• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권1호
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• pp.51-58
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• 2007

본 논문은 갱신이 잦은 콘텐츠의 배급 및 구독을 위해 등장한 시맨틱 웹의 대표적인 기술인 RSS(RDF Site Summary or Really Simple Syndication)와 인터넷에 존재하는 정보를 음성으로 제공하기 위해 제안된 XML 규격의 W3C 표준 마크업 언어인 VoiceXML을 결합한 시스템의 프로토타입을 제시한다. 제안하는 시스템은 인터넷 기반으로 제공되는 콘텐츠를 유무선 전화망을 통해 음성인식 및 합성기술로 제공하기 위한 것으로서, RSS 서비스를 제공하기 위한 기존의 구성을 수정하지 않고 갱신된 콘텐츠의 구독이 손쉬운 RSS의 장점을 VoiceXML에 적용할 수 있는 특징이 있다. 정보 요청자 측면에서는 RSS로 제공되는 콘텐츠 탐색에 인터넷 환경이 아닌 유무선 전화망을 이용하므로 시공간의 제약을 줄일 수 있으며, 정보 제공자 측면에서는 음성인식 및 합성기술을 이용한 콘텐츠의 배급에 최신 정보의 제공을 위한 별도의 구성요소를 필요로 하지 않는 장점이 있다. 제안하는 시스템의 예로 뉴스 서비스를 구현한 결과, 실제 콘텐츠를 구독하고 탐색할 때에 응답 시간과 음성 인식 측면에서 장애 없이 RSS Feed를 이용해 비주얼 환경으로 제공되는 내용과 동일한 내용을 음성으로 제공받을 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.23-33
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• 2020

최근 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)를 이용하여 고해상도 영상을 편리하게 취득할 수 있게 되면서 저비용으로 소규모 지역의 관측 및 공간정보 제작이 가능하게 되었다. 특히, 농업환경 모니터링을 위하여 작물생산 지역의 피복지도 생성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 랜덤 포레스트와 SVM (Support Vector Machine) 및 CNN(Convolutional Neural Network) 을 적용하여 분류 성능을 비교한 결과 영상분류에서 딥러닝 적용에 대하여 활용도가 높은 것으로 나타났다. 특히, 위성영상을 이용한 피복분류는 위성영상 데이터 셋과 선행 파라메터를 사용하여 피복분류의 정확도와 시간에 대한 장점을 가지고 있다. 하지만, 무인항공기 영상은 위성영상과 공간해상도와 같은 특성이 달라 이를 적용하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 위성영상 데이터 셋이 아닌 UAV를 이용한 데이터 셋과 국내의 소규모 복합 피복이 존재하는 농경지 분석에 활용이 가능한 딥러닝 알고리즘 적용 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 최신 딥러닝의 의미론적 영상분류인 DeepLab V3+, FC-DenseNet (Fully Convolutional DenseNets), FRRN-B (Full-Resolution Residual Networks) 를 UAV 데이터 셋에 적용하여 영상분류를 수행하였다. 분류 결과 DeepLab V3+와 FC-DenseNet의 적용 결과가 기존 감독분류보다 높은 전체 정확도 97%, Kappa 계수 0.92로 소규모 지역의 UAV 영상을 활용한 피복분류의 적용가능성을 보여주었다.

• 한국조경학회지
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• 제42권2호
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• pp.65-76
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• 2014

최근 한국 조경분야는 도시 물 순환능력회복을 위한 새로운 개념적 대안으로 그린인프라스트럭처(GI)를 제안하고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구를 통해 그린인프라스트럭처의 본질적 의미를 고찰하고자 한다. 연구의 방법은 인터넷 검색과 학술지 데이터베이스 문헌수집과정을 통해 최근 5년간 발간된 47편의 해외 학술지논문을 선별하고 분석하였다. 각 논문에서 연구에 활용한 그린인프라스트럭처의 정의문을 대상으로 분석하였으며, 각 문장에 포함된 동사와 목적어의 의미구조를 통해 해석하여 5대 목적성, 4대 대상요소, 3대 계획공간의 유형을 파악하였다. 5대 목적성은 '제공', '개선', '생산', '보전', '저감'이며, 4대 대상요소는 '인문', '환경', '생태', '수문'이다. 3대 계획공간은 '도입할 수 있는 대상이 되는 공간', '기술적으로 활용이 가능한 공간', '도입대상이 될 수 있으면서, 기술적으로 활용이 가능한 공간' 등이 해당한다. 각각의 대상 요소들은 목적성에 단수 혹은 2~3개가 직접 연결되며, 이는 그린인프라스트럭처의 본질적 의미연결망이다. 종합적으로 조경계획과 도시계획 수립에 활용가능 한 의미연결망의 수는 83개가 있음을 도출하였다.

