문서 자동 요약은 주어진 문서로부터 주요 내용을 추출하거나 생성하는 방식으로 축약하는 작업을 말한다. 최근 연구에서는 대량의 문서를 딥러닝 기법을 적용하여 요약문 자체를 생성하는 방식으로 발전하고 있다. 생성 요약은 미리 생성된 위드 임베딩 정보를 사용하는데, 전문 용어와 같이 저빈도 핵심 어휘는 입베딩 된 사전에 없는 문제가 발생한다. 인코딩-디코딩 신경망 모델의 문서 자동 요약에서 미등록 어휘의 출현은 요약 성능 저하의 요인이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 요약 대상 문서에서 새로 출현한 단어를 복사하여 요약문을 생성하는 방법을 사용한다. 기존의 연구와는 달리 정확한 포인팅 정보와 선택적 복사 지시 정보를 명시적으로 제공하는 방법으로 제안하였다. 학습 데이터는 논문의 초록과 제목을 대상 문서와 정답 요약으로 사용하였다. 제안한 인코딩-디코딩 기반 모델을 통해서 자동 생성 요약을 수행한 결과 단어 제현 기반의 ROUGE-1이 47.01로 나타났으며, 또한 어순 기반의 ROUGE-L이 29.55로 향상되었다.
컴퓨터기술의 발달, 영상해석 기술의 고도화 및 경량 무인항공기(UAV)가 대중화되면서 'UAV와 각종 센서의 융합을 기반으로 한 응용시스템(UAS)'이 산업계 전반으로 확산되고 있다. 국가문화유산물의 기록, 유지 관리는 물론 파손 시 복구를 위해서는 효율적인 정밀 3차원 현상 모델링 재현과 주기적 육안점검 기술이 필요하다. 본 연구의 목적은 초대형 마애보살입상의 정밀 현상모델링 재현과 육안점검의 대안으로 UAS 영상을 기반으로 한 사진측량방법의 효용성을 검증하는 것이다. 이를 위해 고려시대(918-1392) 제작된 국내 최대 마애불이며 당초문양의 '보관(모자)'이 특징인 보물 제1324호, 시흥 소래산 마애보살입상을 대상으로 UAS 영상을 획득하고 검사점에 대한 UAS 영상해석과 토탈스테이션 측량시스템 간의 측위정확도를 비교하였다. 또한, 실세계좌표계 상의 3차원 현상모델링 및 선각 현상을 도화하여 문화재청의 정량적 규격 값과 비교하며 유지관리를 위한 육안점검 작업의 대체 가능성을 검토하였다. 특히, UAS 영상해석과 지상 레이저 스캐너에 의한 3차원 재현 모형간의 중첩해석을 통해 두 기법간의 활용성은 물론 2년 전 후의 상대적 변동 상태를 검토하였다. 연구결과, 대형 마애보살입상의 정밀 현상조사 및 육안점검의 대안으로 UAS 영상 해석법의 효용성을 확인할 수 있었으므로 향후, 대형 국가문화유산의 현상조사와 유지관리에 그 활용이 기대된다.
몰입 가상현실 환경에서 사용자들은 다양한 가상객체들을 선택하여 목표로 하는 일을 수행할 수 있다. 사용자가 원하는 가상객체를 선택하기 위해서는 일반적으로 사용자의 시야에서 가상의 선분을 발사하여 그 선분과 객체가 일치되었을 때 객체를 선택하게 하는 Ray-Casting이나 여러 객체들을 동시에 선택해서 원하는 객체를 선택하는 Cone-Casting 기반의 객체선택 방법들이 널리 사용된다. 하지만 CAD에서 사용되는 가상객체들은 그 자체적으로 세부적인 작은 객체들로 구성되고 결합이 되어 있어서 사용자의 시야에서 원하는 객체를 기존 방법들로 선택하는 경우 사용자가 원하는 객체가 아니라 다른 객체가 선택되는 모호성 문제가 발생하여 원하는 객체를 선택하는데 문제가 발생하며, 그룹으로 객체를 선택하더라도 원하는 객체를 선택하기 위해서 결국 가상객체들의 위치 및 구조 등을 변경해야 하는 추가 작업을 해야 하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 가상객체가 여러 작은 세부적인 가상객체들로 구성이 되어 있더라도 이들이 가지고 있는 공간적인 연관 관계를 계산하고 이 연관 관계에 따라서 세부적인 가상객체들을 펼치거나 줄여서 사용자가 선택을 원하는 객체를 빠르고 정확하게 선택하는 방법을 제공한다. 본 논문에서는 본 논문에서 제안한 Adaptive-Casting 선택 방법과 기존의 Ray-Casting 과 Cone-Casting 방법들과 성능비교 실험을 하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 사용자가 원하는 객체를 선택할 때 걸리는 속도가 가장 빠르면서 정확하다는 결과를 보여주었다.
