• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.105-122
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• 2019

텍스트 데이터가 특정 범주에 속하는지 판별하는 문장 분류에서, 문장의 특징을 어떻게 표현하고 어떤 특징을 선택할 것인가는 분류기의 성능에 많은 영향을 미친다. 특징 선택의 목적은 차원을 축소하여도 데이터를 잘 설명할 수 있는 방안을 찾아내는 것이다. 다양한 방법이 제시되어 왔으며 Fisher Score나 정보 이득(Information Gain) 알고리즘 등을 통해 특징을 선택 하거나 문맥의 의미와 통사론적 정보를 가지는 Word2Vec 모델로 학습된 단어들을 벡터로 표현하여 차원을 축소하는 방안이 활발하게 연구되었다. 사전에 정의된 단어의 긍정 및 부정 점수에 따라 단어의 임베딩을 수정하는 방법 또한 시도하였다. 본 연구는 문장 분류 문제에 대해 선택적 단어 제거를 수행하고 임베딩을 적용하여 문장 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 텍스트 데이터에서 정보 이득 값이 낮은 단어들을 제거하고 단어 임베딩을 적용하는 방식과, 정보이득 값이 낮은 단어와 코사인 유사도가 높은 주변 단어를 추가로 선택하여 텍스트 데이터에서 제거하고 단어 임베딩을 재구성하는 방식이다. 본 연구에서 제안하는 방안을 수행함에 있어 데이터는 Amazon.com의 'Kindle' 제품에 대한 고객리뷰, IMDB의 영화리뷰, Yelp의 사용자 리뷰를 사용하였다. Amazon.com의 리뷰 데이터는 유용한 득표수가 5개 이상을 만족하고, 전체 득표 중 유용한 득표의 비율이 70% 이상인 리뷰에 대해 유용한 리뷰라고 판단하였다. Yelp의 경우는 유용한 득표수가 5개 이상인 리뷰 약 75만개 중 10만개를 무작위 추출하였다. 학습에 사용한 딥러닝 모델은 CNN, Attention-Based Bidirectional LSTM을 사용하였고, 단어 임베딩은 Word2Vec과 GloVe를 사용하였다. 단어 제거를 수행하지 않고 Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 적용한 경우와 본 연구에서 제안하는 선택적으로 단어 제거를 수행하고 Word2Vec 임베딩을 적용한 경우를 비교하여 통계적 유의성을 검정하였다.

• 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.

• 한국식품영양과학회지
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• 제26권4호
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• pp.704-713
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• 1997

Simulation의 결과와 PAF식으로 계산된 성장기의 단백질 축적량과의 상대적 차이는 8.8%를 보여 본 연구의 타당성이 확인되었다. 성장률을 나타내는 총 체단백질량에 대한 단백질 축적량은 양질의 단백질을 섭취 할 경우 성장함에 따라 parabolic 형태를 띄나, 사료단백질의 질이 낮아짐에 따라 150일 simulation 기간내에 이러한 형태는 사라졌다. 성장하는 동안 단백질 회전의 두요소가 항상 병행하여 증가하였다 단백질 합성량과 분해량은 서로 병행하여 단백질 질에 따라 차이를 보였는데, 질이 높은 단백질을 섭취하였을 때 단백질 축적의 증가는 높은 단백질 합성량과 분해량에 의해 일어남 을 보여 주었다. 이는 근육단백질의 대사형태(5)를 반영하며, 그리하여 돼지의 총 단백질대사는 근육단백질에 의해 결정됨을 확인해 주었다. 그리고 단백질 질이 낮을 경우 매일의 단백질 대사율과 성장률이 저하할 뿐 아니라 성장지연도 일어남을 보여 주었다 본 연구에서 추정된 필수아미노산의 총 필요량은 28.1g이며, 일반적으로 돼지 사료의 제1 제한 아미노산인 lysine의 필요량은 4.2g이다. 이러한 아미노산 필요량은 NRC에서 권장하는 균형잡힌 아미노산 조성과 유사하다. 이와 같이 본 연구는 동위원소를 사용한 실험을 시행할 필요없이 simulation을 통해 다양한 질의 사료단백질에 따른 단백질 축적량에 대한 자료만으로 성장기의 단백질 회전률과 단백질대사의 동적행위를 나타내어 식이의 단백질 질의 변화에 적응하는 기전을 나타낼 수 있음을 보여주었다.

