• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.315-325
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• 2021

소셜 앱에 게이미피케이션 방식이 적용되면서 유저들의 흥미와 제품에 대한 몰입을 보다 더 유발시키며, 그 가치와 중요성이 커지고 있다. 게이미피케이션이란 게임이 아닌 분야에 게임의 기법과 사고를 적용하여 사용자의 몰입을 유도하는 것을 의미한다. 이에 본 논문은 게이미피케이션 분석 모델인 옥탈리시스를 차용하여 중국 3대 소셜 앱에 대한 사용자의 지속 활용도를 분석하여 그 특성을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위한 연구의 전개는 첫째, 게이미피케이션의 구성요소와 특성에 대해 기존 사례를 통해 살펴본다. 둘째, 중국 3대 소셜 앱인 위쳇, QQ, 샤오홍슈에 대해 옥탈리시스의 8가지 분석 툴을 통해 설문조사를 실시하고 그 지속 활용도에 대해 분석한다. 분석 결과 게임 메커니즘의 외적 표현인 세 가지 요소 포인트(Point), 배지(Badge), 리더보드(Leadboard)는 사용자의 활용도가 지속되지 않았으며, 이는 단지 하나의 수단일 뿐임을 알 수 있었다. 반면, 소셜 앱의 특성과 콘텐츠 그리고 사용자의 욕구가 결합되어야 게임화 된 사고를 극대화 할 수 있으며, 이에 따라 사용자의 지속 활용도가 유지 됨을 알 수 있다.

• 대순사상논총
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• 제35집
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• pp.295-330
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• 2020

이 글은 생태학의 이론 문제에 대한 천착이 여전히 필요하다는 점, 종교 세계관으로부터 친 생태적인 요소를 추출하여 생태학의 내용을 더 보강하며 실천 영역의 담론화 작업까지 해야 한다는 점을 문제의식으로 삼고 출발한다. 이에 대한 사례 연구로서, 한국 신종교 가운데 하나인 대순진리회의 생태론을 기술하는 것이 이 글의 목적이다. 요약하자면, 대순진리회의 자연관은 최고신의 주재하에 놓인 만물의 근본이 같으며 만물은 유기적인 관계에 있다는 것, 자연의 법칙을 중요시한다는 것이다. 특히 개벽을 전후로 하여 자연의 본질이 바뀐다고 보는 것은 대순진리회만의 특징적인 자연관이다. 또 대순진리회는 최고신이 자연을 변혁한다는 것, 인간은 그 변혁된 자연에 순응·공명하는 삶을 산다고 보며, 해원상생·보은상생의 이념을 실천하는 방향으로 만물과의 관계를 이끌어가도록 독려한다. 그것은 각각 해원상생 생태 담론과 보은상생 생태 담론으로 정리될 수 있다. 이것을 묶어서 상생생태론이라고 부를 수 있으며, 대순진리회의 세부적인 생태 논의들은 이 틀 속에서 진행되어야 한다고 본다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.10-21
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• 2022

학생들의 취업을 위한 면접 발표와 회사에서의 프로젝트 결과 발표 등과 같은 형식적인 발표 태도가 개선되려면 동료나 교수자의 관찰에 의한 방법 이외에 자동화된 방법은 드물다. 기존 연구에 따르면, 발표자의 안정적인 발화와 시선 처리가 발표에서의 전달력에 영향을 미친다고 한다. 또한, 본인 발표에 대한 적절한 피드백이 발표자의 발표 역량을 늘이는 효과가 있다는 연구도 있다. 본 연구에서는 이와 같은 교정의 긍정적 측면을 고려하여 대학생들의 잘못된 발표 습관과 태도를 동영상의 안면 분석을 통해 지능적으로 교정해 주는 프로그램을 개발하고 성능을 분석하였다. 개발하는 프로그램은 웹 기반으로 군말 사용 여부를 확인하고 안면 인식과 발표 내용 텍스트화를 통해 개발되었다. 이를 위해 군말 분류 인공지능 모델을 개발하였고, 동영상 객체 추출 후, 좌표에 기반으로 얼굴 특징점을 인식하였다. 이후 4,000개 안면 데이터를 이용해 Teachable Machine에서 안면 인식한 경우와 본 연구의 알고리즘 성능을 비교·분석하였다. 프로그램을 이용해 발표 태도를 자기스스로 교정하여 발표자들에게 도움을 준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.35-43
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• 2022

