• 융합정보논문지
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• 제11권8호
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• pp.36-41
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• 2021

인공지능을 이용하여 예측이나 분석하는 기술은 지속적으로 발전하고 있지만, 의사결정 과정을 명확히 해석하지 못하는 블랙박스 문제가 존재한다. 따라서 인공지능 모델의 의사결정 과정에서 사용자의 입장에서 해석이 불가능하여 결과를 신뢰할 수 없는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 인공지능의 문제점과 이를 해결하기 위한 블록체인을 활용한 설명 가능한 인공지능에 대해 연구를 진행하였다. 블록체인을 이용해서 설명 가능한 인공지능 모델의 의사결정 과정에서의 데이터를 타임스탬프 등을 이용하여 부분별로 블록체인에 저장한다. 블록체인을 이용하여 저장된 데이터의 위변조 방지를 제공하고 블록체인의 특성상 사용자는 블록에 저장된 의사결정 과정등의 데이터를 자유롭게 접근할 수 있다. 설명 가능한 인공지능 모델의 구축이 힘든 것은 기존 모델의 복잡성이 큰 부분을 차지한다. 따라서 포인트 클라우드를 활용해서 3차원 데이터 처리와 가공과정의 효율성을 높여서 의사결정 과정을 단축해 설명 가능한 인공지능 모델의 구축을 원활하게 한다. 블록체인에 데이터 저장과정에서 데이터 위변조가 발생할 수 있는 오라클 문제를 해결하기 위해 저장과정에 중간자를 거치는 블록체인 기반의 설명 가능한 인공지능 모델을 제안하여 인공지능의 블랙박스 문제를 해결하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.29-41
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• 2022

본 논문에서는 대표적인 보급형 장비인 키넥트를 활용하여 실시간으로 사용자 캐릭터의 자세를 제어하고, 상대 캐릭터와 함께 자연스러운 상호작용 동작을 수행하는 실시간 상호작용 애니메이션 시스템을 소개한다. 해당 상호작용 애니메이션 시스템은 실시간으로 두 캐릭터의 상호작용 동작을 연출하는 시스템으로, 사용자는 키넥트를 이용한 자세 입력을 통해 사용자 캐릭터의 동작을 제어하고 상대 캐릭터는 사용자 캐릭터의 동작에 따라 반응하는데 이 반응 동작은 시스템에 의해 자동으로 결정된다. 전처리 과정은 예제 동작 데이터 정보를 사전에 관측 및 분석하여 맵핑 모델을 생성하고, 실시간 처리 과정에서는 사용자의 실시간 입력에 맞는 두 캐릭터의 자세(동작)을 실시간으로 생성 및 보정 후 최종 결과 애니메이션을 화면에 출력한다. 실험 결과를 통해 해당 시스템은 사용자의 입력 동작에 맞추어 상대 캐릭터는 적절한 대응 동작을 수행하고, 화면상의 두 캐릭터가 서로 상호작용 동작을 연출하는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기술 및 아이디어는 응용하여 실제 사용자 상호작용 소프트웨어 개발에 적용할 수 있고, 이를 통해 사용자에게 더 나은 몰입감을 제공할 수 있을 것이다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권1호
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• pp.14-25
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• 2022

수동 표면파 탐사는 인공 송신원 없이 생활잡음 또는 자연 발생 소음 등을 송신원으로 이용해 탄성파 신호를 측정한다. 수동 송신원은 낮은 진동수 대역에서 발생하기 때문에 수동 표면파 탐사는 일반적인 능동 탐사법 보다 더 깊은 심도의 지질 정보를 확보할 수 있어 심부 부지 평가 분야에 많이 활용되고 있다. 수동 표면파 탐사 자료는 능동 표면파 탐사 자료 해석과 마찬가지로 자료 획득 후 진동수 분산곡선을 구하여 1차원으로 가정한 속도구조를 해석한다. 하지만 수동 표면파 탐사 자료는 송신원이 무작위로 발생한다는 특성 때문에 여러 수신기에서 측정된 신호들의 공간자기상관을(spatial autocorrelation) 이용해 수신 자료들의 일관성(coherence) 곡선을 구하고 이로부터 분산곡선을 구하게 된다. 이 기술보고에서는 수동 표면파 탐사 이론, 탐사 방법, 자료처리 기법을 살펴보고 실제 적용 사례를 분석한다.

