본 연구는 말더듬 화자들의 음성 데이터를 기반으로 하여, 인공지능 기술을 활용한 말더듬 자동 식별 방법을 개발하는 것을 주목적으로 진행되었다. 특히, 한국어를 모국어로 하는 말더듬 화자들을 대상으로 CNN(convolutional neural network) 알고리즘을 활용한 식별기 모델을 개발하고자 하였다. 이를 위해 말더듬 성인 9명과 정상화자 9명을 대상으로 음성 데이터를 수집하고, Google Cloud STT(Speech-To-Text)를 활용하여 어절 단위로 자동 분할한 후 유창, 막힘, 연장, 반복 등의 라벨을 부여하였다. 또한 MFCCs(mel frequency cepstral coefficients)를 추출하여 CNN 알고리즘을 기반한 말더듬 자동 식별기 모델을 수립하고자 하였다. 연장의 경우 수집결과가 5건으로 나타나 식별기 모델에서 제외하였다. 검증 결과, 정확도는 0.96으로 나타났고, 분류성능인 F1-score는 '유창'은 1.00, '막힘'은 0.67, '반복'은 0.74로 나타났다. CNN 알고리즘을 기반한 말더듬 자동분류 식별기의 효과를 확인하였으나, 막힘 및 반복유형에서는 성능이 미흡한 것으로 나타났다. 향후 말더듬의 유형별 충분한 데이터 수집을 통해 추가적인 성능 검증이 필요함을 확인하였다. 향후 말더듬 화자의 발화 빅데이터 확보를 통해 보다 신뢰성 있는 말더듬 자동 식별 기술의 개발과 함께 이를 통한 좀 더 고도화된 평가 및 중재 관련 서비스가 창출되기를 기대해 본다.
체계적이고 지속적인 소프트웨어 개발 프로세스 측정 및 분석 활동은 프로젝트 관리에 있어서 중요한 요소 중의 하나로 알려져 있다. 하지만 측정 및 분석 활동에 요구되는 높은 비용과 신뢰성 있는 메트릭 데이터 획득의 어려움으로 인해 측정 및 분석 활동을 수행하는 데에는 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 메트릭 자동 수집 및 분석 도구와 이 도구를 기반하여 소프트웨어 프로젝트 관련 문제 인식과 문제 해결을 할 수 있게 하는 방법을 제안한다. 도구와 방법을 통해 메트릭 수집에 대한 오버헤드를 없애 측정 및 분석 활동의 수행을 쉽게 할 수 있고 수집된 메트릭의 분석을 통해 객관적으로 이슈를 파악하고 해결 할 수 있다. 또한 프로젝트 중에 메트릭의 지속적인 수집이 가능하고 수집과 동시에 수집된 메트릭에 대한 분석을 할 수 있기 때문에 잠재적인 위험 요소의 조기 식별과 해결을 가능케 하여 소프트웨어 제품의 품질향상과 문제해결에 드는 비용의 절감 효과를 얻을 수 있다.
컴퓨터 시스템이나 네트워크의 보안을 강화하는 방안으로 보안상 취약성이 발견되는 보안 취약성을 점검 하는 것이 옳다. 그러나 취약성을 파악하기 위하여 국내외 관련 사이트를 수동적 방법으로 검사하는 것은 대단히 어려운 일이다. 따라서 스스로 관련 사이트의 홈 페이지를 검색하고 취약성 정보를 추출한 후 새로운 취약성 관련 정보가 발견되는 대로 이를 취약성 데이터베이스에 기록하는 이른바 취약성 자동 갱신 시스템[1]은 취약성 탐지 시스템의 핵심 기능이다. 본 논문에서 구현한 취약성 자동 갱신 로봇은 웹 페이지 자동 검색프로그램인 스파이더를 활용하여 구현되었으며, ICAT등과 같은 취약점 정보 제공 사이트들로부터 홈페이지를 검색하고 이에 수록된 정보를 수집 및 분석한 후, 취약성 데이터베이스를 자동으로 갱신한다.
인터넷이 폭 넓게 보급되어 온라인 상에서 얻을 수 있는 텍스트 정보의 양이 급증함에 따라 산재해 있는 문서들에 대한 효과적인 정보 관리 및 검색이 요구되고 있다. 자동 문서분류란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 할당하는 작업으로써 효율적인 정보 관리 및 검색을 가능하게 한다. 하지만 자동문서 분류를 하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 수집 보관하기 위한 분산 환경이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 자동 문서분류를 위한 분산기반 환경의 조성에 있어서 RTI(Run Time Infrastructure)를 통한 분산 시스템 환경으로 구성하였다.
