논문 상세보기

한국인터넷정보학회> 인터넷정보학회논문지> LDA 토픽모델링을 활용한 인공지능 관련 국가R&D 연구동향 분석

KCI등재

LDA 토픽모델링을 활용한 인공지능 관련 국가R&D 연구동향 분석

A Study on Analysis of national R&D research trends for Artificial Intelligence using LDA topic modeling

양명석 ( Myungseok Yang ) , 이성희 ( Sunghee Lee ) , 박근희 ( Keunhee Park ) , 최광남 ( Kwangnam Choi ) , 김태현 ( Taehyun Kim )
  • : 한국인터넷정보학회
  • : 인터넷정보학회논문지 22권5호
  • : 연속간행물
  • : 2021년 10월
  • : 47-55(9pages)
인터넷정보학회논문지

DOI


목차

1. 서 론
2. 관련 연구
3. 연구방법
4. 분석결과
5. 결 론
참고문헌(Reference)

키워드 보기


초록 보기

특정 주제분야에 대한 연구동향 분석은 대부분 논문, 특허 등 문헌정보를 대상으로 한 키워드 추출을 통해 토픽모델링 기법을 적용하여 주요 연구주제와 연도별 추이 등을 살펴보는 방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 제공하는 인공지능 관련 국가연구개발사업 과제정보를 대상으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링 기법을 활용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 추출·분석하여 국가연구개발사업에 대한 연구주제와 투자방향에 대하여 분석하고자 한다. NTIS는 국가연구개발사업·과제정보를 비롯하여, 논문, 특허, 보고서 등 연구를 통해 생성된 주요 연구개발성과에 이르기까지 방대한 양의 국가R&D 정보를 제공하고 있다. 본 논문에서는 NTIS 통합검색에서 인공지능 키워드와 관련된 분류 검색을 수행하여 검색결과를 확인하고, 최근3개년 과제정보를 다운로드 받아 기초데이터를 구축하였다. 파이썬에서 제공하는 LDA 토픽모델링 라이브러리를 활용하여 기초데이터 (연구목표, 연구내용, 기대효과, 키워드 등)를 대상으로 관련 토픽과 주제어를 추출하고 분석하여 연구투자방향에 대한 인사이트를 도출하였다.
Analysis of research trends in specific subject areas is performed by examining related topics and subject changes by using topic modeling techniques through keyword extraction for most of the literature information (paper, patents, etc.). Unlike existing research methods, this paper extracts topics related to the research topic using the LDA topic modeling technique for the project information of national R&D projects provided by the National Science and Technology Knowledge Information Service (NTIS) in the field of artificial intelligence. By analyzing these topics, this study aims to analyze research topics and investment directions for national R&D projects. NTIS provides a vast amount of national R&D information, from information on tasks carried out through national R&D projects to research results (thesis, patents, etc.) generated through research. In this paper, the search results were confirmed by performing artificial intelligence keywords and related classification searches in NTIS integrated search, and basic data was constructed by downloading the latest three-year project information. Using the LDA topic modeling library provided by Python, related topics and keywords were extracted and analyzed for basic data (research goals, research content, expected effects, keywords, etc.) to derive insights on the direction of research investment.

UCI(KEPA)

I410-ECN-0102-2022-500-000902646

간행물정보

  • : 공학분야  > 기타(공학)
  • : KCI등재
  • :
  • : 격월
  • : 1598-0170
  • : 2287-1136
  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 2000-2022
  • : 1697


저작권 안내

한국학술정보㈜의 모든 학술 자료는 각 학회 및 기관과 저작권 계약을 통해 제공하고 있습니다.

이에 본 자료를 상업적 이용, 무단 배포 등 불법적으로 이용할 시에는 저작권법 및 관계법령에 따른 책임을 질 수 있습니다.

23권3호(2022년 06월) 수록논문
최근 권호 논문
| | | |

KCI등재

1UAV 운영 신뢰성 개선을 위한 SATURN 통신망 항재밍 프레임 오율과 해밍코드 반복 전송 향상 기술

저자 : 황윤하 ( Yoonha Hwang ) , 백정석 ( Jungsuk Baik ) , 구교안 ( Gyoan Gu ) , 정종문 ( Jong-moon Chung )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 1-12 (12 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

기술 발전에 따라 UAV(Unmanned aerial vehicle)의 성능이 향상되고 가격이 낮아지면서 미래에는 다양한 분야에서 UAV의 활용도가 높아질 것으로 예상된다. UAV를 안정적으로 운용하기 위해서는 제어 신호와 영상정보 통신을 유지하는 것이 매우 중요하며 예기치 못한 재밍 공격에 통신이 교란되면 치명적인 UAV 추락 사고가 발생할 수 있다. 반대로 원자력발전소 등의 주요 시설을 보호해야 하는 입장에서는 적군의 UAV들과 민간 목적으로 사용하는 상용 드론들의 위협을 고려 해야할 필요성이 있다. 본 연구에서는 SATURN(Second generation Anti-jam Tactical UHF Radio for NATO)과 같은 UHF 무전기를 사용한 UAV 설계 시 FEC(Forward error correction) 기술 중 하나인 해밍코드와 MSK(Minimum Shift Keying) 변조를 사용하는 시스템에 반복 전송 기법과 결합하여 항재밍 성능을 높여 UAV 운영 환경에서 지연시간이 낮은 안정적인 통신링크를 유지하도록 제안한다.


