• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.221-241
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• 2018

지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-178
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• 2020

국방부는 감소되는 부대 및 병력자원의 문제해결과 전투력 향상을 위해 4차 산업혁명 기술(빅데이터, AI)의 적극적인 도입을 추진하고 있다. 국방 정보시스템은 업무 영역 및 각군의 특수성에 맞춰 다양하게 개발되어 왔으며, 4차 산업혁명 기술을 적극 활용하기 위해서는 현재 폐쇄적으로 운용하고 있는 국방 데이터 관리체계의 개선이 필요하다. 그러나, 국방 빅데이터 및 인공지능 도입을 위해 전 정보시스템에 데이터 표준을 제정하여 활용하는 것은 보안문제, 각군 업무특성 및 대규모 체계의 표준화 어려움 등으로 제한사항이 있고, 현 국방 데이터 공유체계 제도적으로도 각 체계 상호간 연동 소요를 기반으로 체계간 연동합의를 통해 직접 연동을 통하여 데이터를 제한적으로 공유하고 있는 실정이다. 4차 산업혁명 기술을 적용한 스마트 국방을 구현하기 위해서는 국방 데이터를 공유하여 잘 활용할 수 있는 제도마련이 시급하고, 이를 기술적으로 뒷받침하기 위해 국방상호운용성 관리지침 규정에 따라 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 국방 데이터의 체계적인 표준 관리를 지원하는 다중 데이터 저장소 관리(MRMM) 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 스마트 국방 구현을 위해 가장 기본이 되는 국방 데이터의 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고, 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 다중 데이터 저장소 관리 (MRMM) 기술을 제시하고, 단어의 유사도를 통해 MRMM의 실현 방향성을 구현하였다. MRMM을 바탕으로 전군 DB의 표준화 통합을 좀 더 간편하게 하여 실효성 있는 국방 빅데이터 및 인공지능 데이터 구현환경을 제공하여, 스마트 국방 구현을 위한 막대한 국방예산 절감과 전투력 향상을 위한 전력화 소요기간의 감소를 기대할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권6호
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• pp.155-164
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• 2018

많은 악성프로그램은 역공학을 막기 위해 다양한 상용 패커를 사용해 압축 혹은 암호화를 했기 때문에 악성코드 분석가는 압축해제 혹은 복 호화를 먼저 수행해야 한다. OEP(Original Entry Point)는 암호화되거나 압축되어 있는 실행파일을 다시 원본 바이너리 상태로 되돌린 후 실행된 첫 번째 명령어의 주소이다. 여러 언패커는 OEP가 나타나기 전까지 패킹된 파일을 실행하며 주소를 기록한다. 그리고 기록된 주소들 중에 OEP를 찾는다. 그러나 일부 언패커에서 제공하는 OEP 후보들은 비교적 큰 OEP 후보 집합을 제공하거나 후보들 중에 OEP가 없는 경우가 있다. 이에 악성코드 분석가들은 더 적은 OEP 후보 집합을 제공하는 도구가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 PinDemonium이라 불리는 언패커에 두 가지 OEP 탐지방법을 추가하여 더 적은 OEP 후보 집합을 제공하는 도구를 만들었다. 첫 번째 방법은 패킹된 프로그램이 완전히 원본 바이너리상태로 되돌아 간 후에는 원프로그램 함수 호출과 동일하다는 것을 활용한 OEP 탐지방법이다. C/C++ 언어로 작성된 프로그램은 바이너리 코드로 언어를 변환하는 컴파일 과정을 거친다. 컴파일 과정을 거친 프로그램에는 특정 시스템 함수들이 추가된다. 이 시스템 함수들은 컴파일러 별로 다르다. 컴파일러 별로 사용되는 시스템 함수를 조사한 후, 패킹된 프로그램에서 호출되는 시스템 함수와 패턴매칭하여 언패킹 작업이 끝났는지 탐지하는 방법이다. 두 번째 방법은 패킹된 프로그램이 완전히 원본 바이너리 상태로 돌아간 후 시스템함수에서 사용되는 매개 변수가 원프로그램과 동일하다는 것을 활용한 OEP 탐지방법이다. 시스템함수에서 사용되는 매개변수의 값을 이용해 OEP를 찾는 방법이다. 본 연구는 16종의 상용 패커로 압축된 샘플 프로그램을 대상으로 OEP 탐지 실험을 했다. 본 연구에선 안티 디버깅 기법으로 프로그램을 실행하지 못하는 경우인 2종을 제외하고 PinDemonium 대비 평균 40% 이상 OEP후보를 줄일 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.133-148
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• 2014

