• 대한소아치과학회지
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• 제49권1호
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• pp.85-94
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• 2022

이 후향적 연구의 목적은 7 - 15세 사이의 혼합치열기와 영구치열기의 소아 및 청소년 환자에서 기존 교정 분석 방법과 인공 지능을 활용한 교정 분석 방법을 이용한 변수의 차이를 비교하여 평가하는 것이다. 교정 진단을 위해 측면 두부계측 방사선 사진을 촬영한 소아 환자 60명(혼합 치열기 30명, 영구치열기 30명)을 무작위로 선정하였다. V-ceph을 사용한 기존 분석 방법과 WebCeph를 사용한 딥 러닝 기반 분석 방법으로 1명의 검사자가 17개의 두부 측정 계측점을 식별하고, 22개의 측정 항목을 평가했다. 기존 분석 방법의 반복 측정으로 인한 오차는 Pearson의 상관 분석을 사용하여 평가하었다. 혼합치열군과 영구치열군에 대한 각각 두 방법의 차이는 paired t-test를 사용하여 평가하였다. 혼합치열군에서 두 분석 방법의 차이는 8개의 계측항목에서 통계적으로 유의하였다: APDI, SNA, SNB, Mandibular plane angle, LAFH (p < 0.001), Facial ratio (p = 0.001), U1 to SN (p = 0.012), and U1 to A-Pg (p = 0.021). 영구치열군에서는 두 분석 방법 간에 4개의 계측항목이 통계적으로 유의한 차이를 보였다: ODI (p = 0.020), Wits appraisal (p = 0.025), Facial ratio (p = 0.026), and U1 to A-Pg (p = 0.001). 많은 시간이 소요되는 기존의 교정 분석 방법과 비교하였을 때, 딥 러닝 기반 교정 분석 시스템은 측정의 신뢰성과 유효성 측면에서 임상적으로 허용될 수 있다. 하지만 소아 환자의 교정 분석을 위해 딥 러닝 기반 프로그램을 사용할 때에는 이러한 프로그램의 한계점을 인지하고 올바른 판단으로 사용하는 것이 중요하다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.201-217
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• 2022

미국은 전 세계 주요 곡물(밀, 옥수수, 콩 등)의 생산 및 수출 국가로 알려져 있다. 따라서 신뢰할 만한 기상 예측 정보를 바탕으로 해당 지역에 대한 작황을 추정하는 것은 우리나라의 곡물 수급을 안정적으로 계획하기 위해서 중요하다. 본 연구에서는 지역 규모의 일 기온 및 이를 기반으로 산출되는 농업기후지수의 계절 예측성을 향상시키는 데 목적을 두었다. 이를 위해 먼저 역학적 규모축소법을 위한 지역기후모형으로 WRF가 사용되었으며, 해당 모형의 초기 및 측면 경계조건으로 PNU CGCM에서 생산된 시간 별 전지구 예측자료가 활용되었다. WRF의 적분은 22년(2000~2021년) 동안 매년 하반기를 포함하는 기간(6~12월)에 대해 수행되었다. 본 연구에서는 WRF에 의해 모의된 일 평균⋅최저⋅최고기온에 대해 EQM을 적용하여 모형이 갖는 편의를 보정하였다. EQM을 이용하여 보정된(보정되지 않은) 자료들은 WRF_C (WRF_UC)로 명명하였다. WRF_UC는 미국 내 대부분의 지역에서 일 최저기온(최고기온)을 과대(과소) 모의했는데, 이는 저온(고온) 범위를 과소 모의한 특징에서 비롯되었다. WRF_C는 WRF_UC에 나타난 일 평균⋅최저⋅최고기온의 편의가 감소하고 공간분포에 대한 예측성이 향상되었기 때문에 결과적으로 일 기온을 기반으로 산출되는 농업기후지수의 예측성 향상을 유도했다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.171-189
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• 2022

온라인 리뷰는 소비자의 구매 의사결정 과정에서 중요한 역할을 담당하고 있으므로 소비자에게 유용하고 신뢰성이 있는 리뷰를 제공하는 것이 중요하다. 기존의 온라인 리뷰 유용성 예측 관련 연구는 주로 온라인 리뷰의 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 바탕으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나 기존 연구는 평점 정보를 스칼라로 표현했기 때문에 표현 수용력이 제한적이거나 평점 정보와 리뷰 텍스트 정보와의 상호작용을 제한적으로 학습하는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기존 연구의 한계점을 보완하기 위해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 CNN-RHP(CNN based Review Helpfulness Prediction) 모델을 제안하였다. 먼저, 리뷰 텍스트의 의미론적 특성을 추출하기 위해 multi-channel CNN을 적용하였다. 다음으로, 평점 정보는 텍스트 특성과 동일한 차원을 나타내는 독립된 고차원 임베딩 특성 벡터로 변환하였다. 최종적으로 요소별(Element-wise) 연산을 통해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 학습하였다. 본 연구에서는 제안된 CNN-RHP 모델의 성능을 평가하기 위해 Amazom.com에서 수집된 온라인 소비자 리뷰를 사용하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 CNN-RHP 모델이 기존 연구에서 제안된 여러 모델과 비교했을 때 우수한 예측 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 온라인 전자상거래 플랫폼에서 소비자들에게 리뷰 유용성 예측 서비스를 제공할 때 유의미한 시사점을 제공할 수 있다.

