정보통신 기술의 발전에 따라 웹 사이트에는 수많은 리뷰가 지속적으로 게시되고 있다. 이로 인해 정보 과부하 문제가 발생하여 사용자들은 본인이 원하는 리뷰를 탐색하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서, 이러한 문제를 해결하여 사용자에게 유용하고 신뢰성 있는 리뷰를 제공하기 위해 리뷰 유용성 예측에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 연구는 주로 리뷰에 포함된 특성을 기반으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나, 예측한 리뷰가 왜 유용한지 근거를 제시할 수 없다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 이러한 한계점을 해결하기 위해 리뷰 유용성 예측 모델에 eXplainable Artificial Intelligence(XAI) 기법을 적용하는 방법론을 제안하였다. 본 연구는 Yelp.com에서 수집한 레스토랑 리뷰를 사용하여 리뷰 유용성 예측에 관한 연구에서 널리 사용되는 6개의 모델을 통해 예측 성능을 비교하였다. 그 다음, 예측 성능이 가장 우수한 모델에 XAI 기법을 적용하여 설명 가능한 리뷰 유용성 예측 모델을 제안하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 사용자의 구매 의사결정 과정에서 유용한 리뷰를 추천할 수 있는 동시에 해당 리뷰가 왜 유용한지에 대한 해석을 제공할 수 있다.
도시지역 비점오염원관리, 물순환 회복, 침투 및 증발산량 증가, 열섬현상 저감을 위한 주요한 방안으로 저영향개발(low impact development, LID)과 그린인프라 기법의 적용되고 있다. LID 시설은 소규모 분산형 시설로써 넓은 지역에 많고 다양한 시설들이 적용되어 시설의 개수가 많으며, 수질 및 토양 내 기성제품에 대한 센서들의 가격은 고가로 형성되어 있어 기기의 경제성 및 유지관리 등 적용하는데 제한적이다. 따라서 과거 모니터링 자료를 기반으로 오염물질들과의 상관성 분석을 통하여 계측이 어려운 항목들을 계측가능한 항목들로부터 예측 가능하며, 선정된 항목들에 대한 비용효율적인 센서를 개발하여 실시간 LID 모니터링이 가능한 비용효율적 모니터링을 개발하였다. 공주대학교 천안캠퍼스의 LID 시설들은 2013년에 조성되어 현재까지 시설이 운영되고 있으며, 5년이상의 과거 강우시 모니터링 자료들을 이용하여 오염물질 상관성 분석을 수행가능 하기에 대상지로 선정하였다. 오염물질 상관성 분석은 2013년부터 2017년도에 침투도랑에서 수행된 강우시 모니터링 자료를 활용하여 각 오염물질들의 상관성을 분석을 수행하였다. 침투도랑 내 유입되는 평균 유입수는 TSS 286.1±318.3 mg/L, BOD 22.6±39.5 mg/L, TN 8.96±5.85 mg/L, TP 1.01±1.11 mg/L로 나타났다. 겨울철에 비해 여름철에서의 오염물질의 유입농도가 높은 것으로 분석되었다. 이는 여름철 고온건조로 인한 노면 내 차량의 주행으로 인한 중금속, 폐타이어 등과 장마철 강우 시 유출된 토사로 인하여 유입수의 농도가 높은 것으로 분석되었다. 오염물질 부하량은 TSS와 COD 0.66으로 유의성이 높은 것으로 나왔으며, COD와 TSS, TP, TN 등 유의성이 높은 것으로 분석되었다. Arduino와 Raspberry PI를 활용하여 저비용 센서와 LTE 모뎀통신과 데이터 베이스 연결하여 개발된 프로그램을 통해서 무선으로 LID 시설에 대한 모니터링을 침투화분2와 식생체류지에 조성하였다. 전력공급이 어려운 식생체류지의 경우 태양열(Solar system) 시스템과 보조 전력 배터리를 조성하여 장마철이나 장기적인 악천후로 인한 전력을 생산하지 못할 경우 보조전력배터리에서 전력을 제공하여 지속적인 모니터링이 이루어지도록 설계하였다. 토양함수량, 토양온도와 Conductivity 등 3종류의 센서를 적용하였으며, 프로그램은 현재 2단계를 통한 2차수정을 통하여 프로그램을 구축하였다. 오차, 오작동, 계측값에 대한 검·보정 작업이 필요하다. 또한 대기자료의 구축을 통해 보다 토양과 LID 시설에 대한 영향분석이 필요한 것으로 사료된다.
