• 기록학연구
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• 제57호
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• pp.35-73
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• 2018

본 연구는 공공기관 회의의 공개를 원칙으로 삼고 있는 미국 50개 주의 회의공개법에 대한 내용분석을 통해, 정보공개법 제정 20년을 맞는 우리에게 요구되는 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위해, 첫째, 50개 주 회의공개법의 일반적인 개요, 둘째, 회의의 사전 공지 요건 및 절차, 셋째, 회의공개법 위반에 대한 이의 및 소송제기 절차 및 벌칙을 살펴보았다. 분석결과 50개 주마다 회의공개법의 내용은 다양하였으나, 공통적으로 사전에 회의 일정과 의제 등이 공표되도록 하며, 회의록과 회의를 녹화한 자료는 시민이 접근가능하도록 규정하고 있다. 또한 회의공개법 위반에 대해 벌금부터 징역형까지로 책임을 물었다. 이를 통해 도출한 우리나라 회의공개법 제정을 위한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 회의공개제도는 회의 개최에 대한 사전 공지의 올바른 방식과 충분한 기간으로부터 시작된다. 둘째, 회의 관련 시간, 날짜, 의제 등에 관한 사전공지의 충실한 내용은 회의공개제도의 실효성을 담보한다. 셋째, 사전 공지의 방식과 대상은 가능한 폭넓고 다양해야 한다. 넷째, 회의공개법을 위반한 회의의 모든 결정은 무효다. 다섯째, 시민 누구나가 회의공개법 위반에 대한 이의를 손쉽게 제기할 수 있는 제도가 마련되어야 한다. 여섯째, 회의공개법을 위반한 자에게 책임을 물어야 한다. 마지막으로 참석자, 논의주제, 투표 내용 등을 포함한 충실한 회의록 작성과 회의록, 녹음기록에 대한 시민 접근을 담보해야 한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.109-118
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• 2005

본 논문에서는 음악 데이터베이스의 멜로디와 사용자가 기술한 멜로디의 기하학적 구조를 비교하는 음악 검색 시스템을 제안하고 있다. 시스템은 멜로디의 구조적이고 상황적인 특징들을 분석하여 쿼리 멜로디와 데이터베이스의 멜로디가 일치성을 찾고자 한다. 검색 방법은 사전 처리 단계와 인식 단계로 이루어진 기하하적 해싱 알고리즘에 기반을 두고 있다. 사전 처리 단계 동안 구조적 특징을 찾기 위해서 음악의 멜로디를 여러 개의 프래그먼트(fragment)들로 분할하고 그 프래그먼트의 각 음의 높이 및 길이를 분석한다. 상황적 특징을 찾기 위해서 각 프래그먼트의 중심 화음을 찾는다. 인식 단계 동안 사용자가 입력한 쿼리 멜로디를 여러 개의 프래그먼트들로 분할하고 구조적이고 상황적 특성이 유사한 모든 프래그먼트들을 데이터베이스에서 검색한다. 투표는 각 프래그먼트에 대해 이루어지고 총 득표수가 최대인 음악이 쿼리 멜로디와 일치하는 멜로디를 갖는 음악이 된다. 이러한 접근 방법을 이용하여, 음악 데이터베이스에서 유사한 멜로디를 빠르게 찾을 수 있다. 또한 이 방법은 표절 음악을 감지하는데 적용될 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.1-9
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• 2022

비소세포폐암(NSCLC)은 전체 폐암 중 85%의 높은 비중을 차지하며 사망률(22.7%)이 다른 암에 비해 현저히 높은 암으로 비소세포폐암 환자의 수술 후 예후에 대한 예측은 매우 중요하다. 본 연구에서는 종양을 관심영역으로 갖는 비소세포폐암 환자의 수술 전 흉부 CT 영상 패치의 종류를 종양 관련 정보에 따라 총 다섯 가지로 다양화하고, 이를 입력데이터로 갖는 사전 학습 된 ResNet 과 EfficientNet CNN 네트워크를 사용하여 단일 모델과 간접 투표 방식을 이용한 앙상블 모델, 그리고 3 개의 입력 채널을 활용한 앙상블 모델에서의 실험 결과 및 성능을 오분류의 사례와 Grad-CAM 시각화를 통해 비교 분석한다. 실험 결과, 종양 주변부 패치를 학습한 ResNet152 단일 모델과 EfficientNet-b7 단일 모델은 각각 87.93%와 81.03%의 정확도를 보였다. 또한 ResNet152 에서 총 3 개의 입력 채널에 각각 영상 패치, 종양 주변부 패치, 형상 집중 종양 내부 패치를 넣어 앙상블 모델을 구성한 경우에는 정확도 87.93%를, EfficientNet-b7 에서 간접 투표 방식으로 영상 패치와 종양 주변부 패치 학습 모델을 앙상블 한 경우에는 정확도 84.48%를 도출하며 안정적인 성능을 보였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.23-34
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• 2019

