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한동수, 신진우 교수, 느린 인터넷 환경에서도 고화질 영상 감상 기술 개발
〈 (왼쪽부터) 김재홍, 정영목 석사과정, 여현호 박사과정, 한동수, 신진우 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 신진우, 한동수 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용한 인터넷 비디오 전송 기술을 개발했다.
여현호, 정영목, 김재홍 학생이 주도한 이번 연구 결과는 격년으로 개최되는 컴퓨터 시스템 분야의 유명 학술회의인 ‘유즈닉스 OSDI(USENIX OSDI)’에서 10월 10일 발표됐고 현재 국제 특허 출원을 완료했다.
이 기술은 유튜브, 넷플릭스 등에서 비디오를 사용자에게 전송할 때 사용하는 적응형 스트리밍(HTTP adaptive streaming) 비디오 전송기술과 딥러닝 기술인 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화를 접목한 새로운 방식이다.
이는 열악한 인터넷 환경에서도 고품질, 고화질(HD)의 비디오 시청이 가능할 뿐 아니라 4K, AV/VR 등을 시청할 수 있는 새로운 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
기존의 적응형 스트리밍은 시시각각 변화하는 인터넷 대역폭에 맞춰 스트리밍 중인 비디오 화질을 실시간으로 조절한다. 이를 위해 다양한 알고리즘이 연구되고 있으나 네트워크 환경이 좋지 않을 때는 어느 알고리즘이라도 고화질의 비디오를 감상할 수 없다는 한계가 있다.
연구팀은 적응형 스트리밍에 초해상화를 접목해 인터넷 대역폭에 의존하는 기존 적응형 스트리밍의 한계를 극복했다. 기존 기술은 비디오를 시청 시 긴 영상을 짧은 시간의 여러 비디오 조각으로 나눠 다운받는다. 이를 위해 비디오를 제공하는 서버에서는 비디오를 미리 일정 시간 길이로 나눠 준비해놓는 방식이다.
연구팀이 새롭게 개발한 시스템은 추가로 신경망 조각을 비디오 조각과 같이 다운받게 했다. 이를 위해 비디오 서버에서는 각 비디오에 대해 학습이 된 신경망을 제공하며 또 사용자 컴퓨터의 사양을 고려해 다양한 크기의 신경망을 제공한다.
제일 큰 신경망의 크기는 총 2메가바이트(MB)이며 비디오에 비해 상당히 작은 크기이다. 신경망을 사용자 비디오 플레이어에서 다운받을 때는 여러 개의 조각으로 나눠 다운받으며 신경망의 일부만 다운받아도 조금 떨어지는 성능의 초해상화 기술을 이용할 수 있도록 설계했다.
사용자의 컴퓨터에서는 동영상 시청과 함께 병렬적으로 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화 기술을 사용해 비디오 플레이어 버퍼에 저장된 저화질 비디오를 고화질로 바꾸게 된다. 모든 과정은 실시간으로 이뤄지며 이를 통해 사용자들이 고화질의 비디오를 시청할 수 있다.
연구팀이 개발한 시스템을 이용하면 최대 26.9%의 적은 인터넷 대역폭으로도 최신 적응형 스트리밍과 같은 체감 품질(QoE, Quality of Experience)을 제공할 수 있다. 또한 같은 인터넷 대역폭이 주어진 경우에는 최신 적응형 스트리밍보다 평균 40% 높은 체감 품질을 제공할 수 있다.
이 시스템은 딥러닝 방식을 이용해 기존의 비디오 압축 방식보다 더 많은 압축을 이뤄낸 것으로 볼 수 있다. 연구팀의 기술은 콘볼루션 신경망 기반의 초해상화를 인터넷 비디오에 적용한 차세대 인터넷 비디오 시스템으로 권위 잇는 학회로부터 효용성을 인정받았다.
한 교수는 “지금은 데스크톱에서만 구현했지만 향후 모바일 기기에서도 작동하도록 발전시킬 예정이다”며 “이 기술은 현재 유튜브, 넷플릭스 등 스트리밍 기업에서 사용하는 비디오 전송 시스템에 적용한 것으로 실용성에 큰 의의가 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) 방송통신연구개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
비디오 자료 링크 주소 1.
https://www.dropbox.com/sh/z2hvw1iv1459698/AADk3NB5EBgDhv3J4aiZo9nta?dl=0&lst =
□ 그림 설명
그림1. 기술이 적용되기 전 화질(좌)과 적용된 후 화질 비교(우)
그림2. 기술 개념도
그림3. 비디오 서버로부터 비디오가 전송된 후 저화질의 비디오가 고화질의 비디오로 변환되는 과정
2018.10.30 조회수 14323 -
이흥규 교수, 인공신경망 기반 워터마킹 기술 개발
〈 (왼쪽부터) 강지현,문승민,지상근 박사과정, 이흥규 교수 〉
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 인공신경망을 이용해 워터마크를 영상에 삽입 및 검출하는 기술을 개발했다.
인공신경망 기반 워터마킹 기술은 3일부터 홈페이지를 통해 시범 운영되고 있다.( http://watermark.kaist.ac.kr )
이번 웹 서비스는 연구실 수준으로만 진행되던 기술들을 다년간의 연구개발을 통해 일반에 공개함으로써 특정 조건의 실험실 환경이 아닌 조건이 변화하는 실제 환경에서 적용된다.
이를 통해 인공신경망을 기반으로 하는 새로운 접근 기법의 성능을 검증하고 기존 한계점을 극복할 수 있는 연구 방향을 제시하는 초석이 될 것으로 기대된다.
현재까지 개발된 기존 워터마킹 기술은 모두 공격 유형, 세기 등 특정 조건을 사전에 정하고 이를 만족시키도록 설계 및 구현됐다. 따라서 다양한 공격 유형이 존재하는 실제 환경에 사용하기에는 실용적 측면, 기술 확장성, 유용성 등에 한계가 있었다.
또한 워터마크 제거, 복사, 대체 등의 해킹 기술 발전으로 인해 기술 자체의 보안 취약성에도 문제가 있었다.
연구팀의 웹 서비스에서는 ▲인공신경망 학습을 통한 새로운 공격에 대응하고 ▲인공신경망의 비선형적인 특성을 통해 높은 보안성을 가진 인공신경망 기반 2D 영상 워터마킹 기법 ▲다양한 시점 변환이 발생하더라도 영상 보호가 가능한 DIBR 3D 영상 워터마킹 기법 ▲워터마크 삽입으로 인한 시각피로도 상승을 최소화하는 S3D 영상 워터마킹 기법을 제공한다.
