• 천문학회보
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• 제44권2호
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• pp.62.2-62.2
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• 2019

한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.

• 해양안보
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• 제6권1호
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• pp.37-56
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• 2023

정보통신기술(ICT) 및 인공지능(AI) 기술 산업의 급격한 발전에 따라 먼 미래로만 생각했던 자율운항선박의 등장이 최근들어 현실로 다가오고 있다. 이러한 급격한 기술의 발전과 더불어 해양법 분야에서의 해사안전, 해양환경보호, 해양질서유지 등의 공법(公法)분야분만 아니라 책임, 손해배상, 해상보험 등 사법(私法)분야에서의 변화 또한 필수불가결하게 되었다. 특히 선원이 승선하지 않는 자율운항선박이라는 새로운 형태의 선박의 등장으로 해양사고 발생 시 책임, 손해배상, 보험계약 등의 그 유형과 종류 또한 달라질 것이다. 이 논문에서는 먼저 자율운항선박의 개념, 분류, 효과 및 미래에 대한 일반적 이론 및 자율운항선박 논의를 위한 해상법의 개념과 해상법상 각종 의무와 책임에 대한 일반적 이론을 살펴본다. 다음으로 자율운항선박의 해양사고 발생 시 선박으로서 지위, 용선 계약상의 법률관계, 감항능력주의의무, 책임의 주체 및 손해배상책임과 면책에 대한 쟁점 사항을 해상법적 관점에서 검토한다. 아울러 향후 자율운항선박 4단계에서 해양사고 발생 시 책임의 귀속 주체와 기준을 명확히 하기 위한 추가적인 연구의 필요성과 더불어 이를 위한 기술개발·법령정비·자금지원 등 제도적 개선의 필요성을 제시한다.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.56.1-56.1
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• 2020

한국의 고문헌 중에는 다양한 고천문 기록들이 한문 형태로 존재하며, 이를 학술적으로 활용하기 위해서는 전문 번역가 투입에 따른 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 인공신경망 기계학습에 의한 인공지능 번역기를 개발하여 비록 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동번역해 주는 학술 도구를 소개하고자 한다. 이 자동번역기는 한국천문연구원이 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 개발 완료한 것이다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습용 데이터인 천문 고전 코퍼스를 구축하여 이를 기반으로 천문 고전 특화 자동번역 모델을 개발하고 번역 서비스하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 구축되는 시스템은 크게 세 가지이다. 첫째, 로그인이 필요 없이 누구나 웹 접속을 통해 사용이 가능한 클라우드 기반의 고문헌 자동번역 대국민서비스 시스템이다. 둘째, 참여 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델의 생성 및 관리할 수 있는 클라우드 기반의 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 셋째, 개발된 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 서비스가 가능한 AITHA 시스템이다. 연구 결과로서 먼저 구축된 천문 고전 코퍼스 60,760건에 대한 샘플링 검수 결과는 품질 순도 99.9% 이상이다. 아울러 도출된 천문 고전 특화 번역 모델 총 20개 중 대표 모델에 대한 성능 평가 결과는 기계 번역 텍스트 품질 평가 알고리즘인 Bilingual Evaluation Understudy 평가에서 40.02점이며, 전문가에 의한 휴먼 평가에서 5.0 만점 중 4.05점이다. 이는 당초 연구 목표로 삼았던 초벌 번역 수준에 충분하며, 현재 개발된 시스템들은 자체 시험 운영 중이다. 이 연구는 특수 고문헌에 해당되는 고천문 기록들의 번역 장벽을 낮춰 관련 연구자들의 학술적 접근 및 다양한 연구에 도움을 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스로써 추후 타 학문 분야 참여 시 시너지 효과도 기대해 볼 수 있다. 고문헌 자동번역기는 점차 더 많은 학습 데이터와 학습량이 쌓일수록 더 좋은 학술 도구로 진화할 것이다.

• 융합보안논문지
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• 제22권5호
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• pp.69-80
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• 2022

기후변화 및 식량자원안보가 전 세계적으로 이슈화 되어 지고 있는 지금 스마트팜은 이를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 또한 1차 산업에 있어 생산 환경의 변화는 모든 1차 산업(농업, 축산업, 어업)에 종사하는 사람들의 주요 관심사 이며, 이로 인해 발생하는 식량부족 문제는 우리 모두가 해결해야 할 중요문제이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 1차 산업에서는 ICT 및 BT등 4차 산업 혁명과 기술인 IoT 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용하여 스마트팜을 도입함으로 해서 생산성 향상을 통해 식량부족 문제를 해결하려는 노력이 민관을 통해 이루어지고 있다. 본 논문은 스마트팜의 발전 및 활용, 지속 가능한 농업경영 시스템구축을 위한 스마트팜 데이터 수집 시스템이 갖추어야 할 최소요건 및 순차적인 시스템 구축 방안, 목적성을 갖는 효율적이고 활용 가능한 데이터 수집 시스템 등에 관해고찰 하고자 한다. 특히 한계에 부딪치고 있는 한국형 스마트팜 표준모델 구축을 위한 데이터수집시스템의 문제점을 농축산(양돈)분야의 심층적인 조사와 다양한 사례분석을 기반으로 분석하고 개선하여 효율적이고 활용 가능한 빅데이터 수집시스템 구축을 목표로 빅데이터 수집방안을 제안하고자 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.15-27
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• 2022

최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.

• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.131-141
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• 2022

미래 전장은 지·해·공·우주·사이버로 확대되고 있다. 이로 인해 미래의 군사작전은 다양한 전장 도메인에서 동시·복합적으로 수행될 것으로 예상된다. 또한 인공지능, loT, 빅데이터 등 경제, 사회, 국방 전 분야에 걸쳐 혁신을 일으키는 융합기술 적용이 추진되고 있다. 그러나 현재의 한국군 C4I체계는 하나의 DB서버에 다양한 전투수행기능 DB를 관리하고 있어 전장 데이터 활용, 데이터 정보 유통 속도, 작전 반응 시간 등에서 전투 수행, 효율성이 크게 저하되고 4차 산업혁명 기술 적용이 어렵다는 문제점을 갖고 있다, 이를 해결하기 위해 인공지능, loT, 5G, 빅데이터, 클라우드 등 4차 산업혁명 기술을 한국군 C4I체계에 어떻게 적용할 것인지 연구가 필요하나 이에 대한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 한국군 C4I체계의 문제점을 분석하고, 미래전 양상에 적합한 통합 C4I체계로 발전하기 위해 작전임무, 네트워크 및 데이터링크 컴퓨팅 환경, 사이버 작전, 상호운용성 및 연동능력 측면에서 4차 산업혁명 기술을 적용하는 방안을 제시한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.1-9
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• 2022

글로벌 시대에 들어서면서 수입식품 안전관리에 대한 중요성이 증가하고 있다. 해외 식품업체 주소정보는 수입식품 안전관리를 위한 핵심 정보로써 식품위해 발생시 신속한 대처와 사후관리를 위해 반드시 검증되어야 한다. 그러나 각국의 주소체계가 다른 관계로 하나의 검증시스템이 모든 국가의 주소를 검증할 수는 없다. 또한, 주소검증은 사용하는 분야에 따라 검정목적이 상이할 수 있다. 본 논문에서는 주어진 해외 식품업체 주소로부터 해당 국가의 행정구역 레벨로 분류하는 문제를 다룬다. 수입식품 안전관리를 정확하고 효율적으로 하기 위하여 수입식품제조업체 주소를 해당 국가의 행정구역 수준으로 정확하게 매칭하는 것이 필요하다. 수입식품이 생산·제조되는 위치와 식품제조에 영향을 줄 수 있는 환경정보, 재난재해 정보를 결합함으로써 선제적 수입식품 안전관리가 가능하다. 그러나, 일부 국가에서는 주소를 표기할 때 행정구역 레벨명을 생략하여 작성하고 있으며, 동일한 지명이 여러 행정구역 레벨에서 중복되는 경우가 있어 주소로부터 행정구역 레벨을 정확히 분류하는 일은 쉽지 않다. 본 연구에서는 이러한 경우에 적합한 딥러닝 기반 행정구역 레벨 분류 모델을 제안하고, 실제 해외 식품회사 주소 데이터에 대하여 검증한다. 구체적으로 다중 레이블 분류 모델에서 멱집합(Label Powerset)을 이용해 훈련하는 방식을 사용한다. 제안된 기법의 검증을 위해 식약처에 등록된 에콰도르 및 베트남에 있는 해외 제조업소 주소에 대하여 정확도를 검증하였으며, 기존의 분류 모델보다 정확도가 각각 28.1% 및 13% 정도 향상되었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.49-59
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• 2023

제조업의 안전보건 기준은 다양한 항목이 존재하지만, 질병 재해자 기준에서 업무상 질병과 근골격계 질환으로 나눌 수 있다. 이 중 근골격계 질환은 제조업에서 가장 많이 발생하며, 나아가서 제조 현장의 노동생산성감소 및 경쟁력 약화까지 유발할 수 있어서 이를 사전에 확인할 수 있는 시스템이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 제조업 노동자의 근골격계 유해 요인을 검출하기 위하여 근골격계 부담작업 요인 분석 데이터 속성, 유해 요인 작업자세, 관절 키포인트를 정의하고 인공지능 학습용 데이터를 구축하였다. 구축한 데이터의 유효성을 판단하기 위해서 YOLO, Dite-HRNet, EfficientNet 등의 AI 알고리즘을 활용하여 학습하고 검증하였다. 실험 결과 사람 탐지 정확도는 99%, 탐지된 사람의 관절 위치 추론 정확도는 @AP0.5 88%, 추론된 관절 위치를 종합하여 자세를 평가한 정확도는 LEGS 72.2%, NECT 85.7%, TRUNK 81.9%, UPPERARM 79.8%, LOWERARM 92.7%를 도출하였으며, 추가로 딥러닝 기반의 근골격계 질병을 예방할 수 있는 연구에 필요한 요소를 고찰하였다.

