• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제12권3호
• /
• pp.103-110
• /
• 2023

인터넷이 보급되면서 사람들 간의 소통을 위한 커뮤니티가 활성화됨과 함께 익명 커뮤니티가 나타났고 익명성을 이용한 공격적인 게시글, 댓글을 남기는 등 타인에게 피해를 주는 행위를 하는 이용자가 많아지고 있다. 과거에는 관리자가 직접 글과 댓글을 확인하며 삭제 및 차단했지만, 커뮤니티 이용자가 늘어나면서 관리자가 계속 감시할 수 없는 수준에 이르렀다. 초기에는 특정 단어가 포함되면 해당 글을 게시하거나 댓글을 달 수 없는 형태로 악의적인 글이 게시되는 것을 막는 단어 필터링 기법을 사용하였으나 유사한 단어를 사용하는 등 우회하는 형식으로 필터링을 피해 갔다. 이를 해결하는 방법으로 딥러닝을 이용하여 실시간으로 이용자들이 게시하는 글들을 감시하였으나 최근 커뮤니티에서는 해당 커뮤니티에서만 이해할 수 있는 단어를 사용하거나 일반적인 한글이 아닌 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 사용하고 있다. 이들이 사용하는 문자의 종류나 형태가 다양하여 인공지능 모델에 모든 것을 학습시키기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 한글의 자음과 모음 띄어쓰기 이미지를 학습시킨 CNN 모델을 이용해서 문장의 각 문자를 이미지화해 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 모델이 예측한 문자로 변환하는 전처리 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 전처리 기법을 통해 LSTM, BiLSTM, CNN-BiLSTM 모델에서의 성능이 각각 3.2%, 3.3%, 4.88% 증가함을 확인했다.

• 중소기업연구
• /
• 제41권4호
• /
• pp.87-110
• /
• 2019

문재인 정부는 서민금융의 문제를 이전 정부와 달리 포용금융관점에서 바라보고 있지만 이의 성공을 위해서는 구조적이고 지속 가능한 정책서민금융의 실행이 요구된다. 이를 위해서는 과거와 같이 복지와 금융이 혼합된 복지성격의 시혜적 금융제공에서 탈피하여 가용성 및 접근성 중심으로 정책서민금융을 운영하는 것이 필요하다. 또한 정책서민금융이 서민생활의 안정과 서민소득의 증대를 이룰 수 있도록 종래의 빈곤서민을 대상으로 하는 규모 또는 양적 위주의 자금공급에서 벗어나 서민생활의 안정이나 소득 증대를 목표로 삼는 성과중심의 평가도 필요하다. 실제 정책서민금융이 서민생활안정과 소득증대를 목적으로 한다면 일자리를 기반으로 하는 것이 보다 현실적이다. 사회적 경제기업은 이를 가능하게 하는 조직체이다. 사회적 경제기업의 육성은 문재인 정부가 추진하는 소득주도 성장정책과 실업률 감소를 뒷받침하는 인프라가 될 수 있다. 문재인 정부가 서민금융을 한 단계 더 발전시키기 위해서는 이 같은 관점에서 다음과 같은 정책추진이 필요하다 우선 서민금융은 시장실패영역임에 틀림없지만, 가급적 시장원리를 준수하고, 정책서민금융이 민간서민금융을 구축하지 않도록 자생적이며 지속가능한 서민금융정책 운영이 필요하다. 다음으로, 사회적 기업이나 사회적 경제기업에 대한 자금지원은 사회적 가치창출을 위해 자본시장기능을 적극 활용해야 한다. 사회적 가치창출 목적의 사업에도 자본시장의 촉매자본은 민간자본을 유인하는 마중물 역할을 수행한다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권3호
• /
• pp.731-736
• /
• 2023

