• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.707-721
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• 2022

본 총설연구에서는 도시침수 모의 기술의 체계와 발전 과정을 정리하고, 주요 성과와 한계점을 파악하여 향후 연구 방향과 도전 과제를 제시하였다. 이를 위해 2000년대 이후 국내 주요 학술논문집에 수록된 도시침수 모의 관련 논문 160여편을 분석하여 연구의 핵심 주제와 내용을 살펴본 후, 물리 및 데이터 기반 모형의 침수모의 세부 방법론별로 기술의 발전 현황에 대해 정리하였다. 또한, 국내 도시침수 모의 기술의 활용목적별 동향, 국외 및 연관 분야 연구동향에 대해서도 분석하였다. 국내 도시침수 모의 연구에서 Storm Water Management Model (SWMM) 모형을 활용하는 비율이 60%를 넘는 것으로 조사되었으며, 이중 배제(dual drainage)의 도시침수 물리 과정을 상세히 해석하는 국내 기술에 대한 연구가 필요한 것으로 판단되었다. 한편, 딥러닝(deep learning) 등 데이터 기반 모의 기술은 도시침수 해석의 새로운 분야로 자리매김하였다. 다만, 모형 훈련을 위한 극한기상조건에 대한 침수자료는 관측 만으로 확보할 수 없으므로, 고정확도 물리 모형과 데이터 기반 모형 연구는 상호보완적으로 진행되어야 할 필요가 있다. 도시침수 모의 기술은 인공지능이나 IoT, 메타버스 등 타 분야 신기술과의 접목이 활발히 이루어지고 있으며, 기후 위기 적응과 재해 피해 저감을 위해 지속적인 사회적 투자와 융합 연구가 필요한 분야로 판단된다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.85-95
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• 2021

현재 우리는 창작도구로서 컴퓨터와 창작자로서 컴퓨터 사이에 서 있다. 또한 포스트 시네마적 상황이라 할 수 있는 새로운 장르의 영화들이 등장하고 있다. 본 논문은 AI 시네마의 출현 가능성을 진단하고자 한다. AI 시네마의 가능성을 확인하고자 영화 창작의 필요조건이라 할 수 있는 스토리, 서사의 창작, 이미지의 창작, 사운드의 창작이 인공지능에 의해 가능한지 사례조사를 통해 살펴보았다. 먼저 AI 페인팅 알고리즘인 Obvious, GAN 및 CAN의 시각이미지 생성을 확인했다. 둘째, AI 사운드, 음악은 이미 인간과 협력하여 유통 단계에 들어섰다. 셋째, AI는 이미 드라마 대본을 완성 할 수 있고, 빅 데이터를 활용한 자동 시나리오 제작 프로그램도 인기를 얻고 있다. 즉, 우리는 필수적인 영화 제작 요구 사항이 AI 알고리즘으로 충족될 수 있음을 확인할 수 있다. 마노 비치의 'AI 장르 컨벤션' 관점에서 웹 다큐멘터리와 데스크톱 다큐멘터리는 포스트 시네마로서 AI 시네마의 대표적인 장르라고 할 수 있다. AI, 웹 다큐멘터리, 데스크톱 다큐멘터리가 존재하고 있는 환경이 동일하기 때문이다. 본 논문은 포스트시네마의 창작자로서 AI에 대한 연구를 통해 4차 산업혁명시대 영화라는 매체가 개척해야 할 새로운 길을 제시하고 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권2호
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• pp.1-11
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• 2018

최근 ICT와 함께 IoT, 클라우드, 인공지능 등의 신기술들이 정보화 사회를 폭발적으로 변화 시키고 있다. 그러나 APT(Advanced Persistent Threat), 악성 코드, 랜섬웨어 등 최신 위협과 개인정보 처리 위탁 업무 확대로 수탁사 관련 개인정보 유출 사고도 더욱 더 증가하고 있다. 따라서 수탁사 보안 강화를 위해 본 연구는 위수탁 개요 및 특징, 보안 표준 관리 체계, 선행 연구들을 현황 분석하여 점검 항목을 도출하였다. 그리고 수탁관련 정보통신망법, 개인정보보호법 등의 법률들을 분석 매핑한 후 최종 수탁사 개인정보 보호 관리 수준 점검 항목들을 도출하고 이를 토대로 AHP 모형에 적용하여, 점검 항목간 상대적 중요도를 확인하였다. 실증 분석 결과 내부관리체계 수립, 개인정보 암호화, 생명주기, 접근 권한 관리 등의 순으로 중요도 우선 순위가 나타났다. 본 연구의 의의는 수탁사 개인정보 취급시 요구되는 점검 항목을 도출하고 연구 모형을 실증함으로써 고객 정보 유출 위험 감소 및 수탁사의 개인정보 보호 관리 수준을 향상시킬 수 있으며, 점검 항목의 상대적 중요도를 고려하여 점검 활동을 수행한다면 투입 시간 및 비용에 대한 효과성을 높일 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.71-79
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• 2024

