• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.155-161
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• 2022

코로나19의 확산으로 '가상관광'이 주목받고 있다. 포털 뉴스를 대상으로 '가상관광'을 키워드로 검색하여 데이터 마이닝 기법인 로그오즈비 분석, 명사 빈도분석, 의미망 분석을 통해 추이와 방향성을 고찰하였다. 그 결과, 코로나19 이전부터 '체험'과 '기술'기반의 '가상관광'에 주목하고 있었으며, '콘텐츠의 다양성 확보'에서 코로나19 이후 '지역 경제의 회복을 위한 사업'으로 바뀌었다는 점과 '온라인' 기반의 '상호작용'이 가능한 '가상현실' '확장현실' 등의 정보통신기술 의존성이 커졌다는 점을 명확히 할 수 있었다. 메타버스 등 '가상공간'에 대한 수요가 확대되고 있으므로 정부는 조사결과에 기초한 지원계획과 정책을 수립하고, 지자체와 기업은 AISAS(Attension, Interest, Search, Action, Share)에 주목하여 차별적 콘텐츠를 기획·제작하며, 대학과 연구기관은 콘텐츠에 맞는 기술을 개발하여 적용, 평가, 실용화함으로써 경제적, 체계적, 순환적 구조가 이루어질 수 있도록 해야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.103-110
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• 2009

무선 환경이 점점 발전함에 따라 모바일 기기들의 사용이 증가하고 있다. 핸드폰, PDA등 모바일 기기를 이용하여 Cellular망 및 Wibro망 등을 통해 데이터를 주고받고 있다. 그러나 무선통신은 유선통신보다 훨씬 열악한 대역폭을 가지므로, 이러한 한계를 해결하기 위한 방법으로 브로드캐스트 시스템이 대두되고 있다. 보다 효율적인 브로드캐스트 시스템을 구축하기 위해 많은 연구들이 진행되어 왔는데, 그 연구의 한 축은 어떻게 하면 효율적인 브로드캐스트 프로그램을 작성할 것이냐에 대한 문제이다. 이 논문에서는 기존의 요청 확률(Request Probability)을 기반으로 작성된 정적 브로드캐스트 프로그램의 한계를 극복하는 동적 브로드캐스트 프로그램을 제안하고자 한다. 동적 브로드캐스트 프로그램은 실시 간으로 전달되는 클라이언트 요청을 바탕으로 클라이언트의 요청이 반영된 다른 방송을 지속적으로 브로드캐스트하는 시스템을 말한다. 이를 통해 수시로 달라지는 클라이언트의 요구를 지속적으로 반영할 수 있는 브로드캐스트 프로그램을 만들어 보고자 한다. 본 논문에서는 [1]에 발표된 선행연구결과를 확장해 보다 자세한 방법론의 기술과 다양한 각도에서의 성능분석모델을 포함했다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권1호
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• pp.182-196
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• 2024

자동차 보급과 교통 시설 발달로 인한 문제에 대응하여, ADAS와 같은 운전 보조 기술이 주목받고 있다. 최근에는 스마트폰 내장 센서를 사용한 운전패턴 분석 방법론이 개발되었다. 이 연구에서는 레이블 없이 대조학습을 통해 운전패턴의 특징을 학습하고 변화점을 감지하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 운전패턴 분류에도 확장 가능하여, 매우 적은 레이블링 데이터만으로 높은 분류 성능을 달성할 수 있음은 물론 적용 차량이 달라지는 도메인 변화 문제에 민감하게 반응하지 않아 일반화된 성능을 달성할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 본 연구에서는 추후 스마트폰 적용성을 고려하여 6가지 대표적인 경량화 딥러닝 모델에 대해 제안하는 방법을 적용하고 비교분석하여 추후 스마트폰 기반의 시스템 개발에 활용할 수 있도록 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권3호
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• pp.177-186
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• 2012

본 논문에서는 실시간 손동작 분석을 위한 깊이정보 기반 손 영역 검출 및 추적 방법을 제안한다. 이를 위해 손 영역 검출단계에서는 깊이정보만을 이용하여 손 영역의 특징인 형태모델을 생성하고, 검출 시 움직임 정보와 영역 확장(Region Growing)을 통해 객체를 추출한다. 추출된 객체는 사전에 생성된 형태모델과 크기정보를 분석하여 최종 손 영역으로 판정한다. 판정된 손 객체는 추적단계에서 중심점 전이 과정을 통해 이전 중심점과의 최근접점을 획득하고, 최근접점으로부터 영역 확장과 깊이기반 적응적 평균 이동 기법(DAM-Shift)을 통해 새로운 중심점을 검출하여 추적한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 손 모양과 속도 및 위치에 대한 다양한 환경에서 실험하고, 검출속도와 추적된 궤적의 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 방법의 효율성을 입증한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.185-194
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• 2018

