• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.423-431
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• 2020

최근 머신러닝, 빅데이터, 머신러닝 등의 기술 발전을 기반으로 인공지능(AI) 기술이 고도화되면서 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있고, 미래 산업의 핵심으로 떠오르고 있다. 이에 우리나라에서는 AI 국가전략을 발표하는 등 미래 AI 기술 발전과 환경 구축의 발판을 마련하고 있으며, 교육 분야에서도 AI 인재 양성을 위한 각종 정책을 개발하고 있다. 그런데 AI의 중요성이나 필요성에 대해서는 많은 사람들이 동의하고 있으면서도, 구체적인 필요성에 대한 공감대 형성은 부족하다고 할 수 있다. 관련 연구를 살펴보면 AI교육의 내용이나 방법론 등의 방향에서 많은 차이를 보이고 있는데, 이는 필요성에 대한 인식이 방향을 설정하는 전제 조건이 되고, 이에 따라 교육 내용과 방법이 결정되기 때문이다. 이에 본 연구에서는 전문가와 학교 현장의 AI교육 필요성에 대한 인식 차이를 분석해보고 이를 토대로 모두가 공감할 수 있는 AI교육의 필요성에 대한 인식을 분석함으로써 향후 AI교육의 방향을 탐색하고자 한다.

• 환경영향평가
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• 제30권2호
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• pp.89-104
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• 2021

본 연구는 최근 국립공원을 찾는 사람들이 많아짐에 따라 국립공원 관리의 정책 방향을 검토·결정하는데 필요한 국립공원 이용·보전 관리에 대한 시민의 여론을 확인하고자 진행하였다. 지금까지 국립공원 이용 및 인식과 관련한 설문 조사, 빅데이터 분석 등이 수행됐으나 공원 관리의 쟁점 사항 및 이용에 관한 조사 문항 등이 부족하며 조사 대상이 탐방객으로 국한되는 등의 한계가 있었다. 따라서 시민들의 국립공원 이용과 현재 운영되고 있는 제도에 대한 인식을 확인하기 위해 일반 시민을 대상으로 설문 조사를 진행하였다. 연구결과 탐방객을 상대로 진행된 선행연구들과는 달리 일반 시민들은 고지대 탐방보다는 저지대 탐방을 선호하는 결과가 나타났다. 또한 국립공원에서는 산정부 탐방 금지 정책에 대해 일반 시민들은 현재의 정책을 유지하거나 탐방예약제를 소폭 도입하는 것을 선호하는 것으로 나타났다. 그리고 탐방예약제를 이용해본 시민들의 비율도 매우 적은 것으로 나타났다. 도출된 결과를 바탕으로 탐방객과 일반 시민의 차이점을 고찰하고 공원 관리 원칙과 방향성의 변화, 국민의식과 탐방형태의 변화에 따른 정책여건을 전망하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권4호
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• pp.149-156
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• 2022

최근 전 세계적으로 COVID-19이 유행하는 상황 속에서 이와 관련된 가짜뉴스가 심각한 사회적 혼란을 야기하고 있다. 이러한 배경에서 가짜뉴스를 정확하게 탐지하기 위해, 뉴스가 소셜 미디어를 통해 파급되는 과정과 같은 소셜 컨텍스트 정보를 활용하는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들이 널리 사용되고 있다. 그러나 대부분의 기 구축된 가짜뉴스 탐지를 위한 데이터들은 뉴스 자체의 내용 정보 위주로 구성되어, 소셜 컨텍스트 정보를 거의 포함하지 않는다. 즉, 이 데이터들에는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법을 적용할 수 없으며, 이러한 데이터의 한계는 가짜뉴스 탐지 연구 분야의 발전을 저해하는 방해 요소이다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해, 기존의 저명한 가짜뉴스 데이터인 CoAID 데이터를 기반으로, 소셜 컨텍스트 정보를 추가적으로 수집하여, CoAID 데이터의 뉴스 내용 정보와 해당 뉴스들의 소셜 컨텍스트 정보를 모두 포함하는 CoAID⁺ 데이터를 구축한다. 본 논문에서 구축한 CoAID⁺ 데이터는 기존의 대부분의 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 적용될 수 있으며, 향후 새로운 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 대한 연구도 더욱 활성화시킬 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로, 본 논문은 다양한 관점에서 CoAID⁺ 데이터를 분석하여 진짜뉴스와 가짜뉴스의 파급 패턴 및 키워드에 따른 파급 패턴도 파악하여 소개한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.53-62
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• 2021

