• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.13-26
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• 2024

멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.

• 농촌지도와개발
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• 제7권1호
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• pp.121-136
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• 2000

This study reports on a comparison between the Korean diffusion of agricultural innovation or extension service and the cooperative extension service in the United States of America. It focuses on relevant differences between the two systems and provides recommendation for improvement of the Korean system to insure success in important areas related to the diffusion of agricultural innovations. After a comparative study on diffusion of innovations it is clear that: in order to have a productive agriculture that makes effective and efficient use of natural resources and helps achieve sustainability goals, a mechanism that delivers knowledge to agricultural communities must be established and maintained. This mechanism is clearly an agricultural extension service that is cooperatively funded by federal, state and local governments and that insures participation of constituents in the process of establishing priorities and evaluating achievements. The success of US agriculture, the most productive in the world, is to a large degree to the Cooperative Extension Service. Based on the results of this study and the differences of the United States and Korea, the following recommendations should be emphasized for more effective communication for agricultural innovation and rural development in Korea: 1) In order to insure that extension educators are high caliber professional individuals, it is important to establish a system that nationally recognizes these individuals as such, and that provides a professional development path. 2) The results of the decision of transfer of extension educators to local governments has not yielded positive outcomes, especially in terms of professional status. It is clearly demonstrable that valuable professionals are leaving the service, that local governments do not have the will and resources to implement a successful extension program. 3) Because of the critical importance of diffusing innovations to agricultural producers in order to insure and quality and steady food supply, it is of critical importance that these issues be addressed before the extension service is further deteriorated. Given the cement situation, it is clear that the extension service should become nationally supported again in cooperation with local and state governments and that extension professionals be given appropriate rank at the national level, commesurate with their peers in research and teaching. 4) The common current committee practice of lengthy reporting and short discussion needs to be changed to one that results in char, brief and substantive action oriented goals. Joint participation by researchers, extension educators and farmers should be encouraged in planning, implementation and evaluation of communication for agricultural innovations. Roles and functions of committees for institutional cooperation, and or agricultural extension committees should be enlarged. 5) Extension educators should be encouraged to adopt new communication technologies to improve their diffusion of innovations methods. Agricultural institutions and organizations should be encouraged to adopt farmer-first and or client-oriented approach in agricultural extension and diffusion of agricultural technologies. The number, complexity and rapid change of information in agricultural extension require the development of a computer based information and report system to support agricultural extension. 6) To facilitate and expand the further development of communication for agricultural innovation and rural development, agricultural communication programs in universities especially in colleges of agriculture and life sciences. 7) To strengthening the sense of national and social responsibility communication for agricultural innovation and rural development among students in agricultural colleges and universities through participation in learning activities by proactive recruitment. 8) To establish and reinforce a policy that insures participation in communication for agricultural innovation and regal development activities. 9) To improve further development of communication for agricultural innovation and rural development in Korea, more research activities should be encouraged.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권6호
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• pp.185-196
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• 2015

에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.750-762
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• 2019

기업의 대고객 접점으로써 콜센터의 중요성은 커지고 있다. 하지만, 콜센터는 상담사의 지식 부족과 업무 부적응에 따른 잦은 이직으로 인해 상담사 운영이 어렵고, 이로 인한 고객 서비스 품질 저하의 문제를 안고 있다. 이에 본 연구에서는 상담사에게 업무 지식에 대한 부하를 줄이고 서비스 품질을 향상 시키기 위해 음성 인식 기술과 자연어 처리 및 질의응답을 지원하는 AI 기술과 PBX, CTI 등의 콜센터 정보시스템을 결합하여 실시간으로 상담사에게 고객의 질의 내용에 대한 답변을 제공해주는 "실시간 상담 도우미" 시스템 개발 방안에 대해 N은행 콜센터 사례를 통해 연구하였다. 사례연구 결과, 실시간 통화 분석을 위한 음성인식 시스템의 구성방안과, 질의응답 시스템의 자연어처리 성능 향상을 위한 말뭉치 구축 방안을 확인 할 수 있었으며, 특히 개체명 인식기의 경우 도메인에 맞는 말뭉치 학습 후 정확도가 31% 향상됨을 확인하였다. 또한, 상담 도우미 시스템을 적용한 후 상담 도우미의 답변에 대한 상담사들의 긍정적 피드백 비율이 93.1%로써 충분히 상담사 업무에 도움을 주고 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_4호
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• pp.1179-1194
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• 2020

