• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.341-347
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• 2017

많은 양의 문서 데이터가 증가됨에 따라 사용자는 해당 문서를 이해하기 위한 요약된 정보를 필요로 한다. 그러나, 기존 문서 요약 연구 방법들은 지나치게 단순한 통계에 의존함으로써 문장의 모호성 및 의미 있는 문장 생성을 위한 다중 문서 요약 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 의미적 연결 관계에 대한 파악 및 불필요한 정보를 처리하기 위한 전처리 과정을 거치며, 어휘 의미 패턴 정보를 기반으로 VAE를 이용하여 문장 간의 의미적 연결성을 높인 다중 문서 요약 기법을 제안하였다. 문장을 이루고 있는 단어 벡터들을 이용하여, 잠재된 변수로 생성된 압축된 정보와 속성 판별기로부터 학습을 한 후 문장을 재구성함으로써 의미적 연결 처리가 자연스러운 요약문을 생성하였다. 제안된 방법과 다른 문서 요약 방법을 비교했을 시 미세하지만 더 향상된 성능을 나타냈으며, 이는 의미적 문장 생성 및 연결성을 높일 수 있음을 증명하였다. 앞으로, 다양한 속성 설정 값을 가지고 실험하여 의미적 연결 관계를 확장할 수 있는 방법을 연구하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.17-24
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• 2007

기존의 인터넷 시스템에서 사용자의 요구와 목적에 따른 프레젠테이션과 컨텐츠를 탐색하는 데 있어 풍부한 링크구조 등으로 인해 일부 심각한 유용성 문제를 발생시키고 있다. 최근 많은 시스템에서는 온톨로지 기술을 이용해서 동적 적응이 가능한 다양한 시스템들을 연구하고 있다. 이 연구에서는 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 적용한 온톨로지 기반 교육시스템을 설계하였다. 이 시스템은 온톨로지를 이용해서 교육 컨텐츠의 재사용성을 향상시켰고, 이산 확률 분포 함수와 동적 적응 모델을 이용해서 학습자에게 동적 컨텐츠를 제공할 수 있도록 하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 온톨로지 기반 환경에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-10
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• 2012

본 논문은 문서 분류의 전처리 단계인 특징 선택을 위해 의미를 고려한 최적의 특징 선택 방법을 제안한다. 특징 선택은 불필요한 특징을 제거하고 분류에 필요한 특징을 추출하는 작업으로 분류 작업에서 매우 중요한 역할을 한다. 특징 선택 기법으로 특징의 의미를 파악하여 특징을 선택하는 LSA(Latent Semantic Analysis) 기법을 사용하지만 기본 LSA는 분류 작업에 특성화 된 기법이 아니므로 지도적 학습을 통해 분류에 적합하도록 개선된 지도적 LSA를 사용한다. 지도적 LSA를 통해 선택된 특징들로부터 최적화 기법인 유전 알고리즘을 사용하여 더 최적의 특징들을 추출한다. 마지막으로, 추출한 특징들로 분류할 문서를 표현하고 SVM (Support Vector Machine)을 이용한 특정 분류기를 사용하여 분류를 수행하였다. 지도적 LSA를 통해 의미를 고려하고 유전 알고리즘을 통해 최적의 특징 집합을 찾음으로써 높은 분류 성능과 효율성을 보일 것이라 가정하였다. 인터넷 뉴스 기사를 대상으로 분류 실험을 수행한 결과 적은 수의 특징들로 높은 분류 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권5호
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• pp.397-408
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• 2021

건설업은 업무상 재해 발생빈도와 사망자 수가 다른 산업군에 비해 높아 가장 위험한 산업군으로 불린다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 산업 재해를 줄이고 예방하기 위해 CCTV 설치 의무화를 발표했다. 건설 현장의 안전 관리자는 CCTV 관제를 통해 현장의 잠재된 위험성을 찾아 제거하고 재해를 예방한다. 하지만 장시간 관제 업무는 피로도가 매우 높아 중요한 상황을 놓치는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모형 중 개체 분할인 YOLACT와 다중 객체 추적 기법인 SORT을 적용하여 다중 클래스 다중 객체 추적 시스템을 개발하였다. 건설 현장에서 촬영한 영상으로 제안한 방법론의 성능을 MS COCO와 MOT 평가지표로 평가하였다. SORT는 YOLACT의 의존성이 높아서 작은 객체가 적은 데이터셋을 학습한 모형의 성능으로 먼 거리의 물체를 추적하는 성능이 떨어지지만, 크기가 큰 객체에서 뛰어난 성능을 나타냈다. 본 연구로 인해 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기법들의 안전 관제 업무에 보조 역할로 업무상 재해를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.

