• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.530-532
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• 2019

제안하는 서비스는 OCR(Optical Character Recognition, 광학문자인식)과 딥러닝 패턴분석 알고리즘을 활용하여 문서를 효율적으로 관리하는 서비스로 필기를 많이 하는 사용자를 위한 기능을 제공한다. 최근 다양한 분야에서의 머신러닝 기반의 OCR의 활용이 증가했지만 기존의 애플리케이션은 패턴 분석 알고리즘과 통계 기반의 OCR을 혼합하여 사용하기 때문에 필기체에 대한 인식률이 높지 않다. 이에 본 논문에서는 OCR과 패턴분석 알고리즘을 활용하여 필기체에 대한 높은 인식률을 제공하는 서비스를 제안한다.

• 디지털콘텐츠
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• 10호통권137호
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• pp.46-50
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• 2004

많은 인터넷 서비스가 그러하듯 e러닝은 지금의 호황을 맞기까지 크나큰 기대만큼이나 엄청난 좌절의 시기를 거쳐야 했다. e러닝이 태동하던 초창기의 열악한 환경과 질 낮은 서비스는 오프라인 학원에 비해 몇 배나 낮은 수강료에도 불구하고 학습자들로부터 외면을 받았다. 하지 만 2000년 이후 폭발적으로 증가한 인터넷 인구와 획기적으로 개선된 기술, 포기할 줄 모르고 열의를 보여온 선두 업체들의 눈물겨운 노력 은‘e러닝’을 본격적인 궤도에 올려놓았다. 온라인 교육 산업을 이끄는 두 기업, 메가스터디와 YBM시사닷컴을 살펴본다.

• 디지털콘텐츠
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• 10호통권161호
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• pp.54-66
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• 2006

e러닝 산업은 콘텐츠 자체가 목적이 되는 타 디지털콘텐츠 산업과 달리 콘텐츠ㆍ인프라ㆍ서비스 등이 통합되어 지식의 전달ㆍ축적ㆍ재생산의 수단을 제공하는 지식기반 서비스 산업으로 디지털콘텐츠 산업의 주요 핵심으로 등장하게 되었다. WTO 체제하에서 글로벌 경쟁이 심화됨에 따라 기업들은 e러닝을 지식경영을 위한 전략적 모듈로 정하고 계속되는 경기침체에도 불구하고 투자를 지속하고 있다. 또한 2004년이후 WTO의 교육개방정책에 따라 유럽 및 중국 등이 교육시장을 개방하면서 e러닝이 그 대비책의 하나로 대두되면서 세계 각국의 관심이 점점 높아지고 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권6호
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• pp.177-186
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• 2020

최근 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발전에 따라 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야의 이미지 인식 성능이 향상되고 있으며, 또한 Serverless Computing이 이벤트 기반의 클라우드 애플리케이션 개발 및 서비스를 위한 차세대 클라우드 컴퓨팅 기술로 각광받고 있어 딥러닝과 Serverless Computing 기술을 접목하여 실생활에 이미지 인식 서비스를 사용하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 Serverless Computing 기술을 활용하여 효율적인 딥러닝 기반 이미지 인식 서비스 시스템 개발 방법을 기술한다. 제안하는 시스템은 Serverless Computing 기반 AWS Lambda Server를 이용하여 적은 비용으로 대형 신경망 모델을 사용자에게 서비스할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 AWS Lambda Server의 단점인 Cold Start Time 문제와 용량제한 문제를 해결하여 효과적으로 대형 신경망 모델을 사용하는 Serverless Computing 시스템을 구축할 수 있음을 보인다. 실험을 통해 AWS Lambda Serverless Computing 기술을 활용하여 본 논문에서 제안한 시스템이 비용 절감뿐만 아니라 처리 시간 및 용량제한 문제를 해결하여 대형 신경망 모델을 서비스하기에 효율적인 성능을 보임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.133-142
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• 2021

최근 딥러닝은 하드웨어 성능이 향상됨에 따라 자연어 처리, 영상 인식 등의 다양한 기술에 접목되어 활용되고 있다. 이러한 기술들을 활용해 지능형 교통 시스템(ITS), 스마트홈, 헬스케어 등의 산업분야에서 데이터를 분석하여 고속도로 속도위반 차량 검출, 에너지 사용량 제어, 응급상황 등과 같은 고품질의 서비스를 제공하며, 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 정확도가 향상된 딥러닝 모델이 적용되어야 한다. 이를 위해 서비스 환경의 데이터를 분석하기 위한 딥러닝 모델을 개발할 때, 개발자는 신뢰성이 검증된 최신의 딥러닝 모델을 적용할 수 있어야 한다. 이는 개발자가 참조하는 딥러닝 모델에 적용된 학습 데이터셋의 정확도를 측정하여 검증할 수 있다. 이러한 검증을 위해서 개발자는 학습 데이터셋, 딥러닝의 계층구조 및 개발 환경 등과 같은 내용을 포함하는 딥러닝 모델을 문서화하여 적용하기 위한 구조적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 신뢰성있는 딥러닝 기반 데이터 분석 모델을 참조하기 위한 딥러닝 기술 언어를 제안한다. 제안하는 기술 언어는 신뢰성 있는 딥러닝 모델을 개발하는데 필요한 학습데이터셋, 개발 환경 및 설정 등의 정보와 더불어 딥러닝 모델의 계층구조를 표현할 수 있다. 제안하는 딥러닝 기술 언어를 이용하여 개발자는 지능형 교통 시스템에서 참조하는 분석 모델의 정확도를 검증할 수 있다. 실험에서는 제안하는 언어의 유효성을 검증하기 위해, 번호판 인식 모델을 중심으로 딥러닝 기술 문서의 적용과정을 보인다.

