• 제목/요약/키워드: $A^*$알고리즘

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무선전용 다중 언어의 번역을 지원하는 변환기의 구현 (Development of Convertor supporting Multi-languages for Mobile Network)

  • 최지원;김기천
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제9C권2호
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    • pp.293-296
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    • 2002
  • 유선 환경에서 시작한 인터넷에 현재 존재하고 있는 웹 컨텐츠들을 모바일 환경에서 이용할 수 있게 하기 위하여 UP. Link 에서는 자동으로 HTML을 HDML로 번역해주는 기능을 가지고 있다. UP 브라우저에서 HTML 페이지를 억세스할 때 UP.Link 내의 에이전트는 번역기에게 HTML과 HDML 간의 번역을 처리하게끔 한다. I-Mode는 일본의 NTT-Docomo에서 개발 되었으며 이미 여러 가지 서비스를 통해 엄청난 컨텐츠를 보유하고 있다. Stinger 프로젝트에 의해 개발된 ME(Micro Explorer) 또한 많은 부가기능를 가지고 있다. 본 논문에서는 WAP에서 C-HTML과 mHTML의 컨텐츠를 수용할 수 있는 변환기를 설계하고 구현하였다. I-Mode의 C-HTML과 MS사의 ME는 HTML의 간이형으로 컨텐츠 제공 업자들이 다른 언어를 익힐 필요가 없으므로 WAP에 비해 컨텐츠 개발에 유리하다. C-HTML과 WML은 모두 모바일 환경에서 쓰이기 때문에 한 페이지 내에 제한되어 있는 용량 또한 비슷하다. 그러므로 C-HTML을 WML로, mHTML을 WML로 바꾸는 변환기를 개발하기 위해서 먼저 각 언어와 관련된 스펙을 분석하고 각각의 서로 대응되는 element를 찾아 표를 작성하고 난 후에 변환을 위한 알고리즘을 적용하여 변환기를 구현한다. 만약 대응되는 element가 없을 경우에는 WML에서 지원하는 여러 가지의 태그들을 조합하여 최대한 같은 형식으로 디스플레이 해줄 수 있는 방안을 제시한다. 편집기에서는 변환된 WML 소스를 컨텐츠 저작자가 클립 기능을 이용하여 다른 내용을 추가하거나 내용을 바꿀 수 있도록 지원한다. 구현 결과 약 90% 이상의 변환이 가능하다.장 높았고 비만군이 9.840점(표준편차 4.638)로 가장 낮았으며, 남자에서는 과체중군이 14.780점(표준편차 4.601), 여자에서는 저체중군이 12.284점(표준편차 4.604)으로 체형존중감이 가장 높았고, 남(평균 10.166점, 표준편차 4.246), 여(평균 8.772점, 표준편차 5.723) 모두 비만군에서 체형존중감이 가장 낮았다. 4. 비만도와 체형만족도 및 체형존중감과의 상관관계는 비만도와 체형만족도(r= -.2081, p= .000), 비만도와 체형존중감(r= -.2250, p= .000)은 유의한 역상관관계를 나타내어 비만도가 높을수록 체형만족도와 체형존중감이 낮았다. 5. 일반적 특성에 따른 비만상태는 전체에서는 성별($chi^2$=88.136, p=.000), 체형에 대한 인식($chi^2$=242.371, p= .000)에서, 남자에서는 부의 체형($chi^2$=15.11, p= .019), 체형에 대한 인식($chi^2$=138.95, p= .000)에서, 여자에서는 모의 학력($chi^2$=19.46, p= .022), 체형에 대한 인식($chi^2$=143.35, p= .000)에서 유의한 차이가 있었다. 전체에서 성별은 남자에서 비만은 21.4%, 여자에서 비만은 6.6%로 남자가 비만인 경우가 더 많았고, 체형에 대한 인식은 자신의 체형이 말랐다고 인식하는 경우 비만은 0.7%, 보통이라고 인식하는 경우 비만은 9.3%, 비만하다고 인식하는 경우 비만은 64.6%로 나타났다. 남자에서 부의 체형이 마른 경우 실제 비만인 학생은 21.20%, 보통인 경우

