• 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.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권1호
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• pp.23-38
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• 2012

NC소프트, NHN, 넥슨 등 국내 업체들을 필두로 최근 대규모 다중 사용자 온라인 롤플레잉 게임(Massive Multiplayer Online Role Playing Game, 이하 MMORPG) 시장이 크게 확대되고 있다. 하지만, MMORPG의 경우 막대한 초기투자비용이 소요되는데 반해, 성공으로 이어지는 게임의 수는 그 수가 매우 적어, 초기 기획 단계부터 사용자들의 구미에 맞는 게임을 설계하는 것이 국내 MMORPG 산업에 있어 주요한 도전과제로 대두되고 있다. 이러한 배경 하에 본 연구는 MMORPG에 대한 사용자 만족에 영향을 미치는 주요 설계 요소들을 기존 문헌을 통해 도출하고, 이들 요소들 중 MMORPG 게임의 만족도 및 지불의향에 가장 크게 영향을 미치는 핵심 요인들은 무엇인지 식별해 보고자 하였다. 주로 분석적 계층 프로세스(AHP) 기법을 이용해 MMORPG 설계요소에 대한 분석을 시도한 기존 연구들과 달리, 본 연구에서는 대표적인 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 이용해, MMORPG 설계의 핵심성공요인을 식별해 보고자 하였다. 분석결과, 사용자의 만족도에는 부가가치 시스템 관련 요인들보다는 게임 컨텐츠 자체의 품질과 관련한 요인들이 더 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 사용자의 지불의향에는 부가가치 시스템 관련 요인들이 게임 컨텐츠의 품질 관련 요인들보다 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 본 연구의 결과는 MMORPG 사용자의 만족을 결정하는 설계요소와 지불의향을 결정하는 설계요소 사이에는 서로 차이가 있기 때문에, 게임의 성격과 시장진출 전략에 따라 업체에서 집중해야 할 설계 요소가 반드시 달라져야 함을 시사한다. 아울러, 만족도와 지불의향 모두에 가장 큰 영향을 미치는 설계 요소는 '사용자 인터페이스(user interface)'라는 사실도 함께 확인할 수 있었는데, 이는 사용자가 편리하고 직관적으로 조작할 수 있는 환경이 기본적으로 제공되지 않는 한 MMORPG의 사용자 만족과 수익창출 모두 달성되기 어렵다는 점을 우리에게 시사한다고 할 수 있다. 이러한 본 연구의 시사점들은 향후 MMORPG 개발업체나 유통업체의 전략 수립에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제3권3호
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• pp.31-43
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• 2001

본 연구에서는 안전진단에 관한 기본적 정보를 제공하고 유사한 변상의 발생을 최소화하기 위한 목적으로 터널의 변상사례들에 대한 조사와 분석을 수행하였다. 국내외 터널의 44개 변상사례에 대하여 4개 항목 즉, 내용수명, 변상유형 및 원인, 지질상태 등에 관한 빈도 수를 분석하였다. 이와 더불어 국내 터널분야의 전문가들로부터 안전진단 평가에 관련하여 총 28개 항목에 대한 설문조사를 수행하였다. 본 연구의 결과는 터널의 변상항목 중에는 균열에 의한 변상이 42~58% 정도로 가장 높은 비율을 나타났다. 변상 원인으로는 시공불량에 의한 영향이 높은 비율을 나타내고 있으므로 시공품질의 확보가 중요한 요인으로 사료된다. 설문조사 결과로부터 경직된 평가기준의 완화를 지적하였다. 그리고 각 항목별 중요도를 제시함으로써 인공지능기법 등을 안전진단분야에 적용하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.71-79
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• 2021

