• 전자통신동향분석
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• 제28권3호
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• pp.170-182
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• 2013

카자흐스탄은 한국의 기술과 문화에 대해 높게 평가하고 있으며 한국을 자국 경제발전의 롤모델로 인식하고 양국 간 관계를 전략적 동반자 관계로 격상시키는 한편 협력 분야를 에너지, 자원 분야에서 기초과학과 IT 분야로 확대하고 있다. ICT는 카자흐스탄이 산업 다각화를 위해 전략적으로 육성하고자 하는 분야로 막대한 ICT 프로젝트를 제시하며 세계적인 경쟁력을 가진 우리 ICT 기업의 투자와 참여를 적극 요청하고 있다. 카자흐스탄과는 과거 (주)대우의 카작텔레콤 인수를 시작으로 ETRI의 우정, 이러닝 등 기술 지원 사업과 정책자문 등 다양한 협력 사업 경험을 가지고 있다. 그러나 양국 정부의 지원을 바탕으로 협력 사업을 진행하는 공공기관이나 충분한 자체 사업 역량을 보유한 대기업에 비해 모든 면에서 열세인 중소기업은 정확한 정보를 바탕으로 구체적인 전략을 수립하고 현지에 진출해야만 성공할 가능성이 높다. 따라서 본고에서는 우리 ICT 기업의 카자흐스탄 시장 진출을 지원하기 위한 사전 연구로서 ICT 시장 현황을 파악하고 현지 시장 진출 시 고려해야 할 요인들을 소개하고, 전략적 접근 방법을 제시하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권2호
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• pp.197-204
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• 2018

현재 우리가 사는 21세기에서 가장 핫한 이슈중 하나는 AI이다. 농경사회에서 산업혁명을 통해 육체노동의 자동화를 이루었듯이 정보사회에서 SW혁명을 통해 지능정보사회가 도래햇다. Google '알파고'의 등장으로 인해 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하는 machine learning (머신러닝) 사례를 보면서 이제 바둑의 세계 까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 기계학습ML(machine learning)은 인공 지능 분야로, 인공지능 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 도래했다. 기계학습ML(machine learning)은 인공지능의 분야로, 인공지능 컴퓨터가 혼자 학습 하도록 알고리즘 기술 개발을 하는 뜻을 의미하는데, 많은 기업들이 머신러닝을 바둑의 세계까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 많은 기업들이 머신러닝을 용하는데 그 예로는 Facebook에서 이미지를 계속 학습하여 나중에 그 이미지가 누구인지 알려주는 것도 머신러닝의 한 사례이다. 또한 구글의 데이터 센터 최적화를 위해서 효율적인 에너지 사용 모델 구축을 위해 neural network(신경망)을 활용하였다. 또 다른 사례로 마이크로소프트의 실시간 통역 모델은 번역 학습을 통해 언어관련 인풋 데이터가 증가할수록 더 정교한 번역을 해주는 모델이다. 이처럼 많은 분야에 머신러닝이 점차 쓰이면서 이제 우리 21세기 사회에서 앞으로 나아가려면 AI산업으로 뛰어들어야 한다.

• 벤처창업연구
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• 제10권1호
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• pp.55-67
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• 2015

본 연구는 최근 교육시장의 벤처기업이나 사내 벤처를 위한 혁신기술로 부상하고 있는 스마트러닝(Smart Learning)의 혁신저항에 대하여 연구하였다. 스마트러닝 학습 방법에 대한 지각된 혁신 특성의 상대적 이점, 복잡성 및 적합성이 혁신저항에 유의한 영향을 미치는지 알아보았다. 이어서 기존 학습법에 대한 태도와 지각된 자기효능이 혁신저항에 유의한 영향을 미치는지 알아보았다. 그리고 이용자의 이러한 혁신저항이 향후 이용에 영향을 미치는지 알아보았고, 인구통계에 따라 조절효과가 나타나는지 살펴보았다. 구조방정식 모형을 사용하여 분석한 결과, 상대적 이점만을 제외한 모든 요인이 혁신저항에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이를 통해 혁신저항 역시 향후 이용의도에 유의한 영향을 미친다는 결과를 얻을 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권3호
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• pp.74-89
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• 2022

섬유 소재의 염색은 기업별로 고유의 레시피와 공정으로 인하여 결과물 간의 차이가 존재할 뿐만 아니라 예측하기도 어려운 실정이다. 본 연구는 염색 공정에서의 색상구현 최적화를 위해 딥러닝 기반의 예측 모형을 개발하고자 시도되었다. 이를 위하여 딥러닝 기반 모형인 다층퍼셉트론, CNN 그리고 LSTM 모형을 선정하였다. 총 376건의 데이터 세트를 수집하여 3개의 예측 모형을 학습시켰다. 교차검증 방법을 이용하여 3개의 예측 모형에 대해 비교 및 분석하였다. LSTM 모형의 예측 결과에 대한 CMC(2:1) 색차의 평균이 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.584-586
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• 2018

사이버 공격 기법이 다양해지고 지능화됨에 따라 침해사고 발생이 증가하고 있으며, 그에 따른 피해도 확산되고 있다. 이에 따라 보안 기업들은 다양한 침해사고를 파악하고 빠르게 대처하기 위하여 위협정보를 정리한 인텔리전스 리포트를 배포하고 있다. 하지만 인텔리전스 리포트의 형식이 정형화되어 있지 않고 점점 증가하고 있어, 인텔리전스 리포트를 수작업을 통해 분류하기 힘들다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개체명 인식 시스템을 활용하여 비정형 인텔리전스 리포트에서 위협정보를 자동으로 탐지하고 추출할 수 있는 모델을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.1-4
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• 2024

