• 한국조리학회지
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• 제15권3호
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• pp.1-14
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• 2009

호텔 산업에 주어진 과제 중 하나는 제품 경쟁이 아닌, 업무 효율성과 서비스 질 향상 등과 같은 교육 훈련을 통한 ES(내부 고객 만족도)를 향상시키는 것이다. 그러나 현 국내 시장에서, 적당한 교육 훈련에 기반을 둔 ES(내부 고객 만족도)가 제대로 확립되지 않고 있다. 이 연구의 목적은 빈도수, 강의 자각 능력, 동기, 내재화에 대한 필요성 인식과 업무 몰입을 포함한 교육 훈련의 효과를 입증하기 위함이다. 여성(n=128, 44.4%), 남성(n=160, 55.6%)의 연구 집단은 2007년 10월 13일부터 2007년 10월 31일까지 실시된 설문 조사에 의해 모니터링 되었다. 이는 (1) 교육 훈련에 대한 인식, (2) 교육 훈련 관행, (3) 조직 동일시, (4) 브랜드 동일시, (5) 업무 몰입 등에 의해 평가되었다. 통계학적 분석은 SPSS, 데이터 코딩, 데이터 클리닝 시스템을 사용함으로써 측정되었다. 결과적으로 주기, 강의 지각의 수준, 동기, 필요성 인식은 브랜드와 조직 동일시와 비례한다는 것이 증명되었다. 교육 훈련을 통한 동일시는 업무 몰입의 효율성을 상승시킬 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.337-349
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• 2020

본 연구에서는 저고도 원격탐사 기구인 Helikite를 이용하여 연안지역의 영상을 획득하였다. 그리고 획득된 영상에서 4 종류의 영역 분할 알고리즘을 이용하여 육지와 수괴의 영역을 분할해 낸 후 경계 검출법을 이용해 수륙경계선을 추출하였다. 실측데이터의 부재로 정량적인 비교는 불가능했으나, 수괴와 육지의 구분이 비교적 명확한 적외선(Infrared band) 영역의 영상을 기준으로 각 알고리즘들에 의해 추출된 수륙경계선을 비교하였다. 그 결과, 영상에서 수괴와 육지의 구분이 모호한 부분에서 각각의 알고리즘의 결과가 크게 차이가 나는 것을 발견할 수 있었다. 이는 각 알고리즘이 영역을 구분하는데 사용되는 영상의 수치값(Digital number)의 임계치를 선정하는 과정에서 생긴 차이라고 판단된다. 이와 같이 다양한 알고리즘을 통한 수륙경계선의 추출은 향후 연속 모니터링이 가능한 자동 관측시스템과 함께 활용하여 고정지역에서 얻은 수년의 장기간의 데이터를 통해 연안 지역 형태의 급격한 변화를 설명하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.57-58
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• 2023

컨테이너 터미널에서 컨테이너를 하역하고 이송하는 작업 소요시간은 항만 생산성과 직결되는 요소 중 하나로 작업 소요시간의 최소화는 항만 생산성의 극대화를 야기할 수 있다. 컨테이너의 작업 소요시간 중 선석과 야드 간 컨테이너의 이송을 담당하는 야드 트랙터(Yard Tractor; Y/T)의 작업시간이 큰 부분을 차지한다고 할 수 있다. 그러나 현재 야드 트랙터의 작업시간은 터미널 운영 실무자 경험에 기반한 추정은 가능하나, 이를 정량적으로 추정하기는 어려운 실정이다. 최근, 4차 산업혁명 핵심기술 중 하나인 IoT(Internet Of Things)를 기반으로 항만 내 물류자원을 실시간으로 모니터링 및 추적하여 작업시간을 산정하는 기술이 연구되고 있지만 이를 실제 항만 현장에서 상용화하기에는 어려운 단계이다. 따라서, 본 연구에서는 컨테이너 터미널 운영 효율화를 위해 야드 트랙터 작업시간 예측 모형을 개발한다. 예측 모형의 개발을 위해 실제 항만 운영 데이터를 분석하여 야드 트랙터의 작업에 영향을 끼치는 요인을 분석하고, 이에 따른 야드 트랙터의 작업시간을 예측한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권3호
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• pp.182-196
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• 2023