• 한국언론정보학보
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• 제45권
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• pp.220-254
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• 2009

대통령 후보 합동 TV토론은 후보들의 정책과 인성의 상호 검증을 통해 민주적인 방식의 대통령 선출에 기여하는 중요한 선거 캠페인이다. 본 연구는 제17대 대통령 후보들이 TV합동토론에서 상호 교환한 어휘군(群)의 연결망을 언어네트워크 분석 소프트웨어인 KrKwic와 UCINET을 통해 분석하고 단어의 사용과 단어 간 거리를 비교 고찰함으로써 정치 토론의 실효성을 점검하고 북한 관련 이슈에 대한 후보 간 입장 차이를 규명하고자 했다. 연구 결과 이명박, 정동영, 이회창 세 후보의 상호토론에는 중심 논제의 구성이 본래 토론이 지향하는 상호이해의 구성요건인 접점(stasis)을 형성하기에 부적합하고, 단어의 선택과 사용빈도에서 생산적인 공방이나 토론의 교육적 효과에 대한 한계를 노정시킨 것으로 나타났다. 북한 관련 이슈 8개 단어들의 공출현 단어 간 거리 분석(co-occurrence matrix) 결과, 각 후보가 연결시킨 단어들 간의 관계를 통해 입장의 차이를 도식화할 수 있었다. 이명박 후보는 북한 문제를 남한과의 상대성에서 파악하는 경향을 보였으며, 이회창 후보는 한-미간의 관계 틀 안에서 북한 문제를 고려하고 북한문제와 핵문제를 동일시하는 것으로 드러났다. 또 정동영 후보는 북한의 문제를 한반도 문제로 개념화하고 북한과 전쟁을 연결 짓지 않는 특징을 나타냈다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권6호
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• pp.997-1006
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• 2015

실험에 대한 메타적 인식은 학생들의 과학적 탐구와 과학의 본성에 대한 이해의 중요한 요소 중 하나이다. 이 연구에서는 중학생과 고등학생의 과학과 생물에서의 '실험'의 의미에 대한 인식을 알아보았다. 특히 이 연구에서는 언어 네트워크 분석방법을 사용하여 학생들의 인식을 구조적으로 확인하였다. 이 연구를 위해 190명의 중학생과 200명의 고등학생 이 연구에 참여하였다. 학생들은 과학에서의 '실험'과 생물에서의 '실험'의 의미에 대한 두 문항에 서술형으로 응답하였다. 수집된 응답을 바탕으로 총 4개의 언어 네트워크가 구성되었다. 연구 결과, 과학에서의 '실험'에 대하여 중학생들은 '우리', '직접', '원리' 등의 단어를 중심으로 활동적 측면에서의 실험을 인식하였다. 반면 고등학생은 '이론', '사실', '내용' 등의 단어를 중심으로 지식을 생성하는 탐구과정으로서의 실험으로 인식하였다. 또한 생물에서의 '실험'에 대하여 중학생은 '해부', '몸'을 중심으로, 고등학생은 '생명', '관찰'이 중심으로 인식하여 생명체를 다루는 관찰활동으로 인식하였다. 이러한 연구결과는 앞으로 과학 교과 및 생물 교과에서 실험을 지도하는데 있어서 중요한 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 인지과학
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• 제19권2호
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• pp.143-161
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• 2008

본 논문에서는 코퍼스를 이용하여 어휘들의 상하위 관계 패턴들을 추출하는 방법을 제안한다. 기존 연구들에서는 어순 교체가 자유로운 한국어의 특성으로 인해 주로 사전의 정의문을 이용하여 어휘들의 의미관계 패턴들을 추출하는 방법을 취하고 있으나, 본 논문에서는 코퍼스를 이용하여 보다 다양한 의미관계 패턴들을 추출하여 제시하고자 한다. 이를 위해 먼저 기존의 사전들을 이용해 상하위어 쌍들의 목록을 선정하였다. 다음 이 목록의 어휘 쌍들을 포함하는 문장들을 코퍼스에서 추출한 이후, 이로부터 다시 체계적으로 패턴화 할 수 있는 문장들을 추출하여 21 가지 상하위 관계 패턴들로 일반화하였다. 21가지 패턴들을 정규식으로 표현한 뒤 각각 동일한 패턴들을 가진 문장들을 코퍼스에서 다시 추출한 결과 57%의 정확률이 측정되었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권2호
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• pp.274-282
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• 2019

최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.143-156
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• 2023

