• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.265-278
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• 2020

본 연구에서는 초·중등 현직 교원을 대상으로 ICT 활용 교수법의 일환으로 스크래치 프로그래밍 교육을 실시한 후, 스크래치를 활용하여 교수 매체 개발을 수행하는 과정에 대한 경험을 분석하였다. 특히, 본 연구에서는 초·중등 현직 교사들이 자신의 교과에 프로그래밍을 활용하는 목적 및 방법에 대한 구체적인 생각 및 경험을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 ASSURE 모형을 기반으로 교과의 학습 목표와 방법에 따라 교수 설계를 시행하도록 하고, 이를 바탕으로 스크래치 활용 교수 매체를 제작하는 프로젝트를 시행하였다. 이를 위해 본 연구는 2019년 2학기 K대학의 교육대학원에 재학하고 있는 초·중등 현직 교사 10명을 대상으로 하였다. 현직 교사 10명은 스크래치 교육 후 최종 과제로 수행된 ASSURE 모형 기반 교수 설계와 프로젝트 결과물을 발표하고, 프로젝트 경험에 대한 설문에 응답하였다. 연구 결과, 현직 교사들은 학생들의 흥미를 유발하고, 수업 참여를 촉진하여 학습자 중심의 수업을 이끄는 데 스크래치 활용 수업 매체가 유의미한 결과를 가져올 수 있을 것이라는 긍정적인 기대를 보여주었다. 본 연구 결과는 향후 현직 교사를 대상으로 재교육 프로그램 뿐 아니라 예비 교원을 대상으로 프로그래밍 교육의 방향 등에 대한 시사점을 제시해 준다는 점에서 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.323-332
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• 2022

AI 기술을 활용한 다양한 서비스가 개발되면서, AI 서비스 운영에 많은 관심이 집중되고 있다. 최근에는 AI 기술도 하나의 ICT 서비스를 보고, 범용적인 AI 서비스 운영을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 기계학습 개발 절차의 마지막 단계인 기계학습 모델 배포 및 운영에 초점을 두고 AI 서비스 운영을 위한 시스템 측면에서의 연구 결과를 기술하였다. 3대의 서로 다른 Ubuntu 시스템을 구축하고, 이 시스템상에서 서로 다른 AI 모델(RFCN, SSD-Mobilenet)과 서로 다른 통신 방식(gRPC, REST)의 조합으로 2017 validation COCO dataset의 데이터를 이용하여 객체 검출 서비스를 Tensorflow serving을 통하여 AI 서비스를 요청하는 부분과 AI 서비스를 수행하는 부분으로 나누어 실험하였다. 다양한 실험을 통하여 AI 모델의 종류가 AI 머신의 통신 방식보다 AI 서비스 추론 시간에 더 큰 영향을 미치고, 객체 검출 AI 서비스의 경우 검출하려는 이미지의 파일 크기보다는 이미지 내의 객체 개수와 복잡도에 따라 AI 서비스 추론 시간이 더 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 그리고, AI 서비스를 로컬이 아닌 원격에서 수행하면 성능이 좋은 머신이라고 하더라도 로컬에서 수행하는 경우보다 AI 서비스 추론 시간이 더 걸린다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 서비스 목표에 적합한 시스템 설계와 AI 모델 개발 및 효율적인 AI 서비스 운영이 가능해질 것으로 본다.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권1호
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• pp.55-66
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• 2024

K-POP 시장은 문화를 넘어 외교, 환경 운동 등 사회 전반에 미치는 영향력이 지대해지고 있다. 이에 따라 아이돌의 성공 요인을 알아내고자 음원, 음반 등 전통적 데이터를 활용하여 머신러닝 기반으로 다양한 논문들이 수행되고 있다. 하지만, 기존의 선행 연구는 최근 아이돌의 인지도에 미치는 인스타그램 릴스, 유튜브 쇼츠, 틱톡, 트위터 등과 같은 뉴미디어 플랫폼의 영향을 반영하지 못했다는 한계점이 있다. 따라서 기존의 연구로는 매일 변화하는 미디어 트렌드를 고려하지 못하여 최근 아이돌 성공 요인의 인과관계를 뚜렷하게 밝히는데 어려움이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문은 아이돌 관련 데이터의 수집 시스템과 분석 방법론을 제안한다. 아이돌 데이터의 특이성을 반영한 컨테이너 기반 실시간 데이터 수집 자동화 시스템을 개발해, 아이돌 데이터 수집의 안정성과 확장성을 확보하고 K-Means 클러스터링 기반 이상치 탐지 모델을 통해 성공 아이돌 군집을 비교, 분석한다. 그 결과, 성별, 앨범 발매 시기 후 성공 시점, 뉴미디어와의 연관성 등 성공 아이돌들의 공통점을 파악할 수 있었다. 이를 통해, 최종적으로 각 아이돌별, 앨범 형태별, 컴백 시기에 따른 최적 컴백 프로모션을 기획해 아이돌의 성공 가능성을 증진할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.773-780
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• 2020

