• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.295-302
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• 2018

얼굴인식(face recognition)은 스마트 감시 시스템, 공항 출입국관리, 스마트 기기의 사용자 인증 등 매우 다양한 용도로 활용되고 있다. 얼굴인식은 패턴인식(pattern recognition), 컴퓨터 비전(computer vision) 등에서 연구가 활발하게 진행되고 있으며 높은 인식 성능을 달성하였다. 하지만 입력된 얼굴영상의 특성(예 : 비 정면 얼굴)에 따라 동일한 얼굴인식 시스템의 성능이 크게 저하될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 얼굴인식 시스템에 입력된 얼굴영상에 대하여 얼굴인식 측면에서의 사용 적합 여부를 판정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은, 사전에 기준으로 정한 적합 얼굴영상들의 최적 조합으로 입력 얼굴영상을 복원하고, 복원 에러를 문턱값과 비교하여 사용 적합 여부를 결정한다. 얼굴영상에 포함된 조명변화가 사용 적합 여부를 판정하는데 미치는 영향을 감소시키기 위해, 기준 적합 얼굴영상들과 입력 얼굴영상들에 조명 보상을 위한 전처리(preprocessing) 과정을 수행한다. 실험결과, 제안하는 방법은 얼굴이 비 정면(non-frontal)인 경우나 얼굴정렬(face alignment)이 부정확한 경우 입력 얼굴영상을 얼굴인식에 부적합으로 판정할 수 있는 것으로 확인되었다. $64{\times}64$ 픽셀 크기의 얼굴영상 한 장을 판정하는데 불과 3ms의 처리시간을 가지므로 적합으로 판정된 입력 얼굴영상에 대해서만 얼굴인식을 수행함으로써 계산시간을 절약하고, 얼굴영상 특성에 따라 인식 성능이 급격히 저하되는 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권6호
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• pp.697-705
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• 2021

현재 고속도로 터널 내 돌발상황 정보는 라디오 재난경보방송 및 VMS (Variable Message Sign)를 통해 터널 내에서만 제공되고 있다. 따라서, 터널 입구부 사고의 경우, 운전자는 돌발상황 정보 서비스를 받지 못하며, 이에 대한 대처가 늦어져 사고 위험성이 증가하게 된다. 한편, 터널 진입구간 라디오 기반 돌발상황 정보 서비스는, 해당 문제점에 대한 좋은 해결방안이 될 수 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 라디오 기반 재난경보 방송을 실시하기 전 일반 운전자들의 자동 재난경보방송 기술에 대한 생각과 수용성을 분석하는 것이다. 총 762명의 운전자를 대상으로 수행된 설문조사 결과에 대하여 구조방정식을 적용하였으며, 새롭게 도입될 기술과 서비스에 대한 수용성 분석을 진행하였다. 결과적으로 운전자 특성(연령, 운전빈도, 운전경력 등), 교통정보 활용도, 교통정보 유용성이 자동 정보제공 기술 및 라디오 재난경보방송 수용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 새로운 재난경보방송 시스템의 검토 및 적용에 대한 기반자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.175-185
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• 2023

최근 COVID-19와 같은 신종 바이러스 감염증이 확산하여 심각한 공중 보건 문제를 제기하고 있다. 특히 이러한 질병은 고령자에게 치명적으로 작용하여, 생명을 위협하고 심각한 사회적, 경제적 손실을 초래하였다. 이에 많은 산업분야에서 사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)을 응용한 원격진료, 헬스케어, 질병예방 등의 애플리케이션이 소개되어 질병 감지, 모니터링 및 검역 성능을 향상하고 있다. 하지만 기존기술은 갑작스러운 전염병의 출현에 신속하고 통합적으로 적용되지 않기 때문에, 사회 속에 감염병이 대규모 감염 및 전국적 확산되는 것을 차단하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 바이러스 질병 정보 수집기를 통해 지역적 한계가 있는 다양한 감염 정보를 수집하고, AI 브로커를 통해 AI 분석 및 심각도 매칭을 수행하여 감염의 확산을 예측하고자 한다. 최종에는 질병관리본부를 통해 고령자에게 위험경보 발령, 확산 차단 문자 발송 및 감염지역 대피정보를 신속하게 제공한다. 현실적인 고령자 지원시스템은 감염자 발생지역 정보와 고령자의 위치정보를 비교하여 증강현실 기반의 스마트폰 애플리케이션으로 직관적인 위험지역(감염지역) 회피기능을 제공하고 감염지역 방문이 확인되면 자동으로 방역관리 서비스를 제공한다. 향후 제안시스템은 위치기반의 사용자 밀집도를 파악함으로써 갑작스런 인파 집중으로 인한 압사 사고를 사전에 예방하는 방법으로도 활용 가능할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권1호
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• pp.309-316
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• 2022

