• 지능정보연구
• /
• 제25권3호
• /
• pp.221-238
• /
• 2019

최근, 기업 및 공공기관에서는 고객 상담과 응대 분야에 챗봇(Chatbot)서비스를 적극적으로 도입하고 있다. 챗봇 서비스의 도입은 기업이나 기관에게 있어서 인건비 절감 효과를 가져올 뿐만 아니라 고객과의 빠른 커뮤니케이션 효과를 기대할 수 있다. 데이터 분석 기술의 발전과 인공지능 기술의 고도화는 이런 챗봇 서비스의 성장을 견인하고 있다. 하지만 기술중심으로 개발된 챗봇은 사용자가 내재적으로 원하는 바와 괴리가 있을 수 있으므로, 챗봇이 단순히 기술의 영역이 아닌 사용자 경험의 영역에서 다루어질 필요가 있다. 본 연구는 사용자 경험 분야의 대표적 방법론인 디자인 사고 접근법을 챗봇 개발에 적용하여, 사용자 니즈 기반의 챗봇 개발 프로세스를 제안하고자 한다. 사용자 관찰을 통해 팩트(Fact) 수집을 시작으로, 인사이트(Insight)를 도출하고 기회영역(Opportunity)을 발굴하는 추상화의 과정을 수행한다. 이어서 사용자의 멘탈모델에 맞는 기능을 제공하고 원하는 정보를 구조화하는 구체화의 과정을 통해, 사용자의 니즈에 부합하는 챗봇을 개발할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구에서는 제안한 프로세스의 실효성을 확인하기 위하여 국내 화장품 시장을 대상으로 실제 구축 사례를 함께 제시한다. 본 연구는 챗봇 개발 프로세스에 사용자 경험을 접목한 점에서 이론적 시사점을 가지며, 기업이나 기관이 바로 적용 가능한 현실적인 방법을 제안한다는 면에서 실무적 시사점을 가진다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권3호
• /
• pp.43-62
• /
• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권3호
• /
• pp.89-115
• /
• 2019

본 연구는 고전 추리 소설 작가로 유명한 아서 코난 도일과 애거서 크리스티의 문체적 차이점을 데이터 분석을 통해 제시하고, 나아가 텍스트 마이닝에 입각한 문체 연구의 해석적 방법론을 제시하고자 시행되었다. 추리 소설의 핵심 요소인 사건과 인물에 더해 작가의 문법적인 집필 방식을 문체로 정의하고 분석을 시도하였다. 작가 별로 각 2권, 총 4권의 책을 선정하였으며 문장 단위로 텍스트를 나누어 데이터를 확보하였다. 각 문장에 따른 감성 점수를 부여한 뒤 페이지 진행에 따른 감성을 시각화하였으며, 페이지에 따라 토픽 모델링을 적용하여 소설 속 사건 진행 흐름을 파악할 수 있었다. 동시 발생 매트릭스(co-occurrence matrix)를 구성하고 네트워크 분석(Network Analysis)을 시행함으로써 사건이 진행되는 과정에서 인물들 간 관계의 변화를 확인할 수 있었다. 또한 전체 문장을 총 6가지 문체를 기준으로 문법적인 체계를 나누어 작가 간, 그리고 작품 간 집필 방식의 차이점을 확인하였다. 이러한 일련의 연구 과정은 문체에 대한 이해를 바탕으로 글 전체의 맥락을 파악할 수 있도록 도움을 줄 수 있으며, 나아가 기존에 개별적으로 진행되었던 문체 연구를 통합시킴으로써 문체 구조에 대한 이해를 도울 수 있다. 그리고 이러한 선행된 이해를 통해 온라인 텍스트를 비롯한 비정형 데이터 속 문체의 존재를 발견하고 구체화하는 작업에 기여할 수 있다. 뉴미디어를 포함한 온라인 텍스트를 심도 있게 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있는 상황에서 해당 연구들과 연계를 통해 보다 의미 있는 온라인 텍스트 분석에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국응용곤충학회지
• /
• 제58권2호
• /
• pp.111-120
• /
• 2019

