• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1140-1147
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• 2022

디지털 기술의 발전에 따라 해상환경은 빠르게 변화할 것으로 예상된다. 자율운항선박의 경우 국내 · 외 많은 국가에서 기술개발 중이며, 국제사회는 이를 운용하기 위한 논의도 시작되었다. 선박의 변화는 해상교통 환경의 변화를 야기하며, 육상지원시설에 대한 변화도 촉구한다. 본 연구는 항행지원시설의 사이버 보안 체계 개선을 위해 해상교통관제 인원의 사이버 보안 관리 인식을 분석하고자 한다. 이를 위해 해상교통관제 중심으로 사이버 보안 관리 현황을 살펴보고, 해상통관제 인원을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사 분석은 IPA 방법론을 활용했으며, 분석결과 보안담당 경험이 있는 인원과 경험 없는 인원의 사이버 보안에 대한 인식차이가 뚜렷하게 나타났다. 더불어 사이버 공격 탐지 및 차단 관련 기술적인 조치가 가장 우선적으로 시행되어야할 사항으로 나타났다. 본 연구 결과는 항행지원시설에 대한 사이버 보안 관리 체계 개선을 위한 기초자료로 사용될 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.

• 산업과 과학
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• 제2권2호
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• pp.9-15
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• 2023

실리콘러버히터는 플렉시블하기 때문에 평면, 곡면, 입체적인 형태에서도 직접 접착이나 피가열물에 넣어 설치할 수 있다. 현재의 가열방식은 열이 필요하지 않은 영역 또는 위치를 무시하고 피가열물체 전체를 가열하여 필요한 온도로 상승시키기 때문에 일부분만을 부분집중 가열할 수 없었다. 멀티히팅존을 이용하면 피가열물체 전체를 가열하는 것보다는 공정에 따라 열이 필요한 부분만 집중가열하기 때문에 열이 필요한 장소마다 적은 전기용량으로 발열량을 다르게 적용하여 국소 위치별로 빠르게 가열할 수 있고, 열에너지를 줄일 수 있다. 본 연구에서는 열융착이 필요한 영역에서 균일한 온도 또는 온도 차이가 발생하도록 다중 가열영역 구조내의 부분집중 영역에 대한 온도 및 가열 시간을 측정한다. 최적의 전력밀도 범위 결정 및 전기용량을 감소하기 위해 멀티히팅존 구조로 제작된 실리콘러버히터의 안전성을 알아본다. 이와 같이 다중가열방식으로 실리콘러버히터를 제작하면 다중집중 가열기술을 모든 가열공정에 이상적으로 적용할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.685-695
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• 2023

이 연구는 프랑스학 교육 분야에서 디지털 학습지원 매체가 실제적으로 어떻게 적용되고 있는지 활용 현황을 파악하고 시사점을 도출하여 향후 연구 방향을 모색하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 프랑스학 교육 분야에서의 학습 과정별 디지털 매체가 어떻게 활용되었는지 검토하였으며, 최근 대두되고 있는 챗GPT의 활용은 외국어와 교육분야까지 확장하여 학습에 직접적 적용 현황을 확인하였다. 이상의 문헌 검토 결과, 첫째, 프랑스학 교육 분야에서는 디지털 학습지원 매체의 적용은 다소 제한적이었다. 주로 '온라인 수업 매체', '수업 전 학습', '효율적 학습 및 상호작용' 그리고 '자기주도적 학습'의 과정에 디지털 학습지원 매체를 선별적으로 활용하고 있는 것으로 나타났다. 특히 교수·학습 과정에서 '효율적 학습 및 상호작용'을 위하여 다양한 디지털 학습지원 매체가 활용되는 현황을 확인할 수 있었다. 둘째, 챗GPT의 경우, 프랑스학 교육 분야에서는 아직 연구가 진행되지 않은 것으로 나타났으며, 타 교육 분야에서 학습 과정의 실제적 적용에 관한 매우 소수의 연구가 진행되고 있었다. 챗GPT는 교수·학습자료의 개발과 학습 전 과정 및 평가, 그리고 학습자의 자기주도적 학습 측면 등 활용범위가 매우 넓고 학습자들의 긍정적 효과가 보고되었지만, 정보의 질, 출처 및 신뢰도 등의 측면에서는 윤리적 문제점도 함께 보고되고 있었다. 따라서 향후 국내 프랑스학 교육 분야에서는 이를 바탕으로 대학의 교수·학습 상황에 적합한 교육적 적용 및 그 효과 검증 그리고 디지털 학습지원 매체와 범 학문적 융합의 방향으로 이루어져야 할 필요가 있다.

