• Review of KIISC
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• v.30 no.6
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• pp.107-115
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• 2020

다양한 응용분야에서 심층신경망 기반의 학습 모델이 앞 다투어 이용됨에 따라 인공지능의 설명 가능한 동작 원리 해석과, 추론이 갖는 불확실성에 관한 분석 또한 심도 있게 연구되고 있다. 이에 심층신경망 기반 기계학습 모델의 취약성이 수면 위로 드러났으며, 이러한 취약성을 이용하여 악의적으로 모델을 공격함으로써 오동작을 유도하고자 하는 시도가 다방면으로 이루어짐에 의해 학습 모델의 강건함 보장은 보안 분야에서의 쟁점으로 부각되고 있다. 모델 추론의 입력으로 이용되는 이미지에 교란값을 추가함으로써 심층신경망의 오분류를 발생시키는 임의의 변형된 이미지를 적대적 사례라 정의하며, 본 논문에서는 최근 인공지능 및 컴퓨터비전 분야에서 이루어지고 있는 이미지 기반 적대적 사례의 생성 기법에 대하여 논한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.10
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• pp.537-547
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• 2016

Deep Sea Water (DSW) has been exploited mainly by industry in a few countries including the U.S., Japan, Taiwan, and Korea. The development strategy of these states has pursued various goals based on their unique industrial environments and visions. Among them, Taiwan recently started their DSW industrialization, but has rapidly developed a variety of technologies and products. On the contrary, the Korean DSW industry has remained stagnant in the initial and growing stages for years, and now appears to need new plans and strategies for further development. The current literature lacks the strategy and policies required to foster the development of the domestic DSW industry. Relying upon the case of advanced foreign DSW industries, this study delineates the current status of the Korean DSW industry and discusses its future direction. Taiwan in particular has moved forward with policy development, financial and operation systems. This study attempts to provide a set of guidelines for the Korean DSW industry by focusing on the case of its Taiwanese equivalent. The Taiwanese strategical plans include premium drinkable water, government driven industrialization, diversification of DSW technologies and development of value-added products. This study provides a new direction for the DSW industry.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.23 no.2
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• pp.72-88
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• 2020

Recent rapid advances in computer hardware performance have led to relatively low computational costs, increasing the number of applications of machine-learning techniques to geophysical problems. In particular, deep-learning techniques are gaining in popularity as the number of cases successfully solving complex and nonlinear problems has gradually increased. In this paper, applications of seismic data denoising methods using deep-learning techniques are introduced and investigated. Depending on the type of attenuated noise, these studies are grouped into denoising applications of coherent noise, random noise, and the combination of these two types of noise. Then, we investigate the deep-learning techniques used to remove the corresponding noise. Unlike conventional methods used to attenuate seismic noise, deep neural networks, a typical deep-learning technique, learn the characteristics of the noise independently and then automatically optimize the parameters. Therefore, such methods are less sensitive to generalized problems than conventional methods and can reduce labor costs. Several studies have also demonstrated that deep-learning techniques perform well in terms of computational cost and denoising performance. Based on the results of the applications covered in this paper, the pros and cons of the deep-learning techniques used to remove seismic noise are analyzed and discussed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.373-377
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• 2018

판례는 재판에 대한 선례로, 법적 결정에 대한 근거가 되는 핵심 단서 중 하나이다. 본 연구에서는 채권회수를 예측하는 서비스 구축을 위한 단서를 추출하기 위해 채권 회수 판례를 수집하여 이를 분석한다. 먼저 채권 회수 판례에 대한 기초 분석을 위하여, 채권 회수 사례와 비회수 사례를 각 20건씩 수집하여 분석하였으며, 이후 대법원 및 법률 지식베이스의 채권 관련 판례 12,457건을 수집하고 채권 회수 여부에 따라 가공하였다. 채권 회수 사례와 비회수 사례를 분류하기 위한 판례 내의 패턴을 분석하여 레이블링하고, 이를 자동 분류할 수 있는 Bidirectional LSTM 기반 심층학습 모델을 구성하여 학습하였다. 채권 관련 판례 가공 기준에 따라 네 가지의 데이터 셋을 구성하였으며, 각 데이터셋을 8:2의 비율로 나누어 실험한 결과, 검증 데이터에 대하여 F1 점수 89.82%의 우수한 성능을 보였다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.24 no.2
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• pp.53-66
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• 2021

Velocity model building is an essential procedure in seismic data processing. Conventional techniques, such as traveltime tomography or velocity analysis take longer computational time to predict a single velocity model and the quality of the inversion results is highly dependent on human expertise. Full-waveform inversions also depend on an accurate initial model. Recently, deep neural network techniques are gaining widespread acceptance due to an increase in their integration to solving complex and nonlinear problems. This study investigated cases of seismic velocity model building using deep neural network techniques by classifying items according to the neural networks used in each study. We also included cases of generating training synthetic velocity models. Deep neural networks automatically optimize model parameters by training neural networks from large amounts of data. Thus, less human interaction is involved in the quality of the inversion results compared to that of conventional techniques and the computational cost of predicting a single velocity model after training is negligible. Additionally, unlike full-waveform inversions, the initial velocity model is not required. Several studies have demonstrated that deep neural network techniques achieve outstanding performance not only in computational cost but also in inversion results. Based on the research results, we analyzed and discussed the characteristics of deep neural network techniques for building velocity models.

