• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.520-530
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• 2021

목표: 본 연구는 음악요법이 치매 노인의 인지기능, 초조행동, 불안, 우울에 미치는 영향을 규명하는 것을 목적으로 한다. 방법: 2010년부터 2019년까지 PubMed, EMBASE, Cochrane Library, CINAHL, Web of Science, Google scholar, PsycINFO에서 종합적인 문헌검색을 하였고 메타분석에서는 RevMan 5.4 프로그램을 사용하여 표준화된 평균 차이(Hedge's g)와 95% 신뢰 구간은 요약 측정으로 산출하고 랜덤 효과 모델과 역분산 방법을 적용하였다. 총 13개의 연구가 포함되었으며, 모두 오류 위험 평가를 위한 코크란 평가도구를 근거로 질 평가를 하였다. 결과: 효과 크기(Hedge's g)는 1차 결과 변수인 인지기능 0.31[95% CI:-0.02, 0.65], 초조행동 -0.03[95% CI: -0.17, 0.11], 2차 결과 변수인 불안 -0.61[95% CI: -1.17, -0.05], 우울 -0.44[95% CI: -0.88, 0.00]이었다. 음악중재 유형별 하위그룹 분석 결과 복합음악요법이 치매 환자의 인지기능(g=0.45[95% CI: 0.03, 0.87])에 유의한 증가 효과가 있는 것으로 나타났다. 결론: 음악요법은 불안과 우울을 감소시키는 데 유의한 효과를 보였으며, 복합음악치료는 치매 환자의 인지기능 개선 효과를 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.9-15
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• 2021

최근 5G와 인공지능 기술이 발전하면서 클라우드 엣지 환경에서 정보를 수집/처리/분석 하기 위한 AIoT 기술에 많은 관심을 갖고 있다. AIoT 기술은 다양한 스마트 환경에 적용되고 있지만 수집된 정보의 정확한 분석을 통해 빠른 대응처리를 수행할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트 환경에서 수집된 정보를 AIoT에서 빠른 처리와 정확한 분석/예측을 통해 AIoT 정보들간 연계 처리를 블록 처리함으써 대역폭 및 처리시간을 최소화할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 블록체인으로 수집된 정보를 다중 연계하여 AIoT 장치에서 데이터 인덱스에 대한 시드를 생성하여 수집정보와 함께 블록처리하여 데이터 센터로 전달한다. 이 때, 클라우드와 AIoT 장치사이는 DNN(Deep Neural Network) 모델을 배치하여 네트워크 오버헤드를 줄이도록 하였다. 그리고, 서버/데이터센터에서는 전달된 분석 및 예측된 결과를 통해 정확하지 못한 AIoT 정보의 정확도를 개선하여 지연시간을 최소화하도록 하였다. 또한, 제안기법은 AIoT 정보에 가중치를 적용하여 블록체인으로 그룹핑하기 때문에 계층화된 다층 네트워크로 분할 가능하도록 하여 데이터 지연시간을 최소화하였다.

• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.610-622
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• 2021

DECOVALEX 프로젝트는 고준위방사성폐기물 처분 시스템에서 발생하는 복잡한 열-수리-역학-화학적(THMC) 복합거동에 대해 수치해석을 통해 보다 더 깊이 이해하기 위해 수행되고 있는 대표적 국제공동 연구이다. 현재 DECOVALEX-2023이 7개 task를 기반으로 진행 중이며, 이 중 Task C는 Mont-Terri 지하연구시설에서 수행된 실규모 정치(FE) 시험을 대상으로 처분시스템 내 THM 복합거동을 모사하는 것을 목표로 하고 있다. 본 연구에서는 자체개발 해석 코드인 OGS-FLAC을 활용하여 수치해석 연구를 수행하였다. 수치모델에서는 FE 시험과 같이 일정 출력의 히터를 수평으로 위치시켰으며, 주어진 계측지점에서 압력 분포, 온도 변화, 역학적 변형을 계측하였다. 완충재 내부로 유입되는 유체 흐름은 완충재의 흡입력으로 인해 발생하였으며, 주변 영역에서는 열 팽창 및 열 압력이 지배적으로 작용함을 확인하였다. 해석 결과는 향후 타 참여 그룹 및 실험 결과와 비교 검증을 수행할 계획이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.427-438
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• 2022

