본 논문은 정책 서버를 이용한 네트워크 보안 시스템에서 정책 정보 모델에 기반하여 구현한 정책 관리 도구를 소개한다. 본 논문이 기술하는 네트워크 보안 시스템은 특정 도메인을 보호하기 위해 정책을 관리하고 정책을 내리는 정책 서버와 정책 서버로부터 받은 정책들을 기반으로 침입을 탐지하고 대응하는 정책 클라이언트로 구성된다. 정책 서버와 정책 클라이언트간에 송수신되는 정책은 NSPIM(Network Security Policy Information Model)을 기반으로 구축된 정책 관리 도구를 이용하여 LDAP을 통해 디렉토리 형태로 데이터베이스에 저장된다. NSPIM은 본 네트워크 보안 시스템에서 사용하는 정책에 맞게 IETF의 PCIM과 PCIMe를 확장하여 구축한 정책 정보 모델이다. NSPIM 기반의 정책 관리 도구는 정책 생성, 수정, 삭제 등의 기능을 제공하여 정책을 관리할 뿐 아니라 재사용 객체 개념을 이용한 편집 기능, 객체 이름의 자동 생성 기능, 차단 정책의 자동 생성 기능 등을 통해 사용자에게 편리성을 제공한다.
현재 다양한 영역에서 XML의 사용이 확대되며 XML 데이터의 입력을 위한 사용자 인터페이스에 대해 관심이 높아지고 이다. XML 데이터의 입력을 위한 사용자 인터페이스를 자동으로 생성하는 기존의 연구는 다양한 사용자의 환경에 대한 대응이나 복잡한 문서를 위한 인터페이스 제공이라는 면에서 미흡하다. 본 논문에서는 XML 데이터를 편리하게 입력할 수 있도록 XML 스키마로부터 XForms에 기반한 인터페이스를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세 단계로 구성된다. 먼저 XML 스키마 정의를 받아들여 파싱하여 스키마 구조 트리를 생성한다. 그리고 제안된 규칙에 따라 XForms 코드를 생성한다. 제안된 규칙은 복합 타입의 스키마 구조를 위한 XForms 코드 생성 규칙과 단순 타입을 위한 XForms 컨트롤 매핑 규칙을 포함한다. 그리고 생성된 XForms코드는 마지막 단계에서 템플릿으로 제작된 다른 XML 마크업 언어로 된 문서에 내재된다. 본 논문에서는 제안된 방법을 평가하기 위해 다양한 도메인의 스키마를 대상으로 실험한 결과 다양한 복합 형식과 단순 형식으로부터 XForms 인터페이스를 생성함을 확인할 수 있었다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 실시간의 상황을 고려한 동적인 서비스를 제공하기 위하여 이전 연구를 통해 메타서비스 개념과 기술 규격, 메타서비스 라이브러리 구축 방법을 제안한 바 있다. 하지만, 제안한 프로세스는 각 단계에서 UML, OWL, OWL-S 기반의 분리된 모델을 생성하게 되고 모델간의 변환을 위한 일정한 체계를 제공하지 못하고 있다. 게다가, 다양한 온톨로지 언어와 온톨로지 편집 도구들, 제안한 메타서비스 규격에 대한 전문가의 개입을 전제로 한다. 본 연구에서는, 비전문가도 일관된 모델을 생성하고 메타서비스 라이브러리를 구축할 수 있도록 OWL 형식의 도메인 온톨로지에서 OWL-S 형식의 메타서비스 라이브러리로의 자동 변환 프로세스를 설계하고 이를 지원할 수 있는 시각 도구를 개발한다. 메타서비스 라이브러리 변환 프로세스는 일관성을 유지하면서 기존의 OWL 모델과 메타서비스모델을 조합하여 메타서비스 라이브러리에 대한 OWL-S 코드를 자동으로 생성하는 것을 목표로 한다.