• 한국음향학회지
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• 제42권5호
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• pp.403-411
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• 2023

탄성 영상과 미세 혈류 도플러 영상과 같은 기능성 초음파 영상은 조직의 기계적, 기능적 정보를 제공함으로써 진단 성능을 향상시킨다. 그러나 기능성 초음파 영상의 구현은 데이터 획득 및 처리 시 대용량 데이터 저장과 같은 한계를 야기한다. 본 논문에서는 효율적인 횡탄성 영상 기법을 위해 데이터 획득 양을 절감시키는 서브 나이퀴스트 접근법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 나이퀴스트 샘플링 속도보다 1/3배 낮은 샘플링 속도로 데이터를 획득하고, 주파수 스펙트럼의 주기성을 이용하여 대역 통과 필터링 기반의 보간을 통해 재구성된 Radio Frequency(RF) 신호를 사용하여 횡파 신호를 추적한다. 이때 RF 신호는 67 % 미만의 비대역폭으로 제한된다. 제안하는 접근법을 검증하기 위해 기존 샘플링 속도로 획득한 횡파 추적 데이터를 이용하여 서브 나이퀴스트 샘플링된 RF 신호를 재현하고, 기존 접근법과 횡파 속도 영상을 재구성한다. 정량적 평가를 위해 재구성한 횡파 속도 영상의 군속도, 대조도 잡음 비, 그리고 구조적 유사성 지수를 비교하였다. 우리는 서브 나이퀴스트 샘플링 기반 횡탄성 영상의 가능성을 정성적, 정량적으로 입증하였고, 향후 실시간 3차원 횡탄성 영상 기술에 유용하게 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.119-125
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• 2023

IT 인프라 운영이 고도화하면서 시스템을 관리하는 방식이 널리 보급되어 있으며, 최근에는 Syslog를 활용한 개선방법들이 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법으로 수집한 로그 데이터를 활용하여 시스템 관제를 할 경우 다양한 형식으로 추출되는 로그를 전문 인력이 분석해야 하는 어려움이 있다. 본 논문은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 Syslog 데이터를 분산 수집하고 중복 데이터를 전처리하여 중앙 데이터베이스에 적재하는 시스템을 구축 방법을 제시하고자 한다. 또한, 데이터사전을 구성하여 실시간으로 데이터를 분류하고 카운팅하는 기능을 제공하며, 데이터사전에 등록된 데이터에 대해서는 중앙 데이터베이스로의 전송을 제한하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 데이터 사전의 정의어 패턴을 유지하며, 중복 데이터와 시간 중복을 제어하여 중앙 데이터베이스에 정제된 데이터를 적재함으로써 빅데이터 분석을 위한 기초 자료를 확보할 수 있다. 시뮬레이션결과 제안된 알고리즘과 프로시저를 구체적인 예시와 함께 설명하고, syslog 데이터를 활용하여 그 성능을 검증하였다. syslog 데이터는 실제 로그 데이터에서 추출한 예시를 포함하고 있으며 이를 통해 로그 데이터로부터 필요한 정보를 정확하게 추출하였고, 분류 및 적재 과정에서 정상적인 처리가 이루어지는지를 확인하였다. 이러한 시스템은 엣지 환경에서 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 솔루션으로 활용하여 기술의 확산 측면에서도 효과를 기대할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.281-290
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• 2022

우리나라는 안전점검을 의무적으로 시행하여야 하는 국가시설물이 증가하고 있으며, 또한 보다 안전한 안전점검 방법이 필요한 시점이다. 본 연구는 주로 육안조사에 의존하던 교량의 안전점검을 드론을 활용하여 수행함으로써 점검자의 안전을 확보하고 신속한 외관조사가 가능하게 함으로써 교량 안전점검 외관조사의 효율성을 높이고자 하였다. 연구를 위하여 인천의 영종대교를 테스트베드로 선정하고 와렌 트러스 부분, 현수교 메인 케이블, 주탑, 교각의 네 부분으로 나누어 드론 촬영을 실시하고 성과물을 제작하였으며 그 과정에서의 작업 내용들을 정리하고 분석하여 교량시설물에 대한 드론 안전점검시 다섯 단계의 표준절차를 정립할 수 있었다. 연구결과로 얻어진 표준절차의 단계별 내용은 1단계, 시설물 정보수집 및 분석, 2단계, 취약부 분석 및 비행계획, 3단계, 드론 촬영 및 데이터 처리, 4단계, 외관조사 상태평가, 5단계, 외관조사망도 및 DB 구축이다. 따라서 이 표준절차에 따라 교량을 포함한 토목시설물의 안전점검이 수행된다면 보다 체계적이고 효율적으로 안전점검을 수행해 나갈 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국비블리아학회지
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• 제34권2호
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• pp.251-274
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• 2023

