• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.89-94
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• 2021

최근 우리나라는 정보통신기술의 발달 및 스마트폰 보급의 일반화로 인해 전통적인 매스미디어(신문, 라디오, 텔레비전)때와 달리 콘텐츠를 생산하고 소비하는 사람간의 경계가 사라지고 있으며, 개방형 서비스 플랫폼을 통해 개인마다 문제의식은 동일하지만 서비스유형이 다원화되면서 문제해결방법 또한 다양해지고 있다. 이처럼 뉴미디어 플랫폼 산업의 성장을 통한 부가가치 창출은 우리인간의 삶을 풍요롭게 만들어 줄 것으로 기대되고 있는 가운데, 이로인해 발생되는 사회적 부작용도 만만치 않을 것으로 예상되고 있다. 대표적인 예로 최근 정보격차로 인한 사회 계층간의 소통문제는 또 세대 간의 갈등으로 까지 이어지고 있으며, 이 같은 문제가 지속될 경우 국가·사회적 손실을 불러일으킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 정보격차 해결을 위한 정책적 노력 및 시너지 효과 극대화를 위한 멀티미디어 리터러시 교육 법제화 필요성을 심리적 모형을 통해 분석해보았다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권6호
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• pp.663-673
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• 2021

해안구조물 설계시 허용평균월파량은 설계요소중의 하나이며, 구조물의 마루높이는 구조물의 안전, 보행자의 안전 및 운영 등에 요구되는 월파량 이하가 되도록 하여야 한다. 최근 들어 보다 안전한 설계를 위해 평균월파량보다 개별 최대월파량을 기준으로 적용하자는 제안이 이루어지고 있다. 본 연구는 비쇄파조건에서 개별 최대월파량에 대한 정보를 제공하고자 하는 것이며, 경사식구조물의 기하학적 형상을 고려안 2차원 수리모형실험을 수행하였다. 또한 실험을 위해 새로운 계측방법을 고안하였다. 실험결과를 이용하여 평균월파량에 기반하여 개별 최대월파량을 산정할 수 있는 경험식을 제안하였다. 그리고 피복재 어깨폭에 따른 평균월파량의 저감효과에 대해서도 검토하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권1호
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• pp.31-36
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• 2022

로컬에 국한되지 않고 글로벌한 지식경제사회가 진행됨에 따라 사회 많은 분야에 글로벌 수요가 급증하고 있다. 이에 대학을 졸업한 학생들은 국내 취업을 위해 노력을 하고 있지만, 국내 기업의 높은 스펙과 자격요건에 대한 취업 진입 장벽이 높아 정부와 지자체, 대학에서는 글로벌 해외 취업에 많은 노력을 하고 있다. 본 연구는 일본의 IT 기업 취업을 목표로 한 K-MOVE 해외취업연수 사업의 교육과정 설계이다. 이 교육과정을 설계하기 위해 구인업체와 학생들의 수요조사를 진행하고, 이 결과를 바탕으로 교과를 도출한다. 이후, 정규교과와 K-MOVE 교육과의 효율적인 연계에 관하여 기술한다. 본 연구는 일본 IT분야 해외 취업을 기획하는 교육 전문가에게 유익한 자료가 될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권10호
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• pp.399-408
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• 2022

이더리움 토큰 스마트 계약의 표준 API인 ERC-20은 지갑이나 분산 거래소같은 응용 프로그램들에서 호환성을 보장하기 위해 도입되었다. 그러나 API의 동작에 대한 엄밀한 기능 명세와 표준 적합성 리뷰 도구는 지원되고 있지 않아 호환성 취약점 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이더리움 블록체인의 ERC-20 토큰 스마트 계약 프로그램들의 관례상 표준에 부합하는지 검사하는 새로운 리뷰 절차와 이를 지원하는 도구를 제안하였다. 기존 이더리움 블록체인 시장 상위 100개의 토큰 스마트 계약 프로그램들을 ERC-20 API 기능 동작면에서 분석한 지식을 바탕으로 관례상 표준을 명시적으로 정의하였고, 이렇게 정의된 관례상 표준으로 새로운 ERC-20 스마트 계약 프로그램을 체계적으로 리뷰할 수 있는 방법을 설계할 수 있었다. 이 리뷰 방법을 지원하는 도구를 개발하고 벤치마크 프로그램에 대해 실험 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.1-9
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• 2023

