• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.523-529
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• 2021

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.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제6권4호
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• pp.413-418
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• 2020

초기 학습 데이터의 과적합으로 인한 전력망 상태예측 모델의 성능 감소를 방지하고 예측모델의 예측 정확도 유지를 통한 계속적인 현장활용을 위해서는 기계학습 모델의 예측 정확도를 지속적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 다양한 요인에 의해 끊임없이 변화하는 전력망 상태 데이터의 특성을 고려하여 예측모델의 정확성과 신뢰성을 높이고 현장 적용 가능한 수준의 품질을 유지하기 위한 기계학습 기반 전력망 상태예측 모델의 성능 유지관리 자동화 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크플로우 관리 기술의 적용을 통해 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리를 위한 일련의 태스크들을 워크플로우의 형태로 모델링하고 이를 자동화하여 업무를 효율화 하였다. 또한, 기존 기술에서는 시도되지 않았던 학습데이터의 통계적 특성 변화 정도와 예측의 일반화 수준을 모두 고려한 예측모델의 성능 평가를 통해 성능 결과의 신뢰성을 확보하고 이를 통해 예측 모델의 정확도를 일정 수준으로 유지관리하고 더욱 성능이 우수한 예측모델의 신규 개발이 가능하다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리 자동화 기법을 통해 예측모델의 성능 저하문제를 해결하여 분산자원 연계 등 외부 환경의 변화에 유연한 예측모델 관리를 통해 정확성과 신뢰성이 보장된 예측 모델의 지속적인 활용이 가능하다.

• 융합정보논문지
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• 제11권12호
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• pp.1-13
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• 2021

개인정보보호위원회에서 공공기관을 대상으로 시행하고 있는 개인정보 관리수준 진단제도의 지표체계는 「개인정보 보호법」의 법적 준수사항을 점검하지만, 새로운 IT기술의 도입에 따르는 개인정보보호사항을 기준으로 적용하는 데 한계가 있었다. 따라서, 본 연구에서는 제4차 산업혁명의 핵심기술인 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷, 인공지능을 특정IT기술의 도입에 따라, 개인정보보호가 강화될 수 있도록 별도의 지표체계가 운영될 수 있도록 지표체계의 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해서 선정한 특정IT기술의 개인정보보호사항에 관한 국내외 문헌조사를 통해 지표체계의 구성요소를 도출하고, 공공기관의 개인정보 보호담당자 대상으로 한 설문조사 및 개인정보보호 전문가대상으로 FGI/Delphi분석을 통해 진단지표로 선정하였다. 이렇게 선정한 지표체계는 먼저, 모든 특정IT기술의 기획 및 설계단계에서부터 개인정보보호원칙(PbD)과 가명정보처리 및 비식별 조치에 관한 기준의 적용여부를 점검하는 공통지표를 선정하였다. 이외에 빅데이터에 관한 2개 점검항목, 클라우드에 관한 개인정보 처리방침 게재 사항 등 5개 점검항목, 사물인터넷관련 원칙적용, 로그기록 관리 등 5개 점검항목, 인공지능에 관한 원칙 적용 등 4개 점검항목을 선정하였다. 이처럼 본 연구는 개인정보 관리수준 진단제도의 발전을 위해 새로운 IT기술변화에 대응할 수 있도록 개인정보보호의 신속한 대응을 유도하는 진단제도가 되도록 제언하고자 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.247-254
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• 2021

코로나19가 확산되면서 비대면 활동이 요구되었고, 서비스로봇의 활용 분야는 점차 증가되고 있다. 본 논문은 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈를 활용하여 최근 3년(2018.10~2021.9)간 '서비스로봇 AND 비대면' 키워드가 포함된 키워드 검색을 통하여 코로나19 전후에 서비스로봇의 사용 증가 추세와 비대면과의 연관성을 분석하였다. 그 결과 1차(2018.10~2019.9) 기간에 키워드 빈도수 0건, 2차(2019.10~2020.9) 기간에 52건, 3차(2020.10~2021.9) 기간에는 112건으로 2차 기간에 비하여 115% 증가하였다. 2~3차 기간에 관계도 키워드 트렌드 연관어 분석에서 공통으로 거론되는 키워드로는 코로나19, 인공지능, 산업통상자원부, LG전자이었으며, 코로나19의 가중치가 제일 크게 나타나 분석 키워드에 연관성이 가장 큰 것을 확인할 수 있었다. 코로나19의 확산으로 비대면이 요구되고 정보통신 기술의 발전으로 서비스로봇은 그 활용 분야가 급격하게 증가하고 있다. 이에 따른 비대면 경제를 이끌 서비스 로봇의 상용화를 위하여 안전, 성능 분야의 표준화 및 전문성이 요구되는 인력양성이 시급한 실정이다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.249-255
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• 2019

