• 벤처창업연구
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• 제13권3호
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• pp.37-46
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• 2018

창업도약기업들의 특성을 살펴보면 창업초기상태를 계속적으로 벗어나지 못하고 있는 기업들이 상당히 차지하고 있음을 볼 수 있다, 이에 따라 정부에서는 성장의 동력을 제공하고 이를 기반으로 창업도약기업들의 성장을 촉진코자 노력을 하고 있다. 초기기업이 자신이 보유한 기술역량 중심으로 제품 및 솔루션 개발 후, 시장(고객)에 출시했지만 잘 안 팔릴 결과이고, 초기기업들이 지속적인 사업성장(성공사업)을 하게하기 위해 매력적인 목표고객이나 시장이 원하는 목소리를 반영하고, 이에 부합하는 자사의 핵심기술역량을 파악 및 확보하게 하여 경쟁자와는 차별적인 제품을 개발할 수 있는 역량과 플랫폼 제공이 필요할 수 있도록 설계한 제품개선훈련프로그램을 개발하고 운영하였다. 본 연구는 운영된 제품개발/개선 훈련프로그램의 효과성을 파악하기 위해서 참여자의 특성과 훈련프로그램의 특성에 따른 훈련프로그램의 전반적 만족도를 통해 현업적용의지와의 관계를 살펴보았다. 설문조사 대상은 2018년 1월에 창업도약패키지 후속지원사업인 제품개선 아카데미 참여자중 203개 기업을 대상으로 실시하였다. 분석결과 창업도약기업의 매출신장을 위해 참여자의 특성과 훈련프로그램의 품질은 프로그램의 전반적 만족도에 영향을 미치고 이를 기반으로 현업적용의지가 높아짐을 확인하였다. 또한 참여자특성과 훈련프로그램의 품질은 현업적용의지에 프로그램의 전반적 만족도를 매개로 효과가 있음에 따라 프로그램의 전반적 만족도를 높일 수 있도록 참여자들의 학습 동기와 코치들의 지원이 필요함도 함께 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.265-278
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• 2018

본 연구의 목적은 글로벌 기업 맥락에서 영어능숙도 향상을 목표로 스토리텔링 기반 영어교육 콘텐츠 개발에 관한 탐색이다. 학교 맥락과 달리 기업의 언어교육과정 개발은 좀처럼 학계에 보고되지 않았으며 본 연구는 Stein과 Glenn(1979)의 스토리텔링 능숙도 모형을 삼성디스플레이 기업의 내부 영어교육과정에 적용하면서 기획되었다. 해당 기업에 근무하는 내부 구성원 10명의 성인 영어학습자가 4개월 동안 진행된 영어스토리텔링 교육과정에 참여하였으며, 2명의 내국인 교사가 수업을 진행하였다. 교육과정은 스토리텔링 능숙도 향상을 위해 세 단계(사건, 구조, 인물)의 모듈로 구성되었다. 각 단계에서 강조되는 핵심 스토리텔링 요소 및 관련 활동은 수업에서 명시적으로 전달되었고, 모든 수업은 녹음되고 전체 연구자에 의해 관찰되었다. 본 연구를 통해 인물과 상황을 묘사하고 사건과 계획을 서술할 수 있는 스토리텔링 능력이 글로벌 기업의 현장에서도 유의미한 과업임을 확인할 수 있었으며, 교실에서 가르칠 만하고, 배울 만하고, 평가할 만한 유의미한 구인으로 설정될 수 있음도 확인할 수 있었다. 기업의 맥락에서 언어교육과정, 교재, 교사교육, 평가도구 개발의 사례가 좀처럼 보고되지 않고 있기 때문에 관련 연구가 추후 연구자들로부터 좀 더 기획될 필요가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권8호
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• pp.321-328
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• 2014

본 논문에서는 모바일 기기 사용자들의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 이동 패턴 마이닝 시스템을 소개한다. 이 시스템은 대용량의 사용자 이동 궤적 데이터 집합으로부터 은닉 마코프 모델로 표현되는 각 사용자의 이동 패턴을 학습해내고, 이 모델을 현재 이동 궤적에 적용함으로써 다음 방문 장소를 예측한다. 본 시스템은 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부 등 크게 두 부분으로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각 작업 모듈의 맵과 리듀스 함수들은 하둡 인프라를 효과적으로 활용하여 병렬 처리를 극대화할 수 있도록 설계하였다. 대용량의 공개 벤치마크 데이터 집합인 GeoLife를 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 성능을 분석하기 위한 실험들을 수행하였고, 실험 결과를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.545-559
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• 2020

