• 전기전자학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.156-161
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• 2018

최근 인구가 급격히 증가하면서 음식물의 부족 및 낭비의 심각성이 대두되고 있다. 이를 해결하기 위해 다양한 국가 및 기업에서는 소비자의 식재료 구매 패턴 연구 및 IoT 기술이 적용된 스마트 냉장고 제품개발 등의 시도를 진행 중에 있다. 그러나, 현재 판매되고 있는 스마트 냉장고들은 기존에 비해 상당한 가격대를 형성하고 있으며, 복잡한 구성으로 인한 오작동 및 파손으로 또 다른 낭비를 초래한다. 본 논문에서는 음식물 부족 및 낭비 해결과 가정 내 원활한 식재료 관리를 위한 저비용의 IoT 기반 스마트 냉장고 시스템을 제안한다. 본 시스템은 QR코드, 이미지 인식, 음성 인식을 통해 식재료를 인식하여 등록하고 이를 바탕으로 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 이미지 인식의 정확도를 높이기 위해 우리는 딥 러닝 알고리즘을 사용한 모델을 활용하였으며 정확한 식재료 등록이 가능함을 검증하였다.

• 산경연구논집
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• 제9권2호
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• pp.65-72
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• 2018

Purpose - One of the biggest problems in the e-learning distribution process is the lack of quality content and learners' discredit in e-learning content. In order to respond to the various demands of the corporate education field appropriately, it is necessary to search for directions of new e-learning models that are out of traditional e-learning contents. The purpose of this study is to identify recent trend issues related to corporate e-learning and to suggest directions for development. Research design, data, and methodology - Based on the literature review, trend issues that should be considered important in corporate e-learning were derived. Online survey was conducted to evaluate the importance-feasibility of each issue to 13 experts on e-learning and corporate education. The contents of the questionnaire are as follows: 1) recognition of importance and feasibility of trend issues to be considered important in the future corporate education field; 2) factors to be considered in developing future e-learning contents. Results - Six trends derived from a comprehensive literature review. The most important e-learning trends for corporate education field were 'mobile learning', 'micro learning', 'blended learning', 'social learning', 'adaptive learning', 'engaged learning'. As a result of evaluating the importance and feasibility of each issue, experts point out that 'mobile learning' and 'micro learning' should be actively considered for introduction and utilization at present. In addition, 'social learning' and 'blended learning' need to be actively considered in the near future. On the other hand, experts recognized that 'adaptive learning' and 'engaged learning' need to be prepared from a long-term perspective. Conclusions - There are two main reasons for this result. First, in corporate e-learning, it is important to 1) be able to update on time, 2) the connection with the workplace is important. Second, it requires realistic verification of the expected performance of the learning model. To be considered part of the future are as follows: First, the value and effectiveness of the new e-learning type should be studied. Seconds, e-learning contents should be developed through adopting SAM or Agile methodology. Through this process, we would be able to enhance the quality in e-learning content.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.57-65
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• 2021

본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.161-168
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• 2019

최근에 빠르게 확산되고 있는 CCTV와 같은 영상기기들은 거의 모든 공공기관, 기업, 가정 등에서 비정상적인 상황을 감시하고 대처하기 위한 수단으로 활용되고 있다. 그러나 대부분의 경우 이상상황에 대한 인식은 모니터링하고 있는 사람에 의해 수동적으로 이루어지고 있어 즉각적인 대처가 미흡하며 사후 분석용으로만 활용되고 있다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 실시간 전송기술을 활용하여 이벤트 발생시 스마트폰으로 이상 상황을 동영상과 함께 실시간으로 전송하는 동영상 감시 시스템의 개발 결과를 제시한다. 개발된 시스템은 오픈포즈 라이브러리를 이용하여 실시간으로 동영상으로 부터 인간 객체를 스켈레톤으로 모델링한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 행동을 자동으로 인식하도록 구현하였다. 이를 위해 Caffe 프레임워크를 개발된 오픈포즈 라이브러리를 다크넷 기반으로 재구축하여 실시간 처리 능력을 대폭 향상 시켰으며, 실험을 통해 성능을 검증하였다. 본 논문에서 소개할 시스템은 정확하고 빠른 행동인식 성능과 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 동영상 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

• 융합정보논문지
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• 제12권4호
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• pp.260-269
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• 2022

본 논문에서는 기존에 전문가에 의해서 이루어지던 국가 대기오염 측정망 데이터들의 이상 탐지 작업을 인공지능을 통해 자동화하고자 심층 신경망을 이용한 이상 탐지 모델을 제안하였다. 환경과학원에서 제공받은 기상자료 데이터의 결측치 및 이상치를 분석하여 학습데이터를 생성하였으며 비지도 학습 방식의 BeatGAN 모델에 기반하여 커널 구조 변경과 합성곱 필터층 및 전치 합성곱 필터층의 추가를 통해 새로운 모델을 제안하여 이상 탐지 성능을 높이고자 하였다. 또한 제안하는 모델의 생성적 특징을 활용하여 새로운 데이터를 생성하고 이를 학습에 사용하는 재학습 알고리즘을 구현 및 적용하여 기존 BeatGAN 모델뿐 아니라 다른 비지도 학습 모델인 Iforest, One Class SVM과 비교하였을 때 제안모델의 성능이 가장 높았음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 실제 산업현장에서 센서의 이상, 점검 등의 여러 요인으로 인해 학습 데이터가 부족한 상황에서 추가적인 비용없이 과적합을 피하며 제안하는 모델의 이상탐지 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.95-117
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• 2022

