• 스마트미디어저널
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• 제10권2호
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• pp.61-69
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• 2021

길찾기는 '목적지를 찾는 문제 해결 과정'으로 최적의 경로 선택을 위한 공간 데이터 선택이 매우 중요하다. 최근 공간의 복잡화와 길찾기 서비스의 매체 확장으로 인해 공간데이터가 다양해져 정보디자인 관점으로의 접근이 필요하게 되었다. 따라서 본 연구의 목적은 길찾기 과정에서 중요한 인지적 단서가 되는 안내표지판 디자인을 위해 정보디자인 관점에서 공간데이터 디자인을 위한 메타 가이드라인을 제안하는 것이다. 연구는 3단계로 진행되었다. 첫째, 정보디자인, 표지판 디자인 관련 문헌연구와 표지판 가이드라인 매뉴얼 분석을 통해 디자인 프로세스를 제안하고 단계별 디자인 요소를 도출하였다. 둘째, 사례 분석과 전문가 FGI를 통해 3단계 디자인 프로세스 중 정보 조직화와 시각화 단계에 관한 메타 가이드라인을 제안하였다. 셋째, 메타가이드라인의 적용 가능성을 파악하기 위해 대상지를 선정하여 메타 가이드라인을 표지판 디자인에 적용하고 이에 대한 사용자 평가를 시행하였다. 사용자 설문을 통해 메타 가이드라인의 핵심 내용인 공간 특성에 따른 정보 위계, 정보 위계에 따른 정보 우선순위, 방향과 공간에 관한 시각화에 관한 가이드라인 적용 가능성을 파악하였다. 본 연구는 표지판 디자인에 필요한 정보 요소들을 프로세스 중심으로 체계화시켰다는 점과 공간특성에 따른 표지판 디자인에 관한 거시적 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 본 연구 결과를 토대로 향후 복잡한 공간 또는 다양한 매체를 위한 방향지각 정보, 공간인지 정보에 관한 구체적인 시각화 방법에 대한 연구를 진행하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권3호
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• pp.23-30
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• 2019

인터넷과 스마트폰 활용이 대중화되면서 사용자들은 다양한 방법과 미디어를 통해 언제 어디서나 정보시스템에 접근하여 필요한 서비스를 이용하는 다채널 환경에서 살고 있다. 이러한 서비스를 받는 과정에서 사용자는 본인임을 인증하는 사용자 인증 단계를 필수적으로 수행해야 하는데 대표적인 방식이 아이디 패스워드 인증 방식이다. 아이디 패스워드 기반의 사용자 인증 방식은 본인의 인증정보를 기억 후 키보드를 통한 입력만으로 인증이 가능하므로 타 인증 방식들과 비교했을 시 가장 편리하다는 평가를 받는다. 반면 현대 웹 서비스에선 요구하는 패스워드의 문자열 조합방식이 다르고 복잡성이 높은 엔트로피 값의 패스워드 설정만을 허용하고 있다. 이러한 복잡한 문자열로 구성된 패스워드는 사용자가 이용하고자 하는 서비스가 많을수록 개인정보 유출방지를 위해 주기적으로 패스워드 변경을 권고하기 때문에 이를 기억해야 할 사용자 인증정보의 개수도 비례하여 증가한다. 이러한 높은 엔트로피 값을 가지는 사용자의 인증정보를 시각 장애인이나 손사용이 불편한 사람 혹은 고령층이 일일이 기억하고 키보드 입력을 통해 사용하기엔 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 위와 같은 취약계층 및 일반 사용자에게 로그인 과정에서의 간편한 사용자 인증 방식 제공을 위해 구글 어시스턴트와 MFCC 및 DTW 알고리즘 그리고 화자 인증을 사용한 사용자 인증 방식을 제안한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제30권1호
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• pp.5-27
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• 2019

