• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.427-428
• /
• 2021

정보통신기술의 발달로 전자상거래의 증가와 소비자들의 제품에 대한 경험과 지식의 공유가 활발하게 진행됨에 따라 소비자는 제품을 구매하기 위한 자료수집, 활용을 진행하고 있다. 따라서 기업은 다양한 기능들을 반영한 제품이 치열하게 경쟁하고 있는 현 시장에서 우위를 점하고자 소비자 리뷰를 분석하여 소비자의 정확한 소비자의 요구사항을 분석하여 제품기획 프로세스에 반영하고자 텍스트마이닝(Text Mining) 기술과 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문의 기초자료가 되는 데이터셋은 포털사이트의 구매사이트와 오픈마켓 사이트의 소비자 리뷰를 웹크롤링하고 자연어처리하여 진행한다. 감성분석은 딥러닝기술 중 CNN(Convolutional Neural Network), LSTM(Long Short Term Memory) 조합의 모델을 구현한다. 이는 딥러닝을 이용한 제품기획 프로세스로 소비자 요구사항 반영, 경제적인 측면, 제품기획 시간단축 등 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
• /
• 제17권2호
• /
• pp.101-132
• /
• 2015

국가기술자격은 개인의 직업능력을 향상시키고, 기업과 국가의 경쟁력을 제고시키는 중요한 기능을 가지고 있다. 특히 '자격'은 '학력'과 함께 개인의 능력을 측정하여 객관적으로 보여주는 신호기능을 가지고 있고, "직무수행에 필요한 지식 기술 소양 등의 습득정도가 일정한 기준과 절차에 따라 평가 또는 인정되는 것"이다. 자격을 취득하기 위한 학습은 스마트러닝을 통하여 많이 이루어지고 있다. 최근 인터넷의 발전과 정보통신기술의 혁명으로 인해 정보와 지식을 중요시하는 지식사회로 진입하고 있다. 이러한 시대적 교육제도 변화에 발맞추어 최근 급성장을 거듭하고 있는 스마트러닝은 시간적, 공간적 제약 없이 교수-학습이 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 인간 본연의 심리욕구를 다룬 대표적인 이론인 기본심리욕구 요인과 인간의 동기를 결정지을 수 있는 ARCS 동기이론이 상호작용성과 학습몰입, 즐거움을 통해 스마트러닝의 지속적 사용의도에 영향을 미치는 인과관계를 실증 검증 하고자 한다. 구체적으로 ARCS 동기유발에서의 주의집중, 관련성, 자신감, 만족감을 통해 학습몰입에 어떠한 영향을 주는지 실증적으로 분석하고자 한다. 이를 통해 국가기술자격증 스마트러닝에서 수강생의 내재동기화를 지지함으로써 스마트러닝의 학습자들은 지속적 사용의도가 있다. 따라서 스마트러닝을 통한 국가기술자격증의 취득의 목적을 달성하여 기술의 습득은 물론 산업의 발전과 자격증의 활성화에 기여할 수 있다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.115-126
• /
• 2019

무역수출 분야에서 수출 지수에 관한 논의는 수차례 있었으나 객관적 지표로 설명할 수 있는 명확한 무역수출 지수는 없다. 한국무역협회(KITA), 대한무역투자진흥공사(KOTRA) 등에서 지표를 만들고자 하는 시도를 하고 있으나 수출기업의 역량을 표현할 수 있는 방법에 대하여 현재 계속 고민 중이다. 이에 본 연구는 기업의 규모, 신용도와 같은 공시지표와 거래고객수, 거래횟수, 상품개수, 거래량, 거래기간 등의 활동지표를 feature로 설정하여 인공지능 학습 데이터 셋을 구축하고, 딥러닝 알고리즘에서 Lightgbm을 이용하여 수출 가능 기업에 대한 분류 모델을 제시한다. 또한 기업이 속한 산업 군집 분류 모델로 Graph Neural Network을 사용하여 기업간, 품목간, 사업군에서의 수출 가능 역량을 표현하는 수출 Live지수를 산출하였으며 이는 지수를 산출하는 현재로부터 기업의 과거 활동을 포함함으로써 객관성을 확보하였다.

