• 해양환경안전학회지
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• 제28권2호
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• pp.370-376
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• 2022

기술의 발전으로 스마트 선박과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기관실을 무인으로 순찰할 수 있는 기관실 순찰 로봇도 이러한 연구 중의 하나이다. 순찰로봇은 인공지능을 통해 학습된 정보를 기반으로 기관실을 이동하며 기기 정상 유무 및 누수, 누유, 화재 등의 이상 유무를 파악한다. 기관실 순찰로봇에 관한 연구는 인공지능을 이용한 객체 검출에 관한 연구가 주로 진행되고 있으나, 순찰로봇의 이동 및 제어에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이는 순찰로봇이 객체를 검출하더라도 검출한 객체까지 이동할 방법이 없다는 문제를 야기한다. 이에 본 논문에서는 기관실 이상상황 발생 시 빠르게 이상 유무를 파악할 수 있는 기동성을 확보하기 위해, A* 알고리즘을 적용하여 순찰로봇이 최단경로를 탐색할 수 있는지를 확인하였다. 라이다를 장착한 소형차를 이용하여 선박 기관실을 주행하며 데이터를 얻어, SLAM으로 매핑하여 지도를 만들었다. 매핑한 지도에서 순찰로봇의 출발 지점과 목표 지점을 설정하고, A* 알고리즘을 적용하여 출발 지점부터 목표 지점까지 최단 경로를 탐색하는지를 확인하였다. 시뮬레이션 결과 매핑된 지도에서 출발 지점부터 목표 지점까지의 장애물을 회피하며 최단 경로를 잘 탐색함을 확인 할 수 있었으며, 기관실 순찰로봇에 적용하면 선박안전에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.211-227
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• 2022

오늘날 온라인 도박 사이트를 통한 불법 도박이 큰 사회문제가 되고 있다. 인터넷 기술의 발전과 스마트폰 보급으로 시공간의 제약이 사라지고 불법 온라인 도박을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 되었기 때문이다. 이를 막기 위해 국내에서는 자체 모니터 요원의 탐지, '누리캅스'와 같은 제보 시스템 등을 활용해 불법 사이트를 탐지하고 있지만 이러한 수동적인 프로세스로는 인력부족 같은 한계로 모든 불법 사이트를 탐지하기 어려운 실정이다. 이에 여러 학자들이 인공지능 기반의 자동 불법 도박 사이트 탐지 기술을 연구해왔다. Xu et al. (2019)은 가짜 사이트들의 HTML Tag 구조에는 차별적인 특징이 있다는 점을 발견하였다. 이는 HTML Tag 구조가 불법 사이트를 탐지하는데 주요한 특징정보가 될 수 있음을 시사하지만, 불법 사이트 탐지 모델에 HTML Tag 구조를 반영하여 모형의 성능을 제고하고자 하는 연구는 지금까지 거의 시도되지 않았다. 이러한 배경에서 본 연구는 HTML Tag 구조를 특징화하여 모형의 성능을 향상시키고자 하였고, HTML Tag 구조를 적절하게 벡터화하기 위한 방법론으로 Doc2Vec을 변형한 Tag2Vec을 제안한다. Tag2Vec 기반 모델의 효과를 검증하기 위해 '더 치트'의 유해 사이트 목록과 Google 검색을 통한 정상 사이트 목록을 데이터 세트로 활용하여 실증분석을 수행하였다. 그 결과 비교 모델로 설정된 URL 기반 탐지 모델보다 본 연구에서 제안하는 Tag2Vec 기반 탐지 모델이 분류 정확도, Recall, F1_Score에서 모두 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안모델은 향후 지능형 기술을 통해 우리 사회의 건강도를 제고하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.108-115
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• 2022

최근에 소비자들은 사회 및 환경문제에 대한 관심을 소비에 반영할 뿐 아니라, 자신들의 소비에 의미를 부여하며 도덕적 가치를 표현하는 미닝아웃에 점차 더 참여하고 있다. 하지만 미닝아웃의 확산 속도와 달리 관련 연구는 매우 부족하다. 본 연구는 최근 이슈가 되고 있는 미닝아웃을 체험적 관점에서 접근하고 있으며, 미닝아웃의 체험적 특성이 자아존중감과 주관적 안녕감 향상과 같은 심리적 효과에 어떤 영향을 주는지 연구하고자 하였다. 먼저 미닝아웃의 체험(감정체험, 인지체험, 행동체험, 관계체험)이 자아존중감 향상을 통해 주관적 안녕감 향상에 주는 영향을 가정하였다. 구조방정식 모형을 이용해 총 197부의 데이터를 가설을 검증한 결과, 감정체험을 제외한 세 가지 체험이 자아존중감 향상에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났으며, 자아존중감 향상은 주관적 안녕감 향상에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 이 연구는 미닝아웃 체험의 긍정적 심리효과를 확인함으로써 기존 연구를 확장하고, 실무적 시사점을 제공하고 있다.

