• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.207-216
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• 2024

4차 산업혁명으로 인해 빅데이터가 구축됨에 따라 개인 맞춤형 서비스가 급증했다. 이로 인해 온라인 서비스에서 수집하는 개인정보의 양이 늘어났으며, 사용자들의 개인정보 유출 및 프라이버시 침해 우려가 높아졌다. 온라인 서비스 제공자들은 이용자들의 프라이버시 침해 우려를 해소하기 위해 개인정보 처리방침을 제공하고 있으나, 개인정보 처리방침은 길이가 길고 복잡하여 이용자가 직접 위험 항목을 파악하기 어려운 문제로 인해 오남용되는 경우가 많다. 따라서 자동으로 개인정보 처리방침이 안전한지 여부를 검사할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 종래의 블랙리스트 및 기계학습 기반의 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법은 확장이 어렵거나 접근성이 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 문제를 해결하기위해 생성형 인공지능인 GPT-3.5 API를 이용한 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법을 제안한다. 새로운 환경에서도 분류 작업을 수행할 수 있고, 전문 지식이 없는 일반인이 쉽게 개인정보 처리방침을 검사할 수 있다는 가능성을 보인다. 실험에서는 블랙리스트 기반 개인정보 처리방침과 GPT 기반 개인정보 처리방침이 안전한 문장과 안전하지 않은 문장의 분류를 얼마나 정확하게 하는지와 분류에 소요된 시간을 측정했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 종래의 블랙리스트 기반 문장 안전성 검증 기법보다 평균적으로 10.34% 높은 정확도를 보였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.284-290
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• 2024

음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제26권2호
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• pp.61-68
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• 2007

마이크로폰의 주파수 응답 특성은 마이크로폰이 레벨 허용 범위로 재생할 수 있는 주파수 범위를 나타내는 것으로, 마이크로폰이 가지고 있는 특성을 평가하는 기준으로 사용되는 가장 중요한 음향 특성 파라메타 중의 하나이다. 이와 같은 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 측정하기 위한 기존의 방법들은 그 측정 조건이 매우 까다로울 뿐만 아니라, 고가의 장비를 사용하여 측정하여야 한다는 문제점을 갖고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 간단하게 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터로 생성한 Optimized Aoshima's Time Stretched Pulse(OATSP) 신호를 표준 스피커를 통하여 발생시킨 다음, 측정하고자 하는 마이크로폰으로 수음된 신호와 역 OATSP 신호를 컨볼루션시켜 마이크로폰의 임펄스 응답을 측정하고, 이 신호를 이용하여 측정할 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 구하는 방범이다. 제안한 알고리즘의 성능 평가는 제안한 알고리즘을 이용하여 구한 마이크로폰의 주파수 응답 특성 측정값과 그들이 갖고 있던 주파수 응답 특성 데이터를 비교 분석하였다. 비교 결과, 측정한 각각의 마이크로폰 주파수 응답 특성들 사이에 오차가 발생하였으나, 오차가 그 측정값들이 허용 오차(${\pm}3{\sim}{\pm}5dB$) 범위에 내에 있었으므로 제안한 알고리즘이 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 측정하기에 적합한 방법임을 입증하였다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제21권1호
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• pp.49-68
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• 2024

본 연구의 목적은 한국어의 특성을 음향학적으로 분석하고, 해당 분석 결과를 음악적 요소로 변환하여 생성된 선율의 예시를 제시함으로써, 근거 기반 음악-언어재활 프로그램 개발을 위한 기초 자료를 마련하는 데 있다. 이를 위해 19-25세의 남성과 여성 각각 30명으로부터 3음절의 두 강세구로 이루어진 6음절 한국어의 음성자료를 수집하였으며, 평서문과 의문문을 포함하였다. 이를 Praat 프로그램으로 분석하여 음절별로 음향적 속성을 추출하고, 각 음향적 속성, 문장 유형, 성별, 조사의 유무에 대한 통계분석을 실시하였다. 분석 결과 강세구, 억양구에 따라 각 음절의 주파수와 지속시간에 유의미한 차이가 발견되었고(p < .001), 의문문이 평서문보다 주파수가 유의미하게 높았으며(p < .001), 평서문이 유의미하게 긴 경향을 보였다(p < .001). 여성 집단이 남성 집단보다 주파수가 유의미하게 높았으며(p < .001), 지속시간도 유의미하게 긴 경향을 보였다(p < .001). 또한 조사인 음절의 강도가 유의미하게 세게 나타났다(p < .001). 마지막으로 본 연구에서는 문장 유형, 성별, 조사의 유무에 따라 나타난 음향적 속성을 음악적 요소인 음고, 음가, 악센트로 변환한 선율들을 악보로 제시하였다. 본 연구에서는 6음절 한국어문장을 대상으로 한 분석을 제시하였으며, 이 연구를 통해 얻은 통찰을 바탕으로 후속 연구에서는 대규모 한국어 음성 데이터의 선율화 시스템 개발 연구를 진행하려 하며, 이는 음악을 활용한 언어재활 분야의 기초 자료로서 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.17-31
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• 2020

