• Journal of Platform Technology
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• 제10권4호
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• pp.47-55
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• 2022

사물인터넷 환경에서는 다양한 무선 통신 기술을 사용하는 기기들이 점점 증가하고 있다. 특히, 다양한 무선 신호 변조 유형을 정확하게 식별하기 위해 효율적인 특성 추출 기법을 설계하고 무선 신호의 종류를 분류하는 것이 필수적이다. 하지만, 실제 환경에서 레이블이 지정된 무선 신호 데이터를 수집하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 최근 무선 신호 분류를 위해 딥러닝 기반의 다양한 학습 기법들이 제안되어졌다. 딥러닝의 경우 훈련 데이터셋이 적을 경우 과대적합에 빠질 가능성이 높으며, 이는 딥러닝 모델을 활용한 무선 신호 분류 기법의 성능 저하를 유발한다. 본 연구에서는 다양한 무선 신호들이 존재할 때 분류 성능을 높이기 위해 생성적 적대 신경망 기반 데이터 증대 기법을 제안한다. 분류해야 하는 무선 신호의 종류가 다양할 때 특정 무선 신호를 나타내는 데이터의 양이 적거나 균형이 맞지 않는 경우 제안한 기법을 활용하여 필요한 무선 신호와 관련된 데이터의 양을 증가시킨다. 제안한 데이터 증강 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 무선 신호의 데이터양을 증가시키고 균형을 맞춘 결과를 바탕으로 CNN 및 LSTM 기반 무선 신호 분류기를 구현하여 실험해본 결과 데이터 균형을 맞추지 않았을 때보다 분류 정확도가 높아지는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.401-418
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• 2023

최근 ChatGPT 등의 등장으로 거대언어모델(이하 LLM: Large Language Model)에 대한 사회경제적 관심이 고조되고 있다. 생성형AI의 일종인 거대언어모델은 대본 창착이 가능한 수준까지 이르고 있다. 이러한 측면에서 일반인과 전문가들이 광범위하게 활용할 거대언어모델에서 공연예술 전반 혹은 특정 공연예술물이나 단체의 차별 이슈(성차별, 인종차별, 종교차별, 연령차별 등)를 어떻게 묘사하는지에 관심을 가지고 해결해 나가야 할 것이다. 그러나 아직 거대언어모델에서 공연예술의 차별 이슈에 대한 본격적인 조사와 논의는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 거대언어모델로부터의 공연예술 분야 차별이슈 인식 양상을 텍스트 분석하고 이로부터 공연예술분야가 대응할 시사점과 거대언어모델 개발 시사점을 도출하는 것이다. 먼저 거대언어모델에게 차별에 대한 감수성을 측정하기 위해 9가지 차별 이슈에 대한 BBQ(Bias Benchmark for QA) 질문 및 측정법을 사용했으며, 대표적인 거대언어모델로부터 도출된 답변에 대해서 공연예술 전문가에 의해 거대언어모델이 잘못 인지한 부분이 있는지의 검증을 거친 후에 내용분석법을 통해 공연예술분야의 차별적 관점의 윤리성에 대한 거대언어모델의 인식을 분석하였다. 분석 결과로 공연예술 분야에게 주는 시사점과 거대언어모델 개발 시 주의할 점 등을 도출하고 토의하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.13-21
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• 2009

