• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.229-239
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• 2021

본 연구를 위하여 정부의 금융관련 부서의 발표자료와 각 금융기관 및 전자금융 관련 기관의 자료를 광범위하게 분석한 결과, 우리나라의 전자금융 환경에 있어 첫째) 비대면 금융의 확대, 둘째) 금융권의 원격근무, 셋째) 공인인증의 폐지, 넷째) 고도화되는 보이스피싱, 다섯째) 금융산업의 개방과 형태의 다양화, 여섯째) '지갑 없는 사회'의 도래 등의 실제적 변화가 나타나고 있다. 하지만 이상의 문제 외에도 예를 들어, 4차 산업혁명으로 촉발된 전 세계적 변화는 금융보안 분야에도 전파되어, 인공지능 기술/딥러닝 기술/사용자 분석 기술/딥페이크(deepfake) 기술 등과 같은 문제는 특히 대응하기 어려운 위험요소이다. 전자금융은 사회적으로 점점 그 비중이 확대되고 있는 만큼, 전자금융과 그 환경의 문제 및 그로 인한 범죄와 범죄 수사의 분야까지도 꾸준하게 연구되어야 마땅하다.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.469-474
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• 2018

도시 유동인구가 증가함에 따라 도시 환경 소음에 관한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 교통상황에서 발생하는 이상 소음을 최근 환경 소음 분류 연구에서 높은 성능을 보이는 딥러닝 알고리즘을 이용하여 분류한다. 구체적으로는 타이어 제동 마찰음, 자동차 충돌음, 자동차 경적음, 정상 소음 네 개의 클래스에 대하여 합성곱 신경망을 이용하여 분류한다. 또한, 실제 교통 상황에서의 환경잡음에 강인한 분류 성능을 갖기 위해 빗소리, 바람 소리, 군중 소리의 세 가지 환경잡음을 설정하였고 이를 활용하여 분류 모델을 설계하였으며 3 dB SNR(Signal to Noise Ratio) 조건에서 88 % 이상의 분류 성능을 가진다. 제시한 교통 소음에 대하여 기존 선행연구 대비 높은 분류 성능을 보이고, 빗소리, 바람 소리, 군중 소리의 세 가지 환경잡음에 강인한 교통 소음 분류 모델을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.3-20
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• 2023

물체의 진폭과 위상 정보가 free space에서 전달되는 과정을 디지털로 계산하여 기록한 것을 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)라고 한다. 이 CGH는 복소 홀로그램의 형태이지만, 이를 Phase-only 공간광 변조기(SLM)를 통해 디스플레이 하기 위해 위상 홀로그램의 형태로변환하게 된다. 본 논문에서는, 물체의 진폭 정보를 위상 정보에 포함시키는 과정에서 DPAC 등 subsampling이 포함된 기법을 사용한다면 위상 홀로그램의 대역폭이 커지며, 그 결과로 복소 홀로그램 복원 시에는 없던 aliasing이 발생할 수 있음을 실험적으로 밝혔다. 또한, 이렇게 aliasing에 의해 복원성능이 저하되는 거리에서도 공간 주파수 범위를 제약하는 방법을 통해 좋은 화질의 위상 홀로그램 생성이 가능함을 보였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권1호
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• pp.18-30
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• 2023

We compared empirically the forecast accuracies of the LSTM model, and the ARIMA model. ARIMA model used auto.arima function. Data used in the model is 100 days. We compared with the forecast results for 50 days. We collected the stock closing prices of the top 4 companies by market capitalization in Korea such as "Samsung Electronics", and "LG Energy", "SK Hynix", "Samsung Bio". The collection period is from June 17, 2022, to January 20, 2023. The paired t-test is used to compare the accuracy of forecasts by the two methods because conditions are same. The null hypothesis that the accuracy of the two methods for the four stock closing prices were the same were rejected at the significance level of 5%. Graphs and boxplots confirmed the results of the hypothesis tests. The accuracies of ARIMA are higher than those of LSTM for four cases. For closing stock price of Samsung Electronics, the mean difference of error between ARIMA and LSTM is -370.11, which is 0.618% of the average of the closing stock price. For closing stock price of LG Energy, the mean difference is -4143.298 which is 0.809% of the average of the closing stock price. For closing stock price of SK Hynix, the mean difference is -830.7269 which is 1.00% of the average of the closing stock price. For closing stock price of Samsung Bio, the mean difference is -4143.298 which is 0.809% of the average of the closing stock price. The auto.arima function was used to find the ARIMA model, but other methods are worth considering in future studies. And more efforts are needed to find parameters that provide an optimal model in LSTM.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.235-241
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• 2022

수동 음향 관측을 통해 수집된 방대한 양의 데이터에서 해양포유류의 소리를 탐지하고 식별하기 위해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 활용한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구는 2017년 8월부터 2018년 8월까지 동시베리아 해에서 수집된 수중음향 스펙트럼 이미지를 기반으로 CNN을 활용하여 턱수염물범 소리의 분류 자동화 가능성을 확인해 보았다. 학습 데이터로서 다른 소음이 거의 포함되지 않은 뚜렷한 턱수염물범 소리를 사용하였을 때, 암기로 인한 과적합이 발생하였다. 일부 데이터를 소음이 포함된 데이터로 교체하여 학습시켜 수집된 전체 데이터로 평가한 결과 정확도(0.9743), 정밀도(0.9783), 재현율(0.9520)으로 모델이 이전보다 일반화되어 과적합이 방지되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 물범신호 분류는 학습 데이터에 소음이 포함되었을 때 성능이 증가하는 것으로 나타났다.