GMS-5 Split Window 자료를 이용한 가강수량 산출 (Estimation of Precipitable Water from the GMS-5 Split Window Data)

  • 손승희;정효상;김금란;이정환
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제14권1호
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    • pp.53-68
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    • 1998
  • 대기중에 존재하는 수증기의 관측은 일기와 기후의 이해에 있어서 매우 중요한데, 기존의 관측체계로는 지구상의 극히 제한된 지역의 수증기 분포만을 관측할 수 있다. 이 연구에서는 일본 정지기상위성인 GMS-5의 적외 split window 채널 관측자료로부터 대기중에 함유되어 있는 수증기 총량 즉 가강수량(precipitable water)을 산출하였다. 가강수량 산출에는 라디오존데 관측 가강수량과 split window 관측자료 사이의 회귀분석에 기초한 Chesters et al.(1983)의 알고리즘을 사용하였 다. 가강수량 산출을 위하여 센서의 필터 함수와 관련된 수증기 흡수 파라미터는 우리 나라 고층 관측소인 오산, 광주,포항,제주에서 관측한 '76년 8월부터 11월가지의 4개월간 관측한 라디오존데 자료와 위성 관측자료의 회귀분석을 통하여 산출하였다. 한편 기상청 전구 스펙트랄 모델의 700 hPa온도를 1층 복사 모델의 대기 평균 온도로 사용하였다. 1996년 7월부터 12월까지의 기간에 대하여 산출한 GMS-5 가강수량 자료를 같은 기간 관측된 라디오존데 관측자료와 비교한 결과 0.46의 상관계수와 0.65 g/$cm^2$~1.09 g/$cm^2$의 RMS 오차를 나타내었다. GMS-5로부터 산출된 월평균 가강수량 분포는 계절에 따른 전지구 규모의 수증기 분포변화를 잘 나타내었다. 이번 연구에서 산출된 위성 가강수량은 0.5$^{\circ}$격자 간격으로 6시간마다 기상청에서 정규적으로 산출된다. 이 자료는 수치예보의 객관분석 초기 자료로 이용되어, 특히 청천 조건하에서의 습도 분석의 정확도 향상에 기여하며 기후 연구에 있어서도 현존하는 자료 세트에 대한 유용한 보완 자료가 될 것이다. 그러나 연구 결과의 실용화를 위하여는 좀더 높은 상관계수와 산출절차 등의 개선이 필요하다.용성을 고찰하였다.산마와 재배와 점질다당류가 각각 219~332$^{\circ}C$, 229~341$^{\circ}C$ 범위였다.TEX> 범위였다. 사면의 풍화와 침식에 대한 대책연구도 수행되어야 한다. 15ng/$\textrm{cm}^2$로서 90분간 조사로 27ng/$\textrm{cm}^2$량이 생성되었다. 7-DHC은 당초의 123ng/$\textrm{cm}^2$으로부터 계속 감소되어 150분간 조사시 53ng/$\textrm{cm}^2$량까지 내려갔다.하였으며, 그 외의 항목간에는 대동소이하였다.ckarti 와 E. serrulatus가 스파르가눔의 중간숙주가 될 수 있음을 확인하였다. 충란의 배양에서부터 종숙주의 충란 배출까지 약 2개월 정도의 기간이 소요되었고, 우리 나라 자연환경에서는 5일에서 7월에 주로 이 충체의 유충이 발육되고 전파되는 것으로 추측되었다.러 가지 방법들을 적극 적용하여 금후 검토해볼 필요가 있을 것이다.잡은 전혀 삭과가 형성되지 않았다. 이 결과는 종간 교잡종을 자방친으로 하고 그 자방친의 화분친을 사용할 때만 교잡이 이루어지고 있음을 나타내고 있다. 따라서 여교잡을 통한 종간잡종 품종육성 활용방안을 금후 적극 확대 검토해야 할 것이다하였다.함을 보이고 있다.X> , ZnCl$_{3}$$^{-}$같은 이온과 MgCl$^{+}$, MgCl$_{2}$같은 이온종을 형성하기 때문인것 같다. 한편 어떠한 용리액에서던지 NH$_{4}$$^{+}$의 경우 Dv값이 제일 작았다. 바. 본 연구의 목적중의 하나인 인체유해 중금속이온인 Hg(II), Cd(II)등이 NaCl같은 염화물이 함유된 시료용액에

