• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.267-286
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• 2023

인공지능 스피커로 대표되는 대화형 에이전트는 사람-컴퓨터 간 대화형이기 때문에 대화 상황에서 오류가 발생하는 경우가 잦다. 에이전트 사용자의 발화 기록에서 인식오류는 사용자의 발화를 제대로 인식하지 못하는 미인식오류 유형과 발화를 인식하여 서비스를 제공하였으나 사용자가 의도한 바와 다르게 인식된 오인식오류 유형으로 나뉜다. 이 중 오인식오류의 경우, 서비스가 제공된 것으로 기록되기 때문에 이에 대한 오류 탐지가 별도로 필요하다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법 중에서도 단어와 문서를 벡터로 바꿔주는 단어 임베딩과 문서 임베딩을 이용하여 단순 사용된 단어 기반의 유사도 산출이 아닌 단어의 분리 방식을 다양하게 적용함으로써 연속 발화 쌍의 유사도를 기반으로 새로운 오인식오류 및 신조어 탐지 방법을 탐구하였다. 연구 방법으로는 실제 사용자 발화 기록을 활용하여 오인식오류의 패턴을 모델 학습 및 생성 시 적용하여 탐지 모델을 구현하였다. 그 결과, 오인식오류의 가장 큰 원인인 등록되지 않은 신조어 사용을 탐지할 수 있는 패턴 방식으로 다양한 단어 분리 방식 중 초성 추출 방식이 가장 좋은 결과를 보임을 확인하였다. 본 연구는 크게 두 개의 함의를 가진다. 첫째, 인식오류로 기록되지 않아 탐지가 어려운 오인식오류에 대하여 다양한 방식 별 비교를 통해 최적의 방식을 찾았다. 둘째, 이를 실제 신조어 탐지 적용이 필요한 대화형 에이전트나 음성 인식 서비스에 적용한다면 음성 인식 단계에서부터 발생하는 오류의 패턴도 구체화할 수 있으며, 오류로 분류되지 않더라도 사용자가 원하는 결과에 맞는 서비스가 제공될 수 있음을 보였다.

• 생명과학회지
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• 제33권8호
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• pp.663-679
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• 2023

본 리뷰 논문은 2010년부터 2022년까지의 인공지능을 활용한 신약개발 관련 연구동향을 분석하여 정리하였다. 이러한 분석을 통해 2,421개 연구의 초록을 코퍼스로 구성하고, 전처리를 거쳐 빈도가 높고 연결 중심성이 높은 단어를 추출하였다. 분석 결과 2010-201년과 2020-2022년 단어빈도 추이는 비슷한 것으로 구분되어 나타났다. 연구 방법으로는 2010년부터 2020년까지 머신 러닝을 활용한 연구가 많이 진행되었고, 2021년부터는 딥러닝을 활용한 연구가 증가하고 있다. 이러한 연구를 통해 이루어지고 있는 인공지능 활용연구 동향에 대해 분야별로 살펴보고 관련 연구의 장점, 문제점, 도전과제 등을 살펴보았다. 파악되어진 연구 동향은 2021년 이후로 약물의 재배치를 인공지능 활용 연구, 항암제 개발을 위한 컴퓨터 활용 연구, 임상시험에 인공지능 적용 연구 등과 같이 인공지능 적용 분야가 확대되고 있다는 점이다. 이러한 과정을 통해 향후 이루어질 것으로 예상되는 인공지능 활용 신약개발 연구의 전망에 대해 간략히 제시하였다. 위의 인공지능 기술 발전과 함께 바이오와 의료데이터의 신뢰성과 안전성이 확보되어진다면 인공지능 활용 신약개발의 방향이 개인 맞춤형 의료와 정밀의료 분야로 진행되어질 것으로 판단하기에 이에 대한 지속적인 노력이 필요하리라 본다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.189-198
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• 2023

길거리에서 묻지마 범죄가 자주 발생함에 따라 CCTV의 보급이 증가하고 있다. 그러나 수동적으로 작동되는 CCTV의 단점 때문에 지능형 CCTV의 필요성이 주목 받고 있다. 이러한 지능형 CCTV의 무거운 시스템 때문에, 높은 성능의 기기들이 필요해 일반 CCTV를 대체하는데 비용적 측면에서 부담이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 낮은 품질의 영상도 인식하며 높지 않은 성능의 기기에서도 시스템이 구동되는 지능형 CCTV 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 AWS 기반 플랫폼을 활용하여 시스템을 경량화하고 영상을 텍스트화하여 실시간으로 위협을 감지할 수 있는 Saying CCTV 시스템을 제안한다. 이는 YOLO v4와 OpenPose를 사용해 추출한 데이터를 바탕으로 위험 객체와 위협 행동 그리고 위협 상황을 판단하며, 위험도를 머신러닝으로 계산하도록 구현하였다. 이를 통해, 언제 어디서나 네트워크만 연결되면 시스템을 동작시킬 수 있으며, 영상 촬영과 이미지 업로드가 최소한의 성능의 기기에서도 시스템 사용이 가능하다. 나아가 영상을 분석하여 텍스트로 저장되는 데이터들로 하여금 범죄의 유의미한 통계를 자동화하여 신속한 범죄 예방이 가능하다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.194-199
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• 2022

