무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.
블록체인 기반으로 생성된 NFT는 자신만의 고유한 값을 지녀 위변조가 불가하며 다른 토큰이나 코인과 교환될 수 없다. 이러한 특성을 이용해 이미지나 비디오, 예술작품, 게임 캐릭터 및 아이템 등과 같은 디지털 자산에 NFT를 발행하여 사이버상에 존재하는 수많은 사용자와 객체들 사이에서 디지털 자산의 소유권을 주장할 수 있으며, 동시에 원본 증명도 가능하다. 하지만, 2020년 초기부터 NFT에 관한 관심이 폭발하여 블록체인 네트워크에 많은 부하를 일으켰고, 이에 따라 사용자들은 연산 처리가 늦어지거나 채굴 과정에 매우 큰 수수료가 발생하는 문제점을 겪고 있다. 또한, 사용자들의 모든 행위가 블록체인 장부에 저장되고 디지털 자산은 블록체인 기반 분산 파일 저장 시스템에 저장되어 자신의 신분을 밝히고 싶지 않은 사용자의 개인정보가 불필요하게 노출될 가능성이 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅과 접근 게이트, 변환 테이블, 클라우드 아이디 등을 활용한 NFT 플랫폼을 제안하여 기존 시스템에서 발생하는 사용성 문제와 프라이버시 문제를 개선할 수 있도록 한다. 로컬시스템과 클라우드 시스템의 성능 비교를 위해 스마트 계약 배포 및 NFT 발행 트랜잭션 연산 처리에 사용된 가스를 측정했다. 그 결과, 클라우드 시스템이 같은 실험 환경 및 파라미터를 사용했음에도 스마트 계약 배포에는 약 3.75%, NFT 생성 트랜잭션 처리에는 약 4.6%의 가스를 절약하는 결과를 도출했고, 이를 통해 클라우드 시스템이 로컬시스템보다 효율적으로 연산을 처리할 수 있음을 확인했다.
국제해사기구(IMO, International Maritime Organization)를 중심으로 자율운항선박 도입을 대비한 해사안전 및 보안관련 국제 협약을 제정하고 있다. 국내에서도 선급 및 산업체를 중심으로 자율운항시스템 기술개발에 착수하고 있으며 연안선박에서 발생하는 사고를 줄이기 위해 연안선박을 대상으로 하는 자율운항선박 기술적용 방안 연구가 진행되고 있다. 국내외적으로 자율운항선박에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며 실제 개발된 기술의 검증을 위한 해상실증이 본격적으로 추진되고 있다. 본 연구에서는 연안선박에 적용하기 위한 디지털트윈 기술 관련 실증선박과 육상 플랫폼(원격지원센터)의 설계를 위한 기초연구를 진행하였다. 디지털트윈 기술을 선박에 적용하기 위해 8m 소형 배터리 전기추진선박을 대상으로 선정하였으며, 선박과 육상 플랫폼 간 통신을 통해 선박 항해 및 운전 데이터가 서버시스템에 저장되고 전기추진선박의 원격제어 명령이 가능한 디지털트윈 통합 플랫폼의 기본 설계를 진행하였다. 이러한 디지털트윈 기술을 적용한 선박 성능관리, 운항 및 운영 최적화, 예지제어 등이 가능할 것으로 판단되며, 위기상황에 대응이 가능한 안전하고 경제성 있는 디지털트윈 기술의 선박적용이 가능할 것이라 사료된다.