한반도 기후변화 적응 대상 식물 종풍부도 변화 예측 연구 (Prediction of Potential Species Richness of Plants Adaptable to Climate Change in the Korean Peninsula)

  • 신만석;서창완;이명우;김진용;전자영;프라딥아디카리;홍승범
    • 환경영향평가
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    • 제27권6호
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    • pp.562-581
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    • 2018
  • 본 연구는 한반도 기후변화 적응 대상식물을 대상으로 기후변화에 따른 종풍부도 변화를 예측해 보고자 하였다. 대상종은 한반도 기후변화 적응 대상식물 중에서 특산식물 23종, 북방계식물 30종 그리고 남방계식물 36종으로 총 89종을 선정하였다. 기후변화에 따른 개별 종의 잠재서식지를 예측하여 합산하는 방식으로 종풍부도 변화를 예측하였다. 개별 종의 잠재서식지는 10개의 종분포모형 알고리즘을 함께 고려하는 앙상블모형을 구축하였다. 미래 예측 시기는 기후변화 시나리오 RCP4.5와 RCP8.5를 선정하여 2050년과 2070년을 예측하였다. 현재의 종풍부도는 국립공원, 강원도 백두대간 지역 그리고 남해 도서지역을 중심으로 높게 나타났다. 미래 예측 결과, 기존에 높은 종풍부도를 보였던 국립공원과 강원도 백두대간 지역은 낮아졌고 남해안 내륙지역은 보다 더 높아졌다. 종풍부도의 평균값을 비교해 보면 현재 기준으로 국립공원 지역이 남한 전체지역보다 높으면서 큰 차이를 보였다. 하지만 기후변화에 따라서 국립공원 지역과 남한 전체지역의 차이가 줄어들었다. 특산식물과 북방계식물의 다수가 남한지역에서 사라지고 남방계식물이 북상하면서 이와 같은 결과를 보였다. 하지만 적합한 서식지로 이주가 이루어지지 않으면 종풍부도가 급격하게 감소하였다. 분산가능성의 가정에 따라 결과가 다르게 나타났다. 본 연구의 결과는 보전 계획 수립, 보호 지역 설정, 생물종 복원 그리고 기후변화 대응 전략 및 관리 방안 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

사용자 선호도 변화에 따른 추천시스템의 다양성 적용 (Application of diversity of recommender system accordingtouserpreferencechange)

  • 나혜연;남기환
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.67-86
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    • 2020
  • 추천시스템은 시간이 흐를수록 사용자와 기업에게 점점 더 큰 영향을 주고 있다. 최근 코로나(COVID-19) 팬데믹 현상이 전 세계적으로 일어나면서 세대를 뛰어넘어 E-Commerce의 중요성이 증대되었고 추천시스템은 E-Commerce 활성화의 최중심에 있다. 추천시스템이 개발된 이래로 다수의 알고리즘이 추천시스템의 정확도를 올리는 것에 집중되어 있었고, 추천시스템의 희귀성, 다양성, 우연성 등과 같은 다른 가치들이 간과되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 만족도는 추천시스템의 정확도에만 달려있지 않고 다양한 성능을 겸비했을 때 고객에게 만족스러운 추천서비스 경험을 제공할 것이라 생각하여 다양성을 위한 그래프 기반의 추천시스템을 개발하였다. 사용자 네트워크를 구성한 뒤 카테고리를 활용한 무게중심변화를 통해 유사도가 낮은 이질적인 사용자를 찾아 추천상품의 유사성을 낮추는 방식으로 다양성을 도모하였다. 또한, 추천의 다양성은 사용자의 다양성 선호 수준에 따라 상이할 것이라는 가정에 따라 사용자의 다양성 선호 수준을 구별하였고 다양성 모델 성능이 사용자 특성별로 다름을 확인할 수 있었다. 전체 연구 결과, 추천시스템의 정확성과 다양성이 트레이드 오프 관계에 놓여있다는 것을 확인할 수 있었지만 본 연구모델을 통해 근소한 정확도 손실 대비 높은 다양성을 얻을 수 있었다. 본 연구는 그래프 기반의 추천시스템을 통해 사용자의 만족도를 향상시키는 다양성을 실현하였다는 연구적 의의와 사용자 수준을 고려한 추천의 다양성을 적용 결과를 통해 기업의 장기적 이윤을 상승시킬 수 있는 모델 개발이라는 실무적 의의를 꼽을 수 있다.

