• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.241-254
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• 2011

Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.157-173
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• 2011

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.95-108
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• 2011

인터넷 비즈니스의 활성화에 따라서 기업은 고객의 인물정보 및 거래정보를 활용하여 보다 맞춤화된 개인화 서비스를 제공하고 있다. 기존의 고객군별 예측기법은 유사한 고객들을 군집화하여 고객군별로 예측모델을 수립하는 것으로, 구매가 많고 충성도가 높은 핵심고객에게 요구되는 일대일 서비스를 제공하는 데는 한계가 있다. 반면 일대일 고객별 예측기법은 각 고객에게 고도로 맞춤화된 서비스를 제공하지만, 과거 구매이력이 많지 않은 고객 이나 신규 고객에게는 정확한 개인화 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구는 고객의 구매빈도에 따라서 유사 고객들과의 군집화 수준을 동적으로 조정하는 새로운 지능형 개인화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 과거 구매가 많은 고객들에 대해서는 일대일 예측모델을 수립하지만, 구매 빈도가 낮은 고객의 경우 다른 고객들과의 최적화된 군집화를 통해 예측모델을 수립한다. 본 기법을 Neilsen의 음료수 구매 데이터셋에 적용하여 고객의 일회 구매금액 및 구매품목을 예측한 결과, 기존 두 예측기법들에 비하여 적정한 계산비용(computational cost)으로 더욱 정확한 개안화 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권50호
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• pp.101-130
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• 2018

스마트 기기의 등장 후 웹툰을 스마트폰으로 보는 독자가 증가하게 되면서, 스마트툰, 효과툰, 컷툰, 더빙툰, 무빙툰, AR툰, VR툰, 인터랙션 툰 등 다양한 첨단기술이 결합된 기술 융합형 웹툰들이 선보이고 있다. 그러나 이에 대한 연구는 멀티미디어 기술 융합 유형과 사례 제시, 연출 효과와 그에 따른 문제점 제시 정도로, 만화와 기술과의 융합이 독자의 만화 읽기와 몰입에 어떤 영향을 끼치는지에 대한 논의는 없었다. 그래서 본 연구에서는 몰입의 관점에서 만화만의 독특한 몰입방식을 알아보고, 기술 융합형 웹툰들이 시도한 몰입 양상과 문제점을 유형별로 분석해보았다. 또한 이를 바탕으로 최근 화제가 되고 있는 인터랙션 툰 <마주쳤다>의 인터랙션 요소와 몰입 양상을 분석해 봄으로써 첨단 기술을 통해 새롭게 시도 되고 있는 인터랙션 요소들이 웹툰의 몰입에 미치는 긍정적 효과와 한계점에 대해 논하였다. 몰입의 관점에서 기술 융합형 웹툰을 유형별로 분석해보면, 효과툰은 멀티미디어 효과가 과하게 사용될 경우 정보의 과부하를 일으켜 몰입을 방해하였다. 스마트 모바일 기기의 가로 읽기 방식에 맞춰 칸에 움직임을 부여한 스마트툰은 그 시도는 좋았으나, 독자의 능동적인 만화 읽기를 방해하여 몰입감을 떨어트렸다. VR 기기를 이용해 독자가 직접 웹툰 세계를 탐색하도록 한 VR툰 역시 웹툰의 세로 연출을 극복하려는 시도는 좋았으나, 주의 집중을 분산시킴으로써 만화의 몰입을 저해하였다. 만화 읽기 방식의 편이성만을 중시한 무빙툰은 독자의 만화 읽기의 자율성을 침해함으로써 몰입을 방해하는 요소로 작용하고 있다. 반면 하일권의 인터랙션 툰 <마주쳤다>는 얼굴인식 기술, 증강현실 기술, 360도 파노라마 기술, 햅틱기술 등 웹툰에 다양한 첨단 기술을 접목하여, 독자가 웹툰 캐릭터와의 관계에서 친밀감을 형성하고, 독자 스스로가 주인공과 동일시되어 캐릭터와 상호작용함으로써 몰입을 유도하는데 성공하고 있다. 다만, 작품 후반부에 나타나는 기술의 남용과 이를 위한 무리한 상황 연출, 지루한 스토리 전개 등이 한계점으로 남는다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권50호
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• pp.327-347
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• 2018

