본 논문은 유선용으로 작성된 웹 문서를 모바일용 단말기에서 서비스가 가능하도록 유선 콘텐츠를 모바일 콘텐츠로 변환하는데 목적을 두고 있다. 유선 콘텐츠는 일반적으로 Pop-Up광고창, 불필요한 이미지, 유용하지 못한 링크들로 꾸며져 있어서 유선 환경에 비해 낮은 대역폭, 메모리, 스크린 크기를 갖고 있는 모바일 단말기상에 프리젠테이션이 어려울 뿐만 아니라 모바일 사용자들에게 직접 콘텐츠에 접근하는 것을 혼란스럽게 하고 있다. 그러므로 유선 웹 문서로부터 유용하고 적절한 콘텐츠를 추출하고 이를 모바일 단말기의 특성에 맞춤식으로 제공하는 요구가 대두되고 있다. 따라서 본 논문은 WAP 2,0과 여기에 채용된 콘텐츠 생성 언어인 XHTML Basic을 기반으로 한 콘텐츠 변환 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템의 콘텐츠 변환 방식은 유선 웹 문서를 경량화한 후, 기존의 변환 방식인 필터 방식 변환 규칙을 적용하였다. 그리고 적용된 변환 규칙은 수정과 삭제가 쉽게 처리될 수 있도록 XHTML Basic의 모듈단위 기반을 사용하였으며, 또한 변환의 확장성 및 문서의 유효성을 유지하기 위하여 변환 규칙은 XSLT 기술의 XSL 문서 내에 정의하였다. 또한 WAP 1,X의 Legacy한 서비스와의 연동을 위해 CC/PP 프로파일 및 단말기 헤더 정보를 분석하는 모듈을 갖도록 시스템을 구성하였다.
기술 창업 및 스타트업 분야에서는 인공지능(AI)의 발전이 사업 모델 혁신의 핵심 주제로 부상하였다. 이를 통해 벤처기업들은 경쟁력 확보를 위해 AI를 중심으로 다양한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계 간의 관계를 국내 뉴스 기사를 분석하여, 기술 창업 분야의 동향을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 빅카인즈(BIG Kinds)를 활용하여 1990년부터 2023년 8월 10일까지의 국내 뉴스 기사에서 ChatGPT의 등장 전후를 중심으로 GenAI 관련 뉴스 기사, 주요 이슈 및 트렌드의 변화를 조사하였으며, 네트워크 분석 및 키워드 시각화를 통해 관련성을 시각화하였다. 연구결과, 2017년부터 2023년까지 GenAI에 대한 언급이 기사 내에서 점차 증가하였다. 특히, OpenAI의 GPT-3.5를 기반으로 한 ChatGPT 서비스가 주요 이슈로 부각 되었는데, 이 서비스는 OpenAI의 DALL-E, Google의 MusicLM, VoyagerX의 Vrew 등과 같은 언어 모델 기반 GenAI 기술의 대중화를 시사하였다. 이로써 생성형 인공지능은 다양한 분야에서의 유용성을 입증하며, ChatGPT 출시 이후 국내 기업들의 한국어 언어 모델 개발 활동이 활발히 이루어지고 있는 것으로 확인되었다. 리튼 테크놀로지스와 같은 스타트업들도 GenAI를 활용하여 기술 창업 분야에서의 영역을 확장하고 있다. 본 연구에서는 GenAI 기술과 스타트업 창업 활동 간의 연관성을 확인하였으며, 이는 혁신적인 비즈니스 전략의 구축 지원을 시사하며 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장을 지속해서 형성할 것으로 전망된다. 더 나아가 국제적 동향 및 다양한 분석 방법의 활용, 실제 현장에서의 GenAI 응용 가능성을 모색하는 연구가 요구 된다. 이러한 노력은 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장 발전에 이바지할 것으로 기대된다.
이 연구에서는 뇌기반 진화적 교육 원리를 도출하기 위하여, 인간 뇌의 구조적 기능적 특징, 개체간과 개체내에서 일어나는 생물학적 진화, 뇌내에서 일어나는 진화적 과정, 과학 자체와 개별 과학자의 과학적 활동에 내재된 진화적 속성에 관한 연구물을 리뷰하였다. 이렇게 하여 도출된 인간 뇌의 주요 특징과 생성-선택-파지를 핵심 요소로 하는 보편 다윈주의 혹은 보편 선택주의를 토대로, 뇌기반 진화적 과학 교수 학습 모형을 개발하였다. 이 모형은 세 가지 요소와 세 가지 단계 및 평가로 이루어진다. 세 가지 요소는 정의적, 행동적, 인지적 요소이고, 각 요소를 구성하는 세 단계는 다양화 $\rightarrow$ 비교 선택 $\rightarrow$ 확장 적용(ABC-DEF; Affective, Behavioral, Cognitive components - Diversifying$\rightarrow$Emulating, Estimating, Evaluating $\rightarrow$ Furthering steps)이다. 이 모형에서 정의적 요소 (A)는 인간 뇌에서 감성을 관장하는 대뇌변연계에 토대를 두고 자연 사물과 현상에 대한 학습자의 흥미 호기심과 관련된다. 행동적 요소(B)는 시각 정보를 처리하는 후두엽, 언어 정보의 이해.생성과 관련된 측두엽, 감각운동 정보를 처리하는 감각운동령을 수반하고 과학적 활동의 직접 해보기와 관련된다. 인지적 요소(C)는 사고, 계획, 판단, 문제해결과 관련된 전두엽합령에 토대를 둔다. 이 모형은 이러한 측면에서 '뇌기반(brain-based)'이다. 이 모형의 세 가지 각 요소를 구성하는 세 단계에서, 다양화 단계(D)는 각 요소에서 다양한 변이체를 생성하는 과정이고, 가치나 유용성에 비추어 비교.선택하는 단계(E)는 변이체들 중 유용하거나 가치 있는 것을 검증하여 선택하는 과정이며, 확장.적용 단계(F)는 선택된 것을 유사한 상황으로 확장하거나 적용하는 단계이다. 이 모형은 이러한 측면에서 '진화적(evolutionary)'이다. ABC 세 요소에 대해, 과학적 활동에서 감성적 요인이 출발점으로 갖는 중요성과 뇌에서 사고 기능과 관련되는 신피질에 비해 감성을 관장하는 대뇌변연계의 우세한 역할을 반영하여 DARWIN (Driving Affective Realm for Whole Intellectual Network) 접근법을 강조한다. 이 모형은 학교 현장에서 다루는 과학 주제와 학생의 특징에 따라 다양한 형태와 수준으로 융통성 있게 실행될 수 있다.
