이 연구에서는 해양환경 변화로 인한 양식장 피해절감을 위한 위성영상기반 관심위치의 해양환경정보 서비스 시스템을 설계한다. 수온, 클로로필, 부유물 등의 위성해양정보를 계층형 문자로 제공할 수 있도록 하는 OpenAPI 환경에서 확장이 자유로운 단위모듈 Web 서비스를 구현하고, 모듈 플러그인 이식 시 시스템의 안정성 및 서비스 시간, 데이터 추출 정밀도 및 신속성 등을 기준으로 서비스의 안정성을 확보한다. 본 연구에서 구현한 서비스시스템의 기능과 성능을 확보함으로써 위치기반으로 운영되는 기존 시스템들의 일반서비스 뿐만 아니라 특정관심지역의 정보를 추가함으로써 사용자를 그룹 단위로 특화시킬 수 있는 복합기술로 확장될 수 있다. 특히 해양환경정보를 포함한 기타 다양한 관심항목을 모듈단위로 개발함으로써 시스템에 플러그인 하여 시스템을 확장하고 서비스할 수 있기 때문에 유관기관 정보시스템과 기술적 연계하여 확산될 수 있을 것으로 기대한다.
빅데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐만 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터는 기존 방식으로는 관리와 분석이 어려운 데이터를 의미하며, 거대한 크기(Volume), 다양한 형태(Variety), 빠른 생성 및 유통속도(Velocity)의 특징을 가지고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 의미를 분석하였다. 또한, 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
모바일 기기의 보편화와 다양한 종류의 모바일 기기들의 등장에 따라 각종 모바일 서비스들이 제공되고 있다. 이런 모바일 서비스가 늘어나면서 문자메시지, 사진 및 동영상, 주소록, 이메일, 공인인증서 및 기타 각종 개인 정보 등과 같이 단말기에 저장되는 사용자의 정보 또한 다양해지게 되었다. 모바일 기기는 분실 및 도난이 용이하기 때문에 이런 개인정보를 보호하는 사용자 인증이 매우 중요하나, 현재 보편적으로 사용되는 개인식별번호 입력 방법 또는 패스워드 입력 방법은 엿보기 공격(Shoulder Surfing Attack: SSA)에 안전하지 않기 때문에 공격자는 쉽게 사용자의 정보를 얻을 수 있다. 기존에 SSA를 막기 위한 방법들이 제안되어 왔으나 사용 편의성이 떨어지고 모바일 환경에서 사용하기 힘들다. 이에 본 논문에서는 모바일 환경에서 SSA에 안전하면서도 사용자 편의성이 뛰어난 새로운 패스워드 입력 방법을 제안한다. 또한 기존 방법들과의 비교 및 사용자 실험을 통하여 다양한 공격에 대한 안전성 및 사용편의성을 보인다.
Kim, Jung-Jun;Kim, Min-Gyu;Kim, Ju-Hyun;Lee, Man-Gi;Kim, Da-Young
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권7호
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pp.75-82
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2022
우리 주위에 다양한 전시관, 쇼핑몰, 테마파크 등이 있으며 실제 전시하고 있는 전시물, 콘텐츠에 대한 관심도, 흥미도에 대한 분석은 설문 정도로만 이루어지고 있다. 이러한 설문은 주로 피설문자의 주관적인 기억에 의존하고 있어서 잘못된 통계 결과를 얻을 수 있는 문제가 있다. 따라서 방문객의 동선 추적과 수를 카운팅 하여 흥미가 떨어지는 전시 공간 파악이 가능하며 이를 통해 교체가 필요한 전시물에 대해 정량적 자료로 사용이 가능하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 인공지능 알고리즘을 이용하여 방문객을 인식하고, 인식된 방문객에 아이디를 할당하여 이를 지속적으로 추적하는 방식으로 동선을 파악한다. 이때 방문객이 카운팅 라인을 통과하게 되면 그 수를 카운팅 하고, 데이터는 서버에 전송하여 통합 관리할 수 있도록 시스템을 설계하였다.