본 연구는 비대면 시대 유튜브 이러닝 고도화 서비스 방안에 관한 연구이다. 문헌 조사와 선행연구를 통해서 교육 변화의 동향에 관하여 고찰하였고, 온라인 설문과 심층 인터뷰를 통해 개선 방안을 제안하였다. 연구 방법은 2021년 10월 15일부터 28일까지 총 14일간 유튜브로 학습 경험이 있는 MZ세대 90명을 대상으로 허니콤 모델과 리커트 5점 척도를 기반으로 1차 온라인 설문을 진행하였고, 설문에서 유튜브를 통한 학습 빈도가 높다고 응답한 6명을 대상으로 2차 심층 인터뷰를 진행하였다. 실험 결과 사용자들은 학습 목적에 따라 개선점이 있다고 생각하고 있었으며, 공통으로 문제를 느끼고 있는 요소들을 도출할 수 있었다. 또한, 추가 질문을 통해 새로운 유튜브 학습 플랫폼을 제안하였다. 본 연구를 통해 포스트 비대면 시대에 대응할 수 있는 유튜브 이러닝 서비스 참고자료 활용을 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2D호
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• pp.311-318
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• 2009

최근 지형 정보의 시각화 기술은 GIS 응용분야는 물론 게임, 가상현실, 항공 시뮬레이션 및 군사적인 목적 등을 실현하기 위한 중요한 기술로 부각되고 있다(유병현 2002). 그러나 대용량 지형 데이터를 실시간으로 처리하여 시각화를 구현하기 위한 메모리 한계성의 극복은 아직도 과제로 남아있다. 본 연구에서는 대규모 지형 표현을 위해 파일 기반의 효율적인 실시간 LOD (level-of-detail) 알고리즘 개발을 수행하였다. 실시간 LOD 알고리즘은 대규모 지형 데이터를 가시화하는데 필요한 기하학적 연산 처리를 가능하게 한다. 본 연구에서는 수치지도의 등고선이나 LiDAR, DTM, DSM 등으로부터 취득된 대용량 DEM의 가시화를 위해 계층적인 $4{\times}4$ 또는 $2{\times}2$ 타일 구조를 선택하였다. 또한 정규화된 Giga Byte급 고도데이터는 사용자 중심적 지형 정보의 원활하고 사실감 있는 표현이 될 수 있도록 고도데이터를 활용한 음영기복도를 생성하여 비메모리 방식의 계층적 타일 구조로 생성된 지형 블록에 Texture Mapping 하여 지형 가시화를 수행하였다. 대용량 데이터는 실시간 가시화를 위해 지형 데이터를 다양한 상세도를 가지는 데이터로 변형하여 이를 계층적으로 상호 연결함으로서 데이터의 손실이 최소화되며, 프레임 속도를 극대화하였고, 또한 사용자 시점에 따라 상세도 변화가 끊김없이(seamless) 고품질로 표현되도록 하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.51-68
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• 2023

