• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권3호
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• pp.71-79
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• 2023

지진이 발생한 후 구조물의 안전성을 평가하기 위해 모든 교량 및 건축물에 지진가속도 및 변위를 계측하는 유지관리시스템을 구축하기는 효율적이지 않아, 이를 유지관리하기 위해서는 현장조사가 시행되며 조사범위가 넓은 경우 많은 시간이 소요된다. 그로 인해 2차 피해가 발생할 우려가 있으므로 신속한 개별 구조물의 안전성을 추정할 필요가 있다. 구조물의 지진 손상은 구조물에 인가된 지진력 정보와 구조해석모델을 이용하여 위험도평가 해석을 통해 예측할 수 있다. 이를 위해 지진 발생 시 임의위치에서 발생한 지진력을 추정할 필요가 있다. 본 연구에서는 국내 지진계측 기록과 선형추정방법 및 인공신경망 학습 방법을 활용한 임의위치의 지반 응답스펙트럼 및 가속도시간이력을 추정하는 방법들을 제안하고 적용성을 평가하였다. 선형추정방법의 경우 추정에 사용되는 인근 관측소의 위치가 가까울 경우 오차가 적었지만 멀어질 경우 오차가 크게 증가하였다. 인공신경망 학습 방법의 경우 동일한 조건에서 더 낮은 수준의 오차로 추정할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.44-55
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• 2022

농업 관련 방송 콘텐츠에서 과일에 대한 자동적인 정보 제공을 위해서 대상 과일의 인스턴스 영상 분할이 요구된다. 또한, 해당 과일에 대한 3차원 자세에 대한 정보 제공도 의미있게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에서 토마토에 대한 정보를 제공하는 연구를 다룬다. 인스턴스 영상 분할 기법을 학습하기 위해서는 다량의 데이터가 필요하지만 충분한 토마토 학습데이터를 얻기는 힘들다. 따라서 적은 양의 실사 영상을 바탕으로 데이터 증대기법을 통해 학습 데이터를 생성하였다. 실사 영상만을 통한 학습 결과 정확도에 비해서, 전경과 배경을 분리해서 만들어진 합성 영상을 통해 학습한 결과, 기존 대비 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 영상 전처리 기법들을 활용해서 만들어진 영상을 사용한 데이터 증대 영상의 학습 결과, 전경과 배경을 분리한 합성 영상보다 높은 성능을 얻는 것을 확인하였다. 객체 검출 후 자세 추정을 하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 포인트 클라우드를 획득하였고 최소제곱법을 이용한 실린더 피팅을 진행하였고, 실린더의 축 방향을 통해 토마토 자세를 추정하였다. 우리는 다양한 실험을 통해서 대상 객체에 대한 검출, 인스턴스 영상 분할, 실린더 피팅의 결과가 의미있게 나타난다는 것을 보였다.

• 중소기업연구
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• 제41권3호
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• pp.151-172
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• 2019

제4차 산업혁명이라는 시대적 변화는 특정 분야에 국한되지 않고 사회 및 전 산업분야에 영향을 미치며 모든 기업들에 변화에 대한 효과적인 대응을 요구하고 있다. 기업들은 생존을 넘어 지속적인 성장발전을 위해서 빅데이터나 인공지능과 같은 첨단 정보통신기술을 도입하거나, 효율적이고 체계적인 조직구조 개선 및 조직문화 쇄신, 혹은 업무효율화와 구성원 개개인의 역량을 강화하는 등의 다양한 모습으로 대응하고 있다. 본 연구는 제4차 산업혁명과 같은 다차원적인 변화에의 대응은 획일적이어서는 안 되며, 기업 특성에 따라 대응전략과 대응 우선순위가 달라야한다는 가정 하에 출발하였다. 본 연구의 목적은, 효율적이고 체계적인 조직구조는 물론 성숙된 조직문화 그리고 정보시스템 도입을 위해서 필요한 기술기반구조를 갖추고 있는 대규모 기업들과 달리 중소규모 기업(소기업과 소상공인 포함)의 차별화된 대응전략과 대응요인(영역)들의 우선순위를 제시하는데 있다. 선행연구를 통해서 밝혀진 대응요인(영역)들에 대해서 세미델파이방식의 반복 설문을 통해서 데이터를 수집하였으며, 데이터 분석결과, 중규모 기업의 경우에는 정보기술도입 > 조직구성원의 역량강화 > 기술기반구조 구축 > 조직구조 개선 > 업무효율화 > 조직문화 개선 순으로 나타났으며, 소상공 및 자영업을 포함한 소규모기업의 경우에는, 조직구성원의 역량강화 > 업무효율화 > 정보기술 도입 > 기술기반구조 구축 > 조직구조 개선 > 조직문화 개선 순으로 나타났다. 본 연구결과 도출된 중소규모 기업의 대응 우선순위는 중소규모 기업이 제4차 산업혁명 시대의 변화에 대응전략을 수립하는데 실제적인 활용효과가 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.481-492
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• 2023

