• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.63-81
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• 2021

자연어 처리는 최근 기계학습 및 딥러닝 기술의 발전과 적용으로 성능이 빠르게 향상되고 있으며, 이로 인해 활용 분야도 넓어지고 있다. 특히 비정형 텍스트 데이터에 대한 분석 요구가 증가함에 따라 자연어 처리에 대한 관심도 더욱 높아지고 있다. 그러나 자연어 전처리 과정 및 기계학습과 딥러닝 이론의 복잡함과 어려움으로 인해 아직도 자연어 처리 활용의 장벽이 높은 편이다. 본 논문에서는 자연어 처리의 전반적인 이해를 위해 현재 활발히 연구되고 있는 자연어 처리의 주요 분야와 기계학습 및 딥러닝을 중심으로 한 주요 기술의 현황에 대해 살펴봄으로써, 보다 쉽게 자연어 처리에 대해 이해하고 활용할 수 있는 기반을 제공하고자 한다. 이를 위해 인공지능 기술 분류체계의 변화를 통해 자연어 처리의 비중 및 변화 과정을 살펴보았으며, 기계학습과 딥러닝을 기반으로 한 자연어 처리 주요 분야를 언어 모델, 문서 분류, 문서 생성, 문서 요약, 질의응답, 기계번역으로 나누어 정리하고 각 분야에서 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형들을 살펴보았다. 그리고, 자연어 처리에서 활용되고 있는 주요 딥러닝 모형들에 대해 정리하고 자연어 처리 분야에서 사용되는 데이터셋과 성능평가를 위한 평가지표에 대해 정리하였다. 본 논문을 통해, 자연어 처리를 자신의 분야에서 다양한 목적으로 활용하고자 하는 연구자들이 자연어 처리의 전반적인 기술 현황에 대해 이해하고, 자연어 처리의 주요 기술 분야와 주로 사용되는 딥러닝 모형 및 데이터셋과 평가지표에 대해 보다 쉽게 파악할 수 있기를 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.61-70
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• 2019

사회경제적 발전과 교육부의 창의인성교육의 강화와 함께 일반국민도 미술품에 대한 향유문화가 고조되고 있고, 미술품이 투자대체제로써의 관심이 증대되고 있는 흐름 속에 미술품 시장의 산업화가 확대되고 있다. 최근 정부에서도 미술진흥 중장기 계획 수립을 발표하는 등 미술품 시장 활성화를 위한 정책적 의지를 나타내고 있다. 4차산업혁명 시대의 도래로 인공지능(AI), 가상현실(VR), 빅데이터 등 지능정보기술과 융 복합하는 현대미술 콘텐츠가 선보이고 있고, 인문학 및 창의융합에 대한 사회적 관심도 고조되고 있다. 이에 따라 누구나 쉽게 미술시장 정보에 접근할 수 있게 하고, 작가와 가격대별 검색기능과 분석자료, 비평 등 통합정보를 제공하는 등 미술시장의 투명화와 활성화 전략의 수립이 필요하다. 본 논문은 미술시장 경매거래정보 제공, 미술시장 보고서 및 뉴스 제공, 홍보 플랫폼 제공, 미술시장 분석서비스 및 회원관계관리 서비스를 제공하는 미술품 거래정보 온라인 제공시스템 구축을 위한 정보시스템계획을 수립하였다. 이를 위해 미술시장에 대한 환경분석과 중점분석을 통해 미래모델을 수립하였으며, 이에 따른 전략과제와 이행계획도 수립하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.268-278
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• 2021

사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big data), 인공지능(AI), 사이버물리시스템(CPS) 등 4차 산업혁명을 견인하는 기술들이 발전/보편화되고 있다. 이 기술들을 응용하여 다양한 산업 현장에서 생산성, 경제성, 안전성 등을 향상하고자 하는 요구가 확산되고 있다. 디지털트윈은 이러한 요구를 충족시키기 위한 중요한 기술 트렌드로서, 그리고 한국판 뉴딜의 10 대 과제 중 하나로 주목 받고 있다. 본 연구에서 구글 웹 검색기를 사용하여 논문, 매거진, 보고서, 기타 문헌을 탐색하였다. 디지털트윈 응용분야에서 공간정보의 기여 내용(또는 역할)을 조사하기 위해 디지털트윈의 정의·국내외 기업별 기술동향, 제조업·플랜트·스마트시티에서 요구되는 디지털트윈의 구성 요소와 디지털트윈 구동을 위한 핵심기술을 조사하였다. 그리고 공간 관련 키워드인 Geospatial Information, Geospatial data, Location, Map, Geodata와 디지털 트윈 간 연계 문장이나 낱말을 탐색하여 공간정보의 기여내용을 정리하였다. 조사 결과, 공간정보는 단순히 사물-사물-사람-프로세스-데이터-제품을 연결하는 매개체로서의 역할 제공뿐만 아니라 신뢰성 높은 의사결정지원·연계융합·위치정보제공·프레임워크 등의 역할을 수행함으로 디지털트윈의 활용 가치 극대화에 기여할 수 있을 것으로 나타났다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.611-618
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• 2020