• 융합보안논문지
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• 제23권3호
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• pp.13-20
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• 2023

본 연구는 안드로이드 환경에서 널리 사용되는 두 개의 보안 메신저인 Signal과 Telegram에 대한 디지털 포렌식 분석을 진행하였다. 현재 모바일 메신저가 일상생활의 중요한 역할을 하는 만큼, 이들 앱 내부의 데이터 관리와 보안성은 매우 중요한 이슈가 됐다. Signal과 Telegram은 그중에서도 사용자들 사이에서 높은 신뢰성을 받고 있는 보안 메신저로, 암호화 기술을 바탕으로 사용자들의 개인 정보를 안전하게 보호한다. 하지만 이러한 암호화된 데이터를 어떻게 분석할 수 있을지에 대해서는 아직까지 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Signal과 Telegram의 메시지 암호화와 안드로이드 디바이스 내 데이터베이스 구조 및 암호화 방식에 대하여 깊이 있는 분석을 진행하였다. Signal의 경우, 복잡한 알고리즘으로 인해 외부에서 접근하기 어려운 암호화된 메시지를 성공적으로 복호화 하여 내용을 확인할 수 있었다. 또한 두 메신저 앱의 데이터베이스 구조를 세밀하게 분석하여 해당 정보를 수시로 활용할 수 있는 폴더 구조 및 파일 형태로 정리하는 작업도 진행했다. 이렇게 분석한 정보를 바탕으로 보다 발전된 기술과 방법론을 적용함으로써, 앞으로 더욱 정확하고 세밀한 디지털 포렌식 분석이 가능할 것으로 기대된다. 이 연구가 Signal과 Telegram 같은 보안 메신저에 대한 이해를 높이는 데 도움을 주며, 이로 인해 개인 정보 보호와 범죄 예방 등 여러 측면에서의 활용 가능성이 열릴 것으로 예상된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.967-971
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• 2023

최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.

• 감성과학
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• 제26권3호
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• pp.69-82
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• 2023

소비자의 감성과 다양한 섬유·패션 기술이 융합되는 하이테크 감성 섬유패션은 중요한 산업군이다. 섬유·패션 산업의 환경 변화로 인해 감성과학 분야에서 학제간 협업을 통해 타 분야를 이해하고 아이디어를 교류함으로써 창의적으로 실무에 적용할 수 있는 능력을 키우는 것이 중요하다. 학제간 연구와 협업을 통해 급변하는 미래사회에 필요한 창의적 융합형 지적 능력은 물론 타인과 공감하는 능력을 갖추어 4차 산업혁명 시대를 선도하는 인재를 양성하는 것이 필요하다. 이에 관련의 전문가 양성 방향을 수립하기 위하여 이를 모색하고자 기초 연구를 실시하였다. 국내외 감성섬유패션 산업의 현황과 교육 과정을 조사하였고 이를 바탕으로 융복합적으로 교육이 가능할 것으로 보이는 학습내용을 구상해보았다. 섬유패션 감성과학 전문가를 양성하기 위한 방법으로 기초과정은 섬유·패션산업 분야의 감성과학과 ICT 관련 내용 학습을 통해 기초지식을 습득하고, 심화로서는 감성을 바탕으로 한 PB방식의 아이디어 디자인의 도출부터 소비자 감성 분석 및 제품 개발까지의 과정을 스마트 키트 실습을 통해 체험할 수 있도록 하며, ICT 융합 제품 개발 과정에서 발생하는 지식재산권을 스타트업 및 신지식권으로 설정하는 다양한 방법들을 다루어 감성 섬유패션 기술에 대한 지식재산권을 확보하는 방안 내용을 제안하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권4호
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• pp.71-80
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• 2023

