• 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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.83-88
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• 2023

본 논문에서는 홈 트레이닝 인구가 늘어나면서 증가한 운동과 식단 보조 서비스에 대한 수요를 충족시키기 위해 운동 및 식단 보조 애플리케이션을 개발하였다. 애플리케이션은 카메라를 통해 실시간으로 촬영되는 사용자의 운동 자세를 분석하여, 안내선과 음성을 이용해 올바른 자세를 유도하는 기능을 가진다. 또한, 사용자가 사진을 촬영하면 사진에 포함된 음식들을 분류하고 각 음식의 양을 추정하여, 칼로리 등의 영양 정보를 계산하여 제공하는 기능을 가진다. 영양 정보 계산은 외부의 서버에서 수행되도록 구성했다. 서버는 계산된 결과를 애플리케이션으로 전송하고, 애플리케이션은 결과를 받아 시각적으로 출력한다. 추가로, 운동 결과와 영양 정보는 날짜별로 저장하고 확인할 수 있도록 하였다.

• 경영정보학연구
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• 제23권4호
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• pp.69-86
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• 2021

인공지능 기술이 발달함에 따라 빅데이터를 활용한 개인화 추천시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 뷰티 제품의 경우 개인의 취향과 더불어 피부 특성 및 민감도에 따라 제품 선호도가 명확히 구분되므로 축적된 고객 데이터를 활용하여 고객 맞춤형 추천서비스를 제공하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기법을 활용하여 제품 검색 기록과 개인 사용자의 피부 타입과 고민 등의 콘텍스트 정보를 함께 반영한 심층 신경망 기반의 추천시스템 모델을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 실제 화장품 검색 플렛폼의 데이터를 활용하여 성능 평가를 실시하였다. 본 연구의 실험 결과, 고객의 콘텍스트 정보를 포함한 모델이 제품 검색 기록만을 활용한 기존의 협업 필터링 모델들 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.699-707
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• 2020

딥러닝 기술의 발전으로 STT(Speech To Text), TTS(Text To Speech), 챗봇(ChatBOT), 인공지능 비서 등 다양한 분야에 음성처리 관련 기술이 적용되고 있다. 특히, STT는 음성 기반 관련 서비스의 기반이며, 인간의 언어를 텍스트로 변환시키기 때문에 IT관련 서비스에 대한 다양한 응용을 할 수 있다. 따라서 최근 일반 사기업, 공공기관 등 여러 수요처에서 관련 기술에 대한 도입을 시도하고 있다. 하지만 정량적으로 수준을 평가할 수 있는 일반적인 IT 솔루션과는 달리 STT엔진에 대한 정확성을 평가하는 기준과 방법이 모호하며 한국어의 특성을 고려하지 않기 때문에 정량적인 평가 기준 적용이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 한국어의 특성에 기반한 STT엔진 변환 성능 평가에 대한 가이드를 제공함으로써 엔진제작사는 한국어 특성에 기반한 STT변환을 수행 할 수 있으며, 수요처에서는 더 정확한 평가를 수행할 수 있다. 실험 데이터에서 기존 방식에 비해 35% 더 정확한 평가를 수행할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.393-399
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• 2012

학생들이 다른 언어를 배우고 익히도록 동기부여를 하기 위해 기발한 독창성과 새로운 기술을 필요로 할 것이다. 멀티미디어를 이용하면 수업과 과제를 모든 학생들에게 흥미롭게 해줄 것 이다. 그들에게 관심이 있는 스마트 폰의 사용과, 노트북과 무선 인터넷의 사용으로 학생들은 그들의 언어 기술을 실제로 어디에서나 공부할 수 있을 것 이다. 예를들어 팟캐스트, 인터넷망을 통해 다양한 콘텐츠를 제공하는 서비스 Podcasts 도구 방법 등을 통해 ESL(English as a Second Language) 학습이 매우 용이하게 되었다. 즉 이러한 멀티미디어 tools를 이용한 외국어 듣기 연습 서비스 등 다양한 교수 학습방법 개발이 필요하다. 효율적인 영어 교육을 위한 도입된 이러한 여러 멀티미디어 기기의 사용은 여러 가지 독특한 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 영어 교육을 최대화하기 위해 멀티미디어의 특징과 그 활용에 대해 연구하고자 한다. 디지털교과서 및 영어 수업을 위한 멀티미디어 콘텐츠 도구 활용, 인터넷 방송은 물론 원격화상 수업, 사이버 학습 등 1:1 영상 교육을 이용한 유비쿼터스 학습 환경을 제시하고자 한다. 더 나아가 최첨단 u-러닝 기기의 체험을 통해 미래 교육 변화를 조망하고 또한 다양한 수업기기와 변화된 수업시스템 모델을 통해 영어 교육의 새로운 방향을 제시하고자 한다.

