• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.609-615
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• 2022

본 논문은, 개인 간 거래 C2C에 기반으로 해외직구 불법 거래에 관한 모니터링 시스템을 제안한다. 관세법에서는 해외직구 물품이 일정 금액 (미화 150불, 단 미국은 미화 200불)이하 또는 자가 사용 물품으로 인정되는 경우에만 제세를 면제토록 규정하고 있다. 과세를 면제받아 구매한 해외직구 물품을 온라인 등에서 되파는 행위는 무신고 밀수입죄에 해당한다. 그런데도 온라인 중고 사이트에는 이에 대한 되팔이가 증가하여 지속적인 관세법 위반이라는 사회적 이슈로 논란이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 해외직구 관련 불특정 거래 내용을 수집하고, 정보를 빅데이터 방식으로 데이터를 정제하여, 자연어 처리 등을 통해 모니터링 시스템으로 설계하여 판매자와 유사한 형태를 보이는 키워드 분석, 거래방식 분석, 동일성 판별 등을 분석하였다. 해외직구 물품의 불법 거래 단속에 활용이 가능할 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.311-322
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• 2015

본 연구는 교사가 개발한 콘텐츠의 설계 동향과 문제들을 분석하고, 개선방안을 모색하였다. 교육정보화연구 대회에서 최근 3년 동안 1등급을 받은 콘텐츠들을 분석하였다. 콘텐츠를 8가지 교수 학습 활동 유형과 6가지 지식 유형으로 나누어 살펴보았을 때, 대부분의 콘텐츠가 개인교수 유형과 개념 및 원리 학습 유형에 치중되어 있었다. 한편, 교육용 소프트웨어 품질인증 기준을 적용한 결과, 다수의 준거들에서 미흡하게 설계된 것으로 밝혀졌다. 이와 더불어서, 내용 분석 방법을 적용하여 설계의 특성을 심층적으로 분석한 결과, 평가, 피드백, 학습목표 등과 관련하여 다수의 문제들이 발견되었으며, 이 외에도 수준별 학습 지원, 학습자와 내용 간의 상호작용, 텍스트와 내레이션 제시, 학습자 정보 처리, 화면 설계, 학습자의 수준을 고려한 내용 선정 등에서 몇 가지 공통된 문제들이 발견되었다. 분석 결과로 발견된 문제들과 관련하여 평가 문항 선정 및 안내, 피드백 내용 및 종류, 학습목표 기술, 학습내용 선정, 상호작용, 텍스트 제시, 화면 설계 등에 대한 개선 방안들이 제안되었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권3호
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• pp.370-379
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• 2016

최근 스마트 디바이스가 많이 보급되면서 개인 영상 미디어가 다양한 방식으로 생성되어 영상 미디어를 이용한 서비스가 요구되고 있다. 이에 따라 영상 미디어 분석 및 인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되어, 영상으로부터 의미 있는 객체를 인지할 수 있게 되었다. 기존의 미디어 온톨로지를 이용한 시스템은 영상의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용하기 때문에 영상에 등장하는 객체를 통해 미디어 분류를 수행할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 미디어 데이터에서 인지되는 객체들을 이용해 해당 영상이 속하는 범주로 자동 분류하기 위해 서술논리 기반(Description Logic) 추론 시스템과 순서에 따라 달라질 수 있는 이벤트 처리를 위한 규칙 기반 추론 시스템을 제안한다. 제안하는 서술논리 기반 추론 시스템은 영상 미디어에서 인지되는 객체들의 관계를 서술논리로 정의된 행위(Activity) 온톨로지로 표현하고, 실체화 추론을 통해 인지된 객체가 행위로 추론되는 방법에 대해 설명한다. 규칙 기반 추론 시스템은 추론된 행위의 순서에 따른 이벤트를 정의하고 순서 기반 규칙 추론을 이용하여 범주에 알맞은 이벤트로 자동 분류하는 방법에 대하여 설명한다. 제안하는 방법의 타당성을 증명하기 위해 유투브의 영상에 대한 분석을 통해 올바른 범주로 분류된 미디어 데이터를 구성하여 제안하는 시스템의 타당성을 증명하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.348-357
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• 2007