무선 센서 네트워크 환경에서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 라우팅 및 센싱 역할을 함께 수행해야 하기 때문에 각 센서 노드들은 항상 에너지 부담을 가지고 있다. 이러한 무선 센서 네트워크에 사용되는 센서는 무인으로 동작 되거나 사람이 접근하기 힘든 환경에서 동작하는 경우가 대부분이다. 또한 다량의 센서를 배치하여 무선 센서 네트워크를 형성 하는 경우가 많아 센서 노드의 크기가 작아야 하고, 가격이 저렴해야 하므로 노드에 공급할 수 있는 전원의 양과 데이터 처리 능력에 제한이 있게 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 센서 노드의 전력 소모를 줄이고, 망을 효율적으로 관리할 수 있는 알고리즘과 효율적인 라우팅 프로트콜을 제안하고, 제안한 알고리즘을 LEACH 프로토콜에 적용시켜 에너지 효율성을 검증하였다. Particle Sensor에서 이전 주기에 측정된 값과 현재 주기에 측정된 값을 비교하여 현재 측정된 값이 작거나 같으면 먼지가 감소하고 있다고 가정하고 다음 주기에 sleep모드를 설정해 주어 센서 노드의 에너지 소비를 줄여주는 알고리즘이다. 제안한 알고리즘의 시뮬레이션 결과를 보면 센서 노드의 에너지 소모를 향상시켜 주었고, LEACH 라우팅 프로토콜에 적용시킨 결과 네트워크의 수명을 향상 시켰다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권1호
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• pp.129-139
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• 2022

본 연구는 빅데이터시스템 구축 시 어떠한 요인이 성공적인 빅데이터시스템 구축에 영향을 주는가를 파악하고, 요인들 간의 관계를 규명하여, 공공기관에서 빅데이터 시스템을 구축하는데 있어서 필요한 성공모형과 성공요인을 규명하고자 한다. 이에, 본 연구와 관련된 선행 및 관련연구들을 고찰하였으며, 이를 토대로 빅데이터 시스템 구축을 위한 성공요인을 도출하였다. 연구방법으로는 빅데이터 시스템을 구축하였거나, 구축할 계획을 가지고 있는 기관의 사용자를 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 성공요인들 간의 미치는 영향관계를 검증하기 위하여 구조방정식(AMOS)을 실시하였다. 분석 결과 조직지원요인, 개발지원요인, 사용자지원요인, 정보 품질, 서비스 품질, 시스템 품질, 사용, 순 편익이 빅데이터 시스템 구축을 위한 성공요인으로 도출되었으며, 이들 간의 관계를 규명하고 성공모형을 제시하였다. 이는 빅데이터 특성을 반영한 정보시스템 구축 성공모형의 첫 연구라는 점에서 의의와 학술적 공헌점이 있다고 볼 수 있으며, 향후 본 연구결과가 공공기관에서 빅데이터 시스템 구축의 기초 자료로 활용되기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권3호
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• pp.73-82
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• 2022

오토-스케일링은 클라우드 컴퓨팅 기술이 ICT 핵심 기반 기술로 자리 잡을 수 있는 가장 중요한 기능 중 하나로써 사용자나 서비스 요청의 폭발적인 증가 또는 감소에도 시스템 자원과 서비스 인스턴스를 적절하게 확장 또는 축소하여 상황에 맞는 서비스의 안정성과 비용 대비 효과를 향상하는 기술이다. 하지만 특정 시스템 자원에 대한 모니터링 시점의 단일 메트릭 데이터를 기반으로 정책이 수립·실행되다 보니 이미 서비스에 영향이 있거나 실제 필요한 서비스 인스턴스를 세밀하게 관리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 시스템 자원과 서비스 응답시간을 다변량 시계열 분석 모델을 사용하여 분석·예측하고 이를 기반으로 오토-스케일링 정책을 수립하는 방안을 제안한다. 이를 검증하기 위해 쿠버네티스 환경에서 커스텀 스케쥴러를 구현하고, 실험을 통해 쿠버네티스 기본 오토-스케일링 방식과 비교 분석한다. 제안하는 기법은 시스템 자원과 응답시간 사이의 영향에 기반한 예측 데이터를 활용하여 예상되는 상황에 대한 오토-스케일링을 선제적으로 실행함으로써 시스템의 안정성을 확보하고 서비스 품질이 저하되지 않는 범위내에서 필요한 만큼의 인스턴스를 세밀하게 관리할 수 있는 결과를 보인다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권2호
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• pp.210-222
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• 2023