• 법제연구
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• 제44호
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• pp.283-314
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• 2013

행정소송법은 1951월 8월 24일 처음 제정된 이후 수차례의 개정이 있었으나, 2013년 3월 30일 입법예고된 개정안은 1984년 개정 이후 대략 30년만의 개정으로 그 동안의 학계의 연구 성과와 축적된 판례이론 등을 반영하고 있다는 점에서 중요한 의미를 가진다. 그러나 이 개정안은 법무부 행정소송법 개정위원회의 개정안과도 상당한 차이가 있을 뿐만 아니라, 이론적으로도 적지 않은 문제점이 있다. 우선 새로운 원고적격의 개념과 범위가 명확하지 않다. 또한 입법예고안 제12조에서 원고적격과 협의의 소익의 관계를 동일하게 규정함으로써, 협의의 소익의 개념은 오히려 좁게 해석될 여지가 있다. 의무이행소송의 도입은 환영할 만하나, 부작위위법확인소송이나주제어:원고적격, 권리보호필요, 의무이행소송, 부작위, 가구제, 집행정지, 예방적 금지소송거부처분에 대한 취소소송이 인정되고 있어 다소 혼란스럽다. 부작위의 개념은 불필요하며, 또한 엄격하다. 가구제제도는 국민의 권익구제를 위한 방향으로 전환되어야 하며, 일본의 입법례를 그대로 답습하는 것은 지양할 필요가 있다. 가구제제도의 구성이나 체계가 명확하지 않은데, 대상 및 소송유형별로 가구제 제도를 정비할 필요가 있다. 권력분립원칙이나 행정청의 독자적 판단권 존중 등을 이유로 예방적 금지소송의 도입을 반대하는 것은 설득력이 낮다. 그 밖에 ADR에 대한 진취적인 자세가 필요하며, 행정소송상 조정제도에 관한 근거규정을 마련하는 것이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.151-176
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• 2021

정보기술 산업이 발전됨에 따라 다양한 종류의 데이터가 생겨나고 있고 이를 가공하여 산업에 활용하는 것이 필수인 시대가 되었다. 온 오프라인 상에서 수집된 다양한 디지털 데이터를 분석하여 활용하는것은 산업 내의 고객에게 적합한 경험을 제공하기 위해서 꼭 필요한 과정이다. 새로운 비즈니스, 제품, 서비스를 창출하기 위해서는다방면에서 수집된 고객 데이터를 활용하여잠재고객의 니즈를 깊게 파악하고 행동패턴을 분석하여 숨겨진 욕망의 신호를 잡아내는것이 필수이다. 그러나 효과적인 서비스 개발을 위해서 병행해서 진행되어야 할 데이터 분석, UX 방법론을 활용한 연구는 각각 따로 진행되고 있고 산업 내의 활용 예시가 부족한 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터 분석 방법과 UX 방법론을 응용하여 하나의 프로세스를 제작하였다. 행복을 주제로 진행된 설문조사에서 추출된 고객 데이터를 활용하여 고객의 특성을 파악하기 위한 데이터 분석을 진행하였다. 요인, 회귀분석을 실시하여 행복 데이터 설문의 요인 간의 연관 관계를 확인하였다. 그 다음 연관 관계를 군집을 분류하고 가장 최적의 군집 수를 추출하여분류하였다. 이러한 결과를 바탕으로 교차분석을 진행하여 군집 별로 인구통계학적 특성을 확인하였다. 세그먼트를 분류하기 전 서비스 정의를 하기 위하여 뉴스 기사 및 SNS 문장들을 바탕으로 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 바탕으로 아이디어를 도출하였고 이중에 가장 타당한 서비스를 선택하였다. 이러한 결과를 바탕으로 세그먼트및 목표 고객을 선정한 후 세그먼트의 특성대로 대상자를 선정하여 인터뷰를진행하였다. 그 후 특성 및 프로파일정보를 활용하여 페르소나를 제작하여고객의 행동과 최종 목표를 서술하였다. 일반적인페르소나와 데이터를 활용한 페르소나를 비교하여 각각의 특성을 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 프로세스는 다변화되는 서비스의 변화 상황에서 적절한 타겟 고객의 정의 및 정확한 분류 체계로 나뉘어진 고객군을파악 할 수 있는 방법을 제시 한 것에 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 정신신체의학
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• 제30권2호
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• pp.73-79
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• 2022

