• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.19-30
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• 2018

영상 데이터에 대한 시맨틱 정보를 정확하게 이해하는 것은 인공지능 및 기계학습 분야에서 가장 어려운 도전과제의 하나로 알려져 있다. 본 논문에서는 동영상 시맨틱 이해를 위한 시각 동사 도출과 이를 바탕으로 하는 동영상 데이터베이스인 액션넷 데이터베이스 구축에 관해 제안하고 있다. 오늘날 인공지능 기술의 눈부신 발달에는 인공지능 알고리즘의 발전이 크게 기여하였지만 알고리즘의 학습과 성능 평가를 위한 방대한 데이터베이스의 제공도 기여한 바가 매우 크다고 할 수 있다. 인공지능이 도전하기 어려운 분야였던 시각 정보 처리에 있어서도 정지 영상 내의 객체인식에 있어서는 인간의 수준을 능가하기 시작하면서 점차 동영상에서의 내용에 대한 시맨틱 이해 기술 개발로 발전하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동영상 이해를 위한 학습 및 테스트 데이터베이스로서 액션넷 구축에 요구되는 시각 동사의 후보를 도출한다. 이를 위해 언어학 기반의 동사 분류체계를 살펴보고, 영상에서의 시각 정보를 명세한 데이터 및 언어학에서의 시각 동사 빈도 등으로부터 시각 동사의 후보를 도출한다. 시각 동사 분류체계와 시각 동사후보를 바탕으로 액션넷 데이터베이스 스키마를 정의하고 구축한다. 본 논문에서 제안하는 시각 동사 및 스키마와 이를 바탕으로 하는 액션넷 데이터베이스를 개방형 환경에서 확장하고 활용성을 제고함으로써 동영상 이해 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.277-283
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• 2021

차종별 교통량 자료는 건축·도시·교통 등의 다양한 분야에서 기초 자료로 활용되는 중요한 자료이다. 교통량 자료는 상시조사와 수시조사를 통해 수집되어 도로교통량 통계연보에 매년 연평균일교통량(AATD)으로 제공된다. 상시조사는 매설형 교통량 수집 장비 (AVC)를 통해 수집되며, AVC는 교통량을 검지하는 루프센서와 축수를 검지하는 피에조 센서로 구성되어 있다. 교통량 수집 장비는 매설형의 특성상 검지 장비 고장 등으로 인한 결측자료가 발생된다. 기존방법에서는 과거 데이터와 지점 주변의 교통량 추세를 통해 보정한다. 그러나 이러한 방법은 시간적·공간적 특성을 반영하지 못하고 보정에 활용되는 기데이터 또한 보정값일 수도 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 차량의 축을 검지할수 있는 피에조센서를 활용하여 획득되는 누적 축수를 통해 축보정계수를 산출하여 결측된 교통량을 보정하는 방안을 제안하였다. 이는 기존 방법의 한계점인 시간적·공간적 특성을 반영할 수 있다는 장점이 있으며, 비교 평가 결과 기존의 방법보다 오차율이 더 낮게 도출되었다. 축 카운트를 활용한 교통량보정시스템은 간단한 알고리즘으로 바로 현장 시스템에 적용 가능한 보정방법으로 판단된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.95-103
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• 2022

4차산업혁명은 건설뿐만 아니라 많은 산업의 발전에 큰 영향을 미치고 있으며, 인공지능 및 빅데이터와 같은 4차산업혁명과 관련된 다양한 기술이 주목받고 있다. 하지만 4차산업혁명 기술에 대한 우리나라 건설산업 구성원들의 중요도 및 준비도와 같은 인식에 대해서 알려진 바는 부족하다. 본 연구는 우리나라 건설산업 구성원들이 4차산업혁명 기술들에 대해 어떻게 인식하고 준비하고 있는지 설문을 통해 파악하였다. 또한, 산업계와 학계의 협력가능점수를 바탕으로 협력 가능성이 높은 기술은 어떤 것이 있는지 제시하였다. 설문 결과 전체적으로 4차산업혁명 기술의 중요도는 높게 평가되었지만, 준비도 및 대학교육이나 사업에서의 활용 정도는 낮게 평가되었다. 또한, 산학협력 가능성이 높은 4차산업혁명 기술은 빅데이터/인공지능, 3D 프린팅/3D 스캐닝 순서로 높게 나타났다. 이를 바탕으로 4차산업혁명 전문인력 양성 및 준비도 향상에 도움이 될 수 있으며, 나아가 4차산업혁명 기술들을 건설산업에 적용시켜 혁신을 이루는데 기여할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.175-186
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• 2023