본 연구는 K-뷰티브랜드의 CSR동기가 CSR 진정성과 브랜드 신뢰에 주는 영향과 CSR 진정성과 브랜드 신뢰가 브랜드 지지에 주는 영향을 확인하고자 한·중 소비자 데이터를 이용해 비교연구하여 진행하였다. 수집된 데이터 중 392부를 검증에 사용하였고 2단계 접근법과 최우도 측정법을 활용해 분석하였다. 연구 결과, 자기본위적 동기를 제외한 가치지향적, 이해관계자지향, 전략적 동기는 CSR 진정성과 브랜드 신뢰에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 CSR 진정성은 브랜드 신뢰에 긍정적 영향을 주었고, 이는 브랜드를 지지하는 것으로 나타났다. 한·중 소비자를 비교한 결과, 두 나라 모두 CSR동기가 진정성과 브랜드 신뢰에 영향을 주는 것으로 나타났으나 중국소비자가 한국소비자보다 더 많은 부분에서 높게 나타난 결과를 보였는데 이러한 결과는 K-뷰티 브랜드의 중국시장 확장을 위해서는 중국소비자를 이해하고 그들이 추구하는 CSR동기 전략을 강화해야 한다는 시사점을 가진다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.219-240
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• 2023

사용자가 만족감을 느끼며 상호작용할 수 있는 대화형 인공지능을 개발하기 위한 노력이 이어지고 있다. 대화형 인공지능 개발을 위해서는 사람들의 실제 대화를 반영한 학습 데이터를 구축하는 것이 필요하지만, 기존 데이터셋은 질문-답변 형식이 아니거나 존대어를 사용하여 사용자가 친근감을 느끼기 어려운 문체로 구성되어 있다. 이에 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 수집한 30,767개의 질문-답변 문장 쌍으로 구성된 대화 데이터셋(KOMUChat)을 구축하여 제안한다. 본 데이터셋은 각각 남성, 여성이 주로 이용하는 연애상담 게시판의 게시물 제목과 첫 번째 댓글을 질문-답변으로 수집하였다. 또한, 자동 및 수동 정제 과정을 통해 혐오 데이터 등을 제거하여 양질의 데이터셋을 구축하였다. KOMUChat의 타당성을 검증하기 위해 언어 모델에 본 데이터셋과 벤치마크 데이터셋을 각각 학습시켜 비교분석하였다. 그 결과 답변의 적절성, 사용자의 만족감, 대화형 인공지능의 목적 달성 여부에서 KOMUChat이 벤치마크 데이터셋의 평가 점수를 상회했다. 본 연구는 지금까지 제시된 오픈소스 싱글턴 대화형 텍스트 데이터셋 중 가장 대규모의 데이터이며 커뮤니티 별 텍스트 특성을 반영하여 보다 친근감있는 한국어 데이터셋을 구축하였다는 의의를 가진다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제55권1호
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• pp.221-233
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• 2016

본 연구는 Rhind & Jowett(2012)이 개발한 코치-선수관계 유지 척도(CARM-Q)를 국내 프로 스포츠 상황에서 활용될 수 있도록 프로야구 코치-선수관계 유지 척도를 재검증하는 것이다. 1차 예비조사는 2014년 국내 프로야구 1군에 등록된 프로야구 코치(29명)와 선수(103명) 총 132명을 대상으로 코치-선수관계 유지에 대한 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 최대우도추정법을 사용하여 잠재적 기본구조를 확인하였다. 코치-선수관계 유지 척도의 타당도를 검증하기 위해 최종 273명(코치 62명과 선수 211명)을 연구대상자로 선정하였다. SPSS 18.0과 AMOS 16.0 프로그램을 이용하여 탐색적 요인분석(EFA), 확인적 요인분석(CFA), 내적일관성, 검사-재검사 신뢰도 분석 그리고 상관관계 분석을 통해 6요인 25문항 프로야구 코치-선수관계 유지 척도가 완성되었다. 분석결과 6요인으로 구성된 한국형 프로야구 코치-선수관계 유지 척도가 재검증되었다. 전반적으로 본 연구에서 확인된 프로야구 코치-선수관계 유지 척도를 다 집단 분석을 통해 드림과 나눔 팀, 또는 1군과 2군 간 경로의 차이를 비교하여 결과를 제공해 보는 것도 의미가 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권4D호
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• pp.491-497
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• 2009

