• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권4호
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• pp.55-61
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• 2024

최근 들어 노후화된 콘크리트 구조물의 비중이 점차 늘어나는 추세다. 이는 대다수의 구조물이 기대수명에 근접하고 있기 때문이다. 이 같은 구조물은 정확한 점검과 지속적인 관리가 필수적으로 요구되며, 철저한 점검이 이루어지지 않을 경우 본래의 기능과 성능이 저하되어 안전사고로 이어질 수 있음은 자명한 사실이다. 따라서 딥러닝과 컴퓨터 비전을 이용한 객관적인 점검 기술에 대한 연구가 활발하기 이뤄지고 있다. 특히 고해상도는 미세한 균열뿐만 아니라 박락과 철근 노출까지 정확하게 관찰할 수 있으며, 딥러닝을 통해서 자동화 탐지가 가능하다는 장점이 있다. 딥러닝은 다양하고 다수의 훈련 데이터가 있어야지만 높은 탐지 성능을 보장할 수 있지만, 콘크리트의 표면 손상은 비정상 장면으로 일반적으로 촬영하여 확보할 수 있는 데이터가 아니므로 훈련 데이터의 수는 부족할 수밖에 없다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 이 연구에서는 stable diffusion을 통해 균열, 박락, 철근 노출을 포함하고 있는 콘크리트 표면 손상 영상을 생성하는 방법을 제안했다. 이는 문자열과 영상이 쌍을 이룬 데이터로 새로운 손상 영상을 합성하는 방법이다. 이를 위해서 총 678장의 훈련 데이터 세트를 구축했고, low rank adaptation을 통해서 fine-tuning을 수행했다. 이때 stable diffusion의 세 가지 기저 모델에 따른 생성 영상의 품질을 비교했다. 결과적으로 가장 다양하고 고품질의 콘크리트 손상 영상을 합성하는 방법을 완성했다. 이 연구는 향후 데이터 부족 문제 해결에 기여하여 딥러닝 기반 손상 탐지 알고리즘의 정확도 향상에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권1호
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• pp.79-86
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• 2006

최근 인간의 다양성과 SNP과의 연관연구에 드는 비용을 줄이기 위해서, 최소의 tagSNP을 선택하는 문제를 해결하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 많은 수의 SNP들을 여러 블록으로 분할하여 각 블록 내에서 tagSNP을 선택하는 접근방법이 사용되고 있다. 본 논문에서 구현된 MarSel은 기존의 블록분할 접근 방법의 문제로 볼 수 있는 생물학적 의미의 부족을 해결하고자, 연관불균형(Linkage Disequilibrium, LD)의 개념을 도입한 시스템이다. 기존의 접근방법에서는 생물학적으로 재조합(recombination)이 일어나지 않는 연속된 구간에서도 여러 블록으로 나누어지는 문제가 생겼던 반면, MarSel에서는 연관불균형 계수 |D'|에 의해서 연속된 구간이 하나의 블록으로 유지된 상태에서 tagSNP을 선택하게 된다. 또한 MarSel에서는 각 블록 내에서 tagSNP을 선택 할 때에 엔트로피(entropy) 기반의 최적해 알고리즘을 이용함으로써 최소한의 tagSNP 선택을 보장하게 되며, 기존의 구현된 시스템들보다 더 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 구현되었기 때문에 염색체 레벨의 연관 연구도 가능하게 해준다.

• 벤처창업연구
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• 제9권6호
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• pp.9-21
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• 2014

