• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.23-29
• /
• 2022

가상인간은 가상공간(가상 현실, 혼합 현실, 메타버스 등)에서 Unity와 같은 3D Engine 전용 모델링 도구로 구현된다. 실제 사람과 유사한 외모, 목소리, 표정이나 행동 등을 구현하기 위해 다양한 가상인간 모델링 도구가 도입되었고, 어느 정도 수준까지 인간과 의사소통이 가능한 가상인간을 구현할 수 있게 되었다. 하지만, 지금까지의 가상인간 의사소통 방식은 대부분 텍스트 혹은 스피치만을 사용하는 단일모달에 머물러 있다. 최근 AI 기술이 발전함에 따라 가상인간의 의사소통 방식은 과거 기계 중심의 텍스트 기반 시스템에서 인간 중심의 자연스러운 멀티모달 의사소통 방식으로 변화할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 다양한 대화 데이터셋으로 미세조정한 인공신경망을 사용해 사용자와 자연스럽게 대화 할 수 있는 가상인간을 구현하고, 해당 가상인간이 생성하는 문장의 감정값을 분석하여 이에 맞는 표정을 발화 중에 나타내는 시스템을 구현하여 사용자와 가상인간 간의 실시간 멀티모달 대화가 가능하게 하였다.

• 정보화정책
• /
• 제31권1호
• /
• pp.72-82
• /
• 2024

오늘날 온라인 플랫폼에서 전통적인 미디어 콘텐츠의 존재는 중요한 문제 중 하나이며, 유럽 미디어 자유법 (EMFA) 제17조는 이를 규제하고자 합니다. 그러나 디지털 서비스 규정과의 조화, 정의의 사용, 미디어 패스트 트랙 메커니즘 등 현재 버전의 텍스트에는 아직 결함이 없는 것으로 보이며, 최종 텍스트가 채택되기 전에 신중한 입법적 조사가 필요합니다. 이글에서는 EMFA가 구상하는 자진 신고 절차가 불량 미디어 행위자에게 허점을 만들어 유럽과 수평적 수준 모두에서 혼란을 가져올지, 아니면 유럽 내부 미디어 시장의 기능을 개선하고 독립 미디어를 강화하려는 EMFA의 원래 목표에 부합하는지 살펴봅니다

• 한국지역지리학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.414-432
• /
• 2012

지가는 도시의 구조와 변화를 읽어 낼 수 있는 공간 텍스트이다. 본 연구의 목적은 대구시를 대상으로 상세한 공간 및 시간 해상도를 갖는 지가의 시공간적 변화를 탐색적으로 분석하여 공간구조 특성과 변동을 파악하는 것이다. 이를 위하여 1995년부터 2011년까지 2년 단위 표준지 공시지가를 이용하여 지가면(land value surface)을 생성하였다. 시기별 지가분포 및 변동률 패턴을 비교하여 지구적 혹은 국가적 수준의 경기변동 및 정책변화, 국지적 수준의 지역개발과 관련된 의사결정이 도시공간구조 변화에 어떻게 투영되었는지 파악하였다. 또한 음지수모형을 이용하여 도심으로부터의 거리 변수가 지가 분포의 공간적 변이를 얼마나 설명하는지를 분석하여 교외화 추세와 도시구조의 다핵화 경향을 파악하였다. 상이한 수준의 공간 의사결정을 반영하는 지가를 이용한 도시 분석은 도시 내부구조 변화에 대한 보다 상세한 이해를 제공할 뿐만 아니라 도시 및 지역개발 정책을 수립하고 그 영향을 평가하는데 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권8호
• /
• pp.5565-5570
• /
• 2015

암묵인용문 인식은 학술문헌의 본문 텍스트 내에서 명시적 인용표지가 누락된 인용문장을 자동 인식하는 것으로 인용 기반 논문 검색 및 요약의 핵심 기술이다. 기존 암묵인용문 인식의 최신 연구들은 단어 ngram, 단서어구, 명시인용문과의 거리, 기존 연구자의 성, 기존 방법의 명칭 등 다양한 자질을 활용하여 50% 이상 인식 수준을 보고하고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 영어에 대해 수행되었으며 한국어의 경우 최근 긍정/부정 단서어구 패턴을 활용한 규칙 기반 시도에서 42% 성능 수준이 보고되어 있어 추가 성능 향상이 요구되는 상황이다. 이 연구에서는 한국어 어휘 자질을 사용하여 한국어 암묵인용문의 기계학습 기반 인식을 시도하였다. 이를 위해 어절, 형태소, 음절 단위에 기반한 다양한 크기의 어휘 ngram 자질들의 인식 성능을 비교 평가하고 한국어 암묵인용문 인식에 적합한 어휘 자질로 형태소 1gram 및 음절 2gram 단위를 결정하였다. 또한 이들 어휘 자질들을 전후 명시인용문들과의 인접성을 표현한 위치 자질들과 결합하여 한국어 암묵인용문 인식 성능을 50% 이상 수준으로 대폭 향상시켰다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권12호
• /
• pp.38-56
• /
• 2019