18세기말부터 19세기말까지 한 세기를 아우르는 조선 후기 민중 예술은 조선의 상층민과 하층민의 신분격차에 반(反)한 새로운 예술의 한 장르였으며, 조선 후기 시대상과 사회계층의 변혁을 시도한 서민문화이기도 하였다. 한국 민중 미술의 발원이라 해도 과언이 아니듯 대중 미술의 개념으로 시작된 민화는 그 기능과 장식적 호사가 여느 도상(Iconography)의 이미지에 굴하지 않는 화려한 기법을 구사한다. 그러나, 이러한 화법은 결국 하층민이 시도한 그림이라하여 도상의 개념이 아닌 세속화(世俗畵)의 개념으로 그 의미를 격하시키기도 하였다. 그러한 시대적 상황의 격변을 거치면서 현재까지 어렵게 이어져오고 있는 조선 후기 문자도(文字圖)는 저잣거리에서 하층민이 속화(俗畵)로 그리던 혁필화에 이르기까지 민중미술의 대변자로서 그 명맥을 어렵게 이어오고 있다. 본 논문은 이러한 민중 예술의 독특한 장르인 효제도(孝悌圖)를 중심으로 효제도(孝悌圖)의 의미와 다양한 시각적 표현, 그 시대의 생활상을 고찰하고자 한다. 또한, 이를 영상 미디어 매체로 활용한 키네틱 타이포그래피를 제안함으로서 전통문자도의 아날로그적 스토리텔링을 영상기술이 융합된 새로운 기법의 문자도(文字圖)로 연출함이 어떤 홍보적 영향을 미치는지에 대해 제안하고자 한다. 이러한 시도는 한국의 전통 콘텐츠를 세계에 알리고 다양한 미디어정보를 통해 아름다운 겨레글자를 알리는 국가 상징적 키워드로 재탄생 할 수 있을 것이다. 또한, 효제문자도(孝悌文字圖)를 통해 젊은 차세대들에게 전통문화의 고귀한 가치를 전승하는 데 의의가 클 것이며, 현대 표현 기법으로의 재해석을 통해 선조들의 시대정신을 계승하고 이해시키는데도 상당한 의미가 있을 것으로 예측한다. 이를 통해 한국의 전통 콘텐츠의 여러 아이템들을 영상미디어와 융합한 뉴미디어 콘텐츠로 재구성할 수 있는 다양한 시도를 엿볼 수 있을 것이다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권47호
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• pp.1-29
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• 2017

360도 가상현실은 오래전부터 상용되고 있던 기술이었으나 HMD(Head Mounted Display)와 같은 기기의 발전과 가상현실의 영상을 제어하고 실행시키는 하드웨어의 발전으로 최근에 가상현실의 제작이 전 세계적으로 활발하게 진행되는데 360도 영상의 제작은 기존의 영상제작과는 다른 연출 방식을 요구하고 사용자를 위한 연구가 진행되고 있다. 가상현실 영상은 몰입성, 현재성과 상호작용을 요구하는 플랫폼을 지향하기 때문에 이에 맞는 영상문법이 필요하다. VR에서 사용자는 연출자가 만들어 놓은 세계를 자유롭게 감상할 수 있으며 본인의 관심대상에 집중할 수 있는 장점이 있다. 하지만 이것은 또한 연출자에게 내러티브의 진행과 전달하고자 하는 영상에 집중할 수 있게 하는 장치를 개발하고 설치할 필요성을 요구한다. 연출자에게는 영상을 전달하는 다양한 방법들 가운데 쇼트의 구성을 이용할 수 있는데 본 고에서는 이 쇼트의 구성을 통한 연출기법을 어떻게 효과적으로 360도 가상현실에서 적용시킬 수 있는지에 대해 연구하고자 한다. 현재의 가상현실 연출방식은 기존 영상제작 방식을 많이 따르고 있으며 쇼트구성도 마찬가지이다. 다만 360도 가상현실에서는 전통적인 3인칭 시점의 롱테이크 기법이나 블로킹 기법을 주된 연출구성으로 이용하지만 여전히 쇼트구성의 한계를 느끼고 있다. 또한 사용자가 HMD 트레킹을 이용하여 인터렉티브하게 360도 화면을 시청할 수 있는 반면에 쇼트의 구성과 쇼트의 연결은 기존 영상문법과 마찬가지로 연출자에게 절대적으로 의존하고 있다. 본 연구에서는 이러한 영상문법도 VR 영상의 상호작용의 특징인 사용자가 원하는 시점에 쇼트의 구성과 같은 영상문법을 자유롭게 변경할 수 있는지를 연구하고자 언리얼 엔진이라는 게임 툴을 사용하여 3D 애니메이션을 제작하고 블루프린트(Blueprint)라는 언리얼엔진의 비주얼 스크립팅을 가지고 트리거(Trigger)라는 노드로 조건의 참과 거짓을 구분시키는 장치를 만들어 각각의 상태에 따른 카메라의 위치를 선택하게끔 하여 다양한 쇼트를 만드는 인터렉티브 영상구성을 시도함으로 다양한 연출기법이 개발되고 관련 연구가 진행되어 360도 VR 영상 발전에 도움이 되길 기대한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.341-346
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• 2009