말뭉치(corpus)는 많은 언어 정보를 포함하고 있으며, 언어처리 및 계산언어학 분야에서 다양한 용도로 사용되고 있다. 그러나 말뭉치에 언어 정보를 부착하는 데는 많은 시간과 인력이 소요된다. 이 문제를 완화시키기 위해서 말뭉치 구축 도구가 반드시 요구된다. 본 논문에서는 한국어 의존구조 부착을 위한 말뭉치 구축 도구의 설계 및 구현에 관해서 기술한다. 가장 이상적인 방법은 주석자가 전혀 개입하지 않고, 말뭉치를 구축하는 것이나 이것은 사실상 불가능하다. 따라서 대부분의 말뭉치 구축 도구는 반자동으로 구성되어 있으며, 본 논문에서 제안된 도구도 반자동이다. 제안된 도구는 언어 분석기의 분석 결과에 내포된 오류를 효과적으로 수정할 수 있고, 또한 가능한 한 반복적인 작업을 피할 수 있으며 쉽게 사용할 수 있도록 인터페이스를 설계하였다. 제안된 시스템을 이용해서 20어절 이상의 1만 문장에 의존구조를 부착해 보았다. 잘 훈련된 8명의 주석자들이 매일 4시간씩 2개월 동안 구축하였으며, 그 결과는 정확하고 일관성 있는 말뭉치를 구축할 수 있었으며, 작업 시간과 인력도 크게 줄일 수 있었다.
하이퍼링크 기반 추론은 웹의 하이퍼텍스트 기능을 이용함으로써 접근성, 멀티미디어 기능,빠른 응답 시간, 서버의 안정성, 사용 및 업그레이드의 용이성, 플랫폼 독립성 등을 갖는 의료 전문가시스템을 구현할 수 있도록 해 준다. 전문가의 규칙에 따라 서로 하이퍼링크된 HTML문서들은 웹 서버에 적재된 후 추론 기능을 제공하게 되는데, 이러한 HTML문서들은 자체 개발한 WeBIS (Web-based Inference System)라는 GUI 기반 의사결정 그래프 편집 도구에 의해 자동으로 관리된다. 그럼에도 불구하고, 의료분야 전문가시스템이 다루는 규칙베이스의 크기가 큰 경우에 지식공학자가 이들 규칙들을 수작업으로 입력, 관리하는 것이 매우 어렵게 된다. 따라서, 본 연구에서는 고혈압 관리를 위 한 의사결정 그래프 자동 생성 시스템을 개발하였다. 이러한 일련의 과정을 통하여 본 연구에서는 하이퍼링크 기반 추론 기법을 이용하여 웹 기반 의료 전문가 시스템을 개발하는 방법론을 제시하였고, 그 응용으로써 빠른 응답속도와 안정성을 보이는 웹기반 고혈압 관리 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 축구 동영상에서 스포츠 중계방송의 구조적 특성을 이용하여 자동적으로 하이라이트(Highlight)를 추출하는 새로운 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명한다. 일반적으로 스포츠 중계 방송에서는 중요한 이벤트(골, 반칙)가 발생하면, 그 장면을 다시 느린 속도의 리플레이(Replay) 화면으로 보여주고, 리플레이가 시작되고 끝날 때 Wipe와 같은 점진적인 화면 전환 기법을 사용하는 구조적 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 스포츠 중계방송의 구조적 특징을 이용하여 축구동 상의 중요한 이벤트만을 추출하여 하이라이트를 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오의 슬라이스 이미지(Slice Image)를 이용하여 Wipe효과 장면과 줌인/아웃 장면을 검출하고, 검출된 Wipe 효과 지점을 기준으로 하여 리플레이 장면을 검출한다. 이때 이런 기본 알고리즘에 새로이 Sub-Sampling방법과 Two-Pass 방법을 더하여 보다 빠르고 정확한 Wipe검출을 하였고, 비디오의 모션 정보 및 Wipe지점의 시간간격을 이용하여 보다 정화한 리플레이 장면을 검출하였으며, 샷의 녹색영역 비율을 측정하여 보다 정화한 줌인/아웃 장면을 검출하였다. 이렇게 최종적으로 검출된 리플레이 장면과 줌인/아웃 장면을 토대로 이벤트 샷(Shot)과 선수 샷으로 구성된 하이라이트 장면을 추출하게 된다. 이러한 방법은 자동적으로 축구 중계방송을 요약해줌으로써 축구와 관련된 웹서비스나 방송용 하이라이트 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 영상 샷의 크기에 따라 다양한 스토리를 갖고 있는 영상들을 분석하는 것을 목표로 한다. 따라서 영상 분석에 앞서, 익스트림 클로즈업 샷, 클로즈업 샷, 미디엄 샷, 풀 샷, 롱 샷 등 샷 사이즈에 따라 데이터셋을 분류하는 것이 선행되어야 한다. 하지만 일반적인 비디오 스토리 내의 샷 분포는 클로즈업 샷, 미들 샷, 풀 샷, 롱 샷 위주로 구성되어 있기 때문에 충분한 양의 익스트림 클로즈업 샷 데이터를 얻는 것이 상대적으로 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 관심 영역 (Region Of Interest: ROI) 탐지 기반의 이미지 크롭핑을 통해 익스트림 클로즈업 샷을 생성함으로써 영상 분석을 위한 데이터셋을 확보 방법을 제안한다. 제안 방법은 얼굴 인식과 세일리언시(Saliency)를 활용하여 이미지로부터 얼굴 영역 위주의 관심 영역을 탐지한다. 이를 통해 확보된 데이터셋은 인공신경망의 학습 데이터로 사용되어 샷 분류 모델 구축에 활용된다. 이러한 연구는 비디오 스토리에서 캐릭터들의 감정적 변화를 분석하고 시간이 지남에 따라 이야기의 구성이 어떻게 변화하는지 예측 가능하도록 도움을 줄 수 있다. 향후의 엔터테인먼트 분야에 AI 활용이 적극적으로 활용되어질 때 캐릭터, 대화, 이미지 편집 등의 자동 조정, 생성 등에 영향을 줄 것이라 예상한다.
