• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1643-1652
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• 2022

해양생태계 및 수산자원, 해상안전에 부정적인 영향을 미치는 해양침적쓰레기는 주로 음파탐지기, 인양틀 및 잠수부를 통해 탐지되고 있다. 시간과 비용을 고려하여 최근에는 수중영상과 인공지능을 결합한 방법이 시도되고 시작했다. 본 연구에서는 효율적이고 정확한 해양침적쓰레기 탐지를 위하여, 수중영상과 딥러닝 객체탐지 모델인 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5)와 You Only Look Once Version 7 (YOLOv7)을 학습 및 비교평가를 수행하였다. 유리, 금속, 어망, 타이어, 나무, 플라스틱 등의 객체탐지에 있어, 두 모델 모두 0.85 이상의 Mean Average Precision (mAP@0.5)를 기록하였다. 향후 영상자료 용량이 충분해지면, 보다 객관적인 성능평가 및 모델 개선이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.35-44
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• 2022

본 연구에서는 양자 컴퓨터 관련 기술 트렌드 분석과 예측을 수행한다. 기존 양자 컴퓨터 기술 분석 관련 연구는 주로 기술 특징을 중심으로 응용 가능 분야에 집중되었다. 본 논문은 시장 중심의 기술 분석과 예측을 위하여 양자 컴퓨터 관련 국내 뉴스 기사를 기반으로 중요하게 다뤄지는 양자 컴퓨터 기술들을 분석하고 미래신호 감지와 예측을 수행한다. 뉴스 기사에서 사용된 단어들을 분석하여 빠르게 변화하는 시장의 변화와 대중의 관심사를 파악한다. 본 논문은 Cha & Chang (2022) 컨퍼런스 발표 자료를 확장했다. 연구는 2019년부터 2021년까지의 국내 뉴스 기사를 수집하여 진행된다. 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 정리한다. 다음으로, Term Frequency - Inverse Document Frequency(TF-IDF), Key Issue Map(KIM), Key Emergence Map(KEM) 등의 분석을 통해 양자컴퓨터관련 기술을 탐색한다. 마지막으로, 랜덤포레스트, 의사결정나무, 연관분석 등을 통해 미래기술들과 수요 및 공급의 연관성을 파악한다. 연구결과 빈도분석, 키워드 확산도 및 가시성 분석에서 모두 AI의 관심도가 가장 높게 나타났다. 사이버보안의 경우 시간이 지날수록 뉴스기사에서 언급되는 비율이 다른 기술에 비해 압도적으로 높게 나타났다. 또한 양자통신, 내성암호, 증강현실 역시 관심도의 증가율이 높게 나타났다. 따라서 이를 트렌드 기술의 적용에 대한 시장의 기대가 높음을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 양자컴퓨터 시장의 관심 분야 파악과 기술 투자 관련 대응체계 구축에 응용될 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권2호
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• pp.256-265
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• 2021

선박을 포함한 지상, 해상, 공중의 이동체는 일반적으로 사람에 의해서 운용되고 있는데, 최근 제4차 산업혁명에 따른 자율의사결정시스템과 인공지능의 획기적 발전을 기반으로 자율 이동 개념의 무인이동체에 대한 연구개발이 전 세계적으로 활발하게 진행되고 있다. 국제해상운송에서 자율운항선박(MASS)의 상용화 실현을 앞두고 이 선박에 대한 성격 규정과 국제법적 지위에 대한 규명이 시급해졌다. 자율운항선박은 발전단계에 따라 승선원이 점차 감축되어 결국에는 완전히 무인화된 선박으로 운용될 것인데, 이 연구를 통하여 승선원이 없는 선박도 국제법상 선박으로써의 지위를 인정받을 수 있는가에 대한 쟁점 사항을 분석하였다. 이를 위하여 유엔해양법협약(UNCLOS) 및 국제해사기구(IMO)의 제반 법규를 중심으로 자율운항선박은 일반선박과 동일한 국제법적 지위를 가지고 있음을 규명하고, 자율운항선박을 운용하는데 필요한 제반 국제협약의 제·개정작업에 관한 제도개선 방향과 국제법적 조치사항을 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1215-1225
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• 2021

