• 디지털융복합연구
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• 제13권3호
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• pp.295-304
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• 2015

지금까지의 읽기장애 연구에서는 문자언어 음독의 정확성과 속도 즉 해독(음독)능력에 어려움을 가진 난독증(dyslexia)을 대상으로 한 연구에 초점이 맞추어져 있었으나 최근의 보고에 따르면 음독능력에는 어려움을 가지지 않음에도 불구하고 특수하게 읽기 이해력만이 저하되는 특정 읽기이해부진아동의 사례가 보고되고 있다. 이에 본 연구에서는 음독능력은 저하되지 않으나 읽기 이해력만이 특수하게 저하되는 읽기이해부진 아동과, 음독능력과 읽기 이해력 모두 저하되는 읽기부진 아동의 특징을 비교검토 하였다. 그 결과 읽기부진아동이 음운인식 과제와 음운 작업기억 과제 모두에서 유의하게 낮은 수행을 보인 반면 특정 읽기이해부진아동 집단의 경우 음운 작업기억의 유의한 저하만이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 토대로 읽기 이해력 장애아동의 특성에 대한 시사점을 논하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.49-56
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• 2020

가상 키보드방식의 문자 입력 시스템은 고정된 버튼 위치를 터치하여 입력하는 방식으로 손가락의 움직임이 불편한 사람들이나 노인들은 입력하기가 매우 불편하다. 이러한 문제를 완화시키고자, 본 논문에서는 모바일 디바이스의 RGB 카메라를 통해 얻은 영상과 사용자의 움직임을 통해 자판 입력과 필기 기능이 가능한 효율적인 프레임워크를 제안한다. 이 시스템을 개발하기 위해 얼굴인식을 활용하여 입력 영상으로부터 컨트롤 좌표를 계산하고, 이 좌표 값을 이용하여 한글을 입력하고 조합할 수 있는 인터페이스 개발한다. 얼굴인식을 기반으로 계산된 컨트롤 위치는 자판의 글자를 선택하고 전달하는 포인터 역할을 하며, 마지막으로 전달된 글자들을 조합하여 한글 자판 기능을 수행할 수 있도록 통합한다. 본 연구의 결과는 얼굴인식 기술을 활용한 효율적인 필기 시스템이며, 이 시스템을 사용하면 일반인 뿐 만 아니라 신체가 불편한 지체장애인의 의사소통 및 특수교육 환경도 개선시킬 수 있을 거라 기대한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권3호
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• pp.747-756
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• 2019

통역을 학습하는 학생들은 수업 외에도 추가적인 학습 및 훈련을 수행한다. 동시통역 및 순차통역에서 두 언어의 구조가 다르기 때문에 통역가는 발표 내용을 빠르게 기억해야 한다. 단기 기억 향상을 위해서 통역을 학습하는 학생들은 메모리 훈련을 수행한다. 메모리 훈련은 파트너가 필요하기 때문에 학습 효율성이 저하되고 자가 학습이 불가능하다. 이를 해결하기 위해서 컴퓨터 기반의 단기 기억 훈련 시스템이 제안되었다. 지문 내 단어를 특수문자로 변경함으로써 학생들이 파트너 없이도 자가 학습이 가능하다. 하지만 컴퓨터는 휴대성이 떨어지기 때문에 외부에서는 학습 능률이 저하된다. 제거되는 단어보다 키워드로 제공하는 단어의 수가 더 많아서 학습 난이도가 저하된다. 이를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 스마트 단말 기반의 문장구역 훈련 시스템을 제안하였다. 스마트 단말은 휴대성이 높아 학습의 제한이 없어 효율이 증가한다. 제안하는 훈련 시스템에서는 삭제되는 단어수가 키워드보다 더 많도록 하여 학습 난이도가 증가한다. 제안한 훈련 시스템을 구현하고 기능을 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.77-86
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• 2019

본 논문은 머신 러닝 기술을 이용하여 과거의 수집된 문서를 분석하고 이를 바탕으로 문서를 분류하는 방법을 제안한다. 특정 도메인과 관련된 키워드를 기반으로 데이터를 수집하고, 특수문자와 같은 불용어를 제거한다. 그리고 한글 형태소 분석기를 사용하여 수집한 문서의 각 단어에 명사, 동사, 형용사와 같은 품사를 태깅한다. 문서를 벡터로 변환하는 Doc2Vec 모델을 이용해 문서를 임베딩한다. 임베딩 모델을 통하여 문서 간 유사도를 측정하고 머신 러닝 기술을 이용하여 문서 분류기를 학습한다. 학습한 분류 모델 간 성능을 비교하였다. 실험 결과, 서포트 벡터 머신의 성능이 가장 우수했으며 F1 점수는 0.83이 도출되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.620-623
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• 2022

