• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.59-66
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• 2021

인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.15-28
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• 2022

최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.17-26
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• 2023

본 연구논문에서는 LSTM 기반의 학습 모델 적용과 그 효용성을 높일 수 있도록 몇 가지 평활 기법을 비교, 적용하고자 한다. 적용된 평활 기법은 Savitky-Golay, 지수 평활법, 가중치 이동 평균 등이다. 본 연구를 통해 비트코인 데이터에 LSTM모델 적용 시 보여준 결과 값보다 전처리 과정에서 적용된 Savitky-Golay 필터가 적용된 LSTM 알고리즘이 예측 성능에 유의미한 좋은 결과를 보였다. 예측 성능 결과를 확인하기 위해 비트코인 가격 예측에 따른 복잡 요인을 제거하는데 사용된 LSTM의 경우와 Savitzky-Golay LSTM 모델에 따른 학습 손실율과 검증 손실율을 비교하고 그 신뢰성을 높일 수 있도록 20회 평균값으로 실험하였다. 그 결과 (3.0556, 0.00005), (1.4659, 0.00002)의 값을 얻을 수 있었다. 결과적으로는 비트코인과 같은 암호화폐가 주식보다 더한 변동성을 가지는 만큼 데이터 전처리 과정에서 평활 기법(Savitzky-Golay)을 적용하여 잡음(Noise)을 제거하였으며, 전처리 후의 데이터는 LSTM 신경망 학습을 통해서 비트코인 예측률을 높이는데 가장 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.

• 정신신체의학
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• 제30권2호
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• pp.55-65
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• 2022

공감적 존재인 Homo Empathicus로서의 인간들이 살아가는 세상임에도 불구하고, 실제로 우리 사회는 집단간의 분열과 갈등이 끊이지 않고 있다. 인간의 공감 반응은 타자의 정의로움에 민감하여, 타인의 정의로움 여부에 따라 타인의 고통에 공감 반응을 보이기도 하고 쾌감을 느끼기도 한다. 그러나, 타자에 대한 우리의 공감 반응은 항상 정의로운 것은 아니며, 내집단 편향성이라는 내재적 한계를 가지고 있다. 즉, 자신과 같은 집단이나 범주에 속하는 사람인지 아닌지에 따라, 우리는 스스로 의식하지도 못한 채 타인의 고통에 편향적으로 공감하기도 하고, 편향적으로 쾌감을 느끼기도 한다. 최근의 정보통신기술 발전은, 내집단 관련 SNS혹은 내집단 매체에 대한 편향적 접근을 용이하게 하며, 이를 통해 집단과 관련한 보다 편향된 의미론적 정보 네트워크의 구축을 심화시킨다. 이러한 현상들은 공감의 내재적 한계 속성들과 상호작용하여 더욱 편향된 내집단 공감 및 내집단 활동을 하게 하는 악순환의 고리를 형성함으로써 분열과 대립을 가속화할 수 있다. 저자는 공감의 신경 기전에 대한 이해를 통해 공감의 속성과 한계를 고찰해보고, 신경과학적 관점에서 공감과 정의의 관련성을 탐색해봄으로써, 분열과 갈등의 현대 사회를 기존의 사회과학적 시각과는 다른 차원에서 조명해보고자 하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.1-9
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• 2022

비소세포폐암(NSCLC)은 전체 폐암 중 85%의 높은 비중을 차지하며 사망률(22.7%)이 다른 암에 비해 현저히 높은 암으로 비소세포폐암 환자의 수술 후 예후에 대한 예측은 매우 중요하다. 본 연구에서는 종양을 관심영역으로 갖는 비소세포폐암 환자의 수술 전 흉부 CT 영상 패치의 종류를 종양 관련 정보에 따라 총 다섯 가지로 다양화하고, 이를 입력데이터로 갖는 사전 학습 된 ResNet 과 EfficientNet CNN 네트워크를 사용하여 단일 모델과 간접 투표 방식을 이용한 앙상블 모델, 그리고 3 개의 입력 채널을 활용한 앙상블 모델에서의 실험 결과 및 성능을 오분류의 사례와 Grad-CAM 시각화를 통해 비교 분석한다. 실험 결과, 종양 주변부 패치를 학습한 ResNet152 단일 모델과 EfficientNet-b7 단일 모델은 각각 87.93%와 81.03%의 정확도를 보였다. 또한 ResNet152 에서 총 3 개의 입력 채널에 각각 영상 패치, 종양 주변부 패치, 형상 집중 종양 내부 패치를 넣어 앙상블 모델을 구성한 경우에는 정확도 87.93%를, EfficientNet-b7 에서 간접 투표 방식으로 영상 패치와 종양 주변부 패치 학습 모델을 앙상블 한 경우에는 정확도 84.48%를 도출하며 안정적인 성능을 보였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권5호
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• pp.53-64
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• 2009

