그동안 데이터 개방, 기술수용이론 등 빅데이터 활용의 영향요인에 대한 법·정책적 연구는 다수 있었으나, 제약선 역할을 하는 개인정보 규제요인 또는 데이터 결합요인이 빅데이터 활용에 미치는 영향에 대한 실증연구는 거의 없었다. 이에 본 연구는 델파이 분석(Delphi Analysis)을 통해 빅데이터 활성화에 부정적(-) 관계를 보이는 개인정보 규제요인과 긍정적(+) 효과를 보이는 데이터 결합요인이 무엇으로 구성되는지 요인의 우선순위를 시론적으로 탐색하였다. 델파이 분석결과, 개인정보 규제요인은 가명정보 등 활용제도 도입, 개인정보 비식별화 근거 명확성, 데이터 결합규정 명확성, 개인정보 정의 명확성, 개인정보 동의 용이성, 개인정보 감독기구 통합, 개인정보 법률간 정합성, 법령위반시 적정 처벌강도, EU GDPR 비교시 적정 과징금 순으로 상위요인이 조사되었다. 다음으로 데이터 결합요인은 결합 비식별성, 결합데이터 표준화, 결합 책임성, 결합기관 유형, 경합경험, 결합 기술가치 순으로 조사되었다. 이러한 연구결과는 빅데이터 활성화를 위해 개인정보 규제와 데이터 결합정책 설계 시 어느 구성요인을 우선적으로 제도개선 해야 하는지 시사점을 제공한다.
본 연구에서는 건설현장 중 아파트 건설현장에서 발생한 산업재해에 대해 분석하고 업무상 재해 유형에 따른 재해요인을 다중 상응 분석을 통해 연관성을 분석하였다. 국내에서 세 번째로 재해빈도가 높은 아파트 건설현장에 대한 재해 관련 연구가 부족하고 설문 조사 기법을 활용한 연구들이 대부분이다. 따라서 본 연구에서는 산업재해원인조사 데이터에서 탐색적 데이터 분석을 진행하고 다중 상응 분석을 통해 각 재해요인 간의 연관성을 도출하였다. 연구의 결과를 두가지로 요약하면 다음과 같다. 첫째, 최근 아파트 시공이 초고층화 및 설계의 복잡화로 인해 고소작업이 많아짐에 따라 추락재해가 높은 빈도와 근로자의 사망률을 나타냈다. 또한, 사망은 경력이 매우 적은 작업자와 10년 이상의 경력을 가진 작업자가 대부분을 차지하고 있으며, 이는 안전교육 미실시, 경험 부족 그리고 근로자의 안전불감증으로 인해 발생하는 것으로 나타났다. 둘째, 다중 상응 분석 결과 대부분 발생하는 산업재해는 안전장비 착용, 올바른 작업절차 준수 및 관리·감독으로 충분히 예방할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 도출된 중점 재해요인은 아파트 건설현장의 안전교육과 감독·관리에서 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
영화에서 색상은 스토리텔링을 이끄는 도구이며 이야기 주제를 암시하는 메타포다. 본 연구는 관객에게 전달되는 영화의 색상이미지를 분석하여 효율적이고 객관적인 데이터를 구축한다. 영화에서 색상의 시각적 인지과정을 살피고 관객에게 수용되는 과정을 연구한다. 이 연구과정을 통해 영화 색상의 시각적 자극에 의해 인과적으로 발생하는 감성적 반응을 살피고, 영화를 관람하는 관객의 감성적 반응을 효과적으로 유발시키는 요인으로 영화에서 색상을 통한 시각적 요인의 정량화 연구를 진행한다. 본 연구는 웨스 앤더슨 감독의 영화<로얄테넌바움>의 미장센을 분석하고, 영화적 색상의 커뮤니케이션 역할에 대해 연구 한다. 영화 속 10개의 챕터별 미장센을 통해 나타난 색상을 컴퓨터 색채 분석 프로그램을 이용하여 색채 분포데이터의 정량적 분석을 수행한다. 색채분석을 통해 앤더슨 감독이 이 영화에서 저채도와 중명도의 레드(R)와 옐로우레드(YR)를 중심 색상으로 영화 장면들을 구성한 것으로 분석되었다. 이 분석을 통해서 영화가 표현하는 색상이 관객의 감성을 제어하는 심리적 요소로 사용되기 위해 영화 전반에 어떻게 색상을 사용하고, 그 사용의 정량적 형태는 어떠한지에 대해 연구한다.
우리나라는 여러 건의 여객선 사고를 겪으면서, 여객선 안전관리를 위해 다양한 제도를 운영하고 있다. 2021년 기준 우리나라 연안을 운항하는 여객선 162척 중, 차량갑판이 개방된 형태의 차도선이 105척(65 %)을 차지하고 있다. 차도선은 2~4개의 섬을 경유하는 운항 패턴을 가지고 있다. 출항지(모항)에서 안전점검은 선원과 운항관리실의 운항감독관, 해사안전감독관에 의해 실시된다. 경유지에서의 안전점검은 자체점검이 실시되는 경우가 있다. 여느 제도와 마찬가지로 제도적, 현실적 한계 등이 있다. 이를 위해 영상처리기법을 활용하여 차량을 검출하고 이를 선박 복원성 계산과 연동하는 방안을 제안하고자 본 연구를 수행하였다. 차량 검출을 위해 차영상을 이용하는 방법과 기계학습을 이용하는 방법을 사용하였다. 검출된 데이터를 선박 복원성 계산에 활용하였다. 기계학습을 통해 차량을 검출하는 경우, 차영상에 의한 차량 검출 방법보다 차량 식별에 안정적임을 알 수 있었다. 다만, 카메라가 일몰과 같은 상황에서 역광을 받는 경우와 야간과 같은 상황에서 부두와 선박 내부의 강한 조명에 의해 차량이 식별되지 않는 한계가 있었다. 안정적인 영상처리를 위해 충분한 영상 데이터 확보와 프로그램 고도화가 필요해 보인다.