4차 산업의 발전으로 의학·보건·바이오 등 여러 과학기술 분야에서는 질병을 예방하고 질병에 대한 피해를 줄이기 위한 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 ICT 기술의 발전과 더불어 인공지능 기술이 급부상하고 그 효용성이 입증되면서 영상의학 검사의 영상 분석에 인공지능 기술이 도입되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 흉부 X선 영상을 이용하여 폐렴의 분류와 검출에 대한 딥러닝 모델을 직접 적용해보고 실제로 Inception 계열의 딥러닝 모델이 폐렴 검출에 있어 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 실험재료는 캐글(Kaggle)에서 무료로 제공 및 공유하는 흉부 X선 영상 데이터 세트를 사용하였으며 전체 3,470개의 흉부 X선 영상 데이터 중 학습 데이터 세트 1,870개, 검증 데이터 세트 1,100개, 테스트 데이터 세트 500개로 분류하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 Metric 평가에 대한 결과값은 정확도는 94.80%, 정밀도는 97.24%, 재현율은 94.00%, F1 스코어는 95.59의 결과값을 나타내었다. 그리고 흉부 X선 영상의 페렴 검출 및 분류에 대하여 Inception V3 딥러닝 모델링에 대한 최종 에포크의 정확도는 학습 모델링의 경우 94.91%, 검증 모델링은 89.68%의 정확도를 나타내었다. 손실함수 값의 평가는 학습 모델링은 1.127%, 검증 모델링은 4.603%의 손실함수 값을 나타내었다. 이러한 결과로 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 매우 우수한 딥러닝 모델이며 학습상태 또한 매우 우수하다고 평가하였다. 테스트 모델링에 대한 매트릭스 정확도 평가 결과 정상 흉부 X선 영상 데이터의 경우 96%, 폐렴 흉부 X선 영상데이터의 경우 97%의 정확도가 입증되었다. Inception 계열의 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것이라고 판단되며 인력의 보조적인 역할 또한 수행할 수 있을 것이라고 기대되어 부족한 의료인력 문제에도 해결점이 될 것이라고 사료된다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴의 진단에 대한 유사 연구 시 본 연구는 유사 연구의 기초자료로 제시될 것이라고 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.247-249
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• 2020

4차 산업혁명 시대에 다양한 분야에서 ICT 기술 간 융합에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 마쳐 데이터, 네트워크, 인공지능 기술이 결합한 새로운 용어인 DNA(Data, Network, AI)가 사용 중이다. DNA는 지능형 응용 및 서비스 개발에 있어 잠재적 기술력을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 DNA 기술 기반의 논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기술, 산업용 무선 센서 네트워크에서의 기계학습 기반 이동성 기술, 뇌신호 주파수 특성을 이용한 CNN 기반 BCI 성능 예측 기술, 소스코드 주제를 이용한 인공신경망 기반 경고 분류 방법 기술, 챗봇 환경에서 데이터 시각화 인터랙션을 위한 자연어처리 기술에 대한 심사 완료된 논문들을 소개한다.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.35-40
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• 2020

미래 사회로 접어들면서, 건강한 삶의 증대를 위한 노력은 현대인들의 주요 관심 분야이다. 특히, ICT 기술과 경쟁력 있는 의료산업 환경을 융합하여 건강한 삶을 위한 기술 개발은 차세대 성장 동력으로 자리잡고 있다. 따라서, 본 논문에서는 건강 검진 프로세스에서 검진 결과에 대한 인공지능 기반의 데이터 분석을 적용하여 종합 판정의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 지식 베이스 모델링을 구축하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 딥러닝 분석을 통한 알고리즘을 설계하여 검사 결과지수를 산출, 검증하고, 판정 지식을 통한 종합 검진 정보를 제공하는 모델링을 연구하였다. 제안한 모델링의 적용을 통해, 국민 건강에 대한 빅데이터 분석, 활용이 가능하여 의료비 절감 및 건강 증대의 효과를 기대할 수 있다.

