• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.83-91
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• 2012

최근 컬럼-기반 저장 장치는 우수한 입출력 성능으로 고속 데이터베이스 시스템의 진보적인 중요 모델이 되었다. 본 논문에서는, 기존의 가로-기반 저장 모델과 비교 분석하고, 고속 컬럼-기반 데이터베이스 시스템의 유효 성능을 향상시키기 위하여, 플래시 메모리와 어시스트 드라이브를 활용한 새로운 컬럼-인지 스토리지 관리 모델을 제안한다. 컬럼-인지 폴라라이징이라고 하는 본 스토리지 관리 기법은 테이블 컬럼을 활성-컬럼과 비활성-컬럼으로 양분하여 압축 저장하며, 고부하시에 어시스트 드라이브를 활용하여 적체된 저장 연산을 리벨런싱한다. 실험 결과는 본 제안 기법이 컬럼-기반 스토리지의 초당 저장 연산 처리치를 19% 개선하였고, 그 응답 성능도 49%개선되었음을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
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• pp.392-398
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• 2008

이 연구는 정보의 효과적인 전달을 목적으로 하는 정보디자인에 있어서 지식의 활용에 대해 고찰하며, 정보시각화와 지식시각화의 특성에 대한 비교분석을 목적으로 한다. 지식은 일종의 고부가 가치의 정보로서 주어진 데이터에 관한 인간의 인지활동을 내포하고 있다. 지식은 정보에 관한 사용자의 해석, 인지, 이해 등을 거친 것으로서 정보 이상의 가치를 지닌 것으로 사용자의 심상과 인지를 확장시켜 새로운 정보와 지식의 생성 및 의사 결정에 사용될 수 있다. 지식의 표현은 현재 정보의 양적 팽창으로 인해 정보디자인에서 나타나는 정보과중, 해석오류와 오역, 사용자 태도 등의 문제를 해결하는 대안이 될 수 있다. 지식시각화는 지식의 전달과 장조를 위한 방법론으로써 사람들이 알고 있는 것을 좀 더 풍부한 의미로 전달한다. 또한 개인 또는 그룹 사이의 지식의 장작을 촉진하고 전달을 개선하며 습득을 용이하게 할 수 있다. 이 연구는 지식시각화란 정보디자인의 새로운 연구 분야로써 이론적 부분을 정립하고 표현방법 및 효과적인 프로세스 모델 설계를 연구하였다. 정보시각화와 지식시각화의 이론적 특성과 표현 방법 요소의 비교분석을 통해 지식시각화의 성격과 특정을 파악하였다. 또한 지식시각화의 대표적 표현방법을 도출하고, 지식의 표현에 적함한 시각화 방법 에 관해 고찰하였다. 더불어 지식의 실질적 표현에 기초가 되는 지식 구조화에 적합한 시각화 프로세스 모델을 제안하였다. 일반적인 시각화에서는 다양한 관점 제시나 지원구분을 하고 있지 않기 때문에 이 연구를 통해 도출되는 시각화 요소를 이용한 합리적인 시각화 프로세스 모델은 지식의 표현에 있어 효과적일 것이라 생각한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.311-321
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• 2000

본 논문에서는 정신분석과 두 종류의 정서이론, 인공지능과 신경회로망 그리고 퍼지 페트리 네트 등을 사용하여 사람의 인지과정을 모방한 인지모형시스템을 개발하였다. 먼저 프로이트의 정신분석을 사용하여 정신의 구조를 그래프로 표현한 후 이것을 '마음의 지도'라 명명하였다. 인지모형시스템을 구현하기 위한 첫 번째 작업으로 동적인 추론을 할 수 있는 지능 모델인 KNBN(Kohonen Network based Belief Network)을 제안하였다. KNBN으로 표현한 마음의 약도 내에서 연결강도 값으로 사용할 상대적 데이터를 만들기 위한 근거로서는 '정서'를 사용하였는데, 플라칙의 진화론에 근거한 정서이론과 오토니의 인지적 정서이론을 결합하여 데이터로 만든후 이 수치를 연결강도로 사용하였다. 이 두 개의 정서이론을 결합하는 알고리즘을 만들기 위해 페트리네트를 변형한 퍼지 페트리네트를 제안하였다. 또한 오토니가 주장하는 정서의 인지구조를 사람들이 그대로 이해하는지 여부를 알기 위해 대학생 100명을 대상으로 설문지를 사용해 정서의 인지구조에 대해 조사하였고 그 결과 값에 근거하여 두 개의 정서이론 결합 알고리즘을 만들었다. 이것으로 정서 발화에 대한 상대적인 수치가 산출되었고, 이것을 KNBN으로 표현한 마음의 약도에 결합하기 위해 0과 1사이의 수치로 정규화 하였다. 이렇게 정규화된 데이터를 이용해 인지 모형 시스템을 개발하였다.

