개발자 채용 시장은 기술 요구 사항이 시시각각 변화하는 동적인 환경이다. 구직자는 빠른 변화로 새롭게 생겨나는 기술 스택 및 채용 트렌드를 한눈에 파악하기 힘들다. 본 논문에서는 개발자 채용 시장에서 요구되는 기술 동향을 시각화하여 효율적으로 파악할 수 있도록 하는 새로운 서비스를 제안한다. 이 서비스는 웹 크롤링 기술을 활용해 채용 공고에서 요구되는 구인 요구사항을 수집하고 분석한다. 분석 결과는 기술 빈도, 지역별, 학력별 및 경력별로 제공되며, 사용자가 선택한 유형의 기술 동향 분석 결과를 시각화하여 제공한다. 이를 통해 개발자는 채용 시장에서 요구되는 기술을 식별하고 학습할 기술을 선정하는 과정을 간소화할 수 있다. 이러한 접근 방식은 효율적인 채용 시장 기술 동향 분석에 도움을 주고, 나아가 교육 기관이 채용 시장에서 요구되는 기술을 정확히 파악하여 교육 커리큘럼에 활용할 수 있을 것이라 기대한다.
본 논문은 아두이노를 이용하여 청각 장애인을 위한 시각 정보 기반의 초인종 시스템을 설계하고자 한다. 아두이노에 버튼, 부저, 모터, LCD를 이용하여 초인종을 구현하여 방문객 발생 시 버튼을 통해 정보를 스마트폰에 실시간으로 안내하는 방식으로 서비스를 설계하였다. 또한 방문객 출입 여부를 스마트폰에서 선택하면 LCD를 통하여 그 정보가 출력될 수 있도록 하였다.
시각암호는 복잡한 암호학적 연산 없이 인간의 시각에 의해 비밀정보를 직접 복원할 수 있는 간단한 방식이다. 이 방식은 영상 형태의 비밀정보를 n개의 랜덤한 영상(슬라이드)으로 분산시킬 때, 각 화소가 화장되면서 복원영상의 크기가 커지고 휘도가 떨어지는 결정이 있다. 따라서, 확장 화소의 수를 줄이고 휘도를 개선하는 연구가 많이 이루어져 오고 있다. 본 논문에서는 기저행렬의 행을 중첩시켜 (k, n)시각암호의 휘도를 개선하기 위한 새로운 구성법을 제안하고, 그룹 내 n개의 슬라이드 중 k개 이상의 슬라이드를 선택하는 방법에 따라 복수의 휘도를 갖는 (k, n) 시각암호를 구성할 수 있음을 보인다.
본 논문은 동영상에서 ROI(region of interest)나 FOA(focus of attention)를 탐지하기 위한 방법으로써 여러 시각자극(stimuli)중 모션(motion) 정보를 사용한 선택적 주의 시스템을 소개한다. 2개 이상의 연속적인 프레임으로 구성되는 모션은 시간정보가 포함된 현실세계의 시각장면에서 시간적으로 현저함(temporal saliency) 정도를 나타내는 특징이라 할 수 있으며, 본 연구에서는 이러한 모션을 인간 뇌의 대뇌 시각피질에 존재하는 MT(middle temporal cortex) 영역에 존재하는 "이중 대립 수용야(double opponent receptive fields)"의 특성과 "노이즈 여과(noise filtration)" 기능에 대한 기존의 심리학적 연구 결과를 바탕으로 분석하고, 이렇게 분석된 결과를 MT에서의 "모션통합" 이론을 기반하여 통합한다. 이러한 과정을 통해 동영상에서 다른 주변의 영역과 현저히 다른 돌출 영역으로 정의되는 ROI또는FOA를 탐지할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능분석을 위해 인간을 대상으로 한 심리학적인 실험을 추가적으로 수행하여 제안된 시스템을 통해 얻어진 결과와 비교함으로써, 본 시스템이 얼마나 타당성이 있는지 검증하였다.
