• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.219-240
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• 2023

사용자가 만족감을 느끼며 상호작용할 수 있는 대화형 인공지능을 개발하기 위한 노력이 이어지고 있다. 대화형 인공지능 개발을 위해서는 사람들의 실제 대화를 반영한 학습 데이터를 구축하는 것이 필요하지만, 기존 데이터셋은 질문-답변 형식이 아니거나 존대어를 사용하여 사용자가 친근감을 느끼기 어려운 문체로 구성되어 있다. 이에 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 수집한 30,767개의 질문-답변 문장 쌍으로 구성된 대화 데이터셋(KOMUChat)을 구축하여 제안한다. 본 데이터셋은 각각 남성, 여성이 주로 이용하는 연애상담 게시판의 게시물 제목과 첫 번째 댓글을 질문-답변으로 수집하였다. 또한, 자동 및 수동 정제 과정을 통해 혐오 데이터 등을 제거하여 양질의 데이터셋을 구축하였다. KOMUChat의 타당성을 검증하기 위해 언어 모델에 본 데이터셋과 벤치마크 데이터셋을 각각 학습시켜 비교분석하였다. 그 결과 답변의 적절성, 사용자의 만족감, 대화형 인공지능의 목적 달성 여부에서 KOMUChat이 벤치마크 데이터셋의 평가 점수를 상회했다. 본 연구는 지금까지 제시된 오픈소스 싱글턴 대화형 텍스트 데이터셋 중 가장 대규모의 데이터이며 커뮤니티 별 텍스트 특성을 반영하여 보다 친근감있는 한국어 데이터셋을 구축하였다는 의의를 가진다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.471-485
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• 2023

최근 사용자의 익명성이 보장되는 블록체인의 특성으로 인해 블록체인 기반 기술인 암호화폐가 불법 거래 등의 범죄에 악용되는 사례가 증가하고 있다. 하지만 암호화폐는 암호화폐 지갑에서 보호되어 범죄 자금환수에 어려움이 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 범죄에 사용된 암호화폐를 추적·환수하기 위해 브라우저 익스텐션 월렛 4종(Metamask, Binance, Phantom, Kaikas)을 대상으로 사용자 행위에 기반하여 로컬 PC의데이터와메모리영역에서 아티팩트를 획득하고, 디지털 포렌식 관점에서의 활용 방안을 분석한다. 분석 결과로 브라우저의 캐시데이터에서 획득한 API명을 통해 피의자가 사용한 지갑과 암호화폐의 종류를 확인했으며 송금 거래에 사용된 URL과지갑 주소를 획득했다. 또한 쿠키 데이터에서 사용된 디바이스를 식별할 수 있는 Client ID를확인하고, 메모리에서 니모닉 코드를 획득 가능함을 확인했다. 추가적으로, 획득가능한 니모닉 코드의 지속성을 측정하고 획득을 자동화하기 위한 알고리즘을 제안한다.

• 지적과 국토정보
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• 제53권1호
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• pp.37-46
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• 2023

드론을 운용한 지적재조사사업이 활발히 진행됨에 따라 사업 추진현황에 대한 국민적 관심과 축적되는 드론영상 등 성과물의 활용과 관리의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 드론영상 관리 및 활용의 한계점을 해결하고 드론영상 기반의 3차원 지적정보를 제공하기 위해 3차원 공간정보 플랫폼을 구축하여 활용하는 방안을 제시하였다. 연구 대상지역은 2023년 2월에 지적공부 정리가 완료된 최신 지적재조사사업 완료 지구를 선정하였다. 이후 사용자의 공간적 제한을 해소하기 위한 웹기반 3차원 플랫폼을 연구에 적용하여 드론영상, 공간정보, 속성정보를 기반으로 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 3차원 정보 기반의 지적재조사 성과물 가시화, 종전지적도와 확정지적도 성과 비교 등 주요 기능을 구현하였다. 본 연구에서 구축한 개방형 플랫폼을 통해 지적재조사 성과물에 대해 누구나 쉽게 활용할 수 있으며, 실제 사업 지구를 반영한 3차원 정보 기반의 체계적인 지적재조사 성과물 활용 및 공유를 기대할 수 있다. 또한, 분산된 성과물을 하나의 플랫폼에 통합하여 지속적인 관리방안을 제시하였다. 추후 전국을 대상으로 플랫폼을 구축하고, 지적재조사 행정시스템(바른땅)과 연계 서비스가 구축된다면 3차원 플랫폼의 활용성이 더욱 향상될 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1D호
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• pp.1-9
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• 2009