본 연구는 블록체인 기반 서비스의 확산을 위한 방안 연구로서 블록체인 기술에 대한 한계요인과 이를 개선하는 방안에 대해 전문가의 의견을 수렴하는 델파이 기법으로 연구하였다. 한계요인과 개선방안을 기술, 서비스, 법 제도 측면으로 분류하였다. 첫째, 기술측면에서 기술 관련 표준화 부재, 통합성 미비, 확장성 미비, 취소, 정정 정책 부재, 거래 검증비용 과다발생, 보안미비를 한계요인으로 제시했다. 이를 개선하기 위해 각 관련 기관이 협력하여 표준화 확보, 시스템의 통합성 확보 및 확장성 확보, 각 적용되는 데이터에 대한 취소, 정정 정책 수립, 검증비용 효율화와 보안 대비 방안으로 모색하여야 한다. 둘째, 서비스 측면에서 한계요인은 초기단계로 활용성 미비, 보안위협 대응 미비, 전문 인력 부족을 제시하였다. 이에 대한 개선방안으로 다양한 서비스에 적용할 수 있는 지속적인 활용방안에 대한 연구가 이루어져야 하며 서비스에 대한 철저한 보안대응 방안을 준비하고 전문 인력 양성을 통해 시장에서 필요로 하는 인재를 확보할 수 있어야 한다. 셋째, 법제도 측면은 법적대응 미비, 규제의 불확실성 및 관련 규정미비의 한계점이 있다. 서비스 활성화를 위한 가장 중요한 영역인 법 제도는 정부의 관련 부처에서 법적대응 안 마련, 규제의 명확성 및 대응 방안 수립이 필수적으로 동반되어야 한다. 본 연구는 블록체인 기술 관련 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.529-537
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• 2014

조선왕조실록에 기록된 역사를 네트워크 과학과 접맥시켜 조선 역사를 객관적으로 해석하고자 조선왕조실록에 등장하는 인물로 구성된 네트워크를 구축하였다. 조선왕조실록 인물 네트워크는 일반적인 사회 네트워크와 같은 척도 없는 네트워크 특성을 보여주고 있다. 인물 네트워크는 1,379 노드와 3,874 링크로 구성되어 있으며 네트워크 지름은 14였다. 네트워크의 동적 분석을 위하여 27명의 왕과 인물로 구성된 각 왕 중심 27개 인물 네트워크를 만들고, 초대 왕 네트워크에 그 다음 왕 네트워크를 단계적으로 추가하면서 전체 네트워크를 구축하고 네트워크가 확장되는 동적 변화를 분석하였다. 네트워크가 확장됨에 따라 노드간 중심성과 접근 중심성 계수는 점진적으로 감소하는데 반해, 응집 중심성 계수는 증가하였다. 이 결과는 네트워크가 성장함에 따라 정보의 흐름은 느려지고 허브 노드는 점진적으로 중심에 위치하게 된다는 것을 의미한다. 역사적 사건이나 사실을 인물과 함께 연결 지어 네트워크를 구축함으로써 당대에 중심이 되는 사건이나 사실이 어떤 인물과 연결되는지를 확인할 수 있었다. 복잡한 네트워크를 단순화 시켜 핵심이 되는 왕 및 그 왕과 연결되는 인물을 알아보기 위해 핵심 네트워크를 만드는 기법인 k-코어와 MCODE 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 한권으로 요약된 조선왕조실록을 중심으로 분석하여 데이터의 양적인 측면에서 한계는 있지만, 이 연구결과는 네트워크 동력학적 분석을 통해서 유용한 역사적 사실, 인물을 분석할 수 있으며 동시에 역사에 대한 통찰력과 역사 네트워크에 내재되어있는 사건, 사실, 인물을 도출하는데 유용한 도구로 사용될 수 있음을 시사하고 있다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.326-334
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• 2022

이 논문에서는 배경 잡음이 포함되는 환경에서 강인한 음성 인식을 하기 위한 전처리 단계로서 쓰이는 목표 음성 향상 방법을 제안한다. 보조 함수 기반의 독립 벡터 분석(Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis, AuxIVA) 기법을 기반으로 가중 공분산 행렬에서 시간에 따라 변하는 분산에 의해서 가중치가 결정된다. 목표 음성에 대한 시간-주파수별 기여도를 나타내는 마스크를 통해 분산의 크기를 조절한다. 이러한 마스크는 음성 향상을 위해서 학습된 신경망 혹은 목표 화자로부터의 직선 성분의 기여도를 찾기 위한 확산성으로부터 추정할 수 있다. 이에 더하여 둘러싼 잡음에 대한 출력들은 서로 다차원 독립 성분 분석을 도입하여 의존성을 주어 안정적으로 노이즈 성분을 추출할 수 있다. 이 AuxIVA 기반의 목표 음성 추출 알고리즘은 또한 노이즈에 대해서 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 비음수 텐서 분해(Non-negative Tensor Factorization, NTF)로 확장하여 독립 단순 행렬 분석(Independent Low-Rank Matrix Analysis, ILRMA)의 틀에서도 수행될 수 있다. 이러한 확장을 통해서 여전히 잡음 출력 채널에서의 채널간 의존성을 유지할 수 있다. CHiME-4데이터셋에 대한 실험 결과는 소개된 알고리즘에 대한 효과를 보여준다.

