• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.289-295
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• 2021

오늘날 인간의 삶의 질에 가장 중요하게 미치는 요인은 환경에서 기인된다고 생각된다. 기후변화와 지구 온난화 현상에 따른 폭우, 대설, 지진 등으로 장마, 태풍, 벌채면 붕괴, 미세먼지 등의 발생 빈도가 증가하여 피해 규모가 해마다 커짐에 따라 환경 분석 및 감시 시스템의 중요성은 날로 커지고 있다. 환경의 문제들 중 물(수질)에 의해 발생하는 문제는 그 비중이 매우 높은 바, 도시화, 산업화로 수질 오염사고 발생 때 피해 규모가 대형화 되었으며 사람들 사이에 물 안전망에 대한 우려가 증가하고 있다. 최근 5년간 4대강 유역에서 수질 오염 사고 359건(한강 129, 낙동강 51, 금강 25, 섬진강 및 영산강 19, 기타 85)이 발생하였으며, 이로 인해 물 공급 정지 및 오염된 수돗물 공급 등 사회 전반에 걸처 환경에 직간접적인 피해를 야기하였다. 따라서, 현재 4대강 중심의 수질(물) 관리 시스템에서 중소하천, 지류/지천, 저수지 등으로 수질 모니터링 대상을 확대 함 으로서수질 환경의 불확실성을 최소화할 수 있는 빅데이터 기반 수질 환경 관리 전략체계의 구축이 요구된다. 본 논문에서는 기존의 오랜 기간 축적하여 온 수질 정보 빅데이터를 이용한 인공신경망 미들웨어 구축을 통하여 유용한 수질 분석 정보를 제시 할 수 있는 수질 모니터링 미들웨어 구축방안을 제시하고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1213-1216
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• 2017

최근 기후변화로 인한 재난환경의 불확실성 증가로 융복합화, 입체화되면서 재난으로 인한 영향도 대형화되고 재난유형의 다양화와 2차적 피해로 다양화되고 있다. 본 논문에서는 지능정보기술과 빅데이터 분석을 통한 ICBMS을 재난안전관리 전 과정에 적용하여 사고나 재난으로부터 인간 사회 경제 환경 피해 등을 최소화하고 미래 예측기술에 의한 예측평가와 재난정보수집분석 및 통제기술 확보에 의한 예방, 몸으로 기억하는 교육과 훈련 확대에 의한 대비, 재난대응 무인화 기술 고도화에 의한 대응, 지역공동체 환경생태계 조성에 의한 복구와 지능정보 기술에 의한 조사와 분석의 6단계의 재난안전관리 4.0에 대하여 알아본다. 또한 4차 산업혁명과 빅테이터 적용에 있어서의 기술적 한계와 문제점을 분석하여 극복할 대안과 전략방안을 제시하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.55-62
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• 2004

본 논문에서는 유중가스 분석법을 이용하여 실리콘 유입변압기를 효과적으로 진단할 수 있는 전문가 시스템의 개발에 관하여 연구하였다. 변압기 진단 방법은 유입기기에 대한 진단 방법으로서 현재까지 많은 연구가 진행되어 왔고 비교적 효과적인 분석법으로서 신뢰를 얻고 있는 유중가스분석법을 이용하였다. 그러나 유중가스 분석법은 경계 및 규칙의 불확실성이 필연적이기 때문에 이를 처리하기 위하여 소속정도 및 퍼지척도를 적용하여 해결하였다. 개발한 전문가 시스템은 크게 지식베이스 모듈, 추론엔진 모듈, 사용자 인터페이스 모듈로 이루어져 있으며, 지식베이스 모듈은 규칙을 이용한 지식표현을 사용하였고, 추론엔진 모듈은 후방향 추론을 이용하고, 퍼지규칙을 도입하였다. 사용자 인터페이스 모듈은 현장의 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 GUI 환경으로 구성하였다. 또한 변압기 개개의 이력 관리를 통하여 좀 더 효과적인 진단을 할 수 있도록 전문가 시스템을 데이터베이스와 연계하였다. 제안한 전문가 시스템에 대하여 실리콘유의 유중가스 데이터를 이용하여 검증한 결과 모든 사례에 대하여 정확한 판단 결과를 얻음으로써 실리콘 유입변압기를 효과적으로 진단할 수 있음을 증명하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제17권3호
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• pp.287-294
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• 2017

