최근 소셜 네트워크 서비스 사용자들은 게시글을 통해 사회적 이슈 및 관심 콘텐츠들에 대한 자신의 감정을 적극적으로 표현하고 공유한다. 그 결과 소셜 네트워크에서의 개인 및 특정 집단의 감정 공유는 빠르게 확산된다. 그러므로 사용자들의 게시글에 대한 감정 분석 연구가 활발히 진행되고 있다. 그렇지만 다양한 감정이 포함된 게시글에 대한 감정 분석 연구가 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 해시태그와 이미지를 이용한 인스타그램 게시글의 대표 감정 분석 방법을 제안한다. 이를 통해 사용자 게시글에 포함된 다종의 리소스를 활용하여 다중의 감정으로부터 대표 감정을 추출할 수 있으며 66.4%의 정확도와 81.7%의 재현율로 기존 방법보다 감정 분류 성능 향상을 보인다.
사회가 복잡해지고 첨단 사회로 갈수록 저작권 침해 사례는 증가하고 있다고 볼 수 있다. 소프트웨어 저작권 분쟁 중에는 소프트웨어가 복제되어 업그레이드 소프트웨어로 만들어 졌는지 판단에 대한 분쟁이 있을 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 업그레이드 여부에 판정에 대한 분석 방법을 제안하고자 한다. 소프트웨어 업그레이드 분석을 위하여 소프트웨어 동일 유사성 분석 기법을 이용하였다. 분석 대상 프로그램은 서버, 관리 프로그램, 라즈베리 PC 프로그램들을 대상한다. 첫번째 분석은 프로그램들의 생성 정보와 내용의 일치성을 확인한다. 그리고 제출된 프로그램과 현장에 설치된 프로그램간의 기능과 화면 구성에 대한 유사성 여부를 분석한다. 두 번째 비교 분석은 동일한 환경에서 두 개의 프로그램을 동작을 시켜 유사성을 비교 분석한다. 비교 분석 결과 2 개의 프로그램은 동작과 구성화면이 동일함을 확인되었다. 그리로 한 몇 개의 파일에서 사소한 차이는 발견되었으나 2개 프로그램은 대부분 동일하거나 거의 유사한 소스 코드를 이용하여 제작된 것을 확인하였다. 따라서 본 프로그램은 업그레이드 프로그램으로 판정 할 수 있다.
최근 게임 산업은 상호 작용 성을 높이는 방향으로 하드웨어와 소프트웨어적으로 접근하고 있다. 그 중 게임 속 캐릭터에 적용되는 인공지능은 소프트웨어적인 접근으로서 게임의 분위기와 특징에 커다란 영향을 미친다. 하지만 기존의 인공지능이 캐릭터의 시시각각 변하는 감정에 따라 변하지 않고, 간략한 메커니즘에 의해 행동이 제어되고, 움직였기 때문에 실제 캐릭터들이 가지는 감정 상태를 제대로 표현하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 맥시스사의 'The Sims'의 캐릭터인 sim들이 감정을 표현하지 못하는 한계점을 분석하고, 이를 극복할 수 있는 인공감정을 만들어 시뮬레이션 게임보다 제작하기 간단하고, 비슷하게 환경을 조작할 수 있는 비행 슈팅게임에 적용한다.
컴퓨터 소프트웨어, 디지털 콘텐츠등 디지털 정보 재산권의 보호는 현재 뿐 아니라 향후 국가의 국력을 좌우할 수 있을 정도로 대단히 중요한 과제가 아닐 수 없다. 본 논문에서는 소프트웨어 표절의 자동검출을 위하여 제작된 각종 소프트웨어 감정 도구들을 여러 각도에서 비교 분석하여 각 도구의 유용성, 제한성, 주요 적용환경 및 분야, 사용방법 등을 제시함으로써 향후 소프트웨어 복제 감정에 효과적으로 활용할 수 있도록 하고자 한다.
본 논문에서는 최근 빅데이터 활용 분야의 큰 이슈인 트위터 메시지의 효율적인 감정 분석을 위한 POS 기반의 단어 군집화 기법을 제안하였다. 기존에 군집화를 통한 다양한 텍스트 감정 분석 기법이 제시되어 왔으나, 군집화 된 기능과 분류 결과 간의 관련성에 대한 연구는 미흡하였다. 또한 모든 단어에 대한 감정 분석은 노이즈로 작용될 수 있는 단어로 인해 정확도가 감소할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 Chi Square 기법을 통하여 분석 결과에 영향을 미치는 단어에 가중치를 부여함으로써 정확도를 향상시킨다.
