• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.799-806
• /
• 2021

사물인터넷 환경에서는 센서로부터의 이벤트 데이터가 시간의 흐름에 따라 지속적으로 보고된다. 이러한 추세로 입수되는 이벤트 데이터는 무한정 쌓이게 되므로 데이터의 효율적인 분석과 관리를 위한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 지속적으로 보고되어 유입되는 센서로부터의 이벤트 데이터에 대하여 효과적인 선택과 활용을 뒷받침 할 수 있도록 하는 데이터 스트림 분할 방안을 제안하였다. 분석 처리를 시작할 지점을 식별하기 위한 식별자를 선정하도록 하였다. 이러한 식별자의 역할을 존치시킴으로써 분석할 대상을 명확하게 할 수 있으며 데이터 처리량을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서 제안하는 스트림 분할을 위한 식별자는 각 스트림의 이벤트 발생을 기준으로 하기에 의미 중심의 데이터 스트림 분할 방안이라고 할 수 있다. 스트림 처리에서의 식별자의 존재는 대용량의 지속적인 데이터 유입환경에서 효율성을 제공하고 비용을 저감하는 측면에서 유용하다고 할 수 있다.

• 융합보안논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.47-59
• /
• 2020

군은 4차 산업혁명을 통해 도약적 변혁을 추진해야 하지만, 군사보안측면 4차 산업혁명의 부작용과 역기능에 대한 준비도 필요하다. 이에 본 연구는 4차 산업혁명 선진국들의 '군사보안' 관련 연구의 방향과 국내연구와의 차이점과 보완요소가 없는지를 분석해 보았다. 이를 위해 빅데이터 텍스트마이닝과 의미연결망분석을 활용해 국내연구와 국외연구간의 차이점들을 추출해내었으며, 다음과 같은 7가지 과제를 도출해 내었다. 첫째, 민·관·군 및 산·학·연과의 융합연계 체계 강화, 둘째, 사이버보안 국제협력·공조 정보공유방안, 셋째, 군사혁신과 군(軍) 비대칭 사이버보안 혁신, 넷째, 4차 산업혁명에 따른 군사보안 융합연동접점 관리체계 구축, 다섯째, 기술공학에서 사회공학으로의 접근방식 전환, 여섯째, 군내 군사보안 거버넌스 체계 확립, 일곱째, 군사 디지털자료의 비밀등급 구체화 등이다. 이러한 대응방안에 대한 추가연구를 통해 4차 산업혁명 신기술 혁신의 시대에 군의 혁신과 함께 취약한 군사보안 측면에서의 보완적인 연구도 병행해서 이루어질 수 있기를 기대해 본다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권10호
• /
• pp.155-164
• /
• 2022

The review of known decisions showed that currently there are no systems and technologies for supporting the decision about the possibility of concluding the civil law agreements for medical, therapeutic and dental services. The paper models the decision-making support process on the possibility of concluding the civil law agreements for medical, therapeutic and dental services, which is the theoretical basis for the development of rules, methods and system for supporting the decision about the possibility of concluding the civil law agreements for medical, therapeutic and dental services. The paper also developed the system for supporting the decision about the possibility of concluding the civil law agreements for medical, therapeutic and dental services, which automatically and free determines the possibility or impossibility of concluding the corresponding civil law agreement for the provision of a corresponding medical service. In the case of formation of a conclusion about the possibility of concluding the agreement, further conclusion and signing of the corresponding agreement takes place. In the case of forming a conclusion about the impossibility of concluding the agreement, a request is made for finalizing the relevant agreement for the provision of the relevant medical service, indicating the reasons for the impossibility of concluding the agreement - missing essential conditions in the agreement. After finalization, the agreement can be analyzed again by the developed system for supporting the decision.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.360-365
• /
• 2022

문장 표현(sentence representation)은 자연어처리 분야 내의 다양한 문제 해결 및 응용 개발에 있어 유용하게 활용될 수 있는 주요한 도구 중 하나이다. 하지만 최근 널리 도입되고 있는 사전 학습 언어 모델(pre-trained language model)로부터 도출한 문장 표현은 이방성(anisotropy)이 뚜렷한 등 그 고유의 특성으로 인해 문장 유사도(Semantic Textual Similarity; STS) 측정과 같은 태스크에서 기대 이하의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 대조 학습(contrastive learning)을 사전 학습 언어 모델에 적용하는 연구가 문헌에서 활발히 진행되어 왔으며, 그중에서도 레이블이 없는 데이터를 활용하는 비지도 대조 학습 방법이 주목을 받고 있다. 하지만 대다수의 기존 연구들은 주로 영어 문장 표현 개선에 집중하였으며, 이에 대응되는 한국어 문장 표현에 관한 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 대표적인 비지도 대조 학습 방법(ConSERT, SimCSE)을 다양한 한국어 사전 학습 언어 모델(KoBERT, KR-BERT, KLUE-BERT)에 적용하여 문장 유사도 태스크(KorSTS, KLUE-STS)에 대해 평가하였다. 그 결과, 한국어의 경우에도 일반적으로 영어의 경우와 유사한 경향성을 보이는 것을 확인하였으며, 이에 더하여 다음과 같은 새로운 사실을 관측하였다. 첫째, 사용한 비지도 대조 학습 방법 모두에서 KLUE-BERT가 KoBERT, KR-BERT보다 더 안정적이고 나은 성능을 보였다. 둘째, ConSERT에서 소개하는 여러 데이터 증강 방법 중 token shuffling 방법이 전반적으로 높은 성능을 보였다. 셋째, 두 가지 비지도 대조 학습 방법 모두 검증 데이터로 활용한 KLUE-STS 학습 데이터에 대해 성능이 과적합되는 현상을 발견하였다. 결론적으로, 본 연구에서는 한국어 문장 표현 또한 영어의 경우와 마찬가지로 비지도 대조 학습의 적용을 통해 그 성능을 개선할 수 있음을 검증하였으며, 이와 같은 결과가 향후 한국어 문장 표현 연구 발전에 초석이 되기를 기대한다.

