최근 다양한 산업 분야에서 드론과 인공지능 기술이 융합된 연구 사례가 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 객체 인식과 객체 판별 알고리즘을 이용하여 불법 주정차 차량 인식 모델을 제안한다. 객체 인식 알고리즘은 YOLOv8를 사용하였으며, 객체 판별 알고리즘은 ResNet18을 사용하였다. 제안된 모델은 일반 도로 상황에서 수집한 이미지 데이터를 이용하여 모델 학습을 수행하였고, 학습된 모델은 이미지 기반 불법 주정차를 판별하는데 높은 정확도를 보였다. 이를 통해 제안된 모델은 다양한 이미지로부터 불법 주정차 차량을 식별하기 위한 일반화 성능을 갖추고 있음을 확인하였다.
정보통신기술(ICT) 고도화에 따라 PDF, MS Office, HWP 파일로 대표되는 전자 문서형 파일의 활용이 많아졌고, 공격자들은 이 상황을 놓치지 않고 문서형 악성코드를 이메일과 메신저를 통해 전달하여 감염시키는 피해사례가 많아졌다. 이러한 피해를 막고자 AI를 사용한 악성코드 탐지 연구가 진행되고 있으나, PDF나 MS-Office와 같이 전 세계적으로 활용성이 높은 전자 문서형 파일에 비해 주로 국내에서만 활용되는 HWP(한글 워드 프로세서) 문서 파일은 양질의 정상 또는 악성 데이터가 부족하여 지속되는 공격에 강건한 모델 생성에 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 기존 수집된 데이터를 변형하여 학습 데이터 규모를 늘리는 데이터 증강 방식이 제안 되었으나, 증강된 데이터의 유용성을 평가하지 않아 불확실한 데이터를 모델 학습에 활용할 가능성이 있다. 본 논문에서는 HWP 악성코드 탐지에 있어 데이터의 유용성을 정량화하고 이에 기반하여 학습에 유용한 증강 데이터만을 활용하여 기존보다 우수한 성능의 AI 모델을 학습하는 준지도학습 기법을 제안한다.
본 논문에서는 WebAssembly(WASM)를 활용하여 디바이스와 엣지 클라우드 간의 Federated Learning을 수행하는 최적화 전략을 제안한다. 제안된 전략은 일부 학습을 디바이스에서 수행하고, 나머지 학습을 엣지 클라우드에서 수행하여 효율성을 극대화하는 것을 목표로 한다. 특히, GPU 메모리 세그먼트 간 데이터 이동과 연산 작업의 중첩을 최적화하여 전체 학습 시간을 줄이고 GPU 사용률을 향상시키는 방법을 수학적으로 설명하고 평가한다. 다양한 실험 시나리오를 통해 비동기 데이터 전송과 연산 중첩이 학습 시간을 단축하고 GPU 사용률을 향상시키며, 모델 정확도를 증가시킴을 확인하였다. 모든 최적화 기법을 적용한 시나리오에서 학습 시간이 47% 단축되었고, GPU 사용률은 91.2%로 향상 되었으며, 모델 정확도는 89.5%로 증가함을 확인하여 비동기 데이터 전송과 연산 중첩이 데이터 전송을 기다리는 GPU 유휴 시간을 줄이고, 병목 현상을 완화할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 향후 Federated Learning 시스템의 성능 최적화에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
과거부터 꾸준히 지식 그래프(Knowledge Graph)와 언어 모델(LM, Language Model)의 통합에 대한 많은 연구가 다뤄지고 있다. 그 중, 지식 그래프의 구조화된 지식을 이용해 자동 텍스트 생성을 다루는 연구는 그리 활성화되지 않았다. 본 연구에서는 기존 논문들과 비슷한 수준의 특정 도메인 관련 연구 항목(Related Work)을 자동 생성하기 위한 방법론, 즉, '1) 최적의 Prompt 선정, 2) 4단계 정제기법을 통해 Triple 추출, 3) 지식 그래프 구축, 4) 관련 연구 자동 생성'을 제안한다. 제안된 방법론은 대규모 언어 모델(LLM) 중, GPT-4를 활용하고, 4단계 정제 기법을 적용하여 관련 연구를 자동으로 생성하도록 설계했다. 그렇게 설계된 모델은 Triple 추출에서 #Supp, #Cont, Fluency에서 17.3, 14.1, 4.2의 성능과 GPT-4 자동 평가 기준, 100점 기준 정제 전, 88.5점에서 정제 후, 96.5점으로 기존 논문과 비슷한 수준의 유의미한 관련 연구 자동 생성 능력을 보였다.
