• 한국기록관리학회지
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• 제21권3호
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• pp.61-78
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• 2021

일본군 '위안부'에 대한 기록은 민간 기관에서 개별적으로 관리하고 있다. 일부 기록은 디지털 아카이브로 구축되어 온라인으로 접근할 수 있다. 그러나, 디지털 아카이브의 기록은 기관에 따라 메타데이터의 구성과 표현 방식이 다르다. 한편, 기록 사이의 관계를 정의할 수 있는 체계가 미흡하기 때문에, 현재 구축된 일본군 '위안부' 기록은 서로 연결되지 않고 파편적인 형식으로 남아있다. 본 연구는 일본군 '위안부' 디지털 기록을 연계하기 위한 지식 모델을 제안하고, 분산화된 디지털 아카이브의 기록을 통합하여 일본군 '위안부' 지식그래프를 구축한다. 일본군 '위안부' 디지털 아카이브의 메타데이터를 분석하여 공통 요소를 도출하고, 표준 어휘를 적용하여 디지털 기록의 다양한 개체와 개체 사이의 관계를 의미적으로 표현한다. 특히, 흩어져 있는 기록을 연계하고 검색하기 위해 수집한 데이터의 정제가 이루어지고, 외부데이터를 활용하여 기록의 맥락 정보를 강화하고 있다. 구축된 지식그래프의 검증은 분산된 기록의 탐색 여부를 측정하는 질의를 통해 수행된다. 검증 결과, 지식그래프는 흩어져 있는 기록을 연계하여 검색할 수 있고, 외부데이터로부터의 강화로 기록의 맥락 정보를 풍부하게 제공하며, 의미 기반의 검색을 통해 사용자의 의도에 맞춘 정확한 검색이 가능하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.251-256
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• 2021

본 연구는 언택트 시대로 인해 인터넷 쇼핑 인구가 증가함에 따라 데스크톱 환경에서의 쇼핑몰 이용 시 가장 많이 사용하게 되는 내비게이션의 사례를 분석하고자 하였다. 이에 쇼핑몰의 탐색에 있어 구조적 탐색 유형에 따라 GNB와 LNB의 종류와 유형을 분석하고 그 구성요소를 알아보았다. GNB는 탐색구조의 최상위 요소로 콘텐츠 섹션의 레이블 구성을 바탕으로 사용자의 탐색을 유도하며 컬러, 텍스트, 아이콘, 이미지 요소를 배치할 수 있다. LNB는 드롭다운, 플라이아웃, 드롭라인 그리고 메가 메뉴의 형태로 분류할 수 있었다. 본 연구에서는 사용자가 많이 사용하는 오픈 마켓 중지 마켓과 인터파크의 내비게이션 구조를 분석하였다. 지 마켓의 GNB는 2단 구조로 컬러, 텍스트, 이미지, 아이콘 요소가 사용되었으며 인터파크는 3단 구조의 수평 레이블로 구성되어 있었다. 인터파크의 GNB는 지 마켓과는 달리 일시적인 콘텐츠 섹션인 계절 레이블에 뱃지를 두어 시선을 유도하였다. 두 쇼핑몰의 LNB는 모두 좌측에 배치된 로고 하단에 수직 텍스트 형태로 배치된 카테고리 메뉴에 마우스 오버하면 플라이아웃 메뉴가 돌출되며 플라이아웃 메뉴는 메가 메뉴의 레이아웃으로 구성된 복합 구조를 가지고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 인터넷 쇼핑이 증가하고 있는 요즘 쇼핑몰의 GNB와 LNB를 분석하여 사용자 경험 요소를 밝히는데 의의가 있으나 오픈 마켓 외 소셜 커머스나 대형 마트와 같은 타 쇼핑몰이 분석을 함께 하지 못한 것은 한계로 남는다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권3호
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• pp.59-70
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• 2021

최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.

• 정보화정책
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• 제28권4호
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• pp.19-35
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• 2021

본 연구의 목적은 온라인 공간의 속성을 규명하고, 이러한 속성이 민주주의 운영에 미칠 영향을 경험적으로 분석하는 데 있다. 본 연구는 2021년 4월 7일 치러진 서울시장 및 부산시장 보궐선거에 관한 언론 기사와 댓글을 수집하여 온라인 공간의 속성과 정치 양극화를 경험적으로 분석하고 있다. 구체적으로 본 연구는 토픽모델링을 활용하여 보궐선거에 나타난 언론 보도의 다양성을 측정하였으며, 감성분석을 활용하여 기사 댓글에 비친 온라인 여론을 측정하였다. 이후 언론이 가장 주목한 보도가 온라인 여론에 영향을 미치는 여부를 단절적 시계열 분석을 통하여 분석하였다. 이러한 시도는 온라인 여론의 견고성을 검증하는 시도로써 정치 양극화의 수준을 측정하는 지표로 사용된다. 분석 결과를 보면, 첫째 언론은 보궐선거 지역과 후보에 따라 선거 관심도와 주제가 달랐다. 둘째, 언론 보도의 다양성에도 불구하고, 기사 댓글에 나타난 온라인 여론은 높은 부정 여론, 낮은 긍정 여론이 지속적으로 나타났다. 특히 선거일에 즈음할수록 양극화의 수준은 더욱 분명했다. 셋째, 단절적 시계열 분석 결과를 보면, 선거 관심도에 따라 정치 양극화의 변화 가능성이 차별적인 것으로 나타났다. 향후 온라인 공간을 통한 정치참여가 거부할 수 없는 흐름이란 점을 고려할 때, 본 연구는 온라인 공간에서 재현되는 정치 양극화 해소를 위한 방안 마련이 시급하다고 제언하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.189-199
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• 2023