• 디자인융복합연구
• /
• 제15권2호
• /
• pp.53-69
• /
• 2016

본 연구는 사회·문화적 변화에 능동적으로 대처하는 장수브랜드인 박카스의 TV광고 내러티브를 분석하였다. 특히, 본 연구는 TV광고에서 박카스의 내러티브의 유형과 그에 따른 의미작용의 중요성에 천착하였다. 이러한 논의는 TV광고에서의 박카스 내용과 형식에 대한 흐름과 변화 그리고 그에 따른 스타일의 유형을 파악할 수 있다. 또한 TV 광고를 통해 박카스 브랜드 전략의 변천과정과 시대별 비주얼 내러티브의 특수성과 콘텐츠를 이해할 수 있다. 따라서 연구는 로만 야콥슨(Roman Jakobson)의 6가지 커뮤니케이션 기능모델에 근거하여, 박카스 브랜드의 TV광고 내러티브에 대한 메시지의 기능을 제시한다. 결론적으로, 박카스의 TV광고 내러티브를 통한 장수브랜드의 차별적 의미와 가치를 정리해 보면 다음과 같다. 첫째, 사회·문화적 상황과 밀접하게 연관된 소비자의 소구변화에 따른 내러티브를 구성한다. 둘째, 지속적인 브랜드의 이미지 관리와 누적효과에 따른 아이덴티티를 형성한다. 셋째, 사회·문화적 상황과 소비자 간의 함의적이며 유대적인 관계를 형성하여, 커뮤니케이션 메시지로서 기능한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.37-39
• /
• 2022

기존 IoE 환경에서 수집데이터는 특정 서비스를 위한 도메인 지식과 연계되어 서비스를 제공한다. 하지만 수집되는 데이터의 유형이 다양하고, 정적인 지식베이스가 상황에 따라 동적으로 변화하는 IoE 환경에서는 기존의 지식베이스 시스템을 통하여 원활한 서비스를 제공할 수 없었다. 따라서, 본 논문에서는 IoE 환경에서 발생하는 대용량/실시간성 데이터를 시맨틱으로 처리하여 공통 도메인 지식베이스와 연계하고 기존의 지식베이스 추론 방법과 기계학습 기반 지식 임베딩 기법을 통하여 지식 증강을 유기적으로 진행하는 빅시맨틱 시스템을 제시한다. 제시한 시스템은 IoE 환경의 멀티모달(정형, 비정형) 데이터를 수집하고 반자동적으로 시맨틱 변환을 수행하여 도메인 지식베이스에 저장하고, 시맨틱 추론을 통해 지식베이스를 증강 시키며 증강된 지식베이스를 포함한 전체 지식베이스를 정형 및 반정형 사용자 쿼리를 통해 지식정보를 사용자에게 제공한다. 또한, 기계학습 기반 지식 임베딩 기법을 통해 학습·예측을 함으로써, 기존의 지식베이스를 증강하는 기능을 수행한다. 본 논문에서 제시한 시스템은 공장내의 에너지 정보를 수집하여 공정 및 설비 상태 및 운영정보를 바탕으로 실시간 제어를 통한 에너지 절감 시스템인 공장 에너지 관리 시스템의 기반 기술로 구현될 예정이다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권9호
• /
• pp.28-37
• /
• 2023

쌀 수확량 감소에 크게 영향을 주는 것은 집중호우나 태풍에 의한 도복 피해이다. 도복 피해 면적 산정 방법은 직접 피해 지역을 방문하는 현장 조사를 기반으로 육안 검사 및 판단하여 객관적인 결과 획득이 어렵고 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 논문에서는 무인 항공기로 촬영된 RGB 영상을 Vision Transformer 기반 Segformer을 활용한 벼 도복 영역 추정 및 진단을 제안한다. 제안된 방법은 도복, 정상, 그리고 배경 영역을 추정하고 종자관리요강 내 벼 포장 검사를 통해 도복률을 진단한다. 진단된 결과를 통해 벼 도복 피해 분포를 관찰할 수 있게 하며, 정부 보급종 포장 검사에 활용할 수 있다. 본 연구의 벼 도복 영역 추정 성능은 평균 정확도 98.33%와 mIoU 96.79%의 성능을 나타내었다.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.85-96
• /
• 2023

