• 한국수자원학회논문집
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• 제52권3호
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• pp.187-194
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• 2019

한국의 수자원 총량중 이용량은 26.3%로 강으로부터의 취수 비율은 3%에 불과하며, 중국, 인도, 이탈리아, 남아공 등과 함께 물 스트레스 기준 중~고에 해당한다. 따라서 본 연구에서는 댐 수자원 확보를 위한 적지선정과 관련하여 연구하였다. 미국, 일본 및 한국의 댐 건설절차에 대한 조사 결과, 정량적인 기준 및 계산 방법 또는 공식이 부재하였다. 댐 적지선정의 정량적 기준 제시를 위하여 먼저 기후 변화 시나리오를 조사, 분석하였으며, IPCC제 5 차 평가 보고서에 제시된 12.5 km 격자 해상도의 RCP 4.5 및 8.5를 SWAT와 HEC-ResSim를 이용하여 유역 연구에 적용하였다. 댐 시뮬레이션 결과를 토대로 홍수 및 가뭄의 감소 효과를 정량적으로 제시하였다. 그리고 댐 적지 선정 지표 결정과, AHP 기법을 이용하여 평가지표에 대한 전문가 설문을 실시하여 가중치를 부여하였으며, 이를 통해 댐 적지 선정 함수식(FSDS)을 제안하였다. 함수식의 경우 4곳의 기 설치된 유역에 대하여 보정 및 검증 하였으며, FSDS와 GIS의 'Model builder'를 사용하여 댐 적지선정 자동화 모델을 개발하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.857-868
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• 2018

특정 지점에서 대기 에어러솔의 미세물리적 특성과 시공간적 분포는 에어로솔 입자의 광학특성을 파악하기 위한 중요한 변수이다. 이러한 에어러솔의 광학특성값에 대한 정확한 산출은 복사전달 모의 과정에서 정확한 값을 제공함으로 중요한 역할을 가지게 된다. 따라서 본 연구는 사용자가 요구하는 시공간적 조건에서 정확한 에어로솔 모델을 산출하기 위한 방법으로서 재분석 자료와 광학 특성 데이터 베이스를 이용한 시너지 에어로솔 모델을 산출하는 방법을 제시하였다. 제안된 시너지 에어로솔 모델은 에어로솔의 주요 성분별 광학두께(Aerosol Optical Depth; AOD)값에 의하여 가중치가 적용된 혼합 에어러솔 형태의 광학 모델을 산출하기 위함이며, $40{\mu}m$까지의 파장영역에서 광학특성값을 제공한다. 주요 에어로솔 이벤트 사례에 대하여, 시너지적 에어러솔 모델(Synergy Aerosol Model; SAM)은 기존의 복사전달 모델에서 사용되고 있는 표준 에어러솔 모델과는 차별적인 결과를 보여주었으며, 지상관측 Aerosol Robotic Network(AERONET) inversion 산출물과의 비교를 통하여 오차범위 내의 정량적인 결과를 가지고 있는 것을 보였다. 따라서, 복사전달 모의에 있어 시너지 에어로솔 모델의 사용은 실제 대기 중 에어러솔에 의한 영향을 정량적으로 평가하는데 도움을 줄 수 있을 것이며, 개선된 복사 모의 결과를 얻을 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.155-170
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• 2018

기업의 금융 부도를 예측하는 것은 전통적으로 비즈니스 분석에서 가장 중요한 예측문제 중 하나이다. 선행연구에서 예측모델은 통계 및 기계학습 기반의 기법을 적용하거나 결합하는 방식으로 제안되었다. 본 논문에서는 잘 알려진 최적화기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링에 기반한 새로운 지능형 예측모델을 제안한다. 시뮬레이티드 어니일링은 유전자알고리즘과 유사한 최적화 성능을 가진 것으로 알려져 있다. 그럼에도 불구하고, 시뮬레이티드 어니일링을 사용한 비즈니스 의사결정 문제의 예측과 분류에 관한 연구가 거의 없었기 때문에, 비즈니스 분석에서의 유용성을 확인하는 것은 의미가 있다. 본 연구에서는 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습의 결합 모델을 사용하여 부도예측모델의 입력 특징을 선정한다. 최적화 기법과 기계학습기법을 결합하는 대표적인 유형은 특징 선택, 특징 가중치 및 사례 선택이다. 이 연구에서는 선행연구에서 가장 많이 연구된 특징 선택을 위한 결합모델을 제안한다. 제안하는 모델의 우수성을 확인하기 위하여 본 연구에서는 한국 기업의 실제 재무데이터를 이용하여 그 결과를 분석한다. 분석결과는 제안된 모델의 예측 정확도가 단순한 모델의 예측 정확성보다 우수하다는 것을 보여준다. 특히 기존의 의사결정나무, 랜덤포레스트, 인공신경망, SVM 및 로지스틱 회귀분석에 비해 분류성능이 향상되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.153-160
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• 2019