본 연구는 단계적 일상회복 이후 상권 회복세와 함께 임대료가 급상승한 시점에 주목하여 젠트리피케이션 분석 모형을 구축하고 그 특징을 살펴보는 것이 목적이다. 최근 국내에서는 팬데믹 이후 거리두기의 영향으로 대규모 상권보다는 소규모 상권이 형성되었다. 바로 핫플레이스라고 알려진 골목상권이다. 핫플레이스는 다양한 미디어와 사회관계망서비스를 통해 집객효과를 누리며 인기를 끌고 있다. 그에 따라 유동인구가 증가하면서 상권이 활성화 되고 임대료가 급상승하는 현상이 발생하고 있다. 하지만 소상공인의 경우 임대료 급상승은 매출 증가로도 감당하지 못해 해당 지역을 이탈하는 젠트리피케이션 현상으로 이어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 상권이 다시 활성화되면서 임대료가 급상승하는 시점을 찾아 그 이전과 이후를 분석하고자 한다. 먼저 젠트리피케이션에 관련하여 언급되는 토픽을 탐색하기 위해 텍스트 데이터를 수집한 후 LDA 토픽 모델링을 실시한다. 이를 참고하여 상권 단위로 데이터를 수집하고 젠트리피케이션 분석 모형을 구축한 다음 특징을 분석한다. 팬데믹으로 상권이 침체된 이후 재활성화 되고 있는 시점에 본 모형을 통한 젠트리피케이션 분석이 소상공인 정책에 기여할 수 있기를 바란다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.45-54
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• 2023

설계 단계에서의 침하 예측은 주로 이론적 침하 예측 방법에 의해 수행되지만, 정확도의 문제로 인해 시공 단계에서는 주로 시간에 따른 침하량 계측 결과를 토대로 장래 침하량을 예측하는 계측 기반 침하 예측 방법을 적용하고 있다. 계측 기반 침하 예측 방법 중에서도 쌍곡선법이 주로 쓰이고 있으나 기존의 쌍곡선법은 정확도가 떨어지며 통계적 측면에서 한계점이 명확하기 때문에, 가중 비선형 회귀 분석 기반의 쌍곡선법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 가중 비선형 회귀 쌍곡선법에 두 가지 가중치 부여 방식을 적용하여 침하 예측 정확도를 비교 분석하였다. 부산 신항에 위치한 두 현장에서 측정한 지표침하판 데이터를 활용했으며, 회귀분석 구간을 전체 데이터에 30, 50, 70%로 설정해 나머지 구간의 침하를 예측했다. 그 결과, 가중치 부여 방식과 무관하게 쌍곡선법 기반의 침하 예측 방법은 모두 회귀 분석 구간이 증가할수록 정확도가 높게 나타났으며, 가중 비선형 회귀 쌍곡선법을 통해 기존 선형 회귀 쌍곡선법 보다 정확하게 침하를 예측할 수 있었다. 특히 더 작은 회귀분석 구간이 적용되었음에도 가중 비선형 회귀 쌍곡선법이 기존 선형 회귀 쌍곡선법에 비해 높은 침하 예측 성능을 보여, 가중 비선형 회귀 쌍곡선법을 통해 훨씬 빠르고 정확하게 침하량을 예측할 수 있음을 확인했다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.215-220
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• 2023

