• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.843-856
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• 2023

전 세계 선박 통행량의 증가에 따른 선박 충돌 사고의 증가는 큰 경제적, 환경적, 물리적 및 인간적 손해를 가져왔다. 선박 사고의 원인은 선원의 판단 오류나 부주의, 항로의 복잡성, 기상 조건, 선박의 기술적 결함 등 다양한 요인이 겹쳐 작용하여 사고를 유발하기 때문에 문장의 깊은 의미와 문맥 정보를 고려할 수 있는 방법론이 필요하다. 따라서, 본 연구는 부산해심 지역에서의 최근 20년 동안의 선박 충돌사고 데이터를 포함하고 있는 해양안전심판 재결서를 SentenceBERT 모델을 활용해 분석하였다. 분석 결과 사고의 주요 원인이 될 수 있는 키워드가 도출되었으며, 특정 키워드 출현 빈도를 바탕으로 군집 분석을 시행하고 시각화하였다. 추후 사고의 원인을 미리 파악함으로써, 이를 통해 선박 충돌 사고의 예방 및 사고 대응 전략 개발의 기초 자료로써 활용하고자 한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권7호
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• pp.910-918
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• 2015

본 논문에서는 조영증강 초음파영상의 분석과정에서 육안판별의 한계를 극복하기 위한 파라미터 가시화기법을 소개하고, 이 과정에서 영상의 왜곡과 노이즈를 보정하기 위한 방법론을 제시한다. 초음파영상에서 조영제의 전이형태에 대한 동적패턴은 간질환 진단에서 의미있는 파라미터가 되는데, 전이시간 정보와 조영증강 패턴을 정적인 단일영상으로 표현함으로써 급속도로 진행되는 동영상에서 정확한 정보를 효과적으로 판별할 수 있게 한다. 진단파라미터 데이터의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 호흡에 의한 흔들림현상과 마이크로 버블에 의한 노이즈를 들 수 있다. 이에 대한 대안으로 영상의 움직임추적을 위한 다단계 알고리즘과 마르코프 랜덤 필드 모델에 기반한 영상개선기법을 제안한다. 실제 임상데이터를 사용한 실험결과를 통하여, 제안된 방법의 유용성을 실험적으로 고찰한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권12호
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• pp.533-540
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• 2016

정보시각화는 데이터나 정보를 다양한 도구를 활용해 시각적으로 나타내는 정보기술이다. 시각적인 정보는 사용자 직관성을 높일 수 있으며 이는 특정 정보를 짧은 시간에 관찰하고 이해할 수 있는 효율적인 방안이 될 수 있다. 최근 인문학의 연구방법론으로 디지털 인문학에 대한 인문·지역학자들의 관심이 높은 시점에서 정보시각화는 연구를 위한 기초자료 수집이나 정보 분석 등을 위해 활용된다. 또한 이를 위한 방안으로 전자문화지도, 네트워크, 멀티미디어 등 다양한 형태의 정보시각화 방법에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 웹 기반 동적 시각화 기술인 D3를 활용하여 정보의 시각화 방안에 대해 연구한다. 세부적으로 이슬람 압바스 왕조를 대상으로 압바스 왕조를 구성하는 주요 인물 간의 관계를 노드와 연결선을 활용해 시각화하여 나타냄으로써 객체 간의 연관 관계를 분석하는데 활용하고자 한다. 관련 분야 연구자들은 분석된 정보를 연구에 기초 자료로 활용하는 등 연구 활동에 활용할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.468-488
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• 2018

메이커 운동은 필요한 물건을 직접 만드는 사람들이 모여, 창의적 만들기를 통해 지식과 경험을 공유하는 사회와 문화의 움직임이다. 그러나 지난 10년간 메이커 운동이 빠르게 성장하면서, 어디까지를 메이커 운동으로 볼 것인지에 대한 공감대가 아직 부족하다. 앞으로의 발전 방향성을 모색하기 위해서는, 지금까지 메이커 운동이 어떻게 변화해 왔는지를 조망하는 것이 필요하다. 본 연구는 메이커 운동에 대한 이슈가 일반 미디어에서 어떻게 변화됐는지를 파악하기 위하여 언론 기사들을 텍스트 기반의 빅데이터 분석 방법론을 활용하여 분석한다. 특히 시간에 따른 관심의 변화를 다각도로 분석하기 위하여 키워드 네트워크 분석과 동적 토픽 모델을 통합적으로 적용한다. 키워드 네트워크는 메이커 운동의 발전을 분석하기 위하여 단어 수준에서 시기별 주요 키워드를 도출하고, 동적 토픽 모델은 메이커 운동이 아우르는 다양한 분야 관점에서 관심도의 변화를 단어와 토픽, 문서의 세 가지 수준에서 파악할 수 있도록 도와준다. 결과적으로 주요 토픽은 창업, 메이커스페이스, 메이커 교육 등이 식별되었고, 주요 키워드는 3D프린터와 기업에서 교육으로 변화된 것을 확인할 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제26권2호
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• pp.45-57
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• 2024

