• 한국아동복지학
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• 제58호
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• pp.103-139
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• 2017

본 연구의 목적은 중도입국청소년의 한국사회 입국 전 후 삶의 맥락에 대하여 깊이 있게 알아보는 것이었다. 이때 본 연구의 참여자는 중도입국청소년의 가장 많은 수를 차지하는 조선족 청소년이었다. 이들은 중국에서 아주 이른 시기에 친모와 이별을 경험했고, 양쪽 부모의 양육 부재 속에 친인척 등에 의해 대리양육 되기도 했다. 이때 심리적인 외로움과 공허함은 삶을 무기력하게 만들기에 충분했고, 반신반의 기대를 가지고 택한 한국행은 그들의 삶에 커다란 도전이 되었다. 한국에 온 후에는 안 좋은 행동들을 하면서 스스로의 안전을 저해하기도 했고, 무기력한 시간들을 보내기도 했다. 또 친부모와 다시 새롭게 구축해야 하는 가족관계, 계부모와 이복 혹은 동복동생과의 관계로 인해 힘듦을 경험하기도 했다. 하지만 그들의 내면에는 스스로에 대한 긍정성과 앞으로 나아지지 않을까라는 기대감이 존재했고, 이들을 지원하는 가족 및 사회적 지지체계가 존재함으로 인해 발전 가능성을 가질 수 있었다. 결과 분석에는 조선족 청소년 7명의 구술 자료가 사용되었고, 이를 토대로 관련 프로그램에 반영될 수 있는 실천적 제언을 하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권6호
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• pp.173-180
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• 2021

비 직교 다중 접속(NOMA : Non Orthogonal Multiple Access) 기술은 5G 네트워크의 등장으로 폭발적으로 증가한 사용자의 QoS(Quality of Service)를 보장하기 위한 기술이다. 비 직교 다중 접속 기술은 기존의 직교 다중 접속(OMA : Orthogonal Multiple Access) 기술에서 주파수의 직교성을 없애고 다른 신호를 구분하기 위해 전력을 차등적으로 할당하는 기술이다. NOMA 기술 중 협력 NOMA 기술은 거리가 먼 사용자들에게 보내기 위해 많은 전력을 소모하는 것이 아닌 중계 노드에게 신호를 보내어서 중계 노드가 대신 NOMA를 수행하는 방법이다. 하지만, 협력 NOMA에서는 중계 노드가 협력 NOMA에 참여하는 동기가 반드시 필요하다. 이를 위해 기지국은 중계 노드에게 인센티브를 지급할 수 있지만 중계 노드가 기여한 만큼 공정하게 지급해야 한다. 이러한 인센티브 체계를 수립할 때 발생하는 문제점이 있는데 그것은 중계 노드가 자신의 기여를 속인다면 기지국 입장에서는 전체 시스템 성능도 하락할 뿐 아니라 높은 인센티브를 지급해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 협력 NOMA 네트워크에 참여하는 중계 노드들이 이기적으로 행동하여 거짓된 정보를 보고하는 것을 방지하기 위해 메커니즘 디자인을 사용한 기법을 제안한다. 메커니즘 디자인 중 VCG메커니즘을 사용하여 중계 노드들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 성능을 높일 수 있도록 하였다. 실험 결과로 중계 노드들이 이기적으로 행동했을 때의 전체 시스템 성능보다 VCG 메커니즘을 사용하여 모두가 진실하게 행동했을 때의 전체 시스템 성능이 증가함을 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.29-41
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• 2022