본 연구는 지하철 입구 공공공간에서 피험자의 선택적 주의집중 분석을 위한 공간요소별 주시데이터 추출이다. 주시데이터의 추출방법 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 눈을 통해 획득되는 시각정보의 특성을 분석하는 과정에 중심와의 반경을 이용하여 주시범위를 설정하는 방식은 기존의 시지각 이론을 근간에 두면서 선택적 주의집중에 해당하는 주시데이터의 추출 결과를 객관화시킬 수 있는 방법을 정리했다. 둘째, 주시데이터 추출방법으로 기존에는 격자에 의한 빈도 분석이 주를 이루었는데 세부적 특성으로 공간정보를 분석함에 한계를 가지고 있었다. 이에 비해 선택적 주의집중 정도를 알 수 있는 주시데이터 추출방법은 공간에서 특정 요소에 시선이 얼마만큼 집중되는지를 분석해 낼 수 있었다. 선택적 주의집중을 통해 공간사용자의 주시특성을 분석하게 되면, 요소 맞춤형 주시데이터 추출이 가능하고, 이를 공간디자인이나 사인 배치에 활용하고 성과를 검증하는 것도 가능하다. 셋째, 공간요소에 대한 시간범위별 분석을 통해 특정 공간 요소를 주시한 데이터 특성을 시계열적으로 추적하여 정리하는 것이 가능했는데, 본 연구에서 대상으로 삼은 "해당 공간범위"의 결과를 보면, 남녀 모두 2분을 지난 시점에서 주의집중 정도가 급격히 떨어진 것을 확인할 수 있었다. 넷째, 주시 우위빈도를 통해 선택적 주의집중이 일어난 구역을 시간범위별로 분석하였는데, 성별에 따라 남자는 I시간범위(52.4 %), 여자는 IV시간범위(24.0 %)에서 강한 주시가 이루어진 특성이 있어, 성별 차이가 나타난 것을 확인할 수 있었다. 즉, 성별에 따라 선택적 주의집중이 일어나는 시간범위가 서로 다르다는 것에서부터 성별 차이를 향후 피험자 특성으로 설정하여 실험하고 분석하는 것이 필요하다.
논문에서는 임의의 시각계에서 인간과 유사한 시각 응시점을 선택하기 위한 Saliency map 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 영상의 에지 정보를 시각 응시점 결정을 위한 특징 기저로 이용한다. 자연 정지 흑백 영상에서 상호 독립적인 에지 성분들을 찾는데 가장 좋은 방법이라고 알려진 독립성분해석 방법을 이용한다. 인간 시각계에서 시각 수용체의 비균일 분포를 고려하기 위해 카메라와 같은 시각 센서로 받은 영상을 직접 이용하는 대신에 입력 영상으로 다중 해상도를 갖는 계층 영상을 이용한다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션으로부터 제안한 Saliency map을 이용하여 주어진 임의의 이미지에 대한 시각 응시점을 구한다.
본 논문은 제한된 디스플레이를 가지는 모바일 디바이스 상에서 XML로 작성된 정보를 사용자에게 효과적으로 보여주는 rectangle layout을 이용한 XML 기반의 모바일 정보 시각화 시스템을 제안한다. 먼저 트리 형태의 정보뿐만 아니라 사이클이 존재하는 그래프 정보까지 기술하도록 XML 스키마를 정의한다. XML로 기술된 정보에 대해 디스플레이 화면상에 배치할 때, 사각형의 형태를 가지는 디스플레이 화면의 특징을 고려하여 기존 radial layout을 개선한 rectangle layout 방식을 적용한다. 그 다음 전체 정보와 사용자가 관심을 가지는 정보를 동시에 표현하기 위해 어안 뷰(fisheye view)알고리즘의 DOI를 rectangle layout에 표현된 모든 정보에 적용한다. 또한 사용자가 새로운 관심 대상 정보를 선택하였을 때, 정보들의 화면 재배치에 따른 변화에 사용자 혼란을 줄이고 사용자의 인지력을 향상시키기 위한 방법을 모바일 디바이스의 능력을 고려하여 제안한다. 제안된 focus+context 방식의 정보 시각화 시스템은 데스크 탑에 비해 CPU 계산 능력과 디스플레이 화면, 메모리 제약이 심한 PDA, 셀룰라 폰, 스마트 폰과 같은 모바일 디바이스 상에서 정보 검색에 효과적인 인터페이스를 제공한다. 본 논문에서는 제안한 정보 시각화 시스템을 PDA상에 구현하고 제안된 rectangle layout을 이용한 정보 시각화 방식과 기존 radial layout을 이용한 정보 시각화 방식에 다양한 조건을 적용하여 실험 및 평가를 진행한다.
