• 디지털융복합연구
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• 제19권8호
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• pp.319-325
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• 2021

무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.21-30
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• 2023

인터넷 불법금융광고는 인터넷 카페, 블로그 등을 통해 통장매매, 신용카드·휴대폰결제현금화 및 개인신용정보매매 등 불법금융행위를 목적으로 한다. 금융감독당국의 노력에도 불구하고 불법금융행위는 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 인터넷 불법금융광고 게시글에 파이썬 딥러닝 기반 텍스트 분류기법을 적용해 불법여부를 탐지하는 모델을 제안한다. 텍스트 분류기법으로 주로 사용되는 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 장단기 메모리(LSTM: Long-Short Term Memory) 및 게이트 순환 유닛(GRU: Gated Recurrent Unit)을 활용한다. 그동안 수작업으로 심사한 불법확인 결과를 기초 데이터로 이용한다. 한국어 자연어처리와 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조절을 통해 최적의 성능을 보이는 모델을 완성하였다. 본 연구는 그동안 이뤄지지 않았던 인터넷 불법금융광고 판별을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 딥러닝 모델에서 91.3~93.4% 수준의 정확도를 보임으로써 불법금융광고 탐지에 딥러닝 모델을 실제 적용하여 불법금융광고 근절에 기여할 수 있기를 기대해 본다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.25-34
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• 2019

본 연구는 대학생을 대상으로 정신건강 자가관리를 위한 모바일 앱을 개발하기 위한 연구로, 대상자의 요구를 반영하여 개발하기 위해 사용자 중심 설계를 이용하였다. 사용자 중심설계란 대상자에게 적합하게 적용하기 위해 대상자 요구도 사정-분석-설계-개발-평가-수정 및 보완-적용하는 연구설계이다. 대학생들의 정신건강 자가관리를 위해 이들의 주요 정신건강 문제인 음주·수면·우울·스트레스 등 4가지 영역으로 구성하였다. 각 영역별 현재 상태에 대한 자가테스트 콘텐츠, 점검 결과 분석 및 알림, 현재 상태에 대한 관리 방안 제시 등이 가능하도록 설계하였다. 이를 기반으로 안드로이드 기반 정신건강 자가관리 앱을 개발하였다. 대상자가 자신의 정신건강 상태자료를 입력함으로써 각각의 결과에 대한 정상 혹은 위험 정도를 설명하고 이에 따라 대상자는 자신이 수행할 수 있는 적절한 중재법을 선택할 수 있다. 또한 4가지 영역에 대한 현재 상태를 일자별로 나타낼 수 있는 정신건강자가관리 캘린더와 현재상태를 애니메이션과 상태바를 통해 통합적으로 표현할 수 있도록 개발하였다. 본 연구는 대상자 중심으로 다가갈 수 있는 정신건강 중재로, 지속적이고 더 향상된 프로그램으로 개선할 수 있는 정신건강 자가관리 앱 개발의 기초적인 연구로서 시도하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.197-216
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• 2022

인터넷 및 모바일 기술의 발달과 소셜미디어의 확산으로 인해 다량의 정보들이 온라인 상에서 생성, 유통되고 있다. 이중에는 대중에게 도움이 되는 유익한 정보들도 있지만, 역기능을 하는 이른바 가짜뉴스들도 함께 유통되고 있다. 지난 2020년 코로나19의 전세계적인 확산 이후, 온라인 상에는 이와 관련한 수많은 가짜뉴스들이 유통되었다. 다른 가짜뉴스들과 달리 코로나19와 관련된 가짜뉴스는 사람들의 건강, 나아가 생명까지 위협할 수 있다는 점에서 그 심각성이 매우 크다고 할 수 있다. 때문에 코로나19와 관련한 가짜뉴스를 자동으로 탐지하고, 이를 예방하는 지능형 기술은 사회적 건강도를 제고하는데 매우 의미 있는 연구주제라 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 코로나19 관련 가짜뉴스 탐지를 효과적으로 수행하기 위해 그래프 임베딩 방법 중 하나인 Graph2vec을 활용한 방법을 제안한다. 가짜뉴스 탐지에 대한 주류 방법은 뉴스 콘텐츠 기반 즉, 텍스트에 대한 특징 분석으로 진행되었으나 본 연구에서는 사회적 참여 네트워크 내에서의 정보 전달 관계를 추가로 활용함으로써 보다 효과적으로 코로나19와 관련된 가짜뉴스를 탐지할 수 있었으며 성능 측면에서 정확도 향상을 확인할 수 있었다.