제조업 분야에서는 경쟁력 강화를 위하여 다품종 생산으로의 전환이 이루어지고 있으며, 하이브리드 제조기술이 증가하고 있다. 특히 제조실행시스템과 ERP 등의 도입을 통하여 생산 품질 향상에 많은 노력을 기울이고 있기에, 신속하고 효과적인 관리를 위한 MES 운영이 필요하다. MES는 제품 생산과 관련된 모든 단계를 관리하면서, 생산 활동에 비효율적인 부분은 개선하고, 공정 변경의 경우에 시스템에 변경 사항을 반영해야 한다. 그러나 대부분의 MES는 시스템 관리자를 통하여 수동적이고, 반복적으로 비효율적인 작업을 계속 하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 생산과 관련된 요구사항을 시스템 관리자가 특정 라인의 장비에 대한 참조 정보를, 다른 라인의 동일한 장비에도 일괄 적용할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 참조 정보의 일괄 적용과 선택 적용의 구분으로 생산 라인에 대한 유연한 대처가 가능할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권9호
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• pp.339-348
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• 2021

최근 소프트웨어 결함 예측 연구는 교차 프로젝트 간의 결함 예측뿐만 아니라 교차 버전 프로젝트 간의 결함 예측 또한 이루어지고 있다. 종래의 교차 버전 결함 예측 연구들은 WP(Within-Project)로 가정한다. 하지만, CV(Cross-Version) 환경에서는 프로젝트 버전 간의 분포 차이의 중요성을 고려한 연구들이 없다. 본 연구에서는 다른 버전 간의 분포 차이까지 고려하는 자동화된 베이지안 최적화 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 분포차이에 따라 전이 학습(Transfer Learning) 수행 여부를 자동으로 선택하여 준다. 해당 프레임워크는 버전 간의 분포 차이, 전이 학습과 분류기(Classifier)의 하이퍼파라미터를 최적화하는 기법이다. 실험을 통해 전이 학습 수행 여부를 분포차 기준으로 자동으로 선택하는 방법이 효과적이라는 것을 알 수 있다. 그리고 최적화를 이용하는 것이 성능 향상에 효과가 있으며 이러한 결과 소프트웨어 인스펙션 노력을 감소할 수 있다는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해 교차 버전 프로젝트 환경에서 신규 버전 프로젝트에 대하여 효과적인 품질 보증 활동 수행을 지원할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.83-90
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• 2023

컴퓨터 비전에서 흐릿한 영상은 영상 인식률을 저하시키는 중요한 요인이다. 이것은 주로 카메라가 불안정하게 초점을 맞추지 못하거나, 노출시간동안 장면의 물체가 빠르게 움직일 때 발생한다. 흐릿한 영상은 시각적 품질을 크게 저하시켜 가시성을 약화시키며, 이러한 현상은 디지털카메라의 기술이 지속적으로 발전하고 있음에도 불구하고 빈번하게 일어난다. 본 논문에서는 합성곱 신경망으로 설계된 심층 멀티 패치 계층 네트워크(Deep multi patch hierarchical network)를 기반으로 수정된 빌딩 모듈을 대체하여 입력 영상의 디테일을 잡고 주의 집중 기법을 도입하여 흐릿한 영상 속 물체에 대한 초점을 다방면으로 맞추어 영상을 강화한다. 이것은 서로 다른 스케일에서 각각의 가중치를 측정 및 부여하여 흐림의 변화를 차별적으로 처리하고 영상의 거친 수준에서 미세한 수준까지 순차적으로 복원하여 글로벌한 영역과 로컬 영역 모두 조정한다. 이러한 과정을 통해 저하된 화질을 복구하고 효율적인 객체 인식 및 특징을 추출하며 색 항상성을 보완하는 우수한 결과를 보여준다.

• 서비스연구
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• 제13권3호
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• pp.127-146
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• 2023

최근 디지털 광고는 15초 미만의 짧은 광고를 통해 메시지를 전달해야 하며, 소셜미디어에서 광고는 소비자가 스킵하기 전까지 5초 이내에 메시지를 전달해야 한다. 광고의 길이가 짧아졌지만, 인공지능을 통한 알고리즘과 빅데이터 분석은 고객의 관심사에 맞는 메시지 전달을 가능하게 하였다. 이런 변화 속에서 짧고 효율적인 광고를 이용한 소비자 맞춤 메시지 전달의 중요성은 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 효과적인 메시지 전달을 위한 메시지 프레이밍 효과에 대해 살펴보았다. 구체적으로, 비건 제품에 대한 '건강'과 '환경' 두 가지 프레이밍 효과의 차이를 살펴보았다. 건강과 환경에 대한 소비자 관심의 증가는 비건 제품에 대한 관심을 높였으며, 비건 시장은 날로 크게 성장하고 있다. 소비자가 비건 제품을 구매하는 이유는 소비자 개인의 건강을 위해서이기도 하지만, 윤리적 소비라고 할 수 있는 환경에 대한 책임감 또한 무시 못 할 요인이다. 기존 연구에서는 건강과 환경 메시지 프레이밍 간의 효과의 차이가 측정되지 못하였으며, 연구 대상도 비건 식품에 국한되었다. 본 연구에서는 주방세제 제품군을 이용하여 '건강과 환경 메시지 프레이밍' 효과의 차이를 밝혀내고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.671-685
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• 2023

