• 과학기술학연구
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• 제13권1호
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• pp.181-216
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• 2013

본 논문에서는 일반적인 웹검색 기술에 대한 분석을 포함하여, 한글검색엔진에 대한 접근도 전개하고자 한다. 최근 검색엔진의 독점적 지위문제, 검색순위의 공정성 문제가 발생하면서 우려가 높아지고 있다. 검색엔진을 둘러싸고 발생하는 상이한 해석적 주장들에는 기술결정론적 관점에서부터 도구주의적 관점까지 다양하다. 여러 해석적 주장들은 강한 지향성을 가지고 있지만 또한 그럴만한 기원도 가지고 있다. 이처럼 다양한 해석이 병존하는 것은 이 기술에 대한 통합적 재해석이 제기되고 있다는 의미일 것이다. 검색엔진은 사용자의 관심을 흡수하여 자신의 질서를 부여하는 기술양식이다. 이는 검색엔진의 합리성으로부터 기원한다. 특히 한글검색엔진은 사용자들의 관심을 끌어들임으로서 자신의 합리성을 증식시켜왔다. 한글검색은 일반적인 검색엔진이 수행하는 문서들 사이의 관계만이 아니라, 사용자들이 입력하는 단어들 사이의 기호학적 관계를 양식화해냈고 그로써 강력한 권위를 구성해냈다. 이제 검색엔진의 판단은 단순한 안내자의 지위를 넘어서 민주주의의 문제가 되었다. 어떻게 검색엔진의 전문성을 승인하면서도 민주주의에 봉사하도록 할 것인가? 검색엔진과 인간행위자를 분절적으로 보는 대신에, 둘 사이의 관계방식에 초점을 둘 때 검색기술에 대한 새로운 전망을 내놓을 수 있을 것이다.

• 기술혁신학회지
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• 제16권4호
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• pp.954-977
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• 2013

이 연구는 소비자들이 사물지능통신(Machine-to-Machine: 이하 M2M) 기술을 활용한 가전제품을 구매 및 사용하고자 할 때, 어떠한 요인들이 그 제품을 선택하는 데 영향을 미치는지 고찰하였다. M2M 가사기술은 모바일 인터넷을 통해 가전제품과 가정 내 각종 시설을 원격제어하거나 전자동으로 작동시키는 새로운 정보통신기술로, 여성들의 가사노동 부담 해소와 사회 참여를 지지할 수 있는 기술이다. 이 논문은 이러한 점에 주목하여 성별, 소득 수준, 기혼여성의 취업 여부, 모바일 인터넷 기기의 보유 여부 등 4개의 독립변수가 소비자들의 M2M 가전제품의 구매 및 사용의사와 어떠한 상관관계에 있는지 분석하였다. 연구 결과 M2M 가전제품의 구매와 사용을 모두 결정할 수 있는 변수는 '스마트폰과 태블릿PC 등 모바일 인터넷 기기의 보유 여부'로 확인되었다. 이와 달리 기혼여성의 취업 여부는 구입의사에만 영향을 미쳤고 소득수준과 성별 요인은 거의 영향을 미치지 않았다. 이러한 결과는 '주부의 취업, 소득, 성별 변수에 의해 가사기술이 도입된다'는 기존 연구와 다른 새로운 성과이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.777-780
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• 2015

현재 우리나라 농업은 농식품 산업과 ICT 융합화로 새로운 가치를 창출하고, 농촌 지역 정보화 확충, 농정 시스템 효율성 제고 등을 통해 성장동력을 확충함으로써 지속가능한 성장을 도모하고 있다. 한편 국내 농업 ICT 융합 기술은 생산 분야 위주로 초기단계 수준에 머물러 있어, 생산 유통 소비단계를 아우르는 체계적인 기술개발과 표준화를 통한 성공 모델의 확산이 필요하다. 또한, 대형 유리 온실의 관제 및 제어 시스템은 외산 제품이 대부분이고, 농식품 ICT 융복합 기술에 관한 표준화 미흡 및 관련 기업의 영세성 등으로 민간 주도의 농식품 ICT 융복합 활성화에 한계가 있다. 그리고 기존의 농업기술에 정보화기술, 자동제어 기술 등 ICT 고유의 기술을 융합시켜 농업의 생산 유통 소비 전 과정에 걸쳐 생산성향상, 효율성 증대, 품질향상 등과 같은 고부가가치를 창출 방안 모색이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 국내 농업-ICT 융합 기술 개발 현황, 표준화 동향 및 정책 동향 등을 분석하여 우리나라가 선도할 농업 ICT-융합 기술 분야를 도출하고 향후 표준화 방안을 제시하고자 한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제40권1호
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• pp.1-6
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• 2017