본 연구는 소수의 이주배경 청소년이 연구자와 함께 6개월간 10권의 만화책을 읽고 그에 관하여 토론하는 독서 프로그램을 진행하면서, 독서 프로그램의 참여가 이들의 한국어 능력과 문화 적응에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 학교도서관저널 도서추천위원회에서 엮은 <어린이와 청소년에게 권하는 주제별 좋은 만화책 365권> 중 이주배경 청소년의 삶과 연관 있는 주제를 다루거나 이주배경 청소년이 높은 흥미를 보이는 만화책 열 권이 독서 프로그램의 읽기 자료로 선정되었다. 독서 프로그램 전후로 실시한 독서 능력 평가 결과, 연구 참가자들의 한국어 능력은 대체로 향상되었으며, 특히 추론력과 어휘력 부문에서 큰 상승폭을 보였다. 쓰기 영역에서는 전반적으로 비문이 줄고 문장 내에서 문법적 오류가 줄었다. 연구 참가자들은 대체로 한국 문화에 안정적으로 적응하고 있었으나, 통합적 민족정체성을 획득하지 못한 참가자의 경우 작품 속 인물과 정서적 공감대를 형성하며 문화적응의 어려움을 털어놓을 수 있었다. 본 연구의 참가자들은 만화책을 통하여 독서의 즐거움을 상기하였으며, 독서 프로그램이 끝날 때 쯤에는 이미지 없이 텍스트만으로 구성된 소설 형태의 읽기자료에까지 관심을 확장하게 되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.16-24
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• 2021

word2vec 등 기존의 단어 임베딩 기법은 원시 말뭉치에 출현한 단어들만을 대상으로 각 단어를 다차원 실수 벡터 공간에 고정된 길이의 벡터로 표현하기 때문에 형태론적으로 풍부한 표현체계를 가진 언어에 대한 단어 임베딩 기법에서는 말뭉치에 출현하지 않은 단어들에 대한 단어 벡터를 표현할 때 OOV(out-of-vocabulary) 문제가 빈번하게 발생한다. 문장을 구성하는 단어 벡터들로부터 문장 벡터를 구성하는 문장 임베딩의 경우에도 OOV 단어가 포함되었을 때 문장 벡터를 정교하게 구성하지 못하는 문제점이 있다. 특히, 교착어인 한국어는 어휘형태소와 문법형태소가 결합되는 형태론적 특성 때문에 미등록어의 임베딩 기법은 성능 향상의 중요한 요인이다. 본 연구에서는 단어의 형태학적인 정보를 이용하는 방식을 문장 수준으로 확장하고 OOV 단어 문제에 강건한 병렬 Tri-LSTM 문장 임베딩을 제안한다. 한국어 감정 분석 말뭉치에 대해 성능 평가를 수행한 결과 한국어 문장 임베딩을 위한 임베딩 단위는 형태소 단위보다 문자 단위가 우수한 성능을 보였으며, 병렬 양방향 Tri-LSTM 문장 인코더는 86.17%의 감정 분석 정확도를 달성하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.144-151
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• 2020

모바일 환경에서 의사소통은 SMS 문자로 이루어진다. SMS 문자에서 사용되는 어휘들은 일반적인 한국어 문어체 문장에서 사용되는 어휘들과 다른 부류의 어휘들이 사용될 것으로 예상할 수 있다. 예를 들어, 일반적인 문어체의 경우 문장의 시작이나 끝맺음이 올바르고 문장의 구성요소가 잘 갖추어졌지만, SMS 문자 말뭉치의 경우 구성요소를 생략 및 간략한 표현으로 대체하는 경우가 많다. 이러한 어휘 사용 특성을 분석하기 위하여, 기존에 구축된 구어체 말뭉치와 문어체 말뭉치를 사용한다. 실험에서는 구어체 말뭉치인 SMS 문자 말뭉치와 네이버 영화평 말뭉치, 그리고 문어체 말뭉치인 한국어 문어체 원시 말뭉치의 어휘사용 특성을 비교-분석한다. 말뭉치별 어휘 비교 및 분석을 위하여 품사 태그 형용사(VA)를 기준으로 하였고, 공연강도를 측정하기 위해 변별적 공연어휘소 분석 방법론을 사용하였다. 그 결과 '좋-', '죄송하-', '즐겁-' 등 감정표현 형용사들이 SMS 문자 말뭉치에서 선호되는 반면, 네이버 영화평 말뭉치에서는 평가 표현과 관련된 형용사들이 선호되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 과정에서 추출된 공연강도가 높은 형용사를 기준으로 감정어휘 사전을 자동 구축하기 위하여 단어 임베딩 기법을 사용하였으며, 총 343,603개의 감성어휘를 자동 구축하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.26-35
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• 2020