최근 디지털 플랫폼을 활용한 민생 위협 범죄는 '15년 약 14만여 건, '16년 약 15만여 건 등 사이버범죄 지속 증가 추이이며 전통적인 수사기법을 통한 온라인 범죄 대응에 한계가 있다고 판단되고 있다. 현행 수기 온라인 검색 및 인지 수사 방식만으로는 빠르게 변화하는 민생 위협 범죄에 능동적으로 대처 할 수 없으며, 소셜 미디어 특성상 불특정 다수에게 게시되는 콘텐츠로 이루어 졌다는 점에서 더욱 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 민생 침해 범죄가 발생하는 온라인 미디어의 특성을 고려한 콘텐츠 웹 수집 방식 중 사이트 중심의 수집과 Open API를 통한 방식을 제시한다. 또한 불법콘텐츠의 특성상 신속히 게시되고 삭제되며 신조어, 변조어 등이 다양하고 빠르게 생성되기 때문에 수작업 등록을 통한 사전 기반 형태소 분석으로는 빠른 인지가 어려운 상황이다. 이를 해소 하고자 온라인에서 벌어지는 민생 침해 범죄를 게시하는 불법 콘텐츠를 빠르게 인지하고 대응하기 위한 데이터 전처리인 WPM(Word Piece Model)을 통하여 기존의 사전 기반의 형태소 분석에서 토크나이징 방식을 제시한다. 데이터의 분석은 불법 콘텐츠의 수사를 위한 지도학습 기반의 분류 알고리즘 모델을 활용, 투표 기반(Voting) 앙상블 메소드를 통하여 최적의 정확도를 검증하고 있다. 본 연구에서는 민생경제를 침해하는 범죄를 사전에 인지하기 위하여 불법 다단계에 대한 사례를 중심으로 분류 알고리즘 모델을 활용하고, 소셜 데이터의 수집과 콘텐츠 수사에 대하여 효과적으로 대응하기 위한 실증 연구를 제시하고 있다.

• 응용통계연구
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• 제25권1호
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• pp.153-162
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• 2012

선거여론조사에서 전화조사의 문제점인 모집단 포함률, 젊은층 재택률과 투표자 선정 등의 해결방안으로 유선 RDD와 무선 RDD의 혼합조사를 제안하였으며 2011년 10월 26일 서울시장 보궐선거 사전여론조사 데이터를 사용하여 제안한 결합조사의 적용가능성을 수치적으로 검증하였다. 본 연구를 통해 무선 RDD 표본은 유선 RDD 표본에 비해 분산이 컸지만 상대표준오차는 유사한 결과를 얻었다. 예측 정확성 측면에서 유무선 결합의 효과가 통계적으로 유의하지 않았지만 일반 선거여론조사에 적용할 경우 결합 표본을 통해 모집단 포함률을 확대하고 각 조사방법의 단점을 보완함으로써 선거 예측조사의 신뢰성을 제고할 수 있는 방안으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 터널과지하공간
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• 제32권3호
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• pp.173-193
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• 2022

