• 정보보호학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.609-619
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• 2023

최근 IoT 산업 중 하나인 드론을 사용한 범죄가 지속적으로 보고되고 있다. 특히 드론은 손쉽게 접근하여 자유롭게 움직이는 특징이 있어 폭발물 운반, 마약 운반, 불법 촬영 등 다양한 범죄에 사용된다. 이러한 범죄행위를 분석하고 수사하기 위해 드론 포렌식 연구가 매우 강조되는 상황이다. 드론에서 획득할 수 있는 대표적인 디지털 포렌식 아티팩트로는 미디어 데이터, PII, 비행기록 등이 있으며 특히 비행기록은 드론의 행적을 추적할 수 있는 중요한 아티팩트가 된다. 따라서 본 논문에서는 DJI 드론의 삭제된 비행기록 파일이 갖는 특징을 제시하고 특징의 차이점이 발생하는 세 가지 드론인 Phantom3, Phantom4, Mini2 드론을 이용하여 검증하였다. 또한 비행기록 파일이 갖는 특징을 이용하여 파일 카빙 기법을 통해 복구 정도를 분석하고 최종적으로 드론 모델별로 비행기록의 복구가능성이 존재하는 드론과 그렇지 않은 드론 모델들을 분류한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.45-54
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• 2009

본 논문에서는 평균 명암 필터와 개선된 2D 허프 변환을 이용하여 영상에서 가슴 영역을 검출함으로써 음란영상을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 유해물 영상 검출 방법은 크게 학습 단계, 인식 단계, 검증 단계의 3가지 주요 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 가슴의 유두 부분 영상의 학습을 통하여 인식 단계에서 사용할 유두 평균 명암 필터를 생성한다. 인식 단계에서는 입력 영상을 받아들여 에지를 추출하고, 에지의 밀도를 이용해 연결성분을 추출한 후. 추출된 연결성분의 가로와 세로외 길이 비율을 고려하여 유두 후보영역을 결정한다. 그리고 학습된 유두 평균 명암 필터와 입력 영상의 유두 후보영역 사이의 유사도를 측정하여 가장 유사도가 높은 영역을 최종적인 유두후보영역으로 결정하며, 개선된 2D 허프 변환을 이용하여 영상에서 가슴 라인을 검출한다. 검증 단계에서는 인식 단계에서 획득한 유두 후보영역과 가슴 라인의 위치를 고려하여 가슴 영역을 판단함으로써 유해물 영상의 최종 유무를 결정한다. 실험 결과에서는 다양한 영상을 이용한 실험을 통해 제안한 방법이 가슴 영역을 효과적으로 인식할 수 있음을 보여 주었으며, 결과적으로 제안된 방법이 음란 영상의 검출에 유용하게 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.907-916
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• 2017

최근 ICT융합과 관련하여 다양한 연구가 이루어지고 있다. 학문 분야에서도 ICT융합에 대한 요구가 증가하는 추세이며 그 사례로 디지털 인문학(Digital Humanities)이나 지역정보학(Area Informatics)등의 분야가 대표적이다. 지역연구는 특정지역에 대한 문화를 통합적으로 연구하는 것을 의미한다. 이와 관련하여 해외지역을 전문적으로 연구하는 연구자들은 해당지역과 관련된 정보를 획득하기 위해 웹사이트를 활용하는 것이 일반적이다. 부산외국어대학교 지중해지역원에서 운영 중인 다국어 지중해 웹서비스 시스템 (Multilingual Mediterranean Web Service System, 이하 MMWS)은 해외지역 중에서도 지중해지역을 연구하는 연구자 또는 일반인을 대상으로 전문정보 및 일반정보를 제공하는 웹사이트이다. 본 논문에서는 해외지역 웹사이트 MMWS를 분석하고 이 분석 결과를 기반으로 웹사이트를 활성화하는 방안에 대해 알아본다. 세부적으로 로그 분석을 통해 MMWS를 분석하며 이를 위한 프로그램으로 구글에서 제공하는 로그 분석 시스템인 구글 애널리틱스를 활용한다. 또한 웹사이트 활성화 방안으로 ICT융합 콘텐츠를 웹사이트에 활용하는 방안에 대해 연구한다.

