• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.29-33
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• 2022

본 논문은 스마트 그리드를 위한 전력선 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 사전 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 임펄시브 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 송신단에서 딥러닝에 의해 학습된 잡음들을 활용하여 효과적으로 잡음을 제거함으로써 신호의 품질을 향상시킬 수 있다. 딥러닝 기술의 잡음 예측 정확도를 향상시키기 위해 기존의 잡음 형태를 데이터베이스화하여 활용하였다. 채널 모델로서 Middleton Class A 간섭 모델을 사용하였고, 비트 오류율을 평가하여 성능을 검증하였다. 모의실험을 통해 간섭 제거 기법이 적용된 시스템 모델과 이론적인 모델의 비트오류율을 비교하여 제안하는 시스템이 잡음을 효과적으로 제거하여 신호의 품질 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 시스템 모델은 전력선 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.271-271
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• 2023

수문학적 기준지점(HRS, Reference Hydrological Station)은 유량의 변동성의 장기적인 추세를 파악하기 위해 고품질의 자료를 생산하는 관측소를 의미한다. 선진외국의 경우 운영목적과 수문학적 기준지점의 정의는 조금씩 다르지만 유사한 개념의 관측소를 운영하고 있다. 호주의 경우 기후변화에 따른 장기간의 수자원 부존량의 변화를 예측하기 위한 모니터링 지점으로 정의하며, 미국의 경우 시간에 따른 수문학적 특성의 자연적인 변화 및 인간의 활동에 따른 수문환경의 변화에 대한 연구를 위한 기준값을 제공하기 위해 참조지점(HBN, Hydrological Benchmark Network)의 자료를 제공하기 위해 운영한다. 영국은 기후변화에 따른 유역의 수문학적 응답을 조사할 목적으로 참조지점(RHN, Reference Hydrological Network)을 운영하고 있으며, 주로 자연유역에 설치하여 운영하고 있다. WMO는 2006년 '기후연구를 위한 적절한 유량관측소'를 선정해 줄 것을 회원국에 요청하고, 관련 자료의 데이터베이스를 독일의 GRDC(Global Runoff Data Centre)에 수집하고 있다. 국외의 경우 '자연에 가까운 유역특성을 갖는 하천 유량관측망 중 양질의 자료를 보유하고 있는 관측소'를 고려하여 수문학적 기준지점을 선정한다. 하지만 우리나라의 경우 장기간의 유량자료를 보유하고 있는 관측소가 상대적으로 부족하고, 장기간의 유량자료를 보유한 지점 또한 홍수예보, 댐 운영 등 물관리 업무에 직접 활용하기 위해 대하천의 본류 중심으로 자료를 생산하고 있다. 따라서 현재를 기준으로 국제적으로 통용되는 기준에 부합하는 기준관측소를 선정하는 것은 곤란한 상황으로 미래에 수문학적 기준지점이 될 수 있는 관측소를 선정하여 장기간 모니터링을 통해 기준관측소를 확대해 나갈 필요가 있다. 본 연구에서는 국외의 수문학적 기준관측소 선정기준을 비교 검토하여 우리나라 실정에 맞는 기준관측소 선정기준을 개발하였다. 선정 기준은 ① 유역의 개발정도, ② 댐·저수지 등 인위적인 조절 정도, ③ 취수량 또는 방류량 등 유역간의 물 이동, ④ 유량자료의 보유기간 및 정확도 등을 고려하여 기준을 설정하였다. 또한 기준지점의 선정을 위한 절차를 ① 수위관측소 사전목록의 작성, ② 관측소 정보 분석(유역특성, 시계열자료 등), ③ 수문학적 기준관측소 후보 선정, ④ 유관기관 및 전문가 검토를 통한 우선순위 선정 등 4단계로 구분하여 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.270-272
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• 2022

임상을 거친 약물이 시중에 유통되지 못하는 요인 중 하나는 안전성이다. 약물 부작용으로 인해 발생하는 안전성 문제의 주된 원인인 신경독성의 경우, 사전에 약물이나 화합물에 대한 위험 평가가 필요하다. 현재 약물의 안전성 검사를 위한 실험들은 동물 실험을 기반으로 하고 있으며, 이는 시간과 비용이 많이 든다는 단점을 갖는다. 따라서 위 문제를 해결하기 위해 in silico 실험을 통한 신경독성 예측모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 의학 언어 시스템 (Unified Medical Language System)을 이용해 신경독성의 범주를 확대하고, 통합 데이터베이스를 기반으로 다양한 관련 화합물 데이터를 얻었다. 얻은 화합물들의 SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System)를 fingerprint로 변환시키고 이를 사용한 기계학습 기반의 모델을 만들었다. 모델은 최종적으로 신경독성의 유무를 예측한다. 해당 연구에서 제안된 실험은 in vivo 실험에 소요되는 시간 및 비용을 줄일 수 있다. 더 나아가 신약 개발 연구 기간을 단축하고 개발 중지 등의 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.5-17
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• 2023

