• 공학논문집
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• 제5권1호
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• pp.17-35
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• 2004

Svg는 2차원 그래픽을 표현하기 위해 xml을 기반으로 만들어진 언어로서 W3C에 의한 xml 그래픽 표준이다. Xml의 개방성과 상호운용성 등의 장점을 모두 수용하여 다른 xml 언어들과 결합시켜 다양한 웹 어플리케이션으로 응용 할 수 있다. 실시간 데이터로부터 고품질의 다이나믹한 그래픽을 만들어 낼 수 있기 때문에 전자상거래, 지리정보, 교육과 광고 등의 분야에 적용 될 수 있다. 데이터베이스와의 연동으로 SVG의 응용을 더 높일 수 있다. 이는 단지 사용자 측면에서의 어플리케이션이 아닌 서비스를 제공하는 서버와의 대화가 가능하다는 것이다. 이 논문에서는 svg의 의미나 능력을 설명하는 것이 아니라 실제 극장 시스템에서 어떻게 활용 될 수 있는지를 말해 줄 것이다. svg는 xml의 장점에 그래픽적인 장점을 더 한 것이다. 이 말은 단지 svg가 그래픽적인 요소만이 아닌 xml의 유연성을 가졌다는 말이 된다. 실제 좌석의 위치지정과 새로운 좌석의 추가가 쉽다. 그룹으로 지정된 좌석은 단지 태그의 추가만으로 좌석을 생성할 수 있다. 이는 좌석의 변화와 또는 좌석의 고장 시 즉시 svg에 나타낼 수가 있다. 또한 svg는 데이터베이스와의 연동이 가능하고 추가 수정이 쉽다. 이는 벡터의 데이터를 갔고 있어서 가능한 것이다. 기존의 예약 시스템은 표를 살 때 시간과 가격의 정보만 있었지만, svg로 구현할 경우 좌석의 위치와 가격, 그리고 구매여부, 취소 등을 눈으로 보면서 할 수 있다.

• 철학연구
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• 제121호
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• pp.93-121
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• 2018

들뢰즈, 가타리는 "안티-오이디푸스"에서 프로이트, 라캉의 욕망론을 결핍으로서의 욕망인 관념론적 환상이라고 비판하면서 유물론적 욕망론의 가능성을 모색한다. 이들은 프로이트, 라캉이 욕망을 오이디푸스 가족 모델에 가두고, 욕망의 리비도의 흐름을 차단했다고 비판한다. 이 글은 욕망에 대한 정신분석 계열과 분열분석 계열의 해석이 상이한 이유를 이들의 주요 개념 가운데, '억압'과 '무의식'에 대한 해석의 차이에서 찾는다. 그에 따라 우선 프로이트, 라캉의 억압의 양상을 살피고, 이들이 보지 못한 '심리적 억압'과 '사회적 억압'의 구별의 유의미를 들뢰즈, 가타리의 해석에 따라 추적한다. 그 다음, 프로이트, 라캉은 무의식을 정신 활동의 방어 기제에 의해 축출된 영역이나, 언어처럼 구조화된 무의식의 차원으로 이해한다. 이에 반해 들뢰즈, 가타리는 이들의 무의식에 대한 해석과 전혀 다르게 접근한다. 이 글은 이들의 무의식에 대한 다양하고도 새로운 해석 가운데, 특히 고아인 무의식, 생산적 무의식, 분자적 무의식을 집중해서 분석한다. 결론적으로 무의식에 대한 새로운 해석에 따라 욕망과 억압의 문제도 전혀 다르게 볼 수 있음을 보이고자 한다. 이들의 분열분석이 과연 현실에서 어떻게 적용 가능한지에 대한 실천적 적용 가능성을 탐색해 보고자 한다.

• 비교문화연구
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• 제46권
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• pp.173-197
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• 2017

