• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-8
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• 2023

데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.442-449
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• 2024

본 연구는 도심항공교통(UAM; urban air mobility) 혹은 미래항공교통(AAM; advanced air mobility) 인프라의 통신, 항법, 감시 및 정보 시스템 인프라에 대한 사이버 위협 분석을 위한 포괄적인 프레임워크를 제안하고자 한다. 잠재적인 취약점과 위협 벡터를 검토함으로써 UAM 인프라의 보안과 회복력을 강화하려고 한다. 또한, 다양한 유형의 사이버 위협을 식별하고 분류하며, 이들 위협이 CNSi 시스템에 미치는 영향을 평가하고, 이러한 위협으로 악용될 수 있는 시스템 내의 취약점을 평가하는 상세한 사이버 위협 분석을 수행하고자 한다. 해당 연구는 UAM 시스템의 배치 및 운영에 참여하는 이해관계자들에게 귀중한 통찰을 제공하고, 궁극적으로 도시 공중 교통의 안전하고 효율적인 통합에 기여하는 것을 목적으로 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.657-667
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• 2020

안드로이드 프레임워크는 단 한번의 권한 허용을 통해 앱이 사용자의 정보를 자유롭게 이용할 수 있으며, 유출되는 데이터가 개인정보임을 식별하기 어렵다는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 어플리케이션을 통해 유출되는 데이터를 분석하여, 해당 데이터가 실제로 개인정보에 해당하는 것인지를 파악하는 기준을 제시한다. 이를 위해 우리는 제어 흐름 그래프를 기반으로 소스와 싱크를 추출하며, 소스에서 싱크까지의 흐름이 존재하는 경우 사용자의 개인정보를 유출하는지 확인한다. 이 과정에서 우리는 구글에서 제공하는 위험한 권한 정보를 기준으로 개인정보와 직결되는 소스와 싱크를 선별하며, 동적분석 툴을 통해 각 API에 대한 정보를 후킹한다. 후킹되는 데이터를 통해 사용자는 해당 어플리케이션이 실제로 개인정보를 유출한다면 어떤 개인정보를 유출하는지 여부를 파악할 수 있다. 우리는 툴을 최신 버전의 API에 적용하기 위해 머신러닝을 통해 최신 버전의 안드로이드의 소스와 싱크를 분류하였으며, 이를 통해 86%의 정확도로 최신 배포 버전인 9.0 안드로이드의 API를 분류하였다. 또한 툴은 2,802개의 APK를 통해 평가되었으며, 개인정보를 유출하는 850개의 APK를 탐지하였다.

• 지능정보연구
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• 제13권4호
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• pp.1-16
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• 2007

인터넷의 대중화와 e-비즈니스의 활성화에 따라 향후 인터넷과 유비쿼터스 환경에 대비한 지능형시스템 연구가 가속화 되고 있다. 전문가시스템도 기존의 Stand Alone방식에서 웹기반의 클라이언트-서버방식으로 발전되고 있으며, 다양한 인터넷 환경에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 웹 환경에서의 전문가시스템 개발환경과 고려사항들을 살펴 보고 웹 기반 전문가시스템들을 유형별로 분류하고, 분석하여 이를 통해 웹 기반 전문가 시스템의 일반적인 유형 모델과 구조를 제시한다. 본 논문에서는 첫 번째 클라이언트와 서버 간의 Load Balancing 측면에 따라 서버중심의 Server Oriented, 클라이언트 중심의 Client Oriented의 두 가지 모델을 구분 하였다. 그리고, 두 번째 지식 및 추론 공유 정도에 따라 지식과 추론에 대한 공유가 전혀 이루어 지지 않는 No Sharing, 서버들 간에 지식 및 추론의 공유가 이루어지는 경우인 Server Sharing, 클라이언트 간의 공유가 이루어 지는 경우인 Client Sharing, 클라이언트, 서버 모두에서 공유가 이루어 지는 경우인 Client-Server Sharing의 네 가지 모델을 분류하였다. 이들의 조합을 통해 총 8가지의 유형을 도출하였다. 또한 각 모델 별로 유형별 구조와 장단점, 인터넷상에서의 지식베이스, Fact Base, 추론엔진 등의 위치 문제와 사용기술, 고려사항, 서비스 유형들을 구분, 분석하였다. 본 논문을 통해서 제시된 프레임워크를 활용하여 새로운 환경에 좀더 능동적으로 대처할 수 있는 효율적인 전문가시스템의 다양한 개발이 기대된다.