인공지능 기술은 우수한 성능을 기반으로 다양한 분야에 적용되고 있지만 입력 데이터에 인간이 감지할 수 없는 적대적 섭동을 추가하여 인공지능 모델의 오작동을 유도하는 적대적 예제에 취약하다. 현재까지 적대적 예제에 대응하기 위한 방법은 세 가지 범주로 분류할 수 있다. (1) 모델 재학습 방법; (2) 입력 변환 방법; (3) 적대적 예제 탐지 방법. 이러한 적대적 예제에 대응하기 위한 방법은 끊임없이 등장하고 있지만 각 적대적 공격 유형을 분류하는 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 차원 축소와 군집화 알고리즘을 활용한 적대적 공격 유형 분류 방법을 제안한다. 구체적으로, 제안하는 방법은 적대적 예시로부터 적대적 섭동을 추출하고 선형 판별 분석(LDA)를 통해 적대적 섭동의 차원을 축소한 후에 k-means 알고리즘으로 적대적 공격 유형 분류를 수행한다. MNIST 데이터셋과 CIFAR-10 데이터셋을 대상으로 한 실험을 통해, 제안하는 기법은 5개의 적대적 공격(FGSM, BIM, PGD, DeepFool, C&W)을 효율적으로 분류할 수 있으며, 적대적 예제에 대한 정상 입력을 알 수 없는 제한적인 상황에서도 우수한 분류 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 과학교육연구지
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• 제46권1호
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• pp.17-29
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• 2022

본 연구의 목적은 NOS 관련 주제를 대상으로 컴퓨터가 얼마나 효율적이고 타당하게 학습할 수 있는지에 대하여 정성적으로 탐색하고자 한 연구이다. 이를 위해 NOS와 관련되는 문헌(논문초록 920편)을 중심으로 말뭉치를 구성하였으며, 최적화된 Word2Vec (CBOW, Skip-gram)모델의 인자를 확인하였다. 그리고 NOS의 4가지 영역(Inquiry, Thinking, Knowledge, STS)에 따라 단어수준 워드임베딩 모델 비교평가를 수행하였다. 연구 결과, 선행연구와 사전 성능 평가에 따라 CBOW 모델은 차원 200, 스레드 수 5, 최소빈도수 10, 반복횟수 100, 맥락범위 1로 결정되었으며, Skip-gram 모델은 차원수 200, 스레드 수 5, 최소빈도수 10, 반복횟수 200, 맥락범위 3으로 결정되었다. NOS의 4가지 영역에 적용하여 확인한 모델별 유사도가 높은 단어의 종류는 Skip-gram 모델이 Inquiry 영역에서 성능이 좋았다. Thinking 및 Knowledge 영역에서는 두 모델별 임베딩 성능 차이는 나타나지 않았으나, 각 모델별 유사도가 높은 단어의 경우 상호 영역 명을 공유하고 있어 제대로 된 학습을 하기 위해 다른 모델의 추가 적용이 필요해 보였다. STS 영역에서도 지나치게 문제 해결과 관련된 단어를 나열하면서 포괄적인 STS 요소를 탐색하기에 부족한 임베딩 성능을 지닌 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 NOS 관련 주제를 컴퓨터에게 학습시켜 과학교육에 활용할 수 있는 모델과 인공지능 활용에 대한 전반적인 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 자원환경지질
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• 제55권4호
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• pp.421-428
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• 2022