• 공학교육연구
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• 제16권2호
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• pp.3-10
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• 2013

본 논문은 적정기술 공학설계 교육 워크숍의 한가지 모델을 제시함을 목적으로 한다. 2008년 여름방학부터 최근 4년간 한동대학교 공학교육혁신센터와 (사)나눔과기술에서 공동 주관하여 실시한 네차례의 전국 대학생 대상의 적정기술 워크숍내용을 제시하고 그 효과를 분석하고자 한다. 본 적정기술 공학설계 워크숍은 공학기술에 대한 연구개발의 대부분이 전세계의 구매력있는 소수의 10%만을 위해서 집중되어 있고 나머지 90%는 공학기술의 혜택에서 소외되어 있다는 문제의식에 기반하고 있기에, 본 워크숍을 "소외된 90%를 위한 공학설계 아카데미"로 명명하여 개최하고 있다. 본 워크숍에서는 대학생들에게 전세계적 빈곤의 문제를 생각하게 하고 세계적 빈부격차 해소에 공학인들이 자신의 전공을 통하여 어떻게 기여할 수 있는지 제시하고 이를 실천할 수 있는 발판을 제공하고자 한다. 그동안의 워크숍 진행에 대한 참여 학생들의 평가 결과는 매우 긍정적이다. 특별히, 2010년 여름부터는 제3세계 소외된 지역의 현지인들을 초청하여 설계문제의 고객의 역할을 부여하여 설계워크숍의 진행에 참여시키고 있다. 학생들과 현지인들로부터 매우 긍정적인 평가를 받고 있다. 더불어 본 적정기술 공학설계 워크숍의 교육적인 효과에 대해서는, 공학교육인증에서 추구하는 학습성과 중, 설계능력 뿐아니라 복합학제적 팀워크, 의사소통, 공학의 사회적 영향력에 대한 이해, 공학윤리, 국제화 등 대부분의 소프트 스킬을 실질적으로 향상시키는 효과를 가지고 있는 것으로 분석 결과에 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-177
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• 2020

과학기술 분야의 연구·개발 결과는 연구보고서 형태로 국가과학기술정보서비스(NTIS)에 제출된다. 각 연구보고서는 국가과학기술 표준 분류체계 (K-NSCC)에 따른 분류코드를 가지고 있는데, 보고서 작성자가 제출 시에 수동으로 입력하게끔 되어있다. 하지만 2000여 개가 넘는 세분류를 가지고 있기에, 분류체계에 대한 정확한 이해가 없이는 부정확한 분류코드를 선택하기 십상이다. 새로이 수집되는 연구보고서의 양과 다양성을 고려해 볼 때, 이들을 기계적으로 보다 정확하게 분류할 수 있다면 보고서 제출자의 수고를 덜어줄 수 있을 뿐만 아니라, 다른 부가 가치적인 분석 서비스들과의 연계가 수월할 것이다. 하지만, 국내에서 과학기술표준 분류체계에 기반을 둔 문서 자동 분류 연구 사례는 거의 없으며 공개된 학습데이터도 전무하다. 본 연구는 KISTI가 보유하고 있는 최근 5년간 (2013년~2017년) NTIS 연구보고서 메타정보를 활용한 최초의 시도로써, 방대한 과학기술표준 분류체계를 기반으로 하는 국내 연구보고서들을 대상으로 높은 성능을 보이는 문서 자동 분류기법을 도출하는 연구를 진행하였다. 이를 위해, 과학기술 표준분류 체계에서 과학기술 분야의 연구보고서를 분류하기에 적합한 중분류 210여 개를 선별하였으며, 연구보고서 메타 데이터의 특성을 고려한 전처리를 진행하였다. 특히, 가장 영향력 있는 필드인 과제명(제목)과 키워드만을 이용한 TK_CNN 기반의 딥러닝 기법을 제안한다. 제안 모델은 텍스트 분류에서 좋은 성능을 보이고 있는 기계학습법들 (예, Linear SVC, CNN, GRU등)과 비교하였으며, Top-3 F1점수 기준으로 1~7%에 이르는 성능 우위를 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.115-121
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• 2021

