• 대한소아치과학회지
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• 제46권2호
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• pp.173-182
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• 2019

본 연구의 목적은 혼합치열기 초기에 III급 부정교합을 보이는 어린이에서 수직성장을 유도하는 III급 고무줄을 걸 수있도록 고안된 구강내 가철식장치를 사용하여 반대교합을 치료시, 그 구체적인 치료기간을 알아보고, 이에 영향을 주는 변수를 확인하는 것이다. 본 소아치과에 III급 부정교합을 주소로 내원하여 구강내 가철식 장치로 치료를 완료한 56명의 환자를 대상으로 치료개시 연령, 치료기간 및 치료유형, 수평피개량, 수직피개량 등의 자료를 수집하였다. 환자군의 교정개시 연령은 8.75세이었고, 교합이 넘어갈때까지 3.31개월, 이후 정상 피개까지 1.90개월이 소요되어, 대부분이 개시 6개월 이내에 개선되었다. 전체 치료기간은 21.79개월이었고 환자의 협조도(p = 0.000)와 고정식 교정장치의 여부(p = 0.032)가 치료기간에 유의하게 영향을 주었다. 결론적으로 본 연구의 가철식장치는 수년간 장시간 장착하며 악정형력을 주는 구강외 장치에 비해서 그 치료기간이 6개월 이내로 짧으며, 혼합치열기 III급 부정교합 어린이에서 효과적으로 이용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.105-112
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• 2021

빅데이터 시대에 접어들며 데이터에 대한 관심이 폭발적으로 늘어나고 있다. 특히, 인터넷 및 소셜미디어의 발전은 새로운 데이터들의 생성으로 연결되어 빅데이터와 인공지능 시대의 실현과 융합 기술의 새로운 장을 열 수 있게 되었으며, 과거에는 프로그램으로 다루지 못하던 데이터에 대한 분석 요구가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 시대에서 많이 요구되는 비정형 데이터에 대한 분류를 위하여 분석 모델을 설계하고 이를 검증하였다. 데이터는 디비피아의 논문 요약과 주제어, 그리고 부주제 어를 크롤링하였으며, 코엔엘피의 데이터 사전을 이용해 데이터베이스를 생성하고, 형태소 분석을 통하여 단어의 토큰화 과정을 수행하였다. 또한, 카이스트의 9 품사 분류 체계를 이용해 명사를 추출하고, TF-IDF 값을 생성하였으며, 학습 데이터와 Y 값을 결합하여 분석 데이터 셋을 생성하였다. 이와 같이 생성된 분석 데이터 셋에 랜덤 포레스트와 서포트 벡터 머신 그리고 의사결정트리, 이렇게 세 가지 분석 알고리즘을 적용하여 분류의 적정성을 측정하였다. 본 논문에서 제안한 분류 모델 기법은 논문 분류 외에도 민원 분류 분석 및 텍스트 관련 분석 등 다양한 분야에 유용하게 사용될 수 있다.

• 지식경영연구
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• 제22권2호
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• pp.145-165
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• 2021

2019년 12월 말, 전 세계를 혼란에 빠트린 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 팬데믹이 시작되었다. 이러한 위기를 극복하고 피해를 최소화하기 위해 정부와 기관에서는 기존의 정책지원 효과를 극대화하고 변화하는 사회를 반영한 전방위적 대응책 마련이 필요하다. 사회적으로 부각되는 논제와 관심사항의 주제를 파악하기 위해, 본 연구는 소셜미디어의 빅데이터를 통해 코로나19와 관련된 주요 생각, 태도, 감정 등을 파악한다. 특히 정부의 대응에 관한 대중의 견해를 알기 위해 '정부 대응방향'을 기준으로 시기를 나누어 분석을 진행했다. 분석에 활용한 데이터는 네이버를 통해 2019년 12월 31일부터 2020년 12월 12일까지 수집되었다. 또한, 분석을 위해 텍스트마이닝 기법 중 TF-IDF 키워드 추출과 LDA 토픽모델링을 활용하였다. 그 결과, 8개의 코로나19 관련 주요 이슈가 도출되었으며, 이러한 이슈 사항과 주요 키워드를 기반으로 해당 분야에서의 코로나19 및 감염병 대응 정책 전략을 제시하였다. 본 연구는 코로나19 팬데믹과 같은 위기상황에 정부와 관련 기관이 국민의 필요와 요구에 따른 정확한 대응책을 마련하는 데 기초자료를 제공했다는 점에서 의의를 가진다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.92-98
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• 2021