• 한국과학예술포럼
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• 제23권
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• pp.347-358
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• 2016

본 연구의 배경 및 목적은 다음과 같다. 어린이병원은 색채에 대한 디자인 의존도가 높으며, 성인과 어린이가 함께 이용하는 공간으로써 이용자 특성을 고려한 색채계획이 요구된다. 이용자의 만족도를 향상시키기 위하여 선호도 조사를 통한 연구가 실시되어 왔다. 이러한 연구결과는 심미적 측면에서 이용자에게 만족감은 제공할 수 있지만, 선호된 색채로 구성된 공간이 이용자들의 인지적 측면에서 주목성을 높여준다는 근거 자료를 제시하는 데는 한계가 있다. 이러한 문제를 보완하기 위한 공간에서의 색채 지각에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이와 같은 필요성에 따라 시선추적실험을 통해 어린이병원 로비공간에서 선호 색채가 시지각 주의집중에 미친 영향을 파악하고자 하였다. 본 연구의 연구방법 및 내용, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 성인과 어린이를 대상으로 각각 선호하는 이미지 1장씩을 실험이미지로 선정하였다. 둘째, 피험자 그룹을 성인과 어린이로 구성하고 선정된 2가지 이미지에 대한 시선추적 실험을 실시하였다. 셋째, 실험을 통해 얻은 주시데이터를 토대로 구역별 주시분포 결과를 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 성인과 어린이는 각 그룹별로 선호하는 색채로 구성된 공간이미지에 시지각 주의집중이 높았다. 둘째, 주의집중의 정도에 따라 중앙에서 상부로, 이어서 좌·우측과 하부로 변화하며 외곽부에는 주의집중이 거의 발생하지 않았다. 셋째, 어린이는 성인에 비하여 공간을 탐색할 때 주의집중도가 빨리 하락하였다. 본 연구는 성인과 어린이의 색채 환경에 대한 지각 특성의 차이를 시선추적실험으로 분석하여, 색채디자인 분야와 인지과학 분야와의 융복합적 연구를 통해보다 과학과 예술의 다학제적 연구활동의 가능성을 제시하였다. 향후 연구는 색채에 대한 시지각 특성을 보다 면밀하게 분석하기 위하여 색채가 적용된 공간요소별로 세분화하여 분석하는 것이 필요할 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.415-419
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• 2023

뉴질랜드군은 제2차 세계대전을 기점으로 여성인력을 활용하기 시작했다. 우수한 인력 확보를 위해 다양한 노력을 기울인 끝에 여성인력의 비율이 24%까지 올라왔다. 이 수치는 군 여성인력의 역사가 뉴질랜드보다 오래된 영국, 미국, 캐나다, 호주보다 높은 수치이다. 이는 전투 직위를 여성에게 개방하고 장성급, 영관급 장교 등 군 고위직에 여성인력이진출할 수 있도록 한 뉴질랜드군 노력의 결과이다. 또한 여성의 현실적인 고민인 임신과 출산, 육아 및 수직적인 조직 문화 등에 대한 정책적 대안을 제시하였으며 특히, 부적절한 성적 행동, 괴롭힘 등으로 우수한 인재가 이탈하거나 입대하지 않는 문제를 극복하기 위해 "존중"작전을 시행했다. 존중 작전은 리더의 역할을 확립하고 피해자의 지원을 강조하였으며 사고의 데이터를 축적하여 유사 사고를 예방했다. 그리고 "Wāhine Toa(여성 전사)"프로그램을 통해 여성인력의 군 생활주기(지원-채용-근속-발전)를 고려한 맞춤형 지원으로 우수한 여성인력이 군에 유입될 수 있도록 하였다. 우리 군도 병력 부족 현상을 극복하고 선진 과학기술 군으로 도약하기 위한 방법 중 하나로 여성인력의 비율과 역할 확대를 고려하고 있다. 뉴질랜드군의 여성인력 활용 사례를 통해 시사점을 도출하여 우리 군이 나아가야 할 방향을 고찰하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.565-574
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• 2024