최근 의료 현장은 전자의무기록, 전자건강기록 등의 의료 기록을 전산화하여 저장하고 관리하는 시스템이 의무적으로 적용되거나 전체 의료 현장에 보급되어 환자 개개인의 과거 의료 기록을 추가적인 의료 행위에 활용하고 있다. 그러나 일반적인 의료 문진 및 상담 간 발생하는 의료진과 환자 간의 대화는 별도로 기록되거나 저장되지 않고 있어 추가적인 환자의 주요 정보는 효율적으로 활용되지 못하고 있다. 이에 따라, 의료 문진 현장에서 발생하는 의료진과 환자와의 대화를 저장하고 이를 텍스트 데이터로 변환하여 주요한 문진 내용만 자동으로 추출, 요약하여 정보화하는 음성인식과 자연어 처리 딥러닝을 통한 의료상담 요약문을 자동으로 생성하는 전자의무기록 시스템을 제안한다. 본 시스템은 의료 종사자와 환자의 의료 상담 내용의 인식과정을 거쳐서 텍스트 정보를 획득한다. 이렇게 획득된 텍스트를 복수의 문장으로 구분하고, 생성된 문장에 포함된 복수 키워드의 중요도를 산출한다. 산출된 중요도를 기반으로 복수의 문장에 순위를 매기고, 순위를 기반으로 문장들을 요약하여 최종 전자의무기록 데이터를 생성한다. 제안하는 시스템 성능은 정량적 분석을 통하여 우수함을 확인한다.

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

• 한국지형학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.59-78
• /
• 2011

본 연구에서는 우리나라의 간석지 연구사를 유형별 및 시기별로 정리하였다. 간석지 연구사는 크게 간석지 퇴적물 연구, 위성영상을 이용한 연구, 제4기 환경변화와 간석지에 관한 연구, 그리고 간석지의 생태학적 연구 등 4개 분야로 구분하였다. 한국의 간석지 연구사를 종합적으로 살펴보면, 간석지 연구는 일제시대 때부터 있었으나 대부분 수산업에 관계된 연구들이었다. 이후 1960년대에는 간척사업으로 인해 형성된 간척지를 대상으로 하는 연구에 집중되었다. 지형학적인 관점에서의 간석지에 관한 연구는 1970년대에 본격적으로 시작되어 1980년대 이후부터 간석지의 중요성이 알려지면서 더욱 활기를 띠게 되었다. 특히, 퇴적환경과 지표 형태 및 생태계, 지형 변화에 관한 연구가 주를 이루었으며, 2000년대 이후에는 위성영상 자료와 현장조사를 병행하여 접근하기 어려운 간석지의 퇴적상 및 퇴적환경 변화를 지속적으로 모니터링 하는 연구가 진행되었다. 우리나라의 간석지에 관한 지리학 분야에서의 학술연구는 다수 진행되었지만, 지형학에서의 간석지 연구 성과는 소수에 의해 진행되어 여전히 블루오션과 같은 분야이다. 따라서 향후 더 많은 지형학자의 관심 속에서 우리나라의 간석지에 대한 다양한 연구가 진행되어 지형학에서의 주요 연구 분야로 정착하기를 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권4호
• /
• pp.207-228
• /
• 2023

코로나 이후 기업들이 온라인 플랫폼에서 협업 또는 회의하는 방식이 일상화되고 있으며, 독자적인 온라인 실시간 시스템을 개발하여 원격 근무에 적극적으로 활용하기도 한다. 또한 회의 및 홍보를 위해 메타버스를 도입하려는 시도가 코로나 이후에도 지속적으로 이루어지고 있다. 이때문에 메타버스 환경에서 아바타 사용자 정의, 확장된 가상 환경, 지난 가상 경험 등이 참여자 만족도에 미치는 영향을 연구하는 연구가 진행 중이지만, 메타버스를 전용 작업 공간으로 활용하는 것에 대한 효과성 연구는 여전히 필요한 상황이다. 특히 업무 수행을 목적으로 하는 작업형 메타버스의 성과에 영향을 미치는 요소에 관한 연구는 아직 부족하다. 따라서 본 연구의 목적은 메타버스 작업 공간에서 개인 성과에 영향을 미치는 요소를 분석하고 결과에서 함의를 도출하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 이론적 기반으로 Embodied Social Presence(ESP) 이론을 채택하고, 비몰입적 메타버스 작업 공간에 특화된 수정모형을 사용한다. 모형 및 가설 검증을 위해 비몰입적 메타버스 작업장에 참여한 참가자들과의 인터뷰 이후에 Gather Town 및 IFland와 같은 비몰입적 메타버스 작업장에서 참여자들을 대상으로 설문조사를 수행하였다. 그 결과 작업 참여 및 업무 참여에 미치는 영향이 메타버스 플랫폼에 따라 조절효과를 나타낸다는 것을 확인했다.