장기 수경재배에서 급액량의 차이가 토마토 생육과 수량 특성에 미치는 영향 (Effect of Difference in Irrigation Amount on Growth and Yield of Tomato Plant in Long-term Cultivation of Hydroponics)

  • 최경이;임미영;김소희;노미영
    • 생물환경조절학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.444-451
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    • 2022
  • 최근 토마토 수경재배가 증가하며 장기 재배가 일반화 되고 있다. 수경재배에서는 작물의 양분과 수분 요구도를 고려하여 적정 양액을 공급하는 것이 생산성, 자원의 이용, 환경보전 측면에서도 매우 중요한데 장기재배에서는 계절적인 환경변화가 심하므로 이것을 고려한 급액 관리가 매우 중요하다. 따라서 코이어 배지를 이용한 토마토 장기재배에서 급액량이 생육과 수량에 미치는 영향을 구명하고자 하였다. 온실 외부에 설치된 일사 센서로 적산일사를 기준으로 급액 횟수를 조절하였으며, 생육시기별로 급액 기준을 변경하며 4수준(High, Medium high, Meidum low, Low)으로 급액량을 달리 처리하였다. 급액량이 많을수록 배액률이 높았으며 배액의 EC가 지나치게 높아지는 것을 방지 할 수 있었다. 재배기간이 경과하면서 배액 EC가 높아졌는데 급액량이 적은 처리일수록 상승 폭이 컸다. 초장은 급액량이 가장 적은 처리구가 다른 처리구에 비하여 작았고 마디수와 화방의 발생 수는 급액량에 영향을 받지 않았다. 착과수는 전체적으로는 급액량의 영향을 크게 받지 않았으나 저온기에 발생한, 12-15화방에서는 급액량이 가장 많았던 처리구가 착과수가 적었다. 배꼽썩음과는 급액량이 가장 적은 처리구가 많았고 발생 시기도 빨랐다. 과실의 크기는 High 처리구가 컸으나 전체 수량은 Medium high 처리가 가장 많았다. 시험의 결과로 코이어를 이용한 토마토 수경재배에서 급액량이 근권의 양·수분 안정화와 생산성에 미치는 영향과 적정한 급액 관리의 중요성을 확인할 수 있었다. 따라서 최근에 보급되고 있는 복합환경제어시스템에 근권의 정보를 기준으로 정밀급액제어 알고리즘을 적용한다면 수경재배 제어기술 발전과 더불어 작물의 생산성 향상에도 기여할 수 있을 것으로 판단되므로 이에 대한 지속적인 연구가 필요할 것이다.

CT 기반 딥러닝을 이용한 만성 폐쇄성 폐질환의 체성분 정량화와 질병 중증도 (CT-Derived Deep Learning-Based Quantification of Body Composition Associated with Disease Severity in Chronic Obstructive Pulmonary Disease)

  • 송재은;박소현;임명남;이은주;차윤기;윤현정;김우진
    • 대한영상의학회지
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    • 제84권5호
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    • pp.1123-1133
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    • 2023
  • 목적 만성폐쇄성폐질환의 CT에서 자동 정량 측정된 체성분과 폐기능 또는 정량적 변수들 사이의 연관성을 알아보고자 하였다. 대상과 방법 총 290명의 만성폐쇄성폐질환 환자를 대상으로 연구하였다. 흉부 CT에서 근육 및 피하지방 부피, T12 레벨에서 근육 및 피하지방 면적 및 골 감쇠를 딥러닝 기반 분할 알고리즘을 사용하여 획득하였다. Parametric response mapping-derived emphysema (이하 PRMemph), PRM-derived functional small airway disease (이하 PRMfSAD) 및 기도 벽 두께(airway wall thickness; 이하 AWT)-Pi10을 정량적으로 평가하였다. Pearson 상관 분석을 사용하여 체성분과 결과 간의 연관성을 평가하였다. 결과 근육과 피하지방의 부피와 면적은 PRMemph와 PRMfSAD와 음의 상관관계를 보였다(p < 0.05). T12에서의 골밀도는 PRMemph와 음의 상관관계를 보였다(r = -0.1828, p = 0.002). 피하지방의 부피와 면적과 T12에서의 골밀도는 AWT-Pi10과 양의 상관관계를 보였다(r = 0.1287, p = 0.030; r = 0.1668, p = 0.005; r = 0.1279, p = 0.031). 반면에 근육 부피는 AWT-Pi10과 음의 상관관계를 보였다(r = -0.1966, p = 0.001). 근육 부피는 폐기능과 의미 있는 연과성을 보였다(p < 0.001). 결론 흉부 CT에서 정량적으로 평가된 체성분은 만성폐쇄성폐질환의 표현형 또는 중증도와 연관성을 보인다.

