• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.55-78
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• 2021

최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.143-159
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• 2015

불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.13-26
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• 2024

멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.

• 의료법학
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• 제23권4호
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• pp.29-74
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• 2022

2020년 예상하지 못한 형태의 COVID-19 감염병의 급속도로 전파·확산으로 국민의 "생명·신체·재산"에 피해를 줄 수 있는 재난관리법상 사회재난이 발생하면서, 감염병병원체의 검사 및 발생 사실에 대한 신고 및 보고(제11조), 실태조사(제17조), 역학조사(제18조), 예방접종을 위한 역학조사(제29조) 등을 통하여 수집된 정보는 발전된 데이터 인식 및 처리 기술, 인공지능을 통한 학습 기술 등과 결합하여 (1) 의료자원 배분을 위한 정책적 근거 마련(병상배정, 방역물품 공급), (2) 감염병 확산 방지를 위한 방역 정책적 근거 마련(집합금지·영업제한 등 정책 결정, 확진자 발생 현황 예측을 위한 연구 및 정책 결정), (3) 예방접종 촉진 및 피해 현황 파악 등 감염병 위기 상황에서 의사결정의 중요한 근거로 활용되어 왔다. 이러한 감염병 데이터를 활용한 의료정책의 결정은 방역정책 결정, 정보제공, 의약품 개발 및 연구 기술 발전에 기여하여 왔으며, 국제적으로 감염병 데이터의 활용 법제 마련에 관한 논의가 증가하면서 감염병 데이터 활용의 법적인정 범위와 한계에 대한 관심이 높아졌다. 감염병 데이터의 활용은 감염병 전파 및 확산 차단 목적, 감염병의 예방·관리·치료업무 목적, 감염병 연구 목적으로 분류할 수 있으며, 정보의 활용은 감염병 위기 상황을 전제로 논의된다. 먼저 민감정보인 "진료기록, 예방접종약, 예방접종, 기저질환 유무, 건강순위, 장기요양인정등급, 임신여부 등"에 관한 정보의 경우, 업무 목적으로 수집·제공·활용하는 경우 개인정보보호법상 활용이 인정되는 "타법에서 정하는 업무" 범위에 대한 해석이 요구된다. "감염병 전파 및 확산 차단, 감염병의 예방·관리·치료" 목적의 업무수행의 경우 입법적으로 명확하게 사전에 규율하기 쉽지 않다. 따라서 이를 인정하기 위한 전제로 먼저 대법원 및 헌법재판소에서 의료행위의 개념을 명확하게 정의하기 어렵다는 부분을 차용할 수 있다. 따라서 현실적으로 구체적인 업무수행의 행위 유형은 후행적으로 "입법목적, 학문적 원리, 전문성, 사회통념"을 기준으로 판단하여 재량권의 일탈 또는 남용의 논리로 해석하게 된다. 목적 달성에 필요한 정보수집 대상의 확정, 수집 정보의 활용방안의 한계 설정을 위하여 감염병으로 인한 공중보건 위기 상황에서 데이터 활용의 공익적 필요성이 있는지를 우선 판단하되 해당 정보의 활용이 정보주체나 제3자의 이익을 부당하게 침해하지 않았는지를 기준으로 판단한다. 이익형량의 세부 기준으로 위기 상황에서 감염병의 전파속도와 정도, 해당 민감정보의 처리 없이 목적달성을 할 수 있었는지, 민감정보의 처리를 통한 방역정책 도입의 효과성 등을 기준으로 판단하게 된다. 한편, 연구목적 감염병데이터의 수집·제공·활용은 원칙적으로 개인정보보호법상 가명처리, 생명윤리법상 동의와 기관생명윤리위원회의 심의, 국민건강보험공단 자료 활용 시 자료제공 심의위원회 절차를 거쳐 활용되게 된다. 따라서 가명처리 및 데이터심의위원회의 심의 또는 정보주체의 동의 및 기관생명윤리심의위원회의 심의를 거치므로 원칙적으로 절차적 타당성을 확보하는 한 연구목적 활용은 인정된다. 다만, 가명화 또는 익명화 절차를 명확히하여 연구책임자의 부담을 줄여야 하며, 포괄적 동의제도와 옵트아웃 제도의 도입 또는 동의 절차가 명확히 마련되어야 하며, 기술발전으로 나타날 수 있는 재식별 가능성 또는 보안성 확보 절차를 명확히 규정할 필요가 있을 것으로 생각된다.