블록체인 네트워크를 구축하려면 다양한 유형의 IT 지식과 기술이 필요할 뿐 아니라 장시간의 번거로운 과정이 필요하다. 이러한 한계를 극복하기 위해 MS사와 같은 글로벌 IT 기업들은 클라우드 기반 블록체인 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 블록체인 개발자, 블록체인 운영자와 기업이 자신의 인프라에 블록체인을 보다 편안하게 배치할 수 있도록 하는 블록체인 기반 구축 및 관리 도구를 제안한다. 이 도구는 대표적인 프라이빗 블록체인 플랫폼 중 하나인 Hyperledger Fabric과 네트워크 전체 배포를 지원하는 오픈소스 IT 자동화 엔진인 Ansible을 사용하여 구현한다. 복잡하고 반복적인 텍스트 명령 대신 사용자가 블록체인 네트워크를 원활하게 설정, 배포 및 상호 작용할 수 있는 사용자 친화적인 웹 대시보드 인터페이스를 제공한다. 이 제안된 솔루션을 통해 블록체인 개발자, 운영자 및 블록체인 연구자는 블록체인 인프라를 보다 쉽게 구축하여 시간과 비용을 절약할 수 있다. 제안된 도구의 유용성과 편의성을 검증하기 위해 전자투표를 수행하는 블록체인 네트워크를 구축하여 테스트하였다. 10개 이상의 설정 파일을 작성하고 수백 줄에 걸쳐 명령을 실행하는 블록체인 네트워크 구성을 그래픽 사용자 인터페이스에서 간단한 입력 및 클릭 조작으로 대체할 수 있어 사용자의 편의성과 구축시간을 절약을 확인할 수 있었다. 제안된 블록체인 도구는 앞으로 식품안전 공급망 구축 등 다양한 분야에서 신뢰 데이터 인프라 구축에 활용될 예정이다.
첨단 디지털 기술의 발전과 함께 도시의 가로 공간도 그 변화를 하고 있다. 이동 통신 기기와 인터넷은 우리 인간의 라이프스타일에 큰 변화를 주었고, 유비쿼터스 컴퓨팅은 실내 공간에서 가로 공간으로 그 적용범위를 확대 해 나가고 있다. 가로시설물은 인간의 가로 공간의 삶을 풍요롭게 하여 주는 편의 시설로서 첨단화되어지고 있다. 본 연구는 우선 이러한 현상에 관하여 문헌조사를 통해 일반적인가로 시설물 개체 수 변화의 실태를 분석하였다. 또한 디지털세대와 관련된 대표적인 두 곳, 대학로와 홍대 걷고 싶은 거리의 가로 시설물의 개체 수 및 그 이용실태를 조사 하였다. 다음으로 홍대 앞 가로공간의 사용자와 가로시설물 관리자들과의 표적 집단 면접 조사(FGI :Focus Group Interview)를 실행하여 가로시설물의 이용 및 관리 행태와 인식도를 조사하여 정보공유 및 문화적 교류, 자동화 및 상호 작용성, 기능의 가변성등의 핵심요소를 추출하였다. 이러한 내용을 다시 연구 검토하여 3I 요소 즉 정보화(Information), 지능화(Intellectualization), 그리고 통합화(Integration)라는 디지털 환경에서의 가로시설물의 변화 요소를 정리하였다. 이는 향후 첨단 디지털화 하는 정보 관련 가로시설물의 개발 및 디자인 과정의 방향설정에 적용되질 것으로 사료된다.