한국 정부가 UN의 2022년 전자정부 발전 지수에서 UN가입 193개국 중 3위에 랭크됐다. 그동안 꾸준히 상위국으로 평가된 한국은 분명 세계 전자정부의 선도국이라 할 수 있다. 전자정부의 윤활유는 데이터다. 데이터는 그 자체로 정보가 아니고 기록도 아니지만 정보와 기록의 원천이며 지식의 자원이다. 전자적 시스템을 통한 행정 행위가 보편화된 이후 당연히 데이터에 기반한 기록의 생산과 기술이 확대되고 진화하고 있다. 기술은 가치중립적인 듯 보이지만 사실 그 자체로 특정 세계관을 반영하고 있다. 더구나 비물질적 유통을 기반으로 하는 디지털 세계, 온라인 네트워크의 또 다른 아이러니는 반드시 물리적 도구를 통해서만 접속하고 접촉할 수 있다는 점이다. 디지털 정보는 논리적 대상이지만 반드시 어떤 유형이든 그것을 중계할 장치 없이는 디지털 자원을 읽어 내거나 활용할 수 없다. 초연결, 초지능을 무기로 하는 새로운 기술의 디지털 질서는 전통적인 권력 구조에 깊은 영향력을 끼칠 뿐만 아니라 기존의 정보 및 지식 전달 매개체에도 마찬가지의 영향을 미치고 있다. 더구나 데이터에 기반한 생성형 인공지능을 비롯해 새로운 기술과 매개가 단연 화두다. 디지털 기술의 전방위적 성장과 확산이 인간 역능의 증강과 사유의 외주화 상황까지 왔다고 볼 수 있을 것이다. 여기에는 딥 페이크를 비롯한 가짜 이미지, 오토 프로파일링, 사실처럼 생성해 내는 AI 거짓말(hallucination), 기계 학습데이터의 저작권 침해에 이르기까지 다양한 문제점 또한 내포하고 있다. 더구나 급진적 연결 능력은 방대한 데이터의 즉각적 공유를 가능하게 하고 인지 없이 행위를 발생시키는 기술적 무의식에 의존하게 된다. 그런 점에서 지금의 기술 사회의 기계는 단순 보조의 수준을 넘어서고 있으며 기계의 인간 사회 진입은 고도의 기술 발전에 따른 자연적인 변화 양상이라고 하기에는 간단하지 않은 지점이 존재한다. 시간이 지나며 기계에 대한 관점이 변화하게 될 것이기 때문이다. 따라서 중요한 것은 기계를 통한 커뮤니케이션, 행위의 결과로서의 기록이 생산되고 사용되는 방식의 변화가 의미하는 사회문화적 함의에 있다. 아카이브 영역에서도 초지능, 초연결사회를 향한 기술의 변화로 인해 데이터 기반 아카이브 사회는 어떤 문제에 직면하게 될 것인지, 그리고 그 속에서 누가 어떻게 기록과 데이터의 지속적 활동성을 입증하고 매체 변화의 주요 동인이 될 것인가에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 아카이브가 행위의 결과인 기록뿐만 아니라 데이터를 전략적 자산으로 인식할 필요성에서 시작했다. 이를 통해 전통적 경계를 확장하고 데이터 중심 사회에서 어떻게 재영토화를 이룰 수 있을지를 알아보았다.
