• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.471-476
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• 2024

다양한 스마트 기기 및 컴퓨팅 디바이스의 보급에 따라 빅데이터 생성이 광범위하게 일어나고 있다. 기계학습은 데이터의 패턴을 학습하여 추론을 수행하는 알고리즘이다. 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 주목을 받는 알고리즘은 신경망 기반의 딥러닝 학습이다. 딥러닝은 다양한 응용이 발표되면서 빠른 성능 향상을 달성하고 있다. 최근 딥러닝 알고리즘 중에서 그래프 구조를 활용하여 데이터를 분석하려는 시도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 그래프 구조를 활용하여 딥러닝 네트워크에 전달하기 위한 그래프 생성 방법을 제시한다. 본 논문은 그래프 생성 과정에서 노드의 속성과 간선의 가중치를 일반화하고 행렬화 과정을 제시하여 딥러닝 입력에 필요한 구조로 전환하는 방법을 제시한다. 그래프 생성 과정에서 속성과 가중치 정보를 보전할 수 있는 선형변환 매트릭스 적용 방법을 제시한다. 마지막으로 일반 그래프의 딥러닝 입력 구조를 제시하고 성능 분석을 위한 접근법을 제시한다.

• 대한치매학회지
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• 제23권3호
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• pp.146-160
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• 2024

Background and Purpose: The emotions of people at various stages of dementia need to be effectively utilized for prevention, early intervention, and care planning. With technology available for understanding and addressing the emotional needs of people, this study aims to develop speech emotion recognition (SER) technology to classify emotions for people at high risk of dementia. Methods: Speech samples from people at high risk of dementia were categorized into distinct emotions via human auditory assessment, the outcomes of which were annotated for guided deep-learning method. The architecture incorporated convolutional neural network, long short-term memory, attention layers, and Wav2Vec2, a novel feature extractor to develop automated speech-emotion recognition. Results: Twenty-seven kinds of Emotions were found in the speech of the participants. These emotions were grouped into 6 detailed emotions: happiness, interest, sadness, frustration, anger, and neutrality, and further into 3 basic emotions: positive, negative, and neutral. To improve algorithmic performance, multiple learning approaches were applied using different data sources-voice and text-and varying the number of emotions. Ultimately, a 2-stage algorithm-initial text-based classification followed by voice-based analysis-achieved the highest accuracy, reaching 70%. Conclusions: The diverse emotions identified in this study were attributed to the characteristics of the participants and the method of data collection. The speech of people at high risk of dementia to companion robots also explains the relatively low performance of the SER algorithm. Accordingly, this study suggests the systematic and comprehensive construction of a dataset from people with dementia.

• 한국방재학회 논문집
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• 제8권6호
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• pp.73-79
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• 2008

경제규모의 증가, 산업화, 도시화 등은 결과적으로 우리국민의 잠재적 지진 위험 증가를 야기하였다. 최근에는 비록 우리나라에서 지진으로 인한 인명과 재산의 손실이 미비했지만, 과거 문헌 기록을 보면 우리나라에서도 대규모 피해를 야기한 지진이 발생한 바 있었으므로, 향후 피해를 유발할 수 있는 지진발생 가능성을 간과할 수는 없다. 현재의 과학기술력으로는 단기 지진 예보가 불가능함을 고려할 때 지진재해 저감을 위하여 취할 수 있는 대비책의 하나로써 지진조기경보체계 확립의 중요성이 점차 증가하고 있다. 지진조기경보체계 확립의 취지는 지진발생 후 강진동이 시작하기 전 수 초 혹은 수십 초의 지진대비시간을 확보하고 미리 계획된 조치를 취함으로써 지진재해를 저감하는 것이다. 본 논문에서는 신속한 지진 발생위치 결정을 위하여 진원 부근 2개의 지진 관측소에서 확보한 초동 도착시간과 주변의 다른 관측소에서는 아직 초동이 관측되지 않았다는 사실을 이용한다. 우리나라 내륙 및 주변해역에서 발생한 주요 지진의 신속한 진앙 위치결정에 이 기술을 적용하였다. 관측소 외부에서 지진이 발생할 경우 이 기술로는 효과적인 지진위치의 결정이 어렵지만, 관측망 내부에서 지진이 발생할 경우 본 기술을 이용하여 지진의 위치를 신속히 결정 할 수 있다. 수도권의 경우 $10{\sim}50$초의 지진대비시간을 확보할 수 있을 것으로 예상되며, 주어진 시간 내에 사전 준비된 조치를 취함으로써 유사시 지진재해저감에 크게 기여할 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권3호
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• pp.95-108
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• 2020

