• 지능정보연구
• /
• 제27권3호
• /
• pp.199-230
• /
• 2021

산업의 경쟁력을 강화하기 위해서는, 새로운 기술의 개발 및 사업화와 함께 관련된 규제·애로를 발굴하고, 적기(適期)에 대응하는 것이 매우 중요한 요소로 작용한다. 현 정부에서는 이러한 산업적 변화에 대응하여 신산업에 대한 투자 확대와 함께 해당 산업 분야에 적용되고 있는 기존 규제메커니즘의 개혁을 추진하고 있다. 이러한 정부 정책방향에 맞춰, 본 연구는 신산업 분야에서 발생될 규제이슈를 선제적으로 예측하기 위해, 신제품 및 서비스의 시장진출에 있어서 걸림돌이 되는 기존 규제 제도를 발굴하고, 적정성 평가 및 개선방안을 마련하기 위한 규제영향분석 체계를 구축하고자 하였다. 그 결과로, 본 연구에서는 규제영향분석 프레임워크를 제시하였으며, 실제 규제이슈 사례를 적용하여, 분석하고 개선안을 도출하는 전반적인 과정을 보여주고자 하였다. 본 연구의 결과는 '18년도에 정부에서 집중적으로 투자를 진행했던 융합 신산업 분야의 제품 및 서비스를 대상으로 하여, 기획(R&D)단계부터 상용화 되기까지의 일련의 과정에서 발생 가능한 규제들을 사전적으로 검토하는 방법론을 제안하였다. 규제영향분석 프레임워크를 통해 도출된 규제 개선안은 소관 부처에 건의되어, 실제로 법령이 개정되었다는 점에서 연구의 실무적 및 정책적인 시사점을 제시할 수 있으며, 본 연구에서 개발한 규제영향분석 프레임워크는 향후 신산업 분야에서 나타날 수 있는 규제 이슈들을 해결하는 것에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상한다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권3호
• /
• pp.1-23
• /
• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).

• 경영과정보연구
• /
• 제36권3호
• /
• pp.167-184
• /
• 2017

본 연구에서는 기존에 구축되었던 오프라인뱅킹에서의 신뢰가 새로운 스마트뱅킹 서비스 신뢰에 어느 정도 영향을 미치는가를 규명하였다. 이를 위해 스마트뱅킹 신뢰의 영향요인으로 오프라인뱅킹의 신뢰, 스마트뱅킹의 시스템 품질과 정보품질을 비교연구하였다. 실증연구를 위해 스마트뱅킹 서비스 이용자를 대상으로 186부의 설문지를 회수하였고, 자료분석은 Smart-PLS 2.0을 이용하였다. 분석결과, 오프라인뱅킹 신뢰가 스마트뱅킹 신뢰에 미치는 영향이 유의하게 나타나, 핀테크 서비스에서 신뢰전이가 존재함을 검증하였다. 그리고 이러한 오프라인뱅킹 신뢰가 스마트뱅킹 신뢰에 미치는 영향력은 스마트뱅킹 자체의 특성보다 낮은 것을 입증하였다. 본 연구의 의의는 학술적 측면과 산업적 측면에서 살펴볼 수 있다. 먼저, 학술적 측면에서의 의의이다. 지금까지의 뱅킹관련 연구들은 오프라인뱅킹이나 스마트뱅킹 어느 한 측면에 초점을 맞추어 연구를 수행하였다. 이에 비해 본 연구에서는 오프라인뱅킹의 특성이 스마트뱅킹 특성에 어떻게 영향을 미치는가하는 신뢰전이를 검증했다는 점에서 의의가 있다. 다음으로, 산업적 측면에서의 의의이다. 본 연구에서 시중은행의 오프라인뱅킹 특성이 새로운 스마트뱅킹 서비스의 신뢰에 영향을 준다는 것을 보여주었다. 이것은 신흥 핀테크 업체가 시중 은행에 비해 신뢰구축의 경쟁에서 유리하지 않다는 것을 의미한다. 신흥 핀테크 업체들은 시중은행과 달리 모바일, 소셜, 클라우드, 빅데이터 등은 물론, 현실화되고 있는 사물인터넷, 가상현실 등의 기술로 무장하여 고객의 편의성을 혁신적으로 개선하고 있다. 그러나 이러한 강점만으로는 금융거래에 필요한 충분한 신뢰를 형성할 수 있다고 보장할 수는 없다는 것이다. 이미 신뢰관계에 있는 주거래 은행을 고객들이 잘 바꾸지 않는 관성이 있기 때문이다. 따라서 신흥 핀테크 업체들은 상대적으로 고객접점에 우위에 있는 소셜서비스와 같은 온라인 상호작용의 강점과 다양한 인터넷 서비스와의 연계성을 반영한 파괴적인 부가가치 창출을 위해 노력해야하고, 특히 새로운 서비스에 저항이 낮은 젊은층을 중심으로 한 서비스신뢰 구축을 위해 노력해야 할 것이다.

