• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.791-801
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• 2021

본 논문은 예비교사와 현직교사를 위한 인공지능 소양 교육으로 적용할 수 있는 교육 사례를 연구하였다. 이를 위해, 이미지를 인식하는 인공신경망의 동작 원리를 교육하는 사례를 제안하였다. 본 교육 사례는 인공신경망 동작 및 구현의 기초 원리 교육에 초점을 맞추어, 인공신경망 구현에 필요한 매개변수 최적화 해들을 스프레드시트로 찾는 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 지도학습 방식의 인공신경망에 초점을 맞추었다. 첫 번째로, 인공신경망 원리 교육 사례로서 2종 이미지를 인식하는 인공신경망 교육 사례를 제안하였다. 두번째로 인공신경망 확장 교육 사례로서 3종 이미지를 인식하는 인공신경망 교육 사례를 제안하였다. 마지막으로 인공신경망 교육 사례를 분석한 결과와 교육 만족도 분석 결과를 제시하였다. 제안한 교육 사례를 통해, 인공신경망 동작 원리, 학습 데이터 작성 방법, 학습 데이터양에 따라 실행되는 매개변수 계산 회수 그리고 매개변수 최적화에 대해 학습할 수 있다. 예비교사와 현직교사에 대한 교육 만족도 조사 결과는 각 조사 항목에 대해 모두 70%이상 긍정적인 응답 결과를 나타내어, 높은 수업 적용 적합성을 나타내었다.

• 생명과학회지
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• 제31권4호
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• pp.410-417
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• 2021

NGS (Next-generation sequencing), 즉 차세대염기서열분석은 유전체 수준의 방대한 DNA를 작은 절편으로 만들어서 그 절편들의 염기서열들을 동시에 읽어내는 기법이다. 현재 다양한 생명체의 유전체 염기서열 분석부터 cDNA (complementary DNA)나 ChIPed DNA (chromatin immunoprecipitated DNA)를 분석하는데 이 NGS 기법을 사용하고 있으며, 이 때 얻어진 데이터를 적절히 처리하고 분석하는 일은 생물학적으로 유의미한 결과를 얻기 위하여 중요하다. 하지만 대용량 데이터의 저장 및 활용, 그리고 컴퓨터 프로그래밍 바탕의 데이터 분석은 실험을 수행하는 일반 생물학자들에게 어려운 일이다. Galaxy 플랫폼은 다양한 NGS 데이터 분석 tool을 무료로 제공하는 웹 서비스이며, 생물정보학이나 프로그래밍에 대한 전문지식이 없는 연구자들에게 웹 브라우저만을 이용하여 데이터를 분석할 수 있는 환경을 제공한다. 본 논문에서는 ChIP-seq (chromatin immunoprecipitation-sequencing) 수행을 위한 라이브러리 제작 과정 및 Galaxy 플랫폼을 이용한 ChIP-seq 데이터 분석 과정을 설명하고, K562 세포주에서 수행한 히스톤 H3K4me1 ChIP-seq 결과가 public 데이터와 일치함을 보여준다. 따라서 Galaxy 플랫폼을 활용한 NGS 데이터 분석은 생물정보학에 대한 손쉬운 접근 방법을 제공할 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.175-186
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• 2021

국내 공공도서관의 역할과 기능은 다양해지고 있는 반면, 내부적으로는 편향된 도서 대출로 다양한 문제들이 나타나고 있다. 또한 최근 4차 산업혁명으로 공공도서관에서 인기도서 위주의 도서 추천시스템이 도입되고 있으나, 이용자가 접할 수 있는 도서의 다양성은 제한되고 있다. 이에 본 연구에서는 공공도서관 이용자의 만족을 제고하기 위해 공간적으로는 대구시 두류도서관으로 한정하여 대출이력 자료(213,093건), 회원정보(35,561명) 등을 활용하여 군집분석과 토픽 모델링, 콘텐츠 기반 필터링 추천 알고리즘으로 공공도서관 미대출 도서 추천시스템을 구현하였으며, 이에 대한 실제 이용자들의 만족도 설문조사를 실시하여 미대출 도서 추천시스템의 가능성과 시사점을 제시하였다. 분석 결과 대다수의 이용자들이 높은 만족도로 응답하였으며, 특정 성·연령대, 직업, 평소 독서량 등으로 분류된 계층에서 만족도가 상대적으로 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 통해 공공도서관의 편향된 도서 대출, 운영 효율성 저하 등의 문제를 일부 개선할 수 있을 것으로 기대하며, 연구의 한계점 또한 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.51-63
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• 2021