• 한국노년학
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• 제30권4호
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• pp.1329-1344
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• 2010

본 연구는 라디오 노인 대상 프로그램의 제작자들이 어떠한 인식을 가지고 노인 대상 프로그램을 제작하는 지를 고찰했다. 이를 위해 현재 노인 대상 라디오 프로그램 제작에 참여하고 있는 PD, 작가, 진행자를 심층 인터뷰했다. 연구결과, 첫째로, 제작자들은 노인대상 프로그램의 청취자들이 충직한 청취자 군을 형성하고 있다고 파악했다. 노인들은 프로그램 내용면에서는 건강, 정보, 노래 부르기를 선호하고, 진행자와 의사사회관계를 형성했다. 둘째, 방송사들은 이윤 획득이나 청취율보다는 공익 구현과 방송사의 이미지 제고를 위해 노인대상 프로그램을 편성했다. 노인 대상 프로그램은 모두 새벽 시간대에 편성되고 있다는 고정관념과는 달리 채널의 성격에 따라 오후 황금시간대 편성이 되기도 했다. 대상 시청자층은 60세 이상 노인에서 40대, 50대로 확대되는 경향이 나타났다. 셋째로 라디오 프로그램의 제작자의 역할에서는 진행자와 작가의 역할이 돋보였다. 진행자는 해당 프로그램을 상징하는 존재로서 청취자를 결집하는 구심점이 되었다. 작가는 장기간 집필하면서 프로그램의 명맥을 있는 역할을 하며 전문 작가 군을 형성하고 있다. 반면 PD는 방송사의 편성 방침에 따라 6개월-1년 단위로 교체되어 프로그램의 운영이나 내용 면에서 새로움과 변화를 가져오는 역할을 하는 것으로 확인되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.13-22
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• 2024

기사성광고의 필요성과 긍정적인면도 존재하나, 일부 무분별한 '기사성 광고'로 인하여 과장되고 위장된 정보를 전달함에 따라 독자들은 일반기사와 기사성 광고의 구별이 어려움에 따라 많은 정보의 오인과 혼란을 하고 있다. 독자들은 앞으로도 계속 새로운 정보를 획득하고 이러한 정보를 적재적소에 적용하여 많은 가치를 가져와야 하기에, 정확한 일반기사와 기사성 광고를 식별하는 것이 더욱이 중요하다고 판단된다. 따라서 일반기사와 기사성 광고의 구별된 정보를 필요로 하기에, 이러한 일환으로, 인터넷신문에서 이러한 무분별한 기사성 광고로 인한 정확한 정보식별의 어려움이 많은 독자들을 위해, 본 논문에서는 IT기술과 AI기술을 접목한 시스템측면에서 해결할 수 있는 방법을 제시하고자 하였으며, 이러한 방법은 광고성 키워드를 찾아내어 정제해주는 지식기반 자연어처리 방법과 딥러닝기술을 이용한 기사성 광고를 추출하고자 설계 하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.453-462
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• 2021

