• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.19-36
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• 2023

정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.363-373
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• 2020

정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.13-26
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• 2024

멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.649-659
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• 2005

공간적 표현에 대한 지식은 공간적 배열의 특징과 그 특징들 사이의 관계를 그들의 기능을 고려하여 인지하는 방식과 연관이 있는 바, 본 연구에서는 웹기반 교육에 있어서 두 가지의 정보제공 창의 형태(타일창, 단일창)를 학습자의 공간지각력과 연관지어서 비교, 분석하였다. 본 연구는 공간지각력과 정보제공 창의 형태에 대한 상호작용을 학생들의 인지적 지식의 습득도를 통해 조사, 연구하기 위해 미국 펜실베니아 주의 Falk School에 재학 중인 71명의 초등학생을 대상으로 공간지각력에 대한 사전검사를 실시하고 두 실험 집단으로 나누어 과학내용에 관한 웹기반 수업을 실시하였다. 사후검사를 통해 학생들의 인지적 지식의 습득도가 측정되었고 이는 다변량 선형 회귀분석을 실시한 바에 의하면, 공간 지각력은 사후 검사 점수에 명백하게 통계적으로 유의한 주효과를 보였다. 이 같은 결과는 전체표본과 부표본에서 모두 나타났다. 웹 기반 학습에서의 아동들의 인지적 지식의 습득도는 그들의 공간지각력과 정(+)의 관계가 있으며, 공간지각력과 정보 제공 창의 형태 사이에 상호 작용의 패턴이 있음을 알 수 있는데, 이는 웹 기반 학습에 있어서 공간지각력이 낮은 학생들은 타일창에서 인지적 지식의 습득도가 더 높게 나타났고 공간지각력이 높은 학생들은 단일창에서 인지적 지식의 습득도가 더 높게 나타났다.

• 한국과학교육학회지
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• 제25권7호
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• pp.746-753
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• 2005

평가는 학생들이 배워야 하는 가장 중요한 것들을 반영해야 한다. 지금까지 학교교육에서의 대부분의 평가는 학력의 측정에 목적을 두고 실시하였으며 설령 진단평가와 형성평가를 실시하였더라도 그 평가결과를 유용하게 활용하는 경우는 드물었다. 이러한 원인은 평가결과로부터 개인별 정보를 얻을 수 있는 도구가 없었기 때문이다. 본 연구에서는 그동안의 평가결과로부터 얻을 수 없었던 집단별, 개인별 정보를 끄집어 낼 수 있는 평가도구를 소개하고 있다. 본 연구에서는 학생들의 평가결과를 지식공간론을 활용하여 분석하고, 이것으로부터 개인의 향후 학습지도를 위한 이정표를 제시하였다. 지식공간론은 수학이나 과학과 같이 비교적 위계관계가 강한 학문에 매우 유용하게 이용될 수 있으며, 평가를 통해 학생들이 구성하는 지식구조를 지식의 위계라는 관점에서 정확히 분석함으로써 효과적인 물리교육을 도모할 수 있다. 특히, 처리 과정을 컴퓨터시스템을 이용하여 정확하고 빠르게 처리할 수 있음은 물론 객관적 타당도를 높이고 많은 양의 자료를 효율적으로 처리할 수 있다. 더 나아가서 개개인에 대해 실질적으로 도움을 줄 수 있는 피드백을 제시하여 학생들의 이해를 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 물리 성취도 평가 문항에 대하여 지식공간론을 적용하여 예비 물리교사들의 학년별 평가결과를 분석하고, 그 결과를 토대로 향후 물리교육을 위한 효율적인 교육과정 개발에 기초자료로 활용하고자 한다.

• 감성과학
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• 제12권3호
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• pp.279-288
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• 2009

이 연구의 목적은 과제수행에 대하여 주관적 인지부하 요인과 GSR의 각성수준이 어떤 관계를 형성하고 있는지를 검증하는 것이다. 이를 위하여 인지부하 설문지(신체적 노력, 정신적 노력, 지각된 과제난이도, 자기평가, 자료설계의 용이성), 사전-사후검사, GSR에 의한 각성수준을 측정하였다. 사전검사는 학습자의 사전지식 수준을 의미하며, 사후검사는 과제수행의 결과를 의미한다. 이 연구의 분석방법은 사후검사의 결과를 종속변수로 하는 회귀분석이었다. 첫째, 자기보고의 인지부하 요인이 사후검사에 미치는 영향을 분석한 결과에 따르면, 사전검사, 신체적 노력, 지각된 과제난이도가 사후검사에 유의미한 영향을 미치고 있었다. 신체적 노력은 정적관련성을 보이고 있었으나 지각된 과제난이도는 부적관련성을 보이고 있었다. 이 결과는 사전검사의 점수가 높은 사람은 상대적으로 과제난이도를 낮게 지각하는 경향이 있으며 과제해결을 위하여 신중히 노력함으로써 사후검사의 결과가 올라간다는 것을 보여주는 것이다. 둘째, 각성수준에 대한 연구결과에서는 평가단계에서 측정된 각성수준이 사후검사의 점수를 유의미하게 예측하고 있는 것으로 나타났다. 평가단계의 GSR은 과제수행(사후검사)과 부적 관계를 형성하고 있었다. 즉, 평가단계에서 적절한 이완수준을 유지하고 있을 때 사후검사의 결과가 증진된다는 것을 보여주는 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.889-898
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• 2013