작물 수확량의 정확하고 시기 적절한 추정은 세계적인 식량 안보 계획 및 농업 정책 개발을 포함하여 다양한 목적을 위해 중요하다. 원격 감지 기술은 특히 vegetation indices (VIs)를 활용한 작물 상태 모니터링과 예측에서 유망성을 보여주고 있다. 그러나 normalized difference vegetation index (NDVI) 와 enhanced vegetation index (EVI) 와 같은 전통적인 Vis는 식물광합성의 빠른 변화를 포착하는 데 제한이 있으며 작물 생산성을 정확하게 대표하지 못할 수 있다. 대체적인 Vis인 near-infrared reflectance of vegetation (NIRv)는 gross primary productivity (GPP)과 강한 상관관계를 가지며 빛이 반사할 때의 혼동을 해결하는 능력으로 인해 작물 생산량을 예측하는 더 나은 지표로 제안되었다. 연구 결과는 옥수수와 콩 모두에 대해 NIRv의 최댓값과 작물 수확량/면적 간에 유의한 상관관계가 있음을 입증했다. 이 상관관계는 콩에 대해 약간 더 강한 경향을 보였다. 게다가 대부분의 주요한 주에서는 NIRv의 최댓값과 생산량 간에 주목할 만한 관계가 있으며, 다양한 주에서 일관된 경사도를 보였다. 또한, 연간 데이터에서는 대부분의 값이 서로 밀접하게 군집되는 독특한 패턴을 관찰했다. 그러나 2012년은 다양한 주에서 독특한 작물 조건을 시사하는 이상값으로 나타났다. NIRv의 최댓값과 생산량 간의 확립된 관계를 기반으로, 우리는 2022년의 작물 수확량 데이터를 예측하고, 예측의 정확도를 Root Mean Square Percentage Error (RMSPE)를 사용하여 평가했다. 우리의 연구 결과는 지역별 작물 수확량 추정에 NIRv의 최댓값과 잠재력을 나타내며, 다양한 지역에서 정확도는 달라질 수 있다는 것을 보여줄 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권1호
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• pp.81-90
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• 1999

본 연구에서는 수술이나 환자 모니터링시 무의식 상태 환자의 뇌혈류량에 대한 정확한 모니터링으로 뇌허혈 현상을 방지하기 위하여 2채널 양극성 아날로그 EEG를 디지털로 처리하여 다양한 뇌파 관련 파라미터를 추출하여 실시간으로 한 화면에 디스플레이하고, 또한 임상의사들이 사용하기 편리한 뇌파 감시 소프트웨어를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 EEG-데이터를 FFT 연산 후 CSA 및 DSA의 형태로 표현하며, 기타 다양한 뇌파관련 파라미터를 추출한 후 한 화면에서 실시간으로 디스플레이하고, 사용 편리성도 극대화하도록 프로그램하였다. 프로그램은 개발 도중에 여러 번의 동물실험 및 임상실험을 통하여 개선 보완되었으며, EEG, CSA, DSA 및 알파비, 퍼센트 델타 스펙트럼 모서리 주파수, 전체 파워, 전체 파워의 차 등의 주요 뇌파 파라미터들을 한 화면에서 관찰하게 되어 환자 상태의 종합적인 간찰이 가능하며, 나중에 저장된 EEG 파일을 재검토할 수 있다. 또한 CSA, DSA, 스펙트럼 모서리 주파수 및 전체 파워는 원하는 부분에서 표본을 취해 화면 위쪽에 최대 3개까지 붙여 놓고 동시에 비교할 수 있으므로 환자 상태의 객관적인 비교가 가능하고, 환자상태, 응급처치 등에 대한 기록사항을 입력할 수 있어서 저장된 EEG 파일의 검토시 이들 event로 즉시 찾아가는 기능이 있으며, 그 외에도 앞 뒤 점프 이동 기능, 이득 조절 기능, 윈도우 환경에서의 파일관리 기능 등을 갖추고 있고, 프로그램이 윈도우 환경에서 개발되어 마우스에 의해 대부분의 동작이 이루어진다. 개발된 프로그램을 이용한 대학병원의 임상실험결과, 환자상태의 변화에 매우 민감하게 반응하고, 또한 임상의사들이 이용하기에도 매우 편리하다는 평가를 받았다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1013-1025
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• 2020

UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권10호
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• pp.347-352
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• 2016

최근 IoT 기술을 다양한 분야에 적용하는 사례가 늘어나고 있는 추세이다. 특히 각종 환경 센서를 통해 수집되는 대량의 데이터를 분석하여 적절한 정보를 제공하는 기술에 대해 연구되고 있다. 이러한 기술은 각 산업분야 중 농산업분야에서도 연구가 활발히 진행되고 있다. 농산업 분야에서 생장환경의 조성을 위한 모니터링 및 제어에 대한 연구가 많이 진행되고 있으나 병해충 및 기상재해 정보는 우리나라 평균 기상환경에 맞추어 방제 매뉴얼을 작성하여 제공됨으로 인해 실제 지역별 환경에 매우 힘든 실정이다. 특히, 특용과수는 전남지역에 생산량이 매우 높은편으로 지역 실정에 맞는 정보를 효율적으로 제공하기 위해서는 지역별 정보에 대한 수집에서 전문가 정보 제공에 이르는 다양한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 미세기상 기후 수집 및 영상 정보를 통한 이미지 분석, 예찰 모형 등을 통해 병해충 및 기상 재해에 대한 피해를 최소화하기 위한 통합지원 플랫폼을 제안한다. 특용과수의 병해충에 대한 피해를 줄이기 위해 다양한 IoT 기술들을 활용하여 이를 통해 병해충에 대한 방제시기를 적절하게 알려주고, 생장환경을 적절하게 유지함으로써 특용과수 농가의 피해를 최소화하고 생산성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.531-538
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• 2016