본 논문에서는 대표적인 보급형 장비인 키넥트를 활용하여 실시간으로 사용자 캐릭터의 자세를 제어하고, 상대 캐릭터와 함께 자연스러운 상호작용 동작을 수행하는 실시간 상호작용 애니메이션 시스템을 소개한다. 해당 상호작용 애니메이션 시스템은 실시간으로 두 캐릭터의 상호작용 동작을 연출하는 시스템으로, 사용자는 키넥트를 이용한 자세 입력을 통해 사용자 캐릭터의 동작을 제어하고 상대 캐릭터는 사용자 캐릭터의 동작에 따라 반응하는데 이 반응 동작은 시스템에 의해 자동으로 결정된다. 전처리 과정은 예제 동작 데이터 정보를 사전에 관측 및 분석하여 맵핑 모델을 생성하고, 실시간 처리 과정에서는 사용자의 실시간 입력에 맞는 두 캐릭터의 자세(동작)을 실시간으로 생성 및 보정 후 최종 결과 애니메이션을 화면에 출력한다. 실험 결과를 통해 해당 시스템은 사용자의 입력 동작에 맞추어 상대 캐릭터는 적절한 대응 동작을 수행하고, 화면상의 두 캐릭터가 서로 상호작용 동작을 연출하는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기술 및 아이디어는 응용하여 실제 사용자 상호작용 소프트웨어 개발에 적용할 수 있고, 이를 통해 사용자에게 더 나은 몰입감을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제15권4호
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• pp.507-528
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• 2009

대처와 방어 전략은 스트레스 반응을 약화시키도록 작용하는 심리적 기제라는 측면에서 유사하지만, 방어는 현실의 어떤 측면을 왜곡해서 지각하는 반면, 대처는 상황을 있는 그대로 받아들이는 것과 관계가 있다. 본 연구의 목적은 로샤 검사에 나타난 북한이탈주민들의 대처와 방어의 특징을 밝히려는 것이다. 연구대상은 44명의 북한이탈주민과 42명의 남한주민으로, 이들은 출신지역과 성별에 따라 네 집단, 즉 남자 북한이탈주민(N=16), 여자 북한이탈주민(N=28), 남자 남한주민(N=17) 및 여자 남한주민(N=25)으로 분류되었다. 모든 대상자에게 개별적으로 로샤 검사를 실시하였고, 로샤 원자료는 Exner(2003)의 종합체계에 따라 채점되었다. 분석을 위해 대처 혹은 방어와 관련된 로샤 변인들이 선택되었다: EA, CDI, Adj D, EB style, Lambda, Zd, X-%, Xu%, W:D:Dd, P, 반응시간 및 검사를 수행하는 동안의 행동특징. 다른 집단에 비해 여자 북한이탈주민은 빈약한 대처자원(낮은 EA), 적응의 어려움(Adj D<0), 및 현실 왜곡(높은 X-%)을 나타낼 가능성이 유의하게 높았다. 이들은 또한 더 많은 '모르겠다' 반응과 반응시간이 더 지연된 양상을 나타내었다. 이러한 결과는 빈약한 대처자원으로 인해 여자 북한이탈주민이 스트레스에 더 취약할 수 있으며 사회기술훈련과 같은 심리적 개입이 남한 사회에서 이들의 성공적인 적응에 도움이 될 수 있음을 시사한다. 마지막으로 본 연구의 제한점과 향후 연구에 대한 함의가 논의되었다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.15-30
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• 2023

최근 미디어 분야에도 인공지능(AI)을 적용한 다양한 서비스가 등장하고 있는 추세이다. 하지만 편집점을 찾아 영상을 이어 붙이는 영상 편집은, 대부분 수동적 방식으로 진행되어 시간과 인적 자원의 소요가 많이 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 Video Swin Transformer를 활용하여, 발화 여부에 따른 영상의 편집점을 탐지할 수 있는 방법론을 제안한다. 이를 위해, 제안 구조는 먼저 Face Alignment를 통해 얼굴 특징점을 검출한다. 이와 같은 과정을 통해 입력 영상 데이터로부터 발화 여부에 따른 얼굴의 시 공간적인 변화를 모델에 반영한다. 그리고, 본 연구에서 제안하는 Video Swin Transformer 기반 모델을 통해 영상 속 사람의 행동을 분류한다. 구체적으로 비디오 데이터로부터 Video Swin Transformer를 통해 생성되는 Feature Map과 Face Alignment를 통해 검출된 얼굴 특징점을 합친 후 Convolution을 거쳐 발화 여부를 탐지하게 된다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 얼굴 특징점을 활용한 영상 편집점 탐지 모델을 사용했을 경우 분류 성능을 89.17% 기록하여, 얼굴 특징점을 사용하지 않았을 때의 성능 87.46% 대비 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있었다.

