• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.109-135
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• 2021

본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.

• 한국습지학회지
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• 제22권1호
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• pp.15-23
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• 2020

본 연구에서는 다중최적화기법을 이용하여 분포형 수문모형의 매개변수 보정 과정에서 분포형의 정도가 융설과 유량의 최적화에 어떠한 영향을 미치고 있는 가를 연구하였다. 분포형 수문모형으로는 HL-RDHM를 이용하였고, 분포형 정도에 따라 집중형, 준분포형, 완전분포형 등 3개의 모형을 구성하여 최적 매개변수를 산정하였다. 유역은 108개의 격자로 구성되며, 격자별로 융설과 관련하여 15개, 유출량 관련 13개의 매개변수를 다중최적화기법인 MOSCEM를 이용하여 최적화하였다. 최적 매개변수 산정을 위하여 2004-2005년의 기상학적 자료와 융설량과 유출량 관측자료가 이용되었고, 최적화된 매개변수를 2001-2004년의 자료를 이용하여 검증하였다. 다중최적화기법 적용 결과 집중형의 경우, 초기 값에 의한 결과로 부터 RMSE 값이 융설량은 평균 35%, 유출량은 약 42% 개선되었고, 준분포형과 완전분포형의 경우는 융설량은 평균 40%, 유출량은 약 43% 정도의 RSME 값이 향상되었다. 전반적으로 집중형보다는 분포형 모형이 최적화 과정에서 융설과 유출량 예측에 더 나은 성과를 보여주었지만, 준포형과 완전분포형의 경우 최적화 성과에서 큰 차이를 보이지 않았고, 유출보다는 융설에서 분포형 정도에 따른 모형의 민감도가 더 높은 것을 확인되었다.

• 기술혁신학회지
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• 제20권3호
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• pp.576-606
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• 2017

제품 수명주기의 급격한 단축화와 기술융합의 가속화와 같은 환경 변화의 대응 방안으로서 경쟁뿐만 아니라 기업 간 협력의 중요성도 강조되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 디스플레이 산업에서 나타나는 코피티션의 맥락과 동향을 파악하고자 다음과 같은 연구목적 하에 연구를 진행하였다. 첫째, 전 세계 디스플레이 산업에서 기업들의 협력과 경쟁을 결정하는 경영 및 기술 관련 행위의 특성을 규명한다. 둘째, 전 세계 디스플레이 산업에서 협력과 경쟁 행위에서 향후 중요하게 부각되는 요소를 파악한다. 셋째, 한국의 디스플레이 산업에서 협력과 경쟁 행위의 특징과 향후 견지해야 할 전략적 방향을 제시한다. 이를 위하여, 최근 15년간의 전 세계 기업들의 협력 및 경쟁 행위 관련 정보를 수집하였으며, 기술시장의 전환시점을 고려하여 이를 두 기간으로 구분하였다. 기업 행위 정보를 이용하여 구축한 키워드 네트워크의 네트워크 지표 분석과 군집 분석을 통해 전 세계 기업과 국내 기업의 코피티션 동향을 비교 분석하였다. 분석 결과, 디스플레이 산업에서의 코피티션은 다양한 주제가 분산되어 나타나기보다는 특정 주제들이 중심이 되어 협력과 경쟁 활동을 주도하는 경향을 보였으며, 한국의 파생기술과 산업주도권 선점을 위한 선제적 활동이 두드러지게 나타났다. 본 연구는 전 세계 디스플레이 산업에서 나타나는 기술 분야의 전조 현상 및 이와 관련한 전략적 행동들을 포착하고, 한국 기업들의 선제적 역할을 파악하였다는데 의의가 있다. 연구결과는 향후 제품개발 및 기술마케팅 혁신 방향의 예측가능성을 제시하는데 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.66-85
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• 2020

본 연구의 목적은 AI 기술 특허(전체)와 주요 신문에 나타난 AI 보도 프레임을 바탕으로 AI 발달과정 추세를 예측하고 이를 기술·설명하는 것이다. 이를 위해 지난 9년간 출원된 한국과 미국 기술특허 요약문과 국내 주요 신문의 AI(Artificial Intelligence) 뉴스 텍스트를 분석하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용한 토픽모델링과 시계열회귀분석이 사용되었으며, 추가로 네트워크 의제 상관분석과 회귀분석 기법이 사용되었다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, Topic 모델링 분석결과, AI 기술특허 요약문에서는 인공지능, 알고리즘 5G(Hot AI 기술) 등의 순으로 확인되었으며, AI 뉴스보도에서는 산업 적용, 데이터 활용과 시장 적용 등의 순으로 확인되어 AI의 사회문화 보도 경향을 나타냈다. 둘째, 시계열회귀분석결과, 상승추세 토픽으로는 사회문화적으로 AI 일상적·문화적 이용과 산업적용 시작이 도출되었다. 하락추세토픽으로는 시스템, 하드웨어 기술 중심으로 나타났다. 셋째, 상관관계와 회귀관계를 활용한 QAP 분석 결과, AI 기술특허와 뉴스 보도 프레임 간의 상관관계는 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 AI 발달에서 AI 기술특허와 뉴스 보도 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권4호
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• pp.343-356
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• 2014

