• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.843-856
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• 2023

전 세계 선박 통행량의 증가에 따른 선박 충돌 사고의 증가는 큰 경제적, 환경적, 물리적 및 인간적 손해를 가져왔다. 선박 사고의 원인은 선원의 판단 오류나 부주의, 항로의 복잡성, 기상 조건, 선박의 기술적 결함 등 다양한 요인이 겹쳐 작용하여 사고를 유발하기 때문에 문장의 깊은 의미와 문맥 정보를 고려할 수 있는 방법론이 필요하다. 따라서, 본 연구는 부산해심 지역에서의 최근 20년 동안의 선박 충돌사고 데이터를 포함하고 있는 해양안전심판 재결서를 SentenceBERT 모델을 활용해 분석하였다. 분석 결과 사고의 주요 원인이 될 수 있는 키워드가 도출되었으며, 특정 키워드 출현 빈도를 바탕으로 군집 분석을 시행하고 시각화하였다. 추후 사고의 원인을 미리 파악함으로써, 이를 통해 선박 충돌 사고의 예방 및 사고 대응 전략 개발의 기초 자료로써 활용하고자 한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.536-542
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• 2023

인공위성은 최첨단 기술로써 시공간적 관측제약이 적어 해양 사고에 효과적 대응과 해양 변동 특성 분석 등으로 각국의 국가기관들이 위성 정보를 활용하고 있다. 하지만 고해상도 위성 관측 기반 해수면 온도 자료(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis, OSTIA)는 위성의 기기적, 또는 지리적 오류와 구름으로 인해 낮게 관측되거나 공백으로 처리되며 이를 복원하기까지 수 시간이 소요된다. 본 연구는 최신 딥러닝 기반 알고리즘인 LaMa 기법을 활용하여 결측된 OSTIA 자료를 복원하고, 그 성능을 기존에 이용되어 온 세 가지 영상처리 기법들의 성능과 비교하여 평가하였다. 결정계수(R²)와 평균절대오차(MAE) 값을 이용하여 각 기법의 위성 영상 복원 성능을 평가한 결과, LaMa 알고리즘을 적용하였을 때의 R²과 MAE 값이 각각 0.9 이상, 0.5℃ 이하로, 기존에 사용되어 온 쌍 선형보간법, 쌍삼차보간법, DeepFill v1 기법을 적용한 것보다 더 우수한 성능을 보였다. 향후에는 현업 위성 자료 제공 시스템에 LaMa 기법을 적용하여 그 가능성을 평가해 보고자 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권4호
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• pp.531-549
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• 2023

수학 지도서는 교사 학습을 지원하는 중요한 자료임에도 불구하고 초등학교 수학 지도서가 교사 학습을 지원하는 양상을 탐색한 연구는 거의 없다. 본 연구의 목적은 우리나라 초등학교 3~4학년군 수학 지도서의 교육적 특징을 분석하는 것이었다. 이를 위해 10종의 수학 지도서에 대해 수, 연산, 도형, 측정, 자료와 가능성, 규칙성 영역에 부합하는 6개 단원을 선정하여 '우리나라 수학 교육과정 자원의 교사 학습 기회(Teacher Learning Opportunities in Korean Mathematics Curriculum Materials)'의 7가지 차원별로 수학 지도서의 교육적 특징(educative features)을 분석하였다. 분석 결과 지도서에는 교수를 위한 수학 내용 지식이 풍부히 제공되지만 학생의 오류나 오개념 정보는 충분하지 않았다. 매 차시 수업 담화의 전반적인 흐름과 요점을 제공했지만, 근거나 구체적인 전략은 부족했다. 수학 내용 측면의 과정중심평가방안, 보충 및 심화 활동이 다수 있었지만 맞춤형 수업에 대한 설명은 부족했다. 교구 및 공학 도구 활용에 관한 교사 지식은 특정 단원이나 내용에 대해서만 제시되었고, 수학 공동체에 관한 교사 지식은 수학 교과 역량, 수학 교실 문화, 동기 유발에 관한 것이었다. 연구 결과를 토대로, 교사 학습을 적극적으로 지원하도록 수학 지도서를 개선하는 것에 대한 시사점을 제시하였다.