최근 공연 예술 산업 시장이 증대하면서 공연 예술 콘텐츠에 대한 투자 관심이 높아지고 있다. 특히 공연예술 분야 중 뮤지컬이 가장 높은 성장세를 보이고 있는데 이에 따라 벤처캐피탈의 벤처 투자율도 증가하는 추세를 보인다. 이에 본 연구는 국내 뮤지컬 시장에 대한 벤처캐피탈 투자자 관점에 초점을 맞춰 투자 프로세스에서 발생하는 정보비대칭 문제를 살펴보고자 한다. 공연 예술의 기획과 실행에 대한 연구에 있어 투자자의 관점을 직접 분석한 연구가 부족했던 점에 착안하여, 뮤지컬 공연에 대한 투자에 있어 다양한 범위의 경험을 가진 벤처캐피탈 투자 담당자들에 대해 심층 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰 결과, 공연 예술에 대한 '예술적인 가치와 '수익률' 이라는 극단적인 입장차이로 인해 뮤지컬 투자자의 경우 공연예술 자금 운용의 투명성에 대해 신뢰하지 못하는 결과를 보였다. 특히 주관적으로 판단되는 예술적 가치를 중시하게 될 때 투자자 및 공연예술 제작사 간의 정보비대칭이 더욱 심화된다. 이러한 문제가 공연 예술 관련 내부시장 뿐 아니라 전반적 사회적 이슈로 대두되면서 해결방안이 촉구되고 있다. 따라서 객관적인 데이터를 통합적으로 제공하거나 공연 예술 사업에 대한 SPC(특수목적회사) 운용을 활발하게 하여 거래구조를 투명하게 관리할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 정보비대칭문제를 줄이기 위해 통합적 데이터 시스템을 구축하고 뮤지컬 작품 투자를 위한 특수목적법인(SPC)을 설립하는 방안들을 제시하고자 한다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2004년도 발자취(20th anniversary)
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• pp.289-309
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• 2004

위에서 언급한 바와 같이 계측대상 연약 지반이 대심도, 광역화함에 따라 연약지반 계측의 전반적인 추세는 자동계측 시스템의 사용과 준설ㆍ매립공사 또는 해수면상에서의 공사 특성상 케이블 관리의 어려움을 극복하고자 무선데이터 전송방식의 사용이다. 또한 유지관리의 필요성 증대로 인하여 계측 모니터링, 자동분석 프로그램의 기술도 발전되고 있다. 그러나 아직 국내는 계측에 대한 기술 개발이 미비할 뿐 아니라 계측기술에 대한 인식이 매우 부족하고, 관련법이 정비되지 못하여 계측관련 기술 및 경험이 전무한 영세업체들까지 난립하여 치열한 경쟁을 하는 관계로 기술개발에 대한 투자는 거의 중단된 상태이다. 따라서 정확한 유지관리 계측을 위해서는 대부분 외산기기에 의존할 수밖에 없는 상황이다. 그러나, 현재 국내의 전자통신 기술의 수준을 감안할 때 관련법이 정비되고 체계적인 연구와 투자가 이루어진다면 쉽게 세계적인 수준으로 도약할 수 있으리라 판단된다. 한국지반공학회의 연약지반위원회에서는 2003년 8월 20일 한양대학교 박물관 강당에서 학술세미나를 개최하였다. 본격적인 세미나에 앞서 '연약지반 공학자의 당면문제 및 해결방안'에 관한 주제로 전 연약지반위원회 위원장이셨던 (주)에스코 컨설턴트의 김승렬박사께서 초청강연을 하여 주셨다. 김승렬박사께서는 그 원고의 꼬리말을 다음과 같이 기술하며 마무리하셨다. 국내 연약지반 기술수준의 상황과 우리의 위상을 제고하기 위한 좋은 말씀으로 생각되어 본고에서는 그 부분을 인용하는 것으로 끝을 맺고자 한다. '우리나라의 연약지반 기술수준은 동남아시아 지역의 국가들인 싱가포르, 대만, 태국, 심지어는 베트남에 비해 결코 우월한 위치에 있지 않다. 오히려 많이 낙후되었다고 할 수 있다. 경제규모와 위상과 발전상태에 비추어 보면 실로 부끄러운 일이 아닐 수 없다. 이렇게 된 배경에는 연약지반이 사회의 문제로 대두되는 일이 미미하여 이 분야에 쓸리는 관심이 상대적으로 적은 점이 주원인이라고 볼 수 있다. 연약지반이 기술현장에서 문제로 떠오르기 시작한지도 째 오랜 시간이 경과하였다. 이제 더 이상 우리의 기술수준을 이대로 방치할 수는 없는 시점에 와 있는 것이다. 연약지반에 몸담고 있는 우리 스스로가 위상을 지키려는 노력을 배가하여야 한다. 연약지반 공학자들은 스스로 고급의 데이터를 생산하고 평가하고 예측하는 기법을 활발하게 적용하고 발전시킴으로써 자신들의 위치를 지켜야 할 것이다. Clean-handed-research만을 고집하는 환상에서 깨어나 국외의 변모하는 모습을 빠르게 수용하고 국내의 연약지반 관련 자료를 국외에 널리 알릴 수 있는 위치로 발돋움할 때 연약지반 공학자의 위상도 제고될 것이다.'

