인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 사용자의 편의성 증대를 목적으로 다양한 분야에서 관련된 제품과 서비스들의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술의 발전에는 긍정적인 파급 효과에 대한 기대감이 존재하나, 향후 발생 가능한 부정적인 측면에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술 기반의 자율주행 자동차의 경우 안정성의 향상이라는 측면에서 많은 관심을 받고 있으나, 트롤리 딜레마, 시스템 보안 문제 등의 사회적 이슈 또한 활발히 논의되고 있다. 이에 따라, 인공지능 관련 기술의 발전과 사회적 수용을 위해서는 사회적으로 논의되는 주요 관련 이슈들에 대한 확인과 효과적인 분석이 요구된다. 이를 위해, 본 연구에서는 '이세돌 vs 알파고' 시점인 2016년 3월을 포함하여 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안의 인공지능과 관련된 사회적인 이슈들을 파악하고 온라인상에서 발생되는 사회적 여론에 대하여 다 범주 감성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 대표적인 포털 사이트에서 인공지능 관련 뉴스의 수와 관련된 뉴스 제목, 뉴스의 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling) 하였다. 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석은 논의되는 이슈들의 중요성을 고려하여 단순 긍정 또는 부정이 아닌, 분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움의 7가지 다 범주 감성으로 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 이벤트 기간에 대하여 1위 감성은 '행복'으로 나타났지만 각 키워드에 대하여 나오는 감성이 상이함을 볼 수 있었다. 또한 2016년 상반기, 하반기, 2017년 상반기, 하반기로 나누어 보았을 때 시간이 지남에 따라 '분노'의 감성이 낮아짐을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 인공지능과 관련하여 현재 논의되고 있는 다양한 이슈와 동향 파악이 가능하며, 이에 대한 대응 방안 마련에 활용이 가능할 것이다. 향후 감성 분석기의 성능 향상과 댓글에 대한 공감 및 비공감도의 가중치를 추가하여 분석한다면 사회적 여론을 보다 세밀하게 파악 할 수 있을 것이다.
본 연구에서 식품 중 비타민 D 주요 급원으로 선정한 버섯류(3종), 어패류(10종), 알류(1종), 육류(7종), 두류(1종), 유류(4종), 가공식품(3종), 유지류(1종)로, 총 30종에 대표 조리법을 포함한 148건에 대해 LC-MS/MS를 이용하여 분석하였다. 우리 국민 평균 총식이섭취량의 90% 이상을 포괄하는 대상 식품을 선별 후 식생활에서 활용되는 조리법 선정을 통해 조제된 실제 섭취 상황에 가까운 한국형 총식이조사를 기반한 '대표 식품×대표 조리법'으로서 새송이버섯(굽기), 가다랭이(그대로) 등 53종으로 6개의 지역별 시료를 불검출의 경우 1건만 분석하였고, 검출된 경우 6건 전부 분석하여 총 148건에 대해 비타민 D 함량 및 섭취량을 추정하였다. 분석은 유효성검증 및 국제 분석 관리프로그램인 FAPAS를 참여하여 숙련도 테스트 결과, Z-score 2 이하의 만족하는 결과를 얻어 신뢰도를 검증하였다. 본 연구에서 분석한 '대표 식품×대표 조리법'의 비타민 D 결과는 어류에서는 멸치(볶기)에서 124.0 ㎍/kg의 농도로 가장 높게 검출되었고, 두 번째로 고등어(굽기)에서 120.2 ㎍/kg의 농도로 검출이 되었다. 달걀의 경우 달걀(끓이기)은 검출되지 않았고, 달걀(부치기)에서 최고 33.1 ㎍/kg의 농도로 검출이 되었다. 육류에서는 닭고기와 쇠고기는 전부 검출되지 않았고, 돼지고기의 경우 굽기에서 12.2 ㎍/kg으로 검출되었다. 