• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.1-12
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• 2024

본 논문에서는 대규모 한국어 언어모델인 KoAlpaca를 파인튜닝하고 이를 이용한 블로그 텍스트 생성 시스템을 구현하였다. 소셜 미디어 플랫폼의 블로그는 기업 마케팅 수단으로 널리 활용된다. 수집된 협찬 블로그 텍스트의 감정 분석과 정제를 통한 긍정 리뷰의 학습 데이터를 구축하고 KoAlpaca 학습의 경량화를 위한 QLoRA를 적용하였다. QLoRA는 학습에 필요한 메모리 사용량을 크게 줄이는 파인튜닝 접근법으로 파라미터 크기 12.8B 경우의 실험 환경에서 LoRA 대비 최대 약 58.8%의 메모리 사용량 감소를 확인하였다. 파인튜닝 모델의 생성 성능 평가를 위해서 학습 데이터에 포함되지 않은 100개의 입력으로 생성한 텍스트는 사전학습 모델에 비해서 평균적으로 두배 이상의 단어 수를 생성하였으며 긍정 감정의 텍스트 역시 두 배 이상으로 나타났다. 정성적 생성 성능 평가를 위한 설문조사에서 파인튜닝 모델의 생성 결과가 제시된 주제에 더 잘 부합한다는 응답이 평균 77.5%로 나타났다. 이를 통해서 본 논문의 협찬물에 대한 긍정 리뷰 생성 언어모델은 콘텐츠 제작을 위한 시간 관리의 효율성을 높이고 일관된 마케팅 효과를 보장하는 콘텐츠 제작이 가능함을 보였다. 향후 사전학습 모델의 생성 요소에 의해서 긍정 리뷰의 범주에서 벗어나는 생성 결과를 감소시키기 위해서 학습 데이터의 증강을 활용한 파인튜닝을 진행할 예정이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.41-54
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• 2015

2001년 중국시장에서의 한국 온라인게임의 큰 성과에도 불구하고, 2006년 이후 중국내 위치는 점점 축소되고 있다. 따라서 본 연구는 소비자의 '인지-감정-행위(의도)' 간 관계에서 재이용행위 결정요인과 온라인평가의 조절 효과에 관한 연구모형을 설정하였다. 설문조사를 통하여 회수된 자료를 사용하여 조절회귀 분석을 활용하여 실증분석을 하였다. 분석결과를 보면 재구매 행위에 대해 인지가치와 충성도가 긍정적 영향을 미쳤으며, 온라인평가는 부분적으로 조절 효과를 가졌다. 또한 학력이 통제변수로서 재구매 행위에 부정적 영향을 미쳤다. 따라서 게임업체는 게임개발 시 인지가치와 신뢰/충성도에 영향을 미치는 가격, 품질관리, 정보관리에 주의하여야 하겠으며, 온라인평가의 정확한 분석 결과 등을 잘 활용해야 하겠다.

• 식품과학과 산업
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• 제52권1호
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• pp.40-51
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• 2019

일반 소비자를 기반으로 하는 감각 특성 평가법이 최근 활발히 소개되고 있다. 그 중에서 카타 평가법은 쉽고 빠르게 수행할 수 있다는 장점을 바탕으로 식품 산업체에서 활용도가 높아지고 있다. 카타 평가법은 제품의 감각 특성 뿐만 아니라 소비자의 감정, 태도, 컨셉 등 비감각 특성도 평가할 수 있기 때문에 기존 묘사분석에서 얻어지는 객관적 감각 특성에 대한 정량적 정보와 함께 소비자의 주관적 정보도 일정부분 분석이 가능하다. 카타 평가법의 확장된 버전으로 페널티 분석 기반의 ideal 카타 평가법은 소비자의 직접적인 감각 또는 인지를 바탕으로 제품의 기호도 영향 인자를 규명할 수 있기 때문에 소비자 기호도 맞춤형 제품을 개발할 때 유용하게 활용될 수 있다. 또한, 라타 평가법은 카타 평가법의 제품 차이식별력 향상을 위해 개발된 평가법으로 기존 카타 평가법에 강도 척도를 병행한 형태로 사용된다. 현재 라타 평가법의 데이터 분석에 대한 지속적인 연구가 진행되고 있으며 연속형 데이터로 간주하여 모수적 검정에 의한 분석이 가능하다. 라타 평가법과 묘사분석의 유사성은 기본 맛이나 외관과 같이 잘 알려져 있는 특성에서는 높게 나타나나 소비자가 이해하기 어려운 특성에서는 라타 평가법보다 묘사분석에서 제품 간 차이식별력이 높게 나타나는 경향이 있다. 이 경우, 라타 평가법 진행 전 소비자를 대상으로 제품에 대한 짧은 오리엔테이션을 진행함으로써 제품 차이식별력을 향상 시킬 수 있으나, 이 과정에서 훈련으로 인해 소비자의 본질적인 특성을 잃게 될 수 있으므로 주의해야 한다. 따라서, 연구의 목적이 제품에 대한 소비자의 인식을 이해하고 마케팅 방향을 설정하는 것이라면 훈련은 가능한 지양해야 하나, 제품의 객관적인 감각 특성과 제품 개발과의 관련성이 주목적인 경우에는 소비자에 대한 짧은 훈련을 실시함으로써 제품 간 차이식별력을 향상시킬 수 있다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.65-79
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• 2020