• 우주기술과 응용
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• 제2권2호
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• pp.81-103
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• 2022

본 논문에서는 근지구 우주환경을 관측하기 위해 국내 최초로 4기가 편대비행으로 운용되는 6U 초소형위성 SNIPE(국문명 도요샛; small scale magnetospheric and Ionospheric plasma experiment )의 본체(BUS) 설계 내용과 개발 과정에 대해 기술하였다. SNIPE는 지구 주위 우주환경을 입체적으로 관측하기 위해 4기가 편대비행을 수행하며, 전리권에서 우주 플라즈마 밀도 및 온도, 그리고 태양 자기장과 전자파 등의 시간적 변화를 동시에 관측한다. 임무 기간은 최소 6개월 이상으로 신뢰성을 높이기 위해 시험인증모델(EQM)과 비행모델(flight model, FM)으로 나누어 개발하였다. 현재 총 4기의 비행모델의 개발을 완료하고 우주환경시험을 모두 마친 SNIPE는 2023년 발사 예정이다. 본 논문에서는 발사를 앞둔 SNIPE 위성 본체의 설계 내용과 개발 과정을 소개하며, 향후 국내에서도 본격적인 임무 수행을 위한 6U급 초소형위성 개발에 유용한 참고 자료가 되기를 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.135-145
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• 2022

본 논문은 국방군수분야에서 가장 중요한 기능을 수행하는 핵심체계인 탄약물류를 4차산업혁명 기술을 활용하여 예측이 가능한 스마트탄약물류시스템을 구축하는 방안을 제시하였다. 국내외 물류정책 및 기술동향, 탄약물류 특성과 국토교통부의 스마트물류센터 인증기준을 고려해 분석한 결과, 군의 탄약물류수준은 매우 낮은 수준으로 시급한 개선이 필요하였다. 이를 개선하기 위해 탄약물류분야에 적용할 수 있는 유무선 기반 현장 자동화, 스마트 탄약고 구축, 육해공군 물류 혁신 등 각종 구축 사례를 분석한 후 도출된 시사점을 기반으로 탄약물류의 발전방향을 제시하였다. 구체적인 발전내용으로 전장 환경 변화에 부합하면서 총수명주기관점의 혁신과 효율성 달성이 가능한 데이터 기반 스마트 탄약물류관리체계를 구현하기 위해 현장업무 자동화 및 첨단화, 3D 기반 저장공간 관리 및 전시 불출 개선, 예측 중심의 탄약물류를 위한 Data 관리체계 등 4가지 목표를 제시했다. 제시된 내용을 기반으로 기대효과로는 작전지속능력 향상, 탄약신뢰성 보장, 많은 예산 절감, 지체와 대기, 이중 작업 등 비효율 대폭 개선, 안전사고 감소 등이 있을 것으로 판단된다.

• 산업융합연구
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• 제20권9호
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• pp.11-24
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• 2022

우리나라 중소기업 CEO의 연령은 평균 58.8세로 기업승계 지원과 관련된 논의가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 기업승계가 국가경제 및 지역경제활성화 정도에 미치는 영향을 살펴보았다. 자료의 신뢰성 확보를 위해 중소기업 통계 DB가 가장 많이 구축되어있는 중소기업지원사업통합관리시스템과 한국기업데이터 DB를 활용하였는데, 이 부분이 기존 연구와의 가장 차별화된 부분이다. 업력별 경영성과를 보면, 장수기업이 신생기업보다 매출액은 2배 이상, 종업원 수는 3배, 자산은 2배, 영업이익은 2배 이상의 높은 성과를 보여주고 있어 국가경제 전반에 미치는 기여도가 상당함을 알 수 있다. 2008년부터 2020년까지 중소기업을 대상으로 SAS의 Stepwise 옵션을 활용하여 매출액과 종업원 수, 영업이익 등 변수 간 회귀분석을 통해 분석한 결과 비수도권이 수도권보다 종업원 수, 자산, 차입금, 임차료 등에서 좋은 성과를 보여주고 있다. 이는 장수기업이 지역경제활성화에 크게 기여있다는 정책적 함의도 나타나 장수기업의 기업승계 지원정책 마련이 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.9-16
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• 2022