연구목적 자살은 전세계적인 사회적 문제로 자살로 인한 사회적 부담은 점차 증가하고 있다. 자살의 예방을 위해 다양한 시도들이 진행되고 있다. 자살의 위험성이 생활 습관, 그 중 식단의 변화에 의해 증가할 수 있다. 그래서 본 연구는 자살에 대한 보조적 치료로써 식단에 대해 고찰하였다. 방법 본 종설에서는 학술 검색을 통하여 자살의 생화학적 메커니즘을 확인하고 자살에 대한 위험요인으로서 식단, 보호요인으로서 식단에 대해 정리해 보았다. 결과 본 연구에서는 자살의 생화학적 기전을 확인하고, 자살에 대한 위험요인 식단, 보호요인 식단에 대해 조사하였다 신경계통에서 산화스트레스 반응, 염증반응과 같은 신경독성효과가 자살의 위험을 높일 수 있음을 확인하였다. 이들 이전 연구 결과를 바탕으로, 자살과 식단 사이의 이전 연구들을 고찰 해본 결과, 자살에 대한 위험 요인으로 술, 담배, 커피, 탄산음료, 패스트 푸드 등의 과도한 사용 및 섭취가 있었다. 자살에 대한 보호요인으로 비타민 C, 카로틴 등의 항산화 물질 그리고 해산물이 다량 포함하고 있는 오메가 3 지방산 같은 항염증 제재등이 있었다. 결론 자살의 유일한 치료법은 그 예방이다. 그러한 맥락에서 자살의 예방적 치료들의 적용에 있어 효과, 접근성, 안전이 중요할 수 있다. 이런 관점에서 비교적 안전하고, 대중들이 쉽게 섭취할 수 있는 항산화물질 및 항염증 제재들은 자살의 위험을 낮출 수 있는 효과적 보조적 치료가 될 수 있을 것이다. 뿐만 아니라, 자살의 위험을 높일 수 있는 식단을 줄이기 위한 대중들에 대한 교육이 필요할 수 있다

• 사회복지연구
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• 제41권4호
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• pp.189-224
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• 2010

