• 정보보호학회논문지
• /
• 제34권3호
• /
• pp.439-449
• /
• 2024

최근 음성 생성 기술의 급격한 발전으로, 텍스트만으로도 자연스러운 음성 합성이 가능해졌다. 이러한 발전은 타인의 음성을 생성하여 범죄에 이용하는 보이스피싱과 같은 악용 사례를 증가시키는 결과를 낳고 있다. 음성 생성 여부를 탐지하는 모델은 많이 개발되고 있으며, 일반적으로 음성의 특징을 추출하고 이러한 특징을 기반으로 음성 생성 여부를 탐지한다. 본 논문은 생성 음성으로 인한 악용 사례에 대응하기 위해 새로운 음성 특징 추출 모델을 제안한다. 오디오를 입력으로 받는 딥러닝 기반 오디오 코덱 모델과 사전 학습된 자연어 처리 모델인 BERT를 사용하여 새로운 음성 특징 추출 모델을 제안하였다. 본 논문이 제안한 음성 특징 추출 모델이 음성 탐지에 적합한지 확인하기 위해 추출된 특징을 활용하여 4가지 생성 음성 탐지 모델을 만들어 성능평가를 진행하였다. 성능 비교를 위해 기존 논문에서 제안한 Deepfeature 기반의 음성 탐지 모델 3개와 그 외 모델과 정확도 및 EER을 비교하였다. 제안한 모델은 88.08%로 기존 모델보다 높은 정확도와 11.79%의 낮은 EER을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 음성 특징 추출 방법이 생성 음성과 실제 음성을 판별하는 효과적인 도구로 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.1-10
• /
• 2024

본 연구는 혼합현실과 가상현실을 포함하는 몰입형 가상환경에서 OpenAI의 ChatGPT를 활용한 가상 보조 에이전트의 인터페이스 응용에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 응용 방법은 사용자의 질의에 응답하는 정보 에이전트와 사용자의 요구에 맞춰 가상 객체, 환경 등을 제어하는 제어 에이전트로 구성된다. 이를 위해, Unity 3D 엔진, OpenAI, 그리고 가상현실과 혼합현실 사용자 참여를 위한 패키지 및 개발 도구를 통합하는 개발환경을 설정한다. 그리고 음성 입력으로부터 질문 쿼리에서 답변 쿼리, 또는 제어 요구 쿼리에서 제어 스크립트로 생성으로 연결되는 작업 흐름을 설정한다. 이를 기반으로 혼합현실, 가상현실 체험 환경을 직접 제작하고 에이전트의 성능 확인을 위한 실험을 정보 에이전트의 반응 시간, 제어 에이전트의 정확도로 나누어 진행하였다. 결과적으로 제안하는 인터페이스 응용을 통해 사용자 친화적이고 단순하고 반복적인 작업에서의 효율을 높이는데 유용할 수 있음을 확인하였다. 우리는 새롭게 제안하는 인터페이스를 통해 몰입형 가상환경에서 인터페이스로의 응용에 관한 새로운 방향성을 제시하고 발견된 문제점과 현재까지의 한계점을 분명히 밝힌다.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.67-84
• /
• 2023

In some areas of the Republic of Korea, the designation and management of conservation areas do not adequately reflect regional characteristics and often impose behavioral regulations without considering the local context. One prominent example is the Busan EDC area. As a result, conflicts may arise, including large-scale civil complaints, regarding the conservation and utilization of these areas. Therefore, for the efficient designation and management of protected areas, it is necessary to consider various ecosystem factors, changes in land use, and regional characteristics. In this study, we specifically focused on the Busan EDC area and applied machine learning techniques to analyze the habitat of regional species. Additionally, we employed Explainable Artificial Intelligence techniques to interpret the results of our analysis. To analyze the regional characteristics of the waterfront area in the Busan EDC district and the habitat of migratory birds, we used bird observations as dependent variables, distinguishing between presence and absence. The independent variables were constructed using land cover, elevation, slope, bridges, and river depth data. We utilized the XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) model, known for its excellent performance in various fields, to predict the habitat probabilities of 11 bird species. Furthermore, we employed the SHapley Additive exPlanations technique, one of the representative methodologies of XAI, to analyze the relative importance and impact of the variables used in the model. The analysis results showed that in the EDC business district, as one moves closer to the river from the waterfront, the likelihood of bird habitat increases based on the overlapping habitat probabilities of the analyzed bird species. By synthesizing the major variables influencing the habitat of each species, key variables such as rivers, rice fields, fields, pastures, inland wetlands, tidal flats, orchards, cultivated lands, cliffs & rocks, elevation, lakes, and deciduous forests were identified as areas that can serve as habitats, shelters, resting places, and feeding grounds for birds. On the other hand, artificial structures such as bridges, railways, and other public facilities were found to have a negative impact on bird habitat. The development of a management plan for conservation areas based on the objective analysis presented in this study is expected to be extensively utilized in the future. It will provide diverse evidential materials for establishing effective conservation area management strategies.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.17-34
• /
• 2023

