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.
전기식 액중형 펌프 (electrical submersible pump, ESP)는 인공채유 (artificial lift) 기법 중 적용성과 운영 효율이 높아 전 세계 생산정에서 운영되고 있다. 저류층에서 ESP 운영 시 온도·압력, 가스·오일비, 유량 등의 변수는 ESP 성능에 영향을 미치는 요소로서, 특히 생산유체 내 자유 가스 (free gas)는 ESP의 수명 및 운영 효율을 감소시키는 주요 요인에 해당한다. 이에 본 연구에서는 ESP 성능에 영향을 미치는 변수를 정량적으로 분석하고자 현장 운영조건에서 ESP 성능실험과 손상모사 실험이 가능한 환형 유동 시스템 (flow loop system) 을 개발하였다. 개발 장치는 ESP와 튜빙 (tubing)을 하나의 시스템으로 연동시켜 ESP의 고장 및 원인 진단, 튜빙의 누출 특성을 파악할 수 있는 일체형 시스템에 해당한다. 본 연구에서는 ESP 성능 평가와 관련된 단상 유체 (single phase)와 2상 유체 (two phase) 실험을 통해 ESP를 안정적으로 운영하기 위한 유동 조건을 규명하였다. 도출된 결과값은 ESP 고장 예측 및 진단 프로그램 개발을 위한 기본 자료를 제공하며, ESP 운영을 위한 최적 운영 조건 및 고장 진단을 위한 실시간 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
헤드 마운티드 디스플레이(head mounted display, HMD)를 이용한 증강 현실(augmented reality, AR)은 군사, 의료, 제조, 게임 및 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 HMD에 가장 필수적인 AR 광학계의 설계 및 제작에 대해 논의한다. HMD용 AR 광학계는 디스플레이의 증강 영상과 현실 세계를 동시에 볼 수 있는 넓은 투명 영역이 필요하다. 이를 위해, AR 광학계를 각각의 특성에 따라 세 부분으로 나누어 설계 및 제작하였다. 그리고 3개의 광학계를 하나의 완전한 AR 광학계로 만들기 위해 필요한 ultra-violet (UV) 접착층의 굴절률을 고려해 설계함으로써 입력 광원이 UV 접착 층을 통과할 때의 광경로 이동(shift) 현상을 최소화하였다. 또한, AR 광학계를 설계할 때 축외 수차를 보정하고 양산에 적합하도록 2개의 비구면을 사용했다. 끝으로 HMD 양산을 위해 두께 11 mm, 대각선 화각(diagonal field of view) 40°, 무게 11.3 g의 비구면 AR 광학계를 설계하고 제작하였다.
최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.
데이터를 검색하고 저장하고 교환하기 위한 물적 토대의 인터페이스로 사용되는 네트워크 테크놀로지는 21세기 데이터자본주의 시대를 이끌고 있다. 일상의 거의 모든 커뮤니케이션을 지배하고 있는 네트워크 테크놀로지의 역량은 물리적 세계에서의 사회적 이해와 경험들을 사이버스페이스에서도 가시화하고 있다. 사이버스페이스에서의 인간 신체와 사물의 움직임은 사회적 맥락에 놓인다. 본고는 바로 이 현상에 주목하면서, 현실의 제 문제를 사이버스페이스를 통해 제기하는 행동주의 사례들을 살펴보았다. 특히 민주주의를 위한 비판적 예술과 사유를 정보의 영역과 결합하며 미적 상상력을 발휘해 온 전자교란극단의 디지털 행동주의를 연구의 대상으로 삼는다. 본론의 첫 번째 장에서는 사이버스페이스에서 벌어진 사회운동으로서의 행동주의의 의미를 개괄한다. 두 번째 장에서는 전자교란극단의 초기 퍼포먼스 행동주의를 대표하는 <플러드넷>의 대안성을 되돌아본다. 그리고 마지막 장에서는 <초국경 이민자 툴> 프로젝트의 시학적 의의를 분석한다. 이 과정을 통해 본고는 전자교란극단의 행동주의 퍼포먼스가 대안에 대한 상상력을 장려하는 비판미학으로서, 그리고 네트워크 테크놀로지의 매체성을 적극 활용하며 퍼포먼스 아트와 정치를 통합한 아방가르드 예술로서 동시대적 가치를 지닌다는 점을 논증한다.
