• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.197-199
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• 2021

고속화 되고 있는 철도 시스템은 각 구성 요소의 자동화를 넘어 이를 통합한 스마트 철도 네트워크로 진화되고 있다. 이와 같은 스마트 철도 네트워크를 구축하기 위해서는 LTE-R이나 5G-R과 같은 모바일 통신 기술 뿐만 아니라 AI, 빅데이터, 딥러닝과 같은 융복합 정보기술의 활용이 필수적이다. 본 연구에서는 이와 같이 스마트 철도 네트워크를 위한 철도 통신의 구조를 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 스마트 철도 네트워크 통신 구조는 고속철도의 안전 운행, 철도 관리 및 고객 서비스를 포괄하는 구조로 구성되며 필요에 따라 이를 혼합한 기능을 가질 수도 있다. 본 연구의 결과는 스마트 철도 네트워크의 구축과 운영 및 유지 관리, 철도통신 시스템 표준의 개발 등에 도움을 줄 수 있을 것으로 생각한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.420-423
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• 2020

스카이라인 질의는 객체의 속성을 기준으로 사용자의 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 일괄처리 방식으로 탐색 결과를 반환하지만 대화형 앱이나 모바일 환경과 같이 잦은 위치이동 발생 시 일괄처리 방식으로 스카이라인 질의 결과를 신속하게 받기 어렵다. 최근접 이웃(Nearest Neighbor) 알고리즘은 사용자와 상호 작용이 필요한 대화형 앱에서 실시간으로 선호 객체를 탐색하여 사용자에게 전달함으로써 객체의 반환 속도를 향상시켰다. 그러나 최근접 이웃 알고리즘은 객체 탐색 과정에서 반복적인 비교 연산을 수행하여 불필요한 탐색 시간이 소요된다. 본 논문은 대화형 앱에서 신속한 스카이라인 결과를 산출하고자 연산 대상 객체의 범위를 축소함으로써 최근접 이웃 스카이라인 질의 알고리즘의 성능을 향상시킨 전처리 기법을 제안한다. 데이터 객체는 최대 40,000 개의 실험에서 제안 기법은 최근접 이웃 알고리즘보다 50% 빠른 성능을 나타내어 본 연구의 가용성이 증명되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.763-765
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• 2023

본 논문에서는 저성능 컴퓨터나 스마트폰의 카메라를 통해 입력받은 영상을 기반으로 사용자의 포즈를 추정하고, 실시간으로 사용자의 포즈에 따라 3D 모델의 모션이 제어되어 가시화 될 수 있는 클라이어트-서버 구조의 "자세추정 및 3D 모델 모션 제어 시스템"을 제안한다. 제안 시스템은 소켓통신 기반의 클라이언트-서버구조로 구성되어, 서버에서는 실시간 자세 추정을 위한 딥러닝 모델이 수행되고, 저성능 클라이언트에서는 실시간으로 카메라 영상을 획득하여 영상을 서버에 전송하고, 서버로부터 자세 추정 정보를 받아 이를 3D 모델에 반영하고 렌더링 함으로써 사용자와 함께 3D 모델이 같은 동작을 수행하는 증강현실 화면을 생성한다. 고성능을 요구하는 객체 자세 추정 모듈은 서버에서 실행하고, 클라이언트에서는 영상 획득 및 렌더링만을 실행하기 때문에, 모바일 앱에서의 실시간 증강현실을 위한 자세 추정 및 3D 모델 모션 제어가 가능하다. 제안 시스템은 "증강현실 기반 영상 찍기 앱" 에 반영되어 사용자의 움직임을 따라하는 3D 캐릭터들의 영상을 쉽게 생성할 수 있도록 할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.630-640
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• 2020

최근 인공지능 기술을 이용한 챗봇 서비스가 다양한 플랫폼에 적용되면서 그 이용자의 수도 급증하고 있다. 이에 본 연구에서는 자기결정성이론(Self Determination Theory)을 적용해 이용자의 세 가지 심리욕구(인지된 자율성, 인지된 유능성, 인지된 관계성)가 사용 만족도 및 지속사용의도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 또한, 챗봇의 타입을 음성 기반 인공지능 비서, 텍스트 기반 모바일 메신저의 두 가지로 구성하고, 챗봇 이용동기는 실용적 동기, 유희적 동기, 사회 및 관계적 동기의 세 가지 차원으로 구성하여 이들간의 관계도 규명하고자 하였다. 본 연구는 챗봇 사용 경험이 있는 이용자들을 대상으로 설문조사 실시하였다. 분석 결과, 자기결정성 요인인 인지된 자율성, 유능성, 관계성이 모두 사용 만족도 및 지속사용의도에 긍정적인 효과를 보였다. 또한 챗봇 이용자의 사용만족도는 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미치고 있었다. 또한, 사회 및 관계적 동기가 인지된 자율성과 사용만족도간의 관계를 조절하는 것으로 나타났다. 본 연구는 자기결정성이론을 적용해 이용자 심리적인 특성의 중심으로 이용자 심리욕구가 챗봇 사용 만족도 및 지속사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 설명함으로써 다양한 분야의 인공지능 관련 연구의 확장을 도모하고, 급속도로 성장하고 있는 챗봇 시장에 유용한 실무 전략을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.9-21
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• 2022