본 연구는 광역대표도서관 사서들의 감정노동과 전문직 삶의 질(ProQOL)에 미치는 영향관계에서 긍정심리자본의 매개효과를 알아보았다. 2023년 2월 13일부터 2023년 2월 24일까지 전국 17개 광역대표도서관에서 근무하고 있는 사서 159명을 대상으로 설문지를 통하여 일반적 특징, 감정노동, 전문직 삶의 질, 긍정심리자본을 조사하였다. 통계처리는 SPSS Statistics 24.0, Amos 25.0을 이용하여 빈도 분석, 기술통계 분석, 확인적 요인분석, 신뢰도 분석, 상관관계 분석, 측정모형 분석을 실시하였다. 또한 부트스트랩(Bootstrapping) 분석 방법을 사용하여 광역대표도서관 사서의 감정노동과 전문직 삶의 질 관계에서 긍정심리자본의 매개효과를 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 광역대표도서관 사서들의 감정노동, 전문직 삶의 질, 긍정심리자본 간에는 모두 유의미한 영향이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 광역대표도서관 사서들의 감정노동과 전문직 삶의 질 관계에서 긍정심리자본의 간접효과는 통계적으로 유의한 것으로 확인되었다. 즉, 감정노동이 전문직 삶의 질에 직접적인 영향을 미치는 것으로 보아 부분 매개효과가 있다고 볼 수 있다. 따라서 향후 연구에서는 사서들의 감정노동을 감소시키고 긍정심리자본을 강화하여 전문직으로서의 삶의 질을 높여줄 수 있는 프로그램 개발 연구를 제언한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권3호
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• pp.505-512
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• 2022

이 연구는 리빙랩 기반 교육 프로그램의 효과를 메타분석을 통해 종합하기 위해 실시되었다. 자료 분석을 위해 리빙랩 기반 교육의 효과를 보고한 선행연구 7편을 선정하였다. 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 리빙랩 기반 교육 프로그램의 전체 효과크기는 어떠한가? 이 때 전체 효과크기는 인지적 영역과 정의적 영역에 대한 효과를 의미한다. 둘째, 범주형 변수에 따른 리빙랩 기반 교육 프로그램의 효과크기는 어떠한가? 이 연구에서 범주형 변수는 연구 결과 특성, 연구 특성, 연구 설계 특성으로 구분하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 리빙랩 기반 교육의 전체 효과크기는 0.347로 나타났다. 둘째, 인지적 영역에 따른 효과크기는 지식정보처리 1.244, 의사소통능력 0.593, 문제해결능력 0.261, 창의성 0.26의 순으로 나타났다. 셋째, 교과 영역에 따른 효과크기는 전기전자 1.146, 기술가정 0.489, 인공지능 0.379, 실과 0.168의 순으로 나타났다. 넷째, 학교급에 따른 효과크기는 고등학교 1.058, 중학교 0.312, 초등학교 0.217의 순으로 나타났다. 다섯째, 학년에 따른 효과크기는 두 학년 이상을 통합하여 운영한 경우 0.295, 단일 학년 0.294의 순으로 나타났다.

• 한국음향학회지
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• 제28권6호
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• pp.572-577
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• 2009

대용량 음성 DB를 사용하는 음편접합 TTS는 부가적인 신호처리 기술을 거의 사용하지 않고, 문맥을 반영하는 여러 합성유닛들을 결합해 합성음을 생성하기 때문에 높은 자연성을 가진다는 장점이 있다. 중복되는 음편의 감량을 위해서 음성인식분야에서 사용되는 결정트리 기반의 트라이폰 군집화 알고리즘을 사용할 수 있지만 음편 내의 음향적 천이 특성을 반영하기가 어렵고 문맥질의 적용이 체계적이지 못하여 TTS에 바로 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 DB감량을 위해 결정 트리 기반의 새로운 음소 군집화 방법을 제안한다. 먼저 음편의 처음, 중간, 끝 3프레임의 각 13차 MFCC벡터를 통합한 39차의 벡터로 음편내의 변이성과 연결성을 표현한다. 결정 트리의 상위부분에서는 포괄적인 문맥질의를 하위부분에서는 세부적인 문맥질의를 적용시켰다. 그리고 기존 결정트리 시스템과 제안된 시스템과의 성능평가를 위하여 평가용 트라이폰 모델의 음편과 트리에서 탐색한 트라이폰 모델의 음편들 간의 음향적 유사도를 DTW를 적용하여 계산하였다. 실험결과 제안된 방법을 사용할 경우 전체 음성DB의 크기를 23%로 줄일 수 있었고, 음향적 유사도가 높은 음편을 선택함을 보이므로 향후 소용량 DB TTS에 적용 가능성을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.183-203
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• 2018

전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.