제2형 당뇨병은 고혈당이 특징인 대사성 분비 장애로 여러 합병증을 야기하는 질병이며, 장기적인 치료가 필요하기 때문에 매년 많은 의료비를 지출한다. 이를 해결하기 위해 많은 연구들이 있어왔지만, 기존의 연구들은 한 시점에서의 데이터를 학습시켜 예측함으로써 정확도가 높지 않았다. 그래서 본 연구는 제2형 당뇨병 발생 예측에 대한 정확도를 높이기 위하여 RNN을 이용한 모델을 제안하였다. 본 모델을 개발하기 위해 한국인유전체역학조사 지역사회 코호트(안산 안성) 데이터를 이용하였으며, 시간의 흐름에 따른 데이터들을 모두 학습시켜 당뇨병 발생 예측모델을 만들었다. 예측 모델의 성능을 검증하기 위해 기존의 기계 학습 방법인 LR, k-NN, SVM과 정확도를 비교하였다. 비교한 결과 제안한 예측모델의 accuracy는 0.92, AUC는 0.92로 다른 기계 학습 방법보다 높은 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안한 제2형 당뇨병 발생 예측 모델을 활용하여 발병을 조기 예측함으로써 생활습관 개선 및 혈당조절을 통해 당뇨병 발병을 예방하고 늦출 수 있을 것이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.59-70
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• 2018

특정 지역의 고객을 대상으로 열을 공급하는 지역난방 서비스의 안정적인 운영을 위해서는 단기간의 미래 수요를 보다 정확하게 예측하고, 효율적인 방법으로 생산 및 공급하는 것이 무엇보다 중요하다. 그러나 열 소비에 영향을 미치는 요소가 매우 다양할 뿐만 아니라 개별 소비자 및 지역적 특성에 따라 소비 형태가 달라지기 때문에 일반적인 상황에도 적용될 수 있는 범용적 열 수요 예측 모형을 개발하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 실시간으로 확보할 수 있는 제한적인 정보만을 바탕으로 딥러닝 기법을 활용한 수요예측 모형을 개발하고자 한다. 해당 지역의 외기온도와 날짜로만 구성된 과거 데이터를 입력 변수로 하여 텐서플로의 인공신경망을 학습시키는 방법으로 수요 예측 모형을 개발하였다. 기존의 회귀분석 기법을 통해 예측된 수요의 정확도와의 비교를 통해 제안된 모델의 성능을 평가하였다. 본 연구의 열 수요 예측 모델은 단기적 수요 예측을 위해 실시간으로 확보할 수 있는 제한적인 변수만으로도 수요 예측의 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 나아가 개별 지역에서는 지역적 특수성을 추가하여 수요 예측 정확도를 높이는 데 활용할 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1-11
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• 2021