영화는 대중에게 처음 소개된 이래로 테크놀로지의 발전과 변화 과정을 함께하고 있다. 영화 제작 과정에 시각효과를 중심으로 한 포스트 프로덕션과 디지털 기술들이 본격적으로 적용되면서 영화 산업은 제작 방식에 있어서 큰 변화를 겪었을 뿐만 아니라 최신 기술들을 폭넓게 수용하며 산업적 기회의 폭을 넓혀가고 있다. 디지털 영화로 변화한 지 오래지 않은 지금, 영화의 디지털화가 시작되기도 전인 1956년 다트머스 회의에서 처음 알려진 인공지능이란 개념이 다시 영화 산업의 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 디지털 영화의 제작 파이프라인은 거대한 디지털 데이터를 체계적으로 운용하고 만들어 내기 때문에 머신러닝과 딥러닝으로 대표되는 최근 인공지능 기술들을 적용하기 용이하고 시각효과 제작 과정에는 반복적인 작업과 분석을 통한 재현이 많고 계산 시간이 오래 걸리는 과정들이 있기 때문에 최근 주요 시각효과 스튜디오들을 중심으로 인공지능 기술의 활용이 두드러지고 있다. 본 연구에서는 제작 도구로서 인공지능 기술을 이용한 영화 시각효과 제작 사례에 대한 분석을 통해서 향후 인공지능 기술이 영화 산업을 어떻게 바꿔놓을지 예측하고 시각효과 기술로서 인공지능의 산업적 가능성을 조망해 보고자 한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.15-29
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• 2021

인공지능 에이전트는 4차 산업혁명의 핵심 기술이고, 현재 많은 기업들이 AI 음성 인식 비서를 탑재 출시함으로써 산업 내 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 애플, 마이크로소프트, 구글, 아마존, 삼성 등 고객 충성도를 확보하고 있으며 자사 하드웨어 제품을 내놓고 있는 기업의 경우, AI 비서 서비스를 자사 제품에 적용함으로써 고객 충성도를 높이고, 시장 점유율 역시 극대화뿐 아니라 향후 음성 인터페이스 플랫폼 시장 장악력을 확대하고 있다. 본 연구는 인공지능분야의 해외 및 국내 주요 기업들의 현황을 분석하고 보이스 UI 개발과 혁신 수용 관점에서 사용자 만족을 위한 기술 발전 방향에 초점을 맞추어 미래 전략 방향을 제언했다. B2B 기술적인 측면에서는 음성 인식률을 높이고 하드웨어향상, 자연언어 처리기술 및 빅데이터 및 인공지능 접목한 혁신 기술의 데이터가 쌓인 클라우드 컴퓨팅 활용뿐 아니라 및 Open A.I.언어 인공지능인 GPT-3의 활용 및 사용성, 유용성, 감성 측면에서 사용자 만족을 높일 필요가 있다. 본 연구는 산업계와 학계에 실무적, 이론적 함의를 준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.765-777
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• 2022