• 융합정보논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.165-171
• /
• 2018

최근 IT보안의 화두가 되고 있는 가장 위협적인 공격은 APT공격이다. APT공격에 대한 대응은 인공지능기법을 활용한 대응이외에는 방법이 없다는 것이 현재까지의 결론이다. 여기서는 머신러닝 기법을 활용한 사이버위협 데이터를 분석하는 방법, 그 중에서도 빅데이터 머신러닝 프레임웍인 Scikit Learn를 활용하여 사이버공격 사례를 수집한 데이터셋을 이용하여 사이버공격을 분석하는 머신러닝 알고리즘을 구현하였다. 이 결과 70%에 육박하는 공격 분류 정확도를 보였다. 이 결과는 향후 보안관제 시스템의 알고리즘으로 발전가능하다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1195-1210
• /
• 2023

해안쓰레기는 미관 훼손 및 생태와 보건에 미치는 영향으로 인해 큰 문제로 대두되고 있다. 이를 해결하기 위한 노력의 일환으로 본 연구는 해안쓰레기 탐지와 모니터링을 위한 이미지 데이터셋 구축과 실시간 객체 탐지 분야의 대표적인 모델인 YOLOv8과 RT-DETR의 성능을 비교하였다. 특히 다양한 환경 하에서의 강건성을 평가하기 위해 여러 왜곡 조건에서 성능 변화 실험을 수행하였다. YOLOv8은 mean Average Precision (mAP) 0.927~0.945의 정확도와 65~135 Frames Per Second (FPS)의 탐지 속도를 보인 반면, RT-DETR은 mAP 0.917~0.918의 정확도와 40~53 FPS의 탐지 속도를 보였다. 색상 왜곡에 대해서는 RT-DETR이 더 강건한 성능을 보였으나, 그 외의 조건에서는 YOLOv8이 더 높은 강건성을 보였다. 본 연구의 결과는 실제 해안쓰레기 모니터링 시스템의 모델 선택에 있어 중요한 지침을 제공할 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제42권1호
• /
• pp.107-116
• /
• 2022

최근 안전점검자가 접근성 문제로 점검이 어려운 교량 부재의 상태평가를 위해 영상분석 기반의 시설물 점검 기법연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 교량을 대상으로 딥러닝 기반 영상정보에 대해서 상태평가 연구를 진행하였고 이에 대한 평가 프로그램(프로토타입)을 개발하였다. 딥러닝 기반 교량 손상탐지 프로토타입을 개발하기 위해 딥러닝 모델 중 손상 검출 및 정량화가 가능한 의미론적 분할 모델인 Mask-RCNN를 적용하였고 학습데이터 6,540장(오픈 데이터 포함)과 손상유형에 적합한 레이블링을 구성하였다. 모델링에 대한 성능검증한 결과, 콘크리트 균열, 박리/박락, 철근노출과 도장 박리에 대한 정밀도(precision)는 95.2 %, 재현율(recall)은 93.8 % 나타내었다. 또한, 교량 콘크리트 부재 손상율을 이용하여 콘크리트 균열 실 데이터를 2차 성능검증 하였다.

• 경영정보학연구
• /
• 제20권4호
• /
• pp.25-41
• /
• 2018

예측 분석을 전사 프로세스에 적용하는 것은 운영비용을 절감하고 생산성을 증대시킬 수 있는 효과적 방법이다. 이에 따라 비즈니스 프로세스의 행동과 성과지표를 예측하는 능력이 기업의 핵심역량으로 간주되고 있다. 최근에 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용한 프로세스 예측 연구가 큰 관심을 받고 있다. 특히, 순환신경망을 이용하여 다음 단계의 액티비티를 예측하는 접근법이 우수한 결과를 내고 있다. 그러나 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 프로세스 성과지표의 예측에 적용한 연구는 부재한 상황이다. 이러한 지식의 공백을 메우기 위해 본 연구는 프로세스 마이닝과 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용하는 접근법을 개발했다. 국내 대기업의 실제 데이터를 활용하여 구매 프로세스의 중요한 성과지표인 적기 입고 예측에 개발된 접근법을 적용했다. 본 연구의 실험 방법과 결과, 연구의 시사점과 한계점이 제시되었다.