코로나 19(Covide-19)이후 가상과 현실이 융·복합 되어 사회·경제·문학활동과 가치 창출이 가능한 메타버스가 차세대 핵심산업으로 부상하고 있다. 이에 자사 보유 기술, IP(Intellectual Property) 등을 활용하여 메타버스 플랫폼을 구축하고자 하는 기업들이 증가하여 지식재산권을 둔 법적 이슈들이 새롭게 나타나고 있다. 따라서 본 논문에서는 상표권 침해를 보호하기 위하여 딥 러닝 기반 객체 탐지모델인 YOLOv5 모델을 활용한 메타버스 환경에서의 상표권 탐지 시스템을 제안한다.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.59-69
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• 2020

본 연구는 블렌디드 러닝에 대한 간호학과 학생들의 인식을 파악하기 위하여 포커스 그룹 인터뷰를 적용한 질적연구이다. 간호학과 4학년 학생 21명을 4개의 그룹으로 나누어 인터뷰를 통해 자료를 수집하고 내용분석을 실시하였다. 연구결과, 블렌디드 러닝에 대한 간호학생의 인식은 '철저히 준비 되지 않은 적용과 운영', '방향감 상실과 학습 이탈', '일방향 듣기', '편리함'이라는 4개의 주제로 범주화되었다. 학생들은 블렌디드 러닝에 대해 시·공간의 제약없는 반복학습에 대한 만족감을 느끼고 있었지만, 온라인 콘텐츠의 질적 수준, 시스템, 블렌디드 러닝을 적용하기 위한 준비 등에 있어서 미흡함과 불만족스러움을 느끼고 있었다. 향후 간호학 수업에서 블렌디드 러닝의 적용을 위해 먼저 교과과정을 고려한 온·오프라인 수업의 효과적인 설계를 기반으로 수준 높은 온라인 콘텐츠가 개발되어야 한다. 또한 온라인 과정을 지원할 수 있는 시스템적, 행정적, 재정적, 제도적 기반이 마련되어야 할 것이며, 학생들의 자기주도 학습활동을 가이드 해 줄 수 있는 온라인 지원체계가 만들어져야 할 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.189-196
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• 2016

본 연구는 기업 모바일러닝에서 자기효능감, 지각된유용성, 상사 및 동료의 지원, 만족도, 전이동기 간의 인과관계를 규명하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 국내기업 A사에서 실시한 모바일러닝 학습자 302명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 연구 결과 첫째, 자기효능감, 지각된유용성, 상사 및 동료의 지원이 만족도에 유의한 영향을 미쳤다. 둘째, 상사 및 동료의 지원, 만족도가 전이동기에 유의한 영향을 미쳤다. 셋째, 만족도가 자기효능감과 지각된 유용성 간의 관계를 완전매개 하였고, 상사 및 동료의 지원과 전이동기 간의 관계를 부분매개함을 확인하였다. 위와 같은 연구결과는 기업 모바일러닝에서 전이동기 수준을 높이기 위해 조직 내 상사 및 동료의 적극적인 지원이 가능한 조직환경을 조성할 필요가 있으며, 자기효능감을 높이고 모바일 정보수용기술에 대한 유용성을 높게 지각하도록 전략을 수립하여 학습에 대한 만족도를 향상시켜야 함을 시사한다.

• 기술혁신학회지
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• 제21권2호
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• pp.818-837
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• 2018

기술혁신에는 본질적인 어려움이 따르는데, 이는 상당부분 기술이 지닌 불확실성에 기인한다. 따라서 혁신과정에서 불확실성에 따른 위험을 감소시키기 위한 예측 방법론은 정량적 분야와 정성적 분야 모두에서 제시되어 왔다. 한편 최근 빅 데이터와 인공지능에 큰 관심이 이어지며 특히 알파고의 알고리즘 중 하나인 딥 러닝이 뛰어난 성능을 보이고 있다. 이에 본 연구는 혁신성과 예측에 있어 딥 러닝을 이용한 방법론을 접목하여 연구를 진행하였다. 모델 구축 및 학습에 있어 KIS 2016 데이터를 이용하였으며, 투입 요인으로는 정보 원천의 사용도와 혁신 목적을 사용하였고 산출 요인으로는 혁신 성과 지표를 구성하여 사용하였다. 분석 결과 선행 연구들에 비해 예측의 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한 학습이 진행됨에 따라 예측의 자유도 역시 향상됨을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.363-366
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• 2021

본 연구에서는 콘크리트의 균열을 추출하여 추출한 균열을 분석하고 시각화하여 나타내는 방법을 제안한다. 추출한 균열을 분석하여 길이, 넓이, 평균 폭 등의 주요 지표를 측정하여 균열 부위에 대한 세부 정보를 파악할 수 있게 하였다. 특히 균열 분석 과정에서 기존의 균열 중심부와 에지 간의 직선 최단 거리 계산을 통한 균열 폭 측정 방식이 아닌 내접원 탐색 방식을 적용하여 다각형의 균열에 대한 폭 측정 방식을 제안하고 있다. 또한 분석 결과를 Wavefront 3D OBJ 모델과 CAD 파일로 생성하였고, 이를 웹 브라우저를 통해 입체적으로 볼 수 있도록 시각화 하였다.