연구팀은 다수의 연구 결과들을 기반으로 해당 웹 서비스 기술을 구현했다. 연구팀의 2D 영상 워터마킹 기법은 최초의 인공신경망 기반 워터마킹 기법으로 이미지에 가해질 수 있는 다양한 공격을 이용해 인공신경망을 학습함으로써 강인성을 획득한다.
동시에 인공신경망의 심층구조를 통해 워터마크 해킹 공격에 대한 높은 보안성을 획득함으로써 기존의 보안 취약점을 대폭 개선했다. 고부가가치를 가지는 3D 영상 보안을 위한 워터마킹 기법도 개발해 웹 서비스로 제공한다.
사용자는 2D 영상 또는 3D 영상을 웹 서비스에 업로드 해 워터마크를 삽입하고 추후 필요시 삽입한 워터마크를 검출함으로써 각종 분쟁 해결에 활용할 수 있다.
또한 이 기술은 압축 등의 공격을 가상으로 진행하는 시뮬레이션 툴과 워터마크 삽입 세기 조절, 그리고 워터마크 삽입으로 인한 영상품질 비교 등의 서비스를 함께 제공한다.
이번 연구는 기술 활용 모델에 따라 요구되는 다양한 견고성에 따라 유연하게 추가 수정(修正) 구현 가능하고 해킹에 견고하게 설계됨으로써 워터마킹 기술 유용성을 극대화했다.
이에 따라 개발 기술은 향후 인증, 진위 판별, 유통 추적이나 저작권 분야 등에서 다양한 콘텐츠를 사용한 활용이 가능하다. 향후 각종 영상물들의 불법 활용으로 인해 발생하는 사회경제적 손실을 줄이고 콘텐츠 산업의 성장과 디지털 사회 선진화에 기여할 것으로 기대된다.
연구팀은 개발된 기술은 다양한 공격 유형에 적응적으로 대응하며 상용 가능한 수준의 기술 신뢰도를 보인다고 밝혔다.
이흥규 교수는 “영상 관련 각종 분쟁들이 저작권에 국한되던 종전의 범위를 넘어 최근 가짜 영상 유통에 따른 진위 판별, 인증, 무결성 검사, 유통 추적 등으로 관심 분야가 급속히 커지고 있다”며 “인공지능 기술을 활용해 기존 워터마킹 기법들의 기술적인 한계점을 해결할 수 있는 디지털 워터마킹 연구를 선도하겠다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단이 추진하는 중견연구지원사업의 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1.2D 영상 워터마킹 기법을 이용한 영상 예제
그림2.S3D 영상 워터마킹 기법을 이용한 영상 예제
2018.09.11 조회수 10701 -
이동만 교수, 빅데이터로 SNS 분석해 맞춤형 장소 제공 기술 개발
<좌측부터 전산학부 이동만 교수, 신병헌 박사과정 학생, 최인경 박사과정 학생>
전산학부 이동만 교수 연구팀이 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사진과 글을 기반으로 장소의 특성을 분석해 사용자에게 맞춤형 장소를 제공하는 기술을 개발했다. 이 기술은 현재의 위치기반 추천서비스를 인공지능형 개인비서서비스로 도약시키는 원천기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구는 기존 위치기반 장소 검색 및 추천서비스의 검색 수준을 향상시켜 사용자들이 장소를 선택하는 기준을 다양하게 적용시킬 수 있다. 사용자의 트렌드를 반영해 실시간으로 변화된 장소 추천을 할 수 있을 것으로 보인다. 문화기술대학원 이원재, 박주용 교수와 전산학과 차미영 교수가 공동으로 참여한 이번 연구의 API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 http://placeness.kaist.ac.kr:8080/ 을 통해 공개됐고 관련 정보는 http://placeness.kaist.ac.kr/wiki/doku.php 에서 열람할 수 있다.
맛집 추천서비스, 소셜 커머스 등 위치를 기반으로 정보 검색 및 추천서비스를 제공하는 업체들은 주로 고객의 후기를 수집하거나 직접 방문을 통해 경험한 내용을 토대로 음식점 혹은 매장을 평가한다. 이는 비교적 정확한 정보를 제공하지만 시간적, 경제적 비용이 많이 소모된다. 또한 사용자 전체의 관심과 선택의 평균에 중점을 두기 때문에 사용자 개인의 특성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 시간이 지날수록 사용자는 평균 중심의 예상 가능한 선택지를 추천받을 확률이 높아진다.
따라서 같은 장소라도 사용자가 방문하고자 하는 목적이 다르기 때문에(모임, 상견례, 소개팅 등) 방문 목적과 사회적 맥락을 파악할 수 있는 추가적인 기능이 필수적이다. 이를 위해 기본적으로 제공되는 정보 외에도 실제 사람들이 각 장소에서 어떤 세부적 활동을 하며 공간을 소비했는지에 대한 데이터 수집이 필요하다. 연구팀은 문제 개선을 위해 특정 소셜 네트워크 서비스(인스타그램)에 올라온 사진과 텍스트 자료를 바탕으로 이를 분석하는 알고리즘을 개발했다.
기존에 존재하는 딥러닝 방식을 이용해 사진을 분석하는 기술과 연구팀이 새로 개발한 텍스트 분석 기술인 워드백(Wordbag) 기술을 결합했다. 특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어들을 분석하고 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다. 연구팀은 API에서 주요 연구 이슈에 따라 크게 4개의 세부 분야별 정보를 제공한다. ▲상위 장소의 장소성(장소의 성격 : placeness), ▲상위 장소 내에 있는 세부 장소의 장소성 추론, ▲감성분석 기반의 장소 분위기 추론, ▲사용자와 장소성 간 연관성을 제공한다.
연구팀의 API는 SNS에 존재하는 연구개발 대상으로 지정된 특정 상위장소(코엑스. 아이파크 몰) 및 그 내부의 세부장소에 대해 언급된 데이터를 분석해 행위, 방문자, 시간, 분위기 등 다양한 관점에서 공간의 활용 가능성을 제공한다. 이는 같은 장소라도 사용자가 시간대, 목적에 따라 다르게 활용했던 이력이나 기존 서비스에서 제공이 어려웠던 분위기(ex. 밝은, 전통적인 등)나 방문 목적(ex. 데이트, 공부, 회의)을 데이터로 수집할 수 있기 때문에 사용자의 의도에 따라 장소를 추천할 수 있다.