산업제어 시스템에서 많이 사용되는 PLC(Programmable Logic Controller)는 마이크로 컨트롤러, 실시간 운영체제, 통신 기능들과 통합되고 있다. PLC들이 인터넷에 연결됨에 따라 사이버 공격의 주요 대상이 되고 있다. 본 논문에서는, 데스크톱에서 개발한 uC/OS-II 기반 펌웨어를 PLC로 다운로드 하기 전, 펌웨어 코드의 보안성을 향상시켜 주는 새니타이저를 개발한다. 즉, PLC용 임베디드 펌웨어를 대상으로 버퍼의 경계를 넘어선 접근을 탐지하는 BU 새니타이저(BU sanitizer)와 use-after-free 버그를 탐지하는 UaF 새니타이저(UaF sanitizer)를 제안한다. BU 새니타이저는 대상 프로그램의 함수 호출 그래프와 심볼 정보를 기반으로 제어 흐름 무결성 위배도 탐지할 수 있다. 제안한 두 새니타이저를 구현하고 실험을 통해 제안 기법의 유효성을 보였으며, 기존 연구와의 비교를 통해 임베디드 시스템에 적합함을 보였다. 이러한 연구결과는 개발 단계에서 의도하지 않은 펌웨어 취약점을 탐지하여 제거하는데 활용할 수 있다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.111-119
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• 2019

존 스마트그리드 기기 인증 체계는 DCU와 검침 FEP 및 MDMS에 집중되어 있으며 스마트미터에 대한 인증체계는 확립되지 않은 상황이다. 현재 몇몇 암호칩이 개발되었지만, 낮은 강도의 단순 암호화 수준에 머물러 있어 PKI 인증체계를 완성하기에는 어려움이 있다. 스마트그리드는 기존 전력망과 달리 개방형 양방향 통신을 기반으로 함에 따라 정보보안 취약성이 높아지면서 사고 위험 증가하고 있다. 하지만 스마트미터에는 PKI가 적용되기 어려워, 조작한 패킷을 보내 운영시스템에 거짓 정보 전송으로 시스템 정지 등의 사고가 발생할 가능성 존재한다. 하드웨어 제약사항이 많은 스마트미터에 기존 PKI 인증서를 발급할 경우 인증 및 인증서 갱신이 어렵기 때문에 스마트미터의 열악한 성능(Non-IP 네트워크, 프로세서, 메모리 및 저장소 공간 등)에서도 작동 가능한 초경량 암호 인증 프로토콜을 설계 구현하였다. 실험 결과 Cortex-M3 환경에서도 경량 암호 인증 프로토콜을 빠른 시간 내에 수행 할 수 있었으며, 앞으로 스마트그리드 산업에서의 더 안전한 보안성을 갖춘 인증 시스템을 마련하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.151-157
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• 2005

힐튼 호텔, 맥도날드와 같은 환대산업의 성공은 언어 및 문화적 배경이 다른 인적자원을 경제력 제고수단으로 효율적으로 관리한 결과이다. 이처럼 본 연구의 목적은 창의적인 아이디어, 네트워크 다양화, 기업이미지 제고, 우수인력을 극대화할 수 있고, 이로 인해 발생될 수 있는 부정적인 요소를 최소화하기 위한 가이드 라인을 제시하고자 한다. 1. 다양한 문화를 이해하고 접할 수 있는 교육 및 훈련 프로그램이 학교 교육차원에서 먼저 제공되어야 한다. 2. 감정과 인식에 대한 차이를 자국어로 설명된 비디오 교육시스템으로 그릇된 인식(misperceptions), 그릇된 평가(misevaluations), 불신(mistrust)과 같은 apos;misfactorapos; 요소를 줄여야 한다. 3. 각 국가의 풍습 및 음식문화, 국제 비즈니스 매너, 토론회와 같은 다양하고 체계적인 프로그램이 필요하다. 4. 경영자는 다문화에는 다양성과 일관성의 양면성이 있음을 명심해야 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1-9
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• 2021