합리성과 효율성을 끊임없이 요구받고 있는 현대사회의 시대적 흐름은 사회 전체의 패러다임이 되었다. 이 패러다임은 건축설계와 건설업계에도 큰 영향을 미치고 있다. 디지털 도구의 발전과 인터넷을 통한 정보기술(Information Technology)로 대변되는 현대 기술은 건축설계와 건설업계에서 파라메트릭 디자인(Parametric Design)과 BIM(Building information Modeling)이라는 두 개의 큰 흐름을 생성하고 발전하고 있다. 비록 각기 다른 이유로 탄생했으나 효율성과 합리성이라는 공통의 목적으로 서로의 경계를 넘나들면서 건축설계와 건설업계에 큰 영향력을 보이고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 BIM 설계에 적용을 초기 기획설계단계에서의 파라메트릭 디자인이 어떻게 이루어져야 하는지에 대한 내용을 예시를 통해 구현해 보고자 했다. 해체주의(Deconstructivism) 건축가 "프랭크 게리"(Frank O. Ghery)의 작품인 월트디즈니 홀(Walt Diseny Consert Hall) 설계의 프로세스에 대한 고찰과 체코프라하의 네덜란덴 빌딩(National Nederlanden Building)의 형태를 파라메트릭 설계 툴(Tool)을 사용하여 기획설계단계에서의 형태를 구현하고자 했다. 향후 이 연구는 기획설계단계에서의 파라메트릭 디자인의 범위를 넘어서 궁극적인 BIM의 적용 즉 계획 및 실시설계 그리고 시공에 이르는 건설산업 전반에 적용 가능한 기초 자료로서의 목적에 사용되고자 한다. 향후 파라메트릭 디자인 알고리즘을 활용한 계획 및 실시설계단계에서의 BIM의 적용을 진행하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.52-60
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• 2021

본 논문은 발전하는 3D프린팅 기술의 추세에 맞추어 크기와 디자인의 한계를 벗어난 대형 조형 설치물 제작으로 3D프린팅을 이용한 사례를 분석함으로써 새로이 나타나는 경향을 도출하는 것에 목적을 두고 있다. 본 논문은 3D프린팅으로 제작한 조형설치물의 유형을 분류하고 2가지 경향으로 분석하였다. 첫째, 디자인 측면의 경향, 둘째, 출력방식 측면의 경향이다. 본 연구를 통해 도출된 3D프린팅 조형설치물이 나아가고 있는 경향은 다음과 같다. 첫째, 알고리즘을 통한 디자인 구현이 이루어지면서 복잡한 표현이 두드러지는 비정형 디자인으로 변혁이 나타나고 있다. 둘째, 로봇 공학과 3D프린팅의 적층 제조기술이 융합되어 기존의 패러다임을 전환하고 있다. 따라서 알고리즘 디자인 구현 방식과 Freeform 3D프린팅 기술의 상호작용으로 3D프린팅 조형설치물의 제작과 활용이 더욱 빠른 속도로 진행됨을 알 수 있었다. 본 연구는 전 세계 3D프린팅 조형설치물을 대상으로 연구를 진행하였으며, 앞으로 발전할 국내 3D프린팅 기술과 함께 3D프린팅 조형설치물 제작 연구의 기초적인 역할을 하였다. 추후 재료 및 결합 방식 등 다양한 측면에서 분석한 후속 연구가 필요함을 밝힌다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.320-330
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• 2020

화재는 높은 비정형성으로 인해 딥러닝 모델을 이용한 영상인식 분야에서도 좋은 성능을 내기가 어려운 대상 중 하나이다. 특히 지하공동구 내 화재는 딥러닝 모델의 학습을 위한 화재 데이터 확보가 어렵고 열약한 영상 조건 및 화재로 오인할 수 있는 객체가 많아 화재 검출이 어렵고 성능이 낮다. 이러한 이유로 본 연구는 딥러닝 기반의 지하공동구 내 화재 탐지 모델을 제안하고, 제안된 모델의 성능을 평가하였다. 기존 합성곱 인공신경망에 GoogleNet의 Inception block과 ResNet의 skip connection을 조합하여 어두운 환경에서 발생되는 화재 탐지를 위한 모델 구조를 제안하였으며, 제안된 모델을 효과적으로 학습시키기 위한 방법도 함께 제시하였다. 제안된 방법의 효과를 평가하기 위해 학습 후 모델을 지하공동구 및 유사환경 조건의 화재 문제와 화재로 오인할 수 있는 객체를 포함한 이미지에 적용해 결과를 분석하였다. 또한 기존 딥러닝 기반 화재 탐지 모델의 정밀도, 검출률 지표와 비교함으로써 모델의 화재 탐지 성능을 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 결과는 어두운 환경에서 발생되는 화재 문제에 대해 높은 정밀도와 검출률을 나타내었으며, 유사 화재 객체에 대해 낮은 오탐 및 미탐 성능을 가지고 있음을 보여주었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.56-61
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• 2022