강우침투로 인하여 많은 사면이 붕괴되고 있다. 따라서 사면에 대한 최근 연구들은 강우가 유발하는 사면의 불안정성에 초점이 맞춰져 있으며 강우침투 문제는 중요한 사면붕괴 발생 요인으로 인식되고 있다. 강우가 사면 내부의 모관흡수력을 감소시키면서 사면 내부로 침투되며 심지어 지반특성에 따라 표층 근에서 양의 간극수압이 발생할 수도 있다. 이러한 현상은 사면 강도를 감소시켜 사면 붕괴를 유발할 수 있다. 국내 여러 공공기관에서는 지하수위가 표층 또는 밀정 깊이 내에 존재하도록 하여 사면의 포화상태를 가정하는 보수적인 사면 설계방안을 제시하였으나, 이러한 가정은 대부분 부적절하고 이를 만족시키기 위해 때로는 사면설계 단계에서 잘못된 지반물성이 사용되기도 한다. 본 논문에서는 실제 강우침투 현상을 고려하여 보다 합리적으로 사면의 안정성을 평가하는 기법이 제안되었다. 국내 풍화토에 대한 불포화 지반물성(강도, 함수특성곡선, 투수곡선)이 실험적으로 획득되었으며, 인공신경망 모델을 통해 간접적으로도 추정되었다. 또한 현장 계측자료의 불확실성을 보완하기 위하여 사면의 불안정성 평가기법에 대하여 결정론적 해석과 확률론적 해석에 기반한 실시간 사면 붕괴 경보 기준이 모니터링 시스템에 도입되었다. 이러한 사면안정성 평가기법은 사면 내부의 모관흡수력, 함수비와 같은 중요요소를 계측한 현장자료와 접목하여 강우에 따라 불안정해진 사면에 대한 조기 경보시스템으로 활용될 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제21권5호
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• pp.1-13
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• 2023

우리나라는 기후변화 위기에 대응하기 위해 2050 탄소중립을 선언하였으며, 이를 위해 다양한 감축 계획 및 입법화 과정을 진행 중이다. 탄소중립의 실현은 산업기술 전반에서의 근본적 변화를 필요로 하기 때문에 이를 위한 구체적 대응체계 마련이 매우 중요하다. 본고는 탄소중립 관련 산업기술 확보 경쟁에서 선제적으로 대비하기 위하여 글로벌 탄소중립 기술분야의 현황과 발전 트렌드를 파악하고자 한다. 이를 위해, 탄소중립 관련 온라인 뉴스기사 데이터를 웹 크롤링하여 수집하였고, 미래신호분석방법론과 인공신경망 딥러닝 기술인 Word2Vec알고리즘을 적용하여 탄소중립 기술 트렌드를 분석 및 예측하였다. 분석결과, 탄소 과배출 업종인 철강업 및 석유화학 분야의 기술고도화가 요구되고 있었으며, 전기차 분야에의 투자 타당성 확보와 기술 고급화가 추세인 것으로 드러났다. 이에 대한 정부의 적극적인 지원과 글로벌한 기술협력/인프라 조성이 밑받침되어야 할 것으로 보인다. 그 외에도 탄소중립 관련 인력양성이 시급한 것으로 나타났으며, 기업에서 필요한 탄소중립 인력을 양성할 수 있도록 간접지원정책 마련의 필요성을 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제23권1호
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• pp.69-91
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• 2021

