• 한국항행학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.234-239
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• 2013

기존의 어학시스템 콘텐츠의 문제점은 수업에 대한 집중력 저하와 실제 학습여부를 판단할 수 없었고, 수업 진행자의 평가로 많은 결정이 되었다. 이로 인해 음성녹음 기반에 유비쿼터스 기술과 가상현실 기술을 조합하여 강의실에 프로젝터를 설치하고 각 강의실의 RFID 리더기 부착과 학생의 RFID 태그 부착된 학생증을 통해 영어 등급에 해당하는 콘텐츠를 학습한다. 3차원 영상 콘텐츠로 가상 현실상의 외국인과의 질의응답을 음성녹음 기술을 이용하여 발음과 억양을 동시에 체크 하여 레벨 패스 또는 레벨 실패를 판가름 한다. 이렇게 구성된 시스템은 학생 교육 데이터를 중앙 서버에 DB로 저장후 피드백 과정을 통해 정보를 제공하게 된다. 본 연구로 어학 콘텐츠에서 공통적으로 가질 수 있는 문제점들을 분석하고 문제점에 대하여 음성 녹음기술을 적용하여 기존의 어학콘텐츠에서 해결하지 못했던 문제점을 해결하였고 레벨위주의 수업이 가능하였다. 또한, 흥미위주의 적극적인 수업참여가 되도록 기여하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권2호
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• pp.181-185
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• 2008

스트리밍 비디오를 다양한 수신자에게 전달하기 위해 비디오를 여러 계층으로 나누어 전송하고 이를 선택적으로 수신하는 계층형 비디오 멀티캐스트가 소개되었다. 계층형 비디오 멀티캐스트에서는 가용 대역폭을 측정하기 위해 가입 실험을 사용하는데, 가입 실험이 중복되거나 실패할 경우 수신 비디오의 품질을 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 공유 학습 기법이 제안되었지만 응용 계층 멀티캐스트에 적용할 경우 많은 컨트롤 오버헤드와 높은 적응수렴 시간 문제를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 응용 계층 멀티캐스트 기반의 계층형 비디오 멀티캐스트에서 가입실험이 영향을 주는 영역을 분석함으로써 컨트롤 오버헤드 및 수렴 시간을 최소화하는 새로운 공유 학습 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법이 기존 연구와 비교하여 컨트롤 오버헤드와 수렴 시간 측면에서 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.179-187
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• 2003

이 논문에서는 정보보안 분야의 각종의 위험신호(risk signal)에 대해 조직이 왜 적절한 대응을 하지 못하는 가를 조직의 구조적 측면에서 그 원인을 분석하고자 하였다. 위기는 갑자기 오지 않으며, 많은 경우 위기는 위기와 관련한 위험신호(risk signal)를 제기하면서 진전된다. 이러한 위험신호에 대해 적절하게 대응하는 경우, 위험은 새로운 기회를 만들어내게 되지만 그러하지 않은 경우 위험은 경제적, 비경제적인 측면에서 재난적인 결과를 초래할 가능성을 갖는다. 이 논문에서는 인과지도(causal diagram)을 이용하여 시스템적인 관점에서 환류하는 인과 고리의 관점에서 현상을 분석하는 시스템 다이나믹스적인 분석을 시도하였다. 분석결과, 조직의 성장과 업적 위주의 분위기가 일종의 압력이 되어, 안전에 대한 불감을 강화하게 되며, 이는 각종의 위험신호들에 내재된 위험성에 대해 과소평가하는 압력으로 작용하게 되는 점을 분석하였다. 이는 나아가서 기술적 기반에 대해 적절한 투자가 이루어지 못하게 하고, 정보보안과 관련한 학습을 적절하게 하지 못하도록 한 것으로 나타난다. 이 논문은 탐색적으로 정보보안 분야에서의 위험신호와 조직학습과의 관계를 분석한 탐색적 연구로서의 성격을 가진다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1264-1268
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• 2010

본 논문에서는 정보보안 실습 훈련 과정 동안에 참여자들이 보이는 행동 패턴들을 관찰 분석하고 주어진 실습 미션의 성패를 결정짓는 행위 패턴을 추정하는 마코브체인 행위 모델링 기법과 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 미션의 성공에 가장 큰 공헌을 하는 행위 패턴은 어떤 것이고 반대로 실패를 유도하는 행위 패턴용 어떤 것인가를 분석 평가하는데 활용된다. 제안 방법의 적용 및 실효성 검증을 위해 사례연구로서 "불필요한 네트워크 서비스 차단"에 관한 미션 수행 데이터를 분석하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.789-799
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• 2018

