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한국정보처리학회> 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학> 문화 여가 중심의 메타버스 유형 및 발전 방향 연구

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문화 여가 중심의 메타버스 유형 및 발전 방향 연구

A Study on the Typology and Advancement of Cultural Leisure-Based Metaverse

고선영 ( Sun Young Ko ) , 정한균 ( Han Kun Chung ) , 김종인 ( Jong-in Kim ) , 신용태 ( Youngtae Shin )
  • : 한국정보처리학회
  • : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권8호
  • : 연속간행물
  • : 2021년 08월
  • : 331-338(8pages)
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학

DOI


목차

1. 서 론
2. 메타버스 개요 및 선행연구
3. 문화 여가 메타버스 모델 분석
4. 문화 여가 메타버스 유형 및 사례 연구
5. 메타버스 유형별 개발 동향
6. 문화 여가 메타버스 발전 전망
7. 결 론
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메타버스(Metaverse)는 초월과 세계를 의미하는 ‘meta’와 ‘universe’의 합성어로서 일상생활과 경제 활동이 가능한 디지털 세계이다. 코로나19 대유행을 기점으로 여가 생활을 즐기는 대안 공간으로서 메타버스가 활발히 이용되고 있는 반면에 메타버스 관련 국내 연구는 매우 미미한 실정이다. 이에 국내외 메타버스 선행 연구를 바탕으로 문화 여가 중심의 메타버스 유형 분석과 핵심 특성 도출 연구를 수행하였다. 현재 메타버스 시대가 개화 중인 상황을 고려하여 메타버스 유형별 개발 동향과 관련 기술도 함께 살펴보았다. 아울러 문화 여가 중심의 메타버스 발전 방향을 분야별로 제시하였다. 본 연구는 메타버스의 용도와 목적에 따라 사회, 협업, 여가 등 이론적 모델을 발굴하여 분석한 후 사례 연구를 통해 문화 여가 중심의 메타버스 개념을 확립하고 3가지 유형과 각 특징을 도출함으로써 기존 국내외 연구와 차별화를 두었다. 최신 IT 기술 발전과 생활상의 변화를 반영한 메타버스 개발 연구에 방향성을 제시한다는 것에 의의가 있다.
Metaverse is a compound word of ‘meta’ and ‘universe’, which means transcendence and the world. It is a digital world where daily life and economic activities are possible. While the Metaverse is being actively used as an alternative space to enjoy leisure life since COVID-19, not much academic research on Metaverse in Korea has been done yet. Based on the previous research on Metaverse in Korea and overseas we conducted a typology analysis on cultural leisure-based Metaverse and a study on its key features. Considering the current situation in which the Metaverse era is blooming we also investigated the development trends of the Metaverse and related technologies at home and abroad. We also presented the direction of advancement of the cultural leisure-based Metaverse. This study differentiates itself from previous domestic and foreign studies by discovering and analyzing theoretical models, frameworks and features in terms of society, collaboration, and leisure use through case studies. It is meaningful that this research presents directions on further Metaverse research that reflect the current information technology (IT) and changes in life.

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간행물정보

  • : 공학분야  > 전자공학
  • : KCI등재
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  • : 월간
  • : 2287-5905
  • : 2734-0503
  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 2012-2021
  • : 670


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10권12호(2021년 12월) 수록논문
최근 권호 논문
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1개인별 유전자 네트워크 구축 및 페이지랭크를 이용한 환자 특이적 암 유발 유전자 탐색 방법

저자 : 정희원 ( Jung Hee Won ) , 박지우 ( Park Ji Woo ) , 안재균 ( Ahn Jae Gyoon )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 547-554 (8 pages)

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암을 유발하는 유전자는 모든 암 환자에게 공통적인 것은 아니며, 이러한 환자 특이적 암 유발 유전자의 탐색은 개인 맟춤형 암 치료 및 항암제 개발에 있어서 매우 중요하다. 환자 특이적 암 유발 유전자를 찾기 위한 생물 정보학 연구들이 있어왔지만, 아직 정확도 면에서는 발전의 여지가 있다. 본 논문에서는 환자 특이적 암 유발 유전자를 탐색하기 위하여 NPD (Network based Patient-specific Driver gene identification)라는 방법을 제안한다. NPD는 환자 특이적 유전자 네트워크를 구축하고, 여기에 수정된 PageRank 알고리즘을 적용하여 유전자에 점수를 부여한 후, 유전적 변이 데이터를 사용한 승률 계산 방법을 통하여 암 유발 유전자를 찾는 세 단계로 이루어진다. TCGA 데이터베이스의 여섯 개의 암 데이터에 NPD를 적용한 결과, NPD가 기존의 환자 특이적 암 유발 유전자 탐색 방법들보다 전체적으로 높은 F1 점수를 보여줌을 확인할 수 있었다.


