• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.143-159
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• 2015

불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.111-123
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• 2013

개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.453-462
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• 2021

자동차 번호인식을 위해선 수많은 번호판 데이터가 필요하다. 번호판 데이터는 과거의 번호판부터 최신의 번호판까지 균형 있는 데이터의 확보가 필요하다. 하지만 실제 과거의 번호판부터 최신의 번호판의 데이터를 획득하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인조 번호판을 이용하여 자동차 번호판을 생성하여 딥러닝을 통한 번호판 인식 연구가 진행되고 있다. 하지만 인조 데이터는 실제 데이터와 차이가 존재하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 증강 기법을 사용한다. 기존 데이터 증강 방식은 단순히 밝기, 회전, 어파인 변환, 블러, 노이즈등의 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 데이터 증강 방법으로 인조데이터를 실제 데이터 스타일로 변환하는 스타일 변환 방법을 적용한다. 또한 실제 번호판 데이터는 원거리가 많고 어두운 경우 잡음이 많이 존재한다. 단순히 입력데이터를 가지고 문자를 인식할 경우 오인식의 가능성이 높다. 이러한 경우 문자인식 향상을 위해 본 논문에서는 문자인식을 위하여 화질개선 방법으로 DeblurGANv2 방법을 적용하여 번호판 인식 정확도를 높였다. 번호판 검출 및 번호판 번호인식을 위한 딥러닝의 방식은 YOLO-V5를 사용하였다. 인조 번호판 데이터 성능을 판단하기 위해 자체적으로 확보한 자동차 번호판을 수집하여 테스트 셋을 구성하였다. 스타일 변환을 적용하지 않은 번호판 검출이 0.614mAP를 기록하였다. 스타일 변환을 적용한 결과 번호판 검출 성능이 0.679mAP 기록하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 또한 번호판 문자인식에는 화질 개선을 하지 않은 검출 성공률은 0.872를 기록하였으며, 화질 개선 후 검출 성능이 0.915를 기록하여 성능 향상이 되었음을 확인 하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권3호
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• pp.127-143
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• 2022

최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제56권2호
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• pp.246-262
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• 2023

본 연구는 사라진 문화재인 돈의문이 어떻게 디지털로 복원이 되었는지, 돈의문 복원이라는 정책집행 과정에 초점을 맞추어 정책집행 요인을 분석하였다. 이를 통하여 민관 다자간 협업으로 추진된 디지털 돈의문 복원 정책의 집행과정에 있어서 특성을 살펴 보고 이해관계가 다른 기관이 어떻게 집행 과정 속에서 문제를 해결하고 협업을 이루었는지 시사점을 얻고자 하였다. 연구방법은 정책 집행과정을 정책집행자 요인, 정책집행 내용 요인, 정책집행 자원 요인, 정책집행환경 요인으로 나누어 각각의 세부 구성요인별로 분석하였다. 이를 위하여 정책집행 참여자들의 심층인터뷰, 문헌 분석을 조사 하였다. 연구결과 정책집행자 요인에서 정책책임자의 신속한 의사결정 리더십과 정부기관 담당자의 유연한 태도는 각기 다른 이해집단의 갈등을 방지하는데 긍정 영향을 준 것으로 나타났다. 둘째, 정책집행 내용에서는 모두가 수긍할 수 있는 공동목표를 정립하여 일관성 있게 나아간 것이 신뢰를 주었고 시너지를 내게 하였다. 셋째, 정책집행 자원요인에서는 무엇보다 물적 자원인 예산의 중요성이 강조되었다. 마지막으로 정책집행의 환경 요인으로는 정책 추진 당시 4차산업혁명 부각과 함께 5G 이동통신이 세계 최초로 국내에서 개통된 부분이 시기적절한 요소로 작용하였다. 다만, 현재의 디지털 복원 기술이 곧 과거의 기술이 되는 것은 앞으로의 과제라고 할 수 있다. 디지털 돈의문은 사라진 문화재를 AR, VR로 복원한 최초의 사례로 대중매체의 관심과 지지를 받았고 대중의 관심을 끌었다. 이는 또한 디지털 복원이 문화재가 위치한 지역주민과의 갈등이나 실물의 보존과 복원에 있어 이해관계자들의 갈등 없이도 해결 방안이 될 수 있는 모범 사례가 될 수 있음을 보여준다 하겠다.