최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.
During recent decades, the number of mixed attribute products (henceforth mixed products), which have both utilitarian and hedonic benefits, has increased dramatically. Despite these products' growing popularity, academic research has paid little attention to them, and there remains a gap between theory and the real world. Hence, our study was undertaken to understand consumers' perceptions about and behaviors toward mixed products, as well as factors affecting the evaluation and choice of these products. We divided mixed attribute products into two categories: mixed utilitarian products (utilitarian products adding hedonic attributes) and mixed hedonic products (hedonic products adding utilitarian attributes). We then showed how adding different attributes affects consumers' perception, willingness to pay (WTP), and the choice of mixed attribute products compared to pure utilitarian or pure hedonic products. We conducted an experiment using a within-subject design. A total of 160 office workers and college students participated in the study. The pure utilitarian product used in the study was orange juice, and the mixed utilitarian product was carbonated orange juice. The pure hedonic product was chocolate, and the mixed hedonic product was polyphenol enriched chocolate. Results showed that consumers perceived a mixed utilitarian product to be less utilitarian, less pleasurable and more guilty than a pure utilitarian product. On the other hand, a mixed hedonic product was perceived to be more utilitarian, less pleasurable and less guilty than a pure hedonic product. Also, WTP for a mixed hedonic product was higher than WTP for a pure hedonic product, but WTP was lower for a mixed utilitarian product than for a pure utilitarian product. Furthermore, mixed hedonic products were likely to be evaluated more favorably when they were presented together with pure hedonic products, more so than when they were presented alone. Finally, when compared to low self-control participants, high self-control participants chose mixed hedonic products more frequently. The present study contributes to the existing literature on utilitarian and hedonic consumption by adding to the sparse literature on the consumption of products that have both utilitarian and hedonic purposes. Also, our research findings provide several useful implications for practitioners in related fields. First, the current study provides marketers with a useful guide for understanding consumers' perceptions of these types of products, and helps to predict how adding different attributes influences these products. Second, this study has examined the conditions that may moderate the evaluation and choice of hedonic base products and this finding will serve as a good reference for marketers of mixed hedonic products in marketing communication strategy, in-store marketing and targeting. Specifically, comparative advertising with a pure hedonic product will be beneficial for a mixed hedonic product. Also, displaying mixed hedonic products near pure hedonic products may enhance the effectiveness of in-store marketing of mixed hedonic products.
자외선 차단제는 자외선을 차단 및 산란시켜 자외선으로부터 보호하는 제품으로 이제 화장품을 넘어서 생활필수품으로 자리 잡고 있다. 자외선 차단제 바르기는 일반적이면서도 손쉬운 자외선에 의한 피부 손상 예방법이다. 이러한 중요성에 따라 자외선 차단제 평가시험은 1978 년 Fod and Drug Administration (FDA)에서 규정을 마련한 이후, 현재는 International Organization For Standardization (ISO)에서 표준화된 방법까지 발전되었다. 더불어 물이나 땀 등 신체활동에 의한 자외선 차단제 손실을 평가하기 위해 국내 식약처와 ISO에서 내수성 자외선 차단지수 평가시험을 제정하고 있다. 그러나 지금까지의 내수성 자외선 차단지수 평가시험은 주로 일반 물을 사용한 시험 방법에 국한되어 있으며, 해변에서의 레저, 스포츠 및 여가활동에 의한 해수의 영향을 고려한 시험 방법은 아직 정립되지 않았다. 본 연구는 기존의 내수성 자외선 차단지수 평가시험 방법 가이드라인을 기반으로 일반 물, 인공 해수(소금물) 및 자연 해수(바닷물)에서의 내수성 자외선 차단지수를 비교하여 해양 레저, 스포츠 및 여가활동 등과 같은 실제 상황에서의 자외선 차단지수를 평가할 수 있는 방법에 대하여 조사하였다. 이러한 결과를 통해 일반 물과 인공 해수 및 자연 해수에서의 내수성 자외선 차단지수 평가시험의 차이를 비교하여 자연 해수를 이용한 내수성 자외선 차단지수 평가시험 방법을 제시할 수 있었다.
