• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.15-20
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• 2023

본 논문은 캐릭터 웹드라마에 적합한 간접광고 제품을 추천하는 인공지능(AI) 시스템 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 연구는 웹드라마의 대사 작성에 있어 그에 어울리는 간접광고 제품을 추천함으로써 시청자의 콘텐츠 몰입도를 높이고, 드라마의 스토리를 보다 깊게 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리 모델 인 GPT를 활용하여 대사, 줄거리를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 소품형, 배경형 등 두 가지 유형의 간접광고 제품 추천 시스템을 개발한다. 이를 통해 웹드라마의 스토리에 부합하는 제품을 적절히 배치함으로써 간접광고가 자연스럽게 노출될 수 있도록 하고, 그로 인해 시청자들의 몰입도가 증가하며, 상품 홍보의 효과 또한 높인다. 숨겨진 뜻이나 문화적 뉘앙스를 완벽하게 이해하기 어려운 인공지능 모델의 한계와 학습에 필요한 충분한 데이터 확보가 어렵다는 한계가 있다. 그러나 본 연구는 AI가 창작물 제작에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 제공하고, 창의적 산업 분야에서 자연어 처리 모델의 활용 가능성을 넓히는 중요한 발판이 될 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.9-16
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• 2022

최근 농업 현장에서는 빅데이터와 IoT(Internet of Things) 등 기술을 적용하여 디지털농업 스마트팜으로 자동화를 하고 있다. 이러한 스마트팜은 작물의 환경을 측정하고 데이터를 조사하고 가공하여 생산량의 증대와 작물의 품질을 향상하고자 한다. 생산량 예측은 첨단 농업인 스마트팜 디지털 농업에서 중요한 연구로 빅데이터를 활용하여 환경데이터를 분석하고 나아가 생육정보 데이터 품질 관리를 위한 표준화 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트팜 딸기 농장에서 수집된 환경 및 생산량 데이터를 분석하여 연구하였다. 회귀분석을 기반으로 릿지회귀(Ridge Regression), LightGBM, XGBoost를 사용하여 작물 생산량 예측 모델을 분석하였다. 3가지 모델 중 최적의 모델은 XGBoost로 R2는 82.5%의 설명력을 보였다. 연구 결과 양액흡수량과 환경데이터간의 상관관계를 확인할 수 있었고, 생산량 예측 연구에 대한 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 향후 작물의 생육환경 정보 및 양액의 성분 등 양액흡수량을 연구하여 양액관리를 통해 환경오염 예방 및 양액 절감에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권1호
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• pp.11-26
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• 2011

지식기반 사회에서의 국가경쟁력 제고와 고등교육의 환경변화로 대학에 대한 역할과 기대가 높아지고 있으며 평생학습 사회에서의 효과적인 평생학습 실현을 위한 역할 또한 강조되고 있다. 아울러 대학의 풍부한 전문정보 자원과 훌륭한 시설을 지역사회와 공유하고 지역주민에게 지식정보 접근권을 보장 하여야 한다는 사회적 인식 또한 확산되고 있다. 이처럼 평생교육의 확대와 시민의식의 변화에 따라 대학이 지역사회의 구성요소로서 지역사회를 발전시킬 수 있는 정보센터로서의 역할이 강조되고 있다. 본 연구에서는 대학도서관 지역사회 개방 현황을 알아보기 위하여 서울 경기지역 4년제 대학도서관 개방 현황을 조사 분석하였다. 이를 바탕으로 지역주민에게 도서관을 개방하고 대학도서관의 풍부하고 전문적인 자료를 적극적으로 제공할 것을 강조하였다. 또한 대학도서관의 적극적인 서비스 방안으로 지역의 공공도서관 및 학교도서관과 연계하여 협력할 수 있는 방안을 제시하였다. 아울러 국가 및 대학당국의 대학도서관에 대한 적극적인 지원과 대학도서관의 자구적인 노력으로 대학의 여건을 최대한 활용하여 도서관 개방정책을 수립하고 지역주민을 위한 서비스를 확대해 나가야 함을 강조하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.335-344
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• 2020

본 연구는 예비중등교사의 전문적 학습공동체를 활성화시킬 수 있는 방안을 모색하기 위해 예비중등교사와 연결망 분석과 관련된 수업에 참여한 예비언론인의 도움 연결망 구조와 변화를 비교하였다. 이를 위해 기존의 회귀분석과 달리 개체들 사이의 관계를 종속으로 보고, 연결망 형성 원리에 대해 통계적 추론을 가능케 하는 ERGM으로 분석을 수행하였다. 분석 대상은 예비중등교사 43명과 예비언론인 29명으로 연결망 조사 시 초기와 후기에 2회 모두 응답한 학생으로 한정하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분석대상과 조사시기에 상관없이 개인 특성 변수만을 고려한 모형은 연결망 구조 변수를 함께 고려한 모형에 비해 설명력이 낮게 나타났다. 둘째, 예비중등교사의 도움 연결망에서는 전이성이 통계적으로 유의하게 나타나지 않았지만, 연결망 조사 시기와 상관없이 예비언론인을 대상으로 분석한 결과에서는 모두 통계적으로 유의하게 나타났다. 셋째, 예비중등교사의 초기 도움 연결망에서는 호혜성, 내향대중성, 외향활동성 효과가 나타난 반면, 후기 연결망에서는 정적 호혜성과 부적 외향활동성 효과만 나타났다. 마지막으로 네트워크 구조 변수 효과의 현장 적용 가능성을 제안하였으며, 본 연구의 제한점과 후속 연구를 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.855-865
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• 2018

