• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.259-267
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• 2019

본 연구는 어머니의 양육 스트레스와 부모역할 만족도를 통해 어머니 양육자 내면의 모습을 살펴봄으로서 양육자로서의 역할을 수행하는데 있어서 어머니의 양육 스트레스를 대처할 수 있는 대안과 부모역할의 만족감을 높이며 자녀 양육의 질을 향상시키기 위한 사회적 지지의 필요성을 강조하기 위해 연구하고자 한다. 본 연구는 서울, 경기지역의 4세-7세 학령전기 아동을 둔 부모 312명을 대상으로 2018년 10월 1일부터 10월 15일까지 설문조사를 실시하였다. 자료를 분석하기 위하여 SPSS 22.0과 AMOS 22.0을 사용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 신뢰도 분석, 상관관계 분석, 구조방정식모형, Sobel-test를 실시하였다. 연구결과 어머니의 양육 스트레스는 사회적 지지와 부모역할 만족도에 대해 각 변인 간 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 특히 사회적 지지와 높은 부적 상관이 있음을 나타났다. 어머니의 양육 스트레스는 사회적 지지와 부모역할 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사회적 지지는 부모역할 만족도에도 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 어머니의 양육 스트레스와 부모역할 만족도의 관계에서 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 통해 모의 양육 스트레스가 부모 역할 만족도에 미치는 부정적인 영향을 감소시키기 위해서는 모에게 연결되어 있는 사회적 관계망으로부터 적절한 지지와 실제적인 도움 및 어려움에 대한 호소를 이해하고 격려가 이루어질 것을 시사한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.467-474
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• 2019

본 이 논문에서는 NVIDIA Jetson TX1에서 YOLO v2 모델의 정확도를 유지하면서 FPS를 개선하는 방법을 제안한다. 일반적으로, 딥러닝 모델에서는 연산량을 줄여 처리 속도를 높이기 위해 파라미터들을 실수형에서 정수형으로 변환하여 정수 연산을 통해 속도를 높이거나 네트워크의 깊이를 감소시키는 방법을 사용한다. 그러나 이 방법들은 인식 정확도가 떨어질 수 있다. 이 논문에서는 YOLO v2 모델을 이용해 표정인식기를 개발하고 정확도 유지 시키기 위해 정수 연산이나 네트워크 깊이 감소를 사용하는 대신, 다음 세 가지 방법을 통해 연산량 및 메모리 소모를 줄인다. 첫 번째, $3{\times}3$ 필터를 $1{\times}1$ 필터로 교체하여 각 Layer 당 매개 변수 수를 9 분의 1로 줄인다. 두 번째, TensorRT의 추론 가속 기능 중 CBR (Convolution-Add Bias-Relu)을 통해 연산량을 줄이고, 마지막으로 TensorRT를 사용하여 반복되는 동일한 연산구조를 가진 레이어를 통합하여 메모리 소비를 줄인다. 시뮬레이션 결과, 기존 YOLO v2 모델에 비해 정확도는 1 % 감소했지만 FPS는 기존 3.9 FPS에서 11 FPS로 282%의 속도 향상을 보였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권4호
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• pp.515-524
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• 2022

해상교통정보의 수집, 관리 및 공유를 개선하기 위해서는 해상교통정보 관련 기술 동향 파악 및 해상교통정보의 현황·문제점 분석이 우선되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 먼저 해상교통정보의 국내외 기술 동향을 조사하였으며 국내 해상교통정보의 수집·관리·공유에 대한 현황·문제점을 분석하여 정리하였다. 자료를 토대로 문제점을 분석한 결과 우선 수집단계의 문제점은 주로 LTE 통신권을 벗어나는 원거리 RADAR·CCTV·카메라 영상정보 수집의 어려움으로 나타났으며 이로 인해 EEZ를 거쳐 영해로 진입하는 밀입국 선박 등의 조기 탐지가 어려운 것으로 나타났다. 그리고 관리단계의 문제점은 대부분 해상교통시스템이 자체 구축한 물리 저장 공간을 사용함으로써 저장 공간의 유연성 부족으로 인해 편리한 축소·확대가 어렵고 시스템 장애 발생 시 대비책으로 시스템 이중화·백업 등이 힘든 상황이다. 또한 공유단계의 문제점은 대부분 해상교통정보 공유시 주로 내부망을 사용하고 있는 현황상 운영기관 외부로의 정보 공유가 어려운 것으로 나타났으며 LRIT·SASS와 같이 정부 클라우드를 통해 정보 공유가 되고 있다고 하여도 정부 클라우드의 특성상 해양 빅데이터 등을 효과적으로 활용할 수 있는 다양한 애플리케이션의 제공이 원활히 되고 있지 않은 상황이다. 이러한 문제점들을 개선하기 위해 우선 수집단계의 경우 무인기·위성 등 수집장비의 추가 구축을 제시함으로써 수집구역을 확장하였고 관리·공유단계는 각 해상교통시스템의 운영 주체·정보 공개성을 고려한 민간 클라우드 도입 및 구축형태를 제시함으로써 클라우드 도입 시 전문성·보안성 향상을 기대하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.107-119
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• 2023