• 새물리
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• 제68권12호
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• pp.1338-1346
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• 2018

본 연구의 목적은 과학 영재 핵심 역량을 바탕으로 대학부설 과학영재교육원 교육과정을 분석하고, 이를 통해 영재원 교육의 개선 방향을 제안하는 것이다. 이를 위하여 과학교육 및 영재교육 전문가의 설문을 통해 다음과 같은 12개의 핵심역량을 선정하였다. 선정된 핵심 역량은 기초 및 전문지식, 창의력, 과학적 사고력, 탐구능력, 문제해결능력, 융합능력 등의 인지적 역량군과 과제 집착력, 자기주도 학습능력, 동기강화 및 도전, 의사소통능력, 협업능력, 리더십 등의 비인지적 역량군이었다. 과학 영재 핵심 역량을 기반으로 한 영재원 교육과정의 분석 결과, 인지적 역량군, 비인지적 역량군의 여러 역량들이 교육과정에 모두 반영되어 있었다. 그러나 몇 개의 역량들은 프로그램이 진행되는 과정에 잠재적으로 포함되어 있는 수준이었다. 본 연구에서는 역량별로 영재원 교육 사례를 제시하였고, 영재원 교육의 발전을 위한 의견을 추가로 제시하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.213-217
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• 2022

지속가능한 한국문화축제 전략이 필요한 시기다. 한국문화축제는 2020년부터 전 세계적인 열풍을 이끌고 있는 K 콘텐츠를 중심으로 한식, 뷰티, 패션 등 다양한 한국문화를 종합적으로 소개하는 한류문화축제다. 문화체육관광부 신한류 진흥 핵심사업으로써 코로나 이후 실감 콘텐츠 무대를 적용한 첫 대면 콘서트 개최를 비롯하여 다양한 팬 참여 챌린지 진행 및 전시 등 월드 케이팝 콘서트와 K컬쳐 팬 페어를 바탕으로 했던 2021년 한국문화 축제는 이제 글로벌 한류 문화 축제로 도약해야 한다. 이를 위해서 드라마, 케이팝, K컬처 팬 페어, K밋업, K컬처 퍼레이드, 어워즈로 구성될 수 있다. 이러한 구분은 한류를 이끄는 프로슈머적 콘텐츠를 중심으로 고전적인 축제 프로그램을 보여주는데 이러한 철학이 동시대에 효율적으로 연계되기 위해서 학습된 유희성을 통해 잠재적 고객 확보를 위한 Business to Business(B2B), Businesss to Consumer(B2C) 테크테인먼트(Techtainment) 전략이 필요하다.

• 한국교육논총
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• 제43권1호
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• pp.183-213
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• 2022

들뢰즈와 가타리가 제기하는 느리고, 경험적인 교육은 시간 속에서 반복되는 지속을 경험해야만 가능하다. 잠재성과 현실성의 짝으로 이루어진 이 세계의 주체성은 '기계'로 표현된다. '기계'의 주체성은 생성 자체이다. 클라우드 상 어디에나 존재하면서 무의식적으로 빅데이터를 수집하는 정보사회의 주체성 또한 정보사회 자체이다. 정보사회는 개인의 욕망을 주체성의 발현에 앞서 관리하는 사회로 기울 위험을 안고 있다. '기계'는 언표적 배치와 기계적 배치로 이루어져 있다. 배치론에 입각한 사회과학은 반복되는 패턴, 언어성과 물질성의 공존, 경계에 대한 주의, 총체적 전체에 대한 부정이라는 특징을 공유한다. 시간 속에서 집합적 패턴이 구조적으로 변형되어 가는 양상을 띠는 배치의 교육학은 들뢰즈와 가타리의 본래 문제의식인 느리고, 경험적인 교육에 부합한다. 또, '교육-기계'의 물질성과 언표성을 고찰하는 작업은 탈인간 시대의 새로운 학습론, 교육론 확립에 기여할 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1087-1098
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• 2023