흉부방사선 영상의 평가는 시각에 의한 사진평가가 가장 실용적이고 효과적인 방법으로 알려져 있다. 미국 방사선 안전국 규정 평가표(Bureau of Radiological Health, BRH)는 흉부방사선 영상의 해부학적 평가와 물리적 평가를 합하여 평가하는 효율적인 영상 평가방법이다. 본 연구는 여성 351명의 흉부방사선 영상을 체질량지수(Body Mass Index, BMI)와 허리둘레, 관전류량(mAs)과의 관계를 비교하고, 미국 방사선 안전국 규정 평가표를 사용하여 흉부 방사선 영상품질평가를 시행하였다. 대상자의 평균 연령은 $30.17{\pm}4.73$세이고, 허리둘레는 평균 $66.91{\pm}4.67cm$이었다. 체질량지수 값의 평균은 $20.21{\pm}2.23$으로 나타났으며, 전체 대상자의 관전류량 평균값은 $3.04{\pm}0.78$이고, 미국 방사선 안전국 규정 평균값은 $79.83{\pm}8.45$이었다. 허리둘레가 커질수록 관전류량 값이 증가함으로 나타났으며, 체질량지수가 커질수록 mAs값도 증가하였다. 연구대상자의 허리둘레, 관전류량, 미국 방사선 안전국 규정 값은 체질량지수 값이 커지면 허리둘레와 관전류량 평균값이 증가하였고, 미국 방사선 안전국 규정 값은 체질량지수가 높은 그룹이 낮은 그룹에 비하여 상대적으로 낮게 나타났으며, 통계적으로 유의하였다. 흉부검사 시 피검자의 신체두께나 체질량지수에 따라 자동노출제어 장치의 노출제어가 적절히 잘 이루어진 것으로 생각되며, 체질량지수가 증가할수록 신체두께가 커지고 또한 여성의 유방 두께도 증가하여 자동노출제어 장치에 의한 노출량이 변화되어 영상품질에 영향을 미치는 것으로 생각되어진다.

• 정보관리학회지
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• 제40권2호
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• pp.183-209
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• 2023

이 연구의 목적은 ChatGPT가 도서의 표지, 표제지, 판권기 데이터를 활용하여 생성한 더블린코어의 품질 평가를 통하여 ChatGPT의 메타데이터의 생성 능력과 그 가능성을 확인하는 데 있다. 이를 위하여 90건의 도서의 표지, 표제지와 판권기 데이터를 수집하여 ChatGPT에 입력하고 더블린 코어를 생성하게 하였으며, 산출물에 대해 완전성과 정확성 척도로 성능을 파악하였다. 그 결과, 전체 데이터에 있어 완전성은 0.87, 정확성은 0.71로 준수한 수준이었다. 요소별로 성능을 보면 Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Right, Language 요소가 다른 요소에 비해 상대적으로 높은 성능을 보였다. Subject와 Description 요소는 완전성과 정확성에 대해 다소 낮은 성능을 보였으나, 이들 요소에서 ChatGPT의 장점으로 알려진 생성 능력을 확인할 수 있었다. 한편, DDC 주류인 사회과학과 기술과학 분야에서 Contributor 요소의 정확성이 다소 낮았는데, 이는 ChatGPT의 책임표시사항 추출 오류 및 데이터 자체에서 메타데이터 요소용 서지 기술 내용의 누락, ChatGPT가 지닌 영어 위주의 학습데이터 구성등에 따른 것으로 판단하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제21권2호
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• pp.81-98
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• 2014