개인용 이동형 단말기의 개선된 성능과 비용, 그리고 무선 통신 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 이를 이용하는 사용자들의 수가 빠른 속도로 늘고 있다. 그에 따라 사용자들에게 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기술이 요구하고 있는 시점이다. 현재까지의 연구를 통해 사용자가 필요로 하는 최단 경로 찾기 등의 기술은 많은 연구가 이루어져 있다. 하지만 사용자의 현재 위치에 따라 여러 가지 추천 서비스를 제공할 수 있게 하는 기술은 우리가 필요로 하는 도로 망에서가 아닌 Euclidean spaces에 집중되어 있다. 따라서 우리는 기존의 연구를 확장시켜, 도로 망에서 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 시스템은 질의에 대한 응답을 하기 위해 전처리 단계를 필요로 한다. 이 단계에서는 먼저 전체 도로 망을 몇 개의 Voronoi 다각형으로 나누고, 나누어진 각각의 Voronoi 다각형들에 대한 정보를 계산한다. 이러한 과정에서 도로 망의 규모에 맞춰 자동으로 Voronoi 다각형의 개수를 결정하게 한다. 이를 통해 전체 도로 망의 크기가 변경되더라도, 전처리 단계 정보를 저장하는 공간이 예측 가능하도록 선형적으로 증가되게 하였다. 실제 질의 응답과정에서는 미리 계산된 정보를 이용하여 사용자들에게 빠른 속도의 서비스를 제공 할 수 있게 한다. 실험을 통하여 제안된 시스템이 도로 망에서 최근접 질의와 영역 질의를 효과적으로 처리 하여 탐색 시간과 방문 노드 수에서 많은 이점이 있음을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.59-70
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• 2013

최근 정보통신기술의 발달과 더불어 다양한 혁신적인 기술이 개발되고 있다. 이러한 기술은 우리의 모든 삶의 방식을 변화시키고 있다. 특히 스마트기술은 우리의 삶을 극적으로 바꾸어 놓고 있다. 스마트폰과 테브릿 PC등 스마트 기기들은 교육분야에 활용되어 소위 "스마트 러닝"이라는 개념이 탄생되어 교육분야에 적용되고 있다. 현재 스마트러닝은 교육분야에 스마트기기의 확산과 더불어 활발하게 진행되고 있다. 이러한 스마트 환경에서 개인의 소양능력을 구분하기 위해서 스마트 소양 척도가 필요하다. 하지만 현재까지 스마트 소양 척도에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 연구의 목적은 스마트 러닝 환경에서 교사와 학생의 스마트 소양 척도를 개발하는 것이다. 본 연구의 스마트 소양척도는 기존의 ICT 소양척도를 기반으로 개발되었다. 본 연구의 스마트 소양 척도는 4개의 분야로 구성되어 있다. 즉 스마트 교육, 스마트 소양, 스마트 활용 및 스마트 윤리이다. 스마트 소양 척도를 개발하기 위해서 교수, 교사 및 연구원 등 다양한 전문가집단을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문결과는 광범위한 통계처리를 통해 최종적인 스마트 소양 척도가 개발되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.86-100
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• 2015

클라우드 컴퓨팅은 IT 관련된 기능들이 서비스 형태로 제공되는 컴퓨팅 스타일이다. 사용자들은 전문 지식이 없거나 제어할 줄 몰라도 인터넷으로부터 서비스를 이용할 수 있다. 정보가 인터넷 상의 서버에 영구적으로 저장되고 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 휴대용 기기 등과 같은 클라이언트에는 일시적으로 보관된다. 이러한 클라우드 컴퓨팅에서 소프트웨어와 데이터는 서버에 저장된다. 클라우드 컴퓨팅은 웹 2.0, SaaS(software as a service)와 같이 최근 잘 알려진 기술 경향들과 연관성을 가지는 일반화된 개념이다. 이들 개념들의 공통점은 사용자들의 컴퓨팅 요구를 만족시키기 위해 인터넷을 이용한다는 사실이다. 이는 단순히 서버 등의 자원을 제공해 주면서 사용자가 디바이스에 제약없이 데이터에 접근할 수 있도록 해준다. 개인적인 용도의 파일을 저장하고 이를 여러 디바이스에서 공유하는 클라우드 서비스가 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 Dropbox와 OAuth, PACloud를 통해 이와 같은 서비스를 구현할 수 있다. 또한 스레드 폴링을 이용하여 서버에 들어오는 여러 태스크들을 적절하게 처리할 수 있는 구현 기술을 제시하였다. 아울러 구현 기술을 설명하기 위해 소프트웨어 공학적인 여러 다이어그램을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.21-30
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• 2023