본 연구는 급변하는 소셜네트워크 기반의 서비스 및 제품에 대한 평가척도와 리뷰 컨텐츠 속성이 소비자의 구매 패턴에 어떻한 영향을 주고 있는지를 분석하고자 하였다. 이러한 분석은 개인과 기업간에 밀접하고 빠르게 통합되고 있고, 네트워크와 스마트 기술이 소비활동에 다양하게 관여하고 있는 현 시점에서 리뷰와 평점의 유용성과 선험적 추정을 통해 소비 및 구매에 작용되는 변화하는 소비자의 거래 환경을 확인 할 수 있다. 본 연구를 위해 계층분석기법(AHP)과 델파이(Delphi)기법을 적용하여 상위 평가기준 변수를 유용성, 기술성, 가치성으로 분류하고, 각각의 하위변수는 3개의 요인으로 그룹화 해서 평가 가중치를 통해 중요도를 분석하였다. 분석결과 유용성의 내구요인과 기술성의 혁신요인 그리고 가치성의 비용요인 및 품질요인 등으로 중요도를 분석할 수 있었다. 따라서 본 연구는 주요 요인을 검증하면서 제공되는 리뷰 평점과 포스팅 정보의 신뢰성을 동시에 분석하여 다양한 방법으로 경제활동에 참여하는 소비자와 기업에 보완적이고 추가적인 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 산업융합연구
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• 제19권5호
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• pp.69-77
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• 2021

본 연구는 19세 이상 성인에서 비타민E와 대사증후군 및 대사증후군 요인과의 관계를 알아보기 위한 연구로 제7기 국민건강영양조사 원시자료를 활용한 단면조사 연구이다. 자료는 IBM SPSS Statistics 24.0을 이용하여 가중치를 적용한 복합표본설계로 Chi-sqaure, t-test, ANOVA, 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 자료분석에 포함된 전체 대상자는 6,425명으로 ABIM (American Bord of Internal Medicine) laboratory reference range에 따라 비타민E 수준을 높음, 정상, 낮음으로 구분하였다. 비타민E가 높은 그룹 882명, 정상 그룹 5,498명, 낮은 그룹 45명이었다. 로지스틱회귀분석 결과 비타민E 수준이 정상인 그룹에 비하여 높은 그룹이 대사증후군(Adjusted Odds Ratio [AOR]: 1.889, 95% Confidence Interval [CI]: 1.550-2.303, p<.001), 복부비만(AOR: 1.444, CI: 1.205-1.730, p<.001), 고중성지방(AOR: 3.182, CI: 2.641-3.835, p<.001), 수축기혈압(AOR: 1.711, CI: 1.446-2.026, p<.001), 이완기기혈압(AOR: 1.806, CI: 1.521-2.144, p<.001), 저고밀도지단백콜레스테롤(AOR: 1.558, CI: 1.060-2.290, p=.024)의 오즈비가 증가함을 보였다. 본 연구 결과는 비타민E와 대사증후군 및 대사증후군 요인과 연관성이 있음을 나타내므로 대사증후군 대상자 간호중재 시 비타민E에 대한 교육이 적극적으로 포함되어야 할 것으로 생각된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.524-533
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• 2021

최근 무기체계 핵심부품 개발 필요성 증가 등으로 인해 무기체계 부품국산화 개발사업이 확대되고 있다. 개발된 핵심부품의 국내 무기체계 적용 및 해외시장 진출을 위해 사전 기술동향을 반영한 과제기획이 필요한 실정이다. 이에 본 연구는 무기체계 핵심부품 국산화 대상과제의 특허 조사 및 분석을 통한 부품국산화 개발기술 동향을 도출하였다. 또한 개발기술 동향 분석결과를 과제 선정 시 활용하기 위한 구체적인 방안을 제시하였다. 연구의 세부 추진 방법으로 2019년 선정된 과제 관련 특허를 조사하여, 최초 출원 시점부터 현재까지의 특허의 연도별 출원수, 출원인수를 분석하였다. 이를 종합하여 시계열에 따른 기술시장 성장단계를 도출하였다. 2019년 과제선정 시 산출된 선정기준 가중치를 이용하여 기술시장 성장단계와 부품국산화 과제선정 기준을 양축으로 하는 Matrix를 구성하였다. 각 영역별 배치된 부품국산화 기술의 포트폴리오 분석을 실시하였으며, 그 결과 Matrix 영역별 기술을 배치하고 해당 영역의 종합적인 기술동향을 분석하였다. 향후 효과적인 과제기획을 위해 기술동향 분석결과의 활용을 위한 절차개선 방안을 제안하였으며, 이를 통한 효율적인 과제기획 및 효과적인 국내 방위산업 중소기업 육성지원이 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.47-54
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• 2021