본 연구에서는 지상기상센서가 설치되지 않은 미 관측지점의 기온정보를 추정하기 위하여 K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 신경망 알고리즘을 대상으로 위성영상을 이용하여 기온자료를 산출하고 그 정확성을 평가·분석하고자 하였다. 위성영상자료는 2019년에 취득된 Landsat-8과 MODIS Aqua/Terra을 이용하였으며, 기상자료는 기상청과 산림청의 AWS/ASOS 자료를 이용하였다. 또한 추정 정확도를 향상시키기 위하여 수치표면 모델, 일사량, 경사방향, 경사도를 생성하여 이용하였다. 머신러닝 알고리즘 정확도 비교는 10-fold 교차검증을 통하여 R²(결정계수) 및 RMSE(평균제곱근오차)의 통계량을 계산하여 대상지역별 추정결과를 비교하였다. 그 결과 신경망 알고리즘이 R²=0.805, RMSE=0.508로 세 알고리즘 중 가장 안정적인 결과를 나타내었다. 신경망 알고리즘을 구축된 위성영상 데이터셋에 적용하여 2019년 6월부터 9월까지의 평균기온 지도를 생성할 수 있었으며 세밀한 기온 정보를 관측할 수 있음을 확인하였다. 연구 성과는 폭염 대응 정책, 열섬완화 연구 등 국가재난안전 관리에 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국조리학회지
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• 제19권2호
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• pp.176-189
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• 2013

본 연구는 스마트 디바이스 기반의 조리실습교육 앱 개발 방안을 탐색하기 위해 대전 충남지역 4년제 대학생을 대상으로 진행되었다. 연구 결과 가장 많이 사용하고 있는 스마트 기기는 스마트폰으로 하루 5시간 이상, 주로 SNS를 위해 사용하고 있었다. 대부분 자투리시간을 활용하여 어학이나 전공교육에 활용하고 있었고, 교육용 콘텐츠를 가장 희망하였으며, 학습에 도움이 된다고 하였다. 스마트 기기는 이동성이 우수하고, 동영상 강의 청취에서 가장 기대를 갖고 있었다. 조리실습교육용 앱의 필요성과 학습 효과에 대해 긍정적으로 인식하고 있으며, 주 1회 활용하겠다는 응답 비율이 높았고, 다양한 레시피와 간편 요리, 조리기능사요리를 희망하였다. 그러므로 자료 개발 시 SNS 기능을 추가하여 교수자와 학생과의 상호작용을 촉진하고, 학생들이 이동하는 도중이나 자투리 시간에 쉽게 활용할 수 있는 콘텐츠 위주로 제작하며, 다양한 교수 시연 동영상과 이론 정보 제공 동영상을 포함한다. 또한 레시피와 간편 요리, 조리기능사요리 중심으로 개발하여 학교 및 학과 홈페이지, 인기 포털사이트 등에 모두 탑재함으로써 학생들이 쉽게 활용할 수 있도록 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.593-606
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• 2016

컴퓨터 시뮬레이션은 전산유쳬역학, 나노 물리, 계산화학, 구조 동역학, 전산설계 등 여러 계산과학공학 분야에서 시스템의 움직임을 예측하기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 시뮬레이션의 정밀도와 복잡도가 점점 증가함에 따라 시뮬레이션을 수행하는 비용 역시 크게 증가하고 있다. 따라서 시뮬레이션의 수행비용을 줄이는 것은 특히 입력 변수들의 값을 변화시켜가며 시뮬레이션을 반복적으로 수행하는 경우, 시뮬레이션 수행 시간 단축을 위해 매우 중요하다. 본 논문은 어떤 시뮬레이션의 수행이 요청되었을 때, 해당 시뮬레이션을 실제로 수행하지 않고도 기존에 수행된 시뮬레이션의 결과를 저장하여 이전에 획득되거나 혹은 예측된 결과를 반환하는 시스템을 개발한다. 이를 위해 본 논문에서 개발된 시스템은 크게 다음 2가지 기능을 제공한다: (1) 수행이 완료된 시뮬레이션의 결과를 데이터베이스에 저장하는 기능, (2) 사용자가 요청한 시뮬레이션의 결과를 통계적 기계학습 기술을 사용하여 예측하는 기능. 본 논문에서 개발한 예측 시스템의 예측 성능을 실제 유체역학 시뮬레이션 데이터를 사용하여 평가한 결과, 출력변수에 따라 0.9%의 매우 낮은 평균 예측 오차율을 보였다. 본 논문에서 개발한 시스템을 통하여 사용자들은 계산 및 저장 자원에 큰 부하를 주는 시뮬레이션을 실제 수행하지 않고도, 수행을 원하는 시뮬레이션의 결과를 빠르게 예측해 볼 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권4호
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• pp.517-522
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• 2001