본 연구는 헤수스 페르난데스 산토스의 "용감한 사람들"에 나타난 공간의 의미를 연구했다. 주요 내용은 작품에 나타난 공간에 대한 다양한 측면을 담고 있다. 시간의 흐름에 따라 공간의 개념도 소설의 진화와 함께 변화되었음을 볼 수 있다. 과거 아리스토텔레스는 공간을 사물과 인물이 존재하는 곳으로 여겼다. 르네상스까지 이러한 개념이 유지되었다. 19세기에 공간은 당시 낭만주의 작가들이 그 중요성을 더 부여해서 단순한 행동 묘사에만 그치지 않았다. 그리고 이후 사실주의는 집 안 내부 등과 같이 구체적인 공간에 관심을 보였다. 본 논문에서는 "용감한 사람들"에서의 공간의 다양한 의미에 초점을 두었다. 우선 실재적인 공간과 이상적인 공간에 대하여 살펴보았고, 인물들에 따른 치유적인 공간도 찾아보았다. 도시와 시골의 대립적인 공간이 어떻게 묘사되었는지, 마지막으로는 남성과 여성의 대립적인 공간을 보았다. 연구에 따르면, 어떤 인물은 자신의 이상적인 공간을 찾아 떠나기 했고, 여자 인물들은 부엌이라는 공간에서 편안함을 찾았고, 남자들은 카페에 모여 친구들과 이야기를 하는 광경을 자주 볼 수 있었다. 문이나 창문은 집 안의 구조적인 경계일 수도 있지만, 남성과 여성의 심리적 경계가 되기도 했다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권12호
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• pp.291-306
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• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권8호
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• pp.97-104
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• 2022

European integration processes have acted as a catalyst for the emergence of a new type of educational environment, which is characterized by competent flexibility of specialists. Therefore, the article focuses on professional training of teachers in the context of European integration processes using information technology and the search for innovative methods of training specialists. One of the educational priorities in Europe is to create a new model of a teacher who has an academic education, knows innovative methods, is able to perform functions and tasks efficiently and professionally, adequately, quickly and correctly respond to changes and innovations. The tasks facing education in the European dimension are formulated. The main trends in the education of teachers in modern Europe are described: the need to deepen and expand subject training programs in pedagogical institutions of Higher Education, which will allow autonomy of activity, awareness of responsibility for independent creative decisions, create favorable conditions for the development of professionalism through the use of Information Technology and the search for innovative methods of training specialists. At the present stage, various models of teacher training are being developed based on the University and practical concept using information technology and searching for innovative methods of training specialists. On this basis, two different theories of perception of teacher education were formed: as preparation of teachers for work throughout their professional career; as preparation for the first years of professional work, which is periodically repeated in the process of continuous professional training and improvement. Among the advantages that the use of Information Technology and the search for innovative methods of training specialists to implement the learning process, it is worth mentioning the following: simultaneous use of several channels of perception of the student or student in the learning process, thanks to which the integration of information processed by different sensory organs is achieved; the ability to simulate complex real experiments; visualization of abstract information by dynamic representation of processes, etc.

• 서비스연구
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• 제10권4호
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• pp.43-55
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• 2020

최근 경험데이터에 대한 중요성이 커지면서 데이터사이언스적 관점으로 경험데이터를 다루려는 시도가 많아지고 있다. 빅데이터와 같은 수치적으로 계량화하려는 정량(quantitative)적 조사 방식의 수집방식으로 접근하는 경우에 경험이 가지고 있는 가치에 대한 폭넓은 해석이 어려울 뿐 아니라 비용, 시간이 상대적으로 많이 들고, 개인정보 침해의 위험으로 분석에 한계가 있다. 하지만, 정성(qualitative)적 조사 기반의 경험데이터 수집 절차인 에스노그라피(ethnograpy)는 사용자라는 관점에서 미래 고객의 자연스러운 실제 환경에서 주로 실시되기 때문에 적은 표본으로도 고객이 직면한 본질을 확인할 수 있고, 경험데이터가 가지고 있는 맥락적 차원의 관계를 해석하기에도 용이하다. 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집이 경제적이고, 효율적이라고 하여도 데이터의 수집 과정에 대한 과학적 절차의 미흡은 문제가 될 수 있기에, 수집과정의 오차를 줄이는 것은 중요하다. 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집에 대한 올바른 측정 도구를 사용했느냐에 대한 타당성 확보와 측정대상을 정확하게 선정하여 타당성 있는 측정 도구와 방법을 사용했느냐의 신뢰성 확보가 중요하다. 이러한 관점에서 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집에 대한 올바른 측정 방법과 도구개발을 위해 타당성을 확보하고 측정대상을 명확하게 선별하는 연구방법의 신뢰성을 검증할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집에 기반하여 자영업자의 고객경험을 분석해주는 'I know you_AI' 서비스의 데이터와 방법론 사례를 중심으로 이에 대한 검증 연구를 진행하였고, 연구 결과 신뢰성과 타당성이 있음을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.137-148
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• 2009

