• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1323-1332
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• 2018

본 연구는 국내에서 영어로 수업을 진행하는 K대학 외국인 유학생들의 미디어 정보 리터러시 수준분석을 위해 설문조사를 실시하였다. 응답결과를 바탕으로 수집된 측정결과에 대해 타당성과 신뢰도를 검증하기 위해 통계분석프로그램인 SPSS 21.0으로 문항분석을 실시하였으며, 연구대상 집단별도 각 요인별 미디어 정보 리터러시 이용의 다양성을 분석하였다. 빈도분석, ${\chi}^2-test$를 사용하여 분석한 결과를 근거로 영어로 수업을 하는 외국인 유학생의 국내 미디어 정보 리터러시 이용현황은 주로 인터넷 쇼핑, 은행 등의 일생생활에 초점이 맞추어져 있음을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.139-149
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• 2019

2018년 현재, 중국에서는 편서풍을 타고 다량의 미세먼지가 한국으로 유입되고 있다. 하지만 국내에서 발생되는 미세먼지양도 무시할 수 없다. 심지어 미세먼지 발생원인의 52%가 국내요인이다. 특히 인구가 밀집된 서울에서는 다른 지역과 비교할 수 없을 만큼 미세먼지 수치가 높다. 서울시에서도 구별로 미세먼지 수치는 다르게 나타난다. 구별로 미세먼지의 발생 차이를 이해하기 위해 서울시 미세먼지 발생원인 중 가장 높은 교통량을 기준으로 판단한다. 2017년의 교통량과 미세먼지의 농도를 비교해 실제로 교통량이 영향을 미치는지, 얼마나 영향을 미치는지, 만약 영향을 주지 않는다면 그 원인은 무엇인지 R을 이용해 비교해보고 서울시 미세먼지 발생의 원인을 확실히 인식한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1397-1406
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• 2019

신경학적 손상에 의한 언어장애인/비장애인 간의 일상적인 휴대폰 통화시 신경학적 손상으로 인한 발음의 정확도와 언어장애인의 발음 특징이 결합되어 원활한 의사소통을 저해하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 제한하는 방법은 언어장애인 특성에 맞춘 단어의 모호성(out of vocabulary) 개선과, 언어 장애인 구강 특성에 따른 어려운 발성 부분을 인위적으로 보정해주는 유도선이 포함된 MEMS(Micro Electro-mechanical System) Microphone 장치 개선이다. S/W적 개선은 도치기능이 포함된 결정트리이며, 연속어 특성을 감안하여 개선된 matrix-vector rnn 방법을 제시하였다. H/W와 S/W 특성을 감안하여 유사 사전을 만들어 원활한 의사소통을 위한 말명료도 향상에 기여하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.495-500
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• 2021

본 연구의 목적은 본 논문의 목적은 최근 확산되고 있는 코로나바이러스감염증-19로 인한 위기를 국내 뉴스 빅데이터를 활용하여 규명하는 것이다. 본 논문은 COVID-19로 인한 위기와 관련된 언론기사들을 한국언론진흥재단의 뉴스 빅데이터 분석 시스템 '빅카인즈(BIGKinds)'를 활용하여 분석하였다. 본 논문에서는 약 10개월의 기간을 설정한 후, '코로나'와 '위기' 키워드를 중심으로 총 54개의 언론사의 관련기사들을 추출하였다. '코로나'와 '위기' 두 키워드 간의 상관계수를 파악하고, 연관어 분석을 통해 경제, 사회, 국제, 문화 각 대표 카테고리 별로 COVID-19로 인해 어떤 위기를 맞고 있는지 파악하고자 한다. COVID-19 사태는 경제, 사회 등 모든 부분에 큰 타격을 주고 있는 만큼 빅데이터를 활용한 본 논문은 COVID-19 사태 위기 극복을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.529-536
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• 2022

지난 2년 동안 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스-2(SARS-CoV-2)는 점점 더 많은 사람들에게 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 COVID-19 폐 CT 이미지를 분할하고 분류하기 위해서 서브코딩블록(SCB), 확장공간파라미드풀링(ASSP)와 어텐션게이트(AG)로 구성된 혼합 모드 특징 추출 방식의 새로운 U-Net 컨볼루션 신경망을 제안한다. 그리고 제안된 모델과 비교하기 위하여 FCN, U-Net, U-Net-SCB 모델을 설계한다. 제안된 U-Net-MMFE 는 COVID-19 CT 스캔 디지털 이미지 데이터에 대하여 atrous rate가 12이고, Adam 최적화 알고리즘을 사용할 때 다른 분할 모델에 비하여 94.79%의 우수한 주사위 분할 점수를 얻었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1399-1404
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• 2022