최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.

• 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.

• 한국조경학회지
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• 제49권3호
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• pp.1-10
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• 2021

본 연구는 탐방객이 자유롭게 서술한 블로그 텍스트 데이터를 자연어 처리 기술 중 하나인 감성분석을 활용하여 북한산둘레길의 선호도를 평가하고, 선호 요인과 비선호 요인을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이에 2019년 1년 동안 작성된 블로그를 수집하고 21개 둘레길 구간별 텍스트에 나타난 긍정 및 부정 감성 단어 도출을 통해 감성점수를 산출하였다. 이후 내용분석을 통해 탐방객이 어떤 요소로 인해 구간을 선호하거나 선호하지 않는지 파악하였다. 북한산둘레길에 대해 작성된 블로그에서는 긍정적인 단어가 평균적으로 약 73% 출현하고 있었고, 각 구간별 게시물의 감성 극성 비율에서도 긍정적인 문서의 비율이 부정적인 문서의 비율보다 높았다. 이를 통해 탐방객은 북한산둘레길에 대하여 대체로 긍정적으로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 그럼에도 감성점수를 도출한 결과, 21개 둘레길 구간에서는 선호하는 구간과 선호하지 않는 구간이 존재하고 있었다. 선호 구간과 비선호 구간에 대해 탐방객은 난이도가 낮고 부담 없이 걸을 수 있는 구간을 선호하고 있었고, 경관에 대한 여러 요소(시각, 청각, 후각 등)가 조화롭고 계절감이 뚜렷해 다양한 경관이 연출되는 곳, 경관 시퀀스의 변화가 존재하는 구간을 선호하는 것으로 나타났다. 또한 탐방객은 전망대, 조망점 등의 뷰포인트 유무를 둘레길에서의 주요 요소로 인식하고 있었고, 접근성이 우수하고 안내판 등 정보 제공이 원활하게 이뤄지는 구간에 대해 선호도가 더 높은 것을 알 수 있다. 반면, 도로와 인접함에 따라 발생되는 주변 소음과 과도한 시가지 비율, 구간별 난이도 불균형 등으로 인한 둘레길 동선 불만족이 비선호 요인으로 크게 작용하고 있었으며, 경관 단절 및 구간에 대한 정보 부족 등이 선호도를 떨어트리는 원인으로 나타났다. 본 연구의 결과는 국립공원뿐만 아니라 근교 산림 녹지 관리에 있어서 둘레길 정비 및 개선방안 마련에 활용될 수 있으며, 연구에 활용된 감성분석은 자연지역에 대한 실제 이용자들의 반응을 지속적으로 모니터링 할 수 있다는 점에 의의가 있다. 다만 사전에 정의된 감성사전을 기반으로 평가하였기에 지속적인 사전 업데이트가 필요하다. 또한 소셜미디어 특성상 부정적인 견해보다는 긍정적인 내용을 공유하는 경향이 존재하기 때문에, 현장 설문조사 등의 분석 결과와 비교, 검토하는 작업이 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.147-157
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• 2022