교통사고의 발생의 주요 원인의 대부분은 운전자의 법규 위반 행위이며, 특히 과속 및 불법유턴은 대형 사고로 이어질 잠재적 위험성을 내포한다. 사업용 차량의 경우 불법유턴 위험성에 대한 지각이 부족하고, 단속장비 및 감시 인력 또한 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 사업용 운전자의 불법유턴 위반행위를 예방하고, 안전운행 습관을 유도하고자, 맵 연동기반 운행행태 판단 기술을 개발에 대해 소개한다. 이를 위해 전국 총 26만개 링크자료 중 23,782 건의 유턴 허용 정보와 14만 6천 건의 제한속도 정보를 수집하였다. 또한 운행행태 분석을 위해 판단알고리즘을 구축하였으며, 최종적으로 안드로이드 기반 애플리케이션을 개발하였다. 개발된 애플리케이션의 맵 매칭, 운행행태 판단 및 기타 데이터 산출의 정확도를 평가하기 위해 테스트를 수행하였으며, 분석결과 맵 매칭은 86%, 운행행태 판단 정확도는 83%로 평가되었다. 또한 정보출력 표출에 대한 정확도는 모두 100%로 평가되었다. 향후 과제로서는 기술의 정확도 향상을 위해 모니터링 시스템 설계가 필요할 것으로 판단되며, 개발된 기술을 활용할 수 있는 서비스 시나리오의 검토가 필요하다고 판단된다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권1호
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• pp.37-44
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• 2018

임베디드 기기는 시퀀스 제어 기능과 수치연산 기능을 활용하여 제어 프로그램에 따라 산업현장의 기기 등 다양한 자동화 시스템에 활용된다. 현재 임베디드 기기는 기업의 산업현장, 원전, 대중교통 같은 국가기반시설에서 제어 시스템으로 활용되고 있다. 따라서 임베디드 기기를 대상으로 하는 공격은 큰 경제적 손실과 사회적 손실을 야기할 수 있다. 임베디드 기기를 대상으로 하는 공격은 대부분 데이터, 코드 변조로서 제어 프로그램을 대상으로 이루어진다. 산업 자동화 임베디드 기기의 제어 프로그램은 일반적인 프로그래밍 언어와 달리 회로 구조를 표현하기 위하여 설계되었고, 대부분의 산업 자동화 제어 프로그램은 그래픽 기반 언어인 LAD로 설계되어있어 정적분석이 용이하지 않다. 이러한 특징으로 인하여 산업 자동화 제어 프로그램에 대한 취약점 분석 및 보안 관련 연구는 정형 검증, 실시간 모니터링 수준에 그친다. 또한 사전에 취약점을 탐지하고 공격에 대한 대비가 가능한 산업 자동화 제어 프로그램 정적분석 연구는 매우 저조한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 산업 자동화 임베디드 프로그램에 대한 정적분석 효율성 증대를 위하여 회로 구조를 표현하기 위해 설계된 산업 자동화 제어 프로그램을 논리식으로 표현하기 위한 방법을 제시한다. 또한 다양한 제조사의 산업 자동화 제어 프로그램을 통합적으로 분석하기 위하여 LLVM IR을 활용한 중간어 변환 기술을 제안한다. LLVM IR을 활용함으로서 동적 분석에 대한 통합분석이 가능하다. 본 연구에서는 해당 방법에 대한 검증을 위하여 S 사(社)의 제어 프로그램을 대상으로 하여 논리식 형태의 중간어로 변환하는 프로그램의 시제품을 개발하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.979-991
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• 2016

이 연구에서는 국가이미지를 실시간 측정하기 위하여 위키피디아의 키워드를 추출하여 반자동 동적 온톨로지를 구축하는 알고리즘을 개발하였다. 이 DCDKC (double-crossing double keyword collection)라 명명된 알고리즘에 의해 추출된 국가이미지 온톨로지인 위키온토 (WikiOnto)는 동적으로 변화하는 국가이미지를 실시간으로 자동 측정하여 제공할 수 있도록 하였다. 따라서 국가이미지 관리에 효율성을 기하고 뜻밖에 있을 지도 모르는 국가이미지의 급박한 변화에 선제적으로 대응할 수 있는 도구를 개발하고자 하였다. DCDKC 알고리즘은 과거 오프라인 설문조사에 상당부분 의존하던 각종 국가브랜드지수 모델과는 달리 온라인 실시간 동적 국가이미지 모니터링 시스템에 잘 적용될 수 있음을 보여주었다. DCDKC 알고리즘을 적용한 시스템의 유용성을 검증하기 위하여 아시아의 3대 수출국인 한중일 삼국의 국가이미지를 측정하기 위한 동적 온톨로지 위키온토를 구축하고 국가 이미지의 동적 변화를 실시간으로 추적가능함을 확인하였다. 결론적으로 DCDKC를 이용한 위키온토의 구축을 통한 국가이미지 실시간 관리체계에 대한 가능성을 확인하였을 뿐더러 저렴하고 탁월한 솔류션이 될 수 있음을 증명하였다.