홈 네트워크 환경은 컴퓨터 시스템, 디지털 가전, 이동 단말과 같은 디지털 홈 디바이스들을 연결한 네트워크 환경으로 정의된다. 이러한 홈 네트워크 환경에는 홈 네트워크 디바이스들을 모니터링하고 제어하기 위한 수많은 지역 및 원격 상호작용이 발생할 것이며 홈 게이트웨이는 이러한 환경에서 통신 병목 지점이 될 것이다. 컴퓨팅 디바이스들간을 스스로 이동하면서 사용자를 대신하여 작업을 수행할 수 있는 이동 에이전트를 홈 네트워크 환경에 적용함으로 써 홈 네트워크 환경에서 발생하는 원격 상호 작용 및 네트워크 트래픽을 줄일 수 있다. 이동 에이전트 인증은 이동 에이전트 개념을 홈 네트워크 환경에 적용하기 위해 먼저 해결되어야 할 문제로서, 홈 네트워크 디바이스 및 자원에 대한 권한 부여 및 접근 제어의 전제가 되는 기술이다. 기존의 이동 에이전트 시스템들은 낮은 컴퓨팅 능력을 갖고 있는 디지털 디바이스로 구성된 홈 네트워크 환경에 적절하지 않은 공개키 기반 인증 기법을 주로 적용한다. 본 논문에서는 단일 홈 도메인을 위한 공유키 기반 이동 에이전트 인증 기법을 제안하고 이를 공개키 기반 인증 기법을 이용하여 다중 도메인 환경으로 확장시킨다. 본 제안 기법은 공유키 암호화 기법을 이동 에이전트의 도메인 내부 인증에 적용함으로써 공개키 암호화 기법을 이용하는 인증에 비하여 가벼운 연산만으로 인증을 수행한다.
구강 스캐너를 이용한 디지털 인상과 CAD-CAM (Computer-aided design-computeraided manufacturing) 기술은 점차 발전하고 있다. 전통적인 인상 채득, 작업모형의 제작, 왁스 납형 제작 및 주조의 복잡한 과정이 단축되었으며 환자의 방문 횟수도 줄일 수 있게 되었다. 구강 스캐너 기술의 발전으로 디지털 인상의 정밀도와 정확성이 향상되었으며, 그 적응증은 보다 광범위한 부위의 고정성 치과보철물의 수복으로 점차 확대되어지고 있다. 본 증례 보고에서는 광범위한 부위의 고정성 임플란트 보철물의 수복을 위하여, 컴퓨터로 계획하고 가이드 수술용 템플레이트로 완전히 가이드된 수술을 하고, 즉시/조기 임플란트 보철물을 장착하였으며, 임시 보철물에서 최종 보철물로 전환하는 과정에서 구강스캐너의 지대주중첩 알고리즘을 활용하였다. 임플란트 수술 당일 획득한 구강스캔으로 맞춤형 지대주를 포함한 임시 보철물을 제작하여 활용하였으며, 최종 보철물은 임시 보철물에서의 맞춤형 지대주를 낀 채로 구강스캔하여 제작되었다. 이 과정에서 임시 보철물 장착 전에 미리 스캔해서 라이브러리화한 맞춤형 지대주 데이터를 구강스캐너 소프트웨어 '지대주 자동중첩 기능'으로 최종 디지털 인상에 자동적으로 매칭하였고, 치은연하마진인 부분도 지대주를 탈거하지 않고, 치은압배사 없이 정밀하게 획득할 수 있었다. 구강스캐너와 소프트웨어의 다양한 기술을 응용하여 임플란트 치료 과정을 디지털 워크플로우로 변화시킴으로써, 환자 불편감 및 치료 시간을 단축하였으며, 환자와 술자에게 모두 이롭고 예지성 있는 치료가 가능하였다.