4차 산업혁명 시대의 시작과 함께 다양한 분야의 기술들이 서로 융합하며 새로운 형태의 기술과 제품들이 개발되고 있으며, 이와 더불어 그것들에 대한 시장 지배력을 갖기 위한 지식 재산권의 행사나 특허등록의 중요성이 높아지고 있어 국내는 물론 해외에서의 특허출원이 증가하고 있다. 이에 따라, 심사관 1인당 처리해야 할 특허 처리 건수가 해마다 많아지고 있어 선행기술조사에 소비되는 시간과 비용이 점점 증가하고 있는 실정이다. 본 연구는 다수의 해외특허 우선권 주장 시 동일 우선권 주장 특허문서 간 유사도를 계산하여 심사관 및 특허 출원인이 유사문서를 우선 검토 할 수 있도록 함으로써 심사 시간과 비용을 줄이고자 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 비정형 특허 문서의 데이터를 전처리 후 LDA 토픽 모델링과 Word2vec을 활용하여 특허 문서 간 유사도를 구하고, 이 유사도 점수가 높은 순으로 검토 문서를 우선 추천하는 유사 특허 추천 모델을 제안하였다. 3단계의 모델 생성과정을 통해 만들어진 모델을 사용하여 재현율 95%로 높은 결과를 보였다. 본 연구에서 제안한 모델을 통해, 심사관은 효율적으로 선행기술에 대한 조사가 가능해지며, 심사 수행 중 유사하다고 판단된 특허문서에 대한 심사 이력을 신속하게 참고할 수 있어 업무 부담감을 줄이고 심사풀질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.48-56
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• 2023

3차원 인체자세추정은 스포츠, 동작인식, 영상매체의 특수효과 등의 분야에서 널리 활용되고 있는 기술이다. 이를 위한 여러 방법들 중 다중 시점 3차원 인체자세추정은 현실의 복잡한 환경에서도 정밀한 추정을 하기 위해 필수적인 방법이다. 하지만 기존 다중 시점 3차원 인체자세추정 모델들은 3차원 특징 맵을 사용함에 따라 시간 복잡도가 높은 단점이 있다. 본 논문은 계산 복잡도가 적은 트랜스포머 기반 기존 단안 시점 다중 프레임 모델을 다중 시점에 대한 3차원 인체자세추정으로 확장하는 방법을 제안한다. 다중 시점으로 확장하기 위하여 먼저 2차원 인체자세 검출자 CPN(Cascaded Pyramid Network)을 활용하여 획득한 4개 시점의 17가지 관절에 대한 2차원 관절좌표를 연결한 8차원 관절좌표를 생성한다. 그 다음 이들을 패치 임베딩 한 뒤 17×32 데이터로 변환하여 트랜스포머 모델에 입력한다. 마지막으로, 인체자세를 출력하는 MLP(Multi-Layer Perceptron) 블록을 매 반복 마다 사용한다. 이를 통해 4개 시점에 대한 3차원 인체자세추정을 동시에 수정한다. 입력 프레임 길이 27을 사용한 Zheng[5]의 방법과 비교했을 때 제안한 방법의 모델 매개변수의 수는 48.9%, MPJPE(Mean Per Joint Position Error)는 20.6mm(43.8%) 감소했으며, 학습 횟수 당 평균 학습 소요 시간은 20배 이상 빠르다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.565-574
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• 2024

