• 헤리티지:역사와 과학
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• 제56권4호
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• pp.54-70
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• 2023

라이다(LiDAR) 측량을 활용한 문화재 조사·연구는 해외에서 이미 활성화되어 있다. 최근 국내에서도 라이다 측량의 장점과 활용도에 대한 인식이 높아져 문화재 조사에 활용한 사례가 조금씩 늘어나는 추세다. 다만, 주로 산성 조사에 한정되었고, 아직 고분 조사에는 적극적으로 활용되고 있지 않다. 이에 대체로 산지에 분포하여 아직 본격적인 조사는 물론이고 복원, 정비 등이 제대로 이뤄지지 못하고 있는 삼국~통일신라시대의 고분군에 대해 라이다 측량을 통한 기초 데이터의 확보가 필요함을 강조하고자 한다. 이를 위해 경주 서악동 장산고분군과 충효동고분군 일대에 대한 라이다 측량을 실시하여 고분의 분포현황과 입지 양상 등을 검토하였다. 그 결과, 이미 정밀지표(측량)조사가 실시된 장산고분군에서는 기존 보고서의 지형도에 표기된 배치도만으로는 알 수 없었던 세밀한 지형정보와 분포양상을 추가로 파악할 수 있었다. 또한, 일제강점기에 10기가 발굴된 이후 추가 조사가 이뤄진 적이 없는 충효동고분군에서는 기존 발굴 고분의 위치를 정확히 파악하였고, 조사되지 않은 고분의 현황과 잔존 양상 등 새로운 정보를 추가로 얻을 수 있었다. 이러한 정보들은 고분군 자체에 대한 조사와 연구는 물론이고, 향후 고분군의 보존과 정비 부분에도 기초자료로 다양하게 활용할 수 있다. 산림지대라 접근이 쉽지 않거나, 관찰이 힘든 산지 고분군의 양상을 파악하는데 라이다 측량은 가장 효과적이다. 지표조사와 같은 실질적인 현지조사에 앞서 실시하여 사전조사 또는 예비조사로써 활용도 높은 데이터를 확보할 수 있다. 따라서, 향후 고분 조사는 라이다 측량을 통해 기초자료를 확보하고 이를 바탕으로 조사와 정비·활용 계획을 수립해 나갈 필요가 있다. 현재까지는 보통 산지에 위치하는 고분군에 대한 조사·연구 및 보존·정비 방안을 수립하기 위해 고분분포도 작성을 위한 정밀지표조사가 먼저 실시되는데, 이에 앞서 라이다 측량 데이터를 확보하여 활용한다면 더욱 효과적이고 정확도 높은 분포도 작성과 현황 파악이 가능할 것이다. 또한, 넓은 지역에 대한 현장 조사에서 발생할 수 있는 정보 누락이나 오류도 상당 부분 방지할 수 있다. 따라서, 향후 고분 조사에 있어 라이다 측량을 적극적으로 활용하여 기초 데이터를 축적해 나갈 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.87-95
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• 2016

본 연구에서는 국내 도시가스 수요 데이터를 분석하여 시간대별 도시가스 수요의 특성을 파악하고 정확한 시간대별 도시가스 수요 예측을 위해 다중회귀모형(multiple regression model)을 개발하였다. 시간대별 도시가스 수요를 정확하게 예측하는 것은 공급자의 비용 절감뿐만 아니라 안정적인 배관망 관리 측면에서도 매우 중요하다. 수요 예측 오류로 인해 가스 공급이 부족한 상황이 발생하면 부족한 공급량을 빠른 시간내에 보충하기 위해 가스 배관망의 압력을 급격히 증가시켜야 하는 응급 상황이 전개될 수 있다. 반면, 시간대별 가스 생산량이 실제 수요보다 많은 경우에는 과다한 저장 시설 운용 및 불필요한 생산 비용이 발생하는 문제가 있다. 과거 시간대별 도시가스 수요 데이터를 분석한 결과 시간대별 도시 가스 수요는 직전 시간대(즉, 24시간 전) 수요와 매우 높은 상관관계를 보이며 24시간 수요 패턴은 1주일전 동일 요일(즉, 168시간전)의 24시간 수요 패턴과 매우 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 또한, 외기 온도가 도시가스 수요에 영향을 주는 특수한 조건을 파악하였다. 즉, 시간대별 도시가스 수요와 시간대별 외기 온도는 평균적으로 0.853의 높은 상관계수 절대값을 보여주며, 상관관계 분석시 같은 요일에 속한 데이터만 분석하면 상관계수의 절대값은 최저 0.861 및 최고 0.965까지 증가한다. 이상의 분석 결과를 바탕으로 본 연구에서는 24시간 전 수요와 168시간 전 수요를 독립변수로 고려한 다중회귀모형 및 외기 온도를 추가한 두 번째 다중회귀모형을 제안하며, 제안한 예측모형의 성능을 확인하기 위해 2009년부터 2013년까지 5년간의 시간대별 수요 예측 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제안한 24시간 전 수요와 168시간 전 수요를 독립변수로 고려한 다중회귀모형의 경우 과거 5년간의 수요 예측 오차율의 절대값 평균(mean absolute percentage error)은 4.5% 수준이며, 외기 온도를 추가한 모형의 경우 오차율의 절대값 평균은 5.13%임을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.65-73
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• 2019