인터넷 기술의 발전으로 인해 다양한 미디어가 등장하면서 광고주들은 기업의 광고 전략에 적합한 미디어를 선택하는데 어려움을 경험하고 있다. 전통적인 광고 마케팅 전략을 바탕으로 광고 미디어를 선택하면 소비자의 상황 정보를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 상황에서 소비자의 과거 데이터를 분석하여 소비자가 필요하거나 관심 있는 정보를 바탕으로 광고주에게 맞춤형 미디어를 제공하는 추천 시스템이 필요하다. 전통적인 추천 시스템은 정량적 선호도 정보를 기반으로 추천 서비스를 제공하기 때문에 다양한 상황 정보를 반영하기 어려운 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 소비자의 미디어 시청 시간, 거주 지역, 나이, 성별 등 상황 정보를 고려하여 광고주에게 맞춤형 미디어를 추천하는 방법론을 제안한다. 본 연구는 한국방송광고진흥공사에서 제공하는 소비자행태조사 데이터를 사용하여 추천 시스템을 구축하였다. 또한, 기존 연구에서 널리 사용되는 여러 벤치마크 모델과 비교하여 추천 성능을 검증하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 소비자의 상황 정보를 반영한 추천 모델이 기존의 벤치마크 모델보다 높은 정확성을 나타내는 것을 확인하였다. 이 연구는 향후 광고주들이 소비자의 여러 상황 정보를 바탕으로 맞춤형 미디어 선택할 때 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 주는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.71-84
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• 2021

빅데이터 및 인공지능 기술은 4차 산업혁명에 핵심적인 기술이나, 국내 중소·중견 기업의 빅데이터 분석 활용과 복합 인공지능 분야의 기술경쟁력 확보가 미흡한 상황이다. 따라서 빅데이터 및 인공지능 분야의 기술사업화를 통해 산업군 전반의 경쟁력을 강화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기술 포트폴리오 분석을 통해 공공연구성과 실용화 우선순위를 평가하고자 한다. 우선 공공연구성과 정보에 대해 앙상블 기법을 적용한 딥러닝 모델을 사용하여 과제의 6T 분류 결측값을 개선하였다. 이후 6T 분야별 빅데이터 및 인공지능융합 분야를 대상으로 토픽 모델링을 진행하여 10개의 세부기술분야를 도출하였다. 세부기술분야별 기술사업화 가능성을 판단하기 위해 기술활동성과 기술효율성을 새롭게 정의하고 측정하였다. 두 축을 기반으로 포트폴리오를 4가지의 유형으로 구분하여 기술사업화 최우선 고려 대상, 장기 투자가 필요한 기술분야 등을 제안하였다. '영상 및 이미지 기반의 진단 기술'은 기술활동성 및 기술효율성이 높아 시장의 수요와 사업화 역량 모두 이상적인 수준으로 나타났다. 이처럼 체계적인 산업·기술시장 분석을 통해 공공연구성과 창출 기술의 활용을 활성화할 수 있으며 중소·중견으로의 효율적인 기술 이전 및 사업화 추진이 가능하다.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.35-40
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• 2020

미래 사회로 접어들면서, 건강한 삶의 증대를 위한 노력은 현대인들의 주요 관심 분야이다. 특히, ICT 기술과 경쟁력 있는 의료산업 환경을 융합하여 건강한 삶을 위한 기술 개발은 차세대 성장 동력으로 자리잡고 있다. 따라서, 본 논문에서는 건강 검진 프로세스에서 검진 결과에 대한 인공지능 기반의 데이터 분석을 적용하여 종합 판정의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 지식 베이스 모델링을 구축하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 딥러닝 분석을 통한 알고리즘을 설계하여 검사 결과지수를 산출, 검증하고, 판정 지식을 통한 종합 검진 정보를 제공하는 모델링을 연구하였다. 제안한 모델링의 적용을 통해, 국민 건강에 대한 빅데이터 분석, 활용이 가능하여 의료비 절감 및 건강 증대의 효과를 기대할 수 있다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권1호
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• pp.241-265
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• 2020

Purpose Various machine learning techniques are used to implement for predicting corporate credit. However, previous research doesn't utilize time series input features and has a limited prediction timing. Furthermore, in the case of corporate bond credit rating forecast, corporate sample is limited because only large companies are selected for corporate bond credit rating. To address limitations of prior research, this study attempts to implement a predictive model with more sample companies, which can adjust the forecasting point at the present time by using the credit score information and corporate information in time series. Design/methodology/approach To implement this forecasting model, this study uses the sample of 2,191 companies with KIS credit scores for 18 years from 2000 to 2017. For improving the performance of the predictive model, various financial and non-financial features are applied as input variables in a time series through a sliding window technique. In addition, this research also tests various machine learning techniques that were traditionally used to increase the validity of analysis results, and the deep learning technique that is being actively researched of late. Findings RNN-based stateful LSTM model shows good performance in credit rating prediction. By extending the forecasting time point, we find how the performance of the predictive model changes over time and evaluate the feature groups in the short and long terms. In comparison with other studies, the results of 5 classification prediction through label reclassification show good performance relatively. In addition, about 90% accuracy is found in the bad credit forecasts.