• 인지과학
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• 제20권4호
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• pp.421-437
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• 2009

채팅 시스템은 인간이 사용하는 언어를 이용하여 인간과 컴퓨터 간의 대화를 시뮬레이션하는 프로그램이다. 본 논문에서는 핵심어와 화행을 입력으로 받아 자연스러운 채팅 문장을 생성하는 통계 모델을 제안한다. 제안 모델은 먼저 핵심어를 포함한 어절을 말뭉치에서 선택하고, 해당 어절의 주위에 있는 어절의 출현 정보와 구문 정보를 이용하여 후보 문장들을 생성한다. 그리고 화행에 기초한 언어 모델, 어절간 공기 정보, 각 어절의 구문 정보를 이용하여 생성된 후보 문장 중 하나를 선택한다. 실험 결과에 따르면 제안 모델은 단순한 언어 모델에 기반한 기존의 모델보다 좋은 86.2%의 적합 문장 생성률을 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.13-22
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• 2008

본 연구는 학습자의 인지발달 단계를 고려한 중학교 정보 교과서의 내용 구성 방안에 관한 것으로서, 정보 과목의 목표와 학습자 활동을 고려하여 3 가지 학습내용 모델을 선정하였으며 각각에 대한 내용 구성 방안을 제안하였다. 이를 위하여 청소년에 대한 인지발달 이론들을 분석하여 학습자의 발달 특성을 이해하고, 관련된 교육학적 이론을 토대로 학습 유형에 적합한 교수 학습 방안을 도출하였다. 그런 다음, 정보 과목의 학습내용의 특징을 분석하여 개념학습중심, 탐구학습중심, 실습중심의 내용 구성 모델을 제시하고, 학습자의 발달단계를 고려한 교과서 내용구성 방안을 제안하였다. 내용 구성 방안에 대한 타당성 검증을 위하여 중학교의 정보 과목 담당 교사 30명을 대상으로 설문조사를 수행하였으며 긍정적인 결과를 얻었다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.289-299
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• 2020

본 연구는 기존의 기술수용모델의 핵심인 지각된 사용 용이성과 지각된 편의성이 소비자의 제품 품질 지각에 미치는 영향에서, 연령, 인지욕구, 그리고 패션관여가 미치는 조절효과를 조사했다. 분석 결과, 가정되었던 지각된 유용성과 사용용이성의 지각된 품질에의 긍정적 영향력은 통계적으로 유의한 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 웨어러블즈의 수용에서 기술수용모델을 적용하여 설명했던 선행연구들의 결과와 일관되었다. 반면 가정되었던 연령, 인지욕구, 패션관여의 조절효과는 부분적으로 지지되었다. 가령 응답자 연령은 웨어러블즈에 대한 지각된 유용성이 지각된 품질에 미치는 영향에 유의한 부적 조절효과를 보인 반면, 지각된 사용용이성이 지각된 품질에 미치는 영향에 유의한 조절효과를 나타내지 못했다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.186-186
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• 2022

과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.

• 시큐리티연구
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• 제45호
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• pp.221-242
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• 2015

