• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.27-40
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• 2021

Click-Through Rate(CTR) 예측은 추천시스템에서 후보 항목의 순위를 결정하고 높은 순위의 항목들을 추천하여 고객의 정보 과부하를 줄임과 동시에 판매 촉진을 통한 수익 극대화를 달성할 수 있는 핵심 기능이다. 자연어 처리와 이미지 분류 분야는 심층신경망(deep neural network)의 활용을 통한 괄목한 성장을 하고 있다. 최근 이 분야의 주류를 이루던 모델과 차별화된 어텐션(attention) 메커니즘 기반의 트랜스포머(transformer) 모델이 제안되어 state-of-the-art를 달성하였다. 본 연구에서는 CTR 예측을 위한 트랜스포머 기반 모델의 성능 향상 방안을 제시한다. 자연어와 이미지 데이터와는 다른 이산적(discrete)이며 범주적(categorical)인 CTR 데이터 특성이 모델 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위해 임베딩의 일반화(regularization)와 트랜스포머의 정규화(normalization)에 관한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, CTR 데이터 입력 처리를 위한 임베딩 과정에서 L2 일반화의 적용과 트랜스포머 모델의 기본 정규화 방법인 레이어 정규화 대신 배치 정규화를 적용할 때 예측 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.

• 교육녹색환경연구
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• 제20권4호
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• pp.13-20
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• 2021

각 국가에서는 다양한 창업 진흥을 위한 정책을 마련하고 있으며, 우리 정부도 고용 창출을 위한 기술기반의 창업을 통해 창업과 국가 경제가 선순환할 수 있도록 적극적인 지원정책을 추진하고 있다. 최근 창업기업 수가 증가하는 추세에 있으며, 특히 4차 산업혁명을 주도하는 산업구조 전환에 따라 정보통신, 과학·기술 서비스업, 사업지원 서비스업 등 지식을 기반으로 하는 서비스업을 바탕으로 기술기반업종 창업기업이 꾸준히 증가하고 있다. 연구의 목적은 대학에서 제공하는 창업공간이 창업 친화적인 특성을 반영하고 있는지 실태를 파악하고, 실제 대학캠퍼스 창업공간 이용자가 필요로 하는 공간의 만족도와 요구사항을 조사·분석함으로써 보다 효율적인 공간 구성 방안을 모색하고자 하였다. 본 연구를 통하여 공간 요소별로 대학이 창업공간을 마련함에 있어 우선적으로 고려해야 할 요소를 도출하였다. 그러므로 대학캠퍼스는 향후 창업지원제도 중 공간 제공의 중요성을 깊이 인식하고, 창업공간의 구축과 개선에 있어 수요자의 공간에 대한 만족도를 통하여 주기적으로 개선해야할 필요가 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권7호
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• pp.233-240
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• 2022

최근 대부분의 인공지능 연구는 AI 모델 개발에 중점을 두고 있다. 하지만 최근 인공지능 연구가 모델 중심에서 데이터 중심으로 점차 변경되고 이런 추세를 바탕으로 학습데이터의 중요성이 크게 주목 받고 있다. 그러나 학습데이터의 준비과정이 전체 과정의 상당 부분을 차지하고 라벨링 데이터 생성 또한 개발 목적에 따라 다르기 때문에 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 기존의 미충족을 해결하기 위한 다양한 라벨링 기능을 갖는 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, GrabCut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 우리는 제안한 시스템의 라벨링 데이터 생성에 대한 수행시간의 장점을 보였을뿐만 아니라 정확성에 대한 비교평가를 통해 우수성을 보였다. 또한 1,000여명의 환자 영상 데이터셋을 분석하여 근감소증 진단에 남성과 여성에 의미있는 진단지표를 제시하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.349-357
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• 2021

최근 급속히 보편화되고 확대되는 드론의 비행 데이터가 엔터테인먼트 기술 분석 자료로 활용이 가능한지의 검증이 매우 필요하다. 특히, 자율화, 지능화의 방법으로 발전하는 엔터테인먼트 드론의 비행과 운용과정을 데이터 분석과 기계학습을 통해서 분석 및 활용할 수 있는지를 확인해야 한다. 본 논문에서는 엔터테인먼트용 드론의 평가에 FC의 데이터를 이용하여 머신러닝 기법으로 활용할 수 있는지를 확인하였다. 그 결과 매빅2나 아나피와 같은 DJI나 Parrot의 FC 데이터는 엔터테인먼트를 위한 머신러닝 분석이 불가능하였다. 이는 데이터가 0.1초 이상의 간격으로 수집됨으로써 GCS와의 다른 데이터들과의 상관성을 찾기 불가능하기 때문이다. 이에 반하여 ARM 프로세서를 채용하여 Nuttx 운영체제로 작동하는 픽스호크의 경우에는 머신러닝 기법의 적용이 가능함을 알 수 있었다. 앞으로 고정익과 회전익 비행 정보들을 구분하여 엔터테인먼트의 특성 분석이 가능한 기술들을 발전시켜야 한다. 이를 위해서는 모델을 개발하고 체계적인 데이터 수집과 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 이베로아메리카
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• 제22권2호
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• pp.25-57
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• 2020