인공위성이 촬영한 영상의 내용을 정확하게 분석하기 위해서는 영상에 존재하는 구름 영역을 정확하게 인지하는 것이 필요하다. 최근 다양한 분야에서 딥러닝(deep learning) 모델이 뛰어난 성능을 보여줌에 따라 구름 영역 검출을 위해 딥러닝 모델을 적용한 방법들이 많이 제안되고 있다. 하지만 현재 구름 영역 검출 방법들은 의미 영역 분할 방법의 네트워크 구조를 그대로 사용하여 구름 검출 성능을 향상하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 구름 검출 데이터 세트에 다중 브랜치 네트워크 구조 탐색을 적용하여 구름 영역 검출에 최적화된 네트워크 모델을 생성함으로써 구름 검출 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 또한 구름 검출 성능을 향상하기 위하여 의미 영역 분할 모델의 학습 단계와 평가 단계의 평가 기준 불일치를 해소하기 위해 제안된 soft intersection over union (IoU) 손실 함수를 사용하고, 다양한 데이터 증강 방법을 적용하여 학습 데이터를 증가시켰다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 아리랑위성 3/3A호에서 촬영한 영상으로 구성된 구름 검출 데이터 세트를 사용하였다. 먼저 제안 방법과 의미 영역 분할 데이터 세트에서 탐색된 기존 네트워크 모델의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법의 mean IoU는 68.5%이며, 기존 모델보다 mIoU 측면에서 4%의 높은 성능을 보여주었다. 또한 soft IoU 손실 함수를 포함한 다섯 개의 손실 함수를 적용하여 손실 함수에 따른 구름 검출 성능을 분석하였으며, 실험 결과 본 연구에서 사용한 soft IoU 함수가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 마지막으로 의미 영역 분할 분야에서 활용되는 최신 네트워크 모델과 제안 방법의 구름 검출 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 모델이 의미 영역 분할 분야의 최신 모델들보다 mIoU와 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권8호
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• pp.161-167
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• 2018

본 연구의 목적은 광고 캠페인이 소셜 네트워크에서 어떻게 확산되고 있으며, 광고의 핵심 요인인 광고모델이 확산에 어떤 역할을 하는지 그 패턴과 양상을 살펴보기 위한 것이다. 본 연구 목적을 달성하기 위해 국내 맥주 브랜드인 '클라우드(Kloud)'를 수집 키워드로 하여 텍스트마이닝과 소셜 네트워크 분석을 실시하였다. 구체적으로 '클라우드' 광고의 영향이 어떻게 SNS에 나타나는지 살펴보기 위해, '설현'이 광고모델로 처음 등장한 'Good Body' 광고 집행 이후 2달 간 네이버 블로그와 카페의 소셜 데이터를 수집하여 분석하였다, 그 결과, 광고 이후 클라우드에 대해 '?고 트렌디한 스타일', '맥주 브랜드', '맥주와 어울리는 음식', '럭셔리한 맥주 음용 장소', '여가 트렌드', 'SNS 활동' 등으로 인식하는 것으로 나타났다. 또한 클라우드 광고 모델 '설현' 역시 모델 이미지를 브랜드에 전이시키는 동시에 광고의 USP 및 브랜드명을 잘 전달하고 있는 것으로 나타나, 광고 모델이 소셜 미디어 상에서 광고와 브랜드의 확산에 영향을 주는 주요 요인임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석을 이용하여 광고 캠페인의 SNS 상의 확산 구조와 패턴을 밝혀냄으로써 광고 캠페인의 효율적인 운영 관리에 실무적인 기여를 했다는 의의를 갖는다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.240-247
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• 2020

빠르게 변화하는 온라인상의 정보 흐름과 트랜드를 이해하고 IT기술 환경변화에 대응하기 위해서 필요한 선제적 제도 마련을 위한 한 가지 방안으로 빅데이터를 이용하고자 하는 노력이 최근 들어 더욱 가속화 되고 있다. 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 처리를 통한 이슈 분석 시스템의 개발과 연구를 통해 빅데이터 처리를 위한 새로운 기술의 가능성을 확인하고자 한다. 이를 위해, 고속의 병렬처리가 가능해진 인공신경망을 사용, 의미 추론 및 패턴분석을 위한 처리 기법을 제안하고 구현을 통해 제안하는 방법에 대한 빅데이터 처리의 적합성을 알아본다. 정보보안의 중요성을 감안하여, 인공 신경망을 이용한 이슈 분석 시스템을 최근의 보안 이슈 분석에 활용해봄으로써 제안하는 방식이 실제 빅데이터 처리에 유용하게 활용 될 수 있음을 검증한다. 실험을 통해서 제안된 방식에 대한 다양한 목적의 빅데이터 처리를 위한 기반 기술로의 활용 가능성을 확인한다.