• 한국응용곤충학회지
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• 제62권3호
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• pp.213-214
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• 2023

노랑비취알락하늘소(가칭)의 제주 유입과 정착을 보고하는 논문에서 오리엔탈과실파리에 대하여 "제주지역에 유입되어 현재 발견되고 있다"라고 잘못된 인용을 하고 있는 것이 발견되었다. 다행히도 해당 문장이 빨리 발견되어 "제주지역에 유입될 가능성이 있는"으로 수정되었다. 이를 계기로 검역적으로 민감한 해충의 국내분포여부에 대하여 기술하는 경우 매우 신중하게 검증해야할 필요가 있음을 연구자들에게 강조하고자 한다. 클라이멕스 모델의 저온 스트레스 지수로 추정한 결과 오리엔탈과실파리는 2022~2023년 겨울 제주에서 생존이 불가능한 것으로 예측되었다. 그러나 노랑비취알락하늘소는 2023년 겨울 영하의 기온을 겪고 월동후 여름철 발생이 확인되었으며 정착에 성공한 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.507-519
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• 2023

Multi-temporal optical images have been utilized for time-series monitoring of croplands. However, the presence of clouds imposes limitations on image availability, often requiring a cloud removal procedure. This study assesses the applicability of various machine learning algorithms for effective cloud removal in optical imagery. We conducted comparative experiments by focusing on two key variables that significantly influence the predictive performance of machine learning algorithms: (1) land-cover types of training data and (2) temporal variability of land-cover types. Three machine learning algorithms, including Gaussian process regression (GPR), support vector machine (SVM), and random forest (RF), were employed for the experiments using simulated cloudy images in paddy fields of Gunsan. GPR and SVM exhibited superior prediction accuracy when the training data had the same land-cover types as the cloud region, and GPR showed the best stability with respect to sampling fluctuations. In addition, RF was the least affected by the land-cover types and temporal variations of training data. These results indicate that GPR is recommended when the land-cover type and spectral characteristics of the training data are the same as those of the cloud region. On the other hand, RF should be applied when it is difficult to obtain training data with the same land-cover types as the cloud region. Therefore, the land-cover types in cloud areas should be taken into account for extracting informative training data along with selecting the optimal machine learning algorithm.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.57-76
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• 2023

본 연구는 목적은 디지털 플랫폼인 YouTube에서 최근 채널을 만든 크리에이터와 유튜버의 성공 여부를 분류 분석을 통해 알아보고자 함이다. 이를 위하여 과학기술 카테고리의 유튜버 채널 실제 정보들을 바탕으로 평균 동영상 업로드 횟수, 평균 영상 길이, 선택 가능한 다국어 자막 개수, 운영 중인 다른 소셜 네트워크 채널의 정보를 식별하였다. 식별한 정보와 머신러닝 기법을 활용하여 초기 유튜버들의 성공 여부인 수익창출 여부를 분류 분석하였으며, 분석결과, 인공 신경망 알고리즘이 초기 유튜버의 성공 또는 실패를 예측하는 데 가장 정확한 결과를 제공하고 있음을 발견했다. 또한, 제시된 다섯 가지 요인은 분석결과 향상에 기여하는 것으로 나타났다. 본 연구는 유튜브를 시작하고자 하는 신규 개인 창업가, 현재 유튜브를 운영하고 있는 인플루언서, 이러한 디지털 플랫폼을 활용하고자 하는 기업들에게 디지털 플랫폼의 다양한 접근 방식과 활용 방향에 대해 제언한다.

• 산업과 과학
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• 제3권2호
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• pp.17-22
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• 2024

최근 ICT분야가 다양한 환경에서 사용되면서 지속가능한 농업 환경에서는 ICT 기술들을 활용하여 농작물별 병충해 분석, 농작물 수확시 로봇 사용, 빅 데이터로 인한 예측 등이 가능해졌다. 그러나, 지속 가능한 농업 환경에서는 자원의 고갈, 농업 인구 감소, 빈곤 증가, 환경 파괴 등을 해결하기 위한 노력이 꾸준히 요구되고 있다. 본 연구에서는 지속 가능한 농업 환경 기반의 농작물의 생산 비용 감소 및 효율성을 증가하기 위한 인공지능 기반 빅 데이터 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 AI를 결합한 농작물의 빅 데이터를 처리함으로써 데이터의 보안성과 신뢰성을 강화하고, 더 나은 의사 결정과 비즈니스 가치 추출이 가능하다. 이는 다양한 산업과 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어내고, 데이터 중심의 비즈니스 모델의 발전을 촉진할 수 있다. 실험과정에서 제안 기법은 다량의 데이터가 생성되나, 일일이 정답을 태깅하기 힘든 농장 현장에서, 소량의 데이터에 대해서만 정확한 정답을 부여하고, 정답이 부여되지 않은 다량의 데이터와 함께 학습하여, 다량의 정답 데이터로 학습했을 때와 유사한 성능(오차율:0.05 이내)이 나타났다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권3호
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• pp.609-618
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• 2024