기술의 발전은 제작 기법, 편집 기술 등 미디어 산업 전반에 걸쳐 디지털 혁신을 이루어 왔고, OTT 서비스와 스트리밍 시대를 관통하며 소비자 관람 형태의 다양성을 가져왔다. 빅데이터와 딥러닝 네트워크의 융합으로 뉴스 기사, 소설, 대본 등 형식을 갖춘 글을 자동으로 생성하였으나 작가의 의도를 반영하고 문맥적으로 매끄러운 스토리를 생성한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성 기술로 스토리보드 속 사진의 흐름을 파악하고, 언어모델을 통해 이야기 흐름이 자연스러운 스토리를 자동 생성하는 것을 기술한다. 합성곱 신경망(CNN)과 주의 집중기법(Attention)을 활용한 이미지 캡션 생성 기술을 통해 스토리보드의 사진을 묘사하는 문장을 생성하고, 첫 번째 이미지 캡션을 KoGPT-2에 입력하여 생성된 새로운 글과 두 번째 이미지의 캡션을 다음 입력값으로 활용한 재귀적 접근 방안을 제안하여 전후 문맥이 자연스럽고 기획 의도에 맞는 스토리를 생성하는 연구를 진행한다. 본 논문으로 인공지능을 통해 작가의 의도를 반영한 스토리를 자동으로 대량 생성하여 콘텐츠 창작의 고통을 경감시키고, 인공지능이 디지털 콘텐츠 제작의 전반적인 과정에 참여하여 미디어 지능화를 활성화한다.
심부 지층구조 연구를 위해 획득된 다중채널 반사파 자료를 재처리하여 제4기 단층 및 해저면 부근 천연 가스층 탐지를 위한 고해상도 단면도를 작성하였다. 사용된 자료는 한국해양연구소에서 동해해역 퇴적분지 지각구조 연구를 목적으로 1994년부터 1997년까지 기록한 총 1900 km의 다중채널 반사파 자료 중 근거리 12채널 자료이다. 고해상도용 재처리과정은 자료복사 및 자료편집, 참진폭 회수, 공심점 분류, 초기 뮤트, 중합전 디컨볼루션, 대역필터, 중합, 고주파 통과필터, 중합후 디컨볼루션, 구조보정, 자동이득조절 등의 순서로 이루어지며, 이 중 예측 디컨볼루션, 고주파 통과필터, 짧은 창길이의 자동이득조절 적용 등이 해상도를 높이는데 가장 중요한 처리단계이다. 해저면 하부 약 1초 정도까지의 지층을 대상으로 처리된 중합 및 구조보정 단면상에는 총 200개 이상의 제4기 단층이 인지되며, 이들 대부분은 대륙사면과 울릉분지 경계부에 밀집되어 나타나지만 분지 내에도 상당수 존재한다. 이들 단층중 상당수는 기반암과 제3기 퇴적층에 발달된 단층의 재활성화와 화산활동을 포함한 지구조 운동에 의해 형성된 것으로 추정되며 동해가 구조적으로 다소 불안정된 상태에 놓여 있을 가능성을 지시한다. 또한 3개소 이상에서 발견된 천부 가스층의 존재는 시추나 해저 케이블 및 파이프라인 등 해양구조물 설치시 반드시 경계해야 할 위험 요소가 존재하고 있음을 보여준다. 이러한 천부 가스층의 발견은 최근 관심이 고조되고 있는 가스수화물의 근원 물질이 동해에 존재한다는 긍정적인 면이 있으나, 해저면에 평행한 반사면 등 가스수화물의 전형적인 탄성파 특징은 울릉분지 서부 대륙사면 및 중앙부의 재처리 단면상에서는 발견되지 않는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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