• Wind and Structures
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• 제38권1호
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• pp.15-42
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• 2024

A flexible-base coupled-two-beam (CTB) discrete model with equivalent tuned mass dampers is used to assess the effect of soil-structure interaction (SSI) and different types of lateral resisting systems on the design of passive dynamic absorbers (PDAs) under the action of along-wind and across-wind loads due to vortex shedding. A total of five different PDAs are considered in this study: (1) tuned mass damper (TMD), (2) circular tuned sloshing damper (C-TSD), (3) rectangular tuned sloshing damper (R-TSD), (4) two-way liquid damper (TWLD) and (5) pendulum tuned mass damper (PTMD). By modifying the non-dimensional lateral stiffness ratio, the CTB model can consider lateral deformations varying from those of a flexural cantilever beam to those of a shear cantilever beam. The Monte Carlo simulation method was used to generate along-wind and across-wind loads correlated along the height of a real shear wall-frame building, which has similar fundamental periods of vibration and different modes of lateral deformation in the xz and yz planes, respectively. Ambient vibration tests were conducted on the building to identify its real lateral behavior and thus choose the most suitable parameters for the CTB model. Both alongwind and across-wind responses of the 144-meter-tall building were computed considering four soil types (hard rock, dense soil, stiff soil and soft soil) and a single PDA on its top, that is, 96 time-history analyses were carried out to assess the effect of SSI and lateral resisting system on the PDAs design. Based on the parametric analyses, the response significantly increases as the soil flexibility increases for both type of lateral wind loads, particularly for flexural-type deformations. The results show a great effectiveness of PDAs in controlling across-wind peak displacements and both along-wind and across-wind RMS accelerations, on the contrary, PDAs were ineffective in controlling along-wind peak displacements on all soil types and different kind of lateral deformation. Generally speaking, the maximum possible value of the PDA mass efficiency index increases as the soil flexibility increases, on the contrary, it decreases as the non-dimensional lateral stiffness ratio of the building increases; therefore, there is a significant increase of the vibration control effectiveness of PDAs for lateral flexural-type deformations on soft soils.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.111-126
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• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.59-87
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• 2014

