• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.139-152
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• 2022

플랜트를 대상으로 하는 엔지니어링의 업무영역은 플랜트의 기획, 설계, 시공, 운영 및 폐기에 이르는 생애주기에 걸친 생산성과 성능 및 품질에 직접적인 영향을 미치는 복합적인 기술분야이다. 이때 발생하는 다양한 유형의 데이터를 활용하여 의사결정을 활용하는 것은 후속 과정뿐만 아니라 생애주기 관점에서도 중요한 영향을 미치고 있다. 하지만 이러한 데이터를 통합적으로 관리하고 분석할 수 있는 시스템은 부족하다. 본 논문에서는 플랜트 생애주기에서 발생하는 데이터를 관리하고 활용할 수 있는 지식베이스 기반 플랜트 엔지니어링 분석 플랫폼을 개발하였다. 플랫폼에서는 기수집된 엔지니어링 데이터를 전처리한 지식베이스를 제공하고, 이를 레퍼런스 데이터로 AI 모델에 활용하도록 분석 기능과 시각화를 제공한다. 사용자는 플랫폼을 통한 선행기술과 축적된 지식의 활용을 통해 데이터 분석을 진행하고 시각화를 의사결정에 활용해 경험에만 의존하던 공사를 합리적이고 체계적으로 관리할 수 있다.

• 재활복지
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• 제16권2호
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• pp.287-309
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• 2012

본 연구는 맞춤형 착석장치를 통한 자세지지가 뇌성마비 아동의 상지 마우스 사용 능력에 미치는 영향을 알아보고자 실시하였다. 단일대상 연구방법의 하나인 ABAB 설계를 실시하였고, 경직성 사지마비로 진단받은 13세 뇌성마비 남아가 참여하였다. 대상자의 중재 전 휠체어 앉기 자세와 자세지지를 통한 중재 자세에서 마우스 클릭을 위한 반응시간과 정확도를 비교하였다. 중재 자세는 현행 임상지침과 상지 운동을 촉진하는 것으로 밝혀진 연구결과를 참고하였고, 대상자의 전형적인 휠체어 앉기 자세에서 도수 평가 후 맞춤형 착석장치를 통해 교정하였다. 연구 결과는 기초선 자세보다 중재 자세에서 마우스 클릭을 위한 반응시간이 감소한 것으로 나타났다. 마우스클릭의 정확도는 모든 단계에서 높게 나타나 분석을 실시하지 않았다. 이는 맞춤형 착석장치를 통한 기능적인 앉기 자세가 뇌성마비 아동의 상지 마우스 사용 능력에 긍정적인 영향을 미친다는 경험적 증거를 제공한다. 향후에는 다른 장애 유형과 더 많은 대상자를 상대로 맞춤형 착석장치가 사용자의 컴퓨터 접근성 향상 등 상지 기능에 효과적이라는 결과를 일반화할 수 있는 연구가 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.39-42
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• 2023

최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.287-308
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• 2023

ChatGPT는 2022년 11월에 서비스를 시작한 후 급격하게 사용자 수가 늘어나며 인공지능의 역사에서 큰 전환점을 가져올 정도로 사회 곳곳에 많은 영향을 미치고 있다. 특히 ChatGPT와 같은 거대언어모델의 추론 능력은 프롬프트 엔지니어링 기법을 통해 빠른 속도로 그 성능이 발전하고 있다. 인공지능을 워크플로우에 도입하려고 하는 기업이나 활용하려고 하는 개인에게 이와 같은 추론 능력은 중요한 요소로 고려될 수 있다. 본 논문에서는 거대언어모델에서 추론을 가능하게 한 문맥내 학습에 대한 이해를 시작으로 하여 프롬프트 엔지니어링의 개념과 추론 유형 및 벤치마크 데이터에 대해 설명하고, 이를 기반으로 하여 최근 거대언어모델의 추론 성능을 급격히 향상시킨 프롬프트 엔지니어링 기법들에 대해 조사하고 발전과정과 기법들 간의 연관성에 대해 상세히 알아보고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.85-107
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• 2019

온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.51-56
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• 2003