이 교수는 “이 연구에서 개발된 API를 통해 기존의 위치기반 장소 검색 및 추천 서비스의 검색 수준을 향상시키고 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다”고 말했다. 또한 “기존 비정형 텍스트 데이터 분석의 한계를 극복하기 위해 사진과 텍스트를 동시에 분석해 공간에 대한 사회적 정보를 추론할 수 있어 현재의 위치기반 추천 서비스가 인공지능형 개인비서서비스로 도약하는 핵심 기술이 될 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 디지털콘텐츠 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2017.08.29 조회수 21967 -
신인식 교수, 스마트기기 간 어플기능 공유 기술 개발
〈 신인식 교수 연구팀 〉
사례 1. 직장인 김씨는 해외 출장 중 공항에 비치된 태블릿 PC를 이용해 본인의 SNS 계정에 접속해 남는 시간을 활용했다. 하지만 그 태블릿 PC에는 해킹 바이러스가 설치돼 있었고 김씨의 SNS 속 사진들이 다른 누군가에 의해 삭제되는 사고가 발생했다.
사례 2. 중학생 아들을 둔 이씨 부부는 카드사와 게임 회사에 분주하게 연락을 취하고 있다. 게임을 좋아하는 아들이 스마트폰을 이용해 백만 원 상당의 게임 아이템을 결제했기 때문이다.
사례 3. 평소 게임을 좋아하는 박씨는 스마트폰을 통해 고가의 레이싱 게임을 구매했다. 하지만 화면이 너무 작아 생동감이 떨어졌고, TV에 연결해 조이스틱을 사용해봤지만 조이스틱의 반응이 느려 게임을 제대로 즐길 수 없었다.
위의 사례는 스마트폰 및 다양한 스마트기기가 존재하는 현대 사회에서 기기로 인해 발생할 수 있는 다양한 문제점 중 일부이다. 위와 같은 문제들을 손쉽게 해결할 수 있는 기술이 개발됐다.
우리 대학 전산학부 신인식 교수 연구팀이 스마트 기기 간 어플리케이션의 기능을 공유할 수 있는 모바일 플랫폼 기술 ‘모바일 플러스(Mobile Plus)’를 개발했다.
이는 다른 모바일 기기에 설치된 앱끼리 별도의 수정 없이 자유롭게 기능을 공유할 수 있는 기술이다.
오상은 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 지난 6월 21일 미국에서 열린 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위 학술대회 ACM(국제컴퓨터학회) MobiSys에서 논문으로 출간됐다.
스마트폰 사용자들은 카카오톡이나 페이스북을 통해 다른 SNS 계정에 로그인을 하거나 사진 앱에 저장된 사진을 다른 SNS로 전송하는 작업 등을 빈번하게 활용한다. 이와 같은 기술은 앱 끼리 로그인 기능, 사진 관리 기능 등을 공유하고 있기 때문에 가능하다.
이러한 기능 공유를 통해 사용자는 다양하고 편리하게 스마트폰을 활용할 수 있고, 개발자는 간편하게 앱을 개발할 수 있다.
하지만 현재의 안드로이드나 iOS 플랫폼에서는 앱 기능 공유의 범위가 같은 모바일 기기 안에서만 작동한다. 기기 간 서비스 공유를 위해서는 특정 앱의 개발이 필요하고 기기마다 설치, 구매를 해야 하기 때문에 개발자와 사용자 모두에게 번거로운 일이다.
연구팀은 문제 해결을 위해 기기 간 서비스 공유 기능을 지원하는 플랫폼 기술을 개발했다. 이는 여러 모바일 기기에서 각각 실행되는 앱들이 마치 하나의 모바일 기기에서 실행되는 것과 같은 효과를 주는 가상화 기술이 핵심이다.
연구팀은 단일 기기에서 동작하던 원격 함수 호출(Remote Procedure Call) 원리를 멀티 디바이스 환경에 맞게 확장시키면서 가상화에 성공했다.
이 가상화 기술은 기존 앱들의 코드를 수정하지 않아도 기능 공유가 가능하다. 사용자 입장에서는 추가 구매 혹은 업데이트 없이도 사용할 수 있다. 또한 앱 종류에 구애받지 않는 기능 공유가 가능하다.
모바일 플러스 기술은 카메라, 마이크, GPS 등 하드웨어 뿐 아니라 앱이 제공하는 로그인, 결제, 사진 공유 등의 기능도 공유할 수 있다. 적용할 수 있는 기술의 범위가 매우 넓다는 큰 장점을 갖는다.
신 교수는 “모바일 플러스 기술은 스마트홈, 스마트카 기술 등과 함께 시너지 효과가 클 것으로 예상된다”며 “스마트폰을 허브로 스마트 가전제품이나 차량 인포테인먼트 시스템에서 다양한 앱들을 보다 더 편리하고 안전하게 사용하는 새로운 사용자 경험(UX)을 제공할 수 있다.”고 말했다.
□ 사용 예시 및 그림 설명
다른 모바일 기기 간 앱 기능 공유는 여러 가지 새로운 사용 예시를 만들 것이며 당장 실현 가능한 기술도 존재한다.
1. 보안성 향상: 로그인(login), 온라인 결제(payment) 등
사용자가 공공 도서관에서 빌린 태블릿이나 호텔방에 비치된 스마트TV 등에서 인스타그램과 같은SNS 앱에 로그인하고 싶은 경우가 있다. 그러나 이와 같은 공공(public) 태블릿이나 스마트TV는 보안상으로 매우 취약할 가능성이 높다. 이러한 공공 기기에(패스워드를 입력하며) 직접 로그인을 한다는 것은 매우 꺼려질 수 있다. 이때 이러한 공공 태블릿에서 직접 패스워드를 입력하는 대신 사용자 개인(personal) 스마트폰의 페이스북/카카오톡 로그인 기능을 사용해 공공 태블릿에 로그인함으로써 이와 같은 보안 위험을 회피할 수 있다. (그림2 참조)
그림2. 자신의 스마트폰을 이용해 공용 기기에서도 안심하고 로그인할 수 있다.
또한 공공장소에 있는 스마트TV 등에 나오는 인터넷 쇼핑 사이트에서 보고 있는 특정 제품을 구매할 경우, 이와 같은 공공 스마트TV에서의 결제는 역시 보안 위험에 노출될 수 있다. 이 경우 결제시에 사용자 개인 스마트폰의 결제 기능을 사용하여, 사용자 개인 스마트폰에서 결제가 수행되도록 함으로써 역시 이와 같은 보안 위험을 회피할 수 있다.
또한, 청소년이 게임중 우발적으로 혹은 중독적으로 게임 아이템등을 쇼핑할 경우, 결제 서비스가 부모 스마트폰에서만 이루어지도록 강제함으로써, 청소년들의 우발적/중독적 쇼핑을 제한할 수 있다. (그림3 참조)
그림3. 자녀의in-app 구매를 부모가 자신의 스마트폰을 통해 제어할 수 있다.
