• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.67-80
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• 2022

본 연구는 미디어 기업이 중심이 되어 기존의 방송 콘텐츠를 짧은 분량으로 편집하여 서비스하는 재가공형 숏폼 콘텐츠의 의미와 특성을 밝힘을 목적으로 한다. 이를 위해 2014년부터 2021년까지 네이버 TV 플랫폼에 개설된 지상파 3사와 JTBC, tvN의 드라마 채널 전체 영상과 대표 예능 프로그램을 분석대상으로 선정하여 통시적, 공시적 접근을 동시에 진행하였다. 분석 결과 통시적 관점에서 드라마와 예능 프로그램 모두 제공 영상의 개수와 형태가 다양해지는 등 양적, 질적 확장이 이루어졌다. 특히 기획형 영상의 경우 캐릭터, 주제, 소재 중심의 계열화가 나타나는 등 독립적 콘텐츠로서의 의미 역시 강화되고 있었다. 썸네일과 제목 역시 검색의 태그이자 큐레이션 역할을 하는 파라텍스트로 정형화됨을 확인할 수 있었다. 공시적 관점에서는 실시간 조회수와 원본 영상과의 비교를 통해 재가공형 숏폼 콘텐츠가 독립적인 시청 맥락을 가진 콘텐츠이자 캐릭터 중심의 콘텐츠로 여겨지고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 부수적으로 여겨지던 숏폼 콘텐츠의 의미와 위상 변화를 포착하는 시도로 의의를 지닌다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.431-446
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• 2022

본 연구에서는 학교환경에 대한 취약계층 청소년들의 경험과 인식의 특성을 탐색하여 유형화하고 의미를 확인하고자 하였다. 이를 위해 Q방법론을 활용하였고, Q모집단을 구성하기 위해 사전 인터뷰와 문헌분석, 미디어 매체 검색내용을 분석하여 94개의 Q표본을 추출하여 1차 연구 참여자에 대해 눈덩이 표집방식을 적용하여 참여대상자 총 54명에게 Q분류를 실시하였다. P표본의 소속학교는 서울 7곳과 경기도 4곳이다. Q소팅에서 수집된 데이터를 Q분석 프로그램인 QUANL-PC프로그램을 이용하여 주요인 분석을 실시한 결과 4가지의 유형으로 분류되었다. 제1유형은 '순응적 모범형', 제2유형 '부정적 반항형', 제3유형은 '소극적 무기력형'이며, 제4유형은 '진취적 고군분투형'으로 나타났다. 본 연구를 통해 취약계층 청소년들의 경험과 인식을 파악하고, 이들을 위한 현실적인 지원전략에 필요한 단초를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제43권2호
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• pp.197-206
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• 2010

본 논문에서는 영양분석 소프트웨어 인터페이스인 Nutri-API (Application Programming Interface)를 활용하여 영양표시를 위한 메뉴 라벨링 시스템을 개발하였다. 영양표시에 표시되는 각 항목들은 영양성분이 추가 또는 변경이 될 수 있도록 유연한 설계를 하였으며 본 메뉴 라벨링 시스템은 다양한 변경사항들을 사용자가 직접 수정 할 수 있도록 설계되었다. 또한, 식품단위의 정보제공뿐만 아니라, 음식 또는 식단의 영양표시 정보도 제공한다. 주요 내용을 요약 하면 다음과 같다. 식품 및 메뉴 검색 메뉴 라벨링 시스템의 식품 및 메뉴의 검색은 유의어 검색 기능과 의미 정보 및 분류 정보를 통한 검색 기능을 가지고 있으며 영양소를 검색할 수 있으며 영양소 함량 정보가 없는 경우에는 missing 표시 (-)을 하였다. 메뉴작성 및 식품관리 메뉴 라벨링 시스템은 기존 데이터베이스화된 기본 식품만을 사용하여 영양 표시에 사용하는 것뿐만 아니라, 식품의 조합인 메뉴를 포함하여 정보를 제공하였으며 Nutri-API의 NutriMenu 기능을 확장하여 메뉴 작성 기능과 추가 및 관리기능을 추가하였다. 메뉴 라벨링 시스템에서 제공되는 정보로는 메뉴설명, 메뉴이미지, 재료중량, 열량 등의 영양소, 3대 영양소비율과 원그래프 제공뿐만 아니라, 메뉴의 구성분류에 따른 영양소 정보도 제시하고 있다. 메뉴 라벨링을 위한 영양소 정보로는 농촌진흥청 모든 영양소를 포함하여 당류, 포화지방, 트랜스지방, 콜레스테롤 등이 있다. 그리고 메뉴의 영양섭취기준과 영양소기준치에 대한 비율 (%) 정보도 제공하며, 동시에 메뉴의 그리고 메뉴의 구성분류의 식품이나 중량 등을 입력/수정/변경 할 수 있다. 식품 추가 기능 본 시스템에서는 기본으로 제공되는 식품 정보 외에 시스템에서 제공하고 있지 않은 식품 또는 식품의 정보를 수정을 위해 식품 추가 기능을 제공하고 있으므로 새로운 식품을 추가하여 식품설명, 사진과 영양소 정보를 입력하여 저장할 수 있다. 기본 제공되는 식품과 구별하기 위해서 사용자 식품으로 별도 저장 및 관리한다. 메뉴 라벨링 정보 메뉴 라벨링 정보에서는 메뉴의 식품재료 중량뿐만 아니라 메뉴의 조리 후 중량, 1회 제공량 (portion size), 총 제공량 (total serving size) 등의 정보를 제공하도록 하였다. 메뉴 라벨링을 위해 추가된 식품 및 메뉴는 라벨링 항목에서 추가 및 수정이 가능하다. 메뉴 라벨링에서 추가 및 수정된 정보는 기본 메뉴 정보와는 별도로 저장 및 관리한다. 메뉴 라벨링 형식으로는 사용자는 표준형, 가로형, 선형, 쌍방형, 영양성분 전면표시형으로 출력할 수 있으며 식당의 메뉴판 영양표시형태도 출력할 수 있다. 메뉴 및 라벨링 관리 사용자가 작성한 메뉴 및 라벨링 정보의 지속적인 관리를 위해 별도의 관리기능을 제공하고 있어서 메뉴의 히스토리뿐만 아니라 이미 작성된 메뉴를 복사하여 새로운 메뉴를 작성하거나, 새로운 메뉴를 구성하는 기본 메뉴로 사용할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.950-962
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• 2006

