• 실천공학교육논문지
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• 제9권1호
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• pp.69-75
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• 2017

본 논문에서는 현재 공공직업교육훈련기관으로서 한국폴리텍대학 국내 기존의 설립된 캠퍼스 및 신설 캠퍼스와의 지역별, 산업별, 수요분석을 통한 규모 영향 요인에 대한 연구하였다. 37개 캠퍼스 중 3년간 입학, 양성, 취업에 대한 데이터를 분석하여 한국폴리텍대학 유형별 5개 캠퍼스를 샘플링, 문헌분석을 통해 도출된 내용과 심층분석 결과를 융합하여 지역별 캠퍼스가 허브 역할을 주도적으로 할 수 있도록 시사점을 도출하여 발전 방향을 모색하였다. 유형별 5개 캠퍼스 선정은 향후 37개 캠퍼스를 분석하기 위한 선행연구임을 밝혀둔다. 연구결과 본 논문에서도 확인한 바와 같이 고등학교 졸업생 수, 취업자 수, 인근 산업단지 입지 여부, 그리고 정책적 변수 등 객관적인 지표를 통한 수요분석은 매우 중요하며 현실을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 신설캠퍼스와 관련된 의사결정에 있어 객관적인 지표를 통한 수요분석은 사전분석단계에서 반드시 필요하다고 판단된다. 이와 함께 본 논문에서 제안한 일반적인 자료, 즉 모든 지역에 공통적으로 적용할 수 있는 변수 이외에도, 특정 입지를 고려할 때에는 지역의 수요 특성을 반영할 수 있는 자로도 함께 고려해야 한다는 중요성을 시사한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권3호
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• pp.115-122
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• 2019

지금까지의 한국어 음소 인식에는 은닉 마르코프-가우시안 믹스쳐 모델(HMM-GMM)이나 인공신경망-HMM을 결합한 하이브리드 시스템이 주로 사용되어 왔다. 하지만 이 방법은 성능 개선 여지가 적으며, 전문가에 의해 제작된 강제정렬(force-alignment) 코퍼스 없이는 학습이 불가능하다는 단점이 있다. 이 모델의 문제로 인해 타 언어를 대상으로 한 음소 인식 연구에서는 이 단점을 보완하기 위해 순환 신경망(RNN) 계열 구조와 Connectionist Temporal Classification(CTC) 알고리즘을 결합한 신경망 기반 음소 인식 모델이 연구된 바 있다. 그러나 RNN 계열 모델을 학습시키기 위해 많은 음성 말뭉치가 필요하고 구조가 복잡해질 경우 학습이 까다로워, 정제된 말뭉치가 부족하고 기반 연구가 비교적 부족한 한국어의 경우 사용에 제약이 있었다. 이에 본 연구는 강제정렬이 불필요한 CTC 알고리즘을 도입하되, RNN에 비해 더 학습 속도가 빠르고 더 적은 말뭉치로도 학습이 가능한 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 한국어 음소 인식 모델을 구축하여 보고자 시도하였다. 총 2가지의 비교 실험을 통해 본 연구에서는 한국어에 존재하는 49가지의 음소를 판별하는 음소 인식기 모델을 제작하였으며, 실험 결과 최종적으로 선정된 음소 인식 모델은 CNN과 3층의 Bidirectional LSTM을 결합한 구조로, 이 모델의 최종 PER(Phoneme Error Rate)은 3.26으로 나타났다. 이는 한국어 음소 인식 분야에서 보고된 기존 선행 연구들의 PER인 10~12와 비교하면 상당한 성능 향상이라고 할 수 있다.

• 한국의료윤리학회지
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• 제21권4호
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• pp.330-343
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• 2018

