• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권3호
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• pp.273-283
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• 2014

본 연구는 문제풀이 중심으로 운영되는 고등학교 생명과학 수업에서 교육매체의 일종인 교실응답시스템(CRS)의 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 교수 학습 전략으로 CRS 활용반(34명)은 학생들이 CRS단말기로 응답한 결과를 교사가 즉시 파악하고 개인별 응답 이유를 질문한 후 피드백을 하였다. 비교반(35명)에서는 CRS를 사용하지 않았으며 학생들에게 일괄적인 피드백을 하였다. 연구 결과, CRS 활용이 학생들로 하여금 수업 활동에 흥미와 집중력을 높여주는 것으로 인식되었다. 그러나 학업 성취도의 향상에 있어서 CRS 활용반과 비교반 사이에 유의한 차이는 없었다. 다만 성적 수준에 따라 그룹을 나누었을 때, 중위그룹에서는 CRS 활용반과 비교반 사이에 학업 성취도의 향상에 유의한 차이를 보였다. 진단평가 및 형성평가에서 CRS 활용의 효과를 높이기 위해서는 다양한 수준의 문제들을 사전에 개발하고, 학생들의 응답 이유를 정확히 파악하여 더욱 많은 학생들에게 개인별 맞춤형 피드백을 할 수 있는 교수 전략의 개발이 필요함을 제안한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.15-27
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• 2022

최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제18권1호
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• pp.57-78
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• 2016

해킹은 현대의 지식기반 사회에 심각한 문제를 야기하고 있다. 해킹으로 인한 피해 규모와 피해 금액 또한 꾸준히 증가하고 있다. 따라서 현재까지 해커 또는 해킹과 관련한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존 연구에 의하면 해커들은 재미와 같은 내재적 동기에 의해 해킹 기술을 습득하며, 주로 해킹 커뮤니티에서 기술을 습득하는 것으로 알려져 왔다. 또한 최근에는 재미나 흥미 등 내재적 동기는 물론 금전적 보상 등과 같은 외재적 동기도 증가하고 있다고 한다. 그러나 현재까지의 관련 연구들은 표본 수집의 한계로 인해 정성적 연구에 치우쳐 왔다. 따라서 본 연구는 기존 연구의 한계를 극복하기 위해 해킹 커뮤니티에 소속된 멤버들을 대상으로 계획된 행동이론을 기반으로 한 정량적 연구를 진행했으며, 동기적, 사회적 그리고 환경적 요인이 해커의 학습에 미치는 영향 요인을 규명하였다. 본 연구는 보안 및 해킹 기술을 습득하기 위해 결성된 대학정보보호연합 동아리를 대상으로 2015년 5월에 약 2주 간 설문을 진행했다. 회원 전체에게 이메일을 보내 응답한 215개의 설문지를 바탕으로 연구가설을 검증하고 분석했다. 연구 결과, 해킹 기술 습득자들은 해킹 기술 습득이 사회적으로 비윤리적으로 인식되고 있다는 것을 스스로 인지하고 있었으며, 재미나 흥미와 같은 내재적 동기 및 타인의 인정을 추구하는 외재적 동기 모두 학습 태도에 영향을 주었고, 온라인 해킹 커뮤니티의 접근성과 정보 품질과 같은 환경적 특성이 해킹 기술 습득에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 학문적으로 해킹은 사회적으로 부정적으로 인식된다는 것을 밝혀내어 비윤리적 연구의 주관적 규범의 방향성에 대한 논의를 확장시켰고, 동기 요인들이 해킹 기술 습득 태도에 영향을 미친다는 점을 실증했다. 또한, 해킹 커뮤니티의 특성이 지각된 행동통제의 선행 요건임을 밝혀내어 계획된 행동이론의 적용 범위를 확장했다. 또한, 실무적으로 해커들을 윤리적 해커(정보보호전문가)로 만들기 위한 윤리 교육의 필요성과 해킹 방지를 위한 처벌의 강화 및 과징금 부과 등이 해커의 행동 변화에 영향을 줄 수 있음을 제시했다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.561-568
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• 2020