This study proposes a method for forest vegetation monitoring using high-resolution aerial imagery captured by unmanned aerial vehicles(UAV) and deep learning technology. The research site was selected in the forested area of Mountain Dogo, Asan City, Chungcheongnam-do, and the target species for monitoring included Pinus densiflora, Quercus mongolica, and Quercus acutissima. To classify vegetation species at the pixel level in UAV imagery based on characteristics such as leaf shape, size, and color, the study employed the semantic segmentation method using the prominent U-net deep learning model. The research results indicated that it was possible to visually distinguish Pinus densiflora Siebold & Zucc, Quercus mongolica Fisch. ex Ledeb, and Quercus acutissima Carruth in 135 aerial images captured by UAV. Out of these, 104 images were used as training data for the deep learning model, while 31 images were used for inference. The optimization of the deep learning model resulted in an overall average pixel accuracy of 92.60, with mIoU at 0.80 and FIoU at 0.82, demonstrating the successful construction of a reliable deep learning model. This study is significant as a pilot case for the application of UAV and deep learning to monitor and manage representative species among climate-vulnerable vegetation, including Pinus densiflora, Quercus mongolica, and Quercus acutissima. It is expected that in the future, UAV and deep learning models can be applied to a variety of vegetation species to better address forest management.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.374-390
• /
• 2021

농산물 중에서도 노지채소는 생육특성상 기상요건의 변화에 민감하게 반응한다. 온난화로 인한 노지 채소류의 급격한 재배적지 및 생산성 변동의 대응 방안으로 작물모형을 활용한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 신뢰도 높은 생산성 예측을 위해 관련된 다양한 요인에 대한 분석이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 정밀한 작물 생육 모형의 개발에 앞서 대표적인 노지 채소 작물인 마늘과 양파를 대상으로 문헌 조사를 수행하여 생육 및 생산성과 관련된 모형 개발 연구 동향을 분석하였다. 또한, 작물의 생육 또는 생산성을 예측하는 모형에 관한 문헌들을 분류하여 모형 개발을 위한 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위해 문헌이 수록된 데이터베이스를 이용하여 키워드 조합으로 검색하여 얻어진 관련 문헌들을 수집하였으며, 텍스트마이닝 기법 중 워드클라우드와 의미연결망을 활용하여 수집된 논문들에서 나타난 연구 동향을 분석하였다. 또한 각각의 문헌들을 분석하여 양파와 마늘의 생육 및 수량에 영향을 미치는 요소를 탐색하였다. 그 결과 국내외 모두 식량작물인 벼에 비해 노지채소는 문헌 건수가 월등히 적었다. 또한 텍스트마이닝을 통한 분석결과 연구동향의 경우 기후변화와 원격탐사 등이 주로 검색되었으며, 작물생육 관련인자로는 기온, 관수 등이 많은 것으로 조사되었다. 문헌 분석을 통해 확인된 마늘과 양파의 생산성에 영향을 미치는 조건들은 환경 및 재배요인에 따라 다양하게 나타났는데, 토양 조건의 경우 토양 무기 성분, pH 농도 및 토양 수분 등이, 생산성과 관련된 재배관리 조건으로는 파종 시기, 품종, 종자처리 방식, 관수간격, 시비량 및 비료 성분 등이 주요 인자로 분류되었다. 기상 조건의 경우, 기온, 강수량, 일사량 및 습도 등이 다수의 문헌에서 주요 인자로 사용되었다. 본 연구의 결과들은 차후 추가적인 작물모형 개발에 활용할 수 있는 핵심적인 입력 요소를 파악하기 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.273-300
• /
• 2007

본 연구에서는 의미의 구조적인 표현에 중점을 두고 객체와 객체들 간의 관계를 표현하는 온톨로지를 개발하고자 하였다. 개발된 온톨로지가 실제 환경에 적용될 수 있도록 기존의 온톨로지나 메타데이터들과의 상호운용성에 대해서도 고려하였다. 전체적인 틀을 제공하는 ABC 온톨로지와 통합될 수 있는 응용분야를 고려하였으며, 특히 이벤트를 중심으로 개념이 표현될 수 있는 분야를 선택하였다. 본 연구에서는 이러한 분야를 음악으로 간주하였고, 음악분야 온톨로지를 개발하였다. 이는 단순한 용어들의 의미적인 연결뿐만 아니라 잠재적인 의미를 추론할 수 있는 기반지식을 함께 제공하였다. 본 연구에서는 전체적인 틀을 표현하는 ABC 온톨로지에 의미를 전달해주는 도메인 온톨로지인 음악 온톨로지를 적용하여 ABC 온톨로지 확장 모형을 개발하였다. 개념 관계를 표현하는 온톨로지 확장 모형은 틀과 의미가 조화를 이루는 하나의 온톨로지로 개발되며, 온톨로지의 특징인 추론 기제를 적용하였다. 또한 ABC 온톨로지 확장 모형과 상이한 메타데이터 모델간의 상호운용성을 고려하여, 확장 모형에 대한 활용가능성도 분석하였다.