Cancer patients can have different kinds of cancer driver genes, and identification of these patient-specific cancer driver genes is an important step in the development of personalized cancer treatment and drug development. Several bioinformatic methods have been proposed for this purpose, but there is room for improvement in terms of accuracy. In this paper, we propose NPD (Network based Patient-specific Driver gene identification) for identifying patient-specific cancer driver genes. NPD consists of three steps, constructing a patient-specific gene network, applying the modified PageRank algorithm to assign scores to genes, and identifying cancer driver genes through a score comparison method. We applied NPD on six cancer types of TCGA data, and found that NPD showed generally higher F1 score compared to existing patient-specific cancer driver gene identification methods.

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2다중 레이블 분류를 활용한 안면 피부 질환 인식에 관한 연구

저자 : 임채현 ( Chae Hyun Lim ) , 손민지 ( Son Min Ji ) , 김명호 ( Kim Myung Ho )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 555-560 (6 pages)

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최근 안면 피부 미용에 대한 사람들의 관심이 높아짐에 따라 딥 러닝을 활용한 안면 피부 미용을 위한 피부 질환 인식 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들은 여드름을 비롯한 다양한 피부 질환을 인식한다. 기존의 연구들은 단일 피부 질환만을 인식하지만, 안면에 발생하는 피부질환은 더 다양하고 복합적으로 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Inception-ResNet V2 모델을 활용하여 다중 레이블 분류 방법으로 여드름, 블랙헤드, 주근깨, 검버섯, 일반 피부, 화이트헤드에 관한 복합적인 피부 질환을 인식한다. 사용한 평가 지표 중 정확도는 98.8%, 해밍손실은 0.003을 달성하였고, 단일 클래스별 정밀도, 재현율, F1-점수는 모두 96.6% 이상을 달성하였다.


Recently, as people's interest in facial skin beauty has increased, research on skin disease recognition for facial skin beauty is being conducted by using deep learning. These studies recognized a variety of skin diseases, including acne. Existing studies can recognize only the single skin diseases, but skin diseases that occur on the face can enact in a more diverse and complex manner. Therefore, in this paper, complex skin diseases such as acne, blackheads, freckles, age spots, normal skin, and whiteheads are identified using the Inception-ResNet V2 deep learning mode with multi-label classification. The accuracy was 98.8%, hamming loss was 0.003, and precision, recall, F1-Score achieved 96.6% or more for each single class.

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3YOLOv5와 모션벡터를 활용한 트램-보행자 충돌 예측 방법 연구

저자 : 김영민 ( Young-min Kim ) , 안현욱 ( Hyeon-uk An ) , 전희균 ( Hee-gyun Jeon ) , 김진평 ( Jin-pyeong Kim ) , 장규진 ( Gyu-jin Jang ) , 황현철 ( Hyeon-chyeol Hwang )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 561-568 (8 pages)

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최근 자율주행에 관한 기술은 고부가가치 신기술로서 주목받고 있으며 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 상용화 가능한 자율주행을 위해서는 실시간으로 정확하게 진입하는 객체를 탐지하고 이동속도를 추정해야 한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘과 밀집광학흐름(Dense Optical Flow)을 사용하는 기존 방식은 실행 속도가 느려 실시간으로 객체를 탐지하고 이동속도를 추정하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 트램에 설치된 카메라를 통해 획득된 주행영상에서 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 실시간으로 객체를 탐지를 수행하고, 탐지된 객체영역에서 기존의 밀집광학흐름(Dense Optical Flow) 대신 연산량을 개선한 부분 밀집광학흐름(Local Dense Optical Flow)을 사용하여 객체의 진행 방향과 속력을 빠르게 추정하는 방식을 제안한다. 이를 바탕으로 충돌 시간과 충돌 지점을 예측할 수 있는 모델을 설계하였으며, 이를 통해 트램(Tram)의 주행 중 전방 충돌사고를 방지할 수 있는 시스템에 적용하고자 한다.


