현행법상 임시조치 제도는 사생활 침해 또는 인격권 등의 침해를 받은 자의 법익을 보호하려는 취지에서 2008년 「정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률」 개정을 통해 도입되었다. 정보통신망법이 도입한 임시조치 제도가 그동안 순기능적 역할을 담당해 왔음을 부인할 수는 없다. 하지만 임시조치 제도가 표현행위자의 표현의 자유를 과도하게 제약하고 국가사회생활에서 합당한 문제제기 내지 비판을 봉쇄하는 수단으로 변질되고 있음도 역시 부인할 수 없는 현실이다. 특히 현행법상의 임시조치 제도는 권리침해를 주장하는 자의 일방적 주장만으로 발동될 수 있어서 표현행위자의 표현의 자유보다 권리침해를 받은 자의 권익을 더 보호한다는 비판을 받는다. 따라서 표현의 자유와 권리침해를 받은 자의 권익이 합리적 조화를 이루어 양 기본권이 최대한 실현될 수 있도록 제도를 형평에 맞게 개선을 할 필요가 있다. 임시조치 제도를 개선하는 방안으로는 첫째, 현행 임시조치 제도를 사실상 폐지하고 권리침해를 받은 자에게 방어주장의 기회를 보장하는 반박내용의 게재를 허용하도록 하는 방안을 생각할 수 있다. 이 방안은 권리침해를 주장하는 자와 표현행위자 사이에서 적절한 조화와 균형을 도모한다는 점에서 가장 혁신적이라 할 수 있다. 둘째, 현행 임시조치 제도의 기본적 골격을 유지한다고 하면 권리침해를 받은 자의 소명과 함께 분쟁조정기구에의 조정 신청 등의 요건을 부가함으로써 권리침해를 받은 자가 임시조치 제도를 악·남용하는 것을 방지할 필요가 있고 임시조치 기간을 단축할 필요가 있다. 셋째, 임시조치 발동요건을 현행 방식 그대로 답습한다면 정보게재자와 권리침해를 주장하는 자 사이에서 최소한의 균형 유지를 위해서 임시조치 기간의 단축과 임시조치 기간 경과 후 정보게재자의 재개시청구권과 그 행사요건, 절차 등을 법률에 명시할 필요가 있다.

With the advent of the digital age, production and distribution of web pages has been exploding. Internet users frequently need to extract specific information they want from these vast web pages. However, it takes lots of time and effort for users to find a specific information in many web pages. While search engines that are commonly used provide users with web pages containing the information they are looking for on the Internet, additional time and efforts are required to find the specific information among extensive search results. Therefore, it is necessary to develop algorithms that can automatically extract specific information in web pages. Every year, thousands of international conference are held all over the world. Each international conference has a website and provides general information for the conference such as the date of the event, the venue, greeting, the abstract submission deadline for a paper, the date of the registration, etc. It is not easy for researchers to catch the abstract submission deadline quickly because it is displayed in various formats from conference to conference and frequently updated. This study focuses on the issue of extracting abstract submission deadlines from International conference websites. In this study, we use three machine learning models such as SVM, decision trees, and artificial neural network to develop algorithms to extract an abstract submission deadline in an international conference website. Performances of the suggested algorithms are evaluated using 2,200 conference websites.

감성은 복잡하고 다양한 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 다각적인 측면에서 고려되어야 한다. 본 연구에서는 심리 평가 척도의 하나인 각성(arousal) 지표와 다중 생체신호에서 추출된 생체지표 반응을 이용하여 중립 및 부정감성(슬픔, 공포, 놀람)의 분류하였다. 이를 위하여 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 다중 신경망 알고리즘 기반의 감성 인식기를 적용하여 이들 감성이 얼마나 정확하게 분류되는가를 확인하였다. 총 146명의 실험 참가자(평균 연령 20.1±4.0, 남성 41%)를 대상으로 감성 유발 자극을 제시하고 동시에 생체신호(심전도, 혈류맥파, 피부전기활동)를 측정하였다. 또한 감성 유발 자극에 대한 심리 반응을 감성 평가 척도로 평가하였다. 측정된 생체신호에서 심박률(HR), NN 간격의 표준편차(SDNN), 혈류량(BVP), 맥파전달시간(PTT), 피부전도수준(SCL), 피부전도반응 (SCR)을 추출하였다. 결과 분석을 위하여 감성 자극에 대한 각성도와 안정 상태와 감성 상태의 생체지표 반응을 활용하였다. 또한 감성 분류를 위하여 다중 신경망 기반의 감성 인식기를 활용하였다. 그 결과, 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 이들 감성의 분류 성능은 각성도와 모든 생체지표 특징들을 조합하였을 때 정확도가 가장 높음(86.9%)을 확인하였다. 본 연구는 심리 및 생체지표 추출과 기계학습 기술의 적용을 통하여 부정 감성을 분류할 수 있음을 제안하며, 이는 인간의 감성을 탐지하는 감성 인식 기술을 확립하는데 기여할 것으로 예상한다.