• 정보관리학회지
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• 제39권4호
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• pp.191-213
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• 2022

기존 국립세종도서관 정책정보포털(POINT)의 국정과제 서비스를 뛰어넘는 고품질 정책정보서비스 제공을 위하여, 새로운 국정과제 이행에 필요한 정책자료를 효과적으로 서비스할 수 있는 방안이 필요하다고 생각된다. 이에 본 연구에서는 BRM기반 국정과제와 정책정보콘텐츠 연계 및 구축방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해, 첫째, 신(新)정부 120대 국정과제를 중심으로 국정과제 유형과 정부기능분류체계 분야·영역별 콘텐츠를 분석하였다. 또 이전 정부의 국정과제와 현 정보의 국정과제를 비교·분석하여 국정과제 관련 콘텐츠 구축 시 중점적으로 반영해야 할 내용을 파악하였다. 둘째, 정책정보 및 국가 정보 포털의 현황 분석 등을 통해 정책 정보의 연계 및 수집 방안을 모색하였다. 연구 결과, 첫째, 국정과제의 1단계 BRM을 보면, 사회복지 21개, 통일외교 14개, 산업통상중소기업 17개, 일반공공행정 12개, 재정세제금융이 8개, 문화체육관광과 과학기술, 교육이 각 6개, 통신과 공공질서및안전이 5개, 보건, 교통및물류, 환경이 각 4개, 농림 3개, 국방, 지역개발이 각 2개, 해양수산이 각 1개 등의 순으로 나타났다. 신(新)정부의 경우 과학기술과 IT를 중시하는 것을 알 수 있어 핵심 국정과제 정보서비스 구축 시에도 이를 고려할 필요가 있다. 둘째, 외부 기관과의 데이터베이스 연계를 위해서는 연계운영협의회를 구성하고, 국정과제 정보의 연계 및 수집, 국정과제 관련 정보 POINT 연계 및 제공이 필요하다.

• 한국지식정보기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.11-23
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• 2018

본 연구에서는 스마트폰의 확산에 가장 주요한 요인이며 다양한 기능성 편의를 제공하는 앱을 구매하는 채널인 앱 마켓을 선택하는 요인을 합리적인 선택 이론 관점을 도입하여 실증적으로 밝혀내었다. 281건의 설문 결과 분석을 통해, 이익의 관점에서 사용편의성과 구조적 보장이 앱 마켓 선택에 유의미한 영향을 주는 것으로 검증 되었다. 반면, 고객신뢰, 정보 품질, 마켓 이미지는 앱마켓 선택에 유의미한 영향을 주지 못하는 것으로 파악되었다. 특히, 국내 앱마켓 플랫폼 제공자(KT, LG U+)의 경우, 해외 앱마켓 플랫폼사업자(구글)에 비해, 고객센터 운용, 피해보상 규정 등 구조적 보장 측면에서 우위에 있는 것으로 보인다. 하지만, 구글 앱 마켓의 경우는 모든 안드로이드 폰에 사전 설치되어 통신사 별로 타 앱마켓을 이용하기 위해 추가적으로 설치해야하는 불편함이 없어 국내 제공자보다 사용자 편의성에서 우위에 있다고 판단된다. 이는 국내 앱마켓 플랫폼사업자에게만 불리하게 작용하고 있어, 정책적 해결점 마련이 필요하다. 사업자비용의 관점에서는 금전적인 전환 비용과 비금전적인 전환 비용 모두 앱 마켓 선택에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히, 비금전적인 전환 비용은 국내 앱마켓 플랫폼사업자에게 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 국내 앱마켓의 서비스 기대 수준이 낮다고 인식되어 있고, 신규 사용자가 사용하기 위해 회원 가입 등 소요되는 시간적 비용요소가 크다고 인지되어 있다고 설명될 수 있다. 국내 앱 마켓 사업의 활성화를 위해 개선이 필요한 항목으로 보인다. 본 연구를 통해 기존 대부분의 연구들이 앱 선택 요인에만 집중되었다는 한계를 극복하고 앱 마켓 선택 요인을 밝혀내었다는데 본 연구의 의의가 있다고 볼 수 있겠다.