본 논문에서는 키 프레임 영상과 SURF 특징점 기반의 시각 단어들을 이용한 효과적인 실시간 시각 루프 결합 탐지기 VILODE를 제안한다. 시각 루프 결합 탐지기는 과거에 지나온 위치들 중 하나를 다시 재방문하였는지를 판단하기 위해, 새로운 입력 영상을 이미 지나온 위치들에서 수집한 과거 영상들과 모두 비교해보아야 한다. 따라서 새로운 위치나 장소를 방문할수록 비교 대상 영상들이 계속해서 증가하기 때문에, 일반적으로 루프 결합 탐지기는 실시간 제약과 높은 탐지 정확도를 동시에 만족하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 본 시스템에서는 입력 영상들 중에서 의미 있는 것들만을 선택해 이들만을 비교하는 효과적인 키 프레임 선택 방법을 채택하였다. 따라서 루프 탐지에 필요한 영상 비교를 대폭 줄일 수 있다. 또한 본 시스템에서는 루프 결합 탐지의 정확도와 효율성을 높이기 위해, 키 프레임 영상들을 시각 단어들로 표현하고, DBoW 데이터베이스 시스템을 이용해 키 프레임 영상들에 대한 색인을 구성하였다. TUM 대학의 벤치마크 데이터들을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시각 루프 결합 탐지기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 인증과 무결성을 위한 새로운 블록 연성 워터마킹을 제안한다. 원 영상의 인증과 무결성을 확인하기 위하여 이진로고 영상을 워터마크로 사용한다. 원 영상의 각 픽셀의 정보뿐만 아니라 해당 블록의 정보로 binary look-up table을 선택하여 워터마크 비츠를 삽입한다. 기존 방식의 문제점으로 제시된 공격[6,7]을 효율적으로 막으면서도 시각적으로 변조유무 및 픽셀단위 또는 블록단위로 변조위치를 감지할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 체적 시각화 과정을 이론적으로 고찰하여 시각화 모델을 제시하고 그 모델로 유도된 관계로부터 미분 방정식을 이용하여 분석적 체적 시각화 해법을 구하였다. 이 분석적 방법을 제적 시각화의 대표적인 방법인 Levoy의 이산적 광선 추적법과 비교하여 본 연구에서 제시한 방법의 특수한 형태가 Levoy의 이산적 방법임을 보였다. 그리고 체적 데이터를 시각화기 위해서는 사용자가 시각화하기를 원하는 부위를 선택하고 이 부분만을 추출하는 영역 분할 작업이 필요하다. 본 논문에서는 영역확장법에 기반을 둔 효율적인 3차원 영역 분할 기법을 개발하여 위의 분석적인 방법을 이용하여 3차원 제적 데이터의 시각화를 위한 시스템을 구현하였다. 그리고 본 접근법에 대한 의의와 유용함에 대한 가설적인 결론을 구현된 시스템을 이용한 실험에 근거하여 유도하였다. Lovoy의 이산적인 방법과 분석적인 방법을 같은 데이터에 대해 3차원 영역 분할 수행 후 적용한 실험은 분석적인 방법이 이산적인 방법에 비해 렌더링된 이미지의 질이 더 좋음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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