• 말소리와 음성과학
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• 제14권2호
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• pp.67-76
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• 2022

본 연구는 한국어 화자의 말소리 연장에 대한 비유창성 양상(즉, 단속적 vs. 연속적)을 알아보기 위해 진행되었다. 총 35명의 성인(남자 17명, 여자 18명)이 한국어 평마찰음 /s/를 원래 길이에서 20 ms씩 980 ms까지 연장 변조한 총 50개의 자극이 들어 있는 문장을 듣고, 비유창성 정도에 대해 1에서 100점(100에 가까울수록 매우 비유창함) 척도로 평가하였다. 연장음 길이에 따른 비유창함 정도의 지각 양상을 알아보기 위해 곡선추정회귀분석을 실시하였으며, 수정된 R 제곱값(adjusted R²)이 가장 높은 수치의 모형을 선정하였다. 각 연장음에서의 비유창함 정도에 대해 남녀 간 차이를 알아보기 위해 일변량분석[one-way analysis of variance(ANOVA)]을 실시하였다. 또한 혼합분산분석(mixed ANOVA)을 통해 전체 연장음 구간을 10분위(decile)로 나누어 각 분위와 남녀 간의 효과, 그리고 두 변수 간 상호작용 유무를 알아보았다. 연구 결과, 연장음의 길이와 비유창함 정도 점수 간의 관계는 S자형 모형의 연속적인 지각 특성을 보였다. 비유창함 정도 지각에 있어 각 연장음에서 유의한 남녀 간 차이가 나타나지 않았다. 분위 분석결과, 연장음 길이가 짧아 상대적으로 유창하게 들리는 구간(1분위)에서는 남녀 간 유의한 차이가 나타나지 않았다. 하지만 연장음 길이가 길어 상대적으로 비유창하게 들리는 구간(10분위)에서는 남자가 여자보다 더 비유창하게 지각하였다. 본 연구결과를 바탕으로 이전 연구들과 비교를 통한 논의와 함께 말더듬 평가와 관련해 임상적 제언도 기술하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.15-25
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• 2022

건설산업의 중대재해 발생률 및 사망률이 가장 높아짐에 따라 이를 감축하기 위해 국내에서도 다양한 노력을 기울이고 있다. 그 중 위험성 평가는 시공단계 위험요소를 평가하고 재해 감소대책을 위한 자료로 활용되고 있다. 그러나 기존의 위험성 평가는 수행자의 주관이 개입되며 국내 건설현장에 취약한 측면이 있다. 본 연구는 위험성 평가 분야에 BIM을 활용하여 정량적으로 위험요소를 도출함으로써 리스크를 조기 식별하고 사전제거하는 것을 목표로 위험성 평가를 위한 DB 분류체계를 구축하였으며 BIM을 활용한 위험성 평가의 방법론을 제시한다. 이를 통해 리스크의 사전 제거로 시공 작업자의 안전성을 증대시키고 안전관리 분야의 추가비용을 절감한다. 또한, 신규 공법에도 적용 가능하므로 프로젝트 참여자들의 이해도를 높이며 의사소통의 도구가 된다. 본 연구는 BIM을 기반으로 정량적인 위험도를 도출하는 프레임워크를 제안하는 연구로써, 향후 BIM을 활용한 위험성 평가 분야에 기반 기술로 활용될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.238-249
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• 2021

본 연구는 뒷광고 논란과 광고 표시 규정으로 인해 변화를 맞이하는 인플루언서 마케팅에서 긍정적인 마케팅 효과를 도출하기 위한 전략을 제시하는 데 목표를 두고 있다. 적합한 인플루언서 선정을 위해 인플루언서 평판의 구성요인 커뮤니케이션 능력, 영향력, 진정성과 전문성이 마케팅 효과에 미치는 영향을 구분하고 의사인간관계의 매개효과를 확인했으며 적절한 경제적 이해관계 방안을 위해 유료광고, 브랜드 협업, 단순선물과 내돈내산 4개의 실험 조건에서 마케팅 효과의 차이를 살펴봤다. PLS구조방정식 분석 결과에 따르면 인플루언서 영향력과 진정성이 마케팅 효과에 유의미한 정적 영향을 미친 것으로 나타났고 의사인간관계의 부분 매개효과가 검증됐다. 또한 인플루언서 평판, 의사인간관계와 마케팅 효과 관계에서 경제적 이해관계의 조절효과가 관찰됐다. 본 연구는 선행연구 중 브랜드 협찬 공개 여부에만 주목했다는 제한점을 보완하고 평판 연구를 확장하는 학문적 기여가 있으며 성공적인 인플루언서 마케팅을 기획하기 위해 실무적 시사점을 제공할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.373-380
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• 2022

본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.363-372
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• 2022