웹의 등장은 멀티미디어 기술 및 컴퓨터 통신 기술 개발의 가속화 및 이를 응용한 컨텐츠 개발에 촉진제 역할을 하게되었다. 또한 웹기반 교육 시스템의 연구에서도 전자도서관과 LOD 기술을 접목한 연구들이 활발히 진행되어 왔다. 최근에는 교수-학습 활동에서의 새로운 형태인 웹을 기반으로 한 교육(WBI : Web-Based Instruction)이라는 교수 모형이 제시되기에 이르렀다. 또한, 학습자의 요구에 맞는 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자 성향에 맞는 코스를 적절히 서비스해 주지 못할 뿐 아니라 지속적인 피드백과 학습자가 코스를 학습함에 있어서 취약한 부분을 재학습 할 수 있도록 도와주는 서비스를 원활히 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 취약성 분석 알고리즘을 이용한 학습자 중심의 코스 스케쥴링 멀티 에이전트 시스템의 설계를 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 학습자의 학습을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 에이전트의 스케쥴에 적용하여 학습자에게 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적인 완전학습을 수행하게 된다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.217-230
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• 2019

본 연구는 기존 동반질환을 이용한 중증도 보정 방법의 제한점을 보완하기 위해 급성심근경색증 환자의 맞춤형 중증도 보정방법을 개발하고, 이의 타당성을 평가하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 질병관리본부에서 2006년부터 2015년까지 10년간 수집한 퇴원손상심층조사 자료 중 주진단이 급성심근경색증인 한국표준질병사인분류(KCD-7) 코드 I20.0~I20.9의 대상자를 추출하였고, 동반질환 중증도 보정 도구로는 기존 활용되고 있는 CCI(Charlson comorbidity index), ECI(Elixhauser comorbidity index)와 새로이 제안하는 CCS(Clinical Classification Software)를 사용하였다. 이에 대한 중증도 보정 사망예측모형 개발을 위하여 머신러닝 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 신경망, 서포트 벡터 머신기법을 활용하여 비교하였고 각각의 AUC(Area Under Curve)를 이용하여 개발된 모형을 평가하였다. 이를 평가한 결과 중증도 보정도구로는 CCS 가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 머신러닝 기법 중에서는 서포트 벡터 머신을 이용한 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 이에 향후 의료서비스 결과평가 등 중증도 보정을 위한 연구에서는 본 연구에서 제시한 맞춤형 중증도 보정방법과 머신러닝 기법을 활용하도록 하는 것을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.149-158
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• 2023

최근 데이터 활용이 중요해짐에 따라 데이터 센터의 중요도도 함께 높아지고 있다. 하지만 데이터 센터는 막대한 전력을 소모함과 동시에 24시간 가동되는 시설이기 때문에 환경적, 경제적 측면에서 문제가 되고 있다. 최근 딥러닝 기법들을 사용하여 트래픽을 예측하거나, 데이터 센터나 서버에서 사용되는 전력을 줄이는 연구들이 다양한 관점에서 이루어지고 있다. 그러나 서버에서 처리되는 트래픽 데이터양은 변칙적이며 이는 서버를 관리하기 어렵게 만든다. 또한, 서버 상황에 따라 서버를 가변적으로 관리하는 기법에 대한 연구들이 여전히 많이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 시계열 데이터 예측에 강세를 보이는 장단기 기억 신경망 (Long-Term Short Memory, LSTM)을 기반으로 한 가변적인 서버 관리 기법을 제안한다. 제안된 모델을 통해 서버에서 사용되는 전력을 보다 효과적으로 줄일 수 있게 되며, 현업환경에서 이전보다 안정적이고 효율적으로 서버를 관리할 수 있게 된다. 제안된 모델의 검증을 위해 위키피디아 (Wikipedia)의 데이터 센터 중 6개의 데이터 센터의 전송 및 수신 트래픽 데이터를 수집한 뒤 통계기반 분석을 통해 각 트래픽 데이터의 관계를 분석 및 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안된 모델의 유의미한 성능을 통계적으로 검증하였으며 서버 관리를 안정적이고 효율적으로 수행할 수 있음을 보여주었다.