• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.569-578
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• 2021

오늘날 웹의 발전으로 우리는 각종 언론 매체를 통해 온라인 기사를 쉽게 접하게 된다. 온라인 기사를 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 거짓 정보를 진실로 위장한 가짜뉴스 또한 빈번하게 찾아볼 수 있다. 가짜뉴스가 전 세계적으로 대두되면서 국내에서도 가짜뉴스를 탐지하기 위한 팩트 체크 서비스가 제공되고 있으나, 이는 전문가 기반의 수동 탐지 방법을 기반으로 하며 가짜뉴스 탐지를 자동화하는 기술에 대한 연구가 계속해서 활발하게 이루어지고 있다. 기존 연구는 기사 작성에 사용된 문맥의 특성이나, 기사 제목과 기사 본문의 내용 비교를 통한 탐지 방법이 가장 많이 사용되고 있으나, 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높아졌을 때 탐지가 어려워질 수 있다는 한계를 가진다. 따라서 본 논문에서는 기사 조작의 발달에 따른 영향을 받지 않기 위하여 기사의 진위 여부를 판단할 수 있는 검증기사를 함께 사용하는 방법을 제안한다. 또한 가짜뉴스 탐지 정확도를 개선시킬 수 있도록 실험에 사용되는 기사와 검증기사를 문서 요약 모델을 통해 요약하는 과정을 추가했다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 검증하기 위해 문서 요약 기법 검증, 검증기사 검색 기법 검증, 그리고 최종적인 제안 알고리즘의 가짜뉴스 탐지 정확도 검증을 진행하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 다양한 언론 매체에 적용하여 기사가 온라인으로 확산되기 이전에 진위 여부를 판단하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국기록관리학회지
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• 제21권4호
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• pp.1-18
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• 2021

본 연구에서는 오늘날 기록관리는 정보통신 기술의 발전과 업무환경이 급변하고 정부의 규모와 여러 기능들이 확대되면서 행정업무에서 발생하는 기록과 그에 따른 데이터 생산량이 대폭 증가함에 따라 관리에 대한 중요도가 커졌다. 빅데이터의 특성을 가진 공공기록물의 개념과 빅데이터 특징을 연계하여 사례로 설명한다. 빅데이터 발생 환경에 따른 사회적, 기술적, 환경적, 경제적, 정치적 영역으로 살펴보기 위해 'STEEP'분석을 실시하였다. 공공기록관리분야에서 빅데이터 기술 적용 적절함과 필요성을 알아보고 활용이 가능한 업무 분석을 통해 공공기록관리 업무의 최우선 적용 가능한 프레임워크를 도식하고 업무 시사점을 제시하였다. 첫째, 공공기록관리 절차와 표준에 '분석' 단계를 넣고 기록관과 기록물관리전문요원들에 의해 빅데이터 분석기술을 적용할 수 있는 신규 조직과 추가연구와 시도가 필요하다. 둘째, 많은 양의 데이터 속에 비구조화 되어있고 숨겨져 있는 패턴을 발견할 수 있도록 통합적 사고와 관련이 있는 '빅데이터 분석 자격'을 갖춘 기록물관리전문요원을 양성하여야 한다. 셋째, 공공기록분야에 빅데이터기술과 인공지능을 결합하여 자가 학습 시킨 후, 맥락을 분석하고 이를 통해 공공기관의 사회 현상과 환경을 분석하고 예측 되도록 하여야 한다.

