• 한국융합학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.15-21
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• 2019

가짜 정보를 탐지하기 위한 연구는 2016년 미국 대통령 선거 이후 본격적으로 시작되었다. 정확한 출처를 알 수 없는 정보들이 뉴스 형식으로 생산되고, 이는 자극적이고 흥미로운 소재에 많은 관심을 보이는 대중의 특성에 따라 빠른 속도로 확산되고 있다. 또한, 소셜 네트워크 서비스 등 정보를 전달하기 쉬운 플랫폼의 대중화는 이러한 현상을 더욱 악화시킨다. Poynter는 IFCN(International Fact Checking Network)를 만들어 숙련된 전문가들이 사실 여부를 판단할 수 있는 가이드라인을 제시하고, 팩트 체크 기관을 위한 강령을 제공하고 있다. 하지만 이러한 접근 방법은 하나의 기사에 대한 진위 여부를 검증하기 위해 다수의 전문가 인력이 투입되어야 하므로 시간 및 금전적 비용이 크다. 따라서 지속적으로 증가하는 가짜 뉴스에 효율적으로 대응할 수 있는 자동화된 가짜 뉴스 탐지 기술에 대한 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 최근 딥러닝 기술의 접목으로 인해 빠르게 발전하고 있는 가짜 뉴스 탐지 시스템과 연구들을 정리 및 분석한다. 또한, 많은 연구가 필요한 본 분야에 연구자들이 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 형태로 주어지는 학습 말뭉치 및 챌린지들도 정리한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권4호
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• pp.117-122
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• 2021

최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘과 최적 경로 탐색 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔 프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.139-159
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• 2022

코로나19 이후 건강기능식품의 관심이 높아짐에 따라 수입 식품 안전성 검사의 중요성도 더욱 커지고 있다. 그러나 매년 증가하는 건강기능식품 수입량과 반대로 식품 검사에 필요한 예산과 인력은 한계점에 다다르고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 수출입 식품 중 건강기능식품을 대상으로 데이터의 특성을 살펴보고, 판별의 정확성과 결과의 설명 가능성을 고려하여 효율적으로 부적합 식품을 탐지할 수 있는 기계학습 모델 기반 자동화 시스템 설계 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 첫째, 부적합 판정에 영향을 미치는 식품 검사 데이터로부터 부적합 판정에 유의한 파생변수를 생성하며, 둘째, 건강기능식품 수출입 검사 데이터에 대한 탐색적 분석을 통해 클래스 불균형과 비선형성 등을 고려하여 영향변수를 선정하며, 셋째, 다양한 머신러닝 기법을 적용하여 모델 별 성능과 해석가능성에 대해 비교를 수행하고자 한다. 성능 분석 결과, 앙상블 모델이 가장 우수하였으며, 본 연구에서 제안하는 파생변수 및 모델이 수출입 식품 검사에서 활용하고 있는 시스템에 도움이 될 수 있음을 확인하였다.

• 산업융합연구
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• 제21권5호
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• pp.1-13
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• 2023

우리나라는 기후변화 위기에 대응하기 위해 2050 탄소중립을 선언하였으며, 이를 위해 다양한 감축 계획 및 입법화 과정을 진행 중이다. 탄소중립의 실현은 산업기술 전반에서의 근본적 변화를 필요로 하기 때문에 이를 위한 구체적 대응체계 마련이 매우 중요하다. 본고는 탄소중립 관련 산업기술 확보 경쟁에서 선제적으로 대비하기 위하여 글로벌 탄소중립 기술분야의 현황과 발전 트렌드를 파악하고자 한다. 이를 위해, 탄소중립 관련 온라인 뉴스기사 데이터를 웹 크롤링하여 수집하였고, 미래신호분석방법론과 인공신경망 딥러닝 기술인 Word2Vec알고리즘을 적용하여 탄소중립 기술 트렌드를 분석 및 예측하였다. 분석결과, 탄소 과배출 업종인 철강업 및 석유화학 분야의 기술고도화가 요구되고 있었으며, 전기차 분야에의 투자 타당성 확보와 기술 고급화가 추세인 것으로 드러났다. 이에 대한 정부의 적극적인 지원과 글로벌한 기술협력/인프라 조성이 밑받침되어야 할 것으로 보인다. 그 외에도 탄소중립 관련 인력양성이 시급한 것으로 나타났으며, 기업에서 필요한 탄소중립 인력을 양성할 수 있도록 간접지원정책 마련의 필요성을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.185-197
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• 2022

