• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.49-57
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• 2022

정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝 알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가 증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과 Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그 결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를 추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권2호
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• pp.10-19
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• 2022

이동의 불편을 겪는 사람을 위한 휠체어 등 이동 보조 장치들이 전동화, 자동화되고 있다. 이러한 이동 보조 장치는 평지 이동에 적합하도록 설계, 제작되어 있어 바닥 면의 높이가 다른 계단 구간의 이동에 적합하지 않다. 전동화, 자동화된 이동 보조 장치는 전방에 계단이 있는 경우 이동 방향을 변경하거나 정지해야 한다. 만약 사용자 또는 자동 제어 시스템이 적절한 시간 내 방향 전환 또는 정지하지 않으면 계단과 충돌 또는 구르는 등의 사고가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 한 개의 거리 측정 센서를 이용하여 바닥 면까지의 사거리를 측정하여 계단을 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사거리 측정을 위해 센서를 기울이는 각도와 센서가 이동 보조 장치 등의 이동체에 설치되는 높이 등의 매개변수를 고려하여 평지일 때 사거리의 예측 값과 측정값 사이의 차이를 이용하여 상향 계단 또는 하향 계단을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 검출된 계단에 대한 정보가 정보를 전동화, 자동화된 이동 보조 장치의 제어기에 제공되면 제어기가 적절한 제어 동작을 수행할 수 있어 이동 보조 장치가 계단 구역 진입으로 인해 발생할 수 있는 사고를 방지할 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.303-312
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• 2022

해상교량은 선박의 통항 안전성 관점에서 가항수역을 줄이는 간섭요인으로 작용한다. 본 연구에서는 선박의 안전한 통항을 위해 최적 통항분포에 기반한 안전 통항폭을 분석하였다. 해상교량을 통항하는 선박의 안전 통항 폭에 대한 분석을 위해 AIS data에 기반한 선박교통분포를 조사하여 K-means clustering을 통해 선박을 크기에 따라 분류하였다. 군집화된 데이터에 대하여 최적분포 분석을 한 결과, 인천대교와 부산항대교에서는 대수정규분포, 목포대교와 마창대교에서는 정규분포가 최적분포에 가까운 것으로 분석되었다. 대수정규분포와 정규분포를 기준으로 선박 안전 통항 범위를 신뢰구간의 95%로 가정하여 분석한 결과, 인천대교의 경우 정규분포와 대수정규분포 간의 차이가 64~97m로 가장 큰 것으로 나타났으며, 최소 차이는 10m로 마창대교에서 나타났다. 이에 따라, 인천대교의 경우에는 정규분포보다 대수정규분포로 안전 통항 폭을 제시하는 것이 적합한 것으로 분석되었다. 타 교량의 경우에는 정규분포와 대수정규분포 간의 통항 폭 차이가 크지 않기 때문에 둘 중 어떤 분포를 사용해도 유사한 결과를 얻을 수 있는 것으로 분석되었다. 위 결과를 토대로, 해상교량의 안전통항 범위를 제시한다면 선박의 안전한 운항 및 사고 예방에 도움이 될 것이다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제55권3호
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• pp.330-347
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• 2022

엽산은 비타민 B군에 속하는 수용성 비타민으로, 핵산 합성과 아미노산 대사에서 단일탄소를 전달해 주는 반응의 조효소 역할을 한다. 엽산은 새로운 세포가 형성되어 성장하는 임신기와 성장기에 매우 중요한 영양소이며, 여성의 임신 전 적절한 엽산 영양상태는 신경관 결손증을 예방한다고 알려져 있다. 이 외에도 엽산 섭취 부족은 빈혈, 고호모시스테인혈증, 심혈관질환, 암, 인지 장애, 우울증 등 다양한 질병과도 관련이 있다고 보고되어, 엽산은 전 생애주기 동안 건강을 유지하기 위해 충분히 섭취해야 하는 영양소이다. 본 연구에서는 2020 한국인 엽산 섭취기준의 개정 근거를 살펴보고, 국민건강영양조사로부터 엽산 섭취량과 혈청 엽산 농도를 성별, 연령대별로 분석하였으며, 향후 엽산 섭취기준 개정에 참고할 만한 내용을 제언하였다. 표준체중의 변경에 따라 영아 후기의 충분섭취량과 15-18세의 평균필요량이 2015년과 달리 변경되었으나, 권장섭취량과 상한섭취량에는 변화가 없었다. 2016-2018년 국민건강영양조사 결과에서 대부분의 연령에서 엽산 섭취량은 권장섭취량에 미치지 못하였으며 특히 15-29세 여성의 섭취량이 권장섭취량 대비 매우 낮았다. 임신부와 수유부의 엽산 섭취량도 권장섭취량 대비 60% 이하로 낮았으나, 혈액수준은 다른 연령층에 비해 높아 보충제를 섭취한 결과로 보인다. 앞으로 국민건강영양조사에서 보충제 섭취량도 조사해야 할 것이며, 엽산의 섭취량 평가를 위해서는 생식품, 조리된 식품, 강화식품 중의 엽산 함량에 대한 DB가 구축되어야 할 것이다. 또한 혈청 엽산 뿐 아니라 적혈구 엽산 농도와 혈장 호모시스테인 농도도 분석할 필요가 있으며, 분석방법에 대한 질 관리가 필요하다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제32권5호
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• pp.75-85
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• 2004