국내는 정보통신(IT) 기술의 발달을 기반으로 BIS, BMS, CNS 등을 통해 교통정보가 실시간으로 제공되고 있으며, 향후 유비쿼터스 시대로 본격적으로 진입하게 되면 개개인의 입맛에 맞는 맞춤형 (대중)교통 정보 제공이 가능하리라 판단된다. 이러한 대중교통 통행정보 제공은 대중교통망에서의 경로탐색알고리즘을 구현함으로써 가능한데, 대중교통망은 일반가로망과는 달리 환승과 운행시간 특성을 포함하며, 통행자가 경로선택시 통행거리, 통행요금, 환승횟수 등과 같은 복수의 요소에 대한 고려가 필요하다. 이에 본 연구에서는 사용자에게 영향을 미칠 수 있는 요인들을 제약조건으로 구성하고 그들의 상한 값을 변수화 함으로써 사용자의 경로탐색조건을 보다 자의적으로 축소해 나가는 기법을 제안한다. 또한, 본 연구에서는 서비스시간제약조건을 고려한 K경로탐색알고리즘에 기반을 두어 환승횟수, 총통행시간, 좌석확보, 거리비례제의 요금제약, 환승시간을 제약조건으로 구축하고, 최적의 경로를 탐색하는 방법을 제안한 후 서울시 및 수도권 도시철도망에 대하여 적용함으로써 맞춤형 환승교통정보를 구현해 본다. 적용되는 K경로탐색알고리즘은 전체경로삭제(Entire Path Deletion Method)에 근거한 후, 시간종속적(Time-Dependent)인 개념으로 확장하여 향후 여행전(Pre-Trip), 여행중(In-Vehicle Route Guidance), 실시간적인 경로계획(Path Planning)에도 활용될 수 있는 기반을 구축하였다.
외부와 연결되지 않고 독립적으로 운용되던 무기체계에 최근 네트워크 통신, 센서와 같은 다양한 정보기술이 접목되기 시작하였다. 이는 무기체계 운용자 및 지휘관의 신속하고 정확한 결심과 효과적인 무기체계 운용을 가능하게 한다. 하지만, 무기체계의 사이버 영역 활용이 증가함에 따라 사이버 공격에 의한 피해도 증가할것으로 예상된다. 안전한 무기체계를 개발하기 위해서는 소프트웨어 개발 단계 중 요구사항 도출 단계에서부터 보안적 요소를 고려하는 보안 내재화를 구현하는 것이 필요하다. 미 DoD는 '사이버보안(cybersecurity)' 개념의 도입과 함께 무기체계평가 및 획득 프로세스인 RMF A&A를 시행하고 있으며, 우리나라도 K-RMF 제도 시행을 위한 노력을 지속하고 있다. 하지만, 아직까지 개발 단계에서부터 K-RMF를 적용한 사례는 존재하지 않을뿐더러 미국의 국방 RMF 관련한 자료는 기밀 사항이기에 대부분 공개되지 않는다. 본 연구에서는 RMF와 관련하여 공개된 자료와 체계적인 위협분석 방법을 바탕으로 우리나라의 국방용 RMF인 K-RMF를 예측하여 무기체계의 보안 통제항목을 구축하는 방안에 대해 제안하고, 함정 전투체계에 적용함으로써 그 효용성을 입증한다.
최근 세계 각국은 온실가스 배출을 규제하기 위해 전과정평가(LCA, Life Cycle Assessment)를 도입하려는 움직임을 보이고 있다. 전기차 전과정평가는 차량의 전체 수명주기에 걸쳐 발생하는 온실가스 배출량을 측정하고 평가하는 수단이다. 전과정평가 결과의 신뢰성을 높이기 위해서는 전기차 부품별로 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 이를 위해 최근 블록체인 기술을 적용한 전과정평가 모델에 대한 연구들이 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 주요 제품 정보들이 다른 참여자들에게 그대로 노출되어 프라이버서 보호가 되지 않는 문제가 있고 부품데이터 정보가 업데이트될 때마다 트랜잭션 형태로 블록체인 원장에 기록해야 해서 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 전기차 차량부품 데이터를 수집하고 유효성을 검증하기 위해 전과정평가를 위한 DID 기반의 데이터수집 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 수집된 데이터의 유효성과 무결성을 보장하며 블록체인 원장에는 사용자 인증 정보만 공유되어 데이터의 무분별한 노출을 방지하고 데이터의 출처를 효율적으로 검증 및 업데이트할 수 있다.