최근 이메일 해킹사고의 유형을 살펴보면 사회공학적인 기법을 활용한 피싱메일 공격이 대다수를 차지하고 있는 상황이다. 그중 사용자의 패스워드를 빼내기 위한 공격메일이 기존 첨부파일에 악성코드를 삽입해서 보내지는 방식보다 월등히 높아졌다고 할 수 있다. 이는 공격자가 이메일 내용에 관심이 높아진 것으로 이메일은 사용자의 성향, 직업, 라이프스타일 파악뿐만 아니라 해커가 원하는 중요자료가 저장되어 있을 가능성이 매우 높으며 또 다른 공격대상자를 선정할 수 있는 좋은 창구가 될 수 있을 것이기 때문이다. 만일 피싱메일에 노출되어 패스워드가 해커의 손에 넘어 갔다면 많은 보안대책이 무용지물이 된다. 많은 보안 전문가들은 패스워드를 8자리 이상으로 하되 영문대·소문자와 숫자 그리고 특수문자를 포함하고, 사이트별 규칙성이 없이 모두 다르게 설정해야 하며, 정기적으로 바꿔야 한다고 조언한다. 이러한 조언은 패스워드를 크랙할 경우 안전할 수 있지만 요즘처럼 한 개인이 100여개 이상의 사이트에 대한 패스워드를 관리해야 한다면 현실적으로 불가능한 조언이 되고 말 것이다. 이러한 상황에 2017년 6월 미국 국립표준기술연구소(NIST)에서 '특별 간행 800-63-3: 디지털 인증 가이드라인'을 발표하게 된다. 내용은 그동안 보안전문가들이 권고했던 내용과는 많은 차이가 있다. 오히려 자주 바꾸는 것이 문제가 될 수 있다는 내용이다. 자세한 내용은 본 논문에서 살펴보도록 한다. 우리는 스마트폰 등을 사용함으로써 2-Factor인증에 활용하고 있다. 스마트폰 인증의 대표적인 방법은 지문·얼굴인식 등 생체인증 방식을 사용한다. 패스워드 없이도 편리하고 안전하게 인증을 할 수 있다는 점이 장점이다. 이러한 상황에 FIDO라는 인증 프레임워크가 인기를 얻고 있다. FIDO(Fast IDentity Online)는 비밀번호의 문제점을 해결하기 위한 목적으로 FIDO 얼라이언스에 의해 제안된 사용자 인증 프레임워크다. 향후 FIDO로의 대체가 패스워드 문제의 대안이 될 수 있을 것이다. 이제는 패스워드 대신 생체인증 체계로 대체할 수 있는 시대가 되었다고 할 수 있다. 본 논문에서는 패스워드의 문제점을 살펴보고 이를 대체할 수 있는 FIDO기반의 인증체계가 대안이 될 수 있는 근거를 제시하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권6호
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• pp.22-32
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• 2010

근래 우리생활 깊숙이 자리잡은 유비쿼터스 개념은 과거 산업혁명 당시와 마찬가지로 사람들로 하여금 새로운 수요와 라이프스타일의 변화를 견인하고 있다. 특히, 교통부문은 '이동'이라는 특수한 여건 때문에 더욱 이러한 트랜드에 민감해지기 쉬운 경향이 있다. 이를 가장 잘 반영하는 것이 콘텐츠 시장이라 할 수 있는데, 최근 민간에서는 변화된 수요에 대응하기 위해서 맞춤형 개인교통정보의 개념을 발 빠르게 도입하고 있다. 하지만, 공공에서는 어떠한가? 불특정다수에게의 운전 중에 기본레벨의 교통정보제공이라는 목적을 가지고 도입된 ITS 1세대 산물인 VMS의 경우, 이러한 변화 속에서 능동적으로 변화하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 불특정다수에게 '평등한 정보제공'이라는 '공공의 역할' 속에서, 고급화되고, 점점 개인단말기기를 선호하는 수요에 대응하기 위한 고도화된 VMS시스템(가칭 FM-VMS)에 대하여 기술하고자 한다. 본 논문에서 소개하는 FM-VMS는 차량 안에 장착된 라디오를 정보제공기기로 사용하여 운전자는 누구든지 음성과 문자를 받을 수 있는 장치이다. 핵심기술은 기존의 FM-DARC와 RDS와는 다른 방송중인 FM 주파수에 직접 디지털 신호를 삽입하는 Water Making기술로 이는 현재 방송 및 보안으로 활용되고 있다. Water Making 기술로 구현된 FM-VMS 시스템에 대한 Test를 통한 검지율은 Test용으로 사용한 VMS 주변 200m안에서 음성과 문자 모두 90% 이상의 검지율을 보였다. FM 주파수를 이용하여 공공(Public)이 구축한 VMS정보를 상대적 교통약자(교통정보의 취약계층)에게 실시간으로 음성으로 지역 교통정보를 제공하고 나아가 자동차 제조사와 연계하여 FM 주파수만으로 라디오 액정을 통하여 VMS 문자정보까지 받아 볼 수 있다면, ITS의 혁신뿐만 아니라, 새로운 부가가치를 창출할 수 있는 전기를 마련할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.624-631
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• 2002

