• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.467-474
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• 2024

본 연구는 미국 온라인 대출 플랫폼의 고객 데이터를 분석하여 중저신용자가 금융시장 내에서 겪는 차별적 대우를 실증적으로 규명한다. 이 연구는 오픈소스 캐글(Kaggle) 플랫폼 내 랜딩 클럽 금융사의 2007~2020년 기간 약 293만 건의 금융 데이터를 사용하여, 특히 신용점수가 낮은 씬파일러 대출자들이 더 높은 이자율로 대출을 받고 있음을 밝혀냈다. 이러한 차별적 대우는 금융 포용성을 저하시키며 사회적 불평등을 심화시킬 가능성을 시사한다. 본 연구를 통해 금융시장에서의 불평등 문제를 실질적으로 드러낸 점이 중요한 의의로 주목되며, 분석결과를 바탕으로 모든 고객에게 합리적인 금융 접근성을 보장할 수 있을 것이다. 아울러 지속가능한 금융 포용성을 강화할 수 있는 구체적인 방안과 함께 금융기관의 사회적 책임을 강화하는 방향으로의 전환을 제안하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.507-513
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• 2022

본 연구는 영화 산업에서 온라인 시장인 IPTV의 VOD 이용 건수 예측 모델을 개발하였다. 한국영화진흥위원회에서 수집한 2017년부터 2021년까지 VOD 이용건수 데이터를 활용하여 머신러닝 기반 예측모델을 구축했다. 문헌조사와 군집분석을 통하여 오프라인 시장과 온라인 시장의 차이를 밝히고, VOD 이용 건수의 새로운 범주를 제안한다. 머신러닝 기반의 VOD 이용 건수 예측 모델 개발을 통해 IPTV 기업들의 의사결정 지원 뿐 아니라 마케팅 전략 수립을 돕는 것을 목적으로 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.613-618
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• 2022

효과적인 자연어 처리를 위해 제안된 Transformer 구조의 등장 이후, 이를 활용한 대규모 언어 모델이자 사전학습 모델인 BERT, GPT, OPT 등이 공개되었고, 이들을 한국어에 보다 특화한 KoBERT, KoGPT 등의 사전학습 모델이 공개되었다. 자연어 처리 모델의 확보를 위한 학습 자원이 늘어나고 있지만, 사전학습 모델을 각종 응용작업에 적용하기 위해서는 데이터 준비, 코드 작성, 파인 튜닝 및 저장과 같은 복잡한 절차를 수행해야 하며, 이는 다수의 응용 사용자에게 여전히 도전적인 과정으로, 올바른 결과를 도출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 어려움을 완화시키고, 다양한 기계 학습 모델을 사용자 데이터에 보다 쉽게 적용할 수 있도록 AutoML으로 통칭되는 자동 하이퍼파라미터 탐색, 모델 구조 탐색 등의 기법이 고안되고 있다. 본 연구에서는 한국어 사전학습 모델과 한국어 텍스트 데이터를 사용한 자연어 처리 모델 산출 과정을 정형화 및 절차화하여, 궁극적으로 목표로 하는 예측 모델을 자동으로 산출하는 시스템의 설계를 소개한다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권4호
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• pp.54-62
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• 2021

온라인 이커머스의 거래량이 증가함에 따라 품목이 다양해지고 그 분류가 복잡해지고 있다. 이에 전문적으로 한 분야에 대해서만 거래하는 이커머스 플랫폼이 등장하고 있고, 그 분야가 다양해지고 있다. 여러 전문 이커머스 플랫폼 종류중 하나인 공예품 온라인 이커머스 플랫폼을 살펴본 결과 세 가지 문제를 확인할 수 있었다. 첫 번째로, 플랫폼 내에서 공예품의 품목이 다양해지고 분류가 복잡해지고 있으나 기존 공예품 이커머스의 분류체계는 다양하고 복잡해진 공예품을 분류하기에는 구조가 단편적이어 서로 다른 사용자가 고려하는 다양한 기준을 충족하는 검색결과를 정확히 제시하기 어렵다. 두 번째로, 공예품의 경우 외형이 구매동기의 주요인임에도 불구하고 외형을 기준으로 분류하는 경우가 드물어 사용자가 작품 하나하나를 직접 눈으로 판단하며 필터링 해야 한다. 마지막으로, 공예분야의 전문가가 아닌 사용자가 공예품을 검색할 때 입력하는 언어가 분류체계에서 공예품을 분류하는 언어에 반영되지 않아 검색시 사용되어야하는 언어의 정밀도가 높다. 이에 본 연구에서는 다양한 사용자들의 검색 기준에 맞출 수 있도록 공예 분야의 복잡한 속성을 추가하여 고려하고자 한다. 추가하는 속성에는 공예품 검색에 있어서 주요인인 외형을 반드시 포함한다. 또한 인공지능의 자연어처리 기술로 비전문가의 검색 언어를 작품 검색에 반영할 수 있는 분류체계를 개발하고자 한다.