아동 그림은 내면의 감정을 표현할 수 있는 수단으로 아동 심리 진단에 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 아동 그림 분석에 적용할 수 있는 아동 그림 기반의 객체 탐지 알고리즘을 제안한다. 먼저 사진에서의 그림 영역을 추출하였고 데이터 라벨링 과정을 수행하였다. 이후 라벨링된 데이터 셋를 사용하여 Faster R-CNN 기반 객체 탐지모델을 학습하고 평가하였다. 탐지된 객체 결과를 기반으로 그림 면적 및 위치 또는 색상 정보를 계산하여 그림에 대한 기초정보를 쉽고 빠르게 분석할 수 있도록 설계하였다. 이를 통해 아동 그림을 이용한 심리분석에 있어 인공지능 기반 객체 탐지 알고리즘의 활용성을 보였다.

• 서비스연구
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• 제11권2호
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• pp.67-77
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• 2021

본 연구는 기존의 장례의식 중심의 상조기업 비즈니스가 조문객과 상주 중심의 서비스로 변모하기 위해 반드시 필요한 고객경험 중심 혁신전략 방법론에 관한 연구이다. 이를 위해서 서비스사이언스 관점에서 장례산업의 환경변화와 그 안에서의 고객경험 의의 및 가치, 고객경험관리 차원의 긍정적 고객경험, 부정적 고객경험 등의 문헌 연구를 수행하였고, 상조회사의 고객경험 혁신을 위한 구체적인 모델을 제시하고 입증하기 위한 연구를 수행하였다. 장례산업의 고객경험 혁신 전략의 의미는 현재 상태에서 목표 상태에 도달할 수 있는 여러 대안을 고객을 중심으로 탐색하고 그 중 최적의 전환 계획을 선택하는 것이다. 적용효과는 고객의 선호적인 감정을 유발시켜 차별화를 만들어내는 핵심이 되며, 고객경험 데이터가 상조회사의 경제적 관점의 자원 투입에 중요한 의사결정에 높은 도움이 된다는 것이다. 이와 같은 상조회사 혁신모델을 제시하였다. 고객중심의 상조서비스를 분석하여 그 가치를 연구하였다. 마지막으로 고객경험에 대한 측정 절차, 진단/평가, 혁신전략, 상조기업의 성과를 변수로 활용하여 단순회귀분석 기반으로 인과관계를 분석하였고, 결과적으로 관계가 유의미하다는 것이 설명되었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.57-65
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• 2019

본 연구는 산림 자원의 다양한 효과 중에서 정서적인 안정과 같은 심리적 요인에 대한 과학적 접근이다. 본 연구를 진행하기 위하여 산림 치유공간을 다양한 공간으로 설정하여 피실험자들을 대상으로 실험을 진행하였다. 본 실험에 참여한 피실험자들은 20대 대학생들로 평균 나이가 22±1.25세였다. 피실험자들은 지정된 각기 다른 산림치유공간에서 주관적 서열평가를 통해 감성 단어들에 대한 평가를 실시하였다. 또한 이들의 인식하는 감성에 대한 생체반응을 측정하여 실제로 인지하고 있는 감성적 상태를 확인하였다. 본 연구에 적용된 생체신호반응 실험으로는 심박이 나타내는 BMP, SDNN, VLF, LF, HF, Amplitude 및 PPI를 활용하였다. 본 실험의 결과는 통계적 처리를 위해여 Friedman 검증과 Wilcoxon 검증을 적용하여 측정하였다. 본 연구에서는 주관적 감성어휘별에 대해서는 '좋은', '맑은' 및 '불편한' 단어가 산림치유공간의 지점별로 통계적 유의성을 확인하였다. 또한 산림 치유공간 각 지점에서의 정량적 생체신호 측정결과는 SDNN, HF 및 Amplitude가 통계적으로 유의하게 나타났다. 본 연구는 산림치유공간의 다양한 지역적 공간에서 인간이 인지하는 감성적 차원을 측정하였다. 산림 공간에 있어서도 공간적 입지가 인간의 감성적 차원을 유도하는 분위기가 다르다는 것을 확인한 것이다. 본 연구의 결과를 기반으로 산림치유공간 및 산림 자원의 활용 분야에 대한 적용방향과 전략적 활용방안을 제시할 수 있다. 이는 감성 기반의 산린 치유에 대한 공간적 시설 및 물리적 요건들을 통해 시설을 이용하는 이용객들에게 가이드를 제공할 뿐만 아니라 개인 맞춤형 감성 공간 디자인적 측면으로도 활용이 가능하다.