• 한국유통학회:학술대회논문집
• /
• 한국유통학회 2001년도 추계학술대회 발표논문집
• /
• pp.125-141
• /
• 2001

이번 연구는 통합물류정보시스템 개발에 관한 것이다. 글러벌 경제시대에 기업경쟁력 확보를 위하여 효율적이고 경제적인 물류체제 구축이 요구되어지고 있다. 그러나 한국의 매출액대비 기업 물류비는 1997년 기준으로 12.9%로서 미국 9.0%, 일본 6.4%에 비하여 매우 높다. 이는 국내 물류 업체가 영세하고 물류 정보 인프라가 취약하기 때문이다. 따라서 국내 물류 체재 개선을 위해서 새로운 물류프로세스의 도입과 효율적인 물류시스템의 개발이 절실하다. 이에 따라 기업이 물류 아웃소싱을 통해 전체 물류 프로세스의 효율성을 재고하기 위한 제3자 물류가 대두되고 있다. 그리고 제3자 물류에서 더 나아가, 기업이 요구하는 물류 서비스 요건을 독자적으로 충족시킬 수 있도록 정보기술, 컨설팅 능력을 보유한 업체가 다수의 물류 업체 운영 및 관리를 최적화하는 제4자 물류가 등장하였다. 이번 연구의 목적은 웹 기반에서 제4자 물류를 지원해줄 수 있는 통합물류 정보시스템을 개발하는 것이다. 이를 위하여 이번 연구는 먼저 국내 물류 산업의 현황과 문제점을 살펴보았다. 그리고 현재 물류 체제 개선을 위한 대안으로서 대두되고 있는 제3자 물류와 제4자 물류의 개념을 살펴보았다. 그리고 택배사, 운송사와 같은 다수의 물류 서비스 공급자와 쇼핑몰, 제조업체와 같은 다수의 물류 서비스 수요자 사이에서 물류중개 서비스를 제공하고, 물류 서비스의 정보화를 지원할 수 있는 KT-Logis를 개발하였다. 화주기업이 KT-Logis를 통한 제4자 물류를 도입하면 물류유통단계 축소를 통한 물류 비용의 절감과 물류 서비스 향상을 기대할 수 있다. 또한 물류업체는 KT-Logis를 이용하여 공차율 감소, 적재율 향상 등과 같은 물류 프로세스 향상을 기대할 수 있다.으로 기대된다.로서 수동발골육(手動拔骨肉)의 미생물수(微生物數)와 큰 차이가 없었다.출된 하수 슬러지의 분해속도상수와 기질의 분율 및 분해패턴을 토대로 혐기성소화시 효율적이고 경제적인 HRT의 산정이 가능하다.은 약 4.5 kDa으로_ 확인되었다. 따라서 B. subtilis MJP1은 항진균 활성과 항세균 활성을 가진 bacteriocin-like substances를 생산함을 알 수 있고 이와 같은 새로운 항미생물 물질은 천연 식품보존제 및 사료보존제 뿐만 아니라 항생제 대체 의약품으로도 활용이 기대되며, 이를 위하여 향후 이 물질들의 보다 정확한 구조 및 특성 규명 등의 연구가 필요하다.성도는 1시간째에 최저로 떨어지다가(대조치의 89%, p<0.05)이후 회복하기 시작하여 24시간째에 약간 대조치 이상으로 회복되었다. 5-HT의 turnover rate는 MAO활성도 변화와 거의 같은 변화를 보였다. 2) 만성투여시 (하루 2번, 14일간 투여)는 5-HT 함량, 5-HIAA 함량, MAO 활성도 및 5-HT turnover rate 모두가 중등도로 감소되었다. (각각 대조치의 87%, 69%, 80%, 79%). 3) MAO 활성도와 5-HT turnover rate 사이에는 높은 상관관계가 있었다. (r=0.866, p<0.001, N=94). 4) MAO 활성도의 역동학 실험에서는 대조치에 비해 투여군에서 Km 값은 의미가 있는 증가가 있었으나 $V_{max}$값은 큰 변동이 없었다. 5) d-amphetamine을 급성 투여할때는 sleeping과 lying components는 상당한 감소를 보인 반면, locomotor activity 는 1시간까지는 상당한 증가를 보였으며 용량이 적을수록 더 큰