해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.
스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.
2014년 카드 3사 개인정보유출 사고를 계기로 외부 불법 침입으로 인한 보안사고 보다 내부직원의 고의나 실수 등 관리 소홀에 의한 개인정보 불법유출 사고가 더 심각하다는 것을 깨닫고 금융회사는 개인정보유출 재발방지 대책을 마련하여 추진하고 있다. 그러나 국내 금융환경을 반영한 정보기술(IT)시스템 구조가 매우 복잡하고 어려운 구조로 되어 있어 관리적, 물리적, 기술적 통제절차의 범위를 벗어난 내부자 위협에 노출과 유출사고 발생 개연성은 높다. 본 연구에서는 메타데이터에 기초하여 개인식별속성데이터를 정의 및 관리하고, 테이블간 결합을 통해 포괄적인 개인정보 식별 및 접근을 통제하는 프로세스를 제시한다. 이 프로세스는 금융감독기관의 컴플라이언스 위반 가능성 감소 및 내부통제 강화라는 목표를 충족시킨다. 마지막으로 본 연구에서는 제안한 프로세스를 반영한 의사결정 모델을 도출하고 실증하였다.
본 고에서는 비디오로부터 coherent story를 학습하여 비디오 스토리를 재현할 수 있는 스토리 학습/재현 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 연속 이벤트 순서를 감독학습 정보로 사용함으로써 각 에피소드들이 은닉 공간 상에서 궤적 형태를 가지도록 유도하여, 순서정보와 의미정보를 함께 다룰 수 있는 복합된 표현 공간을 구축하고자 한다. 이를 위해 유아용 비디오 시리즈를 학습데이터로 활용하였다. 이는 이야기 구성의 특성, 내러티브 순서, 복잡도 면에서 여러 장점이 있다. 여기에 연속 이벤트 임베딩을 반영한 인코더-디코더 구조를 구축하고, 은닉 공간 상의 시퀀스의 모델링에 양방향 LSTM을 학습시키되 여러 스텝의 서열 데이터 생성을 고려하였다. '뽀롱뽀롱 뽀로로' 시리즈 비디오로부터 추출된 약 200 개의 에피소드를 이용하여 실험결과를 보였다. 실험을 통해 에피소드들이 은닉공간에서 궤적 형태를 갖는 것과 일부 큐가 주어졌을 때 스토리를 재현하는 문제에 적용할 수 있음을 보였다.
고유동 콘크리트 유동성능 평가장치는 슬럼프 플로 500 mm 도달속도와 플로우 유동의 데이터를 종합하여 KS F 2594 기준을 측정하기 위한 장비이다. 그러나 기존의 KS F 2594 측정 방법은 시험은 시험자와 감독자의 관점에 따라 점도에 대한 데이터가 매우 불규칙하여, 실무에서는 작은 수치 차이로 인하여 많은 의견 충돌이 발생하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문 에서는 기존의 이러한 문제점을 개선한 형태의 기구부의 메카니즘 설계와, 아울러 기구부를 구동하는 전자회로를 제시 하였다. 아울러 설계된 장치와 사용자간의 인터페이스를 위한 알고리즘과 무선센서 네트웍을 사용한 데이터 전송 방식에 대하여 다루었다. 제시된 방법은 실제 실험을 통해 검증하여 그 유용성을 보였다.
본 연구는 야구 경기에서 선발 투수를 위기 상황 이전에 교체하기 위한 의사결정을 지원하는 예측 모델 구현을 목적으로 한다. 이를 위해 베이스볼 서번트(Baseball Savant)에서 제공하는 메이저리그 스탯캐스트 데이터를 활용하여, 선발 투수를 위기 상황 이전에 선제적으로 교체하는 예측 모델을 구현한다. 이를 위해 첫째, 데이터 탐색을 통해 선발 투수가 경기에서 직면하는 위기 상황을 도출하였다. 둘째, 선발 투수가 이닝 종료 전에 교체된 경우, 이전 이닝에서 교체하는 것으로 레이블을 구성하여 학습을 진행하였다. 학습된 모델을 비교한 결과 앙상블 기법을 기반으로 한 모델이 F1-Score가 65%로 가장 높은 예측 성능을 보였다. 본 연구의 실무적 의의는 제안하는 모델을 통해 선발 투수를 위기 상황 이전에 교체하여 팀의 승리 확률을 높이는 데 기여할 수 있으며, 경기 중 감독은 데이터 기반의 전략적 의사결정 지원을 받을 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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