Current evaluation practices for IT projects suffer from several problems, which include the difficulty of self-explanation for the evaluation results and the improperly scaled scoring system. This study aims to develop a methodology of opinion mining to extract key factors for the causal relationship analysis and to assess the feasibility of quantifying evaluation scores from text comments using opinion mining based on big data analysis. The research has been performed on the domain of publicly procured IT proposal evaluations, which are managed by the National Procurement Service. Around 10,000 sets of comments and evaluation scores have been gathered, most of which are in the form of digital data but some in paper documents. Thus, more refined form of text has been prepared using various tools. From them, keywords for factors and polarity indicators have been extracted, and experts on this domain have selected some of them as the key factors and indicators. Also, those keywords have been grouped into into dimensions. Causal relationship between keyword or dimension factors and evaluation scores were analyzed based on the two research models-a keyword-based model and a dimension-based model, using the correlation analysis and the regression analysis. The results show that keyword factors such as planning, strategy, technology and PM mostly affects the evaluation result and that the keywords are more appropriate forms of factors for causal relationship analysis than the dimensions. Also, it can be asserted from the analysis that evaluation scores can be composed or calculated from the unstructured text comments using opinion mining, when a comprehensive dictionary of polarity for Korean language can be provided. This study may contribute to the area of big data-based evaluation methodology and opinion mining for IT proposal evaluation, leading to a more reliable and effective IT proposal evaluation method.

본 연구는 온라인 큐레이션 플랫폼을 이용한 외현적 정보의 제공이 현대미술에 대한 일반대중의 진입장벽을 낮추는 효과를 가지는지 알아보았다. 현대미술은 일반대중이 접근하기 난해한 장르로 여겨져 왔다. 한편, 미술 감상에 대한 연구들은 외현적인 정보의 제공이 미학적 감상 경험에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 밝혔다. 따라서 본 연구에서는 작품에 대한 구체적 정보를 제공하는 것이 현대미술을 감상하는 데에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는지 알아보았으며 감상 경험을 심리학적으로 분석한 Leder et al.(2004)의 이론적 모델에 기초하여 외현적 정보가 어떠한 인지적 처리과정을 도와주는지 분석하였다. 더 나아가 최근의 전시 트렌드를 반영하여 온라인 플랫폼 환경을 적용하였다. 실험 1에서는 작품과 설명문이 제공되었고 작품에 대한 이해도, 관람의향을 보고하였다. 실험 결과, 해설이 제시된 조건에서 작품에 대한 이해도가 더 높았다. 또한, 긴 해설이 제시된 조건에서 해설 이해도와 관람의향을 작품이해도가 완전매개하는 매개모형이 나타났다. 실험 2에서는 ARS 설문을 추가하고 온라인 큐레이션의 능동적인 조작 환경을 재현했다. 실험결과, 해설이 제공된 조건들에서 관람의향, 작품이해도가 더 높았다. 예술사적 의미, 자아성찰, 창의성 등 Leder et al.(2004) 모델의 후기 단계에 해당하는 지표들 역시 해설조건에서 더 높은 것으로 나타났다. 종합하면, 온라인 큐레이션 환경에서의 정보전달이 일반대중의 현대미술 작품에 대한 인지적 처리와 판단에 도움을 줄 수 있었다.

This paper suggests a visual debugging plaftorm based on the game engine, Unity3D for massive parallel processing routines implemented in CUDA. In general, it is tiresome to debug or check the accuracy of numerical geometry information results calculated in a parallel way by GPU; usually, developers would pick and check each numerical value by rummaging overwhelming lines of seemingly meaningless numbers. This manual process is less productive and time-consuming. Also, it is not easy to produce some continuous movements of geometry information to check the validity of implemented CUDA codes for realtime geometry processing applications. To solve those problems, this paper presents a way to use Unity3D game engine to visually and interactively debug CUDA implementations. Also, some practical test results are presented with discussions on limitations of Unity3D as a CUDA debugging platform.