현대 주거 공간의 색채 유형이 다양화 되고 실내 공기질 관리법이 시행되면서 환경친화형 컬러가구재의 개발이 매우 필요한 시점이다. 따라서 치자, 홍화, 오배자, 자초, 소목 및 밤송이 등으로부터 천연염료를 추출하여 적정한 염색조건을 도출하였다. 천연염료 추출시 용매의 pH가 높아지면서 동일계 색상일지라도 더 짙은 염료가 얻어졌다. 염색에 앞서 천연염료와 목재 조직과의 결합을 촉진하기 위하여 알루미늄, 구리, 철 및 크롬 계통의 매염제를 처리하였는데, 매염제의 종류에 따라 황색, 갈색, 녹색 등의 색상이 얻어졌다. 매염 처리된 목재 시험편에 본 천연계 염료로 염색한 경우 염색시의 pH와 온도가 높아질수록 짙은 색상이 얻어졌을 뿐만 아니라 염액이 목재 조직 내부로 더욱 깊이 침투하였다. 컴퓨터 모델링을 통하여 보여진 천연염색된 컬러가구는 다양한 색상이 요구되는 현대 주거 공간과 조화를 꾀할 수 있어 천연염료가 현대 목가구 제작에 적합한 재료로 사용될 것으로 사료되었다.

• 과학교육연구지
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• 제46권1호
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• pp.17-29
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• 2022

본 연구의 목적은 NOS 관련 주제를 대상으로 컴퓨터가 얼마나 효율적이고 타당하게 학습할 수 있는지에 대하여 정성적으로 탐색하고자 한 연구이다. 이를 위해 NOS와 관련되는 문헌(논문초록 920편)을 중심으로 말뭉치를 구성하였으며, 최적화된 Word2Vec (CBOW, Skip-gram)모델의 인자를 확인하였다. 그리고 NOS의 4가지 영역(Inquiry, Thinking, Knowledge, STS)에 따라 단어수준 워드임베딩 모델 비교평가를 수행하였다. 연구 결과, 선행연구와 사전 성능 평가에 따라 CBOW 모델은 차원 200, 스레드 수 5, 최소빈도수 10, 반복횟수 100, 맥락범위 1로 결정되었으며, Skip-gram 모델은 차원수 200, 스레드 수 5, 최소빈도수 10, 반복횟수 200, 맥락범위 3으로 결정되었다. NOS의 4가지 영역에 적용하여 확인한 모델별 유사도가 높은 단어의 종류는 Skip-gram 모델이 Inquiry 영역에서 성능이 좋았다. Thinking 및 Knowledge 영역에서는 두 모델별 임베딩 성능 차이는 나타나지 않았으나, 각 모델별 유사도가 높은 단어의 경우 상호 영역 명을 공유하고 있어 제대로 된 학습을 하기 위해 다른 모델의 추가 적용이 필요해 보였다. STS 영역에서도 지나치게 문제 해결과 관련된 단어를 나열하면서 포괄적인 STS 요소를 탐색하기에 부족한 임베딩 성능을 지닌 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 NOS 관련 주제를 컴퓨터에게 학습시켜 과학교육에 활용할 수 있는 모델과 인공지능 활용에 대한 전반적인 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.329-346
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• 2022

최근 소셜 미디어의 숏폼(Short form) 동영상(인스타그램, 틱톡, 유튜브) 시장이 점차 증가하면서 인공지능 영역에서는 이를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 연구분야로 동영상 내의 패션 상품을 탐지하고 상품 이미지를 검색하는 Video to shop 을 들 수 있다. 이와 같은 동영상 기반 인공지능 모델에서는 Convolution 연산을 사용하여 상품의 특징을 추출한다. 하지만 연산 자원의 제한으로 인해, 동영상의 모든 프레임을 사용하여 특징을 추출하는 것은 현실적으로 불가능하다. 이로 인해, 기존 연구에서는 전체 프레임 중 일부만 샘플링해서 사용하거나, 주제의 특성을 활용한 샘플링 방법을 개발하여 이를 통해 위 문제점을 개선하고, 모델의 성능도 향상시켰다. 기존의 Video to shop 연구에서는 프레임을 샘플링 할 때, 무작위로 일부분의 프레임을 샘플링하거나 균등한 간격으로 샘플링 한다. 하지만 이러한 샘플링 방법은 상품이 존재하지 않는 노이즈 프레임을 샘플링 하면서 패션 상품 검색 모델의 성능을 저하시킨다. 이에 본 연구는 노이즈 프레임을 제거하고 검색 모델의 성능을 향상시키는 샘플링 방법 MF(Missing Fashion items on frame) sampler를 제안한다. MF sampler는 키 프레임 메커니즘(Mechanism)을 발전시켜 자원 한계의 문제점을 개선했다. 또한, 노이즈 탐지 모델을 활용한 노이즈 프레임 제거를 통해 검색 모델의 성능을 향상시켰다. 이와 같은 결과는 실험을 통해 확인되었고, Video to shop 패션 상품 검색에 있어 성능 향상과 효과적인 학습이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.347-364
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• 2022

