• 융합보안논문지
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• 제23권2호
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• pp.47-54
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• 2023

전 세계적으로 한류 콘텐츠가 유행하며 국내뿐만 아니라 해외에서도 국내 저작물의 저작권 침해 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 대응하기 위한 국내 불법 저작물 유통 사이트를 탐지하는 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 최근 연구는 국내 불법 저작물 유통 사이트들이 광고 배너를 상당수 포함하고 있는 특징을 활용한 연구가 존재한다. 그러나 해외 불법 저작물 유통 사이트의 경우 광고 배너를 포함하지 않거나 국내 사이트에 비해 적은 양의 광고를 포함하고 있어 국내와 같은 탐지 기술의 적용이 제한적이다. 본 연구에서는 저작물 불법 공유 사이트가 게시물과 저작물의 이미지를 유사한 계층 구조로 포함하는 특징을 이용하여 링크 트리 및 텍스트 유사도 비교 기반의 탐지 기술을 제안한다. 대량의 링크로 작성된 대규모 트리의 정확한 유사도 비교를 위해 GNN(Graph Neural Network)를 활용한다. 본 연구의 실험에서 일반 사이트와 저작물 불법 유통 사이트를 분류에 95% 이상의 높은 정확도를 보였고 해당 알고리즘을 적용하여 불법 유통 사이트의 자동화된 탐지를 통해 신속한 저작권 침해 대응이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국노년학
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• 제29권2호
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• pp.529-546
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• 2009

노인우울은 유병율이 높을 뿐만 아니라 상당히 심각한 신체적, 심리사회적, 경제적 부담을 초래함에도 불구하고, 노화의 과정으로 또는 신체질환의 일부로 여겨지는 가운데 개입이 지연되고 있다. 건강문제를 해결하기 위한 시도가 일반적으로 당사자나 주변인들의 문제 인식에서 비롯되는 점에 비추어 볼 때, 우울증상에 대한 정확한 식별은 자기 자신은 물론 주위 노인들의 증상에 대한 조기발견과 개입을 촉진하는데 도움이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 대도시에 거주하는 노인 104명에 대한 면접 설문조사를 통해 우울증상에 대한 노인들의 식별력과 증상의 개념화 방식을 탐색하고 이에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석을 실시했다. 연구결과, 우울증상을 식별할 수 있었던 노인은 전체 응답자의 14%에 불과했으며, 그 밖에는 외로움, 정서적 문제, 경제적 문제 등으로 인식했다. 75세 이상의 나이, 주된 정신건강정보원이 대중매체인 경우 식별력이 감소하는 것으로, 정신건강 지식이나 정보의 주된 원천이 정신건강 관련교육인 경우 식별력 증진에 도움이 되는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과에 기초할 때, 노인의 우울증상 식별력을 증진시키기 위한 전략으로 정보지 비치나 일회성 행사위주의 정보전달보다 면대면의 구체적 정보제공과 상담 방식이 효과적일 것으로 보이며, 대중매체의 정신건강 및 질환 콘텐츠에 대한 면밀한 검토에 초점을 둔 후속 연구도 필요할 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제52권2호
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• pp.39-50
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• 2024