톱다리개미허리노린재는 콩과작물과 과수에 경제적 피해를 주는 주요해충이다. 본 연구는 톱다리개미허리노린재의 온도에 따른 산란특성을 규명하고 수정란을 이용한 산란모형과 생명표 매개변수를 추정하기 위하여 15.8, 19.7, 24.0, 27.8, 32.6, 34.0, $35.5^{\circ}C$ 정온조건에서 실험을 실시하였다. $15.8^{\circ}C$를 제외하고 조사된 모든 항온온도조건에서 산란이 가능하였다. 암컷 성충 수명은 $15.8^{\circ}C$ (110.5일)에서 가장 길었으며 온도가 올라갈수록 짧아지는 경향을 보였다($19.7^{\circ}C$에서 76.6일, $35.5^{\circ}C$에서 20.6일). 전체 산란수와 수정란수는 $24.0^{\circ}C$ (193.5와 151.2)에서 가장 많았으며 부화율은 $27.8^{\circ}C$ (84.0%)에서 가장 높았다. 전체 산란수와 수정란수를 이용하여 산란모형과 생명표 매개변수를 비교하였다. 수정란수를 이용시 온도별 총산란수 모형의 추정된 총산란수(159개)는 전체 산란수(190개)를 이용했을 때보다 적었다. 생명표분석에서 수정란을 이용하였을 때 개체군순증가율과 평균세대기간은 전체 산란수를 이용한 결과보다 작은 값을 나타내었다. 수정란을 이용한 산란모형 작성과 생명표분석은 실질적인 개체군변이를 이해하는데 도움이 될 것이다.

• 한국조경학회지
• /
• 제47권3호
• /
• pp.31-38
• /
• 2019

본 연구는 남부지방에 흔히 식재하는 3개 조경수종을 대상으로 직접수확법을 통해 개방 생장하는 개체별 탄소저장 및 흡수를 계량화하고, 수종별 생장에 따른 탄소저감을 용이하게 산정하는 계량모델을 개발하였다. 연구 수종은 탄소저감 정보가 부재하는 동백나무, 배롱나무, 가시나무 등이었다. 유목에서 성목에 이르는 일정 간격의 줄기직경 규격을 고려하여 수종별로 10개체씩, 총 30개체의 수목을 구입하였다. 그리고 근굴취를 포함하는 직접 벌목을 통해 해당 개체의 부위별 및 전체 생체량을 실측하고, 탄소저장량을 산정하였다. 수종별 흉고직경 내지 근원직경의 줄기 원판을 채취하여 직경생장률을 분석하고, 연간 탄소흡수량을 산출하였다. 줄기직경을 독립변수로 생장에 따른 수종별 단목의 탄소저장과 연간 탄소흡수를 산정하는 활용 용이한 계량모델을 도출하였다. 이들 계량모델의 $r^2$은 0.94~0.98로서 적합도가 높았다. 흉고직경 10cm인 가시나무 단목의 탄소저장량과 연간 탄소흡수량은 각각 24.0kg/주 및 4.5kg/주/년이었다. 근원직경 10cm인 동백나무와 배롱나무의 경우는 각각 11.2kg/주 및 2.6kg/주/년, 8.1kg/주 및 1.2kg/주/년이었다. 이 탄소저장량은 가시나무 약 42L, 동백나무 20L, 배롱나무 14L의 휘발유 소비에 따른 탄소 배출량에 상당하였다. 또한, 상기한 직경의 가시나무, 동백나무 및 배롱나무 한 그루는 매년 각각 8L, 5L, 2L의 휘발유 소비에 따른 탄소 배출량을 상쇄하는 역할을 담당하였다. 본 연구는 식재 수목의 직접 벌목과 근굴취의 난이성을 극복하고, 남부지방 대상 조경수종의 생체량 및 탄소저감을 계량화하는 새로운 초석을 마련하였다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.85-96
• /
• 2019

일사량은 자연 생태계와 농업 생태계에서 에너지 수지와 물 순환을 추정하는데 중요한 변수이다. 일별 일사량을 추정하기 위해 심층 신경망(DNN) 모델이 개발되었다. 일조시간 등의 변수보다 기상 관측소에서의 가용성이 더 높은 온도와 강수량이 심층 신경망 모델의 입력 자료로 사용되었다. five-fold crossvalidation 을 사용하여 심층 신경망을 훈련시키고 검증하였다. 국내 15 개의 기상 관측소에서 30 년 이상 장기간의 기상 자료가 수집되었다. Cross-validation을 통해 얻어진 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일별 일사량 추정치에 대해 비교적 작은 RMSE($3.75MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$) 값을 가졌다. 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일사량의 변위의 약 68%를 설명했다. 1985 년과 1998 년의 일사량 관측값은 일조시간에 비해 상당히 낮은 값이 관측되었다. 이는 후속 연구에서 일사량 관측 데이터의 품질 평가가 필요할 것임을 시사했다. 해당 연도의 데이터를 분석에서 제외했을 때, 심층 신경망 모델의 추정값은 통계적 수치가 약간 높게 나타났다. 예를 들어, $R^2$ 와 RMSE 의 값은 각각 0.72 와 $3.55MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$ 이었다. 심층 신경망 모델은 기온과 강수량을 통해 일사량을 추정하는데 유용하며, 이는 미래 기후 시나리오 자료에 대해서 활용할 수 있을 것이다. 따라서, 공간에 대한 제약이 완화된 심층 신경망 모델은 작물 모델의 입력 자료로 일사량이 필요한 작물 생산성에 대한 기후 변화 영향 평가에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 헤리티지:역사와 과학
• /
• 제51권2호
• /
• pp.78-91
• /
• 2018