As the performance of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are improving and the prices are lowering, it is expected that the use of UAVs will continuously grow in the future. It is important to always maintain control signal and video communication to operate remote UAVs stably, especially in military UAV operations, as unexpected jamming attacks can result in fatal UAV crashes. In this paper, to improve the network reliability and low latency when supporting UAV operations, the anti-jamming performance of Second generation Anti-jam Tactical UHF Radio for NATO (SATURN) networks is analyzed and enhanced by applying Forward Error Correction (FEC) and Minimum Shift Keying (MSK) modulation as well as Hamming code based multiple transmission techniques.

KCI등재

2밀리미터파 대역 딥러닝 기반 다중빔 전송링크 성능 예측기법

저자 : 최준혁 ( Jun-hyeok Choi ) , 김문석 ( Mun-suk Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 13-20 (8 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능 평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측 기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.


IEEE 802.11ay Wi-Fi is the next generation wireless technology and operates in mmWave band. It supports the MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) transmission in which an AP (Access Point) can transmit multiple data streams simultaneously to multiple STAs (Stations). To this end, the AP should perform MU-MIMO beamforming training with the STAs. For efficient MU-MIMO beamforming training, it is important for the AP to estimate signal strength measured at each STA at which multiple beams are used simultaneously. Therefore, in the paper, we propose a deep learning-based link quality estimation scheme. Our proposed scheme estimates the signal strength with high accuracy by utilizing a deep learning model pre-trained for a certain indoor or outdoor propagation scenario. Specifically, to estimate the signal strength of the multiple concurrent beams, our scheme uses the signal strengths of the respective single beams, which can be obtained without additional signaling overhead, as the input of the deep learning model. For performance evaluation, we utilized a Q-D (Quasi-Deterministic) Channel Realization open source software and extensive channel measurement campaigns were conducted with NIST (National Institute of Standards and Technology) to implement the millimeter wave (mmWave) channel. Our simulation results demonstrate that our proposed scheme outperforms comparison schemes in terms of the accuracy of the signal strength estimation.

KCI등재

3임계 방식 기반 안전 비밀조각 공유 P2P 시스템 연구

저자 : 최정현 ( Cheong-hyeon Choi )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 21-33 (13 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

본 논문은 기업비밀 노출로 초래될 손실을 현격히 줄일 안전 비밀조각 공유 시스템을 제안한다. 본 연구 시스템은 중앙서버 방식이 아닌 효율적 P2P 분산 시스템을 제안한다. 최근 비트코인 유통 시스템도 역시 P2P 분산 방식을 사용하고 있다. 본 연구는 기능이 단순하고 확장성이 높고 전송 효율적인 토렌트 P2P 분산 구조와 그 프로토콜을 사용하여 토렌트 파일조각 대신 임계 샤미르(Shamir) 비밀조각의 보안 유통을 설계한다. 본 연구는 임계 샤미르 비밀조각 공유기법 (Threshold Shamir Secret Sharing Scheme)을 시스템에 적용하고. 동시에 다중 협동장치의 서명기법을 사용하여 안전하고 강력한 다중인증방식의 사용자 인증을 수행한다. 안전한 비밀 데이터 유통도 공개키로 암호화 교환된 임시키의 대칭암호방식의 효율적 암호화로 전송을 한다. 짧은 유효기간의 임시키는 세션 동안 생성되고 세션 마감후 소멸하므로 키 노출에서 안전하다. 특별히 본 제안한 시스템의 특징은 임계 분산기법을 효율적 토렌트 P2P 분산 시스템에 구조적 변경없이 효과적으로 적용한다. 동시에 본 시스템은 효율적인 임시키 대칭암호방식으로 비밀파일 유통에 기밀성을 보장하고 임시키는 공개키 암호방식으로 안전하게 교환된다, 본 시스템은 외부 유출 기기도 사용자로 동적 등록이 가능하다. 이 확장성으로 기밀성과 인증성을 동적으로 등록된 사용자에게도 적용할 수 있다.