• 벤처창업연구
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• 제19권3호
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• pp.69-79
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• 2024

기업은 소비자의 불만족 요인을 적극적으로 파악하고, 예상되는 불평행동에 대하여 선제적으로 대응함으로써 소비자의 불만족을 해소하고 브랜드 로열티를 높여 재구매를 유도해야 한다. 이는 기업 규모와 무관하게 공통적으로 추구해야 하는 경영목표이다. 본 연구의 구체적인 목적은 소비자의 구매 전 기대성과와 구매 후 실제 지각성과와의 비교 여부에 따라서 불만족의 정도가 차이가 있는지, 불만족의 정도는 후속 행동인 불평행동의 유형에 영향을 미치는지, 이 과정에서 귀인행동은 조절적인 영향을 미치는지, 또한 결과의 지속성과 원인의 통제 가능성이 귀인 위치를 결정하는 요인으로 작용하는지 알아보는 것이다. 특히 벤처기업은 일반기업에 비해서 경영자의 정보처리 능력에 과부하가 걸릴 경우가 많아 의사결정에 있어서 여러 가지 비합리적인 오류를 보일 가능성이 있기 때문에 본 연구는 학문적으로나 실무적으로 중요한 의미가 있다. 분석결과, 불만족도는 부정적 불일치 그룹이 가장 높았으며, 불일치 정도가 높을수록 불만족도도 높았다. 불만족한 소비자의 귀인행동은 불만족의 정도에 조절적 영향을 미치고 있었는데, 불만족도는 외적 귀인집단이 내적 귀인집단보다 확연히 높았으며, 이는 통계적으로 유의했다. 한편, 결과의 지속성은 귀인 위치에 통계적으로 유의한 영향을 미치고 있으나 원인의 통제가능성은 그렇지 않았다. 귀인행동과 불만족의 정도는 불평행동의 유형에 영향을 미치지 않아 제한적인 영향력을 보여주었다. 본 연구는 이러한 결과들에 대한 해석과 함께 특히, 내구성 신제품을 제공하는 벤처기업에게 다양한 시사점들을 제시하고 있다.

• 한국국방기술학회 논문지
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• 제5권3호
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• pp.8-17
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• 2023

현재의 무기체계는 다양한 표준과 프로토콜이 적용된 복합무기체계가 운용되어서 전장에서 연합 및 합동작전시 원활한 정보교환 실패의 위험이 있다. 무기체계간 신속한 상황판단으로 핵심표적에 대한 정밀타격을 수행하기 위한 무기체계들의 상호운용성은 전쟁수행의 핵심요소이다. 한국군은 전력화 이후 다수의 소프트웨어 및 하드웨어의 형상변경과 성능개선 소요가 발생하고 있으나, 상호운용성에 미치는 영향에 대한 검증제도가 없으며, 관련 시험 도구 및 시설도 전무한 실정이다. 또한 연합 및 합동훈련시 무기 / 전력지원체계의 세부 운용방식과 소프트웨어를 임의로 변경한 후 이에 따른 사용자 간 오류가 빈번히 발생하고 있다. 그래서 주기적인 무기체계간 상호운용성 검증이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 사람이 평가기간을 잡아서 1번 평가를 진행하는것이 아니라, AI가 24시간 무기 / 전력지원 체계간 상호운용성을 지속적으로 평가하여 전쟁수행능력을 고도화해야 한다, 이러한 문제점을 해결하기 위하여 자연어 처리기법(①Word2Vec 모델 ②FastText 모델 ③Swivel 모델)을 적용(공개된 알고리즘과 소스코드 사용)하여 국방상호운용성 능력향상을 위한 사전연구를 수행하였다. 이 실험의 결과를 바탕으로 사람에 의존하지 않고, 자동화된 국방상호운용성 평가도구를 구현하기 위한 방법론(자연어 처리 모델을 통한 상호운용성 소요평가 / 수준측정의 자동화된 평가)을 향후 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.97-116
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• 2012