• 현장농수산연구지
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• 제23권2호
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• pp.99-111
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• 2021

농경지, 농기계, 농작업자 간 IoT 등의 통신 기술을 이용한 유기적인 정보교환을 통해 생산성, 효율성, 수익성을 높이는 지능형 데이터 농업 형태인 커넥티드 팜이 상용화 단계에 있다. 본 연구는 지능형 농업기계의 교육과정과 농업기계 안전교육 성과지표를 개발하고자 ICT, 로봇, 인공지능 등 첨단 기술을 적용한 농업생산의 무인화 및 고효율화 변화에 따른 농업기계의 특허 동향을 조사 분석하였다. 노지용 자동화 기술과 관련해서 미국, 일본, 유럽, 한국의 특허 건수는 각각 541건, 326건, 128건, 85건으로 미국에서의 특허 활동이 가장 활발한 것으로 나타났고, 일본, 유럽, 한국의 순으로 조사되어 한국에서의 농업 자동화 기술이 선진국에 비해 뒤쳐져있는 것으로 조사되었다. 노지 자동화 기술의 세분기술 분야로 보면, 경로 생성 및 추종 기술, 환경 인식을 통한 작업기 제어 기술, 로봇 농작업 시스템 설계 기술, 작물 및 환경 센싱 기술, 수확량 및 품질 모니터링 기술 분야 순으로 출원 점유율이 높은 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.55-62
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• 2022

페로브스카이트 태양전지는 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 가상환경 등의 증가에 따른 전력 수요가 급증하면서 점진적으로 고갈되어가는 석유, 석탄, 천연가스 등의 화석연료를 대체할 태양에너지, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오에너지, 수소에너지 등의 신재생 에너지 분야에서 연구가 활발한 부분이다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 및 저온 공정으로 기존의 실리콘 태양전지를 대체할 수 있는 장점들이 있다. 기존의 경험적 방법으로 예측한 광흡수층 박막을 최적화하기 위해서 소자 특성 평가를 통해 신뢰도를 검증해야 한다. 그러나 광흡수층 박막 소자 특성 평가 비용이 많이 소요되므로 시험 횟수에 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 광흡수층 박막 최적화의 보조 수단으로 머신러닝이나 인공지능 모델을 이용하여 명확하고 타당한 모델의 개발과 적용 가능성이 무한하다고 본다. 이 연구에서는 페로브스카이트 태양전지의 광 흡수층 박막 최적화를 추정하기 위하여 서포트 벡터 머신의 선형 커널, 가우시안 커널, 비선형 다항식 커널, 시그모이드 커널의 회귀분석 모델을 비교하여 커널 함수별 정확도 차이를 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.524-539
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• 2022

생성형 인공지능 기술의 발달로 가상 휴먼 제작이 가능하며, 텍스트 정보만으로도 가상 휴먼에 의한 강의 동영상을 제작할 수 있다. 이로써 가상 휴먼이 교육 콘텐츠의 효율적 작성과 수강자들의 재미와 만족감을 유도할 것으로 기대하고 있다. 그러나 아직 가상 휴먼 기술이 수강자들의 만족감에 이르도록 하는 과정을 본격적으로 실증한 연구는 거의 존재하지 않는다. 따라서, 본 연구의 목적은 가상 휴먼의 가장 주된 특징인 인간 유사도가 인간의 체험 및 만족감에 영향을 미치는지를 실증 분석하는 것이다. 특히 언캐니밸리 이론의 인간 유사도를 시각 및 언어 차원의 유사도로 분류하였으며, 체험경제모델을 이론적 근거로 하여 만족감에 도달하는 과정을 부분 최소 제곱 구조방정식 모형(PLS-SEM)으로 분석해 가설 검정하였다. 본 연구의 대상은 중국의 전문 조사 기관의 직장인 패널을 대상으로 온라인으로 수행했다. 분석 결과 가상 휴먼의 시각적 차원의 인간 유사도 및 언어 차원의 인간 유사도는 모두 체험경제 요소(교육, 오락, 심미, 일탈)에 긍정적인 영향을 주었으며, 이들 체험경제 요소는 모두 만족감에 유의한 영향을 주었다. 본 연구의 결과를 근거로 가상 휴먼에 의한 교육 콘텐츠 설계 시의 유의할 점 등 시사점을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.1-7
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• 2022