인터넷 불법금융광고는 인터넷 카페, 블로그 등을 통해 통장매매, 신용카드·휴대폰결제현금화 및 개인신용정보매매 등 불법금융행위를 목적으로 한다. 금융감독당국의 노력에도 불구하고 불법금융행위는 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 인터넷 불법금융광고 게시글에 파이썬 딥러닝 기반 텍스트 분류기법을 적용해 불법여부를 탐지하는 모델을 제안한다. 텍스트 분류기법으로 주로 사용되는 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 장단기 메모리(LSTM: Long-Short Term Memory) 및 게이트 순환 유닛(GRU: Gated Recurrent Unit)을 활용한다. 그동안 수작업으로 심사한 불법확인 결과를 기초 데이터로 이용한다. 한국어 자연어처리와 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조절을 통해 최적의 성능을 보이는 모델을 완성하였다. 본 연구는 그동안 이뤄지지 않았던 인터넷 불법금융광고 판별을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 딥러닝 모델에서 91.3~93.4% 수준의 정확도를 보임으로써 불법금융광고 탐지에 딥러닝 모델을 실제 적용하여 불법금융광고 근절에 기여할 수 있기를 기대해 본다.

• 경영과정보연구
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• 제35권1호
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• pp.143-154
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• 2016

본 논문에서는 신임 최고경영자가 취임 초기에 우호적인 시장의 평판, 높은 보상 및 계약 연장 등의 개인적 혜택을 목적으로 이익 조정 등을 통한 보고 이익의 과다 계상 행태로 인한 기업의 실질 이익과 보고 이익간에 괴리가 생겨 기업의 가치관련성에 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 이러한 가치관련성의 변화를 살펴보기 2004년부터 2014년까지 11년간을 연구기간으로 선정하고 최고경영자 교체기업의 가치관련성을 미교체기업과 비교하고, 신임경영자의 취임 초기의 가치관련성 변화를 재임 후반기와 비교하여 실증분석하였다. 연구방법으로는 Ohlson(1995)의 가치평가식을 이용하여 기업의 순이익 및 순자산 장부가치에 대한 차별적 가치평가계수를 추정하는 방법을 적용하였다. 연구기간동안 14,373 관찰치를 대상으로 하여 최고경영자를 교체한 2.971 관찰치의 상대적 가치관련성의 변화를 분석하였고, 신임경영자의 취임 초기 이익조정 행태가 가치관련성에 미치는 영향을 분석하기 위하여 4,810 관찰치의 가치관련성의 변화를 분석하였다. 실증분석의 주요한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전체표본에 대한 분석에서 최고경영자를 교체한 기업의 순이익은 가치관련성이 하락하는 반면 순자산 장부가치의 그것은 상승하는 경향이 관찰되었다. 이는 최고경영자의 이익조정으로 순이익 수치와 기업의 실질가치의 변동 간의 괴리가 증폭됨에 따라 순이익의 가치관련성이 저하된 반면, 신임 최고경영자의 'big bath' 등의 보수적인 회계처리로 인하여 순자산장부가치가 실질가치에 보다 접근하는 결과가 나타나 장부가치의 가치관련성은 향상된 것으로 판단된다. 둘째, 신임 최고경영자의 취임 초기에 순이익의 가치관련성은 하락하였으나 순자산 장부가의 가치관련성은 상승한 것으로 나타났다. 이러한 현상도 최고경영자 교체기업의 분석 결과와 같이 신임경영자의 이익조정 등의 행태가 시장에 부정적인 영향을 미쳐 주당순이익의 가치관련성은 감소하였지만, 최고경영자의 취임 초기 보수적인 회계처리로 주당순자산의 가치관련성은 증가한 것으로 보인다. 본 연구는 2004년부터 국내 상장사를 대상으로 최고경영자 취임 초기의 이익조정 행태로 인한 가치관련성을 국내 최초로 분석한 결과를 제공하였다는 점에서 공헌점을 갖는다.