과일 품질 자동 선별 시스템에서 흠집이나 부패한 부위가 존재하는 불량 과일을 우선적으로 검출하여 제거하는 작업은 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존의 영상처리 기법을 이용하여 불량 부위가 있는 과일 검출하는 방법의 한계점을 극복하기 위하여, 최신 인공지능 기술인 Yolo V4 딥러닝 지능기술을 이용하여 과일 불량 부위를 검출하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 흠집 또는 부패 부위가 존재하는 1,100개의 불량 사과 및 1,300개의 불량 배를 포함한 총 2,400개의 불량 과일에 대하여 Yolo V4 딥러닝 모델을 사용하여 학습하고 불량 부위 검출 실험을 하였다. 성능 실험 결과에 따르면 사과의 정확률은 0.80, 재현율은 0.76, IoU는 69.92%, mAP는 65.27%이고, 배의 정확률은 0.86, 재현율은 0.81, IoU는 70.54%, mAP는 68.75%의 성능을 나타내었다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존 영상처리 기법을 이용한 방법보다 불량 부위가 있는 과일을 실시간으로 정확하게 선별하여 기존 과일 자동 품질 선별시스템의 성능을 획기적으로 개선할 수 있다.
영화는 대중에게 처음 소개된 이래로 테크놀로지의 발전과 변화 과정을 함께하고 있다. 영화 제작 과정에 시각효과를 중심으로 한 포스트 프로덕션과 디지털 기술들이 본격적으로 적용되면서 영화 산업은 제작 방식에 있어서 큰 변화를 겪었을 뿐만 아니라 최신 기술들을 폭넓게 수용하며 산업적 기회의 폭을 넓혀가고 있다. 디지털 영화로 변화한 지 오래지 않은 지금, 영화의 디지털화가 시작되기도 전인 1956년 다트머스 회의에서 처음 알려진 인공지능이란 개념이 다시 영화 산업의 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 디지털 영화의 제작 파이프라인은 거대한 디지털 데이터를 체계적으로 운용하고 만들어 내기 때문에 머신러닝과 딥러닝으로 대표되는 최근 인공지능 기술들을 적용하기 용이하고 시각효과 제작 과정에는 반복적인 작업과 분석을 통한 재현이 많고 계산 시간이 오래 걸리는 과정들이 있기 때문에 최근 주요 시각효과 스튜디오들을 중심으로 인공지능 기술의 활용이 두드러지고 있다. 본 연구에서는 제작 도구로서 인공지능 기술을 이용한 영화 시각효과 제작 사례에 대한 분석을 통해서 향후 인공지능 기술이 영화 산업을 어떻게 바꿔놓을지 예측하고 시각효과 기술로서 인공지능의 산업적 가능성을 조망해 보고자 한다.
목적 : 반응시간은 인지 능력과 노화에 대한 연구에서 중요한 역할을 한다. 본 연구는 컴퓨터 프로그램을 이용한 인지반응시간(Cognitive response time: CRT) 검사를 실시하여 정보처리에 대한 인지 능력의 영향을 확인하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 대구 및 경북 지역에 거주하고 있는 65~79세의 일반 노인(Normal elderly: NE) 30명과 기억성 경도인지장애(Amnestic mild cognitive impairment: aMCI) 노인 30명을 대상으로 하였다. 결과 분석은 통계 분석 프로그램 R 4.0.2(University of Auckland, Auckland, New Zealand)를 사용하였다. 결과 : CRT 검사의 세 개 하위 영역에서의 총 반응시간은 집단 및 연령에 따라 유의한 차이를 보였고, 오류율은 일부 하위 영역에서 연령 또는 집단에 따라 유의한 차이를 보였다. aMCI 집단의 CRT 검사 수행력은 전반적인 인지 및 기억 검사의 수행력과 유의한 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 결론 : 인지반응시간을 측정하는 CRT 검사를 통해 노화 및 인지 능력에 따른 정보처리과정과 처리속도의 변별적 수행을 관찰할 수 있었다. 또한, 이 검사의 수행력이 전반적인 인지 및 기억 검사와 유의한 상관성을 갖고 있음을 확인하였다. 따라서 지역사회 일반 노인의 초기 인지장애를 예측하는 간편 도구로써 CRT 검사가 의미있게 사용될 수 있기를 기대한다.