최근 대용량 데이터를 프로그램 자체에서 생성시키면서 구동되는 빅데이터 프로그램, 머신 러닝 프로그램 같은 응용 프로그램의 사용이 일상화됨에 따라 기존의 메인 메모리만으로는 메모리가 부족하여 프로그램의 빠른 실행이 어려운 경우가 발생하고 있다. 특히, 코로나 변이 바이러스 발생으로 염기서열 전체의 유전 변이 여부를 분석해야 하는 상황에는 더욱 빠르게 결과를 도출해야 하는 필요성이 대두되었다. 대용량 데이터를 병렬실행으로 빠른 결과를 필요로 하는 전장유전체(WGS; Whole Genome Sequencing) 분석 방법에 기존 SSD에서 대용량 데이터를 처리하는 것이 아닌 자체 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에 적용하여 성능을 측정한 결과 기존 SSD 시스템에 비해 16%의 성능 향상이 있었다. 그리고, 그 외의 다양한 벤치마크 시험에서도 워크플로우의 task별 SortSampleBam, ApplyBQSR, GatherBamFiles등 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서도 SSD를 사용한 경우보다 IO 성능이 각각 92.8%, 80.6%, 32.8% 실행시간 단축을 보였다. 전장유전체파이프라인 분석같이 대용량 데이터 분석시 본 연구에서 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서 분석할 경우 런타임(run time)시 발생하는 측정 지연을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.141-149
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• 2022

인공지능 및 무인 감시, 자율화 기술의 발전으로 인해 무인으로 운용되는 원격 감시/자율 주행 시스템의 개발이 활발히 연구되고 있다. 개발되는 원격운용 및 제어 시스템의 효과적인 성능분석을 위해서는 원격운용 시스템의 데이터를 실시간으로 기록하고 그 데이터를 분석하는 일이 중요하다. 또한, 통제 시스템과 원격 시스템 간의 성능분석을 위해서는 각 시스템의 기록데이터 간 시간동기화가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 원격운용 시스템의 기록데이터 분석을 위한 GPS 기반 시간동기화 설계 방안을 제시한다. 제안 방법은 기록데이터에 GPS 신호를 활용한 정밀한 시간정보를 기록함으로써 원격 시스템이 기록데이터 시간 오차를 1ms 이내로 만족할 수 있도록 하였으며, OS 내 설정을 통해 이더넷 통신을 특정 CPU가 전담하도록 하는 CPU shielding 및 affinity 설정 기법을 통해 시간동기화 성능을 개선하였다. 제안 방법은 단계별 실험 및 네트워크 데이터 저장 실험을 통해서 그 성능을 입증하였으며, 무인수색차량의 무인차량과 통제차량 기록장치에 적용할 수 있음을 확인하였다. 제안 방법은 향후 무인수색차량의 네트워크 데이터 분석 방법으로 활용할 예정이며, 활용 중에 발생하는 다양한 분석을 통해 성능 개선을 해 나갈 예정이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.149-162
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• 2020

본 연구에서는 챗봇의 개별적 체험, 공유적 체험, 유비쿼터스 접속성, 상황적 유용성이 챗봇의 지각된 가치와 챗봇 이용의도에 미치는 영향관계를 파악하기 위하여, Burnd H. Schmitt의 체험이론 측면에서의 체험 기반 커뮤니케이션 구성요소와 메신저 플랫폼 환경에서의 상황 기반 커뮤니케이션 구성요소를 적용하여 시나리오 기반 설문지법을 이용하였다. 이를 통해 다양한 서비스산업 분야의 기업에게 챗봇 이용을 더욱 활성화할 수 있는 실무적 접근방안을 제공하고자 한다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 여전히 대부분의 챗봇은 그것을 디자인하는 인간의 기획수준을 넘지 못하고 있으므로 챗봇 개발 시 개별적 체험요소를 어떻게 고객의 발화의도에 맞추어 기능적으로 설계할 것인지에 대한 고려가 필요하다. 둘째, 챗봇이 언제 어디서나 실시간으로 특정 과업을 완수하려는 관점만이 아니라 고객이 속한 상황을 포함하여 상호작용의 질적 특성을 높이려는 총체적 관점에서 설계되어야 한다. 셋째, 챗봇은 사용자에 의해 의인화되기 마련이므로 챗봇 개발 시 챗봇의 '페르소나'와 '톤 앤 매너'를 결정하는 것에도 신중해야 한다. 챗봇 개발의 성공여부를 가늠하는 가장 중요한 기준은 고객만족이다. 다시 말해 인공지능 알고리즘의 품질보다는 기획과 데이터의 품질이 챗봇의 활용도를 좌우한다. 기업이 챗봇과의 상호작용을 인간과의 상호작용과 최대한 유사하게 만들기 위하여 노력하는 이유다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.193-202
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• 2021