최근 객체 인식에 높은 성능을 가진 딥러닝 네트워크가 나오고 있다. 딥러닝을 이용한 객체 인식의 경우 성능 향상을 위해 학습 데이터 셋 구축이 중요하다. 데이터 셋을 구축하기 위해서는 이미지를 수집하고 라벨링 해야 한다. 이 과정은 많은 시간과 인력이 필요하다. 때문에 오픈 데이터 셋을 사용한다. 그러나 방대한 오픈 데이터 셋을 가지고 있지 않는 객체도 존재한다. 그 중 하나가 번호판 검출과 인식에 필요한 데이터이다. 이에 본 논문에서는 이미지를 최소화 하여 대용량 데이터 셋을 만들 수 있는 인조 번호판 생성기 시스템을 제안한다. 또한 인조 번호판 배치구조에 따른 검출률을 분석했다. 분석결과 가장 좋은 배치구조는 FVC_III, B이며 가장 적합한 네트워크는 D2Det이었다. 인조 데이터셋 성능은 실제 데이터셋의 성능보다 2~3%가 낮았지만, 인조 데이터를 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터 셋 구축 시스템임을 증명하였다.

• 유통과학연구
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• 제15권8호
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• pp.65-73
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• 2017

Purpose - Although e-learning has this advantage, currently many organizations have failed to recognize the necessity for basic e-learning educational training. It follows that practitioners working in the above organizations face the difficulty of having to find educational training processes of boosting their capabilities by themselves, rather than being able to utilize the educational training processes offered by e-learning. So of their own accord, learners have considered the necessity of information relating to being able to choose between high quality educational training processes. The purpose of this study is to propose opening e-learning content information for enabling an efficient choice of learning processes related to e-learning. Research design, data, and methodology - To pinpoint the items of e-learning content information, the study was initiated according to the following process. First, information relating to e-learning content (offered on e-learning websites) was researched. Second, based on the items of information which emerged from the research, selection and validity verification took place with 5 e-learning specialists as the subjects. Third, the opinions of adult learners at K University were collated relating to the items of information which emerged from the research. Results - The e-learning content information was comprised of 16 items in order to improve the choosing process for learner's e-learning contents. The analysis results showed that when learners were choosing e-learning processes, the most highly considered item was 'mobile support' (4.35). Following this (in order) were 'tuition fees' (4.30), 'certificate issuing' (4.23), and 'awareness of educational institution' (4.18). The least considered items were 'recruiting learners' (3.01) and 'tutor support' (3.18). Conclusions - The 16 items of e-learning content information in this study, were deemed to be helpful to learners in providing them with a choice of desirable e-learning process when this process was offered to them. Following this, there is a need for service institutions offering e-learning processes to make public the information suggested by this study. Research into educational methods additionally points to a necessity for not only e-learning forms, but also offline educational methods and a combination of blended learning to be offered and run parallel to e-learning.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.1139-1150
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• 2022

SW 산업의 급속한 발전과 함께 새롭게 개발되는 코드와 비례해서 취약한 코드 또한 급증하고 있다. 기존에는 전문가가 수동으로 코드를 분석하여 취약점을 탐지하였지만 최근에는 증가하는 코드에 비해서 분석하는 인력이 부족하다. 이 때문에 기존 Vuldeepecker와 같은 많은 연구에서는 RNN 기반 모델을 이용하여 취약점을 탐지하였다. 그러나 RNN 모델은 코드의 양이 방대할수록 새롭게 입력되는 코드만 학습되고 초기에 입력된 코드는 최종 예측 결과에 영향을 주지 못하는 한계점이 있다. 또한 RNN 기반 방법은 입력에 Word2vec 모델을 사용하여 단어의 의미를 상징하는 embedding을 먼저 학습하여 고정 값으로 RNN 모델에 입력된다. 이는 서로 다른 문맥에서 다른 의미를 표현하지 못하는 한계점이 있다. BERT는 Transformer 모델을 기본 레이어로 사용하여 각 단어가 전체 문맥에서 모든 단어 간의 관계를 계산한다. 또한 MLM과 NST 방법으로 문장 간의 앞뒤 관계를 학습하기 때문에 취약점 탐지와 같은 코드 간 관계를 분석해야 할 필요가 있는 문제에서 적절한 방법이다. 본 논문에서는 BERT 모델과 결합하여 취약점 탐지하는 연구를 수행하였고 실험 결과 취약점 탐지의 정확성이 97.5%로 Vuldeepecker보다 정확성 1.5%. 효율성이 69%를 증가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.33-40
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• 2023

한국이 초고령사회로 진입하면서 노인 복지에 대한 필요성이 증가하고 있으나 현재 복지 인력 부족이 사회문제로 대두되고 있다. 이에 대한 해결책으로 노인의 사회적 고립감 완화와 위급 상황 시 비상 연락 등의 기능을 하는 노인 돌봄 로봇이 활발히 연구되고 있다. 하지만 이러한 기능들은 사용자의 접촉이 있어야만 작동하여 기존 노인 돌봄 로봇의 한계점으로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 기존의 문제를 해결하기 위해 상용화된 노인 돌봄 로봇과 카메라를 통해 직접적인 접촉 없이도 사용자와 상호작용할 수 있는 돌봄 로봇 시스템을 제안한다. 돌봄 로봇에 연결된 엣지 디바이스에 표정 인식 모델과 행동 인식 모델을 탑재하였고, 공공데이터를 통해 모델의 학습 및 성능검증을 진행했다. 실험 결과를 통해 표정 인식과 행동 인식의 성능이 각각 정확도 96.5%, 90.9%인 것을 확인할 수 있으며, 수행 시간의 경우에는 각각 50ms, 350ms인 것을 확인할 수 있다. 해당 결과는 제안한 시스템의 표정 및 행동 인식 정확도가 높고 추론 시간이 효율적임을 확인하며, 이는 비접촉 상황에서도 원활한 상호작용을 가능하게 한다.