최근 전자상거래에서 다양한 에이전트 기법을 전자상거래에 적용하여 구매자와 판매자간의 매매를 지능적으로 수행시키는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특히, 에이전트에 협상능력을 부여하여 에이전트들이 사용자를 대신해서 자동 또는 수동적인 환경에서 협상을 수행하고 계약을 체결하도록 하는 연구가 시도되고 있다. 그러나 기존의 연구들에서의 협상방식은 자동협상을 수행할 경우 협상 메커니즘이 단순하여 협상의 항목과 범위가 극히 제한되는 경향이 있고, 수동협상의 경우 에이전트는 사용자간의 협상 프로세스를 지원하기 위한 환경에 머무르는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 기존의 게임이론에서의 협상모형을 응용하여 협상 에이전트들이 전략적인 방식에 의해 서로의 의견을 조정하면서 매매계약을 체결하도록 하는 자동협상 모델을 제안한다. 제안된 협상모델에서 에이전트들은 협상 시 다양한 매매조건들을 협상이슈로 구성하여 자신의 협상제안을 단계적으로 제시한다. 그리고 협상이 진행됨에 따라 상대방에 대한 협상모형을 구축하고 협상이슈들에 대한 가중치 학습을 통해 상대방의 협상 포인트를 파악한다. 따라서 에이전트들은 서로의 이득을 최대화시키고 이득의 불균형을 해소하는 방향으로 협상을 수행한다. 본 논문에서는 제안한 협상 메커니즘을 내장한 에이전트들을 구현하고, 다양한 실험을 통하여 제안한 협상 모델의 타당성과 효율성을 평가하도록 한다.
인간 감정 인식은 컴퓨터 비전 및 인공 지능 영역에서 지속적인 관심을 받는 연구 주제이다. 본 논문에서는 wild 환경에서 이미지, 얼굴 특징점 및 음성신호로 구성된 multi-modal 신호를 기반으로 여러 신경망을 통해 인간의 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, multi task learning과 비디오의 시공간 특성을 이용한 준 감독 학습을 사용함으로써 영상 기반 네트워크의 학습 성능을 크게 향상시켰다. 둘째, 얼굴의 1 차원 랜드 마크 정보를 2 차원 영상으로 변환하는 모델을 새로 제안하였고, 이를 바탕으로 한 CNN-LSTM 네트워크를 제안하여 감정 인식을 향상시켰다. 셋째, 특정 감정에 오디오 신호가 매우 효과적이라는 관측을 기반으로 특정 감정에 robust한 오디오 심층 학습 메커니즘을 제안한다. 마지막으로 소위 적응적 감정 융합 (emotion adaptive fusion)을 적용하여 여러 네트워크의 시너지 효과를 극대화한다. 제안 네트워크는 기존의 지도 학습과 반 지도학습 네트워크를 적절히 융합하여 감정 분류 성능을 향상시켰다. EmotiW2017 대회에서 주어진 테스트 셋에 대한 5번째 시도에서, 제안 방법은 57.12 %의 분류 정확도를 달성하였다.
