• 문화기술의 융합
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• 제4권4호
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• pp.261-266
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• 2018

본 연구는 인공지능 기반 작곡 프로그램 현황을 살펴보고 실정을 고려한 제언을 제공하고자 한다. 인공지능 기반 작곡 프로그램은 기존의 '전문가 시스템' 방식의 알고리즘을 벗어나 심층신경망 이론의 발전 및 빅데이터 처리 기술 향상과 더불어 눈부신 성장을 보이고 있다. 이에 따라 클래식 음악과, 팝음악을 작곡하는데 있어 인공지능 기반 작곡 프로그램이 학계와 산업계에서 다양하게 제안되고 있으며, 최근 수년 사이 대중의 평가도 달라지고 있다. 다만 해당 기술 개발과 관련하여 여전한 한계점들이 분명히 존재하는 바, 대중의 인식 문제, 데이터베이스화되지 않은 가치 있는 사료들의 누락, 관련 법규의 미비, 음악적인 부분보다는 기술적 관점에서 해당 산업이 주도되는 점 등을 개선할 필요가 있겠다. 이 같은 점이 보완된다면, 인공지능 기반 기술은 국가 경쟁력 확보와 유지에 있어 중요한 역할을 해낼 것으로 보인다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제36권3호
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• pp.885-897
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• 2019

본 연구 목적은 생활체육 프로그램 참여노인의 지각된 건강상태가 라이프스타일 및 재사회화에 미치는 영향을 규명하는 것이다. 목적을 달성하기 위해 총 306부의 설문지 배포 후 회수하였고 응답내용이 부실하거나 일부 누락된 자료 12부를 제외 총 294부를 SPSS 18.0 ver. 통계프로그램을 이용하여 요인분석, 상관관계분석, 중다회귀분석을 실시하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 생활체육 프로그램 참여노인의 지각된 건강상태는 라이프스타일에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 생활체육 프로그램 참여노인의 지각된 건강상태는 노인의 재사회화에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 생활체육 프로그램 참여노인의 라이프스타일은 재사회화에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1507-1509
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• 2011

공익사업 수행시 발생하는 용지보상은 매년 20조원에서 30조원에 이르는 막대한 예산이 투입되고 있는 반면 각종 규정과 업무절차가 복잡하여 업무처리에 많은 인력과 시간이 소요되고 있다. 이에 국토해양부와 같은 중앙부처, 지방자치단체, 도로공사 등 주요 공익사업 사업시행자들은 기관별로 별도의 보상시스템을 구축하고 있다. 하지만 교육과학부, 국방부 등 보상시스템을 사용하지 않는 중앙부처가 대부분이고 기 개발되어 있더라도 시스템 활용도가 낮아 보상시스템을 활용한 보상통계자료의 작성 등이 어려워 매년 국가가 취득하는 공공용지 취득실적 및 규모 등을 파악하기가 어려운 실정이다. 또한 회계시스템과 연계가 되어 있지 않은 시스템이 많아 정확한 보상비 집행실적 추적이 어려워 과세자료 누락으로 인한 세금 누수가 발생하고 있다. 더불어, 과다보상비 책정 및 지급시 이를 체계적으로 추적할 수 있는 전산자료 부재 등으로 보상비 집행의 투명성이 저하될 소지가 있다. 이에 중앙부처, 지방자치단체 및 공공기관별로 용지보상시스템 사용현황을 파악하고 이들을 근간으로 범국가적으로 보상업무를 선진화 할 수 있는 보상자료 통합 관리방안을 제시하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.60-62
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• 2021

항로표지는 해상상황 정보를 수집하고 선박들의 항해에 안전을 도모하기 위해 설치 및 운용되고 있다. 관련해 개별 지방청에서 운영되는 데이터를 빅데이터 형태로 활용하고자 하는 경우 수집된 데이터의 품질에 대한 평가가 이루어져야 한다. 본 논문에서는 수집된 항로표지 데이터의 누락 정보를 중심으로 데이터 수집에 있어 장애 생성의 주된 원인을 찾고자 하였다. 수집된 데이터의 분석 결과 기상악화와 표지의 전압이 하락한 날에 데이터 결측 발생률이 톺음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 기상 상황, 표지의 전압 상태 그리고 수집된 데이터 개수의 비교를 통해 기상악화가 영향을 미쳤을 수 있음을 확인하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.43-53
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• 2019