챗GPT는 우리 사회의 모든 분야에 커다란 반향을 일으키고 있으며, 이는 교육 분야에서도 마찬가지이다. 하지만 학교 현장에서의 챗GPT에 관한 학계 및 사회적 논의는 주로 표절과 같은 부정행위에 초점이 맞춰져있으며, 학생들의 인공지능 기술 활용으로 인한 긍정적인 효과에 대해서는 상대적으로 연구가 부족한 실정이다. 그와 더불어, 코로나 시대의 교육 위기 속에서 학업열의를 증진시키는 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이러한 문제인식에 따라 우리는 학생들의 챗GPT 리터러시 수준에 따라 학업열의가 어떻게 나타나는지에 대해 알아보고, 그 과정에서 학생들의 학업 자신감 및 지각된 학업역량이 매개효과를 나타내는지를 확인했다. 이를 위해 406명의 대학생을 대상으로 수집한 데이터를 SPSS로 분석했다. 그 결과, 챗GPT 리터러시는 학업열의에 긍정적인 영향을 미치는 것이 확인되었으며, 학업자신감은 챗GPT 리터러시와 학업열의 사이를 매개했다. 또한 학업자신감과 지각된 학업역량은 이중으로 매개되었을 때 유의한 결과를 도출했다. 이러한 결과를 바탕으로 우리는 챗GPT 리터러시와 학업열의 사이의 이론적 매커니즘을 명확히 규명할 수 있다는 이론적 함의를 논하였다. 또한 이와 관련하여 챗GPT 리터러시 교육의 중요성에 관한 실용적 함의에 대해도 기술하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.27-34
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• 2024

지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하며, 이를 위해 지하 공동구를 대상으로 디지털 트윈 기술을 적용하여 화재 침수 등의 재난을 예방하는 연구가 진행 중이다. 각 센서로부터 감지된 신호를 플랫폼까지 전송하기 위해서는 네트워크 망이 필요하다. 본질적으로 지하 공동구 터널이 외부 무선 통신 시스템의 수신 범위가 부족하여 지하 공동구 환경에서 무선망을 적용하기 위한 분석이 필요하며, 지하 공동구 내에는 송, 배전 케이블로 인해 발생하는 전자기파 간섭, 내부의 구조물, 장애물 및 수도관 등의 금속 재질 관에서 발생하는 신호의 난반사 등으로 인해 무선 신호가 왜곡되거나 크기 감소가 발생할 수 있으므로 센싱을 통한 원격 감시, 모니터링 작업을 위한 실시간 연결을 보장하려면 지하 공동구 내에 무선 범위를 측정하고 분석해야 한다. 따라서 본 연구에서는 지하 공동구 내 무선 네트워크 환경을 구축하기 위해서 음영지역을 최소화고, 공동구 내부에서 무선환경 연결에 문제가 없도록 실제 공동구 환경을 측정하였으며, 지하 공동구 지형별 각 구간에 따른 데이터 전송속도 및 신호의 세기, 신호 대 잡음비를 분석하였다. 얻은 결과는 지하 공동구에서 무선 네트워크 설치를 위한 적절한 무선 계획 접근 방식을 제공한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.235-240
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• 2024

건강한 노년을 위해 중년부터 건강 관리를 해나가야 한다. 본 연구의 목적은 중년여성들이 시간과 장소에 구애 받지 않고 간단한 운동을 통해 최대 효과를 볼 수 있는 운동 프로그램을 적용하여 보행메커니즘에 미치는 영향을 확인하고자 시행되었다. 연구대상자는 45세 이상 중년 여성을 대상으로 종아리 강화 운동 그룹 10명, 대조군 10명으로 총 20명을 선정하였다. 종아리 강화 운동군의 운동 전후를 비교한 결과 step length 좌측과 우측 그리고 double support, step time(좌), speed가 향상되었다. 운동 후 종아리 강화 운동군과 비운동 그룹의 보행메커니즘을 비교한 결과 step length 좌측과 우측, step time 좌측과 우측이 향상되었다. 시간 및 장소에 특별히 구애 받지 않는 종아리 강화 운동을 통해 보행메커니즘의 긍정적 효과를 보였다. 특히 보폭은 넓어져 하지의 힘이 생기고 한발 지지구간은 짧아져 보행의 속도는 증가한 것으로 나타나 의미 있는 결과를 도출했다고 판단한다. 향후 연구에서는 청소년, 노년 층 등 전 연령에 걸쳐 평가하여 생애주기 별 측정데이터를 제시하고 평상시 운동 부족으로 사회적 문제를 야기하는데 있어 기초자료로 제공하는 것이 바람직할 것으로 사료된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권5호
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• pp.973-980
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• 2024