• 경영정보학연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.69-91
• /
• 2021

국내 개인신용평가회사들은 과거와 현재 시점의 다양한 금융거래 정보를 활용하여 개인의 신용을 평가하고 있는데, 이 중 과거에 대출을 실행하여 이를 상환 또는 연체한 이력에 대한 정보를 의미하는 '상환이력정보'는 신용평가에 활용되는 다른 항목들에 비해 상대적으로 활용 비중이 높은 항목이다. 그러나 개인이 연체된 채무를 모두 변제하여 현재 연체중인 상태가 아닌 경우에도 과거의 연체 이력이 부정적인 요인으로 최장 5년간 평가에 반영되고 있어 금융소비자에게 과도한 불이익을 준다는 지적이 지속적으로 있어 왔다. 실제로 연체 이력이 있는 개인의 경우, 연체된 채무를 성실하게 변제한 개인(정상변제)과 그렇지 않은 개인(비정상변제)으로 구분할 수 있는데, 이들 간에는 신용도의 차이가 존재하므로 '정상변제'하는 개인의 특징을 확인하여 이들에게 '상환이력정보'의 활용기간을 단축시켜 주는 등의 혜택을 제공하는 것이 바람직하다고 판단된다. 본 연구는 이러한 문제의식에서 출발하여 한국신용정보원에서 보유하고 있는 2019년 12월 말 기준, 개인의 대출·연체·변제 정보에 기반하여 국내 연체경험자의 정상변제 요인을 분석하였다. 방법론은 개인신용평가모형에서 주로 사용하는 로지스틱 회귀모형을 기본으로 하여 의사결정나무, 신경망 모형 등의 머신러닝 방법론을 추가로 활용하였으며, 각 방법론별 성능을 비교해보았다. 실증분석 결과, 연체건수, 대출·연체유형 등이 정상변제 여부에 영향을 미치는 유의한 변수들로 확인되었으며 방법론 중에는 신경망 모형의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 연체된 개인 차주의 정상변제 여부에 영향을 미치는 요인을 확인하여 개인신용평가모형을 고도화하는데 도움이 될 수 있을 것으로 보이며 연체 후 성실하게 변제하는 개인을 정책적으로 지원하기 위한 기초자료로도 활용될 수 있을 것으로 보인다. 향후에는 정상변제 요인을 추가 발굴하여 금융업권별 정상변제 요인의 세부적인 차이를 확인하고 이를 실제 모형에 반영하는 연구가 필요할 것이다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제45권2호
• /
• pp.111-120
• /
• 2024

운량은 천체 관측을 지속하는 데에 중요한 요소 중 하나이다. 과거에는 관측자가 날씨를 직접 판단할 수밖에 없었으나, 원격 및 자동 관측 시스템의 개발로 관측자의 역할이 상대적으로 줄어들었다. 또한 구름의 다양한 형태와 빠른 이동 때문에 자동으로 운량을 판단하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 기계학습 기반의 파이썬 모듈인 "cloudynight"을 밀양아리랑우주천문대의 전천 영상에 적용하여 운량을 모니터링하는 프로그램을 개발하였다. 전천 영상을 하위 영역으로 나누어 각 39,996개 영역의 16개의 특징을 학습하여 기계학습 모델을 생성하였다. 검증 표본에서 얻은 F1 점수는 0.97로, 기계학습 모델이 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 운량("Cloudiness")은 전체 하위 영역 개수 중 구름으로 식별 된 하위 영역 개수의 비율로 계산하며, 운량이 지난 30분 동안 0.6을 초과할 때 관측을 중단하도록 자동 관측 프로그램 규칙을 정하였다. 이 규칙을 따를 때, 기계학습 모델이 운량을 오판하여 관측에 영향을 미치는 경우는 거의 발생하지 않았다. 본 기계학습 모델을 통하여, 밀양아리랑우주천문대 0.7 m 망원경의 성공적인 자동 관측을 기대한다.