• 정보관리학회지
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• 제39권3호
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• pp.99-132
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• 2022

본 연구의 목적은 LDA 토픽모델링 결과와 BERTopic 토픽모델링 결과를 합성하는 방법론인 Augmented and Extended Topics(AET)를 제안하고, 이를 사용해 문헌정보학 분야의 연구주제를 분석하는 데 있다. AET의 실제 적용결과를 확인하기 위해 2001년 1월부터 2021년 10월까지의 Web of Science 내 문헌정보학 학술지 85종에 게재된 학술논문 서지 데이터 55,442건을 분석하였다. AET는 서로 다른 토픽모델링 결과의 관계를 WORD2VEC 기반 코사인 유사도 매트릭스로 구축하고, 매트릭스 내 의미적 관계가 유효한 범위 내에서 매트릭스 재정렬 및 분할 과정을 반복해 증강토픽(Augmented Topics, 이하 AT)을 추출한 뒤, 나머지 영역에서 코사인 유사도 평균값 순위와 BERTopic 토픽 규모 순위에 대한 조화평균을 통해 확장토픽(Extended Topics, 이하 ET)을 결정한다. 최적 표준으로 도출된 LDA 토픽모델링 결과와 AET 결과를 비교한 결과, AT는 LDA 토픽모델링 토픽을 한층 더 구체화하고 세분화하였으며 ET는 유효한 토픽을 발견하였다. AT(Augmented Topics)의 성능은 LDA 이상이었으며 ET(Extended Topics)는 일부 경우를 제외하고 대부분 LDA와 유사한 수준의 성능을 나타내었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권2호
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• pp.267-277
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• 2017

견고한 분산 서비스를 개발하는 데 있어 주요 문제점 중 하나는 분산 그룹의 참여자들이 공유하는 데이터에 대한 동의를 보장하는 분산 컨센서스를 어떻게 달성하는가에 대한 문제이다. 분산 컨센서스를 위한 알고리즘 중 Raft는 분산 컨센서스 문제를 3가지(리더 선거, 로그 복제, 안정성)로 나누어 해결한 간단하고 이해하기 쉬운 컨센서스 알고리즘이다. 하지만 Raft는 컨센서스 그룹을 구성하고 있는 참여 노드의 추가나 제거같은 노드의 동적 구성에 대하여 전혀 언급하지 않고 있다. 본 논문에서는 Raft를 확장하여 참여 노드의 동적 구성을 허용하는 새로운 컨센서스 알고리즘, Raft-D에 대해 기술한다. 이를 위하여, Raft-D는 참여 노드가 가지는 정보를 확장하고 컨센서스 그룹에 속해있는 노드들의 연결 상태를 확인하기 위한 기법을 제공하며, 이를 바탕으로 컨센서스 그룹의 참여 노드 추가 및 삭제 작업을 다루기 위한 상태와 조건에 대하여 정의한다. 이러한 상태와 조건을 기반으로, Raft-D는 Raft의 로그 업데이트 과정을 통한 컨센서스 그룹의 동적 구성 작업을 수행한다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.77-92
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• 2014

텍스트에 대한 사용자의 접근성을 향상시키기 위해, 이들 문서는 정해진 기준에 따라 카테고리로 분류되어 제공되고 있다. 과거에는 카테고리 분류 작업이 수작업으로 수행되었지만, 문서 작성자에게 분류를 맡기는 경우 분류 정확성을 보장할 수 없고 관리자가 모든 분류를 담당하는 경우 많은 시간과 비용이 소요된다는 어려움이 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 카테고리를 자동으로 식별할 수 있는 문서 분류 기법에 대한 연구가 활발하게 수행되었다. 하지만 대부분의 문서 분류 기법은 각 문서가 하나의 카테고리에만 속하는 경우를 가정하고 있기 때문에, 하나의 문서가 다양한 주제를 갖는 실제 상황과 부합하지 않는다는 한계를 갖는다. 이를 보완하기 위해 최근 문서의 다중 카테고리 식별을 위한 연구가 일부 수행되었으나, 이들 연구는 대부분 이미 다중 카테고리가 부여되어 있는 문서에 대한 학습을 통해 분류 규칙을 생성하므로 단일 카테고리만 부여되어 있는 기존 문서의 다중 카테고리 식별에는 적용할 수 없다는 제약을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 이러한 제약을 극복하기 위해, 카테고리, 토픽, 문서간 관계 분석을 통해 단일 카테고리를 갖는 문서로부터 추가 주제를 발굴하여 이를 다중 카테고리로 자동 확장시킬 수 있는 방법론을 제안하였다. 실험 결과 원 카테고리가 식별된 총 24,000건의 문서 중 23,089건에 대해 카테고리를 확장시킬 수 있었다. 또한 정확도 분석에서 카테고리의 특성에 따라 카테고리 분류 정확도가 상이하게 나타나는 현상을 발견하였다. 본 연구는 단일 카테고리로 분류된 문서에 대해 다중 카테고리를 추가로 식별하여 부여함으로써, 규칙 학습 과정에서 다중 카테고리가 부여된 문서를 필요로 하는 기존 다중 카테고리 문서 분류 알고리즘의 활용성을 매우 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.