자동차 번호인식을 위해선 수많은 번호판 데이터가 필요하다. 번호판 데이터는 과거의 번호판부터 최신의 번호판까지 균형 있는 데이터의 확보가 필요하다. 하지만 실제 과거의 번호판부터 최신의 번호판의 데이터를 획득하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인조 번호판을 이용하여 자동차 번호판을 생성하여 딥러닝을 통한 번호판 인식 연구가 진행되고 있다. 하지만 인조 데이터는 실제 데이터와 차이가 존재하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 증강 기법을 사용한다. 기존 데이터 증강 방식은 단순히 밝기, 회전, 어파인 변환, 블러, 노이즈등의 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 데이터 증강 방법으로 인조데이터를 실제 데이터 스타일로 변환하는 스타일 변환 방법을 적용한다. 또한 실제 번호판 데이터는 원거리가 많고 어두운 경우 잡음이 많이 존재한다. 단순히 입력데이터를 가지고 문자를 인식할 경우 오인식의 가능성이 높다. 이러한 경우 문자인식 향상을 위해 본 논문에서는 문자인식을 위하여 화질개선 방법으로 DeblurGANv2 방법을 적용하여 번호판 인식 정확도를 높였다. 번호판 검출 및 번호판 번호인식을 위한 딥러닝의 방식은 YOLO-V5를 사용하였다. 인조 번호판 데이터 성능을 판단하기 위해 자체적으로 확보한 자동차 번호판을 수집하여 테스트 셋을 구성하였다. 스타일 변환을 적용하지 않은 번호판 검출이 0.614mAP를 기록하였다. 스타일 변환을 적용한 결과 번호판 검출 성능이 0.679mAP 기록하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 또한 번호판 문자인식에는 화질 개선을 하지 않은 검출 성공률은 0.872를 기록하였으며, 화질 개선 후 검출 성능이 0.915를 기록하여 성능 향상이 되었음을 확인 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.191-203
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.19-29
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• 2006

최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능이 내장된 휴대폰에 관심이 집중되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안한다 기존의 홍채 인식 알고리즘에서는 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점렌즈(focus lens)를 사용하여 홍채인식에 사용될 확대된 홍채영상을 획득하였다. 이와 같이 이 전에 휴대폰에 홍채인식기술을 적용하기 위해서는 줌 렌즈와 초점렌즈를 추가 장착하여야 했으며, 이는 가격 상승과 부피 증가의 문제를 발생시켰다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융 복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌 렌즈 및 초점렌즈(zoom & focus lens) 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서의 홍채영역이 홍채인식을 수행하기 위한 충분한 픽셀정보를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 반사된 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출 방법을 제안한다. 또한 눈, 카메라, 조명 모델을 기반으로 각막에 반사된 조명반사광의 밝기와 크기를 추정하는 이론적 배경을 제안하며, 입력영상에서 태양광의 존재 유무와 광학적으로 또는 피사체의 움직임에 의해 반사된 흐림 현상 (Optical & Motion blur)을 판별하기 위해 조명을 연속적으로 On/Off 시키는 방법을 제안한다. 실험결과, 삼성 SCH-S2300(150MHz의 ARM 9 CPU) 휴대폰에서 홍채 영역 추출 총 수행시간은 평균 65ms이었고, 홍채 검출 성공률은 태양광이 존재하지 않는 실내에서 99%, 태양광이 존재하는 실외에서 98.5%였다._{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.어 자료 형태를 32.4%의 순으로 개발을 희망하였다. 다섯째, 주로 사용하는 웹 사이트는 가정과 교사나 교과 연구회에서 운영하는 사이트를 46.2%, 에듀넷이나 한국교육학술정보원(KERIS) 사이트는 30.8%가 활용하는 것으로 나타났다. 또한 학습 자료 개발은 제작 능력이 있는 가정과 교사들이 교과 연구회를 만들어 공동으로 제작 할 수 있기를 희망하고 있었다. 시대적인 변화와 교육 환경의 변화로 웹 콘텐츠 자료를 활용한 교수 학습 방법이 중요한 도구로 인식되고 있다. 특히 가정 교과는 일상생활에 필요한 기초적인 경험을 실생활과 접목시켜 종합적으로 다루는 교과이기 때문에 다양하고 창의적인 콘텐츠가 절실히 요구되는 실정이다. 본 연구의 결과들에서 제시한 여러 가지 사항들을 고려하여 웹 콘텐츠 자료 활용과 개발이 이루어진다면 보다 효율적인 교수 학습이 이루어질 것으로 기대된다.변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다

