• 서비스연구
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• 제13권3호
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• pp.172-189
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• 2023

본 연구는 공공디자인 정책 결정에 있어 거대 언어 및 정보 모델인 ChatGPT가 기여할 가능성이 있는지에 대해 공공디자인 가진 특징을 중심으로 연구했다. 공공디자인은 디자인의 원리와 접근법을 사용하여 사회문제를 해결하고, 공공서비스 개선을 목표로 한다. 공공디자인 정책과 계획을 수립하기 위해서는 지역의 일반 현황, 인구 현황, 인프라 현황, 자원 현황, 안전 현황, 정책 현황, 법규 현황, 경관 현황, 공간 현황, 공공디자인 현황, 지역 이슈 등 방대한 자료를 기반으로 한다. 따라서 공공디자인은 방대한 자료와 더불어 방대한 언어를 수록하는 디자인 연구 분야다. 인공지능 기술의 급속한 발전과 공공디자인의 중요성을 고려해 ChatGPT와 같은 거대 언어 및 정보 모델이 공공디자인 정책에 어떻게 기여할 수 있는지 알아보고자 한다. 이와 함께, 공공디자인의 개념 및 원칙, 그리고 정책 개발과 실행에 대한 역할을 검토하고, ChatGPT의 개요 및 특징, 적용 사례나 ChatGPT의 선행 연구를 살펴 공공디자인 정책 결정에 활용할 수 있는지 연구했다. 연구 결과, ChatGPT는 공공디자인 정책 수립과정에서 방대한 언어 정보를 제공하고, 의사결정의 지원 역할이 가능하다는 사실을 밝혔다. 특히, ChatGPT는 정책 수립과정에서 다양한 관점을 제공하고, 정책 결정에 필요한 정보를 신속하게 제공하는 데 유용함이 있었다. 이와 함께 정부 정책 개발에 인공지능을 활용하는 추세라는 것이 여러 논문을 통해 확인되었다. 하지만, ChatGPT의 활용에는 윤리적, 법적, 개인 프라이버시 등의 문제 또한 발견되었다. 무엇보다 윤리적인 문제가 제기되었으며, 편향성과 공정성 관련 문제 또한 나타났다. ChatGPT를 공공디자인의 정책 결정에 실질적으로 활용하려면, 첫째, 정책 개발자와 공공디자인 전문가의 역량을 일정부분 키워 활용해야 한다. 둘째, 가칭 '인공지능 정책 활용에 관한 조례'라는 법령(法令)을 마련해 법률(法律)적 정비가 이뤄지기 전까지 지속해서 보완해가면서 활용하는 것이다. 현재로서는 이 두 가지 방안을 적용해 활용하는 것이 필요하다. 따라서 공공디자인 정책 결정에 있어 ChatGPT와 같은 거대 언어 및 정보 모델의 활용은 방대한 언어를 수록하는 디자인 분야에서는 활용할 가치가 충분하다는 것이다.

• 한국습지학회지
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• 제26권2호
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• pp.147-159
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• 2024

부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.523-541
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• 2023