본 논문에서는 이진영상 데이터의 저작권 보호를 위한 디지털 워터마킹 방법을 제안하였다. 제안 방법은 먼저 이진영상을 기하학적 특징이 포함된 특징영역과 그 외의 일반영역으로 분리한다. 그리고 기하학적 특징이 포함된 이진영상의 특징영역을 보존하면서 인증을 위한 워터마크를 일반영역에만 삽입, 검출하는 효과 적인 워터마킹 방법을 연구하였다. 특징영역은 특수런을 사용한 런길이부호화를 이용하여 일반영역과 분리하였다. 워터마크의 비가시성을 위해 워터마크는 일반영역중에서 화소변화에 대한 민감도를 고려하여 삽입하였다. 제안 방법을 문자, 서명, 도장, 지문영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 실험 결과 제안 방법은 원영상의 중요한 특징영역을 보존하고, 또한 워터마킹된 영상의 비가시성이 높음을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.108-114
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• 2002

국어의 로마자 표기법 기본원칙을 모르더라도 웹 상에서 한글단어, 문장, 문서를 문자열(String)로 입력받아 국어의 로마자 표기 자동변환이 가능하게 설계 및 구현하였다. 특히, 표음 중심의 전사(Transcription) 표기법의 기계적 변환을 위해 알고리즘(algorithm)화된 음운법칙을 적용하여 소리글자로 자동 변환 후 정부 표준안인 국어 로마자 표기법 테이블에서 대응 글자를 참조하여 기계화 코드 변환이 가능토록 자동변환 알고리즘 설계하였으며, 유니코드(Unicode)와 아스키(ASCII)테이블에서 잘 쓰이지 않는 코드를 반달표(ˇ)와 어깻점(')등 특수부호로 할당하여 글꼴을 제작하였다. 또한 예외어 사전관리를 통한 예외 처리 문제에 대한 해결 방안을 제시하였으며, UML표기와 C++ 언어를 이용하여 사용자 편리성과 구현에 대한 모델을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.6-11
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• 2001

국어의 로마자 표기법 기본원칙을 모르더라도 웹 상에서 한글단어, 문장, 문서를 문자열(String)로 입력받아 자동변환이 가능하게 설계하였다. 특히 표음 중심의 전사(Transcription) 표기법의 기계적 변환을 위해 알고리즘(algorithm)화된 음운법칙을 적용하여 소리글자로 자동 변환 후 정부 표준안인 국어 로마자 표기법 레이블에서 대응 글자를 참조하여 기계화 코드 변환이 가능토록 자동변환 알고리즘 설계하였으며, 아스키(ASCII)테이블에서 잘 쓰이지 않는 코드를 반달표(ˇ)와 어깻점(´)등 특수부호로 할당하여 글꼴을 제작하였다. 또한 예외어 사전관리를 통한 예외 처리 문제에 대한 해결 방안을 제시하였으며, UML표기와 C++ 언어를 이용하여 사용자 편리성과 구현에 대한 모델을 제안하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.320-325
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• 2021

BERT는 사전 학습 단계에서 다음 문장 예측 문제와 마스킹된 단어에 대한 예측 문제를 학습하여 여러 자연어 다운스트림 태스크에서 높은 성능을 보였다. 본 연구에서는 BERT의 사전 학습 문제 중 다음 문장 예측 문제에 대해 주목했다. 다음 문장 예측 문제는 자연어 추론 문제와 질의 응답 문제와 같이 임의의 두 문장 사이의 관계를 모델링하는 문제들에 성능 향상을 위해 사용되었다. 하지만 BERT의 다음 문장 예측 문제는 두 문장을 특수 토큰으로 분리하여 단일 문자열 형태로 모델에 입력으로 주어지는 cross-encoding 방식만을 학습하기 때문에 문장을 각각 인코딩하는 bi-encoding 방식의 다운스트림 태스크를 고려하지 않은 점에서 아쉬움이 있다. 본 논문에서는 기존 BERT의 다음 문장 예측 문제를 확장하여 bi-encoding 방식의 다음 문장 예측 문제를 추가적으로 사전 학습하여 단일 문장 분류 문제와 문장 임베딩을 활용하는 문제에서 성능을 향상 시키는 Bi-Cross 사전 학습 기법을 소개한다. Bi-Cross 학습 기법은 영화 리뷰 감성 분류 데이터 셋인 NSMC 데이터 셋에 대해 학습 데이터의 0.1%만 사용하는 학습 환경에서 Bi-Cross 사전 학습 기법 적용 전 모델 대비 5점 가량의 성능 향상이 있었다. 또한 KorSTS의 bi-encoding 방식의 문장 임베딩 성능 평가에서 Bi-Cross 사전 학습 기법 적용 전 모델 대비 1.5점의 성능 향상을 보였다.