최근 안전 관리의 중요성이 증대됨에 따라 건설 재해사고의 선제적 예방을 위한 현장 안전 점검 방식에 대해 제도 및 기술적 보완이 요구되고 있다. 특히 철도 공사는 궤도, 전차선 등의 고유 시설물로 인해 시공간적 제약 조건하에 점검이 이뤄지고 있어, 이에 적합한 안전 관리 방안이 필요하다. 본 연구에서는 철도 인프라의 현장 특성을 선제적으로 조사하고, 이에 해당하는 적정 AR 기술을 도입하여 기존 현장 안전 관리 방식을 개선하는 것을 최종 목적으로 하였다. 이를 위해 현장 안전 전문가를 대상으로 그룹 인터뷰 및 설문조사를 실시하여, 현행 안전 관리 프로세스 상 주요 문제점과 주된 점검 유형을 도출하였다. 이후 BIM 모델 투영, 원격 회의 등과 같은 AR 기능을 조사하여, 안전 문제 해결에 적용이 가능한지 확인하였다. 그 결과, '재래식 점검 방식으로 인한 시간 부족, 접근이 어려운 구간에 대한 점검 불가' 등 현행 안전 관리 프로세스 상 4가지 문제점과 '작업 절차 준수 여부, 부재 설치 여부, 부재의 적정 간격 준수 여부' 3가지 주요 점검 유형을 AR 기술 도입 시 개선해야 할 사항으로 파악하였다. 이를 기반으로 안전 점검 문제를 해결하고 주요 점검 유형을 효과적으로 관리하기 위한 AR 기술 활용 방안을 제시하였으며, 전문가 대상 설문조사를 재실시하여 기술 개발의 우선순위를 최종 도출하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.135-155
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• 2022

본 연구는 Organic Light-Emitting Diodes(OLEDs) 산업의 하위기술 분야를 도출하여 특허 동향을 분석하고 각 하위기술 분야별 기술 가치, 독창성, 다양성을 분석한다. 특허 자료 수집을 위해 OLED 기술과 관련된 국제 특허 분류(International Patent Classification) 집합을 정의하고, 이를 활용해 2005년부터 2017년까지 출원된 OLED 연관 특허를 수집하였다. 이어서 토픽모델을 이용하여 대량의 특허 문서를 12가지 주요 기술로 구분하고 각 기술에 대한 동향을 조사하였다. 그중 터치 센서, 모듈, 이미지 처리, 회로 구동 관련 특허는 증가 추세를 보였으나 가상 현실, 사용자 인터페이스 관련 특허는 최근 감소하였고, 박막 트랜지스터, 지문 인식, 광학필름 관련 특허는 지속적인 추세를 보였다. 이후 각 기술 그룹에 포함된 특허의 전방 인용 수, 독창성, 다양성을 조사하여 기술적 가치를 비교하였다. 결과로부터 전방 인용 수, 독창성, 다양성이 높은 이미지 처리기술, UI/UX, 모듈 기술, 점착 기술 분야가 상대적으로 높은 기술적 가치를 보여주었다. 본 연구를 통해 기업의 기술 전략 수립과정에서 활용 가치가 높은 정보를 제공한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.43-43
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• 2021

