• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.397-404
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• 2022

최근 산업 분야에서는 생산 효율성 향상 및 비용 절감을 위해서 저전력 프로세스와 네트워크 카드를 결합한 IIoT 장치를 산업 현장에 융합시킨 다양한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에 구축된 기반 시설에 IIoT 센서 정보를 부착하여 생산된 제품을 효율적으로 관리할 수 있는 처리 모델을 제안한다. 제안 모델은 IIoT에서 생산된 제품의 센싱 정보를 일정 간격으로 체크하여 비정상적으로 처리된 센싱 정보를 실시간으로 탐지하도록 생산 제품에 IIoT 데이터 수집, 전처리, 특성 생성 및 레이블을 사용하여 생산 데이터를 만든다. 특히, 제안 모델은 산업 현장에서 생산되는 제품 정보를 실시간으로 처리할 수 있도록 추적 및 모니터링을 수행하여 관리자가 손쉽게 IIoT 데이터를 손쉽게 처리할 수 있다. 또한, 기존 생산 환경을 기반으로 제안 모델을 운용하기 때문에 기존 시스템과의 연계가 원활하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.33-41
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• 2022

본 논문에서는 다중 요인을 고려한 천연 가스 누출 정도 예측을 위해 관련 요인을 포함하는 기상청 자료와 천연가스 누출 자료를 통합하고, 요인 분석을 기반으로 중요 특성을 선택하는 머신러닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 3단계 절차로 구성되어 있다. 먼저, 통합 데이터 셋에 대해 선형 보간법을 수행하여 결측 데이터를 보완하는 전처리를 수행한다. 머신러닝 모델 학습 최적화를 위해 OrdinalEncoder(OE) 기반 정규화와 함께 요인 분석을 사용하여 필수 특징을 선택하며, 데이터 셋은 k-평균 클러스터링으로 레이블을 지정한다. 최종적으로 K-최근접 이웃, DT(Decision Tree), RF(Random Forest), NB(Naive Bayes)의 네 가지 알고리즘을 사용하여 가스 누출 수준을 예측한다. 제안된 방법은 정확도, AUC, 평균 표준 오차(MSE)로 평가되었으며, 테스트 결과 OE-F 전처리를 수행한 경우 기존 기법에 비해 성공적으로 개선되었음을 보였다. 또한 OE-F 기반 KNN(OE-F-KNN)은 95.20%의 정확도, 96.13%의 AUC, 0.031의 MSE로 비교 알고리즘 중 최고 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.56-68
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• 2022

최근 실시간 처리의 요구가 증가하면서 시간에 따라서 변화하는 동적 그래프에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 동적 그래프를 분석하기 위한 알고리즘의 하나로 연결 요소가 있다. GPU는 높은 메모리 대역폭, 연산 성능으로 대규모의 그래프 계산에 적합하다. 그러나 동적 그래프의 연결 요소를 GPU를 이용하여 처리할 때, GPU의 제한된 메모리로 인해 실제 그래프 처리 시 CPU와 GPU 간에 잦은 데이터 교환이 발생한다. 본 논문에서는 동적 그래프에서 GPU 기반의 효율적인 점진적 연결 요소 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Weighted-Quick-Union 알고리즘을 기반으로 연결 요소 레이블에 구성 요소의 개수를 이용하여 연결 요소를 빠르게 계산한다. 또한, 재계산할 부분을 판별하여 GPU로 전송할 데이터를 최소화하여 대규모 그래프에 대하여 CPU와 GPU 간의 데이터 교환 횟수를 감소시킨다. 뿐만 아니라 GPU와 CPU 간에 데이터 전송 시간 낭비를 줄이기 위해 GPU와 CPU가 비동기로 실행하는 처리 구조를 제안한다. 실제 데이터 집합을 사용한 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.107-116
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• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권10호
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• pp.437-446
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• 2022

보이스피싱 통화 내용을 탐지하고 분류하는데 핵심 엔진으로 최신 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL) 알고리즘과 결합된 자연어 처리(NLP)의 텍스트 분류 작업이 널리 사용된다. 비대면 금융거래의 증가와 더불어 보이스피싱 통화 내용 분류에 대한 많은 연구가 진행되고 양호한 성과를 보이고 있지만, 최신 NLP 기술을 활용한 성능 개선의 필요성이 여전히 존재한다. 본 논문은 KorCCVi라는 레이블이 지정된 한국 보이스 피싱 데이터의 텍스트 분류를 기반으로 여러 다른 최신 알고리즘과 비교하여 사전 훈련된 한국어 모델 KoBERT의 한국 보이스 피싱 탐지 성능을 벤치마킹한다. 실험 결과에 따르면 KoBERT 모델의 테스트 집합에서 분류 정확도가 99.60%로 다른 모든 모델의 성능을 능가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.662-667
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• 2022