정보통신기술이 발달함에 따라 전투공간에서 생산·공유되는 정보 및 체계 내 저장·관리되는 정보의 양이 폭발적으로 증가하였다. 이는 지휘관이 전장상황 인식 및 지휘결심을 수행하는 데에 활용할 수 있는 정보의 양이 증가하였음을 의미하지만, 한편으로는 지휘관의 정보 부담을 증가시킴으로써 신속한 지휘결심을 저해하는 요인이 되기도 한다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 지휘관이 전장상황 보고 문서를 수신하였을 때, 체계 내 보유 문서 중에서 이를 해석하는 데에 도움을 줄 수 있는 문서들을 자동적으로 탐색 및 선별하고 요약하는 기법을 제안하였다. 첫째로, 개체명 인식 방법을 활용하여 수신된 전장상황 보고 문서로부터 개체들을 식별한다. 둘째로, 각 개체와 관련된 체계 내 보유 문서들을 탐색한다. 셋째로, 언어모델과 협업 필터링을 활용하여 이러한 문서들을 선별한다. 이때 언어모델은 수신된 보고 문서와 탐색된 문서 간의 유사도를 산출하기 위해 활용되고, 협업 필터링은 지휘관의 문서 열람 히스토리를 반영하기 위해 활용된다. 마지막으로, 선별된 문서들로부터 각 개체가 포함된 문장을 선별하고 이를 정렬한다. 실험은 군 문서와 비슷한 특성을 지니는 학술논문들을 활용하여 수행하였고, 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
정보통신기술의 발달로 정보보호의 중요성이 커졌지만, 기업은 제한된 예산 내에서 적절한 대책을 선택하는 데 어려움을 겪고 있다. Sönmez and Kılıç(2021)는 정보 보안 침해를 완화하기 위한 최적의 투자 조합을 결정하기 위해 AHP 및 혼합 정수 계획을 사용하는 모델을 제안했다. 그러나 1) 보안 위협에 대한 보안 대책의 효과를 객관적으로 측정하지 못하고, 2) 투자로 인한 위험 감소가 투자 이전에 측정한 위험 수준을 초과하는 비현실적인 현상이 발생하고, 3) 여러 위협에 대해 단일 대응책을 사용할 때 중복된 투자가 이루어진다는 한계가 있었다. 본 연구에서는 베타 확률 분포를 사용하여 대책의 효과를 객관적으로 정량화하고, 위험 감소 수준이 투자 이전에 측정된 위험 수준을 초과하지 않고 보안 대책이 중복 투자되지 않도록 최적화 모델을 개선했다. 개선된 모델을 국내 중소기업을 대상으로 실증분석한 결과, Sönmez and Kılıç(2021)의 최적화 모델보다 더 나은 결과를 도출했다. 개선된 최적화 모델을 사용하면 정보보호 비용, 수량, 대책 효율성을 고려하여 고정된 예산 내에서 최적의 대책별 투자 포트폴리오를 도출할 수 있고, 정보 보안 예산을 확보하고 정보 보안 위협을 효과적으로 해결하는데 도움이 될 것이다.
최근 우리나라는 2050 탄소중립을 선언하였고, 산림청에서는 첨단 정보통신기술을 접목하여 디지털트윈 기반으로 산림자원 관리, 산림재해 예방 등을 위한 K-포레스트 추진계획을 발표하였으며, 드론, LiDAR 등의 활용으로 산림자원 조사의 정밀화 및 첨단화를 추진하고 있다. 이처럼 산림자원 관리에 대한 요구가 증가하고 있으며 산림공간의 디지털트윈 구축 필요성이 높아지고 있다. 그러나 현재까지 우리나라의 디지털트윈은 도시 및 전국단위 디지털트윈 환경인 가상도시 서비스만을 구축 및 제공하고 있으며, 산림 공간을 대상으로하는 3차원 디지털트윈 서비스는 운영 및 제공되고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 수목 단위의 수고, 흉고직경과 같은 수직적 정보에 해당하는 3차원 산림공간정보 서비스 제공을 위한 산림 디지털트윈 환경을 구현하고자 하였으며, 실감형 3D 나무모델의 경량화, 3D Tiles 적용으로 3차원 산림공간정보 서비스를 위한 산림 디지털트윈 환경 구현 가능성을 확인하였다. 지속적인 연구를 통하여 도심지 내의 가로수를 포함해 전국단위 수목을 대상으로 3D 나무모델 배치 및 서비스 가능한 산림 디지털트윈 구현할 예정이며, 이를 통하여 산림자원 관리를 위한 산림 디지털트윈 서비스 개발이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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