웹 정보가 폭발적으로 증가하는 정보의 바다 한 가운데에서 이러한 웹 정보를 구조화하는 문제는 매우시의성이 크다. 본 연구는 웹을 노드와 링크로 구성된 그래프로 인식함을 그 출발점으로 한다. 이때 노드는 각 웹 페이지를 나타내고, 링크는 각 페이지를 연결하는 하이퍼텍스트 링크 즉, URL을 나타낸다. 그러면 웹은 웹 페이지와 그들 간의 링크로 연결된 유방향 그래프의 집합이 되는 것이다. 그러나 문제는 이러한 웹 정보가 지수적으로 증가하면서 웹 그래프 역시 지나치게 복잡해짐으로 인해 사용자 즉, 사람 및 검색로봇이 웹 정보를 파악하고 검색함에 있어 복잡성으로 인한 혼란이 야기된다는 것이며, 이를 이름하여 웹 공간에서의 위치혼란(lost in cyber space)라고 부른다. 따라서 이를 적절히 및 추상화하여 방향성(orientation)을 제시하고 전체적으로 웹 공간의 정보를 일목요연하게 표현하는 노력이 필요한 것이다. 이것을 위하여 웹 페이지를 계량적 수치로 나타내야할 필요가 있으며 여기서는 tf-idf를 그 방법론으로 삼았다. tf-idf란 빈도 및 반빈도(term frequency/inverse document frequency)곱을 일컫는 것으로서, 웹 페이지를 용어(keyword)의 벡터로 인식하고, 사용자가 제시하는 용어와의 상관성을 거리공간 벡터값으로 계산하는 과정을 의미한다. 이렇게 웹 정보를 계량화하는 것을 의미적 표현(semantic representation)이라 하고, 그것을 구조화하는 것을 의미적 접근경로라고 하였다. 본 연구의 목표는 궁극적으로는 웹 정보를 의미적 접근경로를 포함하는 계층적 형식(Hierarchical Structure)으로 축약하여 사용자로 하여금 웹 정보 검색의 차원을 혁신코자 하는 것이다. 식 재하도록 하였다. 소단 내 수목식재에 있어서는 교목식재가 가능한 한 남측 사면은 20m 간격으로 교목 2열 교호식재를 하며, 소단상부는 각 구간별로 계절감을 연출할 수 있는 식물을 도입하는 방안을 제안하였다. 제작된 보정물에 대해서는 무게가 너무 가벼워 모든 피험자들이 양 쪽 가슴의 균형이 잘 맞지 않는다고 답하였으며 특히, 운동을 즐기고 활동이 많은 피험자의 경우 스펀지로 제작된 보정물에 대해 큰불만을 표시하였다. 바람직한 자녀의 인성발달 및 여러 영역에 걸친 발달을 위하여 항상 애정과 관심을 가지고 적극적으로 참여해야 할 것이다. 자녀양육은 더 이상 어머니 혼자의 역할이 아닌 부모 둘 다의 몫이며 교임이므로 부모들은 좋은 가정을 만들고 좋은 부모가 되기 위해서 끊임없이 자신을 갈고 닦으며 노력을 기울여야 할 것이다.서 이들 4개 지표로서 전체의 927%를 설명할 수 있다. 7. 자치구별 평가는 모든 음식점에서 식재료 보관시설(냉장, 냉동), 불량부정식품 사용여부, 남은 반찬의 폐기, 식당상태 등에서는 비교적 양호하였으나, 주방의 청결상태, 식재료 창고의 관리 및 주방 근무직원의 위생상태는 열악하였다. 평가 지표 14개의 총 평가결과가 가장 우수한 자치구는 동작구였으며, 다음으로 서대문구, 금천구, 성동구, 마포구의 순서이었다. 나머지 20개 자치구는 모두 보통이상으로 평가되었다. 8. 음식점 업태 별로 주방과 식당의 청결도 평가에서 가장 중요한 요인은 주방의 내부설비(바닥, 벽면, 천장, 환풍기, 기구 등) 또는 주방종업원의 근무 환경(주방의 환기설비, 설치 및 쾌적한 환경상태유지)이었다. 그러나 음식점 유형에 관계없이 주방과 식당의 청결도 평가에 가장 큰 영향을 주는 인자는 주방종업원의 근무환경이었다. 우리나라의 2002년도 섭취장소별

• 디지털융복합연구
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• 제12권4호
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• pp.51-68
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• 2014