• 디지털콘텐츠
• /
• 7호통권146호
• /
• pp.66-71
• /
• 2005

교육(Education)과 오락(Entertainment)의 합성어인 에듀테인먼트(Edutainment)는 학생이 학습을 하거나 기업의 종업원이 특정 능력을 익히는 데 사용되는 교육용 도구를 의미한다. 에듀테인먼트는 교육용 소프트웨어에 게임이나 친근한 인물과 음악, 이야기 등 오락성을 가미해 싫증을 느끼지 않고 즐기면서 교육적 효과를 거두고자 하는 목표를 지향하고 있다. 이러한 재미와 교육이라는 두가지 목표를 달성하기 위해 에듀테인먼트에 포함되는 디지털콘텐츠는 게임이나 e러닝의 콘텐츠와는 다른 차원의스토리텔링 기법이 요구된다. 이번호에서는 에듀테인먼트 콘텐츠에 적합한 퀘스트 스토리텔링(Quest Story telling)과 공간 스토리텔링(Spatial Storytelling)을 소개한다.

• 월간포장계
• /
• 통권310호
• /
• pp.71-75
• /
• 2019

국내 최고의 브랜드와 상품 패키지디자인을 선정해 시상하는 '제24회 베스트브랜드 & 패키지디자인어워즈(The 24th Best Brand & Package Design Awards)' 시상식이 지난해 12월21일 서울사이버대학교에서 개최됐다. (사)한국상품문화디자인학회(회장 김윤배)와 한국경제신문사의 공동주최로 진행된 이날 시상식에서는 교과서부터 스마트러닝까지 교육의 미래를 선도하고자 하는 천재교육의 우등생(해법시리즈)이 베스트브랜드&패키지 종합대상을 수상했다. 베스트브랜드&패키지디자인어워즈는 브랜드와 패키지 디자인에 관한 연구와 학술활동을 지속해온 한국상품문화디자인학회에서 기업들의 상품개발 의욕과 디자인 역량 강화를 위해 1995년부터 수행해온 행사이다. 다음에 '제24회 베스트브랜드&패키지디자인어워즈' 수상작을 살펴보도록 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
• /
• pp.105-108
• /
• 2024

랜섬웨어는 Ransom(몸값)과 Software(소프트웨어)의 합성어로, 데이터를 암호화하여 이를 인질로 금전을 요구하는 악성 프로그램이다. 블랙캣(BlackCat)과 같은 랜섬웨어가 스위스 항공 서비스 기업의 시스템을 마비시키는 공격을 시도하였으며, 이와 같은 랜섬웨어로 인한 피해는 지속적으로 발생하고 있다. 랜섬웨어에 의한 피해 감소 및 방지를 위하여, 다양한 랜섬웨어 탐지방안이 등장하였으며, 최근 행위 기반 침입탐지 시스템에 인공지능 기술을 결합하여 랜섬웨어를 탐지하는 방안이 연구되는 실정이다. 인공지능 기술은 딥러닝 및 하드웨어의 발전으로 데이터를 처리할 수 있는 범위가 넓어지면서, 다양한 분야와 접목하여 랜섬웨어 탐지를 위한 시스템에 적용되고 있지만, 국내는 국외만큼 활발하게 연구되지 않고 연구 개발 단계에 머물러 있다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어에 감염된 파일에서 나타나는 특징 중 하나인 엔트로피를 데이터 분석에 활용함으로써, 랜섬웨어를 탐지하는 시스템을 제안하고 설계하였다.