선박의 해양사고 중 부유물 감김사고는 운항지연에 그치지 않고 대형 인명 피해사고까지 이어질 수 있어 이에 대한 예방책이 요구되고 있다. 이에 본 연구는 영해와 베타적경제수역 등을 포함한 해역의 최근 5년간 선박의 부유물 감김사고 데이터를 시·공간적 측면에서 분석하고, 관련 연구 분야에 기초 자료를 제공하고자 한다. 부유물 감김사고의 상대적 밀도 분포를 시각화하기 위하여 이차원 평활 히스토그램을 적용하였으며, 시간대, 주·야간, 계절에 따른 각 변수가 감김사고에 미치는 영향을 분석하기 위해 다항 로지스틱 회귀모형을 적용하였다. 공간적 분석결과 전체 사고에 대해 평활화된 밀도 값이 높은 곳은 진해만을 포함한 거제도~통영 해상이었으며, 서해 전곡항 인근 해상, 제주도 북부 해상으로 나타났다. 시간적 분석결과 부유물 감김사고는 주간에 71.4%로 가장 많이 발생하였으며, 계절별로는 가을철이 다른 계절에 비해 가장 많이 발생한 것으로 분석되었다. 또한, 어선, 수상레저기구, 낚시어선의 감김사고 발생 가능성이 화물선 보다 높은 것으로 조사되었다. 본 연구의 시·공간적 분석결과는 향후 부유물에 대한 단속강화 및 제거를 위한 해양경찰함정 배치와 시간별·계절별 사고방지를 위한 부유물 사전 제거작업 대책 마련의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 안드로이드 환경에서 널리 사용되는 두 개의 보안 메신저인 Signal과 Telegram에 대한 디지털 포렌식 분석을 진행하였다. 현재 모바일 메신저가 일상생활의 중요한 역할을 하는 만큼, 이들 앱 내부의 데이터 관리와 보안성은 매우 중요한 이슈가 됐다. Signal과 Telegram은 그중에서도 사용자들 사이에서 높은 신뢰성을 받고 있는 보안 메신저로, 암호화 기술을 바탕으로 사용자들의 개인 정보를 안전하게 보호한다. 하지만 이러한 암호화된 데이터를 어떻게 분석할 수 있을지에 대해서는 아직까지 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Signal과 Telegram의 메시지 암호화와 안드로이드 디바이스 내 데이터베이스 구조 및 암호화 방식에 대하여 깊이 있는 분석을 진행하였다. Signal의 경우, 복잡한 알고리즘으로 인해 외부에서 접근하기 어려운 암호화된 메시지를 성공적으로 복호화 하여 내용을 확인할 수 있었다. 또한 두 메신저 앱의 데이터베이스 구조를 세밀하게 분석하여 해당 정보를 수시로 활용할 수 있는 폴더 구조 및 파일 형태로 정리하는 작업도 진행했다. 이렇게 분석한 정보를 바탕으로 보다 발전된 기술과 방법론을 적용함으로써, 앞으로 더욱 정확하고 세밀한 디지털 포렌식 분석이 가능할 것으로 기대된다. 이 연구가 Signal과 Telegram 같은 보안 메신저에 대한 이해를 높이는 데 도움을 주며, 이로 인해 개인 정보 보호와 범죄 예방 등 여러 측면에서의 활용 가능성이 열릴 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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