버스정보시스템(bus information system, BIS)은 지능형교통시스템(intelligent transportation systems, ITS)의 일환으로서 버스정류장에서 버스를 기다리고 있는 이용자들에게 실시간의 버스교통정보를 제공하는 첨단대중교통시스템의 하나이다. 그러나 본 연구대상지역인 울산광역시를 포함하여 버스정보시스템을 운영하고 있는 대부분의 도시에서는 아직 적정의 버스도착시간 예측모형이 구축되어 있지 않기 때문에 현재의 버스위치, 이용자들의 버스 기다리는 시간, 버스 도착시간 등의 보다 정확한 버스정보가 버스 이용자들에게 제공되지 않는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 연구대상 간선도로에 대해 실시간의 버스교통특성 자료를 조사하여 버스운행특성을 확인하고, 연구대상구간을 버스 정류장, 교차로 및 순행구간의 단위구간으로 세분하여 각 단위구간에 대해 지수평활법, 가중평활법 및 Kalman Filter법을 적용하여 최적의 단위구간 통행시간 예측모형을 구축하며, 마지막으로 버스정류장에서 실시간의 버스도착시간을 예측하기 위한 최적의 통합모형을 제시하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5D호
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• pp.587-595
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• 2009

2007년 10월 11일, 한강일대를 오가는 관광 및 출퇴근 용도의 수상택시가 운항을 시작하였다. 그러나 서울의 교통난을 해결할 수 있을 것이라는 기대와는 달리 경제성, 접근성과 관련된 문제로 인해 이용이 활성화 되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 대중교통관련 선행연구고찰을 토대로 수상택시 서비스 평가 항목을 개발한 후, 이용자 만족도 설문조사, 중요도-만족도 분석(IPA: Importance Performance Analysis)을 통하여 현재 제공되고 있는 수상택시 서비스에 대한 이용자 측면의 서비스 특성을 분석하고, 이에 대한 시사점을 제시한다. 종합적인 서비스 측면의 IPA 결과, 첫째, 중점개선항목으로 경제성에 대한 부분이 나타났다. 둘째, 개선요망항목으로 접근성, 정보성, 편리성, 현상유지 항목으로 나타났으며, 안전성과 정시성은 노력지속 항목으로 평가되었다. 셋째, 현상유지 항목으로는 친절성과 쾌적성으로 나타났다. 이러한 종합적인 측면의 결과를 바탕으로 수상택시 이용자의 서비스특성을 판단해 보면, 이용자의 경제적 부담에 대한 부분이 가장 시급한 것으로 나타났다. 접근성 즉, 연계교통수단에 대한 부분과 수상택시를 이용할 수 있는 표지판 및 편리성에 대한 부분이 개선되어야 하는 것으로 나타났다. 분석결과를 종합하여 투자우선순위 선정시 한정된 예산을 바탕으로 경제성, 접근성, 정보성, 편리성을 시급히 개선해 준다면 이용활성화에 어느 정도 기여가 가능할 것이라 판단된다.