본 연구는 2022년 발표한 한국의 제6회 과학기술예측조사와 2019년 발표한 최신의 일본 과학기술예측조사 결과에 주목하여 최근 지질자원 분야에서 국가·사회적으로 높은 기대를 받고 있는 지진재해와 우주이용에 관한 미래기술을 분석하였다. 한국의 2022년 발표한 지진재해 관련 미래기술은 2017년 제시한 지진 예측 및 조기경보 기술 형태와 달리 지진·복합재난 정보기술과 공공데이터 플랫폼으로 제시되었고, 건물·도시의 재난대응 생활밀착 로봇에 적용하는 형태로 제시되었다. 일본 2019년 과학기술예측조사에서는 한국의 3배 수준의 많은 미래기술이 제시되었으며, 지진재해 기술 또한 대규모 지진 예측, 지층 주입에 따른 유발 지진 예측, 전국 액상화 위험 규명, 규모 광역 응력 측정, 사물인터넷(IoT) 혹은 인공지능 관측 영상 분석에 의한 지진 재해 감시·예측 등 상세 기술이 제시되었다. 최신 한국과 일본의 과학기술예측조사의 우주이용 기술은 물/얼음, 헬륨-3, 희토류 금속 등의 자원을 채굴하는 로봇 기술과 달·화성에서 현지자원을 활용한 유인기지 기술 형태로 더욱 구체화되었다. 일본의 기술적 실현시기를 비교해 보면 2019년에 예측한 실현시기가 2015년의 조사결과보다 4~10년 정도 지연되었다. 2019년 이후에도 코로나19 전염병 상황, 2020년 한국과 일본의 탄소중립 선언, 2022년 러시아-우크라이나 전쟁 등 환경변화에 따라 한국과 일본의 미래기술 실현시기의 예측 결과의 불확실성이 더 커질 수 있다. 하지만 앞으로 지질자원 분야에서 정보기술과 연계한 지진재해 및 우주이용 기술에 대한 더욱더 활발한 연구개발이 요구된다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.193-210
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• 2022

급속한 모바일 기술의 발전과 네트워크 속도 향상은 다양한 서비스 형태로 생활의 편의를 제공하고 있으며 모바일 쇼핑몰에서도 예외는 아니다. 빅데이터를 활용한 맞춤 추천, AI 기반의 특화된 개인화 서비스 등을 활용하여 기업들은 판매촉진에 큰 노력을 하고 있으나, 대다수의 모바일 쇼핑몰에서는 상품에 대한 정보를 담고 있는 상세페이지의 정보 구성은 동일한 레이아웃 형태로 제공되고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 모바일 상품 상세페이지의 콘텐츠 배열 및 레이아웃이 소비자 성향에 맞게 제공되어야 한다고 판단하여, Higgins의 조절초점이론(Regulatory Focus Theory)을 바탕으로 소비자의 성향을 분류하여 두 가지 레이아웃 배열의 상품 상세페이지를 구성하여 제시하였다. 콘텐츠 레이아웃 배열이 F-shaped 패턴으로 제시되었을 때 정돈감(Organizedness)으로 정보가 인지되고, Z-shaped 패턴으로 제시되었을 때 생생함(Vividness)으로 정보가 인지되어 소비자의 성향에 따라 제품 태도와 구매 의도에 영향을 받는지에 대하여 알아보고자 하였다. 결과적으로 예방초점 성향의 소비자들은 콘텐츠 레이아웃 구성이 통일감 있고 정돈감(Organizedness) 있는 형태의 레이아웃 배열에서, 향상초점 성향의 소비자들은 생생함(Vividness)이 느껴지는 자유로운 레이아웃 배열로 제시되었을 때 제품 태도 및 구매 의도에 긍정적인 영향을 받는 것을 확인하였다.