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1595-1603
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• 2020

포털 사이트의 인터넷 뉴스 댓글, SNS, 커뮤니티 사이트 등의 온라인상에서 명예 훼손 사건이 최근 점점 증가하고 있다. 온라인상의 차별 및 혐오 표현은 명예 훼손 문제뿐만 아니라 사생활 침해, 인신 공격 등 다양한 형태로 온라인 서비스 이용자들을 위협하고 있다. 지난 몇 년간 산업계와 학계는 이러한 문제를 해결하고자 다양한 방법으로 연구해왔다. 하지만 한국어 대상으로 수행된 딥러닝 기반 혐오 표현 탐지 연구는 아직까지 부족한 상황이다. 본 연구의 목적은 혐오 표현뿐만 아니라 다양한 차별적 표현에 대한 탐지를 위해 데이터셋을 구축하고 이를 분류하기 위한 딥러닝 모델링을 실험하는 것이다. 데이터셋 구축은 10명의 인원이 교차적으로 검토를 하면서 7개 항목에 대한 라벨링 기준을 확립했다. 본 연구는 약 137,111개에 해당하는 한국어 인터넷 뉴스 댓글 데이터셋에 대해 7개의 항목을 각각 이진 분류하고, 이를 딥러닝 기법을 통해 분석한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 어텐션 기반 다중 채널 CNN 모델링 기법이다. 실험 결과 7개 항목에 대해 가중 평균 f1 점수를 평가했을 때, 70.32%의 성능을 달성했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.123-140
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• 2022

최근 다양한 도시문제로 세계적으로 국가와 기업에서 스마트시티 개념을 도입한 문제 해결 연구가 진행 중이다. 스마트시티는 도시의 ICT를 융합하고 도시의 모든 구성요소를 네트워크로 연결하여 데이터를 수집·전달하며, 다양한 IoT 제품이나 서비스로 구성된 공급망으로 이뤄져 있다. 스마트시티의 여러 사이버 보안 위협 및 공급망(Supply-Chain) 위협 증가는 불가피하며, 이에 대응하기 위해 공급망 보안 정책 등 프레임워크 수립과 더불어, 제로 트러스트(Zero-Trust) 관점에서 데이터 연계에 따른 각 데이터 제공자·서비스 등의 인증과 적절한 접속통제가 필요하다. 이를 위해 국내에서도 스마트시티 보안 위협을 위한 스마트시티 보안모델이 개발되었으나, 공급망 보안과 제로 트러스트와 관련된 보안 요구사항은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 해외 스마트시티 보안 동향을 살펴보고, 정보보호 및 개인정보보호 관리체계(ISMS-P)와 국제표준으로 등록된 ICT 공급망 보안에 대한 보안 요구사항을 비롯해, Zero-Trust 관련 기술을 국내 스마트시티 보안모델에 적용하기 위한 보안 요구사항을 제시하고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1671-1677
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• 2018

광고시장은 매체의 변화에 크게 영향을 받는 산업이다. 대표적인 광고 매체인 TV는 디지털방송이 정착되면서 수동적인 콘텐츠 소비 매체에서 방송프로그램뿐만 아니라 다양한 데이터서비스들을 운영할 수 있는 플랫폼으로 발전하였다. 이런 변화는 시청자가 광고를 포함한 TV 콘텐츠를 능동적으로 소비할 수 있는 환경이 조성되었음을 의미하기 때문에 방송 산업은 광고 시장과 데이터서비스를 연계한 성장 전략을 고민할 필요가 있다. 본 연구는 10초 이내라는 짧은 광고 시간과 TV 화면의 1/4 미만이라는 부족한 공간의 문제를 갖고 있는 ID 광고의 부가정보를 제공하는 디지털방송 데이터서비스를 설계하였다. 구체적으로, 데이터서비스의 사용자 시나리오와 인터페이스를 설계하고, ID 광고의 유형과 유형별 부가정보를 정의하여 그 부가정보를 데이터서비스에 공급하는 국제 디지털방송 표준 DVB 기반의 방법을 개발하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.428-436
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• 2014

