• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.143-174
• /
• 2023

인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.

• 공연문화연구
• /
• 제22호
• /
• pp.253-285
• /
• 2011

90년대 중반 이후 빠른 속도로 증가하였던 축제는, 비록 적절한 속도의 조정을 받기는 하겠지만, 앞으로도 계속 그 수가 늘어날 것으로 보인다. 특히 직접적인 체험과 참여 속에서 자신들의 문화예술적 욕구를 실현하고자 하는 사람들의 수가 많아지면서 축제에 대한 수요의 정도와 구체성은 더욱 높아질 것으로 판단된다. 그러나 현재 우리나라의 축제문화는 아직도 직접적인 참여보다는 관객의 입장에서 수동적으로 즐기는 경향이 강하고 이러한 경향은 축제문화가 삶 속에 뿌리 내리기 전까지는 당분간 지속되리라고 볼 때, 늘어나는 축제의 상당부분은 축제 참여자가 여전히 관객으로 남아 있는 공연예술축제가 되리라는 점에 대해서 의심의 여지가 없다. 따라서 현재 일반시민들의 참여적 문화예술적 욕구를 공연예술축제로 충족시키기 위한 다양한 방법이 모색되고 있는 것도 사실이다. 이로 인해 공연예술축제의 예술성과 축제성이 각각의 특성을 어떻게 잘 표현해 내는가는 중요한 문제가 되고 있다. 공연예술축제에서는 축제적 특성과 예술적 특성 간에 상호 충돌과 갈등이 일어날 수밖에 없어서 이 두 요소에 대한 면밀한 분석의 필요성이 지속적으로 제기되고 있다. 특히 최근 공연예술축제는, 여타 종류의 축제들과 비교해 보았을 때, 상대적으로 많은 예산을 필요로 하기 때문에 자생력의 문제로부터 자유롭기가 어렵다는 점, 단기간에 빠른 속도로 공연예술축제가 증가하면서 프로그램이나 재원의 구성에서 차별성이나 독립성을 충분히 확보할 수 있는 여유를 갖지 못하고 있다는 점 등의 문제점들이 지적되고 있다. 이러한 문제들로 인해 공연예술축제가 예술성과 축제성보다는 상업적 대중성에 영합할 수밖에 없는 상황이 자주 발생하여 축제가 지녀야 할 가장 기본적인 요소인 자율성에 침해를 당하는 경우도 발생한다. 따라서 공연예술축제가 현대사회에서 가지는 중요성이 점차 커져가고 있는 것이 사실이라면, 공연예술축제가 가진 기본적인 속성에 대한 보다 면밀한 분석은 반드시 수행되어야 할 것이다. 본 연구에서는 아비뇽페스티벌의 사례를 중심으로 공연예술축제에서 예술성과 축제성의 특성이 발현되는 양상을 살펴보면서, 우리나라의 공연예술축제의 미래 발전방향을 예측하는데 참조 가능한 시사점을 찾고자 한다. 이러한 연구는 공연예술축제의 본질적 성격과 의미 그리고 미래의 방향성을 이해할 수 있는 기회를 제공하여 향후 보다 구체화된 문제 중심적 축제연구의 진전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.89-106
• /
• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권2호
• /
• pp.171-187
• /
• 2023

저화소의 감시카메라와 같은 촬영 장비를 통해 사람의 얼굴을 인식할 경우, 화질이 낮아 얼굴을 포착하기 어렵다는 문제점이 있다. 이렇게, 사람의 얼굴을 인식하기 어렵다면 범죄용의자나 실종자를 특정해내지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기존 이미지 속 안면 인식에 관한 연구들에서는 정제된 데이터셋을 사용하였기 때문에 다양한 환경에서의 성능을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 저화질 이미지에서 안면 인식 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다양한 환경을 고려한 저화질 안면 이미지에 대해 화질 개선을 수행하여 고화질 이미지를 생성한 뒤, 안면 특징점 검출의 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 현실 적용 가능성을 확인하기 위해 전체 이미지에서 사람이 상대적으로 작게 나타나는 데이터셋을 선정하여 실험을 수행하였다. 또한 마스크 착용 상황을 고려한 안면 이미지 데이터셋을 선정하여, 현실 문제로의 확장 가능성을 탐구하였다. 안면 이미지의 화질을 개선하여 특징점 검출 모델의 성능을 측정한 결과, 개선 후 안면의 검출 여부는 마스크를 착용하지 않은 이미지의 경우 평균 3.47배, 마스크를 착용한 경우 평균 9.92배로 성능 향상을 확인할 수 있었다. 안면 특징점에 대한 RMSE는 마스크를 착용한 이미지의 경우 평균 8.49배 감소, 마스크를 착용하지 않은 경우 평균 2.02배 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이에, 화질 개선을 통해 저화질로 포착된 안면 이미지에 대한 인식률을 높여 제안 방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국환경생태학회지
• /
• 제37권4호
• /
• pp.302-314
• /
• 2023