2. 컨텐츠 분배(contents sharing)
예를 들어 사용자가 스마트폰에서 이메일을 읽던 중 첨부파일을PDF로 열어보고 싶은 경우(스크린이 더 큰) 다른 태블릿에서 이PDF 파일을 열고자 할 경우가 있다. 이 때 기존 모바일 환경에서 사용자는PDF 파일을 먼저 스마트폰에 저장한 후 카카오톡 등 메신저 앱으로 직접 태블릿으로 옮기거나PDF 파일을 클라우드 스토리지에 업로드한 후 태블릿에서 다시 다운로드하는 번거로운 방식을 통해 다른 태블릿에서PDF 파일을 열어 볼 수 있다. 이에 반해, Mobile Plus에서는 사용자가 스마트폰에서PDF 파일을 태블릿에서 열겠다고 지정하면, 이 기능이 자동으로 수행된다. 이 때, 기존의 이메일 앱(i,e., Gmail)과PDF Viewer를 전혀 수정하지 않아도, 이러한 기능 수행이 가능하다. 또한 태블릿에서PDF 문서 중 일부를copy한 후, 스마트폰의 이메일 앱에 붙여넣기(paste)할 수도 있다.
3. I/O 분배(I/O sharing)
스마트TV에서 카레이싱 게임을 생각해보자. 카레이싱 게임은 가속도 센서를 이용하는 게임인데, 스마트TV에서는 가속도 센서가 없다. 이 경우 사용자는 다른 모바일 기기의 가속도 센서 기능을 사용하며(모바일 기기를 자동차 핸들처럼 움직이며) TV 영상에 나오는 차량을 운전하며 카레이싱 게임을 할 수 있다. 즉, 가속도 센서가 없는 스마트TV에서도 사용자는 스마트폰의 센서 기능을 공유하여, 스마트폰을 마치 콘솔 기기의 컨트롤러처럼 사용하며 카레이싱 게임을 즐길 수 있다. (그림4 참조) 비슷한 예로 카메라가 없는 스마트TV에서 스마트폰의 카메라를 이용하여 영상 통화를 하거나, 유심카드가 없는 태블릿에서 스마트폰의 유심카드를 이용하여 전화 통화를 하거나LTE 데이터 통신을 할 수 있다.
그림4. 스마트폰을 컨트롤러로 사용해서 게임을 더욱 더 신나게 즐길 수 있다.
2017.07.26 조회수 18561 -
한동수 교수, 크라우드소싱 기반 실내 위치인식 시스템 개발
〈 한 동 수 교수 〉
우리 대학 전산학부 한동수 교수 연구팀(지능형 서비스통합 연구실)이 실내 공간에서 획득한 와이파이 신호의 수집 위치정보를 자동으로 파악할 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술은 글로벌 실내 위치인식 시스템 구축에 필요한 핵심 기술로 다수의 스마트폰에서 수집된 무선랜 핑거프린트의 수집 위치를 자동으로 라벨링하는 인공지능 기법이다. 비용을 절감하면서 높은 정확도를 가질 수 있고 무선랜 핑거프린트 수집이 가능한 건물이라면 어느 곳에도 적용 가능하다.
여러 글로벌 기업들이 실내 GPS를 실현하기 위해 전 세계 주요도시에서 수만 건의 실내 지도를 수집했다. 실내 지도와 함께 신호 지도 수집도 시도했지만 높은 정확도를 갖지 못했고 그 결과 실내에서의 위치 인식 서비스 질이 떨어진다.
연구팀은 문제 해결을 위해 실내를 이동 공간과 체류 공간으로 구분하고 각각의 공간에 최적화된 수집 위치 라벨링을 자동화하는 기술을 개발했다.
연구팀이 개발한 기술은 복도, 로비, 계단과 같은 이동 공간에서도 수집된 신호의 위치정보를 별도의 외부 정도 없이도 자동으로 라벨링하는 새로운 자율학습(Unsupervised Learning) 인공지능 기술이다.
이 기술을 토대로 기초실험연구동(N5)과 김병호-김삼열IT융합빌딩(N1)에서 실험을 실시했고, 충분한 양의 학습 데이터가 주어진다는 가정 하에 오차범위 3~4미터 수준의 정확도를 보였다.
이는 수작업을 통해 수집 위치를 라벨링한 결과와 비슷한 정확도로 연구팀이 함께 개발한 지자기 신호, 3축 가속기, 자이로스코프 기반의 딥러닝을 활용한 새로운 센서 퓨전 기법을 통하면 정확도가 더욱 상승하는 결과를 보였다.
그 동안 스마트폰을 통해 수집된 핑거프린트는 활용되지 못하고 버려졌지만 개발된 기술을 통해 무선랜 핑거프린트 빅데이터 영역이 새롭게 열릴 것으로 기대된다.
개발된 GPS 구축 기술은 글로벌 기업이나 국내 위치정보 서비스 기업 등이 전국 범위에서 위치정보 서비스를 제공할 때 도입해 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 예상된다.
GPS 신호가 도달하지 않는 실내 환경에서 위치인식 정확도가 높아짐에 따라 포켓몬고 등의 O2O(online to offline) 위치기반 게임도 실내에서 실행 가능할 것으로 기대된다.
또한 다양한 위치기반 SNS, 사물인터넷 등 서비스가 활성화되고 위급한 상황에서 112나 119에 구조요청을 할 시 정확한 위치 파악이 가능할 것으로 보인다.
한 교수는 “개발된 글로벌 실내 위치인식 시스템 구축 기술을 KAIST 실내 위치인식 시스템인 카이로스(KAILOS)에 탑재해 서비스 할 예정이다”며 “전 세계 어느 건물에서든 정확도 높은 실내 위치인식 시스템을 손쉽게 구축할 수 있고 장래에 대부분 실내 공간에서도 위치인식 서비스가 제공 가능할 것이다”고 말했다.
카이로스는 2014년 KAIST에서 출시한 개방형 실내 위치인식 서비스 플랫폼이다. 자신이 원하는 건물의 실내지도를 카이로스에 등록하고 해당 건물의 핑거프린트를 수집해 실내 위치인식 시스템을 구축하도록 지원 중이다.
□ 그림 설명
그림1. 핑거프린트를 수집하여 신호지도를 구축한 뒤, 구축된 신호지도를 기반으로 위치를 추정하는 과정
그림2. KAILOS가 여러 가지 신호와 센서를 복합적으로 사용하였을 때 예상되는 정확도
2017.04.12 조회수 18894 -
김대영 교수, EU와 글로벌 IoT 농식품 생태계 구축을 위한 공동 연구
우리 대학 전산학부 김대영 교수 연구팀과 유럽연합(EU)이 사물인터넷(IoT) 개방형 표준 및 아키텍쳐를 통한 글로벌 농식품 비즈니스 통합 에코시스템 개발 공동연구(The Internet of Food & Farm 2020, IoF2020)를 시작한다.
