인터넷 시장이 빠르게 성장함에 따라 사용자들의 참여도가 매우 높아졌다. 인터넷 사용자들은 시장의 상품과 더불어 영화와 같은 문화 생활에 관한 의견을 웹 상에 표현하기 시작했고, 현재에 들어 그 양이 방대해 졌다. 본 논문에서는 사용들이 작성한 영화에 관한 리뷰를 모아 방대한 양에서 유용한 정보를 효율적으로 도출하고 요약해서 사용자에게 제공하는 방법을 제안한다.
최근 유무선망의 통합과 통방 융합으로 기존의 방송국 사업자들을 통한 일률적이고 획일적인 서비스 제공 및 소비에서 4A(Any-time, Any-where, Any-device, Any-contents)서비스를 위한 차세대 멀티미디어 방송 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 차세대 멀티미디어 방송 서비스에 대한 요구를 보장하기 위해서 비디오 압축 부호화 기술뿐만 아니라 이동성, 다양한 디바이스의 연상능력, 사용자 네트워크의 특성 및 성능과 조건 등의 상태, 사용자 선호도 등에 대한 상황인지 기반의 기술연구에 대한 관심이 모아졌다. 본 논문에서는 현재의 인터넷 환경에서 SVC(Scalable Video Coding)부호화를 이용하여 멀티캐스트와 오버레이 멀티캐스트 전송기술을 혼합한 방송 서비스를 설계함으로써 효율적인 상황인지 기반의 SVC 멀티미디어 방송 시스템을 제안한다.
다차원 점들로 구성된 점집합이 주어졌을 때, 그 집합에 속한 다른 점들에 지배되지 않는 점들로 구성된 부분집합을 스카이라인이라고 한다. 방대한 양의 다차원 정보를 다차원 점집합으로 보았을 때 그 집합의 스카이라인은 사용자가 의사 결정을 할 때 유용한 정보일 수 있으므로, 스카이라인을 신속하게 계산하려는 데 많은 관심이 모아지고 있다. 최근에는 방대한 크기의 점집합에 대해 스카이라인을 신속하게 계산하는 알고리즘들이 많이 개발되었다. 그러나 점집합이나 그 점집합의 스카이라인이 매우 큰 경우에 스카이라인 전체를 계산하는 것은 실제 사용자에게 큰 도움이 되지 않을 수가 있다. 이 논문에서는 스카이라인을 계산하기 전에 사용자가 자신의 선호도를 거리나 개수로 제시하는 경우, 이를 반영하여 사용자의 선호도를 가장 잘 만족하는 스카이라인 일부분을 구하는 방법을 제안한다.
이 연구는 2015 개정 교육과정 내 천문영역 필수 탐구 실험 성취기준에 대한 천문학자를 대상으로 인식 조사를 수행함으로써 천문학자들의 의견을 모아 차후 교육과정 내 천문분야의 개선 방향을 찾고자 한다. 2015 개정 교육과정에서 강조하는 핵심역량이 성취 기준상에 드러날 수 있도록 천문영역 학년 군별 필수 탐구에 제시된 역량과 보완점에 대한 천문학자들의 의견을 조사한다. 연구 결과를 통해 학년 군에 적절한 핵심 역량에 해당하는 필수 탐구 실험을 재배치해보고 차후 교육과정 내 천문분야의 성취기준 개선 방향에 대해 제안해보고자 한다.
본 논문은 동작 기반 게임 플레이 시스템을 위해 사용자 스스로가 제스처를 등록할 수 있는 방법에 대한 것이다. 기존의 동작 기반 게임 플레이 시스템들은 사전에 정의된 제스처 데이터들을 모아 인식기를 만들었다. 하지만 이는 때로 어려운 전문 지식이 필요하거나 다소 어려운 과정들을 필요로 한다. 이러한 복잡한 상황들을 완화하고자 상호작용적으로 제스처 등록이 가능한 전신 스켈레톤 기반의 게임 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 효율적인 AI 교육을 위한 데이터셋 아카이브와 데이터 활용을 위한 프로그래밍 플랫폼과의 연동 모듈을 제안한다. 데이터셋 아카이브는 공공데이터를 전처리하여 생성한 데이터를 모아 설계하며, 프로그래밍 플랫폼 코드비(CodeB)와 연동하여 데이터를 활용할 수 있도록 한다. 코드비(CodeB)는 파이썬 블록 프로그래밍 플랫폼으로 연동을 통해 데이터를 활용한 프로그래밍이 가능하다.