미래의 주가를 예측하기 위한 시도는 과거부터 꾸준히 연구되어왔다. 그러나 일반적인 시계열 데이터와 달리 금융 시계열 비정상성(non-stationarity)과 장기 의존성(long-term dependency), 비선형성(non-linearity) 등 예측을 하는 것에 있어서 여러 가지 방해 요인이 존재한다. 또한, 광범위한 데이터의 변수는 기존에 사람이 직접 선택하는 것에 한계가 있으며 모델이 변수를 자동으로 잘 추출할 수 있도록 하여야 한다. 본 논문에서는 비정상성 데이터를 정규화할 수 있는 슬라이딩 타임스텝 정규화(sliding time step normalization) 방법과 LSTM 형태의 오토인코더(AutoEncoder)를 사용하여 모든 변수로부터 압축된 변수로 미래 주가를 예측하는 방법, 기간을 나누어 전이 학습을 하는 이동 전이 학습(moving transfer learning)을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 100개의 주요 금융 변수들만을 사용하는 것보다 뉴럴 네트워크를 통해서 가능한 많은 변수를 사용하였을 때 성능이 우수함을 보이며, 슬라이딩 타임스텝 정규화 방법을 사용하여 모든 구간에서 데이터의 비정상성에 대해 정규화를 수행함으로써 성능 향상에 효과적임을 보인다. 이동 전이 학습 방법은 스텝 별 테스트 구간에서 모델의 성능을 평가하고 전이학습을 함으로써 긴 테스트 구간에서 성능 향상에 효과적임을 보인다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권4호
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• pp.161-180
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• 2022

본 연구는 국내 온라인 학술지를 검색하고 원문을 확인할 수 있는 웹사이트의 접근성과 학술논문 형식 웹콘텐츠의 접근성 개선방안을 제시하는 데 목적이 있다. 국내 온라인 학술지를 발행하기 위해서는 논문투고관리시스템을 활용하고 있으며, 공공 또는 민간 학술DB사를 통해 서비스하고 있다. 온라인 학술지 출판 및 편집단계에서 접근성 관련 내용은 존재하지 않았으며, 국외의 경우 웹사이트, 웹콘텐츠의 접근성 제고를 위해 WCAG 2.1의 Level AA 준수를 목표로 설정하고, VPAT를 통해 학술지의 접근성 수준을 안내하고 있다. 국내 온라인 학술지의 웹콘텐츠 접근성 개선을 위해 학회의 편집·출판 규정에 접근성 사항을 추가하고, 학술지 편집자를 대상으로 접근성 교육과 온라인 학술지 접근성 체크리스트 개발, 연구자의 자가검증 제도화가 필요하다. 온라인 학술지의 웹사이트 접근성 개선을 위해서는 동등한 이용보장을 위해 웹사이트 사용 시 다양한 편의 기능 제공과 논문투고관리시스템에 접근성 기능을 안내하고, 학회 및 학술DB사마다 한국형 VPAT 제출을 의무화해야 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권2호
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• pp.56-65
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• 2023

