• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.233-244
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• 2022

최근 기업경영과 관련되어 가장 주목받고 있는 것은 ESG(Environmental, Social, Governance) 일 것이다. ESG 경영을 선언한 많은 기업들이 있지만, KT는 2021년 본격적인 ESG 경영을 선언하며 지속가능경영의 전략을 이해관계자들과 공유하고 있다. 또한 KT는 국내 ICT 업계 최초로 ESG 채권을 발행하며 ESG 경영을 강화하고 있다. 코로나19로 정보기술산업이 더욱 중요해진 시점에서 본 연구는 KT의 ESG 경영 목표와 전략의 사례를 환경, 사회, 지배구조 영역으로 구분하여 살펴보고자 하였다. KT는 환경 영역에서 '환경경영', '환경대응', '에너지 자원', '친환경 프로젝트'를 통해 환경 건전성 달성을 목표로 하고 있었다. 또한 사회 영역에서 '사회공헌', '동반성장', '인권경영' 등을 통해 진정성 있는 사회적 가치 창출을 추구하였다. 마지막으로 지배구조 영역에서는 '윤리·컴플라이언스', '리스크 관리' 등을 통해 경제적 신뢰성을 추구하기 위한 투명한 기업 경영 체계를 지향하고 있었다. 특히 KT는 디지털 플랫폼 기업이라는 특징을 기반으로 AI, BigData 기술을 활용하여 환경, 사회문제를 해결하기 위한 전략을 추진하며 KT만의 ESG 경영을 도모하고 있었다. 본 연구는 화두로 떠오른 ESG 경영과 관련해 KT의 ESG 경영 사례를 통해 ESG전략 수립과 ESG 경영 발전방향에 대한 시사점을 도출하고자 한다.

• 트랜스-
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• 제13권
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• pp.35-58
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• 2022

본 연구는 인공지능 기술의 발전이 음악 콘텐츠 제작에 가져올 패러다임의 변화를 예측하고, 인공지능과 인간의 협업을 통해 창작된 작품이 완성품으로써 예술적 가치를 지닐 수 있음을 제기한다. 인공지능 작곡 프로그램을 활용하여 누구나 손쉽게 음악 콘텐츠 제작을 할 수 있으며, 예술가에게는 다양한 시도와 창의적인 발상에 영감을 줄 수 있는 계기가 됐다. 인공지능 기술이 인간의 삶에 편리성을 제공하고, 일의 효율적인 측면에 많은 혜택을 주고 있지만, 현재까지 예술 영역에서 데이터 기반의 패턴 음악이라는 인식에서 벗어나기 어려운 점이 있다. 이러한 정량적인 요소가 많은 패턴 음악은 예술이 추구하는 추상적인 상징성이나 의미가 부재되어 완전한 창작품으로써 인정받지 못하고 있는 실정이다. 그러나 인간의 협업을 통해 감정이나 창의성과 같은 정성적인 요소를 인공지능 음악에 부여하면 완전한 예술 작품으로써 가치를 인정받을 수 있음을 예측한다. 인공지능 기술의 발전은 대중들에게 문화·예술에 대한 접근성을 높여주고, 심미적인 체험과 더불어 누구나 즐길 수 있는 유희적인 측면까지 기대할 수 있다. 또한, 개인의 디지털 리터러시의 향상을 통해 다양한 콘텐츠를 제작할 수 있으며, 자신의 작품을 타인에게 공유하며 소통할 수 있는 계기가 된다. 이처럼 인공지능 기술은 대중과 문화·예술을 잇는 매개체 역할을 하고 있으며, 예술 활동을 통해 인간과 기술을 간극을 좁히고 있다. 이러한 문화적인 현상과 함께 예술적 가치를 지닌 인공지능 음악 콘텐츠 제작 연구와 향후 인공지능 기술을 활용한 다양한 융·복합 예술 콘텐츠의 발전 가능성을 전망해 본다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권4호
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• pp.5-24
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• 2021