SWMM은 홍수유출 해석, 유역유출 연속모의, 수질모의가 가능한 모형으로서 전세계적으로 널리 사용되고 있는 모형이다. 하지만 유역유출 연속모의와 수질모의에는 다수의 불명확한 매개변수가 포함되어 있으므로 이는 SWMM의 사용에 제약이 되고 있다. 본 연구의 목적은 SWMM을 이용한 유역유출 연속모의와 수질모의의 정확도를 높이고 효율성을 향상시킬 수 있도록 자동 보정 모듈을 개발하는 것이다. SWMM의 자동 보정 모듈은 전역최적화 알고리즘인 집합체 혼합진화 알고리즘과 SWMM을 연계하고, SWMM 내 추정대상 매개변수의 선정 및 적절한 탐색 범위를 설정함으로써 개발되었다. 개발된 자동 보정 모듈의 적절성은 동향 수위관측소 유역에 대하여 구성된 유역유출 및 수질모의 모형의 보정 및 검증을 통해 검토되었다. 그 결과, 자동 보정 모듈을 통해 보정된 모형은 유역의 유출현상을 매우 잘 모사하였고, 수질의 경우에도 비교적 양호한 결과를 도출하였다. 개발된 자동 보정 모듈은 향후 유역유출 모의와 수질해석에 관한 다양한 연구와 설계 등에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권10호
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• pp.921-934
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• 2014

본 연구의 목적은 댐 관리자가 쉽게 이해할 수 있고, 실제 댐 운영 업무에 적용하기 쉬운 저수지 운영률을 도출하는 것이다. 수위구간별 저수지 운영률은 현재의 저수지 수위가 위치하는 영역의 운영기준에 따라 저수지를 운영하는 간단한 방법이지만, 구체적인 수위 구간의 설정이 필요한 방법이다. 이에 연구에서는 수위 구간별 운영률을 포함한 저수지 운영모형을 개발하였고, 수위 구간별 운영률의 적절한 수위 구간을 결정하기 위해 집합체 혼합진화 알고리즘을 이용하였다. 개발된 저수지 운영모형을 물수급 불균형으로 인해 물공급에 어려움을 겪고 있는 필리핀의 Angat 댐에 대하여 적용하여 수위 구간별 운영률을 도출하고, 그에 따라 기록 유입량 자료를 이용하여 Angat 댐을 모의 운영하였다. 그 결과, 모의운영을 통해 결정된 계획공급량 대비 용수공급 부족량과 발전량은 실제 운영기록에 비해 각각 34.5%와 21.2% 개선되었다. 본 연구의 결과는 댐의 장기 운영률 유도에 활용되어질 수 있을 것이다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제34권5호
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• pp.381-392
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• 2018

Clavibacter michiganensis subsp. michiganesis (Cmm) is a quarantine-worthy pest in $M{\acute{e}}xico$. The implementation and validation of new technologies is necessary to reduce the time for bacterial detection in laboratory conditions and Raman spectroscopy is an ambitious technology that has all of the features needed to characterize and identify bacteria. Under controlled conditions a contagion process was induced with Cmm, the disease epidemiology was monitored. Micro-Raman spectroscopy ($532nm\;{\lambda}$ laser) technique was evaluated its performance at assisting on Cmm detection through its characteristic Raman spectrum fingerprint. Our experiment was conducted with tomato plants in a completely randomized block experimental design (13 plants ${\times}$ 4 rows). The Cmm infection was confirmed by 16S rDNA and plants showed symptoms from 48 to 72 h after inoculation, the evolution of the incidence and severity on plant population varied over time and it kept an aggregated spatial pattern. The contagion process reached 79% just 24 days after the epidemic was induced. Micro-Raman spectroscopy proved its speed, efficiency and usefulness as a non-destructive method for the preliminary detection of Cmm. Carotenoid specific bands with wavelengths at 1146 and $1510cm^{-1}$ were the distinguishable markers. Chemometric analyses showed the best performance by the implementation of PCA-LDA supervised classification algorithms applied over Raman spectrum data with 100% of performance in metrics of classifiers (sensitivity, specificity, accuracy, negative and positive predictive value) that allowed us to differentiate Cmm from other endophytic bacteria (Bacillus and Pantoea). The unsupervised KMeans algorithm showed good performance (100, 96, 98, 91 y 100%, respectively).