본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 정보를 추출하기 위한 한글 데이터셋 구축 방법을 탐구한다. 현대 사회에서는 혼합된 정보가 빠르게 유포되며, 이를 효과적으로 분류하고 추출하는 것은 의사결정 과정에 중요하다. 그러나 이에 대한 학습용 한국어 데이터셋은 아직 부족하다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 사용하여 텍스트 기반 제로샷 학습(zero-shot learning)을 이용한 정보 추출을 시도하며, 이를 통해 목적에 맞는 한국어 데이터셋을 구축한다. 본 연구에서는 시스템-지침-소스입력-출력형식의 프롬프트 엔지니어링을 통해 언어 모델이 원하는 결과를 출력하도록 지시하며, 입력 문장을 통해 언어 모델의 In-Context Learning 특성을 활용하여 데이터셋을 구축한다. 생성된 데이터셋을 기존 데이터셋과 비교하여 본 연구 방법론을 검증하며, 관계 정보 추출 작업의 경우 KLUE-RoBERTa-large 모델 대비 25.47% 더 높은 성능을 달성했다. 이 연구 결과는 한국어 텍스트에서 지식 요소를 추출하는 가능성을 제시함으로써 인공지능 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다. 더욱이, 이 방법론은 다양한 분야나 목적에 맞게 활용될 수 있어, 다양한 한국어 데이터셋 구축에 잠재력을 가진다고 볼 수 있다.

• 정보화정책
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• 제30권4호
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• pp.3-39
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• 2023

정보/정보시스템의 중요성이 높아지면서, 정보보안에 대한 중요성이 강조되고 있고, 조직에 적합한 정보보안 수준을 유지하기 위한 도구로서 정보보안 감사의 중요성 또한 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 정보보안 감사 분야의 국내외 학술 논문들을 분석하여 전반적인 연구 현황을 살펴보고 향후 연구 분야를 제시하는 것이다. 이를 위해 총 103편의 국내외 논문을 일반 기준과 연구 주제 관련 기준을 바탕으로 분석하였다. 주요한 분석 결과로는 연구 방법적인 측면에서 이 분야의 이론적인 발전을 위해 실증 연구의 비중을 높일 필요가 있다. 연구의 내용적인 측면에서 보면, 연구주제 '감사인/감사조직'의 경우, 연구의 누적적인 발전을 위해 역량과 같은 변수들에 대한 프레임워크를 제시하는 연구가 필요하다. 연구 주제 '감사 활동/절차'에 대해서는 감사의 세부 활동 과정/결과를 분석하는 연구를 수행할 필요가 있다. 연구 주제 '감사 대상'의 경우에는 해외 연구에서 분석한 신기술/특정 산업/특정 보안분야 등을 주목해 볼 가치가 있다. 연구 주제 '감사 목적/효과'의 경우, 현재 연구마다 서로 다르게 조작화되고 있는 성과/품질을 종합적이고 체계적으로 정의하는 연구가 필요하다. 연구 주제 '감사 기준/지침'의 경우, 국내에서는 2016년 이후로 지침/모델에 대한 연구가 없으므로, 지속적인 관심이 필요하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권12호
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• pp.519-524
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• 2023

해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.119-142
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• 2022