마이티는 불완전 정보 게임으로, 국제적으로 대중적인 4인용 카드 게임 브리지와 유사하지만 게임 규칙 및 운영 측면에서 더욱 복잡한 특성을 가지고 있다. 마이티 게임의 전략을 탐구하고 분석하기 위한 환경이 필요하지만, 브리지 등 타 카드 게임의 전략 분석을 위한 시뮬레이터가 다수 개발된 것에 비해 마이티 게임의 분석 도구는 존재하지 않는다. 심지어 마이티 게임에 대한 학문 차원에서의 정의 및 이해가 부족한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 마이티 게임의 절차 및 규칙을 체계적으로 정의하였다. 그리고 이를 기반으로 마이티 게임을 학습하고 전략을 분석할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였다. 시뮬레이터는 서비스의 활용성과 접근성을 고려하여 자바스크립트로 개발되었으며, 다양한 분석 기능을 PC/모바일 웹 환경에서 제공한다. 마지막으로, 관련 분야에서 연구 주제로 다루고 있는 다른 트릭테이킹 게임과의 비교 분석을 통해, 마이티 게임이 불완전 정보 게임으로서 연구 가치가 있으며 AI학습이 용이한 게임 특성이 존재함을 보였다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권1호
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• pp.17-36
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• 2022

본 연구의 목적은 현행 개발제한구역 단속 및 관리체계의 문제점을 진단하고 데이터 기반 모니터링 체계로 전환할 수 있도록 구축방안을 마련하는 것이다. 개발제한구역은 타 용도지역지구와 달리 최소한의 유지 외 모든 개발행위를 금지하고 지자체에서 엄격히 단속 및 관리해야 하는 구역이다. 그러나 현재의 개발제한구역 관리체계는 지자체별 여건에 따라 분산 운영되고, 설문 결과와 같이 전체 개발제한구역의 변화를 모니터링하기보다 민원(신고)에 의존하거나 단속업무 수행에 어려움을 겪는 등 데이터 기반의 모니터링체계를 필요로 하고 있다. 특히 본 연구에서는 AI 기반 모니터링체계를 도입하여 국토교통부에서 매년 정기적 시점(월별·분기별)을 두고 동일한 단속 기준으로 전국 권역별 변화를 탐지한 결과를 지자체에 송부하고 지자체에서는 단속 결과를 입력하면서 신뢰할 수 있는 개발제한구역 관리현황 통계정보가 생산될 수 있는 체계로의 전환 방법을 구체적으로 제안하였다. 이러한 방법론 제안을 위해 첫째, 지자체와 관련 전문가를 대상으로 설문조사 및 인터뷰를 수행하였다. 설문 결과 현장 단속과 인허가 관련 행정업무에 어려움을 겪고 있으며, AI 기반 모니터링체계 도입에 대해서는 긍정적 답변이 우세하였다. 둘째, AI 영상분석을 통한 객체 검출 방법론을 실증 지자체에 적용한 사례를 분석하여 모니터링체계 도입에 따른 단속업무 효율화 방안을 제안하였다. 셋째, (현(現))개발제한구역관리정보시스템의 고도화를 기반으로 한 개발제한구역 모니터링체계 구축방안을 마련하였다. 지자체업무 수요에 기반해 드론 촬영 및 분석, 모바일 단속지원체계 등 필요한 서비스들이 지원될 수 있도록 프레임워크를 구성하였다. 이러한 모니터링체계는 향후 주기적 단속과 관리가 필요한 토지를 대상으로 확대 적용이 가능하며 본 연구에서는 이를 실현하기 위한 방법론과 정책을 제안하고자 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.427-432
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• 2019