모션 데이터 글러브는 손의 움직임을 측정하여 컴퓨터에 입력하는 대표적인 인간과 컴퓨터간의 인터페이스 도구로서, 홈 오토에이션, 가상 현실, biometrics, 모션 캡쳐 등의 컴퓨터 신기술에 사용되는 필수 장비이다. 본 논문에서는 대중화를 위하여, 별도의 특수 장비 없이 사용 가능한 저가형 비주얼 모션 데이터 글러브를 개발하고자 한다. 본 방식의 특징은 기존의 모션 데이터 글러브에 사용되었던, 고가의 모션 센싱 섬유를 사용하지 않음으로써, 저가형으로 개발이 가능하다는 것이다. 따라서 제작이 용이하고 대중화에 크게 기여할 수 있다는 장점을 가진다. 본 방식에서는 모션 센싱 섬유를 사용하는 기계적인 방식대신 광학적 모션 캡쳐 기술을 개량한 비주얼 방식을 채택한다. 기존의 비주얼 방식에 비해 본 방식은 다음과 같은 장점과 독창성을 가진다. 첫째, 기존의 비주얼 방식은 가려짐 현상을 제거하고 3차원 자세 복원을 위해 많은 수의 카메라와 장비를 사용하는 데 비해, 본 방식은 모노비전 방식을 채택하여 장비가 간소하고 저가형 개발이 가능하다. 둘째, 기존의 모노비전방삭은 가려짐 현상에 취약하여 영상에서 가려진 부분은 3차원 자세 복원이 어려웠다. 하지만 본 논문은 독창적으로 설계된 막대 모양의 지시자를 사용하여, 영상에서 가려진 부분도 3차원 자세 복원이 가능하다. 셋째, 기존의 모노 비전 방식은 비선형 수치해석 형태의 영상 해석 알고리즘을 사용하는 경우가 많아서 초기화나 계산시간 면에서 불편하였다. 하지만, 본 논문에서는 독창적인 공식화 방법을 사용하여 닫힌 형태의 영상해석 알고리즘을 도출함으로써 이와 같은 불편을 개선하였다. 넷째, 기존의 닫힌 형태의 알고리즘은 공식화 과정에서 근사화 방법을 도입하는 경우가 많아서 정확도가 떨어지고 특이점에 의한 응용분야에 제한이 있었다. 하지만 본 방식은 오일러 각과 같은 국부적인 매개화나 근사화 등을 사용하는 대신 지수형태의 트위스트좌표계를 사용하는 독창적인 공식화 방법을 사용하여, 공식화 단계에서의 근사화 방법 없이 닫힌 형태의 알고리즘을 도출함으로써 이 문제들을 개선하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.185-205
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• 2014

SAR를 이용한 지상이동물체탐지(GMTI)는 SAR의 주요 활용 기술 중 하나이다. 최근 위성 탑재 SAR 시스템의 해상도가 높아지면서 지상이동목표물 탐지의 유용성은 더욱 강조되고 있다. 현재까지 다양한 지상이동물체탐지 기법이 개발되었으나 대부분은 다중채널 SAR 시스템을 이용하는 기술에 집중되었다. 그러나, 아직도 단일채널 SAR 영상으로부터 지상 이동물체를 탐지하는 것은 매우 어려운 문제로 남아 있는 반면 다중채널 위성 탑재 SAR 시스템은 아직은 그 활용이 현실적으로 매우 제한적인 상황이다. 일단 지상의 목표물이 탐지되고 이동속도가 3 m/s(약 10.8 km/h) 이상인 경우 그 목표물의 이동속도는 단일채널 SAR 자료라도 오차범위 약 5%의 정밀도로 복원 가능하다. 따라서 단일채널 SAR 자료로부터 지상의 이동물체 자체를 탐지하는 것이 핵심이며, 이 논문에서는 SAR Single-Look Complex(SLC) 영상자료에 미분을 적용하여 쉽고 빠르게 탐지하는 방법을 제시한다. 이 논문에서는 SAR SLC 자료의 미분 값은 도플러 중심주파수를 나타냄을 유도하고, 따라서 미분 값은 지상이동물체 탐지에 매우 효과적임을 설명하고자 한다. 이 논문에서 제시하는 미분 방법의 결과와 정밀한 속도복원 방법의 상관계수 $R^2$ 는 0.62로 나타났으며, 이는 이동물체를 탐지하는 데는 충분함을 지시한다. 이 방법은 매우 단순한 미분으로 도플러 중심주파수 분석에 근거하고 있으나 최종 자료처리에 앞서 도플러 경사도를 제거해야 하며, 적용결과의 효율성과 신뢰도는 이 도플러 경사도 제거 과정에 크게 좌우된다. 지상에 모서리 산란체를 탑재하고 이동속도를 조절한 실험용 차량과 이를 관측한 TerraSAR-X SLC 자료를 이용하여 검증을 실시하였다. 검증결과 지상 이동물체를 매우 쉽게 탐지하면서도 정지된 상태의 강한 산란체는 약 18.5 dB의 신호파워를 줄여 효과적으로 제거 하는 것으로 나타났다. 현재 이 방법은 지상의 이동속도 8.8 km/h 이상인 경우 매우 효과적이며, 아리랑-5호를 비롯한 모든 단일채널 SAR 시스템에 적용 가능하다.