1990년대 말 인터넷의 등장과 함께 시작된 온라인 커뮤니티의 활용기간이 사반세기를 넘어가면서, 사용자층의 평균 연령도 함께 높아지고 있다. 본 연구는 온라인 커뮤니티의 사용자 연령이 높아지면서 말투에 어떠한 변화가 일어났는지 탐색한다. 이를 위해 신규회원의 가입이 9년 전 중지되었으나 기존 회원만으로 2023년 현재까지 여전히 활발하게 운영 중인 한 온라인 커뮤니티에서 2012년부터 2022년까지 총 11년간의 게시물을 수집, 분석하였다. 그 결과, 사용자의 연령층이 높아짐에 따른 평균 댓글수의 증가, 의문문의 감소, 명령지시어의 감소 등을 확인하였다. 그리고 이러한 변화의 원인으로서 노화로 인한 외로움의 증가, 호기심과 자신감의 하락 등을 제시하였다. 세계적으로 유례없이 빠르게 고령화 사회로 진입하고 있는 대한민국에서는 이전까지는 각 개인들이 감내하던 외로움과 고독감이 1인 가구의 증가라는 사회적 현상과 더불어 고독사와 은둔형 외톨이의 증가라는 사회적 문제로 진화하고 있다. 본 연구는 이러한 대한민국 사회 변화의 한 단면을 대형 온라인 커뮤니티의 게시물 분석을 통해 보여주면서 향후 어떠한 방향으로 이러한 문제들이 논의되어야 할지 생각해본다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권2호
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• pp.137-152
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• 2017

정보통신 기기들의 가격하락과 인터넷의 발전은 사물인터넷이라는 새로운 분야를 탄생시켰다. 일상에 접하는 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어 새로운 서비스를 창출하는 사물인터넷은 빅데이터와 결합되어 기존에 볼 수 없었던 새로운 형태의 비즈니스 영역을 개척해 나가고 있다. 이에 사물인터넷의 전망은 그 활용도에 있어서 무궁무진 하다고 말할 수 있다. 또한 이러한 사물인터넷 장비들의 원활한 연결을 위한 표준화 기관들의 연구도 활발한 편이다. 그러나 이러한 연구 중에 우리가 간과하는 부분이 있다. 사물인터넷 장비를 제어하거나 정보를 획득하기 위해서 장비와의 연동문제(IP주소, Wi-Fi, Bluetooth, NFC 등) 및 관련 애플리케이션 소프트웨어 또는 앱을 별도로 개발을 해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 연구방식들은 GPS 또는 마커를 이용한 증강현실 연구가 이루어져 왔다. 하지만 별도의 마커가 필요하고 마커의 경우 가까운 곳만 인식하는 단점을 갖는다. 또한 2D 기반의 카메라의 활용한 GPS 주소 활용한 연구의 경우 대상 장비와의 거리 인식을 할 수 없어 능동적인 인터페이스 구현의 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 기존의 복잡한 방법이 아니라 사용자가 눈으로 확인하고 간단한 조작만으로 장비와의 연동이 가능한 직관적인 방법이 반드시 필요하다. 본 연구는 향후 스마트폰에 탑재될 3D 깊이 인식카메라를 활용해서 별도의 마커 없이 거리측정 및 핸드폰의 센서정보를 연동해서 자동으로 공간 좌표를 계산하여 사물인터넷의 장비를 발견하고 해당 사물인터넷 장비의 정보 획득 및 제어가 가능한 방법론을 제안한다. 결과로 사용자 관점에서 별도의 사물인터넷 장비 연동문제 및 앱 설치에 대한 부담을 줄일 수 있다. 나아가 이 기술이 공공서비스와 스마트 안경분야에 활용된다면 공공 서비스 증대 및 많은 소프트웨어 개발의 중복 투자를 줄이게 될 것이다.

• 경영과정보연구
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• 제35권1호
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• pp.85-116
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• 2016