본 연구의 목적은 급격히 변화하는 환경 속에서 대학이 경쟁력을 가지기 위해 학습 디지털 트랜스포메이션과 관련된 이론 및 사례를 기반으로 대학에서 활용 가능한 디지털 트랜스포메이션 기반 학습모델을 제시하는 것이다. 이를 위해 기초적인 문헌연구와 사례연구, 전문가 초점집단면접(Focus Group Interview)이 진행되었으며 위 연구방법들을 통해 도출된 학습모델 관련 시사점은 다음과 같다. 국내외에서 관련 분야에 두각을 나타내는 대학들은 빅 데이터를 기반으로 학습분석을 대시보드 구현, 예측 모델 개발, 적응형 학습 지원 등에 활발하게 사용하고 있으며, 첨단 에듀테크를 수업에 적극적으로 도입하여 성과를 내고 있다. 또한 국내 대학이 당면한 현실적인 문제와 애로사항 및 현재 K대학이 당면한 디지털 트랜스포메이션 구현 관련 문제점과 기대 사항들도 확인되었다. 이 시사점들을 바탕으로 본 연구는 K대학의 디지털 트랜스포메이션 기반 학습모델을 개발하였다. 이 모델은 진단, 추천, 학습, 성공의 4개 차원으로 구성되어 있으며 학생이 이 모델을 통해 개인의 성공에 필요한 다양한 학습 과정을 진단 및 추천받아 학습을 진행하고, 학습 성과를 체계적으로 관리해 성공할 수 있도록 한다. 마지막으로 연구결과에 대한 학문적 그리고 실무적 시사점이 논의되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.21-33
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• 2022

최근 추천 시스템은 영화, 음악, 온라인 쇼핑 및 SNS 등 다양한 분야들에서 광범위하게 활용되고 있으며, 추천 시스템 분야에서 1세대 모델이라고 할수 있는 Apriori 모델을 통한 연관분석부터 최근 많은 주목을 받는 딥러닝 기반 모델들까지 많은 모델들이 제안되어왔다. 추천 시스템에서 기본 모델들은 협업 필터링(Collaborative filtering) 방법, 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering) 방법, 그리고 이 두 방법을 통합적으로 사용하는 하이브리드 필터링(Hybrid filtering) 방법으로 분류될 수 있다. 하지만 이러한 모델들은 최근 점점 빠르게 변화하는 사용자-아이템 간의 상호관계와 빅데이터의 발전과 같은 내외 변화 요인들에 적응하지 못하면서 점점 분야 내 방법론으로써의 지위를 잃어가고 있다. 반면, 추천 시스템 내에서 딥러닝 기반 모델들은 비선형 변환, 표현학습, 순차적 모델링, 그리고 유연성과 같은 장점들 때문에 그 비중이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 추천 모델들 중에서도 사용자-아이템 간의 상호작용에 대해 보다 정확하고, 유연성 있게 분석이 가능한 순차적 모델링에 적합한 순환 신경망, 합성곱 신경망, 그리고 생성적 적대 신경망 중심 기반 모델로 분류하여 비교 및 분석한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.266-274
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• 2022

본 연구에서는 한반도 서해안에 위치한 해상기상관측타워에서 관측된 수면변동자료를 이용하여 첨두주기 산정의 정확도 향상을 위한 평활화 기법을 적용하였다. 평활화 기법 적용에 대한 검증은 파형의 분산값과 관측 자료의 에너지 총량을 통해 수행하였으며, 이후 평활화 적용에 대한 영향을 분석하였다. 분석결과, 파형의 분산값과 관측 자료의 에너지 총량의 상관계수는 0.9994로 나타났으며, 해당 기법 적용에 문제가 없음을 확인하였다. 이후, 평활화 영향 검토를 수행한 결과, 기존 추정 스펙트럼의 신뢰구간에 비해 최대 26% 감소하는 것으로 나타남으로서, 추정되는 첨두주기의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 평활화 적용으로 인하여 4~6초 사이에서 확률밀도는 통계적으로 유의미한 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 최적 평활화를 위해 통계적 기법을 이용하여 유의파고 범위에 따른 적정 평활화 개수를 산정하였으며, 평활화 개수는 유의파고가 작아짐에 따라 불안정한 스펙트럼 형상에 의해 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국조경학회지
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• 제51권2호
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• pp.54-67
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• 2023