본 논문의 목적은 신뢰성 있는 선형회귀모델을 구축하기 위하여 후보독립변수 중 유효변수를 선택하는 알고리즘을 구현하는 것이다. 선형회귀모델을 구축하는데 있어서 데이터 상의 모든 후보독립변수를 포함하는 것은 모델의 통계적 유의성을 감소시킬 수 있으며, 차원의 저주(Curse of dimensionality)를 유발할 수 있고, 데이터의 개수보다 변수의 개수가 많을 경우 모델의 구축이 불가능한 문제점 등이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 변수선택의 문제를 조합최적화의 문제로 보고 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 활용하였다. 일반적으로 선형회귀모델의 통계적 유의성을 평가하는 대표적인 통계량으로는 종속변수에 대한 독립변수의 설명력을 나타내는 결정계수($R^2$), 회귀식의 통계적 유의성을 검정하는 F통계량, 회귀계수의 통계적 유의성을 검정하는 t통계량, 잔차의 표준오차 등이 있다. 모델의 통계적 유의성은 하나의 통계량으로 표현될 수 없으므로 다양한 기준을 고려한 다중목적식(Multi-objective function)을 가지는 유전 알고리즘을 설계하였다. 설계한 알고리즘의 성능평가를 위하여 다양한 조건을 가정한 시뮬레이션 데이터에 적용하였다. 그 결과 구축한 알고리즘이 유효변수를 판단함에 있어 기존의 대표적인 변수선택 알고리즘인 LARS(Least Angle Regression)에 비해 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한, 주가 데이터를 이용한 포트폴리오 선택에 적용해 본 결과 우수한 응용문제 해결 능력이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1283-1293
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• 2022

본 연구는 정수장의 수처리 공정에서 계측되고 있는 수량 및 수질데이터의 활용과 수처리 공정제어의 지능화를 위한 것으로 정수장에서 전염소 공정이 수반되는 처리공정에서 침전지 유출수 잔류염소농도 안정화를 위하여 이를 추정할 수 있는 모형을 구축하고자 하였다. 정수장 침전지 유출수의 잔류염소농도를 예측하기 위하여 중회귀모형과 인공지능 알고리즘 중 다층퍼셉트론 신경망, 랜덤포레스트 및 장단기기억(Long Short Term Memory; LSTM) 모형을 활용하였고 그 결과를 비교, 평가하였다. 모형의 입력변수로는 전염소 공정이 도입된 정수장에서의 잔류염소농도, 수온, 탁도, pH, 전기전도도, 유량, 알칼리도 등이 사용되었고 전염소에 따른 침전지의 안정적 운영을 위해 요구되는 침전지 잔류염소농도를 출력변수로 구성하였다. 적용 결과에서는 랜덤포레스트 모형이 가장 양호한 결과를 보여 주었으며 다음으로 LSTM, 다층퍼셈트론 신경망 순으로 나타났다. 수학적 모형인 중회귀모형은 적합도 측면에서 가장 낮은 결과를 보여 주었는데, 이는 수량과 수질데이터의 수치적인 규모나 차원의 차이뿐만 아니라 계절별 수질특성에 따라 염소소비 특성이 매우 다양하게 반응하기 때문으로 판단된다. 따라서 정수장 수처리 공정에서 인공지능 알고리즘의 적용을 위해서는 랜덤포레스트와 같이 의사결정 트리구조의 도입과 적용이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 결과를 근거로 전염소 공정이 도입된 정수장 수처리 공정에서 염소주입량을 실시간으로 예측 가능하게 함으로써 침전지 유출수에서 잔류염소농도를 일정하게 유지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.325-340
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• 2022

전 세계적으로 COVID-19의 초유 사태로 온라인 교육은 언택트 시대의 필수 요소로 자리 잡았고 4차 산업혁명시대에 맞는 다양한 콘텐츠와 시스템 변화에 대한 중요성도 증가되고 있는 실정이다. 대학에서도 ICT 기술의 접목과 새로운 시스템 설계, 구현을 위해 노력하는 상황이지만 클라우드 컴퓨팅 시스템 구축 관련 인식과 분위기는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 업무 특성과 규모를 구분하여 "국내 사이버대학교 클라우드 컴퓨팀 시스템 구축"성공 요인의 중요도 분석을 조직 및 개인의 차원을 고려하여 중요도 우선순위를 도출하여 분석하고자한다. 클라우드 컴퓨팅에 관련 지식이 있는 전문가 설문을 통해 선행연구와 모형들 중에서 14개의 중요 요인을 도출하였다. AHP를 이용하여 클라우드 컴퓨팅 시스템 구축 성공 요인들에 대하여 어떠한 차이를 보이는지 분석하였다. 본 연구에서 제시된 성공 요인은 고등교육 기관뿐만 아니라 공공 정보시스템의 민간 클라우드 컴퓨팅 시스템 구축 성공을 위한 요인 도출에 목적을 두고 체계적인 전략 수립의 기반 자료로 활용되기를 기대한다.

• 서비스연구
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• 제13권4호
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• pp.191-205
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• 2023

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.