코로나 19 대유행으로 인한 언택트 시대로의 전환은 지속적으로 성장하고 있는 한국의 관광 산업을 크게 위축시켰다. 본 논문에서는 한국 문화체육관광부에서 공식 제공하는 년도별 외래관광객 실태조사 보고서 등 해외에서 유입되는 외래관광객들이 응답한 한국 관광 관련 지표들을 분석해서 코로나 발생 이전과 코로나 발생 이후 외래관광객들의 규모, 성별 비중, 방문 목적에서 매우 큰 변화가 있다는 점에 주목하였다. 실외 마스크 의무화 종료, 백신 접종과 상관없이 모든 해외 입국자들의 의무격리조치 해제와 더불어 2022년 상반기부터 급격하게 회복세를 보이기 시작한 외래관광객 규모를 고려하여 본 논문은 포스트 코로나 시대의 한국 관광에 대한 관심도는 어떻게 변화했을까를 알아보고자 하였다. 이를 위해 관광 관련 주요 검색 키워드가 코로나 이전과 이후 어떻게 변화했는가를 분석하고, 한국 관광산업의 발전을 위해 필요한 변화 조치에 대해 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.877-883
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• 2021

인공지능 기술은 제조 로봇, 인공지능 스피커, 로봇 청소기 등 산업 및 스마트홈 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 RCMS(Real-time Cash Management System)에서 활용하기 위한 인공지능 기반 1:1 챗봇(chatbot) 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현한 RCMS 챗봇은 기존 온라인 게시판의 1만 3천 5백여건의 질의응답을 기반으로 연구비 사용, 시스템 사용법 등 9개 영역에 총 210개의 질의시나리오로 구축하였다. 챗봇은 부족한 상담인원 문제를 해소하고, 근무시간 이후에 연구자의 문의에 대응하여 사용자의 만족도를 제고 할 것으로 예상되며, 연구자의 상담문의가 가장 많았던 사용비목에 대한 추천 서비스는 상담건수를 감소시켜 다른 상담문의에 대한 답변의 질적 수준 향상이 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.1-7
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• 2023

심층 웹 수집은 검색 양식에 질의어를 입력하고 응답 결과를 수집하는 것을 의미한다. 심층 웹이 가진 정보는 정적으로 구성되는 표면 웹보다 약 450~550배 이상의 정보를 가지고 있을 것으로 추산한다. 정적인 방식에서는 웹페이지가 새로 고쳐지기 전까지 변화된 정보를 보여주지 못한다. 동적 웹페이지 방식은 실시간으로 필요한 정보가 갱신되어 웹페이지를 새로 불러오지 않아도 실시간 정보 제공이 가능한 장점이 있지만, 일반적인 크롤러는 갱신된 정보에 접근하는 데 어려움이 있다. 따라서 이들 심층 웹에 있는 정보들을 크롤러를 이용해 자동으로 수집할 방안이 필요하다. 이에 본 논문은 스크립트를 일반적인 링크로 활용하는 방법을 제안하였으며, 이를 위해 클라이언트 스크립트를 일반 URL처럼 활용이 가능한 알고리즘을 제안하고 실험하였다. 제안된 알고리즘은, 검색 양식에 데이터를 입력하는 일반적인 방법 대신 메뉴 탐색 및 스크립트 실행으로 웹 정보를 수집하는 데 중점을 두었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.115-119
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• 2023

현재의 인공지능에서 사용되는 자연어 처리 모델은 거대하여 실시간으로 데이터를 처리하고 분석하는 것은 여러가지 어려움들을 야기하고 있다. 이런 어려움을 해결하기 위한 방법으로 메모리를 적게 사용해 처리의 효율성을 개선하는 방법을 제안하고 제안된 모델의 성능을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 모델의 성능평가를 위해 적용한 기법은 BERT[1] 모델의 어텐션 헤드 개수와 임베딩 크기를 작게 조절해 큰 말뭉치를 나눠서 분할 처리 후 출력값의 평균을 통해 결과를 산출하였다. 이 과정에서 입력 데이터의 다양성을 주기위해 매 에폭마다 임의의 오프셋을 문장에 부여하였다. 그리고 모델을 분류가 가능하도록 미세 조정하였다. 말뭉치를 분할 처리한 모델은 그렇지 않은 모델 대비 정확도가 12% 정도 낮았으나, 모델의 파라미터 개수는 56% 정도 절감되는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1571-1576
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• 2022

코로나 바이러스의 발병 이후, 의료 산업은 침체기에 들어섰으며, 이에 대한 대응책으로 정부는 일시적으로 비대면 진료를 허용한 상태이다. 본 연구에서는, 이런 시대 흐름에 맞추어 의료 산업에 있어 현대인의 비대면 의학상담에 대한 관심도를 분석하고자 한다. 전문가에게 의학상담을 받을 수 있는 플랫폼인 지식인과, 유튜브 두가지 소셜 플랫폼에서 빅데이터를 수집해 연구를 진행했다. 전화 상담 상위 5개 키워드인 "내과", "일반의", "산경과", "정신건강의학과", "소아청소년과"와 더불어, "전문의", "의학상담", "건강정보" 총 8개의 검색어를 가지고 각 플랫폼으로부터 데이터 세트를 구축했다. 이후 크롤링 된 데이터를 바탕으로 형태소 분류, 질병 추출, 정규화 등 전처리 과정을 거쳤다. 단어 빈도수를 기준으로 한 워드 클라우드, 꺾은선 그래프, 분기별 그래프, 질병 등장 빈도별 막대 그래프 등으로 데이터 시각화를 하였다. 유튜브 데이터에 한해 감성 분류 모델을 구축하였고, GRU와 BERT 기반 모델의 성능을 비교하였다.