• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.143-174
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• 2023

인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.287-310
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• 2022

인공지능의 등장으로 과학기술 분야 뿐만 아니라 산업의 고도화가 가속화되고 있다. 기업은 인공지능 기술의 효과적인 도입을 통한 지능형 제품 개발로 고객 경험 혁신 및 가치 창출을 실현하고자 한다. 그러나 지능형 제품은 인공지능과 같은 급진적인 기술을 기반으로 하는 제품의 특성상 기존 제품과 개발 방식에 있어 차이를 나타내며, 기존 제품 개발 방법론을 그대로 적용하기에 명확한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 차량용 음성비서를 예시로 기업들의 성공적인 지능형 신제품 개발을 위한 KANO-TOPSIS 기반의 새로운 연구 방법을 제안한다. 먼저 KANO 모델을 통해 고객들이 신제품에 필요하다고 생각하는 기능을 선별 및 평가하고, TOPSIS를 통해 고객들이 필요로 하는 기능의 중요도를 구해 신제품 개발을 위한 새로운 기능의 우선순위를 도출한다. 분석을 위해 차량 상태 확인 및 기능 제어 요소, 주행 관련 요소, 음성비서 자체의 특성, 인포테인먼트 요소, 일상생활 지원 요소 등 주요 카테고리를 선정 및 고객 요구속성을 세분화하였으며, 분석 결과, 높은 인식 정확도가 차량용 음성비서 개발에 있어 최우선으로 고려되어야 할 요소로 나타났다. 운전자의 생체 정보, 사용 습관 등에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하는 인포테인먼트 요소는 예상과 달리 낮은 우선순위를 나타낸 반면 차량 상태 알림, 주행 보조 및 보안 등 운전자의 안전과 관련된 기능들은 보다 우선적으로 개발되어야 할 요건으로 밝혀졌다. 본 연구는 KANO와 TOPSIS를 결합한 우수한 모델을 통해 혁신적인 지능형 신제품의 특성에 맞는 새로운 제품 개발 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제41권1호
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• pp.71-79
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• 2016

연구배경: 생활주변방사선 안전관리법에 의한 가공제품의 방사선학적 안전성 평가를 위해서는 가공제품에 함유된 천연방사성핵종의 정량적 평가가 필요하다. 기존 분석법을 위한 파괴적 전처리는 높은 수준의 기술과 많은 시간이 소요되고, 측정 후 가공제품의 재사용을 불가능하게 하는 단점이 있다. 본 연구에서는 가공제품에 함유된 천연방사성핵종인 토륨계열의 방사능을 평가하기 위해 전처리 과정이 생략되거나 최소화된 방법인 간단/신속 분석법을 개발하였다. 재료 및 방법: 개발된 분석법은 감마분광분석 시스템을 이용하여 전처리 없이 가공제품의 방사능을 간단하고 신속하게 측정하고, 시료의 구성물질, 밀도, 기하학적 형태에 대한 보정을 통하여 방사능을 정확하게 평가할 수 있는 방법이다. 상기 요소에 대한 보정을 위해 변환상수 개념을 도입하였으며, 방사선수송 전산모사를 통해 변환상수를 도출하였다. 본 연구의 대상으로는 일반인이 흔하게 사용하고, 인체에 착용하거나 인체 접촉이 많은 가공제품, 즉 일반인에게 상대적으로 높은 피폭방사선량을 초래할 수 있는 대표적인 가공제품이 선정되었다. 본 연구에서 선정된 가공제품은 건강목걸이, 건강팔찌, 남성용 건강보조기구, 매트 형태의 가공제품에 장착된 타일이었다. 결과 및 고찰: 상기 제품에 대한 변환상수를 Monte Carlo N-Particle eXtended (MCNPX)를 이용하여 도출하였으며, 도출된 변환상수는 0.31-0.47의 범위에 분포하였다. 전처리 없이 가공제품 원형을 그대로 측정한 단순 측정 분석법의 경우 가공제품에 함유된 토륨계열의 방사능은 실제보다 약 2.8배까지 과대평가 되었다. 본 연구에서 개발한 간단/신속 분석법을 사용하는 경우에는 전처리를 통한 정밀분석법과 비교하여 그 차이가 3-24% 정도로 크게 줄어들었다. 결론: 본 연구에서 개발한 분석법은 향후 추가적인 가공제품의 재질 및 형태에 대한 변환상수의 개발을 통해 다양한 가공제품의 방사선학적 안정성 평가에 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제35권1호
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• pp.1-10
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• 2002