• 대한화장품학회지
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• 제49권4호
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• pp.291-298
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• 2023

본 연구에서는, 화장품 중 로션, 크림, 클렌저 제형에 적용된 세라마이드엔피(ceramide NP)의 함량을 분석하고자 high-performance liquid chromatography (HPLC)를 이용한 정량 분석 방법을 개발하였다. 분석은 C18 칼럼을 이용하고 이동상은 아세토니트릴과 메탄올을 70 : 30 비율로, 유속은 0.8 mL/min으로 하고 칼럼 온도는 20 ℃로 조건을 설정하였다. 분석 방법은 ICH 가이드라인에 따라 특이성, 직선성, 검출한계(LOD) 및 정량한계(LOQ), 정확성, 정밀성을 분석하여 검증하였다. 분석 방법의 유효성 검증 결과, 검량선의 직선성(R²)은 0.99984로 우수한 직선성을 보였다. 로션, 크림, 클렌저 제형에 대한 정확성은 95.11 ~ 100.48%의 회수율을 통해 확인하였고, 정밀성 분석 결과 상대 표준 편차(RSD)는 0.26% 이하로 나타났다. 검출한계는 0.902 ㎍/mL, 정량한계는 2.733 ㎍/mL로 확인되었다. 이를 통해, 화장품에 적용된 세라마이드엔피의 정량 분석 시, 방해 물질의 영향으로 인해 주피크 분리가 어려운 경우 측정이 가능하게 하여 제품의 품질관리에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 핵의학기술
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• 제16권1호
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• pp.8-11
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• 2012

상용화된 자동합성장치는 사용되는 유기용매의 종류가 다르고 합성수율에 차이를 보인다. 따라서 본 연구에서는 자동합성장치에 따른 $^{18}F$-FDG의 방사선분해에 관한 방사화학적순도 변화를 비교하였다. Cyclotron (PETtrace, GE Healthcare)을 사용하여 $^{18}F$를 생산하고, 자동합성장치(FASTlab, Tracerlab MX, GE Healthcare)를 이용하여 FDG로 합성하였다. 방사화화적순도는 Radio-TLC Scanner (AR 2000, Bioscan), GC(Gas Chromatography, Agilent 7890A)를 사용하여 $^{18}F$-FDG에 함유되어 있는 에탄올의 양을 측정하였다. 고정상은 실리카겔로 도포된 유리판($1{\times}10cm$), 이동상은 아세토니트릴과 물 19:1 혼합액을 사용하고, 각각의 합성장치에서 고농도와 저농도의 $^{18}F$-FDG를 생산 후 2시간 간격으로 방사화학적순도를 측정하였다. 저농도 (약 2.59 GBq/mL 이하)에서 순도변화는 Tracerlab MX에서는 99.26%, 98.69%, 98.25%, 98.09%, FASTlab에서는 99.09%, 97.83, 96.89%, 96.62%를 얻었다. 고농도(약 3.7 GBq/mL 이상)에서 순도변화는 Tracerlab MX에서는 평균 99.54%, 96.08%, 93.77%, 92.54%, FASTlab의 경우 99.53%, 95.65%, 92.39%, 89.82%를 얻었다. 그리고 FASTlab에서 생산한 $^{18}F$-FDG의 GC에서는 에탄올이 검출되지 않았으며, Tracerlab MX에서는 100~300 ppm의 에탄올이 검출되었다. 이러한 결과를 비추어 봤을 때 방사선 보호제인 에탄올의 유무보다 방사능농도가 방사선분해에 더 큰 영향을 미치기 때문에 고농도의 $^{18}F$-FDG 생산 후 무균 생리식염수로 희석하여 농도를 낮춘 후 사용해야 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.21-35
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• 2018

