• 한국항행학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.447-452
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• 2023

본 논문에서는 미앤더라인 배열 구조를 이용한 이중 다이폴 준-야기 안테나의 이득 향상에 대하여 연구하였다. 미앤더라인 도체 모양의 단위 셀로 구성된 4×1 미앤더라인 배열 구조를 이중 다이폴 준-야기 안테나의 두 번째 다이폴 안테나 위에 배치하였다. 기존의 스트립 도파기를 사용하였을 때와 성능을 비교하기 위해 1.70 -2.70 GHz 대역에서 이득이 7 dBi 이상을 가지도록 설계하였다. 비교 결과, 제안한 미앤더라인 배열 구조를 사용하였을 때가 평균 이득이 더 크게 나타났다. 제안된 미앤더라인 배열 구조를 이용한 이중 다이폴 준-야기 안테나를 FR4 기판 상에 제작하여 특성을 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 실험 결과, 전압 정재파비(voltage standing wave ratio; VSWR)가 2 이하인 대역은 1.55-2.82 GHz이고, 이득이 7 dBi 이상인 주파수 대역은 1.54-2.83 GHz으로 측정되었다. 기존 스트립 도파기를 사용하였을 때 보다 이득이 7 dBi 이상인 주파수 대역폭이 증가하고 평균 이득도 조금 증가하였다.

• 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.

• 벤처창업연구
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• 제17권1호
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• pp.229-249
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• 2022

본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 통해 코스닥(KOSDAQ) 시장 내 관리종목 지정을 예측할 수 있는 모델에 대해 연구하였다. 증권시장 내 기업이 관리종목으로 지정이 되면 시장에서는 이를 부정적인 정보로 인식하여 해당 기업과 투자자에게 손실을 가져오게 된다. 본 연구를 통해 기업의 재무적 데이터를 바탕으로 조기에 관리종목 지정을 예측하고, 투자자들의 포트폴리오 리스크 관리에 도움을 주기 위한 머신러닝 접근이 타당한지 살펴본다. 본 연구를 위해 활용한 독립변수는 수익성, 안정성, 활동성, 성장성을 나타내는 21개의 재무비율을 활용하였으며, K-IFRS가 적용된 2011년부터 2020년까지 관리종목과 비관리종목의 기업의 재무 데이터를 표본으로 추출하였다. 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, LightGBM을 활용하여 관리종목 지정 예측 연구를 수행하였다. 연구결과는 분류 정확도가 82.73%인 LightGBM이 가장 우수한 예측 모형이었으며 분류 정확도가 가장 낮은 예측 모형은 정확도가 71.94%인 의사결정나무였다. 의사결정나무 기반 학습 모형의 변수 중요도의 상위 3개 변수를 확인한 결과 각 모형에서 공통적으로 나온 재무변수는 ROE(당기순이익), 자본금회전율(Capital stock turnover ratio)로 해당 재무변수가 관리종목 지정에 있어 상대적으로 중요한 변수임을 확인하였다. 대체적으로 앙상블을 이용한 학습 모형이 단일 학습 모형보다 예측 성능이 높은 것을 확인하였다. 기존 선행연구가 K-IFRS에 대한 고려를 하지 않았고, 다소 제한된 머신러닝에 의존하였다. 따라서 본 연구의 필요성과 함께 현실적 요구를 충족시키는 결과를 제시하였음을 알 수 있으며, 시장참여자들에게 있어 관리종목 지정에 대한 사전 예측을 확인할 수 있도록 기여했다고 볼 수 있다.

• 대한치과교정학회지
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• 제54권1호
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• pp.48-58
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• 2024

Objective: To quantify the effects of midline-related landmark identification on midline deviation measurements in posteroanterior (PA) cephalograms using a cascaded convolutional neural network (CNN). Methods: A total of 2,903 PA cephalogram images obtained from 9 university hospitals were divided into training, internal validation, and test sets (n = 2,150, 376, and 377). As the gold standard, 2 orthodontic professors marked the bilateral landmarks, including the frontozygomatic suture point and latero-orbitale (LO), and the midline landmarks, including the crista galli, anterior nasal spine (ANS), upper dental midpoint (UDM), lower dental midpoint (LDM), and menton (Me). For the test, Examiner-1 and Examiner-2 (3-year and 1-year orthodontic residents) and the Cascaded-CNN models marked the landmarks. After point-to-point errors of landmark identification, the successful detection rate (SDR) and distance and direction of the midline landmark deviation from the midsagittal line (ANS-mid, UDM-mid, LDM-mid, and Me-mid) were measured, and statistical analysis was performed. Results: The cascaded-CNN algorithm showed a clinically acceptable level of point-to-point error (1.26 mm vs. 1.57 mm in Examiner-1 and 1.75 mm in Examiner-2). The average SDR within the 2 mm range was 83.2%, with high accuracy at the LO (right, 96.9%; left, 97.1%), and UDM (96.9%). The absolute measurement errors were less than 1 mm for ANS-mid, UDM-mid, and LDM-mid compared with the gold standard. Conclusions: The cascaded-CNN model may be considered an effective tool for the auto-identification of midline landmarks and quantification of midline deviation in PA cephalograms of adult patients, regardless of variations in the image acquisition method.