This paper is to suggest the secure secret sharing system in order to outstandingly reduce the damage caused by the leakage of the corporate secret. This research system is suggested as efficient P2P distributed system kept from the centrally controlled server scheme. Even the bitcoin circulation system is also based on P2P distribution scheme recenly. This research has designed the secure circulation of the secret shares produced by Threshold Shamir Secret Sharing scheme instead of the shares specified in the torrent file using the simple, highly scalable and fast transferring torrent P2P distribution structure and its protocol. In addition, this research has studied to apply both Shamir Threshold Secret Sharing scheme and the securely strong multiple user authentication based on Collaborative Threshold Autentication scheme. The secure transmission of secret data is protected as using the efficient symmetric encryption with the session secret key which is safely exchanged by the public key encryption. Also it is safer against the leakage because the secret key is effectively alive only for short lifetime like a session. Especially the characteristics of this proposed system is effectively to apply the threshold secret sharing scheme into efficient torrent P2P distributed system without modifying its architecture of the torrent system. In addition, this system guaranttes the confidentiality in distributing the secret file using the efficient symmetric encryption scheme, which the session key is securely exchanged using the public key encryption scheme. In this system, the devices to be taken out can be dynamically registered as an user. This scalability allows to apply the confidentiality and the authentication even to dynamically registerred users.

KCI등재

4패치 특징 코어세트 기반의 흉부 X-Ray 영상에서의 병변 유무 감지

저자 : 김현빈 ( Hyun-bin Kim ) , 전준철 ( Jun-chul Chun )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 35-45 (11 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.


Even in recent years, treatment of first-aid patients is still often delayed due to a shortage of medical resources in marginalized areas. Research on automating the analysis of medical data to solve the problems of inaccessibility for medical services and shortage of medical personnel is ongoing. Computer vision-based medical inspection automation requires a lot of cost in data collection and labeling for training purposes. These problems stand out in the works of classifying lesion that are rare, or pathological features and pathogenesis that are difficult to clearly define visually. Anomaly detection is attracting as a method that can significantly reduce the cost of data collection by adopting an unsupervised learning strategy. In this paper, we propose methods for detecting abnormal images on chest X-RAY images as follows based on existing anomaly detection techniques. (1) Normalize the brightness range of medical images resampled as optimal resolution. (2) Some feature vectors with high representative power are selected in set of patch features extracted as intermediate-level from lesion-free images. (3) Measure the difference from the feature vectors of lesion-free data selected based on the nearest neighbor search algorithm. The proposed system can simultaneously perform anomaly classification and localization for each image. In this paper, the anomaly detection performance of the proposed system for chest X-RAY images of PA projection is measured and presented by detailed conditions. We demonstrate effect of anomaly detection for medical images by showing 0.705 classification AUROC for random subset extracted from the PadChest dataset. The proposed system can be usefully used to improve the clinical diagnosis workflow of medical institutions, and can effectively support early diagnosis in medically poor area.

KCI등재

5하이퍼레저 패브릭을 이용한 화물차 디지털 운행기록 단말기의 안전운행 보상시스템 구현

저자 : 김용배 ( Yong-bae Kim ) , 백주용 ( Juyong Back ) , 김종원 ( Jongweon Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 47-56 (10 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

본 논문의 안전운행 보상시스템은 안전운전을 수행한 차량운전자에게 직접적인 보상을 제공하여 안전운전의 동기를 부여하고 적극적 참여를 유도함으로써 사고의 발생을 줄여 생명과 재산의 손실을 줄이는데 목표가 있다. 기존의 디지털 운행기록계의 경우 차량의 운전상태를 기록만 하였으나, 안전운전보상시스템은 사고예방 효과를 높이기 위한 지원책으로서 안전운전을 수행한 경우 금전적 보상을 통해 위험운전을 피하고 안전운전을 하도록 유도하였다. 즉, 과속으로 인한 사고 발생 빈도가 높은 지역에서는 속도 준수, 또는 차 간 거리 유지, 지정차로 운행 등의 안전운행 지시를 수행한 경우 직접적인 보상을 제공함으로써 안전운전 동기를 부여하여 교통사고를 예방하고자 한다. 이러한 안전운행 데이터와 보상내용은 투명하고 안전하게 관리되어야 하므로 보상근거와 보상내용을 폐쇄형 블록체인 하이퍼레저 패브릭을 이용하여 구축하였다. 그러나 블록체인 시스템은 투명성과 안전성이 보장되는 반면에 낮은 데이터 처리속도가 문제가 되므로 이를 개선하고자 블록생성 가속 기능을 구현하였다. 본 연구에서는 순차적으로 블록을 생성하는 속도가 10TPS(Transaction per second) 내외의 낮은 속도를 나타내어, 블록의 생성속도를 높이기 위해 가속 기능을 적용한 결과 1,000TPS 이상의 고성능 네트워크를 구현하였다.