골반 림프선을 포함한 전립선암 치료 시 Split VMAT plan의 유용성 평가 (Evaluating efficiency of Split VMAT plan for prostate cancer radiotherapy involving pelvic lymph nodes)

  • 문준기;손상준;김대호;서석진
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.145-156
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    • 2015
  • 목 적 : 골반 림프선을 포함한 전립선암 치료 시 기존 치료방법인 직장 전체를 윤곽 그리기한 2회전 치료계획(이하 Conventional VMAT plan)과 직장의 선량을 낮추기 위하여 상부와 하부로 나누어 윤곽 그리기한 2회전 치료계획(이하 Split VMAT plan)의 유용성을 비교, 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 TrueBeam STX(Varian Medical Systems, USA)를 이용하여, Split VMAT plan으로 방사선치료를 받은 전립선암 환자 9명을 대상으로 하였다. 전산화치료계획은 Eclipse(Ver 10.0.42, Varian, USA), PRO3(Progressive Resolution Optimizer 10.0.28), AAA(Anisotropic Analytic Algorithm Ver 10.0.28) 알고리즘을 사용하였다. 전립선 PTV의 Superior 방향으로 1 cm부터 Inferior방향으로 1 cm까지를 하부 직장으로, 전체 직장에서 직장 하부를 제외한 부분을 상부 직장으로 윤곽 그리기(Contouring) 하였다. 치료계획은 콜리메이터 각도 $30^{\circ}$, $330^{\circ}$, 겐트리 회전반경이 각각 $360^{\circ}$인 두 개의 ARC, 10MV를 이용하였다. 처방 선량은 28회에 걸쳐 동시 추가 분할 선량법(Simultaneous Integrated Boost, SIB)으로 전립선에 총 선량이 각각 63~70 Gy, 골반 림프선에 총 선량이 50.4 Gy가 되도록 하였다. Split VMAT plan을 통해 도출된 전체 직장의 $D_{mean}$를 Conventional VMAT plan에서 전체 직장의 선량용적제한 값으로 설정하여 Conventional VMAT plan을 수립하였고, 그 외에 모든 조건은 동일하게 설정하였다. 모든 치료계획은 최적화 과정에서 나타나는 선량 차이의 무작위성을 최소화하기 위하여 각각 2회의 최적화와 선량 계산 과정을 거쳤으며 전립선 PTV100% = 90% 또는 95%로 Normalize 하였다. 전체 상부 하부 직장의 평균선량, 방광의 평균선량, 상부 직장의 $V_{50%}$, 각 치료 계획의 Total MU, 그리고 PTV의 H.I.(Homogeneity Index), C.I.(Conformity Index)를 평가 지표로 설정하였고, 전자영상유도장치를 이용하여 임상 적용 가능 여부 확인을 위한 IMRT verification QA(Gamma test)를 실시하였다. 결 과 : 두 치료계획의 평균선량을 비교한 결과 전체 직장은 최대 134.4 cGy, 최소 43.5 cGy, 평균 75.6 cGy로, 하부 직장은 최대 100.5 cGy, 최소 -34.6 cGy, 평균 34.3 cGy로, 상부 직장 은 최대 1113.5 cGy, 최소 87.2 cGy, 평균 550.5 cGy로, 방광은 최대 271 cGy, 최소 -55.5 cGy, 평균 117.8 cGy로 모두 Split VMAT plan이 낮은 값을 보였다. 상부 직장의 V50%도 최대 63.4%, 최소 3.2%, 평균 23.2%로 Split VMAT plan이 낮은 것으로 나타났다. Total MU는 Split VMAT plan이 최대 148, 최소 7로, 평균 77 더 많이 사용하는 것으로 나타났다. PTV에 대한 H.I.와 C.I.는 두 치료계획 모두 서로 비슷한 결과를 나타냈다. Split VMAT plan에 대한 IMRT verification QA 결과 2 mm / 2%, Gamma pass rate 90.0% 기준을 모두 통과하였다. 결 론 : 골반 림프선을 포함한 전립선암 치료 시 Split VMAT plan은 Conventional VMAT plan과 비교하여 대부분의 평가지표에서 유리한 것으로 나타냈으며 치료효율을 높이면서 특히 상부 직장 선량을 감소시켜 전체 직장 선량을 낮추는데 탁월한 효과를 나타냈기 때문에 이를 적용시켜 방사선 치료효과를 높이는 것이 중요할 것이라 사료된다.