In recent years, autonomous driving technologies have become a high-value-added technology that attracts attention in the fields of science and industry. For smooth Self-driving, it is necessary to accurately detect an object and estimate its movement speed in real time. CNN-based deep learning algorithms and conventional dense optical flows have a large consumption time, making it difficult to detect objects and estimate its movement speed in real time. In this paper, using a single camera image, fast object detection was performed using the YOLOv5 algorithm, a deep learning algorithm, and fast estimation of the speed of the object was performed by using a local dense optical flow modified from the existing dense optical flow based on the detected object. Based on this algorithm, we present a system that can predict the collision time and probability, and through this system, we intend to contribute to prevent tram accidents.

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4검증 자료를 활용한 가짜뉴스 탐지 자동화 연구

저자 : 한윤진 ( Yoon-jin Han ) , 김근형 ( Geun-hyung Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 569-578 (10 pages)

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오늘날 웹의 발전으로 우리는 각종 언론 매체를 통해 온라인 기사를 쉽게 접하게 된다. 온라인 기사를 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 거짓 정보를 진실로 위장한 가짜뉴스 또한 빈번하게 찾아볼 수 있다. 가짜뉴스가 전 세계적으로 대두되면서 국내에서도 가짜뉴스를 탐지하기 위한 팩트 체크서비스가 제공되고 있으나, 이는 전문가 기반의 수동 탐지 방법을 기반으로 하며 가짜뉴스 탐지를 자동화하는 기술에 대한 연구가 계속해서 활발하게 이루어지고 있다. 기존 연구는 기사 작성에 사용된 문맥의 특성이나, 기사 제목과 기사 본문의 내용 비교를 통한 탐지 방법이 가장 많이 사용되고 있으나, 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높아졌을 때 탐지가 어려워질 수 있다는 한계를 가진다. 따라서 본 논문에서는 기사 조작의 발달에 따른 영향을 받지 않기 위하여 기사의 진위 여부를 판단할 수 있는 검증기사를 함께 사용하는 방법을 제안한다. 또한 가짜뉴스 탐지 정확도를 개선시킬 수 있도록 실험에 사용되는 기사와 검증기사를 문서 요약 모델을 통해 요약하는 과정을 추가했다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 검증하기 위해 문서 요약 기법 검증, 검증기사 검색 기법 검증, 그리고 최종적인 제안 알고리즘의 가짜뉴스 탐지 정확도 검증을 진행하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 다양한 언론 매체에 적용하여 기사가 온라인으로 확산되기 이전에 진위 여부를 판단하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있다.


Thanks to web development today, we can easily access online news via various media. As much as it is easy to access online news, we often face fake news pretending to be true. As fake news items have become a global problem, fact-checking services are provided domestically, too. However, these are based on expert-based manual detection, and research to provide technologies that automate the detection of fake news is being actively conducted. As for the existing research, detection is made available based on contextual characteristics of an article and the comparison of a title and the main article. However, there is a limit to such an attempt making detection difficult when manipulation precision has become high. Therefore, this study suggests using a verifying article to decide whether a news item is genuine or not to be affected by article manipulation. Also, to improve the precision of fake news detection, the study added a process to summarize a subject article and a verifying article through the summarization model. In order to verify the suggested algorithm, this study conducted verification for summarization method of documents, verification for search method of verification articles, and verification for the precision of fake news detection in the finally suggested algorithm. The algorithm suggested in this study can be helpful to identify the truth of an article before it is applied to media sources and made available online via various media sources.

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5시계열 예측을 위한 스타일 기반 트랜스포머

저자 : 김동건 ( Dong-keon Kim ) , 김광수 ( Kwangsu Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 579-586 (8 pages)

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시계열 예측은 과거 시점의 정보를 토대로 미래 시점의 정보를 예측하는 것을 말한다. 향후 시점의 정보를 정확하게 예측하는 것은 다양한 분야 전략 수립, 정책 결정 등을 위해 활용되기 때문에 매우 중요하다. 최근에는 트랜스포머 모델이 시계열 예측 모델로서 주로 연구되고 있다. 그러나 기존의 트랜스포머의 모델은 예측 순차를 출력할 때 출력 결과를 다시 입력하는 자가회귀 구조로 되어 있다는 한계점이 있다. 이 한계점은 멀리 떨어진 시점을 예측할 때 정확도가 떨어진다는 문제점을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하고 더 정확한 시계열 예측을 위해 스타일 변환 기법에 착안한 순차 디코딩 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 트랜스포머-인코더에서 과거 정보의 특성을 추출하고, 이를 스타일-기반디코더에 반영하여 예측 시계열을 생성하는 구조로 되어 있다. 이 구조는 자가회귀 방식의 기존의 트랜스포머의 디코더 구조와 다르게, 예측 순차를 한꺼번에 출력하기 때문에 더 먼 시점의 정보를 좀 더 정확히 예측할 수 있다는 장점이 있다. 서로 다른 데이터 특성을 가지는 다양한 시계열 데이터셋으로 예측 실험을 진행한 결과, 본 논문에서 제시한 모델이 기존의 다른 시계열 예측 모델보다 예측 정확도가 우수하다는 것을 보인다.