The safe driving reward system aims to reduce the loss of life and property by reducing the occurrence of accidents by motivating safe driving and encouraging active participation by providing direct reward to vehicle drivers who have performed safe driving. In the case of the existing digital tachograph, the goal is to limit dangerous driving by recording the driving status of the vehicle whereas the safe driving reward system is a support measure to increase the effect of accident prevention and induces safe driving with financial reward when safe driving is performed. In other words, in an area where accidents due to speeding are high, direct reward is provided to motivate safe driving to prevent traffic accidents when safe driving instructions such as speed compliance, maintaining distance between vehicles, and driving in designated lanes are performed. Since these safe operation data and reward histories must be managed transparently and safely, the reward evidences and histories were constructed using the closed blockchain Hyperledger Fabric. However, while transparency and safety are guaranteed in the blockchain system, low data processing speed is a problem. In this study, the sequential block generation speed was as low as 10 TPS(transaction per second), and as a result of applying the acceleration function a high-performance network of 1,000 TPS or more was implemented.

KCI등재

6화물 컨테이너 내 IMS 신호를 이용한 적응 윈도우 기반 마약 및 폭발물 검출

저자 : 주희송 ( Heesong Ju ) , 김동현 ( Donghyun Kim ) , 조성윤 ( Sungyoon Cho ) , 박경원 ( Kyungwon Park ) , 김양섭 ( Yangsub Kim ) , 전원기 ( Wongi Jeon ) , 권기원 ( Kiwon Kwon )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 57-65 (9 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

선박 또는 항공기 화물을 이용한 국제적인 마약 및 폭발물 반입 시도가 증가하는 추세이다. 최근 우리나라에서도 마약 및 폭발물의 검출 사례가 증가하고 있어 주 경로인 항만, 공항의 컨테이너 검색을 통해 위험물질(마약 및 폭발물)을 탐지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이온 이동도 분광법(Ion Mobility Spectrometry: IMS)의 샘플링 된 출력신호를 이용하여 컨테이너 내부의 위험물질을 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 초기화 단계에서 알고 있는 물질을 사용하여 목표 위험물질의 이온 검출을 위한 문턱값, 윈도우 길이, 잡음 수준 등의 파라미터를 사전에 추정한다. 추정된 파라미터는 컨테이너 내부의 목표 위험물질의 이온 검출에 사용된다. 제안된 기법은 컨테이너 환경에 의해 IMS 신호 최대값과 이온 이동도가 변동하는 경우에 적용될 수 있다.


International attempts to smuggle narcotics and explosives using ship or aircraft cargoes are on the rise. With the recent increase in the number of detection cases of narcotics and explosives in Korea, it is important to detect dangerous material (narcotics and explosives) through container searches at ports and airports, which are the main routes. This paper proposes a technique to detect dangerous material in cargo containers using the sampled output signal of ion mobility spectroscopy (IMS). The proposed technique estimates parameters such as a threshold, a window length, and a noise level for ion detection of the target dangerous material by using known materials in the initialization stage. The estimated parameters are used to detect the ions of the dangerous target material inside the containers. The proposed technique can be applied when the peak value of the IMS signal and the ion mobility are varying due to container environments.

KCI등재

7유한요소법을 이용한 도파관 전자기 해석의 흡수경계조건 고찰 및 병렬화

저자 : 박우빈 ( Woobin Park ) , 김문성 ( Moonseong Kim ) , 이우찬 ( Woochan Lee )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 67-76 (10 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

현대에는 전자기파를 이용한 전력 및 신호 전달이 필수적인데, 전자기파를 원하는 경로를 통해 효율적으로 전달하기 위해서는 도파 구조(guided structure)가 필요하다. 본 논문에서는 먼저 전파해석 기법인 유한요소법(FEM : Finite Element Method)을 적용하여 도파 구조 중 하나인 2-D/3-D 도파관(waveguide)에 대해 직접 in-house code를 작성하여 전자기 시뮬레이션하였다. 이후 in-house code의 해석 결과를 대표적인 전자파 상용 시뮬레이션 소프트웨어인 HFSS의 결과와 비교하여 해석의 정확성을 검증하였다. 아울러, 전자기 해석에 있어 무한대의 해석 영역을 잘라 해석하기 위해 필수적인 흡수경계조건(ABC : Absorbing Boundary Condition)의 성능을 분석한 후, 병렬화 기법의 적용에 따른 성능 향상을 제시하였다.


Power and signal transmission using electromagnetic waves are essential in modern times, and a guided structure is needed to transmit electromagnetic waves efficiently through the desired path. This paper performed an electromagnetic simulation using the in-house code for the 2-D/3-D waveguide using the finite element method. The accuracy of the analysis was verified by comparing it with the results of HFSS, a representative electromagnetic wave simulation software. In addition, the performance of the Absorbing Boundary Condition (ABC), which is essential to truncate the infinite computational domain for computational electromagnetics, was analyzed. Finally, the parallelization technique was applied to accelerate the simulation speed, demonstrating performance improvement.