4차 산업혁명시대가 도래했다는 관심이 증가되면서 이에 따른 윤리적 이슈에 대한 탐구 및 대학 교육의 방향에 대한 제고가 필요하게 되었다. 본 논문의 목적은 4차 산업혁명 시대의 대표적 기술분야인 인공지능, 빅데이터, 유전체 기술, 가상현실의 윤리적 이슈 및 국내외 정책과 교육 현황을 살펴보고 앞으로 대학의 생명윤리교육이 나아가야 할 방향을 제안하는 것이다. 4차 산업혁명시대의 국내외 정책과 교육현황을 요약하면, 국외는 4차 산업혁명 기술의 잠재적 이득과 사회적 위험에 대한 법적, 윤리적 고려를 바탕으로 관련 가이드 라인 및 규제 권고안이 발표되었고, 과학 기술의 발전에 따른 학생들의 윤리적 가치 확립의 중요성이 정책적으로 강조됨에 따라 4차 산업혁명시대의 기술개발과 관련된 생명윤리교육과정이 개설된 바 있으며, 대학 내 윤리실험실 개설, 공개 토론회를 넘어 온라인 공개 강좌를 통해 생명윤리 교육의 접근성을 높이고 있다. 국내의 경우에도 최근 공청회 등을 통해 4차 산업시대의 정책방향에 대한 논의가 이루어지고 있으며, 대학교육 또한 시대적 흐름에 맞는 생명윤리 교육을 제공하기 위한 시도가 이루어지고 있다. 그러나 국내 대학의 생명윤리교육은 전통적인 생명윤리 주제에 새로운 과학기술로 야기된 윤리적 이슈를 일부 추가하여 운영되는 교육과정이 대부분이며, 단일 전공 교수자의 강의 운영, 선택 과목, 비정기적인 강의 개설, 그리고 온라인 공개 강좌의 부재 등의 제한점이 확인되었다. 이에 따라, 본 논문에서는 추후 국내 대학의 생명윤리교육을 개선하기 위한 방안을 다음과 같이 제안하고자 한다; 국내 대학의 생명윤리교육은 다직군 간 교육으로 개발되고, 점진적으로 필수 교육과정으로 지정하여 교육의 기회를 확보하며, 온라인 공개 강좌로 확대 개설할 필요가 있다. 또한, 대학 내 생명윤리 이슈에 관한 공개 토론의 장을 마련하고 과학기술의 발전과 그 변화를 함께할 수 있도록 주기적인 논의를 통해 생명윤리교육의 내용을 지속적으로 개선해야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권5호
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• pp.195-200
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• 2021

동영상 공유 플랫폼의 발전으로 인해 동영상 업로드 분량이 폭발적으로 증가하고 있다. 그러한 동영상에는 다양한 형태의 음악이 포함되는 경우가 많으며, 그중에는 커버곡이 포함된다. 음악의 저작권을 보호하기 위해서는 커버곡의 원곡을 찾아내는 알고리즘이 필요하지만, 커버곡은 원곡의 조성, 속도와 전체적인 구성이 변형된 것이기 때문에 커버곡의 원곡을 찾기는 쉽지 않다. 이와 같이 변형된 커버곡으로부터 원곡을 검색하는 효율적인 알고리즘은 현재까지 알려진 바가 없다. 이에 본 연구에서는 멜로디 라인의 변곡점들을 활용한 커버곡의 원곡 검색 알고리즘을 제안한다. 변곡점은 멜로디 시퀀스에서 특징적인 변화 지점을 나타낸다. 제안하는 알고리즘은 원곡의 대표 구절에 대한 변곡점 시퀀스를 사용하여 원곡과 커버곡을 비교한다. 원곡의 대표 구절의 특징을 사용하기 때문에 커버곡이 전체적인 곡의 구성을 변형하여 만들어진 곡이라고 해도, 알고리즘의 검색 성능이 우수하다. 또한, 제안한 알고리즘은 변곡점 시퀀스의 특징만을 저장하고 사용하므로 메모리 사용량이 매우 적다. 알고리즘의 효율성은 성능평가를 통해 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.123-134
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• 2021

본 논문은 넷플릭스와 SK브로드밴드 소송의 핵심 쟁점인 인터넷의 유상성에 관해 논증하고 있다. 인터넷 연결 관련 당사자 간 기밀유지협약이 일반적인 시장의 특성으로 인해 거래 데이터 수집 한계가 있어 연구방법론으로 사례연구 및 판례분석을 채택하였다. 즉 CP를 중심으로 한 일부에서 인터넷은 무료로 고안된 망이기 때문에, 그리고 시장에서 무료로 이용하고 있는 경우가 많으므로 ISP가 CP를 포함한 이용자들에게 요금을 부과할 권리가 없다고 하는 주장에 대해 인터넷이 무료가 아님을 미국 인터넷 역사와 2016년 Charter 합병 관련 소송 분석 등 두 가지 접근방법을 통해 검토한다. 첫째, 미국 인터넷의 시작이라 알려진 ARPANET부터 백본 상용화까지의 초기 인터넷 망을 고안할 당시 인터넷의 무상성은 고려되거나 시행된 바가 없으며 NSFNET 백본의 망 운영비 확보를 위해 연방정부가 지원금을 부담하거나 기관들이 요금을 부담하고 있었다. 인터넷 초기에도 인터넷망 이용에 따른 대가 지불이 있었다. 더불어 Free Peering의 free는 무상이 아니라 물물교환(Barter)을 의미한다. 둘째, 미국 연방정부 행정명령서 및 법원의 판결문과 같은 공문서를 분석하여 인터넷의 유상성을 입증하고 있다. 2016년 미 CATV 사업자 차터(Charter)의 합병승인 조건 명령서와 동 명령 관련한 소송 판결문에서 현재 미국 인터넷 시장 내 ISP-CP(OTT 포함) 간 유료 정산을 하고 있으며, 망 이용대가와 망 중립성 규제는 무관하다는 점을 공식적으로 확인할 수 있었다. 결론적으로 인터넷의 기술적 특성, 망 구조, 망 운용, 제도 측면에서 인터넷이 무료인 적은 없음을 논증하고 있으며 국내 정책 및 규제 차원에서 제도 개선을 제안하고 있다.