챗GPT는 우리 사회의 모든 분야에 커다란 반향을 일으키고 있으며, 이는 교육 분야에서도 마찬가지이다. 하지만 학교 현장에서의 챗GPT에 관한 학계 및 사회적 논의는 주로 표절과 같은 부정행위에 초점이 맞춰져있으며, 학생들의 인공지능 기술 활용으로 인한 긍정적인 효과에 대해서는 상대적으로 연구가 부족한 실정이다. 그와 더불어, 코로나 시대의 교육 위기 속에서 학업열의를 증진시키는 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이러한 문제인식에 따라 우리는 학생들의 챗GPT 리터러시 수준에 따라 학업열의가 어떻게 나타나는지에 대해 알아보고, 그 과정에서 학생들의 학업 자신감 및 지각된 학업역량이 매개효과를 나타내는지를 확인했다. 이를 위해 406명의 대학생을 대상으로 수집한 데이터를 SPSS로 분석했다. 그 결과, 챗GPT 리터러시는 학업열의에 긍정적인 영향을 미치는 것이 확인되었으며, 학업자신감은 챗GPT 리터러시와 학업열의 사이를 매개했다. 또한 학업자신감과 지각된 학업역량은 이중으로 매개되었을 때 유의한 결과를 도출했다. 이러한 결과를 바탕으로 우리는 챗GPT 리터러시와 학업열의 사이의 이론적 매커니즘을 명확히 규명할 수 있다는 이론적 함의를 논하였다. 또한 이와 관련하여 챗GPT 리터러시 교육의 중요성에 관한 실용적 함의에 대해도 기술하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.1-17
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• 2024

숲을 체계적으로 관리하고 경영하기 위해서는 나무생장 변화에 대한 신뢰성 있는 예측이 필요하다. 독일의 아이펠 지역에서는 주요 목재종인 유럽너도밤나무가 식재되어 관리되어 지고 있다. 본 지역의 산림관리자의 실제 산림경영의 경험과 조언을 토대로, 다양한 산림 관리에 따른 단기 및 장기 효과를 예측하고자 지역 특수성을 지니는 시뮬레이션 모델의 접근방법을 개발하고자 하였다. 시뮬레이션 모델은 (1) 묘목 생성, (2) 나무 사멸 조절 (3) 나무 생장의 세 가지 모듈로 구성된다. 산림관리자에 의해 제공된 너도밤나무 숲의 실제 부피 변화를 근사화하기 위해 다양한 변수(나무수, 나무간 거리, 씨앗의 분포, 경쟁)를 반복적으로 수정하여 세 가지 모듈을 결합한 하이브리드 시뮬레이션 모델을 개발할 수 있었다. 본 연구를 통해 유럽너도밤나무 숲의 350년을 모의하여 생장 변화를 예측하였으며, 아이펠 지역의 세 가지 다른 관리 방법 (숲을 보호한 상태에서 목재벌채, 선택적 벌목, 보호림) 시나리오를 적용하였을 때 모의된 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 나무 생장의 변화가 현실적으로 잘 반영되었다는 것을 확인할 수 있었으며, 미래에 장기간 실제 축적된 산림 데이터를 획득하여, 검증과 보정의 과정을 반복한다면 더 높은 정확도의 지역 맞춤형 모델이 개발될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제11권2호
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• pp.157-165
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• 2000