선박의 생산 효율을 높이고 생산 주기를 단축하기 위해서는 건조 주기 동안에 효율적으로 선박 구성 요소의 정확도를 평가하는 것이 중요하다. 블록의 정도 관리는 선박 공정의 단축 및 비용 절감, 선박 품질 향상에 중요한 의미를 갖는다. 대형 조선소를 중심으로 이를 위한 시스템들이 개발되어 활용되고 있지만 일부 조선소에서는 블록 형상이나 크기에 따라 줄자나 추 등의 전통적인 측정도구나 광학 장비인 광파기를 사용하여 측정, 관리하고 있으며, 정도 관리 수행하는데 있어서 이러한 도구나 장비뿐만 아니라 필수적으로 측정 위치를 파악하기 위한 종이 도면과 측정 데이터를 기록하기 위한 장치를 병행하고 있다. 측정된 결과는 수기 입력 혹은 기록 장치를 통해 정도 관리 시스템에서 관리하게 된다. 측정 결과는 작업 환경 및 작업자의 숙련도에 따라 영향이 미치게 되며, 측정 결과 관리 측면에서도 측정 결과 작성 누락, 정도관리 시트 관리의 부재 등에 대한 인적 오류(human error)와 시스템 내 결과 데이터 입력으로 인한 이중 작업 시간 소요로 인한 효율 측면에서의 비용 손실이 발생한다. 본 연구에서는 기존 정도관리 수행에서의 작업 환경을 개선하기 위한 목적으로 블록 정도 및 블록 측정 위치를 종이 도면을 통해서 확인하던 과정을 증강현실 기술을 이용하여 실제 블록 위에 측정 정보를 가시화함으로써 정도관리 수행 시간을 단축하고 측정 장비와의 연동을 통해 정도관리 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 증강현실 기반의 스마트 정도관리 시스템을 제안하고, 제안한 시스템에 대해서 프로토타입 구현을 통하여 정도 관리에서의 적용 가능성을 검토하였다.

• 대한치과보철학회지
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• 제57권2호
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• pp.102-109
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• 2019

목적: 이 연구의 목적은 단일 수복물 지대치와 3본 고정성 수복물 지대치 모델에서 3종류의 구강 스캐너에 따른 정확도를 평가하는 것이다. 재료 및 방법: 본 연구에서는 단일 수복물 지대치와 제1대구치가 상실된 3본 고정성 수복물 지대치를 제작하고, 이를 주모형으로 설정하였다. 제작된 주 모형은 산업용 삼차원 스캐너로 스캔하였고, 이를 참조 스캔 데이터로 설정하였다. 3종류의 구강 스캐너(CS3600, CS3500, 그리고 EZIS PO)를 이용하여 주 모형을 5회 스캔 하였다. 이를 평가 스캔 데이터로 설정하였다. 삼차원 비교분석(Geomagic control X)에서 지대치의 스캔 정확도를 평가하기 위해 분할된 지대치를 선택하여 분석하였다. 통계분석은 SPSS 소프트웨어를 이용하여 분석하였다 (${\alpha}=.05$). 구강 스캐너 정확도는 kruskal-wallis test를 실시하여 비교하였고, pairwise test로 사후 검정을 실시하였다. 단일 수복물 지대치 모델과 3본 고정성 수복물 지대치 모델의 정확도 차이는 mann-whitney U test로 분석하였다. 결과: 구강 스캐너에 따른 정확도의 측정결과는 모두 유의한 차이를 보였다 (P < .05). 그리고 단일 수복물 지대치 모델과 3본 고정성 수복물 지대치 모델의 진도(trueness)는 통계적으로 유의한 차이를 보여주었으며, 단일 수복물 지대치에서 더 좋은 진도를 나타냈다 (P < .05). 정밀도(precision)에서는 유의미한 차이가 없었다 (P = .616). 결론: 단일 수복물과 3본 고정성 수복물 지대치의 정확도를 비교한 결과, 스캔 영역이 늘어날수록 지대치 스캔의 오류는 증가하였고, 3종류의 구강 스캐너에서 3본 고정성 수복물 지대치 모델의 스캔 정확도는 임상적으로 허용 가능하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.393-404
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• 2022

