• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.49-52
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• 2022

건물 외벽에 발생하는 균열은 시설물 구조 안전에 영향을 미치며 그 크기에 따라 위험도가 달라진다. 이에 따라 전문검사관의 현장 점검을 통해 발생 균열 두께를 정밀하게 측정할 필요가 있고 최근에는 이러한 현장 안전점검에 인공지능을 도입하려는 추세다. 그러나 기존의 균열 데이터셋은 주로 콘크리트에만 한정되어 다양한 외벽에 강인한 모델을 구축하기 어렵고 균열 두께를 측정하기 위해 정확한 마스크(Mask) 정보가 필요하나 이를 만족하는 데이터셋이 부재하다. 본 논문에서는 다양한 외벽에 강인한 균열 구획화 모델을 목적으로 2,744장의 이미지를 촬영하고 매직 완드 기법으로 라벨링을 진행해 데이터셋을 구축 후, 이를 바탕으로 딥러닝 기반 균열 구획화 모델을 개발했다. UNet-ResNet50을 최종모델로 선정 및 개발 결과, 테스트 데이터셋에 대해 81.22%의 class IoU 성능을 보였다. 본 연구의 기술을 바탕으로 균열 두께를 측정하여 건축물 안전점검에 활용될 수 있기를 기대한다.

• 대한공업교육학회지
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• 제41권2호
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• pp.48-68
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• 2016

이 연구의 목적은 국가직무능력표준(NCS) 관련 연구 동향에 대하여 언어네트워크 분석을 적용하여 연구 핵심어의 구명 및 핵심어간의 연결 속성, 그리고 핵심어간의 확장에 대해 살펴보고 향후 NCS관련 연구의 발전 방안에 대하여 모색하고자 수행되었다. 이 연구의 대상은 한국교육학술정보원에서 제공하는 학위논문 및 학술지 논문지 가운데 국가직무능력표준 또는 NCS를 키워드로 하는 논문이며, 총 345편의 논문으로 선정하였다. 연구동향의 분석 방법으로는 언어네트워크 분석방법을 적용하였으며, 이를 위하여 논문의 제목에 나타난 용어에서 핵심어를 도출하였다. 빈도분석을 위하여 KrKwic을 사용하였으며, 연결망 분석을 위하여 UCINET6.0, 연결망의 시각화를 위하여 NetDraw를 활용하였다. 이 연구를 통해 도출된 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 국가직무능력표준(NCS) 관련 연구는 2002년부터 시작되어 점진적으로 증가되어 오다가 2014년 이후 큰 폭의 성장세를 이루고 있다. 둘째, 키워드 네트워크 분석 결과 '국가직무능력표준(NCS), 개발, 교육과정, 분석, 활용, 직무, 대학, 교육' 등이 중점 키워드로 나타났다. 셋째, 국가직무능력표준(NCS) 관련 연구의 하위 군집분석 결과 4개의 군집으로 분류되었으며 이는 '국가직무능력표준(NCS)의 취지와 목적을 실현하기 구체적인 전략 등에 관한 연구', '국가직무능력표준(NCS)을 활용하여 직업기초능력 향상과 대학생의 취업 관련 가능성에 탐색적 연구', '전문대학 중심의 전문교과의 교육과정 및 개편을 위한 실무적 연구', '고등학교 수준의 직업교육과정에 요구 및 인식에 관한 분석'으로 볼 수 있었다. 넷째, 국가직무능력표준(NCS)에 관한 국내 연구물의 키워드간의 연결 형성과정은 '직무${\rightarrow}$직무능력${\rightarrow}$국가직무능력표준(NCS)${\rightarrow}$교육${\rightarrow}$과정, 교육과정${\rightarrow}$개발, 대학${\rightarrow}$분석, 활용${\rightarrow}$자격, 적용, 개선${\rightarrow}$방안, 운영, 산업${\rightarrow}$설계${\rightarrow}$평가'의 형태로 확장되고 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권2호
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• pp.95-110
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• 2013