기계 학습을 이용하여 의미가 유사한 코드 클론을 탐지하는 도구의 성능 평가에 빅클론벤치를 많이 활용한다. 하지만 빅클론벤치는 기계 학습에 최적화된 벤치마크가 아니기 때문에 그대로 기계 학습에 사용하면 잘못된 학습 데이터가 만들어질 수 있다. 본 연구에서는 빅클론벤치에서 제공하고 있는 코드 클론 데이터에서 누락된 타입-4 클론을 기계 학습을 이용하여 추가로 찾아 보완함으로써 빅클론벤치를 개선할 수 있음을 실험적으로 밝힌다. 트리 기반 컨볼루션 신경망을 이용한 기계 학습 모델을 사용해서 개선된 데이터를 학습했을 때, 기존의 데이터를 학습했을 때에 비해 기계 학습의 정확도 및 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.627-633
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• 2020

일반적인 기계나 자동차 등의 제조업 조립공정은 공정별 흐름에 근접센서, 바코더, RFID, ZigBee, Bluetooth, 무선 센서 네트워크 등의 유무선 정보 수집 장치를 활용하여 실시간으로 공정 진행 정보를 네트워크를 통하여 상위의 제조 실행 시스템 MES(Manufacturing Execution System) 서버로 수집하는 방식으로서 공정의 흐름을 파악하고 생산량을 점검하기에 적합하나 개별 작업자의 해당 작업장 내에서의 작업 누락이나 동선 파악을 위한 실시간 위치 추적은 어려운 실정이다. 이를 극복하기 위하여, 작업자 공구의 실시간 위치 추적시스템 도입을 통해 공구의 위치 및 궤적을 실시간으로 분석하여 작업자에게 일관된 작업 순서를 지시하고 작업의 누락 및 가감을 체크한다면, 비숙련공이나 실수에 의해서 조립공정에서 발생할 수 있는 조립불량을 작업자에게 실시간으로 알려주거나 사전에 차단하여 생산성 및 품질향상을 이룰 수 있다. 이를 위하여, 전동공구의 기계적인 진동 및 무선통신 노이즈를 제거하고 측정신호의 정밀도 향상을 위하여 칼만필터를 적용한 UWB(Ultra Wide Band) 삼변측량 기반의 실시간 공구 위치 추적 센서시스템을 개발하였고 이동평균필터에 비해 약 21%의 무선측정 성능개선을 통하여 그 효용성을 증명하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권11호
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• pp.357-366
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• 2020

항공기 탑재 소프트웨어의 비중 및 복잡성 증가에 따라, 소프트웨어 고장으로 인한 임무수행이나 기능 실패 및 성능 미달 등의 위험요인 또한 증가하고 있다. 항공기 탑재 소프트웨어처럼 미션 크리티컬 도메인의 대규모 소프트웨어에서 최소한의 기간과 비용으로 유지보수를 진행하기 위해서는 요구사항 추적관리가 필수적이다. 하지만, 개발업체에서는 개발비용이나 개발일정 등의 여러 사유로 인해 요구사항 추적관리 지침을 정확히 준수하지 못하고 있으며, 체계적으로 추적성 수립 활동을 수행하기란 쉽지 않다. 논문에서는 체계적인 추적성 수립 활동의 부재에 따른 요구사항 추적성 실패사례가 실제로 존재하는지 항공분야 소프트웨어의 실제 시험사례를 요구사항 추적성 관점에서 분석하고, 추적성 실패사례의 유형과 사안 경중에 따른 위험을 확인한다. 총 7개의 항공기 탑재 소프트웨어를 대상으로 분석을 진행한 결과, 실패사례는 총 3가지 유형인 요구사항 누락, 요구사항-시험절차 연계부족, 시험절차 누락으로 나눌 수 있었다. 실패사례는 총 18건으로 각 유형별 6건씩 있었으며, 각 사안에 따른 Risk는 High, Middle, Low 순으로 각각 1건, 13건, 4건으로 중간 수준의 위험이 가장 많았다.