색채는 중요한 시각적 요소로서 도시 이미지와 사람들의 인식 형성에 중요한 영향을 미친다. 도시환경에서 색채를 정량적으로 분석하는 작업은 복잡한 과정을 필요로 하여 과거에는 실행하기가 어려웠다. 그러나 최근 머신 러닝 기술의 급속한 발전으로 관광객이 공유한 사진을 이용하여 도시 색채를 분석하는 것이 가능해졌다. 본 연구는 중국의 인기 관광지인 대리시를 사례로 선정하여 관광객이 공유한 대리시의 사진을 수집하였으며, 머신 러닝 기술을 결합하여 대규모 도시 색채를 측정하는 방법을 탐색하였다. 구체적으로는 먼저 DeepLabv3+ 모델을 사용하여 ADE20k 데이터 셋을 기반으로 관광객이 공유한 사진의 의미 분할을 수행하여 사진에서 인공 요소를 분리했다. 다음으로 K-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 대리시의 인공 요소의 주요 색상을 추출하고, 이러한 색상 간의 상관관계를 분석하기 위해 인접 매트릭스를 구축했다. 연구 결과에 따르면 대리시의 인공 요소의 주요 색상은 주황-회색이 가장 높은 비율을 차지한다. 또한, 회색 계열의 색상이 다른 색상과 자주 조합되어 사용되는 경향이 있다. 분석에 따르면 대리시의 인공 요소의 색채 특성은 지역의 민족 문화와 불교 문화의 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구는 색채 분석을 위한 새로운 접근 방법을 제공하며, 연구 결과는 대리시가 관광객의 기대에 부합하는 도시 색채 이미지를 형성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 향후 대리시의 색채 계획을 위한 참고 자료를 제공하고자 한다.

• 한국입자에어로졸학회지
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• 제19권4호
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• pp.111-128
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• 2023

Chungcheongnam-do has various emission sources, including large-scale facilities such as power plants, steel and petrochemical industry complexes, which can lead to the severe PM pollution. Here, we measured concentrations of PM₁₀, PM_2.5, and its metallic elements at a suburban site in Taean, Chungcheongnam-do from September 2017 to June 2022. During the measurement period, the average concentrations of PM₁₀ and PM_2.5 were 58.6 ㎍/m³ (9.6~379.0 ㎍/m³) and 35.0 ㎍/m³ (6.1~132.2 ㎍/m³), respectively. The concentration of PM₁₀ and PM_2.5 showed typical seasonal variation, with higher concentration in winter and lower concentration in summer. When high concentrations of PM_2.5 occurred, particulary in winter, the fraction of Zn and Pb components considerably increased, indicating a significant contribution of Zn and Pb to high-PM_2.5 concentration. In addition, Zn and Pb exhibited the highest correlation coefficient among all other metallic elements of PM_2.5. A backward trajectory cluster analysis and CPF model were performed to examine the origin of PM_2.5. The high concentration of PM_2.5 was primarily influenced by emissions from industrial complexes located in the northeast and northwest areas.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제57권4호
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• pp.327-338
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• 2024

Objectives: Estimating the number of deaths caused by smoking is crucial for developing and evaluating tobacco control and smoking cessation policies. This study aimed to determine smoking-attributable mortality (SAM) in Korea in 2020. Methods: Four large-scale cohorts from Korea were analyzed. A Cox proportional-hazards model was used to determine the hazard ratios (HRs) of smoking-related death. By conducting a meta-analysis of these HRs, the pooled HRs of smoking-related death for 41 diseases were estimated. Population-attributable fractions (PAFs) were calculated based on the smoking prevalence for 1995 in conjunction with the pooled HRs. Subsequently, SAM was derived using the PAF and the number of deaths recorded for each disease in 2020. Results: The pooled HR for all-cause mortality attributable to smoking was 1.73 for current men smokers (95% confidence interval [CI], 1.53 to 1.95) and 1.63 for current women smokers (95% CI, 1.37 to 1.94). Smoking accounted for 33.2% of all-cause deaths in men and 4.6% in women. Additionally, it was a factor in 71.8% of men lung cancer deaths and 11.9% of women lung cancer deaths. In 2020, smoking was responsible for 53 930 men deaths and 6283 women deaths, totaling 60 213 deaths. Conclusions: Cigarette smoking was responsible for a significant number of deaths in Korea in 2020. Monitoring the impact and societal burden of smoking is essential for effective tobacco control and harm prevention policies.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권3호
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• pp.467-484
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• 2024