본 논문은 기계학습 기법에 기반한 웹문서 자동분류 시스템의 성능을 높이기 위한 새로운 형태의 특징가공 기법을 제안한다. 제안 기법은 하이퍼텍스트 웹문서에 대한 자동분류를 효과적으로 수행하기 위해 하이퍼링크 관계를 활용하여 특징 집합을 확장시킨다. 웹문서는 하이퍼링크 관계를 통해 서로 연결된 구조를 가지며, 그 관계는 많은 경우 연관도가 높은 문서들 간에 존재한다. 이러한 링크 정보가 분류모델의 주요 인자가 되는 특징 집합의 질을 높이는 중요한 역할을 수행할 수 있다. 제안 기법의 기본 아이디어는 워드넷 온톨로지를 기반으로 분류 대상 문서와 인접 문서들에 포함된 단어(특징)들 간의 의미적 유사도를 평가함으로써 다수의 특징들로 구성된 추상화된 개념적 특징을 생성하는 것이다. 여기서 유사도 함수는 워드넷 안에서 특징들 간의 상/하위어 관계 정보를 정량적으로 계산하게 된다. 분류모델의 구축시 추상화된 개념 특징은 일반 특징과 동일하게 간주하여 보다 정확한 분류 모델을 구축하는데 기여한다. Web-KB 문서집합을 이용한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법 보다 우수함을 보였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권1호
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• pp.17-27
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• 2023

포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권4호
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• pp.565-574
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• 2018

본 연구는 과학중점학교 과학수업에 대한 학생들의 인식을 조사하여 과학중점학교 사업을 통해 우리나라 과학교육의 개선을 위해 시행된 과학중점학교에 대한 전략적 지원과 노력들이 수업에서 어떻게 나타나고 있는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 14개 과학중점학교의 학생 654명이 연구에 참여하였으며, 학생들은 과학중학교 과학수업의 특징과 과학중점학교가 일반 고등학교와 다른 점을 묻는 2개의 개방형 문항에 응답하였다. 학생들의 응답은 언어네트워크 분석방법을 사용하여 분석하였으며 그 결과는 다음과 같다. 먼저, 학생들은 교사와 학생의 원활한 소통, 학생들이 자유롭게 질문하고 서로 토론하며 적극적으로 수업에 참여하는 분위기, 과학 실험 활동, 어려운 과학 내용을 배우는 것, 학습된 지식을 공유하는 긍정적인 수업 분위기 등을 과학수업의 특징으로 인식하고 있었다. 학생들이 인식하고 있는 과학중점학교의 차별적 특성으로는 많은 수의 과학 관련 교과목(과제연구, 과학II 과목 등)의 이수, 관심 있는 분야의 비교과 체험활동, 탐구 및 연구 중심의 학생활동과 이에 대한 학교의 지원, 좋은 수업 분위기, 과학과 관련한 많은 수업시간, 활발한 R&E 및 동아리 활동, 다양한 과학실험 활동 등으로 나타났다. 그리고 과학중점학교의 과학수업에 대한 '어렵고 힘들지만 적극적으로 참여하는' 수업이라는 이러한 분석결과는 선행연구들에서 밝혔던 좋은 과학수업의 모습과 많이 유사한 것이기도 하였다. 그동안 과학중점학교에 대해 이루어졌던 여러 행 재정적인 지원과 함께, 과학 교실수업에 대한 본 연구의 조사결과는 앞으로 이루어질 학교교육의 혁신 프로그램의 도입에 실질적인 도움과 벤치마킹 사례를 제공해 줄 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권9호
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• pp.676-683
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• 2002

XML(extensible Markup Language)문서가 웹 문서의 표준으로 자리 매김 할 수 있는 가장 큰 성공요인은 사용자가 문서 타입을 기술할 수 있는 유연성(flexibility)이다. 그러나 XML의 유연성으로 야기되는 문제점은 동일한 의미를 표현하기 위해 XML문서 작성자마다 서로 다른 태그명과 구조를 사용한다는 점이다. 즉 서로 다른 태그 집합, 요소(element), 속성(attribute)에 대한 서로 다른 이름 또는 다른 문서 구조로 인해 다른 태그로 표현된 문서는 서로 다른 부류의 문서로 간주되기 쉽다. 따라서 본 논문은 XML태그에 내재된 의미 정보(semantic information)와 구조 정보(structured information)를 추출하여 의미적으로 최대한 유사한 동의어로 확장하고, XML문서의 확장된 태그간의 의미적 유사도를 비교 분석할 수 있는 개념 기반의 태그 패턴 매처(Tag Pattern Matcher)를 설계 구현하였다. 두 XML문서의 태그간의 의미적 유사도에 가중치를 부여하여 기존의 비구조적인(semi-structured) 문서를 위한 벡터 스페이스 모델(vector space model)을 확장함으로써 두 XML문서가 유사한지를 파악할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1129-1139
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• 2015