배경 : 관상동맥 결찰법에 의한 만성 심부전 모델은 실험 사망률이 비교적 높음에도 불구하고 임상적 연관성때문에 지속적인 연구 대상이 된다. 특히 대동물에서 만성 심부전 모델 확립은 소동물에서는 검증할 수 없는 기계 또는 생물학적 순환보조시스템의 연구분석에 대단히 유용하게 사용될 수 있다 이런 관점에서 본연구는 양에서 homonymous artery(사람의 좌전하행지에 해당)와 diagonal branch를 순차적으로 결찰 하는 방법으로 신뢰성 있는 만성 심부전 모델을 확립하고자 하였다. ·재료 및 방법: 모두 9마리의 Corridale 양을 사용하였다. 2마리 양에서 homonymous artery 와 diagonal branch를 동시에 결찰 하였고 7마리에서는 homonymous artery와 diagonal branch를 1시간 간격으로 결찰 하였다. 좌전 개흉술로 심장을 노출시킨 후 심첨부에서 기저부까지의 거리를 기준으로 하여 심첨부에서 40% 위치에서 homonymous artery를 결찰 하였다. diagonal branch는 homonymous artery와 동일한 위치에서 결찰 하였다. 관상동맥 결찰 전, homonymous artery 결찰 후,그리고 diagonal branch 추가 결찰 후 각각 동맥압, 심전도, 그리고 thermodilution catheter로 중심정맥압, 폐동맥압, 폐동맥쐐기압, 심박출량을 측정하였다. 같은 시점에 초음파 검사를 통해 좌심실 이완말기 크기, 좌심실수축말기 크기, 좌심실 구혈률, 좌심실 벽두께, 좌심실 구획단축률과 좌심실 벽운동을 분석하였다. 실험 동물은 2개월 또는 3개월 사육한 뒤 같은 분석 과정을 거친 후 희생시켰다. 실험양의 심장은 적출하여 병리조직학적 검사를 하였다. 결과 Homonymous artery 와 diagonal branch를 동시에 결찰 한 2마리는 결찰 직후 모두 사망하였다. 반면 homonymous artery 와 diagonal branch를 순차적으로 결찰 한 7마리는 모두 생존하였는데 이중 5마리는 2개월 그리고 2마리는 3개월 사육후 심장을 적출하였다. 결찰 2~3개월 후 양에서 중심정맥압, 폐동맥압, 폐동맥쐐기압, 좌심실 이완말기 및 수축말기 크기의 유의한 증가가 관찰되었다(p<0.05) 반면 homonymous artery 결찰 직후에는 동맥압의 유의한 감소(p<0.05)가 diagonal branch의 추가 결찰 후에는 동맥압, 심박출량의 감소 및 폐동맥쐐기압의 유의한 증가가 관찰되었다(p<0.05). 좌심실 벽운동은 결찰 직후부터 다양한 정도의 anteroseptal akinesia또는 dyskinesia가 관찰되었다. 적출 심장의 병리 분석 결과 주위와 잘 구별되는 섬유화 경색 부위가 관찰되었다. 결론: 양에서 homonymous artery와 diagonal branch를 순차적으로 결찰하는 방법으로 신뢰성 있는 만성 심부전 모델을 확립할 수 있었다.

• 한국전통조경학회지
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• 제31권1호
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• pp.98-107
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• 2013