최근 코로나 19 팬더믹 이후 원격근무의 확대와 더불어 랜섬웨어 팬더믹이 심화하고 있다. 현재 안티바이러스 백신 업체들이 랜섬웨어에 대응하고자 노력하고 있지만, 기존의 파일 시그니처 기반 정적 분석은 패킹의 다양화, 난독화, 변종 혹은 신종 랜섬웨어의 등장 앞에 무력화될 수 있다. 이러한 랜섬웨어 탐지를 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 시그니처 기반 정적 분석의 탐지 방법과 행위기반의 동적 분석을 이용한 탐지 연구가 현재 주된 연구유형이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 단일 분석만을 이용하여 탐지모델에 적용하는 것이 아닌 ".text Section" Opcode와 실제 사용하는 Native API의 빈도수를 추출하고 K-means Clustering 알고리즘, 코사인 유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 선정한 특징정보들 사이의 연관성을 분석하였다. 또한, 타 악성코드 유형 중 웜과 Cerber형 랜섬웨어를 분류, 탐지하는 실험을 통해, 선정한 특징정보가 특정 랜섬웨어(Cerber)를 탐지하는 데 특화된 정보임을 검증하였다. 위와 같은 검증을 통해 최종 선정된 특징정보들을 결합하여 기계학습에 적용하여, 최적화 이후 정확도 93.3% 등의 탐지율을 나타내었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.137-147
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• 2020

본 연구는 작업치료대학생의 임상수행능력을 측정하는 척도를 개발하고 타당화 하는 데 목적이 있다. 임상수행능력 척도 개발은 임상수행능력의 개념과 선행연구를 분석하였으며 초점집단면담(FGI)을 거쳐 구성요인과 예비문항을 제작하였다. 다음으로 이 문항들에 대해 4인의 전문가를 대상으로 내용타당도 검증을 실시하여 36개의 예비문항을 개발하였다. 최종 척도 문항을 선정하기 위해 203명의 작업치료학과 3, 4학년을 대상으로 본 검사를 실시하여 문항분석과 구인타당도를 검증하였다. 문항분석 결과 삭제된 문항은 없었고, 탐색적 요인분석을 실시한 결과 전문의식 요인 8문항, 작업치료 평가요인 11문항, 작업치료 중재요인 4문항, 의사소통 요인 4문항으로 총 4요인 27개 문항으로 추출되었다. 내적일관성 계수인 Cronbach's α를 통해 요인별 신뢰도를 검증한 결과, .87~.94로 나타났으며, 전체 신뢰도는 .96으로 나타나 양호한 것으로 분석되었다. 임상수행능력 척도 총점과 요인들 간 상관은 모두 통계적으로 유의미하게 나타났다. 확인적 요인분석을 실시한 결과 4개 요인 27문항에 대한 요인구조의 적합도 지수는 (χ²=.76, df=.31, CFI=.81, TLI=.80, RMSEA=.79) 수용 가능한 수준으로 볼 수 있다. 임상수행능력 척도는 작업치료대학생을 대상으로 임상실습 전·후의 임상수행능력을 객관적으로 진단하거나 평가하는 데 유용하게 활용될 것을 제언한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.53-60
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• 2022

Youtube는 낮은 진입장벽과 영상물 규제 기준의 모호함으로 인하여 검증되지 않은 사실을 기반으로 한 가짜뉴스, 편파적 콘텐츠 등이 사실적으로 나타난다. 따라서 본 연구에서는 언론과 Youtube가 개인의 행동에 미치는 영향과 이들의 관계성을 분석하고자 한다. selenium, beautiful soup, Twitter API로 Youtube와 Twitter의 데이터를 무작위로 가져와 가장 자주 언급되는 키워드 31개를 분류한다. 분류된 31개의 키워드를 기반으로 Youtube, Twitter, 네이버 뉴스에서 데이터를 수집 후, NLTK(Natural Language Toolkit)의 Vader 모델로 긍정, 부정, 중립감정을 분류 및 수치화하여 분석 데이터로 사용했다. 데이터들의 상관성을 분석한 결과, 뉴스의 부정수치가 높아질수록 Youtube에서는 긍정적인 콘텐츠가 많아지는 것으로 분석되었다. 본 연구결과로, Youtube는 2차로 가공하여 전달되는 특성으로 인해 뉴스에서 나타나는 감정 지수와 일치하지는 않는다. 즉, 가공된 Youtube 콘텐츠는 소통의 창구인 Twitter의 긍정, 부정수치에도 직관적으로 영향을 미치게 된다. 본 연구결과는 사람들의 흥미와 본능을 자극하여 시선을 끄는 황색언론의 등장으로 정보의 정확한 판단이 어려워진 현 상황에서, 자극적이고 부정적인 영상으로 사회에 악영향을 끼치는 것으로 인식되어있는 Youtube가 도리어 개인의 식별력을 보조하는 역할을 하는 것으로 분석되었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권5호
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• pp.157-166
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• 2022