음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권4호
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• pp.103-126
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• 2021

본 연구는 충청남도교육청 소속 19개 공공도서관을 대상으로 교육·문화복합공간으로서의 도서관 재구조화 방안을 제안하고자 하였다. 이를 위해 국내외 공공기관 복합화 시설의 사례 조사, 이용자 설문조사 등을 실시하였다. 그 결과 미래 공공도서관이 갖추어야 할 공간으로 배우는 공간(종합자료실, 테마 자료 탐구실, 미래교실, 블렌디드 러닝센터, STEAM 교육실, 원격강의학습실), 표현하는 공간(포이어, 메이커 룸, 디지털 매체 창작실, 원격강의제작실), 나누는 공간(동아리·모둠학습실, 웰빙 복합문화공간, 생활·편의공간, 휴게실·브라우징), 즐기는 공간(퍼포먼스·생각 놀이터, 유아·어린이 자료실, 디지털 가상체험실, 특화 알코브실, 야외독서실) 등으로 구분하여 공간 재구조화 전략을 제시하였다. 또한, 건축 규모, 장서 규모, 서비스 및 공간 수준 등을 고려하여 선도모형, 기본모형, 이음터 모형, 최소모형 등 도서관별로 특화된 교육청 소속 공공도서관의 재구조화 모형을 제안하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권4호
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• pp.341-353
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• 2022

도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.270-283
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• 2012

다채널 TV, IPTV 및 Smart TV 서비스의 등장으로 인해 수많은 방송 채널과 방대한 TV 프로그램 콘텐츠가 시청자 단말로 제공됨으로써 시청자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 쉽게 찾고 소비하는 것이 어려운 TV 시청 환경을 맞게 되었다. 따라서 TV 사용자들에게 자신이 선호하는 콘텐츠를 자동 추천해 줌으로써 원하는 콘텐츠로의 접근성을 증대시키는 것은 미래의 지능형 TV 서비스에 있어서 주요한 이슈이다. 이에 본 논문에서는 사용자의 선호 취향과 대중의 선호취향을 모두 고려한 협업필터링 개념의 통계적 기계학습 기반 TV 프로그램 추천 모델을 제시한다. 이를 위해 시청한 TV 콘텐츠에 대한 선호 토픽을 사용자의 시청 선호도로 보고, 최근 널리 활용되고 있는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)모델을 TV 프로그램 추천 모델에 적용하였다. LDA 기반 TV 프로그램 추천 성능을 개선하기 위해 본 논문에서는 TV시청 이용내역 데이터를 기반으로, TV 사용자들의 관심 토픽을 은닉 변수로 하고, TV 사용자들의 관심 토픽에 대한 다양성을 반영하기 위해 은닉 변수의 확률분포 특성을 비대칭 디리클레(Dirichlet) 분포로 모형화하여 실험에 적용하였다. 제안된 LDA 기반 TV 프로그램 자동 추천 방법의 성능을 검증하기 위해, 유사 시청 특성을 갖는 사용자 그룹에 대해 상위 5개의 TV 프로그램을 일주일 단위로 추천하였을 경우 평균 66.5%, 2개월 단위의 추천에 대해서는 평균 77.9%의 precision 추천 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권1호
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• pp.85-103
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• 2019

본 연구의 목적은 2015 개정 교육과정을 기반으로 한 학교 독서교육 프로그램의 방향성을 분석하고, 학교도서관과 사서교사가 기여할 수 있는 방안을 모색하는 것이다. 이를 위하여 2015 개정 교육과정이 처음 적용된 2016학년도 100대 우수 교육과정 보고서에 포함된 학교 급별 독서교육 프로그램의 유형을 다중지능을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 학교 독서교육 프로그램은 인간친화지능을 중심으로 운영되고 있는 것으로 나타났다. 초등학교는 지역사회 연계 독서를 가장 많이 운영하고, 중 고등학교는 학생 독서 동아리 활동을 가장 많이 운영하였다. 언어 지능 관련 독서교육 프로그램의 경우 초등학교에서는 책읽어주기, 중학교는 문학작품으로 쓰기, 고등학교는 감상문 쓰기를 가장 많이 운영하였다. 공간 지능 관련 독서교육 프로그램의 경우 모든 학교급에서 매체제작 유형이 가장 큰 비중을 차지했다. 다만, 자연친화 지능과 관련된 독서 프로그램은 나타나지 않았다. 이러한 분석 결과를 토대로 2015 개정 교육과정하에서 학교도서관이 독서교육 프로그램 활성화를 위하여 이바지할 방안을 교육 공동체 중심지로서 교사 학생 학부모 연계 프로그램 개발, 창작 공간설치 운영, 사서교사의 프로그램 관리 및 탐구기반학습 역량 신장 측면에서 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.1-13
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• 2015

빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.