EU IoF2020 프로젝트는 스마트 팜과 농식품 서비스 분야에 첨단 ICT 융합기술을 활용하여 효율적이면서도 안전하고 건강한 먹거리를 보장하는 글로벌 생태계 조성을 목표로 한다.
유럽 연합이 4년간 3,000만 유로를 지원하는 등 총 3,500만 유로가 투자되는 이번 공동연구는 대학, 연구소, 기업 등 16개국 71개 기관이 참여하는 대형 프로젝트다. 한국에서는 유일하게 KAIST가 참여한다.
연구팀은 자체 개발한 국제 표준 사물인터넷 오픈소스 플랫폼인 올리옷(Oliot)을 활용한 스마트 팜과 푸드 서비스 생태계 테스트베드를 국내 농식품 비즈니스 전반에 구축하고 유럽의 테스트베드와 연동한다. 이들 생태계로부터 수집한 글로벌 빅데이터 분석을 위한 딥러닝 등 최신 인공지능 기술을 개발하여 궁극적으로 사물인터넷 플랫폼과 인공지능 기술이 통합된 시스템을 정부, 기관, 기업, 농민들이 활용할 수 있도록 공개할 예정이다.
IoF2020 프로젝트를 통해 개발되는 기술은 스마트팜 및 농식품 서비스 시장에 직접 투입하여 국내 농식품 산업에 활용될 수 있으며, 갈수록 높아지는 농식품 안전에 대한 요구를 만족시킬 수 있을 것으로 전망된다.
또한 핵심 기술인 올리옷(Oliot) 플랫폼은 농식품 분야 뿐 만 아니라, 스마트 시티, 스마트 팩토리, 헬스케어, 커넥티드 자동차등 다양한 산업에 활용될 것으로 기대된다.
IoF2020 프로젝트 코디네이터인 조지 비어스(George Beers)는 "IoF2020이 농장에서 소비자 식탁으로까지의 유통방식에 패러다임 변화를 가져올 것이며, 푸드 서비스 분야에서의 경쟁력과 우수성을 강화하는 데 기여할 것이라고 믿는다”라고 말했다.
KAIST 김대영 교수(전산학부, 오토아이디랩스(Auto-ID Labs) KAIST 센터장)는 “이미 국내에서 사물인터넷 국제표준 기술 적용을 시작했으며, 이번 프로젝트를 통해 유럽뿐 아니라 중국, 일본, 대만 등 아시아 국가와 남미 국가와도 글로벌 농식품 비즈니스 생태계 통합을 위한 노력이 진행 중이다”라고 밝혔다.
KAIST는 지난 2005년부터 전 세계 6개 대학(MIT(미국), 케임브리지대(영국), 취리히공대(스위스), 푸단대(중국), 게이오대(일본))과 함께 세계 최초로 사물인터넷의 개념을 소개한 ‛오토아이디랩스(Auto-ID Labs)' 국제공동연구소를 운영하며 사물인터넷 생태계 구축을 위한 선행 표준기술을 연구하고 있다.
2017.01.17 조회수 21497 -
김순태 교수, 무선인터넷 시뮬레이션 기술 모파이심(MofySim) 개발
〈 김 순 태 교수 〉
스마트폰 사용자의 75%가 하루 1회 이상 인터넷 검색, 사회연결망서비스(SNS) 관련 서비스를 이용할 만큼 무선 네트워크는 모바일 기기에서 가장 핵심적인 요소이다.
무선 네트워크에서는 상황에 따라 패킷 손실, 손상 등의 오류가 발생할 수 있고 이것이 배터리 소모의 원인이 된다. 따라서 모바일 기기를 설계할 때 네트워크 상황에 따라 기기의 성능 및 소비 에너지 등을 고려해야 한다.
우리 대학 전산학부 김순태 교수 연구팀은 스마트폰, 컴퓨터 등에서 사용되는 무선 인터넷 환경을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 미리 구현할 수 있는 시뮬레이션 플랫폼 모파이심(MofySim)을 개발했다.
이를 통해 스마트폰의 인터넷 환경과 비슷하게 시뮬레이션을 수행할 수 있어 하드웨어, 소프트웨어의 문제점과 개선 사항을 쉽게 파악 수 있다.
실제 시스템에서는 추출하기 어려운 하드웨어 상에서 발생하는 다양한 현상 및 시스템 소프트웨어의 활동 상황, 네트워크 상황에 따라 생기는 하드웨어와 소프트웨어의 문제점을 찾을 수 있다는 점이다. 이를 통해 모바일 시스템의 성능, 전력소비, 신뢰성을 측정할 수 있다.
이번 성과는 4월 19일 스웨덴 웁살라에서 열린 ISPASS(International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software)학회에서 발표됐다.
기존 시뮬레이션 시스템은 통신을 통한 인터넷 연결을 완벽히 지원하지 못하고 로컬(local) 디스크에서 데이터를 읽는 형태로 지원했다. 즉, 로컬 디스크에 있는 오프라인 상의 자료만을 토대로 웹 서핑을 시뮬레이션 하는 제한된 환경 때문에 네트워크의 변동성을 반영하지 못하고 이는 신뢰도 하락으로 이어진다.
모파이심은 문제 해결을 할 수 있도록 3G, 4G, 와이파이 등 무선통신 네트워크와 통신 대역폭(bandwidth), 패킷(packet) 분실, 지연시간 등 발생 가능한 네트워크 상황을 모델링하는 모바일 시스템 시뮬레이션을 지원한다.
실제 모바일 시스템에서 무선통신으로 인터넷에 접속해 웹 서핑을 하는 것과 동일한 효과를 시뮬레이션 상에서도 구현할 수 있다.
모파이심은 모바일 시스템, 서버 시스템, 두 시스템부를 연결하는 무선 통신부로 구성된다. 모바실 시스템부는 CPU, 메모리, 저장장치, 디스플레이 등의 하드웨어를 모델링하고, 리눅스 운영체제와 안드로이드 시스템을 구동한다.
서버 시스템부는 모바일 시스템이 접속하는 인터넷에 연결된 원격 서버를 모델링한다. 마지막으로 무선 통신부는 두 시스템을 무선 통신을 통해 연결하는 모파이심의 핵심이다.
연구팀은 모파이심이 교육 분야에서도 활용이 가능해 관련 분야 교육 수준을 향상시키는 데 기여할 것으로 예상했다.
김 교수는 “모파이심을 이용해 현재 뿐 아니라 미래의 모바일 시스템 모델링이 가능해진다”며 “하드웨어가 개발되지 않은 상황에서 미래 시스템을 실험할 수 있는 유용한 플랫폼이 될 것이다”고 말했다.
이 시스템은 홈페이지(http://ecl.kaist.ac.kr/tools)에서 등록 후 무료 다운로드할 수 있다.