본 논문에서는 스테레오 음악에 오디오 워터마크를 삽입하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 음악은 2개의 채널을 갖고 있기 때문에 기존 워터마킹 기술은 일반적으로 각 채널을 독립적으로 생각하고 처리하는 경우가 많다. 그러나 스테레오를 모노로 변환하는 과정에서 워터마크의 손실이 발생하는 경우가 많이 발생할 수 있다. 제안한 알고리즘은 스테레오를 모노로 변환하더라도 워터마크의 손실이 발생하지 않도록 워터마크를 삽입할 때 스테레오와 모노변환의 특성을 이용하였다. 제안된 알고리즘에 사용된 오디오 워터마크는 "Copyright"와 "Copy_free"라는 두 가지 정보를 터보코드를 이용하여 생성하였다. 두 워터마크는 9바이트(72비트)로 이루어져 있으며, 오류정정을 위하여 터보코드를 적용하면 222비트로 삽입해야 하는 정보량이 늘어난다. 222비트의 워터마크는 추가적인 오류에 강인하도록 1024비트로 확장하여 최종적으로 스테레오 음악에 삽입할 워터마크로 사용하였다. 평균적으로 SNR은 40dB를 넘어서서 전통적인 양자화 방식보다 10dB 이상의 음질 개선을 가져왔다. 이는 상대적으로 10배의 음질 개선도를 의미하는 것으로 매우 유의미한 결과이다. 또한 워터마크의 추출에 필요한 샘플길이는 1초 이내의 길이면 충분히 추출이 가능하고, 128Kbps의 비트레이트를 갖는 MP3 압축에 대해서도 모두 1초 이내 길이의 음악 샘플로부터 워터마크의 완전한 추출이 가능하였다. 전통적인 양자화 방식이 10초 길이의 샘플을 이용해도 대부분 워터마크의 추출에 실패한 것에 비하면 1/10에 불과한 길이로 워터마크의 추출이 가능하다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제45권11호
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• pp.1610-1616
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• 2016

섬쑥부쟁이로부터 고요산혈증 개선에 도움을 주는 기능성 식품 개발을 위하여 최적의 에탄올 추출물 탐색과 high performance liquid chromatography-ultraviolet(HPLC-UV) 분석방법에 의한 validation을 실시하였다. 지표성분으로 3,5-dicaffeoylquinic acid(3,5-DCQA)를 선정하여 표준화를 실시하였으며 검출법 확립을 위한 3,5-DCQA 정량분석은 Luna RP-18 칼럼($4.6{\times}250mm$, $5{\mu}m$)을 이용하여 1% 초산용액과 메탄올을 전개용매로 사용하였다. 용출은 1.0 mL/min의 유속으로 기울기 용출(gradient elution) 방법을 이용하였으며, 320 nm 파장에서 검출한 피크 면적을 이용하여 검량곡선을 작성하여 분석하였다. 본 연구에서 확립한 분석법으로 특이성, 직선성, 정밀성, 정확성, 회수율을 검색하였다. 3,5-DCQA의 검량선으로부터 상관계수($R^2$) 0.9999의 우수한 직선성과 intra-day와 inter-day 분석에서 90% 이상의 회수율과 5% 미만의 RSD를 나타내 정밀성과 정확성을 입증하였다. 검출한계는 $2.68{\mu}g/mL$였고 정량한계는 $8.11{\mu}g/mL$로 나타났다. 섬쑥부쟁이 에탄올 추출물(AGE)은 70과 $80^{\circ}C$에서 30, 50, 70, 80% 에탄올로 3, 4, 5, 6시간 동안 각각 추출하였으며, 지표물질의 검량곡선을 활용하여 각각의 AGE로부터 3,5-DCQA의 함량을 분석하였다. 본 시험법으로 분석한 3,5-DCQA의 함량은 $70^{\circ}C$에서 추출한 70% AGE가 $52.59{\pm}3.45mg/Aster$ glehni 100g의 함량을 나타내 가장 우수하게 나타났다. 그러나 섬쑥부쟁이 추출물에 함유된 5-caffeoylquinic acid(5-CQA)의 함량 비교분석은 에탄올 함량이나 추출 시간에 따른 함량 변화가 미미하게 나타났다. 또한, 다양한 AGE에 대하여 XOD 저해 효능을 검색하였을 때, 3,5-DCQA의 함량이 가장 높은 $70^{\circ}C$에서 추출한 70% AGE에서 우수한 효능을 나타내 기능성 원료 표준화를 위한 적합한 분석법임이 검증되었다. 따라서 본 연구를 통하여 확립된 3,5-DCQA의 분석법은 섬쑥부쟁이 에탄올 추출물로부터 개별인정형 건강기능식품 기능성 원료 개발을 위한 유용한 자료로 활용될 것으로 생각한다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권6호
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• pp.662-676
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• 2021

