음성인식 기술의 비약적 발전으로 최근 몇 년 사이 대화형 에이전트는 스마트폰, 인공지능 스피커 등을 통해 널리 보급되었다. 음성인식 기술의 인식의 정확도는 인간의 수준까지 발전하였으나, 여전히 말의 의미나 의도를 파악하는 것과 긴 대화를 이해하는 것 등에는 한계를 보이고 있다. 이에 따라 사용자는 대화형 에이전트를 사용함에 있어 다양한 오류 상황들을 경험하고 있으며 이는 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 또한, 목소리를 주 인터페이스로 하는 인공지능 스피커의 경우, 대화형 에이전트의 기능 및 한계에 대한 피드백의 부족은 지속적 사용을 저해하는 요소로 꼽히고 있다. 따라서 사용자가 대화형 에이전트의 기능 및 한계를 보다 잘 이해하고 오류 상황에서 부정적인 감정을 완화할 수 있는 방안에 대한 연구에 대한 필요성이 높으나, 아직 관련 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 사회적 전략 중 '사전 양해'와 '사과'를 대화형 에이전트에 적용하고 이러한 전략이 사용자가 에이전트에 대해 느끼는 인식에 어떠한 영향을 미치는지 조사하였다. 이를 위해 사전 양해와 사과 여부를 나누어 사용자가 대화형 에이전트와 대화하는 데모 영상을 제작하였고, 실험참가자들에게 영상을 보여준 뒤 느끼는 호감도와 신뢰도를 설문을 통해 평가하도록 하였다. 총 104명의 응답을 분석한 결과, 문헌조사를 토대로 한 우리의 예상과는 상반되는 결과를 얻었다. 사전 양해는 오히려 사용자에게 부정적인 인상을 주었으며, 특히 에이전트에 대한 신뢰도에 부정적인 영향을 주었다. 또한 오류 상황에서의 사과는 사용자가 느끼는 호감도나 신뢰도에는 유의미한 영향을 미치지 않았다. 심층인터뷰를 통해 원인을 파악한 결과, 실험참가자들은 인공지능 스피커를 사람과 같은 인격체보다는 단순한 기계에 가깝다고 인식했기 때문에 인간관계에 작용하는 사회적 전략이 영향력을 발휘하지 못한 것으로 해석된다. 이러한 결과는 사용자가 에이전트를 얼마나 기계, 혹은 사람에 가깝게 인식하는지에 따라 오류 상황에 대한 에이전트의 대처 방식 또한 달라져야 함을 보여준다.
본 연구는 수주산업 기업의 진행기준 수익인식 방법이 재무분석가 이익 예측 정보에 미치는 영향을 분석한다. 구체적으로 미청구공사 계정 잔액 보고여부 및 잔액 수준에 따라 달라지는 재무분석가 이익예측 정보의 특성을 살펴보았다. 미청구공사 계정 정보는 K-IFRS 도입 이후부터 제공되고 있으므로, 본 연구는 2010년부터 2014년까지 한국거래소에 상장된 기업 중 수주산업에 속한 453개 기업-연도 표본을 대상으로 분석하였다. 분석결과, 미청구공사 계정 잔액이 존재하는 기업은 미청구공사 계정 잔액이 없는 기업에 비해 재무분석가 이익예측 정보의 정확성이 낮았고, 더불어 미청구공사 보고금액의 수준이 높아질 경우 재무분석가 이익예측 정보의 정확성이 감소됨을 확인하였다. 미청구공사 계정은 수주업체 수익(진행률) 인식이 발주자의 수익 인정 시점(실제진척도) 보다 먼저 인식될 경우 생성된다. 이는 진행률 측정 시 경영자의 재량적인 판단과 추정이 가능하기 때문이며, 결국 실제진척도와 진행률의 차이는 재무제표의 예측가치를 하락시킨다. 따라서 진행기준에 의한 수익인식 방법을 적용 시 미청구공사 잔액을 보고한 기업의 경우, 재무분석가의 이익예측은 보다 어려울 수 있음을 본 연구의 결과가 보여준다. 추가적으로 미청구공사 계정잔액을 보고한 기업은 재무분석가의 이익예측 성향이 낙관적인 것으로 나타났다. 본 연구는 경영자에게는 실제진척도를 반영할 수 있는 진행률 측정 방식의 도입과 더불어 진행률 측정시에 자의적인 조정과 추정을 줄이는 노력을 제안하며, 투자자들에게는 수주산업의 진행기준 회계처리의 특성을 감안한 투자와 분석을 권고한다. 아울러 본 연구의 결과는 정책당국의 수주산업 회계투명성 제고 방안에도 힘을 실어 준다.
딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.
이 연구의 목적은 공학기반 파력발전소 주제의 STEAM 수업을 통해서 지구과학전공 예비교사들의 컴퓨팅 사고에 대한 인식형성 및 개선이 있는지를 탐색하는 것이다. STEAM 수업은 가장 효율적인 파력발전소 모형을 제작해보는 내용으로 구성되었다. 컴퓨팅 사고 실천 인식을 알아보는 설문지는 연구자가 기존의 연구를 중심으로 설문 문항을 개발하여 15명의 예비교사들에게 투입하였다. STEAM 수업은 파도를 이용해서 터빈이 돌아가는 과학적 원리 이해를 바탕으로 모둠별로 효율적인 파력발전소 모형을 개발하도록 하였으며 수업 중에 문제를 인식하고(문제해결), 코딩작업을 해서(코딩 및 프로그래밍) 3D 프린터로 파력발전소를 제작하였으며(모델 설계 및 구축), 제작된 산출물을 평가하여 오류를 수정하는(문제 오류 수정) 동안에 '논리적 사고'를 통한 높은 수준의 컴퓨팅 사고 실천 인식이 파악되었다(14개 중에 앞의 5개 실천은 평균 5점). 하지만 용어에 대한 정확한 정의를 알지 못하고 실시한 수업에서 '추상화'. '문제분해', 및 '빅 데이터 활용'에 대한 인식은 오히려 수업 후의 인식은 더 낮아졌다(3개의 실천). STEAM 수업 후에는 컴퓨팅 사고 실천은 '온라인 게임하기'는 아니라는 것에 인식개선이 있었지만(4.06→0.86; 역문항) 아직도 컴퓨터를 이용해서 해야 하는 컴퓨팅 사고 실천으로 인식하고 있어 개선되지 않음이 확인되었다(컴퓨터처럼 생각하기, 컴퓨터를 사용하여 통계하기). 문제 인식에 해당하는 '문제해결'(3.73→4.33), '패턴 인식'(3.53→3.66), 그리고 '최상의 도구 선택'(4.26→4.66)의 3개 실천은 인식이 약하게 개선되었다. 컴퓨팅 사고 실천과 같은 역량 함양을 위해서는 실습위주의 교육양성과정이 개설되어야 하며, 특히 본 연구에서는 다른 주제의 추가적인 STEAM 수업을 했다면 개선이 일어나지 않거나 약하게 인식되었던 컴퓨팅 사고 실천에 대해서는 확실한 개선이 있을 수 있다는 결론을 내릴 수 있다. 다회적인 상황학습의 교육실습 교육과정이 개설되어야 한다.
해상에서 발생하는 선박 간 음성통신의 문제점을 보완하기 위한 방법으로, 언어적 오류와 VHF 사용제한 및 잡음 등에 영향을 받지 않는 텍스트 기반의 통신시스템을 AIS의 통신기능과 ECDIS의 화면전시 및 입력기능을 연계하는 방법에 착안하여 설계하였다. 개발된 문자통신시스템은 메시지를 이용해 정확한 의사전달이 가능하며, 사용자 편의성 향상을 위한 다양한 UI들을 소프트웨어를 통해 구현하였다. 하드웨어의 추가적인 설치와 개조 없이 구현되고, Message Banner Interface를 이용해 통신문장을 키보드 입력 없이 선택만으로 송신할 수 있으며, 자체 메시지 코딩과 디코딩을 통해 처리속도를 향상시키는 장점을 가진다. 문자통신시스템의 실선적용은 사용자의 언어적 한계와 인식오류를 감소시킬 수 있고, 다양한 VHF 음성통신의 문제를 해결할 수 있는 가장 실용적인 대안으로 판단된다. 또한 해상교통량이 많은 수역에서의 VHF 통신량 감소와 텍스트 기반의 정확한 의사전달과 협력동작 요청으로 선박 간 충돌사고 예방에 도움이 될 것이다.