이 논문에서는 이러한 산업 단지 시스템에서의 비정상적인 동작이 일어날 때, 시간 계열의 데이터를 분석하기 위하여 Big 데이터를 이용한 접근을 기반으로 하는 머신 러닝을 보여줍니다. Long Short-Term Memory (LSTM) 네트워크는 향상된 RNN버전으로서 입증되었으며 많은 작업에 유용한 도움이 되었습니다. 이 LSTM 기반 모델은 시간적 패턴뿐만 아니라 더 높은 레벨의 시간적 특징을 학습 한 다음, 미래의 데이터를 예측하기 위해 예측 단계에 사용됩니다. 예측 오차는 예측 인자에 의해 예측 된 결과와 실제 예상되는 값의 차이입니다. 오차 분포 추정 모델은 가우스 분포를 사용하여 관찰 스코어의 이상을 계산합니다. 이러한 방식으로, 우리는 하나의 비정상적 데이터의 개념에서 집단적인 비정상적 데이터 개념으로 바뀌어 갑니다. 이 작업은 실패를 최소화하고 제조품질을 향상시키는 Smart Factory의 모니터링 및 관리를 지원할 수 있습니다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.64-69
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• 2022

공공기술 사업화는 정부가 주도하는 과학기술의 혁신과 R&D 성과를 민간에 이전하는 것으로 경제 성장을 주도하는 핵심 성과로 인식되고 있다. 따라서 기술 이전을 활성화시키기 위해 성공 요인을 식별하거나 사업화 가능성이 높은 공공기술과 수요기업을 매칭하는 다양한 기계학습의 방법들이 연구되고 있다. 하지만 공공기술 사업화 데이터는 표 형태로 구성되어 있고, 성공-실패 비율이 큰 차이를 보이는 불균형 상태이기 때문에 기계학습 성능이 높지 않는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 표 형태로 구성된 공공기술 데이터에서 불균형을 해소하기 위해 CTGAN을 활용하는 방법을 제시한다. 또한 제시된 방법의 효과를 검증하기 위해 실제 공공기술 사업화 데이터를 활용하여 통계적 접근방법인 SMOTE와 비교 실험을 수행하였다. 다수의 실험 사례에서 CTGAN은 공공기술 사업화 성공사례를 안정적으로 예측하는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1653-1661
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• 2022

본 연구에서는 천리안위성 2A호 1일 평균 표층수온영상을 대상으로 합성곱신경망(convolution neural network, CNN) 딥러닝 기법을 적용하여 냉수대 발생 여부를 분류하는 연구를 수행하였다. 이를 위하여, 2019년부터 2022년까지 1,155장의 영상을 사용하였으며, 국립수산과학원 제공 냉수대 발생 주의보 및 경보자료로부터 냉수대 발생 영상과 그 외 영상으로 분류하여 학습을 수행하였다. 학습 결과로 82.5%의 probability of detection (POD)와 54.4%의 false alarm ratio (FAR) 지수를 획득하였다. 오분류 분석을 통해 냉수대 분류에 실패한 경우의 대부분은 구름의 영향 때문이며, 비냉수대를 오분류한 경우의 대부분은 실제 영상에 냉수대가 존재함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.600-612
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• 2009

최근 들어 설립 가능성이 높아지고 있는 인터넷전문은행은 고객과의 거래행태, 위험관리, 자본력, 지점 네트워크 등에서 일반은행과 상이한 특성을 가지고 있다. 이러한 인터넷전문은행의 성공 및 실패요인에 대해 기존 연구에서는 조직 생태학적 관점에 기반하여 규모의 경제와 학습 효과로만 설명하고 있다. 본 연구에서는 이러한 조직 생택학적 관점 대신에 조직의 전략적 선택 관점과 자원 기반 관점에 근거하여 인터넷전문은행의 성공요인을 도출하고자 하였다. 이를 위해 해외의 주요 인터넷전문은행 31개를 대상으로 은행의 규모와 수익성에 따라 구분하여 3개의 전략그룹을 도출하였으며, 각각의 전략그룹을 대표하는 기업 사례를 심층 분석하였다. 다중사례분석 결과, 인터넷전문은행의 주요성공요인이 도출되었으며, 국내 도입시 고려해 야 할 요인에 대한 논의가 이루어졌다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.202-215
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• 2022