의미역 결정 작업은 서술어와 문장 내 행위자, 피행위자, 장소, 시간 등 서술어와 관련 있는 논항들을 추출하는 작업이다. 기존 의미역 결정 방법은 문장의 언어학적 특징 추출을 위한 파이프라인을 구축하는데, 파이프라인 내 각 추출 작업들의 오류가 의미역 결정 작업의 성능에 영향을 미치기 때문에 현재는 End-to-End 방법의 신경망 모델을 이용한 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 의미역 결정 작업을 위해 Biaffine Average Attention 구조를 이용한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 기존 연구에서 제안된 특정 시점에 대한 레이블 예측을 위해 주변 시점 정보를 이용하는 LSTM 모델 대신 문장 내 서술어와 논항의 거리에 상관없이 문장 전체 정보에 집중할 수 있는 Biaffine Average Attention 구조로 이루어져 있다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해 F1 점수를 이용하여 기존 연구에서 제안한 BERT 기반의 모델들과 비교하였으며, 76.21%의 성능으로 비교 모델보다 높은 성능을 보였음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.1-8
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• 2023

점점 더 복잡해지고 다양해지는 무기체계와 급격하게 변화하는 전장정보에 따라서, 인공지능을 사용한 전장 상황 분석 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전장 상황을 분석하여 현재 상황에 적합한 가설을 추천해주는 분석결과 추천 학습모델의 학습 및 설계 방안을 제안한다. 학습 모델은 두 가설을 비교하여 결정되는 선호 여부를 레이블 데이터로 활용하여, 어떠한 가설이 현재 전장상황을 잘 분석하고 있는지 학습한다. 또한 후처리 랭킹 알고리즘을 통하여 각각의 가설에 대한 종합점수를 부여하고, 점수가 높은 상위 가설들을 지휘관에게 추천할 수 있음을 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.199-206
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• 2022

제품을 생산하는 설비의 고장이나 이상 현상은 곧 제품의 결함 및 생산라인 가동 중단으로 이어져 제조 업체의 막대한 경제적 손실의 원인이 된다. 스마트팩토리 서비스의 확산으로 공장에서 많은 양의 데이터가 수집됨에 따라, 이를 활용하여 제조 현장의 효율이나 제조 설비의 고장 예측 및 진단을 위한 인공지능 기반의 연구가 활발히 이어지고 있다. 하지만 정상과 이상을 구분 짓는 레이블 정보가 명확하지 않고 이상에 대한 극심한 클래스 불균형을 가지는 제조 데이터의 특징으로 인하여 분류 모델이나 이상탐지 모델의 개발에는 큰 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델의 재구성 손실값을 이용하여 제조 설비의 이상탐지를 위한 딥러닝 알고리즘을 제안하고 성능을 분석하였다. 해당 알고리즘은 이상 데이터를 제외한 설비의 제조 데이터, 즉 정상 데이터에만 의존하여 이상을 감지한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.1-13
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• 2022

인터넷, 모바일 등 네트워크 기술이 발전함에 따라 내외부 침입 및 위협으로부터 조직의 자원을 보호하기 위한 보안의 중요성이 커지고 있다. 따라서 최근에는 다양한 보안 로그 이벤트에 대하여 보안 위협 여부를 사전에 파악하고, 예방하는 이상징후 식별 알고리즘의 개발이 강조되고 있다. 과거 규칙 기반 또는 통계 학습에 기반하여 개발되어 온 보안 이상징후 식별 알고리즘은 점차 기계 학습과 딥러닝에 기반한 모델링으로 진화하고 있다. 본 연구에서는 다양한 기계 학습 분석 방법론을 활용하여 악의적 내부자 위협을 사전에 식별하는 최적 알고리즘으로 LSTM-autoencoder를 변형한 Deep-autoencoder 모형을 제안한다. 본 연구는 비지도 학습에 기반한 이상탐지 알고리즘 개발을 통해 적응형 보안의 가능성을 향상시키고, 지도 학습에 기반한 정탐 레이블링을 통해 기존 알고리즘 대비 오탐율을 감소시켰다는 점에서 학문적 의의를 갖는다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.33-43
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• 2021

카카오엔터테인먼트는 영상 및 음악 콘텐츠를 맡고 있는 카카오M과 웹툰, 웹소설을 담당하고 있는 카카오페이지가 합병을 통해 탄생된 대형 콘텐츠 기업이다. 참고로, 카카오M은 15개가 넘는 콘텐츠 및 매니지먼트 기획사와 4개의 음반 레이블을 보유하고 있으며 카카오페이지 역시 8,500개가 넘는 콘텐츠 IP를 축적했다. 본 연구는 두 기업의 합병을 통해 탄생된 카카오 엔터테인먼트 사례연구를 토대로 흡수역량을 확보하기 위한 M&A 활동과 경계관리 활동의 폭을 규정할 수 있는 콘텐츠 가치사슬에 관한 관계를 세밀히 분석하였다. 카카오엔터테인먼트 사례연구를 통해 본 연구가 제안한 주요 결과는 다음과 같다. 카카오의 인수합병 활동은 엔터테인먼트 산업에서 흡수역량을 축적하는 핵심 요인이며 동시에 경쟁우위를 가질 수 있는 여러 자산과 강력한 네트워크를 형성하는 데 효과적이다. 이와 함께 콘텐츠 비즈니스의 경쟁 강도가 점점 높아짐에 따라 카카오는 지속적으로 산업 경계선을 넘나들며 경계관리 활동을 토대로 창의적인 기회를 포착할 필요가 있다. 카카오엔터테인먼트가 인수합병과 가치사슬을 통해 확보한 흡수역량과 경계관리 활동의 활성화는 엔터테인먼트 산업의 지배 전략에 가장 적합하다고 볼 수 있다.