• 방송공학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.578-589
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• 2014

윈도우 영상은 흔히 컴퓨터에서 응용프로그램을 실행하였을 때, 모니터를 통해 출력되는 화면을 의미하여, 웹페이지, 동영상 플레이어 및 여러 가지 응용프로그램을 모두 포함한다. 웹페이지는 다른 어플리케이션에 비해 다양한 종류의 정보를 다양한 형태로 전달한다. 이러한 웹페이지와 같은 윈도우 영상은 카메라로부터 획득할 수 있는 자연영상과 달리 텍스트, 로고, 아이콘 및 하위 영상과 같은 여러 가지 요소들을 포함하고 있고, 각 요소들은 서로 다른 형식의 정보를 사용자에게 전달한다. 그러나 텍스트와 영상은 정보가 다른 형태로 제공되기 때문에, 엄연히 다른 특성을 가지고 있는 요소들을 지역적으로 분리할 필요성이 있다. 본 논문에서는 윈도우 영상을 지역적인 특성에 따라 다수의 블록으로 분할한 후, 분할된 각 영역을 배경, 텍스트, 하위영상으로 분류하였다. 이러한 분류기법을 통해 분류된 하위 영상은 3D입체영상 변환, 영상 검색, 영상 브라우징등과 같은 응용을 가질 수 있다. 영상을 분류하는 방법에는 여러 가지가 존재할 수 있으나, 본 논문에서는 기계학습 기반의 알고리즘이 하위 영상 검출에도 좋은 접근법이 될 수 있음을 증명하기 위해 AdaBoost를 이용하였고, 실험결과로부터 93.4%의 검출률, 13%의 거짓 긍정률을 보임으로서, 이를 입증하였다.

• 경영정보학연구
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• 제12권1호
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• pp.209-227
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• 2010

최근 경영정보와 마케팅 분야의 최근 연구들은 다양한 미디어 플랫폼 환경에서 소비자들의 지속사용을 유발하는 요인들을 밝히고자 노력하고 있다. 유사한 맥락에서 본 연구는 모바일 데이터 서비스(Mobile Data Services: MDS) 플랫폼에서 사용자들의 서비스 지속사용 의지에 영향을 미치는 선행변수들을 밝히고자 한다. MDS 소비자들은 서비스 사용에 대한 비용을 직접 지불한다. 그러므로 해당서비스의 사용을 통해서 획득할 수 있는 이득과 사용할 때 지불해야 하는 비용이 지속사용을 결정하는 중요한 변수들이 될 수 있다. 이러한 의사결정 과정을 반영하기 위해서 본 연구는 소비자들이 얻을 수 있는 이득으로 인지된 유용성과 인지된 즐거움을 고려하였으며, 지불해야 하는 비용으로 재무적 비용과 정신적 비용을 고려하였다. 본 연구는 고려된 변수들을 기대일치모형(Expectation Confirmation Model: ECM)에 결합하여 MDS 사용자 지속사용을 설명할 수 있는 연구 모형을 제안하였다. 연구 모형에서 제안된 가설들 검증하기 위해서, 설문 응답 시점에서 3개월 이내에 MDS를 이용한 경험이 있는 대학생들을 대상으로 설문조사를 수행하여 총 204부의 설문지를 수집하였다. 수집된 데이터는 PLS(partial least squares)를 이용해서 분석되었다. 분석 결과, 인지된 유용성과 인지된 즐거움은 서비스 지속사용 의지를 형성하는데 도움을 주는 것으로 밝혀졌다. 반대로, 재무적 비용과 정신적 비용은 사용자들의 서비스 지속사용 의지를 저해하는 요인들임이 밝혀졌다. 본 연구의 결과는 MDS 플랫폼에서 소비자들의 지속사용 행태에 대한 깊은 이해를 제공하며, 서비스 활성화를 위한 전략 개발과 시사점 제공에 도움을 줄 것으로 기대된다.