유제품의 경우 요구르트(액상)에서 136.9 ㎍/kg, 가공식품 중 시리얼의 경우, 155.1 ㎍/kg의 농도로 비타민 D가 검출이 되었는데, 이는 비타민 D 강화 제품으로 보인다. 생표고버섯을 햇빛에 12시간 노출 시에 비타민 D 함량이 303.4 ㎍/kg으로 높았으며, 건조형태에 따라 갓이 위로 향할 때보다, 주름부분을 위로 향하였을 때 비타민 D2의 함량이 높음을 확인하였다. 비타민 D 함량 분석 결과를 토대로 섭취량을 추정한 결과, 우리 국민의 1인 1일 평균 비타민 D 섭취량은 0.99 ㎍/day이었으며, 비타민 D 섭취량에 기여한 중요 3가지 식품은 요구르트, 액상(31.3%), 달걀(28.1%), 시리얼(11.4%) 순이었다. 보건복지부와 한국영양학회에서 제공하는 한국인 영양소 섭취기준(2020년) 중 비타민 D의 1일 충분 섭취량(영양소의 필요량을 추정하기 위한 과학적 근거가 부족할 경우, 대상 인구집단의 건강을 유지하는 데 충분한 양을 설정한 수치)은 영유아 5 ㎍/day, 남녀 6세부터 75세 이상 5-15 ㎍/day로 본 연구에서 추정한 1인 1일 평균섭취량과 비교하였을 때, 우리 국민의 비타민 D 섭취가 부족하다는 것을 확인할 수 있었다. 비타민 D 부족을 개선하기 위해 생활양식이나 식습관을 통해 비타민 D를 증가시킬 수 있는 식품을 섭취하고, 부족한 부분은 보충제를 통한 비타민 D 섭취가 필요할 것으로 보인다. 버섯의 경우 햇빛 또는 자외선에 노출시키면 비타민 D 섭취량을 높일 수 있다. 식습관을 통해 비타민 D 부족을 개선할 수 있는 다양한 연구가 필요하다고 생각된다.
에이전트는 자율성, 사회성, 반응성, 지속성을 갖는 독립된 프로그램으로 지식과 추론 능력을 바탕으로 사용자의 작업을 대신해 준다. 여러 영역들을 포함하는 복잡한 문제를 효과적으로 해결하기 위해서 멀티에이전트 기반구조에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 이런 기반구조에서도 사용자의 질의는 상당히 애매하고 그에 대한 문제 해결에 대한 절차가 바로 생성되지 못하는 문제점이 있다. 이를 위해 멀티에이전트 기반구조에 계획 생성모듈을 추가시켜 좀더 지능을 갖춘 멀티에이전트의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 OAA (Open Agent Architecture)를 이용한 에이전트 시스템이 사용자의 의도 파악과 작업수행을 위한 절차를 생성하고, 분산되어 독립적으로 흩어져 사용되고 있는 지식처리 시스템을 통합하여 상호의 지식을 공유하면서 서로 협동 가능하도록 OAA를 이용한 에이전트 시스템에 계획생성 모듈 추가방법을 제안한다. 또한 이방법의 유용성을 검증하기 위해 여행일정 에이전트 시스템에 적용하였다. 이러한 결과로 OAA를 이용한 에이전트 시스템을 사용하는 사용자는 컴퓨터 네트워크 상에서 제공되는 서비스의 제공과 사용에 있어서 좀더 편리한 인터페이스 환경을 제공 받을 수 있게 되었다. 또한 현재 독립적으로 흩어져 사용되고 있는 지식처리 시스템인 전문가 시스템이나 계획기를 통합하여 상호의 지식을 공유하면서 서로 협동으로 일을 처리할 수 있는 환경을 제공한다.
최근 IoT, 인공지능의 발전에 따라 디지털 헬스케어 분야에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 헬스케어에 대한 특허분석을 통해 기술동향을 확인하고 국내외 기술경쟁력 및 키워드 분석을 통하여 향후 유망 분야를 제시하고자 한다. 이를 위하여 건강정보 측정기술, 건강관리 플랫폼 기술, 건강관리 원격서비스 기술을 분석대상 세부기술로 분류하고 이에 해당하는 국내외 특허 61,166건을 분석하여 전 세계 주요 특허청별 특허동향과 주요 출원인을 확인하였다. 또한 특허활동력, 주요시장 확보율, 특허 피인용도를 기반으로 세부기술별 기술경쟁력과 한국의 기술경쟁력을 분석한 결과, 전 세계 기술수준에 비하여 한국의 기술경쟁력이 저조한 것으로 파악되었다. 그리고 핵심키워드 분석을 통해 디지털 헬스케어의 핵심 유망분야를 예측한 결과 한국의 건강관리 플랫폼 기술에 대한 집중적인 육성전략이 필요한 것으로 도출되었다.