• 생명과학회지
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• 제18권4호
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• pp.565-571
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• 2008

생물정보학의 발전으로 다양한 형태의 생물정보가 컴퓨터 프로그램에 의해 양산되고 있다. 단순한 서열간의 비교나 작은 규모의 자료를 처리하기 보다는 다각화된 정보와 대규모의 생물정보를 취급하고 있다. 그 중에서 시각화와 annotation를 위한 도구개발은 지난 10년간 많은 연구가 되고 있는 분야이다. 그럼에도 일반화된 도구 개발은 생물정보의 다양성과 사용자 요구의 다양화로 인해 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전체간 알려진 정보와 다중 관계 그래프를 이용하여 이를 annotation하고 시각화하는 GenoVA 시스템을 제안한다. 다중 정렬을 위한 몇 개의 프로그램이 존재하지만 그 방법들이 서열내의 복잡성 때문에 많은 정보가 누락된다. 따라서 제안된 방법에서는 pairwise alignment를 확장하여 모든 유전체간 비교를 통해 연관성 도출한다. 유전체간 보존되는 영역의 빈도수와 BLAST 점수가 높은 것을 블록노드라 하고 이들 간의 연관관계를 다중 관계 그래프로 표현하였다. 또한 GenoVA는 알려진 정보, COG, 유전자를 시각화하고 다중 관계 그래프의 한 영역을 중심으로 클러스터링된 경로를 계층적으로 보여주었다. 이때 누락되거나 알려지지 않은 유전자나 다른 annotation정보 추출할 수 있다. 본 논문의 실험을 위해 열 개의 박테리아 유전체가 사용되었고 시각화와 annotation을 위한 자료로 활용하였다. GenoVA는 새로운 유전체에 대한 개략적이고 전산적 annotation을 직관적이고 편리하게 제공한다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제31권2호
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• pp.1-13
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• 2009

환율 결정 모형의 근간이 되는 이론으로 널리 알려져 온 화폐모형은 두 국가 간의 환율이 각국의 통화량과 소득 수준에 의해 결정된다고 설명하고 있다. 그러나 이 이론이 성립하려면 이 모형에 내포된 변수 간에 공적분이 성립해야 하는데, Rapach and Wohar(2002)의 논문은 10개 국가의 자료 중 대 여섯개의 자료에만 (선형) 공적분이 존재한다는 결과를 제시하였다. 본 논문은 그들이 사용한 100년간에 걸친 자료를 사용하되, 환율 결정과정에서 발생할 수 있는 비대칭적 조정과정을 감안하여 비선형 공적분이 성립하는가를 검증하였다. 또한 독립변수가 불안정적이 아닐 경우에는 공적분 관계를 설정하기 곤란하다는 이유로 누락시키는 경우가 많은데 본 논문에서 사용되는 방법론에서는 그러한 문제가 제기되지 않는다. 본 논문에서는 선형 공적분 검정 결과에 비해 더 많은 경우에 있어서 비선형 공적분 관계가 있다는 검정 결과가 산출되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권4호
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• pp.248-257
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• 2002

군집화는 객체들의 특성을 분석하여 유사한 성질을 갖고 있는 객체들을 동일한 집단으로 분류하는 방법이다. 전자 상거래 자료처럼 차원 수가 많고 누락 값이 많은 자료의 경우 입력 자료의 차원축약, 잡음제거를 목적으로 SVD를 사용하여 군집화를 수행하는 것이 효과적이지만, SVD를 통해 변환된 자료는 원래의 속성 정보를 상실하기 때문에 군집 결과분석에서 원본 속성의 가치 해석이 어렵다. 따라서 본 연구는 군집화 수행 후 엔트로피 가중치 및 SVD를 이용하여 군집의 중요한 속성을 발견하기 위한 군집 특징 선택 기법 ENTROPY-SVD를 제안한다. ENTROPY-SVD는 자료의 속성들과 유사객체 군과의 묵시적인 은닉 구조를 활용하기 위하여 SVD를 이용하고 유사객체 군에 포함된 응집도가 높은 속성들을 발견하기 위하여 엔트로피 가중치를 사용한다. 또한 ENTROPY-SVD를 적용한 모델 기반의 협력적 여과기법의 추천 시스템 CFS-CF를 제안하고 그 효용성 및 효과를 평가한다.