스토리에서 등장하는 인물들을 식별하고 인물들 간의 관계를 분석하는 것은 스토리 이해를 위해 중요한 과정이다. 본 논문은 그레마스의 행위소 모델(Actantial model)에 기반하여 스토리 속에서 등장하는 인물들 중에서 주체자(Subject,또는 주인공)를 식별하고, 등장인물들간의 상호작용으로 생성되는 관계에 기반한 감정 흐름을 분석하여 조력자(Helper)/반대자(Opponent)의 관계를 자동으로 식별하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 3단계로 구성된다. 먼저, 텍스트 스토리에서 등장하는 객체(인물)를 식별한다. 다음으로, 이들의 상호관계를 통한 관계 정보를 추출하여 관계정보로 표현되는 텍스트에서 감정을 분류한다. 마지막으로, 등장인물들간 감정의 흐름을 방향성 그래프로 도출한다. 그래프에서 차수가 가장 높은 노드 (즉, 가장 많은 관계 정보를 형성하는 노드)는 주체자로 간주하며, 주체자에 긍정적/부정적인 감정을 가장 많이 보내는 노드를 조력자/반대자로 각각 간주한다. 본 연구는 텍스트 스토리로부터 행위소 모델의 세 가지 구성요소들(즉, 주체자, 조력자, 반대자)을 자동으로 추출하는 계산 모델을 제공함으로써 컴퓨터를 이용한 서사 이해에 기여한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.29-39
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• 2021

새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변환 후, 정사각형 행렬(Square Matrix) 구조에 매칭된 픽셀(Pixel) 이미지 구조를 모델에 학습한다. 모델의 성능 평가를 위해 네트워크 패킷 데이터인 NSL-KDD를 사용하였으며, 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(F1-score)을 성능지표로 사용하였다. 실험 결과 제안된 모델에서 85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였으며, 학습 표본이 적은 R2L 클래스의 조화평균이 71% 성능으로 다른 모델에 비해서 매우 좋은 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.77-87
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• 2021

인터넷과 개인용 컴퓨터가 발달하면서 다양하고 복잡한 공격들이 등장하기 시작했다. 공격들이 복잡해짐에 따라 기존에 사용하던 시그니처 기반의 탐지 방식으로 탐지가 어려워졌으며 이를 해결하기 위해 행위기반의 탐지를 위한 로그 이상탐지에 대한 연구가 주목 받기 시작했다. 최근 로그 이상탐지에 대한 연구는 딥러닝을 활용해 순서를 학습하는 방식으로 이루어지고 있으며 좋은 성능을 보여준다. 하지만 좋은 성능에도 불구하고 판단에 대한 근거를 제공하지 못한다는 한계점을 지닌다. 판단에 대한 근거 및 설명을 제공하지 못할 경우, 데이터가 오염되거나 모델 자체에 결함이 발생해도 이를 발견하기 어렵다는 문제점을 지닌다. 결론적으로 사용자의 신뢰성을 잃게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 설명가능한 로그 이상탐지 시스템을 제안한다. 본 연구는 가장 먼저 로그 파싱을 진행해 로그 전처리를 수행한다. 이후 전처리된 로그들을 이용해 베이지안 확률 기반 순차 규칙추출을 진행한다. 결과적으로 "If 조건 then 결과, 사후확률(θ)" 형식의 규칙집합을 추출하며 이와 매칭될 경우 정상, 매칭되지 않을 경우, 이상행위로 판단하게 된다. 실험으로는 HDFS 로그 데이터셋을 활용했으며, 그 결과 F1score 92.7%의 성능을 나타내었다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제46권4호
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• pp.218-229
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• 2021