본 연구에서는 딥러닝 기반의 팜유(Crude Palm Oil: CPO) 가격 예측 방법론을 개발하였다. 팜유는 그 생산 수율과 경제적 효율성으로 인해 다양한 산업에서 중요한 자원으로 활용되고 있으며, 이로 인해 팜유 가격 변동성에 대한 산업계의 관심이 증가하고 있다. 따라서, 팜유 가격 예측을 위한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 많은 연구가 시계열 예측 기반으로 정확도에 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 기존 방법론의 주요 한계인 정상성 부재 문제를 해결하기 위해 현재 가격 대비 미래 가격의 비율을 종속변수로 사용하는 새로운 모델을 제시한다. 이 접근법은 주식 가격 예측에서의 수익(return) 모델링에 착안하여 개발되었으며, 단순 가격 예측보다 더 높은 성능을 나타낸다. 또한, 다변량 시계열 예측에서 중요한 요소인 독립변수의 지연 값(lag)을 고려하여, 불필요한 잡음을 제거하고 예측 모델의 안정성을 높이는 방법론을 채택했다. 이 연구는 팜유 가격 예측의 정확도를 향상시키는데 중요한 기여를 하며, 시계열 데이터가 중요한 다른 경제적 예측 문제에도 적용 가능한 접근법을 제시한다는 점에서 산업계에 큰 의미가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.139-147
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• 2021

건설 분야의 산업재해가 차지하는 비율은 전체 산업의 29%로 고위험군산업에 해당한다. 또한 다양한 공정이 존재하며, 소수의 관리자가 다수의 근로자를 관리하고 감독하는 특성상 위험도 관리가 필수적이다. 따라서 공사의 종류 및 공법에 따라 체계적이고 과학적인 위험도분석 방안을 마련해야 하며, 작업현장의 위험도를 점진적으로 완화하고 개선해야한다. 본 연구에서는 도로 교량공사 공종별 안전사고 발생확률 자료 및 전문가 데이터를 기초로 하고 확률론적 접근 방법인 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 신뢰도 있는 위험지수를 산정할 수 있는 방안을 제시하고 평가하였다. 리스크 식별은 도로 교량공사를 토공사, 배수공사, 교량공사로 구분하여 전문가 데이터를 바탕으로 발생가능한 안전사고를 분류하였다. 도로 교량공사의 토공사, 배수공사, 교량공사의 세부공종별로 위험지수를 도출하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권4호
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• pp.309-317
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• 2019

본 연구는 3D 프린팅 기술에 대한 이론적 고찰과 이를 창의적으로 작품에 접목시킨 도자작품 사례분석을 통하여 3D 프린팅 기술이 도자작품의 조형성과, 예술적 가치에 미치는 영향을 재조명고자 하였다. 이에 작가 7인과 두 디자인팀의 도자작품 사례분석으로 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 3D 프린팅 기술을 작품에 접목시킨 디지털제작은 기존의 수작업 방식과 달리 데이터 응용 및 변경이 가능하여 작가의 개성 있는 창작 예술품이 가능하다. 둘째, 새로운 소재와 방식, 첨단 디지털기술로 기존의 도자개념을 벗어난 보다 입체적이고 다채로운 조형물로 표현의 새로운 패러다임을 만들어 나가고 있었다. 앞으로 3D 프린팅에 대한 계속적인 연구와 활용으로 발전하는 디지털 기술에 부합하는 새로운 방법론을 찾아내고 실현하여, 미적 가치와 아름다움을 가진 도자디자인의 새로운 가치가 재창조되기를 기대해본다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권6호
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• pp.63-82
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• 2010