기록물은 과거와 현재를 포함하는 시간적 특성, 특정 언어에 제한되지 않는 언어적 특성, 기록물이 갖고 있는 다양한 유형을 복합적으로 갖고 있다. 기록물의 생성, 보존, 활용에 이르는 생애주기에서 텍스트, 영상, 음성으로 구성된 데이터의 처리는 많은 노력과 비용을 수반한다. 기계번역, 문서요약, 개체명 인식, 이미지 인식 등 자연어 처리 분야의 주요 기술은 전자기록과 아날로그 형태의 디지털화에 광범위하게 적용할 수 있다. 특히, 딥러닝 기술이 적용된 한국어 자연어 처리 분야는 다양한 형식의 기록물을 인식하고, 기록관리 메타데이터를 생성하는데 효과적이다. 본 논문은 한국어 자연어 처리를 기술을 소개하고, 기록 관리 분야에서 자연어 처리 기술을 적용하기 위한 고려사항을 논의한다. 기계번역, 광학문자인식과 같은 자연어 처리 기술이 기록물의 디지털 변환에 적용되는 과정은 파이썬 환경에서 구현한 사례로 소개한다. 한편, 자연어 처리 기술의 활용을 위해 기록관리 분야에서 자연어 처리 기술을 적용하기 위한 환경적 요소와 기록물의 디지털화 지침을 개선하기 위한 방안을 제안한다.
교통사고 발생률은 매년 증가하고 있으며 대한민국은 OECD 국가 중에서 상위권에 속한다. 이를 개선하기 위해 다양한 도로교통법이 시행되고 있으며 무인 속도 카메라, 교통단속 카메라 등의 장비를 사용한 다양한 교통단속 방법이 적용되고 있다. 그러나 운전자는 네비게이션을 통해 교통단속 카메라의 위치를 사전 감지하여 단속을 회피함에 따라 불시 단속이 가능한 이동식 단속시스템이 필요하며, 정확한 단속을 위해 도로 측면에서 차량 번호판 인식률을 높일 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 영상처리를 이용한 기울기 보정 알고리즘를 적용하여 도로 측면에서의 차량 번호 인식률을 향상을 위한 방법을 제안한다. 또한 문자 인식 정확도 향상을 위해 CNN 기반의 YOLO 알고리즘을 이용하여 커스텀 데이터 학습을 진행하였다. 해당 알고리즘을 설치 장소에 대한 제약이 없는 이동식 교통단속 카메라 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.
화재는 인명피해와 재산피해로 많은 이들에게 되돌릴 수 없는 상처를 남기는 재난이다. 이를 신속히 감지하고, 대처하고자 다양한 화재탐지 장비가 우리의 주변에 설치되어 있다. 그러나 인위적, 환경적, 노후화 등 다양한 문제로 인해 실제 화재가 아님에도 화재탐지 장비가 작동되어 정작 필요한 화재 현장에의 지원이 늦어지는 등 많은 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 화재탐지 장비의 비화재보에 대해 분석하고 화재 여부를 확인하여 오보로 인한 출동을 방지하려는 방법으로 현장직원이 영상을 통해 현장 상황을 확인 후 출동할 수 있는 시스템에 대하여 제안한다. 이러한 확인절차를 거쳐 실제 화재로 판명될 시 기존 비상 재난 안내 문자와 같은 광범위한 안내가 아닌, 화재 발생 인근 지역의 범위에 대피 안내 알림을 보내 신속한 대피를 유도하고, 소방관의 신속한 출동으로 빠르고 정확한 처리가 가능하도록 지원하는 맞춤형 자동안내 시스템을 제안함으로써 재난에 대해 안정적으로 대처할 수 있게 함을 목적으로 한다.