군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제41권2호
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• pp.295-316
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• 2024

연구동향 분석은 학문의 지속가능한 발전과 미래를 위해 반드시 필요한 작업으로, 선행연구의 가치를 이해하고 후속 연구의 기반을 마련하는데 중요한 수단이 된다. 본 연구는 국내 정보공개 관련 연구동향을 비교 분석함으로써 다양한 학문에서 바라본 정보공개의 미래 융합연구 방향성에 대한 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위해 한국학술인용색인(KCI)에 정보공개 관련 논문이 처음 등장한 2002년부터 2023년까지의 출판빈도와 세부 학문별 논문 게재 추이를 시계열에 따라 분석하였다. 또한, 정보공개 관련 주요 학문 분야인 법학, 행정학, 문헌정보학의 논문명과 저자 키워드를 대상으로 네트워크 분석과 LDA 토픽모델링 기법을 활용하여 각 학문별 주요 키워드 관계와 특화된 연구주제를 시각화하고 비교하였다. 분석 결과, 법학은 주로 법적 규제와 정책 개선을 중심으로, 행정학은 사회적 요구 변화와 행정기관에서의 구체적인 운영 방안을, 문헌정보학은 기록과 정보의 관리에 대한 실무적 접근을 중심으로 연구가 이루어졌다. 이에 기반한 미래 연구 방향으로는 법학 분야의 정책 연구에 행정학 분야의 사회적 변화 연구를 결합하고, 문헌정보학의 실무적 관점에서 접근하여 현실적인 정책과 실행가능한 운영 지침 개발 등을 들 수 있다. 이러한 융합연구는 정보공개제도의 체계적이고 효율적인 수행을 가능하게 하여 국민의 알권리 보장과 국정 투명성 제고에 기여할 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.99-107
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• 2024

경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.67-88
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• 2018

최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.57-66
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• 2015

빅데이터 기술에 대한 관심이 급증함에 따라, 소셜 미디어를 통해 유통되는 방대한 양의 비정형 데이터를 분석하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라서 텍스트 형태의 비정형 데이터 분석을 통해 의미 있는 정보를 찾고자 하는 시도가 비즈니스 영역뿐 아니라, 정치, 경제, 문화 등 다양한 영역에서 이루어지고 있다. 특히 최근에는 여러 현안 및 이슈들을 발굴하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이처럼 빅데이터 분석을 통해 국가현안이나 이슈를 발굴하고자 하는 시도가 꾸준히 이루어져왔음에도 불구하고, 국가현안 및 이슈로부터 이와 관련된 R&D 문서를 효율적으로 제공하는 방안은 마련되지 않고있다. 이는 사용자들이 인식하는 현안 키워드와 실제 사용되는 R&D 키워드 사이의 이질성이 존재하기 때문이다. 따라서 현안 및 R&D키워드간의 이질성을 극복하기 위한 중간 장치가 필요하며, 이 중간 장치를 통해 각 현안 키워드와 R&D 키워드간에 적절한 대응이 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 (1) 현안 키워드 추출을 위한 하이브리드 방법론, (2) 현안 대응 R&D 정보 패키징 방법론, 그리고 (3) R&D 관점에서의 연관 현안 네트워크 구축 방법론의 총 세 가지 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 텍스트 마이닝, 소셜네트워크 분석, 그리고 연관 규칙 마이닝 등의 데이터 분석 기법들을 활용하여 수행하였으며, 그 결과, (1)에 의한 키워드 보강률은 42.8%로 나타났으며, (2)의 경우, 현안 키워드와 R&D 키워드간 다수의 연관 규칙이 나타났다. (3)의 경우는 현재 진행 중에 있으며, 향후 가시적 성과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권4호
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• pp.296-312
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• 2022