최근 건설프로젝트가 대형화 복잡화되어 감에 따라, 건설공사에서의 리스크 및 불확실성이 급증하고 있다. 증가하고 있는 건설 공사의 위험을 정량적으로 평가하고 관리 할 수 있는 모델 개발을 위해서는 위험 인자를 식별하고 위험인자의 발생 빈도와 심도를 계량화하는 연구가 우선되어야 한다. 이에 본 연구에서는 건설현장에서 발생한 사고 데이터를 기반으로 하여 위험요인의 확률분포 및 리스크 레벨별 위험의 발생 확률과 위험의 발생 빈도를 몬테카를로 기법을 통해 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션을 통해 사고 원인의 확률 분포 및 사고 원인별 위험도를 분석하여 계량적 분석 결과를 도출하였다. 본 연구의 결과는 향후 정량적 위험관리모델 및 위험관리 연구를 위한 기초 자료가 될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.6-6
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• 2018

최근 집중 호우로 인한 내수침수 피해가 도시화와 기후변화로 늘어나고 있다. 내수침수 피해로 인한 복구비용과 시간이 증가하고 있으며 향후에는 이보다 더 크게 늘어날 것으로 예상된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 충분한 선행시간을 가지고 내수 침수 구역을 제시할 수 있어야 한다. 기존의 물리적 모델은 정확하고 정교한 결과를 제공하지만, 시뮬레이션을 준비하고 마치는 데에 시간이 많이 소요된다. 그 이유로서는 강우량, 지형적 특성, 배수관망 시스템, 수문학적 매개변수 등의 다양한 데이터도 필요하기 때문이다. 이는 도시유역에 대한 내수침수의 실시간 예측이 어렵게 되었으며, 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 원인이 되었다. 본 연구에서는 이 문제에 대한 해결책으로 결정론적 방법과 확률론적 방법을 자료지향형 모형으로 결합하여 해결책을 제시하고자 하며, 특정 강우 조건하에 도시유역에서의 내수침수에 영향을 미치는 맨홀에 대한 정보를 제공하고자 한다. 위와 같은 과정을 수행하기 위하여 입력자료 조합에 대한 비선형 분석을 실시하였으며, 그 결과로 특정 강우 조건에 대하여 각 맨홀에 대한 누적월류량을 예측할 수 있는 비선형 인공신경망을 구축할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 방법론은 국내의 강남 배수분구에 대하여 적용이 되었으며, 내수침수 예측결과와 2차원 해석결과를 비교하고자 하였다. 본 연구에서는 위 과정을 통하여 1차원 도시유출해석을 위한 입력 자료를 준비하는 시간을 절약하고, 다양한 강우 조건과 내수침수지도 사이의 연관성을 학습하는 예측 모형을 이용하여 도시유역의 내수침수에 대한 충분한 선행시간을 확보하고자 한다. 결론적으로, 이 연구의 결과는 도시유역에 대한 비구조적 대책 수립에 도움을 줄 것으로 확인이 되며 도시 유역 내에 맨홀 위치들을 고려한 위험지구를 파악하는 데에 유용할 것으로 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제11권3호
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• pp.145-151
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• 2009