위성에서 보다 미세한 공간 분해능으로 신뢰할 수 있는 지상 강우 관측은 도시 수문학적 및 미시적 농업 수요에 필수적이다. 전통적으로 "톱다운" 접근 방식 기반 위성 강우 산출물이 널리 사용되고 있지만 공간 분해능에 한계가 있다. 본 연구는 C-밴드 SAR Sentinel-1 위성 데이터(SM2RAIN-S1)에 적용되는 매개 변수화된 SM2RAIN 모델인 강우 추정을 위한 새로운 "상향식" 접근 방식의 가능성을 평가하여 중부지방에 대한 높은 공간 분해능 지상 강우 추정치(0.01° 그리드/6일)를 생성하는 것을 목표로 한다. 그것의 성능은 중부지방 두 개의 다른 하위 지역, 즉 혼합 산림 중심, 중간 하위 지역, 그리고 경작 중심, 서해안 하위 지역의 1년 기간 동안 기존의 재분석 프로덕트와 우량계 네트워크의 각각의 강우 데이터를 사용하여 공간 및 시간적 가변성에 대해 평가되었다. 평가결과에 따르면 SM2RAIN-S1 프로덕트는 중부지방의 일반적인 강우 패턴을 포착할 수 있고, 서로 다른 토지 피복으로 지역 규모에서 공간 분해능 강우량 측정 가능성을 보유할 수 있으며, 강우량 관측치에 대한 편중된 강우량 추정치가 제공되었다. 또한 SM2RAIN-S1 강우량은 피어슨의 상관 계수(R = 0.69)를 고려할 때 혼합림에서 더 우수했으며, 이는 혼합림에서 토양 수분과 강우의 시간 역학을 포착하는 데 6일 SM2RAIN-S1 데이터의 적합성을 암시했다. 그러나, RMSE와 바이어스 측면에서, 혼합림보다는 경작지의 SM2RAIN-S1 강우 생성물에서 더 나은 성능을 얻었으며, 이는 높은 증발증산 손실(특히 혼합림)에 의해 유도된 더 큰 오류를 SM2RAIN의 추가 개선에 포함해야 한다는 것을 나타낸다.

• 한국지구과학회지
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• 제45권3호
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• pp.260-276
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• 2024

이 연구의 목적은 공학기반 파력발전소 주제의 STEAM 수업을 통해서 지구과학전공 예비교사들의 컴퓨팅 사고에 대한 인식형성 및 개선이 있는지를 탐색하는 것이다. STEAM 수업은 가장 효율적인 파력발전소 모형을 제작해보는 내용으로 구성되었다. 컴퓨팅 사고 실천 인식을 알아보는 설문지는 연구자가 기존의 연구를 중심으로 설문 문항을 개발하여 15명의 예비교사들에게 투입하였다. STEAM 수업은 파도를 이용해서 터빈이 돌아가는 과학적 원리 이해를 바탕으로 모둠별로 효율적인 파력발전소 모형을 개발하도록 하였으며 수업 중에 문제를 인식하고(문제해결), 코딩작업을 해서(코딩 및 프로그래밍) 3D 프린터로 파력발전소를 제작하였으며(모델 설계 및 구축), 제작된 산출물을 평가하여 오류를 수정하는(문제 오류 수정) 동안에 '논리적 사고'를 통한 높은 수준의 컴퓨팅 사고 실천 인식이 파악되었다(14개 중에 앞의 5개 실천은 평균 5점). 하지만 용어에 대한 정확한 정의를 알지 못하고 실시한 수업에서 '추상화'. '문제분해', 및 '빅 데이터 활용'에 대한 인식은 오히려 수업 후의 인식은 더 낮아졌다(3개의 실천). STEAM 수업 후에는 컴퓨팅 사고 실천은 '온라인 게임하기'는 아니라는 것에 인식개선이 있었지만(4.06→0.86; 역문항) 아직도 컴퓨터를 이용해서 해야 하는 컴퓨팅 사고 실천으로 인식하고 있어 개선되지 않음이 확인되었다(컴퓨터처럼 생각하기, 컴퓨터를 사용하여 통계하기). 문제 인식에 해당하는 '문제해결'(3.73→4.33), '패턴 인식'(3.53→3.66), 그리고 '최상의 도구 선택'(4.26→4.66)의 3개 실천은 인식이 약하게 개선되었다. 컴퓨팅 사고 실천과 같은 역량 함양을 위해서는 실습위주의 교육양성과정이 개설되어야 하며, 특히 본 연구에서는 다른 주제의 추가적인 STEAM 수업을 했다면 개선이 일어나지 않거나 약하게 인식되었던 컴퓨팅 사고 실천에 대해서는 확실한 개선이 있을 수 있다는 결론을 내릴 수 있다. 다회적인 상황학습의 교육실습 교육과정이 개설되어야 한다.