• 월간낙농육우
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• 제26권11호통권295호
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• pp.181-183
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• 2006

• 대한치과기공학회지
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• 제28권1호
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• pp.215-219
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• 2006

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.48-50
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• 2019

항만 및 해안구조물의 안정성이나 연안지형 변화 등에 가장 주요한 외력조건 중 하나인 파랑의 효율적인 관측을 위하여, 선박용 X-band 레이다를 이용항 파랑 모니터링 시스템을 활용할 수 있다. 과거 해외 시스템의 국내 적용시 문제점을 개선한 3S-system (한동대학교 개발)의 건설현장 실적용 사례를 통해 실시간 공간관측 가능한 파랑 시스템 운영을 소개하고, 이를 해상공사 중 작업선박에 대한 관제시스템으로 확장 사용하는 안에 대하여 제시하였다. 향후 추가적인 확장성에 대해서도 공유하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.584-587
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• 2010

이차원 바코드는 인식이 편리하고 영상의 변이나 손실에 강인하기 때문에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 카메라로 촬영한 영상으로부터 이차원 바코드의 한 종류인 데이터매트릭스를 검출하고 인식하는 방법을 소개한다. 모바일 안드로이드 환경에서 빠른 속도로 검출 및 인식 과정을 수행하기 위해 JNI를 이용하여 C로 기능을 구현하였다. 먼저, 이차원 영상을 이진화한 후 연결 성분 탐색을 통해 바코드 후보영역을 추출한다. 그리고 직선을 검출하여 데이터매트릭스의 주요소인 L 인식 패턴과 타이밍 패턴을 찾는다. 각 패턴을 이용하여 바코드 영역의 꼭지점을 찾아낸 후, 회전이나 기울어짐을 정규화하여 정사각형 형태로 교정한다. 그 후, 타이밍 패턴을 기준으로 데이터 영역을 인식한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.257-260
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• 2011

본 논문에서는 수화인식을 위한 신경망에서 특징추출과 분류단계의 방법론과, 특징 선별 기법을 통하여 분류기의 규모를 최적화 하는 방법을 고찰한다. 색상 및 움직임정보로부터 특징영역의 시간에 따른 변화를 3 차원 볼륨형태의 데이터로 표현하며, 이로부터 특징지도를 생성하는 과정에서 특징영역의 위치에 대한 변이를 보완하는 방법을 고려한다. 특징추출과정과 패턴 분류과정에서 점진적 학습이 가능한 모델과 특징 수를 효과적으로 줄일 수 있는 방법론을 제시하였으며, 학습된 신경망으로부터 특징과 패턴 클래스간의 상대적 연관성 척도를 정의하여 특징을 선별하도록 하였다. 제안된 내용에 대하여 여섯 가지 수화패턴에 대상으로 한 실험을 통하여 그 유용성을 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1170-1172
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• 2008

본 논문에서는 적응적 이러닝 시스템을 구현하기에 다소 미흡하였던 SCORM 2004 국제표준을 수정한 새로운 표준을 제안한다. 학습자가 선택하는 과목과 학습객체에 대한 데이터 모델을 분리하였고, 이것을 이용한 API 메소드를 추가하였다. 또한 학습객체정보, 그것들의 관계와 과목을 구성하는 학습객체들의 경로에 대한 정보를 설명하는 섹션을 Manifest 파일에 추가하였다. 기존 SCORM 2004 를 수정한 새로운 표준을 따르면 학습자가 과목을 선택하는 시점과 학습 객체가 선택되는 시점을 분리할 수 있고, 기존 학습객체 단위보다 상위 단위의 학습객체 시퀀싱이 가능하게 되어 효율적인 적응적 이러닝 시스템을 구현할 수 있게 된다.