• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.232-239
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• 2006

최근 전 세계적으로 서비스 산업의 노동력 비중이 늘어나고 서비스업 뿐만 아니라 농업 및 제조업 분야에서도 서비스의 가치 비중이 높아지고 있다. 그러나 최근까지 서비스는 대부분 제공자의 직관과 경험에 의존하여 운영되었기 때문에 서비스의 성과와 고객 만족도는 미미한 수준에 그칠 수밖에 없었다. 이에 따라 서비스의 생산성을 향상시키고 서비스 수준을 혁신하는 방법을 찾는 것이 산업 사회의 주요 현안으로 떠올랐고 이러한 배경 하에 서비스업의 본질을 과학적으로 규명하여 서비스 분야의 혁신을 이루기 위해 경영학, 사회과학, 산업공학 등 여러 분야의 지식을 종합하여 서비스 과학(Services Science)이라는 새로운 학문 분야를 만들려는 움직임이 일기 시작했다. 서비스 과학의 목적은 공급자와 고객 사이에 가치를 창출하는 일련의 과정인 서비스를 보다 과학적인 방법을 통하여 측정하고 예측할 수 있는 것으로 변환시킴으로써 서비스의 미래 가치와 위험을 정량적으로 예측하고 나아가 서비스의 성과와 만족도를 높이는 것이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 U-city 건설에 중추적 역할을 할 것으로 기대되는 지리정보시스템(GIS)의 비즈니스 모델을 대상으로, GIS 정보 서비스의 특성을 규명하여 이러한 정보 서비스가 높은 생산성을 갖기 위한 방안으로서 다학제적 관점의 공유를 통해 다양한 학문 분야의 지식을 종합 적용하고 서비스의 특성을 고려하여 직관과 경험이 아닌 과학적인 도구와 방법론을 통해 GIS 정보 서비스를 관리할 것을 제안한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제29권2호
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• pp.115-122
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• 2016

기존 건축물의 구조 안전성평가와 보수 보강 시에는 해당 건축물의 상태를 정확히 알기 위해 현장 또는 실험실에서의 실험을 수행하는 경우가 많고 최초설계 단계와 다르게 시공된 건축물의 실제 상태 등을 구조해석 모델에 반영하게 된다. 이 경우, 각종 실험값을 전통적인 통계학적 방법은 구조기술자가 지닌 경험과 지식은 구조모델링 및 해석에서 아무런 가치를 더 할 수가 없다. 본 논문은 현장 및 실험실에서 얻은 단순한 실험값을 구조기술자의 축적된 경험과 지식을 변수로 활용하여 보다 유효하게 구조해석 모델에 필요한 데이터로 개선하는 방법으로서 통계학적인 베이스 경신법을 이용한 안전성평가 방법에 대해 살펴보았다. 구조기술자의 적절한 판단이 변수로서 포함되면 적은 개수의 샘플 수로도 비교적 정확한 값의 최종 예측값을 산정할 수 있어 전통적인 통계학적 접근에 비해 보다 실제값에 근접한 예측값을 구할 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권3호
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• pp.33-39
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• 2011

현장실습 제도는 대학생들의 실무능력 향상을 위한제도이다. 이러한 현장실습제도는 대학의 정규 교육과정과 산업현장의 일을 연계한 학습경험 및 활동이다. 효율적인 현장실습제도를 실천하기 위해서는 기업과 대학, 학생 그리고 정부의 관심과 도움이 필요하다. 그러나 대부분의 산업체는 현장실습을 위한 전담직원이나 별도로 확보된 예산이 없는 상태에서 현장실습 인력을 수용하기가 어려운 현실이다. 그렇기 때문에 대학은 현장실습제도를 운영하는데 가장 큰 애로사항으로 실습을 위한 산업체를 확보하는 일이라고 할 수 있다. 그리고 학생들은 보다 선진화된 시설과 장비를 갖추고 있는 산업체에서 정당한 보수를 받고 실습에 참여하고 싶지만 현실적으로는 상당히 어려운 상황이다. 그러므로 본 논문에서는 효율적인 산업체 현장실습제도를 운영하기 위해서 산업체 현장실습 운영과정을 위한 모델과 방법론을 제시하였다. 제시된 운영과정 모델과 방법론을 기반으로 현장실습제도가 운영된다면 학생들은 산업체의 현장 경험으로 창의력과 순발력을 발휘할 수 있는 기회와 다양한 차원의 교육을 받을 수 있는 현장실습 제도가 운영될 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제24권3호
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• pp.319-328
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• 2011

이 논문은 ESO 기법을 기초로 한 Strut-Tie 모델의 구성을 제안하고 있다. 평면응력 요소를 사용한 기존의 ESO방법과 달리, ESO기법에 의해 최적화된 구조가 트러스와 비슷한 형태를 가지는 사실에 기인하여, Strut-Tie 모델을 통한 전단설계에 트러스 요소를 사용한 ESO기법을 새롭게 적용하였다. 예제들을 통해 제안된 방법이 가장 좋은 Strut-Tie 모델을 찾을 수 있음을 입증하였으며, 앞서 2차원 평면응력 요소와 Strut-Tie 모델의 연관성에 대한 연구를 통해 ESO방법이 효과적으로 사용될 수 있음은 물론 경험하지 못한 특히 복잡한 철근 콘크리트 구조물의 전단설계에 효과적으로 사용이 가능한 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.315-324
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• 2022