본 연구의 목적은 대학생을 대상으로 비대면 온라인 수업에서의 강의 콘텐츠 운영 실태를 조사 분석하기 위해 수행되었다. 93명의 응답지를 분석한 결과, 첫째 응답자의 93.3%가 실시간 화상 강의(47.7%) 또는 녹화 강의(45.6%)의 형태의 온라인 강의를 수강한 것으로 나타났다. 둘째 교재로 사용한 콘텐츠를 분석한 결과, 교양(47.3%)과 전공(39.8%) 모두에서 전자책(자료)과 종이 책(자료)을 혼용하거나 전자 책 또는 자료(각각 36.6%, 37.6%)를 사용한 것으로 나타났다. 교재 이외에 외부자료는 전공과 교양 모두 웹자료(각각 47.6%, 40.5%)와 유튜브 자료(각각 33.3%, 48.0%) 활용이 높은 것으로 나타났다. 셋째 강의 내용 공유를 위한 콘텐츠는 교양 전공 모두에서 교수자가 정리, 저술한 PT 또는 텍스트 형태의 전자파일(각각 62.9%, 58.1%), 인터넷 자료(각각 16.7%, 19%), 종이 책 또는 자료(각각 10.4%, 12.3%) 순으로 나타났다. 전공과목에서는 93.5%가, 교양과목에서는 90.2%가 화면 현시 강의 콘텐츠에 만족하는 것으로 나타났다. 분석결과를 토대로, 첫째 멀티미디어 기반의 강의 콘텐츠를 개발할 것과 실시간 시험 감독 등이 가능한 평가 솔루션을 개발할 것을 제언하였다. 둘째 과제물에 대한 AI 기반의 표절검색, 과제지도, 과제평가 등이 가능한 과제물관리시스템을 개발할 것을 제언하였다. 셋째 유비쿼터스 개념에서 수업이 가능하도록 강의 교재 전자화를 위한 저작권문제 해결 방안을 제도화할 것을 제언하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.936-939
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• 2022

최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.314-328
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• 2023

본 논문에서는 동적 메쉬 부/복호화 시 스케일러빌리티 기능을 지원하기 위해 SHVC의 계층적 부호화 방식을 기반으로 텍스처 맵을 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 고해상도 텍스처 맵을 다운샘플링하여 다해상도의 텍스처 맵을 생성하고 이를 SHVC로 부호화함으로써 효과적으로 다해상도 텍스처 맵들의 중복성을 제거한다. 동적 메쉬 복호화기에서는 수신기 성능, 네트워크 환경 등에 따라 적합한 해상도의 텍스처 맵을 복호화하여 메쉬 데이터의 스케일러빌리티를 지원할 수 있도록 한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 V-DMC (Video-based Dynamic Mesh Coding) 참조 소프트웨어인 TMMv1.0에 제안하는 방법을 적용하고 본 논문에서 제안하는 스케일러블 부/복호화기와 TMMv1.0 기반의 시뮬캐스트 방식의 성능을 비교하였다. 제안하는 방법은 시뮬캐스트 방법 대비 AI, LD 환경에서 Luma BD-rate (Luma PSNR)가 각각 평균 -7.7%, -5.7%의 향상된 결과를 얻어 제안하는 방법을 통해 효과적으로 동적 메쉬 데이터의 텍스처 맵 스케일러빌리티 지원이 가능함을 확인하였다.

• 서비스연구
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• 제13권1호
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• pp.127-143
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• 2023