• 디지털정책학회지
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• 제2권4호
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• pp.33-39
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• 2023

교차로에서의 우회전 교통사고가 지속적으로 발생하면서 우회전 교통사고에 대한 대책 마련이 촉구되고 있다. 이에 우회전 지역의 CCTV 영상에서의 객체 탐지를 통해 보행자의 유무를 탐지하고 이를 디스플레이에 경고 문구를 출력해 운전자에게 알리는 기술을 개발하였다. 객체 탐지 모델 중 하나인 YOLO(You Only Look Once) 모델을 이용하여 객체 탐지의 성능평가를 확인하고, 추가적인 후처리 알고리즘을 통해 오인식 문제 해결 및 보행자 확인 시 경고 문구를 출력하는 알고리즘을 개발 하였다. 보행자 혹은 객체를 인식하여 경고 문구를 출력하는 정확도는 82% 수준으로 측정되었으며 이를 통해 우회전 사고 예방에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제8권1호
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• pp.235-242
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• 2018

최근 각 언론, 기업계, 정부 유관기관 및 학계 등 많은 분야에서 4차 산업에 대한 관심이 폭발적으로 증가하였다. 특히 우리가 피부로 느낄 수 있는 분야인 인공지능이 인간능력을 이미 크게 앞서고 있다는 것을 깨닫고 나서 많은 사람들은 4차산업혁명이 실제로 우리 코 앞에 와있다는 것을 실감할 수 있었다. 이렇게 대부분 사람들의 생각보다 빠르게 다가온 4차산업을 어떻게 효율적으로 대응해야 할까? 특히 최근의 인공지능, 빅데이터, 무인자동차 및 유전자가위 등에 대한 상반된 견해들을 비교분석하는 방식으로 연구를 진행해 본다. 이러한 분석과 연구를 통하여 교육적, 정치적, 사회적, 윤리적 그리고 과학적 영향들을 파악해 본 결과, 현재까지 뚜렷하게 정립되어 있는 개념이나 체계, 시스템이 존재하지 않는다는 것을 이해할 수 있었고 오히려 4차산업혁명의 개념, 체계를 앞서서 정의하고 정립하는 국가나 기업, 개인들이 산업의 주도권을 확보할 수 있다는 것을 알게 되었다. 그러나 한국사회와 대학은 오히려 현재 2차산업혁명의 체계와 문화에서 머물러있는 듯한 모습을 보이고 있는데, 이러한 현실인식 위에서 새로운 산업혁명의 트렌드를 맞추어 따라갈 수 있는 방안들을 찾아 보고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권7호
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• pp.453-462
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• 2021

최근 몇 년 동안 국지성 집중호우의 빈도가 증가함에 따라 고해상도 레이더 자료의 중요성 및 활용성이 증가하고 있다. 하지만 여전히 레이더 자료의 경우 시·공간적 편의가 존재하고 이를 보정하는 것이 매우 중요하며 많은 연구에서 레이더 강우의 편의 보정을 위해 다양한 통계적 기법이 시도되었다. 본 연구에서는 시·공간적으로 강우를 추정할 수 있는 이중편파레이더의 편의를 지점 강우와 비교하여 보정하는 것을 목표로 한다. 환경부의 수자원관리 및 홍수 예측에 사용되는 S-밴드 이중편파레이더의 편의 보정을 위하여 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)기반의 Convolutional Autoencoder (CAE) 알고리즘을 구축하여 편의 보정을 수행하였다. CAE 모델의 입력자료는 환경부의 10분 단위 레이더 합성 강우자료와 같은 공간해상도로 보간된 지점 관측 강우자료를 사용하였으며, 자료의 기간은 미호천 유역에 홍수 경보가 발령된 2017년 7월 16일 00시부터 13시까지의 10분 단위 자료를 사용하였다. 그 결과로 지점 강우 대비 원시 레이더 강우의 편의가 줄어듦을 확인할 수 있으며 시·공간적으로 개선된 결과를 보여주고 있다. 따라서 각 인접한 격자 간의 공간 관계를 학습하는 CAE 모델은 레이더 및 위성에서 추정되는 격자형 기후 자료의 실시간 편의 보정에 사용할 수 있을 것으로 분석되었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.473-481
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• 2020

데이터과학은 스몰데이터 분석에서 출발하여, 빅데이터 분석을 위한 머신러닝, 딥러닝까지 포함하고 있다. 데이터과학은 인공지능 기술의 핵심 영역이고, 학교 교육과정에 체계적으로 반영해야 할 내용이다. 데이터과학 교육을 위해, 엔트리에서도 초등교육용 데이터 분석 도구를 제공하고 있다. 빅데이터 분석에서는 데이터 표본을 추출하여, 통계학적인 추측과 판단을 통해 분석결과를 해석한다. 본 논문에서는 통계학적인 지식을 필요로 하는 빅데이터 분석 영역을 초등영역에서 제외하기로 하고, 초등영역에 초점을 맞춘 데이터과학 교육 사례를 제안하였다. 이를 위해서, 일반적인 데이터과학 교육 단계를 먼저 설명하고, 초등 데이터과학 교육 단계를 새롭게 제안하였다. 그리고 엔트리에서 제공하는 공공 스몰 데이터를 사용한 데이터 변수 값 비교 사례와 데이터 변수 간 상관관계 분석 사례를 초등 데이터과학 교육 단계에 따라 제안하였다. 본 논문에서 제안된 엔트리 데이터분석 사례들을 활용하면, 여러 교과에서 발생하는 데이터를 사용한 초등 데이터과학 융합 교육이 가능하다. 또한, 엔트리를 사용하여 텍스트, 음성 및 영상인식 AI 도구와 결합한 데이터과학 교육 자료도 개발 가능하다.