사물인터넷은 장소나 시간에 제약 없이 센서와 통신 기능이 내장된 사물이 사람과 사물에 상호 작용이 가능하도록 구성된 사물 공간 연결망을 말한다. IoT는 인간의 편의를 위한 서비스 목적으로 개발된 연결망이지만 현재는 전력전송, 에너지관리, 공장자동화와 같은 산업 전반에 그 사용범위가 확대되고 있는 상태이다. 그러나 IoT의 통신프로토콜인 MQTT는 푸시 기술 기반의 경량 메시지 전송 프로토콜로 보안에 취약함을 갖고 있고 이것은 개인정보 침해나 산업정보 유출 같은 위험성이 내재되어 있다고 할 수 있다. 우리는 이런 문제점을 해결하기 위해 경량 메시지전송 MQTT 프로토콜에 서로 다른 혼돈계가 임의의 값으로 동기화되는 특성을 이용하여 보안 채널을 생성하는 동기화 MQTT 보안 채널을 설계하였다. 우리가 설계한 통신 채널은 혼돈 신호의 난수 유사성, 초기치 민감성, 신호의 재생산성과 같은 특성을 이용한 방법으로 잡음 채널에 정보를 전송하는 방법이라고 할 수 있다. 우리가 제시한 킷값으로 동기화된 암호화 방법은 경량 메시지 전송 프로토콜에 최적화된 방법으로 IoT의 MQTT에 적용된다면 보안 채널 생성에 효과적이라고 할 수 있다.
국가 경제력이 성장함에 따라서 사회기반시설에 대한 국토의 환경역량을 제고하려는 요구가 크게 증가하였고 이에 부응하여 생태공학 기술의 수요가 증가하고 있다. 우리나라에서는 이러한 사회적 요구에 부응하기 위하여 2013년에 응용생태공학회가 창립되어 생태공학 분야의 기술 발전에 기여하고 있다. 하지만 이러한 사회적 수요에도 불구하고 생태공학 분야 인력양성 체계가 아직 정착되지 못하고 있는 실정이며, 생태학적 원리와 기능을 충족시킴과 동시에 생태계 서비스를 확보할 수 있는 생태계 보전, 복원, 창조 기술을 갖춘 유능한 인력을 배출할 수 있는 교육 프로그램이 시급히 요구되고 있다고 판단된다. 이러한 노력의 일환으로서 응용생태공학회에서는 "2015 응용생태공학 포럼 - 생태교육의 터잡기"를 개최하여 대학에서 생태공학 교육체계를 정립하기 위한 논의를 하였다. 본 고에서는 포럼에서 토론되고 제안된 내용을 중심으로, 우리나라 대학에서 토목과 건설, 생물과 환경 및 조경과 계획의 다양한 분야에서 생태공학 관련 교육의 실태를 파악하고, 국외의 우수한 교육 사례를 바탕으로 국내 대학에서 생태공학 교육을 개선하여 정립할 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 전반적으로 아직까지는 생태 및 각 응용분야 교과목들이 단편적인 교과목과 영역별 교육으로 한정되어 있어 향후 융합교육, 기후변화의 생태적 대응, 연구대상의 확대에 초점을 맞춘 새로운 교육전략과 체계적인 생태융합적 커리큘럼의 개발이 요구된다.
