• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.199-207
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• 2024

지역 저수지들은 농업용수 공급의 중요한 수원공으로 가뭄과 같은 극단적 기후 조건을 대비하여 안정적인 저수율 관리가 필수적이다. 저수율 예측은 국지적 강우와 같은 지역적 기후 특성뿐만 아니라 작부시기를 포함하는 계절적 요인 등에 크게 영향을 받기 때문에 적절한 예측 모델을 선정하는 것만큼 입/출력 데이터 간 상관관계 파악이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 1991년부터 2022년까지의 전라북도 400여 개 저수지의 광범위한 다변량 데이터를 활용하여 각 저수지의 복잡한 수문학·기후학적 환경요인을 포괄적으로 반영한 저수율 예측 모델을 학습 및 검증하고, 각 입력 특성이 저수율 예측 성능에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. 신경망 구조에 따른 저수율 예측 성능 개선이 아닌 다변량의 입력 데이터와 예측 성능 간의 상관관계에 초점을 맞추기 위하여 실험에 사용된 예측 모델로 합성곱신경망 또는 순환신경망과 같은 복잡한 형태가 아닌 완전연결계층, 배치정규화, 드롭아웃, 활성화 함수 등의 조합으로 구성된 기본적인 순방향 신경망을 채택하였다. 추가적으로 대부분의 기존 연구에서는 하루 단위의 단기 예측 성능만을 제시하고 있으며 이러한 단기 예측 방식은 10일, 한 달 단위 등 중장기적 예측이 필요한 실무환경에 적합하지 않기 때문에, 본 연구에서는 하루 단위 예측값을 다음 입력으로 사용하는 재귀적 방식을 통해 최대 한 달 뒤 저수율 예측 성능을 측정하였다. 실험을 통해 예측 기간에 따른 성능 변화 양상을 파악하였으며, Ablation study를 바탕으로 예측 모델의 각 입력 특성이 전체 성능에 끼치는 영향을 분석하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.137-148
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• 2024

본 연구의 목적은 리테일테크의 기술활용이 소비자의 구매의도에 어떠한 영향이 있는지를 규명하는 것이다. 더욱이 이러한 영향관계에서 기술 유용성과 용이성의 매개효과를 규명하고, 체험마케팅이 소비자의 구매의도를 조절하는지를 규명하는 것이다. 연구방법은 2023년 8월 1일 부터 2023년 9월 30일까지 설문조사를 실시하였고, 총257명이 연구에 참여하였다. 통계분석은 가설 검증을 위해 위계적 회귀분석, 3단계 매개회귀분석, 위계적 3단계 조절회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 리테일테크 기술 활용에서 빅데이터·AI 활용, 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용, 사물인터넷 활용이 구매의도에 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 기술 유용성은 사물인터넷 활용, 모바일·SNS 활용, 빅데이터·AI 활용에서 매개효과가 확인되었다. 셋째, 기술 용이성은 사물인터넷 활용, 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용, 빅데이터·AI 활용 매개효과가 확인되었다. 넷째, 일탈적 체험은 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용에서 조절효과가 확인되었다. 다섯째, 심미적 체험은 모바일·SNS 활용, 빅데이터·AI 활용에서 조절효과가 확인되었다. 이러한 연구를 통하여 국내 유통산업이 글로벌 시장에 진출하는데 있어 신기술을 활용하여 기업의 경쟁우위를 확보하여 국가 경쟁력에 기여하길 기대한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.48-59
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• 2024