인터넷의 급속한 발전으로 인하여 구매고객들의 구매 방식이 인터넷을 통하여 구매하는 방식으로 변해 가고 있다. 전자상거래에 참여한 소비자는 보다 저렴한 가격으로 제품을 구매하기 위하여 온라인 쇼핑몰을 스스로 탐색하거나 가격을 비롯한 여러 가지 기준에 따라 구매조건을 비교해주는 가격비교 사이트를 이용한다. 또는 온라인 경매 시장이나 공동구매 시장을 통하여 동일한 제품을 구매하기도 한다. 그러나 많은 쇼핑몰과 온라인 경매, 온라인 공동구매 시장에서는 동일한 제품에 대해 서로 다른 가격 결정방식에 따라 거래가 이루어지고 있다. 특히 온라인 경매나 온라인 공동구매의 경우에는 구매 가능한 시간이 제한될 뿐만 아니라 시간이 흐름에 따라 가격이 변화한다. 따라서 소비자들이 서로 다른 가격 결정 방식을 이해하고 이를 이용하여 여러 시장을 동시에 고려한 최적의 구매 의사결정을 내리는 것은 매우 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 여러 시장에서의 시간에 따른 가격의 변화를 동시에 고려하며 소비자의 구매의사결정을 지원하는 의사결정 규칙과 문제해결 절차가 필요하다. 이러한 목적을 위해 각각의 시장에서의 구매의사결정은 소비자의 효용을 극대화시켜야 하며, 각각의 시장에서의 구매의사결정들은 조정과 협력을 통하여 전체 시장을 포괄하는 최적의 의사결정이 되어야 한다. 본 연구에서는 여러 가지 종류의 시장을 대상으로 구매의사결정을 하는 경우에 상호협동적으로 협상을 수행하는 방법론, 즉 규칙과 문제해결 절차를 개발하였고, 이를 수행할 수 있는 지능형 에이전트 시스템의 기본 구조와 협력적 협상을 수행하는데 필요한 메시지 구조를 설계하였다.
헌법은 통신의 자유와 비밀을 기본권으로 보장하고 있다. 주거의 자유와 사생활의 자유를 기본권으로 규정하는 한편, 별도로 통신의 자유를 보장하고 있는 것은 그것이 개인과 개인간의 비공개적인 의사소통의 성격을 가지고 있기 때문이라고 된다. 유 무선을 통해 취재가 빈번하게 이뤄지는 언론인들에 대한 통신비밀의 침해, 구체적으로 취재기자들에 대한 통화내역을 조회하고 이를 토대로 취재원들을 추궁하는 것은 통신의 자유와 비밀 보장이라는 기본권 침해일 뿐만 아니라 언론자유와 국민의 알권리에 대한 중대하고도 심각한 위협이라고 할 수 있다. 이 연구는 취재기자들에 대한 통화내역조회의 합법적 근거가 되고 있는 통신비밀 보호법 제13조 제2항의 규정이 영장주의와 명확성의 원칙은 위반함으로써 위헌의 가능성이 매우 크다는 점을 지적하면서 통비법상 동조의 개정방향을 제시하였다. 통화내역 조회의 절차에 있어서 검사의 청구에 외해 법관이 발부한 영장을 제시하도록 하고, 당사자에게 반드시 통보하도록 조치하며, 국가안보에 위해가 되는 통화내역 조회의 대상과 범위, 기준은 명확히 규정해야 한다고 보았다. 더불어 언론인들도 취재원을 보호하고, 취재원을 다양한 방식으로 활용하는 새로운 취재 기법의 개발과 적용을 위해 배가의 노력을 할 필요가 있음도 지적하였다.
현재 대한민국의 인구절벽 현상으로 인한 한국군의 군 병력부족으로 대한민국의 심각한 국방 공백이 발생될 수 있는 상황이다. 따라서 인구감소로 인한 대한민국의 국방 공백을 해결하기 위해 한국군은 보병을 제외한 기계화 부대에 재편된 인원을 축소시키고 자율주행화하여 국방 공백을 상쇄해 유사시 북한군이 한국군에게 행할 수 있는 군사적 도발 및 선제공격에 대비하는 정책을 펼칠 가능성이 있다. 본 논문에서는 우리 군이 기계화 부대에 재편된 자주포와 같은 무기체계들에 있어 자동화와 자율주행화로 인원을 감축시킬 때 K-9자주포의 자율주행 및 진지 배치에 관한 운용 가능성을 확인하고 K-9자주포의 자율주행화와 이에 따른 운용방법과 그 필요성 및 타당성을 간단한 자율주행이 가능한 K-9자주포 모형 로봇으로 위의 내용을 모사하여 설명하였다. 그리고 자율주행이 가능한 실제 K-9자주포를 실전에 배치하였을 때 나타날 수 있는 문제점을 예측하여 서술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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