초기의 웹 기술은 텍스트 위주의 정보를 브라우저를 통해 보여주는 것이었다. 하지만 웹 기술이 발전하면서 브라우저를 통해 대용량의 멀티미디어 데이터를 보여주는 것이 가능해졌다. 웹 기술이 센서 네트워크, 하드웨어 제어, 빅 데이터와 인공지능 서비스를 위한 데이터 수집 및 분석 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 대표적으로 사물인터넷의 인터페이스에 웹 브라우저를 탑재해 HTTP 통신으로 센서를 제어하고, 정보를 사용자에게 제공하는 사물 웹 플랫폼에 대한 표준이 마련되었다. 또한, 최근에는 웹 어셈블리의 개발로 웹 브라우저에서 실행할 수 없었던 3D 객체, 가상/증강 현실 콘텐츠를 C계열의 네이티브 언어를 통해 실행 가능해졌다. 기존 웹 애플리케이션의 성능을 평가하는 요소는 퍼포먼스, 네트워크 리소스, 보안 등의 요소들이 있었다. 하지만 웹 애플리케이션이 적용되는 분야가 다양해진 만큼 이 요소들에 대한 재해석과 검토가 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 웹 애플리케이션의 성능을 평가하는 요소들에 대한 분석을 진행하고자 한다. 각 요소들에 대한 분석과 주요점, 보완되어야 하는 사항 등을 검토하여, 웹 기반 애플리케이션 개발의 한 지표를 정립하고자 한다.
본 논문에서는 감정 마크업을 포함하는 Speech Synthesis Markup Language(SSML) 처리기를 설계하고 개발하였다. 다양한 음색과 감정 표현이 가능한 음성합성 기술이 개발되고 있으며 다양한 음색 및 감정 음성합성의 응용 확대를 위하여 표준화된 음성 인터페이스 마크업 언어인 SSML을 감정 표현이 가능하도록 확장한 감정 SSML(Emotional SSML)을 설계하였다. 감정 SSML 처리기는 그래픽 사용자 인터페이스로 손쉽게 음색 및 감정을 원하는 텍스트 부분에 표시할 수 있는 다음색 감정 텍스트 편집기, 편집 결과를 감정 SSML 문서로 생성하는 감정 SSML 문서 생성기, 생성된 감정 SSML 문서를 파싱하는 감정 SSML 파서, 감정 SSML 파서의 결과인 다음색 감정 합성 시퀀스를 기반으로 합성기와 연동하여 음성 스트림의 합성 을 제어하는 시퀀서로 구성된다. 본 논문에서 개발한 다음색 감정합성을 위한 감정 SSML 처리기는 프로그래밍 언어 및 플랫폼 독립적인 개방형 표준인 SSML을 기반으로 하여 다양한 음성합성 엔진에 쉽게 연동할 수 있는 구조를 가지며 다양한 음색과 감정 음성합성이 필요한 다양한 응용 개발에 활용될 것으로 기대한다.
최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.
가짜 정보를 탐지하기 위한 연구는 2016년 미국 대통령 선거 이후 본격적으로 시작되었다. 정확한 출처를 알 수 없는 정보들이 뉴스 형식으로 생산되고, 이는 자극적이고 흥미로운 소재에 많은 관심을 보이는 대중의 특성에 따라 빠른 속도로 확산되고 있다. 또한, 소셜 네트워크 서비스 등 정보를 전달하기 쉬운 플랫폼의 대중화는 이러한 현상을 더욱 악화시킨다. Poynter는 IFCN(International Fact Checking Network)를 만들어 숙련된 전문가들이 사실 여부를 판단할 수 있는 가이드라인을 제시하고, 팩트 체크 기관을 위한 강령을 제공하고 있다. 하지만 이러한 접근 방법은 하나의 기사에 대한 진위 여부를 검증하기 위해 다수의 전문가 인력이 투입되어야 하므로 시간 및 금전적 비용이 크다. 따라서 지속적으로 증가하는 가짜 뉴스에 효율적으로 대응할 수 있는 자동화된 가짜 뉴스 탐지 기술에 대한 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 최근 딥러닝 기술의 접목으로 인해 빠르게 발전하고 있는 가짜 뉴스 탐지 시스템과 연구들을 정리 및 분석한다. 또한, 많은 연구가 필요한 본 분야에 연구자들이 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 형태로 주어지는 학습 말뭉치 및 챌린지들도 정리한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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