• Journal of Platform Technology
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• 제6권2호
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• pp.3-9
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• 2018

최근 VR 환경은 모바일학습, 스마트 공장을 포함한 다양한 분야에서 활용되고 있으나 개별 HMD(head-mounted display) 연계를 위한 고가 및 고사양의 전용운영 시스템이 요구된다. 또한 VR 시스템 설계 시에서는 기술적 고려사항인 가상체험공간에서의 이동성(mobility), 이용자 편의성(usability) 및 실감영상 제공을 위한 성능(performance)에 대한 문제해결이 필요하다. 많은 VR 응용은 스트리밍 기반으로 다양한 센서 및 지속적으로 사용자 입력을 다루어야 한다. 본 논문에서는 무선으로 콘텐츠를 제공받는 저가의 모바일 VR HMD 구성 및 이를 활용한 VR 모바일 플랫폼을설계한다. 제작된 HMD 는 실시간의 가속도계와 자이로 센서로부터 사용자의 움직임에 따른 회전각을 검출한다. 이를 위해 6 축 센서인 MPU-6050 의 활용하여 유니티 게임 엔진상의 VR 렌더링 서버에서 생성된 3D 이미지 렌더링를 처리하도록 개발한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.73-85
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• 2020

우리나라는 최근까지 양적투입 위주의 제조업 성장 방식을 취해왔을 뿐만 아니라 Fast-follower 전략으로 제조 강국 반열에 올라섰지만 선진국의 제조업 부흥 정책과 신흥국의 산업구조 고도화로 인해 한계에 직면하게 되었다. 최근 4차산업혁명의 도래와 수요의 복잡화로 인해 시장의 변화를 사전에 빠르게 감지해 생산전략에 반영하는 체제가 요구됨에 따라 ICT를 활용하여 제조업의 경쟁력 강화를 위해 스마트 팩토리를 도입은 선택이 아닌 필수가 되어가고 있다. 본 연구는 정보기술혁신 제품인 스마트 팩토리의 지속사용의도에 영향을 미치는 주요 요인들이 무엇인지를 기술수용모형을 토대로 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 스마트 팩토리를 운영 중인 기업들을 대상으로 온라인과 오프라인으로 설문조사를 실시하였으며 122부의 표본으로 분석하였다. 구체적으로 CEO의 리더십, 조직학습, 지각된 전환비용이 기술수용모형의 주요 신념변수인 지각된 사용 용이성과 지각된 유용성을 매개하여 지속사용의도에 미치는 영향을 살펴보았다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4167-4173
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• 2010

2005년에 개정된 ICT교육지침에는 전 학교급에 걸쳐서 알고리즘, 자료구조, 프로그래밍 내용과 같은 컴퓨터 과학 요소가 매우 강화되었다. 컴퓨터교육의 목표가 소프트웨어 활용보다 문제해결력 향상이기 때문이다. 그래서 본 논문에서는 이러한 요소에 대한 학습방법의 일환으로서 로봇들이 협동을 통하여 미로를 탈출하는 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하였다. 로봇이 해결해야하는 문제로서 우선탐색 문제와 역할바꿈 문제와 같이 2가지를 제시하였다. 우선탐색 문제는 첫 번째 로봇이 미로를 끝까지 탐색하면서 미로의 정보를 두 번째 로봇에게 실시간으로 전송한다. 그 후 슬레이브 로봇은 이 정보를 이용하여 탐색없이 미로를 탈출하게 된다. 역할바꿈 문제는 첫 번째 로봇이 미로를 탐색하는 도중 그 기능을 상실했을 때, 두 번째 로봇이 첫 번째 로봇의 역할을 이어받아 수행하는 것이다. 각 문제를 해결하기 위해서 문제분석, 알고리즘 기술, 순서도 작성, 프로그래밍의 4단계를 거치도록 하였다. 본 논문에서 제시한 내용의 부수적인 효과로는 로봇협동을 통한 학습자들의 협동학습 기회 제공, 로봇간 데이터 송수신을 위해서 큐(queue)라는 자료구조를 사용했다는 점이다. 향후에는 좀 더 일반적인 미로의 사용, 실제 현장에의 적용, 영재교육 과정에의 적용에 대한 연구가 필요하다.