고성능 영상 장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 지폐 및 유가 증권 등을 고품질로 위변조가 가능해졌다. 특히 컬러 레이저 프린터의 범용화로 인하여 화폐 위변조 범죄는 급격히 증가하고 있지만, 일반인이 이를 판별하는 비율은 낮은 수준이며 판별 기기도 고가이다. 본 연구에서는 범용 스캐너와 컴퓨터 시스템을 활용하여 화폐의 위변조를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 먼저 지폐의 인쇄방식과 다른 컬러 프린터의 인쇄 특징을 계산하기 위하여 모폴로지 기술과 명암도 동시 발생 행렬을 활용하였다. 그 후 계산된 특징들을 지도학습 모델 분류기에 적용하여 훈련을 시켰다. 이렇게 훈련된 분류기에 판별을 위한 지폐를 입력하고 위변조 여부에 대한 분석을 수행한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 위변조 지폐의 판별률과 인쇄에 사용한 프린터의 판별률로 나누어 평가를 하였다. 또한 기존의 컬러 프린터 판별에 사용되었던 위너필터를 사용한 기술과 비교를 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 위변조 지폐 식별에 있어서 91.92%, 위변조기기의 식별에 있어서 94.5% 이상 정확도를 보여 기존 컬러 프린터의 특징 추출 방법을 활용한 것보다 우수한 것으로 나타났다.

• 정보교육학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.215-224
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• 2015

본 연구는 2009 개정 교육과정 중심의 정규교과에 활용 가능한 수학 과학 스마트 교육용 콘텐츠 410개와 콘텐츠 활용가이드북 및 이를 서비스할 수 있는 플랫폼을 개발하였다. 이를 위해 수학 과학 관련 콘텐츠 분석 및 농산어촌 수학 과학교사 사전 설문조사 분석, 2009 개정 교육과정 분석을 기반으로 학년별/과목별 20개 주제를 선정하여 수학 210개, 과학 200개 총 410개 개발주제 및 내용 등을 선정하였다. 선정된 주제목록 및 구현방안은 교과별 관련 전문가 검토를 통해 타당도 검증을 실시하였으며, 검토의견을 반영하여 최종 수정 후 스토리보드 및 콘텐츠를 설계 및 개발하였다. 이를 창의과학교실 및 농산어촌 학교를 선정하여 시범 적용한 후 적용 결과를 분석하여 콘텐츠 개발 방향을 정립하였으며, 전문가 검토를 실시하여 수정 보완 후 최종 플랫폼에 탑재하여 오픈하였다. 도 농간 학력격차가 큰 수학 과학 학습에 ICT를 활용할 수 있도록 스마트 교육용 콘텐츠를 개발, 보급함으로써 농산어촌 학습 환경개선 및 농산어촌 학생들의 자기주도적 학습력 신장에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권29호
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• pp.151-172
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• 2012

대학의 게임제작교육은 게임교육 과정의 완성단계이며 게임 산업의 미래를 결정하기 때문에 매우 중요하다. 그러므로 다양한 제작 경험과 창작학습을 수행하기 위해서 현재 게임 산업의 진행 방향과 정보통신의 나아갈 방향을 미리 예단하여 게임제작에 필요한 정보를 습득 재가공하는 것이 필요하다. 본 연구는 게임 그래픽 디자이너 지망생을 위한 게임엔진 교육의 효율적 방안에 초점을 맞추었다. 이들을 대상으로 게임 엔진 기반의 제작 수업을 진행하여 실무 중심의 게임 제작 능력을 가능하게 하는 방법론을 제시하는 것이다. 게임제작 수업 시간에 그래픽 지향의 학생이 가상의 게임을 기획하고 결과물을 그래픽 작업만으로 제한하는 것이 아니라 그래픽 데이터를 검증하고 보완점을 찾아 완성도 높은 기획과 그래픽 능력을 갖추는 것을 말한다. 그러나 게임 프로그래머의 도움 없이는 불가능한 작업이기에 게임 엔진 교육의 중요성이 대두된다. 연구 내용에는 국내 게임 교육기관의 애로사항을 파악하고 그래픽 디자이너 중심의 편한 환경을 제공하는 게임엔진인 유니티3D(Unity3D)와 프로그래머 중심의 토크(Torque) 엔진을 기반으로 게임엔진을 활용한 제작 사례를 제시한다. 또한 본 연구의 목적과 학습 효율을 알아보기 위해 제작 이후 설문방식을 통해 게임 엔진의 활용이 게임 그래픽 교육에 효율성이 있는지 알아본다. 이를 통해 게임프로그래밍 비전공자들의 경우 기획서 작성에만 머물고 실제의 게임제작 구현이 불가능했던 수업을 개선할 수 있을 것으로 기대한다.