• 한국분말재료학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.169-179
• /
• 2024

양자점 패터닝 기술은 최근 QLED, 센서, laser, 태양전지, 양자컴퓨터 등을 포함한 광전자 응용분야에서 많은 수요가 예상되고 있다. 최근 양자점 패터닝을 위한 다양한 기술이 등장했지만 여전히 실제 산업에 적용에는 힘든 실정이다. 1~100 ㎛에 걸친 다양한 패턴 크기를 구현할 수 있는 전사프린팅은 대면적화가 어렵고 공정과정 중 발생할 수 있는 양자점 필름의 불완전한 박리 문제로 인한 패터닝 수율 문제가 보고 되고 있다. 기존 반도체 공정을 활용할 수 있는 포토리소그래피를 활용한 양자점 패터닝은 초고해상도로 픽셀을 패터닝 할 수 있다는 장점이 있지만, 포토레지스트를 제거하기 위해 쓰이는 용매에 의해 양자점 패턴 자체가 손상될 수도 있고 오염되어 광 효율이 낮아질 수 있다는 우려가 있다. 포토레지스트를 사용하지 않고 양자점의 용해도를 활용한 직접 광경화 공정이 주목받았지만, 패터닝 과정 중 생기는 결함과 비방사성 재결합으로 인해 양자점의 발광 효율이 떨어진다는 단점이 있어 표면 처리 등의 연구가 더욱 요구된다. 잉크젯 프린팅은 대면적화가 쉽고 상대적으로 경제적이라는 장점이 있으나 패턴의 불균일성과 낮은 해상도의 단점이 있다. 다양한 양자점 패터닝 방법 기술개발을 통해 QLED 소자에만 국한되는 것이 아니라 태양전지, 양자 통신, 양자 컴퓨터 등에도 적용이 기대된다.

• 지식경영연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.19-47
• /
• 2024

기업의 데이터 분석 및 활용 역량은 전사 차원의 지식경영과 의사결정에 중요한 역할을 한다. 이 연구는 대형 언어 모델이 기업데이터 분석에서 어떻게 활용될 수 있는지 알아보고자 수행되었다. 구체적으로 인적자원 분야에 초점을 맞추어, 대형 언어 모델의 데이터 분석 역량을 검증해 보았다. 이를 위해 인사분야에서 많은 연구가 이루어져온 공개데이터셋 IBM HR 데이터를 소재로, 선행연구들에서 이루어진 머신러닝 기반 이직자 예측 분석을 ChatGPT를 통해 재현하고 그 예측성능을 비교해보았다. 고급 프로그래밍 역량이 필요했던 과거 연구방식과 달리, 분석가의 자연어 요청으로 진행한 ChatGPT 기반 머신러닝 데이터 분석은 훨씬 쉽고 빠르다는 장점이 있었고, 예측 정확도 역시 선행연구와 비교해 경쟁력 있는 수준을 기록했다. 이는 그동안 고급 프로그래밍 역량이 요구되던 기업데이터 분석 분야에서, ChatGPT를 비롯한 대형 언어 모델들이 효과적이고 실질적인 대안이 될 수 있다는 가능성을 시사한다. 또한 이를 통해 데이터 분석의 대중화 나아가 데이터 기반 의사결정(DDDM: Data-Driven Decision Making)의 확산에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 데이터분석 과정에서 사용한 프롬프트와 ChatGPT가 생성한 프로그래밍 코드도 부록에 수록하여 검증 가능하게 함으로써, 향후 대형 언어 모델을 활용한 데이터분석 연구의 초석을 제공하고자 한다.