지속적인 도로 건설에도 불구하고 자동차의 급격한 증가와 주변 택지개발로 인해 고속도로 상습지정체가 나날이 심화되어 교통관리의 필요성과 운전자에 대한 교통정보제공 요구가 크게 부각되고 있다. 고속도로의 상습지정체를 해소하기 위해서는 혼잡의 원인과 유형, 특성에 따라 최적의 혼잡관리기법을 도출하고 사전 시행효과가 검토되어야하나, 기존의 교통분석 프로그램들은 국내 도로 및 교통조건, 교통류특성 등에 대한 반영 및 기 구축된 교통관리시스템(FTMS)과의 연계가 미흡하여, 효율적으로 고속도로 교통분석을 수행하기에는 시간적, 비용적으로 많은 제약이 따른다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 교통관리시스템의 수집자료에 기반하여 체계적이고 과학적인 혼잡관리방법론을 적용하기 위해 한국형 교통분석 모형 및 프로그램(ExTRAM)을 개발하였다. VISSIM과의 비교결과, 정체에 대한 모사와 대안평가에서 ExTRAM의 결과가 다소 나은 것으로 평가되었다. ExTRAM에 대한 보다 엄밀한 검증을 위해 오산~수원 구간의 15분 집계간격의 평균통행시간(TCS데이터)을 이용한 한 달 동안의 장기간 테스트를 수행한 결과, 평균통행시간 오차가 2.48분이었고, 최대 및 최소 오차가 각각 15.02분 및 0.03분으로 나타나 ExTRAM의 교통분석 결과가 일정 수준의 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.47-56
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• 2023

메자닌 상품은 채권과 주식의 성격을 모두 가진 금융 투자 상품인데 주로 등급이 낮은 회사가 유동성을 확보하기 위해 금융시장에서 발행한다. 따라서 메자닌 상품에 투자하는 사채권자들은 해당 회사가 발행하는 메자닌 상품에 투자하면 주식으로 전환하는 여부와 함께 주식으로 전환하고자 하는 시점에 대해서 의사결정을 해야 한다. 예컨대 메자닌 상품의 투자자와 발행회사는 투자자의 전환권 행사 여부와 시점에 대한 의사결정 문제가 가장 중요한데 이를 위한 투자 판단 지표가 매우 부족하므로 직관적이거나 정성적인 판단에 의존할 수밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 주요 업종별 주식 전환 행사가 완료된 총 2,000개의 학습 데이터와 200개의 예측 실험 데이터로 구분하고 인공신경망 모델을 통해서 메자닌 행사 알고리즘을 설계하고 성능을 분석한다. 본 주제는 금융 분야에서 관심이 높은 메자닌 상품 행사의 난제를 인공신경망 기술을 적용하여 과학적으로 해결하는 방법론을 제안했다는 점에서 그 의의를 갖는다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권2호
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• pp.141-153
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• 2024

2022 개정 과학과 교육과정은 AI를 활용한 탐구 활동을 경험함으로써 융합적 사고를 바탕으로 일상생활과 사회 속 과학 문제를 해결할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 이에 과학 교과와 AI를 융합한 과학-AI 융합교육 프로그램을 개발하고 이를 활용하여 고등학생을 대상으로 융합 수업을 진행하였다. 과학-AI 융합 수업은 감쇠진자의 운동을 정성적으로 이해하고 블록코딩 플랫폼 KNIME을 사용하여 진자의 위치를 예측할 수 있는 AI 모델을 구축하는 것을 목표로 한다. 개별 심층 면담을 통해 학습자의 경험을 이해하고 해석하고자 하였다. Giorgi의 현상학적 연구 방법론을 바탕으로 학습자의 참여 동기, 배움과 변화, 어려움과 수업의 한계를 기술하였다. 학생들은 AI에 대한 관심과 사회적 트렌드에 대한 인식을 바탕으로 수업에 참여하고자 하는 동기를 가지고 있었다. 학생들은 직접 데이터를 수집하고 AI 모델을 구축하는 것을 배웠다. 실험 결과를 바탕으로 주변 현상을 예측할 수 있을 것으로 기대하였으며 융합 수업을 긍정적으로 인식하였다. 한편, 여전히 익숙하지 않은 플랫폼, AI 원리 이해를 어려움으로 인식하였고 따라해야만 하는 수업 방식의 한계와 수업 내용상의 한계를 인식하였다. 융합 수업의 경험은 실생활의 문제를 AI를 통해 해결하고자 하는 학습 동기로 나타났으며, 학생들이 느낀 어려움과 한계는 더 심화되고 확장된 주제를 학습하고 싶은 동기로 이어졌다. 이를 바탕으로 과학-AI 융합 수업을 위한 논의 및 제언을 도출하였다. 본 연구는 과학-AI 융합 수업을 개발하고 이를 현장에 적용할 때 시사점을 제공할 것으로 기대된다.