• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.814-817
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• 2020

The number of single-person households is increasing every year, and there are also high concerns about the crime and safety of single-person households. In particular, crimes targeting women are increasing. Although home surveillance camera applications, which are mostly used by single-person households, only provide intrusion detection functions, this service utilizes AI image recognition technologies such as face recognition and object detection to provide theft, violence, stranger and intrusion detection. Users can receive security-related notifications, relieve their anxiety, and prevent crimes through this service.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1160-1163
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• 2021

DOOH(Degital Out of Home) advertisement market is developing steadily, and the case of use is also increasing, In advertisement market, personalized services is actively being provided with technological development. On the other hand, personalized services are difficult to be provided in DOOH and are p rovided by only personal information, not feelings. This study aims to construct personalized DOOH se rvices by using AI facial expression recognition and suggesting a solution optimized for interaction bet ween user and services by providing healing and advertisement.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.818-820
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• 2022

The keyword 'healing' is essential to the competitive society and culture of Koreans. In addition, as the time at home increases due to COVID-19, the demand for indoor healing services has increased. Therefore, this thesis analyzes the user's facial expression so that people can receive various 'customized' healing services indoors, and based on this, provides lighting, ASMR, video recommendation service, and facial expression recording service.The user's expression was analyzed by applying the ensemble algorithm to the expression prediction results of various CNN models after extracting only the face through object detection from the image taken by the user.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.1-19
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• 2019

제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.367-370
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• 2022

본 연구는 코로나19 발생 전·후 공공의료를 둘러싼 사회적 인식변화를 뉴스빅데이터를 통해 파악하고자 시도되었다. 뉴스빅데이터는 코로나19 확진자가 처음 발생한 2020년 1월을 기준으로 나누었으며, 코로나19 발생 이전(2018년 1월~2019년 12월, 총 24개월) 40,834건과 코로나19가 발병 이후(2020년 1월~2021년 12월, 총 21개월) 61,761건이었다. 수집된 빅데이터는 R 4.1.1 for Windows를 활용하여 단어 빈도 분석, 연관규칙분석을 실시하였다. 연구결과, 코로나19 발생 전후 뉴스기사에서 공공의료를 둘러싼 핵심어를 비교할 때 코로나19 발생 후에 발생 전보다 큰 폭으로 상승한 단어는 '확산'(664%), '대응'(658%), '의사'(518%), '상황'(504%), '공공병원'(486%), '의료진'(455%), '확충'(324%), '인력'(305%), '어려움'(272%), '정부'(247%)순으로 나타났다. 코로나19 발생 전후 공공의료를 둘러싼 키워드의 연관규칙 분석을 통해서 의료의 패러다임이 일자리 산업에서 감염증 대응을 위한 보건의료로 전환되는 것을 알수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.57-65
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• 2021

산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.13-31
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• 2016

그동안 기업의 사회적 책임(CSR)관련 활동의 결과가 기업 성과에 미치는 단기적 및 장기적 영향에 대한 다양한 연구가 진행되었지만 그 결과는 일관되지 못한데 그 주된 원인은 기업의 사회적책임이라고 하는 개념의 불일치였다. 따라서 본 연구는 온라인 뉴스와 같은 비정형 공개 데이터로부터 기업의 사회적책임에 관련한 키워드를 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 추출하고 그 개념에 대한 통계치와 기업 성과와의 관계성을 이해하려고 했다. 이를 위해 개념과 관련한 키워드는 뉴욕타임즈와 구글 스칼러에서 CSR이라고 하는 단어로 검색한 비정형 데이터로부터 인식하였다. 그런 다음 점검 대상이 되는 기업에 대한 글이 실려 있는 온라인 문서를 수집하여 기업의 사회적 책임과 기업 단기적 및 장기적 성과 사이의 인과관계를 분석하였다. 그 결과, 기업의 사회적 책임에 대한 전문적인 평가 보고서의 도움 없이도 본 연구에서 개발한 기업의 사회적 책임 인덱스만으로 기업의 단기적 성과에는 영향이 없지만 장기적 성과와는 통계적으로 유의하게 정비례관계가 있는 것이 밝혀졌다. 본 연구는 빅데이터 분석을 통해 효율적이고 의미 있는 기업의 사회적 책임 평가 방법을 개발한 첫 번째 시도라는 의미가 있다.