본 연구는 국내 사정에 적합한 스마트팜 기술 전략을 ICT 기술의 국내 사정에 적합한 차별화를 중심으로 제안하고자 했다. 해외 농산업 선진국의 경우 각 나라의 지형적 특성, 농산업 특성, 국민 수요 특성 등을 전반적으로 반영한 특정 단계 개발에 주력함을 확인했으나, 국내 스마트팜의 경우 해외 기술을 여과 없이 수용하여 국내사정에 적합한 기술의 선별적 개발이 수행되지 않음을 확인했다. 따라서, 본 연구는 국내 농촌 인구의 급격한 감소, 인구 고령화, 농작물 가격 경쟁력 상실, 휴경지 증가, 경지 이용률 감소 등 문제에 따라, 차후 스마트팜 ICT 기술 개발 방향성을 품질 좋은 농산물을 창출하여 가격 경쟁력을 갖추기 위한 성능의 우수함, 노동인구 고령화에 따른 사용의 용이성, 영세한 경영규모에 적합한 경제성 등에 주목하여 스마트팜을 추진해야 함을 제시했다. 첫째, 경제성 차원에서 영세농가(1차) 경영환경에 필요한 기능들만 선별하여 ICT 기술을 구성하고, 이들과 원활한 의사소통 체계를 ICT 기술에 적용하여 실제 농가에서 필요로 하는 기능을 점차적으로 업데이트함으로써 비용 감소에 일조할 수 있음을 제안했다. 둘째, 성능차원에 있어서는 국내 고령화 인구에 적합한 빅데이터 난이도 조절, 이들에게 적합한 언어사용, 이들의 예측 성향을 반영한 알고리즘 설정 등 ICT의 의사소통 기능 개선에 주목한다면 작동 정확성을 증대할 수 있음을 제안했다. 셋째, 사용용이성 차원이다. 6차산업(1차(농업,임업)+2차(농수산물가공)+3차(서비스,농어촌체험,유통)) 발전을 위한 ICT 기술에 기반한 스마트팜은 특정 명령어에 따라 동작을 수행하는 바, 특정 명령에 빅데이터에 근거한 추론을 통한 추가적 기능들이 자동적으로 수반될 것과, 각 지역적 환경에 맞춤화된 빅데이터 구성에 기반한 장치를 미리 세팅, 표준화하여 사용용이성을 촉진할 수 있음을 최종 제시했다.

• 과학교육연구지
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• 제45권3호
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• pp.292-303
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• 2021

본 연구에서는 일상생활에서 에너지 용어가 사용되는 맥락을 알아보기 위하여 온라인 과학 기사를 수집하여 언어 네트워크, 토픽 모델링 분석 기법을 활용해 에너지 관련 기사에 사용된 용어의 빈도, 용어 네트워크, 기사의 주제를 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2018.3.1.부터 1년간의 온라인 과학 분야의 기사 중 에너지를 검색어로 하여 10개의 국내 중앙지에서 검색 및 선정된 2,171편이다. 이 기사들을 자연어 처리하여 51,224개의 문장과 507,901개의 단어로 데이터를 구성하였다. R 프로그램을 활용하여 용어 빈도수 분석 및 언어 네트워크 분석을 실시하였고, 에너지 용어 사용의 맥락 탐색을 위해 구조적 토픽 모델링 분석을 적용해 기사의 주제를 도출하였다. 기사에 사용된 용어 중 빈도수가 유난히 높은 용어는 기술, 연구, 개발로 새로운 소식을 알리는 기사의 특성을 반영한 것으로 나타났다. 한편, 기사 2편당 한 번 이상의 빈도로 사용되는 용어에는 산업 관련 용어(산업, 제품, 시스템, 생산, 시장)와 '전기', '환경'과 같이 에너지 관련 용어로 충분히 기대되는 용어들이 있었다. 한편, 에너지 관련 과학 수업에서 자주 사용되는 '태양', '열', '온도', '발전'도 빈도수 상위에 속하는 용어로 드러났다. 용어 네트워크 분석에서는 산업 및 기술과 관련된 용어와 기초과학 및 연구 관련 용어들이 약한 강도이지만 서로 군집을 이루는 것을 확인하였다. 한편, 에너지와 쌍을 이루는 용어의 분석에서는 '에너지 효율'을 비롯해 '에너지 절감', '에너지 소비' 등과 같이 에너지의 사용에 관한 용어들이 다수를 이루고 그 사용 빈도가 가장 높았다. 에너지 용어가 사용되는 맥락은 16개의 주제를 분류한 4가지 영역으로 '첨단산업', '산업', '기초과학', '환경 및 건강'으로 나타났다. 에너지 사용 관련 용어가 상당히 많이 사용된다는 결과는 에너지 수업의 시작점으로 에너지 저급화 개념의 도입이 효과적일 수 있음을 시사한다. 또한, 첨단산업이나 환경 및 건강의 맥락을 에너지 학습에 도입할 필요성도 보여준다. 본 연구에서 드러난 16개 주제에서 보이는 다양한 에너지 용어가 사용되는 맥락을 재구성해 에너지 관련 수업에 활용한다면 학생들이 학교에서의 에너지 학습과 일상적 상황을 통합적으로 인식하는 데 도움이 될 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권8호
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• pp.990-1010
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• 2009