현재까지 국내의 수질관리 정책은 점오염원 관리를 우선시 하고 있다. 그러나 계속되는 점오염원의 관리에도 불구하고 호소수의 수질은 악화되고 있다. 비점오염원은 강우 시 발생하는 오염원으로 토지이용에 따라 발생하는 오염물질의 종류와 양이 달라 불확실성이 큰 오염원이므로 점오염원과 함께 비점오염원의 관리가 필요한 실정이다. 다양한 토지이용 중에서 인공초지(공원 묘지) 지점이 차지하는 비율이 낮기 때문에 원단위를 산정하는데 필요한 기초 데이터에 대한 연구가 전무한 상태이다. 따라서 본 연구는 인공초지(공원 묘지) 지점으로부터 강우 시 유출수와 함께 발생하는 비점오염물질의 유출특성 및 상관성을 파악하였다. 그 결과 강우 초기에 오염물질의 농도는 비교적 높게 유출되는 현상을 나타냈으며, 강우가 지속될수록 오염물질의 농도는 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 첨두유량이 발생하면서 유출농도는 증가하였다. 또한 통계분석을 실시한 결과 오염물질별 상관성이 거의 없는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 향후 부하량과 원단위 산정에 필요한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지질공학
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• 제32권2호
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• pp.221-239
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• 2022

플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험을 통해 구한 N치가 설계 시 주요 입력값이나 짧은 입찰기간과 광범위한 구역에서 다수의 현장시험을 실시하는 것은 실제적으로 어려운 상황이다. 본 연구에서는 인공지능(AI)을 가지고 회귀분석을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였으며, 최소한의 시추자료를 학습시킨 후 표준관입시험을 실시하지 못한 곳에서 N치를 예측하는데 그 목적이 있다. AI의 학습 성능을 높이기 위해서는 빅 데이터가 중요하며, 금회 연구 시 부족한 시추자료를 빅 데이터화 하는데 '원형증강법'을 적용하여 시추반경 2 m까지 가상 N치를 생성시키는 작업을 선행하였다. AI 모델 중 인공신경망, 의사결정 나무, 오토 머신러닝을 각각 적용하였으며 이 중 최적의 모델을 선택하였다. 최적의 모델을 선택하는 방법은 세 가지의 예측된 AI 모델 중 최소 오차값을 가지는 것이다. 이를 위해 폴란드, 인도네시아, 말레이시아에서 수행한 6개 프로젝트를 대상으로 표준관입시험의 실측N치와 AI의 예측N치를 비교하여 타당성 여부를 연구하였고, 연구 결과 AI 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 분석되었다. AI 예측값을 가지고 미시추 구간에서 지반특성을 파악 할 수 있었으며 3차원 N치 분포도를 사용하면 최적의 구조물 배치가 가능함을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.1-20
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• 2021

코로나19 대유행으로 세계경제포럼에서 그레이트 리셋이 논의되면서 제4차산업혁명의 동력인 인공지능도 조명을 받고 있다. 그러나 인공지능 분야의 기업 연구는 아직도 희소하다. 2000년 이후 관련 연구는 기존 기업에 어떻게 인공지능을 적용하여 가치를 창출할 것인가에 초점이 맞춰져 있으며, 신생기업들이 어떻게 기회를 포착하고 기존 사업자들 사이에 진입하여 새로운 가치를 창출하는지에 대한 연구는 거의 찾아볼 수 없다. 이에 본 연구는 소프트웨어의 세부 분야인 인공지능 기반 신생기업들이 기존 소프트웨어 산업과 어떻게 다른 혁신패턴을 갖는가라는 연구 질문을 가지고 다층적 접근론의 종합적 틀을 활용하여 신생 기업들의 사례를 분석하였다. 대상 기업들은 창업 7년 내 의료, 금융, 마케팅/광고, 유통, 제조 분야에서 의도적으로 표집된 머신러닝 모델링 전문 신생 기업들로 벤처기업 인증을 받은 고성장 기업들이다. 분석 결과 기존 소프트웨어 기업들은 전사적 통합 관점의 프로세스 혁신을 이루어냈다면, 이들만의 혁신 패턴은 기존의 프로세스들을 잘게 해체하여 자동화나 가치창출이 어려웠던 단위 프로세스들을 식별해 내고 데이터 기반으로 자동화, 최적화하여 새로운 가치를 제공하고 있다는 것이다. 이 연구의 기여는 통합적인 다층적 접근론의 틀의 유효성을 검증하면서 인공지능 기반 신생 기업들의 탄생과 그들의 혁신 패턴을 제시했다는 데에 있다. 한편 기업 실무적, 정부 정책적 함의를 정리하면, 데이터를 기반으로 혁신을 이끌어내기 때문에 신생 기업일지라도 데이터 관련 규제 등에 대한 제도 대응 역량이 강조되며, 정부는 관련 제도의 불확실성을 제거하고 구체화하여 예측가능하고 유연한 사업 환경을 마련할 필요가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권4호
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• pp.227-233
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• 2015