본 연구는 한국전통정원을 조성할 수 있는 기준점 마련과 기반 구축을 위한 기초연구로서, 해외에 조성된 사례를 바탕으로 조성내용과 표현방식에 있어서 현황과 문제점을 규명하는데 목적을 두고 있다. 9개의 사례지를 선정하여 직접 현장조사와 모니터링 평가를 실시하였다. 연구의 결과를 종합하면, 전반적으로 전통의 단순한 재현으로 인한 대중적 보편성과 시대성이 결여되고 있으며, 전통성과 실험적 해석에서의 오류가 나타나고 있었다. 디자인측면에서는 전통정원의 점경물, 장식물 위주의 편집된 디자인 형태로 나타나며, 경관적인 면에서는 전통정원의 공간규모 및 체험위계에 대한 전달이 미흡하고, 주변 경관의 맥락에 대한 고려가 부족하였다. 안내 및 정보전달측면에서는 다양한 명칭으로 인하여 한국정원에 대한 인지성이 결여되어 있어 명칭에 대한 통일이 요구된다. 조성 관리 및 이용측면에서는 공간성격에 적합한 식재 수종과 유사 대체수종에 대한 제안이 필요하고, 이용행태를 고려한 수용적 자세가 요구된다.
지능형 위협을 빠르게 인지하고 능동적으로 탐지 및 대응하기 위해 주요 공공단체 및 민간기관에서는 침입탐지시스템(IDS)을 관리 운영하고 있으며, 이는 공격의 검출 및 탐지에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 IDS 경보의 대부분은 오탐(false positive)을 생성하는 문제가 있다. 또한, 알려지지 않은 악성코드를 탐지하고 사전에 위협을 인지 대응하기 위해서 APT대응솔루션이나 행위기반체계를 도입 운영하고 있다. 이는 가상기술을 이용해 악성코드를 직접실행하고 가상환경에서 이상행위를 탐지하거나 또는 다른방식으로 알려지지 않은 공격을 탐지한다. 그러나 이 또한 가상환경 회피, 트래픽 전수조사에 대한 성능적 문제, 정책오류 등의 약점 등이 존재한다. 이에 따라 결과적으로 효과적인 침입탐지를 위해서는 보안관제 고도화가 매우 중요하다. 본 논문에서는 보안관제 고도화의 한가지 방안으로 침입탐지시스템의 주요 단점인 오탐(false positive)을 줄이는 방안에 대해 논한다. G기관의 경험적 데이터를 근거로 실험을 수행한 결과 세 가지 유형 11가지 규칙을 도출하였다. 이 규칙을 준수하여 테스트한 결과 전반적인 오탐율이 30%~50% 이상 줄어들고 성능이 30% 이상 향상됨을 검증하였다.
학교도서관업무지원시스템(DLS)은 학교도서관 자료에 대한 핵심적 접근 도구이다. 본 연구의 목적은 DLS에서의 학생들의 정보검색행태 분석을 통해 학교도서관 자료 접근성 향상 방안을 탐색적으로 고찰하는 데 있다. 이에 학교도서관에서 DLS 검색을 시도하는 학생 42명을 대상으로 DLS 검색과정을 녹화하고 정보요구 전반에 대한 검색-전 질문지와 검색과정과 결과에 대한 검색-후 질문지를 통해 자료를 수집하였다. 분석결과, 평소 DLS 이용의 주목적이 단순 여가 독서인 경우, 정보요구가 상대적으로 모호한 경우, 그리고 검색과정에서 복잡한 상황을 겪는 경우 등에서 검색 성공률과 검색 만족도가 낮게 나타났다. 검색 만족도는 검색시간 충분성에 대한 만족도가 가장 높게, 검색 결과 만족도가 가장 낮게 나타났다. 기타 의견으로 정보 통합 검색, 관련 자료추천, 소장 위치 출력, 모바일 앱을 통한 음성 인식, 검색 실수 자동 교정 기능 등 요구가 있었다. 이를 통해 다음과 같이 제언할 수 있다. 첫째, 진학 및 진로정보 제공에 대한 교육 수요자의 요구를 반영하여 DLS 역시 진학 및 진로정보를 제공하는 기능을 보완해야 한다. 둘째, 일반적 정보 검색 시스템 수준으로의 DLS 기능 개선이 필수적이다. 셋째, 학교도서관 현장 인력과 DLS 관리 당국 간 긴밀한 협력을 위한 인프라가 구축되어야 한다.