모바일 운영체제 중 안드로이드의 점유율이 높아지면서 모바일 악성코드 위협은 대부분 안드로이드에서 발생하고 있다. 그러나 정상앱이나 악성앱이 진화하면서 권한 등의 단일 특징점으로 악성여부를 연구하는 방법은 유효성 문제가 발생하여 다양한 특징점 추출 및 기계학습을 통해 이를 극복하고자 한다. 본 논문에서는 APK 파일에서 구동에 필요한 다섯 종류의 특징점들을 안드로가드라는 정적분석 툴을 사용하여 학습데이터의 특성을 추출한다. 또한 추출된 중요 특징점을 기반으로 모델링을 하는 세 가지 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 보안 전문가에 의해 엄선된 132가지의 특징점 조합을 바탕으로 모델링하는 것이다. 두 번째는 학습 데이터 7,000개의 앱에서 발생 빈도수가 높은 상위 99%인 8,004가지의 특징점들 중 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 특성중요도가 가장 높은 300가지를 선정 후 모델링 하는 방법이다. 마지막 방법은 300가지의 특징점을 학습한 다수의 모델을 통합하여 하나의 가중치 투표 모델을 구성하는 방법이다. 추가적으로 오탐률 및 미탐률을 개선하기 위해 권한 정보를 모두 제외하여 특징점을 재구성하고 위와 같은 환경으로 모델링하였다. 최종적으로 가중치 투표 모델인 앙상블 알고리즘 모델을 사용하여 97.8%로 정확도가 개선되었고 오탐률은 1.9%로 성능이 개선된 것이 확인되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.43-50
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• 2021

최근 포항시를 비롯한 일부 지역의 지진 발생 빈도가 증가함에 따라, 대한민국 내에서 발생한 지진에 대한 대응책에 대한 필요성이 여러 가지 측면으로 요구되고 있다. 지진 발생 이후 액상화 현상이 발생하였고, 지진에 대한 사전대비와 대처에 대한 미흡함으로 인해, 지역 주민의 불안감이 가중 되었다. 이러한 현상에 대한 대처와 지역 주민에 대한 불안감을 해소하기 위해, 우리는 기존 지진 대응에 대한 시스템에 대한 한계를 분석하고, 그것을 해결하기 위한 하나의 방법을 마련하고자 한다. 이에 우리는 재난 상황에 적극적으로 대처할 수 있는 평가 기반의 지진 정보를 표출하고 확산할 수 있는 원스톱 모바일 지원 확산 시스템을 제안하고, 구현하여, 그 가능성을 증명한다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.193-210
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• 2022

급속한 모바일 기술의 발전과 네트워크 속도 향상은 다양한 서비스 형태로 생활의 편의를 제공하고 있으며 모바일 쇼핑몰에서도 예외는 아니다. 빅데이터를 활용한 맞춤 추천, AI 기반의 특화된 개인화 서비스 등을 활용하여 기업들은 판매촉진에 큰 노력을 하고 있으나, 대다수의 모바일 쇼핑몰에서는 상품에 대한 정보를 담고 있는 상세페이지의 정보 구성은 동일한 레이아웃 형태로 제공되고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 모바일 상품 상세페이지의 콘텐츠 배열 및 레이아웃이 소비자 성향에 맞게 제공되어야 한다고 판단하여, Higgins의 조절초점이론(Regulatory Focus Theory)을 바탕으로 소비자의 성향을 분류하여 두 가지 레이아웃 배열의 상품 상세페이지를 구성하여 제시하였다. 콘텐츠 레이아웃 배열이 F-shaped 패턴으로 제시되었을 때 정돈감(Organizedness)으로 정보가 인지되고, Z-shaped 패턴으로 제시되었을 때 생생함(Vividness)으로 정보가 인지되어 소비자의 성향에 따라 제품 태도와 구매 의도에 영향을 받는지에 대하여 알아보고자 하였다. 결과적으로 예방초점 성향의 소비자들은 콘텐츠 레이아웃 구성이 통일감 있고 정돈감(Organizedness) 있는 형태의 레이아웃 배열에서, 향상초점 성향의 소비자들은 생생함(Vividness)이 느껴지는 자유로운 레이아웃 배열로 제시되었을 때 제품 태도 및 구매 의도에 긍정적인 영향을 받는 것을 확인하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제29권4호
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• pp.30-38
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• 2014

최근의 플랫폼 기술동향은 웹 기반 혹은 단순 의사소통이 가능한 모바일 플랫폼에서 빅데이터와 인공지능기술이 접목되면서 심층 질의응답이 가능한 차세대 지능형 지식처리 플랫폼으로의 진화가 진행 중이다. 선진국에서는 국가 차원 혹은 글로벌 기업의 주도하에 대형 장기 프로젝트가 진행 중이다. 국가 주도의 프로젝트로는 미국의 PAL, 유럽의 Human Brain, 일본의 Todai 프로젝트가 대표적인 예이며, 글로벌 기업의 경우는 IBM의 Watson, Google의 Knowledge Graph, Apple의 Sir가 대표적인 예이다. 본고에서는 차세대 지능형 플랫폼의 핵심기술인 인간과 기계의 지식소통을 위한 빅데이터 기반의 지식처리 인공지능 소프트웨어 기술의 개념과 국내외 기술 및 산업, 지식재산권 동향 등을 살펴보고 산업계 활용방안 및 발전방향에 대해 논하고자 한다.