• 한국항행학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.557-561
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• 2021

영상 콘텐츠를 사용자에게 추천하기 위해서는 메타데이터가 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 이러한 메타데이터는 영상 콘텐츠 제공자에 의해 수동적으로 생성되고 있다. 본 논문에서는 기존 수동으로 직접 메타데이터를 입력하는 방식에서 자동으로 메타데이터를 생성하는 방법을 연구하였다. 기존 연구에서 감정 태그를 추출하는 방법에 추가로 영화 오디오를 통한 장르와 제작국가에 대한 메타데이터 자동 생성 방법에 대해 연구를 진행하였다. 전이학습 모델인 ResNet34 인공 신경망 모델을 이용하여 오디오의 스펙트로그램으로부터 장르를 추출하고, 영화 속 화자의 음성을 음성인식을 통해 언어를 감지하였다. 이를 통해 메타데이터를 생성 인공지능을 통해 자동 생성 가능성을 확인할 수 있었다.

• 감성과학
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• 제25권1호
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• pp.3-20
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• 2022

최근 도심항공모빌리티(UAM) 상용화에 앞서 도심 내 항공 교통수단 관련 산업에 대한 연구개발 중요성이 급격히 증가하고 있다. 도심항공모빌리티(UAM) 환경을 조성하기 위해서 핵심 항공 이동 수단 비행체인 개인용 항공기(PAV) 기체에 관한 연구가 수행되고 있으나, 탑승자 관점의 연구가 상대적으로 부족한 상황이다. 특히 PAV는 탑승자의 새로운 생활공간으로 활용될 것으로 예상되기 때문에 탑승자의 실내행위를 지원하는 실내공간 설계를 위해서는 PAV 기체에서 발생하는 물리적 요소가 인체에 미치는 영향에 관한 연구가 필수적으로 이루어져야 한다. 이에 본 연구의 목적은 PAV의 공중 운항 특성으로 인해 인체에 영향을 주는 제약 요소를 도출하고, 이러한 제약 요소가 실내행위를 수행하는 탑승자 인체에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 본 연구 결과, 항공 이동 수단 비행 기체 PAV는 4,000ft 이하에서 운항해야 하는 기준에 따라, 운항고도에 따른 제약 요소는 소음, 진동, 저주파 운동에 의한 멀미로 나타났다. 이러한 제약 요소가 실내행위에 영향을 미친다는 관점에서 PAV에서 행할 수 있는 실내행위를 자율주행 자동차, 비행기, PAV 컨셉 사례를 활용하여 도출하고 인체에 미치는 영향과 수준을 고려하여 실내행위 지원을 위한 제약 요소 권장기준을 설정하였다. 또한 실내행위 지원을 위한 제약 요소의 인체 영향 수준을 감소시키기 위해서는 시트의 형태 및 내장기능(진동 저감 기능, 온도조절, LED조명 등), 개인 좌석별 지향성 스피커를 활용한 외부소음 감소, 소음과 진동 감소를 위한 내장재 등을 실내공간 설계에 반영해야 함을 제시하였다. 본 연구는 PAV 실내행위에 영향을 주는 제약 요소를 도출하였고, 인체에 미치는 영향 수준을 확인하였으며, 추후 PAV 실내 설계 시 기초자료로써 활용할 수 있다는 점에서 의미가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.