• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.103-111
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• 2019

글로벌한 배경에서 영상언어의 무국경성은 영화를 적재체로 하는 교류를 각 나라의 문화산업 교류차원에서 중요한 내용으로 만든다. 이에 따라 미중, 중일, 한중 등의 영화 합작은 현재 중국 영화 산업의 중요한 구성 부분이 됐다. 이 가운데 한국과 중국은 한옷에 물을 끼고 사는 가까운 이웃으로, 양국 영화 간의 교류도 날로 늘고 있다. 한국 영화는 1990년대부터 되살아나 2000년대 초반 호황을 구가하며 국제 사회에 서독 특한 영향력을 형성하고 있으며 특히 범죄, 미스터리, 멜로 등 장르 영화에 자신만의 특색을 이루고 있다. 2000년 한중 합작영화가 등장하고 2014년 한중 합작영화 협약이 체결되면서 한중 합작영화가 급물살을 탔다. 그러나 한중 합작 영화는 전파효과, 시장 평가면에서 기대에 못 미쳤다. 이 글은 한중 합작 영화의 현재 상황에 따라 문화 할인 이론을 활용해 한중 합작 영화의 문화 할인이 발생한 이유와 이를 어떻게 최대한 피할 수 있는지 분석한다.

• 산업융합연구
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• 제21권3호
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• pp.181-188
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• 2023

전자정부 표준 프레임워크는 국내 정부/공공기관 등 웹 환경 개발을 위한 공통 컴포넌트 재사용, 표준 모듈의 연계와 종속성 해소 등 전반적인 기술을 제공하고 있다. 그러나, 획일화된 개발 환경은 코어 버전에 따른 구버전 업데이트 문제와 해킹이나 컴퓨터 바이러스 등에 의한 개인정보와 기밀정보 유출 가능성이 존재한다. 본 연구는 국내 eGovFrame을 운영하는 웹사이트 중심으로 보안 취약성을 직접 분석한다. 내부 프로그래밍 언어 소스 코드 수준에서 취약점을 분석/분류한 결과, 대표 보안 취약성과 연계되는 5개 항목을 다시 추출할 수 있었다. 이에 대한 대응책으로, 2단계(1, 2차)를 통한 보안 설정과 기능 그리고 보안 정책을 설명한다. 본 연구는 향후 전자정부 프레임워크 보안 기능 개선하고 서비스 활성화에 이바지하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1769-1776
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• 2022

긴 문장으로 이루어진 글을 자동으로 요약하는 것은 중요한 기술이다. BART 모델은 이러한 요약 문제에서 좋은 성능을 보여주고 널리 사용되고 있는 모델 중 하나이다. 일반적으로 특정 도메인의 요약 모델을 생성하기 위해서는 큰 데이터세트를 학습한 언어 모델을 그 도메인에 맞게 다시 학습하는 미세조정 작업을 수행한다. 이러한 미세조정은 일반적으로 마지막 전 연결 계층의 노드 수를 변경하는 방식으로 진행된다. 하지만 본 논문에서는 최근 다양한 모델에 적용되어 좋은 성능을 보여주고 있는 어텐션 계층을 추가하는 방법으로 미세조정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 미세조정 과정에서 층을 더 깊게 쌓기, 스킵 연결 없는 미세조정 등 다양한 실험을 진행하였다. BART 언어 모델에 스킵 연결을 가진 2개의 어텐션 계층을 추가하였을 때 가장 좋은 성능을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.27-35
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• 2022