Camera trapping has been used as a non-invasive survey method that minimizes anthropogenic disturbance to ecosystems. Nevertheless, it is labor-intensive and time-consuming, requiring researchers to quantify species and populations. In this study, we aimed to improve the preprocessing of camera trapping data by utilizing an object detection algorithm. Wildlife monitoring using unmanned sensor cameras was conducted in a forested urban forest and a green space on a university campus in Cheonan City, Chungcheongnam-do, Korea. The collected camera trapping data were classified by a researcher to identify the occurrence of species. The data was then used to test the performance of the YOLO-X object detection algorithm for wildlife detection. The camera trapping resulted in 10,500 images of the urban forest and 51,974 images of green spaces on campus. Out of the total 62,474 images, 52,993 images (84.82%) were found to be false positives, while 9,481 images (15.18%) were found to contain wildlife. As a result of wildlife monitoring, 19 species of birds, 5 species of mammals, and 1 species of reptile were observed within the study area. In addition, there were statistically significant differences in the frequency of occurrence of the following species according to the type of urban greenery: Parus varius(t = -3.035, p < 0.01), Parus major(t = 2.112, p < 0.05), Passer montanus(t = 2.112, p < 0.05), Paradoxornis webbianus(t = 2.112, p < 0.05), Turdus hortulorum(t = -4.026, p < 0.001), and Sitta europaea(t = -2.189, p < 0.05). The detection performance of the YOLO-X model for wildlife occurrence was analyzed, and it successfully classified 94.2% of the camera trapping data. In particular, the number of true positive predictions was 7,809 images and the number of false negative predictions was 51,044 images. In this study, the object detection algorithm YOLO-X model was used to detect the presence of wildlife in the camera trapping data. In this study, the YOLO-X model was used with a filter activated to detect 10 specific animal taxa out of the 80 classes trained on the COCO dataset, without any additional training. In future studies, it is necessary to create and apply training data for key occurrence species to make the model suitable for wildlife monitoring.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.767-773
• /
• 2023

본 연구에서는 폐용적에 영향을 미치는 관련 인자들과 폐기능 환기장애에 대한 유의성을 평가하고자 하였다. 실험대상으로는 저선량 흉부 CT검사와 폐활량검사를 동시에 수행한 정상 성인 남·여 206명을 선정하였으며 실험방법으로는 저선량 흉부 CT검사로 획득한 폐 CT 영상을 이용하여 폐용적을 딥러닝 기반의 AVIEW LCS 자동진단 프로그램을 이용하여 측정하였다. 그리고 폐활량계를 이용하여 폐기능을 측정한 결과를 획득하였으며 폐용적에 영향을 미치는 관련 인자로 성별 및 BMI를 선정하여 폐용적과의 독립표본 T-test를 통하여 유의성을 평가하고자 하였다. 실험결과 성별에 따른 폐용적의 평가에서 남성의 모든 폐용적이 여성의 모든 폐용적보다 크다는 것을 확인할 수 있었다. 성별 및 폐용적에 대한 각각의 평균값을 이용한 독립표본 T-test 결과 남성이 여성보다 모든 폐용적이 더 크다는 결과는 유의한 결과를 나타내었다(p<0.001). 그리고 BMI 지수에 따른 폐용적의 평가에서 BMI 지수 24 이상의 성인의 모든 폐용적이 BMI 지수 24 미만의 모든 폐용적보다 크다는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 BMI 지수 및 폐용적에 대한 각각의 평균값을 이용한 독립표본 T-test 결과 BMI 지수 24 이상이 BMI 지수 24 미만보다 모든 폐용적이 더 크다는 결과는 유의한 결과를 나타내지 않았다(p<0.055). 폐기능 환기장애 유무에 따른 폐용적의 평가에서 폐기능 환기 정상성인의 모든 폐용적이 폐기능 환기 장애성인의 모든 폐용적보다 크다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 폐기능 환기장애 유무 및 폐용적에 대한 각각의 평균값을 이용한 독립표본 T-test 결과 폐기능 환기 정상성인이 폐기능 환기 장애성인보다 모든 폐용적이 더 크다는 결과는 유의한 결과를 나타내었다(p<0.001). 폐용적과 폐활량 검사 결과는 폐 건강을 평가하는데 가장 중요한 지표이며, 이 두 지표를 함께 사용하여 폐 기능을 평가하는 것이 가장 정확한 평가 방법이다. 그러므로 본 연구에서는 폐용적과 폐활량 검사에 대한 향후 유사 연구 시 폐기능 환기 정상 성인과 폐기능 환기 장애 성인에 대한 폐용적 평균값을 제시하여 기초자료로 활용될 것이라고 사료된다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권2호
• /
• pp.243-264
• /
• 2018