결제서비스에 대한 기존의 연구는 결제서비스의 채택요인 또는 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인 등 행동이론을 중심으로 진행되어 왔다. 이러한 요인들이 미치는 영향에 대한 결과는 결제서비스의 종류에 따라 또는 연구 지역에 따라 상이하게 나타나고 있다. 본 연구는 결제 서비스의 종류나 문화등의 변수에 관계없이 새로운 결제 서비스가 성공할 수 있는 일반적인 요인이 무엇인지에 대한 의문에서 시작하게 되었다. 기존 연구에서 중요한 영향을 미친다고 제시한 채택요인들은 실제 결제사례의 결과에 비추어 보면 기존 연구에서 주장한 바와 일치하지 않는 경우를 볼 수 있다. 이러한 이론과 현실사이의 괴리를 발견하고 새로운 결제서비스가 성공하기 위한 근본적이고 결정적인 요인이 무엇인지에 대해 제시하고 사례연구를 통해 가설을 입증하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하기 위해서는 기존 결제서비스의 비고객에게 이들이 결제할 수 있는 수단을 제공함으로써 새로운 결제 시장을 창출해야 함을 주장한다. 이를 위해 성공한 결제사례인 신용카드, 휴대폰 소액결제, PayPal, Square을 채택하였으며, 기존 결제서비스의 비고객을 3개의 계층으로 분류하여 분석하였다. 그리고 새로운 결제서비스가 어떠한 계층을 타겟으로 하였으며 이들에게 어떠한 결제수단을 제공하여 새로운 시장을 창출하였는지 제시한다. 사례 분석 결과, 성공 사례 모두 본 연구의 가설을 지지하는 것으로 나타났다. 따라서 새로운 결제서비스는 결국 기존의 결제수단으로 거래를 할 수 없었던 이들이 결제를 할 수 있도록 함으로써 성공할 수 있다는 가설을 입증하였다. 모바일 결제서비스가 아직 대중화되지 못한 원인을 본 가설에 비추어 분석해 보면 보면, 기존의 결제 인프라를 이용할 수 있는 바코드, QR코드 기반의 모바일 결제 서비스뿐만 아니라 NFC, BLE, 음파 등의 새로운 기술이 적용된 모바일 결제 서비스가 출시되는 등 새로운 시도가 계속되고 있다. 또한 모바일 월렛은 사용자들이 소지하고 있는 카드정보를 스마트폰에 저장하여 지갑 없이도 결제가 가능하며, 쿠폰 제공, 적립카드 관리, 신분증을 저장하는 등의 다양한 부가적인 기능을 제공하고 있어 성공할 것이라는 전망이 대두되고 있다. 하지만 이러한 서비스들은 본 연구 관점에서 보자면 기존 결제서비스의 비고객이(기존 결제수단을 이용할 수 없었던 사용자) 거래할 수 있는 새로운 결제 수단을 제공해 주지 못하고 있기 때문에 결국 초기사용자에게만 채택될 뿐 대중화되는데 한계가 있을 것으로 예상된다. 반면, 새로운 모바일 결제서비스의 성공사례 중 하나인 PaybyPhone은 기존 코인주차 결제서비스의 비고객인 현금 미소지 고객에게 스마트폰을 이용한 새로운 결제수단을 제공함으로써 새로운 주차 결제 시장을 창출하였으며 현재 미국뿐만 아니라 유럽시장까지 진출하는 등 급성장하고 있다. 결론적으로, 많은 이해관계자들이 모바일 결제시장을 선점하기 위해 다양한 형태의 모바일 결제 서비스를 출시하고 있지만 캐즘을 뛰어넘어 주류 시장에 성공적으로 정착할 수 있느냐는 결국 기존 결제서비스의 비고객군에게 그들이 필요로 하는 새로운 결제수단을 제공하는지의 여부에 달려있다고 볼 수 있다. 따라서 모바일 결제 서비스의 기획자나 매니저들은 서비스 기획 시 기존 결제서비스의 비고객군은 누구인가? 그들은 어떠한 결제수단을 원하는가?를 먼저 고려해야 한다. 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하는데 미치는 요인에 대한 가설을 검증하기 위해 4개의 성공사례를 선택하였으며 각 사례에 동일한 가설을 검증하는 '반복연구논리'를 적용하였다. 본 가설을 더욱 공고히 하기 위해 사례연구방법론에서 제시하고 있는 경쟁가설을 포함한 후속 사례연구가 진행되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.63-88
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• 2019

북한의 변화와 동향 파악에 대한 연구는 북한관련 정책에 대한 방향을 결정하고 북한의 행위를 예측하여 사전에 대응 할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 현재까지 북한 동향에 대한 연구는 전문가를 중심으로 과거 사례를 서술적으로 분석하여, 향후에 북한의 동향을 분석하고 대응하여 왔다. 이런 전문가 서술 중심의 북한 변화 및 동향 연구에서 비정형데이터를 이용한 텍스트마이닝 분석이 더해지면 보다 과학적인 북한 동향 분석이 가능할 것이다. 특히 북한의 동향 파악과 북한의 대남 관련 행위와 연관된 연구는 통일 및 국방 분야에서 매우 유용하며 필요한 분야이다. 본 연구에서는 북한의 신문 기사 내용을 활용한 텍스트마이닝 방법으로 북한과 관련한 핵심 단어를 구축하였다. 그리고 본 연구는 김정은 집권 이후 최근의 남북관계의 극적인 관계와 변화들을 기반으로 세 개의 기간을 나누고 이 기간 내에 국내 언론에 나타난 북한과 관련성이 높은 단어들을 시계열적으로 분석한 연구이다. 북한과 관련한 주요 단어들을 세 개의 기간별로 분류하고 당시에 북한의 태도와 동향에 따라 해당 단어와 주제들의 관련성이 어떻게 변화하였는지를 파악하였다. 본 연구는 텍스트마이닝을 이용한 연구가 남북관계 및 북한의 동향을 이해하고 분석하는 방법론으로서 얼마나 유용한 것이지를 파악하는 것이었다. 앞으로 북한의 동향 분석에 대한 연구는 물론 대북관계 및 정책에 대한 방향을 결정하고, 북한의 행위를 사전에 예측하여 대응 할 수 있는 북한 리스크 측정 모델 구축을 위한 연구로 진행 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.141-156
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• 2013

최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.