고객의 구매 의사결정에 영향을 주는 온라인 리뷰의 부적절한 조작을 통해 이익을 얻고자 하는 기업 또는 온라인 판매자들 때문에, 리뷰의 신뢰성은 온라인 거래에서 매우 중요한 이슈가 되었다. 온라인 쇼핑몰 등에서 온라인 리뷰에 대한 소비자들의 의존도가 높아짐에 따라 많은 연구들이 조작된 리뷰를 탐지하는 방법에 개발하고자 하였다. 기존의 연구들은 온라인 리뷰를 기반으로 정상 리뷰와 조작된 리뷰를 대상으로 기계학습으로 이용함으로써 조작된 리뷰를 탐지하는 모형을 제시하였다. 기계학습은 데이터를 이용하여 이진분류 문제에서 탁월한 성능을 보여왔으나, 학습에 충분한 데이터를 확보할 수 있는 환경에서만 이러한 성능을 기대할 수 있었다. 조작된 리뷰는 학습용으로 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 못하며, 이는 기계학습이 충분한 학습을 할 수 없다는 치명적 약점으로 내포하게 된다. 본 연구에서는 기계학습이 불균형 데이터 셋으로 인한 학습의 저하를 방지할 수 있는 방안으로 부족한 조작된 리뷰를 인공지능을 이용하여 생성하고 이를 기반으로 균형된 데이터 셋에서 기계학습을 학습하여 조작된 리뷰를 탐지하는 방안을 제시하였다. 파인 튜닝된 GPT-3는 초거대 인공지능으로 온라인 플랫폼의 리뷰를 생성하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 오버샘플링 접근방법으로 사용되었다. GPT-3로 생성한 온라인 리뷰는 기존 리뷰를 기반으로 인공지능이 작성한 리뷰로써, 본 연구에서 사용된 로짓, 의사결정나무, 인공신경망의 성능을 개선시키는 것을 SMOTE와 단순 오버샘플링과 비교하여 실증분석을 통해서 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.873-879
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• 2022

미래는 인공지능과 메타버스가 세상을 삼킬 정도로 활용 영역과 영향력이 강력해지고 있다. 광고 분야도 예외가 아니어서 이러한 미래 변화를 예측하고 분석하여 전략화하는 것이 더욱 중요해지고 있다. 인공지능과 메타버스 발전에 따른 광고의 미래 변화 연구를 위해 인공지능과 메타버스 기술 발전과 이에 따른 광고 환경 변화 관련한 문헌연구와 미래 및 광고 전문가를 대상으로 한 심층 인터뷰와 델파이 기법 연구 방법을 통해 광고 변화에 대해 연구하고자 한다. 본 연구를 통해 먼저 포스트코로나 문명대변혁시대에 인공지능과 메타버스 기술 발전과 이에 따른 광고부문의 변화에 대한 전문가의 의견을 심층 인터뷰를 통해 살펴보고자 한다. 그리고 델파이 기법으로 미래광고 기술영역, 미래광고 미디어영역, 미래광고 형태영역, 미래광고 효과영역, 미래광고 적용영역, 미래광고 프로세스영역별로 변화가 어느 정도 중요하며 미래 어느 시점에 주요하게 변화할 것인지를 파악하고 또한 미래광고 형태는 구체적으로 어떻게 변화할 지에 대해 연구하고자 한다. 또한 이를 근거로 광고업계의 대응 방안을 제안하고자 한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권6호
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• pp.1086-1091
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• 2022

국제해사기구(IMO, International Maritime Organization)를 중심으로 자율운항선박 도입을 대비한 해사안전 및 보안관련 국제 협약을 제정하고 있다. 국내에서도 선급 및 산업체를 중심으로 자율운항시스템 기술개발에 착수하고 있으며 연안선박에서 발생하는 사고를 줄이기 위해 연안선박을 대상으로 하는 자율운항선박 기술적용 방안 연구가 진행되고 있다. 국내외적으로 자율운항선박에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며 실제 개발된 기술의 검증을 위한 해상실증이 본격적으로 추진되고 있다. 본 연구에서는 연안선박에 적용하기 위한 디지털트윈 기술 관련 실증선박과 육상 플랫폼(원격지원센터)의 설계를 위한 기초연구를 진행하였다. 디지털트윈 기술을 선박에 적용하기 위해 8m 소형 배터리 전기추진선박을 대상으로 선정하였으며, 선박과 육상 플랫폼 간 통신을 통해 선박 항해 및 운전 데이터가 서버시스템에 저장되고 전기추진선박의 원격제어 명령이 가능한 디지털트윈 통합 플랫폼의 기본 설계를 진행하였다. 이러한 디지털트윈 기술을 적용한 선박 성능관리, 운항 및 운영 최적화, 예지제어 등이 가능할 것으로 판단되며, 위기상황에 대응이 가능한 안전하고 경제성 있는 디지털트윈 기술의 선박적용이 가능할 것이라 사료된다.