항해서지란 수로정보를 담당하는 공인기관에서 제작한 항해 목적의 책자 혹은 정보로서, IMO의 해상인명안전협약(SOLAS)나 항만국통제(PSC) 등 항해 요구사항을 만족하며, 등대표, 전파 신호, 항행통보, 항로지 등의 정보를 포함한다. 국제수로기구의 항해서지 실무 그룹은 수로 및 항해 관련 요구사항을 전자적으로 표현하기 위해 표준을 수립하고 있으며, 항해서지를 책자 유형의 NP1, 전자 유형의 NP2, ECDIS 사용목적의 NP3로 구분하고 있다. 항해서지는 해도와 함께 중요한 정보로서 해도제작 체계와 연계, 최신성, 서비스 향상을 위해 전자적인 항해서지 개발이 요구되고 있으나 우리나라의 경우 책자 유형의 NP1의 수준에 있다. 이를 위해 본 연구에서는 국내 전자항해서지 현황과 국제 동향을 분석하여 우리나라 전자항해서지 개발방안을 제시하고, 전자항해서지 시범개발 내용으로서, 남해안 항로지 데이터베이스를 구축, 항로지 편집 프로그램 개발, 항로지 정보의 KML 변환, 항로지 사용자 프로그램 개발을 수행 하였다.
항해서지란 정부기관에서 제작한 항해 목적의 책자 혹은 데이터베이스로서, 항해 요구사항을 만족하며 주로 등대표, 전파 신호, 항행통보, 항로지 등의 정보가 포함된다. 국제수로기구의 항해서지 워킹 그룹은 수로 및 항해 관련 요구사항을 전자적으로 표현하기 위해 표준을 수립하고 있으며, 항해서지를 책자 유형의 NP1, 전자 유형의 NP2, ECDIS 사용목적의 NP3로 구분하고 있다. 항해서지는 해도와 함께 중요한 정보로서 해도제작 체계와 연계, 최신성, 서비스 향상을 위해 전자적인 항해서지 개발이 요구되고 있으나 우리나라의 경우 책자 유형의 NP1의 수준에 있다. 이를 위해 본 연구에서는 국내 전자항해서지 현황과 국제 동향을 분석하여 전자항해서지 개발방안을 도출하고, 전자항해서지 시범개발로서, 항해서지의 한 종류인 항로지의 개발을 위해 남해안 항로지 데이터베이스를 구축하고 항로지 편집 및 관리 프로그램을 개발하였다.
화자인식은 자동 음성시스템에서 중요한 기능을 담당하며, 최근 휴대용 기기의 발전 및 음성 기술, 오디오 콘텐츠 분야 등이 계속해서 확장됨에 따라 화자인식 기술의 중요성은 더구나 부각 되고 있다. 이전의 화자인식 연구는 음성 파일을 기반으로 화자가 누구인지 자동으로 판정 및 정확도 향상을 위한 목표를 가지고 진행되었다. 한편 말투는 중요한 사회언어학적 소재로 사용자의 사회적 환경과 밀접하게 관련되어 있다. 추가로 화자의 말투에 사용되는 종결어미는 문장의 유형을 결정하거나 화자의 의도, 심리적 태도 또는 청자에 대한 관계 등의 기능과 정보를 가지고 있다. 이처럼 종결어미의 활용형태는 화자의 특성에 따라 다양한 개연성이 있어 특정 미확인 화자의 종결어미의 종류와 분포는 해당 화자를 인식하는 것에 도움이 될 것으로 보인다. 기존 텍스트 기반의 화자인식에서 말투를 고려한 연구가 적었으며 음성 신호를 기반으로 한 화자인식 기법에 말투 정보를 추가한다면 화자인식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것이다. 따라서 본 연구의 목적은 한국어 화자인식의 정확도를 개선하기 위해 종결어미로 표현되는 말투(speech style) 정보를 활용한 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 특정인의 발화 내용에서 등장하는 종결어미의 종류와 빈도를 활용하여 벡터값을 생성하는 문장 시퀀싱이라는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 우수성을 평가하기 위해 드라마 대본으로 학습 및 성능평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 향후 실존하는 한국어 음성인식 서비스의 성능 향상을 위한 수단으로 사용될 수 있으며 지능형 대화 시스템 및 각종 음성 기반 서비스에 활용될 것을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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