본 논문에서는 사용자의 제스처에 따라 반응하는 인터랙티브 미디어 콘텐츠를 프로그래밍 경험이 없는 사용자가 쉽게 제작할 수 있도록 하는 콘텐츠 제작 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크에서 사용자는 사용하는 제스처와 이에 반응하는 미디어의 효과를 번호로 정의하고, 텍스트 기반의 구성 파일에서 이를 연결한다. 제안 프레임워크에서는 사용자의 제스처에 따라 반응하는 인터랙티브 미디어 콘텐츠를 사용자의 위치를 추적하여 프로젝션 시키기 위하여 동적 프로젝션 맵핑 모듈과 연결하였다. 또한, 제스처 인식을 위한 처리 속도와 메모리 부담을 줄이기 위하여 사용자의 움직임을 그레이 스케일(gray scale)의 모션 히스토리 이미지(Motion history image)로 표현하고, 이를 입력 데이터로 사용하는 제스처 인식을 위한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 모델을 설계하였다. 5가지 제스처를 인식하는 실험을 통하여 합성곱 신경망 모델의 계층수와 하이퍼파라미터를 결정하고 이를 제안 프레임워크에 적용하였다. 제스처 인식 실험에서 97.96%의 인식률과 12.04 FPS의 처리속도를 획득하였고, 3가지 파티클 효과와 연결한 실험에서 사용자의 움직임에 따라 의도하는 적절한 미디어 효과가 실시간으로 보임을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.675-681
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• 2021

최근 인공지능 스피커 시장이 성장하면서 사용자와 자연스러운 대화가 가능한 음성합성 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서 다양한 음색의 목소리를 생성할 수 있는 다화자 음성합성 시스템이 필요하다. 자연스러운 음성을 합성하기 위해서는 대용량의 고품질 음성 DB로 학습하는 것이 요구된다. 그러나 많은 화자가 발화한 고품질의 대용량 음성 DB를 수집하는 것은 녹음 시간과 비용 측면에서 매우 어려운 일이다. 따라서 각 화자별로는 소량의 학습 데이터이지만 매우 많은 화자의 음성 DB를 사용하여 음성합성 시스템을 학습하고, 이로부터 다화자의 음색과 운율 등을 자연스럽게 표현하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 화자인식 기술에서 사용하는 딥러닝 기반 x-vector 기법을 적용하여 화자 인코더를 구성하고, 화자 인코더를 통해 소량의 데이터로 새로운 화자의 음색을 합성하는 기술을 제안한다. 다화자 음성합성 시스템에서 텍스트 입력에서 멜-스펙트로그램을 합성하는 모듈은 Tacotron2로, 합성음을 생성하는 보코더는 로지스틱 혼합 분포가 적용된 WaveNet으로 구성되어 있다. 학습된 화자 임베딩 신경망에서 추출한 x-vector를 Tacotron2에 입력으로 추가하여 원하는 화자의 음색을 표현한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.274-286
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• 2022

이동객체 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 오랜 시간 동안 연구가 진행되어 온 분야로 자율주행이나 운전 보조 시스템 등의 시스템에서 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 이동객체 추적 기술은 일반적으로 객체를 검출하는 검출기와 검출된 객체를 추적하는 추적기의 결합으로 이루어져 있다. 검출기는 다양한 데이터셋이 공개되어 사용되고 있기 때문에 쉽게 좋은 모델을 학습할 수 있지만, 추적기의 경우 상대적으로 공개된 데이터셋도 적고 직접 데이터셋을 구성하는 것도 검출기 데이터셋에 비해 굉장히 오랜 시간을 소요한다. 이에 검출기를 따로 개발하고, 별도의 추적기를 학습 기반이 아닌 방식을 활용하여 개발하는 경우가 많은데 이런 경우 두 개의 시스템이 차례로 작동하게 되어 전체 시스템의 속도를 느리게 하고 앞단의 검출기의 성능이 변할 때마다 별도로 추적기 또한 조정해줘야 한다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 검출용 데이터셋만을 사용하여 검출과 추적을 동시에 수행하는 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 데이터 증강 기술과 샴 네트워크를 사용하여 단일 이미지에서 객체를 검출 및 추적하는 방법을 연구하였다. 공개 데이터셋에 실험을 진행하여 학습 결과 높은 속도로 작동하는 이동객체 검출 및 추적기를 학습할 수 있음을 검증하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.697-702
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• 2023