웹 접근성은 국내 공공 웹사이트 부문에서 이용자가 정보와 기능에 동등하게 접근하고 이용할 수 있도록 법적 의무사항으로 제시하고 있다. 본 연구에서는 올바른 설계 및 개발을 보장하는 웹 접근성 분야의 연구 네트워크를 사회연결망 분석(social network analysis: SNA)을 토대로 소개한다. 국내 웹 접근성 분야에서 학술 연구자들의 인용 관계를 분석하는 것은 웹 접근성 분야 연구 네트워크 생성 과정을 확인할 수 있는 척도로 연구 사이에 관계 및 인용 형태를 네트워크로 나타냄과 동시에 인용관계를 보여주는 시각화 요소로써 향후 학술 연구 네트워크 분석에 유용하게 활용될 수 있다. 2000년 1월부터 2017년 3월까지 약 17년간 한국연구재단 등재 학술지 및 등재 후보 학술지에 발표된 논문 중 총 50편을 대상으로 웹 접근성에 대한 연구자, 평가 대상, 평가 방법, 평가 결과별로 평가 메트릭스를 조합하고 가중치 적용을 통하여 해당 분야와 관련된 한국의 웹 접근성 분야 및 웹 접근성 평가 연구 방향성과 평가 연구동향을 파악하여 연구자 동향 네트워크 관련 분석한 점에서 의의가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.440-448
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• 2020

본 연구는 제7기 3차년도(2018) 국민건강영양조사 통계 자료 중 건강 설문 조사 결과를 토대로 인구사회학적 특성 및 건강관련 특성이 성인 여성의 모유수유에 미치는 영향요인을 파악하고자 시행되었다. 자료는 가중치를 적용하여 SPSS Win 22.0 프로그램의 복합표본 분석방법을 이용하여 분석하였다. 성인 여성의 모유수유에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위하여 복합표본 다중 로지스틱 회귀분석을 한 결과, 연령, 교육 수준, 흡연이 모유수유에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 30-39세 연령군인 경우 19-29세 연령군인 경우보다 3.06배, 초등학교 이하의 학력인 경우가 대학 이상의 학력인 경우보다 4.70배, 비흡연자가 흡연자에 비해 2.51배 모유수유율이 높았다. 따라서 30세 미만의 연령의 경우 모유 수유에 대한 교육을 더욱 강화하고 40세 이상의 연령의 경우 모유생산량을 높이고 돌봄 제공서비스를 제공해야 한다. 또한 학력이 높은 경우에는 직장생활 등의 제한된 환경에서의 효율적인 모유수유 방법을 익히고 수유부를 배려하는 사회적 분위기 조성이 필요할 것이다. 뿐만 아니라 여성 흡연자의 금연프로그램에는 임신 및 수유와 관련된 교육이 포함되어야 할 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권4호
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• pp.542-548
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• 2022

해양사고의 감소를 위하여 국제해사기구(IMO) 체약국 정부에서 IMO 협약 및 규정에 대한 이행은 필수적이다. IMO 협약이행코드(III Code)에서는 각 주관청에게 협약이행을 주기적으로 점검 및 평가하여 개선하는 체계를 갖추도록 요구하고 있으며 성과지표를 평가방법에 포함하도록 요구하고 있음에 따라 회원국은 자국의 협약이행 평가를 위한 성과지표를 개발할 필요가 있다. 이에, 본 논문의 목적은 주관청의 협약이행 수준을 계량화하여 평가할 수 있도록 대표적인 평가측정 기법인 균형성과표(BSC) 및 핵심성과지표(KPI)를 활용한 평가모델을 개발하여 제시하는 것이다. 논문의 결과로서, III Code 요건에 BSC 개념을 적용한 III-BSC 관점에서 수립된 비전의 달성을 위해 반드시 확보해야 하는 핵심성공요인(CSF)을 도출하고, 도출된 CSF를 측정할 수 있도록 평가영역별 후보 KPI를 개발하여 4계층의 초기 연구모형을 설계하였으며, SMART 기법을 활용한 조사설계를 통해 KPI의 타당성을 검증하여 연구모형을 완성하였다. 또한, 개발한 연구모형을 기반으로 AHP 분석을 통해 각 계층별 요소의 가중치를 도출하여 BSC 기반 IMO 협약이행에 대한 평가모델을 개발하여 제시하였다. 개발된 평가모델이 정량적으로 IMO 협약이행 수준을 파악하는 도구로 활용될 수 있으며, 이를 통해 IMO 회원국들의 협약이행 수준 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.11-16
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• 2022

상수도분야 인공지능 기술개발 관심도가 증가함에 따라 상수도 관로에 대해서 노후관 상태평가 데이터 결과를 활용하여 반복적인 학습으로 개량 의사결정 등급을 예측할 수 있는 인공신경망 알고리즘을 개발하고 검증과정을 통하여 가장 신뢰성 있는 예측 모델을 제시하고자 한다. 2020년 한강유역의 노후관로 정비 기본계획에 의한 간접평가 데이터 12개 항목을 기반으로 데이터 전처리 하고 인공신경망 알고리즘을 적용하여 반복학습과 검증을 통해 계산된 결과값과 직접평가 결과값의 일치율이 90% 이상이 되도록 역전파 과정을 통해 가중치를 업데이트 하면서 최적화하여 관로 등급을 예측하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 정확도 검증결과 모든 관종 데이터가 고르게 분포되어 있고 학습 데이터가 많아야 예측평가 정확도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 향후 전국의 다양한 데이터가 확보되면 인공신경망을 이용한 관로등급 예측의 신뢰도가 좀 더 향상되어 객관화된 노후관 상태평가 의사결정 지원 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.