항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 기존의 파랑관측 방법인 부이식 파고계, 압력식 파고계, 초음파식 파고계에 비해 많은 이점이 있다. 예를 들면 유실과 파손의 위험이 없고, 유지관리 비용이 적게 들며, 심해부터 천해까지 파랑의 공간적 분포를 알 수 있다. 본 논문에서는 레이다형 파고계의 유의파고 측정 정확도를 높이는 인공신경망을 이용한 알고리즘을 제시하였다. 레이다형 파고계에서 유의파고를 추정하는 전통적인 방법은 신호 대 잡음 비율(${\sqrt{SNR}}$) 또는 신호 대 잡음 비율과 첨두주기(TP)를 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 신호 대 잡음 비율, 첨두주기 및 레이다 이미지 해상도 비율(Rval > k)을 입력변수로 하는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 유의파고 추정의 정확도를 향상시켰다. 개발된 알고리즘을 울진 후정해수욕장에서 초음파식 파고계로 측정한 유의파고의 시계열과 비교하여 정확도 향상을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권12호
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• pp.403-410
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• 2020

오토인코더의 데이터 복원(Output result) 기능을 이용한 노이즈 제거 및 초해상도와 같은 연구가 진행되는 가운데 오토인코더의 차원 축소 기능을 이용한 클러스터링의 성능 향상에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 오토인코더를 이용한 클러스터링 기능과 데이터 복원 기능은 모두 동일한 학습을 통해 성능을 향상시킨다는 공통점이 있다. 본 논문은 이런 특징을 토대로, 데이터 복원 성능이 뛰어나도록 설계된 오토인코더 모델이 클러스터링 성능 또한 뛰어난지 알아보기 위한 실험을 진행했다. 데이터 복원 성능이 뛰어난 오토인코더를 설계하기 위해서 스킵연결(Skip connection) 기법을 사용했다. 스킵연결 기법은 기울기 소실(Vanishing gradient)현상을 해소해주고 모델의 학습 효율을 높인다는 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 데이터 복원 시 손실된 정보를 보완해 줌으로써 데이터 복원 성능을 높이는 효과도 가지고 있다. 스킵연결이 적용된 오토인코더 모델과 적용되지 않은 모델의 데이터 복원 성능과 클러스터링 성능을 그래프와 시각적 추출물을 통해 결과를 비교해 보니, 데이터 복원 성능은 올랐지만 클러스터링 성능은 떨어지는 결과를 확인했다. 이 결과는 오토인코더와 같은 신경망 모델이 출력된 결과 성능이 좋다고 해서 각 레이어들이 데이터의 특징을 모두 잘 학습했다고 확신할 수 없음을 알려준다. 마지막으로 클러스터링의 성능을 좌우하는 잠재변수(latent code)와 스킵연결의 관계를 분석하여 실험 결과의 원인에 대해 파악하였고, 파악한 결과를 통해 잠재변수와 스킵연결의 특징정보를 이용해 클러스터링의 성능저하 현상을 보완할 수 있다는 사실을 보였다. 이 연구는 한자 유니코드 문제를 클러스터링 기법을 이용해 해결하고자 클러스터링 성능 향상을 위한 선행연구이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.121-130
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• 2024

정보 통신 기술의 기하급수적인 발전에 따라 확보 가능한 데이터의 종류와 크기가 증가하고 있다. 이러한 대량의 데이터를 활용하기 위해, 통계 등 확보한 데이터를 분석하는 것이 중요하지만 다양화되고 복잡도가 증가한 데이터를 일반적인 방법으로 처리하는 것에는 명확한 한계가 있다. 한편, 연산 처리 능력 고도화 및 자동화 시스템에 대한 수요 증가에 따라 다양한 분야에 기계 학습을 적용하여 그동안 해결하지 못하였던 문제들을 풀고자 하는 시도가 증가하고 있다. 기계 학습 모델의 성능을 확보하기 위해서 모델의 입력에 사용되는 데이터를 가공하는 것과 해결하고자 하는 목적 함수에 따라 모델을 설계하는 것이 중요하다. 많은 연구를 통해 데이터의 종류 및 특성에 따라 데이터를 처리하는 방법이 제시되었으며, 그 방법에 따라 기계 학습의 성능에는 큰 차이가 나타난다. 그럼에도 불구하고, 데이터의 종류와 특성이 다양해짐에 따라 데이터 분석을 위하여 어떠한 데이터 처리 방법을 적용해야 하는지에 대한 어려움이 존재한다. 특히, 기계 학습을 이용하여 비선형적 문제를 해결하기 위해서는 다변량 데이터를 처리하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 다양한 형태의 변수를 포함하는 Kaggle의 Titanic 데이터셋을 이용하여 기계 학습 기반으로 데이터 분석을 수행하기 위한 다변량 정형 (tabular) 데이터 처리 방법에 대해 제시한다. 데이터 특성에 따른 통계 분석을 적용한 입력 변수 필터링, 데이터 정규화 등의 처리 방법을 제안하고, 데이터 시각화를 통해 데이터 구조를 분석한다. 마지막으로, 기계 학습 모델을 설계하고, 제안하는 다변량 데이터 처리를 적용하여 모델을 훈련시킨다. 그 이후, 훈련된 모델을 사용하여 탑승객의 생존 여부 예측 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 다변량 데이터 처리와 시각화를 적용하여 다양한 환경에서 기계 학습 기반 분석에 확장할 수 있을 것으로 기대한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.408-416
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• 2022