자동구분기계에 의한 우편물 처리 절차는 수집된 우편물을 우편집중국으로 보내고 OVIS를 이용하여 우편물에 기재된 우편번호를 인식하여 바코드로 변환한 다음 우편물에 바코드를 인쇄한다. 이 우편물은 LSM에 의해 바코드를 자동 판독하여 분류한 다음 각 지역별로 운송하게 된다. 운송된 우편물은 배달우체국으로 보내지게 되고 배달원이 자신의 배달구역의 우편물을 가지고 각 가정이나 사무실 등에 우편물을 배달하게 된다. 이 우편물을 배달순서대로 정렬하는 과정을 순로구분이라고 하는데, 우편물의 자동처리에 있어 가장 많은 시간이 소요되는 부분은 바로 이 순로구분 과정이다. 현재는 이 과정을 배달원이 자신의 경험에 의해 수작업으로 처리하고 있는 실정이며 우편물을 신속하고 정확하게 처리하고 원가를 절감하기 위해서는 기계에 의한 순로구분자동화가 이뤄져야 한다. 특히, 우편물의 익일배달체계를 실현하기 위해서는 순로구분이 자동으로 이뤄져야 한다. 이에, 본 고는 우리나라의 순로구분자동화 방안을 모색하기 위해 우정선진국의 순로구분자동화 동향을 분석하였다.
인터넷의 확산으로 일반인들이 높은 정보수집력을 보유하게 됨에 따라 소비자 중심의 시장이 형성되면서 전자상거래를 통한 소비자간의 거래가 점점 늘어가고 있다. 그에 따라 많은 연구자들이 소비자간 전자상거래를 지원하기 위한 지능형 에이젼트를 개발하고 있다. 그러나 기존의 소비자간 전자상거래 에이젼트 시스템은 경매나 역경매와 같은 '1:다'의 경쟁적 협상을 지원하거나, 판매자와 구매자의 거래성사를 위한 시간흐름에 따른 가격조건 완화를 이용한 자동협상에 주로 촛점을 맞추고 있다. 본 연구는 기존의 자동협상에 관한 연구와는 다른 관점에서, 소비자들간에 거래하려는 제품에 대해 제품사양 및 거래조건의 변화가 가능한 경우에 판매자와 구매자가 느끼는 개인적인 효용의 차이를 이용하여 판매자와 구매자가 모두 만족하는 제품사양, 거래조건, 가격의 거래결과를 찾아주기 위한 자동협상구조를 제시한다.
43차 산업혁명이 도래함에 따라 해운분야에도 자동화 및 무인화 기술을 접목한 안정성과 효율성을 향상시키기 위한 기술개발이 진행중이다. 그중 선박의 신속하고 안전한 이/접안을 돕도록 고안된 자동계류시스템은 선박의 식별 정보와 융합센서로부터 다양한 정보를 수집해 인력의 개입이 최소화하거나 무인화할 수 있으며, 이는 계류 라인을 이용한 기존 방법 대비 발생하는 위험 요소를 줄이고 효율적인 도선 지원이 가능하게 한다. 본 연구팀은 기초단계 연구로서 자율 운항 선박 구현을 위한 자동 계류 시스템 개념 설계를 제시한다. 연구내용은 크게 자동 계류시스템의 하드웨어 설계, 제어 및 운용 프로세스 설계, 선체 계측 기술 개발, 운동변위/계류력 산정 수치모델 개발, 항만 내 운영환경 및 시나리오 분석으로 분류할 수 있으며 본 발표에서는 연구현황과 추후 진행 방향에 대해 다루도록 한다.