개념적 모델링(conceptual modeling)은 정보시스템 개발에 있어서 중요한 역할을 수행한다. 그럼에도 불구하고 이를 성공적으로 수행하기 위해 어떠한 방법을 채택해야 하고 그 결과를 어떻게 평가해야 할 것인지에 대한 이론적 성과는 충분하지 않다. 부분과 전체에 대한 개념적 모델링을 평가하기 위해 온톨로지 이론을 도입한 최근의 연구, "Representing Part-Whole Relations in Conceptual Modeling : An Empirical Evaluation"(Shanks et al., 2008)은 개념적 모델링 평가에 실험법을 도입했다는 긍정적인 측면에도 불구하고 비판에 직면했다. 또한 이에 대한 반대 의견이 제시되면서 개념적 모델링을 연구하거나 실무에 활용하려는 사람들에게 혼란을 초래하고 있다. 본 연구는 Bunge-Wand-Weber 온톨로지의 이론적 배경과 성과를 검토하고 논쟁에서 제외된 부분과 전체에 관한 이론적 논의를 추가하여 과연 Shanks et al.의 연구에 대한 비판이 타당한 것인지 살펴본다. 이들 연구에 대한 비판이 주로 실험적 방법의 오류를 지적한 것과 비교하여 본 연구는 Shanks et al.의 연구가 번지(Bunge) 온톨로지를 잘못 활용하고 있으며, 패러다임의 문제라는 지적은 그 근거가 확실하지 않으며, 부분과 전체에 관한 연구개념의 타당성을 확보하지 않았음을 밝혔다. 본 논문을 통해 우리는 Shanks et al.의 연구는 실증적 타당성에 대한 문제뿐만 아니라 기존의 온톨로지 개념들을 적절히 활용하지 않았고 결과적으로 부분-전체에 관한 개념적 모델링 이론에 기여하기보다는 서로 다른 모델링 패턴 간의 단순한 비교에 그쳤다는 점을 주장한다.

• 대한수사과학회지
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• 제1권2호
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• pp.5-19
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• 2006

데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권3호
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• pp.40-53
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• 2013

장수인구의 공간적 분포 패턴과 지역적 장수요인을 파악하고자 하는 국내의 기존 연구들은 대부분 확증적(confirmatory) 접근 방식을 지향하고 있다. 또한 대다수의 연구자는 통계자료의 가용성에 의존하거나 임의적인 분석 공간 단위를 설정하고 있다. 이러한 연구 방식은 특히 장수 현상이 가지는 공간적인 특성을 충분히 반영하지 못하며 수정 가능한 공간 단위(MAUP) 문제에서도 자유롭지 못하다. 본 연구에서는 인구통계 자료를 이용한 탐색적 공간 데이터 분석(ESDA)을 통해 장수인구의 공간적 분포 패턴에 관한 공간적 자기상관의 발생여부를 파악 하고자 하였다. 이와 병행하여 상이한 분석 공간 단위 사이에서 발생할 수 있는 수정 가능한 공간단위문제(MAUP)에 대한 평가를 수행 하였다. 공간적 자기상관의 발생 여부 파악을 위해 시군구와 읍면동의 상이한 공간단위에 대한 장수 인덱스를 산출하여 전역적 공간적 자기상관 측도인 Moran'I 분석을 수행 하였다. 또한 Getis-Ord Gi*를 이용하여 공간적 Hot Spot 과 Cold Spot 을 파악하였다. 연구결과 시군구와 읍면동의 모든 공간단위에서 통계적으로 유의한 수준의 공간적 자기상관과 장수인구 군집 지역(Hot spot 과 Cold spot)이 존재 하는 것으로 나타났다. 또한 시군구와 읍면동의 상이한 공간 단위에서 산출된 전역적(Global) 공간적 자기상관 지수와 국지적(Local) 공간 클러스터의 값에 차이가 발생하였는데 이는 MAUP의 Scale Effect로 볼 수 있다. 본 연구의 결과는 고령화로 인해 필연적으로 증가하게 될 장수에 대한 연구 시 연구자는 현상이 포함하는 공간적 차원을 고려하여야 하며 MAUP으로 인해 심각한 정보의 오류를 범할 수 있다는 점을 시사한다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제20권4호
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• pp.381-390
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• 2002