경남 고성 상족암 일대는 화석, 연흔, 암맥, 주상절리 등 다양한 지질유산이 분포하고 있어 천연기념물 제411호(고성 덕명리 공룡과 새발자국 화석산지)로 지정되었다. 이 중 상족암의 주상절리는 해안에 인접하고 있어 아름다운 해안 경관을 이루고 있으며, 전체적인 형상은 거대한 병풍 모양을 연상케 하여 병풍바위라 불린다. 병풍바위에는 하위 퇴적층과의 경계면에 수직한 방향으로 주상절리가 특징적으로 발달하고 있다. 이번 연구에서는 병풍바위에 나타나는 주상절리를 대상으로 야외 및 현미경 관찰, 전암대자율 분석, X-선 회절 분석, 지화학 분석 등 암석 광물학적 연구와 대자율이방성(AMS) 분석을 통한 자기미세구조 연구를 수행하여 병풍바위와 주상절리의 형성과정에 대해 논의하였다. 병풍바위에 나타나는 산성 암상의 화학조성은 유문암의 조성을 가지며, 석영, 장석, 백운모, 견운모, 불투명광물 등이 관찰된다. 병풍바위에 대한 대자율이방성 분석 결과, 각 지점에서 입자들의 장 단축 방향을 나타내는 $k_1$과 $k_3$의 군집도가 매우 높게 나타나며, 납작한 형태의 엽리구조가 발달하고 있는데 이는 암맥, 용암류보다는 암상에서 발달하는 석리(rock fabric)로 해석된다. 결론적으로 병풍바위는 퇴적층의 층리면을 따라 관입한 암상이며, 주상절리는 관입한 유문암질 마그마의 냉각에 따른 수축에 의해 형성되었다. 이번 연구는 향후 국내에 분포하는 주상절리의 형성 메커니즘을 이해하는데 기초 자료로 활용할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국응용곤충학회지
• /
• 제58권2호
• /
• pp.89-99
• /
• 2019

2012~2017년까지 강원도 3개 시 군(춘천시, 강릉시, 횡성군)에서 채집된 모기는 총 6속 13종, 654,362마리가 채집되었다. 채집된 모기는 분류하여 얼룩날개모기속을 제외하고 종별, 채집일, 채집 장소에 따라 최대 50마리를 1개 실험군으로 reverse transcription-polymerase chain reaction, 염기서열 분석방법으로 플라비바이러스 감염여부를 조사하였다. 채집모기 276,224마리에 대해 7,721개 실험군을 검사한 결과 68개 실험군(0.9%)에서 플라비바이러스 유전자가 검출되었다. 검출된 플라비바이러스의 염기서열 분석결과 4개 실험군은 일본뇌염바이러스(Japanese encephalitis virus), 64개 실험군은 차오양바이러스(Chaoyang virus)로 확인되었다. 일본뇌염바이러스는 2012년 춘천시에서 채집된 2,728마리의 빨간집모기 중 1개 실험군, 2013년 횡성군에서 채집된 19마리의 동양집모기 중 1개 실험군, 2017년 춘천시에서 채집된 1,111마리의 빨간집모기 중 1개 실험군, 강릉시에서 채집된 빨간집모기 724마리 중 1개 실험군에서 검출되었다. 검출된 일본뇌염바이러스의 유전형은 모두 V형 바이러스였다. 차오양바이러스는 강원도 내에서 6년간 채집된 금빛숲모기 232,871마리, 5,055개 실험군을 대상으로 검사한 결과 63개 실험군에서 검출되었으며, 춘천지역에서 채집된 빨간집모기 585개 실험군 중 1개 실험군에서 검출되었다. 채집지역별 금빛숲모기의 차오양바이러스 감염률이 가장 높은 지역은 MIR (최소감염률) 0.32, MLE (최대우도법) 0.33 (CI 0.23~0.46) 감염률을 보인 춘천시였다. 그 뒤로 횡성군 MIR 0.30, MLE 0.30 (CI 0.16~0.52)과 강릉시 MIR 0.21, MLE 0.21 (CI 0.13~0.31)순이었다. 월별 금빛숲모기의 차오양바이러스 감염률은 10월에 MIR 0.38, MLE 0.38 (CI 0.07~1.25)로 가장 높은 감염률을 나타내었다.