• 재활치료과학
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• 제12권4호
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• pp.23-37
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• 2023

목적 : 본 연구에서는 국제기능장애 건강분류: 아동 청소년 버전(International Classification of Functioning, Disability and Health-Children and Youth version, ICF-CY) 프레임워크를 활용하여 개별화교육계획(individualized education plan, IEP) 협력적 팀 중재에 대해 체계적으로 고찰하고자 한다. 이를 통해 국내에서 IEP 협력적 팀 중재 속 작업치료사의 전문적인 영역을 마련하는 데 근거를 만들고, 개별화교육계획에서 협력적 팀 접근 중재의 목표를 통해 전문가로서 작업치료사의 역할에 대한 기반을 마련하고자 한다. 연구방법 : EBSCOhost, ProQuest, Web of Science를 통하여 2013년 1월부터 2023년 2월까지의 국외 논문을 검색하였다. 국외 검색어에는 "Special education", "Individualized education plan (IEP)", "IEP process", "IEP implementation", "Occupational therapy"를 사용하였다. 2차 분류를 통해 최종 10편의 연구를 분석하였다. 결과 : 분석 대상 연구의 근거 수준은 무작위 실험설계 연구가 가장 많았고, 중재 대상은 자폐성 장애가 가장 많았으며, 중재 방법은 환경 개선이 가장 많이 적용되었다. ICF-CY를 이용한 IEP 협력적 팀 중재의 목표 분석을 통해 활동에 관하여 5편, 참여와 관련하여 4편, 신체 구조 및 신체 기능과 관련하여 1편인 것으로 확인되었다. 결론 : IEP에서 협력적 팀 접근 중재 속 작업치료사의 역할은 중재의 목표에서 중요한 역할임을 확인할 수 있었다. 이를 기반으로 국내의 IEP에서 협력적 팀 접근의 전문가 중 하나로 작업치료사의 전문성을 설명할 수 있는 근거가 될 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.3184-3190
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• 2013

근래에 조선 해양 구조물 분야의 대부분 설계와 공정 계획은 각 회사가 보유한 전용 CAD/CAM 시스템을 통해 수행되고 있다. 이는 설계 형상 및 생산 관련 정보들이 추출되어 시간과 인력이 소비되는 많은 분야에서 해당 정보를 유용하게 사용할 수 있는 프레임워크가 구축되는 초석이 마련되었음을 뜻하며, 가장 전형적인 예로 선박 및 해양 구조물의 생산에 있어서 용접 관련 정보 산출 문제가 있는데 초기 일정 계획에 있어서 사용될 용접물량의 정확한 예측은 구조물 중량 그리고 도장면적 산출과 더불어 생산 과정의 자연스런 흐름을 가능케 하며 예상 소요 인력과 비용을 확보할 수 있는 극히 중요한 과정으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 ERP 시스템에서 추출된 구조물의 형상 및 생산정보로부터 정확한 용접장 및 용접물량을 추정할 수 있는 프레임워크를 구축하고 프로그램을 개발하였다. 산출된 용접 정보는 용접 자세, 조립단계, 블록, 베벨 그리고 용접타입에 따라 분류되며, 적절한 Factor를 통해 용접작업에 필요한 시수와 비용을 예측하는데 사용된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권1호
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• pp.119-127
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• 2012