본 논문은 낮은 연산 복잡도를 지니는 초음파 혈관 패턴 영상 알고리즘을 제안한다. 제안하는 혈관 패턴 영상 알고리즘은 혈류의 흐름 만 감지하여 혈관 패턴을 영상화하는 알고리즘이며 손가락 혈관의 패턴 영상을 추출하는 실시간 신호처리 하드웨어에 적용할 수 있다. 기존의 초음파 의료영상장비의 혈류영상 모드와 달리 제안하는 알고리즘은 혈류의 흐름 만 감지하여 영상으로 복원한다. 즉, 제안하는 영상 알고리즘은 I/Q 복조를 사용하지 않으며 클러터 필터의 출력 신호의 절대 값을 누적하는 방식으로 혈류 흐름의 유무를 검출하기 때문에, 알고리즘의 구조가 비교적 간단하다. 제안하는 영상 알고리즘의 복잡도를 검증하기 위해, Field-II 프로그램을 이용하여 손가락 혈관을 모사하는 시뮬레이션 모델을 구현하였다. 행위모사 시뮬레이션을 통해, 제안하는 알고리즘의 연산시간이 일반적인 color-flow 모드보다 약 54배 작은 것으로 확인되었다. 제안하는 영상 알고리즘에서 요구되는 주요 구성 블록과 연산량을 고려할 때, 제안하는 알고리즘은 FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어에 구현되기에 용이하다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권4호
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• pp.206-215
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• 2022

For a long time, traditional culture has been regarded as one of the sources of the inspiration, method and language of Chinese writing. In this article, we studied the medium- and long-term impact of a traditional Chinese culture seminar attended by college students on the output of creative writing. The seminar included traditional Chinese philosophy, history, literature, art, etc. It spanned three years (22 months) and held lectures lasting for approximately two hours once a week. The subjects of the prospective cohort study included 130 first-year college students who participated in the seminar and 130 controls. From September 2016 to June 2018, 72 lectures were held. We measured the creative writing output from the first lecture (September 2016) to December 2021 (64 months in total), including novels, essays, poems, and plays. Two indicators, the total number of words (TNW) and the quality of yield (QY), were evaluated by a 15-member panel. Although the TNW and QY of the participants and their controls were similar before the seminar, we found that the participants have higher TNW and QY than the controls after participating in the seminar. The difference in TNW became significant after month 51 (p<0.05), and the difference in QY became significant after month 46 (p<0.05). After these dates, the differences stabilized. In addition, text analysis indicates that by month 64, traditional cultural elements in the works of the participating group had a higher frequency (p<0.001). The research shows that the traditional culture seminar not only enhanced the yield of college students' creative writing but also improved the quality of their work. The traditional cultural elements enriched the works of the seminar participants.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.205-211
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• 2023

본 논문에서는 현재 다양한 분야에서 이슈가 되고 있는 인공지능 기술인 ChatGPT의 광고사진 제작 활용 가능성을 분석하고 이에 대한 타당성을 평가하였다. 이를 위해 광고사진의 시각적 요소와 언어의 관계를 살펴보았고, ChatGPT의 광고 활용 사례를 조사하였다. 또한 광고사진 제작 단계별 요소를 분석한 후 전문가 인터뷰를 통해 광고사진 제작 단계에서 ChatGPT가 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 타당성을 알아보았다. 그 결과 일부 제한적이긴 하지만 광고사진 기획 단계에서 실현 가능성이 높은 것으로 조사되었으나 사진 촬영과 후반 작업에서의 실현 가능성은 낮은 것으로 조사되었다. 이러한 결과를 고려할 때, 우리는 인공지능 기술의 발전을 지속적으로 주시할 필요가 있으며, 기술과 인간의 협업을 통해 광고사진 제작의 창의성과 효율성을 높여 나가는 방향으로 노력해야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.333-335
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• 2022

본 논문에서는 기존에 두 가지 모델이 필요했던 작업을 하나의 모델로 처리할 수 있는 자연어 처리 아키텍처를 제안한다. 단일 모델로 알츠하이머 환자의 언어패턴과 대화맥락을 분석하고 두 가지 결과인 환자분류와 챗봇의 대답을 도출한다. 일상생활에서 챗봇으로 환자의 언어특징을 파악한다면 의사는 조기진단을 위해 더 정밀한 진단과 치료를 계획할 수 있다. 제안된 모델은 전문가가 필요했던 질문지법을 대체하는 챗봇 개발에 활용된다. 모델이 수행하는 자연어 처리 작업은 두 가지이다. 첫 번째는 환자가 병을 가졌는지 여부를 확률로 표시하는 '자연어 분류'이고 두 번째는 환자의 대답에 대한 챗봇의 다음 '대답을 생성'하는 것이다. 전반부에서는 셀프어탠션 신경망을 통해 환자 발화 특징인 맥락벡터(context vector)를 추출한다. 이 맥락벡터와 챗봇(전문가, 진행자)의 질문을 함께 인코더에 입력해 질문자와 환자 사이 상호작용 특징을 담은 행렬을 얻는다. 벡터화된 행렬은 환자분류를 위한 확률값이 된다. 행렬을 챗봇(진행자)의 다음 대답과 함께 디코더에 입력해 다음 발화를 생성한다. 이 구조를 DementiaBank의 쿠키도둑묘사 말뭉치로 학습한 결과 인코더와 디코더의 손실함수 값이 유의미하게 줄어들며 수렴하는 양상을 확인할 수 있었다. 이는 알츠하이머병 환자의 발화 언어패턴을 포착하는 것이 향후 해당 병의 조기진단과 종단연구에 기여할 수 있음을 보여준다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.509-515
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• 2023