본 연구에서는 생물다양성협약(CBD) 글로벌 보전목표(K-M GBF)의 핵심이라고 할 수 있는 실천목표 3(30by30)에 대한 우리나라의 효과적 대응 방향을 모색하기 위한 것으로, OECM에 대한 글로벌 개념 고찰 및 전문가 인식조사를 통해 국가 차원의 체계적인 OECM 발굴방향을 모색하고자 하였다. 글로벌 표준을 준수하되 한국적 맥락을 반영한 국가 차원의 체계적인 OECM 발굴방향을 모색을 위해 본 연구에서는 ①OECM 관련 한국적 용어 사용, ②글로벌 표준을 반영한 결정인자(criteria) 도출, ③우리나라 잠재 OECM 후보 유형 도출, ④OECM 발굴‧보고 시 고려사항 등을 검토하였다. 먼저 OECM의 단순 번역어 사용이 아닌 이의 개념을 잘 반영한 '한국적 용어' 사용에 대한 공감대 형성이 있었으며, 가장 선호되는 용어이자 '자연과 조화로운 삶'이라는 생물다양성협약(CBD) 2050 비전과도 그 맥락을 같이하는 '자연공존지역(12명)'이 타당한 것으로 나타났다. 글로벌 표준을 반영한 주요 결정인자로는, 1단계 선별과정에서 OECM 핵심 특성을 반영한 4개 결정인자(1. 보호지역 여부, 2. 지리적 경계, 3. 거버넌스‧관리, 4. 생물다양성 가치)를 활용하고, 개별지역 심층진단을 수행하기 전에 관리‧관할기관 등과의 공감대형성(2단계) 과정을 거친 후 3단계(발굴‧보고단계)에서 2가지 결정인자(3-1 거버넌스와 관리의 효과성과 지속성, 4-1의 생물다양성 가치의 장기적 보전성과)를 추가하여 심층 진단을 수행하는 방향을 제시하였다. 본 연구에서 살펴본 28개 유형은 대체적으로 OECM 부합성이 높은 것으로 나타났으며(4.45~6.21점/7점, 평균 5.24점), 특히 자연환경국민신탁의 보전재산(6.21점) 및 보전협약지(6.07점)가 OECM 개념에 가장 잘 부합할 것으로 나타났다. 이어 세계자연유산 완충구역(5.77점), 사찰림(5.73점), 개발제한구역(5.63점), 비무장지대(5.60점), 생물권보전지역 완충구역(5.50점) 등이 잠재성이 높은 것으로 나타났다. 절대보전무인도서의 경우 보호지역에 부합한다는 응답(5.83/7점)이 OECM 부합성(5.52/7점) 보다 더 높게 나타나, 향후 절대보전무인도는 그 주변해역(1km)과 더불어 한국보호지역데이터베이스(KDPA)에 등재를 추진하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. OECM 관련 글로벌 표준 검토 및 전문가 인식조사 결과를 토대로, 한국적 맥락의 OECM 발굴시 고려사항으로 10가지를 제시하였다. 향후 이러한 고려사항을 참고하여 단계적인 발굴사업을 통해 OECM을 목록화하고 기존 보호지역과의 연계를 통한 국가 차원의 현지-내 보전체계 정립을 위한 지속적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 벤처혁신연구
• /
• 제5권1호
• /
• pp.107-127
• /
• 2022

본 연구는 네덜란드의 지역별 혁신 클러스터정책을 통해 네덜란드 경제의 성장동인을 찾고자 한다. 전통적으로 농업과 물류중심의 경제구조를 가진 네덜란드는 1990년대 지역 클러스터를 만들면서 첨단 허브 국가로서 역할을 충실하게 해왔고 작은 나라임에도 세계 수출의 7위를 차지하는 등 혁신국가의 이미지를 만드는데 성공했다. 그 바탕에는 혁신을 위한 체계적인 분석 접근법으로 '지역 혁신 시스템(Rational Innovation System)'의 개념을 도입하고 지역의 특색을 살린 산학연 모델이 가장 큰 요인으로 작용했다. 여기에는 적절한 중앙정부의 혁신 생태계 조성을 위한 정책적 방향 제시와 지역을 중심으로 한 산학연 모델이 크게 작용한 것으로 평가받고 있다. 이런 점을 종합적으로 살펴 볼 때 본고에서는 다음과 같은 시사점을 발견할 수 있다. 첫째, 혁신 클러스터의 활성화이다. 둘째, Top 9을 중심으로 한 신산업육성정책과 미래산업 전략을 활성화하고 있다. 셋째, 산학연 협력을 구체화하고 있다. 넷째, 스타트업의 창업을 육성하고 있다. 이를 종합하면 네덜란드는 2019년 설립된 TechLeap은 네덜란드의 기술 생태계를 정량화하고 가속화하는 데 도움을 주는데 자본, 시장 및 인재에 대한 접근성을 개선하기 위한 프로그램 및 이니셔티브를 통해 기술 기업이 확장할 수 있는 최적의 환경을 조성해 네덜란드를 미래의 기술 선도기업들을 위한 보금자리로 만들기 위해 노력하고 있다. 첨단농업과 물류국가로 알려진 네덜란드는 4차 산업혁명시대를 맞이하여 로테르담을 중심으로 하는 물류의 항구에서 ICT 기술을 기반으로 하는 '지식항구(brainport)'로 확장하고 있다. 네덜란드는 물류 국가에서 산업화에 성공했지만 최근 지역혁신 생태계를 만들기 위한 중앙정부의 비전 제시와 지역의 특화산업을 연계한 산학연 클러스터 모델이 가장 큰 디딤돌 역할을 하고 있음을 확인할 수 있다. 네덜란드의 혁신정책은 혁신 클러스터 생태계를 중심으로 지역을 개발하고 일자리 창출과 새로운 산업을 위한 투자를 통해 유럽의 '디지털 관문'으로서 역할에 보다 충실할 것으로 전망된다.