딥러닝 모델이 컴퓨터 비전 분야에서 혁신적인 성과를 이루어내고 있으나, 적대적 예제에 취약하다는 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 적대적 예제는 이미지에 미세한 노이즈를 주입하여 오분류를 유도하는 공격 방법으로서, 현실 세계에서의 딥러닝 모델 적용에 심각한 위협이 될 수 있다. 본 논문에서는 객체의 엣지를 강조하여 학습된 분류 모델과 기본 분류 모델 간 예측 값의 차이를 이용하여 적대적 예제를 탐지하는 모델을 제안한다. 객체의 엣지를 추출하여 학습에 반영하는 과정만으로 분류 모델의 강건성을 높일 수 있으며, 모델 간 예측값의 차이를 통하여 적대적 예제를 탐지하기 때문에 경제적이면서 효율적인 탐지가 가능하다. 실험 결과, 적대적 예제(eps={0.02, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3})에 대한 일반 모델의 분류 정확도는 {49.9%, 29.84%, 18.46%, 4.95%, 3.36%}를 보인 반면, Canny 엣지 모델은 {82.58%, 65.96%, 46.71%, 24.94%, 13.41%}의 정확도를 보였고 다른 엣지 모델들도 이와 비슷한 수준의 정확도를 보여, 엣지 모델이 적대적 예제에 더 강건함을 확인할 수 있었다. 또한 모델 간 예측값의 차이를 이용한 적대적 예제 탐지 결과, 각 epsilon별 적대적 예제에 대하여 {85.47%, 84.64%, 91.44%, 95.47%, 87.61%}의 탐지율을 확인할 수 있었다. 본 연구가 관련 연구 분야 및 의료, 자율주행, 보안, 국방 등의 응용 산업 분야에서 딥러닝 모델의 신뢰성 제고에 기여할 것으로 기대한다.
인공 지능 (AI), 특히 텍스트 생성 서비스 분야에서의 발전은 두드러지게 나타나고 있으며, AI-as-a-Service (AIaaS) 시장은 2028년까지 550억 달러에 달할 것으로 예상된다. 본 연구는 합성 텍스트 미디어 소프트웨어의 품질 요소를 탐구하였으며, 이를 위해 ChatGPT, Writesonic, Jasper, 그리고 Anyword와 같은 산업의 주요 서비스에 주목하였다. 소프트웨어 평가 플랫폼에서 수집된 4,000개 이상의 리뷰를 바탕으로, Gensim 라이브러리를 활용한 잠재 디리클레 할당 (LDA) 주제 모델링 기법을 적용하였다. 이 분석을 통해 11개의 주제가 도출되었다. 이후 이 주제들을 AICSQ 및 AISAQUAL과 같은 기존 논문에서 다루었던 AI 서비스 품질 차원과 비교 분석하였다. 리뷰에서는 가용성 및 효율성과 같은 차원이 주로 강조되었으며, 이전 연구에서 중요하게 여겨졌던 사람다움과 같은 요소는 본 연구에서 강조되지 않았다. 이러한 결과는 AI 서비스의 본질적 특성, 즉 사용자와의 직접적인 상호작용보다 의미론적 이해에 더 중점을 둔다는 특성 때문으로 해석된다. 본 연구는 단일 리뷰 원천 및 평가자들의 인구 통계의 특정성과 같은 잠재적 편향을 인정하며, 향후 연구 방향으로는 이러한 품질 차원이 사용자 만족도에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 개별 차원이 전체 평점에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 깊은 분석을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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