2차원 조파수조 내에서 취득된 규칙파 실험데이터를 머신러닝 기법으로 분석하여 천수 변형을 경험한 파랑으로부터 조파기의 입력파고를 예측하는 모델을 수립하고 그 성능을 검증하였다. 이를 위해 가장 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망(NN)과 비모수 회귀분석 방법 중 하나인 가우시안 과정 회귀(GPR) 모델을 각각 수립하고 두 모델의 예측 성능을 비교하였다. 전체 실험자료를 모두 한꺼번에 활용한 경우와 쇄파 발생 여부에 따라 자료를 구분한 경우에 대해 독립적으로 분석을 수행하였다. 데이터를 구분하지 않은 경우에는 NN 및 GPR 모델 모두 조파기 입력파고 값과 계측값 사이의 오차가 비교적 크게 나타났다. 반면에 데이터를 비쇄파 및 쇄파 조건으로 구분하면 조파기 입력파고의 예측 정확도가 크게 향상되었다. 두 모델 중에서는 NN 모델보다 GPR 모델의 성능이 전반적으로 더 우수한 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.127-138
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• 2021

본 연구의 목표는 인터렉션이 하나의 영역으로서 묘사 가능성을 증명하는 것이다. 또한 패러다임화된 시각으로 인터렉션을 이해하려고 시도하는 것이다. 일반적으로 통용되는 규칙에 기초하여 이론모델을 구축하고, 디자이너들에게 인터렉션의 본질을 효과적으로 이해하도록 돕고, 현재 인터렉션 설계가 주로 기초적인 수단으로 의존하게 됨으로써 파생되는 인력과 시간비용의 낭비를 방지하는 것이다. 2000년도에 처음으로 인터렉션 패러다임화의 개념을 제시한 이래 지금까지 관련된 연구에는 일부 결함이 존재한다. 예를들어 제시된 이론 모델들이 서로 다른 척도에서 만들어졌거나, 혹은 접근하는 시각에 객관성이 결여된 것, 그리고 주로 연구자의 개인적 경험 등에서 오는것 등이다. 본 연구의 가치와 뛰어난 성과는 그 전체적 기초가 파일검색이라는 토대위에 구축되었다. 최근 2000년 이래 현재까지의 인터렉션 패러다임화에 관한 연구 총 21편의 수집을 통하여 인터렉션 속성 모델 19개,인터렉션 속성 포함 총 174개를 추출하였다. 또한 이 174개 속성에 대하여 보다 통일된 표준 척도에 근거를 두고 집합류의 연구수단을 이용하여 재분류 귀납함으로써 두 개의 이론 모델을 한 조로 만들었다. 이 두 모형은 각각 인터렉션 운용과 인터렉션 체험의 시각으로 접근하며, 그중 각 모델은 각각 6개의 독립된 속성을 포함한다. 이 인터렉션 모델의 제시 및 집합류 데이터의 분석은 각 인터렉션 속성이 인터렉션 설계에서 얼마만큼의 주목을 받고 중요한지 밝히는데 도움이 될것이다. 이런 데이터는 디자이너가 디자인 과정에서 힘 분배를 합리적으로 할 수 있게 도와주며, 또한 미래에 인터렉션 설계에 관해 발전공간을 설계하기 위한 이론적 근거를 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.249-251
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• 2021

본 논문에서는 WEB대상으로 UI테스트를 최초 설계할 때, 웹로그를 분석하여 사용자들의 패턴을 파악하고 자동으로 테스트 시나리오와 케이스를 설계하여 제공하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 메세지큐를 활용하여 로그 데이터를 효율적으로 수집할 수 있고, 분석 시스템과 사용자들이 사용하는 웹서버를 분리하여 로그분석으로 인한 시스템 과부하 현상을 예방 할 수 있다. 또한 로그분석을 통해 추출된 데이터를 통해 사용자들이 실제로 자주 사용하거나 사용했던 사용 경로를 이용하여 자동으로 테스트 시나리오와 테스트 케이스에 대한 자료들을 접할 수 있어 테스트 분석, 설계 과정에서의 소요되는 시간이 감축되는 것을 기대할 수 있으며, 실제 사용자들이 자주 이용하는 패턴으로 테스트 대상을 정할 수 있기 때문에 후에 테스트를 통한 결함이 조치가 된다면 사용자들이 결함 경험을 줄일 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제30권3호
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• pp.114-122
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• 2018

본 연구는 다공성 구조물과의 파랑의 상호 작용을 수치모의하기 위한 비정수압 수치모형인 SWASH를 소개한다. 이 수치모형은 ${\sigma}$-좌표계에 Volume Averaged Reynolds Averaged Navier-Stokes(VARANS)을 지배방정식으로 다공성 매체에서의 유동을 계산한다. 다공성 매체에서의 유동을 고려하기 위해 사용된 경험적 저항 계수는 보정 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수치모형에 사용된 경험적 저항 계수를 다공성 매체를 통과하는 댐 붕괴 실험과 다공성 구조물과 고립파의 상호 작용에 대한 실험을 이용하여 보정 및 검증하였다. 실험 결과와 수치실험 결과는 비교적 잘 일치하는 것으로 나타났다. 또한 비정수압 수치모형인 SWASH가 VOF 접근법을 기반으로 하는 3차원 다공성 유동 모델보다 계산상 훨씬 더 효율적이라는 것이 확인되었다.