뉴스와 취재 프로그램 같은 방송에서는 제보자의 신원 보호를 위해 음성을 변조한다. 음성 변조 방법으로 피치(pitch)를 조절하는 방법이 가장 많이 사용되는데, 이 방법은 피치를 재조절하는 방식으로 쉽게 원본 음성과 유사하게 음성 복원이 가능하다. 따라서 방송 음성 변조 방법은 화자의 신원 보호를 제대로 해줄 수 없고 보안상 취약하기 때문에 이를 대체하기 위한 새로운 음성 변조 방법이 필요하다. 본 논문에서는 Voice Privacy Challenge에서 비식별화 성능이 검증된 Lightweight 음성 비식별화 모델을 성능 비교 모델로 사용하여 피치 조절을 사용한 방송 음성변조 방법과 음성 비식별화 성능 비교 실험 및 평가를 진행한다. Lightweight 음성 비식별화 모델의 6가지 변조 방법 중 비식별화 성능이 좋은 3가지 변조 방법 McAdams, Resampling, Vocal Tract Length Normalization(VTLN)을 사용하였으며 한국어 음성에 대한 비식별화 성능을 비교하기 위해 휴먼 테스트와 EER(Equal Error Rate) 테스트를 진행하였다. 실험 결과로 휴먼 테스트와 EER 테스트 모두 VTLN 변조 방법이 방송 변조보다 더 높은 비식별화 성능을 보였다. 결과적으로 한국어 음성에 대해 Lightweight 모델의 변조 방법은 충분한 비식별화 성능을 가지고 있으며 보안상 취약한 방송 음성 변조를 대체할 수 있을 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.49-62
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• 2022

최근 전 세계적으로 빅데이터, AI, IoT, 자율주행, 디지털트윈 등 스마트시티 솔루션이 발달하면서 다양한 스마트기기와 SNS가 확산하고 사람들이 도처에 남긴 행적이 기록되면서 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터' 환경을 활용한 스마트시티 구축이 활발하게 진행 중이다. 본 연구의 목적은 4차 산업혁명에 따른 지속가능한 스마트시티의 도시정보·대중교통 접근성에 있어 시민의 교통 편의성 향상 및 효율적인 정책수립을 위해 빅데이터 기반의 객관적이고 체계적인 분석 모델을 개발하고, 지속가능한 도시의 공공·민간 DB를 활용한 빅데이터 기반 대중교통 접근성 및 정책관리 플랫폼 구축의 방법론을 도출하는데 있다. 이를 위해 광주광역시를 대상으로 상세생활권을 구분하고 기초 생활편의시설 접근성 및 빅데이터 기반 대중교통 시스템을 분석하였다. 그 결과, 1) 대중교통 네트워크 평가를 위한 빅데이터 활용, 2) 빅데이터 기반의 교통 수단/서비스 의사결정지원, 3) 도심 교통 네트워크 모니터링 서비스 제공, 4) 주차수요 발생원 분석 및 개선방안 제공과 같은 빅데이터 기반 도시정보·대중교통 접근성 플랫폼 구축을 제안하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.77-83
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• 2022

뉴로모픽 아키텍처는 스파이킹 신경망(SNN, Spiking Neural Network) 모델을 사용하여, 추론 실험을 통해 스파이크 값이 많이 누적될수록 정확한 결과를 도출한다. 추론 결과가 특정 값으로 수렴할 경우, 추론 실험을 더 진행해도 결과의 변화가 작아 소비 전력이 더 커질 수 있다. 특히, 인공지능 기반 IoT 환경에서는 전력 낭비는 큰 문제가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 뉴로모픽 아키텍처 환경에서 추론 이미지 노출 시간을 조절하여 추론 시간을 단축함으로써 인공지능 기반 IoT의 전력 낭비를 줄이는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 추론 정확도의 변화를 반영하여 다음 추론 이미지 노출 시간을 계산한다. 또한, 추론 정확도의 변화량 반영비율을 계수 값으로 조절할 수 있으며, 다양한 계수 값의 비교 실험을 통해 최적의 계수 값을 찾는다. 제안한 기법은 목표 정확도에 해당하는 추론 이미지 노출 시간은 선형 기법보다 크지만 최종 추론 시간은 선형 기법보다 적다. 제안한 기법의 성능을 측정하고 평가한 결과, 제안한 기법을 적용한 추론 실험이 선형 기법을 적용한 추론 실험보다 최종 노출 시간을 약 90% 단축할 수 있음을 확인한다.