메이크업은 사람의 외모를 개선하는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 메이크업의 스타일이 매우 다양하기 때문에 한 개인이 본인에게 직접 메이크업을 하는 것에는 많은 시간적, 비용적 문제점이 존재한다. 이에 따라 메이크업 자동화에 대한 필요성이 증가하고 있다. 메이크업의 자동화를 위해 메이크업 변환(Makeup Transfer)가 연구되고 있다. 메이크업 변환은 메이크업이 없는 얼굴 영상에 메이크업 스타일을 적용시키는 분야이다. 메이크업 변환은 전통적인 영상 처리 기반의 방법과 딥러닝 기반의 방법으로 나눌 수 있다. 특히 딥러닝 기반의 방법에서는 적대적 생성 신경망을 기반으로 한 연구가 많이 수행되었다. 하지만 두 가지 방법 모두 결과 영상이 부자연스럽거나 메이크업 변환의 결과가 뚜렷하지 않고 번지거나 메이크업 스타일 얼굴 영상의 영향을 많이 받는다는 단점이 있다. 메이크업의 뚜렷한 경계를 표현하고 메이크업 스타일 얼굴 영상에서 받는 영향을 완화시키기 위해 본 연구에서는 메이크업 영역을 분할하고 HoG(Histogram of Gradient)를 사용해 손실 함수를 계산한다. HoG는 영상 내에 존재하는 에지의 크기와 방향성을 통해 영상의 특징을 추출하는 방법이다. 이를 통해 에지에 대해 강건한 학습을 수행하는 메이크업 변환에 대해 제안한다. 제안한 모델을 통해 생성된 영상과 베이스 모델로 사용하는 BeautyGAN을 통해 생성된 영상을 비교해 본 연구에서 제안한 모델의 성능이 더 뛰어남을 확인하고 추가로 제시할 수 있는 얼굴 정보에 대한 사용 방법을 향후 연구로 제시한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권6D호
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• pp.761-770
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• 2009

철도는 다른 육상교통수단보다 에너지 효율성이 높은 환경 친화적인 교통수단이다. 예비타당성조사와 철도노선 선정 과정에서 에너지 효율성과 환경에 관한 문제들이 일반적으로 고려되고 있다. 철도노선 선정에서는 지형적인 특성 그리고 시설물의 관리와 운영을 중심으로 선정되고 있다. 철도노선선정에 영향을 미치는 환경관련 문제에 대해서 본 연구는 집중적으로 검토 분석하였다. 본 연구는 철도 및 환경전문가 그리고 철도 노선선정에 관련된 전문가 의견을 검토 분석하여 환경에 영향을 미치는 주요 항목의 가중치를 선정하였다. 환경 친화적인 철도노선을 선정하기 위하여 여러 대안이 비교되어야 하고 각 대안의 평가는 환경성을 검토하여야 한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 계층구조를 이용하여 복잡한 문제를 간단하고 객관적으로 결론 내리는데 용이한 AHP 기법을 이용하였다. 이에 따라 전문가에 의한 환경평가항목의 가중치를 기본값으로 정하고 GUI를 활용한 정량화 시스템을 개발하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.9-15
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• 2024

최근 정부 기관을 사칭한 가짜 QR(Quick Response)코드를 이용하여 개인정보와 금융정보를 탈취하는 QR코드와 스미싱을 결합한 '큐싱(Qshing)' 공격이 증가하는 추세이다. 특히, 이 공격 방식은 사용자가 단지 QR코드를 인식하는 것만으로 스미싱 페이지에 연결되거나 악성 소프트웨어를 다운로드하게 만들어 피해자가 자신이 공격당했는지조차 인지하기 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 QR 코드 내 URL의 악성도를 파악하는 분류 기술을 개발하고, 기존의 QR 코드 리더기와 결합하는 방식에 관해 연구를 진행하였다. 이를 위해 QR코드 내 악성 URL 128,587개, 정상 URL 428,102개로부터 프로토콜, 파라미터 등 각종 특징 35개를 추출하여 데이터셋을 구축한 후, AutoML을 이용하여 최적의 알고리즘과 하이퍼파라미터를 도출한 결과, 약 87.37%의 정확도를 보였다. 이후 기존 QR코드 리더기와 학습한 분류 모델의 결합을 설계하여 큐싱 공격에 대응할 수 있는 서비스를 구현하였다. 결론적으로, QR코드 내 악성 URL 분류 모델에 최적화된 알고리즘을 도출하고, 기존 QR코드 리더기에 결합하는 방식이 큐싱 공격의 대응 방안 중 하나임을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.137-142
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• 2024