3D 프린터의 활용이 높아짐에 따라 발생하는 화학물질에 대한 노출 빈도가 증가하고 있다. 그러나 3D 프린팅 발생 화학물질의 독성 및 유해성에 대한 연구는 미비하며, 분자 구조 데이터의 결측치로 인해 in silico 기법을 사용한 독성예측 연구는 저조한 실정이다. 본 연구에서는 화학물질의 분자구조 정보를 나타내는 주요 분자표현자의 결측치를 보간하여 3D 프린팅의 독성 및 유해성을 예측한 Data-centric QSAR 모델을 개발하였다. 먼저 MissForest 알고리즘을 사용해 3D 프린팅으로 발생되는 유해물질의 분자표현자 결측치를 보완하였으며, 서로 다른 4가지 기계학습 모델(결정트리, 랜덤포레스트, XGBoost, SVM)을 기반으로 Data-centric QSAR 모델을 개발하여 생물 농축 계수(Log BCF)와 옥탄올-공기분배계수(Log Koa), 분배계수(Log P)를 예측하였다. 또한, 설명 가능한 인공지능(XAI) 방법론 중 TreeSHAP (SHapley Additive exPlanations) 기법을 활용하여 Data-centric QSAR 모델의 신뢰성을 입증하였다. MissForest 알고리즘 기반 결측지 보간 기법은, 기존 분자구조 데이터에 비하여 약 2.5배 많은 분자구조 데이터를 확보할 수 있었다. 이를 바탕으로 개발된 Data-centric QSAR 모델의 성능은 Log BCF, Log Koa와 Log P를 각각 73%, 76%, 92% 의 예측 성능으로 예측할 수 있었다. 마지막으로 Tree-SHAP 분석결과 개발된 Data-centric QSAR 모델은 각 독성치와 물리적으로 상관성이 높은 분자표현자를 통하여 선택함을 설명할 수 있었고 독성 정보에 대한 높은 예측 성능을 확보할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 방법론은 다른 프린팅 소재나 화학공정, 그리고 반도체/디스플레이 공정에서 발생 가능한 오염물질의 독성 및 인체 위해성 평가에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권11호
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• pp.751-764
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• 2023

강원특별자치도는 태백산맥을 중심으로 지방에 따라 기후 특성이 매우 다르며, 국지성 호우가 빈번하게 발생하는 지역이다. 호우재해는 발생 시간이 짧고, 시공간적 변동성이 매우 커 많은 인명 및 재산피해를 유발한다. 최근 10년(2012~2021)간 강원지역 호우피해 발생 횟수는 28건이고, 평균 발생 피해액은 456억 원가량으로 집계되었다. 호우재해를 저감하기 위해선 지역단위의 재난관리 방안을 수립해야 한다. 특히나 현재 운영 중인 호우특보 기준은 획일화되어 지역 특성을 고려하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구는 강원특별자치도에 위치한 특보구역을 대상으로 침수유발 강우량을 고려한 호우특보 기준을 제안하고자 한다. 특보구역별 침수유발 강우량 대푯값 분석 결과 평균값이 호우특보 발령 기준과 유사했고, 이를 본 연구의 호우특보 기준으로 선정하였다. 호우특보 기준 검토를 위한 강우사상으로 2019년 태풍 미탁, 2020년 태풍 마이삭과 하이선, 2023년 태풍 카눈 강우사상을 적용했고, Hit Rate 정확도 검증 결과 강릉평지 72%, 원주 98%로 본 연구는 실제 특보를 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 호우특보 기준은 위기경보 단계(관심, 주의, 경계, 심각)와 위계가 동일하여 선제적 호우재해 대응이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 향후 호우재해 대응의 획일적 의사결정 시스템을 보완하고, 이를 토대로 지역별 재해위험성을 고려한 호우특보 기준으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.656-668
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• 2020

세종특별자치시는 2012년 7월 출범하였으며, 형성되던 초기에는 중앙행정기관 이전에 초점을 두었으나 지난 2019년부터 스마트도시 및 2020년 한국 뉴딜정책 추진으로 행정도시에서 4차 산업 도시로 변화하고 있다. 이에 맞게 아이덴티티 디자인을 재평가할 필요가 있다. 특히 다양한 웨어러블, 사물인터넷(IoT) 등 정보기술의 급격한 변화로 웹(web) 환경 역시 최적화된 아이덴티티 디자인을 요구하고 있다. 이처럼 정보통신기술의 발달과 최적화된 화면을 볼 수 있는 반응형 웹이 늘어나면서 사용자들에게 아이덴티티를 직관적으로 전달하고, 다른 도시와 차별적이고 공감할 수 있도록 디자인을 적용하여 연구하였다. 연구에 앞서 웹 환경의 시대적 변화와 반응형 웹에 관하여 선행연구를 살펴보았으며, 반응형 웹의 아이덴티티 디자인 분석과 미니멀리즘 특성을 단계적 적용하여 살펴보았다. 이를 토대로 반응형 아이덴티티의 미니멀리즘 특성(단순성, 반복성, 공간성)을 적용하여 제안한 설문조사를 전문가 및 비전문가를 대상으로 조사한 결과 모바일 같은 작은 웹(web) 환경에서 쉽고 직관적으로 인식할 수 있었다. 따라서 세종시 아이덴티티가 시대의 변화에 맞는 정체성이 구축되도록 다각적인 연구와 효율적인 관리 방안에 관한 연구도 계속되길 기대해 본다.

