠르게 찾을 수 있도록 한다. 또한 분리된 이미지 요소의 속성을 구체화하기 위해 사용할 수 있는 방법들에 대해 논의한다. 결과적으로 위 제안은 기존 이미지 요소를 분리, 합성하기 위해 필요한 장벽을 낮추는 역할을 수행하여 더 많은 사용자들이 이미지 합성에 참여할 수 있게 할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.746-749
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• 2016

주제 기반 크롤링(Topical Crawling)으로 수집된 문서들은 서로 비슷한 단어들을 가지고 있기 때문에 정작 주어진 주제에 적합하지 않은 문서 들을 포함할 수 있다. 이를 해결하기 위해 특정 주제에 해당하는 문서만을 필터링하는 작업이 필요하다. 본 논문은 화재 뉴스 기사에 대한 필터링을 위해 단어 기반 속성과 어울려 화재 뉴스 기사의 특성을 고려한 메타 데이터 속성을 추출하여 이에 특화된 기계학습 메커니즘을 제안하였다. 제안 기법의 F1-측정치는 92.1 %로서, 현재 최고의 성능을 보이는 SVM, 나이브베이즈 알고리즘보다. 2~3% 개선된 것이다.