• 서비스연구
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• 제14권2호
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• pp.82-100
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• 2024

글로벌 기술 경쟁의 격화로 인해 무형 자산으로서 특허 등 지식재산의 전략적, 경제적 중요성이 커지고 있다. 본 연구의 목적은 서비스 산업의 특허권 혁신 현황을 파악하고 이에 기반하여 서비스 산업의 특허권 혁신 특성과 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 기업활동조사 데이터를 바탕으로 서비스 산업의 특허권 혁신 특성을 파악하기 위한 조사와 분석을 수행하였다. 서비스 산업의 특허권 보유 기업 비율, 서비스 산업별 특징, 서비스 산업별 비중, 특허권 보유 건수 등을 분석하였다. 또한 서비스 산업 특허권 변화 추이를 조사하였다. 서비스 산업의 특허권 혁신 분석결과를 기반으로 타산업과 서비스산업을 비교·분석하였다. 특히 서비스 산업별 특허권 보유 기업 비율 증가율과 특허권 보유 기업 비율 관점에서 서비스산업을 4가지 유형으로 나누고 산업별 유형을 도출하였다. 분석 결과를 기반으로 서비스 산업의 특허권 혁신 특성을 제시하였다. 연구결과 서비스 산업 기업이 특허권을 보유한 비율은 타 산업의 보유 비율보다 낮았고 타 산업과의 격차가 확대 되고 있어 서비스 기업의 특허권 혁신 성과가 타 산업보다 낮은 것으로 나타났다. 전체 서비스 산업 중 특허권 보유 기업 비율이 상대적으로 높은 서비스 산업은 전문, 과학 및 기술 서비스업, 수도, 가스, 증기 및 공기조절 공급업, 정보통신업이었다. 특허권 보유 기업 비율 증가율이 높은 서비스 산업은 운수 및 창고업, 예술, 스포츠 및 여가관련 서비스업, 사업시설 관리, 사업 지원 및 임대 서비스업으로 나타났다. 서비스 산업 기업이 보유한 평균 특허 건수는 타 산업보다 낮았고 특허권 보유 건수 증가율도 타 산업보다 낮아 격차가 확대되고 있다. 서비스 산업의 특허권 혁신은 특허권 보유 기업 비율과 특허권 보유 기업 비율의 증가율 관점에서 4개 사분면 유형으로 구분할 수 있으며 서비스 산업은 개별 서비스 산업이 속한 사분면의 특허권 혁신 특성에 맞는 정책 지원이 필요한 것으로 연구되었다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.143-155
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• 2011

본 논문에서는 RFID 기반의 전자 팔찌를 이용한 전자 출석부 및 어린이 보호팔찌 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 임베디드시스템 기반의 RFID 기술을 응용한 전자 출석부가 필요하며, 위치 추적과 동시에 범인의 전자 팔찌와 반응할 수 있는 GPS 시스템이 있어야 한다. 또한 이동 통신 모듈을 이용한 RFID 전자 팔찌와 임베디드시스템 기반의 RFID 출입 통제 시스템이 필요하며 상황정보를 전송 받을 수 있는 스마트폰 등의 모바일 시스템이 있어야 한다. 이렇게 동시에 연동될 수 있는 장비와 시스템들을 융합하여 사용한다면 아이들이 안전하게 유치원이나 학교를 다닐 수 있을 것이다. 본 논문의 구성은 RFID 리더기와 임베디드시스템 기반의 전자 출석부(고정용 리더기) 및 출입 통제 시스템, RFID 태그와 리더기, GPS 및 이동 통신 모듈(CELL 방식)를 활용한 추적 시스템을 가진 전자 팔찌로 이루어져 있다.