현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• 벤처창업연구
• /
• 제18권5호
• /
• pp.17-32
• /
• 2023

대학생의 창업 활동은 현대 경제와 사회 발전에 큰 기여를 하고 있으며, 변화하는 경제 환경과 청년 실업 문제 해결에도 중요한 역할을 하고 있다. 이들이 창업을 통해 혁신적인 아이디어와 기술을 시장에 선보이면, 지속 가능한 경제 성장과 사회적 가치를 창출할 수 있다. 또한, 대학생들의 창업 의지는 다양한 요인에 의해 형성되기 때문에, 이러한 요인들을 깊이 이해하고 적절히 지원하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 롤모델의 중요성과 그 영향력을 다중직렬 매개효과 분석을 통해 체계적으로 탐구하였다. 300명의 대학생을 대상으로 한 설문조사를 통해, 성장마인드셋과 창업자기효능감이라는 두 심리적 변수가 롤모델의 영향과 창업의지 사이에서 어떠한 매개 역할을 하는지 분석하였다. 롤모델의 존재와 그들의 성공 경험은 대학생들의 성장마인드셋을 강화시키는데 도움을 주며, 이는 창업자기효능감을 높이고, 결국 창업에 대한 의지를 강화한다는 결과를 도출하였다. 분석 결과, 롤모델과의 접촉은 대학생들의 성장마인드셋 형성에 큰 영향을 미친다. 이러한 마인드셋은 창업과 관련된 도전과 실패를 학습의 기회로 받아들이는 긍정적인 사고를 촉진한다. 그리고 이런 마인드셋은 창업자기효능감을 강화시키며, 그 결과 창업에 대한 의지를 더욱 강화시킨다. 본 연구는 마인드셋 이론, 사회학습이론 등 다양한 이론들을 통합하여 창업의지 형성의 복잡한 과정에 대한 이해를 제공한다. 롤모델의 활용은 학생들의 창업의지를 크게 향상시킬 수 있으며, 교육 프로그램은 롤모델을 통해 창업 경험과 지식을 공유하게 함으로써 학생들의 성장마인드셋과 창업자기효능감을 강화할 수 있다. 본 연구가 대학 창업교육의 설계와 실행에 있어 중요한 지침을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국전통조경학회지
• /
• 제41권2호
• /
• pp.1-10
• /
• 2023

조선 시대 서원(書院)은 성리학적 제례 기능인 제향(祭享)과 교육적 기능인 강학(講學)이 결합 되어 병존(竝存)하는 사립 교육기관이다. 본 연구는 서원의 제향과 강학 이외에 중요한 공간인 유식(遊息) 공간에 대해 집중하려고 한다. 서원의 조경은 퇴계(退溪) 이황(李滉, 1501-1570)의 서원 건립 운동 때부터 서원의 강학 기능과 연계되어 강조되어왔다. 이와 같은 조경관(造景觀)은 소수서원(紹修書院)을 시작으로 후에 건립되는 서원에 영향을 주어 서원의 중요한 특징으로 자리 잡았다. 본 연구는 15개소의 서원을 선정하여 그 유식 공간을 조사한 후 총체적이고 시대적인 분석을 하여 두 가지 경향성을 발견하였다. 첫째, 유식 공간은 초기 서원에는 풍부하게 나타나지만 17세기 초반부터 점차 감소하는 현상을 보인다. 이는 서원의 시대적 발전상과 함께 해석된다. 조선 후기로 갈수록 서원의 강학의 기능이 제향의 기능에 비해 약화되면서 강학과 직접적인 연관을 지닌 유식 공간 또한 그 중요도가 감소하는 것으로 보인다. 둘째, 현재 보존되어 있는 서원의 많은 조경 요소의 조성 주체가 배향(配享)자, 그 후손, 그리고 건립자인 사례가 그렇지 않은 경우보다 더 많다. 배향자가 직접 조성한 조경이 계승되어 보존되거나 배향자가 생존 강조했던 조경적 특징을, 서원의 동선이나 경관으로써 담아내는 등, 강화하는 모습을 보인다. 이러한 조성 과정 또한 기록으로 잘 보존되어 내려오는 것을 알 수 있다. 이는 선현의 흔적을 중시하는 서원의 제향적 성격에 의해, 배향자의 흔적이 잘 드러나있는 조경 요소는 상대적으로 더 잘 보존되고 현재까지 이어지는 것으로 판단된다. 서원의 조경은 강학과 제향이 결합된 기관이라는 정체성을 직접적으로 살펴볼 수 있는 서원의 중요한 한 단면이라고 할 수 있다.