본 연구에서는 만화가 디지털화 되고 여러 기기에 서비스 됨에 따라 기존의 지면 만화의 구성요소인 글과 그림 이외에 사진, 사운드, 동영상 등의 멀티미디어형식과 융합한 형태로 다양한 실험이 행해지는 현상을 목격했다. 이에 만화에 대한 새로운 바로미터가 이러한 멀티미디어와의 융합에 있다고 판단하여 멀티미디어 만화에 대한 연구의 초석으로 개념설정을 연구하였다. 현재 나타나고 있는 멀티미디어 만화의 구성요소들을 파악한 뒤 이 요소들을 어떻게 활용하고 있는지에 따라 세 가지 유형으로 분류했다. 첫째, 융합형 웹툰으로 형식은 기존의 세로스크롤 웹툰과 크게 다르지 않으면서 작품의 특징을 살려 배경음악과 효과음이 추가되었거나 사진이나 동영상이 일부 삽입되어 있고 이 요소들을 제어하는 기능이 없다는 것이 특징이다. 둘째, 만화와 애니메이션의 중간 형태인 모션코믹스로 한 프레임 내에서 만화의 형식은 유지하되 애니메이션을 관람하는 것과 같이 사운드, 동영상, 페이지 넘김 등이 자동재생 되는 특징이 있다. 셋째, 인터랙티브 코믹스로 향유자의 적극적인 관여에 의해서 효과음과 움직임, 스토리가 진행되는 특징이 있다. 이렇게 멀티미디어성을 가진 만화들을 분석한 결과 얻을 수 있는 시사점은 다음과 같다. 첫째, 장르와 연령층, 매체에 따라 멀티미디어 요소를 활용해야 한다. 둘째, 만화 향유자의 특성을 고려한 제어 기술의 고차원화가 필요하다. 즉, 끊임없이 진화하는 매체환경에서 향유자의 타깃과 이용행태에 맞는 만화 콘텐츠를 개발해야한다. 이를 위해서는 향유자가 보다 적극적으로 콘텐츠와 소통할 수 있도록 만화의 멀티미디어요소들이 활용되어야 할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.887-892
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• 2019

건설현장 영상 자동 모니터링을 목적으로 많은 연구자들이 영상분석기술을 활발히 개발하고 있다. 높은 성능의 영상분석기술을 개발하기 위해서는 다량의 고품질 학습용 이미지 데이터베이스(Database, DB)를 구축해야 한다. 하지만 기존의 학습 DB 구축 방법은 사람이 건설현장을 직접 방문하여 카메라를 설치하고 각각의 목적에 알맞은 영상을 수집하여 DB를 직접 구축하고 있기 때문에 이에 많은 비용과 시간이 요구된다. 뿐만 아니라 이 같은 사람 의존적인 방식은 건설현장의 다양한 특성을 모두 반영한 DB를 구축하는 것에 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 본 연구는 웹 크롤링(Web Crawling) 기법을 활용하여 건설현장 영상분석을 위한 학습 이미지 DB를 자동으로 구축하는 프레임워크를 제안한다. 프레임워크 검증을 위해 건설공종과 건설장비에 대한 학습 DB를 구축하여 영상분석모델을 학습 및 평가하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 건설현장 모니터링을 위한 학습용 이미지 DB를 자동으로 구축할 수 있었을 뿐만 아니라 이를 토대로 개발한 영상분석모델이 건설공종과 건설장비를 성공적으로 분류하는 것을 확인하였다. 결과적으로 기존의 방식보다 학습 DB를 구축하는 데 필요한 시간과 비용을 최소화할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권3호
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• pp.379-386
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• 2004

비디오 요약의 첫 걸음은 샷(shot) 변환의 검출이다. 이러한 샷 변환은 점진적인 변환과 급진적인 변환이 있다. 지금까지 급진적인 샷 변환은 이미 주어진 한계치나 연속된 두 프레임의 이미지에 기반을 둔 거리를 이용하여 검출하였고 점진적 변환 또한 일반적으로 한계치를 이용하여 검출하였다. 그러나 한계치에 따라 그 결과가 확연히 달라지고 또한 그 한계치를 정하는 것도 어려운 문제이다. 이 논문에서는 이런 문제의 해결과 MPEG 압축 비디오 상에서 점진적 변화의 검출뿐만 아니라 분류를 해결하는 방법을 제시하였다. 논문에서는 한계치를 사용하지 않은 은닉 마르코프 모델과 MPEG의 근사 DC 값을 이용하여 보다 빠르고 정확한 결과를 얻도록 하였다. 그리고 히스토그램의 차이뿐만 아니라 매크로 블록 (macro block)의 차이라 불리는 새로운 척도를 도입하여 보다 정확한 값을 얻도록 하였다. 은닉 마르코프 모델은 샷, 페이드(fade), 디졸브(dissolve), 컷(cut) 등의 4개의 상태를 갖게 하고 학습은 Baum-Welch 알고리즘으로 필요한 변수들을 추정하였다. 그리고 특정 벡터에 Viterbi 알고리즘을 적용하여 원하는 상태를 얻을 수 있다. 대부분의 실험 결과를 보면 새로 제안한 척도를 사용한 방법이 히스토그램의 차만을 이용한 방법보다 더 좋은 결과를 나타내었으며 이산적 마르코프 모델보다 연속적 마르코프 모델이 좋은 결과를 보여준다.