KCI등재

8대학생들의 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 요인 분석 연구

저자 : 주유존 ( Liucun Zhu ) , 왕초 ( Chao Wang ) , 황하성 ( Hasung Hwang )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 77-85 (9 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

유튜브 콘텐츠의 다양성에 주목한 기존 연구와 달리 본 연구는 이용자들의 유튜브 추천 시스템에 대한 만족도에 영향을 미치는 요인을 밝히고자 하였다. 구체적으로 기술수용모델에 이용자들의 인식 변인인 콘텐츠 선호 적합성, 프라이버시 염려를 추가하여 이러한 변인들이 유튜브 AI 추천 시스템의 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 20~30대의 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 응답자들에게 있어서 기술수용모델의 주요 변인인 유희성, 유용성은 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 유의미한 요인으로 나타난 반면에 용이성의 영향력은 발견되지 않았다. 둘째, 유튜브 콘텐츠의 선호적합성은 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 프라이버시 염려는 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치지 않았다. 이러한 연구결과를 바탕으로 연구의 시사점과 후속 연구의 과제를 제언하였다.


Unlike previous studies that focused on the diversity of YouTube content, this study tried to identify factors affecting users' satisfaction with the YouTube recommendation system. Specifically, by adding content preference suitability and privacy concerns to the technology acceptance model, we empirically analyzed how these variables affect user's satisfaction of the YouTube AI recommendation system. For this purpose, asurvey was conducted on college students in their 20s and 30s, and the main research results are as follows. First, in the respondents of this study, playfulness and usefulness, which are major variables of the technology acceptance model, appeared as significant factors affecting the satisfaction of the YouTube AI recommendation system, whereas the effect of ease to use was not found. Second, content preference suitability was found to affect the satisfaction with AI recommendation system, but privacy concerns did not affect the satisfaction with YouTube AI recommendation system. Based on these research results, the implications of the study and the directions for future studies were suggested.

KCI등재

9응급상황에서 자동인증지원을 위한 빅데이터 처리 및 에지컴퓨팅 기반의 의료정보플랫폼 연구

저자 : 함규성 ( Gyu-sung Ham ) , 강민구 ( Mingoo Kang ) , 주수종 ( Su-chong Joo )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 87-95 (9 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

최근 스마트기술의 발달로 의료정보플랫폼에서 환자의 생체데이터가 실시간으로 측정 및 데이터베이스에 축적되며, 환자의 응급상황을 판단할 수 있다. 또한, 의료진은 이동단말기를 이용하여 간단한 인증 이후 환자정보에 쉽게 접근이 가능하다. 그러나 이동단말기를 이용한 의료정보 접근에 있어 환자상황과 이동단말기를 고려한 인증에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 응급상황에서 의료진의 이동단말기를 이용한 의료정보 접근허가를 위해 빅데이터 처리 및 에지컴퓨팅 기반의 자동인증지원 의료정보플랫폼에 대해 연구하였다. 기 연구된 자동인증 시스템은 응급상황에서 사용자인증과 이동단말기인증을 동시에 수행하며, 상위 의료정보 접근권한을 인증된 의료진과 이동단말기에 부여하는 인증 시스템이다. 환자의 고혈압, 당뇨와 같은 환자상태를 고려한 응급상황을 판단하기 위해 빅데이터 처리 및 분석기법을 제안한 플랫폼에 적용하였다. 또한 환자의 빠른 응급상황 판단을 위해 에지컴퓨팅을 의료정보 서버 앞단에 두어 의료정보 서버 대신 에지컴퓨팅에서 응급상황을 판단하도록 하였다. 의료정보 서버는 입력된 환자정보와 축적된 생체데이터를 이용하여 응급상황 판단수치를 도출하고, 에지컴퓨팅에 전달하여 환자 맞춤형 응급상황을 판단하도록 하였다. 결론적으로, 제안한 의료정보플랫폼은 빅데이터 처리와 에지컴퓨팅을 통해 환자상태를 고려하고 응급상황을 빠르게 판단하였으며, 자동인증을 통해 응급상황에서의 신속한 인증과, 환자상황과 의료진의 역할에 따른 접근권한 부여를 통해 환자정보를 보호하였다.


Recently, with the development of smart technology, in medical information platform, patient's biometric data is measured in real time and accumulated into database, and it is possible to determine the patient's emergency situations. Medical staff can easily access patient information after simple authentication using a mobile terminal. However, in accessing medical information using the mobile terminal, it is necessary to study authentication in consideration of the patient situations and mobile terminal. In this paper, we studied on medical information platforms based on big data processing and edge computing for supporting automatic authentication in emergency situations. The automatic authentication system that we had studied is an authentication system that simultaneously performs user authentication and mobile terminal authentication in emergency situations, and grants upper-level access rights to certified medical staff and mobile terminal. Big data processing and analysis techniques were applied to the proposed platform in order to determine emergency situations in consideration of patient conditions such as high blood pressure and diabetes. To quickly determine the patient's emergency situations, edge computing was placed in front of the medical information server so that the edge computing determine patient's situations instead of the medical information server. The medical information server derived emergency situation decision values using the input patient's information and accumulated biometric data, and transmit them to the edge computing to determine patient-customized emergency situation. In conclusion, the proposed medical information platform considers the patient's conditions and determine quick emergency situations through big data processing and edge computing, and enables rapid authentication in emergency situations through automatic authentication, and protects patient's information by granting access rights according to the patient situations and the role of the medical staff.