Recently, due to external environment like the changes in health policy and various healthcare accreditations, along with hospital's internal efforts to improve the quality of medical services, demands for the development of medical information systems are increasing. Some examples are clinical information like DUR (Drug Utilization Review), CVR (Critical Value Report), and automatic benefit processing by treatment purposes, or hospital DSS (Decision Support System) on overall medical practice. Such systems act as a guide in making clinic judgments during practice or in other medical practice, and their effects on the medical treatment improvements are being proven by previous studies. In the reality of increasing attention in the effects of medical treatment improvement, studies related to hospital DDS were mostly focused on clinical, technical, and engineering points of view, and studies focusing on the user viewpoint are very limited. In order to verify the effects of DSS on practice improvements and hospital's management performance, this study used a research model constructed to verify how SERVQUAL of hospital DSS affects hospital management performance in BSC (Balanced Score Card) point of view. To empirically verify the research model, a questionnaire was conducted on the basis of "K-University Hospital's DSS" on clinicians and hospital employees related to system development, and the relationships between the factors were analyzed through path analysis. As a result of path analysis, excluding reactivity, tangibility, confidence, reliability, empathy among service qualities, had partially significant effects on management performance factors (learning and growth, internal process, financial affairs). This study is to prepare the theoretical ground on the management performance analysis of hospital DSS, and suggest the service quality of the system that should be considered in the planning and development stages for improved system.

• 터널과지하공간
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• 제30권5호
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• pp.462-472
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• 2020

암종 분류은 현장의 지질학적 또는 지반공학적 특성 파악을 위해 요구되는 매우 기본적인 행위이나 암석의 성인, 지역, 지질학적 이력 특성에 따라 동일 암종이라 하여도 매우 다양한 형태와 색 조성을 보이므로 깊은 지질학적 학식과 경험 없이는 쉬운 일은 아니다. 또한, 다른 여러 분야의 분류 작업에서 딥러닝 영상 처리 기법들이 성공적으로 적용되고 있으며, 지질학적 분류나 평가 분야에서도 딥러닝 기법의 적용에 대한 관심이 증대되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 동일 암종임에도 다양한 형태와 색을 갖게 되는 실제 상황을 감안하여, 정확한 자동 암종 분류를 위한 딥러닝 기법의 적용 가능성에 대해 검토하였다. 이러한 기법은 향후에 현장 암종분류 작업을 수행하는 현장 기술자들을 지원할 수 있는 효과적인 툴로 활용 가능할 것이다. 본 연구에서 사용된 딥러닝 알고리즘은 매우 깊은 네트워크 구조로 객체 인식과 분류를 할 수 있는 것으로 잘 알려진 'ResNet' 계열의 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 적용된 딥러닝에서는 10개의 암종에 대한 다양한 암석 이미지들을 학습시켰으며, 학습 시키지 않은 암석 이미지들에 대하여 84% 수준 이상의 암종 분류 정확도를 보였다. 본 결과로 부터 다양한 성인과 지질학적 이력을 갖는 다양한 형태와 색의 암석들도 지질 전문가 수준으로 분류해 낼 수 있는 것으로 파악되었다. 나아가 다양한 지역과 현장에서 수집된 암석의 이미지와 지질학자들의 분류 결과가 학습데이터로 지속적으로 누적이 되어 재학습에 반영된다면 암종분류 성능은 자동으로 향상될 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.36-41
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• 2017

1991년 미국 오하이오 주립대학에서 처음 소개한 모바일 매핑 시스템은 센서기술이 발전함에 따라 다양한 형태로 개발되고 있다. 모바일 매핑 시스템은 이동체의 위치와 자세정보, 다양한 센서들의 취득 데이터를 통해 이동체 주변의 공간정보를 빠르게 취득할 수 있는 시스템으로 기존의 GNSS나 토털스테이션과 같은 측량 방법보다 생산성을 극대화 시키고 있다. 현재 해외 기업을 중심으로 다양한 시스템이 출시되고, 공간정보 구축분야에 적용이 활발하게 이루어지고 있지만 국내에서의 관련 기술개발이나 실질적 활용은 아직 부족한 실정이다. 본 연구에서는 지상기반 모바일 매핑 시스템을 중심으로 상용화된 시스템의 현황 조사 및 특징 분석을 수행하여 공간정보 관련 업무에 시스템 도입을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구를 통해 다양한 형태의 모바일 매핑 시스템의 현황 및 특징을 파악하였으며, 최근 시스템 개발 동향이 도입단가를 낮추기 위한 방향으로 진행되고 있음을 제시하였다. 현재 자동 정합 등 자료처리 기술의 발달, 저가형 모델 출시 등 공간정보 구축 분야의 모바일 매핑 시스템 적용을 위한 기반이 조성되고 있어 향후 관련분야의 도입 활성화와 작업 효율성 향상이 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.82-92
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• 2006