도심지 지하굴착 공사가 대형화되면서 공사 중 안전사고에 대한 위험요인이 더욱 증가하고 있다. 이에 따라 공사현장의 위험요소를 모니터링하고 사전에 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 굴착으로 인한 흙막이 벽체의 변형을 예측하는 방법에는 크게 경험식과 수치해석 두 가지 방법으로 분류할 수 있으며, 최근에는 인공지능 기술의 발달과 함께 머신러닝 기법을 활용한 예측 모델이 한 가지 방법으로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 예측력과 효율성이 우수한 부스팅 계열 알고리즘 및 앙상블 모델을 이용하여 시공 중 흙막이 벽체 변형을 예측하는 모델을 구축하였다. 지하흙막이 공사의 설계-시공-유지관리 과정에서 도출되는 자료들을 복합적으로 활용하여 데이터베이스를 구축하고, 이 자료를 토대로 학습모델을 만들고 성능을 평가하였다. 모델 성능 평가 결과, 높은 정확도로 흙막이 벽체 변형을 예측할 수 있었으며, 지반계측 자료를 학습에 활용함으로써 실제 시공과정의 특성이 반영된 예측결과를 제시할 수 있었다. 본 연구에서 구축한 예측 모델을 활용하여 시공 중 흙막이 벽체의 안정성 평가 및 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6B호
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• pp.743-750
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• 2008

최근 들어 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 가뭄 및 홍수가 빈번하게 발생하고 있다. 물로 인한 각종 재해는 농촌 지역에서도 피해를 발생시키지만, 특히 인구가 밀집되어 있는 도시 지역에서 큰 피해를 발생시킨다. 도시하천 유역에서의 유출과정은 도달시간이 짧고 홍수량은 급격히 증가하는 특성을 보이므로 호우가 발생하면 대처할 시간이 충분하지 않아 피해가 크게 발생할 가능성이 높다. 도시하천 유역에서 호우로 인한 피해를 경감시키기 위한 하나의 대안으로 홍수예 경보를 위한 의사결정시스템을 개발하였다. 도시하천의 홍수예 경보를 위한 의사결정시스템은 ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 이용한 모형관리시스템, 실시간 자료를 구축할 수 있는 데이터베이스 관리시스템, 그리고 사용자가 이용하기 편리한 인간과 컴퓨터 사이의 대화관리시스템로 구성되어 있다. 개발된 시스템을 탄천 유역에 적용한 결과 호우로 인한 하천의 유량을 실시간으로 예측하여 사전에 경보를 발생하고 피해를 경감시킬 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.801-809
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• 2023

대규모로 진행되는 도로건설사업에서 비용 초과와 공기 지연이 지속적으로 발생하고 있지만 이를 사전에 관리하고 대비할 수 있는 성과평가 체계 연구는 미흡한 실정이다. 또한 긴 공기를 가진 도로건설사업은 시공과정에서 많은 요인들에 영향을 받기 때문에 도로만의 특성을 고려한 성과 평가를 실시하고, 추후 유사한 사업에 대비할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 도로건설사업의 시공단계 성과평가 프레임워크를 개발하여 도로건설사업의 성과관리 방안을 제시하고자 한다. 본 연구는 각종 유관기관에서 도로건설사업 시공단계의 정보를 수집하고 속성정보에 따라 데이터베이스를 구축하였다. 또한 사업의 착공·준공시점 간 시간차에 대해 비용 표준화를 실시하였고, 성과평가를 위한 지표를 도출하여 분석을 실시하였다. 본 연구는 도로건설사업 시공과정의 절대적, 상대적 비용·일정 성과를 정량적으로 분석함으로써 성과평가 연구의 고도화 가능성과 신규 도로건설사업 계획 시 활용방안을 보여준다.

• 산업융합연구
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• 제22권1호
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• pp.65-73
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• 2024

본 논문은 조직유효성에 대한 최근 20여년간의 주요 연구 동향을 파악하는데 있다. 이에 Elsevier에서 제공하는 해외 학술 데이터베이스인 SCOPUS를 활용하여 최근 24년간(2000~2023) 조직유효성의 연구 동향을 파악하였다. 빈도 분석결과, organizational 2,789건, effectiveness 2,714건, management 850건, performance 689건, organizations 632건, leadership 597건 순으로 나타났다. 트랜드 분석 결과. effectiveness와 organizational은 꾸준하게 연구가 진행되고 있으나, leadership, management의 트랜드는 최근 들어서는 다소 감소하고 있는 것으로 나타났다. LDA 분석 결과 effectiveness와 organizational이 중요한 토픽으로 나타났는데, 이는 현재와 같이 미래를 예측하기 어려울 때 사전에 예측하는 능력이 중요하다는 것을 보여주고 있다. 본 연구결과는 기업에서 전략적인 차원으로 조직의 운영방안을 수립하고 이를 통해 조직의 유효성을 높이는데 있어 지침으로 활용이 가능할 것으로 보인다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.909-914
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• 2024