이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법으로 확인한 사회적 인식을 기반으로 인공지능과 관련된 아두이노 기반 보드의 개발 방향을 확인하는 데 있다. 이를 위해 텍스톰 사이트를 통해 '아두이노+인공지능', '아두이노+AI' 등의 키워드를 중심으로 빅데이터를 추출하였고, 이 데이터를 텍스톰 사이트와 UNICET 프로그램을 이용하여 정제 및 분석하였다. 이 연구에서는 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 분석, N-gram 분석, CONCOR 분석 등의 빅데이터 분석을 수행하였다. 분석 결과 아두이노 및 인공지능 관련 인터넷 문서에서는 교육 및 코딩 교육과 관련된 키워드, 아두이노를 기반으로 제작 및 체험 관련 키워드, 프로그램 관련 키워드가 주요 키워드임을 확인하였으며, 이들 키워드를 바탕으로 한 군집이 형성됨을 확인하였다. 이 연구를 통해 아두이노 및 인공지능과 관련된 사회적 인식을 파악하였고, 이를 기반으로 한 보드 개발의 방향성을 확인할 수 있었다. 이 연구는 일반 대중의 사회적 인식을 빅데이터 분석 방법을 활용하여 파악한 후, 이를 기반으로 보드 개발의 여러 가지 요인들을 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 이 연구는 빅데이터 분석 방법으로 사용자의 요구를 파악하고자 하는 연구자나 개발자들이 참고할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권11호
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• pp.381-394
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• 2022

최근 인터넷 기반 서비스는 데이터의 개인화 및 맞춤화로 인해 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 즉시 처리해야 하는 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같은 실시간 처리에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 실시간 작업은 각 작업이 시작되고 결과를 반환하기까지의 데드라인이 정해져 있으며, 데드라인의 보장은 서비스의 품질과 직접적으로 연결된다. 하지만, 기존 컨테이너 시스템에서는 컨테이너에서 실행되는 작업의 데드라인을 할당하고 관리하기 위한 기능이 제공되지 않기 때문에 실시간 작업을 운용하는데 제한적이다. 또한, AI 추론 및 데이터 분석과 같은 작업은 GPU(Graphic Processing Unit)를 기본적으로 사용하는데, 일반적으로 GPU 자원은 컨테이너 사이에 성능 격리가 제공되지 않기 때문에 서로 성능 영향을 미치며, 노드의 자원 사용량만으로는 각 컨테이너의 데드라인 보장률이나 새로운 실시간 컨테이너의 배치 여부를 결정할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너의 데드라인 및 실시간 GPU 작업의 실행 상태를 추적하고 관리하기 위한 모니터링 기법과 클러스터 환경에서 실시간 GPU 작업을 실행하는 컨테이너가 데드라인을 보장할 수 있도록 적절한 노드에 배치하기 위한 노드 리스트 관리기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안하는 기법이 시스템에 매우 작은 영향을 미친다는 것을 증명한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.177-183
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• 2022

본 연구는 수용자가 포털 사이트(네이버, 다음, 줌, 네이트)를 통해 검색할 때 어떤 시선경로로 탐색하는지 아이트래킹을 통해 알아보았다. 검색엔진의 시선경로에 따른 레이아웃 분석결과, 정보검색의 관문(Porta)이라고 할 수 있는 4개의 메인 페이지는 Z자형 레이아웃 형태로 나타났다. 각 사이트의 뉴스와 검색페이지는 F자형 형태를 활용하고 있는데 이것은 사람의 시선이 F자형으로 상단에서 우측으로 이동하면 순차적으로 하단으로 이동하는 좌측에서 우측(LTR)으로 시선이 이동하면서 읽는 것을 의미한다. 아이트래킹의 시각적 분석지표인 히트맵, 게이즈 폴랏, 클러스터를 통해 분석한 결과, 히트맵에서는 사진과 헤드카피에 시선의 집중도가 가장 많이 나타났으며 이것은 그 정보에 대한 흥미도와 관심도가 높다고 말할 수 있다. 시선의 흐름은 왼쪽 상단에서 우측으로 오면서 아래로 흐르는 것 알 수 있었으며 클러스터는 검색사이트의 상단에 집중되어 있었다. 웹사이트 디자이너는 레이아웃 디자인에 있어 사용자가 원하는 정보에 대한 접근성과 가독성을 높이는데 주력해야 할 것이며, 주 사용자의 성향과 행동 패턴 등을 조사하고 분석하여 이에 맞는 주기적 인터페이스의 변화가 요구되어진다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.109-116
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• 2021