최근 영상 인식 분야에서 얼굴 또는 표정 인식에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 얼굴의 특징을 반영하는 눈 영역을 자동으로 추출하는 방법이 얼굴 또는 표정 인식을 위한 전처리 단계로써 특히 중요하게 연구되고 있다. 눈 영역을 추출하기 위한.기존 방법들은 크게 적외선(IR) 카메라를 이용한 방법과 template-matching과 같은 영상처리를 이용한 방법으로 분류되며, 주로 정면을 바로 보는 얼굴에 대해 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역 추출 방법을 제안한다. 빠른 수행 시간을 위해 영상의 에지 정보를 이용한 방법을 기반으로 하며, 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역을 추출하기 위해 전역적 얼굴 영역의 에지 기울기 누적 히스토그램을 이용하며, 영상 잡음과 빛의 영향에 의해 발생되는 문제는 대략적으로 추출된 영역에서 지역정보인 가로, 세로 비와 전역 정보인 각 구성요소(component)간의 관계성을 이용하여 해결한다 실험 결과에서 에지 정보를 이용한 방법에서 생기는 3가지 오추출을 해결함으로써 정확도를 향상시키며, The Weizmann Institute of Science에서 제공하는 300개의 영상을 통해 실험한 결과 평균 0.5초와 83%의 수행 시간과 정확도을 나타냄을 볼 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1615-1633
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• 2023

괭생이모자반은 황해 및 동중국해에서 대규모 번식하는 부유조류 중 하나로 우리나라 연안에 유입되어 환경 파괴 및 양식업 피해 등 다양한 문제점을 야기한다. 효율적인 피해 예방 및 연안 환경 보존을 위하여 최근 인공위성 기반 원격탐사 기술을 활용한 괭생이모자반 탐지 알고리즘 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 잘못된 탐지 정보는 해상 수거 선박의 이동 거리 증가, 지자체나 유관기관의 대응 혼선 등을 유발하므로 괭생이모자반 공간정보 생산 시 오탐지 최소화는 매우 중요하다. 본 연구는 국립해양조사원 국가해양위성센터의 GOCI-II 기반 괭생이모자반 탐지 알고리즘을 활용하여 자동으로 오탐지 화소를 제거하는 기술을 적용하였다. 주요 오탐지 발생 원인 분석 결과를 바탕으로 선형·산발적 오탐지 및 봄, 여름철에 중국 연안에서 대량으로 발생하는 녹조류를 오탐지로 간주하여 제거하는 과정을 포함하였다. 2022년 2월 24일부터 6월 25일까지 괭생이모자반 발생일을 대상으로 오탐지 자동 제거 기법을 적용하고, 중해상도 위성 영상을 이용하여 육안 판독 결과를 생성하고 정성적, 정량적 평가를 수행하였다. 선형 오탐지는 완전히 제거하였으며, 산발적 및 녹조 오탐지는 분포 파악에 영향을 주는 대부분의 오탐지 결과를 제거하였다. 자동 오탐지 제거 과정 이후에도 육안 판독 결과 대비 괭생이모자반의 분포 면적 확인이 가능하였으며, 이진분류모델을 이용하여 정확도와 정밀도는 각각 평균 97.73%, 95.4%로 산출하였다. 재현율은 매우 낮은 29.03%였는데, 이는 GOCI-II와 중해상도 위성영상의 관측 시간 불일치에 의한 괭생이모자반 이동 영향, 공간해상도 차이, 정사보정에 따른 위치 편차, 그리고 구름 마스킹 영향에 의한 것으로 추정하였다. 본 연구의 괭생이모자반 오탐지 제거 결과는 공간적인 분포 현황을 준실시간으로 파악할 수 있으나 생체량을 정확하게 추정하는 것은 한계가 존재하였다. 따라서, 지속적인 괭생이모자반 모니터링 시스템 고도화 연구를 통해 향후 괭생이모자반 대응계획수립을 위한 자료로 활용하고자 한다.