현재 국내 전통시장은 중앙정부와 지방자치단체 등 많은 관련 주체들의 다양한 사업 추진에도 불구하고 2000년대 초반부터 시작된 침체의 늪을 벗어나지 못하고 있다. 이러한 전통시장의 봉착된 위기를 극복하기 위하여 최근에는 빅데이터 분석, 인공지능, 사물인터넷 등과 같은 정보통신기술이 융합된 스마트 전통시장 구축 방안에 대한 R&D가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전통시장 활성화 관련하여 2012년 이후부터 최근까지 진행되었던 여러 선행연구 및 전통시장 이용자, 해외 전통시장의 ICT 기술 적용사례 등을 분석하고, 분석된 내용을 토대로 ICT 기술을 활용하여 스마트 전통시장을 구축하기 위한 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모델에는 방문객과 상호작용할 수 있는 전통시장 메타버스의 구축, NFC 기술을 접목시킨 디지털 사이니지를 통한 전통시장 방문 인증, IoT와 AI 기술을 적용한 화재감지 기능의 정확성 고도화, 시장 상품 출시 정보 및 이벤트 알림을 위한 스마트폰 앱 개발, 그리고 이상 네 가지 방안과 연동하는 전자상거래 시스템을 포함하는 방안이 포함된다. 제안 모델은 온라인 쇼핑 및 모바일 기기 사용에 익숙한 MZ 세대를 전통시장의 주요 고객으로 확대시키기 위한 방안이라 말할 수 있다. 따라서 제시된 모델을 기반으로 스마트 전통시장 플랫폼이 구현되어 운영된다면, MZ 세대 및 외국인 관광객들에게 전통시장에 대한 흥미와 관심을 이끌어 낼 수 있어 스마트 전통시장을 하나의 문화 콘텐츠로 자리매김하게 만들 것이며, 보다 안전한 시장 환경 조성과 함께 적시에 효과적인 마케팅을 전개할 수 있어 향후 전통시장 활성화에 기여할 수 있을 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.91-103
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• 2022

음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리와 같은 음원의 특성을 인식하는 것은 자율주행차, 로봇 시스템, AI 스피커 등 무인 시스템에서 중요한 기술 중의 하나이다. 음원의 방향이나 거리를 인식하는 방법은 레이다, 라이더, 초음파 및 고주파와 소리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 신호를 발신하여야 하며, 장애물에 의한 비가시 영역에서 발생하는 음원은 정확하게 인식할 수 없다. 본 논문에서는 비가시 영역을 포함한 주변에서 발생하는 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하는 방법으로 가청 주파수 대역의 소리를 검출하여 인식하는 방법을 구현하고 평가하였다. 음원을 인식하기 위하여 주로 사용하는 교차형 기반의 음원인식 알고리즘은 음원의 음량과 방향을 인식할 수 있으나 사각영역이 발생하는 문제가 있다. 뿐만아니라 이 알고리즘은 음원까지의 거리를 인식할 수 없다는 제약이 있다. 이러한 기존 방법의 한계를 탈피하기 위하여, 본 논문에서는 교차형 기반의 알고리즘보다 더 발전된 직사각형 기법을 사용한 QRAS 기반의 알고리즘으로 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하여 음원의 특성을 파악할 수 있는 음원인식 알고리즘을 제안한다. 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 직사각형으로 배치된 4개의 음향센서에 의하여 도출되는 6쌍의 음향 도착 시간차를 사용한다. QRAS 기반의 알고리즘은 기존 교차형 기반의 알고리즘으로 음원을 인식할 때 발생하는 사각영역과 같은 문제점을 해결할 수 있으며, 음원까지의 거리도 인식할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 전방향 음원 인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 사각영역없이 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식할 수 있음을 확인하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.23-34
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• 2019