태산(泰山)은 해발 1,532m로 중국에서 제일 높은 산이 아님에도 불구하고 "오악독존(五嶽獨尊)"과 같은 높은 명성을 가지고 있다. 가이드북은 특정 이벤트나 시설 등에 대한 안내와 설명을 담은 책이나 소개서이다. 특히 관광지에 대해 상세하면서 정확한 정보를 다른 상업홍보 보다 시각적이면서도 다량으로 제공한다는 특성이 있다. 이에 태산에 관한 경관을 묘사한 가이드북을 연구 재료로 활용하여 경관유형 및 요소 분석과 경관요소의 커널 밀도(Kernel Density), 평균중심(Mean Center), 표준차 타원(Standard Deviational Ellipse) 분석을 통해 태산경관 특성을 파악하였다. 본 연구 결과를 요약하면, 첫째, 태산의 경관유형 특성은 자연경관이 가장 많이 나타났으며, 이는 시문과 빅 데이터 분석에 나타난 인간활동 위주의 태산경관 특성과 다르다. 둘째, 세부적인 경관유형별로 보면 경관요소의 비중에 따라 많이 나타난 것은 지형, 구조물, 건물, 식물, 의미, 사람, 이미지 순이라고 할 수 있다. 셋째, 시계열별 경관요소로 보면 ''봉선(封禅)"과 ''제사(祭祀)", ''전설"은 1950년대와 1980년대에 많이 나타났으며 1990년대 이후는 ''등반", ''멀리 바라보기"가 많이 나타났다. 넷째, 태산 경관요소의 공간분포는 전시대에 걸쳐 태산 대정 (岱顶)과 대묘 (岱廟)에 많이 분포되어 있다. 이는 향후 태산 풍경명승지의 중요 공간이 될 수 있다. 그리고 전체적으로 경관요소는 태산 풍경명승지 집중분포에서 태산과 태안 도시지역을 포함하는 분산분포의 형태로 나타났다. 이는 향후 태산 풍경명승지의 경관 보정과 가이드북 재제작을 할 때 필요한 시사점을 제시하고자 한다.

• 기술혁신연구
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• 제30권1호
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• pp.1-20
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• 2022

디지털 전환(digital transformation)은 디짓화(digitisation)와 디지털화(digitalisation)의 경제적 및 사회적 효과를 의미한다. 디지털 전환은 경제/사회 발전 및 삶의 편의성을 향상시키는 유용한 도구로 작용하지만 부정적 영향(개인정보 오남용, 윤리문제 야기, 사회적 격차 심화 등)을 미칠 수도 있는 양면성을 보유하고 있다. 한편 정부는 산업 경쟁력 및 기술 패권 확보 등을 위하여 디지털 전환 촉진정책은 적극적으로 추진하고 있는 반면, 디지털 전환 관련 위험이슈에 대한 이해와 이를 방지할 수 있는 정책 추진에는 상대적으로 소극적인 상황이다. 이에 본 연구는 디지털 전환이 초래할 수 있는 미래사회 위험이슈를 Embedded Topic Modeling 방법론 기반의 언론기사 빅데이터 정량분석으로 체계화 및 구체화하고, 정책적 대응 방향을 제시하였다. 이를 위하여 먼저 주요국의 디지털 전환 역기능 세부 이슈들을 규명하였다. 다음으로 디지털 전환의 핵심 기술인 인공지능을 중심으로 주요국과 한국의 디지털 전환 역기능 세부이슈를 구체화하고, 비교분석하였다. 아울러 분석결과들을 종합하여 향후 정부의 디지털 전환 역기능 대응 정책 수립 방향을 제시하였다. 분석 결과에 근거한 정책적 함의는 다음과 같다. 첫째, 디지털 전환의 역기능은 기술 분야에만 한정되어 나타나지 않고 국가안보 및 사회 전반에 영향을 미치기 때문에 정부는 디지털 전환의 순기능 촉진뿐만 아니라 역기능 대응을 위한 정책도 마련해야 한다. 둘째, 디지털 전환의 미래사회 위험 세부이슈들은 국가에 따라 상이하게 나타나므로 정부는 국가적/사회적 맥락을 고려하여 디지털 전환 역기능 대응 정책을 수립해야 한다. 마지막으로 정부는 이해관계자들의 혼선을 최소화할 수 있도록 디지털 전환 역기능 대응 정책의 큰 방향을 설정하고, 실효성 있는 정책 수단을 마련해야 한다.