KCI등재

10연합학습시스템에서의 MLOps 구현 방안 연구

저자 : 홍승후 ( Seung-hoo Hong ) , 이강윤 ( Kangyoon Lee )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 97-110 (14 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

연합학습은 학습데이터의 전송없이 모델의 학습을 수행할 수 있는 학습방법이다. IoT 혹은 헬스케어 분야는 사용자의 개인정보를 다루는 만큼 정보유출에 민감하여 시스템 디자인에 많은 주의를 기울여야 하지만 연합학습을 사용하는 경우 데이터가 수집되는 디바이스에서 데이터가 이동하지 않기 때문에 개인정보 유출에 자유로운 학습방법으로 각광받고 있다. 이에 따라 많은 연합학습 구현체가 개발되었으나 연합학습을 사용하는 시스템의 개발과 운영을 위한 시스템 설계에 관한 구체적인 연구가 부족하다. 본 연구에서는 연합학습을 실제 프로젝트에 적용하여 IoT 디바이스에 배포하고자 할 때 연합학습의 수명주기, 코드 버전 관리, model serving, 디바이스 모니터링에 대한 대책이 필요함을 보이고 이러한 점을 보완해주는 개발환경에 대한 설계를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 중단 없는 model-serving을 고려하였고 소스코드 및 모델 버전 관리와 디바이스 상태 모니터링, 서버-클라이언트 학습 스케쥴 관리기능을 포함한다.


Federated learning is a learning method capable of performing model learning without transmitting learning data. The IoT or healthcare field is sensitive to information leakage as it deals with users' personal information, so a lot of attention should be paid to system design, but when using federated-learning, data does not move from devices where data is collected. Accordingly, many federated-learning implementations have been developed, but detailed research on system design for the development and operation of systems using federated learning is insufficient. This study shows that measures for the life cycle, code version management, model serving, and device monitoring of federated learning are needed to be applied to actual projects and distributed to IoT devices, and we propose a design for a development environment that complements these points. The system proposed in this paper considered uninterrupted model-serving and includes source code and model version management, device state monitoring, and server-client learning schedule management.

12
권호별 보기
같은 권호 다른 논문
| | | | 다운로드

KCI등재

1Interference Aware Fractional Frequency Reuse using Dynamic User Classification in Ultra-Dense HetNets

저자 : Ilhak Ban , Se-jin Kim

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1-8 (8 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

Small-cells in heterogeneous networks are one of the important technologies to increase the coverage and capacity in 5G cellular networks. However, due to the randomly arranged small-cells, co-tier and cross-tier interference increase, deteriorating the system performance of the network. In order to manage the interference, some channel management methods use fractional frequency reuse(FFR) that divides the cell coverage into the inner region(IR) and outer region(OR) based on the distance from the macro base station(MBS). However, since it is impossible to properly measure the distance in the method with FFR, we propose a new interference aware FFR(IA-FFR) method to enhance the system performance. That is, the proposed IA-FFR method divides the MUEs and SBSs into the IR and OR groups based on the signal to interference plus noise ratio(SINR) of macro user equipments(MUEs) and received signals strength of small-cell base stations(SBSs) from the MBS, respectively, and then dynamically assigns subchannels to MUEs and small-cell user equipments. As a result, the proposed IA-FFR method outperforms other methods in terms of the system capacity and outage probability.

KCI등재

2End-to-End Delay Analysis of a Dynamic Mobile Data Traffic Offload Scheme using Small-cells in HetNets

저자 : 김세진 ( Se-jin Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 9-16 (8 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

Recently, the traffic volume of mobile communications increases rapidly and the small-cell is one of the solutions using two offload schemes, i.e., local IP access (LIPA) and selected IP traffic offload (SIPTO), to reduce the end-to-end delay and amount of mobile data traffic in the core network (CN). However, 3GPP describes the concept of LIPA and SIPTO and there is no decision algorithm to decide the path from source nodes (SNs) to destination nodes (DNs). Therefore, this paper proposes a dynamic mobile data traffic offload scheme using small-cells to decide the path based on the SN and DN, i.e., macro user equipment, small-cell user equipment (SUE), and multimedia server, and type of the mobile data traffic for the real-time and non-real-time. Through analytical models, it is shown that the proposed offload scheme outperforms the conventional small-cell network in terms of the delay of end-to-end mobile data communications and probability of the mobile data traffic in the CN for the heterogeneous networks.