본 논문에서 챗봇에서 사용하는 AI알고리즘과 자연어처리 방법을 분류하고 제시하고 챗봇 구현에 사용할 수 있는 프레임워크에 대해서도 기술한다. 챗봇은 사용자 인터페이스를 대화방식으로 구성하여 입력된 문자열을 해석하고 입력된 문자열에 적절한 답을 학습된 데이터에서 선택하여 출력하는 구조의 시스템이다. 최근 콜센터와 주문 업무에 적용하여 인건비를 감소하고 정확한 업무를 할 수 있는 장점이 있다. 하지만 질문에 대한 적정한 답변 집합을 생성하기 위해 학습이 필요하며 이를 위해 상당한 계산 기능을 갖는 하드웨어가 필요하다. 개발을 하는 업체는 물론 AI분야 개발을 학습하는 학생들의 실습은 한계가 있다. 현재 챗봇은 기존의 전통적인 업무를 대체하고 있으며 시스템을 이해하고 구현하는 실습과정이 필요한 실정이다. 정형화되어 있는 데이터에 대해서만 응답을 하는 수준을 넘어 딥러닝 등의 기술을 적용하여 비정형 데이터를 학습시켜 질문에 대한 응답의 정확성을 높이기 위해 RNN과 Char-CNN 등을 사용해야한다. 챗봇을 구현하기 위해서는 이와 같은 이론을 이해하고 있어야한다. 본 논문에서는 단기간에 챗봇 코딩교육에 활용할 수 있는 방안과 기존 개발자, 학생들이 챗봇 구현을 할 수 있는 플랫폼을 활용하여 학생들이 전체시스템을 구현 예를 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.167-182
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• 2022

교통사고보고서 상의 교통사고 관련 자료 속성들은 그 원인을 파악하고자 하는 전통적인 교통안전 관련 연구에서 뿐만 아니라 최근 자율주행자동차의 안전성 검증 시나리오 개발을 위한 연구에서도 활용될 수 있다. 다만, 교통사고보고서의 자료 속성들은 교통사고 상황 재현 및 시나리오 개발만을 위해 정의된 항목들이 아니므로, 본 연구에서는 확대된 활용성 측면의 교통사고보고서의 개선방향을 제시하고자 한다. 교통사고보고서의 개선방향은 각각 교통사고 발생 이전 상황(pre-crash), 교통사고 중 상황(on-crash), 교통사고 발생 이후 상황(post-crash)로 구분하여 제시하였으며, 각 구분에 따른 추가 자료 항목 또는 자료 처리 방안에 대하여 제시하였다. 또한, 정형화된 형태의 교통사고자료 외에 비정형화된 서술 형태의 교통사고 경위자료로부터 추출 가능한 정보항목들을 도출하여 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1261-1270
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• 2022

본 연구의 목적은 사람들이 쉽게 접할 수 있는 포털의 뉴스 검색 결과를 활용하여 쉽게 접근, 활용하지 못하는 상수도 누수 관련 정보를 모아 분석하는 것이다. 상수도 시스템의 누수사고 빅데이터 뉴스의 추출을 위한 웹크롤링 기법을 적용하고 정확한 누수사고 뉴스를 획득하고자 알고리즘을 절차화하여 제시하였다. 또한 추출된 누수사고 기사에서 발생일시, 피해영향, 발생지점, 피해원인, 피해시설 등과 같은 추가적인 정보의 획득이 가능하도록 상수도 누수사고 정보 분석에 적합한 데이터 분석 기법을 개발하였으며 그에 따른 적용결과를 제시하였다. 본 연구에서 제안한 빅데이터 기반 누수 분석을 통한 가치 추출은 기존의 상수도통계 결과와 비교를 통한 유의미한 가치를 추출하는 데 1차적 목표가 있으며, 이와 같은 분석 결과를 활용하여 향후 누수 사고 대응에 있어 소비자의 반응에 효과적으로 대응하거나 서비스 수준을 결정하는데 활용할 수 있다. 즉, 이와 같은 분석결과의 제시를 통해 사고와 같은 정보를 대중에 조금더 알려야하는 필요성을 제시하고, 사고 발생시 빠른 대처가 가능할 수 있는 전파 및 대응 체계를 마련하는데 연계활용할 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.17-31
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• 2020

4차 산업혁명 시대의 시작과 함께 다양한 분야의 기술들이 서로 융합하며 새로운 형태의 기술과 제품들이 개발되고 있으며, 이와 더불어 그것들에 대한 시장 지배력을 갖기 위한 지식 재산권의 행사나 특허등록의 중요성이 높아지고 있어 국내는 물론 해외에서의 특허출원이 증가하고 있다. 이에 따라, 심사관 1인당 처리해야 할 특허 처리 건수가 해마다 많아지고 있어 선행기술조사에 소비되는 시간과 비용이 점점 증가하고 있는 실정이다. 본 연구는 다수의 해외특허 우선권 주장 시 동일 우선권 주장 특허문서 간 유사도를 계산하여 심사관 및 특허 출원인이 유사문서를 우선 검토 할 수 있도록 함으로써 심사 시간과 비용을 줄이고자 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 비정형 특허 문서의 데이터를 전처리 후 LDA 토픽 모델링과 Word2vec을 활용하여 특허 문서 간 유사도를 구하고, 이 유사도 점수가 높은 순으로 검토 문서를 우선 추천하는 유사 특허 추천 모델을 제안하였다. 3단계의 모델 생성과정을 통해 만들어진 모델을 사용하여 재현율 95%로 높은 결과를 보였다. 본 연구에서 제안한 모델을 통해, 심사관은 효율적으로 선행기술에 대한 조사가 가능해지며, 심사 수행 중 유사하다고 판단된 특허문서에 대한 심사 이력을 신속하게 참고할 수 있어 업무 부담감을 줄이고 심사풀질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.