본 연구에서는 GMG (Global Mining Guidelines Group)에서 개발한 광업 분야 가이드라인을 중심으로 스마트 마이닝 기술 국제 표준화 동향을 분석하였다. GMG는 글로벌 광업 커뮤니티를 하나로 묶는 비영리 단체이며, 광업의 안전과 혁신, 지속가능성을 제고시키기 위한 목적으로 설립되었다. 현재 GMG의 실무그룹은 인공지능, 자산관리, 자율 채광, 사이버 보안, 데이터 접근 및 사용/상호 운용성, 전기화, 광물 처리, 지하 채광, 지속가능성 실무그룹으로 구성되어 있다. 스마트 마이닝 기술과 관련한 가이드라인 개발 프로젝트는 인공지능, 자율 채광, 사이버 보안, 데이터 접근 및 사용/상호운용성, 지하 채광 실무그룹에서 진행되고 있다. 2022년 4월 현재 8종의 스마트 마이닝 관련 가이드라인은 사전 착수, 착수, 가이드라인 정의, 콘텐츠 생성, 기술 수정, 레이아웃 및 최종 검토, 투표 과정을 거쳐 출판되었다. GMG에서 출판한 가이드라인은 국내 스마트 마이닝 기술 표준 개발에 있어 중요한 참고 자료가 될 수 있을 것이라 판단된다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.52-62
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• 2021

제조업 현장에서 제작 공정 수행 전 품질 불량 위험 공정을 예측하여 사전품질관리를 수행하는 것은 매우 중요한 일이다. 하지만 기존 엔지니어의 역량에 의존하는 방법은 그 제작공정의 종류와 수가 다양할수록 인적, 물리적 한계에 부딪힌다. 특히 원자력 주요기기 제작과 같이 제작공정이 매우 광범위한 도메인 영역에서는 그 한계가 더욱 명확하다. 본 논문은 제조업 현장에서 자연어 처리 및 기계학습을 활용하여 품질 불량 위험 공정을 예측하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 실제 원자력발전소에 설치되는 주기기를 제작하는 공장에서 6년 동안 수집된 제작 기록의 텍스트 데이터를 활용하였다. 텍스트 데이터의 전처리 단계에서는 도메인 지식이 잘 반영될 수 있도록 단어사전에 Mapping 하는 방식을 적용하였고, 문장 벡터화 과정에서는 N-gram, TF-IDF, SVD를 결합한 하이브리드 알고리즘을 구성하였다. 다음으로 품질 불량 위험 공정을 분류해내는 실험에서는 k-fold 교차 검증을 적용하고 Unigram에서 누적 Trigram까지 여러 케이스로 나누어 데이터셋에 대한 객관성을 확보하였다. 또한, 분류 알고리즘으로 나이브 베이즈(NB)와 서포트 벡터 머신(SVM)을 사용하여 유의미한 결과를 확보하였다. 실험결과 최대 accuracy와 F1-score가 각각 0.7685와 0.8641로서 상당히 유효한 수준으로 나타났다. 또한, 수행해본 적이 없는 새로운 공정을 예측하여 현장 엔지니어들의 투표와의 비교를 통해서 실제 현장에 자연스럽게 적용할 수 있음을 보여주었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권3호
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• pp.113-130
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• 2017

본 연구는 제19대 대통령선거를 중심으로 선거정보의 페이크뉴스에 대한 유권자 인식을 분석하여 문제를 파악, 개선방안을 제언하고자 하였다. 전체 응답자 128명(남자53명, 여자75명)을 대상으로 분석결과, 첫째 응답자의 99.2(127명)가 선거 정보를 접해본 경험이 있었으며, 주로 방송(77.2%)과 스마트폰(70.9%), 인터넷(63.8%), 신문 32.3%(41명) 등의 순으로 접하는 것으로 나타났다. 둘째 응답자의 87.4%가 선거정보가 투표에 영향을 미치는 것으로 인식하고 있으며, 이들 모두가 보통 이상의 영향을 미치는 것으로 응답하였다. 셋째 19대 대통령선거에서 후보자들이 주장했던 선거정보를 표집하여 제시한 후 팩트 인식을 분석한 결과, 연령별로 유의한 차이가 있었으며, Scheffe 사후검증결과 30-40대가 20대에 비해 팩트 인식 평균이 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이상의 분석을 토대로 선거정보의 사전 등록제도 및 검증제도를 법제화, 시스템화 할 것, 중앙선거관리위원회가 각 선거조직별로 선거정보 조사분석위원회를 설치하여, 상시적으로 선거정보를 조사 분석하여 팩트성을 유권자인 국민에게 알릴 것 등을 제언하였다.