전산학부 김형규 박사과정과 삼성전자 소프트웨어센터 주민호 책임연구원의 참여로 이뤄진 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업과 정보통신기술진흥센터 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
ㅁ 그림 설명
그림1. 모파이심 시스템 시뮬레이션 플랫폼 구조도
2016.05.16 조회수 13086 -
KAIST, 대학 캠퍼스 내 실내외 통합 내비게이션 개발
한 동 수 교수
석사과정 면접을 앞둔 김 모 군은 면접 당일 교내에서 곤욕을 치렀다. 캠퍼스가 넓어 길 찾기가 어려웠을 뿐 아니라 실내에 도착한 이후에도 정확한 면접장 위치를 찾지 못해 지각을 겨우 면했기 때문이다.
우리 대학 전산학부 한동수 교수 연구팀은 위와 같은 문제를 해결할 수 있는 실내외 통합 내비게이션 시스템 ‘캠퍼스 아틀라스(가제)’를 개발했다.
이번에 개발된 실내외 통합 내비게이션 시스템은 우리 대학 캠퍼스에 적용돼 방문자의 이름 혹은 목적지의 방 번호를 입력하면 도착할 때까지 실내외가 연결된 길 안내 서비스를 제공한다.
또한 교내에서 열리는 학회나 강연 등을 행사 장소와 함께 등록해 행사명만으로도 목적지를 검색하는 기능을 삽입했다. 이를 통해 방문객들이 어려움 없이 행사 장소를 찾을 수 있게 만들었다.
한 교수의 지능형 서비스 연구실은 평균 4~5층으로 구성된 40여 개 건물이 있는 우리 대학 캠퍼스를 대상으로 기술을 구현했다.
200여 개의 실내 지도, 4천 여 개의 관심지점(POI: Point Of Interest) 정보, 7천 여 개의 노드로 구성된 실내외 경로, 약 40여 개의 건물별 무선랜 신호지도 구축 작업을 수행했다.
이렇게 수집된 정보는 작년 3월 연구팀이 개발한 글로벌 실내 위치인식 시스템인 KAILOS(KAIST Indoor Locating System)에 적용해 일반에 공개하고 있다.
KAILOS는 사용자 참여 방식(크라우드 소싱)으로 전 세계 실내지도와 신호지도를 모아 실내 내비게이션 서비스를 제공하는 실내 GPS 시스템이다. 실내지도 등록, 무선신호 수집 툴, 실내 경로 설계 툴 등을 갖추고 있다.
그 외에도 위치인식 정확도 가시화 툴, 실내외 통합 위치인식 시스템 등을 추가할 예정이다.
연구팀은 대학 뿐 아니라 지하철 및 버스 환승 구역, 실내 외 쇼핑몰이 공존하는 지역 등 통합 내비게이션 서비스가 요구되는 지역을 대상으로 적용 영역을 넓힐 예정이다. 궁극적으로는 상용 실외 내비게이션 시스템과 연계시키는 것을 목표로 한다고 밝혔다.
한 교수는 “길 안내 서비스에 머무르지 않고 캠퍼스 라이프 로깅, 출결 체크 자동화 등으로 발전시킬 것이다”며 “새로운 교육 및 연구 환경을 제공하는 위치 기반 스마트 캠퍼스로 발전시킬 계획이다”고 말했다.
□ 그림 설명
그림 1. Campus Atlas 앱 주요 화면
그림 2. KAIST 캠퍼스 외부 경로 설계가 완성된 모습
2015.09.02 조회수 12321 -
디지털 이미지 위조, 변조 식별 기술 개발
이 흥 규 교수
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 육안으로 판단이 어려운 디지털 이미지의 위조 및 변조를 식별할 수 있는 웹 서비스를 개발했다.
이 서비스는 국내에서 처음 시행되는 디지털 이미지 조작탐지 웹 서비스이며, 11일부터 http://forensic.kaist.ac.kr 도메인을 통해 시범 운영된다.
이번 연구는 이미지의 무결성 확인이 필요한 법원, 의료, 군사 등 다양한 분야에서 활용될 전망이다. 논문 사진, 의료 영상, 법적 증거자료 등에서 조작으로 인해 발생할 사회적 문제를 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 이미지 조작 식별 서비스는 포맷 기반의 조작 탐지 방식에 근거해 위조 가능성 여부만을 알 수 있는 수준이었다. 포토샵 등 이미지 수정 프로그램의 다양한 수정 방식을 현재의 탐지 기술로 모두 잡아내기엔 어려움이 있었다.
연구팀은 국제 저명 논문 및 연구 결과들을 기반으로 해당 서비스를 구축했다. 복사-붙여넣기, 리터칭, 전체 변형, 스플라이싱 등 다양한 조작 방식을 식별하기 위해 탐지 방식 역시 여러 방향으로 구축했다.
연구팀은 ▲이미지 픽셀의 통계적 특성의 변화를 탐지하는 픽셀 기반 방식▲이미지 손실 압축 기업에 의한 무결성 검증을 통한 포맷 기반 방식▲카메라의 촬영 프로세스가 남기는 특성에 기반한 카메라 기반 방식을 이용해 조작을 탐지했다.
디지털 이미지에 가해지는 변형은 눈에 보이지 않아도 이미지 내부의 통계적 특성을 변화시킨다. 또한 변형의 종류에 따라 통계적 특성이 다르게 나타나는데 위의 방식들을 통해 조작의 영역 및 방식까지 측정이 가능해진다.
이번 웹 서비스는 논문 발표 수준에서만 진행되던 기술들을 다년간의 연구개발을 통해 일반에 제공함으로써 상용화의 발판이 될 것으로 기대된다. 연구팀은 개발된 기술 중 상당수는 이미 상용화 가능한 수준의 탐지율 및 기술 신뢰도를 보인다고 말했다.
이흥규 교수는 “전문 이미지 편집 툴의 발전에 비해 위변조 탐지 기술은 그 중요도에 비해 관심과 연구가 많이 부족하다”며 “다양한 위, 변조 탐지의 과학적 기법들이 실용화가 가능하도록 연구하겠다”고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구자지원사업의 지원으로 수행됐다.
□ 사진 설명
그림 1. 2008년 이란의 미사일 발사 사진 조작 탐지 결과(복사-붙여넣기)
(左 : 원본, 中 : 이란에서 발표한 조작 사진, 右 : 연구팀이 탐지한 조작 영역이 픽셀로 표시된 화면)
그림 2. 탐지 기법 중 ‘색상 변환 탐지 기법’에 의해서 탐지된 결과 (左 : 원본, 中 : 색상 변형 조작 사진 右 : 조작 영역이 색깔로 표시된 화면)
그림 3. 복사-붙여넣기한 사진 조작 탐지 결과 (左 : 원본, 中 : 조작 사진, 右 : 조작 영역이 표시된 화면)
2015.06.11 조회수 16982 -
송준화 교수, "참새 짹짹" 대신할 앱 개발
우리 학교 전산학과 송준화 교수가 야외학습을 나온 아이들이 대열을 벗어나면 바로 교사의 스마트폰과 헤드셋에 경보를 울려주는 기술을 개발했다.
