• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1517-1522
• /
• 2023

본 연구에서는 Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum Vector를 활용하여 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aerosol optical depth (AOD)의 기대 오차(expected error, EE)가 KOMPSAT-3A 지표반사도(surface reflectance, SR)의 정확도에 미치는 영향을 평가한다. 연구에서 다양한 지상 AOD와 그에 따른 MODIS AOD EE를 고려함으로써, 파장이 짧고 태양천정각(solar zenith angle, SZA)이 높을수록 SR 오류가 증가한다는 결과를 확인했으며, 이는 파장과 SZA 고려 사항을 통합하여 대기보정 알고리즘을 개선하기 위한 추가 연구가 필요하다는 점을 강조한다. 또한, 이 연구는 대기보정 과정에서 다른 위성의 AOD 자료 활용에 대해 더 잘 이해하기 위한 기초 자료를 제공하고 대기보정 기술 발전에 기여할 것으로 예상한다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제53권2호
• /
• pp.5-18
• /
• 2023

드론과 센서의 발달이 가속화됨에 따라 드론에 장착된 다양한 센서로 취득된 데이터를 융합하여 새로운 서비스 및 가치를 창출하고 있다. 그러나 데이터 융합을 통한 공간정보 구축은 주로 영상에 의존하여 구축하며, 하드웨어의 사양 및 성능에 따라 데이터 품질이 결정된다. 또한, 고품질 공간정보를 구축하기 위해 고가 장비가 요구되므로 실제 현장에서 사용하기에는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 드론에 장착된 RGB 및 THM 카메라를 통해 취득된 저해상도 영상을 딥러닝에 적용하여 초해상화를 수행하고, 이를 통해 생성된 고해상도 영상의 정량적 평가 및 특징점 추출에 대한 평가를 수행하였다. 실험 결과 초해상화를 수행하여 생성된 고해상도 영상은 원본 영상의 특징을 유지하고 있었으며, 해상도가 개선됨에 따라 원본 영상 대비 많은 특징을 추출할 수 있었다. 따라서, 저해상도 영상을 초해상화 딥러닝 모델에 적용하여 고해상도 영상을 생성할 경우 하드웨어에 제약을 받지 않고 고품질의 공간정보를 구축하기 위한 새로운 방법일 것으로 판단하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제28권2호
• /
• pp.1-8
• /
• 2024

신축이음 장치는 교량 상부구조의 신축량을 수용할 목적으로 설치되며 공용중 충분한 유간을 확보하여야 한다. 안전점검 및 정밀안전진단 수행 시 유간부족 및 유간과다에 대한 손상을 명시하고 있으나, 유간에 따른 교량의 이상 거동을 판별하기 위한 기준이 미흡하다. 본 연구에서는 동일 신축이음부의 유간 데이터를 지속적으로 추적하여 데이터 기반의 유지관리 방안을 제시하였다. 689개소의 신축이음 장치에서 계절별 영향을 고려하여 총 2,756개의 유간 데이터를 수집하였다. 동일 위치에서 4개 이상의 데이터를 통해 신축거동을 분석할 수 있는 유간 변화 평가 방안을 마련하였으며, 신축거동에 영향을 미치는 인자를 분류하고 딥러닝과 설명 가능한 AI를 통해 각 인자의 영향도를 분석하였다. 유간 평가 그래프를 통해 교량 상부구조의 이상 거동을 협착 및 기능 고장으로 분류하였다. 이론적 거동을 보이고 있다하더라도 협착 가능성이 나타날 수 있는 사례 및 하절기 협착 가능성이 매우 높게 나타난 사례가 도출되었다. 협착 가능성은 낮으나 교량 상부구조에 기능상 문제점이 발생했을 가능성이 높은 사례와 시공오류에 따라 신축이음 장치가 재시공된 사례도 도출되었다. 딥러닝 및 설명 가능한 AI를 통한 영향인자 분석은 기존의 신축유간 계산식 및 교량 설계에 따른 결과로 설명 가능하여 신뢰 가능한 수준으로 판단되어 추후 모델의 개선을 통해 유지관리를 위한 가이드를 제시할 수 있을 것이라 판단된다.

• 서비스연구
• /
• 제14권2호
• /
• pp.158-177
• /
• 2024

본 연구는 온라인 집단소비 서비스 상황에서 다른 고객들의 보상에 대한 고객의 분배공정성분위기 지각이 커뮤니티동일시, 고객간상호작용인식, 도움행동의도에 미치는 영향에 대한 이론적 모델을 제안하고 실증한다. 가설을 테스트하기 위해 온라인 집단소비 서비스(대규모 멀티플레이어 온라인 롤플레잉 게임, MMORPG) 이용자를 대상으로 설문 조사 데이터를 수집하여 구조 방정식 모델링을 통해 분석하였다. 본 연구는 MMORPG 상황에서 보상설계에 대한 고객의 분배공정성분위기 지각이 커뮤니티동일시, 고객간상호작용인식을 변화시켜 도움행동의도를 변화시킨다는 것을 보여준다. 집단소비형 서비스 관리자는 사용자의 현재 C2C 가치공동창조 경험(커뮤니티동일시, 고객간상호작용인식)과 미래 C2C 가치공동창조 행동(도움행동의도)을 향상시키기 위해 보상 시스템에 대한 고객의 분배공정성분위기 지각을 개선하는 데 중점을 두어야 할 것이다. 본 연구는 온라인 집단소비 서비스 상황(MMORPG)에서 보상 설계에 관한 고객의 분배공정성분위기 지각과 고객간상호작용 인식의 관계를 실증함으로써 분배정의 이론의 발전에 기여하고 있다.