정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
전자투표는 정해진 장소에서의 키오스크 투표, 정해지지 않은 장소에서의 인터넷 투표 등의 행위를 포함한 개념으로, 오프라인 투표 수행 시 많은 자원과 비용이 소모되는 문제를 완화하기 위해 등장했다. 전자투표를 사용하면 투표 및 개표 업무의 효율성 증대, 비용 감소, 투표율 상승, 오류 감소 등 기존 투표시스템에 비해 많은 이점을 가진다. 하지만 중앙집중식 전자투표는 타인에 의한 데이터 위·변조 및 해킹 우려로 투표 결과를 신뢰할 수 없어 공적 선거 및 기업 안건 투표에 주목받지 못했다. 이를 해결하기 위해 최근에는 블록체인 기술을 활용한 전자투표 시스템을 설계하여 투표정보의 신뢰성 증가, 투명성 확보 등 기존의 전자투표에서 부족한 개념을 보완하는 연구가 활발히 진행되어왔다. 본 논문에서는 퍼블릭 블록체인과 프라이빗 블록체인을 융합하여 사용하는 하이브리드 블록체인 기술을 도입한 전자투표 시스템을 제안하였다. 하이브리드 블록체 인은 프라이빗 블록체인을 이용해 느린 트랜잭션 처리 속도와 수수료 문제를 해결하고, 퍼블릭 블록체인을 통해 거래의 투명성과 데이터 무결성 부족 문제를 보완할 수 있다. 또한, 설계한 시스템을 BaaS로 구현하여 블록체인의 타입 변환 용이성 및 확장성을 확보하고 강력한 연산력을 제공할 수 있도록 한다. BaaS란, Blockchain as a Service의 약어로 클라우드 컴퓨팅 기술 중 하나이며 인터넷을 통해 블록체인 플랫폼 및 소프트웨어를 제공하는 서비스를 의미한다. 본 논문에서는 타당성을 평가하기 위해 제안시스템과 국내외에서 진행한 전자투표 관련 연구를 블록체인 타입, 익명성, 검증 프로세스, 스마트 계약, 성능, 확장성 측면에서 비교 분석한다.
인터넷이 보급되면서 사람들 간의 소통을 위한 커뮤니티가 활성화됨과 함께 익명 커뮤니티가 나타났고 익명성을 이용한 공격적인 게시글, 댓글을 남기는 등 타인에게 피해를 주는 행위를 하는 이용자가 많아지고 있다. 과거에는 관리자가 직접 글과 댓글을 확인하며 삭제 및 차단했지만, 커뮤니티 이용자가 늘어나면서 관리자가 계속 감시할 수 없는 수준에 이르렀다. 초기에는 특정 단어가 포함되면 해당 글을 게시하거나 댓글을 달 수 없는 형태로 악의적인 글이 게시되는 것을 막는 단어 필터링 기법을 사용하였으나 유사한 단어를 사용하는 등 우회하는 형식으로 필터링을 피해 갔다. 이를 해결하는 방법으로 딥러닝을 이용하여 실시간으로 이용자들이 게시하는 글들을 감시하였으나 최근 커뮤니티에서는 해당 커뮤니티에서만 이해할 수 있는 단어를 사용하거나 일반적인 한글이 아닌 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 사용하고 있다. 이들이 사용하는 문자의 종류나 형태가 다양하여 인공지능 모델에 모든 것을 학습시키기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 한글의 자음과 모음 띄어쓰기 이미지를 학습시킨 CNN 모델을 이용해서 문장의 각 문자를 이미지화해 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 모델이 예측한 문자로 변환하는 전처리 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 전처리 기법을 통해 LSTM, BiLSTM, CNN-BiLSTM 모델에서의 성능이 각각 3.2%, 3.3%, 4.88% 증가함을 확인했다.
근감소증은 국내는 2021년 질병으로 분류되었을 만큼 잘 알려져 있지 않지만 고령화사회에 진입한 선진국에서는 사회적 문제로 인식하고 있다. 근감소증 진단은 유럽노인근감소증 진단그룹(EWGSOP)과 아시아근감소증진단그룹(AWGS)에서 제시하는 국제표준지침을 따른다. 최근 진단방법으로 절대적 근육량 이외에 신체수행평가로 보행속도 측정과 일어서기 검사 등을 통하여 근육 기능을 함께 측정할 것을 권고하고 있다. 근육량을 측정하기 위한 대표적인 방법으로 DEXA를 이용한 체성분 분석 방법이 임상에서 정식으로 실시하고 있다. 또한 MRI 또는 CT의 복부 영상을 이용하여 근육량을 측정하는 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 근감소증 진단을 위해서 비교적 짧은 촬영시간을 갖는 CT의 복부영상기반으로 AI 영상 분할 모델을 개발하고 다기관 검증한 내용을 기술한다. 우리는 CT 영상 중에 요추의 L3 영역을 분류하여 피하지방, 내장지방, 근육을 자동으로 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net 모델을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능평가를 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행했으며, 타 병원의 데이터를 활용하여 동일한 IOU 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 검증하고 보완하고자 했다.