최근 디지털 플랫폼을 활용한 민생 위협 범죄는 '15년 약 14만여 건, '16년 약 15만여 건 등 사이버범죄 지속 증가 추이이며 전통적인 수사기법을 통한 온라인 범죄 대응에 한계가 있다고 판단되고 있다. 현행 수기 온라인 검색 및 인지 수사 방식만으로는 빠르게 변화하는 민생 위협 범죄에 능동적으로 대처 할 수 없으며, 소셜 미디어 특성상 불특정 다수에게 게시되는 콘텐츠로 이루어 졌다는 점에서 더욱 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 민생 침해 범죄가 발생하는 온라인 미디어의 특성을 고려한 콘텐츠 웹 수집 방식 중 사이트 중심의 수집과 Open API를 통한 방식을 제시한다. 또한 불법콘텐츠의 특성상 신속히 게시되고 삭제되며 신조어, 변조어 등이 다양하고 빠르게 생성되기 때문에 수작업 등록을 통한 사전 기반 형태소 분석으로는 빠른 인지가 어려운 상황이다. 이를 해소 하고자 온라인에서 벌어지는 민생 침해 범죄를 게시하는 불법 콘텐츠를 빠르게 인지하고 대응하기 위한 데이터 전처리인 WPM(Word Piece Model)을 통하여 기존의 사전 기반의 형태소 분석에서 토크나이징 방식을 제시한다. 데이터의 분석은 불법 콘텐츠의 수사를 위한 지도학습 기반의 분류 알고리즘 모델을 활용, 투표 기반(Voting) 앙상블 메소드를 통하여 최적의 정확도를 검증하고 있다. 본 연구에서는 민생경제를 침해하는 범죄를 사전에 인지하기 위하여 불법 다단계에 대한 사례를 중심으로 분류 알고리즘 모델을 활용하고, 소셜 데이터의 수집과 콘텐츠 수사에 대하여 효과적으로 대응하기 위한 실증 연구를 제시하고 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권7호
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• pp.43-51
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• 2023

온라인 거래가 증가하면서 의류 이미지는 소비자의 구매 결정에 큰 영향을 미치게 되었다. 의류 소재에 대한 이미지 정보의 중요성이 강조되고 있으며, 의류 이미지를 분석하여 사용된 소재를 파악하는 것은 패션 산업에 있어서 중요하다. 의류에 사용된 텍스타일의 소재는 육안으로 식별하기 어렵고, 분류 작업에도 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 의류 이미지로부터 텍스타일의 소재를 분류하고자 하였다. 소재를 분류함으로써 의류 생산 비용을 절감하고, 제조공정의 효율성을 증대하는데 도움이 되며 소비자에게 특정 소재의 제품을 추천하는 AI 서비스에 기여할 수 있다. 의류 이미지를 분류하기 위해 머신비전 기반의 딥러닝 알고리즘 ResNet과 Vision Transformer를 이용하였다. 760,949장의 이미지를 수집하였고, 비정상 이미지를 검출하는 전처리 과정을 거쳤다. 최종적으로 총 167,299장의 의류 이미지와 섬유라벨 19개, 직물라벨 20개를 사용하였다. ResNet과 Vision Transformer를 사용해서 의류 텍스타일의 소재를 분류하였으며 알고리즘 성능을 Top-k Accuracy Score 지표를 통해 비교하였다. 성능을 비교한 결과, ResNet 보다 Vision Transformer 알고리즘이 더 우수하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.104-123
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• 2022

신경망 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특징을 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 신경망 기반 스타일 전이의 GPU 메모리 제한에 따른 해상도 한계에 대한 문제를 다룬다. 신경망 출력이 가진 제한적 수용장 특징을 바탕으로, 부분 영상 기반의 스타일 전이 손실함수 경사도 연산이 전체 영상을 대상으로 구한 경사도 연산과 동일한 결과를 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 이러한 아이디어를 기반으로, 본 논문에서는, 스타일 전이 손실함수의 각 구성 요소에 대한 경사도 연산 구조를 분석하고, 이를 통해 부분 영상의 생성 및 패딩에 대한 필요조건을 구하고, 전체 영상의 신경망 출력에 좌우되는 경사도 연산 요구 데이터를 확인하여 구조화함으로써 재귀적 초고해상도 스타일 전이 알고리즘을 개발하였다. 제안된 기법은, 사용하는 GPU 메모리가 처리할 수 있는 크기로 초고해상도 입력을 분할하여 스타일 전이를 수행함으로써, GPU 메모리 한계에 따른 해상도 제한을 받지 않으며, 초고해상도 스타일 전이에서만 감상할 수 있는 독특한 세부 영역의 전이 스타일 특징을 제공할 수 있다.