• 한국식품과학회지
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• 제52권6호
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• pp.580-586
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• 2020

본 연구에서는 trienzyme 추출 및 L. casei 분석법을 국내 다양한 수산 자원의 엽산 분석에 적용하기 위해 분석수행지표(직선성, 민감성, 정확성, 정밀성)를 분석 평가하여 분석법의 유효성을 검증하였다. 분석법의 검출한계(LOD)와 정량한계(LOQ)는 각각 0.562 ㎍/100 g와 1.057 ㎍/100 g으로 엽산 함량이 낮은 식품에 적용할 수 있는 분석법으로 나타났다. 시료 중 엽산 함량에 대한 L. casei 생육 관계는 다항식 모델(y=4-1.132/((1+X/0.0502)1.02)+1.26)로 분석한 결과 R2=1.0000을 나타내는 우수한 상관성을 얻었다. 또한, 분석법의 정확성과 정밀성이 우수한 수준임을 확인할 수 있었으며, 수산 자원 6개 군별에 따른 엽산 회수율 분석에서도 약 87-108%의 신뢰도가 확보된 회수율을 나타냄을 확인하였다. 본 연구에서 분석한 수산자원 20종의 엽산 함량분석 및 검증 데이터는 국내 수산 자원에 대한 신뢰도 있는 데이터베이스 구축 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 한국은 삼면이 바다로 인접된 지리적 특성으로 인하여 일상 식단에서 다양한 수산 자원이 자주 이용되고 있는 바 trienzyme-L. casei 분석법을 향후 수산 자원의 엽산 함량 분석에 확대 적용하여 국가수준의 영양성분데이터베이스 구축에 기여할 수 있을 것이라 사료된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.49-63
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• 2008

RDF는 W3C의 시맨틱 웹에서 사용하는 기본적인 온톨로지 모델이다. 그리고 더욱 다양한 온톨로지 관계를 정의하는 OWL은 이러한 RDF 기본 모델을 확장한 것이다. 최근 Jain과 Farkas는 RDF에 대한 RDF 트리플에 기반을 둔 접근 제어 모델을 제시하였다. 그들 연구의 초점은 RDF 온톨로지 데이터에서 고려해야 하는 추론에 의한 접근 권한 충돌 문제를 소개한 것이다. 비록 RDF 모델이 XML로 표현되지만, 기존의 XML 접근 제어 모델을 RDF에 적용하기 어려운 것이 바로 이러한 RDF 추론 때문이다. 하지만, Jain과 Farkas는 그들의 연구에서 먼저 RDF 접근 권한 명세시의 권한 전파가 RDF 상/하위 온톨로지 개념에 대하여 어떻게 이루어지는 지를 정의하고 있지 않다. 이것이 중요한 이유는 추론에 의한 권한 충돌의 문제는 결국 권한 명세시의 권한 전파와 권한 추론시의 권한 전파 사이에서의 충돌 문제이기 때문이다. 본 논문에서는 먼저 RDF 트리플에 기반을 둔 RDF 접근 권한 명세 모델에 대하여 자세히 소개한다. 다음으로 이러한 모델을 바탕으로 RDF 추론 시의 권한 충돌 문제를 자세히 분석한다. 다음으로 권한 명세시의 권한 충돌 여부를 신속히 조사하기 위하여 포함 관계 추론과 관련한 그래프 레이블링 기법을 이용하는 방법을 간략히 소개한다. 마지막으로 Jain과 Farkas 연구와의 비교 및 제안된 충돌 발견 알고리즘의 효율성을 보이는 몇 가지 실험 결과를 제시한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.369-377
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• 2021