This study was aimed to find yield prediction model of Italian ryegrass using climate big data and geographic information. After that, mapping the predicted yield results using Geographic Information System (GIS) as follows; First, forage data were collected; second, the climate information, which was matched with forage data according to year and location, was gathered from the Korean Metrology Administration (KMA) as big data; third, the climate layers used for GIS were constructed; fourth, the yield prediction equation was estimated for the climate layers. Finally, the prediction model was evaluated in aspect of fitness and accuracy. As a result, the fitness of the model (R2) was between 27% to 95% in relation to cultivated locations. In Suwon (n=321), the model was; DMY = 158.63AGD –8.82AAT +169.09SGD - 8.03SAT +184.59SRD -13,352.24 (DMY: Dry Matter Yield, AGD: Autumnal Growing Days, SGD: Spring Growing Days, SAT: Spring Accumulated Temperature, SRD: Spring Rainfall Days). Furthermore, DMY was predicted as 9,790±120 (kg/ha) for the mean DMY(9,790 kg/ha). During mapping, the yield of inland areas were relatively greater than that of coastal areas except of Jeju Island, furthermore, northeastern areas, which was mountainous, had lain no cultivations due to weak cold tolerance. In this study, even though the yield prediction modeling and mapping were only performed in several particular locations limited to the data situation as a startup research in the Republic of Korea.

기계에 대한 새로운 학습 방법의 등장과 함께 기계학습을 이용한 영상 인식에 대한 관심이 높다. 스마트 기기를 이용한 영상 획득이 활발해지면서, 촬영한 영상 속 생물 개체의 이름을 자동으로 알려 주는 기계학습 기반의 영상인식 기술은 대중적인 호기심을 충족시킬 뿐 아니라 생물학 및 영상인식 연구자들에게도 매력적인 주제이다. 본 발표에서는 15종의 나비 영상으로부터 나비의 형태(shape) 및 색깔과 같은 영상정보를 개체 인식에 이용하는 기계학습 기반의 나비인식 방법을 소개 한다. 우선 나비의 형태나 색깔로부터 각 종을 대표해 기계의 학습 데이터로 사용될 특징(feature) 추출을 위한 몇 가지 방법들에 대해 알아본다. 그리고 추출된 특징들을 학습 데이터로 이용해 세 가지 대표적인 기계학습 방법(베이지안 분류기, 인공신경망, 서포트 벡터 머신)을 학습시키는 방법 및 테스트 데이터를 이용한 성능평가 방법을 소개한다.

In this paper, we propose a method for replaying game streaming video using informations of input-key and object states. Up to the present, the played game contents have been just recorded and replayed for game streaming video recording function provided by the game company, this required a large volume of storage device. By the proposed method, it is more efficient for sharing the game informations between the users and game companies, and between the users and other users because it need much less storage device than the present method. And also the game user can handle the additional game informations.

According to the growth of internet technology, people can experience the various internet services. Especially, SNS(Social Network Service) is an online platform that is used by people to build social networks or social relations with other people who share personal interests, activities or real-life connections using their photos. In this paper, we propose a new photomosaic method that considers social network information. The proposed algorithm to make photomosaic using photos belonging to users who were connected to each other in SNS. In order to realized this, matching function is proposed for considering relationship of users who had close connections to the user, and who were annotated in up-loaded image.

올해 7월, 미국 나이언틱사가 출시한 증강현실 (Augmented Reality, 이하 AR) 게임 ‘포켓몬 고’의 인기로 AR 기술을 접목한 게임에 대한 관 심도 폭증했다. 게임 유저가 AR 기기를 통해, 마 치 현실에 정말 살고 있는 듯이, 디지털 객체들을 시야에 구현하기 위한 과정에서, 현실 정보가 수집, 교환, 재가공 되는 모습을 실시간으로 체험하며 게임을 즐기는 것이 기존 VR 게임과 다른 점이다. 하지만 증강현실 게임과 관련된 법적 문제 분석 및 이에 대한 대비 규제책 마련은 현재로선 다소 부족한 편이다. AR 게임이 게임 콘텐츠의 지적재산권 외에, 기존의 가상 게임 구현 및 게임 유저의 플레이 과정에선 직접적으로 쓰이지 않았던 지리적 정보⋅게임 유저의 개인 정보와 같은, 이미 존재하는 현실의 데이터를 수집⋅가공⋅이용⋅배포하기 때문이다. AR 게임 관련, 이미 발생했거나 발생이 예상되는 문제들은 모두 유저들이 직접 현실에서 AR 게임의 기술과 게임 시스템을 구현하는 과정에서 문제가 발생한다. 이를 가상 공간에서 빚어진 문제로 볼지, 현실 공간에서 빚어진 문제로 다룰지에 대해 복잡한 논의가 대두될 수도 있다. 현재 가상 공간과 현실 공간을 규제하는데 우선적으로 적용하는 법리가 암묵적으로 고정 분류 되어있는 바, 앞으로는 기존의 게임 형태 혹은 공 간의 현실성을 초월해, 발생한 결과 자체의 현실적 구현 정도에 따라, 그에 맞는 법이나 규제를 적 용해야할 것으로 여겨진다. 그리고 이러한 복합적인 고려과정은 종국적으로는 규제 판단 및 적용 과정을 단순화시켜, 유저가 다양한 상황에도 직접 손쉽게 일괄적으로 사안을 해결할 수 있는 단순화된 보호 체계를 마련하는 경향이 대두되는데도 기여할 것으로 여겨진다.

