본 논문에서는 새로운 감성기반 영상검색방법을 제안한다. 서로 다른 색상, 명도, 도트크기를 나타내는 30개의 랜덤 패턴이 제시될 때 인간이 느끼는13가지 감성("like", "beautiful", "natural", "dynamic", "warm", "gay", "cheerful", "unstable", "light", "strong", "gaudy", "hard", "heavy") 평가 데이타로부터 질의 칼라코드와 질의 그레이코드로 명명한 질의 감성 표시자를 설계한다. 감성영상검색을 위해서 질의 감성을 선택하면 질의를 표현하는 칼라코드와 그레이코드가 선택되고 데이타베이스의 영상의 색상 정보를 나타내는 DB 칼라코드와 명도와 도트크기 정보를 나타내는 DB그레이코드값을 추출하여, 칼라코드간의 매칭과 그레이 코드간의 매칭을 통해 유사도를 판단한다. 또한 검색과정에 사용자의 의도를 반영하여 질의 칼라코드와 질의 그레이코드사이의 가중치와 칼라코드내의 가중치를 자동적으로 갱신하는 새로운 유사도 피드백 방법을 제안한다. 430개의 영상에 대해 실험한 결과 최초 질의에 대해 적합한 영상이 부적합한 영상보다 많았으며 유사도 피드백을 사용함에 따라 적합한 영상의 개수가 증가하였다.
많은 양의 문서 데이터가 증가됨에 따라 사용자는 해당 문서를 이해하기 위한 요약된 정보를 필요로 한다. 그러나, 기존 문서 요약 연구 방법들은 지나치게 단순한 통계에 의존함으로써 문장의 모호성 및 의미 있는 문장 생성을 위한 다중 문서 요약 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 의미적 연결 관계에 대한 파악 및 불필요한 정보를 처리하기 위한 전처리 과정을 거치며, 어휘 의미 패턴 정보를 기반으로 VAE를 이용하여 문장 간의 의미적 연결성을 높인 다중 문서 요약 기법을 제안하였다. 문장을 이루고 있는 단어 벡터들을 이용하여, 잠재된 변수로 생성된 압축된 정보와 속성 판별기로부터 학습을 한 후 문장을 재구성함으로써 의미적 연결 처리가 자연스러운 요약문을 생성하였다. 제안된 방법과 다른 문서 요약 방법을 비교했을 시 미세하지만 더 향상된 성능을 나타냈으며, 이는 의미적 문장 생성 및 연결성을 높일 수 있음을 증명하였다. 앞으로, 다양한 속성 설정 값을 가지고 실험하여 의미적 연결 관계를 확장할 수 있는 방법을 연구하고자 한다.
기존의 연관규칙을 이용한 추천시스템은 매번 계속적으로 대량의 데이터를 스캔해야 하므로 속도가 느릴 뿐 아니라 확장성 문제와 정확도 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 평가 자료에 의존하지 않고 묵시적인(Implicit)방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기반 FP-tree 마이닝을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 찾기 위해서 고객정보와 구매이력정보를 기반으로 고객과 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 FP-tree 마이닝을 이용한다. 제안 방법으로 RFM기반의 FP-tree 마이닝을 이용하여 후보집합의 발생없이 빈발항목을 구성하고 연관규칙을 생성한다. 생성된 연관규칙의 지지도, 신뢰도, 향상도를 사용하여 추천 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존의 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.
본 연구에서는 SaaS(Software as a Service)방식으로 전달되는 소프트웨어를 통해 Multi-platform 디스플레이 장치에 맞춤형 서비스가 가능 할 수 있도록 하였다. 이 시스템은 기존의 디지털 사이니지 시스템에 비해 확장성과 이식성이 뛰어나고 플랫폼이 독립적으로 다양한 환경에서 구축이 가능하여 구축비용, 유지관리 등의 면에서 유리하고 주변 환경에 따라 전력을 관리하므로 유지비용 절감 가능하다. 향후 사람들에게 다양한 경험을 제공하고 재미있는 환경을 제공하는 서비스로 발전하기 위해서는 사용자의 성별, 연령, 위치 등을 인식하고 사용자 맞춤으로 콘텐츠를 보여줄 수 있는 자동 패턴인식기술에 대한 연구와 생동감 있는 콘텐츠 제작을 위해 각종 화상영상처리에 대한 연구도 병행되어야 할 것이다.