목적 : 고 에너지 광자선에 대한 기준점에서의 물 흡수선량 계산을 절차상 또는 계산상의 오류를 피하기 위해 공기커마(혹은 조사선량) 교정정수에 토대를 두고 있는 IAEA TRS-277과 AAPM TG-21 및 최근 발표된 새로운 개념의 물 흡수선량 교정정수에 토대를 두고 있는 IAEA TRS-398과 AAPM TG-51 표준측정법에 기초한 고 에너지 광자선의 선량 교정 프로그램을 개발하고자 한다. 대상 및 방법 : 현재 국내외에서 널리 사용되고 있는 고 에너지 광자선에 대한 흡수선량 표준측정법은 IAEA TRS-277과 AAPM TG-21로서 공기커마(혹은 조사선량) 교정정수에 토대를 두고 있어 수식 체계가 복잡하고, 사용된 물리량에 대한 불확정도가 커서 선량측정의 정확성을 향상시키는데 한계가 있다. 최근 국제원자력기구와 미국의학물리학회에서는 새로운 개념의 물 흡수선량 교정정수에 토대를 두고 있는 IAEA TRS-398과 AAPM TG-51을 발표하였다. 개발된 네 종류의 선량 교정 프로그램은 이들 표준측정법에서 사용되고 있는 수식체계와 물리적인 매개변수를 엄격하게 적용하였고, 선량계에 대한 정보 및 물리적인 값에 대한 표와 그래프 값은 수치화하여 데이터베이스화하였다. 이들 프로그램은 윈도우 환경에서 사용이 용이하도록 비쥬얼 $C^{++}$ 언어를 사용하여 각각의 표준측정법에서 권고하고 있는 방법 및 절차에 따라 사용자의 편의성을 고려하여 개발하였다. 결과 : 네 종류의 표준측정법에 대하여 개발된 고 에너지 광자선에 대한 선량 교정 프로그램은 사용자가 병원에서 사용하고 있는 표준측정법을 선택하여 선량측정 절차에 따라 선량계, 선질 특성 및 측정 조건에 관한 정보와 측정 결과를 입력하고, 순차적으로 수행하도록 되어 있어 절차상 혹은 선량 계산에 있어서 사용자간의 오차 및 실수를 최소화할 수 있었다 또한 서로 다른 개념의 네 종류의 표준측정법에 대한 기준점에서의 선량값을 상호 비교할 수 있었다. 결론 : 이 프로그램은 이온함에 대한 정보와 물리적인 자료에 대한 표와 그래프 값들을 수식화하여 데이터베이스함으로써 수작업으로 각 프로토콜의 수행 절차상 혹은 사용자간의 발생할 수 있는 개인적인 실수 및 오차를 줄일 수 있었다. 또한 이 프로그램은 사용자 편의성을 고려하였고, 모든 보정계수와 물흡수선량을 정확하게 계산할 수 있기 때문에 각 표준측정법에 대한 주요한 차이점을 비교 분석할 수 있어 사용자가 적당한 표준측정법을 선택하여 수행하므로써 고 에너지 광자선 선량 교정에 이용시 매우 유익할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.259-278
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• 2022

인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.