최근 인터넷에는 3차원 그래픽 데이터를 이용하는 그래픽 응용 프로그램들이 증가하고 있다 이에 따라 색상, 질감, 모양, 공간관계 등의 3차원 그래픽 데이터의 특징 정보를 이용한 검색에 관련된 많은 기법이 제안되고 있다. 그러나 효율적인 3차원 그래픽 데이터의 모델링이나 데이터베이스 저장 기법에 대한 연구는 미진한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 XML 기반의 3DGML로 모델링된 3차원 그래픽 데이터를 데이터베이스에 저장하고 SQL을 이용하여 3차원 그래픽 데이터를 내용기반으로 검색할 수 있는 시스템을 제시한다. 3DGML로 모델링된 3차원 그래픽 데이터에서 의미 있는 객체들을 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하는 객체단위 데이터베이스 매핑 기법을 제시하고, 이 데이터베이스로부터 3차원 그래픽 데이터 객체의 특징 정보와 3차원 장면의 설명정보 및 장면에 포함된 객체간의 공간 관계 등을 이용한 SQL 질의를 보인다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권6호
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• pp.659-672
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• 2004

모바일 애드_ 흑 네트워크(MANET, Mobile Ad hoc Networks)란 중앙 집중 형태의 제어나 인프라 구조가 없는 독립적인 모바일 컴퓨팅 노드들간의 집합을 의미한다. 애드 혹 네트워크에 연결을 원하는 모든 노드들은 네트워크 연결에 필요한 주소를 얻어야 한다. 만일 (Dynamic Host Configuration Protocol)와 같이 자동으로 주소를 할당해 주는 서버가 존재한다면 쉽게 주소를 얻을 수 있지만, 모바일 애드 혹 네트워크의 특성상 DHCP와 같은 서버의 존재를 가정하기 어렵다. 본 논문에서는 주소 예약(Address Reservation)과 낙천적 중복 주소 검색(Optimistic Duplicated Address Detection)을 이용한 분산형 자동 주소 설정 방법을 제시한다. 주소 예약은 주소 할당 시간을 줄이는 데 도움을 주고, 낙천적 DAD는 주소의 유일성을 보장하고 네트워크의 트래픽 오버헤드를 줄이는 데 기여한다 또한 제한된 방법은 모바일 애드 혹 네트워크의 분학과 합병에 대한 해결책을 제시한다. 마지막으로 ns-시뮬레이커를 사용한 모의 실험의 곁과를 통해 제안된 방법이 주소 유일성 보장, 주소 선정 시간과 통신 오버헤드 측면에 있어서 우수함을 증명한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제20권4호
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• pp.1-17
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• 2020