하드웨어 자체적으로 가상화를 지원하는 기능들이 추가됨에 따라 다양한 작업 유형을 가진 사용자 어플리케이션들이 가상화 시스템에서 효율적으로 운용되고 있다. 가상화 지원 기능 중 SR-IOV는 PCI 장치에 대한 직접 접근을 통해 하이퍼바이저 또는 운영체제 개입을 최소화하여 시스템 성능을 높이는 기술로 베어-메탈 시스템 대비 비교적 긴 I/O 경로 및 사용자 영역과 커널 영역에 대한 빈번한 컨텍스트 스위칭 등 가상화 계층의 추가로 낮은 네트워크 성능을 가진 가상화 시스템에서 네트워크 I/O 가속화를 실현하게 해준다. 이러한 성능적 이점을 이용하기 위해 가상머신 또는 컨테이너와 같은 인스턴스에 SR-IOV를 접목할 시 최적의 네트워크 I/O 성능을 도출할 수 있는 네트워크 자원 관리 정책이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 I/O 가속화를 실현하는 SR-IOV의 네트워크 성능을 1) 네트워크 지연 시간, 2) 네트워크 처리량, 3) 네트워크 공정성, 4) 성능간섭, 5) 다중 네트워크와 같은 측면으로 세밀한 성능 평가 및 분석을 Virtio와 비교하여 진행한다. 본 논문의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV의 네트워크 I/O 과정을 명확히 설명했으며, 둘째, Virtio와 SR-IOV의 네트워크 성능을 다양한 성능 메트릭을 기반으로 분석하였다. 셋째, 가상머신 밀집도가 높은 환경에서 SR-IOV 네트워크에 대한 시스템 오버헤드 및 이에 대한 최적화 가능성을 실험으로 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 및 분석들은 스마트 팩토리, 커넥티드-카, 딥러닝 추론 모델, 크라우드 소싱과 같은 네트워크 집약적인 서비스들을 운용하는 가상화 시스템에 대한 네트워크 자원 관리 정책에 활용될 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.52-61
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• 2024

조선소에서는 사외 적치장의 관리를 위해 일정 주기로 Unmanned Aerial Vehicle (UAV)을 이용해 항공영상을 획득하고, 이를 사람이 판독하여 적치장 현황을 파악한다. 이러한 방법은 넓은 면적의 사외 적치장 현황을 파악하는 데 상당한 시간과 인력을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 정확한 사외 적치장 현황을 파악하기 위해 사전 학습된 의미론적 분할 기반 모델(Foundation Model)을 활용한 자동 관리 기술을 제안한다. 또한, 조선소 사외 적치장의 경우 관련 부품이나 장비를 포함한 공개 데이터셋이 충분하지 않기 때문에, 의미론적 분할 기반 모델에 필요한 객체 프롬프트(Prompt)를 생성하기 위한 소규모 사외 적치장 객체 데이터셋을 직접 구축하였다. 이를 이용해 객체 검출기를 소규모 데이터셋에 추가 학습하여 초기 객체 후보를 추출하고, 의미론적 분할 기반 모델인 Segment Anything Model (SAM)의 프롬프트로 활용해 정확한 의미론적 분할 결과를 얻는다. 더 나아가, 지속적인 적치장 데이터셋 수집을 위해 SAM을 활용한 훈련 데이터 생성 파이프라인을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 의미론적 분할 방법과 비교하여 평균적 4.00%p, SegFormer에 비해 5.08%p 높은 성능을 달성하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.68-84
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• 2024

본 논문에서는 행동인식 기술을 기반으로 0세에서 2세까지의 아동을 대상으로 행동 발달 지표(활동성, 사회성, 위험성)를 파악하여 고도의 복지 서비스를 제공할 수 있는 시스템과 알고리즘에 관해 기술한다. 행동인식은 0세 영아의 눕기에서 부터 2세 유아의 점프까지 총 11개 행동을 대상으로 하였으며 광주·전남지역 어린이집 3개소에서 연구용으로 제공받은 실제 영상으로부터 직접 취득한 데이터를 학습에 사용하였다. 11개 행동에 대해 425개 클립 영상에서 1,867개 행동 데이터셋을 구축하여 학습한 결과 평균 97.4%의 인식정확도를 확인하였다. 또 실세계 적용을 위해 행동분석 장치인 엣지 비디오 분석기(Edge Video Analyzer, EVA)를 제작하였고 이 장치 위에 4채널 영상에서 최대 30명까지 실시간 행동인식이 가능한 영역별 랜덤 프레임 선택 기반 PoseC3D 알고리즘을 구현하였다. 개발된 시스템은 3곳의 어린이집에 설치되어 10명의 보육교사에 의해 1개월 간 실증테스트가 진행되었고 설문조사 결과 체감 정확도는 91점, 서비스 만족도는 94점으로 평가되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.33-48
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• 2024