본 논문에서는 사람과 상호작용이 가능한 소셜 로봇에서 구동할 수 있는 스피드 퀴즈 콘텐츠의 설계 및 구현 방법을 제안하고, 구현을 위해 필요한 지능 모듈을 개발하는 방법을 제시한다. 또한, 지능 모듈 블록들을 배치하고 연결하여 맵을 구성하는 과정을 통해 스피드 퀴즈 콘텐츠를 구현하는 방법을 제안한다. 최근 소프트웨어 교육이 의무화되고 프로그래밍에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 프로그래밍은 프로그래밍 언어에 대한 기초 지식이 없는 학생들이 바로 접근하는 데에는 어려움이 따라, 초심자에게 적합한 블록형 프로그래밍 플랫폼에 대한 관심이 커지고 있다. 본 논문에서 사용한 블록형 프로그래밍 플랫폼은 사람과 로봇과의 상호작용을 지원하여 즉각적이고 직관적인 프로그래밍이 가능한 플랫폼이다. 본 논문에서는 스피드 퀴즈 콘텐츠를 위해 구현한 지능 모듈을 블록형 프로그래밍 플랫폼 내에서 블록화하여 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 스피드 퀴즈 콘텐츠의 시나리오를 구현하기 위해 총 3가지의 이미지 기반 인공지능 모듈을 구현한다. 지능 모듈 외에도 다양한 기능 블록을 배치함으로써 스피드 퀴즈 콘텐츠를 구현하였다. 본 논문에서는 스피드 퀴즈 콘텐츠 시나리오를 설계한 방법과 이를 위한 지능 모듈을 구현한 방식을 제안한다.

• 지적과 국토정보
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• 제51권1호
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• pp.53-65
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• 2021

국내·외적으로 수행되고 있는 다양한 C-ITS 관련 도로 인프라 구축 사업들은 다양한 센서 기술들을 융합적으로 활용하고 있으며, 도로 인프라의 효율성과 신뢰성을 높이기 위해 센서 관련 기술 향상에 많은 노력을 하고 있다. 최근에는 인공지능 기술의 발전으로 영상정보를 수집하는 CCTV의 역할은 더욱 중요해지고 있다. CCTV는 현재 도로 상태 및 상황, 보안 등의 이유로 많은 양이 구축되어 운영되고 있으나, 단순한 영상 모니터링에 주로 활용되고 있어 자율주행 측면에서 센서들에 비해 활용도가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기구축된 CCTV영상에서 이동체(차량·사람 등)들을 식별·추적하고, 이들의 정보를 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 분석·제공하는 방안을 제안한다. 이를 위해 Yolov4와 Deep sort 알고리즘을 활용한 이동체 식별·추적과 Kafka 기반의 실시간 다중 사용자 지원 서버 구축, 영상과 공간 좌표계 간의 변환 행렬 정의, 그리고 정밀도로지도, 항공맵 등을 활용한 맵기반 이동체 시각화를 진행하였으며, 유용성을 확인하기 위한 위치 정합도 평가를 수행하였다. 제안된 방안을 통해 CCTV가 단순한 모니터링 역할을 넘어 도로 인프라 측면에서 도로 상황을 실시간으로 분석하여 관련 정보를 제공할 수 있는 중요한 센서로써의 역할을 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.381-391
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• 2022

본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.360-366
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• 2022

본 논문은 흑백 사진으로만 남아 있는 한국의 전통 고궁 사진을 적대적 생성 신경망 기법의 하나인 Pix2Pix를 활용하여 컬러 사진으로 복원하기 위한 학습 모델 구조를 제시한다. Pix2Pix는 합성 이미지를 생성기와 합성 여부를 판정하는 판별기의 학습 모델 조합으로 구성된다. 본 논문은 판별기의 수용 영역을 조절하여 인공지능 모델을 학습하고 그 결과를 고궁 사진이 가지는 특성을 고려하여 분석하는 내용을 다룬다. 기존에 흑백 사진 복원에 사용하는 Pix2Pix의 수용 영역은 주로 고정된 크기로 사용하였으나 이미지의 변화가 다양한 고궁 사진을 복원함에 있어서는 고정된 수용 영역을 일률적으로 적용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 고궁의 특성을 반영할 수 있는 판별기의 수용 영역을 확인하기 위해 기존의 고정된 수용 영역의 크기를 변화시켜 나타나는 결과를 관찰하였다. 실험은 사전에 준비한 고궁 사진을 기반으로 판별기의 수용 영역을 조정하고 모델의 학습을 진행하였다. 판별기의 수용 영역 변화에 따른 모델의 손실을 측정하고 최종 학습한 학습 모델을 복원 대상 흑백 사진에 대입하여 복원 결과를 확인한다.