• 헤리티지:역사와 과학
• /
• 제49권1호
• /
• pp.100-119
• /
• 2016

'원형'과 '원형유지'는 국내 문화재의 보존 관리 및 활용에 있어서 철학적 토대를 이루는 핵심적인 개념이자 원칙이다. '원형'은 20세기를 전후한 근대기에 국내에 그 용어가 유입된 이후 구체적인 의미에 대하여 심도 있는 논의나 연구가 이루어진 적이 없었던 탓에 여전히 모호하고, 추상적이며, 주관적인 개념을 지닌 용어로 남아있다. 또한 용어에 대한 개념이 구체적이지 않은 상태에서 1999년 문화재보호법에 '원형유지' 조항이 신설되어 문화재를 보존 관리하는 기본원칙으로 명문화되었지만 유효한 원칙으로 실무에 적용되는 데에는 한계가 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위한 첫 단계로 원형개념이 유입되는 과정과 시대적 배경, 그리고 원형유지의 원칙이 문화재 보존 관리 및 활용의 공식적인 원칙으로 자리잡는 과정을 고찰하였다. 본 논문에서는 문헌검토와 사례연구를 통해 개념이 유입되고 정착하는 과정에서 '시대'와 '양식'을 중심으로 원형개념이 고착화되는 경향, 그리고 시대 중에서도 최초의 시기, 또는 가장 이른 시기를 의미하는 개념으로 주로 사용하고 있다는 점을 서술하였다. 그로인해 고정된 시점에 맞추어 문화재를 보존관리하면서, 원형이 지녀야 하는 다양한 측면의 속성들을 간과해 온 결과 원래의 재료 등 원형의 핵심적인 요소들이 손실된 채 문화재를 보존하는 문제점이 야기되었다. 필자는 이러한 태도와 경향이 문화재를 다양한 가치를 지닌 대상으로 이해하기 보다는 역사적, 예술적 가치, 특히 그 중에서도 역사적 가치와 흔적을 담아내는 물질적 산물로 보기 때문이라고 보았다. 나아가 시대적인 역사인식이 단층적이며, 원형유지의 원칙을 수립하는 과정에서 원칙의 타당성에 대하여 보존철학적 관점에 근거한 심도있는 논의가 부족하다는 데에 기인하고 있음을 지적하였다. 마지막으로 앞으로 원형에 대한 개념정의는 문화재가 지닌 다양한 가치를 고려하여 그 개념이 다면적 다층적으로 재설정되어야 하며, 문화재의 종류별 특성을 고려한 원형개념이 정립되어야 하고, 원형유지 조항의 타당성과 실현가능성을 검토하여 실제 적용하기 위한 구체적인 지침이 제시되어야 한다고 제언하였다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.653-659
• /
• 2019

본 연구는 고용량 $^{131}I$ 치료 후 방사선원이 된 퇴원 환자로부터 나오는 방사선 피폭에 관해 외부 선량률을 측정하고, 그에 따른 피폭선량을 예측하는 것이 목적이다. 200 mCi 이상 고용량 $^{131}I$ 치료를 받은 30명의 환자에서 구리링 3개를 이용하여 환자로부터 거리 및 방위각에 따른 선량평가를 시행하였다. 정확한 방사선 계측을 위하여 GM 계측기를 이용하여 2명의 측정자가 방위각 8 포인트와 거리 변화를 주며 계측하였다. 측정값을 기반으로 3가지 예측 시뮬레이션을 설정하여 불특정 다수 일반인에 대한 피폭선량을 계산하였다. 1m 높이에서 방위각에 따른 외부 선량률이 가장 높은 부위는 0도이다. 거리에 따른 선량률은 거리별 방위각의 선량률 평균값을 사용하였다. 거리에 따른 외부 선량률의 최고치는 50, 100, 150 cm에서 각각 $214{\pm}16.5$, $59{\pm}9.1{\mu}Sv/h$, $38{\pm}5.8{\mu}Sv/h$ 이다. 고용량 $^{131}I$ 치료 환자가 대중교통을 이용해서 5시간 이동할 때 반경 50 cm 지점의 옆좌석에 안은 불특정 일반인이 받을 수 있는 피폭선량은 1.14 mSv이다. 소변 통(urin bag)을 착용한 퇴원환자로부터 100 cm 거리에서 4일 동안 간병인이 받을 수 있는 최대 피폭선량은 6.5 mSv이다. 퇴원 환자 귀가로 인해 7일 동안 150 cm 거리에서 보호자가 받을 수 있는 최대 피폭선량은 1.08 mSv이다. 개발된 예측 모델링으로 불특정 $^{131}I$ 치료 환자의 주변 일반인에게 적용하였을 때 연간 선량 한도를 단시간에 초과하는 수준이었다. 따라서 본 연구를 통해 현행 고용량 $^{131}I$ 치료 환자의 퇴원 후 주변의 일반인의 방호체계의 합리적인 가이드라인을 제시하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.