향상된 모바일 광대역(eMBB), 초저지연 및 고신뢰 통신(URLLC), 대규모 기계형 통신(mMTC) 등의 특징을 가진 5G의 등장으로 인해 효율적인 네트워크 관리와 서비스 제공을 위해 증가하는 네트워크 트래픽과 복잡성 해결이 시급한 상황이다.본 논문에서는 기계학습(Machine Learning, ML) 및 딥러닝(Deep Learning, DL)기술을 활용하여 5G 네트워크의 초고속, 초저지연, 초연결성이라는 주요 과제를 해결하면서 네트워크 슬라이싱 및 자원 할당을 동적으로 최적화하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 제안된 기법에서는 네트워크 트래픽 및 자원 할당에 대한 예측 모델, 네트워크 대역폭 및 지연 시간을 최적화하면서 동시에 개인 정보와 보안을 향상시키기 위한 연합 학습(FL) 기법을 사용한다. 특히, 본 논문에서는 랜덤 포레스트와 LSTM 등 다양한 알고리듬과 모델의 구현 방법에 대해 자세히 다루며, 이를 통해 5G 네트워크 운영의 자동화와 지능화를 위한 방법론을 제시한다. 마지막으로 제안된 기법을 통해 5G 네트워크에 ML 및 DL을 적용하여 얻을 수 있는 성능향상 효과를 성능평가 및 분석을 통해 검증하고 다양한 산업 응용 분야에서 네트워크 슬라이싱 및 자원 관리 최적화를 위한 솔루션을 제시한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.109-119
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• 2023

지휘통제체계는 지휘, 통제, 통신, 컴퓨터, 정보의 5대 요소를 자동화하여 전장을 효율적으로 관리하는 통합 전장 정보체계로 적의 위치, 상황 및 작전 결과를 수집하고 분석하여 모든 제대가 실시간으로 동일한 상황을 파악하며 지휘 결심과 임무 지시를 최적화하는데 중요한 역할을 한다. 그러나 현행 지휘통제체계는 각 군별 전장상황 위주 단일 영역에서의 전장가시화를 시켜주는 구조만으로는 신규 무기체계 도입 때 마다 한계가 발생한다. 지상, 해상, 공중 영역뿐만 아니라 사이버 및 우주 영역까지 확대되는 미래 전장에서 다양한 무기체계들의 유기적인 데이터들이 모여 사용자가 원하는 전장상황을 신속하게 가시화한다면 보다 향상된 지휘통제결심이 가능할 것이다. 이에 본 연구는 미래 지휘통제체계의 적용가능한 가시화 기술을 지도 영역, 상황도 영역, 디스플레이 영역으로 나눠 적용방안을 연구하였다. 이러한 미래 지휘통제체계의 기술 구현은 5G 네트워크와 같은 다양한 데이터 및 통신 수단을 기반으로 하여, 고품질의 다양한 정보를 활용하여 현실적이고 효율적인 전장 상황 인식을 가능하게 하는 초연결 전장가시화가 가능할 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.175-195
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• 2019

본 연구는 온라인 소비자 커뮤니티의 소비자 욕구와 행동을 분석하기 위해 빅데이터-네트노그라피 통합모델을 사용하였다. 빅데이터 분석은 상관관계를 파악하기에는 용이하나, 인과관계는 알아내기 어렵기 때문에 네트노그라피 분석을 함께 사용하였다. 온라인 환경에서 수행하는 질적연구방식인 네트노그라피 방법론은 맥락파악에 있어서는 탁월하나, 장시간에 걸쳐 축적된 많은 양의 데이터를 분석하기에는 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 빅데이터 분석을 통하여 온라인 커뮤니티 사이트에서 축적된 전반적인 자료의 패턴을 찾고, 네트노그라피 분석이 필요한 특이점을 발견한 뒤, 특이점 전후 지점에서만 네트노그라피 분석을 수행하였다. 본 연구에서 빅데이터 분석을 통해 드러난 다양한 현상의 원인을 네트노그라피 분석을 통해 설명할 수 있었다. 뿐만 아니라 빅데이터 분석으로는 잘 드러나지 않는 커뮤니티의 내부 구조적 변화까지도 파악할 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 그동안 빅데이터가 놓쳐온 비정형데이터로부터 맥락적 의미 분석은 물론 이해하기 어려웠던 온라인 소비자 행동 중 많은 부분을 효과적으로 설명할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 빅데이터-네트노그라피 통합모델은 온라인 환경에서 소비자 욕구를 새롭게 발견하기 좋은 도구로 활용될 수 있을 것이다. 향후 연구에서는 다양한 사례 적용연구를 통해 본 연구에서 제시한 방안의 적합성과 우수성을 검증하고 보완하고자 한다.