인공지능이 이미지 편집 기술에 적용되어 조작 흔적이 거의 없는 고품질 이미지를 생성할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 기술들은 거짓 정보 유포, 증거 인멸, 사실 부인 등의 범죄 행위에 악용될 수 있기 때문에 이에 대응하기 위한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 조작을 탐지하기 위해 이미지 파일 분석과 모바일 포렌식 아티팩트 분석을 수행한다. 이미지 파일 분석은 조작된 이미지의 메타데이터를 파싱하여 Reference DB와 비교분석을 통해 조작여부를 탐지하는 방법이다. Reference DB는 이미지의 메타데이터에 남는 조작 관련 아티팩트를 수집하는 데이터베이스로서, 이미지 조작을 탐지하는 기준이 된다. 모바일 포렌식 아티팩트 분석은 이미지 편집 도구와관련된 패키지를 추출하고 분석하여 이미지 조작을 탐지하도록 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존의 그래픽적 특징기반 분석의 한계를 보완하고, 이미지 처리 기법과 조합하여 오탐을 줄일 수 있도록 한다. 연구 결과는 이러한 방법론이 디지털 포렌식 조사 및 분석에 유의미하게 활용될 수 있음을 보여준다. 또한, 조작된 이미지 데이터셋과 함께 이미지 메타데이터 파싱 코드와 Reference DB를 제공하여 관련 연구에 기여하고자 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.1-9
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• 2022

글로벌 시대에 들어서면서 수입식품 안전관리에 대한 중요성이 증가하고 있다. 해외 식품업체 주소정보는 수입식품 안전관리를 위한 핵심 정보로써 식품위해 발생시 신속한 대처와 사후관리를 위해 반드시 검증되어야 한다. 그러나 각국의 주소체계가 다른 관계로 하나의 검증시스템이 모든 국가의 주소를 검증할 수는 없다. 또한, 주소검증은 사용하는 분야에 따라 검정목적이 상이할 수 있다. 본 논문에서는 주어진 해외 식품업체 주소로부터 해당 국가의 행정구역 레벨로 분류하는 문제를 다룬다. 수입식품 안전관리를 정확하고 효율적으로 하기 위하여 수입식품제조업체 주소를 해당 국가의 행정구역 수준으로 정확하게 매칭하는 것이 필요하다. 수입식품이 생산·제조되는 위치와 식품제조에 영향을 줄 수 있는 환경정보, 재난재해 정보를 결합함으로써 선제적 수입식품 안전관리가 가능하다. 그러나, 일부 국가에서는 주소를 표기할 때 행정구역 레벨명을 생략하여 작성하고 있으며, 동일한 지명이 여러 행정구역 레벨에서 중복되는 경우가 있어 주소로부터 행정구역 레벨을 정확히 분류하는 일은 쉽지 않다. 본 연구에서는 이러한 경우에 적합한 딥러닝 기반 행정구역 레벨 분류 모델을 제안하고, 실제 해외 식품회사 주소 데이터에 대하여 검증한다. 구체적으로 다중 레이블 분류 모델에서 멱집합(Label Powerset)을 이용해 훈련하는 방식을 사용한다. 제안된 기법의 검증을 위해 식약처에 등록된 에콰도르 및 베트남에 있는 해외 제조업소 주소에 대하여 정확도를 검증하였으며, 기존의 분류 모델보다 정확도가 각각 28.1% 및 13% 정도 향상되었다.