본 논문에서는 함정 전투체계의 데이터 파일의 데이터 불일치가 발생했을 때 데이터 복구를 할 수 있도록 레코드 블록 데이터 파일 시스템(RDBS)의 설계 및 활용방안을 제안한다. 함정 전투체계는 다중화를 지원하기 위해 다수의 정보처리장치 저장소에 동일한 파일을 관리하고 있다. 하지만 일부 장비의 유지보수로 인한 사용불가 상태에서 운용하거나 사용자의 운용미숙으로 정보처리장치 간의 데이터 파일의 불일치가 발생할 수 있다. 기존 함정 전투체계는 데이터파일의 변경이력을 관리하지 않으므로 데이터 불일치가 발생했을 때, 가장 최신날짜 기준으로 데이터 파일을 동기화를 진행하였다. 그러나 가장 최신 날짜의 데이터파일이 신뢰도가 가장 높다고 보기 어려우며, 한번 파일동기화가 진행된 이후에는 동기화 이전 데이터로 복구할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서 제안한 RDBS를 활용하여 레코드 블록 단위로 데이터를 저장 및 동기화 하였으며, 레코드 블록 관리로 인한 파일동기화에 발생하는 오버헤드를 줄이기 위해 Rsync알고리즘을 활용하였다. RDBS를 적용한 SW를 모의환경에서 성능시험을 하였으며, 정상 동작확인을 통해 함정 전투체계에 적용이 가능함을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.347-364
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• 2022

고객의 구매 의사결정에 영향을 주는 온라인 리뷰의 부적절한 조작을 통해 이익을 얻고자 하는 기업 또는 온라인 판매자들 때문에, 리뷰의 신뢰성은 온라인 거래에서 매우 중요한 이슈가 되었다. 온라인 쇼핑몰 등에서 온라인 리뷰에 대한 소비자들의 의존도가 높아짐에 따라 많은 연구들이 조작된 리뷰를 탐지하는 방법에 개발하고자 하였다. 기존의 연구들은 온라인 리뷰를 기반으로 정상 리뷰와 조작된 리뷰를 대상으로 기계학습으로 이용함으로써 조작된 리뷰를 탐지하는 모형을 제시하였다. 기계학습은 데이터를 이용하여 이진분류 문제에서 탁월한 성능을 보여왔으나, 학습에 충분한 데이터를 확보할 수 있는 환경에서만 이러한 성능을 기대할 수 있었다. 조작된 리뷰는 학습용으로 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 못하며, 이는 기계학습이 충분한 학습을 할 수 없다는 치명적 약점으로 내포하게 된다. 본 연구에서는 기계학습이 불균형 데이터 셋으로 인한 학습의 저하를 방지할 수 있는 방안으로 부족한 조작된 리뷰를 인공지능을 이용하여 생성하고 이를 기반으로 균형된 데이터 셋에서 기계학습을 학습하여 조작된 리뷰를 탐지하는 방안을 제시하였다. 파인 튜닝된 GPT-3는 초거대 인공지능으로 온라인 플랫폼의 리뷰를 생성하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 오버샘플링 접근방법으로 사용되었다. GPT-3로 생성한 온라인 리뷰는 기존 리뷰를 기반으로 인공지능이 작성한 리뷰로써, 본 연구에서 사용된 로짓, 의사결정나무, 인공신경망의 성능을 개선시키는 것을 SMOTE와 단순 오버샘플링과 비교하여 실증분석을 통해서 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권4호
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• pp.115-124
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• 2022

서울시 마을버스는 시내버스의 준공영제와는 달리 민영제로 운영되므로 시대적인 환경변화에 열악한 상태이다. 코로나19로 인한 이용객수 감소, 경쟁교통수단 등장으로 인한 수요 이탈 등으로 매출액은 감소되며, 서울시의 재정지원금은 지속적으로 증가되고 있다. 이번 연구는 민영제로 운영되는 마을버스 특성분석을 위해 마을버스 매출액 및 흑자업체의 영향 요인에 대하여 분석하였다. 분석자료는 2018년 서울시 마을버스 재무제표를 활용하였고, 마을버스 대당 매출액 및 흑자업체를 종속변수로, 마을버스 운행계통, 만족도조사, 인문사회변수, 지하철 및 공공자전거 특성을 독립변수로 적용하였다. 분석결과 대당 매출액은 대당운행시간, 차내 안전성, 세대수, 고령자수, 공공자전거 변수가, 흑자업체는 차내 안전성, 신뢰성, 공공자전거 변수가 영향을 미치는 것으로 도출되었다. 특히 경쟁교통수단인 공공자전거가 업계매출에 영향을 미치고 있었으며, 마을버스 경영환경은 시간이 지날수록 어려운 환경이 예상되므로 업계는 자구책을 강구하며, 서울시는 마을버스가 안정적으로 운행될 수 있도록 재정지원 강화가 요구된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.11-17
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• 2022

본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.