위치추적기술은 대부분 GPS를 이용하는데 박물관이나 과학관 같은 실내에서는 위성신호를 받지 못해 송 교수는 실내외에서 모두 신호를 받을 수 있는 라디오 전파를 이용한 게 큰 특징이다.
이와 함께 동물원, 영화관 등 장소에 따라 경보 신호가 달리지며 이 기술은 아이들의 야외학습 효과와 사회성을 알아내는 데에도 이용될 수 있다.
기사보기 :대열서 이탈 때 경보… "참새 짹짹" 대신할 앱 개발
2012.08.29 조회수 11171 -
장소에 따라 유용한 앱이 한눈에..
한동수 교수
- 위치에 따라 유용한 앱을 자동으로 추천해주는 앱 스토어 ‘플레이스 앱스’ 개발 -
“버스 정류장에 도착했더니 버스 운행정보 앱을 추천해줘서 유용하게 썼어요. 다른 장소로 갔더니 또 그곳에 잘 맞는 어플을 추천해줘서 신기하기도 하구요. 카톡만 쓰던 스마트폰을 이제 진짜로 스마트하게 사용할 수 있겠네요”
SNS시대가 도래하면서 정보는 우리가 애써서 찾는 것이 아니라, 정보가 우리에게로 다가오고 있다. 이러한 흐름을 이용한 앱이 KAIST 연구진에 의해 개발됐다.
KAIST(총장 서남표)는 전산학과 한동수 교수 연구팀이 스마트 폰 소지자가 특정 위치에 접근하면 해당 장소 근처에서 사용할 수 있는 앱을 자동으로 추천해 주는 위치 기반 앱 스토어 ‘플레이스 앱스(PlacesApps)’를 개발했다고 21일 밝혔다.
이 앱은 지난 15일부터 18일까지 서울 코엑스에서 열린 ‘2012 월드 IT 쇼(World IT Show 2012)에서 선보여 참가자들로부터 커다란 호응을 받았다.
사용자가 자신이 원하는 앱을 키워드나 카테고리 검색을 통해 찾는 기존의 방식과는 달리, 개발된 앱은 특정 위치에서 사용 가능한 앱을 자동으로 추천하고 추천된 앱을 사용자가 선택하는 방식이다.
예를 들면 버스를 타려고 정류장에 도착하면 버스 운행 관련 앱이 추천되고, 관광지에 가면 해당 관광지를 소개하는 앱이 추천된다. 또한 코엑스와 같이 복잡한 건물로 들어서면 코엑스의 다양한 정보를 한 눈에 확인할 수 있는 ‘myCoex’ 앱이 추천된다.
이에 따라 원하는 앱을 실시간으로 찾아 활용하는 것에 익숙하지 않은 사람들이 새로운 앱을 접하고 사용하는 환경을 획기적으로 개선해 줄 것으로 기대된다.
한동수 교수는 “현재 대전 KAIST 주변과 서울 코엑스를 중심으로 시범 서비스를 실시하고 있는 ‘플레이스 앱스’에는 아직 등록된 앱이 많지 않아 서비스를 제공하는 데 한계가 있다”며 “앞으로 다양한 장소에 많은 앱을 등록해 사용자들이 불편함 없이 사용할 수 있도록 할 것”이라고 말했다.
앞으로 한 교수는 플레이스 앱스의 기능을 보강해 위치 기반 앱 스토어 기술의 상용화에 관심을 보이는 국내 앱 스토어 운영 기업에 기술을 제공하거나, 해외 특허가 확보되면 구글, 애플과의 협력도 모색할 계획이다.
한 교수 연구실에서 고안한 위치 기반 앱 스토어와 관련된 2건의 발명은 지난해와 올해 각각 국내 특허로 등록되었고 국제 특허 출원을 위한 PCT 출원도 완료된 상태다.
향후에도 KAIST ISI LAB에서는 PlacesApps 앱 스토어의 기능을 더욱 보강하고 등록되는 앱의 종류도 보강하여 PlaceApps의 유용성을 널리 알려 많은 사용자들이 사용케하고 구글, 애플, 삼성, SKT등 앱 스토어를 운영하는 기업에서도 카이스트에서 개발한 위치 기반 앱 스토어의 기술을 채택하여 사용하도록 노력할 계획이다.
<작동 원리>위치 기반 앱 스토어인 ‘PlacesApps’가 특정 위치에 머무르는 사용자에게 해당 장소에서 사용하면 유용한 앱을 추천하기 위해서는 다음과 같은 과정이 필요하다.
1. 앱 개발자가 위치 기반 방식으로 자신의 앱을 사용자에게 노출시키기 위해서는 PlacesApps에서 제공하는 앱 등록 사이트(http://placesapps.com/wp/)에 자신의 앱을 위치 정보와 함께 등록한다. 이때 등록을 위해서는 로그인 하는 절차가 필요하다. 위치 정보는 주소를 입력한 뒤 맵 상에 표시되는 마커를 이동시켜 위치를 선택한다. 아래 그림은 myCoex를 서울 삼성동 코엑스에 등록하는 화면의 일부를 보여주고 있다. 그 밖의 앱 등록 절차는 구글 Playstore나 SKT T-Store와 크게 다르지 않다. 다만 일반적인 앱 스토어는 바이러스 체크 등의 기능이 필요한데 PlacesApps에는 그러한 기능이 없어 기존의 앱 스토어에 등록된 앱 만을 등록할 수 있다.
2. 등록된 앱이 원하는 위치에 올바르게 등록되었는지 PlacesApps 웹 사이트(http://placesapps.com/wp/) 상에서 확인한다. 등록된 앱을 확인하는 데 있어서는 로그인 절차는 필요치 않다. 현재는 코엑스 주변과, 카이스트 주변, 그리고 뉴욕 맨하탄 주변에 몇 개의 앱을 등록하고 베타 테스트를 진행하고 있다. 아래 그림은 코엑스 주변에 등록되어 사용 가능한 앱들과 myCoex 앱을 선택한 상태의 화면이다.