생성형 인공지능의 급속한 발전으로 이제 프로그래머의 도움 없이 누구나 개인 맞춤형 챗봇을 제작하고 이를 무료로 활용할 수 있는 시대가 열렸다. 본 연구는 예비 교사 교육을 목적으로, OpenAI의 GPTs 기반 맞춤형 챗봇을 개발하였다. 개발된 맞춤형 챗봇은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 토대로한 생성형 AI를 이용했기 때문에 그 응답 또한 확률적이므로, 맞춤형 챗봇의 개발 절차뿐만 아니라 그 응답이 적절한지에 대한 점검이 필요하다. 이를 위해 예비 교사를 지도하는 교수자들이 맞춤형 챗봇의 응답에 대한 타당성을 5점 척도로 분석하여 수학교육적 성능을 살펴보았다. 동일한 질문에 대한 범용적인 챗봇인 ChatGPT, 맞춤형 챗봇인 GPT, 그리고 초등수학교육 전문가의 응답을 교수자들이 분석한 결과, 초등수학교육 전문가의 응답은 평균 4.52점을, 맞춤형 챗봇인 GPT는 평균 3.73점을 받아 맞춤형 챗봇인 GPT의 응답은 초등수학교육 전문가의 수준에는 미치지 못하는 것으로 나타났다. 하지만 5점 척도에서 보통 이상으로 '적절하다'에 가까운 점수를 받아 맞춤형 챗봇인 GPT의 교육적 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 한편, 범용적인 챗봇인 ChatGPT의 응답은 평균 2.86점으로 낮은 평가를 받았으며, 예비 교사를 지도하는 교수자들은 답변 내용이 체계적이지 않고 일반적인 수준에 머물러 있다고 평가하였다. 이에 범용적인 챗봇인 ChatGPT는 수학교육에 한정하여 사용하기에는 어려움이 있어 보인다. 기존의 맞춤형 챗봇이 교육적 효과를 입증했음에도 불구하고, 그 제작 과정에서 요구되는 시간과 비용이 큰 장애물로 작용해왔다. 그러나 이제 GPTs 서비스를 통해 누구나 손쉽게 교수자 및 학습자에게 적절한 맞춤형 챗봇을 제작할 수 있으며, 그 응답이 일정 수준 이상의 수학교육적 타당성을 보여 수학교육의 다양한 측면에서 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.23-37
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• 2024

디지털 트윈은 현실세계의 물리적 객체를 디지털 세계의 가상객체로 모사하고 시뮬레이션을 통해 미래에 발생 가능한 현상을 예측함으로써, 현실세계의 문제를 해결 또는 최적화하기 위해 고안된 M&S(Modeling and Simulation) 기술이다. 디지털 트윈은 지금까지 도시, 산업 시설 등 대규모 환경에서 특정 목적을 달성하기 위해 수집된 다양한 데이터 기반으로 정교하게 설계되고 활용되어 왔다. 이러한 디지털 트윈 기술을 실생활에 적용하고 사용자 맞춤형 서비스 기술로 확장하기 위해서는 개인정보 보호, 시뮬레이션의 개인화 등 실질적이지만 민감한 문제를 해결해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인화 디지털 트윈을 위한 연합학습 기반의 클라이언트 훈련 가속 방식(FACTS)을 제안한다. 기본적인 접근 방식은 클러스터 기반의 적응형 연합학습 훈련 절차를 활용해 개인정보를 보호하면서 동시에 사용자와 유사한 훈련 모델을 선택하고 훈련을 가속하는 것이다. 다양한 통계적으로 이질적인 조건의 실험 결과 FACTS는 기존의 FL 방식에 비해 훈련 속도 및 자원 효율성 측면에서 우수한 것으로 나타난다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권2호
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• pp.27-52
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• 2010

