• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.325-331
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• 2022

에지 네트워크 환경에서 IoT 장치가 다양하게 활용되면서 IoT 장치에서 수집되는 정보들을 여러 응용 분야에서 활용하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 네트워크 환경(간섭, 전파방해 등)에 따라 수집되는 IoT 데이터들이 누락 또는 오류가 발생하는 상황이 빈번해지면서 정확한 IoT 데이터들을 바로 적용하기가 쉽지 않은 상황이다. 본 논문에서는 에지 네트워크 환경에서 수집되는 IoT 데이터들의 오류를 줄이기 위해서 IoT 데이터의 서명 값을 랜덤하게 생성하여 비트 형태로 보안 정보(Security Information, SI) 값만을 IoT 데이터들에 각각 할당함으로써 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치로부터 수집되는 데이터들을 비대칭적으로 서로 연계 처리하도록 다중 해쉬 체인을 적용하여 IoT 데이터를 블록체인으로 묶는다. 이때, 블록 체인화된 IoT 데이터들은 딥러닝 기반으로 상관관계 지수에 따라 가중치를 적용한 확률 함수를 사용한다. 또한, IoT 데이터의 무결성과 처리 비용을 낮추기 위해서 제안 기법은 그룹화된 IoT 데이터를 n-계층 구조로 확장 운영 가능하다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.191-200
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• 2021

컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.55-63
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• 2019

최근 교육, 제조, 건설 등 다양한 응용 분야에서 사실적인 가상환경을 표현하기 위하여 실세계 영상데이터를 활용하는 사례가 증가하고 있다. 특히, 스마트 시티 등 디지털 트윈에 대한 관심이 높아지면서, 항공 영상 등 실제 촬영한 영상을 이용하여 현실감 있는 3D 도시 모델을 구축하고 있다. 그러나, 촬영된 항공 영상에는 태양에 의한 그림자가 포함되어 있으며, 그림자가 포함된 3D 도시 모델은 사용자에게 정보를 왜곡시켜 표현하는 문제를 안고 있다. 그림자를 제거하기 위하여 그동안 많은 연구가 진행되었지만, 아직까지 해결하기 어려운 도전적인 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 VWorld에서 제공하는 3차원 공간정보를 이용하여 건물의 높이 맵을 포함한 가상환경 데이터 셋을 구축하고, 높이맵과 딥러닝을 이용한 새로운 그림자 탐지 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면, 높이맵을 사용했을 때 기존 방법보다 그림자 탐지 에러율이 감소한 것을 확인할 수 있다.

• 인지과학
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• 제34권1호
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• pp.39-66
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• 2023

뉴미디어는 사회적 교류의 장을 인터넷으로 옮겨와 대규모 집단이 시공간의 한계를 뛰어넘어 한 곳에서 소통할 수 있게 만들었다. 최근 연구는 인간의 사회적 능력이 소셜 미디어를 통해 경험하는 확장된 집단 스케일을 따라가지 못하는 사례를 보고하기도 한다. 이러한 맥락에서, 본 연구는 인간의 사회적 정보 지각이 인구 집단 스케일의 확장에 영향을 받는지 다수편향 맥락에서 확인하였다. 인터넷 기반 과제를 통해 구성원의 수로 나타낸 집단 크기와 전체에서 특정 집단이 차지하는 집단 비율이 개인에게 지각되고 다수편향적 사회적 정보 활용에 영향을 주는 심리적 과정을 조사하였으며, 전체 집단 스케일의 확장에 각 과정이 영향을 받는지 살펴보았다. 집단 비율은 다수편향에 정적 영향을 주고 있으며, 그 관계는 비율 지각에 의해 부분매개 되었다. 전체 집단 스케일은 집단 비율과 비율 지각의 관계를 조절하지 않았다. 반면, 집단 크기와 다수편향의 상관은 유의하지 않았다. 전체 집단 스케일은 집단 크기 지각을 조절하였다. 전체 집단 스케일이 작은 조건에서 집단 크기와 크기 지각은 양적 상관을 나타냈지만, 전체 집단의 스케일이 확장된 조건에서 지각된 집단 크기는 유의미하게 작아졌고, 두 변수는 상관을 잃었다. 이러한 결과를 통해 집단 크기 지각과 관련된 심리 기제가 전체 집단 스케일의 확장에 제대로 반응하지 못하고 있음을 확인하였다. 나아가 집단 크기 정보를 처리하는 전문화된 심리 기제가 존재할 가능성과 다수편향이 특이적으로 받아들이는 자극의 형태를 진화심리적 관점에서 논하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.25-34
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• 2010