• 융합보안논문지
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• 제22권1호
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• pp.93-98
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• 2022

정보 서비스를 제공하기 위한 기술은 계속 발전하고 있으며, 정보 서비스는 IT융합 트렌드를 바탕으로 계속 확대되고 있다. 그러나 많은 기관에서 채택한 경계 기반 보안 모델은 보안 기술의 효율성을 높일 수 있지만, 내부에서 발생하는 보안 위협을 차단하는 것은 매우 어려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제로 트러스트 모델이 제안되었다. 제로 트러스트 모델은 사용자 및 단말 환경에 대한 인증, 실시간 모니터링 및 통제 기능을 요구한다. 정보 서비스의 운영 환경은 다양하므로, 보안 침해 사고가 다양한 시스템에 동시에 발생하였을 때 이에 효과적으로 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는, 서로 다른 시스템으로 구성된 정보 서비스에 침해 사고가 발생하였을 때, 같은 보안 정책을 효과적으로 많은 시스템에 배포 할 수 있는 객체 참조 방식의 보안 정책 배포 시스템을 제안한다. 제안된 객체 참조형 보안 정책 배포 시스템은, 정보 서비스를 구성하는 시스템의 운영환경을 모두 지원 할 수 있음이 확인되었다. 또, 정책 배포 성능도, PC 보안 관리 시스템과 유사함이 확인되었기 때문에, 충분히 효과가 있다고 검증되었다. 다만, 본 연구는 보안 위협 대상을 사전 정의된 것으로 가정하였기 때문에, 보안 위협 별 침해 대상의 식별 방법에 대해서는 추가 연구가 필요하다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.131-156
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• 2023

전통적인 오프라인 중심의 상거래 방식은 온라인과 모바일 기술의 발전으로 인해 크게 변화하고 있으며, 이러한 변화는 구매 패턴에 관한 소비자 행동의 변화를 동반했다. 온라인 쇼핑의 성장에도 불구하고 몽골에는 여전히 '가공식품'과 같은 특정 제품군에서는 전통적인 오프라인 매장을 더욱 선호하고 있다. 이러한 온라인과 오프라인 채널의 공존과 기능 변화에 대응하기 위해서는 기존 채널에 대한 성과를 면밀히 분석해야 한다. 특히, 채널의 역할 전환 혹은 통합과 같은 새로운 전략을 수립할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 몽골 유통 시장을 중심으로 오프라인 매장에 대한 매출, 이익, 판매량과 같은 성과 지표를 기준으로 군집분석을 실시하였으며, 각 군집의 특징을 주변환경과 비교하여 주요 특징을 발견하였다. 주요 군집에 속한 오프라인 매장의 성과 향상을 위해 온-오프라인 채널 간의 풀필먼트 허브 매장, 고객의 매장 체류 시간을 늘리기 위한 체험 매장, 그리고 매장 특성에 따라 서로 보완하여 트래픽을 증가시킬 수 있는 비관련 채널 간의 합병 등 세 가지 전략을 제안하였다. 이를 통해, 기존 유통 채널의 다변화와 함께 고객 경험 향상 및 수익성 개선을 달성할 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.139-147
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• 2023

전 세계적인 기후 변화로 폭우 빈도가 증가하면서 토사 재해 위험도 또한 높아지고 있다. 토사재해 피해 예측 분야의 기존 연구들은 주로 시설물의 활용 빈도나 역할로 대변되는 내재적 중요도를 평가하는 데 주력하였다. 본 연구는 토석류 시뮬레이션을 통해 구현되는 시설물 외부 조건에 따른 위험도를 평가하는 데 초점을 두고 있다. 토석류 시뮬레이션에는 기존 Random Walk Model (RWM)을 부분 개선하여 활용하였다. 기존 알고리즘은 시뮬레이션 결과가 최대 경사선에 지나치게 집중되는 문제를 보였고, 이를 개선하기 위해 중심셀 높이에 변화를 주고 관성 적용 방법을 수정하였다. 시설물 정보는 수치지형도 Ver.2.0 레이어로부터 수집하였다. 시뮬레이션 결과와 수치지형도 레이어를 중첩하여 각 객체의 피해량을 예측하였다. 면 구조 레이어와 선 구조 레이어에 각각 적합한 예상 피해 산정 기법이 적용되었다. 마지막으로 예측된 피해량, 즉 위험도를 해당 객체의 속성정보와 결합함으로써, 피해가 예상되는 객체 목록 작성과 각종 통계 도출, 그리고 각 시설물의 위험도를 지도에 표현할 수 있는 체계를 마련하였다. 본 연구는 이해하기 쉬운 시뮬레이션 알고리즘을 사용하고 상세한 위험도 정보를 지도에 표현할 수 있는 기법을 제안하였다. 이러한 점에서 본 연구가 토석류 위험도 평가 체계를 사용자 친화적으로 발전시키는 데 도움이 될 것이라 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.21-29
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• 2023