인공지능 기술의 급격한 발전으로 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있으나, 이와 함께 인공지능 기반 시스템에 대한 공격 위협이 증가하고 있다. 특히, 딥러닝에서 사용되는 인공신경망은 입력 데이터를 고의로 변형시켜 모델의 오류를 유발하는 적대적 공격에 취약하다. 본 연구에서는 이미지에서 단 하나의 픽셀 정보만을 변형시킴으로써 시각적으로 인지하기 어려운 One-Pixel 공격으로부터 이미지 분류 모델을 보호하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방어 기법은 오토인코더 모델을 이용하여 분류 모델에 입력 이미지가 전달되기 전에 잠재적 공격 이미지에서 위협 요소를 제거한다. CIFAR-10 데이터셋을 이용한 실험에서 본 논문에서 제안하는 오토인코더 기반의 One-Pixel 공격 방어 기법을 적용한 사전 학습 이미지 분류 모델들은 기존 모델의 수정 없이도 One-Pixel 공격에 대한 강건성이 평균적으로 81.2% 향상되는 결과를 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.211-216
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• 2024

본 연구는 AI 기술의 비약적 발전으로 등장한 챗GPT의 생산성 혁신에 연계된 기능적 측면을 살펴보고, 주얼리 산업에 적용할 수 있는 방안을 탐색하는 것에 목적이 있다. 챗GPT의 정의와 생산성을 제고시키는 특장점을 중심으로 분석하여 주얼리 제작 프로세스의 적용 범위를 파악하고 유의미한 시사점을 도출한다. 챗GPT는 '학습형', '대화형', '생성형' 모델로서의 특성을 가지며, 이를 주얼리 제작 단계에 적용하여 생산성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 생성형 AI의 창조 방식에 대한 패러다임 변화가 야기하는 사회적 이슈를 확인하고, AI의 기능성과 잠재성에 대해 살펴본다. 챗GPT의 버전은 매개변수의 확장과 함께 지속적으로 업그레이드된다. 이에 따라 지속적인 연구를 수행하여 주얼리 산업체의 경쟁력을 강화하는 방향에 대해 논하고자 한다.

• 한국지역지리학회지
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• 제16권3호
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• pp.324-337
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• 2010

한국과 일본은 국가간의 문제 뿐 만 아니라, 양국 내에서도 독도문제는 서로 다른 시각과 함께 미묘한 양상을 보이는 사례가 많이 나타난다. 일본은 독도문제에 대해서 정부차원에서 외교부와 문부과학성을 중심으로 정치적, 외교적, 법적, 교육적 뒷받침을 제공하는 차원에서 다차원적 접근을 시도하고, 지방자치정부는 실효적인 내용과 실천행위를 구체화하는 과정에서 다차원적 접근을 시도하고 있다. 현재 일본의 독도에 대한 영토교육의 접근성은 한일 양국의 상황적 맥락과 국제사회의 역사적, 정치적, 경제적, 법적, 사회적 환경에 따른 구성 요소의 변화와 그 구성요소의 재배치에 의한다. 그에 따른 현안의 인식과 설정, 그에 대응전략에 따른 요소들의 다차원적 배치라는 점과 이에 따른 양국의 접근 전략은 가변적이고, 잠재적이면서 현재의 일시적 응결상태에 있다고 볼 수 있다. 아직, 일본의 독도에 대한 영토교육이 실제 학교에서 어떻게 일어나고 있는지 전국적인 양상을 파악하기는 시기상조이다. 개정교과서가 아직 다 출판되지 않고 새학습지도요령의 이행기간이 끝나는 후에야 좀 더 교육적 파급의 결과를 추적할 수 있을 것이다. 이번 연구는 주로 영토문제를 언급하는 외무성의 문부과학성, 그리고 지자체와 지자체 교육위원회들의 독도문제에 대한 접근성을 이해하는데 있었다.