본 논문은 급증하는 인터넷 트래픽예측을 위해 빅데이터와 인공지능기술을 이용하였다. 기존에 트래픽 예측에 관해 다양한 연구가 있었지만 최근 스마트폰이나 스트리밍 등 거대한 인터넷 트래픽을 유발하는 증가 요소를 반영하지는 못했다. 더불어 대용량 인기 게임 출시나 OTT(Over the Top)사업자의 신규 컨텐츠 제공과 같은 이벤트성 요소는 사전 예측이 더욱 어렵다. 이러한 특성으로 기존 방법으로는 ISP(Internet Service Provider)가 실시간적 서비스 품질관리나 트래픽 예측치를 네트워크 사업환경에 반영하기가 불가능하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 기존 NMS와는 별개로 트래픽 데이터를 실시간적으로 탐색, 판별하여 수집하는 인터넷 트래픽 수집시스템을 구축하였다. 이를 통해 수집대상의 데이터를 자동등록할 수 있는 유연성과 탄력성을 확보하였으며 실시간 네트워크 품질모니터링을 가능하게 하였다. 또한 시스템에서 수집된 대량의 트래픽 데이터를 머신러닝(AI)으로 분석하여 OTT 사업자의 미래 트래픽을 예측하였다. 이를 통해 보다 과학적이고 체계적인 예측이 가능해졌으며 더불어 ISP 사업자 간의 연동 최적화와 대형 OTT 서비스의 품질확보가 가능할 수 있게 되었다.

• 경영과정보연구
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• 제38권3호
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• pp.55-80
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• 2019

전 세계적으로 온라인 상거래 시장 규모가 성장함에 따라 국제 및 국내 기업의 상표권이 침해되는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 다양한 연구 및 보고서에 따르면, 해외 기업 또는 개인이 국내 기업의 상표권을 침해한 사례와, 국내 기업 간 발생하는 상표권 분쟁 사례가 증가하고 있는 것으로 나타나고 있으며, 특허청의 보고서에 따르면 기업의 규모가 작을수록 상표보호를 위한 사전 예방활동을 수행하지 않는다고 응답한 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 문제는 선등록 상표에 대한 사전조사 또는 자사의 상표보호를 위해 소요되는 인력과 비용이 원인인 것으로 판단된다. 한편, 국내에서 선등록상표에 대한 사전조사를 위해 상용되는 서비스를 살펴보면 상표 이미지를 활용한 검색 서비스를 제공하고 있지 않은 상황이다. 이로 인해 국내 대다수의 기업은 자사의 상표 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 방대한 양의 선등록된 상표를 수작업으로 조사해야하는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 기업의 상표권 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 투입되는 인력 및 비용절감과, 국내외에서 발생하고 있는 상표권 침해 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망 기법을 활용한 지능형 유사 상표 검색 모델을 개발하고자 한다. 지적 재산권 전문가가 선정한 테스트 데이터를 활용하여 지능형 유사 상표 검색 모델의 정확도를 측정한 결과 ResNet V1 101의 성능이 가장 높게 나타났다. 해당 결과를 통해 이미지 분류 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 이미지 검색 분야에서도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 상표 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 산업 환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• 기록학연구
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• 제29호
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• pp.129-173
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• 2011

교육과정에 기반한 교육용 기록정보콘텐츠는 역사적 사고력 함양에 가장 효과적인 교수 학습 도구라 할 수 있다. 본 논문은 교육용 기록정보콘텐츠의 개발 방법론을 제안함으로써 국립 기관인 국가기록원이 본격적인 교육용 기록정보콘텐츠 서비스를 제공함에 있어 이론적 지침이 되고자 하였다. 본 논문에서 제안한 교육용 기록정보콘텐츠의 개발 절차는 e-러닝 콘텐츠의 개발 단계인 '기획-분석-설계-개발-평가'의 단계를 거친다. 구체적으로는 교육용 기록정보콘텐츠로서의 특성을 띤 교육과정 분석과 컬렉션 분석, 교수 학습 목표를 효과적으로 달성할 수 있는 구조화된 형태로 설계하기 위한 세부 단계를 거친다. 교육과정 분석에선 일차 사료를 활용한 학습이 가능한 주제 항목을 설정하고 이를 검색을 위한 키워드로 도출하는 절차와 일차 사료별 교수 학습 활동에 적용할 수 있는 교수 학습 방법을 분석하였다. 컬렉션 분석에선 키워드별로 기록 검색을 실시한 뒤 일차 사료의 선별 기준에 따라 최종적인 기록을 선정하는 과정을 제안하였다. 분석의 결과를 토대로 설계 단계에서는 콘텐츠의 제목 및 내용 구조를 결정하고, 학습 흐름도를 기반으로 스토리보드를 작성하여야 한다. 개발 시엔 일차 사료의 질감을 원본에 최대한 가깝게 제작하는 것이 핵심이며, 평가 단계에선 콘텐츠의 교수 학습 내용이 학습 목표를 효과적으로 성취할 수 있도록 개발되었는지를 평가하고 실제 콘텐츠 서비스 운영 후 이용자 만족도 조사에 의한 평가 결과를 새로운 콘텐츠 개발이나 콘텐츠 업데이트에 반영하도록 하였다.