여수 사도 공룡발자국 화석지는 많은 수의 공룡발자국 화석과 함께 공룡의 집단행동에 대한 연구로 잘 알려진 지역이다. 또한 다양한 종류의 지질유산 및 지형유산이 분포하고 있어 지질관광과 지질교육의 장으로 주목받고 있다. 그러나 지리적 위치에 따른 접근성, 조차에 의한 시간적 제약, 지속적인 풍화 및 훼손에 의해 학생들의 교육을 위한 야외조사는 매우 제한적으로만 이루어지고 있다. 따라서 이번 연구는 최근 다양한 분야에서 이용되고 있는 사진측량법을 이용하여 사도의 공룡발자국 화석들의 3D 모델과 이미지를 생성한 후 이를 통해 과거에 확인하지 못한 화석에 대한 세부적인 정보를 확인함과 동시에 이를 교육자료로 활용 할 수 있는 방안에 대하여 제안하고자 한다. 획득한 3D 이미지를 통해 확인한 결과 기존에 육안이나 사진으로 확인하지 못하였던 일부 발자국 화석들의 존재를 확인할 수 있었고 기존에 발견된 화석이라도 사진이나 해석 드로잉으로 표현하지 못하였던 세부를 이미지로 나타낼 수 있었다. 또한 발자국 화석의 3D 모델은 향후 반영구적인 데이터로 보존할 수 있어 여러 형태로의 활용과 보존이 가능하다. 이번 연구에서는 사진측량법으로 얻어진 3D 모델을 활용하여 3D 프린팅 및 가상야외조사에 활용할 모바일 증강현실 콘텐츠를 구현하였으며 향후 3D 모델이 필요한 다양한 교육 콘텐츠 분야에서 사진측량법을 활용할 수 있을 것으로 보인다.

• 서비스연구
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• 제12권2호
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• pp.65-79
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• 2022

Covid-19로 인해 비대면 수업이 지속되고 있다. 과거부터 e-러닝 수업은 있었지만 코로나로 인한 비대면 수업은 실시간 수업과 녹화수업이 결합되거나 대면과 비대면이 결합된 블랜디드(blended) 수업이라는 것이 차이점이다. 또한 전용 스튜디오가 아닌 곳에서 자가 촬영하거나 다양한 강의 플랫폼을 선택할 수 있다는 점이 특징이다. 비대면 수업의 이점은 시간과 공간을 초월하여 학습할 수 있고, 반복 시청, 학습속도를 조절할 수 있다. 녹화수업은 시간과 장소적 제약이 없지만, 실시간 수업은 시간적 제약은 있지만, 학습자와의 커뮤니케이션 효과가 높다는 장점이 있다. 비대면 수업이 대면수업이나 e-러닝과 비교하여 충분한 품질을 제공하는지를 평가하는 일은 포스트 코로나 이후에도 블렌디드 수업을 고려한다면 필요한 일이 될 것이다. 본 논문에서는 비대면 수업의 서비스 품질평가를 위해 Kano 품질속성 관점에서 학습자들이 원하는 필수속성을 도출하고 품질개선 방안을 제안하였다. 비대면 수업이 갖추어야 할 기능의 정도를 X축, 학습자의 만족도를 Y축으로 나타낸 후 23개의 품질속성을 6개로 분류하였다. 그리고 만족계수, 불만족 계수, 고객만족개선지수를 도출하였다. 학습자들의 50%가 비대면 수업에 만족했지만 선호도는 만족도 보다는 약간 높게 나타나 비대면 수업의 지속 가능성을 암시하고 있다. 고객만족개선 지수로 볼 때, 수업 품질을 개선했을 때 만족도 증가폭이 가장 큰 속성들은 학습자의 질문에 대한 교수의 신속한 답변, 교과내용을 반영한 충실한 강의 콘텐츠, 교수가 알기 쉽게 설명해 주는 것, 모바일 폰에서도 학습할 수 있는 고품질의 콘텐츠 개발, 출석체크의 공정성, 그리고 실시간 수업은 정시에 수업 시작 순이었다.