기후변화의 지역적 광역성과 장기성으로 기후변화 문제는 일개 국가의 노력만으로는 해결할 수 없는 전지구적 난제로 자리 잡고 있다. 따라서 수직적으로 전세계(global), 지역(regional), 국가(national), 지방(local) 수준의 수직적 거버넌스가 중요하다. 또한 각 수준에서 정부, 기업, 민간의 수평적 거버넌스가 조화롭게 작동할 때 복잡한 기후변화문제에 대한 해결 실마리를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 1990년부터 2018년까지 29년간 일간신문에서 기후변화라는 주제어를 가진 약 24,000건의 기사에 나타난 기후변화에 대한 수직적·수평적 거버넌스와 이슈트렌드 등을 분석하였다. 분석결과 우리나라에서는 수직적 측면에서 글로벌 기후변화 이슈를 중앙정부는 적극적으로 참여하고 있으나, 동북아와 같은 지역적 논의는 거의 없었다. 수평적 측면에서는 정부 중심의 논의가 주류를 이루고 있고 민간 시민단체의 참여나 기업의 참여는 부족하였다. 향후 기후변화에 효과적으로 대응하기 위해서는 수직적 측면에서는 지역적 협력에 대한 논의와 함께 기후변화가 직접적으로 행동에 옮겨질 수 있는 지방수준에서 실질적인 논의가 활발히 이루어져야 한다. 또한 수평적인 측면에서는 개발시대의 관주도적 태도에서 벗어나 시장메커니즘을 적극적으로 활용할 수 있는 방안과 시민사회의 참여를 유도할 수 있는 방안이 마련되어야 한다. 이를 위해 기후변화대응 기본법 등의 제정을 통한 제도적 정비를 제안하였다.

• 기술혁신학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.64-91
• /
• 2018

이 연구의 목적은 우리나라에서 과학기술정책 연구가 본격적으로 등장한 이래 과학기술을 둘러싼 사회이슈, 학술연구, 과학기술정책이 어떻게 상호작용해 왔는지 탐색하는 데에 있다. 과학기술정책 연구가 시대적 수요를 얼마나 수용해 왔는지, 문제해결을 위해 얼마나 적절하게 대응해 왔는지 분석하였다. 이를 위해 크게 사회이슈, 학술연구, 그리고 과학기술정책의 텍스트에 대한 네트워크분석과 군집분석을 실시하였다. 먼저, 과거 20년 동안 과학기술 관련 언론 기사를 중심으로 사회이슈를 분석하였다. 다음으로, 과학기술정책 연구논문과 정부문서를 각각 분석해봄으로써 사회문제로 제기된 과학기술 관련 정책수요들이 연구를 통해 정부정책으로 이어졌는지 분석하였다. 분석 결과, 과학기술정책 연구는 통합적인 시각보다는 주로 급변하는 기술혁신에 발 빠르게 움직이는 단편적 연구가 많다고 할 수 있다. 그러나 다음 시기에서는 연구주제의 성숙도를 높이면서, 사회적 반응성을 높이는 공진화 경향을 보여 주었다. 이러한 과정에서 삼자간 시차 현상 또한 확인할 수 있었다. 향후 과학기술정책 연구는 기존의 미시수준의 연구에서 중범위와 거시수준으로 확장되어야 할 것이다. 특히 과학기술의 정책과정과 공공관리에 관심을 가져야하며, 사회적 이슈에 대한 민감성을 높이는 정책의제설정 등에 대한 연구가 필요하다는 시사점을 도출하였다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.311-322
• /
• 2015