대용량 데이터를 실시간으로 처리할 수 있고 지연 현상을 해소할 수 있는 차세대 통신 기술인 5G 기술 개발이 주목받고 있다. 미국과 다른 여러 나라뿐만 아니라 우리나라에서도 국가전략기술로 삼아 관련 연구 개발을 중점적으로 지원하고 있다. 5G 발전전략의 핵심 서비스 중 하나로 스마트공장이 제시되었으며, 제조 생산 라인의 유연성을 높이는 것을 목표로 한다. 기존 유선 기반의 설비를 5G의 초저지연, 초고속 특성을 이용하여 무선으로 대체하여 구축할 수 있다. 본 연구는 스마트공장과 관련된 5G 기술의 효율적 개발을 위해 기술개발 동향을 분석하였다. 국내 특허청 데이터 1517건과 미국 특허청 데이터 1928건을 수집하였다. 해당 데이터를 바탕으로 네트워크분석 및 토픽모델링 기법을 이용하여 기술 추세와 핵심기술을 파악했을 때 한국과 미국의 경우 5G 기술이 초저지연과 초고속 특성에 초점 맞춰 기술 개발이 진행되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 제시된 스마트공장의 5G 활용과 관련된 기술개발 동향은 관련 산업의 정책수립 및 기술전략 수립을 위한 의사결정에 활용될 것으로 기대된다.

• 대한환경공학회지
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• 제38권12호
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• pp.641-646
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• 2016

토양 유기물은 농작물에 영양분을 공급하는 중요한 토양 구성분이며 오염물질의 이동을 감소시켜 인체 및 생태에 미치는 영향을 완충하는 역활을 한다. 최근 지구온난화를 야기하는 온실기체의 싱크탱크 역활이 부각되면서 토양 유기물에 대한 조사 및 관리방안에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 연구의 목적은 첫째, 환경부 토양측정망 495개 지점에서 채취한 토양의 유기물함량을 측정하여 지역별, 토지용도별 토양 유기물함량을 파악하고자 하였고 둘째, 토양 유기물 함량 측정방법인 Tyurin산화법과 강열감량법(LOI)의 상관관계를 조사하였다. Tyurin법과 강열감량법으로 토양 유기물 함량을 조사한 결과 평균은 각 각 1.90%, 2.92%로 나타났다. 토지용도별 유기물 함량 순서는 Tyurin법 및 강열감량법 모두 유사하였다. 여전히 자연환경 요소가 많이 남아있거나 토양으로 유기물 유입이 지속적으로 일어나는 임야, 종교용지, 공원은 비교적 높은 유기물함량을 보이나, 유기물 유입이 상대적으로 적은 대지와 대부분 사질토양으로 구성된 학교용지는 낮은 유기물함량을 보였다. Tyurin법과 강열감량법간 회귀분석결과 y(Tyurin) = 0.6257x(LOI) + 0.0602 (P-value < 0.001)와 같은 회귀식이 얻어졌고 결정계수 $R^2=0.749$로 나타나 상관성이 높았다. Tyurin법과 강열감량법을 비교한 결과 강열감량법의 결과치가 Tyurin법에 비해 크게 측정되지만 Tyurin법과 상관관계가 성립되는 바 여러 토지용도에서 많은 양의 토양시료를 측정해야 하는 목적에서는 강열감량법 적용도 가능할 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.577-586
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• 2014

SNS가 사회전체에 미치는 영향이 커지면서 기업들도 SNS의 신속성, 공유성, 상호작용성 등에 관심을 갖고, 이를 어떻게 활용할 것인가에 대해 고민하기 시작했다. 본 연구도 SNS의 업무적 활용에 초점을 두고 과업 지원도구인 SNS와 과업과의 적합성, 사용자특성 그리고 성과와의 관계를 실증하고자 한다. 연구를 위해 과업-기술적합모형을 토대로 사회적 요소, 정보기술로서 SNS의 특성 그리고 사용자 특성을 고려하여 연구모형을 제안하였다. 연구결과 과업-매체 적합성에 직무특성, 가상능숙도, 매체특성 모두 유의한 영향관계를 가지며, SNS이용에는 가상능숙도와 SNS 특성 변수가 유의한 영향관계를 보였다. 또한 과업-매체 적합성은 SNS이용과 업무성과에, SNS이용은 업무성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 SNS의 전략적 활용은 업무성과 향상에 도움이 되며, SNS활용 전략 수립시에 개인특성이 고려되어야 함을 시사하고 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권1호
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• pp.57-64
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• 2015