• 인지과학
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• 제17권2호
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• pp.75-102
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• 2006

본 연구에서는 능숙 독자와 미숙 독자가 수행하는 인과 추리(because 문장 조건)와 대비 추리(although 문장 조건)를 연구하기 위해 문장검증과제를 사용하여 세 실험을 수행하였다. 외현 조건에서는 추리되는 정보가 직접 제시되었으나, 내현 조건에서는 제시되지 않았다. 각각의 조건에서 추리되는 정보를 담고 있는 검증문장이 제시되었다. 실험 1에서 능숙 독자와 미숙 독자 모두 검증문장에 정확하게 반응하였다. 이 결과는 두 집단 모두 인과 추리와 대비 추리에 필요한 언어 지식이 있음을 시사한다. 하지만 문장검증 시간에서는 두 집단간에 차이가 있었다. 미숙 독자는 because 문장과 although 문장 모두 외현 조건의 문장검증 시간이 내현 조건보다 빨랐지만 능숙 독자는 그렇지 않았다. 실험 2 에서는 인과 추리를 하지 않으면 사실과 반대되는(counterfactual) 것으로 보이는 메꾸기 덩이글(filler)을 포함시켜 미숙 독자로 하여금 because 문장에 대해 인과 추리를 수행하도록 유도했다. 실험 3 에서는 대비 추리를 통해서만 해소될 수 있는 메꾸기 덩이글(filler)을 포함시켜 미숙 독자로 하여금 although 문장에 대해 대비 추리를 수행하도록 유도했다. 실험 2 와 실험 3 의 결과는 미숙 독자가 글을 이해하는 도중에 인과 추리(실험 2)와 대비 추리(실험 3)를 하였음을 보여준다. 이러한 결과는 문맥 효과의 관점에서 논의되었다. 다른 단락(passage)이 담고 있는 모순성 (anomaly) 에 대한 특정한 부호화 조작이 문맥의 일부를 형성하며 , 이 문맥이 잠재 적으로 적절한 후속 교본 (text) 처리시 진행되는 활동을 인도할 것이다.각 임상기관에서 사용하고 있는 CT는 일정하지 않고 교정이 필요한 장비이므로, 발전된 치료계획시스템에 적용하고 있는 CT번호-전자밀도비에 대한 정기적인 확인이 필요하며, FFT 콘볼루션법에 비해 빔의 확산방향에 일치된 커널빔을 사용한 중첩법에서 오차가 적음을 확인하였다.on 인체 팬텀과 TLD를 이용하여 투과 스캔에 대한 방사선 선량을 평가할 수 있었다. PET/CT 영상 획득 시, 우리가 원하는 영상의 화질을 유지하면서 환자에 대한 피폭을 최소화하기 위한 영상 획득 방식의 최적화가 추가적으로 이루어져야 할 것으로 생각한다.령대에서 만족도가 높았다. 운동 다이어트로는 유산소 운동, 외과수술 및 스페셜 다이어트로는 사우나, 찜질방, 고온 반신욕으로 나타났으나 연령별로 유의적인 차이는 나타나지 않았다. 연령 및 비만도에 따른 다이어트 지식에 대한 평균 점수는 10점 만점에 모두 9.02점이었으며 연령이 감소함에 따라서 영양지식 점수는 증가하였다(p<0.05). 다이어트 지식에 대한 정답율은 '성인병과 비만과의 관계'가 가장 높은 정답률(97.7%)을 보인 반면, '식사속도와 비만과의 관계'가 가장 낮은 정답률(83.3%)을 보였다. 다이어트 중의 부작용은 '어지러움증, 빈혈' 16.2%, '피로' 15.1%, '소화불량'과 '변비'가 각각 11.1%, '전신무력감'이 10.5%, '집중력 감소' 7.8%, '피부건조'가 7.4%, '의욕상실' 6.7% 순으로 나타났으나 연령별로 유의적인 차이는 나타나지 않았다. 이상의 결과로부터 본 연구에서 체중감량 다이어트를 효과적으로 하기 위해서 식이 다이어트는 친환경을 지향하는 '유기농 채소', 운동 다이어트는 '유산소 운동'이 가장 만족도가

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.