• 한국조경학회지
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• 제46권3호
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• pp.1-13
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• 2018

조경은 폭넓은 지식과 경험이 요구되는 소수인력분야로 타 분야에 비해 서비스 시장이 협소하여, 실무자를 위한 교육 서비스가 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 교육수요 수준별로 맞춤형 조경실무교육이 가능함과 동시에 개발 과정의 경제적 효율성을 높이는 이러닝 콘텐츠 개발 방법론을 제시하고자 수행하였다. 먼저, 이론 고찰에서 ADDIE 모형을 변형해 효율성을 추구한 교육 과정 개발 모형을 선정하였으며, 스콤 기반 모형의 학습객체 재사용 개념을 도입하였다. 특히, 선행연구에서 나타난 문제점을 보완하기 위해 분석, 설계 단계를 강화하였으며, 조경과 ICT에 대한 융복합 지식을 지닌 교수설계자가 전반적 단계를 주도하도록 하였다. 실제적 개발 과정은 단계별 절차에 의해 조경실무자 요구, 환경 등의 '분석', 콘텐츠 재사용성을 고려한 교수학습 절차, 활동 등의 '설계', 실제 촬영, 편집 등의 1차 개발, 1차 개발 콘텐츠를 재사용하는 2차 개발 등의 '개발', 전문성, 만족도 등에 대한 '평가 및 수정' 단계 순으로 진행하였다. 연구결과, 모듈형 학습객체로 구성된 공간별 과정이 총 8과목 216차시로 1차 개발되었으며, 모듈화된 학습객체를 단위별로 교차 조합한 분야별 과정이 총 3과목 208차시, 난이도별 과정이 총 3과목 216차시로 2차 개발되었다. 이에 대한 '평가'로 만족도 평가는 전반적 만족도 4.02, 8개 척도의 평균값은 3.97로 둘 다 4.0에 근접하였다. 전문성 평가는 8개 과목의 평가점수가 84.8~99.0으로 매우 높게 집계되었으며, 내용적으로는 5개 평가항목의 점수가 89.9~96.4점으로 비교적 균등하게 나타났다. 결론적으로 이러닝 콘텐츠의 디지털적 특성과 조경산업의 일반적 특성에 대한 명확한 이해를 바탕으로 연구를 수행함에 따라 모듈형 학습객체로 구성된 교육 과정 개발과 단위별 학습객체의 재사용에 의한 교육 과정 개발이 가능하였다. 특히, 보편적 절차에 의한 전문적 지식과 경험을 전달하는데 효과적임이 검증되었으며, 오프라인 교육에서 발생하는 아날로그적 문제점을 일부 극복할 수 있는 계기를 마련하였다. 향후, 콘텐츠 확충에 의한 추가연구와 세분화된 주제를 대상으로 연구할 필요가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.77-83
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• 2020

열처리 시설은 뿌리산업 중에서 고열에 의한 열악한 환경과 긴 근로시간 등으로 원격 IOT 시스템의 적용 범위가 확대되는 상황이다. 이러한 열처리 공정 환경에서 IOT 미들웨어는 사물인터넷 기기(센서 등)의 데이터 정보를 해석하고 관리하며 제어할 수 있는 중추적 역할이 요구된다. 그간 열처리 원격에서 제어하는 시스템은 현장 상황에 대한 전반적 감시 없이 작업자의 일괄 시스템 명령으로 운영되었다. 하지만 열처리 시설의 안전성과 정밀한 제어를 위해서는 다양한 센서 컨트롤과 주변 작업환경 인지가 필요하다. 본 논문에서 제시한 열처리 안전지원 시스템은 그에 대한 해결책으로 열화상 감지를 통해 열처리로의 작업인력 접근을 파악하고 원격에서 작업 가동 시 열처리 장비의 Safety를 위한 지원시스템을 제안하였다. 또한 일반적인 고정된 열점 감시 기반 열화상 분석보다 더욱 빠르고 정확한 인식을 위해 DNN 딥러닝 네트워크를 활용한 OPEN CV 기반 열화상 분석 시스템을 구성하였다. 이를 통해 열처리 산업에 특성화된 안전관리 지원과 향후 열처리 환경에서 범용적으로 활용 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.