Sesan강과 Srepok강은 베트남, 캄보디아, 라오스가 공유하는 3S강 유역 (Sesan강, Srepok강, Sekong강)의 일부로 국제 공유하천으로 관리되고 있다. 3S강 유역은 Mekong강의 중요한 지류이며 Mekong강 유역의 상당 부분을 구성한다(Mekong강 유역 면적의 10%, 연간 총 유출량의 20%). 베트남에 속해 있는 Sesan강 유역면적은 11,255km², Srepok강 유역면적은 18,162km²이다. Sesan강과 Srepok강의 상류는 베트남 중부 고원의 긴 산맥에 위치하고 있으며, 하류는 캄보디아에 위치해 있어 상·하류간 긴밀한 협력이 필요하다. Sesan강과 Srepok강 유역은 기후변화에 따른 홍수, 가뭄, 수력발전소 건설로 인한 유출량 변동에 따른 상·하류 분쟁, 사면침식 및 퇴적 등 많은 문제와 도전에 직면할 것으로 예측되고 있다. 본 연구에서는 World Bank의 "Viet Nam Mekong Integrated Water Resources Management (M-IWRM) Project의 일환으로 베트남 정부 차원에서 처음으로 구축한 수자원관리 의사결정지원시스템인 "DSS-2S"를 활용하여, Sesan-Srepok강 유역의 수자원 계획을 수립하였다. DSS-2S는 MIKE Hydro Basin을 기반으로 SWAT모델 등과 연계 하여 구축되었다. DSS-2S는 2S 유역의 모든 주요 하천과 지류를 반영하였으며. 여기에는 17개의 수력발전 댐과 주요 지류에서 용량이 3백만 m³ 이상인 기타 저수지가 포함되었다. 이 보다 작은 용량의 저수지는 대표적인 저수지로 그룹화 되어 반영되었다. 기후변화 및 사회-경제적 발전계획 등을 반영하여, 2030년과 2050년을 목표연도로 생활, 공업, 농업, 관광, 유지용수 등 용수 수요를 추정하였다. 50% 및 85% 빈도의 공급 가능성을 고려하여 물 배분은 물 수요를 충족하고 지하수 개발 최소화를 기준으로 고려되었다. 분석 결과에 의하면 2S강 유역의 총 수자원은 32.2억 m³으로 그중 지표수자원은 29.2억 m³, 안정적으로 이용 가능한 지하수자원은 2.97억 m³으로 분석 되었으며, 지표수와 지하수 연계를 고려하면 전체 2S 강 유역에 물 부족하지는 않으나, 개별 공급 지점을 고려할 때 4월과 5월에 일부 지역에서 물 부족이 나타날 것으로 예측 된다. 장래 물 부족 해결을 위한 대안들을 제시하였으며, 본 성과는 베트남 중앙 정부의 장기수자원 종합계획 수립의 기본 자료로 활용 될 예정이다.

• 서비스연구
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• 제11권3호
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• pp.43-54
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• 2021

본 연구는 자율주행시대에 적합한 차량 실내 인테리어 디자인 중에서 실내 공간, 편의장치를 중심으로 진행하였으며 STEEP 분석법을 적용하여 미래 자동차 실내디자인 모델을 제시하였다. 서비스디자인 방법론을 적용하여 레이아웃의 재배치와 운전자 중심의 정보 제공 목적으로 설치되었던 디스플레이 장치의 변화를 다루고 있다. 커넥티드, 인포테인먼트 등 다양한 목적을 위한 디스플레이의 종류와 설치 위치에 대한 변화가 예상된다. 특히, 이런 분석을 통해 미래 자율주행 자동차에서 지내게 되는 실내 인테리어 연구를 통한 트렌드와 경험을 연구함으로서 이후 후속연구에서는 실제 개발과 응용을 위한 기초 자료로써 활용될 것이다. 5단계로 진행한 연구 과제를 STEEP과 연계하는 미래트렌드 도출과 FGI를 통한 전문가들의 자문을 거쳐 핵심동인을 추출 하였다. 이를 통해 이후 실내디자인에 하나의 방향으로 제시했다. 사용자 중심의 참여형 디자인 방법을 통해 자율주행차에서 기대 할 수 있는 체험과 경험을 위주로 감성적인 키워드 도출법을 사용하였다, 도출된 동인을 미래사회 5대 트렌드와 묶어서 요약정리 하였고 각 도출된 동인들에는 해당되는 기술 분야를 함께 고려할 수 있도록 그룹핑을 했으며, 자율주행 Level에 따라 수요자가 경험할 수 있는 요소를 더하기도 했다. 이는 미래 자율주행차 산업은 개인적 성향뿐만 아니라 다양한 사회적 이슈와 관점에서 바라본 실내 레이아웃, 편의장치 등의 서비스디자인 트렌드에 대한 연구가 이어져서 보다 다양한 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권3호
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• pp.671-679
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• 2023