본 논문에서는 인구 조사에서 산업 및 직업 코드를 자동 분류하기 위한 인공지능 기반 시스템을 제안한다. 산업 및 직업 코드의 정확한 분류는 정책 결정, 자원 할당 및 연구를 위해 매우 중요하지만, 기존의 방식은 사람이 작성한 사례 사전에 의존하는 규칙 기반 방식으로 규칙 생성에 필요한 시간과 자원이 많이 소요되며 오류 발생 가능성이 높다. 우리는 본 논문에서 통계 기관에서 사용하는 기존의 규칙 기반 시스템을 대체하기 위해 사용자가 입력한 데이터를 이용하는 인공지능 기반 시스템을 제안하였다. 이 논문에서는 여러 모델을 학습하고 평가하여 산업에서 86.76%의 일치율, 직업에서 81.84%의 일치율을 달성한 앙상블 모델을 개발하였다. 또한, 분류 확률 결과를 기반으로 프로세스 개선 작업도 제안하였다. 우리가 제안한 방법은 전이 학습 기술을 활용하여 사전 학습된 모델과 결합하는 앙상블 모델을 사용하였으며, 개별 모델과 비교하여 앙상블 모델의 성능이 더 높아짐을 보였다. 본 논문에서는 인공지능 기반 시스템이 인구 조사 데이터 분류의 정확성과 효율성을 향상시키는 잠재력을 보여주며, 인공지능으로 이러한 프로세스를 자동화함으로써 더 정확하고 일관된 결과를 달성하며 기관 직원의 작업 부담을 줄일 수 있다는 점을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.56-66
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• 2022

최근 소셜미디어로 접하는 정보 증가로 알고리즘 기반 추천 형식은 사용자 정보에 기반하여 선별적으로 정보를 제공하는데, 이러한 알고리즘은 자주 에코챔버(Echo Chamber)에 의한 필터버블(FilterBuble) 효과를 일으킨다. 에코챔버는 밀폐된 시스템 안에서만 이루어지는 의사소통으로 인해 신념이 증폭되거나 강화되는 현상을 의미하고 필터버블은 정보 제공자가 이용자의 관심사에 맞춰 맞춤형 정보를 제공하여 이용자는 필터링된 정보만 접하게 되는 현상을 의미한다. 본 연구의 목적은 이러한 에코챔버에 의한 필터버블 현상을 개선하는 방안으로 정보를 효율적으로 선별하는 방법을 제시하는 것이다. 연구 진행 방법은 유튜브, 페이스북, 그리고 아마존에서 사용되는 추천 알고리즘을 분석하였다. 본 연구에서는 추천 알고리즘으로 생기는 문제점에 대해서 소셜미디어 사용자의 비판적 사고능력 훈련이나 자기보존법칙에 따른 객관적 윤리 기준 강화 등의 인문학적 해결 방안과 모델 기반 협력 필터링이나 교차적 추천 방식의 기술적 해결 방안을 제시하였다. 결과적으로 추천 알고리즘은 지속적 기술 보완과 새로운 기법 개발을 위한 노력이 이루어져야 하며, 소셜미디어를 대하는 사용자는 비판적 사고 훈련과 정치적 의사소통 교육을 통해 인지부조화를 이겨내고 확증편향에 빠지지 않도록 하는 인문학적 노력이 병행되어야 한다.