최근 IT 기술의 발전과 함께 의료 기술 또한 급격하게 발전하게 되어 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 정보(의료정보, 질병정보 등)가 의료 서비스에서 다양하게 사용되고 있다. 그러나, 환자의 질병정보가 헬스케어 서비스에서 다양하게 사용되면서 환자 치료 방법에 대한 복잡성과 불확실성 또한 증가하여 병원은 환자 치료에 대한 의사결정이 더욱 어려워지고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 치료를 효율적으로 처리하기 위해서 환자질병정보를 빅 데이터로 관리 할 수 있도록 효율성을 고려한 다기준의사결정벙법 중 하나인 퍼지 AHP를 사용한 헬스케어 환자의 효율적인 빅 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 환자의 질병정보들 간의 상관관계를 통해 치료기준들 간의 쌍대비교 척도를 삼각퍼지화하여 환자의 현실적 치료 방법을 찾도록 하는 것을 목적으로 한다. 제안 기법은 쌍대비교를 통해 질병 치료들간 퍼지이론의 삼각퍼지수를 적용하여 상대적인 중요도를 산출 한 후 치료 방밥에 대한 효율성을 구한다. 또한 제안 기법은 환자의 질병치료를 결정하기 위한 방법들을 계층화하여 삼각퍼지수를 이용한 쌍대비교 행렬을 구현한 후 질병치료기준별 대안에 대한 중요도를 계산하여 각 치료별 효율성을 분석하여 최종 질병치료 방법을 선택하기 때문에 기존 질병치료 방법보다 판단 및 치료의 애매함과 부정확성 상태를 5.8% 개선하고 있다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제45권3호
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• pp.342-351
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• 2016

본 연구는 한국에서 식용색소로 지정되지 않은 keto-carotenoid계의 canthaxanthin에 대한 최적 분석방법을 확보하기 위해 수행되었다. HPLC-UVD를 이용한 외국의 canthaxanthin 공인분석법을 검토하여 직선성, 분리능, 민감도, 검출한계(LOD), 정랑한계(LOQ)를 도출하고, 각 실험 데이터를 비교하여 최적의 canthaxanthin 분석방법을 확보하였다. 또한 확보된 최적 분석방법에 대한 정밀도, 정확도, 회수율, 실험실 간 교차검증, 측정불확도를 산출하여 canthaxanthin 최적 분석법에 대한 타당성을 검증하였다. AOAC법, 일본 및 영국의 공인분석법을 이용하여 canthaxanthin 표준용액을 5, 10, 20, 50, 100, $300{\mu}g/mL$의 6 point로 희석한 후 얻은 검량선의 상관계수는 모두 $R^2=0.999$ 이상으로 나타나 우수한 직선성을 보였으나 분리능, 민감도, LOD, LOQ는 일본의 공인분석법이 가장 우수하였다. 일본 공인분석법의 LOD와 LOQ는 각각 0.084 mg/kg, 0.254 mg/kg으로 나타났으며, 1보다 낮은 정밀도, 100%에 가까운 정확도, $100{\pm}10%$ 사이의 회수율, 교차검증 시 세 기관의 변동계수가 5이하로 나타나 canthaxanthin 분석을 위해 가장 최적화된 방법으로 확인되었다. 또한 측정하는 중에 나타나는 불확실성을 알아보기 위하여 canthaxanthin이 함유된 가공식품을 분석하여 측정불확도를 산출한 결과 $39.5{\pm}5.29mg/kg$(95% 신뢰구간, k=2.78)으로 나타났다. 확장불확도는 측정 농도의 13.4%로 나타나 유럽연합의 기준(16% 이하)에 적합한 결과를 보였다.