• 경영정보학연구
• /
• 제12권1호
• /
• pp.165-188
• /
• 2010

2009년 초 정부전산센터 사업 등 정부에서발주한 일부 대형 SI사업에 응찰기업이 없어 유찰되는 현상이 발생하고 있다. 사업의 수익성은 고사하고 발주사업의 예정가 대비 제안 원가를 맞추기도 어렵기 때문에 입찰에 참가하지 않고 예정가가 늘어나든지 아니면 사업범위가 축소되기를 바라며 기다리는 것이다. 또한 공공/금융분야의 외부 SI사업에서 수익이 나지 않아 원가절감을 위하여 잦은 야근과 휴일근무가 반복되어 SI산업에 종사하는 임직원의 근무환경과 동기부여가 열악하게 됨에 따라 SI산업을 4D(difficult, dangerous, dirty, dreamless) 산업이라고 부르기도 하며, 첨단 기술 산업이라기 보다는 노동집약적 산업이라고 비아냥거리기도 한다. 그러한 소문 때문인지 대학에서 전공을 선택할 때에 일부 우수한 두뇌들이 컴퓨터 공학과를 기피하는 안타까운 현상도 발생하고 있다. SI산업에서 정책/제도변화, 사업구조개선, 사업수행역량 향상 등을 통해 적정수익이 창출되고 과감한 R&D 투자가 지속되어야 SI산업에 고급 두뇌들이 자발적으로 몰려들어 첨단 SW가 개발되고 해외SW수출이 확대되어 국가 SW경쟁력을 높일 수 있다고 본다. 이러한 상황에 대하여 SI사업의 정책개선과 SI업체의 경쟁력을 강화하자는 여러 가지 의견이 개진되고 있으며, 이러한 다양한 의견은 척박한 국내 SI산업을 발전시킬 수 있는 좋은 기회라고 생각한다. 본 연구는 SI업체의 외부 환경개선과 내부 역량확보 측면을 동시에 고려하고 있으며, 연구방법은 국내 대형 SI업체인 A사에서 공공/금융사업의 총괄임원으로 재직한 연구자의 지식과 경험을 바탕으로, 실행연구 방법론(action research method)을 채택하여, 수익성 향상 분야를 설정하고 이에 대한 제안 및 시사점을 바탕으로 수익성 혁신을 제안하는 연구 흐름을 갖는다. 수익성 향상 방안은 (1) 정책/제도 개선, (2) 사업구조 혁신, (3) 영업 역량 강화, (4) 사업수행 역량 강화, (5) 비용관리의 혁신 측면 등 5개의 분야에 11개의 제안, 7개의 정책건의와 21개의 세부 실행방안들을 포함하는 연구 프레임워크를 갖는다. 공공/금융분야 SI사업의 수익성을 향상시키기 위하여 제시한 프레임워크의 제안과 세부 실행방안을 성공적으로 추진하는 데는 3년 정도 소요되며, 이러한 변화가 성공적으로 완료되면 수익율이 종전보다 추가로 10%가 개선될 것이라고 전망한다. 여기에 제시한 프레임워크, 제안 및 수익성 향상 방안들은 SI사업의 수익성이나 경쟁력을 강화하고자 하는 다양한 SI업체들에게도 실질적인 도움이 될 것으로 기대하며, SI사업의 경쟁력 강화를 위한 연구기관과 학계의 가설 및 검증 수립에도 도움이 될 것으로 생각한다. 후속 연구에서는 본 연구에 포함된 제안들에 대하여 정량적인 가설과 검증을 통해 보다 확정된 결과가 있기를 기대하며, 본 연구를 확장하여 국내 기업과 글로벌 기업간 SI사업의 경쟁력과 수익성은 어떠한 차이가 있는지에 대한 연구는 SI 학계와 산업계에 큰 관심이 될 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.101-123
• /
• 2013