이 연구에서는 뇌기반 진화적 교육 원리를 도출하기 위하여, 인간 뇌의 구조적 기능적 특징, 개체간과 개체내에서 일어나는 생물학적 진화, 뇌내에서 일어나는 진화적 과정, 과학 자체와 개별 과학자의 과학적 활동에 내재된 진화적 속성에 관한 연구물을 리뷰하였다. 이렇게 하여 도출된 인간 뇌의 주요 특징과 생성-선택-파지를 핵심 요소로 하는 보편 다윈주의 혹은 보편 선택주의를 토대로, 뇌기반 진화적 과학 교수 학습 모형을 개발하였다. 이 모형은 세 가지 요소와 세 가지 단계 및 평가로 이루어진다. 세 가지 요소는 정의적, 행동적, 인지적 요소이고, 각 요소를 구성하는 세 단계는 다양화 $\rightarrow$ 비교 선택 $\rightarrow$ 확장 적용(ABC-DEF; Affective, Behavioral, Cognitive components - Diversifying$\rightarrow$Emulating, Estimating, Evaluating $\rightarrow$ Furthering steps)이다. 이 모형에서 정의적 요소 (A)는 인간 뇌에서 감성을 관장하는 대뇌변연계에 토대를 두고 자연 사물과 현상에 대한 학습자의 흥미 호기심과 관련된다. 행동적 요소(B)는 시각 정보를 처리하는 후두엽, 언어 정보의 이해.생성과 관련된 측두엽, 감각운동 정보를 처리하는 감각운동령을 수반하고 과학적 활동의 직접 해보기와 관련된다. 인지적 요소(C)는 사고, 계획, 판단, 문제해결과 관련된 전두엽합령에 토대를 둔다. 이 모형은 이러한 측면에서 '뇌기반(brain-based)'이다. 이 모형의 세 가지 각 요소를 구성하는 세 단계에서, 다양화 단계(D)는 각 요소에서 다양한 변이체를 생성하는 과정이고, 가치나 유용성에 비추어 비교.선택하는 단계(E)는 변이체들 중 유용하거나 가치 있는 것을 검증하여 선택하는 과정이며, 확장.적용 단계(F)는 선택된 것을 유사한 상황으로 확장하거나 적용하는 단계이다. 이 모형은 이러한 측면에서 '진화적(evolutionary)'이다. ABC 세 요소에 대해, 과학적 활동에서 감성적 요인이 출발점으로 갖는 중요성과 뇌에서 사고 기능과 관련되는 신피질에 비해 감성을 관장하는 대뇌변연계의 우세한 역할을 반영하여 DARWIN (Driving Affective Realm for Whole Intellectual Network) 접근법을 강조한다. 이 모형은 학교 현장에서 다루는 과학 주제와 학생의 특징에 따라 다양한 형태와 수준으로 융통성 있게 실행될 수 있다.