본 연구는 말더듬 화자들의 음성 데이터를 기반으로 하여, 인공지능 기술을 활용한 말더듬 자동 식별 방법을 개발하는 것을 주목적으로 진행되었다. 특히, 한국어를 모국어로 하는 말더듬 화자들을 대상으로 CNN(convolutional neural network) 알고리즘을 활용한 식별기 모델을 개발하고자 하였다. 이를 위해 말더듬 성인 9명과 정상화자 9명을 대상으로 음성 데이터를 수집하고, Google Cloud STT(Speech-To-Text)를 활용하여 어절 단위로 자동 분할한 후 유창, 막힘, 연장, 반복 등의 라벨을 부여하였다. 또한 MFCCs(mel frequency cepstral coefficients)를 추출하여 CNN 알고리즘을 기반한 말더듬 자동 식별기 모델을 수립하고자 하였다. 연장의 경우 수집결과가 5건으로 나타나 식별기 모델에서 제외하였다. 검증 결과, 정확도는 0.96으로 나타났고, 분류성능인 F1-score는 '유창'은 1.00, '막힘'은 0.67, '반복'은 0.74로 나타났다. CNN 알고리즘을 기반한 말더듬 자동분류 식별기의 효과를 확인하였으나, 막힘 및 반복유형에서는 성능이 미흡한 것으로 나타났다. 향후 말더듬의 유형별 충분한 데이터 수집을 통해 추가적인 성능 검증이 필요함을 확인하였다. 향후 말더듬 화자의 발화 빅데이터 확보를 통해 보다 신뢰성 있는 말더듬 자동 식별 기술의 개발과 함께 이를 통한 좀 더 고도화된 평가 및 중재 관련 서비스가 창출되기를 기대해 본다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.526-532
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• 2023

낙상사고는 세계적으로 매년 42만 건 이상 발생하는 치명적인 사고이다. 따라서, 낙상 환자를 연구하고자 낙상환자의 손상외인코드와 주진단 S코드의 연관성을 찾고, 낙상 환자의 주진단 S코드 데이터를 가지고 손상외인코드를 예측할 수 있는 예측모델을 개발하였다. 본 연구에서는 강원특별자치도 강릉시에 있는 A 기관의 2020~2021년 2년간의 데이터를 받아 낙상에 관련된 손상외인코드 W00~W19까지 데이터만 추출하고, 낙상 손상외인코드 중 예측모형을 개발할 정도의 주진단 S코드를 가지고 있는 W01, W10, W13, W18 데이터를 가지고 예측모형 개발하였다. 데이터 중 80%는 훈련용 데이터, 20%는 테스트용 데이터로 분류하였다. 모형 개발은 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 이용하여 6개의 변수(성별, 나이, 주진단S코드, 수술유무, 입원유무, 음주유무)를 입력층에 64개의 노드를 가진 2개의 은닉층, 출력층은 softmax 활성화 함수를 이용하여 손상외인코드 W01, W10, W13, W18 총 4개의 노드를 가진 출력층으로 구성하여 개발하였다. 학습결과 첫 번째 학습했을 때 31.2%의 정확도를 가졌지만, 30번째는 87.5%의 정확도를 나타냈고 이를 통해 낙상환자의 낙상외인코드와 주진단 S코드의 연관성을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.79-92
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• 2024

ChatGPT는 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용한 대표적인 챗봇으로서 과학기술 영역뿐만 아니라 사회, 경제, 산업, 문화 등 당양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 글로벌 소셜미디어 레딧(Reddit)을 활용해 ChatGPT에 대한 사용자의 감정과 요구에 대한 탐색적인 분석을 수행한다. 이를 위해, 2022년 12월부터 2023년 8월까지의 댓글 10,796건을 수집하여 키워드 분석, 감성 분석, 니드마이닝(Needmining) 기반 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, ChatGPT에 대한 댓글에서 출현 빈도가 가장 높은 단어는 "time"으로 답변의 신속성, 시간 효율성, 생산성 향상을 강조한 것으로 나타났다. 사용자들은 ChatGPT에 대해 신뢰와 기대의 감정과 동시에 사회적 영향에 대한 두려움과 분노의 감정을 표현하였다. 또한, 토픽모델링 분석을 통해 잠재적 니즈(Needs)를 포함한 14개의 주제를 도출하였고, 사용자들이 특히 ChatGPT에 대한 교육적 활용과 사회적 영향에 많은 관심을 보였다. 또한, ChatGPT와 관련된 언어모델, 직업, 정보, 의료, 서비스, 게임, 규제, 에너지, 윤리적 문제 등 다양한 주제들이 논의된 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 사용자들의 요구를 반영하여 향후 실행계획의 방향을 제시하였다. 본 연구는 향후 ChatGPT를 이용하여 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 서비스 플랫폼 기획 단계에서 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.