본 연구에서는 로봇 비전용 영상 인식을 비롯한 다양한 AI 분야에서 널리 활용되는 전이학습에 대한 정량적 평가를 제시하였다. 전이학습을 적용한 연구 결과에 대한 정량적, 정성적 분석은 제시되나, 전이학습 자체에 대해서는 논의되지 않는다. 따라서 본 연구에서는 전이학습 자체에 대한 정량적 평가를 숫자 손글씨 데이터베이스인 MNIST를 기반으로 제안한다. 기준 네트워크를 대상으로 전이학습 동결층의 깊이 및 전이학습 데이터와 사전 학습 데이터의 비율에 따른 정확도 변화를 추적하였다. 이를 통해 첫번째 레이어까지 동결할 때 전이학습 데이터의 비율이 3% 이상일 경우, 90% 이상의 정확도를 안정적으로 유지할 수 있음이 확인되었다. 본 연구의 전이학습 정량 평가 방법은 향후 네트워크 구조와 데이터의 종류에 따라 최적화된 전이학습을 구현하는데 활용 가능하며, 다양한 환경에서 로봇 비전 및 이미지 분석 AI의 활용 범위를 확대할 것이다.

• 한국기록관리학회지
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• 제4권2호
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• pp.76-90
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• 2004

기록되는 정보가 축적되어 다양한 지식이 되고, 이를 원하는 사람에게 제공하는 전 과정이 기록관리이다. 호주의 기록관리 절차에 대한 정형화 및 표준화에 대하여 시드니 주립기록보존소(Sydney Records Center) 및 연방기록보존소를 포함한 각계각층의 사람들이 모여 개발한 기록관리 지침이 호주기록관리(Australian Standard Records Management, 이하 AS 4390이라 한다)이다. AS 4390을 기초로 하여 국제 기록관리 표준(ISO 15489)이 만들어졌다. 이 논문은 AS 4390을 모태로 하여 호주에서 활발하게 진행 중인 레코드키핑 시스템의 정의, 체제, 설계 및 실행지침, 메타데이터 항목개발 프로젝트 동향을 소개하면서, 아울러 호주 기록관리의 현안 사항인 시드니 주립기록보존소의 타뷰렘(Tabularium), 캔버라 연방기록보존소의 소장기록물 데이터베이스시스템인 CRS(Commonwealth Records Series) 및 호주정부 정보소재서비스(Australian Government Locator Service)등 각 시스템을 연동시키기 위하여 표준화의 중요성을 살펴보고자 한다. 한편 우리나라의 경우는 2005년부터 <공공기관의기록물관리에관한법률>에 의하여 의무적으로 자료관시스템과 전문관리기관 시스템을 사용하고 있으며, 각 시스템간 자료의 호환성을 갖추기 위해 국제 표준을 따르는 것이 바람직하다. 아울러 정부 부처별로 수행하는 업무 영역과 하위 업무에 대한 어휘통제용어사전을 하루바삐 만들어 자료 검색 시 효율성을 높여야 할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.10-17
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• 2020

최근 경상북도 포항에서 일어난 강도 5.4 규모의 지진 영향으로 인하여 국내에서도 액상화 현상이 처음으로 발견되었다. 이와 같이 액상화 현상이 발생하면 물과 모래의 일부가 지면 위로 분출하여 공간이 생기게 되므로 지반의 침하, 건물 붕괴, 싱크홀 발생 등의 다양한 위험 상황으로 이어지게 된다. 최근 국내에서도 이와 같은 위험 요인인 액상화 가능지역을 사전에 파악하고자 액상화 위험지도 제작의 필요성이 커지고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 액상화 위험지도 제작을 위해 국토교통부 국토지반정보 통합 DB센터에서 구축한 시추정보를 활용하였으며, 시추정보 데이터베이스 추출 기능과 시추정보를 바탕으로 한 기초데이터 모델링과 3차원 분석 기능을 구현하기 위한 모듈을 개발하였다. 본 연구를 통하여 국토지반정보 통합DB의 효과적인 연동기술을 확보하였으며, 지반 저항치, 액상화 위험지도 등 액상화 위험도 분석을 위한 단계별 3차원 정보 생성이 가능해졌다. 향후, 본 연구에서 개발한 기술을 통해 3차원 액상화 정보 구축을 위한 기반 마련과 액상화 대응체계 구축을 위한 종합적인 의사결정 지원기술로 유용하게 활용할 수 있을 것이다.