KCI등재

3기가비트 이더넷 망에서 OFB 방식을 이용한 물리 계층 프레임 보안 기법

저자 : 임성렬 ( Sung-yeal Im )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 17-26 (10 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

본 논문은 기가비트 이더넷 망에서 AES 알고리즘을 적용한 OFB 방식의 암호화/복호화를 이용한 물리 계층 프레임 보안 기법에 관한 것이다. 기가비트 이더넷 망에서 데이터 송수신시에 프레임을 보안 강도가 강력한 AES 알고리즘을 적용한 OFB 방식의 암호화/복호화를 수행하는 물리 계층에서의 데이터 보안 기법을 제안한다. 일반적으로 기가비트 이더넷망 운영 시에 보안 기능이 없으나 데이터 보안이 필요할 경우에 본 기법을 적용한 장치를 부가적으로 설치 여 보안 기능을 수행할 수가 있다. 기가비트 이더넷 망에서 데이터 전송 시에 이더넷 프레임은 IEEE 802.3 규격에 준하는 데 이 프레임에는 데이터 필드 외에도 수신 노드에서 데이터의 올바른 수신을 보장하기 위한 몇 개의 필드가 포함되어 있다. 암호화 시에는 이러한 영역을 제외한 데이터 영역만 암호화하여 실시간으로 전송하여 주어야 한다. 본 논문에서는 평문으로 구성된 IEEE802.3 프레임의 데이터 영역만 송신노드에서 암호화하여 전송한 프레임을 수신 노드에서 수신한 후 데이터 영역만 복호화하여 전송된 평문이 복구됨을 확인하여 암호화/복호화가 가능함을 보여준다. 일반적으로 보안 기능이 없이 운용하는 이더넷 망에서 데이터에 대한 보안이 요구될 시에 본 기법을 적용한 장치를 부가적으로 설치 함으로서 시스템의 신뢰성을 높일 수 있다.

KCI등재

4Efficient Resource Slicing Scheme for Optimizing Federated Learning Communications in Software-Defined IoT Networks

저자 : 담프로힘 ( Prohim Tam ) , 맛사 ( Sa Math ) , 김석훈 ( Seokhoon Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 27-33 (7 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.

KCI등재

5LDA 토픽 모델링을 이용한 액티브 시니어 콘텐츠 트렌드 분석

저자 : 이동우 ( Dongwoo Lee ) , 김유신 ( Yoosin Kim ) , 신은정 ( Eunjung Shin )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 35-45 (11 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

베이비 부머 세대가 고령인구로 진입하면서 기존의 시니어와는 달리 활동적인 모습을 보이는 시니어들이 액티브 시니어라는 신조어로 불리며 새로운 소비자 층으로 떠오르고 있다. 많은 국가들과 기업들도 이들을 주목하고 관련 정책이나 서비스를 제공하고자 하지만 액티브 시니어 트렌드에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 액티브 시니어에 대한 특징과 이들이 생산하고 소비하는 온라인 미디어 콘텐츠 트렌드를 파악하여,액티브 시니어를 적극 포용하고 지원할 수 있는 온라인 미디어에 대한 정책 및 서비스 방향성을 제시하고자한다. 이를 위해 소셜 미디어에서 액티브 시니어를 수집 키워드로 2018년 1월 1일부터 2021년 6월 31일까지 8,740건의 데이터를 수집하여 키워드 빈도 분석, TF-IDF 분석, LDA 토픽 모델링 분석을 하였다. 키워드 빈도 분석 및 TF-IDF 분석을 통해서 액티브시니어에 대한 관심도가 급증하고 있다는 것을 파악하였으며 LDA 토픽 모델링 분석을통해서 온라인 콘텐츠의 주제 영역을 10가지로 분류하고 라이프 스타일, 혜택, 쇼핑, 정부 사업, 정부 교육, 건강, 사회/경제, 케어 산업, 실버 주택, 여가로 명명하였다.

KCI등재

6LDA 토픽모델링을 활용한 인공지능 관련 국가R&D 연구동향 분석

저자 : 양명석 ( Myungseok Yang ) , 이성희 ( Sunghee Lee ) , 박근희 ( Keunhee Park ) , 최광남 ( Kwangnam Choi ) , 김태현 ( Taehyun Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 47-55 (9 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

특정 주제분야에 대한 연구동향 분석은 대부분 논문, 특허 등 문헌정보를 대상으로 한 키워드 추출을 통해 토픽모델링 기법을 적용하여 주요 연구주제와 연도별 추이 등을 살펴보는 방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 제공하는 인공지능 관련 국가연구개발사업 과제정보를 대상으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링 기법을 활용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 추출·분석하여 국가연구개발사업에 대한 연구주제와 투자방향에 대하여 분석하고자 한다. NTIS는 국가연구개발사업·과제정보를 비롯하여, 논문, 특허, 보고서 등 연구를 통해 생성된 주요 연구개발성과에 이르기까지 방대한 양의 국가R&D 정보를 제공하고 있다. 본 논문에서는 NTIS 통합검색에서 인공지능 키워드와 관련된 분류 검색을 수행하여 검색결과를 확인하고, 최근3개년 과제정보를 다운로드 받아 기초데이터를 구축하였다. 파이썬에서 제공하는 LDA 토픽모델링 라이브러리를 활용하여 기초데이터 (연구목표, 연구내용, 기대효과, 키워드 등)를 대상으로 관련 토픽과 주제어를 추출하고 분석하여 연구투자방향에 대한 인사이트를 도출하였다.