시멘틱 웹 기술인 RDF 트리플로 표현된 지식을 추론 과정을 거치면 새로운 트리플들이 생성되어 나온다. 초기 입력된 수억개의 트리플로 구성된 빅데이터와 추가로 생성된 트리플 데이터를 바탕으로 질의응답과 같은 다양한 응용시스템이 만들어 진다. 이 추론기가 수행되는 과정에서 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요해 진다. 이 추가 컴퓨팅 리소스는 하부 클라우드 컴퓨팅의 리소스 풀로부터 공급받아 수행시간을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 하둡을 이용하는 환경에서 지식의 크기에 따라 런타임에 동적으로 서버 컴퓨팅 노드를 증감 시키는 방법을 연구하였다. 상부는 응용계층이며, 중간부는 트리플들에 대한 분산병렬추론과 하부는 탄력적 하둡시스템 및 가상화 서버로 구성되는 계층적 모델을 제시한다. 이 시스템의 알고리즘과 시험성능의 결과를 분석한다. 하둡 상에 기 개발된 풍부한 응용소프트웨어들은 이 탄력적 하둡 시스템 상에서 수정 없이 보다 빨리 수행될 수 있는 장점이 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권7호
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• pp.769-783
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• 2000

본 논문에서는 한국어 명사의 중의성 해소를 위해, 원시 말뭉치로부터 얻을 수 있는 지식원으로서 국소문맥을 정의하고 추출하는 방법을 제시한다. 동일한 국소 문맥을 갖는 서로 다른 명사는 그 의미가 유사하다는 직관을 바탕으로 대상 명사의 중의성 해소를 위해 대상명사를 포함하는 국소문맥과 동일한 국소문맥을 갖는 단어를 단서로 사용함으로써 학습 자료의 활용도를 높일 수 있고 빈도수가 적은 단어의 의미 중의성도 해결할 수 있으며, 용언의 확장을 통해 자료 부족 현상을 줄일 수 있다. 대상 명사는 동일한 국소문맥에 의한 단서들과의 최대 유사도 계산을 통해 그 의미가 결정된다. 두 단어간의 유사도는 WordNet으로부터 차용한 의미 계층 구조에서 두 단어가 가지는 개념 사이의 거리에 의해 계산된다. 최대 유사도를 계산하는 과정에서는 단서들의 중의성을 점차 줄여 나감으로써 유사도 계산의 속도를 향상시킬 수 있다. 대상 명사가 둘 이상의 국소문맥을 가질 때에는 각 국소문맥의 종류에 따른 가중치를 부여하여 국소문맥의 종류에 따른 의미제약의 차이를 구현하였다. 또 하나의 지식원으로서 사전 정의와 예문으로부터 공기정보를 얻고, 이를 국소문맥을 보완하기 위한 지식으로 사용하여 최선의 의미를 선택할 수 있도록 하였다. 실험을 통해, 제안하는 방법은 국소 문맥의 적용률이 높고, 공기 정보는 국소 문맥과 상호 보완적으로 사용되어 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 본 방법을 실험한 결과, 사용된 단어의 의미 중의성이 크면서도, 기존의 의미 부착 말뭉치를 이용한 교사 학습 방식의 성능보다도 높은 정확도(89.8%)를 얻을 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제32권2호
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• pp.131-152
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• 2015

본 연구에서는 R2RML 방식과 Non-R2RML 방식을 각각 적용하여 RDB를 RDF 온톨로지로 변환한 결과를 비교하였다. RDB 기반의 구조적학술용어사전 데이터베이스인 STNet의 데이터를 대상으로, 변환이 완료된 데이터의 규모, 튜플당 변환에 걸리는 시간, 그리고 질의 응답 속도를 측정하였다. 변환 규모의 평가 결과 Non-R2RML 방식이 더 많은 수의 변환을 하였으며, 표현의 풍부성과 추론 가능성 정도를 높이는 변환을 수행한 것으로 나타났다. 튜플당 변환 시간의 경우 Non-R2RML 방식이 미세하지만 더 빠른 것으로 나타났으며, 질의 응답 속도는 두 방식 모두 300회 이상의 질의 횟수부터는 안정적인 성능을 보이면서 유사한 형태의 속도를 보였다. 측정에 대한 종합적 검토 결과 데이터의 변형이 빈번하고 새로운 데이터의 추가나 데이터들 간의 연결관계가 지속적으로 변화하는 STNet과 같은 동적인 RDB에는 Non-R2RML 방식이 적절한 것으로 평가되었다.