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계좌 이용 과정과 결과의 투명성이 온라인 뱅킹 이용자의 보안 인식에 미치는 영향 (The Role of Control Transparency and Outcome Feedback on Security Protection in Online Banking)

  • 이은곤;최지은;이호근
    • 경영정보학연구
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    • 제14권3호
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    • pp.75-97
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    • 2012
  • 온라인 뱅킹 서비스의 성공을 위해서는 이용 고객의 신뢰를 제고하는 것이 필수적이다. 현재까지 인터넷 뱅킹 이용자들의 신뢰를 제고하는 보안 메커니즘으로 공인인증 서비스가 가장 유력한 대안으로 사용되어 왔다. 그러나 최근 공인인증서를 통한 보안 메커니즘은 해커 등 악의적인 사용자의 침입에 취약할 수 있다는 주장이 제기되고 있다. 본 연구에서는 온라인 뱅킹 보안 메커니즘의 견고성을 높이기 위한 추가적인 대안으로 공인인증서 사용과 관련된 과정의 투명성과 결과 피드백의 투명성이라는 두 가지 요소를 제안하였다. 과정의 투명성은 거래과정에 대한 정보를 이용자에게 제공함으로써 거래 과정을 통제할 수 있도록 하는 것이다. 결과 피드백은 거래결과를 이용자에게 알려줌으로써 이용자가 거래가 의도한 대로 완료되었음을 확인할 수 있도록 하는 것이다. 정보의 투명성에 관한 선행 연구에 따르면, 거래과정과 결과에 대한 정보를 제공하여 투명성을 제고하면 정보시스템 이용자의 의사결정 품질이 제고된다. 거래과정에 대한 정보의 투명성이 확보되면, 정보시스템 이용자들은 거래가 원활하게 수행되고 있는지를 확인할 수 있게 되고, 거래 과정과 결과를 자신이 의도한 대로 통제할 수 있게 되기 때문에, 이용자들의 거래 위험을 감소시킬 수 있다. "구조기반 신뢰" 에 대한 연구에 따르면, 정보시스템 이용자들은 자신들이 성공적으로 거래를 할 수 있도록 구조적인 요소를 제공하는 서비스 제공자들을 보다 신뢰하는 속성이 있다. 거래과정과 거래결과를 확인할 수 있는 정보의 투명성은 정보시스템 이용자가 거래를 원활하게 추진할 수 있는 구조적 기반을 제공하므로 서비스 제공자에 대한 신뢰는 증가하게 된다. 거래 위험이 감소하고 신뢰가 증가되면, 이용자들은 제공되는 서비스에 대해 보다 만족하게 되고, 따라서 서비스 제공자에 대해 충성도가 제고되거나 서비스에 대해 지불 의사를 가지게 될 것이다. 본 연구에서는 실험실 실험을 통해 연구 가설 및 연구 모델을 실증적으로 검증하고자 하였다. 실험설계는 과정의 투명성과 결과의 투명성이라는 두 가지 요인에 따라 $2{\times}2$ 집단으로 구성하여 진행하였다. 공인인증서 사용과 관련된 과정의 투명성과 결과 피드백 요소가 현재 온라인 뱅킹 사이트에서 제공되고 있지 않기 때문에 가상의 온라인 뱅킹 사이트를 구축하여 실험을 진행하였다. 총 138개의 유효한 자료를 실험을 통해 수집하였으며 PLS 알고리즘을 활용하여 분석을 진행하였다. 분석 결과, 과정의 투명성은 온라인 뱅킹 거래의 위험을 줄이고 온라인 뱅킹 사이트에 대한 신뢰를 증가시키는 것으로 나타났다. 결과 피드백은 온라인 뱅킹 사이트에 대한 신뢰를 증가시키는 것으로 나타났다. 이렇게 증가된 신뢰와 감소된 거래위험은 서비스 만족도를 증가시킴으로써 온라인 뱅킹 서비스 이용 고객의 서비스에 대한 지불의도와 온라인 뱅킹 사이트에 대한 충성도를 증가시키는 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 온라인 뱅킹 서비스의 보안이라는 주제에 대해 정보의 투명성이 보안에 미치는 영향을 실증자료를 통해 분석함으로써 온라인 보안 메커니즘 연구의 범위를 확대하였을 뿐만 아니라 실제 구현이 가능한 보안 메커니즘에 대한 효과를 검증함으로써 실무적 측면에서의 동헌도가 있다고 판단된다.