• 한국가스학회지
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• 제21권4호
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• pp.47-61
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• 2017

대규모 플랜트에서 조업자 안전훈련 모델의 전제조건은 조업에 관련된 다양한 위험의 상세분석 및 지식표현으로 얻어진 운영절차의 범용성과 정확성이다. 본 연구에서는 조업절차의 생성을 위해 인공지능 플래닝 기법을 고려하여 조업자의 일반행위와 조치행위 그리고 기술용어 등을 분류하고, 지식의 공유 및 재사용을 고려하여 플랜트의 운영과정과 관련된 조업행위 및 용어의 확장을 지식표현 온톨로지 형태로 정의하였다. 또한 조업의 일반적인 행위의 구체화를 위해 Hierarchical Task Network (HTN)기반의 행위계획을 적용하여 목표와 실행이 가능한 수준까지 분할하여 여러 상황에 따른 절차를 생성하도록 설계하였다. 이후 실제 보일러 설비의 사례연구를 통해 조업조건과 운전상태 그리고 장치들 간의 운전목적에 따라 구성설비의 역할을 분류하고, 비상정지절차를 생성하였으며, 제안한 방법의 실제 플랜트 적용 가능성을 확인하였다. 체계적인 지식표현에 기초한 지식베이스 구축은 일반적인 플랜트 운영절차 및 조업자 안전훈련 시나리오의 생성에도 활용이 가능할 것이며, 향후 자동생성 등에도 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 벤처창업연구
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• 제13권1호
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• pp.145-155
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• 2018

미래 농산업을 이끌 농업생명과학계 대학생 및 농학계 전문대 학생들의 기업가정신과 창업의지 함양 문제는 매우 중요한 연구 대상이다. 그러나 농업은 전통적으로 사업의 규모가 단순하고 규모가 적은 소농을 중심으로 발전하여 온 탓에 새로운 창의적인 기술이나 혁신적 경영행태에 기반을 둔 기업가정신이나 창업 및 벤처에 대한 논의는 거의 없었다. 농산업 분야에서 창업교육은 농업 선진국에서도 거의 강조되지 않았다. 제 4차 산업혁명 시대의 도래에 따른 ICT와 인공지능 기반의 스마트농업은 우리 농산업의 새로운 성장잠재력으로 부상하고 있다. 이에 따라 농산업 부문에서도 창업농과 벤처농업에 대한 관심이 확대되고 있다. 이에 본 연구는 영농창업이나 벤처농업의 창업설계 교육과정에 참여한 대학생들의 계획적 행동이 기업가정신, 그리고 창업의도에 미치는 영향 요인을 추출하여 실증적인 분석을 실시하였다. 새롭게 농산업 분야에 참여하는 신규 창업 경영인은 농산업에서 경쟁 할 수 있는 새로운 기술혁신과 창조적 비즈니스 혁신활동을 개발해야 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.23-34
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• 2019