무선센서네트워크는 여러 분야에 사용되고 있으며 그 특성상 에너지를 효율적으로 사용할 수 있도록 설계되어야 한다. 무선 센서들은 한 번 설치되면 다시 교환할 수 없으며 제한된 배터리를 활용하여 운영된다. 따라서 네트워크 수명을 늘리기 위해서는 이러한 센서들의 효율적 활용이 필수적이다. BCDCP 에서는 CH(클러스터 헤드)가 BS(베이스스테이션)에 모든 데이터를 전송한다. BCDCP는 적은 규모의 네트워크에서는 잘 동작하지만 큰 규모에서는 무선 통신을 위한 에너지 소모가 많아 적절하지가 았다. TBRP 는 큰 규모의 네트워크에서는 잘 동작하지만 다중 홉 전송에 따는 에너지 고갈 현상이 빨리 발생한다. 본 논문에서는 균형화된 에너지 소모를 통해 네트워크 수명을 늘리기 위한 기법인 CETRP 를 제안하였다. CETRP 는 클러스터 헤드를 트리구조로 선정하여 에너지 효율을 극대화하였으며 다른 기법과 성능을 비교하였다.
XQuery가 XML 데이터를 위한 표준 질의어로 제안되면서, XQuery를 효율적으로 처리하기 위한 연구는 새로운 연구의 주제가 되었고, 몇몇 연구자들은 XQuery 질의를 최적화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 그러나 앞선 대부분의 연구들은 XML 데이터 관리 시스템에 특화된 최적화 규칙만을 정의하고 있을 뿐 어떠한 시스템에서도 일반적으로 사용할 수 있는 최적화 방법과는 거리가 멀다. 또한 앞선 몇몇 연구에서는 XML 스키마 또는 DTD와 같은 미리 정의된 XML데이터의 구조정보를 이용하여 최적화하는 방법을 제안하고 있다. 그러나 현재 모든 응용이 XML 데이터를 위한 구조정보를 포함하고 있지는 않은 것이 현실이다. 그러므로 본 논문에서는 XQuery 질의의 특성을 파악하고 XQuery 질의 자체만을 이용한 최적화 방법들을 제안한다. 본 논문에서는 XQuery질의의 특성들을 고려한 세 가지 XQuery질의를 최적화 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 XQuery질의에 존재하는 불필요한 표현을 제거하는 것이고, 두 번째 방법은 질의 재배치를 이용한 최적화 방법이다. 마지막으로 세 번째 방법은 XQuery가 For절에 의해서 중첩된다는 점을 고려하여 For절에 의해서 발생하는 불필요한 반복을 최소화하는 방법이다. 성능 평가를 통해 논문에서 제안한 방법들에 의해 재작성 된 질의의 처리시간은 원본 질의의 처리 시간보다 뛰어나다는 것을 알 수 있다. 또한 각 방법들은 독립적으로 수행될 수 있으므로 XQuery 엔진의 필요에 따라 개별적으로 사용이 가능하다.
클라우드 및 빅데이터의 확산, 대규모 트래픽 폭증으로 인하여 기존 네트워크는 복잡성과 관리 효율성에 많은 문제점이 발생하였다. 이 문제를 해결하기 위해 네트워크 장비의 전송 기능과 제어 기능을 분리하여 프로그래밍을 통해 네트워크 장비를 제어 할 수 있는 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 환경이 제시되었다. 이에 따라 SDN에 기존 레거시 장비들을 연결하는 방법, 효율적인 데이터 통신을 위한 패킷 관리 방법, 중앙 집중화된 구조에서의 컨트롤러 부하를 분산하는 방법 등 SDN 컨트롤러의 성능을 향상시키기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 그러나 네트워크를 이용하는 애플리케이션 품질 관점에서 SDN을 제어하는 연구는 부족한 실정이다. 즉, 네트워크 서비스 품질을 만족하는 라우팅 경로 구축, 변경 등을 지원하기 위해 애플리케이션 네트워크 서비스 품질에 대한 계약을 기반으로 네트워크의 요구사항을 파악하고 현재 네트워크 상태 정보를 수집하여 네트워크 서비스 품질 위반 상황을 식별하는 메커니즘이 필요하다. 본 논문은 SDN 환경에서 애플리케이션의 네트워크 서비스 품질을 보장하며 원활한 서비스 제공을 위해 온톨로지를 사용하여 네트워크 경로의 품질 위반상황을 판별하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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