본 연구는 현재 소비 그룹인 MZ세대의 주요 정보 소통 및 학습과 놀이 등의 배경이 되는 게이미피케이션 기법과 이에 기반한 디지털 마케팅의 특징을 파악하고, 국내외의 게이미피케이션을 활용한 디지털 마케팅 사례들의 특징과 요소들의 비교 분석을 시도하여 효과적인 MZ세대를 겨냥한 게이미피케이션 디지털 마케팅 방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 연구 과정의 요약은 다음과 같다. 첫째, MZ세대와 게이미피케이션의 특징과 정의를 기술하고, 개념을 명확히 하였다. 둘째, 국내외의 게이미피케이션 사례를 비교 분석하였다. 연구 결과, 눈에 보이는 요소들, 예를 들어, PBL(Point, Badge, Leaderboard)에만 초점을 맞춰 게이미피케이션의 메커니즘과 구조들의 유기적 연결에 실패하여 재미를 추구하는 MZ세대의 특성을 반영하지 못하는 게이미피케이션 디지털 마케팅을 경계해야 한다. 또한, 제공하는 보상(포인트, 배지, 리더보드 등)이 아무 가치가 없다고 느껴 보상을 얻는 재미를 잃고 이탈하는 고객들을 방지해야 한다.

• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.91-107
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• 2023

린 스타트업은 효율적인 기업 운영 방식을 의미하는 '린(lean)'과 창업 초기기업을 의미하는 '스타트업(startup)'을 결합해 만들어진 개념으로 창업 초기기업, 특히 소프트웨어 기반 스타트업의 실패 최소화 전략으로 자주 인용되고 있다. 본 연구는 초기스타트업 L사의 사례를 통하여 하드웨어·제조업 기업도 린 스타트업 방법론(LSM)을 유용하게 활용할 수 있음을 제시하고, 초기 스타트업이 LSM을 성공적으로 실천하기 위한 방안을 도출하였다. 이를 위해 LSM의 핵심 개념인 가설중심의 접근법, BML 피드백 순환, 최소요건제품(MVP) 및 피봇을 설명하고, 이를 바탕으로 LSM의 성공적인 실천 여부를 평가할 수 있는 기준을 도출한 후 동 기준을 중심으로 L사의 사례를 분석하였다. L사는 거동불편환자용 배변알리미 제품에서 출발하여, 영유아용 배변알리미를 거쳐, 최종적으로는 영유아용 스마트바틀을 주력 제품으로 사업을 확장하고 있는 스타트업이다. LSM의 관점에서 분석한 결과, L사는 창업 초기에는 창업 아이디어를 구체적인 고객 가치가설로 수립하지 못했고, 신속한 MVP실험을 통해 검증하는 데에도 실패하였으므로 만들기-측정-학습의 순환을 만들어내는데 실패하였다. 그러나 두 차례에 걸친 피봇을 통해 새로운 타겟 고객군과 고객 니즈를 개발하였고, 이를 최소의 노력과 시간을 들인 MVP로 반복적으로 실험함으로써 성공적인 비즈니스모델을 도출할 수 있었다. L사의 사례를 통해 사업초기에 반드시 고객-시장 검증 단계를 거쳐야 하며, 이는 스타트업의 시간과 자원이 낭비되지 않는 MVP 방식으로 진행되어야 함을 확인할 수 있었다. 또한 고객이 원하지 않는 제품이나 서비스는 기술적으로 우수하고 기능적으로 완성도가 높다 하더라도 과감히 포기하고 피봇할 필요성이 있음도 확인하였다. 마지막으로 린 스타트업 방법론이 소프트웨어 산업에 국한되지 않고, 기술기반 제조업에도 적용 가능함을 증명하였다. 본 연구의 결과는 향후 창업 초기기업이 실패를 최소화하고, 비즈니스모델 확립과 스케일업, 글로벌 진출에 이르는 과정을 가속화하기 위한 지침과 방법론으로 활용될 수 있을 것이다.