퍼징은 프로그램을 테스트하기 위해 많은 테스트케이스를 생성하고 예외 상황을 모니터링하는 자동화된 테스팅 기술이다. 최근 퍼징 과정에서 발생하는 다양한 문제를 해결하기 위해 기계학습을 적용한 퍼징 연구가 활발히 제안되고 있지만, 기계학습을 적용한 퍼징 연구에 대한 종합적인 평가는 부족하다. 본 논문에서는 퍼징의 스케줄링 기법에 기계학습을 적용한 최신 연구들을 강화학습 기반과 지도학습 기반 퍼저로 분류하여 분석하였다. 분석된 기계학습 기반 퍼저들을 서로 다른 네 가지의 파일 포맷을 사용하는 리얼월드 프로그램에 적용하여 커버리지 확보 성능을, LAVA-M 데이터셋을 사용하여 버그 탐지 성능을 확인하였다. 실험 결과, 시드 클러스터링 기법과 강화학습을 통한 시드 스케줄링 기법을 적용한 AFL-HIER가 커버리지 확보와 버그 탐지 성능에서 우수한 성과를 보였다. 지도학습의 경우, 코드 복잡도가 높은 tcpdump를 대상으로 높은 커버리지 확보를 보였으며, 하이브리드 퍼징에 적용하였을 때 버그 탐지 성능이 뛰어났다. 본 연구는 기계학습과 퍼징 과정을 최적화하는 추가적인 기법을 함께 적용하였을 때 커버리지 확보와 버그 탐지 성능이 우수하다는 점을 보여주었다. 향후 다양한 입력 포맷을 다루는 프로그램에 효과적으로 적용할 수 있는 실용적이고 강력한 기계학습 기반 퍼징 기법에 대한 연구가 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.43-56
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• 2020

추천 시스템은 사용자가 다양한 옵션 중에서 최선의 선택을 할 수 있도록 도와준다. 그러나 추천 시스템이 상업적으로 성공하기 위해서는 극복할 몇 개의 문제점이 존재한다. 첫째, 추천시스템의 투명성 부족 문제이다. 즉, 추천된 상품이 왜 추천되었는지 사용자들이 알 수 없다. 둘째, 추천시스템이 사용자 선호의 변화를 즉각적으로 반영할 수 없는 문제이다. 즉, 사용자의 상품에 대한 선호는 시간이 지남에 따라 변함에도 불구하고, 추천시스템이 사용자 선호를 반영하기 위해서는 다시 모델을 재구축해야 한다. 따라서 본연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 토픽 모델링과 순차 연관 규칙을 이용한 추천 방법론을 제안하였다. 토픽 모델링은 사용자에게 아이템이 왜 추천되었는지 설명하는데 유용하며, 순차 연관 규칙은 변화하는 사용자의 선호를 파악하는데 유용하다. 본 연구에서 제안한 방법은 크게 토픽 모델링 및 사용자 프로파일 생성 등 토픽 모델링에 기반한 사용자 프로파일 생성 단계와 토픽에 사용자 선호 확인 및 순차 연관 규칙 발견 등 순차 연관 규칙에 기반한 추천 단계로 구분된다. 벤치마크 시스템으로 협업 필터링 기반 추천 시스템을 개발하고, 아마존의 리뷰 데이터 셋을 이용하여 제안한 방법론의 성능을 비교 평가하였다. 비교 분석 결과, 제안한 방법론이 협업 필터링 기반 추천시스템보다 뛰어난 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 방법을 통해 추천 시스템의 투명성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 시간에 따라 변화하는 사용자의 선호를 반영할 수 있다. 그러나 본 연구는 토픽과 관련된 상품을 추천하기 때문에, 토픽에 포함된 상품의 수가 많을 경우 추천이 정교하지 못하는 한계점이 있다. 또한 토픽의 수가 적기 때문에 토픽에 대한 순차 연관 규칙이 너무 적은 문제점이 있다. 향후 연구에서 이러한 문제점을 해결한다면 좋은 연구가 될 것으로 판단된다.