본 논문에서는 양자컴퓨팅 기술을 활용해 유의미한 수준의 현실 문제를 해결하는 데 있어서 응용을 어렵게 하는 요인이 무엇인지 도출하고, 관련 연구 동향과 방향성을 제시한다. 이를 위해, 양자컴퓨팅 기술을 응용하는 일의 어려움을 이해하는 데 필요한 양자 역학의 기본 지식을 컴퓨터공학의 관점에서 정리하고, 현재 상용화된 양자 컴퓨터와 양자 프로그래밍 계층을 문헌을 통해 분석한다. 또한 클라우드 기반 상용 양자컴퓨팅 서비스의 현황과 활용 방안에 대한 분석과정을 통해, 현시점에서 양자컴퓨팅의 실용적 응용을 어렵게 하는 요인으로 양자 컴퓨터 프로그래밍에 대한 진입장벽과 노이즈가 존재하는 중규모 양자 컴퓨터에 대한 제약사항, 아직 성장 중인 오픈소스 생태계, 현실 문제 크기에 대한 시뮬레이션의 어려움의 네 가지 요인을 도출하고 관련 연구에 대한 동향과 방향성을 제시한다. 이를 통해, 양자컴퓨팅 기술의 실용적 응용을 위한 토대를 마련하는 데 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제3권2호
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• pp.67-72
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• 2022

Ecological research relies on the interpretation of large amounts of visual data obtained from extensive wildlife surveys, but such large-scale image interpretation is costly and time-consuming. Using an artificial intelligence (AI) machine learning model, especially convolution neural networks (CNN), it is possible to streamline these manual tasks on image information and to protect wildlife and record and predict behavior. Ecological research using deep-learning-based object recognition technology includes various research purposes such as identifying, detecting, and identifying species of wild animals, and identification of the location of poachers in real-time. These advances in the application of AI technology can enable efficient management of endangered wildlife, animal detection in various environments, and real-time analysis of image information collected by unmanned aerial vehicles. Furthermore, the need for school education and social use on biodiversity and environmental issues using AI is raised. School education and citizen science related to ecological activities using AI technology can enhance environmental awareness, and strengthen more knowledge and problem-solving skills in science and research processes. Under these prospects, in this paper, we compare the results of our early 2013 study, which automatically identified African cichlid fish species using photographic data of them, with the results of reanalysis by CNN deep learning method. By using PyTorch and PyTorch Lightning frameworks, we achieve an accuracy of 82.54% and an F1-score of 0.77 with minimal programming and data preprocessing effort. This is a significant improvement over the previous our machine learning methods, which required heavy feature engineering costs and had 78% accuracy.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.37-48
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• 2009

가정용 서비스 로봇들은 사용자들에게 다양한 시간 추론 서비스들을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 영역-독립적인 인공지능 계획기를 이용하여 이러한 시간 추론 서비스를 효과적으로 구현하는 방법을 제안한다. 영역-독립적인 인공지능 계획기를 이용하여 시간 추론 서비스를 개발하기 위해서는 다양한 실세계 시간 제약들을 어떻게 하나의 계획 영역 정의 언어로 표현하느냐 하는 지식 공학적 문제뿐만 아니라, 인공지능 계획기와 서비스 소비자 사이의 인터페이스를 어떻게 구현하여야 하느냐 하는 시스템 설계 문제를 함께 해결하여야 한다. 본 논문에서는 가정용 서비스 로봇이 고려해야 하는 하나의 예제 시나리오와 전형적인 시간 제약들을 제시하고, 이들을 표준 계획 영역 정의 언어로 표현하는 방법을 제시한다. 또한 본 논문에서는 새로운 시간 추론 서비스를 효율적으로 생성하고 제공하기 위해, 인공지능 계획기를 기초로 하나의 서비스 에이전트를 구현하는 방법에 대해서도 설명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.240-243
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• 2021