• 서비스연구
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• 제12권2호
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• pp.80-93
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• 2022

본 연구는 선행 연구를 통해 소비자 관점에서 제품/서비스에 대한 구매와 사용에 영향을 주는 다양한 요인들을 추출하고, 전체 연령과 성별에 따른 소비자의 유형과 성향을 분석할 수 있는 방법론에 관한 연구이다. 이를 위해서 일반적 개인 성향, 소비영향, 소비결정 등의 관점에서 요인을 수치화 하여 데이터 의 정합성을 확인하고 이러한 연구를 토대로 스타트업과 중소기업 관점에서 유의미한 소비자유형의 데이터 분석 방법론을 제시하고 입증하기 위한 연구를 수행하였다. 그 결과 소비자 관점에서의 데이터 분석을 위해 가정한 세 가지의 주요 요인인 일반 성향, 일반 소비 성향, 소비 결정 영향 요인의 상관관계가 있음을 교차 검증을 통해 확인하였고 소비자 관점의 데이터 분석 방법론의 정합성을 검증하였다. 본 연구는 소비자 관점에서의 데이터 분석 방법론과 소비자 데이터 분석의 프레임워크를 제시하였다. 디지털 인프라가 기하급수적으로 발전하고 개인의 선호도를 투영할 수 있는 방법을 강구하는 현재의 데이터 분석 추세에서 이러한 데이터 분석의 관점은 유효한 통찰이 될 수 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.29-40
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• 2023

본 연구에서는 파형 마이크로파일의 기초보강 효과를 분석하기 위해서, 매립토-풍화토-풍화암의 지층구조를 보이는 지반에 마이크로파일을 설치한 뒤 현장 재하시험을 수행했다. 단일 마이크로파일 재하시험 결과, 파형 마이크로파일은 토사층에서 발현되는 주면마찰력만으로도 충분한 지지력을 가져 암반층의 심도가 깊은 지반 조건에서 유리한 시공성을 가질 수 있음을 확인하였다. 또한 동일한 설계하중이 적용되었음에도, 단일 마이크로파일 재하시험 시 설계 하중 범위 내에서 평가된 파형 마이크로파일의 연직강성이 일반 마이크로파일의 연직강성에 비해 약 2.2배 큰 것으로 나타났다. 일반 및 파형 마이크로파일로 구성된 무리말뚝 재하시험 결과, 강성이 큰 마이크로파일이 높은 하중을 분담하는 것으로 나타났다. 일반 및 파형 마이크로파일 모두 동일한 설계하중이 적용되어 지지력에는 큰 차이를 보이지 않았음에도, 강성이 큰 파형 마이크로파일이 작게는 1.7배에서 크게는 3.2배 큰 하중 분담율을 보였다. 파형 마이크로파일은 대부분 보강기초로 활용될 것으로 예상되는데, 증축 리모델링 등을 통해 추가적인 하중 작용 시 많은 하중을 분담함으로써 기존 기초의 지지력 파괴 가능성을 낮출 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.489-498
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• 2022

최근 노동 집약적인 성격의 섬유 산업에서는 인공지능을 통해 섬유 방사 공정에 들어가는 비용을 줄이고 품질을 최적화하려고 시도 하고 있다. 그러나 섬유 방사 공정은 데이터 수집에 필요한 비용이 크고 체계적인 데이터 수집 및 처리 시스템이 부족하여 축적된 데이터양이 적다. 또 방사 목적에 따라 특정한 변수에만 변화를 준 데이터만을 우선으로 수집하여 데이터 불균형이 발생하며, 물성 측정 환경의 차이로 인해 동일 방사 조건에서 수집된 샘플 간에도 오차가 존재한다. 이러한 데이터 특성들을 고려하지 않고 인공지능 모델에 활용할 경우 과적합과 성능 저하 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 방사 공정 데이터 특성을 고려한 이상치 처리 기법과 데이터 증강 기법을 제안한다. 그리고 이를 기존 이상치 처리 기법 및 데이터 증강 기법과 비교하여 제안한 기법이 방사 공정 데이터에 더 적합함을 보인다. 또 원본 데이터와 제안한 기법들로 처리된 데이터를 다양한 모델에 적용하여 비교함을 통해 제안한 기법들을 사용한 모델들이 그렇지 않은 모델들에 비해 인장 강신도 예측 모델의 성능이 개선됨을 보인다.