• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.21-30
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• 2024

본 연구는 폭증하는 디지털 비즈니스의 수요 증가를 감당하기 위하여 AI를 활용한 새로운 제작 방법을 모색하는데 목적이 있다. 이에 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 실제 웹페이지 생성 가능 시스템을 구축하고자 하였다. 첫째, 이커머스 웹사이트 기능을 바탕으로 분류체계를 수립하였다. 둘째, 웹페이지 구성요소의 유형을 체계적으로 분류하였다. 셋째, 딥러닝이 적용가능한 웹페이지 자동생성시스템 전체를 설계하였다. 실제 데이터를 학습하여 구현된 딥러닝 모델이 기존 웹사이트를 분석하고 자동생성되도록 재설계 함으로써, 산업에서 바로 사용가능한 방안을 제안했다. 나아가 체계가 부족했던 웹사이트 레이아웃 및 특징에 대한 분류체계를 수립했다는 측면에서 의의가 있다. 이는 향후 생성형 AI 기반의 웹사이트 연구 및 산업 분야에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.87-99
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• 2024

본 연구는 새로이 재편되는 AI 상용 미래 시대에서 웹툰 작가가 창작자로서 직업적 계보를 존속시키기 위해 어떠한 역량이 요구될 것인지를 파악하기 위해 진행되었다. 생성형 AI의 기술 발달이 어떻게 이뤄질지 알아보고, 그 시점에서 창작자의 역할이 어떻게 변화되어 갈 것인지에 대해, 웹툰의 실례로 현재와 미래의 AI 기술력과 웹툰의 활용 현황에 대해 각각 알아보고 미래 변화될 웹툰계의 생태 속에서 요구될 작가의 역할에 대해 전망해 보고자 하였다. 그 결과, 미래 AI는 자립적인 존재로 인간과 협업이 가능한 수준으로 인간 작업자를 대체할 것으로 예측됐으며, 그 한계점 역시 드러나, 물리적 기술 측면에서는 AI가 대체할 수 있으나, 인간 공감형 분야만큼은 존속시킬 수 있음을 알아보았다. 스토리 기획자, 시각 연출가, AI 편집자라는 창의적인 영역이 창작자의 역할 모형으로 도출되었다. 또한, 현시점에서의 모호한 용어 정의로 인한 혼란을 해소하고자 AI 3단계 단계별 모형으로 기계형, 인간형, 초월형으로 보다 현실적으로 분리 제안하였다. 이러한 결과를 통해 연구자는 앞으로 유입될 신진 창작자나 기존의 창작자들의 재 역량 개발을 위한 가이드라인으로 새로운 기술인 AI에 대한 부정 수용보다는 협업을 통한 상생임을 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제37권1호
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• pp.87-102
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• 2024

디지털 전환(digital transformation)이란 기업이나 조직이 기존의 비즈니스 모델이나 영업 활동을 디지털 기술을 활용하여 변화시키거나 새롭게 혁신하는 과정을 말한다. 이는 시장에서의 경쟁력 강화, 고객 경험 개선 그리고 새로운 사업의 발굴 등을 위하여 다양한 디지털 기술들 - 클라우드 컴퓨팅, IoT, 인공 지능 등 - 의 활용이 요구된다. 또한 시장, 고객 그리고 생산 환경에 대한 지식과 통찰을 도출할 수 있도록 올바른 데이터의 선택, 분석 가능한 상태로의 데이터 전처리(preprocessing) 그리고 목적에 적합한 체계적인 분석들에 대한 올바른 프로세스 정립을 필요로 한다. 이러한 디지털 빅 데이터의 유용성은 적합한 전처리와 함께 정보 및 가설 탐색 그리고 지식과 통찰의 시각화를 위한 탐색적 데이터 분석(exploratory data analysis; EDA)의 올바른 적용이 결정한다. 본 논문에서는 EDA의 철학과 기본 개념에 대하여 재고찰과 함께 효과적인 시각화를 위하여 시각화 핵심 정보, 그래프 문법(grammar of graphics)에 기초한 정보 표현 방법 그리고 최종 시각화 검토 기준인 ACCENT 원칙을 논의한다.