Time series forecasting refers to predicting future time information based on past time information. Accurately predicting future information is crucial because it is used for establishing strategies or making policy decisions in various fields. Recently, a transformer model has been mainly studied for a time series prediction model. However, the existing transformer model has a limitation in that it has an auto-regressive structure in which the output result is input again when the prediction sequence is output. This limitation causes a problem in that accuracy is lowered when predicting a distant time point. This paper proposes a sequential decoding model focusing on the style transformation technique to handle these problems and make more precise time series forecasting. The proposed model has a structure in which the contents of past data are extracted from the transformer-encoder and reflected in the style-based decoder to generate the predictive sequence. Unlike the decoder structure of the conventional auto-regressive transformer, this structure has the advantage of being able to more accurately predict information from a distant view because the prediction sequence is output all at once. As a result of conducting a prediction experiment with various time series datasets with different data characteristics, it was shown that the model presented in this paper has better prediction accuracy than other existing time series prediction models.

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6뇌파의 중첩 분할에 기반한 CNN 앙상블 모델을 이용한 뇌전증 발작 검출

저자 : 김민기 ( Min-ki Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 587-594 (8 pages)

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뇌파(electroencephalogram, EEG)를 이용한 진단이 확대되면서 EEG 신호를 자동으로 분류하기 위한 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 일반인과 뇌전증 환자에게서 추출한 EEG 신호를 효과적으로 식별할 수 있는 CNN 모델을 제안한다. CNN의 학습에 필요한 데이터를 확장하기 위하여 EEG 신호를 낮은 차원의 신호로 분할하고, 이것을 다시 여러 개의 세그먼트로 중첩 분할하여 CNN 학습에 이용한다. 이와 더불어 CNN의 성능을 개선하기 위하여 CNN 앙상블 전략을 제안한다. 공개된 Bonn 데이터세트로 실험을 수행한 결과 뇌전증 발작을 99.0% 이상의 정확도로 검출하였고, 앙상블 방식에 의해 3-클래스와 5-클래스의 EEG 분류에서 정확도가 향상되었다.


As the diagnosis using encephalography(EEG) has been expanded, various studies have been actively performed for classifying EEG automatically. This paper proposes a CNN model that can effectively classify EEG signals acquired from healthy persons and patients with epilepsy. We segment the EEG signals into sub-signals with smaller dimension to augment the EEG data that is necessary to train the CNN model. Then the sub-signals are segmented again with overlap and they are used for training the CNN model. We also propose ensemble strategy in order to improve the classification accuracy. Experimental result using public Bonn dataset shows that the CNN can detect the epileptic seizure with the accuracy above 99.0%. It also shows that the ensemble method improves the accuracy of 3-class and 5-class EEG classification.

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7Cloud Robotics Platform 환경에서 Node간 안전한 통신 기법

저자 : 김형주 ( Hyungjoo Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 595-602 (8 pages)

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로봇은 주변 상황을 인지하고 Task를 부여받는 software oriented 형상으로 발전하고 있다. Cloud Robotics Platform은 로봇에 Service Oriented Architecture 형상을 지원하기 위한 방법으로, 상황에 따라 필요한 Task와 Motion Controller를 클라우드 기반으로 제공할 수 있는 방안이다. 휴머노이드 로봇으로 진화할수록 로봇은 로봇 3대 원칙에 따라 보편화된 일상생활 속에서 인간에게 도움을 주기 위해 사용될 것이다. 따라서 특정개인만을 위한 로봇 이외에도, 상황에 따라 모든 인간에게 도움을 줄 수 있는 공공재로써의 로봇이 보편화될 것이다. 따라서, 생성하는 정보는 사람, 로봇, 로봇에 지능을 부여하는 클라우드 상의 서비스 애플리케이션, 로봇과 클라우드를 이어주는 클라우드 브릿지로 구성될 것으로 분석되는 Cloud Robotics Computing 환경에서 정보보안의 중요성은 인간의 생명 및 안전을 위해 필수불가결한 요소로 자리잡게 될 것이다. 본 논문에서는 지능화된 로봇을 위한 Cloud Robotics Computing 환경에서 사람, 로봇, 클라우드 브릿지, 클라우드 시스템간 통신 시 보안을 제공하여 해킹으로부터 안전하고 개인의 정보가 보호되는 로봇 서비스가 가능할 수 있는 Security Scheme을 제안한다.