IP기반 미디어 서비스는 대규모 사용자를 확보할 수 있고, 사용자 규모에 따른 수익을 올릴 수 있기 때문에 방송사에서는 중요 서비스의 하나로 인식하고 있다. 사용자의 지속적이고 빠르게 변화하는 새로운 서비스에 대한 요구사항들을 만족시키기 위해서 방송사는 보유하고 있는 관련 시스템들을 항시 새로운 서비스에 유연하게 대처할 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는 IP기반 미디어 서비스에 유연하게 대응할 수 있는 체계화된 방송콘텐츠 서비스 개방형 아키텍처 (OASIS: Open Architecture for Systematic IP-based Services)를 제안한다. 'OASIS'는 제작 시스템에서 자동으로 콘텐츠(예. 에센스와 메타데이터)를 수집하고 다양한 서비스에 맞게 수집된 콘텐츠를 제공할 수 있는 체계적이고 유연한 아키텍처이다. 더불어 OASIS는 방송콘텐츠 저작권 확보 여부를 확인할 수 있도록 하였기 때문에 최근 중요시되고 있는 저작권이 확보된 콘텐츠를 서비스할 수 있다. 제안하는 아키텍처는 시스템들 간에 콘텐츠를 교환할 때 표준화된 메타데이터와 ID를 사용하여 교환하게 함으로써 서비스 할 콘텐츠를 자동으로 시스템화하여 수집할 수 있다. KBS는 2년간의 작업을 거쳐 방송콘텐츠를 공유하는 데 필요한 메타데이터와 ID의 표준화 작업을 수행하였으며, 이를 기반으로 체계적으로 자동화된 수집 체계를 고안하였다. 다양한 서비스에 유연하게 콘텐츠를 제공하기 위한 측면으로는 openAPI(Application Programming Interface)를 활용하여, 서비스의 요구에 맞는 콘텐츠 내용을 제공할 수 있도록 하였다. 마지막으로 라이선스 관리 측면으로는 방송 콘텐츠 제작 시 수집할 수 있는 계약 정보 및 서비스 유통 가능 범위를 체계화함으로써, 제작 시에 저작권 정보를 수집하고, 해당 콘텐츠와 연동하여 서비스 가능 여부를 확인할 수 있도록 하였다. 제안한 아키텍처를 활용하여 다양한 서비스의 요구에 대응할 수 있는 콘텐츠 서비스 시스템을 구축할 수 있다.
개발자 개개인의 소프트웨어 개발 프로세스를 개선시켜 소프트웨어의 품질을 향상시킬 수 있도록 돕는 기법으로 PSP(Personal Software Process)가 널리 쓰이고 있다. PSP에 제시된 측정 및 분석활동을 지속적으로 수행함으로써 개별 개발자는 자신의 개발 프로세스에 내재된 약점을 파악할 수 있고, 이렇게 수집된 과거 프로젝트의 데이타를 이용하여 공수와 품질에 대한 예측의 정확도를 높일 수 있다. 그러나 수동으로 행해지는 데이타 수집의 오버헤드와 개발작업-측정작업 간의 문맥전환에 따른 집중력 분산의 문제점으로 인해 신뢰도 높은 데이타를 수집하기가 쉽지 않은 것이 현실이다. 한편, PSP에 제시된 문서형태의 프로세스 가이드는 프로세스 정보 검색의 불편함과 추가적인 정보를 삽입하는 데 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 개발된 PSP 지원도구를 소개한다. 개발된 도구는 데이타 수집의 신뢰성을 높이기 위해 데이타 자동 수집 기능을 제공하고, PSP 프로세스 정보의 효율적인 검색을 위한 EPG(Electronic Process Guide) 기능 및 추가적인 프로세스 정보의 저장을 위한 경험 저장소 기능을 제공한다.
하천수 사용량 자료는 하천법에 따라 사용자가 월단위로 사용량(농업용수 8,000m3/s 이상)을 한강홍수통제소 하천수사용관리시스템에 직접 입력 또는 우편이나 공문 등으로 전달되어 입력되고 있다. 하지만 현재와 같이 월단위로 수집되는 자료로는 하천수 사용량 통계자료 분석이나 효율적인 물관리를 위한 하천 유량 관리에는 활용에 한계가 있어 정확한 하천수 사용량 관리가 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 현장에서 계측되어 표준화된 자료로 전송되는 자료를 현재 한강홍수통제소에서 운영중인 첨단 계측장비를 이용해 하천 유량 자료를 실시간으로 수집 및 관리하고 있는 IRDiMS(Integrated Real-time Discharge Measurement System)를 활용하여 하천수사용관리시스템에 하천수 사용량 자료를 실시간으로 입력하도록 개선방안을 제시하고자 하였다. IRDiMS는 계측장비를 통해 하천 유량 자료를 수집하여 품질관리를 거쳐 하천의 유량자료를 관리하고 있어 실시간 하천수 사용량 자료는 IRDiMS 의 처리체계를 동일하게 활용할 수 있다. 또한 IRDiMS에서 처리된 자료는 물리적·소프트웨어 측면에서 한강홍수통제소 내부DB와 같은 공간에 위치하여 자료를 하천수사용관리시스템 외에도 국가수문DB 및 타시스템에 연계하는데 유리하다. 실시간 기반의 하천수 사용량 자료는 현장에서 실시간으로 계측되어 산정된 하천수 사용량 자료를 일정한 형식에 따라 10분 주기로 IRDiMS의 수신서버로 전송하고 수집된 자료를 처리서버에서 품질관리를 거친 후 자동유량DB에 저장된다. 저장된 자료는 정해진 규칙에 따라 국가수문DB로 자동 연계하고, 실시간으로 외부망에 있는 연계서버를 통해 하천수사용관리시스템DB에 자료를 저장하도록 하천수 사용량 수집에 대한 방안을 마련하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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