최근, 의료 데이터 표현 분야에서 딥러닝 방법들이 사실상의 표준으로 자리잡고 있다. 하지만, 딥러닝 기술은 내재적으로 많은 양의 학습 데이터를 필요로 하므로 대규모의 데이터를 확보하기 쉽지 않은 의료 분야에서는 직접적인 적용이 어려운 실정이다. 특히 뇌신호 모달리티의 경우, 변동성이 크기 때문에 여전히 데이터 부족 문제를 가진다. 이에, 최근 연구에서는 뇌신호의 시간-공간-주파수 특징을 적절하게 추출할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크 구조를 설계하거나, 혹은 자가-지도 학습 방법을 도입하여 뇌신호의 신경생리학적 특징을 미리 학습하도록 한다. 본 논문에서는, 최근 각광받는 기술인 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 피험자 상태 예측 등의 관점에서 소규모데이터를 다루기 위해 적용되는 방법론에 대한 분석 및 향후 기술 방향성을 제시한다. 먼저 현재 제안되고 있는 뇌신호 표현을 위한 딥 뉴럴 네트워크 구조에 대해 분석한다. 또한 뇌신호의 특성을 잘 학습하기 위한 자가-지도 학습 방법론을 분석한다. 끝으로, 딥러닝 기반 뇌신호 분석을 위한 중요 시사점 및 방향성에 관하여 논한다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.111-125
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• 2011

클러스터링(Clustering)은 유사한 문서나 데이터를 묶어 군집화해주는 프로세스이다. 클러스터링은 문서들을 대표하는 개념별로 그룹화함으로써 사용자가 자신이 원하는 주제의 문서를 찾기 위해 모든 문서를 검사할 필요가 없도록 도와준다. 이를 위해 유사한 문서를 찾아 그룹화하고, 이 그룹의 대표되는 개념을 도출하여 표현해주는 기법이 요구된다. 이 상황에서 문제점으로 대두되는 것이 복합 개념(Complex Concept)의 탐지이다. 복합 개념은 서로 다른 개념의 여러 클러스터에 속하는 중복 개념이다. 기존의 클러스터링 방법으로는 문서를 클러스터링할 때 동일한 레벨에 있는 서로 다른 개념의 클러스터에 속하는 중복된 복합 개념의 클러스터를 찾아서 표현할 수가 없었고, 또한 복합 개념과 각 단순 개념(Simple Concept) 사이의 의미적 계층 관계를 제대로 검증하기가 어려웠다. 본 논문에서는 기존 클러스터링 방법의 문제점을 해결하여 복합 개념을 쉽게 찾아 표현하는 방법을 제안한다. 기존의 계층적 클러스터링 알고리즘을 변형하여 동일 레벨에서 중복을 허용하는 계층적 클러스터링(Hierarchical Overlapping Clustering, HOC) 알고리즘을 개발하였다. HOC 알고리즘은 문서를 클러스터링하여 그 결과를 트리가 아닌 개념 중복이 가능한 Lattice 계층 구조로 표현함으로써 이를 통해 여러 개념이 중복된 복합 개념을 탐지할 수 있었다. HOC 알고리즘을 이용해 생성된 각 클러스터의 개념이 제대로 된 의미적인 계층 관계로 표현되었는지는 특징 선택(Feature Selection) 방법을 적용하여 검증하였다.

• 한국전통조경학회지
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• 제34권2호
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• pp.1-15
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• 2016