별서의 성격이 나타나는 명승지역의 노거수목은 다른 명승지역보다 인위적 피해에 노출이 심하며, 수령이 많은 수목은 외부 환경조건에 매우 민감하게 반응하므로 그에 상응하는 관리방안이 필요하다. 본 연구는 명승지 중에서 별서의 유형이 나타나는 지역 내 노거수목의 실태를 살펴보고 관리방안을 제시하고자 하였으며, 도출된 결론을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 지상부 수목건강도와 관련하여 수관변형, 가지고사, 수피고사가 수세판단과 밀접한 관계가 있는 것으로 분석되었다. 특히, 탐방객이 많은 지역은 고사지와 고사목에 대한 신속한 조치가 요구되었으며, 이용객과 시설물의 안전대책에 대한 관리가 필요하였다. 둘째, 토양환경은 답압과 수세판단에서 높은 상관관계를 나타냈으며, 대상지역 15개소 중 답압에 노출된 수목은 64.2%로 이용객 증가에 따라 수세가 쇠약하였다. 이에 답압에 견딜 수 있는 지표층을 조성하는 방안으로 답압에 강한 초본류의 식재나 이용 동선에 보조시설의 설치도 검토해야 할 것으로 판단된다. 셋째, 대상지는 연못과 계류에 인접한 곳이 많았으며, 수변지역 수목들은 토양과습으로 인한 생육저하 현상이 진행되고 있어 관리대안이 필요한 것으로 조사되었다. 또한, 여름철 집중호우로 인한 퇴수구 막힘 현상은 주변의 토양 과습을 초래하여 수목에는 치명적인 요인으로 작용하므로 장마 전 후에 호안 주변과 물 빠짐부에 대한 정비계획과 시행이 필요하다. 이 외에도 명승지역 별서정원 주요수목의 지속적인 보존을 위한 중장기적인 관리 정책을 계획하고, 대상지별 특징에 따른 수목관리 지침서화 작업을 적극적으로 제안하며, 이러한 체계적인 관리시스템 개발의 연구와 예산확보 등을 통한 유지관리를 위해 전문적인 인력 확보가 요구된다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.107-120
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• 2017

산불은 한번 발생하면 기상, 지형 등 여러 악조건으로 인해 효과적인 진화가 어려워 넓은 면적으로 확대되는 경우가 많다. 따라서 산불의 예방이 중요하기 때문에 세계 각국에 다양한 산불위험지수와 예측시스템이 존재한다. 그러나 이러한 산불위험지수 및 지면건조지수가 우리나라의 산불발생에 적용가능한지에 대한 객관적인 평가는 이루어진 바 없다. 이에 본 연구에서는 1.5km 격자의 LDAPS(Local Analysis and Prediction System) 기상자료 및 1km 격자의 MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) 위성자료를 활용하여 각종 산불위험지수와 지면건조지수의 우리나라 산불발생에 대한 민감도분석을 수행하고자 한다. 기상기반 산불위험지수로는 호주의 FFDI(forest fire danger index), 캐나다의 FFMC(fine fuel moisture code), 미국의 HI(Haines index), 그리고 학술연구에서 제시된 MNI(modified Nesterov index)를 산출하였고, 위성기반 지면건조지수인 NDDI(normalized difference drought index)와 TVDI(temperature vegetation dryness index)를 산출하여 우리나라 산불발생에 대한 적용가능성 실험을 수행하였다. 2013년 1월부터 2017년 5월까지 발생한 피해면적 1ha가 넘는 산불 120건과 6종류의 지수를 비교한 결과, FFDI는 피해면적 10ha가 넘는 모든 산불에 대하여 극도로 높은 CDF(cumulative density function) 값을 나타냈으며, FFDI와 FFMC는 피해면적 3ha가 넘는 산불에 대하여 평균 CDF 값이 0.95가 넘게 나타나는 등 매우 우수한 성능을 보였다. 반면, MNI는 이슬점온도와 기온의 차이가 크지 않은 우리나라의 계절적 특성 때문에 2월의 산불예측을 거의 하지 못하였고, TVDI는 전체적으로 산불발생에 대한 민감도가 낮은 것으로 나타났다. NDDI는 피해면적의 크기에 상관없이 평균 CDF 값이 안정적으로 높게 산출되어 위성기반 지면건조지수로서 보조적인 활용가능성이 있을 것으로 보인다. 이러한 산불위험지수와 지면건조지수를 취사선택 및 융합하여 활용한다면, 우리나라 산불예측에 일조할 수 있을 것으로 사료된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.109-135
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• 2021

본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.