전통적으로 공학분야는 실험 실습 위주의 대면 교육이 주를 이루어 왔으나, IT 기술 및 인터넷 통신망의 급속한 발전과 최근 COVID-19 등의 사회적 환경 변화로 인해 온라인 학습에 대한 수요가 급증하고 있다. 다른 분야에 비해 실험 실습의 비중이 상대적으로 높은 공학 분야에서 효율적인 온라인 교육이 이루어지려면 실제 실험 실습을 대체할 수 있는 가상 실험실습 콘텐츠가 매우 필요하다. 본 연구에서는 전기전자 분야 뿐만 아니라 IT 융합이 이루어지고 있는 전반적인 공학 분야에서 필수적으로 사용되고 있는 마이크로프로세서의 효율적인 온라인 응용 학습을 위해 라인 트레이서 모델을 개발하고 이를 시뮬레이션 할 수 있는 가상실험 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 라인 트레이서 모델에서 사용자는 원하는 형태로 하드웨어 파라미터 값들을 다양하게 설정하고, 이에 따른 소프트웨어를 어셈블리 언어나 C 언어 등으로 작성하여 컴퓨터 상에서 동작을 시험해 볼 수 있도록 구성되었다. 개발된 라인 트레이서 가상 실험 소프트웨어는 실제 수업에 활용하여 동작을 검증하였으며, 앞으로 온라인 상에서 이루어지는 비대면 수업에서 효율적인 가상 실험 실습 도구가 될 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.497-502
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• 2022

최근 젊은 세대를 중심으로 정보의 유통이나 공유 수단으로 텍스트보다는 비주얼 기반의 정보 전달을 선호하는 경향이 뚜렷하며, 인터넷상의 유투브나 1인 방송 등을 통한 정보의 유통이 일상화되고 있다. 즉, 젊은 세대들은 대부분의 원하는 정보를 이러한 유통 과정을 거쳐 습득하게 되며 활용하는 상황이다. 또한, 많은 젊은 세대들은 자신을 개성있게 꾸미고 장식하는 데에 매우 과감하고 적극적이다. 얼굴 화장이나 헤어 스타일링 및 패션 연출에 있어 남녀구분 없이 적극적인 표현과 시도를 통해 개인의 개성을 거리낌이 없이 연출하는 경향이 있다. 특히, 얼굴 메이크업은 여자들은 물론이고 최근 남자들 사이에서도 관심의 대상이 되고 있으며, 자신의 개성을 표출할 수 있는 중요한 수단으로 인식되는 상황이다. 본 연구에서는 이러한 시대적 흐름에 발맞추어 자신의 독특한 개성을 나타내기 위한 얼굴메이크업을 연출하기 위해 자신의 얼굴 모양, 헤어 컬러 및 스타일, 피부 톤, 패션 스타일과 의상 컬러 등과 잘 어울리는 얼굴 메이크업을 구현하도록 인터넷상의 유명한 전문 메이크업 아티스트 들의 유투브나 1인 방송 영상 중 관련영상을 효율적으로 검색하여 추천하고, 사용자의 평소 검색 패턴과 외모 특징들을 학습시켜 축적된 정보를 바탕으로 최적의 솔루션을 제공할 수 있도록 인공지능 기법을 도입하며, 추천된 영상을 통해 자세한 메이크업 과정을 실제 단계별로 수행하면서 메이크업 스킬을 습득하도록 하는 지능형 스마트 거울 앱을 설계하고 구현하고자 한다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.175-185
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• 2023

최근 COVID-19와 같은 신종 바이러스 감염증이 확산하여 심각한 공중 보건 문제를 제기하고 있다. 특히 이러한 질병은 고령자에게 치명적으로 작용하여, 생명을 위협하고 심각한 사회적, 경제적 손실을 초래하였다. 이에 많은 산업분야에서 사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)을 응용한 원격진료, 헬스케어, 질병예방 등의 애플리케이션이 소개되어 질병 감지, 모니터링 및 검역 성능을 향상하고 있다. 하지만 기존기술은 갑작스러운 전염병의 출현에 신속하고 통합적으로 적용되지 않기 때문에, 사회 속에 감염병이 대규모 감염 및 전국적 확산되는 것을 차단하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 바이러스 질병 정보 수집기를 통해 지역적 한계가 있는 다양한 감염 정보를 수집하고, AI 브로커를 통해 AI 분석 및 심각도 매칭을 수행하여 감염의 확산을 예측하고자 한다. 최종에는 질병관리본부를 통해 고령자에게 위험경보 발령, 확산 차단 문자 발송 및 감염지역 대피정보를 신속하게 제공한다. 현실적인 고령자 지원시스템은 감염자 발생지역 정보와 고령자의 위치정보를 비교하여 증강현실 기반의 스마트폰 애플리케이션으로 직관적인 위험지역(감염지역) 회피기능을 제공하고 감염지역 방문이 확인되면 자동으로 방역관리 서비스를 제공한다. 향후 제안시스템은 위치기반의 사용자 밀집도를 파악함으로써 갑작스런 인파 집중으로 인한 압사 사고를 사전에 예방하는 방법으로도 활용 가능할 것이다.