• 정보화정책
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• 제18권3호
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• pp.25-49
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• 2011

소셜 네트워크는 사람들이 살아가는데 필요한 여러 가지 정보를 얻을 수 있는 경로로써 매우 중요하게 인식되고 있다. 오늘날 소셜 네트워크는 인터넷의 확산, 소셜 네트워크 사이트의 발전, 소셜 네트워크에 대한 중요성 인식으로 빠르게 확산되어가고 있다. 최근 소셜 네트워크 서비스는 참여(Participation)와 개방(Openness)을 모토로 하는 웹 2.0이라는 새로운 패러다임을 기반으로 발전해 왔다. 소셜 네트워크 서비스가 웹 2.0을 수용함으로 사용자들은 보다 편리한 방법으로 새로운 사람들과 관계를 맺고 유지할 수 있게 되었다. 소셜 네트워크 서비스 이용자들은 자신의 생각과 경험 등을 공유하고 여러 사람들과의 커뮤니케이션에 참여하는 과정에서 자신의 존재를 인식하고 삶의 만족을 느끼며 사회 구성원으로써의 영향력을 가지게 된다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스의 사용의도에 영향을 주는 요인들을 분석하고자 고차요인분석(higher order factor analysis)을 실시하였다. 연구 모형은 인지된 사회적 실재감, 인지된 개인적 만족, 인지된 사회적 영향력을 포함한 2차 요인으로 개발되었다. 1차 요인들은 기술적, 개인적, 사회적 요인들로 그룹화 하였다. 이를 평가하고자 SmartPLS 2.0 분석 도구를 활용하여 실증분석을 수행하였으며, 소셜 네트워크 서비스의 사용의도에 영향을 주는 요인들을 규명하였다. 분석 결과 사회적 영향력이 개인의 소셜 네트워크 서비스 사용의도에 가장 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.995-1003
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• 2021

다가오는 지능정보사회의 핵심이 될 인공지능(AI) 교육의 필요성이 대두되면서, 국가적 차원에서도 교육과정에 인공지능 관련 내용을 포함하는 등 관심을 집중시키고 있다. 본 연구에서는 지도학습 중심의 머신러닝을 통해 생활 속 문제를 해결하는 과정에서 학생들의 창의적 문제해결력을 신장시키기 위해 PASPA 교육 프로그램을 제시하였으며, 학습의 효과를 높이기 위해 피지컬 컴퓨팅 도구인 마이크로비트(Micro:bit)를 활용하였다. PASPA 교육 프로그램에 적용된 교수 학습 과정은 문제 인식(Problem Recoginition), 해결 방법 논의(Argument), 데이터 기준 세우기(Setting data standard), 프로그래밍(Programming), 적용 및 평가(Application and evaluation)의 5단계로 이루어진다. 본 교육 프로그램을 학생들에게 적용한 결과 창의적 문제해결력의 향상을 확인할 수 있었으며, 세부 영역에서는 특정 영역의 지식·사고, 비판적·논리적 사고 영역에서 유의한 차이를 보임이 확인되었다.

• 정보화정책
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• 제20권4호
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• pp.71-88
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• 2013

높은 불확실성을 특징으로 하는 탈추격 단계에서는 기술위험의 가능성도 높아진다. 온라인게임은 새로운 기술 수명주기를 창조한 탈추격형 혁신의 결과물이다. 하지만 온라인 게임 중독이라는 부작용이 나타나면서 셧다운제 도입이 결정되었지만 규제 찬성과 반대집단간의 논란은 계속되고 있다. 기술위험은 사회적 맥락과 조건의 영향을 받는다. 온라인게임 중독을 초래한 사회기술적 취약성은 역설적이게도 우수한 정보화 인프라와 정보통신기기의 확산이었다. 기술위험의 원인이 된 취약성은 위험을 무시하는 발전주의 사고에 의해 더욱 강화되었다. 온라인게임 중독과 같은 기술위험을 해결하기 위해서는 우선 기술혁신의 편익과 기술위험 간의 딜레마를 인지해야 한다. 딜레마 인식의 실패는 사회적 비용을 유발하며 문제해결을 위한 노력을 어렵게 한다. 탈추격단계로의 진입에 따라 기술위험은 더욱 증가할 것이라는 점에서 이런 딜레마를 인지하고 교정책임의 적절한 부과, 해체와 재규정을 통한 딜레마의 관리, 토론장치의 설계, 사회적 책임과 경제적 성공의 연결 등을 통해 기술혁신의 책임성 확보를 위한 해결책의 모색이 필요하다.