다양하고 복잡한 영상 데이터 기반의 산업에서 높은 정확도와 활용성을 위해 고품질의 데이터를 위한 전처리가 요구된다. 하지만 기존 이미지 또는 영상 데이터와 노이즈를 결합해 기업에 큰 위험을 초래할 수 있는 오염된 적대적 예제가 유입될 시 기업의 신뢰도 및 보안성, 완전한 결과물 확보를 위해 손상되기 이전으로의 복원이 필요하다. 이를 위한 대비책으로 기존에는 Defense-GAN을 사용하여 복원을 진행하였지만, 긴 학습 시간과 복원물의 낮은 품질 등의 단점이 존재하였다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 VQ-VAE 모델을 사용함과 더불어 이미지 분할 여부에 따라 FGSM을 통해 만든 적대적 예제를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 생성된 예제를 일반 분류기로 분류한다. 다음으로 분할 전의 데이터를 사전 학습된 VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 후 분류기로 분류한다. 마지막으로 4등분으로 분할된 데이터를 4-split-VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 조각을 합친 뒤 분류기에 넣는다. 최종적으로 복원된 결과와 정확도를 비교한 후 분할 여부에 따른 2가지 모델의 결합 순서에 따라 성능을 분석한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.111-118
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• 2023

세계적으로 사이버 공격이 증가하고 있으며 CCTV, IP 카메라 해킹과 같은 개인의 사생활에 대한 공격도 증가하고 있다. 유튜브나 SNS, 다크웹과 같은 공간에서 IP 카메라 해킹 방법에 대해 검색해보면 손쉽게 자료를 구할 수 있고, 해킹 프로그램 또한 판매되고 있다. 해킹 프로그램이 이용하는 취약점이 존재하는 IP 카메라를 사용하면 비밀번호를 주기적으로 변경하거나 특수문자와 영어 대소문자, 숫자를 포함한 복잡한 암호를 사용하더라도 쉽게 해킹 피해를 본다. 뉴스나 언론 매체를 통해 IP 카메라 보안성에 대해 문제를 제기하고 피해 방지를 위한 대책을 제시하였으나 해킹 사건은 꾸준히 발생하고 있다. 이러한 해킹 피해를 막기 위하여 해킹 사건 원인을 파악하고 이에 대한 구체적인 대응 방안이 필요하다. 먼저 IP 카메라 해킹 사건의 원인으로 취약한 계정 설정과 IP 카메라의 웹 서버 취약점을 분석하고 이에 대한 해결 방법을 제시하였다. 그리고 해킹에 대한 구체적인 대응 방안으로 IP 카메라에 접속하면 알림이 오도록 하는 기능과 접속 기록을 저장하는 기능이 추가되어야 한다고 제안하였다. 이와 같은 기능이 있다면 피해 사실을 즉각 알아차릴 수 있고, 범인을 검거하는 데 중요한 자료를 남길 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IP 카메라에 접속 알림 기능과 로깅 기능을 사용하여 해킹으로부터 안전성을 높이는 방법을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.119-126
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• 2023

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.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권2호
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• pp.77-84
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• 2023

뎅기열 발병은 전 세계 인구의 약 1/3이 거주하고 있는 열대, 아열대 기후에 집중되며, 우리나라도 아열대 기후로 바꾸고 있어 뎅기열 발병에 취약해지고 있다. 뎅기열은 감염병 관리 차원에서 진단 이력 관리가 중요하다. 감염병 이력에 따라서 지역별, 연령별, 남녀비율 등에 따라서 개개인의 치료 방법과 전략을 수립할 수 있는 체계가 필요하다. 본 논문에서는 뎅기열 관제시스템을 제안하며, 이러한 시스템은 뎅기열의 발병에 대한 체외진단기기를 이용한 실시간 집계방식으로 발병률과 사망률을 감소시킬 수 있는 전략을 수립하는 데 유용하게 활용될 수 있다. 뎅기열 관리를 위한 관제시스템 구성으로 형광면역진단 키트를 이용한 뎅기열 체외진단기기와 실시간 뎅기열 관제시스템으로 구성되어 있다. 본 논문으로 개발된 뎅기열 관제시스템은 향후 정부의 감염병 통합정보와 결합되어 다양한 감염병 관리 및 정책 활용을 위해서 활용될 수 있을 것이다.