다크패턴은 온라인상에서 서비스 제공자가 은밀한 속임수를 통해 필요 정보를 숨겨 사용자가 원하는 행동을 못하게 하거나, 의도하지 않은 행동을 유도하는 사용자 경험 디자인이다. 본 연구에서는 세계 상위 200개 뉴스 웹사이트를 대상으로 배너, 기사형, 팝업, 영상 광고와 같은 다크패턴의 사용 양상과 사용자에게 미치는 영향을 분석했다. 연구 결과, 배너 광고와 사용자 이탈률 및 순방문자 수 사이에는 유의미한 관련성이 없다는 결과가 나왔다. 지역별 분석 결과, 최초 화면 이동배너와 헤드라인 뉴스 화면 이동배너는 남아메리카에서, 헤드라인 뉴스 화면 고정배너는 아시아에서 가장 많이 관측되었다. 나머지 모든 분류는 유럽에서 가장 많이 관측되어 유럽 웹사이트가 가장 많은 수와 많은 종류의 다크패턴을 가지고 있다.
최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하는 응용프로그램 및 하드웨어가 잇달아 소개되고 있다. 이런 추세에 더불어, 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷(IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 사물인터넷을 활용한 산업 중 하나로 자동차 산업을 들 수 있다. 최근에는 연료 효율과 원활한 교통 환경뿐만 아니라 운전자와 승객의 안전을 최우선으로 하는 자율 주행 자동차가 화두가 되고 있다. 이전부터 센서, 라이다, 카메라, 레이더 기술 등을 이용하여 자율 주행 자동차를 위한 주위 환경 인식에 대한 연구가 활발히 진행돼 왔다. 현대에는 차세대 무선통신 기술인 WAVE를 기반으로 차량과 차량, 차량과 주변의 교통 인프라와의 통신을 통한 네트워킹을 형성하고 주변 환경에 대한 정보를 공유하는 등 사물인터넷을 활용한 자율 주행 자동차 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 자율 주행 자동차의 주위 환경 인식 기술의 일환으로 고속도로 교통 표지판 및 전방 잔여거리 인식에 관한 연구를 진행하였다. 본 연구는, 도로 교통 표지판이 설치 규정에 의하여 정해진 규격과 지정된 설치 위치를 갖고 있다는 특성을 이용하였다. 궁극적으로, 고속도로 주행 중 촬영한 영상을 이용하여 해당 비디오 영상 내에서 도로 교통 표지판을 인식한 뒤 추가적으로 표지판에 씌어 있는 문자 정보를 인식하고 이를 운전자 및 승객이 인지하도록 하는 이론 학습과 해당실험 결과를 제시하였다.
본 연구는 비영어권의 내원객 수가 나날이 증가하고 있고 그에 따른 방사선 검사 시 언어의 소통 및 의사전달에 한계가 있었다. 이에 검사를 위해 제작한 안내서를 배부 후 설명 전후에 따른 개선 효과를 알아 보았다. 검사 부위 인지 여부는 점수 척도가 통계적 유의성이 없었고 검사의 불편 정도, 호흡 지침 이해 정도, 검사 설명 만족도는 제작한 안내서 설명 전후에 따라 점수 척도가 향상되었으며 통계적 유의성이 있었다. 비영어권 외국인 내원객의 경우 영어나 한국어로 했을 때 보다 자국의 문자로 설명하는 것에 만족하였고, 그 방법 또한 검사실 내 조명 신호를 이용하여 외국인 내원객에게 호흡을 조절해야 하는 시기를 알려 줌으로써 효과적인 검사를 시행할 수 있었다. 향후 다양한 언어 통역 프로그램과 다양한 검사 부위에 따른 안내서 제작과 도구 개발, 방사선사 및 의료진의 외국어 능력 향상 등 여러 관점에서 의사소통 수단이 구현 될 때 비로소 의료서비스 및 영상 의학적 검사의 질이 개선 될 수 있을 것이다. 앞으로 다른 영상의학 검사실에서도 영어나 한국어를 이해하지 못하는 비영어권 외국인을 검사할 때 사용할 수 있는 매뉴얼을 마련하는데 기초 자료로 활용 될 수 있을 것으로 사료 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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