System reliability prediction in the development stage is increasingly crucial to reliability growth management to satisfy its target reliability, since modern system usually takes a form of complex composition and various complicated functions. In most cases of development stage, however, the information available for system reliability prediction is very limited, making it difficult to predict system reliability more precisely as in the production and operating stages. In this study, a system reliability prediction process is considered when the reliability-related information such as SIL (Safety Integrity Level) and MTTFd (Mean Time to Dangerous Failure) is available in the development stage. It is suggested that when the SIL or MTTFd of a system component is known and the field operational data of similar system is given, the reliability prediction could be performed using the scaling factor for the SIL or MTTFd value of the component based on the similar system's field operational data analysis. Predicting a system reliability is then adjusted with the conversion factor reflecting the temperature condition of the environment in which the system actually operates. Finally, the case of applying the proposed system reliability prediction process to a high performance mooring platform is dealt with.

• 감성과학
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• 제11권4호
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• pp.461-480
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• 2008

기술의 도입과 이용지속성에 관한 많은 연구가 있어왔지만, 대부분 인지적 관점에서 바라본 데 반해, 감성적 측면은 상대적으로 부족하다. 정보시스템 연구에서 사용자의 태도, 만족이 주로 고려된다 하더라도 그것들은 감성의 오로지 일부분일뿐이다. 여러 학계의 연구자들은 인간행동을 이해하고 예측하는데 감성의 중요성을 주목하기 시작했다. 특히, 모바일 인터넷과 같은 현대 응용기술에서는 기술의 이용자로서뿐 아니라 서비스 소비자로서의 역할을 하는 사용자들의 감성이 필수적으로 연구되어야한다. 그래서, 이연구는 정보시스템 지속성을 위한 이성과 감성의 조화모델을 제안한다. 이전 연구들과의 차이점은 Circumplex Model of Affect에 따르는 감성의 주요한 차원인 즐거움과 각성(Pleasure and Arousal)을 고려함으로써, 다른 모든 감성의 요인들이 이 두 축의 조합으로 설명될수있도록 한 점이다. 그래서, 사용자 행동에 관한 이전연구들이 즐김과 흥분과 같은 "감성에 연관된 구조"의 직,간접적 효과를 고려한데 반해, 이 연구는 즐거움과 각성과 같은 "감성에 기반한 구조"의 직접적 효과를 제시한다. 본 연구에서 제안된 이성과 감성의 조화모델은 모바일 인터넷 서비스 사용자들을 대상으로 테스트되고, 그 타당성이 입증된다.

• 디자인학연구
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• 제13권4호
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• pp.95-103
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• 2000

빠르게 변화하는 사회 구조와 생활환경 안에서 다양해진 소비자의 욕구를 충족시키고 제품이 갖는 독특한 캐릭터를 창출하기 위해서, 현대의 디자이너들은 보다 새로운 아이디어를 지속적으로 시도해야만 하게 되었다. 지난 20세기는 기술의 획기적인 진보와 더불어 산업화로 인한 다양한 측면에서 디자인의 성장이 이루어졌고, 시대의 흐름에 따라서 그 의미와 스타일이 각기 다른 양상으로 변화되어 왔다. 과거에 유행했던 디자인과 스타일을 차용하여 현대적 의미와 개념의 디자인으로 재창조하는 레트로(Retro) 디자인이 최근의 디자인 트렌드로 확산 적용되고 각광받고 있다. 이러한 복고적 스타일의 현상은 다양한 분야에서 과거를 회상하게 하는 이미지로 나타나고 있으며 새로운 감각으로 또 다른 가치로 인정받고 있다. 제품디자인 측면에서 가장 대표격인 자동차 디자인은 지난 100여 년 간의 스타일의 변천사에 있어서 시대적 사회·문화적인 변화와 기술의 진보에 의하여, 점차 다른 형태로 나타났으며 다양한 디자인이 끊임없이 시도되어 왔다. 최근의 자동차 스타일의 흐름은 첨단과학기술의 비약적인 성장으로 인해, 그 스타일의 변화가 빠르고 다양한 형태로 나타나고 있는 반면에, 과거의 디자인을 재 도입하는 레트로 스타일이 새로운 트렌드로 관심을 끌고 있다. 자동차디자인에 있어서 복고적 스타일의 의미는 트렌드 이전의 인간의 감성을 자극하고 인간성 회복이라는 또 다른 차원에서, 과거의 문화와 자신과의 연결을 회복하는 의미에서 현대적 감각으로 재창조되어, 향후 미래 디자인 영역을 확장시킬 것으로 보이며 새로운 디자인 트렌드로 발전을 예측할 수 있다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2006년도 공동학술대회 논문집
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• pp.201-206
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• 2006