미국 오픈AI사가 개발한 대화형 인공지능(AI) 챗봇 'ChatGPT'가 전 세계적으로 큰 반향을 일으키고 있다. 일부 학계에서는 ChatGPT를 학생들이 표절에 사용할 수 있다며 우려를 표하고 있는 실정이나, ChatGPT는 마케팅문구나 웹사이트 문구를 쓰는 데 활용되는 등 긍정적인 방향으로도 많이 사용되고 있다. 또한 ChatGPT가 '검색'의 새로운 미래가 될 수 있다는 의견도 생겨나고 있으며, 지나친 규제보다 육성에 초점을 맞춰야 한다는 분석도 제기되는 상황이다. 본 연구는 ChatGPT와 표절검사시스템에 대한 인식도 조사를 통해 대학생들의 ChatGPT에 대한 의식을 분석하고, ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 마련하였고 ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 제시하기 위하여 ChatGPT에 대한 기존의 연구들과 표절검사시스템에 대하여 조사하고 분석하였다. 그리고, 이것을 토대로 ChatGPT를 활용한 대학 교육 지원 모델을 구축하였다. ChatGPT를 활용한 교육 모델은 텍스트, 디지털, 예술 등의 기반으로 교육 모델를 설정하고 그 아래로 4차 산업혁명시대에 필요한 세부적인 역략으로 구성하였다. 그리고, 학습 목표에 따라 수업의 교수자가 ChatGPT가 생성하는 콘텐츠의 허용 범위를 결정한 후, 표절검사시스템에서 제공하는 ChatGPT 감지 기능을 활용하여 학생들이 허용된 범위 내에서 ChatGPT를 활용하도록 지도하도록 구성하였다. 이와 같은 방식으로 ChatGPT와 표절검사시스템을 연계하여 활용함으로써 ChatGPT의 우수한 능력이 교육에 악용되는 상황을 막을 수 있을 것으로 기대된다.

• 비교문화연구
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• 제52권
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• pp.277-312
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• 2018