인터넷은 오늘날 개방 참여 공유 협력의 웹 2.0(web 2.0)이라는 새로운 패러다임으로 나타나고 있다. 웹 2.0의 환경은 정보이용자들이 능동적으로 정보 제작 과정에 참여하도록 허락하고 다른 사람들과 상호 의사소통하며 지식을 생성하는 등 이전과는 사뭇 다른 형태의 웹 환경을 가능하게 한다. 집단지성(Collective Intelligence), 대중의 지혜(The Wisdom of Crowds)의 힘을 보여주고 있는 위키는 웹 2.0의 가치를 가장 잘 나타내는 기술로 위키의 교육적 활용을 위한 잠재력 또한 주목받고 있다. 따라서 본 연구에서는 위키 서비스를 제공하는 다양한 프로그램이나 서비스들을 조사 분석하고, 위키 이용자들의 특성과 활용 현황에 대한 탐색을 토대로 위키의 교육적 활용 가능성을 탐색하였다. 그리고 이를 바탕으로 위키 학습 모델을 제안하고 이 모델을 적용한 구체적인 수업방법을 제공하고 에듀넷이나 사이버가정학습에서 위키를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.23-32
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• 2011

인터넷은 '참여', '공유', '개방', '협력'의 웹 2.0이라는 새로운 패러다임으로 나타나고 있다. 웹 2.0은 전문가뿐만 아니라 일반 이용자들의 참여가 확대되고, 전문가 한 사람의 의견보다 집단의 다양한 생각이 더 많은 문제를 해결할 수 있다. 집단지성은 웹 2.0의 가치를 가장 잘 나타내는 기술로 교육적 활용을 위한 잠재력 또한 주목 받고 있다. 따라서 본 연구에서는 학습자의 문제해결력과 프로그래밍 태도 신장을 위하여 집단지성을 활용한 문제중심학습 기반 프로그래밍 수업 모형을 개발하고 그 효과를 분석하였다. 적용 결과, 개발한 수업 모형은 학습자들의 문제해결력과 프로그래밍 태도에서 유의미하게 향상된 차이를 나타내었다. 이는 본 연구에서 개발한 집단지성을 활용한 문제 중심학습 기반 프로그래밍 수업 모형이 학습자들의 문제해결력과 프로그래밍 태도에 긍정적인 영향을 준 것으로 볼 수 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.347-360
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• 2002

정보통신 기술의 발전은 국가와 사회 각 부문의 패러다임 전환을 요구하고 있다. 이러한 관점에서 학교는 정보통신기술을 활용하여 실제적 과제를 해결할 수 있는 학생들을 육성할 책임을 안고 있다. 그러나 학교는 학생들이 정보통신기술을 학습하고 배우기 위한 질적인 교육을 제공하지 못하고 있다. 따라서 정보화 사회를 선도할 수 있는 창의적인 인재를 양성하기 위한 정보통신기술을 활용한 교수-학습모형의 개발이 필요하다. 다양한 수업 모형 중에서도 웹을 가장 널리 적용할 수 있는 분야 중의 하나는 프로젝트 학습이다. 이 모형은 다양한 주제, 실제적 과제, 이슈 등에 대한 다양한 탐구 활동과 연구 결과물을 발표하는 활동을 포함한다. 또한 목표를 성취하기 위해 학생들 간의 상호작용을 이끌어 낸다. 본 논문에서는 기존의 프로젝트 학습을 개선하여 인터넷 환경에서 정보통신기술을 활용한 수업 모형을 제시하고자 한다. 모형의 각 단계에 ICT를 활용한 8가지 교수-학습 유형과 이를 지원하는 도구를 적절히 투입할 수 있도록 하였다. 또한 제안한 모형을 구현시켜 초등학교 수업에 적용한 예를 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.457-466
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• 2004