• 산업융합연구
• /
• 제22권5호
• /
• pp.1-10
• /
• 2024

본 연구는 규제 중심으로만 논의 되었던 온라인 플랫폼 산업의 정책 쟁점에서 벗어나, 거시적 관점에서 발전적인 정책방향성을 제안하였다. 정책 방향성 제언을 위해 PEST-SWOT-AHP 분석모델을 활용하였다. 국내 온라인 플랫폼 산업의 쟁점을 먼저 정책적, 경제적, 사회적, 기술적 측면으로 분류하고, 이를 다시 총 16가지의 강점, 약점, 기회, 위협요인으로 정리하였으며, 분류된 요인 간의 상대적 중요도를 측정하고 최종 4가지의 전략을 도출하였다. 분석결과 약점요소를 보완하는 것이 우선적으로 고려해야할 정책 방향성이었으며, 특히 '혁신을 저해하는 규제개선'이 전체 모든 요인에서 가장 높은 중요도를 나타냈으며, 이를 제외하고는 기술적 요인에 대한 중요도가 모두 높게 평가되었다. 분석 결과에 따라 국내 온라인 플랫폼 산업의 정책 방향성은 규제를 지양하고, 기술 육성 중심의 정책적 지원이 필요함을 시사한다. 본 연구는 기존에 학술연구에서 논의되지 않았던 온라인 플랫폼 정책 방향성을 거시적인 발전적 방향성을 제시했다는 점과 학자와 연구자 중심의 의견수렴으로 전문적이고 객관적 지표를 제안했다는 점에서 의의를 가진다. 향후에는 거시적 관점을 기반으로 세부적 정책전략 수립과 추진체계를 제안하는 연구가 이어지길 바란다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.79-92
• /
• 2024

ChatGPT는 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용한 대표적인 챗봇으로서 과학기술 영역뿐만 아니라 사회, 경제, 산업, 문화 등 당양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 글로벌 소셜미디어 레딧(Reddit)을 활용해 ChatGPT에 대한 사용자의 감정과 요구에 대한 탐색적인 분석을 수행한다. 이를 위해, 2022년 12월부터 2023년 8월까지의 댓글 10,796건을 수집하여 키워드 분석, 감성 분석, 니드마이닝(Needmining) 기반 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, ChatGPT에 대한 댓글에서 출현 빈도가 가장 높은 단어는 "time"으로 답변의 신속성, 시간 효율성, 생산성 향상을 강조한 것으로 나타났다. 사용자들은 ChatGPT에 대해 신뢰와 기대의 감정과 동시에 사회적 영향에 대한 두려움과 분노의 감정을 표현하였다. 또한, 토픽모델링 분석을 통해 잠재적 니즈(Needs)를 포함한 14개의 주제를 도출하였고, 사용자들이 특히 ChatGPT에 대한 교육적 활용과 사회적 영향에 많은 관심을 보였다. 또한, ChatGPT와 관련된 언어모델, 직업, 정보, 의료, 서비스, 게임, 규제, 에너지, 윤리적 문제 등 다양한 주제들이 논의된 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 사용자들의 요구를 반영하여 향후 실행계획의 방향을 제시하였다. 본 연구는 향후 ChatGPT를 이용하여 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 서비스 플랫폼 기획 단계에서 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.129-143
• /
• 2023

빅데이터 시대를 맞이하여 인공지능 분야는 괄목할만한 성장을 보이고 있으며 특히 딥러닝에 의한 이미지 분류 학습방법이 중요한 영역으로 자리하고 있다. 이미지 분류에서 많이 사용되어 온 CNN의 성능을 더욱 개선하기 위해 다양한 연구가 활발하게 진행되었는데, 이 중에서 대표적인 방법이 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 알고리즘이다. CRNN 알고리즘은 이미지 분류를 위한 CNN과 시계열적 요소를 인식하기 위한 RNN의 조합으로 구성되는데, CRNN의 RNN영역에서 사용하는 입력값은 학습 대상의 이미지를 합성곱과 풀링 기법을 적용하여 추출된 결과물을 flatten한 값이고, 이 입력값들은 이미지 내 동일 위상에 있는 픽셀값들이 서로 다른 순서로 나타나기 때문에, RNN에서 의도한 이미지 내 배열 순서를 제대로 학습하기 어렵다는 한계점을 지닌다. 따라서 본 연구는 인코더와 디코더의 개념을 응용한 CNN과 RNN의 새로운 하이브리드 방법을 제안하여, 이미지 분류 성능을 향상시키는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 다양한 알고리즘 비교 실험을 통해, 새로운 하이브리드 방법의 효과성을 검증하였다. 본 연구는 인코더와 디코더 개념의 적용 가능성을 넓히고, 제안한 방법이 기존 하이브리드 방법에 비해, 복잡도가 크게 증가하지 않아 모델 학습 시간과 인프라 구축 비용 측면에서 이점을 있다는 점에서 학문적 시사점을 가진다. 또한, 정확한 이미지 분류가 필요한 다양한 분야에서 제공되는 서비스의 품질을 높일 수 있는 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 시사점을 가진다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.217-225
• /
• 2024