본 연구는 학업중단 북한이탈 청소년의 한국사회 적응과정과 사회적 지지의 경험에 관한 심층적 이해를 제시하고, 사회복지 및 거시적 차원에서 적응을 위한 적극적인 지원과 해결방안을 모색하는데 그 목적이 있었다. 본 연구는 사례연구조사를 실시하여 '범주화' 하였고, '학업중단 북한이탈 청소년의 초기적응과정 네트워크' 를 도출하였다. 본 연구의 주요결과로는 첫째, 연구참여자들은 경제적 적응을 제일 힘겨워하였고, 경제적 적응은 학업적응과 매우 긴밀한 연관성을 나타내었다. 연구참여자들은 남한거주기간 1.5년 미만의 초기적응과정에 있는 20대 초반의 학업중단 청소년들이었다. 따라서 탈북과정에서 초래된 학업격차와 연령차로 인하여 정규교육체계에 편입하지 못하였고, 취업시 학력조건이 미달되어 단순노동직의 저임금과 과잉근무에 시달리며 잦은 이직과 무직의 경험을 반복하였다. 둘째, 연구참여자들은 인간관계를 적응과정의 제일 중요한 핵심요소로 인식하였고, 인간관계에서 얻어지는 사회적 지지는 한국사회 적응에 긍정적인 기능을 하였다. 특히 남한사람들과의 교류는 정보적·평가적 지지를 얻을 수 있는 귀한 자원으로 인식되었다. 이러한 정보적·평가적 지지는 연구참여자들의 언어 적응을 돕고 문화적 이질감을 완화하였으며, 심리적 적응의 부정적 측면을 개선해 주었다. 한편 북한이탈주민과의 교류는 '배울 것이 없다' 는 이유로 멀리하였지만, 북한이탈주민 중심의 친밀한 관계에서 오는 정서적 지지는 연구참여자들의 적응과 심리적 안정에 매우 긍정적인 기능을 담당하였다. 셋째, 연구참여자들은 신체건강 및 심리적 적응에 있어 큰 어려움을 경험하였다. 지병은 치료받지 못하여 악화되었고, 여성의 자각증상은 매우 높았다. 새로운 환경에서 밀려오는 스트레스는 심리적 적응에 부정적인 영향을 미쳤으며, 연구참여자들은 자신감부족, 대인기피, 소외감을 경험하였고, 스트레스가 만성적인 경우 좌절감과 패배감을, 심각한 경우에는 분노와 우울증상을 경험하였다. 한편 연구참여자들은 가족과 함께 남한에 거주하였으므로 '가족을 고향에 버리고 왔다' 는 죄책감이나 '혼자' 라는 외로움이 낮았고, 민주주의 사회에서의 자유감과 안전감에 높은 만족도를 보였다. 이상의 연구결과를 근거로, 학업중단 북한이탈 청소년의 사회적 지지체계의 강화, 자립·자활을 위한 경제적 지원정책 제안, 학업적응 지원을 위한 교육정책 마련 등에 관한 구체적인 해결방향을 제언하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.981-992
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• 2023

최근 전세계적인 기후변화의 영향으로 강우가 집중되고 강우강도가 강해짐에 따라 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 과거에 관측되지 않았던 규모의 비가 내리기도 하고, 기록되지 않았던 장기간의 장마가 발생하기도 한다. 이러한 피해들은 아세안 국가에도 집중되고 있으며, 태풍 및 집중호우로 인해 침수의 빈번한 발생과 함께 많은 사람들이 영향을 받고 있다. 특히, 인도네시아 찌따룸강 상류 유역에 위치한 반둥 지역은 분지 형태의 지형학적 특성을 가지고 있어서 홍수에 매우 취약한 실정이다. 이에 공적개발원조(ODA)를 통해 2017년에 찌따룸강 상류(Upper Citarum River) 유역에 대하여 홍수예경보시스템을 구축되었고, 현재 운영중에 있다. 그럼에도 불구하고, 찌따룸강 상류 (Upper Citarum River) 지역은 홍수발생시 인명 및 재산피해의 위험에 여전히 노출되어 있어 신속하고 정확한 홍수예경보의 실시를 통해 피해를 경감시키는 노력이 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 찌따룸강 상류의 Dayeuh Kolot 지점을 목표관측소로 하고, 강우관측소 4개소와 수위관측소 1개소의 10분 단위 수문자료를 수집하여 인공지능 기반의 하천홍수위예측모형을 개발하였다. 6개 관측소의 2017년 1월부터 2021년 1월까지의 10분 단위 수문관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 4, 5, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 좋은 결과를 나타냈으며, 학습자료 구축조건에 따른 예측정확도를 검토한 결과 참조관측소가 적은 경우에도 모든 관측소를 활용하는 경우와 유사하게 예측정확도를 확보하는 것으로 나타나 효율적인 인공지능 기반 모형 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제19권2호
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• pp.215-235
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• 2024

