본 연구에서는 다수의 유아가 등장하는 영상 내의 행동을 인식하기 위하여 딥러닝 기반의 유아 행동 인식 기술을 개발하였다. 유아들의 경우 동일한 행동이라도 표현과 방법이 다양하여 다양한 종류의 입력에 강건하게 분석될 수 있는 딥러닝 모델에 대한 개발이 필요하다. 본 연구에서는 입력 신호를 딥러닝의 입력에 맞도록 처리하고 3D ResNet을 사용하여 행동 인식 알고리즘을 제안하였다. 50명의 유아를 대상으로 13개 행동을 수행하는 영상 자료를 수집하였으며, 실험결과 13개의 행동 인식에 평균 72.21% 정확도를 보였다. 행동 중 서 있기 90.74%, 밀고 당기기 88.89%, 앉기 90.74%의 행동 인식률을 보였다. 향후 본 연구 결과물을 통해 일상생활에서 유아들의 행동 패턴을 자동으로 분석하고 서비스하는 연구에 활용될 수 있다.

본 논문에서는 선박용 디젤 발전기의 병렬운전 최적 운영방안에 관하여 논의하고자 한다. 여러 대의 디젤 발전기를 동기화하고자 할 때, 대상이 되는 발전기의 출력 주파수와 전압 등이 편차가 큰 상태에서 진행을 하게 되면, 기기 및 전력계통에 악영향을 초래할 수 있다. 그러므로 동기화 이전에 이러한 설정을 제대로 진행하여야 하나, 실제 현장에서는 운영자의 경험과 감각에 의존하고 있다. 본 논문에서는 실제 현장에서 단독운전을 통한 실험결과를 바탕으로, 각각 발전기의 속도조정률과 전압조정률 설정을 어떻게 하여야, 전력계통의 손상을 미치지 않고 효율을 극대화할 수 있는지에 대한 최적 운영방안에 대하여 논의하고자 한다.

교통수단의 과밀도화로 인한 대기오염은 도로이동오염원이라고 인식되고 있다. 공유E-스쿠터는 도시교통체증과 마지막 이동거리 수단으로 많은 편리함을 제공하고 있지만 적절하지 않은 사용습관과 폐차 과정에서 발생하는 탄소배출로 인해 공유 E-스쿠터가 환경오염을 가중시키는 원인으로 지목되고 있다. 따라서 본 연구에서는 공유E-스쿠터의 핵심 부품인 배터리의 과도한 사용문제와 장거리 사용으로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위하여 공유E-스쿠터의 위치를 재분배하는 방법으로 탄소배출제로 공급망네트워크(Zero-carbon Supply Chain Network: ZSCN) 최적화 모델을 제안한다. 제한한 ZSCN 모델을 통해 효율적으로 E-스쿠터를 이용할 수 있는 방법을 제시함으로써 온실가스배출량 감소와 비용 절감을 검증하였다. 제안된 ZSCN 모델의 신뢰성을 검증하기 위해 유전알고리즘(Genetic Algorithm: GA) 방법을 적용하였으며, 수치실험에서는 G광역시 서구지역의 공유 E-스쿠터 배치위치를 참고하여 ZSCN 모델을 적용하고 GA방법을 통해 그 최적해를 구하였다. 제안된 ZSCN 모델을 통해 효율적으로 공유 E-스쿠터를 이용할 수 있는 방법을 제시함으로써 온실가스배출량 감소와 비용 절감을 검증하였다.

본 연구는 염료감응 태양전지의 효율을 높이기 위해 새로운 구조의 광산란층을 개발하고, 광산란 입자 형태에 따른 광산란 효과를 분석하는 것이다. TiO₂ 나노로드 입자로 구성된 구형과 보울형 구조의 클서스터를 다양한 증기압을 갖는 용매 내에서 전기분무법을 이용하여 셀을 제작하였고, 그것들의 광전 특성과 광산란 능력을 비교하였다. 클러스터는 직경 3nm, 길이 25nm 크기의 TiO₂ 나노로드 입자들이 응집되어 있으며, 메조기공 구조로 인해 최대 113.57m²/g의 비표면적을 나타내었다. 클러스터를 광산란층으로 도입한 염료감응 태양전지는 뛰어난 광전 성능을 나타내었다. 그 중 보울형 광산란층으로 구성된 셀은 클러스터를 구성하는 TiO₂ 나노로드에 의한 전자 이동 능력, 메조 기공에 의한 염료 흡착 능력, 그리고 보울 구조로 인한 다중 광산란 능력에 의한 효과로 가장 높은 9.13%의 에너지 변환 효율을 보였다. (100mW/cm²)