에두아르도 갈레아노는 라틴아메리카 독재정권과 사회 부조리에 대한 비판과 고발에 앞장 선 좌파 지식인이다. 공식적 역사에서는 드러나지 않은 숨은 역사의 진실을 밝히려 파고든다. 그는 역사에 대한 기억을 중요시한다. 과거와 같은 불행한 역사의 반복을 끊기 위해서다. 본 연구의 주요 연구대상인 『포옹의 책』도 그런 글쓰기의 연장선에 있다. 이 작품의 이야기들은 대부분 작가의 기억에 의존한다. 이야기 전개 내용에서도 일관성이나 통합성이 없고, 글의 길이도 일정치 않아 지극히 비정형적이고 파편적이다. 이는 비논리적이고 비이성적인 라틴아메리카 현실을 형식적으로 드러내기 위한 전략이다. 그는 라틴아메리카 사회에 만연한 분리 시스템의 문제점을 다양한 시각에서 분석한다. 나와 타자는 물론 과거와 현재도 분리시킨다. 역사에 대한 기억을 텅 비게 만들어서 역사의식을 마비시킨다. 이런 시스템은 편리한 통치를 위해 고착화 된다. 이런 상황에서 폭력의 양상은 더욱 노골적이고 광범위해진다. 라틴아메리카 대중의 불안과 공포는 일상화된다. 하루하루를 희망 없이 견뎌내고 있는 현실이다. 갈레아노는 이 견디는 힘을 역사적 기억에서 찾고 있다. 과거와 현재가 만나서 포옹할 때 미래의 새로운 역사를 만날 수 있다고 믿는 것이다. 갈레아노는 단순한 현실 비판이나 냉소적 태도에만 머물지 않고 미래에 대한 희망도 제시한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.201-217
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• 2022

미국은 전 세계 주요 곡물(밀, 옥수수, 콩 등)의 생산 및 수출 국가로 알려져 있다. 따라서 신뢰할 만한 기상 예측 정보를 바탕으로 해당 지역에 대한 작황을 추정하는 것은 우리나라의 곡물 수급을 안정적으로 계획하기 위해서 중요하다. 본 연구에서는 지역 규모의 일 기온 및 이를 기반으로 산출되는 농업기후지수의 계절 예측성을 향상시키는 데 목적을 두었다. 이를 위해 먼저 역학적 규모축소법을 위한 지역기후모형으로 WRF가 사용되었으며, 해당 모형의 초기 및 측면 경계조건으로 PNU CGCM에서 생산된 시간 별 전지구 예측자료가 활용되었다. WRF의 적분은 22년(2000~2021년) 동안 매년 하반기를 포함하는 기간(6~12월)에 대해 수행되었다. 본 연구에서는 WRF에 의해 모의된 일 평균⋅최저⋅최고기온에 대해 EQM을 적용하여 모형이 갖는 편의를 보정하였다. EQM을 이용하여 보정된(보정되지 않은) 자료들은 WRF_C (WRF_UC)로 명명하였다. WRF_UC는 미국 내 대부분의 지역에서 일 최저기온(최고기온)을 과대(과소) 모의했는데, 이는 저온(고온) 범위를 과소 모의한 특징에서 비롯되었다. WRF_C는 WRF_UC에 나타난 일 평균⋅최저⋅최고기온의 편의가 감소하고 공간분포에 대한 예측성이 향상되었기 때문에 결과적으로 일 기온을 기반으로 산출되는 농업기후지수의 예측성 향상을 유도했다.