정보기술의 발전에 따라 아카이브의 디지털화가 가속화되고 있다. 그런데 전통적인 방식의 디지털 아카이브는 기록을 효과적으로 검색하고 연계하고 이해하는 데 한계가 있다. 본 논문은 디지털 아카이브의 활용성을 극대화하기 위한 방안으로 관계 중심의 지식그래프 방식을 제안한다. 디지털 아카이브의 사례인 '1997 외환위기 아카이브'의 특징을 검토하고, 아카이브에 포함된 모든 개체와 개체 사이의 관계는 RiC-O(Records in Contexts-Ontology) 기반의 지식그래프로 구축한다. 본 연구의 결과인 외환위기 지식그래프는 1997 외환위기 아카이브의 모든 개체를 기계가 처리할 수 있는 형식으로 구축한다. 디지털 아카이브와 비교해 지식그래프 접근은 개체의 정보, 개체 사이의 관계를 정확히 탐색할 수 있고, 이를 통해 의미검색, 지능형 서비스에 활용될 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.25-32
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• 2018

방대해지고 있는 온라인 패션 시장에서는 소비자도 자신이 원하는 스타일에 대해 키워드 검색으로 원하는 패션 스타일을 일일이 찾기란 쉽지 않은 일이다. 이를 해소해줄 수 있는 것은 소비자의 니즈를 반영한 패션 추천이다. 기존 온라인 쇼핑 사이트는 소비자의 니즈를 파악하고 추천하기 위하여 설문조사 형식으로 소비자의 선호 스타일을 파악하는 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 기존 방법의 한계점을 해소하고자 암묵적 프로파일링 방법을 통하여 소비자들의 니즈와 선호하는 스타일에 대해 간편하고 효과적으로 파악할 수 있는 모델을 제안하였다. 또한 이렇게 수집된 데이터로 학습한 딥러닝기반의 지능형 선호 패션 모델을 통하여 이미지 자체에 대한 특성을 반영하도록 학습하는 방법을 제안하였다. 제안한 모델의 정성적 평가를 통하여 의미있는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.67-76
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• 2011

최근 비디오가 대화형 콘텐츠를 위한 타입으로 많은 각광을 받기 시작하면서 비디오 데이터에 포함된 객체들을 의미적으로 표현하고 검색하기 위한 시맨틱 어노테이션 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이터에 포함된 객체들은 시간의 변화에 따라 공간적 위치가 변화하기 때문에 매 프레임마다 상이한 위치 데이터가 발생한다. 따라서 모든 프레임의 객체에 대한 위치 데이터들을 저장하는 것은 매우 비효율적이므로 이를 부적절한 오차가 발생하지 않는 범위 내에서, 효과적으로 압축하여 표현할 필요가 있다. 본 논문은 컴퓨터 또는 에이전트가 직관적으로 객체에 대한 정보를 이해할 수 있도록 표현하기 위해 비디오 데이터가 포함하는 객체에 대하여 의미적 정보를 부여하기 위한 온톨로지 모델링 방법과 이동 객체의 위치 데이터를 압축하기 위해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 의미적 정보와 함께 어노테이션 하는 방법을 제안한다. 제안한 어노테이션 방법의 효율을 검증하기 위한 대화형 비디오 시스템을 구현하고, 다양한 특징을 가지는 객체가 나타나는 비디오 데이터 셋을 이용하여 샘플링 간격에 따른 오차율과 데이터량을 비교하였다. 그 결과, 샘플링 간격이 15프레임 이하 일 때, 최대 80%의 데이터 저장 공간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 객체의 실제 좌표 대비 최대 31픽셀, 평균 4픽셀 미만의 오차 편차를 얻을 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.379-384
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• 2002

개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권7호
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• pp.548-557
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• 2010

본 연구는 IPTV의 지능형 검색을 가능하게 하는 VOD 어노테이션을 위해 효율적인 반자동 온톨로지 모델링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 워드넷(WordNet)으로 부터 특정 도메인(또는 장르)을 대표하는 콘텐츠에 관련된 키워드의 상 하위어와 동의어에 해당하는 부분 트리를 추출하고, 워드넷에 없는 외래어, 한자어 등은 확장하여 콘텐츠 온톨로지를 구축한다. 이 온톨로지는 보편적 계층구조와 특정 계층구조를 생성한다. 전자는 콘텐츠와 관련 키워드를 제약 기술(description)을 포함하는 클래스로 정의한 어휘의 의미 모델이다. 후자는 생성된 모델에 함의관계(subsumption) 추론 기술을 적용하여 키워드를 관련있는 콘텐츠로 추론한 모델이다. 어노테이션은 이 온톨로지를 기반으로 VOD에 콘텐츠와 장르의 메타데이터를 의미 기반으로 생성한다. 보편적 계층구조는 서비스 도메인에 독립적으로 재사용이 가능하며, 특정 계층구조는 서비스 목적에 맞는 완전하고 함축적인 모델을 생성한다. 제안하는 방법은 서비스 도메인에 상관없이 적용 가능한 알고리즘이며, 2,400건의 테스트 데이터로 어노테이션 결과를 평가하여 82%의 정확도를 보였다.