추천은 과다하게 제공되는 정보로부터 사용자 개인의 취향에 알맞은 정보만을 제공하는 서비스이다. 최근 이러한 서비스는 정보제공자와 인터넷 사용자들이 많은 관심을 가지고 있다. 또한, 서비스를 위해 가장 널리 사용되는 방법은 협력적 여과방법이다. 협력적 여과방법은 특정 사용자와 관련 있는 사용자들에 대한 목표 항목의 선호도를 이용하거나 목표 항목과 관련 있는 항목들에 대한 특정 사용자의 선호도를 이용하여 특정 사용자에게 목표 항목을 추천하는 방법이다. 본 논문에서는 신경망 기반 협력적 여과 방법을 제안한다. 제안한 방법은 신경망을 이용하여 사용자 흑은 항목들 간의 선호 상관관계를 학습시킴으로써 모델을 생성하고 생성된 모델을 사용하여 추천할 목표 항목의 선호도를 추정하는 방법이다. 특히, 본 논문에서는 희소성 문제를 해결하기 위해 다양한 정보를 융합하는 방법과 보다 성능을 향상시키기 위해 목표 항목과 관련 있는 항목들 또는 특정 사용자와 관련 있는 사용자들을 선택하는 것에 대해 제시한다. 마지막으로 EachMovie 데이타를 이용한 실험들을 통해 제안한 방법이 기존 방법들 보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.396-402
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• 2022

영상 미디어를 위한 사용자 인터랙션은 다양한 형태로 개발되고 있으며, 특히, 인간의 제스처를 활용한 인터랙션이 활발히 연구되고 있다. 그 중에, 손 제스처 인식의 경우 3D Hand Model을 기반으로 실감 미디어 분야에서 휴먼 인터페이스로 활용되고 있다. 손 제스처 인식을 기반으로 한 인터페이스의 활용은 사용자가 미디어 매체에 보다 쉽고 편리하게 접근할 수 있도록 도와준다. 이러한 손 제스처 인식을 활용한 사용자 인터랙션은 컴퓨터 환경 제약 없이 빠르고 정확한 손 제스처 인식 기술을 적용하여 영상을 감상할 수 있어야 한다. 본 논문은 오픈 소스인 미디어 파이프 프레임워크와 머신러닝의 k-NN(K-Nearest Neighbor)을 활용하여 빠르고 정확한 사용자 손 제스처 인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 컴퓨터 환경 제약을 최소화하기 위하여 인터넷 서비스가 가능한 웹 서비스 환경 및 가상 환경인 도커 컨테이너를 활용하여 사용자 손 제스처 인식 기반의 입체 영상 제어 시스템을 설계하고 구현한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.99-110
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• 2011

급변하는 모바일 환경에서 스마트폰을 비롯한 모바일 기기는 엔터테인먼트, 비즈니스, 정보서비스 등 사용자들의 삶의 방식을 직접적으로 변화시키는 핵심 도구로써의 역할을 하고 있다. 모바일 서비스 중 특히 사용자의 위치정보를 활용하여 서비스를 제공하는 위치기반 서비스(Location Based Service)는 검색, 증강현실, 모바일 SNS(Social Network Service), 게임 등의 다른 서비스 및 콘텐츠와 결합하여 사용자의 다양한 요구를 충족시키며 주요 서비스로 자리 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 모바일 서비스가 갖는 잠재적 가능성을 이용하여 모바일 기기의 사용성을 증대시키며, 서비스의 복잡성을 해결하기 위하여 복잡한 태스크를 숨기고 사용자를 대신하여 프로세스를 수행시킬 수 있는 방안에 중점을 둔다. 사용자의 의도 혹은 선호도를 파악하여 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 PA(Personal Assistant) 에이전트의 개념을 모바일 환경에 적용하기 위한 기법을 제시한다. 사용자의 선호도를 파악하고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 클러스터링 알고리즘과 데이터 분류 알고리즘을 사용하였다. 실험을 통하여 사용자 패턴별로 생성한 클러스터에 분류 알고리즘을 적용한 결과에 대한 분류정확도를 측정하였으며, 제안한 기법의 클러스터별 분류 정확도는 기존의 기법과 비교하여 17.42% 증가하였다.