• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.13-21
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• 2020

안드로이드 저자 식별 연구는 좁은 범위에서는 출처를 밝히기 위한 방법으로 해석할 수 있으나, 넓은 범위에서 본다면 알려진 저작물을 통해 유사한 저작물을 식별하는 통찰력을 얻기 위한 방법으로 해석할 수 있다. 안드로이드 저자 식별 연구에서 발견되는 문제점은 안드로이드 시스템 상 중요한 코드이지만 의미가 없는 코드들로 인하여 저자의 중요한 특징을 찾기 어렵다는 것이다. 이로 인해 합법적인 코드 또는 행동들이 악성코드로 잘못 정의되기도 한다. 이를 해결하기 위하여 서바이벌 네트워크 개념을 도입하여 여러 안드로이드 앱에서 발견되는 특징들을 제거하고 저자별로 정의되는 고유한 특징들을 생존시킴으로써 문제를 해결하고자 하였다. 제안하는 프레임워크와 선행된 연구를 비교하는 실험을 진행하였으며, 440개의 저자가 식별된 앱을 대상으로 실험한 결과에서 최대 92.10%의 분류 정확도를 도출하였고 선행된 연구와 최대 3.47%의 차이를 보였다. 이는 적은 양의 학습데이터를 이용하였으나 저자별 중복된 특징 없이 고유한 특징들을 이용하였기에 선행 연구와 차이가 나타났을 것으로 해석하였다. 또한 특징 정의 방법에 따른 선행 연구와의 비교 실험에서도 적은 수의 특징으로 동일한 정확도를 보일 수 있으며, 이는 서바이벌 네트워크 개념을 통한 지속적으로 중복된 의미 없는 특징을 관리할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.15-25
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• 2022

건설산업의 중대재해 발생률 및 사망률이 가장 높아짐에 따라 이를 감축하기 위해 국내에서도 다양한 노력을 기울이고 있다. 그 중 위험성 평가는 시공단계 위험요소를 평가하고 재해 감소대책을 위한 자료로 활용되고 있다. 그러나 기존의 위험성 평가는 수행자의 주관이 개입되며 국내 건설현장에 취약한 측면이 있다. 본 연구는 위험성 평가 분야에 BIM을 활용하여 정량적으로 위험요소를 도출함으로써 리스크를 조기 식별하고 사전제거하는 것을 목표로 위험성 평가를 위한 DB 분류체계를 구축하였으며 BIM을 활용한 위험성 평가의 방법론을 제시한다. 이를 통해 리스크의 사전 제거로 시공 작업자의 안전성을 증대시키고 안전관리 분야의 추가비용을 절감한다. 또한, 신규 공법에도 적용 가능하므로 프로젝트 참여자들의 이해도를 높이며 의사소통의 도구가 된다. 본 연구는 BIM을 기반으로 정량적인 위험도를 도출하는 프레임워크를 제안하는 연구로써, 향후 BIM을 활용한 위험성 평가 분야에 기반 기술로 활용될 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.167-180
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• 2021

본 연구는 마이데이터 개념 태동에 따라, 기존과 상이한 양상을 보이는 마이데이터 비즈니스 생태계의 프레임워크와 해당 생태계에 참여하는 행위자의 특징을 정의하는 것을 목적으로 한다. 마이데이터는 개인이 자신의 데이터의 주권을 행사하는 것이기에, 개인이 비즈니스의 핵심 행위자로 참여한다는 특성이 존재한다. 마이데이터 소유자인 개인, 마이데이터 생성자 및 활용 서비스 제공자와 더불어 개인의 데이터 관리를 지원하는 마이데이터 오퍼레이터가 비즈니스 생태계에 참여한다. 이에, 마이데이터 산업 생태계는 기존의 디지털 비즈니스 생태계와 상이하다. 그러나, 이러한 차별적인 특성에도 불구하고, 그간 마이데이터 생태계를 세밀히 분석한 연구들은 아직 진행되지 못하고 있다. 이에, 본 연구는 국내 마이데이터 산업 활성화를 위하여 국내·외 마이데이터 비즈니스의 사례연구를 수행하여, 마이데이터 비즈니스 생태계 모델을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 45개의 해외 마이데이터 오퍼레이터 사례의 비즈니스 모델을 분석하여 4개 그룹 7개 유형으로 분류하였으며, 마이데이터 산업 생태계에서 마이데이터 오퍼레이터 역할의 중요성을 확인하고 발전적 생태계 모델을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.397-412
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• 2023