The robot is developing into a software-oriented shape that recognizes the surrounding situation and is given a task. Cloud Robotics Platform is a method to support Service Oriented Architecture shape for robots, and it is a cloud-based method to provide necessary tasks and motion controllers depending on the situation. As it evolves into a humanoid robot, the robot will be used to help humans in generalized daily life according to the three robot principles. Therefore, in addition to robots for specific individuals, robots as public goods that can help all humans depending on the situation will be universal. Therefore, the importance of information security in the Cloud Robotics Computing environment is analyzed to be composed of people, robots, service applications on the cloud that give intelligence to robots, and a cloud bridge that connects robots and clouds. It will become an indispensable element for In this paper, we propose a Security Scheme that can provide security for communication between people, robots, cloud bridges, and cloud systems in the Cloud Robotics Computing environment for intelligent robots, enabling robot services that are safe from hacking and protect personal information.

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1협업 사이버물리시스템의 결함 치명도 분석을 통한 안전성 확보

저자 : Manzoor Hussain , Nazakat Ali , 홍장의 ( Jang-eui Hong )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 8호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 287-300 (14 pages)

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협업 사이버-물리 시스템(Collaborative Cyber-Physical Systems, CCPS)은 물리 세계와 사이버 세계가 밀접하게 결합하여 공동의 목표를 달성하기 위하여 협업을 수행하는 시스템이다. 한편, 단일 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical System)의 경우에는 ISO 26262 또는 IEC 61508과 같은 표준을 따르거나 다양한 위험 분석 기법을 적용함으로써 그 안전을 확보할 수 있다. 그러나 CCPS에서는 협업을 수행중인 한 CPS의 결함으로 인하여 다른 협업 중인 CPS에게 수많은 결함을 발생시키기 때문에 안전의 확보가 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 CCPS의 위험을 분석하여 안전을 확보하기 위해 복합적인 위험 분석과 위험 분석 산출물 사이의 관계를 기반으로 하는 위험 치명도 매트릭스(Fault Criticality Matrix, FCM)를 제시한다. FCM에서는 결함, 결함의 치명도, 안전 가드와 안전 가드의 발생 확률, 결함의 영향 및 순위를 나열하여 분석한다. 안전 엔지니어는 이를 통해 시스템의 설계 단계에서 각 결함의 치명도와 영향을 분석하고, 설계된 안전 가드를 통해 식별된 고장을 효과적으로 관리하고 제어함으로써 안전한 CPS를 개발할 수 있다. 제시된 방법의 유용성을 확인하기 위해 CCPS의 대표적 예인 군집주행에 대하여 사례 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 도구를 사용하여 군집주행 시스템에 FCM을 적용함으로써 상세한 결함 치명도 분석을 수행하였고, 분석 결과는 적합성과 효과성 관점에서 점검되었다. 또한 군집 주행에 대한 시뮬레이션 수행을 통해 FCM을 사용하여 결함 치명도를 분석한 군집주행 시스템이 발견된 모든 결함을 완화시켜 충돌 가능성을 크게 낮추었음을 보였다.

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2교통사고 심각 정도 예측을 위한 TATI 모델 제안

저자 : 추민지 ( Min-ji Choo ) , 박소현 ( So-hyun Park ) , 박영호 ( Young-ho Park )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 8호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 301-310 (10 pages)