• 디지털콘텐츠
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• 12호통권127호
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• pp.146-148
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• 2003

인터넷 입시 과외를 비롯 외국어학습, 대학 정규과정 등 각종 e-러닝(e-Learning) 학습 프로그램이 빠른 속도로 번지고 있다. 또한 기업 연수현장에도‘사이버 바람’이 거세게 불고 있다. 이런 배경에서 지난 10월 23일 정보통신부는 한국e-러닝학회, KDI국제정책대학원, 한국정보통신기자협회의 후원 아래‘한국 e-러닝 산업 활성화 전략 세미나’를 개최했다. 국내 e-러닝 비즈니스 관계자 182명이 참석한 이날 행사에는 e-러닝 산업현황 및 성공사례, 비즈니스 모델 등이 발표되고, 게임 및 모바일 관점에서의 서비스 동향도 소개돼 뜻깊은 자리가 됐다.

• 정보보호학회지
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• 제29권3호
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• pp.44-50
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• 2019

최근 딥러닝 기술은 다양한 분야에서 놀라운 성능을 보여주고 있어 많은 서비스에 적용되고 있다. 얼굴인식 또한 딥러닝 기술을 접목하여 높은 수준으로 얼굴인식이 가능해졌다. 하지만 딥러닝 기술은 원본 이미지를 최소한으로 변조시켜 딥러닝 모델의 오인식을 발생시키는 적대적 예제에 취약하다. 이에 따라, 본 논문에서는 딥러닝 기반 얼굴인식 시스템에 대해 적대적 예제를 이용하여 기만공격 실험을 수행하였으며 실제 얼굴에 분장할 수 있는 영역을 고려하여 설정된 변조 영역에 따른 기만공격 성능을 분석한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.199-203
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• 2018

음식과 맛집에 대한 사용자의 정보검색 니즈가 나날이 증가하면서 서비스 제공자가 정보 제공의 대상이 되는 맛집 상호명을 파악하는 것은 중요한 이슈다. 그러나 업종의 특성상 점포가 새로 생겨나는 주기는 매우 짧은 반면, 신규 점포의 서비스 등록 시점에는 시간적 차이가 존재하는 문제가 있다. 본 논문에서는 신규 상호명을 능동적으로 파악하기 위해 위치기반 서비스 로그에서 맛집 상호명을 추출하는 문자 기반의 딥러닝 모델 및 방법론을 제시한다. 자체 구축한 학습 데이터셋으로 실험한 결과, 제안하는 모델이 기존 기계학습 모델보다 높은 정확도로 상호명을 분류할 수 있음을 확인하였다. 또한, 사전 학습된 모델을 검색로그에 적용하여 신규 상호명 후보를 추출함으로써 향후 상호명 DB를 능동적으로 업데이트 할 수 있는 가능성을 타진하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.65-72
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• 2011

본 연구의 주목적은 이러닝 서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인에 관하여 체계적인 분석을 수행하는 것이다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 기본 분석틀로서 Bhattacherjee(2001)에 의해 제안된 후기수용 모델(PAM)을 도입하였다. 그리고 이러닝 서비스에서 사용자의 수용 후 행동을 파악해 보기 위하여 관련 선행문헌에 대한 종합적 고찰 결과를 토대로 콘텐츠 품질, 상호작용성, 기대충족, 지각된 사용용이성, 지각된 유용성, 만족, 지속사용의도 등 일곱 가지 연구변수를 도출하였다. 이러닝 서비스 이용 경험자를 대상으로 조사를 수행한 후, 연구모델에 관하여 공분산구조모델 분석기법을 통한 연구모델의 평가 및 가설검정이 이루어졌다. 본 연구의 분석결과를 요약해 보면 다음과 같다. 첫째, 이러닝 서비스의 콘텐츠 품질, 상호작용성, 기대충족 등 세 가지 특성요인이 지각된 유용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 둘째, 이러닝 서비스의 콘텐츠 품질, 상호작용성, 기대충족, 지각된 사용용이성 모두는 사용자 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 지각된 유용성은 사용자 만족에 긍정적인 영향을 미치며, 지각된 유용성과 사용자 만족은 모두 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구의 결과를 토대로 이러닝 서비스 제공자 및 관련분야 연구자에게 유의미한 시사점을 제공하였다.

• 정보화정책
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• 제24권4호
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• pp.79-92
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• 2017

도시 기능이 복합적으로 발전함에 따라 스마트 시티에 대한 관심이 높아지고 있다. 스마트 시티란 정보통신기술을 활용하여 교통, 안전, 복지, 생활 등 도시 문제를 효과적으로 해결하는 것을 말한다. 최근 세계 각국은 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능 기술을 스마트 시티에 도입하는 시도를 하고 있으나 종합적인 도시 서비스로는 발전하지 못하고 있다. 본 논문에서는 국내외 스마트 시티 추진 현황을 살펴보고 핵심 문제로 부각된, 데이터 공유문제, 서비스 호환성 문제를 해결하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 딥러닝 기술을 스마트 시티 서비스에 접목한 "딥러닝 시티 프레임워크"를 제안하고 도시 여러 영역의 시공간 데이터를 안전하게 공유하고 여러 도시의 학습 데이터를 융합하는 새로운 스마트 시티 추진 전략을 제시하였다.