그동안 기업의 사회적 책임활동에 대한 척도개발이 국·내외적으로 일부 연구자들에서 수행되어져 왔지만, 기업의 사회적 책임활동을 측정하고 있는 구성개념(측정항목)들에 대한 이론적 배경의 결핍과 기업의 네 가지 사회적 책임활동 차원이 과연 서로 이질적인 차원인지에 대한 의문이 제기되었다. 또한, 기업의 사회적 책임활동과 관련된 지난 30년간 발표된 정량적 분석에 의하면, 대부분의 연구들이 측정항목과 방법론 측면에서 많은 문제점을 보이고 있다. 이처럼 기업의 사회적 책임활동 (CSR)에 대한 학문적 관심은 오래 지속되고 있지만, 기업의 사회적 책임차원 (경제적, 법률적, 윤리적, 자선적 책임)에 대하여 소비자들이 어떻게 바라보는지, 혹은 어떻게 인지하는지에 대해 측정할 수 있는 척도가 미흡한 실정이다. 특히 기업의 사회적 책임활동에 대한 척도가 서구사회 위주로 개발되어 국내에서 인용되다보니, 국내 특성에 맞는 기업의 사회적 책임활동을 측정할 수 있는 척도가 미흡하였다. 이에 본 연구는 다양한 이해관계들을 대상을 집단면접(FGI)을 실시하여 국내 상황에 맞는 척도를 개발하였고, 본 연구에서 개발된 새로운 척도가 기존 척도에 비하여 더 높은 예측력을 지니는지를 간접적으로 증명하였다. 본 연구결과를 통해 새롭게 개발된 기업의 사회적 책임활동에 대한 척도는 다음과 같다. 우선, 경제적 책임은 '제품의 품질개선 노력', '고객의 불평처리에 대한 체계구축', '이윤창출을 통한 국가 경제발전 이바지', '고용창출 노력', 법률적 책임으로는 '법적기준 준수', '직원들의 복지추구와 고용 관련법 준수', '명시된 계약적 책임이행', '기업경영 관련법 준수', '소비자보호법 준수', 윤리적 책임으로는 '윤리강령 지침마련', '과장광고나 허위광고', '투명경영', '사업파트너와의 공정한 거래', 자선적 책임으로는 '지역사회와의 협력사업', '스포츠 및 문화활동 지원', '지역사회 봉사', '사회환원' 등이다. 연구결과는 국내 기업들에게 경제적 책임활동의 중요성을 다시 한 번 인지시키고 있으며, 특히 국내 기업들에게 자사의 사회적 책임활동을 진단하는데 중요한 실무적인 시사점을 제시할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.1-17
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• 2017

딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.

• 수산해양기술연구
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• 제24권2호
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• pp.55-64
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• 1988

부산시 선적의 근해안강망 어선에서 사용하고 있는 어구의 1/10, 1/20 모형을 제작하여 흐름이 비교적 빠른 연안에서 전개상태를 측정 및 관찰한 결과는 다음과 같다. 1. 전개장치의 전개높이, 전개간극 등은 네갈랫줄의 상대적 길이에 따라 상당히 다르며, 보편적으로 사용하고 있는 바와 같이 네갈랫줄의 길이를 길게 하고, 맨 위쪽 줄의 길이를 그 보다는 짧게한 방식이 효과적이며, 가장 효과적인 것은 갈랫줄의 길이를 아래로부터 차례로 맨 아랫것 보다 5%, 9%, 4%씩 길게 한 것이 전개 높이, 전개간극, 전개면적 등의 모든 면에서 가장 효과적이었다. 2. 흐름이 빨라지면 등판과 밑판의 평면형상은 뜸줄과 발줄이 아주 심하게 만곡되고, 그물 길이의 2/5 정도까지는 망지가 뒤로 많이 쏠려서 망구에 있어서의 물의 여과를 혼란시켜 어군의 입망을 방해할 것 같고, 또 밑판이 해저의 장애물에 걸렸을 때는 파망의 우려가 크다. 3. 유체저항을 실물어구의 것으로 환산하면 R=29.2$\times$103 v1.65 이라고 표현되고, 이것을 그물의 설계상 구성요소를 고려한 식으로 바꾸면 R=5.9$\times$d/l$\times$abv1.65 이라고 표현된다.