최근 디지털 플랫폼을 활용한 민생 위협 범죄는 '15년 약 14만여 건, '16년 약 15만여 건 등 사이버범죄 지속 증가 추이이며 전통적인 수사기법을 통한 온라인 범죄 대응에 한계가 있다고 판단되고 있다. 현행 수기 온라인 검색 및 인지 수사 방식만으로는 빠르게 변화하는 민생 위협 범죄에 능동적으로 대처 할 수 없으며, 소셜 미디어 특성상 불특정 다수에게 게시되는 콘텐츠로 이루어 졌다는 점에서 더욱 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 민생 침해 범죄가 발생하는 온라인 미디어의 특성을 고려한 콘텐츠 웹 수집 방식 중 사이트 중심의 수집과 Open API를 통한 방식을 제시한다. 또한 불법콘텐츠의 특성상 신속히 게시되고 삭제되며 신조어, 변조어 등이 다양하고 빠르게 생성되기 때문에 수작업 등록을 통한 사전 기반 형태소 분석으로는 빠른 인지가 어려운 상황이다. 이를 해소 하고자 온라인에서 벌어지는 민생 침해 범죄를 게시하는 불법 콘텐츠를 빠르게 인지하고 대응하기 위한 데이터 전처리인 WPM(Word Piece Model)을 통하여 기존의 사전 기반의 형태소 분석에서 토크나이징 방식을 제시한다. 데이터의 분석은 불법 콘텐츠의 수사를 위한 지도학습 기반의 분류 알고리즘 모델을 활용, 투표 기반(Voting) 앙상블 메소드를 통하여 최적의 정확도를 검증하고 있다. 본 연구에서는 민생경제를 침해하는 범죄를 사전에 인지하기 위하여 불법 다단계에 대한 사례를 중심으로 분류 알고리즘 모델을 활용하고, 소셜 데이터의 수집과 콘텐츠 수사에 대하여 효과적으로 대응하기 위한 실증 연구를 제시하고 있다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2018년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.102-102
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• 2018

Electronic industry had required the finer size and the higher performance of the device. Therefore, 3-D die stacking technology such as TSV (through silicon via) and micro-bump had been used. Moreover, by the development of the 3-D die stacking technology, 3-D structure such as chip to chip (c2c) and chip to wafer (c2w) had become practicable. These technologies led to the appearance of HBM (high bandwidth memory). HBM was type of the memory, which is composed of several stacked layers of the memory chips. Each memory chips were connected by TSV and micro-bump. Thus, HBM had lower RC delay and higher performance of data processing than the conventional memory. Moreover, due to the development of the IT industry such as, AI (artificial intelligence), IOT (internet of things), and VR (virtual reality), the lower pitch size and the higher density were required to micro-electronics. Particularly, to obtain the fine pitch, some of the method such as copper pillar, nickel diffusion barrier, and tin-silver or tin-silver-copper based bump had been utillized. TCB (thermal compression bonding) and reflow process (thermal aging) were conventional method to bond between tin-silver or tin-silver-copper caps in the temperature range of 200 to 300 degrees. However, because of tin overflow which caused by higher operating temperature than melting point of Tin ($232^{\circ}C$), there would be the danger of bump bridge failure in fine-pitch bonding. Furthermore, regulating the phase of IMC (intermetallic compound) which was located between nickel diffusion barrier and bump, had a lot of problems. For example, an excess of kirkendall void which provides site of brittle fracture occurs at IMC layer after reflow process. The essential solution to reduce the difficulty of bump bonding process is copper to copper direct bonding below $300^{\circ}C$. In this study, in order to improve the problem of bump bonding process, copper to copper direct bonding was performed below $300^{\circ}C$. The driving force of bonding was the self-annealing properties of electrodeposited Cu with high defect density. The self-annealing property originated in high defect density and non-equilibrium grain boundaries at the triple junction. The electrodeposited Cu at high current density and low bath temperature was fabricated by electroplating on copper deposited silicon wafer. The copper-copper bonding experiments was conducted using thermal pressing machine. The condition of investigation such as thermal parameter and pressure parameter were varied to acquire proper bonded specimens. The bonded interface was characterized by SEM (scanning electron microscope) and OM (optical microscope). The density of grain boundary and defects were examined by TEM (transmission electron microscopy).