소셜 로봇이 인간의 일상생활에 자리매김하기 위해서는 소셜 로봇의 기술적 구현과 소셜 로봇을 바라보는 인간의 심리를 함께 고려하는 것이 중요하다. 본 연구는 소셜 로봇의 외형 디자인에 대해 소비자가 느끼는 감성에 기반하여 잠재적인 소셜 로봇 군집을 도출하고, 각 군집이 갖는 중요한 디자인적 특징 및 감성 차이를 식별 및 비교하고자 하였다. 소셜 로봇에 대해 소비자가 느끼는 감성을 측정 및 평가하기 위한 소셜 로봇 감성 프레임워크를 구축하고, 감성공학적 접근방법인 의미분별척도법에 기반해 소셜 로봇 디자인 감성을 평가하였다. 감성 평가 결과를 토대로 다차원 척도법과 K-means 군집분석을 실시하여 30개의 소셜 로봇을 4개의 군집으로 분류하였으며, 각 군집 별 디자인 요소의 특징을 확인하고, 소비자 감성을 비교 분석하였다. 각 군집 별로 도출된 디자인적 특징 및 감성 차이를 바탕으로 인간중심적 관점에서 성공적인 소셜 로봇 디자인 및 개발을 위한 전략적 방향을 제언하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.166-172
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• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.455-460
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• 2023

텍스트 증강은 자연어처리 모델의 성능 향상을 목적으로 원본 텍스트의 변환, 생성을 통하여 새로운 증강 텍스트를 생성하는 방법론이다. 기존 연구된 기법들은 표현적 다양성 부족, 의미 왜곡 , 한정적인 양의 증강 텍스트와 같은 한계점이 존재한다. 거대언어모델과 few-shot learning을 활용한 텍스트 증강은 이러한 한계점의 극복이 가능하지만, 잘못된 생성으로 인한 노이즈 발생의 위험성이 존재한다. 본 논문에서는 여러 후보 텍스트를 생성하고 적합한 텍스트를 증강 텍스트로 선정하는 TAGS를 제안한다. TAGS는 기존 텍스트 few shot learning을 통해 다양한 표현을 생성하면서 대조 학습과 유사도 비교를 통해 원본 텍스트가 적더라도 적합한 데이터를 효과적으로 선정한다. 이를 텍스트 증강이 필수적인 업무용 챗봇 데이터에 적용하여 60배 이상의 양적 향상을 달성하였다. 또한 증강 텍스트의 질적 향상을 확인하기 위해 실제 생성된 텍스트를 분석하여 원본 텍스트에 비해 의미론적, 표현적으로 다양한 텍스트를 생성함을 확인하였으며, 증강 텍스트로 실제 분류 모델을 학습하고 실험하여 실질적으로 자연어처리 모델 성능 향상에 도움이 되는 것을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.47-68
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• 2019

클라우드 서비스 및 운영 방식이 다양해지면서 선택할 수 있는 클라우드 컴퓨팅의 종류가 많아지고 있는 만큼 금융회사에는 각 전산시스템에 적합한 클라우드를 선택할 수 있는 의사결정 방법이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 기업의 비전 및 전략 수립을 위해 사용되는 BSC(Balanced Scorecard, 균형성과 관리) 프레임워크를 활용하여 금융회사에서 클라우드 도입을 위해 고려해야 할 요인들을 BSC의 4대 관점(재무, 고객, 내부 프로세스, 학습과 성장)에 따라 분류하고 최종 12개의 고려 요인을 선정하였으며, 다기준 의사결정 방법 중의 하나인 AHP(Analytic Hierarchy Process, 분석적 계층 프로세스) 기법에 따라 평가 항목들을 성과 평가 관점과 클라우드 고려 요인으로 계층화하여 최종 의사결정모형을 제안하였다. 나아가 금융회사의 시스템을 계정계, 정보계, 채널계 시스템으로 구분하고 금융회사 두 곳의 금융 전문가와 정보 기술 전문가의 의사 결정 결과를 취합하여 각 시스템 별 클라우드 도입 시 고려 요인에 대한 중요도 및 클라우드 운영 모델의 적합도에 대한 비교 분석을 수행하였다. 분석결과 모든 시스템에서 공통적으로 중요하게 평가된 일부 고려 요인도 있었지만 대부분의 고려 요인은 시스템 별 중요도가 매우 다르게 평가되었으며, 실제 시스템 별 적합한 클라우드 운영 모델은 서로 상이하였다. 이를 통해, 각 금융회사에서는 클라우드 컴퓨팅 도입 시 각 시스템 별 클라우드 고려요인을 평가하여 운영 모델을 선정해야 한다는 시사점을 주었으며, 더불어 본 연구에서 제시하는 일련의 절차와 방법론을 통하여 금융회사의 클라우드 컴퓨팅 도입에 대한 인식을 제고하고 클라우드 컴퓨팅 도입 확산에 기여할 것으로 기대한다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제50권12호
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• pp.1217-1224
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• 2007