• 스마트미디어저널
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• 제13권3호
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• pp.9-17
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• 2024

최근 팬데믹의 영향과 ICT 기술의 발전으로 인해 비대면·무인 시스템의 활용이 확대되고 있으며, 비대면 상황에서 의사소통은 감정을 이해하는 것이 매우 중요하다. 감정을 이해하기 위해서는 다양한 표정에 대한 감정 인식 방법이 필요함에 따라 이미지 데이터에서 표정 감정 인식 개선을 위한 인공지능 기반 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 표정 감정 인식 연구는 정확도 향상을 위해 대량의 데이터를 활용하기 때문에 높은 컴퓨팅 파워와 많은 학습 시간이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 개선하기 위해 소량 데이터로도 표정 감정 인식이 가능한 방법으로 이미지 메타 정보인 연령과 성별을 활용한 표정 감정 인식 방법을 제안한다. 표정 감정 인식을 위해 원본 이미지 데이터에서 Yolo Face 모델을 활용하여 얼굴을 검출하였으며, 이미지 메타 정보를 기반으로 VGG 모델을 통해 연령과 성별을 분류한 다음 EfficientNet 모델을 활용하여 7가지 감정을 인식하였다. 메타 정보 기반 데이터 분류 모델과 전체 데이터로 학습한 모델을 비교한 결과 제안하는 데이터 분류 학습 모델의 정확도가 더 높았음을 확인하였다.

• 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.

• 경영정보학연구
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• 제22권2호
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• pp.77-99
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• 2020

스마트 스피커는 인공지능을 활용하여 음악, 일정, 날씨, 상품 등 다양한 정보와 콘텐츠들을 검색, 이용할 수 있는 대화형 음성 기반 서비스를 제공하는 기기이다. 인공지능 기술은 데이터가 축적될수록 이를 활용하여 더욱 정교하고 최적화된 서비스를 이용자에게 제공한다. 따라서 스마트 스피커 제조사들은 초기에 공격적인 마케팅을 통해 플랫폼 구축에 힘썼다. 하지만 스마트 스피커의 사용빈도는 월 1회 미만이 전체의 3분의 1 이상을 차지하고, 사용자 만족도도 49%에 그치는 것으로 나타났다. 이에 지속적인 이용활성화와 만족도 증진을 위해 스마트 스피커의 사용자 경험을 강화할 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구에서는 스마트 스피커의 사용자 경험을 분석하고, 이를 바탕으로 스마트 스피커의 사용자 경험 강화 방안을 제시하고자 한다. 본 연구는 사용자가 직접 작성한 실제 리뷰 데이터를 수집하여 스마트 스피커 사용자 경험 차원을 기반으로 분석 결과를 해석했다는 점에서 의의가 있다. 또한 스마트 스피커 사용자 경험 차원을 개발하여 텍스트 마이닝 결과를 해석한 것에서 학술적 의의가 있다. 본 연구 결과를 통해 스마트 스피커 제조사에게 실무적으로 사용자 경험 강화를 위한 전략을 제안할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.565-574
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• 2024

챗GPT는 우리 사회의 모든 분야에 커다란 반향을 일으키고 있으며, 이는 교육 분야에서도 마찬가지이다. 하지만 학교 현장에서의 챗GPT에 관한 학계 및 사회적 논의는 주로 표절과 같은 부정행위에 초점이 맞춰져있으며, 학생들의 인공지능 기술 활용으로 인한 긍정적인 효과에 대해서는 상대적으로 연구가 부족한 실정이다. 그와 더불어, 코로나 시대의 교육 위기 속에서 학업열의를 증진시키는 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이러한 문제인식에 따라 우리는 학생들의 챗GPT 리터러시 수준에 따라 학업열의가 어떻게 나타나는지에 대해 알아보고, 그 과정에서 학생들의 학업 자신감 및 지각된 학업역량이 매개효과를 나타내는지를 확인했다. 이를 위해 406명의 대학생을 대상으로 수집한 데이터를 SPSS로 분석했다. 그 결과, 챗GPT 리터러시는 학업열의에 긍정적인 영향을 미치는 것이 확인되었으며, 학업자신감은 챗GPT 리터러시와 학업열의 사이를 매개했다. 또한 학업자신감과 지각된 학업역량은 이중으로 매개되었을 때 유의한 결과를 도출했다. 이러한 결과를 바탕으로 우리는 챗GPT 리터러시와 학업열의 사이의 이론적 매커니즘을 명확히 규명할 수 있다는 이론적 함의를 논하였다. 또한 이와 관련하여 챗GPT 리터러시 교육의 중요성에 관한 실용적 함의에 대해도 기술하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.493-498
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• 2024

최근 생성형 인공지능 기술이 급속도로 발전함에 따라, 이를 실무에 활용하는 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 사용자 요구에 부합하는 결과물을 생성하기 위한 프롬프트 엔지니어링의 중요성이 새롭게 조명되고 있다. 이러한 생성형 인공지능의 새로운 활용 가능성을 탐구하는 것은 중요한 가치를 지닐 수 있다. 본 연구는 대표적인 생성형 인공지능인 챗지피티 4.0을 활용하여 온라인 고객 리뷰 데이터 분석을 통한 효과적인 사용자 경험 평가 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 사용자 경험 평가 방법은 사용자 경험 계층의 6단계 요소인 '기능성', '신뢰성', '사용성', '편의성', '감성', '의미성'을 기반으로 수행되었다. 본 연구를 위해 프롬프트 엔지니어링의 이해도를 높이고 사용자경험 계층의 명확한 개념을 파악하는 문헌연구를 수행하고, 이를 기반으로 프롬프트를 작성 및 수집된 온라인 고객 리뷰 데이터 분석을 통한 사용자 경험 평가 방법을 위한 실험이 수행되었다. 본 연구에서 우리는 사용자 경험 요소에 대한 정확한 정의 및 분류 과정에 대한 설명 입력 시, 챗지피티는 사용자 경험 평가에 대한 우수한 성능을 나타냈으나, 시간적 제약으로 다량의 데이터 분석에 한계를 나타냈음을 밝힌다. 우리는 사용자 경험 평가에 챗지피티 4.0을 활용하는 방법을 소개하고 제안함으로써 UX 분야의 발전에 공헌할 수 있는 것으로 기대한다.