데이터를 검색하고 저장하고 교환하기 위한 물적 토대의 인터페이스로 사용되는 네트워크 테크놀로지는 21세기 데이터자본주의 시대를 이끌고 있다. 일상의 거의 모든 커뮤니케이션을 지배하고 있는 네트워크 테크놀로지의 역량은 물리적 세계에서의 사회적 이해와 경험들을 사이버스페이스에서도 가시화하고 있다. 사이버스페이스에서의 인간 신체와 사물의 움직임은 사회적 맥락에 놓인다. 본고는 바로 이 현상에 주목하면서, 현실의 제 문제를 사이버스페이스를 통해 제기하는 행동주의 사례들을 살펴보았다. 특히 민주주의를 위한 비판적 예술과 사유를 정보의 영역과 결합하며 미적 상상력을 발휘해 온 전자교란극단의 디지털 행동주의를 연구의 대상으로 삼는다. 본론의 첫 번째 장에서는 사이버스페이스에서 벌어진 사회운동으로서의 행동주의의 의미를 개괄한다. 두 번째 장에서는 전자교란극단의 초기 퍼포먼스 행동주의를 대표하는 <플러드넷>의 대안성을 되돌아본다. 그리고 마지막 장에서는 <초국경 이민자 툴> 프로젝트의 시학적 의의를 분석한다. 이 과정을 통해 본고는 전자교란극단의 행동주의 퍼포먼스가 대안에 대한 상상력을 장려하는 비판미학으로서, 그리고 네트워크 테크놀로지의 매체성을 적극 활용하며 퍼포먼스 아트와 정치를 통합한 아방가르드 예술로서 동시대적 가치를 지닌다는 점을 논증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.133-142
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• 2023

국립공원은 세계 자연 보존 연맹(WWF)이 수립한 보호지역 관리 체계의 중요 유형 중 하나이며, 또한 자연 및 문화 유산의 효과적인 보호와 지속적인 이용을 실현하는 세계 각국의 관리 모델이다. 이러한 공원은 보호, 과학 연구, 교육, 레크리에이션 및 지역 개발을 비롯한 중요한 역할을 담당하다. 대용량 데이터의 배경 아래, 본 연구는 전 세계 연안 습지의 대표적인 대상인 중국 랴오하 국립공원을 사례 지역으로 삼아 파이썬 기술을 사용하여 중국의 주요 관광 OTA 사이트 중 하나인 망픈웨이 (Mafengwo), 셰어이(Gonglve), 큐난우(Chujingyou), 메이툰(Meituan) 및 대중점평넷(Dianping)의 관광객 여행기와 댓글을 데이터 소스로 수집하였다. 텍스트 시간 범위는 2015년부터 2022년까지이며, 총 2,998개의 댓글과 166,588개의 단어를 포함하다. ROST 콘텐츠 마이닝 및 Gephi 소프트웨어를 사용하여 랴오하 국립공원 방문객의 만족도, 인지 과정, 공선 네트워크, 감정 성향 등을 시각적 분석하였다. 결과는 다음과 같다. 야생 동물 및 식물 자원, 강과 바다가 결합 된 자연 경관, 습지 생태는 랴오하 국립공원 방문객의 인식에서 충분히 반영되었다. 방문객은 랴오하 국립공원에 대해 강한 긍정적인 감정을 가지고 있지만, 시설 서비스, 대중교육, 방문객 참여 경험 등에서 여전히 개선할 여지가 있다.

• 한국노년학
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• 제29권4호
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• pp.1611-1628
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• 2009

건강상태와 심리사회적 요인이 우울증상과 밀접한 관련이 있다는 것은 기존연구를 통하여 널리 알려진 사실이다. 하지만 기존의 종단데이터 부족과 분석방법의 한계로 이러한 변수들과 우울증상 궤적과의 관계에 대해서는 알려진 바가 많지 않다. 이러한 기존 연구의 한계를 염두에 두고, 본 연구는 건강상태 및 심리사회적 요인과 우울증상의 궤적간의 관계를 살펴보는 것을 주 목적으로 한다. 본 연구는 전국 대표샘플인 한국복지패널데이터 1, 2, 3차 자료를 이용하여 60세 이상의 노인들(N=4,919)의 우울궤적 예측요인을 잠재성장모형을 이용하여 분석하였다. 사회경제적 변수를 통제한 상태에서 건강변수와 심리사회적 변수들이 우울궤적에 미치는 영향은 기존연구와 유사한 점도 있지만 다른 점도 있는 것으로 나타났다. 구체적으로 건강변수는 우울증상의 수준에는 영향을 미치지만 우울증상의 변화속도에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 반면 심리사회적 변수는 기존 연구와 동일하게 모두 우울수준에 영향을 미치지만, 기존 연구와는 다르게 변수에 따라서 우울증상의 변화속도에 미치는 영향은 상이한 것으로 나타났다. 즉, 자아존중감과 가족관계 변수는 우울증상 변화속도에 긍정적 영향을 미치는 반면, 사회적 관계는 우울증상 변화속도에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 실천 및 향후 연구를 위한 함의를 논의하였다.