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TATI 모델이란 Traffic Accident Text to RGB Image 모델로, 교통사고 심각 정도 예측을 위한 본 논문에서 제안하는 방법론이다. 교통사고 치사율은 매년 감소하는 추세이나 OECD 회원국 중 하위권에 속해있다. 교통사고 치사율 감소를 위해 많은 연구들이 진행되었고, 그 중에서 교통사고 심각 정도를 예측하여 발생 및 치사율을 줄이기 위한 연구가 꾸준하게 진행되고 있다. 이와 관련하여 최근에는 통계 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 교통사고 심각 정도 예측을 하는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 교통사고 심각 정도를 예측하기 위해서 교통사고 데이터를 컬러 이미지로 변환하고, CNN 모델을 통해 이를 수행한다. 성능 비교를 위해 제안하는 모델과 다른 모델들을 같은 데이터로 학습시키고, 예측결과를 비교하는 실험을 진행했다. 10번의 실험을 통해 4개의 딥러닝 모델의 정확도와 오차 범위를 비교하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 TATI 모델의 정확도가 0.85로 가장 높은 정확도를 보였고, 0.03으로 두 번째로 낮은 오차 범위를 보여 성능의 우수성을 확인하였다.

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3인공 위성 사진 내 선박 탐지 정확도 향상을 위한 Watershed 알고리즘 기반 RoI 축소 기법

저자 : 이승재 ( Seung Jae Lee ) , 윤지원 ( Ji Won Yoon )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 8호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 311-318 (8 pages)

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해상 안보, 국제 동향 파악 등 다양한 이유로 해상 사진에서 선박을 탐지하고자하는 연구는 지속되어 왔다. 인공지능의 발달로 인해 사진 및 영상 내 객체 탐지를 위한 R-CNN 모델이 등장하였고 객체탐지의 성능이 비약적으로 상승하였다. R-CNN 모델을 이용한 해상 사진에서의 선박 탐지는 인공위성 사진에도 적용되기 시작하였다. 하지만 인공위성 사진은 넓은 지역을 투사하기 때문에 선박 외에도 차량, 지형, 건물 등 다양한 객체들이 선박으로 인식되는 경우가 있다. 본 논문에서는 R-CNN계열 모델을 이용한 인공위성 사진에서의 선박 탐지의 성능을 개선하기 위한 새로운 방법론을 제안한다. 표지자 기반 watershed 알고리즘을 통해 육지와 바다를 분리하고 morphology 연산을 수행하여 RoI를 한 차례 더 특정한 뒤 특정된 RoI에 R-CNN 계열 모델을 사용하여 선박을 탐지하여 오탐을 줄인다. 해당 방법을 이용하여 Faster R-CNN을 사용하였을 경우, Faster R-CNN만을 사용했을 때에 비해 오탐률을 80% 줄일 수 있었다.

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4다중 작업, 다중 홉 질문 응답을 위한 그래프 추론 및 맥락 융합

저자 : 이상의 ( Sangui Lee ) , 김인철 ( Incheol Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 8호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 319-330 (12 pages)

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최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 다중 작업, 다중 홉 질문 응답에 관한 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 이러한 다중 작업, 다중 홉 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 여러 문단들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 답변 유형, 뒷받침 문장들과 답변 영역 등을 동시에 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능과 긍정적 효과를 입증한다.

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5문화 여가 중심의 메타버스 유형 및 발전 방향 연구

저자 : 고선영 ( Sun Young Ko ) , 정한균 ( Han Kun Chung ) , 김종인 ( Jong-in Kim ) , 신용태 ( Youngtae Shin )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 8호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 331-338 (8 pages)

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메타버스(Metaverse)는 초월과 세계를 의미하는 'meta'와 'universe'의 합성어로서 일상생활과 경제 활동이 가능한 디지털 세계이다. 코로나19 대유행을 기점으로 여가 생활을 즐기는 대안 공간으로서 메타버스가 활발히 이용되고 있는 반면에 메타버스 관련 국내 연구는 매우 미미한 실정이다. 이에 국내외 메타버스 선행 연구를 바탕으로 문화 여가 중심의 메타버스 유형 분석과 핵심 특성 도출 연구를 수행하였다. 현재 메타버스 시대가 개화 중인 상황을 고려하여 메타버스 유형별 개발 동향과 관련 기술도 함께 살펴보았다. 아울러 문화 여가 중심의 메타버스 발전 방향을 분야별로 제시하였다. 본 연구는 메타버스의 용도와 목적에 따라 사회, 협업, 여가 등 이론적 모델을 발굴하여 분석한 후 사례 연구를 통해 문화 여가 중심의 메타버스 개념을 확립하고 3가지 유형과 각 특징을 도출함으로써 기존 국내외 연구와 차별화를 두었다. 최신 IT 기술 발전과 생활상의 변화를 반영한 메타버스 개발 연구에 방향성을 제시한다는 것에 의의가 있다.

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