국내 개인신용평가회사들은 과거와 현재 시점의 다양한 금융거래 정보를 활용하여 개인의 신용을 평가하고 있는데, 이 중 과거에 대출을 실행하여 이를 상환 또는 연체한 이력에 대한 정보를 의미하는 '상환이력정보'는 신용평가에 활용되는 다른 항목들에 비해 상대적으로 활용 비중이 높은 항목이다. 그러나 개인이 연체된 채무를 모두 변제하여 현재 연체중인 상태가 아닌 경우에도 과거의 연체 이력이 부정적인 요인으로 최장 5년간 평가에 반영되고 있어 금융소비자에게 과도한 불이익을 준다는 지적이 지속적으로 있어 왔다. 실제로 연체 이력이 있는 개인의 경우, 연체된 채무를 성실하게 변제한 개인(정상변제)과 그렇지 않은 개인(비정상변제)으로 구분할 수 있는데, 이들 간에는 신용도의 차이가 존재하므로 '정상변제'하는 개인의 특징을 확인하여 이들에게 '상환이력정보'의 활용기간을 단축시켜 주는 등의 혜택을 제공하는 것이 바람직하다고 판단된다. 본 연구는 이러한 문제의식에서 출발하여 한국신용정보원에서 보유하고 있는 2019년 12월 말 기준, 개인의 대출·연체·변제 정보에 기반하여 국내 연체경험자의 정상변제 요인을 분석하였다. 방법론은 개인신용평가모형에서 주로 사용하는 로지스틱 회귀모형을 기본으로 하여 의사결정나무, 신경망 모형 등의 머신러닝 방법론을 추가로 활용하였으며, 각 방법론별 성능을 비교해보았다. 실증분석 결과, 연체건수, 대출·연체유형 등이 정상변제 여부에 영향을 미치는 유의한 변수들로 확인되었으며 방법론 중에는 신경망 모형의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 연체된 개인 차주의 정상변제 여부에 영향을 미치는 요인을 확인하여 개인신용평가모형을 고도화하는데 도움이 될 수 있을 것으로 보이며 연체 후 성실하게 변제하는 개인을 정책적으로 지원하기 위한 기초자료로도 활용될 수 있을 것으로 보인다. 향후에는 정상변제 요인을 추가 발굴하여 금융업권별 정상변제 요인의 세부적인 차이를 확인하고 이를 실제 모형에 반영하는 연구가 필요할 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권4호
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• pp.69-79
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• 2024

현장 지반정수 데이터는 다양한 현장 및 실내시험을 통해 획득된 후 지반조사보고서의 형태로 작성되어 유통된다. 효율적인 설계 및 시공을 위해선 지반정수의 디지털 데이터베이스화가 필수적이나, 현재 지반조사보고서 데이터는 수동 입력 방식으로 많은 시간과 인력이 소요되며, 오류가 발생하기도 한다. 본 연구는 이미지 기반 딥러닝 모델 및 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 지반조사보고서에서 데이터를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 딥러닝 기반의 페이지 분류 모델과 텍스트 서칭 알고리즘을 사용하여 지반조사보고서 부록 내 세부 지반시험 결과 보고서를 100%의 정확도로 분류할 수 있었다. 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 보고서 페이지 내 유효한 데이터 영역을 결정하고, 텍스트 분석을 통해 추출 데이터 항목과 상응하는 지반 데이터를 짝지어 데이터를 추출했다. 제안한 모델은 205개의 지반조사 보고서로 구성된 데이터셋을 통해 검증되었으며, 평균 93.0%의 데이터 추출 정확도를 기록하였다. 마지막으로, 추출 모델의 실무 적용성을 위해 사용자 인터페이스 기반 프로그램을 개발하였다. 프로그램 내 사용자 상호작용을 통해 지반조사보고서 PDF 파일을 업로드하고 자동으로 보고서를 분석 및 데이터를 추출, 편집할 수 있도록 했다. 이를 통해 지반조사보고서의 디지털화 및 지반 데이터베이스 구축이 더욱 효율적이고 정확하게 이루어질 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권3호
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• pp.473-483
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• 2020

본 논문은 지각된 가치가 적용된 관광 행동의도 정보를 이용한 지능형 클라우드 환경에서의 관광추천시스템을 제안한다. 이 제안 시스템은 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용하여 관광추천시스템에 적용하였다. 본 제안 시스템은 다양하게 수집할 수 있는 관광 정보와 관광객이 평소에 지각하고 있던 가치와 사람의 행동에서 나타나는 의도를 수집 분석하여 관광 추천시스템에 적용하였다. 이는 기존에 활용되던 다양한 분야의 관광플랫폼에 관광 정보, 지각된 가치 및 행동의도에 대한 연관성을 분석하고 매핑하여, 실증적 정보를 제공한다. 그리고 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 선형 모형 구성요소와 신경만 구성요소를 합께 학습하여 한 모형에서 암기 및 일반화 모두를 달성할 수 있는 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용한 관광추천 시스템을 제시하였고, 파이프라인 동작 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 추천시스템은 와이드 앤 딥러닝 모형을 적용한 결과 관광관련 앱 스토어 방문 페이지 상의 앱 가입률이 대조군 대비 3.9% 향상했고, 다른 1% 그룹에 변수는 동일하고 신경망 구조의 깊은 쪽만 사용한 모형을 적용하여 결과 와이드 앤 딥러닝 모형은 깊은 쪽만 사용한 모형 대비해서 가입률을 1% 증가하였다. 또한, 데이터셋에 대해 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 측정하여, 오프라인 AUC 또한 와이드 앤 딥러닝 모형이 다소 높지만 온라인 트래픽에서 영향력이 더 강하다는 것을 도출하였다.