본 논문에서는 서로 다른 그룹 및 응용 서비스에서 다수의 아이디 기반 공개키를 사용하되, 하나의 복호키를 이용하여 각 공개키로 암호화된 암호문을 모두 복호화 할 수 있는 불연계성을 갖는 다중 아이디 기반 공개키 암호 시스템을 새롭게 제안한다. 공개키는 서로 불연계성을 갖기 때문에, 공격자가 알려진 공개키를 이용하여 사용자 정보나 행동 패턴을 수집하거나 추적할 수 없으므로, 사용자 프라이버시가 보장되고, 인증서를 필요로 하지 않을 뿐만 아니라, 아이디 기반 암호 스킴이 갖는 key escrow문제도 해결하였다. 반면에, 다수의 공개키에 대해서 하나의 복호키가 사용되므로, 복호키의 안전성을 제공하기 위해 복호키 갱신 프로토콜도 함께 제공한다. 마지막으로, 제안한 암호 시스템이 랜덤 오라클 모델에서 선택적 암호문 공격(adaptively chosen-ciphertext attack)에 대해 안전함을 증명한다.
본 논문에서는 한국어 음성 데이터베이스 구축을 위하여 자동으로 음소경계를 추출하는 자동 음성분할 및 레이블링 시스템을 구현하였다. 기존의 음성분할 및 레이블링 기술을 근간으로 본 시스템을 구현하였으며, 또한 사용자가 자동분할된 음소경계를 확인하여 그 경계를 쉽게 수정할 수 있도록 한글 모티프 환경에서 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 개발된 시스템은 16kHz로 샘플링된 음성을 대상으로 하고 있으며, 레이블링 단위는 45개의 유사음소와 하나의 묵음으로 구성하였다. 그리고 언어학적 정보의 입력방식으로는 음소표기와 철자표기를 사용하였으며, 패턴매칭 방법으로는 hidden Markov model(HMM)을 이용하였다. 개발된 시스템의 각 음소 모델은 수작업에 의해서 음소단위로 분할한 음성학적으로 균형잡힌 445 단어 데이터베이스를 이용해서 훈련되었다. 그리고 본 시스템의 성능평가를 위해 훈련에 사용되지 않는 문장 데이터베이스에 대해서 자동 음성분할 실험을 수행하였다. 실험결과, 수작업에 의해서 분할된 음소경계위치와의 오차가 20ms 이내인 것이 74.7%였으며, 40ms이내에는 92.8%가 포함되었다.
인터넷의 보급이 확산되고 정보통신기술 및 웹 기술의 급속한 발달로 시간과 공간적 제약이 없는 가상대학(디지털대학)과 같은 학교 사이트가 활성화되고 있으며, 다양하고 질적인 교육 서비스를 제공하고 교육의 사회적 비용절감 및 전문 인력을 양성하여 국가경쟁력을 강화할 수 있으므로 학교사이트의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다. 이에 따라, 많은 학교에서 가상학교를 시험 운용 중에 있으며, 가상 학습공간을 웹 상에 효율적으로 구축하기 위하여 학교사이트 분석과 연구가 필요하다. 본 논문에서는 성공적인 학교 사이트 디자인을 위하여 첫째 HTML Tag를 이용한 웹 디자인의 시각적인 요소를 분석하여 가장 일반적인 디자인 패턴을 제시하고, 둘째 설문조사를 통하여 기존 웹 디자인의 문제점과 사용자의 선호도를 알아봄으로써 사용자가 편리하게 이용할 수 있는 디자인의 특성과 가이드라인을 제시하여 학교 사이트 제작에 있어 시행착오를 줄이고 시간과 노력을 절약할 수 있는 학교 사이트 디자인에 도움이 되고자 한다.