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고객 맞춤형 서비스를 위한 관객 행동 기반 감정예측모형 (The Audience Behavior-based Emotion Prediction Model for Personalized Service)

  • 유은정;안현철;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.73-85
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    • 2013
  • 정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

인공지능이 의사결정에 미치는 영향에 관한 연구 : 인간과 인공지능의 협업 및 의사결정자의 성격 특성을 중심으로 (A Study on the Impact of Artificial Intelligence on Decision Making : Focusing on Human-AI Collaboration and Decision-Maker's Personality Trait)

  • 이정선;서보밀;권영옥
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.231-252
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    • 2021
  • 인공지능(Artificial Intelligence)은 미래를 가장 크게 변화시킬 핵심 동력으로 산업 전반과 개인의 일상생활에 다양한 형태로 영향을 미치고 있다. 무엇보다 활용 가능한 데이터가 증가함에 따라 더욱더 많은 기업과 개인들이 인공지능 기술을 이용하여 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하고 있다. 인공지능에 관한 기존 연구는 모방 가능한 업무의 자동화에 초점을 두고 있으나, 인간을 배제한 자동화는 장점 못지않게 알고리즘 편향(Algorithms bias)으로 발생되는 오류나 자율성(Autonomy)의 한계점, 그리고 일자리 대체 등 사회적 부작용을 보여주고 있다. 최근 들어, 인간지능의 강화를 위한 증강 지능 (Augmented intelligence)으로서 인간과 인공지능의 협업에 관한 연구가 주목을 받고 있으며 기업도 관심을 가지기 시작하였다. 본 연구는 의사결정을 위해 조언(Advice)을 제공하는 조언자의 유형을 인간, 인공지능, 그리고 인간과 인공지능 협업의 세 가지로 나누고, 조언자의 유형과 의사결정자의 성격 특성이 의사결정에 미치는 영향을 살펴보았다. 311명의 실험자를 대상으로 사진 속 얼굴을 보고 나이를 예측하는 업무를 진행하였으며, 연구 결과 의사결정자가 조언활용을 하려면 먼저 조언의 유용성을 높게 인지하여하는 것으로 나타났다. 또한 의사결정자의 성격 특성이 조언자 유형별로 조언의 유용성을 인지하고 조언을 활용하는 데에 미치는 영향을 살펴본 결과, 인간과 인공지능의 협업 형태인 경우 의사결정자의 성격 특성에 무관하게 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 적극적으로 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 인공지능 단독으로 활용될 경우에는 성격 특성 중 성실성과 외향성이 강하고 신경증이 낮은 의사결정자가 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능의 역할을 의사결정과 판단(Decision Making and Judgment) 연구 분야의 조언자의 역할로 보고 관련 연구를 확장하였다는데 학문적 의의가 있으며, 기업이 인공지능 활용 역량을 제고하기 위해 고려해야 할 점들을 제시하였다는데 실무적 의의가 있다.