The new millennium is characterized by an unprecedented breakthrough in knowledge and information and communication technologies, and the challenges of the XXI century require modernized paradigms of interaction in all spheres of life. Education continues to play a key role in national and global growth. The key role of education and its leadership in developing creative potential, as the main paradigm of the countries' stability, have significantly influenced educational centers. The developers of educational programs use information technologies as an incentive to develop creative potential of educational process. Professional training of the educational candidate is enhanced by the use of information technologies, so the educational applicants should develop technological skills to be productive members of society. Using the latest achievements in the field of information technologies for the organization of the educational process helps to form the operational style of education applicants' thinking, which provides the ability to acquire skills of processing information, that is presented in the text, graphic, tabular form, and increase the level of general and informational culture necessary for better orientation in the modern information space. The purpose of the research is to determine the effectiveness of information technologies as an incentive to develop creative potential of educational process on the basis of the survey, to establish advantages and ability to provide high-quality education in the context of using information technologies. Methods of research: comparative analysis; systematization; generalization, survey. Results. Based on the survey conducted among students and teachers, it has been found out that the teachers use the following information technologies for the development of creative potential of the educational process: to provide video and audio communication process (100%), Moodle (95,6%), Duolingo (89,7%), LinguaLeo (89%), Google Forms (88%) and Adobe Captivate Prime (80,6%). It is determined that modular digital learning environments (97,9%), interactive exercises tools (96,3%), ICT for video and audio communication (96%) and interactive exercises tools (95,1%) are most conducive to the development of creative potential of the educational process. As a result of the research, it was revealed that implementation of information technologies for the development of creative potential of educational process in educational institutions is a complex process due to a large number of variables, which should be taken into account both on the educational course and on the individual level. It has been determined that the using the model of implementation information technologies for the development of creative potential in educational process, which is stimulated due to this model, benefits both students and teachers by establishing a reliable bilateral connection between teacher and education applicant.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.353-363
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• 2018

Digi-Capital 전망 자료에 따르면 전 세계 증강현실(AR) 시장 규모는 2020년까지 급성장해 1,500억 달러에 달할 것으로 예측하고 있다. 특히, 교육 분야에서 고부가가치 효과를 전망하고 있다. 정보통신 기술이 발전하면서 디지털 교과서 또한 인터랙티브한 기능이 추가되어 혁신적인 교육을 선도하고 있다. 이미 미국 등의 선진국에서는 디지털 교과서에 증강현실 기술을 적용한 디지털 교과서를 수업에서 활용하고 있다. 이런 기술적인 전망에 맞춰 중학교 과학1 디지털 교과서에 증강현실 기술을 적용한 디자인 기획 방향을 제안하였다. 현재 중학교 과학1 디지털 교과서를 조사한 결과 단원별 실험 과정이 짧은 동영상만을 제공하고 있었다. 또한 증강현실 수업 사례를 조사한 결과 학습 효과의 우수성에도 불구하고 지속적으로 이어지지 않은데는 실험 장비 구축의 어려움, 기자재(디바이스) 및 3D 디자인 콘텐츠 부족 등임을 알 수 있었다. 이런 요구를 종합하여 중학교 과학1 디지털 교과서의 단원별 실험 과정에 증강현실을 적용한 시나리오와 시스템 구성도를 설계하여 AR 아이콘을 통해 학생들 스스로 증강현실 3D 콘텐츠를 조작하고 탐구할 수 있도록 디자인 하였고 디자인한 모형 평가를 통해 학습 효과의 우수성을 제시하였다. 본 연구는 교육부의 디지털 교과서 개발에 있어 실험이 필수인 과학 과목에 증강현실을 적용한 디지털 교과서가 개발되어 교사와 학생들에게 위험한 실험, 시간 소요가 많은 실험 등을 대체할 수 있는 지속 가능한 효과적인 학습이 될 것으로 기대한다.