3. 위의 코엑스 주변과 같이 특정 위치에서 사용 가능한 앱 들이 PlacesApps에 등록된 상태에서 스마트 폰 사용자가 PlacesApps 앱을 구동시키면 해당 위치에서 사용 가능한 앱 들이 맵 상에 표시되거나 리스트 형태로 표시된다. 사용자는 표시된 앱에서 원하는 앱을 선택하여 자신의 스마트 폰에 내려 받고 구동하여 사용하게 된다. 아래 그림은 코엑스 주변에 머무는 스마트폰 사용자가 PlacesApps를 구동하였을 때 코엑스 주변에서 사용 가능한 앱을 맵 상에 보여주는 화면의 스냅 샷이다. 사용자는 자신의 주변에 사용 가능한 앱이 다수 존재함을 확인할 수 있고 어떤 종류의 앱이 존재하는 지도 쉽게 확인할 수 있으며, 필요한 앱이 확인되면 해당 앱을 내려 받아 사용함으로써 앱을 찾는 노력을 획기적으로 개선할 수 있다.
2012.05.22 조회수 16425 -
어떻게 트위터가 급성장 할 수 있었나?
- 트위터 네트워크의 성장은 오프라인 사회관계망에서 점차적으로 시작 - 전통적인 미디어의 영향력으로 네트워크가 폭발적으로 성장함을 관찰
트위터가 세계적으로 유명세를 타는 데는 전통적인 사회관계망의 역할뿐만 아니라 미디어의 주목이 커다란 기여를 했다는 사실이 국내연구진에 의해 규명됐다.
우리 학교 문화기술대학원 차미영 교수가 최근 MIT 마르타 곤잘레즈(Marta Gonzalez) 연구팀과 함께 오프라인에서 인간관계에 절대적인 영향을 미치는 지역, 사회, 경제적 요인과 더불어 미디어의 주목이 초기 트위터의 성장에 커다란 영향을 미쳤음을 분석해냈다.
대다수 신기술처럼 트위터는 가장 먼저 젊고, 과학기술을 잘 이용하는 샌프란시스코와 보스톤의 사용자들에게 먼저 도입됐다. 그다음 단계에서는 인접도시로 점진적으로 확산되기 시작해 오프라인 사회관계망이 정보전파에 주된 역할을 했음이 연구결과 조사됐다.
예를 들어 처음 도입한 두 도시와 지역적으로 근거리에 있는 캘리포니아의 버클리와 매사추세츠 주의 소머빌의 사용자들이 트위터를 도입했고, 이후에는 산타페, LA 등을 통해 최종적으로 팜비치, 뉴왁 등 전국으로 확산됨을 보여줬다.
이번 연구에서 사회관계망과 더불어 주목한 것은 텔레비전이나 신문과 같은 전통미디어의 역할이다.
차 교수 연구팀은 매주 구글 뉴스를 검색해 기사에 트위터가 몇 번이나 언급되었는지 데이터를 모으고 또 같은 시점의 트위터 사용자 수를 조사했다. 그리고 나서 뉴스기사에서의 트위터 언급 횟수와 사용자 수의 상관관계를 분석한 결과 이 둘은 같은 추이를 보인 것으로 나타나 미디어가 트위터의 성장에 커다란 영향을 준 것으로 결론을 내렸다.
차 교수팀은 이와 함께 트위터의 성장에 대한 미디어의 영향을 알아보기 위해 또 다른 흥미로운 사례에 주목했다.
2009년 4월 할리우드 영화배우 애쉬튼 커쳐는 CNN에 출연해 누가 먼저 백만명의 팔로어를 갖게 될 것인지에 대한 내기를 제안했고, 약 이틀 만에 백만명의 팔로어를 보유하게 됐다. 또한 오프라 윈프리가 첫 번째 트윗을 하는 것이 미디어에서 다뤄지는데 이는 또 다시 트위터 사용자수의 급격한 증가를 불러일으킨 계기가 됐다.
KAIST 차미영 교수가 MIT연구팀과 공동으로 실시한 이번 연구는 2006년부터 2009년까지의 트위터 데이터를 바탕으로 미국 내 408개 도시에서의 트위터 성장세를 분석해, 이를 토대로 전염병의 확산모델과 유사한 사회관계망 기반의 확산모델을 수립해 밝혀냈다.
한편, 이번 연구결과는 미국의 온라인 과학전문지 ‘공중과학도서관 원(Public Library of Science ONE)’ 저널에 곧 게재될 예정이며 MIT news, 미국 과학전문 소셜미디어 Mashable.com, 그리고 MSNBC.com등에도 소개됐다.
[그림.1] 해당 시간대에 각 지역별로 최종 가입자의 13.5%에 해당하는 ‘크리티컬 매스’에 해당하는 사용자들이 가입을 한 지역이 검은 원으로 표기된다. 작은 회색원은 이미 크리티컬 매스에 이른 지역을 표기한다. 트위터의 첫 도입은 샌프란시스코에서 시작되었으며 다음으로 주변 도시들에서 도입되는 것을 통해, 오프라인 사회관계망이 확산에 중요함을 시사한다. 반면 보스톤과 같은 지역에서도 초기 도입이 되었으며 이는 사회관계망 뿐만 아니라 인터넷과 같은 매체의 영향을 시사한다.
[그림.2] a. 그래프에서 검은 실선은 주별 최대가입자수를 1.0으로 보았을 때 매주별 트위터 가입자수의 변화를 나타낸다. 빨간실선은 같은 해당주에 대해 구글 뉴스에서 트위터가 언급된 비율을 나타낸다. 트위터 서비스가 시작된지 140주 이후에 각종 미디어를 통해 트위터가 많이 언급됨을 볼 수 있고, 따라서 트위터의 주별 가입자수 역시 급격히 상승하는 트렌드를 볼 수 있다.
b. 그래프는 매주 트위터에 가입한 총사용자수를 나타내는 검은 선과 이를 예측하는 다양한 모델의 결과를 보여주는 점선을 보여준다. 전통적인 확산모델의 경우 (파란점선) 초기 트위터의 성장세는 잘 예측하지만, 추후 미디어의 영향력 이후의 급성장을 보여주지 못한다. 구글 검색 결과를 반영하여 확산모델을 변형하면 (검은점선 및 노란점선) 실제 데이터와 유사한 트렌드를 예측할 수 있다.
[동영상링크]http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=Ncon_z67VQs
지도상의 각 원은 트위터 사용자들이 있는 미국 내 도시를 의미한다. 시간에 따라 더욱 많은 사용자가 트위터에 가입할수록 원의 크기가 커진다. 각 지역별로 최종 가입자의 13.5%에 해당하는 ‘크리티컬 매스’에 해당하는 사용자들이 가입을 하면 원은 빨간색으로 표기된다. 화면 중앙에 하얀선으로 표기되는 그래프는 시간에 따른 트위터의 주별 가입자수를 의미한다.
2012.01.04 조회수 16258