• 중소기업연구
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• 제40권3호
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• pp.1-24
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• 2018

본 연구는 신설기업의 신제품개발에 따른 투자비소요액 흐름이 시간에 따라 비슷한 패턴을 보인다는 것을 기업의 재무데이터로 검증하는 것을 목표로 하였다. 이전 논문에서 저자가 투자비소요액 흐름을 신제품투자비곡선(NPIC; New Product Investment Curve)이라 제안한 바 있으며, 이번 연구에서는 이를 다양한 기업 형태별로 연구하였다. 사용된 표본은 2015년 외부감사 대상인 5,873개 한국 기업에서 선별한 462개 기업 재무데이터이다. 분석 결과, 추가투자비 필요 기간은 상장된 기업은 3년간, 비상장기업은 6년이었으며, 투자비회수기간은 상장기업 6년, 비상장기업 17년이었다. 대기업군에 속한 '온실기업'의 투자비회수기간은 14~15년, 순수한 벤처기업은 17년이었다. 연구개발비와 변동비의 과다에 따른 4개 그룹으로 구분 시, 고 R&D, 고 변동비 그룹(자동차조립업)이 NPIC의 설명력이 가장 높았다. 투자비소요액 추정을 위해 제안한 8개 투자비 추정식 중에서는 'cash 1'((영업현금흐름+토지, 건물을 제외한 고정자산 변동+무형자산, 이연자산 변동)/연말총자산)'의 설명력이 가장 높았다. 결론은 모든 기업을 합하여 추정하면 NPIC 설명력은 다소 떨어지나 상장, 비상장, 온실, 벤처기업 등 특성 별로 나누어 추정할 경우, 투자비소요액 곡선의 패턴이 특성 별로 잘 나타나 제안한 NPIC의 유효함이 검증되었다.

• 생태와환경
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• 제56권3호
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• pp.268-279
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• 2023

근래에 들어, 머신러닝과 딥러닝 모델은 다양한 수체 내 수질변화를 예측하기 위해 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 담수호의 물 이용과 수생태계 건강성에 위협 요인으로 작용할 수 있는 유해남조의 발생을 예측하기 위해 많은 연구자들이 인공지능 모델을 활용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 최근까지 유해남조의 발생을 예측하기 위해 적용된 인공지능 모델링의 선행 연구들을 검토하였고, 딥러닝을 포함하여 머신러닝 모델을 이용한 이 분야 연구의 발전방향을 모색하고자 하였다. 먼저, Elsevier의 초록 인용 데이터베이스인 Scopus를 활용하여 체계적인 문헌 연구를 수행하였다. 주요 키워드를 이용하여 탐색 및 정리된 문헌들을 리뷰한 결과, 딥러닝 모델은 주로 남조 세포수 예측에만 사용되었고, 머신러닝 모델은 남조 세포수 이외에 microcystin, geosmin, 2-MIB와 같은 대사물질 예측에도 초점을 맞추고 있었다. 또한, 남조 세포수와 대사물질의 예측을 위해 활용된 입력변수들은 현저한 차이가 있었다. 남조의 대사물질을 예측하기 위해 딥러닝 모델이 적용된 바가 없었는데, 향후 빅데이터 구축을 통한 대사물질을 예측하는 연구가 필요할 것으로 사료된다.