최근에 빅 데이터와 AI 기술을 교육의 평가와 개별 학습에 적용하는 연구 성과가 있었다. 정보 기술의 혁신으로 소셜 미디어, MOOC, 지능형 개인지도 시스템, LMS, 센서 및 모바일 장치 등으로부터 학생들의 개인 기록, 생리학적 데이터, 학습 로그 및 활동, 학습 성과 및 결과를 포함하는 동적이고 복잡한 데이터를 수집 가능하였다. 또한 COVID-19 환경에서 e-러닝이 활성화 되어 많은 양의 학습 데이터가 생성되었다. 이 데이터로부터 학습 분석과 AI 기술을 적용하여 의미있는 패턴의 추출과 지식의 발견이 될 것으로 예상된다. 학습자 측면에서 학생의 학습 및 정서적 행동 패턴과 프로필을 식별하고, 평가 및 평가 방법을 개선하고, 개별 학생의 학습 성과 또는 중퇴를 예측하고, 개인화 된 지원을 위한 적응 시스템에 대한 연구는 필요하다. 본 연구에서는 교육용 데이터를 대상으로 이상탐지와 추천시스템에서 사용하는 기계학습 기술에 대한 조사와 분류를 하여 교육 분야의 연구에 기여하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3D호
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• pp.391-397
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• 2009

현금 흐름에 대한 중요성을 강조한 많은 자료들이 있지만, 건설사업에서의 현금 흐름 예측에 대한 방법을 제시해준 자료는 많지 않다. 본 논문은 건설회사의 현금흐름을 예측하기 위한 모델 제시 및 시스템 구축 방법을 제시한 논문으로 건설회사의 회계담당자가 아닌 현업담당자 즉 현장과 본사 직원들이 기존의 업무를 수행하면서 간단히 접근할 수 있는 방법을 제시하였다. 재무지식 없이도 사용자들의 시스템 접근성이 용이하고 예측시 발생될 오차에 대한 처리도 사용자가 자동 및 수동으로 사용할 수 있는 시스템 개발 방법을 제시하였다. 또 과거 학자들의 연구 사례와 방법, 그리고 금번 제시 모델에 대한 방법 및 시스템 개발 시 고려사항등도 함께 제시하였다. 또한 실제 개발 및 적용에 1년 동안 추진사례를 예시하여 각 개발 단계에서 시스템 구축 방법 및 문제점도 함께 제시 하였다. 이 논문이 현금흐름을 미리 예측하여 건설회사의 유동성 위기를 미리 예방 하고, 보유한 현금을 투자활동과 재무활동에 활용 할 수 있는 현금흐름예측의 모텔로 활용되기를 바란다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.72-74
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• 2022

국가과학기술지식정보서비스(이하 NTIS)에서는 국가R&D과제정보를 제공하고 있다. 과제정보는 '과제명', '과제수행기관', '연구책임자명' 등의 메타정보와 '연구목표', '연구내용', '기대효과'와 같은 과제를 설명하는 텍스트들로 구성되어있다. 과제정보 100만건을 대상으로 검색한 결과목록에서 '연구목표' 나 '연구내용' 등을 모두 확인하여 원하는 과제정보를 찾기 위해서는 많은 시간이 필요하다는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해소하기 위해, 본 논문에서는 국가R&D 과제정보 내에서 장문의 텍스트로 구성된 부분을 요약하는 과제정보 요약 시스템을 제안하고자 한다. 한국어의 언어학적 특징을 분석하여 전처리기를 구축하고 전처리된 텍스트 정보를 처리하기 위한 자연어 처리 기술 기반 과제정보 요약 모델을 개발하였다. 이를 통해 장문으로 구성된 과제정보를 압축 및 요약된 형태로 제공하여, 이용자들이 요약정보만으로도 전반적인 내용을 쉽고 빠르게 유추하는 데 도움이 될 것이다.