목 적 : 소아 ALL 관해유도 시 스테로이드는 중추적인 역할을 하는 약제로 덱사메타손은 프레드니솔론에 비해 항백혈병 효과가 우수하지만 감염, 혈당 불내성, 골 괴사 등의 합병증의 가능성도 높다. 본원에서는 백혈병 세포에 대한 높은 항암효과를 고려하여 관해유도 시 덱사메타손을 사용했지만 이 약제에 의한 합병증 감소를 위해 2005년부터 시행한 치료지침(CMCPL-2005)에는 덱사메타손의 투여기간을 총 4주에서 3주로 일주일 단축해서 투여하였다. 이에 저자들은 수정한 치료지침의 관해유도율 및 주요 합병증 발생률을 기존지침(CMCPL-2001)의 성적과 비교 분석하기로 하였다. 방 법 : 가톨릭대학교 성모병원 소아과에서 2001년 1월부터 2006년 12월까지 ALL로 진단 받은 환아들의 기록을 후향적으로 조사하였다. 2001년 1월부터 2004년 12월까지 기간 동안 ALL을 진단받은 환아들은 CMCPL-2001지침 하에 관해유도를 받았고 2005년 이후에 진단받은 환아들은 CMCPL-2005지침 하에 관해유도를 받았다. 대상 환아에 대한 기초자료로 나이, 성별, 진단 시 백혈구 수, 면역표현형, 세포유전학적 특징, 그리고 위험군 분류에 대해 조사하였다. 각 CMCPL-2001 및 CMCPL-2005군의 전처치 기간 동안의 스테로이드 투여에 대한 반응을 확인하고 관해유도 결과를 분석하였다. 관해유도를 위해 입원한 기간 동안 발생한 감염, 간독성, 신경계, 위장관계, 내분비계 합병증 등은 NCI 독성 기준분류를 토대로 조사하였다. 결 과 : 총 141명이 CMCPL-2001지침으로, 88명이 CMCPL- 2005지침으로 관해유도를 받았다. 고위험군에 해당하는 10세 이상 환아, 예후 불량인자에 포함되는 염색체전위가 CMCPL-2005군에 유의하게 많았다. CMCPL-2001군에서는 총 132례(94%), CMCPL-2005군에서는 81례(92%)가 전처치 스테로이드에 양호한 반응을 보여 통계적인 차이는 없었고 관해유도 치료 후 시행한 골수검사에서도 CMCPL-2001군에서는 136례(96%), CMCPL- 2005군에서는 82례(93%)가 완전관해를 보여 동등한 치료성적을 보였다. CMCPL-2005군이 신경계, 위장관계, 심혈관계 등의 스테로이드와 연관된 합병증 없이 관해유도를 받을 확률이 CMCPL- 2001군보다 높았지만 감염성 합병증과 같은 중증합병증에 대해서는 두 군간에 차이가 없었다. 결 론 : 소아 ALL의 관해유도 치료지침에서 덱사메타손의 투여를 일주일 단축해도 기존의 4주간 스테로이드 투여방법과 동등한 관해 유도율을 확인하였으나 감염성 합병증 등 스테로이드 투여와 연관된 합병증의 감소는 없었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.15-24
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• 2018

국내 건설산업에서 생산성 정보의 필요성과 그 활용에 대한 중요성 인식에도 불구하고, 현장 단위의 공사계획 시 효과적인 피드백을 통한 생산성 정보관리가 미흡한 실정이다. 공사계획의 신뢰성을 향상하기 위해서는 생산성 정보의 효과적인 활용이 요구되지만, 현장에서는 공사계획을 관리자의 경험 및 직관에 의존하고 있다. 생산성 정보가 효과적으로 관리되지 못하는 이유는 생산성 정보의 관리를 위한 추가 인력투입이 어렵다는 점, 기존의 생산성 정보가 새로운 프로젝트에 적용되기 어렵다는 점 등 때문인 것으로 파악되었다. 이러한 문제의 해결방안을 제시하기 위해서 선행연구조사 및 면담조사를 하였고 그 결과 새로운 시스템이 필요하다는 사실을 확인하였다. 새로운 시스템의 요구사항으로는 최소화된 업무, 한정된 정보관리범위, 정보의 분류, 정보의 피드백, 생산성 저하요인의 고려 등이 있다. 본 연구에서는 상기 내용을 바탕으로 생산성 저하요인 및 생산성 정보의 관리가 가능한 시스템의 프레임워크를 제안하였다. 이 시스템은 사용자 접근성이 좋은 SketchUp 소프트웨어를 활용하여 프로그램의 활용에 따른 추가인력의 투입이나 업무량 증가를 최소화할 수 있도록 하였다. 제안한 시스템은 준비단계, 입력단계, 처리단계, 출력단계의 총 네 단계의 과정을 통해서 정보를 입력하여 처리하고 출력하도록 하였다. 입력한 시공정보는 건축공사 표준시방서에 기재된 내용을 참고로 구성한 Task Breakdown Structure (TBS)와 Material Breakdown Structure (MBS)를 통해서 분류되어 생산성 정보로 변환되도록 하고, 변환된 정보를 그래픽으로 화면에 출력하도록 하여 사용자는 이를 활용해 해당 현장에서의 생산성 정보를 활용할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안한 생산성 정보관리 시스템을 K 사옥 공사현장에 대입하여 현장적용 가능성 및 정보 활용성 측면에서 검증하였고, 사용성 및 적용 가능성에서 매우 긍정적인 결과와 정보 활용에 따른 이득이 있을 것으로 예상되었다. 본 시스템을 활용할 경우 생산성 정보를 활용한 공사계획이 가능할 것이고 추후 정보가 지속해서 누적될 경우, 본 연구의 기대효과는 더욱 높아질 것으로 사료된다.