KCI등재

7Hybrid in-memory storage for cloud infrastructure

저자 : Dae Won Kim , Sun Wook Kim , Soo Cheol Oh

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 57-67 (11 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

Modern cloud computing is rapidly changing from traditional hypervisor-based virtual machines to container-based cloud-native environments. Due to limitations in I/O performance required for both virtual machines and containers, the use of high-speed storage (SSD, NVMe, etc.) is increasing, and in-memory computing using main memory is also emerging. Running a virtual environment on main memory gives better performance compared to other storage arrays. However, RAM used as main memory is expensive and due to its volatile characteristics, data is lost when the system goes down. Therefore, additional work is required to run the virtual environment in main memory. In this paper, we propose a hybrid in-memory storage that combines a block storage such as a high-speed SSD with main memory to safely operate virtual machines and containers on main memory. In addition, the proposed storage showed 6 times faster write speed and 42 times faster read operation compared to regular disks for virtual machines, and showed the average 12% improvement of container's performance tests.

KCI등재

8국내 오픈뱅킹 품질요소가 사용자 이용의도에 미치는 영향분석

저자 : 정보천 ( Bo-chun Jung ) , 홍석기 ( Suk-ki Hong )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 69-77 (9 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

금융업의 주요 채널이 모바일로 빠르게 변화하는 추세이다. 이러한 환경에서 은행들은 자사의 경쟁력 확보를 위해 정보통신기술을 이용하는 방안에 대해 많은 관심을 기울이며 특히 지급결제 분야에서 빠른 혁신이 추진되고 있다. 국내도 금융결제망의 개방형 전환, 간편 결제의 이용한도 확대 등 금융혁신을 가속화하기 위해 2019년 10월 오픈뱅킹서비스를 실시하였다. 본 논문은 국내 오픈뱅킹서비스의 품질요소가 이용의도에 미치는 영향에 관해 실증연구를 진행하였다. 오픈뱅킹을 구성하는 서비스 품질요소를 인터페이스 디자인, 혁신성, 보안성, 데이터 공유성으로 분류하고 기술수용모형(TAM)을 활용하여 인지된 편의성과 유용성, 이용의도에 유의미한 영향을 미치는지 검증하였다. 검증결과 혁신성과 보안성은 편의성과 유용성에 유의미한 영향을 미치지 못하였으나 인터페이스 디자인과 데이터 공유성은 인지된 편의성에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 연구결과는 학계와 더불어 오픈뱅킹서비스를 도입하려는 기업들에게 이용자의 서비스 이용품질에 관한 시사점을 제공한다.

KCI등재

9머신러닝 기반의 기업가치 예측 모형: 온라인 기업리뷰를 활용하여

저자 : 이한준 ( Hanjun Lee ) , 신동원 ( Dongwon Shin ) , 김희은 ( Hee-eun Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 79-86 (8 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

빅데이터 분석의 유용성이 주목을 받으면서 경영학 분야에서도 이를 활용하여 기업의 성과를 예측하고자 하는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 선행연구들은 주로 뉴스 기사나 SNS 등 기업 외부의 자료에 의존하고 있다. 직원의 만족도나 기업에 대한 직원의 인식, 장단점 평가와 같은 기업 내부의 목소리는 기업가치에 대한 잠재적인 영향력에도 불구하고 상대적으로 확보가 어려워 관련 연구가 아직 충분치 못하다. 이에 본 연구에서는 국내 유가증권시장 상장 기업을 대상으로 임직원의 기업리뷰가 기업가치에 미치는 영향을 살펴보고, 이를 기반으로 기업가치를 예측하는 모형을 구축하고자 한다. 이를 위해 온라인 기업리뷰 사이트인 잡플래닛(Jobplanet)에 2014년부터 2019년까지 전·현직원이 남긴 97,216건의 기업리뷰를 수집하고 동 데이터에 근거하여 머신러닝 기반의 예측 모형을 제안하였다. 제안한 모형 중 LSTM 기반 모형의 정확도가 73.2%로 가장 높았고 MAE 또한 0.359로 가장 낮은 오차를 보였다. 본 연구는 국내에서 머신러닝을 활용한 기업가치 연구 분야에 유용한 사례가 될 것으로 기대한다.

1
발행기관 최신논문
자료제공: 네이버학술정보
발행기관 최신논문
자료제공: 네이버학술정보

내가 찾은 최근 검색어

최근 열람 자료

맞춤 논문

보관함

내 보관함
공유한 보관함

1:1문의

닫기