본 연구에서는 통행시간 정보를 이용한 COSMOS의 실시간 신호제어 수정알고리즘을 제시하였다. 도시 교통정보시스템 UTIS과 같은 교통정보시스템의 통행시간 정보를 신호제어에 적용하였으며, 결정적 지체 모형을 이용해 통행시간으로부터 대기행렬과 포화도를 산정하기 위한 모형을 정립하였다. 또한 루프검지 기에서 수집되는 포화도와 통행시간으로부터 추정한 포화도를 융합해 COSMOS의 신호시간 산정과정에 적용하였다. 실시간 신호제어 수정알고리즘의 효과평가를 위해 VISSIM과 API 도구인 ComInterface를 이용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 과포화 상태 및 검지기 고장상황에 대한 효과적 대응이 가능함을 확인하였다. 최근 국내 교통관리분야에서는 도시교통정보시스템 UTIS, 첨단교통관리시스템 ATMS와 같아 구간통행시간을 수집할 수 있는 검지체계가 급격히 확산되고 있으며, 본 연구에서는 교통 신호운영 분야에서 교통정보시스템을 적용하였다는데 의의가 있겠다.

Displacement response of structure is valuable information for monitoring an structure integrity. However, measuring the displacement response is difficult than other structure responses, such as acceleration, strain, and angle. So, previous researches have focused on displacement estimation technique using measured acceleration. The displacement estimation methods also have weakness that filtering noise of measured data is so complicate. The estimated displacement might be diverged because of the measuring noise. Because of these reasons, this study focused on rotation angle. This study developed a algorithm for estimating displacement and structure deformed shape using rotation angle.

본 연구는 GIS 및 정보통신 발달에 따른 인터넷 기반의 지리 정보 서비스를 활용한 문학 작품 서비스 수행을 목적으로 한다. 즉, 괴테의 이탈리아 여행 작품을 선정하여 이 문학 작품에 나타난 괴테의 지리적 지식과 사고를 추출하여 구글 매쉬업 기능을 중심으로 서비스하고자 하였다. 이를 위해 괴테의 이탈리아 여행에서 시간, 장소에 따른 지리적 지식 및 사고를 8가지 유형별로 재구조화하여 추출하였다. 또한 방문 도시, 장소 별로 추출된 문학 작품의 내용을 텍스트로 삽입하였으며 관련 사진, 삽화, 동영상도 하이퍼링크 기능을 이용하여 연계시켰다. 지도학 측면에서는 구글 맵스가 제공하는 지도와 지도 구현 기능 외에 행정구역, 하천, 도시 GIS 데이터를 변환, 연계시켰으며, 이를 통해 괴테의 기후, 지형, 도시 경관 등에 대한 지리적 기술에 대한 이해를 도모하고자 하였다. 사례 연구를 통해 GIS 및 인터넷 지도 서비스 기능이 문학 작품의 지리적 서비스에 효과적임을 확인할 수 있었다.

최근 유럽 의회와 이사회가 합의한 유럽연합 개인정보보호 규칙안은 정보처리기술의 발달에 따른 다양한 개인정보 활용 태양에 대하여 기존의 유럽연합 개인정보보호지침보다 세분화된 규정들 을 두고 있다. 이 중 빅데이터의 활용과 관련하여 특히 주목할 만한 부분은, 목적외 이용과 프로파 일링을 비롯한 자동화된 개인정보처리 및 이에 근 거한 개인에 대한 중요 결정에 대한 취급에 관한 사항들이다. 이에 본고에서는 현행의 유럽연합개 인정보보호지침과 새로운 규칙안, 그리고 우리나 라의 정보통신망법과 개인정보보호법의 관련 규 정을 비교해 보았다. 특히 규칙안과 우리나라법을 비교하여 볼 때, 규칙안은 목적외 이용에 관하여 우리나라 법보다 다소 유연한 규정을 두고 있으며, 프로파일링은 물론 프로파일링에 근거한 개인에 대한 자동화된 개별 결정에 대한 규정을 따로 두고 있다. 또한, 목적외 이용 및 프로파일링, 자동화된 개별 결정 과 관련하여 정보주체의 권익을 보호하기 위한 보호조치를 강조하고 있다. 이와 같은 접근은 정 보처리기술의 발달로 다양한 방식 및 내용의 개 인정보처리가 가능해지고, 이로 인하여 정보주체 의 권익에 미치는 영향이 커지는 현실을 감안할 때 우리 법의 입법론으로서도 참고할 만하다고 생각된다.