• 방송공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.215-224
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• 2013

스마트폰의 급격한 보급으로 인해 모바일 인터넷 방송 (Internet Protocol Television) 사용은 큰 폭으로 증가하여 이미 많은 네트워크 부하를 일으켰다고 보고되고 있습니다. 이러한 과부하문제를 해결하기 위한 방안으로 3GPP (3rd Generation Partnership Project)에서는 LTE (Long Term Evolution) Release 6 규격이후로 MBMS (Multimedia Broadcast and Multicast Service)에 대한 표준화 작업을 진행되고 있다. MBMS는 동일한 콘텐츠를 가지는 다수의 MBMS 사용자들과 동일한 대역폭을 공유하게 함으로써 대역폭 효율 측면에서 우수성을 가지고 있다. 본 논문에서는 단일 셀 MBMS을 지원하는 3GPP와 와이파이 (Wi-Fi) 2개의 네트워크가 혼재되어 있는 이종 네트워크 환경에서 단일 셀 MBMS가 지원되는 셀들에 속한 동일한 콘텐츠를 가지는 MBMS 사용자의 수가 많다면 MBMS 최우선 정책을 적용하고 그렇지 않은 경우에는 기존의 와이파이 우선 정책을 적용하는 알고리즘에 대한 성능 분석에 대한 연구를 수행하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘은 전체 가용 대역폭의 증가와 네트워크 사용 비용의 감소를 보여주고 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권10호
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• pp.903-915
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• 2020

상세한 수문기상자료 구축은 수자원 활용 계획을 수립하고 대응하는 데 있어 필수적인 요소로 인식되고 있다. 기후, 수문, 지리 및 환경 등의 다양한 영역에서 신뢰할 수 있는 공간적 강우량의 요구가 증가하고 있다. 지형의 약 70%가 산악 지형인 우리나라의 경우 기존의 면적가중 및 수치내삽 방법은 고도가 높은 지역의 기상인자를 추정하는 데 한계가 있는 것으로 평가 되고 있다. PRISM 기법은 일반적인 공간보간 방법에 부족한 지형적 특성을 반영한 격자형태의 기상인자를 생산할 수 있는 유용한 모형으로서 본 연구에서는 SCEM-UA 기법을 기반으로 일단위 시계열에서의 PRISM 모형을 최적화 수행하였으며, 그 결과 최소영향반경은 9.10 km, 최대는 34.99 km로 산정되었으며, 해양가중치에서 고도기준은 681.03 m, 최소 및 최대거리는 각각 9.85 km, 38.05 km가 추정되었다. 거리가중치계수는 약 0.87로 산정되어 PRISM 모의 결과가 거리에 매우 민감하다는 것을 확인하였다. 또한, 다양한 통계적 검정을 통해 생산된 강수 시계열이 관측시계열과 비교하여 유사한 특성을 갖는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.349-356
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• 2005

동적이고 비정형적인 환경에서 작업을 수행하기 위해 인공유기체를 이용하는 응용 분야가 빠른 속도로 확대되고 있다. 이러한 분야에서 인공유기체의 행동 지식 표현법으로 일반적인 프로그래밍 또는 전통적인 인공지능 방법을 사용하면, 예측치 못한 상황으로 인한 빈번한 변경과 나쁜 응답성의 문제가 발생한다. 이들 문제들을 기계학습적으로 해결하기 위한 방법으로는 유전자 프로그래밍과 진화 신경망이 대표적이다. 그러나 아직까지도 인공유기체의 학습방법이 문제가 되고 있으며, 같은 환경 속에 서식하는 인공유기체의 종이 같아서 여러생명체를 대표할수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 학습의 속도와 질을 향상시키기 위해 강화역전파 신경망과 분류규칙을 이용하였으며, 한 환경속에 서식하는 인공유기체의 종을 달리하였다. 제안된 모델을 평가하기 위해서 이종간 인공유기체 집단이 한 가상환경속에서 서로 경쟁하면서 생활하는 시뮬레이터를 설계 및 구현하였고, 그들의 행동진화를 수행결과로 보여주었으며, 타시스템과의 비교분석을 하였다. 결과적으로, 학습의 속도와 질적인 면에서 제안된 모델이 모두 우수한 것을 확인하였다. 본 모델의 특징으로는, 유전자 알고리즘에 의해서 염색체에 표현된 분류 규칙들과 신경망의 학습이 동시에 수행되며, 분류 규칙과 강화역전파 신경망의 2단계의 처리 과정으로 인하여 학습 능력이 강화된다는 점이다.