인터넷이 발달함에 따라 다양하고 복잡한 사이버공격들이 등장하기 시작했다. 공격들을 방어하기 위해 네트워크 외부에서 다양한 방식의 탐지 시스템들이 활용되었으나 내부에서 공격자를 탐지하는 시스템 및 연구는 현저히 드물어 내부에 들어온 공격자를 탐지하지 못해 큰 문제를 야기하기도 했다. 이를 해결하고자 공격자의 움직임을 추적하고 탐지하는 내부전파경로 탐지 시스템에 대한 연구가 등장하기 시작했다. 특히 그중에서도 Remote Desktop Protocol(RDP) 내 특징을 추출해 탐지하는 방식은 간편하면서도 매우 좋은 결과를 나타내었다. 하지만 그럼에도 불구하고 이전 연구들은 각 로그온 된 노드들 자체의 영향 및 관계성을 고려하지 않았으며, 제시된 특징 또한 일부 모델에서는 떨어지는 결과를 제공하기도 했다. 또한 왜 그렇게 판단했는지 판단에 대해 설명하지 못한다는 문제점도 존재했다. 이는 결과적으로 모델의 신뢰성 및 견고성 문제를 야기하게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 PageRank 특징을 활용한 RDP기반 내부전파경로 탐지 및 SHAP를 이용한 설명가능한 시스템을 제안한다. 페이지랭크 알고리즘과 여러 통계적인 기법을 활용해 여러 모델에서 활용 가능한 특징들을 생성하고 SHAP을 활용해 모델 예측에 대한 설명을 제공한다. 본 연구에서는 이전 연구에 비해 대부분의 모델에서 더 높은 성능을 보여주는 특징을 생성했고 이를 SHAP을 이용해 효과적으로 증명했다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.58-64
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• 2021

자동차 등록대수와 비례하여 증가하는 교통 혼잡은 도시의 사회경제 발전의 저해 요소로 작용하고 있다. 본 논문은 VDS(Vehicle Detection System)을 통한 데이터를 입력 변수로 사용한다. 본 연구의 목적은 교통 흐름을 단순히 2단계(원할, 정체)가 아닌 5단계(원할, 다소 지체, 지체, 다소 정체, 정체)로 더 정교하게 예측하고, 이 예측에서 가장 정확도가 높은 모델인 Catboost 모델과 다른 모델들을 비교하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘인 Catboost 모델을 통해 5가지 단계를 예측하고 정확도를 다른 머신러닝 알고리즘들과 비교, 분석한다. 또한, 하이퍼 파라미터(Hyper Parameter) 튜닝 및 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding) 전처리를 거치지 않은 Catboost 모델과 랜덤 선택(RandomizedSearchcv)을 통해 튜닝 및 데이터 전처리를 거친 모델을 비교, 분석한다. 분석 결과 하이퍼 파라미터 튜닝을 하지 않은 초기 Catboost 모델이 정확도 93%를 보이며 가장 높은 정확도를 기록하였다. 따라서 본 연구는 두가지 의의를 가진다. 첫번째로, 초기 세팅된 파라미터들이 적용된 Catboost 모델이 다수의 범주형 변수를 포함하는 교통 흐름 예측에서 다른 머신러닝, 딥러닝 모델들보다 성능이 높다는 결론을 도출했다는 점에서 의의가 있다. 두번째로, 기존 2단계로 예측하던 교통 흐름을 5단계로 예측함으로써 더욱 정교한 교통 흐름 예측 모델을 제안한다는 점에서 의의를 가진다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1331-1340
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• 2020

해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.193-201
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• 2021

용접은 선박 및 해양플랜트의 생산 및 건조에 있어 매우 높은 비중을 차지하는 작업이다. 용접부의 품질 검증을 위해 비파괴 검사를 수행하는데, 우리나라에서는 주로 방사선투과검사(RT)를 활용한다. 현재 대부분의 조선소에서는 용접부의 촬영을 통해 얻어진 필름을 인화하여 검사에 활용하는 아날로그 형태를 채택하고 있다. 이에 방사선 촬영에서부터 합부 판정까지 소요시간이 길고 복잡하며, 관련 분야의 자격을 보유한 검사자에 의해 수작업으로 진행되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 조선소에서 발생하고 있는 RT 필름을 고해상도로 스캔하여 디지털화한 후, 관리 서버에 축적하고, 인공지능 기술을 적용하여 용접 결함을 판독하기 위한 플랫폼에 관한 내용을 다룬다. 이를 위한 일련의 요소인 아날로그 RT 필름 스캔장비, 용접 검사 정보 통합 관리 플랫폼, 결함 판독 알고리즘, 시각화 소프트웨어 등을 설계 및 개발하고, 개발한 각 요소를 상호 연계하여 테스트 및 검증하는 과정에 관하여 기술한다.