• 서비스연구
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• 제12권1호
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• pp.1-24
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• 2022

본 연구는 현대 대의제 대중민주주의의 개선안 도출을 위해 수행되었다. 본래의 민주주의 모델인 이소노미아(isonomia)가 퇴색하고 대중이 통치하는 데모크라시(democracy)로 현대 민주주의가 운영되면서 민주주의시스템의 문제가 심화되고 있다. 다수결 승자독식주의와 자본주의 경제시스템이 야기하는 경제적 불평등으로 인해 민주주의는 더욱 큰 문제를 드러내고 있다. 현대의 평등 정신에 의해 모든 대중이 동등한 자격의 주권자가 되는 대중민주주의는 선동가들이 권력을 장악하기 쉬운 구조다. 경제 문제를 스스로 해결하고 정직성과 용기 헌신 희생 성실성을 가진 자유인들이 동동한 자격으로 법률을 정하고, 그 법을 스스로 지키는 이소노미아는 자유인들의 양심과 덕성에 크게 의존한 시스템인데 비해, 현대 대중 민주주의는 경제력과 무관하게 주권자의 절대 평등성은 구현하였지만, 공동체에 대한 희생정신과 헌신이 없이도 주권자나 공직자가 되어 권리를 누리고 이기심을 채울 수 있는 구조가 되었다. 본 연구는 이소노미아의 본질을 구현하면서 현대 대의제 대중민주주의의 장점을 유지할 수 있는 제도로서 서비스주의 민주주의를 제시하였다. 재산 유무와 관계없이 모두에게 공평한 덕성 자격 요건을 중심으로 시스템을 구현하였다. 인간의 불완전성은 인공지능의 활용으로 보완하였다. 주권자와 공직자 대리인의 본성에 대한 가정을 새롭게 정립하고, 승자독식주의 문제를 해결하였다. 본 연구는 인류 공통원리와 서비스철학을 기반으로 하는 서비스주의 민주주의를 통해 이소노미아의 철학과 대중민주주의의 장점이 동시에 구현될 수 있음을 입증하였다. 자본주의가 20세기에 수정자본주의로 개선되었듯이, 21세기에는 현재 대중민주주의가 수정민주주의인 서비스주의 민주주의로 발전될 필요가 있다.

• 서비스연구
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• 제11권2호
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• pp.1-19
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• 2021

본 연구는 인류의 행복을 증진시킬 지속가능한 정치행정시스템 모델 도출을 위해 수행되었다. 지난 수천년간의 정치행정시스템 경험을 토대로 새로운 장기 지속가능발전 모델을 구축하였다. 현재 민주주의 정치시스템과 관료제 행정시스템이 주류를 이루고 있으나 많은 문제점을 노정하고 있다. 현대적 관점에서 과거의 절대왕정이나 봉건제의 특징도 다시 분석할 필요도 있다. 민주주의가 최선의 시스템이 아닐 수 있음을 인지하고 있으나, 인류는 여전히 더 나은 정치시스템을 기획해내지 못하고 있다. 전세계적으로 시민들의 정치행정시스템에 대한 불만이 높아가고 있으며 사회정의와 공정성 차원에서 문제가 심화되고 있다. 본 연구에서는 인류사회가 경험하였거나 경험하고 있는 정치행정시스템을 분석하고, 현대와 미래사회에 이상적이면서 장기적으로 지속가능할 수 있는 정치행정시스템 모델을 도출하였다. 먼저 장기 지속가능한 정치행정시스템의 요건을 제시하였다. 필요조건은 현 정치행정시스템의 문제를 해결할 수 있는 모델이어야 한다. 현대사회의 특성과 본질에 충실한 모델이어야 한다. 그리고 장기 지속가능성을 담보하기 위한 충분조건으로서 인류사회의 공통원리와 부합해야 한다. 인류사회가 요구하는 평등과 자유 등 핵심 가치를 지속적으로 보장하는 모델이어야 한다. 현 시스템의 문제를 분석하고, 새로운 시스템에 요구되는 조건을 분석한 후, 정치행정시스템의 기반이 되는 공리를 제시하였다. 공리에 기반을 두고 새로운 정치행정시스템의 구조와 운용모델을 도출하였다. 도출된 모델은 서비스주의 정치행정시스템으로 명명되었다. 두 대립자가 각자의 상호 모순을 인지하고 시공간 차원에서 변증법적으로 균형을 이루어가는 동태적 모델이다. 향후 본 모델을 검증하고 실용화하는 추가적인 연구가 필요하다.