연구과제에 대한 '탐색-기획-연구' 공동체 활동을 수행하는 연구개발 중간조직은 국가혁신체계(NIS)에서 매우 중요한 역할을 수행하고 있음에도 불구하고, 우리나라에는 해당 역할을 성공적으로 수행하고 있는 조직을 찾기 힘든 현실이다.(Kim and Chung, 2011). 연구개발 중간조직에 관한 기존의 연구들은 조직의 필요성 및 중요성을 강조하는 것에 그쳤으나, 기존 연구들과 달리 본 논문은 중소기업 협동조합을 중심으로 우리나라 연구개발 중간조직의 현황 및 혁신과정에 대한 심층 분석을 통해, 성공적인 역할을 수행하고 있는 연구개발 중간조직을 발굴하고, 그들이 어떻게 해당 역할을 성공적으로 수행하게 되었는지에 대한 핵심 요인을 도출하였다는 점에서 큰 의의가 있다. 그들의 성공적인 역할 수행은 '단체표준 및 인증', '시험기술 인증서비스'를 통해 연구과제의 '탐색-기획' 활동을 자발적인 필요에 의해 수행하며, '흡수역량'을 지속적으로 제고한 것에서 기인한 것으로 파악되며, 이를 바탕으로 향후 연구개발 중간조직이 나아가야할 방향을 제언한다.

본 연구는 국내 증권사를 대상으로 DEA 분석하였다. 최근 금융시장의 디지털화로 인해 각 증권사는 신규고객 유치를 위해 치열한 경쟁을 하고 있으며, 또한 4차 산업혁명으로 인해 금융산업과 비금융 산업간 업무영역의 장벽이 허물어져 증권산업의 생존경쟁력을 위협하고 있다. 이에 본 연구는 DEA를 이용하여 각 증권사의 경영 효율성을 측정하였고 더 나아가 각 기업이 경영 효율성을 극대화하는 방안도 제시하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. BCC 분석 결과 9개 기업이, CCR 분석 결과 4개 기업이 효율적인 기업으로 확인되었으며, 규모 효율성이 1인 기업은 4개로 확인되었다. 그리고 CRS로 분석된 기업은 4개, DRS로 분석된 기업은 3개, IRS로 분석된 기업은 12개이었다. 이러한 연구 결과를 통해서 기업의 경영자에게는 현재의 경영상태와 함께 경영 효율성을 높이는 방안을 제시하였고, 또한 주식시장에서는 투자의사 결정을 판단할 수 있는 유용한 정보로 이용될 것이다.

본 연구는 2015년 1월부터 2021년 9월까지의 뉴스 기사를 분기별로 수집하여 토픽 모델링 분석 후 인천 출발 LA와 프랑크푸르트 노선의 항공 화물 운임과 회귀분석을 하여 항공 화물 운임 변동 예측에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 그 결과, 국내 물류 대비 LA 노선은 'Oil Price', 'Shipping' 토픽이 영향 있다는 점을 예측하였고, 프랑크푸르트 노선은 'Oil Price' 토픽이 영향을 미친다는 점을 결과로 제시하였다. 본 연구는 온라인 뉴스 기사 텍스트로부터 수집한 비정형 데이터를 활용하여 시장 참여자의 '보이지 않는 심리'에 영향을 주는 특정 키워드의 빈도 분석을 하고, 항공 화물 운임 사이의 동태적 관계를 파악하고자 하였다. 항공 화물 운임 예측은 항공사와 항공 산업 관련 다양한 분야에서 의사결정에 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.