인공지능(AI) 기술이 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 기술로 인식되면서 주요국의 AI 기술 및 산업 육성 정책 경쟁이 치열해지고 있다. 본 연구는 AI 산업 생태계의 근간인 AI 기업 창업에 대한 주요국의 정책을 분석하여 국내 정책 입안에 시사점을 제시하고자 한다. 조사 분석 대상국은 미국 스탠퍼드대학 HAI연구소에서 발표한 『2023 AI Index』의 신규 투자유치 기업 수 최상위 4개 국가와 EU로 선정하였고, 이들 국가와 국내 정책과 비교하여 전략적 함의를 제시하고자 한다. 미국은 2021년 '국가 AI 이니셔티브법(NAIIA)'을 제정했다. 동 법을 통해 AI 연구개발 분야에서 미국의 지속적인 리더십 보장, 공공 및 민간부문에서 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발, 사회 전반에 걸친 AI 시스템 생태계 구축 및 모든 연방기관에서 진행하는 AI 정책에 대한 DB 관리 및 접근성 강화를 추진하고 있다. 중국은 2021년 개최된 제14차 5개년(2021~2025년) 규획 및 2035년 장기 목표에서 7대 전략적 첨단기술 중 첫 번째로 AI를 명시하고 있으며, 2030년까지 글로벌 AI 1위 강국 도약을 목표로 다양한 정책을 전개하고 있다. 영국은 2021년 자금 지원 프로그램'Future Fund Breakthrough'을 통해 획기적인 연구개발 기업에 투자하고 있으며, 2022년 국가 AI 전략의 실행계획 등 AI 선도국 도약을 위한 국가 전략 마련으로 관련 투자를 확대하고 있다. 이스라엘은 혁신청을 중심으로 스타트업 기업에 대한 기술 투자를 지원하고 있는데, 혁신청은 향후 2년~15년 내 성과를 낼 투자와 신기술에 대한 규제 개혁을 주도하고 있다. EU는 중소기업의 AI 활용 지원을 위해 디지털 혁신 허브 네트워크를 강화하고 InvestEU(유럽전략투자기금)와 AI 투자기금을 조성하고 있다. 국내 도입을 검토할 주요국 정책은 국내 ICT 창업기업들로부터 정책 지원 수요가 높은 것으로 나타난 R&D 지원, 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원 정책자금 지원 측면을 중심으로 도출하였다. 먼저 R&D 지원과 관련하여 미국의 '국가 AI R&D 전략 계획 2023'과 EU의 'AI 혁신 패키지' 검토를 제안한다. 특히 이들 정책은 국가가 관리하는 고성능슈퍼컴퓨터를 R&D에 활용할 수 있도록 하고 있어 AI 창업기업들이 R&D에 들이는 시간과 비용을 절감하는데 크게 도움을 준다. 다음으로 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원에서는 미국 중소기업청(SBA)의 'SBIR과 STTR 지침' 중 '연방 및 주 기술(Federal And State Technology, FAST) 파트너십 프로그램'과 국방부와 공조하는 '상용화 준비(Commercialization Readiness Pilot. CRP) 프로그램'에 대한 벤치마킹을 제안한다. 이들 프로그램은 정부가 창업기업의 제품과 서비스 상용화를 지원하고 시장 출시 초기에 공공 부문이 적극적으로 구매하는 것을 골자로 한다. 이는 AI 창업기업의 혁신 제품과 서비스가 초기 시장에 안착하는 것은 물론 국내외 시장으로 진출하는 데 중요한 레퍼런스를 제공한다. 세 번째로 정책자금 지원에서는 영국기업은행(BBB)의 공동 투자 프로그램을 제안한다. 영국기업은행은 고성장 혁신기업 투자에 있어 외국계 국부 펀드의 참여도 적극적으로 유도하고 있고, 혁신 창업기업의 자금 조달 라운드에 개인들도 참여할 수 있는 Future Fund: Breakthrough 프로그램을 운영함으로써 AI 창업기업의 자금 마련을 지원하고 있다. 본 연구의 한계로는 제한된 수의 국가 분석, 비교 대상 국가들의 정책환경을 동일 조건 하에서 분석하지 못한 점 등을 들 수 있다.