사용자의 상황에 따라 유용한 정보를 제공할 수 있는 행위인식 기술은 최근 많은 주목을 받고 있다. 스마트폰이 보급되기 전 행위인식 연구에서는 독립된 센서를 사용하여 사용자의 행위를 추론해야 했지만, 현재는 IT산업의 발달로 스마트폰의 내부 센서를 사용해 사용자의 행위를 추론할 수 있게 되었다. 따라서 행위인식 분야의 연구가 더욱 활발히 진행되고 있다. 행위인식 기술을 응용하면 사용자의 선호도에 따라 애플리케이션을 추천하거나 경로 정보를 제공하는 서비스 등을 개발할 수 있다. 기존의 행위인식 시스템들은 GPS를 이용하기 때문에 전력을 많이 소모한다는 단점이 있다. 반면에 최근 Google에서 발표한 행위인식(Google Activity Recognition) 시스템은 Network Provider를 이용하기 때문에 GPS 방식에 비해 전력소모가 적어 휴대해야 하는 스마트폰 응용 시스템에 적합하다. 하지만 Google Activity Recognition의 성능을 테스트한 결과 불필요한 행위 항목과 일부 잘못된 상황인지로 인해 정확한 사용자 행위를 파악하기 어렵다는 것을 발견했다. 행위인식 기술을 기반으로 한 새로운 서비스 개발을 위해 더욱 정확한 상황인지가 필요하므로 본 논문에서는 GAR의 문제점을 기술하고 정확도를 높이는 개선 방법을 적용한 AGAR(Advanced Google Activity Recognition)을 제안한다. 또한 AGAR의 이용가치를 평가하기 위하여 다른 여러 행위인식 시스템과 성능과 전력소모량을 비교분석하고 AGAR을 검증하는 예시 프로그램을 개발하여 응용 가능성을 설명한다.

• 기술혁신학회지
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• 제10권2호
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• pp.230-254
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• 2007

과학기술이 다양해지고 융합기술이 발달함에 따라 동료평가만으로 기술과 성과를 평가하는 것은 더욱 어려워졌다. 해당 전문가를 찾기도 쉽지 않을 뿐만 아니라 연구자들 사이에 이해관계가 한층 복잡해졌기 때문이다. 과학계량학(Scientometrics)은 과학자의 연구활동을 정치성이나 이해관계를 배척하고 객관적으로 계측하여, 성과에 비해 시그널이 약하게 발산되는 우수한 연구자나 연구 분야를 찾아내어 올바른 평가를 가능하게 한다. 본 논문에서는 OLED 기술에 대해 집계분석과 몇 가지 네트워크 분석 기법을 활용하여 과학계량학적 분석을 수행하고, 결과에 대해 한국에서는 어떤 평가가 가능한지에 대해 기술한다.

• 정보화정책
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• 제22권4호
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• pp.3-21
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• 2015

1990년대 이후 새로운 국정운영에 대한 대안으로 도입된 거버넌스 개념은 정보통신기술의 발달과 더불어 e-거버넌스(electronic governance)라는 개념으로 새롭게 등장하게 되었다. 일반적으로 e-거버넌스란 정부 주도의 일방적인 문제해결 및 정책결정 행태에서 벗어나 정보통신기술을 활용하여 정부-시장-시민사회 등 다양한 행위자들이 공동의 문제를 해결하기 위하여 상호 협력적 네트워크를 통해 협력 조정하는 국정운영 방식을 의미한다. 이 연구는 최근 15년간 우리나라의 행정 및 정책분야에서 진행된 e-거버넌스 연구의 내용 및 방법 등을 체계적으로 분석하여 e-거버넌스의 전반적인 연구경향을 체계적으로 살펴볼 목적으로 수행되었다. 연구의 접근관점 및 연구영역 측면에서 볼 때, 전자정부 및 정보화 정책 등의 행정영역과 ICT 정책 및 사업 등의 정보통신 영역의 연구가 대부분을 차지하는 것으로 나타났다. 연구 목적의 경우, 국내의 e-거버넌스 연구는 문제에 대한 정책대안을 제시하려는 문제지향성을 띠고 있으나, 이론검증을 통한 문제해결방안 제시 연구나 현상 내지 사건의 인과관계 모형 검증을 통한 설명적 연구 등이 상대적으로 매우 부족한 것으로 나타났다. 이러한 연구경향 분석결과를 통해 향후 e-거버넌스의 이론적 체계 확립을 위한 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권2호
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• pp.97-105
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• 2020

최근 데이터 예측 방법으로 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)분야에 대한 관심이 높아졌으며, 그 중 시계열 데이터 예측에 특화된 LSTM(Long Short-Term Memory)모형은 수문 시계열자료의 예측방법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우(TensorFlow)를 활용하여 LSTM모형을 구축하고 금강 상류에 위치한 용담다목적댐의 유입량을 예측하였다. 분석 자료로는 WAMIS에서 제공하는 용담댐의 2006년부터 2018년까지의 시간당 유입량 자료를 사용하였으며, 예측된 유입량과 관측 유입량의 비교를 통하여 평균제곱오차(RMSE), 평균절대오차(MAE), 용적오차(VE)를 계산하고 모형의 학습변수에 따른 정확도를 평가하였다. 분석결과, 모든 모형이 고유량에서의 정확도가 낮은 것으로 나타났으며, 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 용담댐 유역의 시간당 강수량 자료를 추가 학습 자료로 활용하여 분석한 결과, 고유량에 대한 예측의 정확도가 높아지는 것을 알 수 있었다.