오늘날의 공공데이터는 일상생활의 편의증진, 새로운 비즈니즈 및 일자리 창출 등의 사회 경제적 가치와 부가적 잠재력을 지닌 중요한 국가자산으로 인식되고 있어 해외 선진국들은 공공데이터를 적극 개방하고 민간 활용을 위한 다양한 정책들을 경쟁적으로 추진하고 있으며, 우리나라 정부도 창조경제를 지원하는 새로운 정부운영 패러다임으로 정부3.0 정책을 추진하고 있으나, 개방된 공공데이터는 공급자 관점의 분류체계로 유형화되어 있어 수요자 관점의 접근이나 정보소재 파악이 어려워 민간 활용를 확대하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 공공데이터 개방 서비스의 분류체계에 대해 조사 분석하여 미래창조과학부 산하기관이 보유하고 있는 공공데이터를 대상으로 민간 활용 활성화를 위한 사용자 관점의 데이터 개념을 정의하고 새로운 분류체계를 설계하여 정보관리 관점에 따른 5개 유형과 정보활용 관점에 따른 7개 분야, 21개 세부 분야의 분류체계를 도출하였다.

• 한국측량학회지
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• 제28권1호
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• pp.133-142
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• 2010

국토의 구성 및 변화를 파악하기 위해서 항공 라이다 데이터의 효율적 처리를 통해 정확하게 지표의 유행(land-cover type)을 분류할 수 있는 지능형 지형 분류기(intelligent topographical classifier)의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 정확하고 효율적인 지형 분류기 개발을 용이하게 하기 위해 데이터마이닝 도구인 WEKA를 연동시켜 항공 라이다 데이터를 가공처리하고 다양한 데이터마이닝 기법을 활용한 비교 실험을 통해 정확성이 높은 지형 분류기 제작을 지원하는 소프트웨어 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 지형 분류기 제작 지원 시스템은 항공 영상 이미지 위에 라이다 데이터를 중첩시키는 기능, 효율적인 처리를 위한 타일링 기능, 부분 영역의 3차원 시각화 기능, 타일의 특정 추출 기능, WEKA 입력 자동 생생 기능, 분류 모델의 분류 규칙 집합을 C++ 프로그램으로 자동 코딩하여 분류기로 변환하는 기능, 타일별 지형 분류 결과 표시 기능 등이 구현되어 있다. 또한, 연동된 WEKA틀 이용해서는 분별력이 높은 특정 정보 선정 기능, 다양한 분류 기법을 적용한 지형 분류 모델 생성 기능, 지형 분류 규칙 집합 생생 기능 등을 활용하여 지형 분류기 제작을 지원할 수 있다. 따라서 항공 라이다 데이터를 이용하여 지형의 유형을 분류하는 지능형 지형 분류기를 개발하고자 하는 사용자는 본 연구에서 개발한 지형 분류기 제작 지원 시스템을 활용하여 해당 지형의 특성에 맞고 분류기 개발 목적에 부합하는 지형 분류기를 용이하게 효과적으로 개발할 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제23권1호
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• pp.41-48
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• 2015

BIM 기술은 기존 2D 기반 도면처리에서 나아가 3D 모델링을 통한 시설물의 전 생애주기에 발생하는 데이터를 포함한다. 이러한 특성상 하나의 건물은 그 데이터의 방대한 양으로 엄청난 크기의 파일을 생산한다. 대표 표준포맷인 IFC가 그 예로, 객체 기반의 형상정보 및 속성정보를 기반으로 상당한 데이터를 포함한 대용량 처리에 대한 이슈가 종종 발생하고 있다. 이는 렌더링 속도를 증가시키고, 그래픽 카드 용량을 많이 차지하기 때문에, 화면 가시화 측면에서 비효율적이다. 대용량 데이터의 경량화 문제는 프로그램의 프로세스와 품질 측면에서 필수적으로 해결되어야 한다. 본 연구는 국내 및 해외 연구사례에서 경량화에 관련된 다양한 시도를 확인하였다. 이를 기반으로 대용량 BIM 데이터를 효과적으로 컨트롤하고 가시화하기 위해, BIM 특성을 고려하여 최대한 활용할 수 있는 데이터의 경량화 기법을 제안하고 검증하였다. 이는 웹 기반 GIS 플랫폼 상에서 대용량 시설물 데이터를 운용하는데, 최적의 시설물 유형을 분석하고 객체 기반의 IFC 특성을 최대한 활용하여 사용자 측면에서 화면전환의 품질을 확보하고 프로세스 측면에서 효과적인 메모리 운영을 확인하였다.