국가 차원의 지속적인 대체 에너지 개발에도 석유 제품의 사용량은 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 대표적인 석유 제품인 휘발유는 국제유가의 변동에 그 가격이 크게 변동한다. 주유소에서는 휘발유의 가격 변화에 대응하기 위해 휘발유 재고량을 조절한다. 따라서, 휘발유 재고량의 주요 변화 요인을 분석하여 전반적인 휘발유 소비 행태를 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 주유소의 휘발유 재고량 변화에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 뉴스 기사를 활용한다. 첫째, 웹 크롤링을 통해 자동으로 휘발유와 관련한 기사를 수집한다. 둘째, 수집한 뉴스 기사를 KoBART(Korean Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 텍스트 요약 모델을 활용하여 요약한다. 셋째, 추출한 요약문을 전처리하고, N-Gram 언어 모델과 TF-IDF(Term Frequency Inverse Document Frequency)를 통해 단어 및 구 단위의 주요 요인을 도출한다. 본 연구를 통해 휘발유 소비 형태의 파악 및 예측이 가능하다.

• 응용통계연구
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• 제36권5호
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• pp.489-499
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• 2023

온라인 플랫폼을 통한 애널리스트 보고서의 공유가 가능해짐에 따라 애널리스트들이 생성한 보고서는 시장 참여자들 간 금융 정보 격차를 줄일 수 있는 유용한 도구가 되었으며, 애널리스트 보고서의 정량적 정보가 주식수익률 예측에 다수 활용되었다. 하지만 상대적으로 애널리스트 보고서 내 텍스트 정보의 주식수익률 예측 정보력에 대한 국내 자료 기반 연구는 상대적으로 많이 부족하다. 본 연구는 애널리스트 보고서에서 추출 가능한 텍스트로부터 어조 변수를 생성하여 주식수익률 예측에 정보력이 있는지를 검증하되, 기존 연구들의 선형모형 가정 기반 검정의 한계를 해결하고자 랜덤 포레스트 기반의 F-test를 사용하여 기업수익률 예측력을 검증하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.45-50
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• 2023

소프트웨어 개발에서 요구사항 도출 및 분석은 매우 중요한 단계이며, 다양한 이해관계자가 관여하기 때문에 많은 시간과 노력을 필요로 한다. ChatGPT는 다양한 문서를 학습한 대규모 언어 모델로서 코드 생성, 디버깅 등의 능력은 물론 소프트웨어 분석 설계 영역에서도 활용할 수 있는 능력을 갖고 있는 것으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 ChatGPT의 이러한 능력을 활용하여 소프트웨어 요구사항 도출, 시스템 목표에 적합한 요구사항 분석, 유스케이스 형태로 문서화하는 요구공학 방법을 제안한다. 소프트웨어 요구공학에서 이해관계자, 분석가, ChatGPT는 협업 모델을 가져야 하며, 요구사항 도출, 분석, 명세화에서 ChatGPT의 결과를 초기 요구사항으로 하여 분석가와 이해관계자가 점검 및 내용을 추가하는 형태로 요구공학이 진행하는 것을 제안한다. ChatGPT의 성능이 향상될수록 요구사항의 도출 및 분석이 점차 정확도를 높일 수 있을 것이며, 소프트웨어 요구공학에서 시간 및 비용을 절감할 수 있을 것이다.