Visual FoxPro를 사용하여 한글 사용과 대용량 정보처리에 문제가 없고 비전문가의 사용이 용이한 전문가 시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 추론 방식으로 패턴매칭을 이용한 순방향 추론을 채택하였으며, 지식베이스는 IF∼THEN 규칙으로 표현하였다. 또한 추론결과의 확신도 계산에는 MYCIN 규칙을 이용하였으며, 윈도우에서의 추론을 위한 제반 자료와 규칙의 수정과 보완이 용이하도록 컨트롤 기능을 채택하였다. 개발된 추론엔진, 데이터베이스 그리고 사용자 인터페이스를 기반으로 모이와 토마토를 대상으로 한 생육장해진단 관련 데이터 베이스를 구축하여, 농민과 같은 비전문가의 활용이 용이한 생육장해 진단용 전문가 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템의 사용상 편리성과 정확성을 농민과 농업 종사자들을 대상으로 조사한 결과, 사용자에 따라서 결론의 확신도에는 약간씩 차이가 있었으나 관행의 장해 진단방법과 비교할 때 유용한 것으로 나타났다. 또한 개발된 전문가 시스템의 기본 구조 및 추론엔진은 오이와 토마토 이외의 농작물 생육장해 진단에도 해당 데이터 베이스의 변경을 통하여 직접 응용이 가능할 것으로 기대된다.
스마트 홈 분야에 대한 관심의 증가와 기술적인 발전은 상황인지 서비스와 베이시안 네트워크 알고리즘, 트리 구조 알고리즘 그리고 유전자 추측 알고리즘과 같은 예측 알고리즘에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 상황 인지 서비스는 개별적인 사용자의 패턴을 고려한 맞춤형 서비스를 제공하는 것은 사용자의 삶의 질을 향상시키는 데 도움 주는 것을 의미한다. 하지만 상황인지 서비스를 구현 하는 것은 상황정보와의 부합성 문제와 예외적인 상황 처리가 고려하는데 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 연구에서는 지능형 순차적 매칭 방식 알고리즘(Intelligent Sequential Matching Algorithm : ISMA)을 제안하고, 페트리 넷에 시간 개념을 추가하여 시간 페트리 넷(Timed Petri-net : TPN)으로 모델링한다. 제안한 지능형 순차적 매칭 알고리즘의 유효성을 증명하기 위하여 시나리오를 제시하고, 그것을 모델링 한다. 또한 동일한 실험 조건 아래, 기존의 예측 알고리즘과 비교를 통하여 과 제안된 알고리즘의 예측 정확도가 4~6% 우수함을 보인다.
소비자 구전은 정보통신기술의 발전과 모바일 기기의 보급 가속화로 그 영향력 또한 급속도로 커지고 있다. 그러나 과도한 마케팅 경쟁은 가짜리뷰와 같은 거짓 온라인 구전을 확산시켰고, 이로 인해 소비자들은 온라인 구전에 대한 피로감과 함께 온라인을 통해 얻게 되는 정보를 불신하는 결과를 초래하고 있으며, 이는 소비자의 합리적 구매 결정 행위에 부정적인 영향을 미치기도 한다. 이에 대한 문제 인식의 확산으로 가짜리뷰의 형태적 특성에 대한 연구를 비롯해 가짜리뷰를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 탐지 방법에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 네이버 블로그에 작성된 포스트를 대상으로 데이터를 수집하고, 사용자의 무의식에 기반한 습관적 패턴을 머신러닝 모형을 통해 분석해 보았다. 게시물이 작성된 블로그와 그 게시물에서 추출한 변수를 분석하여 향후 가짜리뷰 예측에 활용하고자 하였다. 연구 결과, 광고성 리뷰 예측에 있어 해당 글 작성자의 블로그에 등록된 전체 포스트의 개수와 포스트의 등록 날짜는 매우 높은 상관관계를 보였으며, 해당 포스트가 속한 분류에 등록된 포스트의 개수, 포스트 본문에 사용된 이미지의 개수, 블로그에 포함된 메뉴 개수, 포스트 제목 및 본문의 길이, 포스트가 획득한 '좋아요'의 개수 또한 높은 상관관계를 보였다. 또한 광고성 리뷰 여부를 판단하기 위한 머신러닝 모형에 있어서 랜덤포레스트를 활용한 모형이 가장 우수한 모형으로 확인되었다. 본 연구에서는 블로그에 작성된 리뷰 내용에 대한 형태소 분석을 시행하는 대신 리뷰를 작성한 사람의 행위를 분석하기 위한 시도를 하였다. 이를 위해 블로그와 포스트의 특성 데이터를 수작업이 아닌 웹 크롤링 기법으로 수집하고 머신러닝 모형을 통해 광고성 리뷰 여부를 판별할 가능성을 확인한 점은 향후 가짜리뷰의 빠른 탐지를 위한 효율성 및 효과성 향상에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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