1940년대와 50년대에 등장한 1차 사이버네틱스 이론은 관찰 주체를 배제한 채 관찰하고자 하는 대상에 대한 객관적이고 보편적인 작동 메커니즘을 연구하는 방법론이다. 반면에 1970년대에 등장한 2차 사이버네틱스 이론은 시스템을 관찰하는 관찰자의 인식론적 구조 자체를 연구 대상으로 여기면서 인식 방식의 주관성, 개별성, 다양성을 인정하는 방법론이다. 훔베르토 마투라나와 프란시스코 바렐라는 2차 사이버네틱스의 탐구 영역을 인간 관찰자로 대표되는 생물학적 시스템의 작동 메커니즘 연구로 확대한다. 그들은 살아있는 시스템이 지닌 자기 조직화와 자기 재생산 메커니즘을 규명하는 일을 2차 사이버네틱스의 핵심적 연구 과제로 여긴다. 생물학적 시스템이 지닌 자기생산 능력을 기계적으로 재현하는 시스템 탐구는 통제 메커니즘 연구를 새로운 단계로 나아가게 하므로 3차 사이버네틱스라고 불릴만하다. 1차 사이버네틱스가 관찰자를 배제한 채 객관적 시스템에 대한 통제 기제를 탐구하고 2차 사이버네틱스는 인간으로 대변되는 생물학적 작동 메커니즘을 탐구한다면 3차 사이버네틱스에서는 살아 움직이는 시스템을 인위적으로 재창조하는 생명-기계 융합 시스템을 연구한다. 생물학적 시스템의 기계적 재생산을 현실화하는 일은 클라우스 슈밥의 4차 산업 혁명이나 에릭 브린욜프슨과 앤드루 맥아피가 제안하는 제2 기계 시대의 핵심적 화두 중 하나이다. 자기생산의 인위적 재현이 가능하게 되면 인간중심주의에서 인간과 기계가 다양한 형태로 결합되는 포스트휴먼 시대로 나아간다. 미국 소설가 딘 쿤츠의 소설 "악마의 씨앗"은 기계의 자기생산 능력을 주제로 삼는다. 1973년판과 이를 개정한 1997판를 비교하면 작가의 논점이 2차 사이버네틱스에서 3차 사이버네틱스로 변하고 있음을 읽을 수 있다. 1973년판에서는 과학 기술에 대한 공포심을 보여주는 인간 관찰자와 기술 만능을 주창하는 인공지능 프로테우스의 차이가 부각되나 궁극적으로는 인간 관찰자가 담론의 주도권을 행사하고 있다. 1973년에 비해 훨씬 기술 지배력이 강화된 1997년도에 출판된 수정본에서는 과학 기술에 대해 공포감을 느끼는 인간 화자는 사라지고 기술 만능을 자랑하는 인공지능 프로테우스가 처음부터 끝까지 이야기를 주도한다. 더 나아가 그는 첨단 지능뿐 아니라 인간 주인공 수잔에게 성적 갈망을 표출하는 남성적 정체성을 획득하여 더 이상 인간의 통제 대상으로 이용되는 기계가 아닌 이성을 욕망하는 능동적 주체가 된다. 남성 정체성 획득은 프로테우스의 기계적 자율성이 극대화됨을 의미한다. 여기서 우리가 주목할 만한 일은 프로테우스가 만든 인공지능 아이는 과학기술을 활용한 우생학이 앞으로 도래할 미래에 보편화될 수 있다는 우려를 낳게 하는 존재라는 사실이다. 프로테우스는 인간의 유전병을 고치고 유전자를 변형하여 완벽한 신체를 꿈꾼다. 또한 방대한 첨단 지성을 인간-기계 생명체에 주입하여 최고의 지성을 갖추도록 기획한다. 즉 그는 상품가치를 지닌 우수한 신체적 조건과 지적 자질을 기계적으로 재현하는 능력을 갖춘다는 측면에서 디지털 표준화를 추구한다. 결국 이런 기술적 우생학은 고전적 휴머니즘이 지닌 장점에 심각한 위해를 가하는 결과를 초래한다. 인간은 양도할 수 없는 자기 운명의 주관자가 아니라 언제든지 공학적으로 변경 가능한 구성물로 전락할 위험성을 동반하기 때문이다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.33-56
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• 2017

위치기반서비스는 이동기기의 위치정보를 바탕으로 한 향상된 서비스로 최근 스마트폰을 활용한 모바일 응용프로그램에서 부각되고 있다. 하지만 이와 관련한 기술 및 서비스 개발에 비해 위치기반서비스의 사용의도에 관한 실증연구는 아직까지 부족하다. 또한 선행연구들은 어느 한 요인을 중심으로 단편적으로 수행되었으며 사용의도와의 직접적인 영향 관계에 대해 제시하지 못한 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구는 빠른 성장이 기대되는 위치기반서비스 시장에서 위치기반서비스 사용자의 위치기반서비스 수용의도 및 사용에 영향을 미치는 요인들에 관한 모델을 제시하였고 330명을 대상으로 하여 설문조사를 실시하여 이를 조사하였다. 자료를 분석한 결과 서비스 맞춤화, 서비스 품질과 개인적 혁신성은 위치기반서비스의 사용의도에 긍정적인 영향을 미치며 사용의도는 실제사용에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 위치기반서비스의 맥락 하에 서비스 맞춤화와 개인적 혁신성은 사생활보호염려에 영향을 미치지 않으며 사생활보호염려는 위치기반서비스 사용의도에도 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 실제로 위치기반서비스에서 사용자에게 요구되는 정보는 위치에 관한 정보로 금융거래에 관련한 정보에 비해 민감하지 않기 때문에 이러한 결과가 나왔다고 추측할 수 있으면 위치기반서비스 사용자들은 전자상거래와 같은 정보시스템 사용자들에 비해 사생활보호에 대해서 예민하게 받아들이기 보다는 위치기반서비스 사용의 이점을 더 중시한다고 이해할 수 있다. 위치기반서비스의 맞춤화가 사용자의 사용의도에 긍정적인 영향을 미친다는 실증적 결과는 인공지능 등의 기술을 활용하여 사용자의 위치기반 서비스 사용 패턴을 분석함으로써 사용자의 정보수요 특성을 효과적으로 충족시켜줄 수 있는 맞춤화된 서비스의 제공으로 사용자의 사용의도를 강화시킬 수 있음을 시사하고 있다. 본 연구는 모바일 위치기반서비스 사용자의 사용의도와 실제사용에 미치는 요인들을 새롭게 다면적인 측면에서 실증적으로 조사하여 위치기반서비스와 관련하여 새로운 쟁점을 제시했으며 위치기반서비스 사용자의 사용의도와 실제사용에 대한 이해의 폭을 넓혔다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 위치기반서비스 시장의 성장과 사용자들에 대한 효과적 대응 전략을 수립하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.79-104
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• 2020