본 연구는 일학습병행 학습기업 평가지표 개발의 후속연구로 평가지표를 정량화하여 평가모형을 정립하는데 그 목적이 있다. 선행연구에서 도출된 최상위 레벨의 구성요소인 학습기업의 정량적요인, 정성적요인, 전담인력역량요인, 그리고 학 습근로자 역량 요인을 주축으로 2레벨 구성요소를 검증하여 평가모델을 구축하였다. 학습기업의 평가를 위해 해당기업을 담당하고있는 전문 가들과 AHP 설문을 수행하여 기업현장 교육훈련의 질을 결정하는 중요요인을 도출하고 평가항목간의 가중치산정을 통하여 학습기업의 평가모형을 완성하고 등급별 그룹핑을 진행하였다. 일 학습병행은 산업현장과 학교교육의 미스매치를 해소하고 능력중심 사회를 구현하기 위한 핵심적인 정책으로 추진되어 2022년 12월 기준으로 16,664개 기업이 훈련에 참여하였다. 학습기업은 현장훈련을 실시하는 교육훈련 공급기관으로써 매우 중요한 역할을 수행하고 있다. 본 연구에서 제시된 평가모형에 따른 학습기업 등급별 지원 및 컨설팅방안이 일학습병행의 내실화와 질적수준을 향상하는 기초자료로 활용될 것을 기대한다.

• 산업융합연구
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• 제21권9호
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• pp.41-48
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• 2023

최근 들어 개인, 기업, 국가 등 사회 전반에 랜섬웨어에 의한 피해가 급증하고 있으며 그 규모도 점차 커지고 있다. 랜섬웨어는 사용자 컴퓨터 시스템에 침입하여 사용자의 중요 파일들을 암호화하여 사용자가 해당 파일들을 사용하지 못하게 하고 그 댓가로 금품을 요구하는 악의적인 소프트웨어이다. 랜섬웨어는 기타 다른 악의적인 코드들에 비해 공격기법이 다양하고 정교하여 탐지가 어렵고 피해 규모가 크기 때문에 정확한 탐지와 해결 방법이 필요하다. 정확한 랜섬웨어를 탐지하기 위해서는 랜섬웨어의 특성들로 학습한 탐지 시스템의 추론엔진이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어의 정확한 탐지를 위해 랜섬웨어가 가지는 특성을 추출하여 분류하는 모델을 제안하고 추출된 특성들의 유사성을 계산하여 특성의 차원을 축소한 다음 축소된 특성들을 그룹화하여 랜섬웨어의 특성으로 공격 도구, 유입경로, 설치파일, command and control, 실행파일, 획득권한, 우회기법, 수집정보, 유출기법, 목표 시스템의 상태 변경으로 분류하였다. 분류된 특성을 기존 랜섬웨어에 적용하여 분류의 타당성을 증명하였고, 차후에 이 분류기법을 이용해 학습한 추론엔진을 탐지시스템에 장착하면 새롭게 등장하는 신종과 변종 랜섬웨어도 대부분 탐지할 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.21-37
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• 2022

신약을 개발하는 한 가지 방법의 하나인 신약 재창출(Drug Repositioning)은 이미 사람들에게 사용할 수 있도록 승인된 약물들이 다른 용도로 사용되도록 하여 새로운 적응증을 발견하는 유용한 방법이다. 최근에는 머신러닝 기술의 발달로 방대한 생물학적 정보를 분석하여 신약 개발에 활용하는 경우가 증가하고 있다. 신약 재창출에 머신러닝 기술을 활용하면 효과적인 치료법을 신속하게 찾아내는 데 도움을 줄 것이다. 현재 심각한 급성 호흡기 증후군인 코로나바이러스(COVID-19)에 의한 신종 질병으로 전 세계가 힘든 시간을 보내고 있다. 이미 임상적으로 승인된 약물의 용도를 변경하는 신약 재창출은 COVID-19 환자를 치료하기 위한 치료제의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 신약 재창출 분야에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. Pub Med에서 웹 스크래핑 기법을 사용하여 'Drug Repositioning'이라는 키워드로 총 4,821건의 논문을 수집하였다. 데이터 전처리 후, 4,419건의 논문을 대상으로 빈도분석, LDA 기반 토픽모델링, Random Forest 분류 분석 및 예측 성능평가를 수행하였다. Word2vec 모델을 기반으로 연관어를 분석하였고, PCA 차원 축소 후 K-Means 군집화하여 레이블을 생성한 후, t-SNE 알고리즘을 이용하여 논문이 형성하고 있는 그룹을 시각화하고, LDA 결과에 계층적 군집화를 적용하여 히트맵으로 시각화하였다. 본 연구는 신약 재창출과 관련된 연구 주제가 무엇인지를 파악하고, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 문헌에서 의미 있는 주제를 도출하고 시각화하는 방법을 제시하였다. 향후 신약 재창출 분야의 연구나 개발 전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용되는 데 도움을 줄 것이라고 기대한다.