조직은 물리적 환경에서의 업무 처리를 정보시스템과 인공지능 기반의 가상적 업무 처리로 디지털 전환함으로써 업무수행에 따른 시간과 공간의 제약을 극복하고 경쟁력을 창출하고 있다. 이러한 업무 환경의 디지털 전환은 최근 코로나19 팬데믹으로 많은 조직이 원격근무를 실시하면서 급진전 되었다. 본 연구에서는 급격한 업무 환경의 디지털 전환이 가져온 성과인 업무 프로세스 가상성에 초점을 두고 연구하였다. 업무 프로세스 가상성은 가상환경에서의 업무처리의 적합성이나 수월성과 같은 결과적 품질이다. 본 연구에서는 프로세스 가상화 이론에 근거하여 업무 특성과 IT 특성과 조직 특성이 업무 프로세스 가성성에 미치는 연구모형을 수립하였다. 가상 환경에서 원격근무를 경험한 사람들을 대상으로 검증한 결과, 첫째, 업무 특성 측면에서 감각적 요구는 업무 프로세스 가상성에 영향을 미치지만, 관계적 요구, 동기화 요구, 식별제어 요구는 영향이 없음을 확인하였다. 둘째, IT 특성 측면에서 표현력과 도달력은 업무 프로세스 가상성에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 셋째, 조직 특성 측면에서 근무 자율성은 업무 프로세스 가상성에 영향을 미치지만, 평가 불공정성은 영향이 없음을 확인하였다. 본 연구는 업무 프로세스 가상성에 IT의 표현력과 도달력이 가장 큰 영향을 미치고, 직무 자율성은 다음이며, 감각적 요구는 영향이 가장 낮음을 규명함으로써 업무 프로세스 가상화의 성공 가능성을 높이기 위한 실무적 시사점을 제시했다는 점에서 의미가 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.55-68
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• 2024

플랜트 엔지니어링 기업은 서로 다른 공종별 부서에서 플랜트 공정/설비/파이프/계장 등 각 관련 분야의 요구사항 문서를 작성하거나 참조하게 된다. 공정 관련 요구사항 문서는 공정에 대한 설명과 함께 이를 운영할 설비 또는 관련 시설의 요구사항들을 포함한다. 각 공종별 문서에 기술된 설비 또는 부품에 관련된 요구사항과 사양 정보는 문서의 작성자와 검토자들이 다르기 때문에 상호 간에 불일치가 발생할 가능성이 있다. 이 사항들에 대한 일치성을 확인하는 것은 전체 플랜트 설계 정보의 신뢰도를 높일 수 있다. 하지만, 문서의 양이 방대하고 서로 다른 문서들에 동일한 설비 부품에 대한 요구사항들이 일반 문장 형태로 흩어져 있기에 이를 사람이 추적하여 관리하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 서로 다른 문서들 내에 기술된 요구사항 문장들을 분석하여 설비 또는 설비 부품과 관련된 요구사항 문장의 유사도를 계산하여 의미적으로 동일한 문장을 찾아내는 방법을 제안한다. 요구사항 문장의 유사도를 계산하기 위하여 의미적으로 요구사항의 중심이 되는 부품과 속성을 개체명 인식 방법을 활용하여 찾아내고, 찾아진 부품과 속성들의 유사도를 계산하여 두문장이 의미적으로 동일함을 판단하는 방법을 제안한다. 플랜트 현장에서 사용하는 문서의 문장들을 예제로 하여 제안하는 방법을 설명하고 실험 결과를 설명한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.79-88
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• 2024

교통사고에 가장 취약한 도로는 이면도로 비신호교차로이며, 이들 취약지점에 AI 및 엣지 컴퓨팅 융합 기술을 적용하여 교통사고를 예방하고자 하는 시도가 이루어졌다. 본 연구에서는 현장 데이터를 활용하여 AI 및 엣지컴퓨팅 기술이 어떻게 교통사고 감소에 영향을 미칠 수 있고 한계가 무엇인지 교통공학적 측면에서 분석하였다. AI 객체인식으로 20m 후방에서 객체정보를 취득함으로써 운전자는 약 3.6초의 대응시간을 확보하게 되고, 엣지기술에 의해 0.5~0.8초만에 정보가 표출되어 운전자는 교차로 상황에 대응할 수 있는 시간을 얻게 된다. 또한, 교차로 접근로 10m지점에서는 11~12km, 20m지점에서는 20km/h 수준으로 속도관리가 이루어질 때 교차로 진입 전 정지가 가능한 것으로 분석되었다. 따라서 이들 시스템 도입 후 실증 교차로의 데이터를 Taylor 모형에 적용하면 교통사고 확률이 약 40% 감소하는 것으로 분석되었다. 결과적으로 높은 AI 기술의 높은 객체인식률, 엣지기술의 실시간 정보제공 그리고 교차로 접근로의 적정 속도관리가 함께 이루어질 때 교통사고 감소가 가능한 것으로 나타났다.