지구과학은 지구와 지구시스템을 기술(description)하던 기존의 역할에서 벗어나, 진화하는 지구 시스템 안에서 일어나는 프로세스의 모델링(process modeling), 시뮬레이션(simulation) 그리고 이러한 현상들을 구상화(visualization)하는 방향으로 그 접근 방법이 서서히 그러나 매우 역동적으로 변화하고 있다. 하지만 이러한 모델링 및 시뮬레이션은 현대의 컴퓨터 기술의 발달에도 불구하고 그 수행이 쉽지는 않다. 그 이유로는 지구의 현상들은 그 현상의 기초원인이 되는 물리적 화학적 프로세스들이 비선형적이며, 서로 다른 프로세스들이 상호 연동되어 발생하고, 시간에 따라 변화를 보이기 때문이다. 더구나 이러한 복잡한 프로세스들이 암석의 공극구조라는 매우 복잡한 구조 안에 일어날 때, 그 현상의 모델링 및 시뮬레이션은 그 어려움이 더욱 커지게 된다.따라서 이러한 지구시스템의 여러 가지 프로세스들에 대한 효과적인 모델링 및 시뮬레이션을 위해선 지구의 기본 구성단위인 암석의 구조, 즉 복잡한 공극구조의 이해 및 그 형태를 효과적으로 컴퓨터상에서 수치적으로 기술하는 방법의 개발이 선행되어야 한다. 본 발표에서는 이러한 공극스케일의 모델링을 위한 격자볼츠만 방법, 유한요소법을 이용한 수치방법과 그 결과와, 지구의 여러가지 비선형적이고 시간종속적인 프로세서의 모델링에의 응용가능성에 대한 내용을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권2호
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• pp.174-188
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• 2004

제품의 품질 및 가격뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS-pro)을 제안한다. 텍스타일 기반의 협력적 필터링 기술에서, 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 텍스타일의 대표 감성 어휘를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 어휘 데이타베이스를 구축한다. FDRAS-pro는 구축된 감성 어휘 데이타베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 텍스타일 디자인을 추천한다. 디자인 요소에 따른 감성 분석을 하기 위해서, 텍스타일 디자인을 9가지 디자인 요소(디자인 소재, 모티브대 배경비율, 모티브의 변화도, 해석법, 모티브의 배열, 모티브의 명료성, 명도차, 색상차, 채도차)에 따라 분석하였다. 패션 디자인 추천 시스템으로 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권5호
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• pp.743-748
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• 2019

본 연구에서는 저품위 석회석 활용 가능성 향상을 위하여 실제 화력 발전소의 습식 배연탈황설비를 공정 모사 하였고, 품위 별 석회석 혼합 비율에 따른 탈황 석고 품질을 예측하는 모델을 개발하였다. 현재 화력 발전소에서는 판매 가능한 순도(93%)의 탈황 석고를 생산하기 위해 $CaCO_3$함량 93% 이상의 고품위 석회석을 활용하고 있으나 자원 고갈에 대한 해결책이 필요하다. 공정 모델링에 있어서 여러 반응이 모델 개발에 고려되었는데 4단계로 나누어 주었다. 첫 번째로 석회석 용해 반응은 RSTOIC 모델을 사용했고 두 번째로 황산화물 흡수 및 결정화 반응은 RCSTR 모델을 사용했다. 마지막으로 최종 생성물을 SEPERATORS 모델을 사용해 분리해 주었다. 각 반응 단계를 나누어 모델링 하여 부반응 및 물리적 방해 요인 조절에 용이하도록 했다. 최적화 조건으로는 석고 순도 93%, 탈황효율 94%, 총 석회석 사용량 3710 kg/hr를 제약조건으로 설정해주었다. 제약조건 상에서 저품위 석회석의 mass flow를 최대화하는 것을 목적함수로 최적화를 진행해 주었다. 최적화 결과 제약조건에 대하여 고품위 석회석 2,100 kg 당 저품위 석회석 1,610 kg 혼합 가능함을 확인했다.