• 경영정보학연구
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• 제21권1호
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• pp.23-38
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• 2019

소셜 네트워크 서비스(이하 SNS)는 회사의 마케팅 채널로 적극 활용되고 있으며, 회사들의 고객층에 적합한 내용과 어조를 활용하여 주기적으로 SNS 메시지를 작성하는 등 활발한 마케팅을 펼치고 있다. 본 논문에서는 이제까지 간과되었던 SNS 메시지에 내포된 심리적 거리에 초점을 맞춰 전통적인 코더를 활용한 내용 분석(content analysis)과 자연어 처리 기법 및 머신 러닝 방법을 혼합하여 심리적 거리를 측정하는 분석 방법을 연구하였다. SNS 메시지의 심리적 거리 분석을 위해 코더들을 활용하여 내용분석을 수행하였으며, 이와 같은 방법으로 레이블링된 데이터를 자연어 처리 방법을 이용하여 워드 임베딩을 수행함으로써 머신 러닝 수행을 위한 입력 데이터를 마련하였다. 머신 러닝 분석법 중 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 SNS 메시지와 심리적 거리 간의 관계를 학습시켰으며, 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 심리적 거리를 예측함으로써 머신 러닝 분석의 성과를 검증하였다. 심리적 거리측정 방법론 수행 결과, 코더들의 내용분석 결과가 특정 값으로 편향되어 SVM 예측의 민감도와 정밀도가 낮은 결과가 도출되었다. 심리적 거리 응답 비율을 보정하고 코더들의 1차 내용분석 결과 중 답변이 일치한 데이터로 한정지어 머신 러닝을 실행한 결과 심리적 거리 예측의 정확도, 민감도, 특이도, 정밀도 모두 향상되어 심리적 거리가 70% 이상 예측되는 성과를 보였다. 본 연구는 SNS 메시지의 심리적 거리를 측정하는 방법을 제시함으로써 독자와의 심리적 거리를 제어 가능한 전략 요소로 활용 가능하게 할 것이라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.87-109
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• 2020

현재 육상에서는 유무선 통신의 발전으로 다양한 IT 서비스를 제공받고 있다. 이러한 변화는 육상을 넘어서서 해상에서 항해 중인 선박에서도 다양한 IT 서비스가 제공되어야 하며 육상에서 이용하는 것과 마찬가지로 양방향 디지털 데이터 전송, Web, App 등과 같은 다양한 IT 서비스들의 제공에 대한 요구가 증가될 것으로 예상하고 있다. 하지만 이러한 초고속 정보통신망은 AP(Access Point)와 기지국과 같은 고정된 기반 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하는 지상에서는 쉽게 사용할 수 있는 반면 해상에서는 고정된 기반 구조를 이용하여 네트워크를 구성할 수 없다. 그래서 전송 거리가 긴 라디오 통신망 기반의 음성 위주의 통신 서비스를 사용하고 있다. 이러한 라디오 통신망은 낮은 전송 속도로 인해 매우 기본적인 정보만을 제공할 수 있었으며, 효율적인 서비스 제공에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 데이터 상호교환을 위한 추가적인 주파수가 할당되었으며 이 주파수를 사용하여 활용할 수 있는 선박 애드 혹 네트워크인 SANET(ship ad-hoc network)이 제안되었다. SANET은 높은 설치비용과 사용료의 위성 통신을 대신하여 해상에서 IP 기반으로 선박에 다양한 IT 서비스를 제공할 수 있도록 개발되었다. SANET에서는 육상 기지국과 선박의 연결성이 중요하다. 이러한 연결성을 갖기 위해서는 선박은 자신의 IP 주소를 할당 받아 네트워크의 구성원이 되어야 한다. 본 논문에서는 선박 스스로 자신의 IP 주소를 할당 받을 수 있는 SANET-CC(Ship Ad-hoc Network-Cell Connection) 프로토콜을 제안한다. SANET-CC는 중복되지 않는 다수의 IP 주소들을 육상기지국에서 선박들에 이어지는 트리 형태로 네트워크 전반에 전파한다. 선박은 IP 주소를 할당할 수 있는 육상 기지국 또는 나누어진 구역의 M-Ship(Mother Ship)들과 간단한 요청(Request) 및 응답(Response) 메시지 교환을 통해 자신의 IP 주소를 할당한다. 따라서 SANET-CC는 IP 충돌 방지(Duplicate Address Detection) 과정과 선박의 이동에 의해 발생하는 네트워크의 분리나 통합에 따른 처리 과정을 완전히 배제할 수 있다. 본 논문에서는 SANET-CC의 SANET 적용가능성을 검증하기 위해서 다양한 조건의 시뮬레이션을 수행하였으며 기존 연구와 비교 분석을 진행하였다.