최근 텍스트와 이미지 딥러닝 기술의 괄목할만한 발전에 힘입어, 두 분야의 접점에 해당하는 이미지 캡셔닝에 대한 관심이 급증하고 있다. 이미지 캡셔닝은 주어진 이미지에 대한 캡션을 자동으로 생성하는 기술로, 이미지 이해와 텍스트 생성을 동시에 다룬다. 다양한 활용 가능성 덕분에 인공지능의 핵심 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있으며, 성능을 다양한 측면에서 향상시키고자 하는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. 하지만 이처럼 이미지 캡셔닝의 성능을 고도화하기 위한 최근의 많은 노력에도 불구하고, 이미지를 일반인이 아닌 분야별 전문가의 시각에서 해석하기 위한 연구는 찾아보기 어렵다. 동일한 이미지에 대해서도 이미지를 접한 사람의 전문 분야에 따라 관심을 갖고 주목하는 부분이 상이할 뿐 아니라, 전문성의 수준에 따라 이를 해석하고 표현하는 방식도 다르다. 이에 본 연구에서는 전문가의 전문성을 활용하여 이미지에 대해 해당 분야에 특화된 캡션을 생성하기 위한 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 방대한 양의 일반 데이터에 대해 사전 학습을 수행한 후, 소량의 전문 데이터에 대한 전이 학습을 통해 해당 분야의 전문성을 이식한다. 또한 본 연구에서는 이 과정에서 발생하게 되는 관찰간 간섭 문제를 해결하기 위해 '특성 독립 전이 학습' 방안을 제안한다. 제안 방법론의 실현 가능성을 파악하기 위해 MSCOCO의 이미지-캡션 데이터 셋을 활용하여 사전 학습을 수행하고, 미술 치료사의 자문을 토대로 생성한 '이미지-전문 캡션' 데이터를 활용하여 전문성을 이식하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 일반 데이터에 대한 학습을 통해 생성된 캡션은 전문적 해석과 무관한 내용을 다수 포함하는 것과 달리, 제안 방법론에 따라 생성된 캡션은 이식된 전문성 관점에서의 캡션을 생성함을 확인하였다. 본 연구는 전문 이미지 해석이라는 새로운 연구 목표를 제안하였고, 이를 위해 전이 학습의 새로운 활용 방안과 특정 도메인에 특화된 캡션을 생성하는 방법을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.101-107
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• 2014

본 논문에서는 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝 기법을 분석하고 성능을 평가한다. 본 논문에서는 Lossy counting 알고리즘과 hMiner 알고리즘에 대한 분석을 진행한다. 최신의 랜드마크 알고리즘인 hMiner는 트랜잭션이 발생할 때 마다 빈발 패턴을 마이닝 하는 방법이다. 그래서 hMiner와 같은 랜드마크 기반의 빈발 패턴 마이닝을 온라인 마이닝이라고 한다. 본 논문에서는 랜드마크 윈도우 마이닝의 초기 알고리즘인 Lossy counting와 최신 알고리즘인 hMiner의 성능을 평가하고 분석한다. 우리는 성능평가의 척도로 마이닝 시간과 트랜잭션 당 평균 처리 시간을 평가한다. 그리고 우리는 저장 구조의 효율성을 평가하기 위하여 최대 메모리 사용량을 평가한다. 마지막으로 우리는 알고리즘이 안정적으로 마이닝이 가능한지 평가하기 위해 데이터베이스의 아이템 수를 변화시키면서 평가하는 확장성 평가를 수행한다. 두 알고리즘의 평가 결과로, 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝은 실시간 시스템에 적합한 마이닝 방식을 가지고 있지만 메모리를 많이 사용했다.