• 산업진흥연구
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• 제8권2호
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• pp.37-43
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• 2023

본 연구에서는 신뢰성관리의 측면에서 우리나라에서 시행하고 있는 품질경영기사 시험에서 신뢰성관리 부문의 문제점과 개선방안에 대해 살펴보았다. 우선 용어가 통일되어 있지 않고, 신뢰성분석에 꼭 필요한 일부 기법들이 포함되지 않은 것에 문제가 있는 것으로 보인다. 본 연구에서는 우리나라 사람이 종종 취득하는 외국(특히 미국)의 품질 및 신뢰성과 관련된 자격제도에 대해서도 살펴보았다. 특히 CRE 시험은 우리나라의 품질경영기사 시험 내 신뢰성관리 부문의 내용과 거의 중첩됨을 알 수 있다. 하지만 미국은 오픈북 시험인 반면 우리나라는 그렇지 않으므로 수험자 편에서는 외워야 할 식이 너무 많다는 것이 문제이다. 또한 데이터에 대한 분석을 컴퓨터 소프트웨어를 사용하지 않고 수작업으로 해야 한다. 우리나라 시험도 CRE 시험에서와 같이 오픈북 시험을 본다면 단편적인 지식을 뛰어넘어 신뢰성관리에서 꼭 필요한 요소를 갖췄는지 점검할 수 있는 시험이 될 것이다. 마지막으로 우리나라도 미국에서와 같이 자격시험을 통과한 경우 일정 기간 내 교육, 업무 등을 통해 재인증을 받도록 한다면 정보의 홍수 속에 살고 있는 현대인에 걸맞은 자격증이 될 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권1호
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• pp.129-139
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• 2022

본 연구는 빅데이터시스템 구축 시 어떠한 요인이 성공적인 빅데이터시스템 구축에 영향을 주는가를 파악하고, 요인들 간의 관계를 규명하여, 공공기관에서 빅데이터 시스템을 구축하는데 있어서 필요한 성공모형과 성공요인을 규명하고자 한다. 이에, 본 연구와 관련된 선행 및 관련연구들을 고찰하였으며, 이를 토대로 빅데이터 시스템 구축을 위한 성공요인을 도출하였다. 연구방법으로는 빅데이터 시스템을 구축하였거나, 구축할 계획을 가지고 있는 기관의 사용자를 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 성공요인들 간의 미치는 영향관계를 검증하기 위하여 구조방정식(AMOS)을 실시하였다. 분석 결과 조직지원요인, 개발지원요인, 사용자지원요인, 정보 품질, 서비스 품질, 시스템 품질, 사용, 순 편익이 빅데이터 시스템 구축을 위한 성공요인으로 도출되었으며, 이들 간의 관계를 규명하고 성공모형을 제시하였다. 이는 빅데이터 특성을 반영한 정보시스템 구축 성공모형의 첫 연구라는 점에서 의의와 학술적 공헌점이 있다고 볼 수 있으며, 향후 본 연구결과가 공공기관에서 빅데이터 시스템 구축의 기초 자료로 활용되기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권3호
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• pp.73-82
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• 2022

오토-스케일링은 클라우드 컴퓨팅 기술이 ICT 핵심 기반 기술로 자리 잡을 수 있는 가장 중요한 기능 중 하나로써 사용자나 서비스 요청의 폭발적인 증가 또는 감소에도 시스템 자원과 서비스 인스턴스를 적절하게 확장 또는 축소하여 상황에 맞는 서비스의 안정성과 비용 대비 효과를 향상하는 기술이다. 하지만 특정 시스템 자원에 대한 모니터링 시점의 단일 메트릭 데이터를 기반으로 정책이 수립·실행되다 보니 이미 서비스에 영향이 있거나 실제 필요한 서비스 인스턴스를 세밀하게 관리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 시스템 자원과 서비스 응답시간을 다변량 시계열 분석 모델을 사용하여 분석·예측하고 이를 기반으로 오토-스케일링 정책을 수립하는 방안을 제안한다. 이를 검증하기 위해 쿠버네티스 환경에서 커스텀 스케쥴러를 구현하고, 실험을 통해 쿠버네티스 기본 오토-스케일링 방식과 비교 분석한다. 제안하는 기법은 시스템 자원과 응답시간 사이의 영향에 기반한 예측 데이터를 활용하여 예상되는 상황에 대한 오토-스케일링을 선제적으로 실행함으로써 시스템의 안정성을 확보하고 서비스 품질이 저하되지 않는 범위내에서 필요한 만큼의 인스턴스를 세밀하게 관리할 수 있는 결과를 보인다.