• 정보화정책
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• 제28권3호
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• pp.3-22
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• 2021

개념 정리도 되지 않은 채, 언론과 업계에서는 메타버스에 대한 다양한 논의가 진행 중이다. 스티븐슨(Neal Stephenson)의 소설 '스노우 크래쉬(Snow Crash, 1992)'에서 용어가 처음 사용된 이래로, 미국의 미래가속화연구재단(Acceleration Studies Foundation: ASF)이 2007년 메타버스 개념을 처음 정리했지만 이후 메타버스는 오랫동안 주목을 받지 못했다. 그러나 2020년 가을 엔비디아(NVIDIA)가 실시간 3D 시각화 협업 플랫폼 '옴니버스(Omniverse)'를 소개하며 제2의 인터넷으로 메타버스를 설명하고, 로블록스(Roblox)가 기업공개(IPO)를 하며 자사의 서비스를 메타버스로 설명하면서, 메타버스는 현실과 가상의 경계를 넘나드는 새로운 세상으로 인식하게 됐다. 이 연구는 어느새 미디어와 콘텐츠를 넘어 새로운 삶의 공간으로 그려지는 메타버스에 대한 다양한 논의를 정리하고, 메타버스에 대한 새로운 정의를 제안하고자 한다. 메타버스의 의미를 설명하기 위해서 ASF가 제안한 두 개의 축과 네 개의 시나리오를 중심으로 가상세계, 거울세계, 증강현실, 라이프로깅의 의미를 다양한 연구를 통해 연구를 통해 정리한 후에, 메타버스 설명의 문제점을 비판하고 대안으로 인간 중심, 사용자 중심의 메타버스 정의로 인간 커뮤니케이션, 현실, 비현실 경험, 그리고 확장현실을 제안하며, 메타버스에 대한 재개념화를 시도했다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권6호
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• pp.471-481
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• 2021

지능정보사회가 요구하는 역량 함양을 위해 과학교육의 중요성은 점차 강화되고 있으며, 과학교육에 대한 국가의 역할 및 책무성은 법으로 명시되어 있다. 과학교육을 효과적이고 효율적으로 지원하기 위해서는 관련 정책에 대한 지속적인 모니터링이 필수적이며, 이를 위해 과학교육의 현황을 종합적으로 분석하기 위한 지표 개발이 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 과학교육 정책의 성과를 지속적이고 체계적으로 진단·점검할 수 있는 종합 지표를 개발하고자 하였다. 이를 위해 문헌연구를 토대로 '학습자'와 '과학교육 맥락'의 2개 차원과, '투입', '과정', '결과'의 3개 범주로 구성된 과학교육 종합 지표 체제를 도출하였으며, 국내외에서 개발된 과학교육 관련 지표의 내용을 검토하여 지표의 요소와 세부요소를 도출하였다. 이후 과학교육연구, 초·중등 현장교육, 과학교육정책, 교육과정, 과학기술 분야의 전문가 25인을 대상으로 총 2회에 걸친 델파이 조사를 실시하여 지표의 체제와 요소의 적합성과 타당성을 검증하였으며, 과학교육 종합지표의 조사대상 및 조사도구를 확정하였다. 연구 결과, '투입' 범주에 대해서는 '학생 특성', '교사 특성', '교육 인프라'의 3개 요소가 도출되었으며, '과정' 범주에 대해서는 '과학 교육과정 운영', '과학 콘텐츠 보급 및 프로그램 운영', '교사 전문성 신장 프로그램 운영'의 3개 요소가 도출되었고, '결과' 범주에 대해서는 '과학 역량', '참여와 실천', '정의적 성취', '인지적 성취', '만족도'의 5개 요소가 도출되었다. 또한 학생, 교사, 교육청/기관으로부터 데이터를 수집할 수 있는 조사도구를 개발하였으며, 문항양호도 및 신뢰도를 검증하였다. 본 연구에서 개발한 '과학교육 종합 지표'는 우리나라 과학교육의 여건, 성과, 인식 등을 종합적으로 측정할 수 있는 지표로서 보다 효율적이고 효과적인 과학교육 정책 수립 및 추진에 기여할 것으로 기대된다.