• 기록학연구
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• 제55호
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• pp.39-71
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• 2018

본 연구의 목적은 국회의원 기록관리의 현실을 짚어보고 바람직한 대안을 제시하는 것이다. 1999년 "공공기관의 기록물관리에 관한 법률"이 제정되기 전까지 기록관리는 행정부나 입법부 모두 문서관리 수준을 벗어나지 못하고 있었다. 오히려 국회는 회의록과 의안문서를 체계적으로 관리하는 기록관리 전통이 제헌국회 이래 국회사무처를 중심으로 남아 있었다. 기록관리법이 제정된 후에도 적극 대응하여 기록관리 체제를 정비하기 시작했다. 2000년에 "국회기록물관리규칙"을 제정하여 시행하고, 영구기록물관리기관 설치가 의무사항이 아님에도 국회사무처의 보조기관 형태로 영구기록물관리기관을 설치하였다. 또한 국내에서 처음 기록연구직으로 전문요원을 배치하고, 국회기록물분류기준표도 행정부에 비해 빠르게 만들어 시행하는 등 선도적으로 대응하였다. 그러나 2007년 전부개정 법률에 따른 규칙 개정이 2011년에 이르러서야 완료될 정도로 국회사무처 시기 국회기록보존소의 기록관리 동력은 크게 떨어졌다. 국회의 경우 행정부의 직접적인 영향력이 미치지 않기 때문에 참여정부 당시 기록관리 혁신에 따른 긍정적인 영향도 거의 받지 못했다. 국회기록관리 영역 내에서도 국회의원 기록관리 분야는 실무적으로나 학술적으로 매우 미미한 상황이다. 국회의원은 기록관리법상 대상에서 아예 제외되어 있기 때문에 기록관리를 강제할 수 있는 법적 근거도 없다. 이에 본 글에서는 주로 국회기록보존소 내부에서 수립한 국회의원 기록관리 계획과 추진 현황을 중심으로 국회의원 기록관리의 문제점을 분석하였다. 그리고 원론적인 수준에서 향후 국회 영구기록물관리기관 역할을 수행하고 있는 국회기록보존소에서 추진해야 할 국회의원 기록관리 방안을 관련 법규 제정 개정, 국회의원실 기록관리 컨설팅 지원, 행정정보시스템 데이터세트 및 웹 기록물 이관 방안 마련 등 세 가지로 구분하여 제시하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.436-445
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• 2023

벼논에서 배출되는 메탄은 주로 폐쇄형 챔버법 또는 에디 공분산법을 이용하여 관측이 이루어진다. 본 연구에서는 기존 측정법들이 갖고 있는 장점은 활용하고 단점은 보완할 수 있는 레이저 기반의 휴대용 기체 분석기(LI-7810)와 자동 개폐식 챔버(Smart Chamber) 를 결합한 새로운 관측 기술을 소개하였다. 벼의 최대 생장 높이에 맞춰 원통 형태의 칼라를 제작하여 측정 보조 도구로 활용하였다. 시범 관측은 경기도 파주시 적성면 객현리 일대의 영농형 태양광 설비가 갖춰진 논에서 2021년 8월부터 2022년 10월까지 이루어졌다. 벼논에서의 메탄 관측을 통해 얻게 되는 가장 일반적인 그래프는 벼의 통기조직을 통한 배출로 인해 메탄의 혼합비가 일정한 기울기로 꾸준히 증가하는 특징이 나타난다. 측정되는 모든 종류의 데이터뿐만 아니라 측정과 동시에 계산되는 메탄 플럭스 값도 실시간 모니터링이 가능하며, 측정이 끝난 후에는 'SoilFluxPro' 라는 소프트웨어를 통해 관련 데이터를 확인할 수 있다. 기존의 챔버법에서는 불가능했던 포집된 온실가스 농도의 연속적인 시계열 변화를 현장에서 바로 확인할 수 있다는 점은 새 관측 기술의 가장 큰 장점이다. 동시에 좁은 지역에 다양한 처리 조건을 가지는 경우에도 적용할 수 있으며, 에디 공분산법보다 사용법이 더 간단하고 설치 및 유지보수에 들어가는 노력이 덜하다는 점에서 매력이 있다. 하지만 관측시스템이 여전히 고가이고 그 운용에 전문적인 지식이 필요하며, 다양 한 관측 구역에 여러 개의 칼라를 설치하고 이동하며 측정하는데 인력이 많이 들어간다는 단점도 존재한다. 새로운 관측 방식이 벼논에서의 메탄 배출 경로를 확인하고 그에 따른 배출량을 정량화하는데 많은 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.