2003년 이후 겨울철마다 반복적으로 발생하는 고병원성 조류인플루엔자(AI)로 대한민국 오리산업이 공격을 받고 있는 사이, 보다 근본적인 AI 대책이 필요하다는 데 전문가들의 의견이 모아졌다. 그럼에도 불구하고 정부는 2017년 평창동계올림픽을 앞두고 오리사육제한을 AI 방역정책의 핵심으로 밀며 6년째 정례화하고 있다. 이 가운데 오리업계의 시설현대화를 위한 주장에 힘을 실어주는 사람이 있다. 이정삼 농림축산식품부 축산정책과장은 보다 현실적인 방법으로 오리업계에 조언을 하며 정부의 정책과 오리업계의 요구의 절충안을 마련, 오리업계에서는 일명 '말이 통하는 사람'으로 불리고 있다. 무조건적인 규제보다는 업계의 의견을 존중하는 그의 모습에 많은 오리업계 종사자들은 그를 합리적인 사람이라고 생각한다. 이정삼 과장이 생각하는 AI 방역정책과 오리업계에 바라는 점을 들어봤다.
문서에서 테이블은 중요한 정보들을 축약하여 모아 놓은 정보 집합체라고 할 수 있다. 이러한 테이블을 대상으로 질의응답하는 테이블 질의응답 기술이 연구되고 있으며, 이 중 언어모델을 이용한 연구가 좋은 결과를 보이고 있다. 본 연구에서는 최근 주목받고 있는 생성형 언어모델 기술을 테이블 질의응답에 적용하여 언어모델과 프롬프트의 변경에 따른 결과를 살펴보고, 단답형 정답과 생성형 결과의 특성에 적합한 평가방법으로 측정해 보았다. 자체 개발한 EXAONE 1.7B 모델의 경우 KorWiki 데이터셋에 대해 적용하여 EM 92.49, F1 94.81의 결과를 얻었으며, 이를 통해 작은 크기의 모델을 파인튜닝하여 GPT-4와 같은 초거대 모델보다 좋은 성능을 보일 수 있음을 확인하였다.
지구 온난화와 도시화 등으로 인해 자연 재난은 매년 그 강도는 증가하고 있고 그 결과 재난으로 인한 피해도 증가하고 있다. 우리나라 역시 매년 자연재난으로 많은 피해를 입고 있다. 이러한 재난을 지역의 특성을 이용하여 분류한 후 특성이 유사한 지역을 모아 패턴을 찾게 되며 패턴은 데이터 마이닝을 이용해 찾게 된다. 데이터 마이닝이란 여러 가지 데이터 안에 의미 있는 패턴을 찾아내는 기술이며 여기서 찾게 되는 패턴은 지금까지 발생한 재난의 발생 직전까지의 패턴이 된다. 이렇게 찾아낸 패턴은 현재 연속적으로 변하는 환경의 패턴 비교되며 패턴이 유사할 경우 경고하여 재난이 발생하기 전 먼저 예측하고 대비하는 방법을 제시한다.
시큐어 코딩은 해킹 등 사이버 공격의 원인인 보안 취약점을 제거해 안전한 소프트웨어를 개발하는 SW 개발 기법을 의미한다. 개발자의 실수나 논리적 오류로 인해 발생할 수 있는 문제점을 사전에 차단하여 대응하고자 하는 것이다. 그러나 현재 시큐어 코딩에는 오탐과 미탐의 문제가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 오탐과 미탐이 발생하는 단점을 해결하고자 머신러닝 알고리즘을 활용하여 AI 기반으로 개발자의 실수나 논리적 오류를 탐지하는 시큐어 코딩 도구를 만들고자 한다. 다양한 모델을 사용하여 보안 취약점을 모아놓은 Juliet Test Suite를 전처리하여 학습시켰고, 정확도를 높이기 위한 과정 중에 있다. 향후 연구를 통해 정확도를 높여 정확한 시큐어 코딩 점검 도구를 개발할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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