미래 핵심 인재 양성을 위해서는 다양하고 실질적인 SW·AI 교육 프로그램의 개발이 필요하고 SW·AI 공교육을 보조할 수 있는 체계적인 시스템이 구축되어야 한다. 본 연구에서는 SW·AI 교육 모듈을 개발하고 조합하여 공교육에 적용 가능한 SW·AI 교육 프로그램을 구성한다. 또한, 체계적인 교육시스템을 구축하고 다양한 공유 플랫폼을 기반으로 'Job's Garage Camp'를 진행하여 초·중·고 학생들에게 지속 가능한 SW·AI 교육을 제공한다. 지속 가능한 공교육 연계 교육환경을 조성함으로써, 학생들이 SW·AI에 대한 학습을 자기 주도적으로 이어갈 수 있도록 유도한다. 'Job's Garage Camp'에 참여한 학생들을 대상으로 사전-사후 설문조사를 실시한 결과, '흥미·관심', '이해·자신감', '진로희망'의 모든 영역에서 사전 대비 사후 수치가 향상되었다. 이러한 결과를 기반으로 학생들에게 SW·AI에 대한 보편적인 긍정적인 인식과 영향을 주었음을 확인할 수 있다. 따라서 'Job's Garage Camp'의 운영사례를 개선하고 확대한다면 추후 다른 SW·AI 교육 프로그램에 적용 가능한 표준 모델로 제시될 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.77-85
• /
• 2024

본 논문에서는 열화상 카메라, 스피드돔 카메라, PTZ 카메라, 레이더, 라이다 센서와 스마트폰을 통합한 순찰 로봇을 설계하고 구현하였다. 이 로봇은 복잡한 환경에서도 효율적으로 감시하고 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 특히 야간이나 가시성이 낮은 조건에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다. 로봇의 이동성을 위해 궤도 이동체계를 선택하였고, 실시간 데이터 처리와 의사결정을 위해 스마트폰 기반의 제어 시스템을 개발하였다. 다양한 센서의 조합은 로봇이 환경을 포괄적으로 인식하고 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있게 해준다. 열화상 카메라는 야간 감시에, 스피드돔과 PTZ 카메라는 광범위한 영역 모니터링에, 레이더와 라이다는 장애물 탐지와 회피에 활용된다. 스마트폰 기반 제어 시스템은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 제안된 로봇 시스템은 보안, 감시, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용 가능하다. 향후 연구에서는 로봇의 자율 순찰 알고리즘 개선, 다중 로봇 협업 시스템 개발, 실제 환경에서의 장기 테스트 등이 수행되어야 할 것이다. 본 연구는 지능형 감시 로봇 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제20권1호
• /
• pp.106-116
• /
• 2024

연구목적: 본 논문은 건설 시공현장에서 발생하는 사고 및 잠재적 위험분석을 위한 IoT 및 CCTV 기반 안전모니터링을 실시하고 추락, 충돌 등 위험 또는 이상현상을 탐지하여 무전기 등을 이용한 예·경보 및 챗봇서비스를 구축하는 방법을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 건설현장 스마트 건설기술 사례 및 문헌분석을 통하여 안전관리 모델을 제시한다. 연구결과: '건설사고 통계'에 따르면 2021년 건설업 사고재해자는 26,888명으로 전체 사고재해의 26.3%가 건설업에서 발생하였고, 건설업 안전사고 사망자는 417명으로 전체 산업재해 사망자의 50.5%에 달한다. 이런한 건설재해의 개선 방안으로, IoT 건전성모니터링 기반 스마트 건설기술을 활용한 건설현장 안전관리 AI 챗봇서비스를 제시한다. 근로자 등 이해관계자가 참여하는 건설현장은 비계공정 및 개구부, 위험기계기구류 접근 등 사업장 내부 주요 위험구역을 선정하여 인공지능 챗봇시스템을 구현하여 실증하였다. 결론: 건설현장 인공지능 챗봇서비스 실증결과에 대한 참여근로자의 만족도 조사에서 90점 이상을 받아 상업화 가능성을 확인하였다.