애니메이션은 대중의 관심과 인기로 대중문화를 선도하고 문화산업으로서의 가치가 충분히 예견되었다. 현재 애니메이션의 동향은 2D 애니메이션을 주축으로 이루어지던 제작이 컴퓨터 기술의 발전과 미디어의 혁신적인 변화로, 1990년대에 3D 애니메이션이라는 새로운 장르를 선보이고, 2000년대에 들어서는 확고한 자리매김을 하고 있다. 3D 애니메이션의 연구는 영화와 공유하는 영역과 디자인 영역과 공유하는 영역을 모두 융합하면서 다양한 방면으로 연구되고 있다. 본 연구에서는 캐릭터 디자인 영역에서도 기초를 형성하고 있는 조형성을 바탕으로, 애니메이션을 실질적으로 보고 느끼는 관객의 입장에서는 어떻게 인지되고 있는지 알아보고자 하였다. 또한, 원론적인 이론에 접근하여 쉽게 이해되고 변화하는 조형성 혹은 디자인을 분석할 수 있는 논리를 이끌어 내고자 노력하였다. 마지막으로 관객들이 거부감을 느끼는 부분을 문제점으로 인식하고 발전적인 방향을 모색하고자 한다. 본 연구는 2015년에 선풍적인 인기를 끌었던 극장용 애니메이션 중에 <인사이드 아웃(Inside Out)>과 <미니언즈(Minions)>의 캐릭터를 중점적으로 알아보았다. 기존의 연구 오류나 부족한 점을 재검토하고 전문가의 의견을 수렴하고 조율하여, 연구에 적용할 조형성의 이론과 논리를 구축하였다. 이렇게 형성된 틀을 활용하여 연구 참여자, 즉 관객은 실질적으로 어떻게 인지하는지 알아보고, 최종적으로 관객이 왜 그렇게 느끼는지 이론적인 검토를 통해 원인과 이유를 찾고자 하였다.
본 논문에서는 자동차의 안전운전을 위해서 운전자의 생체정보를 수집하여 운전자의 상태에 따라 운전자에게 적절한 경보를 하거나, 직접 자동자를 제어할 수 있는 기반 시스템을 제시하였다. 기존의 운전자 얼굴정보를 촬영하여 정보를 획득하거나, 운전자의 시트나 스티어링 휠에 센서를 장착하여 생제정보를 획득하는 방식이 부정확하거나 단속적인 정보만을 얻을 수 있는데 비하여, 본 논문에서 제시한 웨어러블 장치는 의료장비 수준의 정확도를 얻을 수 있었으며, 지속적으로 높은 정확도의 생체신호를 얻을 수 있었다. 개발된 웨어러블 장치에는 심박, 피부전도도, 피부온도를 측정할 수 있는 센서를 장착하였으며, 자동차에서 발생되는 각종 잡음을 제거할 수 있는 필터 기술을 적용하였고, 가속도센서와 자이로 센서를 장착하여 측정 오차를 제거하는 기술을 적용하였다. 수집된 생체신호를 바탕으로 운전자의 상태를 판별할 수 있는 기준을 제시하였고, 공인인증기관에 의뢰하여 의료수준 정도의 정확성이 있음을 검증하였다. 실험실 시험과 실차 시험을 통하여 개발된 장치가 운전자의 상태를 측정할 수 있는 장치로 활용될 수 있음을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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