농업과 ICT(Information & Communication Technology)의 융합기술은 미래농업의 주요 요인으로 지목되고 있는 가운데 식량부족 및 식품 안전성 문제의 대안 책으로 주목받고 있다. 최근 들어, 국내 및 국제 농업분야에서는 농작물 생육환경에 대해 ICT기술 중 빅데이터를 이용하여, 농업분야 환경을 개선하고자 한다. 그러나 아직까지 국내 농업분야에서는 빅데이터 활용도가 낮으며, 농가별로 폐쇄적으로 운영하여 생육환경 데이터가 공유되지 않고 있다. 따라서 세계 10대 유망상업 중 하나로 꼽히는 빅데이터 활용과 더불어 개방형 지식 서비스화 할 수 있는 LOK(Linked Open Knowledge) 시스템이 필요하다. 본 연구는 국내외 생육환경과 빅데이터의 연구현황을 분석하고 국내 농업의 선진화 방안으로 농업 내의 빅데이터 구축 및 활용을 통한 농작물에 대한 LOK의 필요성을 알아보고, 제언하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권4호
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• pp.27-40
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• 2023

많은 추천 시스템 연구에서는 다양한 이종 데이터를 상호 호환적으로 통합하여 추천 시스템의 고질적인 데이터 부족 문제를 해결하고자 한다. 하지만, 지식 그래프를 활용하여 이종 데이터의 통합을 달성한 추천 시스템 연구는 거의 없으며, 대부분 연구에서는 기구축된 지식 그래프 상의 개체 간 연결이 명시적 관계로만 구성되어있다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이종 데이터의 통합을 위해 다중 지식 베이스로부터 추출한 데이터 간 관계 모델링을 수행하고, 이를 통해 지식 그래프를 확장하는 방법을 제안한다. 또한, 딥러닝 기반의 잠재적 관계 모델링을 통해 지식 그래프 상 개체 간 관계 정보의 신뢰성을 높이고자 한다. 본 논문에서 제안하는 확장된 지식 그래프를 사용하면 개체의 특성 벡터 품질이 개선되고, 최종적으로 예측된 사용자 선호도의 정확성을 높일 수 있다. 또한, 실험을 통해 확장된 지식 그래프 기반 추천 정확도가 기존 지식 그래프 기반 추천 정확도에 비해 향상되었음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권8호
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• pp.253-262
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• 2023

전자투표는 정해진 장소에서의 키오스크 투표, 정해지지 않은 장소에서의 인터넷 투표 등의 행위를 포함한 개념으로, 오프라인 투표 수행 시 많은 자원과 비용이 소모되는 문제를 완화하기 위해 등장했다. 전자투표를 사용하면 투표 및 개표 업무의 효율성 증대, 비용 감소, 투표율 상승, 오류 감소 등 기존 투표시스템에 비해 많은 이점을 가진다. 하지만 중앙집중식 전자투표는 타인에 의한 데이터 위·변조 및 해킹 우려로 투표 결과를 신뢰할 수 없어 공적 선거 및 기업 안건 투표에 주목받지 못했다. 이를 해결하기 위해 최근에는 블록체인 기술을 활용한 전자투표 시스템을 설계하여 투표정보의 신뢰성 증가, 투명성 확보 등 기존의 전자투표에서 부족한 개념을 보완하는 연구가 활발히 진행되어왔다. 본 논문에서는 퍼블릭 블록체인과 프라이빗 블록체인을 융합하여 사용하는 하이브리드 블록체인 기술을 도입한 전자투표 시스템을 제안하였다. 하이브리드 블록체 인은 프라이빗 블록체인을 이용해 느린 트랜잭션 처리 속도와 수수료 문제를 해결하고, 퍼블릭 블록체인을 통해 거래의 투명성과 데이터 무결성 부족 문제를 보완할 수 있다. 또한, 설계한 시스템을 BaaS로 구현하여 블록체인의 타입 변환 용이성 및 확장성을 확보하고 강력한 연산력을 제공할 수 있도록 한다. BaaS란, Blockchain as a Service의 약어로 클라우드 컴퓨팅 기술 중 하나이며 인터넷을 통해 블록체인 플랫폼 및 소프트웨어를 제공하는 서비스를 의미한다. 본 논문에서는 타당성을 평가하기 위해 제안시스템과 국내외에서 진행한 전자투표 관련 연구를 블록체인 타입, 익명성, 검증 프로세스, 스마트 계약, 성능, 확장성 측면에서 비교 분석한다.