본 연구는 용어의 개념과 차이점을 명료하게 규정하기 어려운 전통 수경(水景) 요소의 쓰임을 고찰하기 위한 목적을 가지고 문헌분석을 위주로 진행되었다. 조선 전기 관찬(官撰) 지리지인 "신증동국여지승람"의 경상도편 "산천" 항목에서 수경과 관련된 지명을 발췌하여 다양한 수경 요소를 파악하고, 사전적 정의와 원문에 대한 해석 및 유사 사례 고찰을 통해서 수경 요소별 특징을 도출하였다. 연구의 결과를 다음과 같이 정리하였다. 1. "산천" 항목에 수록된 수경은 22개 요소였으며, 이를 입지와 물 흐름의 방식에 따라서 하천경관, 호소(湖沼)경관, 해안경관으로 분류하였다. 2. 자연적 물 흐름을 항시 유지하는 하천경관은 물줄기의 위계와 관련된 선적(線的) 형태의 '수(水)', '강(江)', '천(川)', '계(溪)'와 감입곡류하천 특성으로 인해서 형성되는 점적(點的) 형태의 '탄(灘)', '뢰(瀨)', '폭(瀑)', '저(渚)'로 구성된다. 3. 일정 구역에 모인 물 형태를 갖는 호소경관은 '강'의 중하류에 형성된 넓고 잔잔한 지점을 일컫는 '호(湖)', 하천 중상류 유로 상에 자연적으로 형성된 '연(淵)', '담(潭)', '추(湫)', 평지에 모인 물로서 '지(池)', '당(塘)', '택(澤)', 그리고 자연적으로 솟아나는 샘을 지칭하는 '천(泉)', '정(井)'으로 구성된다. 4. 해안경관에는 육지와 섬, 혹은 섬과 섬 사이 공간을 지칭하는 '량(梁)'과 '항(項)', 바다를 향해 돌출된 '곶(串)', 바닷가 모래사장 형태의 '정(汀)', 그리고 도서 지역의 지리적 중요성이 반영되어 높은 출현 빈도를 보인 '도(島)'가 포함된다. 연구 결과를 통해 전통 수경 요소의 다양성을 파악하였으며, 이들이 입지적, 경관적, 기능적으로 차별화된 특징을 반영한 개념이라는 사실을 도출하였다. 이를 통해서 선조들의 자연경관에 대한 관심과 예리한 관찰력으로 형성된 자연에 대한 심미안이 인공을 최소화하고 자연이 주체가 된 우리 전통정원의 특성을 설명할 수 있는 바탕이 된 것으로 이해하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제18권4호
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• pp.234-265
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• 2013

중등학교 과학 및 지구과학 교과서의 해류도는 해양에 대한 학생들의 호기심과 관심을 유도하는 데 중요한 역할을 한다. 이 해류도들은 급변하는 기후변화와 지구상의 에너지 균형 문제와 관련이 있는 해류에 대해 학생들이 학습할 수 있는 중요한 기회를 제공할 수 있다. 그럼에도 불구하고 중등학교 교과서의 해류도들은 최근의 해류관련 과학적 지식과 비교해 볼 때 다양한 과학적 오류들을 내포하고 있었다. 이 연구는 오류가 없는 해류도를 제작하고 다양한 동해 해류도들을 하나로 통일하기 위하여 해류도 제작의 기본적인 틀과 방법을 제안하였다. 먼저 중등 과학교과서 27종의 해류도와 기존의 과학 연구 논문에서 제시한 주요 해류도 27개의 도법을 통일하였으며 동해의 난류와 한류들의 수치화된 정량적인 위치 정보를 추출하였다. 대한해협에서 대마난류의 분지 양상, 대마난류의 일본연안분지와 외해분지, 동한난류의 연안거리와 북상한계, 쓰가루해협, 소야해협을 통한 대마난류의 유출 양상과 환류, 리만한류와 북한한류의 분포 양상 등 해류도 제작을 위한 분석 항목들을 선정하였다. 해양 현장관측을 기반으로 형성된 해양학자들의 과학적 전문지식과 연구결과들을 활용하여 동해 해류도 초안을 제작한 후 이를 바탕으로 국내 학회 회원들을 대상으로 동해 해류도 초안에 대한 의견을 묻는 설문조사를 실시하였다. 또한 2013년 춘계 해양학회 특별세션을 기획하여 학회의 의견을 수집하였으며 해양학자들과의 수차례에 걸친 논의를 통하여 일련의 동해 해류도를 제작하고 수정하는 과정을 반복하였다. 최종적으로 해류도에 대한 학계 해류 전문가들의 평가와 의견을 모았으며 이를 최종해류도 제작을 위하여 해류도를 수정하는데 활용하였다. 향후 교과서 해류도 제작과정에서의 오류를 방지하기 위하여 완성된 동해 해류도 결과를 디지털화하여 위 경도 정보를 제시하였다. 이 연구는 황해와 북서태평양을 포함한 우리나라 주변해의 종합적인 해류도를 완성하기 위한 첫걸음이며 향후 중등학교 교과서 해류도 완성을 위한 해양학자들의 관심을 촉진하는 계기가 될 것으로 기대된다.