최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 드론의 도입으로 학교 교육 현장에서는 드론을 활용한 다양한 융합교육이 진행되고 있다. 특히 자유학기제 수업 및 진로탐색과 연계하여 드론 이론 및 실습 교육을 진행하고 있다. 드론융합 교육프로그램은 단순 시연 실습교육 보다 학습자의 만족도가 높고 직접적인 실습 경험으로 인하여 학습효과가 높게 나타나고 있다. 그러나 다수의 학습자를 상대로 실습교육을 진행하고 있어 한정된 장소에서의 다중드론 비행에 제약 및 학습자 통제가 불가능한 실정이다. 본 논문에서는 학교에서 다중드론 교육 운영 시 교수자가 다수의 드론을 실시간 감시하고 드론 간의 충돌을 사전에 학습자에게 인식시켜 실시간으로 다수의 드론 감시가 가능한 감시시스템을 제안하였다. 실험에서 사용된 통신 모듈은 Murata LoRa에 GPS를 탑재하였고, 실시간으로 수신된 위치 데이터를 기반으로 모니터링이 가능하도록 서버와 클라이언트를 구성하였다. 개방형 공간에서 제안한 시스템의 성능을 평가하였으며, 약 120m 거리까지 통신 신호가 양호함을 확인하였다. 즉 240m 범위 안에서 25대의 교육용 드론의 제어가 가능하고, 교수자가 모니터링할 수 있음을 확인하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제53권1호
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• pp.5-20
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• 2023

정부는 검정형 자격제도의 한계를 극복하고 관련 산업계에 적용가능한 실무능력 인재 양성을 목적으로 과정평가형 자격제도를 운영하고 있으며, 지적분야도 지적산업기사 등급의 과정평가형 자격제도를 운영중에 있다. 그러나 과정평가형자격의 교육훈련과정에 지적분야가 아닌 측량분야의 능력단위를 교육함으로서 과정평가형 자격제도의 취지와 맞지 않는 부분이 있다. 따라서 본 연구는 지적분야의 과정평가형 자격제도를 면밀히 분석하고 그에 따른 개선방안을 제시하였다. 첫째, 지적분야의 NCS는 2014년 개발이후 별다른 보완·개발이 이루어지지 않아 현행 법령과 맞지 않는 부분이 다수 존재하므로 이에 대한 보완개발이 필요하며, 둘째, 현행 지적분야 과정평가형 자격제도에 활용하고 있는 측량분야의 선택능력단위를 지적분야의 NCS 능력단위로 개선할 것을 제안하였다. 또한 현행 지적분야의 NCS의 12개 능력단위를 필수능력단위로 지정하고 교육·훈련을 운영한다면 충분히 지적기사 등급의 역량을 갖춘 실무인재를 양성할 수 있을 것이므로 지적기사 등급의 과정평가형 자격제도 도입을 제안하였다. 그러나 실질적인 제도운영 및 적용을 위해서는 과정평가형 자격제도 교육·훈련에 활용되고 있는 지적분야 NCS의 보완·개발이 반드시 선행되어야 할 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.212-215
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• 2022

오늘날 소위 디지털 전환시대를 맞아, 많은 부분에서 빅데이터의 구축과 활용에 대한 필요성이 높아졌다. 오늘날에 많은 데이터가 디지털기기, 미디어 친화적으로 생산 및 보관되는 것과 달리, 과거 오랜 기간 데이터의 생산 및 보관은 활자 인쇄도서가 주를 이루었다. 따라서 오랜 기간 축적되어온 방대한 활자 인쇄도서를 빅데이터로써 활용하기 위한 광학 문자 판독(OCR: Optical Character Recognition) 기술의 필요성 역시 빅데이터의 필요성에 맞추어 함께 요구되었다. 본 연구에서는 도서 스캔 이미지의 정보를 각 문서 객체별로 세분화하여 그 구조와 내용을 디지털화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 크게 1) 문서객체(표, 수식, 그림, 본문)의 영역정보를 인식. 2)인식된 객체의 영역정보를 각각 표 처리, 수식 처리, 텍스트 처리 모듈로 OCR. 3) OCR로 처리된 문서 정보를 JSON형식으로 종합하여 반환하는 세 단계로 구성된다. 본 연구에서 제안하는 모델은 이러한 단계를 수행함에 있어 오픈소스로 공개된 프로젝트를 활용하되, 본 시스템의 목표에 맞추어 추가적인 학습과 개량을 거쳤다. 본 연구에서 제안한 지능형 OCR 시스템은 문서 이미지 내 4종(표, 수식, 이미지, 텍스트)의 객체인식과 처리에 있어 상용 소프트웨어 수준의 성능을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.