최근 챗봇 시스템은 급격한 발전과 함께 사용자와 자연스러운 대화를 할 수 있는 인공지능 기술의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 챗봇 시스템은 대화 상황을 충분히 이해하지 못하거나, 학습된 데이터를 벗어나는 문장에 대한 일관성 있는 응답을 제공하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GPT-3와 KoBERT를 활용하여 사용자의 감정 상태를 파악하고 해당 감정을 고려한 일관성 있는 대화를 제공하는 감정 분석 기반 챗봇 시스템을 제안한다. 이를 바탕으로 긍정적인 대화를 이어 나가는데 초점을 두어 자연스러운 대화가 가능할 것으로 기대된다.
정보통신의 발달로 인하여 소프트웨어의 중요성이 증대되고 있으며, 이에 따른 소프트웨어 저작권 분쟁도 증가하는 추세에 있다. 본 논문은 제출된 프로그램들의 소스와 관련하여 프로그램 수행에 필요한 파일들을 감정범위로 하였다. 분석 대상인 대용량 파일 전송 솔루션 프로그램은 데이터에 대한 전자서명 및 암호화를 통하여 기밀성, 무결성, 사용자 인증, 부인방지 기능 등의 부가 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 프로그램 A, 프로그램 B, 프로그램 C 3개에 대하여 분석을 수행한다. 프로그램 유사율을 산출하기 위하여 다음과 같은 내용을 분석한다. 패키지의 구조, 패키지 이름, 각 패키지 내 소스파일 이름, 소스파일 내 변수명, 함수명, 함수구현 소스코드, 제품의 환경변수 정보에 대하여 유사 여부를 분석하고 프로그램의 전체 유사율을 산출한다. 패키지 구조 및 패키지 이름이 일치되는 정도를 확인하기 위해, 폴더 구조를 비교하여 유사도 판단을 하였다. 또한 패키지 구조 및 패키지 이름이 어느 정도 일치하는지와 각 패키지 내 소스 파일(클래스) 이름이 어느 정도 일치하는지에 대한 분석을 하였다.
본 논문에서는 SW감정에서 많이 사용되는 완성도와 기성고의 용어의 정의를 재조명하고, 최근 SW분쟁에서 요구하는 완성도와 기성고의 의미와 산출 방법을 제시한다. 일반적으로 SW감정에서의 완성도는 최종 구축/구현된 SW의 기능상의 완성된 정도를 의미하고 있으며, 기성고는 개발비를 정산하기 위하여 현재까지 완료된 산출물 또는 기능을 기반으로 비용을 산출하는 것을 의미한다. 따라서 완성도는 최종적으로 개발 완료된 제품/산출물의 기능이나 인터페이스를 기준으로 판단하며, 기성고는 SW개발 단계별로 산출물 및 투입된 비용으로 산출된다. 최근에는 SW감정이 복잡해지고 완성도와 기성고에 대한 요구사항이 구체적으로 변화되고 있으므로, 본 논문에서는 각 용어의 의미와 목적을 다시 살펴보고 그 산출 방법을 제시한다.
정보화 사회가 발전함으로써 다양한 저작권 침해 사례가 발생하고 있다. 기업간의 여러 분쟁은 소프트웨어 유사도 감정이 대부분을 차지하고 있다. 본 논문은 감정 대상 규격서의 유사도 산정 방법에 관한 연구이다. 즉, 감정 대상 규격서의 수정 및 추가 분량이 어느 정도 인지 산정하는 연구이다. 감정 분석 방법은 양측의 규격서 목차 비교하고 동일 또는 유사 부분을 찾아낸다. 유사 정도에 따라 유사도 가중치를 결정한다. 가중치는 전문가의 전문적 지식과 규격서의 유사 정도를 파악하고 부여한다. 완전히 새로 추가된 경우 유사도 가중치는 1, 일부 수정한 경우 유사도 가중치는 0.4, 기존과 거의 동일한 경우 가중치 0.05를 주어 산정한다. 본 논문을 통하여 규격서에 대한 동일 유사성 산출 결과 21.2 페이지임을 알 수 있었다.
컴퓨터 소프트웨어, 디지털 콘텐츠등 디지털 정보 재산권의 보호는 현재 뿐 아니라 향후 국가의 국력을 좌우할 수 있을 정도로 대단히 주요한 과제가 아닐 수 없다. 본 논문에서는 디지털 정보 재산권과 관련된 국내ㆍ외 연구 동향과 표절의 감정을 체계적으로 행하기 위한 소프트웨어 툴에 대해 비교ㆍ분석을 행하고자 한다. 주요 내용으로는 JISC을 중심으로 한 국외 감정 기관의 사업 동향과 분석 그리고 국내기관이나 단체의 움직임을 살펴보고자 한다. 또한 자연어 표절이나 프로그램 표절을 감정 할 수 있는 S/W툴에 대해 비교ㆍ분석을 행하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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