본 연구는 교사가 개발한 콘텐츠의 설계 동향과 문제들을 분석하고, 개선방안을 모색하였다. 교육정보화연구 대회에서 최근 3년 동안 1등급을 받은 콘텐츠들을 분석하였다. 콘텐츠를 8가지 교수 학습 활동 유형과 6가지 지식 유형으로 나누어 살펴보았을 때, 대부분의 콘텐츠가 개인교수 유형과 개념 및 원리 학습 유형에 치중되어 있었다. 한편, 교육용 소프트웨어 품질인증 기준을 적용한 결과, 다수의 준거들에서 미흡하게 설계된 것으로 밝혀졌다. 이와 더불어서, 내용 분석 방법을 적용하여 설계의 특성을 심층적으로 분석한 결과, 평가, 피드백, 학습목표 등과 관련하여 다수의 문제들이 발견되었으며, 이 외에도 수준별 학습 지원, 학습자와 내용 간의 상호작용, 텍스트와 내레이션 제시, 학습자 정보 처리, 화면 설계, 학습자의 수준을 고려한 내용 선정 등에서 몇 가지 공통된 문제들이 발견되었다. 분석 결과로 발견된 문제들과 관련하여 평가 문항 선정 및 안내, 피드백 내용 및 종류, 학습목표 기술, 학습내용 선정, 상호작용, 텍스트 제시, 화면 설계 등에 대한 개선 방안들이 제안되었다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제26권7호
• /
• pp.798-809
• /
• 2020

과학적 행정을 위한 증거 기반 정책 수립과 평가에 대한 요구로 통계(데이터) 활용 중요성이 날로 강조되고 있다. 통계는 사회전반의 현상을 수치로 제공함으로써 직관적으로 어떤 현상을 설명할 수 있도록 하며, 합리적인 의사결정을 위한 공공자원으로 설명된다. 이러한 특성으로 통계는 정부 정책 결정 및 각종 현상의 연구·분석 등에 기초자료이자 근거자료로 널리 활용되고 있으나 그 중요성에 비해 통계의 역할은 제한적인 수준이다. 이는 현재 개방된 통계가 단순 결과 요약 자료 수준이며 공급자 위주로 생산되어 수요자 관점에서 가치 창출을 위한 수단으로는 부족하다는 의미이며, 본 연구에서는 이러한 문제 보완을 위해 현재 제공되는 통계 항목 외에 정책이나 연구에 다양하게 활용할 수 있는 추가 속성을 탐색했다. 연구에 활용한 기준 통계자료는 해양경찰청에서 발간하는 「해상조난사고 통계 연보」이며, 해양경찰에서 작성하는 선박사고 상황보고서 텍스트 분석을 통해 추가할 수 있는 속성들을 도출했다. 텍스트 분석을 통해 도출된 56개 속성에 대해 데이터를 수집하고 EDA를 수행한 결과, 유의확률(p-value < .05)을 만족하는, 상관계수 0.7 이상의 강한 상관관계가 있는 속성 조합 18개와, 중간 정도의 상관관계(0.4 이상 0.7 미만)를 가지는 속성조합 70개, 총 88개의 조합을 발굴할 수 있었다. 더불어 EDA를 통해 발견된 추가 속성을 정책적으로 활용하기 위해 수난대비기본계획 세부 전략별 키워드 분석을 실시하고, 키워드와 EDA 도출 속성 간 매칭작업을 통해 속성의 활용 가능 여부를 검토했다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.121-128
• /
• 2020

국민의 해양안전문화 수준을 객관적으로 측정하고 해양안전문화 확산을 위한 자료로 활용하고자 2018년에 해양안전문화지수를 개발하였다. 안전문화지수를 산출하는 방법은 안전문화에 영향을 줄 만한 이슈를 포함해야 하고 현 실태를 측정할 수 있는 문항으로 구성되어야 한다. 또한, 사회적·경제적 변화에 따라 지속적인 검증과 보완이 요구된다. 해양 전문가에 의해 설계된 설문 문항이 국민의 관심사와 요구를 잘 반영하고 있는지 확인하기 위해 915명의 해양안전 관련 제안 내용을 분석하였다. 비정형 데이터인 해양안전 제안 내용을 분석하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용하였으며, 네트워크 분석과 토픽 모델링을 수행하였다. 해양안전 제안을 분석한 결과 '교육', '홍보', '안전수칙', '의식', '전문 인력', '시스템'에 관한 내용이 주를 이루었다. 해양안전 제안 사항이 2019년 설문 문항에 반영되도록 18개의 문항을 수정·보완하였고, 설문 문항의 신뢰도를 분석한 결과 내적 일관성은 0.895로 높게 평가되었으며 전년 대비 향상되었다. 해양 관련 전문가뿐만 아니라 국민의 요구사항까지 반영한 개선된 설문 문항으로 해양안전문화지수를 도출함으로써 해양안전문화 확산을 위한 정책 수립에 더 기여할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제7권12호
• /
• pp.485-496
• /
• 2018

지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.