최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 구강회복응용과학지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.175-184
• /
• 2011

Computer-guided system은 술 전에 임플란트 위치를 계획하고 이와 일치하도록 구강 내에 임플란트를 식립할 수 있게 하는 방법이다. 하지만 이렇게 임플란트를 식립한다 할지라도 실제 매식된 임플란트의 위치는 원래 계획하였던 위치와 차이가 있을 수 있다. 이 연구의 목적은 실제 임상에서 computer guided system을 이용하여 임플란트를 식립한 환자들의 경우 계획한 위치와 실제 식립된 임플란트 사이에 발생하는 변위량의 범위를 알아보고 그 임상적 적합성을 평가하는 것이다. 'NobelGuide' system (Nobel Biocare AB, G$\ddot{o}$teborg, Sweden)을 이용하여 Br${\aa}$nemark MK III Groovy RP (Nobel Biocare AB, G$\ddot{o}$teborg, Sweden)임플란트 식립을 시행 받은 다섯 명의 환자를 선정하였다. 수술용 형판에 지대주 유사체를 연결한 후 술 전 측정 모형을 제작하였고 최종 보철물 제작 시 최종 인상을 채득하여 술 후 측정 모형을 제작하였다. 두 측정 모형의 CT 방사선 사진을 촬영 후 3차원적으로 재현하였고 재현된 모델 상에서 식립된 임플란트 위치를 지정하였다. 각 임플란트는 임플란트 경부와 첨단의 중심점을 연결하여 임플란트 축을 설정하였으며 두 축 간의 각도가 측정되었다. 임플란트 간 거리는 각 임플란트의 경부에서, 설정된 임플란트 축이 지나가는 중심점 간의 거리를 측정하였다. 총 5명 환자의 58개 부위의 임플란트 간 술 전과 술 후 임플란트 거리와 각도 변위량이 기록되었으며 평균 및 최대 변위값을 산출하였다. 술 전과 술 후 임플란트 위치 간 거리의 변위량은 평균 0.41 mm였고 최대 1.7 mm의 범위 하에 있었다. 술 전과 술 후 임플란트 간 위치의 각도의 변위량은 평균 $1.99^{\circ}$를 나타냈으며 최대 각도 변위량은 $6.7^{\circ}$를 나타내었다. 술 전 계획된 임플란트와 술 후 식립된 임플란트 간의 길이와 각도에 따른 평균 변위량은 computer-guided implant system을 실제 임상에 적용하는 데 있어 큰 문제가 존재하지 않고 '수동적 적합(passive fit)'을 얻기에 무리가 없을 허용 가능할 만한 값을 나타냈다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.167-181
• /
• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.1-23
• /
• 2018

E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제46권3호
• /
• pp.75-88
• /
• 2009

본 논문에서는 실시간 멀티미디어 스트림 서비스에서 발생하는 비디오 품질 저하 요인에 따른 비디오 품질 측정 방법을 제안한다. 비디오 품질 저하에는 대표적으로 비디오 압축과 네트워크의 상태에 의해 발생한다. 본 논문에서는 비디오 압축에 의하여 생기는 화질 저하를 측정하기 위하여 공간 도메인에서 블록킹 왜곡에 대한 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 블록 경계 강도는 $8{\times}8$ 블록 경계에서 픽셀간의 변화와 경계를 제외한 주변영역에서 픽셀 사이의 변화에 대한 비율로 나타내었다. 반면, 움직임이 부자연스러운 동영상은 지터 및 지연 요소와 같은 네트워크 전송능력의 악화로 인해 비디오 품질 저하가 나타난다. 본 논문에서 제안하는 시간적 저키니스는 연속된 프레임의 대응되는 픽셀간의 밝기 값 차이에 대한 평균과 현재 프레임과 이전 프레임의 재생시간 간격의 평균 및 분산을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서는 비디오 압축에 의한 품질 측정 방법인 블록 경계 강도와 네트워크에 의한 품질 측정 방법인 시간적 저키니스를 통합하여 비디오의 종합적 품질을 평가하는 Perceptual Video Quality Metric (PVQM)을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여, 사람이 직접 비디오 품질을 평가하는 Difference of Mean Opinion Score (DMOS)와 제안한 알고리즘을 비교 평가하였다. 그 결과 제안한 PVQM의 결과와 인간 시각에 의하여 평가된 DMOS가 근사함을 확인하였다.