• 중소기업연구
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• 제42권1호
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• pp.43-56
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• 2020

최근 미·중 기술 갈등이 심화되고 있다. 국가 보안을 이유로 시작된 미·중 갈등은 본원적으로는 중국 IT 제조 및 기술 기업들의 약진을 경계하는 미국 정부차원의 견제로 해석된다. 중국의 IT부문은 빠른 성장을 거듭하며 미국에 위협적인 존재가 되어 왔다. R&D지출, 특허, 논문 등 다양한 지표에서 중국은 빠른 성장을 지속해 왔고 특히 5G, AI (인공지능) 등 차세대 기술에 있어 중국은 미국에 큰 위협이 되고 있다. 그리고 그 중심에 화웨이가 있다. 2018년 화웨이는 세계 최대의 통신장비 제조사이자 미국의 혁신 기업인 애플을 제치고 세계 2위의 스마트폰 제조사가 되었고 최근에는 AI칩셋 제조, 빅데이터 분석, 클라우드 등에서 빠른 성장을 보이며 4차 산업혁명의 핵심 산업 전반에 있어 그 영향력을 강화하고 있는 미·중 갈등의 중심에 있는 기업이다. 본 연구는 화웨이 이슈를 중심으로 우리나라 중소기업에 대한 파급효과를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 화웨이와의 국내 기업 거래 현황, 글로벌 밸류체인 관점에서의 화웨이의 협력관계, 우리나라의 화웨이 정보보안 이슈 및 정부의 정책적 대응이라는 세 가지 분석체계를 바탕으로 우리나라 제조 경쟁력 및 정보보안 역량 강화 등의 정책 제언을 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.896-905
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• 2021

인공지능 기반 보안관제 시스템은 운영환경에서 발생할 수 있는 학습 데이터 오류, 신규 공격 이벤트 발생으로 인한 오탐 증가 등 문제를 해결하기 위해 피드백 기능이 연구되고 있다. 그러나 한정된 관제 인력의 피드백 수행 방식은 모델 개선에 오랜 시간이 걸리고 숙련되지 않은 관제 인력의 피드백은 오히려 모델 성능 저하의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 관제 인력 한계 극복, 신규 오탐 개선, 빠른 모델 성능 향상을 위한 능동형 보안관제 모델 개선 프로세스를 제안하였다. 운영 중 예측된 유사 이벤트를 군집화 하고, 피드백이 우선적으로 필요한 군집을 계산하여 운영자에게 대표 이벤트 설명이 가능한 인공지능(eXplainable AI) 기반 시각화도 함께 제시하였다. 수신된 대표 피드백은 동일 군집과 다른 데이터를 계산하여 제외하고 피드백 전파 학습 데이터를 생성한다. 준비된 학습 데이터는 초기 모델과 함께 점진적 학습을 통해 모델을 생성함으로써 성능을 향상시키는 프로세스이다. 제안 프로세스의 실효성 검증을 위해 웹 어플리케이션 방화벽 데이터셋 PKDD2007과 CSIC2012를 선택하여 3개의 시나리오를 통해 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안된 프로세스는 피드백을 주지 않았거나 소수 운영자 피드백을 적용한 모델 성능에 비해 모든 지표에서 약 30% 이상의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.271-282
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• 2022

본 논문에서는 디지털 휴먼 컨텐츠 생성 시스템을 제안한다. 디지털 휴먼 컨텐츠 생성 시스템은 전신 스케닝을 통해 3D AI 모델링 작업을 하고, 3D 모델링 후처리와 텍스쳐링, 리깅 작업으로 제작된다. 이를 가상현실 컨텐츠 정보와 결합함으로써 가상현실 내에서 가상 모델의 자연스러운 동작이 이뤄질 수 있고, 하나의 시스템에서 효율적으로 디지털 휴먼 컨텐츠를 생성할 수 있다. 따라서 자원을 최소화하는 가상현실 기반의 디지털 휴먼 컨텐츠 생성이 가능하도록 하는 효과가 있다. 또한 사람에 의한 3D 모델링 및 텍스쳐링 작업은 전처리 과정을 필요로 하지 않는 자동화된 전처리 공정을 제공하며, 다양한 디지털 휴먼 컨텐츠를 효율적으로 관리하는 기술을 제공고자 한다. 특히 가상 모델을 구성하기 위한 3D 모델링 및 텍스쳐링 등의 전처리 공정은 인공지능에 의해 자동으로 수행되도록 함으로써 신속하고 효율적인 가상 모델 구성이 이뤄질 수 있다는 장점이 있다. 또한 시그니처 모션을 통해 디지털 휴먼 컨텐츠 구성 및 관리가 용이하게 이뤄질 수 있다는 장점이 있다.