본 연구는 개인-환경 부합 관점에서 취업시장변화에 따른 취업준비생의 관심사를 토대로 의사결정과정에 영향을 미치는 취업난의 원인을 탐색적으로 고찰하였다. 이를 위해, 최근 3개년(2013~2015) 간 취업 관련 커뮤니티 내 이용자 게시글(소셜미디어)을 웹 크롤링을 통해 수집하고, 텍스트 마이닝 기법 중 토픽 분석을 통해 취업준비생의 주요 관심사 유형 및 심리적 반응 변화추이를 분석하였다. 분석결과, 취업준비생의 주요 관심사가 '희망직업(세계)에 대한 인식, 취업사전준비활동, 노동시장에 대한 인식, 취업 스트레스'의 네 가지 유형으로 나타나는 것을 발견하였다. 구체적으로 이들은 직업가치나 미래 진로에 대한 탐색보다 희망직업과 관련하여 금전적 보상이나 직장근무형태(근무 및 생활환경)에 관해 관심을 두고 있어 불확실한 환경에 직면하면서 특정 언어적 사용(예: 비속어, 은어)을 토대로 불안정한 심리적 상태를 표현하는 것으로 나타났다. 또한 현재 취업준비생들은 취업 성공을 위한 전략적 선택차원에서 주로 스펙준비에 치중하고 있어 취업불안에 따른 스트레스를 받는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 현재 취업난은 총체적으로 개인과 사회 조직의 가치추구 부재에 기인한다고 볼 수 있다. 결국 개인은 자신의 직업 가치관을 확립하지 못한 상황에서 일부 기업들은 인적자원의 중요성에 대해 자각하지 못하며, 사회적으로는 직업위세란 장애요인이 복합적으로 작용하여 나타난 문제라고 볼 수 있다. 따라서 취업난이란 특정 상황과 현상의 원인을 다각적으로 이해하고 다수의 취업준비생 관심사를 도출하기 위한 토픽분석과 이들의 다양한 반응의 의미를 언어 심리적 이론을 토대로 해석하는 접근방법의 필요성을 제기한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권5호
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• pp.293-299
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• 2007

지능형 배관 검사체(PIG)는 가스나 기름 배관 안을 지나가며 검사체에 장착된 여러 센서로부터 신호(센서 데이타로 불림)들을 취합하는 장치이다. PIG로부터 취합된 센서데이타들을 분석함으로써, 배관의 구멍, 뒤틀림 또는 잠재적으로 가스 폭발의 위험을 가지고 있는 결함들을 발견할 수 있다. 배관의 센서 데이타를 분석가가 분석을 할 때에는 주로 두 가지 분석 패턴을 사용한다. 첫 번째는 센서 데이터를 순차적으로 분석하는 순차적 분석 패턴이고, 두 번째는 특정한 구간을 반복해서 분석하는 반복적 분석 패턴이다. 특히, 센서 데이타를 분석할 때 반복적 분석 패턴이 많이 사용된다. 기존의 PIG 소프트웨어들은 사용자의 요청이 있을 때 마다 서버로부터 센서 데이타들을 오므로, 매 요청마다 네트워크 전송비용과 디스크 액세스 비용이 든다. 이와 같은 방법은 순차적 분석 패턴에는 효율적이지만, 분석 패턴의 대부분을 차지하는 반복적 분석 패턴에는 비효율적이다. 이와 같은 문제는 서버/클라이언트 환경에서 다수의 분석가가 동시에 분석을 할 경우에는 매우 심각해진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 배관 센서 데이타들을 여러 개의 시계열 데이타로 생각하고, 효율적으로 시계열 데이타를 캐싱 하는 T-Cache라 부르는 주기억장치 고성능 캐시 관리자를 제안한다. 본 연구는 클라이언트 측에서 시계열 데이타를 캐싱하는 최초의 연구이다. 먼저, 고정된 거리의 시계열 데이타들의 집합을 캐싱 단위로 생각하는 신호 캐시 라인이라는 새로운 개념을 제안하였다. 다음으로, T-Cache에서 사용되는 스마트 커서와 여러 알고리즘을 포함하는 여러 가지 자료구조를 제안한다. 실험 결과, 반복적 분석 패턴의 경우 T-Cache를 사용하는 것이 디스크 I/O측면과 수행 시간 측면에서 월등한 성능 향상을 보였다. 순차적 분석 패턴의 경우에도 T-Cache를 사용하지 않은 경우와 거의 유사한 성능을 보였다. 즉, 캐시를 사용함으로써 발생하는 추가비용은 무시할 수 있음을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.23-45
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• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.