보건의료 환경에서 증강현실 스마트글라스는 업무의 흐름에 방해 없이 환자나 치료 관련 정보를 제공할 수 있다는 장점이 있다. 또한 보건의료 시뮬레이션에서 증강현실 스마트글라스의 도입으로 학생들은 원격협업과 실시간 정보활용을 통해 수행자신감을 키울 수 있다. 본 논문은 보건의료 시뮬레이션에서 증강현실 스마트글라스 활용에 대한 인식과 태도를 보건의료 전공 대학생, 컴퓨터 전공 대학생, 개발자 및 교수진을 대상으로 조사하였다. 편의표집을 통해 95명의 데이터를 수집, SPSS 25.0을 활용한 통계분석이 이루어졌다. 증강현실 스마트글라스에 대한 인식과 태도 조사결과 개발자와 교수진 집단에서 가장 높은 점수가 확인되었고, 모든 항목에서 보건의료전공 학생이 컴퓨터전공 학생보다 인식과 태도점수가 높게 확인되었다. 증강현실 스마트글라스 시뮬레이션을 통한 기술 습득에 대한 기대가 가장 컸고, 큰 화면과 성능이 중요한 요소로 보고되었다. 보건의료전공 대학생과 컴퓨터전공 대학생의 인식과 태도의 차이에 대한 자세한 원인분석을 통해 융합 연구를 위한 전략 수립이 증강현실 스마트글라스 기술의 보건의료에서의 활발한 적용을 가능하게 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.463-473
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• 2021

본 연구에서는 최근 USGS에서 공개한 Landsat 8 Collection 2 Level 2 Science Product (L2SP) 위성 영상을 이용하여 국내 지표면 온도를 산출하였고, 기존 Landsat 8 Collection 1 Level 1 Terrain Precision (L1TP) 위성 영상을 활용하여 산출한 국내 지표면 온도와의 비교와 기상청 종관기상관측자료(Automated Synoptic Observing System, ASOS)와의 검증을 통해 L2SP 기반 지표면 온도 자료의 국내 영역에 대한 적합성을 평가하고자 하였다. L2SP는 연구 및 분석에 용이하도록 Landsat 8 Collection 2 Level 1 데이터를 기반으로 만든 Level 2 자료로, 기존의 계산식을 통해 산출해야 하는 지표면 반사도 자료와 지표면 온도 자료를 계산 처리 없이 바로 사용할 수 있다는 장점이 있다. 2018년부터 2020년까지 3년간의 Landsat 8 지표면 온도 산출물과 관측소 지점 8개소 주변 3×3 격자 영역과의 비교한 결과, 8개 관측소 기준 L2SP 지표면 온도와 L1TP 지표면 온도의 평균 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient)는 각각 0.971, 0.964로 두 자료 모두 상당히 강한 양의 상관관계를 보여주었으며, RMSE (Root Mean Square Error)의 경우 각각 4.029℃, 5.247℃로 L2SP 지표면 온도 자료가 더 낮은 RMSE를 보여주는 것을 확인 하였다. 이는 관측소 위치별로 값에 차이가 생길 수 있지만 평균적인 지표 결과를 보았을 때, L2SP 지표면 온도 자료가 L1TP를 통해 산출되는 지표면 온도 자료와 비교했을 때 준수하거나 그 이상의 정확도를 보여주어 국내 지표면 온도 산출 연구에 적합하다고 판단된다. 따라서 향후 계절적 요인과 고도에 따른 온도 차이 등의 환경 및 지형적인 요인도 고려를 하거나, 본 연구 과정에서 발생한 Science Product의 고정적인 영상 품질 문제 등이 개선된다면 보다 더 안정적이고 정확도 높은 지표면 온도 참조 자료로써의 유용성이 클 것이라 판단된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.103-108
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• 2022

광각 카메라 시스템으로 획득한 전천 영상을 이용한 구름 관측은 21세기 초반부터 다양한 연구가 진행되었으나 목측을 완벽하게 대체할 자동 관측 시스템은 얻지 못하였다고 판단된다. 본 연구는 목측의 자동화를 목표로 제안한 알고리즘의 최종 단계인 구름 관측의 정량화를 검증하기 위하여 전천 영상과 보정 영상의 구름 분포를 비교 분석하였다. 그 이유는 구름은 종류에 따라 일정한 높이에 형성되고, 전천 영상은 망막의 영상처럼 렌즈의 중심부는 확대되고 가장자리는 축소되지만, 인간의 학습 능력과 공간 인지 능력 등이 구름 관측에 미치는 영향은 알려진 바가 없기 때문이다. 본 연구 결과는 전천 영상과 보정 영상의 구름 관측 오차가 평균은 1.23%였다. 따라서 10분위 또는 10단계로 관측되는 목측과 비교하면 보정에 의한 오차는 관측량의 1.23%로 목측의 허용 오차보다 매우 적을뿐만 아니라 인간의 실수를 포함하지 않으므로 정확히 정량화된 데이터의 수집이 가능함을 확인하였다. 또한 보정에 의한 운량의 변화가 미미하므로, 불필요한 보정 단계를 생략하고 보정 이전의 전천 영상에서 운량을 관측하여도 정확한 관측치를 얻을 수 있음을 확인하였다.