• KNOM Review
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• 제23권2호
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• pp.18-28
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• 2020

컴퓨팅 환경의 발전에 따라 IT 기술이 의료, 산업, 통신, 문화 등의 분야에서 사람들에게 제공해주는 혜택이 늘어나 삶의 질도 향상되고 있다. 그에 따라 발전된 네트워크 환경을 노리는 다양한 악의적인 공격이 존재한다. 이러한 공격들을 사전에 탐지하기 위해 방화벽, 침입 탐지 시스템 등이 존재하지만, 나날이 진화하는 악성 공격들을 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 기계 학습을 이용한 침입 탐지 연구가 활발히 진행되고 있지만, 학습 데이터셋의 불균형으로 인한 오탐 및 미탐이 발생하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 침입 탐지에 사용되는 UNSW-NB15 데이터셋의 불균형성 문제를 해결하기 위해 랜덤 오버샘플링 방법을 사용했다. 실험을 통해 모델들의 accuracy, precision, recall, F1-score, 학습 및 예측 시간, 하드웨어 자원 소모량을 비교 분석했다. 나아가 본 연구를 기반으로 랜덤 오버샘플링 방법 이외에 불균형한 데이터 문제를 해결할 수 있는 다른 방법들과 성능이 높은 모델들을 이용하여 좀 더 효율적인 네트워크 침입 탐지 모델 연구로 발전시키고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.343-350
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• 2022

하천합류부에서 수체혼합양상을 파악하기 위해서는 고해상도의 자료가 필요하다. 특히 하천분석에 있어 수리·수질 특성은 수생태 건강성에 대한 기초자료로 사용되기 때문에 지속적 모니터링을 통해 관측이 필요한시점이다. 또한 현제 기존의 모니터링 체계에서도 1차원적인 고정적인 측정방법을 통해 측정이 진행되기 떄문에 측정지점 주변의 제외한 하천 전체의 수리·수질 특성조사가 이루어지지 않고 있다. 그에 따른 고해상도의 측정자료를 얻기 위해서는 측정자가 부담을 많이 가지며, 측정할 수 있는 영역이나 시간적으로 제한적이다. 해상도는 낮추되 광범위한 데이터를 취득하기 위해서는 적절한 보간법이 선정되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 하천합류부에서의 고해상도 측정방법을 소개하고 계측결과에 따른 보간법 비교하였다. 이를 이용한 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천 매핑에 있어 IDW, Natural Neighbor, Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 본연구를 통해 공간보간을 통한 하천의 측정의 새로운 방안제시가 될것이라 사료된다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제54권4호
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• pp.285-292
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• 2022

국제표준직업분류나 일본·미국의 법률시스템, 양성시스템를 통해서 본 안과검사인력은 안과전문의, 검안사, 시능훈련사, 검안기사, 안과기사가 포함된다. 국가통계포털 자료에 의하면 2022년 안과에 근무하는 안경사의 수는 의료기관 종별에 따라 파악이 가능하지만, 임상병리사의 수는 파악이 불가능하다. 다만, 본 연구를 통해서 상급종합병원의 경우 임상병리사가 안경사보다 많이 근무하는 것으로 조사되었다. 우리나라 안과검사실 인력의 경우 국제표준직업분류, 국제표준교육분류, 의료법, 의료기사 등에 관한 법률 및 고등교육법에 비추어 봤을 때, 미국의 검안사는 비교 대상이 아니며 안과전문의나 검안사의 지도를 받아 업무수행하는 검안기사가 부합되는 직업일 것이다. 민간자격으로 대한안과학회 및 대한검안학회에서 안과검사실에 종사하는 임상병리사 및 안경사에게 '임상검안사'라는 호칭을 부여하여 새로이 자격관리를 정립한다면 국민 안(眼)보건 향상에 더욱 도움이 되리라 생각된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권8호
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• pp.327-342
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• 2017

본 논문은 센서 데이터를 수집하고 효과적으로 처리하는 IoT 서비스를 위한 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개한다. IoT 분야의 발전으로 센서 데이터를 수집하고 이를 네트워크로 송·수신하는 기술을 바탕으로 하는 스마트 홈, 자율주행 자동차 등의 다양한 프로젝트가 진행됨에 따라 센서 데이터를 처리하고 효과적으로 활용하기 위한 자율제어 시스템이 이슈가 되고 있다. 그러나 자율제어 시스템의 모니터링을 위한 센서 데이터 형식은 도메인에 따라 다르기 때문에 각기 다른 다양한 도메인에 자율제어 시스템을 적용하는 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개하고, 이를 적용시켜 창문을 기준으로 내부와 외부의 센서 데이터를 처리하기 위해 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase의 3단계 프로세스를 가지고, 자율제어 시스템에 의하여 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해 환기를 하는 자동 창문 개폐 시스템 'Smart Window'를 제안하고 구현한다. 이를 통해 대기 정보를 수집해 모니터링하며, 저장된 데이터를 토대로 통계 분석 및 더 나은 자율제어 수행을 위한 기계학습을 가능하게 한다.