코로나19 유행에서 건강마을 위원들을 대상으로 주요 건강문제, 건강리더의 역할, 필요한 사업, 비대면 사업 추진을 위한 디지털 환경을 조사하여 코로나 장기화에 따른 농어촌 주민 대상 건강마을 사업의 방향을 제시하고자 하였다. 2020년 11월 30일부터 12월 21일까지 건강마을의 건강위원 총 585명을 전화면접조사 하였다. 주민들이 인식하는 건강문제는 코로나19 감염우려(48.5%), 우울(32.5%), 의료서비스 이용 어려움(9.4%), 운동 부족(7.7%)의 순이었다. 코로나 상황에서 건강위원회의 역할은 방역수칙을 지키도록 격려하였다가 91.3%로 가장 많았다. 필요한 건강마을 사업으로 건강물품 제공, 정신건강사업 요구도가 높았다. 가정 내 인터넷이 연결된 컴퓨터나 스마트 기기가 있다는 17.9%, 인터넷 정보의 접근과 이용에 문제가 발생한 경우 쉽게 도움 받을 사람이 마을 내 있다는 42.2%였다. 주민 공공시설에 동영상 시청은 36.9%, 인터넷 사용 가능은 22.2%였다. 코로나 방역과 치료로 농어촌 주민들에 대한 보건의료 서비스 제공이 원활하지 않은 공중보건 위기 상황에선 마을 내 건강리더를 통한 건강관리와 방역이 필요하며, 비대면 환경에서 주민 참여형 건강마을 사업을 할 수 있는 디지털 환경 인프라 구축이 요구된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.281-289
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• 2021

본 연구는 고용창출 및 지속가능경영의 토대가 되는 창업생태계의 구성요소들이 창업기업의 경영성과에 미치는 영향을 입지환경 매개효과를 중심으로 규명하는 것을 목표로 한다. 입지환경을 고려한 정부의 창업지원 정책과 병행된 창업의 대중화가 고용창출을 위한 하나의 대안이 될 수 있다는 결과를 제시함으로써, 창업생태계 구성요소와 입지환경 간 최적의 구성 시나리오를 만드는 데 시사점을 제공하고, 또한 창업기업의 경영성과 향상에도 기여할 것으로 판단된다. 이러한 연구목적을 위한 본 연구의 분석 대상은 국내 7년 이하 창업기업에 기여하는 주요 임직원이며, 온·오프라인 설문을 통해 자료를 수집하였다. 분석 방법으로는 SPSS 22.0을 사용하였으며, 리커트 5점 척도로 측정된 유효변수들에 대하여 기술통계분석, 탐색적 요인분석, 신뢰성 분석, 다중회귀 분석 및 매개분석을 활용하여 실증분석하였다. 분석의 결과, 창업생태계 구성요소는 창업기업 경영성과 및 입지환경에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 입지환경의 매개에 따른 창업기업 경영성과에 대해서도 입지환경은 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 추후 수도권과 비수도권 등 지역별로 상이할 수 있는 창업생태계 현황 요소들과 경영성과 간 영향관계를 파악하는 후속연구에도 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권7호
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• pp.191-198
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• 2021

분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권7호
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• pp.199-204
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• 2021

디지털변전소는 전력망 지능화를 위해 감시, 계측, 제어·보호, 운전 등 변전소를 구성하는 전력설비 기능과 통신방식을 국제표준인 IEC61850 기반으로 디지털화한 변전소를 말한다. 지능화된 운영시스템을 기반으로 효율적인 전력설비의 감시제어가 가능하며, 사고 발생 시 자동 복구 기능과 원격제어가 가능해 신속한 전력 장애 복구가 가능하다. 디지털 기술의 발달과 친환경 신재생에너지 및 전기차의 도입이 확대 되면서 직류 배전시스템의 보급이 확대될 전망이다. MVDC는 기존 송전계통에 적용되는 HVDC와 수용가에서의 LVDC 사이의 전압 레벨 및 전송용량을 갖는 직류 선로를 활용한 시스템이다. 대부분의 전력설비들이 교류 중심인 기존변전소의 기존 선로를 직류 선로로 변환하면 송전 손실 감소 및 더 큰 전류 용량이 확보된다. 디지털변전소의 프로세스 버스는 베이 레벨과 프로세스 레벨의 설치된 장치 간을 연결하는 이더넷스위치 등의 통신장비로 구성된 통신네트워크이다. 기존 디지털변전소에 MVDC 연계를 위해 프로세스 레벨을 교류부와 직류부로 나누어 두 개의 버스로 구성을 하였고 감시, 제어만 아니라 진단 IED와 연계되어 종합적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안하였다.