본 연구는 포장가속시험을 이용하여 다양한 온도와 하중재하방법에 따라 아스팔트 포장에 발생하는 소성변형의 특성을 분석하고, 주요 시험결과를 유한요소해석으로 예측하는 방법을 제시하고 있다. 가속시험용 포장단면은 한국도로공사 시험도로 대표 단면 중에 하나를 선정하여 동일하게 시공하고 3가지 온도조건(30, 40, $50^{\circ}C$)에서 반복이동하중에 의한 소성변형을 비교 분석하였다. 차량의 원더링 효과를 모사하기 위하여 가속시험기를 횡방향으로 좌우 35cm 범위 내에서 5cm 간격으로 이동하면서 시험을 수행하였다. 아울러 3가지 원더링 조건에 의한 소성변형의 차이도 수치해석을 통해서 검토하였다. 유한요소해석을 위하여 ABAQUS를 사용하였으며 가속시험 포장 단면을 plain strain 요소로 모델링하였다. 포장 층의 탄성계수는 FWD 시험에 의한 역산결과로 추정하였으며, 소성변형에 영향을 미치는 아스팔트 혼합물의 시간 의존성은 크리프 모델(creep model)로 고려하였다. 그리고 본 연구에서는 유한요소해석에 미치는 모델의 경계조건과 노상의 모델 포함 여부에 따른 영향을 두 가지 모델(전체모델과 부분모델)로 구분하여 검토하였다. 해석결과 두 가지 모델이 예측한 소성변형은 그 크기와 영향 범위에서 확연한 차이를 보였으며 계측결과와 비교하여 보면 노상이 모델에 포함하여야 할 것으로 판단되었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.151-159
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• 2021

블록체인 네트워크를 구축하려면 다양한 유형의 IT 지식과 기술이 필요할 뿐 아니라 장시간의 번거로운 과정이 필요하다. 이러한 한계를 극복하기 위해 MS사와 같은 글로벌 IT 기업들은 클라우드 기반 블록체인 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 블록체인 개발자, 블록체인 운영자와 기업이 자신의 인프라에 블록체인을 보다 편안하게 배치할 수 있도록 하는 블록체인 기반 구축 및 관리 도구를 제안한다. 이 도구는 대표적인 프라이빗 블록체인 플랫폼 중 하나인 Hyperledger Fabric과 네트워크 전체 배포를 지원하는 오픈소스 IT 자동화 엔진인 Ansible을 사용하여 구현한다. 복잡하고 반복적인 텍스트 명령 대신 사용자가 블록체인 네트워크를 원활하게 설정, 배포 및 상호 작용할 수 있는 사용자 친화적인 웹 대시보드 인터페이스를 제공한다. 이 제안된 솔루션을 통해 블록체인 개발자, 운영자 및 블록체인 연구자는 블록체인 인프라를 보다 쉽게 구축하여 시간과 비용을 절약할 수 있다. 제안된 도구의 유용성과 편의성을 검증하기 위해 전자투표를 수행하는 블록체인 네트워크를 구축하여 테스트하였다. 10개 이상의 설정 파일을 작성하고 수백 줄에 걸쳐 명령을 실행하는 블록체인 네트워크 구성을 그래픽 사용자 인터페이스에서 간단한 입력 및 클릭 조작으로 대체할 수 있어 사용자의 편의성과 구축시간을 절약을 확인할 수 있었다. 제안된 블록체인 도구는 앞으로 식품안전 공급망 구축 등 다양한 분야에서 신뢰 데이터 인프라 구축에 활용될 예정이다.