• 한국노년학
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• v.36 no.3
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• pp.827-846
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• 2016

The presented study was based on the notions that 1)the age-separated perspective would not be functional for post modern society which characterized by a diversity of life styles and 2)effects of wage peak system have been investigated mainly through managemental efficiency with quantitative analysis. In those notions, this study aimed to investigate effects of wage peak system based on age integration perspective with a qualitative method. Deep case study were executed with four workers who fully understand regarding wage peak system. Results showed that three sub categories were drawn in the meaning focused on issues of wage peak system; uneasy attention on workers who applied for wage peak system; pro and con of wage peak system for aged workers; achieving age integrated environment through mutual understanding.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2022.11a
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• pp.71-76
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• 2022

본 논문의 연구 목적은 여성 창업활동에 영향을 미치는 여성창업가의 특성 요인을 다면적, 실증적으로 연구를 실시하여 도출하고, 이를 통해 지속가능한 여성창업의 활성화를 위한 이론적·실무적 인사이트를 제시하여 경쟁력 있는 여성 창업기업의 발굴 및 육성에 대한 제언을 궁극적으로 함에 있다. 이를 위해 여성창업활성화를 여성창업가의 특성과 역량을 파악하고자 심층 인터뷰를 토대로 탐색연구를 실시하였다. 이에 본 연구에서는 8명의 여성창업가를 대상으로 한 심층 인터뷰를 통해서 창업태도(독립욕구, 개발욕구, 호의적여건), 창업진입률, 창업동기, 창업활동과 제약조건 등에 관한 주요 내용을 분석해 보았다. 연구의 독창성과 연구적 가치를 위해 여성 기업가, 창업가 8명을 심층인터뷰를 진행하였으며, 여성창업가의 보편적 특성을 객관적으로 확인코자 남성창업가 8명을 비교집단으로 심층인터뷰 진행하였다. 이를 통해 고성장, 고부가가치를 창출하는 벤처 창업생태계에서 수적 열세를 보이고 있는 여성의 창업활동 참여와 활성화를 위한 이론적, 실무적 인사이트를 제공하고자 한다.

• Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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• v.17 no.2
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• pp.213-226
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• 2019

Regulatory agency and licensee are preparing for the site restoration of Kori unit 1, the first commercial NPP in Korea, scheduled for 2031. Developing regulatory guidelines and strategies is essential for effective restoration work. Unfortunately, Korea does not have experience of site restoration of commercial NPPs. Therefore, it is important to review cases from experienced countries to establish a strategy and regulatory standards. The U.S. has had numerous soil remediation experiences using RESRAD and MARSSIM. However, formalized evaluation methodologies for subsurface soil have not yet been established in MARSSIM. This survey focused on subsurface soil remediation by reviewing the five decommissioned NPPs under regulation of the US NRC. Overall process of remediating a contaminated subsurface soil and groundwater was reviewed to identify considerations and lessons that could be applicable in Korea. In addition, an applied methodology for evaluation of contaminated subsurface soil and related major issues between regulatory agency and licensees were reviewed in detail to support establishment of remediation strategy for Kori unit 1.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.232-235
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• 2006

본 연구는 규칙베이스와 사례베이스를 이용하여 은행의 내부감사 방법을 제시하고자 한다. 감사의 1단계에서는 규칙베이스를 이용하여 감사대상의 거래를 탐색하고 2단계에서는 사례베이스를 이용하여 감사대상의 거래를 심층 분석하여 감사결과를 도출한다. 규칙을 이용한 추론은 내부규정 및 가이드라인을 이용하여 추론하여 잠재적인 위험을 가지고 있는 거래를 발견하는 것 이 다. 사례베이스를 이용한 추론은 유사도를 개발하여 현재의 문제와 가장 유사한 사례를 탐색하여 감사를 하도록 한다. 본 연구에서 제시한 방법은 실제 은행 내부감사에 적용하여 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2012.08a
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• pp.157-160
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• 2012

본 연구는 국내 대학 기관레포지터리의 사례를 심층적으로 분석함으로써 경영자의 개입으로 통제 가능한 요인이 실제 기관레포지터리의 성공에 미치는 영향관계를 밝히는데 그 목적이 있다. 구체적으로 문헌연구를 통해 기관레포지터리의 성공요인을 도출하였으며, 국내 대학 기관레포지터리의 대표적인 사례를 분석하고, 실무자와 심층면담을 수행하였다. 그 결과 기관계획의 일환으로 재정지원을 확보하는 것은 기관레포지터리의 지속가능한 관리 체계 확립을 가능하게 하며, 특히 연구자의 업적평가, 연구성과 관리와 연계하여 기관레포지터리가 운영될 경우 연구자의 연구성과물을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 기관 내 연구자의 참여를 독려할 수 있음을 발견하였다. 따라서 기관레포지터리가 도서관만의 사업이 아닌, 기관 사업의 일환으로 운영되는 것은 기관레포지터리의 성공에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 판단된다. 또한 이를 효과적으로 추진하기 위해서는 최고 경영층의 이해와 관심을 이끌어내기 위한 노력이 필요하다.