본 연구는 4차 산업혁명에 대한 보건계열 학생들의 인식과 교육 요구도를 조사하고, 보건의료 인력을 양성하기 위한 방향설정과 교육방안을 마련하고자 실시하였다. 이에 G도시에 소재한 H대학에 재학중인 보건계열 전공대학생 280명을 대상으로 성별, 학년에 따른 인식과 교육요구도를 비교 분석하였다. 여학생들은 4차 산업혁명에 대해 긍정적으로 인식하였으며, 학년이 낮을수록 전공영역에 미치는 영향에 대해 높은 인식을 나타내었다. 4차 산업혁명에 의한 영향에 대해서는 남학생의 경우 세대차이 심화(p<0.05), 빈부의 격차 심화(p<0.01), 개인정보침해 심화(p<0.05), 기존 일자리의 감소(p<0.05), 인공지능의 남용(p<0.05)과 같은 부정적인 요인에서 높은 것으로 나타났다. 보건계열 학생들은 4차 산업혁명에 대비해 바이오와 의료기기에 관한 교육(22.2%)을 가장 많이 희망하고 있었다. 4차 산업혁명의 영향에 대해 보건계열 학생들이 긍정적으로 인식할수록 교육 요구도가 높게 나타났다(p<0.001). 따라서 보건계열 학생들이 4차 산업혁명시대에 새로운 일자리의 창출과 삶의 질 향상과 같은 긍정적 요인이 향상될 수 있도록 프로그램 개발과 다양한 교육의 실시가 필요하다고 사료된다.

• Composites Research
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• 제35권5호
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• pp.303-308
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• 2022

PIC(Piecewise Integrated Composite)는 적층 복합재의 기계적 특성을 향상시키기 위해 다양한 적층 순서를 모자이크 방식으로 할당하여 복합 구조를 설계하는 새로운 개념이다. 또한 머신 러닝은 인공 지능의 하위 범주로, 컴퓨터가 데이터에서 지속적으로 학습하고 데이터를 기반으로 예측하는 능력을 개발한 다음 추가 프로그래밍 없이 조정하는 과정을 의미한다. 본 연구에서는 구조적 강성을 높이기 위해 기계학습을 기반으로 넓고 얇은 LCD 디스플레이를 운반 및 이송하기 위한 테이퍼 박스형 빔형 PIC 로봇 암이 설계되었다. 필수 학습 데이터는 예비 FE 해석 과정에서 유한 요소 모델 중 의도적으로 배치된 참조 요소에서 수집되었다. 또한 인장, 압축 또는 전단과 같은 지배적인 외부 하중 유형을 판단하기 위해 각 유한 요소에 대한 3축 특성 값을 얻었다. 학습 데이터를 이용하여 머신 러닝 모델을 훈련하고 평가되었으며, 정확도 레벨을 만족한 머신 러닝 모델을 이용해 요소의 로딩 유형을 예측하였다. 특정 하중 유형에 대해 우세한 것으로 알려진 세 가지 유형의 적층 각도 순서가 PIC 로봇 암에 모자이크 방식으로 할당되었습니다. 이후 굽힘형 FE 해석을 수행한 결과 PIC 로봇 암이 기존의 단일 적층 각도 순서로 제작된 복합재 로봇 암에 비해 강성이 증가된 것으로 나타났다.