운동은 건강한 삶의 영위에 필요하지만 코로나19와 같은 전염병 유행 상황에서 비대면 환경에서 진행되는 것이 권장된다. 그러나 기존의 비대면 방식의 운동 콘텐츠에서는 운동 동작의 인식은 가능하지만 이를 해석해서 피드백 정보를 제공해주는 과정이 자동화되지 않았기 때문에 피드백이 트레이너의 눈대중으로 이루어지는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 운동 내용 및 이를 구성하는 동작을 추적하기 위해 공식화된 규칙을 만드는 방법을 제안한다. 이러한 규칙을 만들기 위해서는 전체적인 운동 내용의 진행 규칙을 먼저 만들고, 운동을 구성하는 동작의 추적 규칙을 만든다. 동작의 추적 규칙은 동작을 여러 단계로 나누고 단계를 나누는 키 프레임 자세를 정의하는 것에서 출발하여 키 프레임 자세로 대표되는 상태와 상태 간의 전이 규칙을 만듦으로써 생성될 수 있다. 이렇게 생성한 규칙은 모션 캡쳐 장비를 이용한 자세 및 동작 인식기술의 사용을 전제로 하며 이러한 기술 적용의 자동화를 위한 논리적인 전개에 사용된다. 본 논문에서 제안한 규칙을 사용하면 운동 과정에서 나타나는 동작을 인식하는 것뿐만 아니라 동작의 전 과정에 대한 해석의 자동화가 가능하여 인공지능 트레이닝 시스템 등 보다 진보된 콘텐츠 제작이 가능해진다. 이에 따라 운동 과정에 대한 피드백의 질을 높일 수 있다.

• 지적과 국토정보
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• 제51권2호
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• pp.151-168
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• 2021

본 연구는 수도권과 비수도권의 가계지출 부담이 기혼여성의 출산 의사에 미치는 영향을 패널로짓 모형을 이용해 비교분석하였다. 실증분석의 핵심 대상인 기혼여성의 범위는 가임 가능성이 높은 25세부터 39세까지로 한정하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 거주 지역과는 관계없이 대체로 배우자의 경제력이 기혼여성의 출산 의사에 있어 중요한 요인일 수 있다는 점을 확인하였다. 둘째, 결혼생활 만족도는 높을수록 출산 의사에 긍정적인 영향을 미치고 있었으며, 자녀가 반드시 있어야 한다는 가치관이 있을수록 출산 의사가 높아지는 것으로 나타났다. 셋째, 가계지출 부담은 기존 자녀 수와 같은 내부요인을 제외하고 기혼여성의 출산 의사에 있어 가장 중요한 영향을 미치는 요인임을 확인하였다. 특히 수도권과 비수도권 모두 교육비 지출에 대한 부담은 출산 의사를 큰 폭으로 감소시키는 핵심 원인으로 나타났다. 넷째, 가계지출 부담은 거주 지역에 따라 출산 의사에 상이한 영향을 보이는 것으로 나타났는데, 수도권은 의료비 및 원리금 대출이, 비수도권은 교통통신비가 출산 의사에 더 큰 영향을 미치고 있었다. 이를 통해 본 연구는 출산 제고를 위해서는 가계지출에 대한 부담완화가 지속적으로 필요하며, 거주 지역에 따라 차별적인 정책접근이 요구된다는 시사점을 확인하였다.

• KNOM Review
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• 제23권2호
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• pp.18-28
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• 2020

컴퓨팅 환경의 발전에 따라 IT 기술이 의료, 산업, 통신, 문화 등의 분야에서 사람들에게 제공해주는 혜택이 늘어나 삶의 질도 향상되고 있다. 그에 따라 발전된 네트워크 환경을 노리는 다양한 악의적인 공격이 존재한다. 이러한 공격들을 사전에 탐지하기 위해 방화벽, 침입 탐지 시스템 등이 존재하지만, 나날이 진화하는 악성 공격들을 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 기계 학습을 이용한 침입 탐지 연구가 활발히 진행되고 있지만, 학습 데이터셋의 불균형으로 인한 오탐 및 미탐이 발생하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 침입 탐지에 사용되는 UNSW-NB15 데이터셋의 불균형성 문제를 해결하기 위해 랜덤 오버샘플링 방법을 사용했다. 실험을 통해 모델들의 accuracy, precision, recall, F1-score, 학습 및 예측 시간, 하드웨어 자원 소모량을 비교 분석했다. 나아가 본 연구를 기반으로 랜덤 오버샘플링 방법 이외에 불균형한 데이터 문제를 해결할 수 있는 다른 방법들과 성능이 높은 모델들을 이용하여 좀 더 효율적인 네트워크 침입 탐지 모델 연구로 발전시키고자 한다.