본 연구는 노인의 삶의 질에 악영향을 미치는 범죄피해두려움에 대하여 영향요인과 인과관계를 규명하여 노인대상 범죄를 예방하기 위한 방향성을 제시하는 것을 연구의 목적으로 한다. 특히, 위험해석모델을 바탕으로 구성한 범죄 위험인지와 행동적 반응을 통한 범죄두려움까지의 경로관계를 노인의 범죄두려움에도 적용할 수 있는 지 확인하였다. 분석 결과. 첫째, 사회적 특성인 무질서 요인은 범죄에 대한 인지 및 행동적 반응, 범죄두려움에 통계적으로 유의한 영향력을 가졌다. 둘째, 범죄피해경험 중 직접적 범죄피해경험은 범죄에 대한 인지에만 영향을 미쳤으나 간접적 범죄피해경험은 범죄에 대한 인지와 범죄두려움에 유의한 영향력을 가졌다. 셋째, 범죄에 대한 인지는 행동적 반응에 유의한 영향력을 가졌다. 넷째, 범죄에 대한 인지는 범죄에 대한 두려움에 유의한 영향력을 가졌다. 다섯째, 행동적 반응은 범죄에 대한 두려움에 영향을 미친다. 이와 같은 분석결과는 위험해석모델이 노인의 범죄두려움에도 적용이 된다는 것을 의미하며 사회적 특성인 무질서 요인과 개인적 특성인 범죄피해경험은 노인으로 하여금 범죄위험을 인지하게 하고 행동적 반응을 가져오게 하며 최종적으로 범죄두려움에 영향을 미치는 요인임을 알 수 있었다. 따라서 본 연구는 노인의 범죄두려움을 감소시키고 삶의 질 향상을 위해 지역사회환경에 대한 정화가 필요하며 범죄피해를 당한 노인에 대한 지원정책이 필요하다는 점을 강조하였다.

• 벤처혁신연구
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• 제5권4호
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• pp.91-108
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• 2022

본 연구는 자율주행 자동차를 이용하고자하는 의도에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석하기 위해 이루어졌다. 실증 분석을 위한 연구모형은 가치기반수용모델(VAM)을 기반으로 자율주행 자동차의 특성을 반영하여 도출하였다. VAM의 기본 변수인 유용성, 즐거움, 기술성, 인지된 비용에 자율주행 자동차의 특성인 편리성, 안전성, 보안성, 사회적 영향을 추가하였다. 이렇게 도출된 모형을 바탕으로 실증 분석을 위해 설문조사를 실시하였으며 유효한 216부를 분석의 대상으로 삼았다. 실증분석은 AMOS24를 활용한 구조방정식으로 하였다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 유용성, 즐거움, 편리성, 안전성, 보안성은 인지된 가치에 유의한 영향을 미쳤다. 기술성과 인지된 비용은 인지된 가치에 대한 영향 관계가 부(-)로 나타났다. 한편, 보안성과 사회적 영향은 인지된 가치에 유의한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다. 인지된 가치는 사용의도에 미치는 영향에 있어서 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 유의한 영향을 미친 변수들의 영향력은 안전성, 편리성, 인지된 비용, 즐거움, 유용성, 기술성 순이었다. 한편, 인지된 가치의 매개효과를 분석한 결과 인지된 가치는 유용성, 즐거움, 편리성, 안전성, 기술성, 인지된 비용과 사용의도 사이 매개의 역할을 하는 것이 검증됐다. 반면 보안성 및 사회적 영향과 사용의도 간에는 유의한 매개효과가 검정되지 않았다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 본 연구가 가지는 학술적, 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.162-177
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• 2020

자율주행시스템에서 다양한 센서를 기반으로 한 외부환경 인지는 주행안전성과 직접적인 관계가 있다. 최근 머신러닝/심층 신경망 기술의 발전으로 심층 신경망 기반의 인지 모델이 사용됨에 따라, 인지 알고리즘의 올바른 학습과 이를 위한 양질의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 그러나 자율주행에 발생할 수 있는 모든 상황을 데이터를 수집하는 것은 현실적인 어려움이 많다. 해외와 국내의 교통 환경의 차이로 인지 모델의 성능이 저하되기도 하며, 센서가 정상동작을 못하는 악천우에 대한 데이터는 수집이 어려우며 질적인 부분을 보장하지 못한다. 때문에, 실제 도로가 아닌 시뮬레이터 내 가상 도로 환경을 구축하여 합성 데이터를 수집하는 접근법이 필요하다. 본 논문에서는 국내 실정에 맞게 국내 도로 상황을 모사한 시뮬레이터 환경 안에 날씨와 조도, 차량의 종류와 대수, 센서의 위치를 다양화하여 학습데이터를 수집하였고, 보다 더 좋은 성능을 위해 적대적 생성 모델을 활용하여 이미지의 도메인을 보다 실사에 가깝게 바꾸고 다양화 하였다. 그리고 위 데이터로 학습한 인지 모델을 실제 도로 환경에서 수집한 시험 데이터에 성능 평가를 진행하여, 실제 환경 데이터만으로 학습한 모델과 비슷한 성능을 내는 것을 보였다.