본 연구는 사회적으로 창조된 유산으로서 오랜 역사를 지닌 프랑스의 미식 문화의 사례를 통해 유산화(heritagization)의 개념 및 과정, 나아가 유산적 차원에서의 음식 문화의 지속가능한 가치 증진방안에 대해 논의하였다. 유산은 한 사회가 전승할 가치가 있는 것으로 인식한 것을 의미한다. 따라서 유산은 한 사회가 보존하기로 선택한 대상이자 그 사회 또는 집단의 정체성을 상징한다. 프랑스는 19세기에 역사적 기념물의 보전을 위해 정책적으로 유산을 지정 및 보호하기 시작하였으며, 유산은 사회적 구축의 창조물로서 가치를 보존·증진하는 대상이 되었다. 세계화와 함께 확산된 유산에 대한 관심은 1972년 유네스코의 국제기구 협약을 기점으로 더욱 강화되었다. 그리고 이러한 관심은 점차 자연 및 도시적 관점의 경관이나 무형문화유산에까지 확장되었고, 2003년에는 유네스코 무형문화유산보호협약이 채택되면서 세계 각국의 무형문화유산에 대한 관심이 증가하였다. 한편 음식 관련 유산의 경우 등재기준 설정의 어려움과 잠재적 상업화 가능성의 이유로 목록에서 배제되어왔다. 그러나 2010년에 지중해·멕시코·프랑스의 음식 문화가 유네스코 인류무형문화유산 대표목록에 등재됨으로써 음식 문화에 대한 관심은 물론 한국을 비롯한 여러 국가의 음식 유산 등재에 대한 노력을 촉발시켰다. 프랑스의 음식 문화에 대한 관심은 자국의 문화유산이자 국가적 정체성으로서 오랜 역사를 갖고 있다. 미식가들과 협회 등 민간단체는 물론 정부차원에서도 국가적 정체성과 유산으로서 미식 문화의 보전 및 대중화를 위해 노력하였고, 이론적 논의는 물론 유산목록 작성과 관련 정책을 통해 미식 문화를 유산으로 구축하였다. 그리고 미식도시 네트워크, 국가 식품 프로그램, 프랑스 미식의 해 추진 및 라벨링 등 제도적 접근을 통해 유산의 지속가능발전을 추구하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권5호
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• pp.409-414
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• 2008

모바일 애드 혹 네트워크상에서 DSR, AODV등 대부분의 on demand 라우팅 프로토콜들은 경로 탐색 과정에서 트래픽 로드를 고려하고 있지 않다. 최근 혼잡을 해결하고 트래픽 로트 밸런싱을 이루기 위해서 여러 알고리즘들이 제시되었으나 대부분 경로 탐색과정에서 단순히 대체 경로를 찾거나 혼잡이 발생된 노드를 회피하여 라우팅하는 기법들이었다. 본 논문에서는 이러한 이슈들에 대한 성능을 향상시키기 위해 혼잡이 발생된 노드에서 패킷 버스팅 기법을 사용하여 혼잡을 해결하고자 한다. 패킷 버스팅 기법은 IEEE 802.11e QoS 동작에서 소개되었으며 한번의 채널획득으로 여러 패킷을 보낼 수 있도록 한다. 이로써 혼잡이 발생한 노드는 버퍼링된 패킷을 신속하게 전송할 수 있으며, 병목현상을 막을 수 있다. 또한 정확하고 동적으로 혼잡상태를 결정하기 위하여 두 가지의 임계값을 정의한다. 하나는 인터페이스 큐길이이며, 다른 하나는 버퍼링 시간이다. 마지막으로 실험을 통하여 네트워크 트래픽이 많을 때 제안된 알고리즘이 기존의 일반적인 on demand 프로토콜보다 더 효율적이고 우수한 성능을 가짐을 보인다.