• 경영정보학연구
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• 제24권3호
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• pp.23-41
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• 2022

본 사례연구는 보청기 전문회사인 Starkey Hearing Technologies(Starkey) 사의 사례를 중심으로 장애보조기구인 보청기가 어떻게 스마트 기기의 범주로 들어오고 있는지를 규명하고 있다. 1967년에 설립된 Starkey는 형태 및 기능 등 보청기의 혁신을 주도하여 온 것으로 보이며, 최근에는 세계 최초로 인공지능 및 생체 센서를 탑재한 보청기를 출시하는 등 최신 4차산업혁명 기술들을 활용한 보청기를 출시하고 있다. 본 연구에서는 장애보조기구 전반과 Starkey를 대표로 하는 보청기, 그리고 스마트 웨어러블 기기와 스마트 이어폰의 발전 과정의 단계적 특징을 살펴보았으며, 최근에는 보청기의 기능이 단순한 장애 보조를 넘어서 장애인들의 엔터테인먼트 및 생활 보조를 위한 기능까지 확장되며 기존 스마트 웨어러블 기기와 장애보조기구 간의 경계가 붕괴되고 있는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 장애보조기구와 스마트 웨어러블 기기의 발전 모델을 도출하였으며, 변화되는 기기들에 맞추어 예상되는 사회 변화를 논하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.1-9
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• 2024

본 연구에서는 부트 스톰을 완화하고 서비스 안정성 향상을 위하여 AI 기반 VDI 사용 예측 시스템, 가상머신 부팅 스케줄러 시스템으로 구성된 부트 스톰 완화 방안인 BRAIDS를 제안한다. 가상 데스크톱 인프라(Virtual Desktop Infrastructure, VDI)는 조직의 업무 생산성 향상과 IT 인프라 효율성 증대를 위한 중요한 기술이다. 다수의 가상 데스크톱이 동시 부팅될 때 발생하는 부트 스톰은 성능저하와 대기 시간 증가를 유발한다. xgboost 알고리즘을 사용하여, 기존 VDI 사용 데이터를 활용하여 향후 VDI 사용량을 예측한다. 또한 예측된 사용량을 입력으로 받아 VDI 서버와 가상머신의 하드웨어 사양을 고려하여 부트 스톰을 정의하고, 부트 스톰을 완화하기 위하여 순차적으로 가상머신을 부팅할 수 있는 스케줄을 제공한다. 사례연구를 통하여 VDI 사용 예측 모델은 높은 예측 정확도와 성능 향상을 보였으며, 가상머신 부팅 스케줄러를 통하여 가상 데스크톱 환경에서의 부트 스톰 현상을 완화하고 효율적으로 IT 인프라를 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 대한영상의학회지
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• 제81권6호
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• pp.1290-1304
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• 2020

영상처리 기반으로 의료영상을 분석하는 기법은 정상 환자와 비정상 환자를 분류, 병변 검출 및 장기나 병변의 분할 등에 사용되고 있다. 최근 인공지능 기술의 비약적 발전으로 의료영상 분석 연구들이 딥러닝 기술을 활용하여 시도되고 있다. 의료영상은 학습에 필요한 데이터를 충분히 모으기 어렵고 클래스별 데이터 수의 차이 때문에, 딥러닝 모델의 성능을 올리는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 연구가 시도되고 있으며, 이 중 하나가 학습 데이터를 증강하는 것이다. 본 종설에서는 회전, 역상, 밝기 변화 등과 같은 영상처리 기반의 데이터 증강, 적대적생성네트워크를 활용한 데이터 증강, 그리고 기존 영상의 속성들을 섞는 등의 최신 데이터 증강 기법을 알아보고, 의료영상 연구에 적용된 사례들과 그 결과를 조사해 보고자 한다. 끝으로 데이터 증강의 필요성을 고찰하고 앞으로의 방향을 짚어본다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.55-66
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• 2024