• 한국음향학회지
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• 제35권3호
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• pp.167-174
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• 2016

수중통신은 해양 매질의 특성상 전달손실이 적은 음향을 사용함에 따라 육상에서의 전파통신보다 반송주파수가 낮아 신호의 대역폭이 제한되어 통신용량증가에 어려움이 따른다. 제한된 대역에 고속 및 대용량 전송이 필요해짐에 따라 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 통신에 대한 연구도 활발하다. MIMO 통신의 경우 지연확산 및 도플러확산 채널특성으로 인한 인접 심볼 간 간섭과 더불어 동일한 대역의 다중음원으로 인한 채널 간 간섭이 발생하므로 SIMO(Single Input Multiple Output) 통신에 비교하여 통신성능이 열악하다. 본 논문에서는 동시간대에 두 채널에서 송신된 신호가 한 채널에 간섭하여 수신되었을 경우 자기등화의 특성을 갖는 시역전 기법을 적용하여 보상 알고리즘을 단순화하고 채널 간 간섭을 완화하여 이 때의 통신성능을 확인하고자 한다. 또한 2015년 5월 동중국해 북부 해역에서 수행한 SAVEX15(Shallow-water Acoustic Variability Experiment 2015) 실험 데이터를 이용하여 이를 검증하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권11호
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• pp.51-62
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• 2003

본 논문에서는 역추적 비터비 디코더의 순서적 역방향 상태천이 제어에 의한 새로운 생존 메모리 제어와 복호기법을 제안한다. 비터비 알고리즘은 채널오류의 검출과 정정을 위한 부호기의 상태를 추정해서 복호하는 최우추정 복호기법이다. 이 알고리즘은 심볼간 간섭의 제거나 채널등화 등 디지털 통신의 광범위한 분야에 응용되고 있다. 반복연산의 과정을 내포하고 있는 비터비 디코더에서 처리속도의 향상과 함께 VLSI 칩 설계시 점유면적의 삭감을 통한 칩 사이즈의 축소 및 소비전력의 저감 등을 달성하기 위해서는 새로운 구조의 ACS 및 생존 메모리 제어에 관한 연구가 요구되고 있다. 이를 해결하기 위한 하나의 방안으로, 본 논문에서는 역추적 기법에 의한 복호과정에서 역방향 상태천이의 연속적인 제어에 의한 자동 복호 알고리즘을 제안한다. 제안방식은 기존의 방법에 비해 전체 메모리 사용량이 적을 뿐만 아니라 구조가 간단하다. 또한, 메모리 억세스 제어를 위한 주변 회로구성이 필요 없고, 메모리 억세스를 위한 대역폭을 줄일 수 있어 칩 설계시 area-efficiency가 높고 소비전력이 적어지는 특성이 있다 시스톨릭 어레이 구조 형태를 갖는 병렬처리 구성과, 채널잡음을 포함한 수신 데이터로부터의 복호와 구체적인 응용 시스템에 적용한 결과를 제시한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권2호
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• pp.47-59
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• 2016

택배물류는 택배화물을 택배서비스 요청자가 요구하는 장소까지 직접 배달해 주는 것으로, 택배 기업별로 화물 분류 방식, 업무방식, 그리고 관리하는 정보가 서로 다르고, 비정형 데이터로 인해 상호 호환성을 지원할 수 없다. 종이 운송장 사용으로 개인정보 유출에 대한 문제와 오류 정보로 인해 정확히 화물은 전달하는데 추가적인 시간과 물류비용이 발생되기도 한다. 택배 비즈니스 환경은 무인택배, 신기술(사물인터넷 등)이 도입되는 등 변화되며, 사용자들은 택배 운송 신청부터 수취까지의 과정에 대한 현황 및 상태를 알고 싶어 한다. 그러므로 택배화물 안전 배송을 위한 단일화되고 통합된 운송장 정보가 필요하며, 택배화물 집하/운송/인도 등의 단계에서 적합한 정보를 관련 주체 간에 원활히 제공되어야 한다. 본 논문에서는 택배화물 운송서비스 신청, 집하, 운송, 분류, 인도 등의 단계별 정보를 수집, 가공, 처리한 정보를 비즈니스 처리, 비즈니스 협업, 비즈니스 트랜잭션 간에 발생하는 업무 흐름에 대한 정보로 명시하고 이 정보를 근간으로 택배화물용 전자 운송장을 위한 표준 프로세스와 정보 모델을 정의하였다. 정의된 표준 모델을 통해 택배물류 주체 간 정보 유통 및 공유가 용이할 것이며, 종이 운송장으로 인한 위험이 감소됨으로 인해 국민생활 안전을 증진할 수 있게 될 것이다. 더 나아가 택배업체의 업무 효율성이 증대되는 등 다양한 이해당사자 관점에서 국민 편익을 도모할 수 있을 것으로 판단된다.