목적: 방사선조사에 의해 형성된 DNA 손상정도가 산소에 의해 변화되는 추세을 이론적 모델을 이용하여 평가 및 분석하였다. 방법 및 대상: Water radiolysis(물의 방사성분해)시 생성되는 유리기 들간의 반응, 손상된 DNA의 형성, 손상의 복구, 및 산소에 의한 손상의 고정들을 시간 미분 방정식을 이용하여 표현하였다. 문헌에 나와 있는 반응상수(rate constants)들은 그대로 사용되었고 알려지지 않은 상수들은 실험에서 얻어진 데이터에서 얻은 곡선을 대입하여 얻었다. 화학반응상수 변화와 산소농도변화에 따른 세포 생존도를 구하였다. 모델을 통해 얻어진 세포 생존도와 방사선량의 상관관계를 세포 생존곡선으로 표시하였다. 산소에 의한 손상의 fixation(고착화)과정과 산소농도가 세포생존에 미치는 영향을 분석하여 보았다. 산소가 세포생존에 미치는 정도를 정량화 하기 위하여 산소증가효과비(Oxygen Ehhancement Ratio, OER)를 계산하여 실험치와 이론치를 비교하였다. 결과: 산소에 대한 민감성 연구에서 DNA생존도는 산소의 농도와 화학반응속도상수에 영향을 받았다. 산소의 농도가 0에서 1.0 $\times$ $10^{7}$ 으로 변화할 때 세포 생존도에는 변화가 없었다. 그러나 1.0 x $10^{7}$ 에서 1.0 $\times$ $10^{10}$ 변화할 경우 세포의 생존률이 감소하였다. 모의연구에서 얻은 OER치는 10% 세포생존시에는 2.32, 45% 세포생존시에는 1.9 이었다. 결론: 산소의 감수성 연구에서 보여주듯이 방정식을 이용하여 얻어진 새포생존곡선은 실험에서 얻어진 세포생존곡선을 재연할 수 있었다 또한 방사선조사시 생성되는 손상된 세포의 양은 산소 반응상수가 가장 크고 산소농도가 증가되는 경우에 증가됨을 알수있었다. 모의연구에서 얻은 산소증가효과비는 세포생존이 low level인 경우 높은 일치성을 보여 주었다 따라서 본 연구는 세포살해시 산소의 효과를 semi-empirical 모델을 사용하여 예측할수 있다는 것을 보여주고 있다.

• 대한환경공학회지
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• 제31권4호
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• pp.263-271
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• 2009

본 연구는 Y 정수장 혼화지의 응집효율을 향상시킬 목적으로 혼화지에서 생성되는 플럭을 실시간 온라인으로 평가하였다. 플럭크기를 평가하는 장비로는 온라인으로 플럭을 연속적으로 평가할 수 있는 응집플럭성장측정장치(iPDA)를 사용하였다. 플럭크기를 평가하기 위해 유기고분자 응집제인 폴리아민, 무기응집제 주입량, 원수의 탁도, pH같은 여러 가지 인자를 변수로 적용하였다. 현장실험 기간 동안 사용된 응집제는 폴리염화알루미늄(PACl)이었고, 응집보조재로 폴리아민이 사용되었다. 현장 테스트 기간 동안 원수의 탁도는 25~140 NTU 범위, pH는 7~9이었다. 원수의 탁도가 증가할수록 생성되는 플럭의 크기도 증가 하여 침전속도에 영향을 미쳤다. 회귀선분석으로 부터 FSI (Floc size index)와 탁도 T 값과의 관계식을 다음과 같이 얻었다. FSI = 0.9388logT - 0.3214 ($R^2$ = 0.8040, T : Turbidity) 또한 보조제로 사용된 폴리아민도 플럭크기값에 큰 영향을 주었고, 색도제거제로 사용된 활성탄(PAC)도 그 자체 입자로 작용하여 응집플럭크기 값에 영향을 상당히 주는 것으로 나타났다. 고탁도인 경우 FSI는 [PACl]과 [PAC]함수로 다음과 같은 식을 유도할 수 있었으며 $R^2$ = 0.9050이었다. FSI = $0.0407[T]^{0.324}[PACI]^{0.769}[PAC]^{0.178}$ [PACl] = PACl 주입농도, [PAC] = 활성탄 주입농도 상대적 응집속도 ${\Delta}FST/{\Delta}T$ 값은 응집제의 주입량보다는 활성탄의 주입량이 더 큰 영향을 주었다. 본 연구과정에서 활성탄주입량이 응집속도에 미치는 영향은 응집제의 주입농도가 미치는 것보다 ${\Delta}FST/{\Delta}T$ 값이 1.41 배 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서 연구한 결과 플럭크기값 FSI는 여러 가지 영향인자에 상당한 영향을 받는 것으로 분석되었고, 집혼화 효율향상에 유익한 데이터를 얻을 수 있었다.