성별 분류 기술은 법의학, 감시 시스템, 인구 통계 연구 등 다양한 분야에서 활용될 수 있기 때문에, 연구자들로부터 많은 관심을 받고 있다. 남성과 여성의 보행 사이에는 서로 구별되는 특징이 있다는 것이 기존 연구들에서 밝혀지면서, 3차원 보행 데이터에서 성별을 분류하는 다양한 기술들이 제안됐다. 하지만, 기존 기술들을 사용해 3차원 보행 데이터로부터 추출한 보행 특징 중에는 서로 유사 또는 중복되거나 성별 분류에 도움이 되지 않는 특징들도 있다. 이에 본 연구에서는 상관관계 기반 특징 선별 기술을 활용해, 성별 분류에 도움이 되는 특징들을 선별하는 방법을 제안한다. 그리고 제안하는 특징 선별 기술의 효용성을 입증하기 위해서, 인터넷상에 공개된 3차원 보행 데이터 세트(Dataset)를 활용하여 제안하는 특징 선별 기술을 적용하기 전과 후에 대해 성별 분류 모델들의 성능을 비교 분석하였다. 실험에는 이진 분류 문제에 적용할 수 있는 여덟 가지의 머신러닝 알고리즘(Machine Learning Algorithms)을 활용하였다. 실험 결과, 제안하는 특징 선별 기술을 사용하면 성별 분류 성능은 유지하면서, 특징의 개수를 82개에서 60개까지, 22개를 줄일 수 있다는 것을 입증하였다.

• 대기
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• 제34권2호
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• pp.177-185
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• 2024

As increasing global interest in renewable energy due to the ongoing climate crisis, there is a growing need for efficient technologies to manage such resources. This study focuses on the predictive skill of daily solar power generation using weather observation and forecast data. Meteorological data from the Korea Meteorological Administration and solar power generation data from the Korea Power Exchange were utilized for the period from January 2017 to May 2023, considering both inland (Daejeon) and coastal (Busan) regions. Temperature, wind speed, relative humidity, and precipitation were selected as relevant meteorological variables for solar power prediction. All data was preprocessed by removing their systematic components to use only their residuals and the residual of solar data were further processed with weighted adjustments for homoscedasticity. Four models, MLR (Multiple Linear Regression), RF (Random Forest), DNN (Deep Neural Network), and RNN (Recurrent Neural Network), were employed for solar power prediction and their performances were evaluated based on predicted values utilizing observed meteorological data (used as a reference), 1-day-ahead forecast data (referred to as fore1), and 2-day-ahead forecast data (fore2). DNN-based prediction model exhibits superior performance in both regions, with RNN performing the least effectively. However, MLR and RF demonstrate competitive performance comparable to DNN. The disparities in the performance of the four different models are less pronounced than anticipated, underscoring the pivotal role of fitting models using residuals. This emphasizes that the utilized preprocessing approach, specifically leveraging residuals, is poised to play a crucial role in the future of solar power generation forecasting.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.182-195
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• 2023

최근 인공지능 알고리즘을 활용한 교통 신호 제어에 관한 관심 증대와 함께, 관련 모델구축 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 독립 교차로를 대상으로, 교통량 변화에 연동되는 신호 주기 산정을 위한 이론 전개가 주를 이루고 있다. 본 연구에서는 신호제어 알고리즘 구축을 위한 실증 분석을 통해, 신호운영과 회전교차 방식의 실제 교차로를 대상으로 분석을 진행하였다. 기존 연구에서 많이 활용되는 GA와 PSO 알고리즘을 개선한 PSO-BFO 알고리즘을 제시하여 두 교차로의 운영 효과 증진을 위한 신호제어 방안을 강구 하였다. 그 결과, 158초의 신호 주기하에 신호 교차로의 경우, 용량 증대 3.4%, 지체도 및 정지횟수 감소는 각각 8.2%, 8.3%의 효과가 발생하고, 회전교차로에서는 용량증대 9.2%, 지체도 및 정지횟수 감소가 각각 7.1%, 27.2%에 이르는 효과가 발생하는 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.147-156
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• 2024

본 논문은 장시간 디지털 기기 사용자를 위한 거북목 자세 교정 및 예방 시스템의 설계에 대해서 소개한다. 우리나라의 거북목 환자는 그 수가 2018년부터 2021년까지 13퍼센트 증가하였으며 아직까지 현재 시점의 최신 통계자료에 따르면 호전되지 않은 상황이다. 거북목은 질병 특성상 치료보단 예방이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 노트북에 있는 내장 카메라 기반의 시스템을 설계하여 시스템의 접근성을 높였으며, Google Mediapipe 오픈소스의 Pose Estimation, Face Landmarks Detection, Iris Tracking, Depth Estimation 등의 기능을 통해 별도의 인공지능 모델이 필요 없도록 설계하여 낮은 비용으로 사용자로 하여금 손쉽게 거북목을 예방하도록 한다.