• 한국항해항만학회지
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• 제46권1호
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• pp.42-56
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• 2022

2016년 세계경제포럼인 다보스포럼에서 발표된 4차 산업혁명으로 인해 전 세계의 산업트렌드는 점점 빠르고 지능적으로 변화하고 있다. 이 중 디지털 트윈은 실제 사물이나 시스템, 환경 등을 실제 가상 세계에 동일하게 구현하고, 이를 활용한 시뮬레이션 분석 등을 진행함으로써 불필요한 비용 및 시행착오를 감소시키는 획기적인 기술로 전 산업에서 주목받고 있으며, 항만 역시 항만의 안전성과 효율성을 한번에 해결할 수 있는 디지털 트윈 기술에 많은 관심을 가지고 있다. 하지만 항만의 디지털 트윈 기술 적용을 위한 심층적인 연구가 부족하며, 특히 항만 디지털 트윈 구체화를 위한 측정 가능한 데이터에 대한 조사가 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 디지털 트윈 기술의 컨테이너 항만 적용을 위한 측정 가능한 데이터 조사하고 이를 요인화하여 항만 디지털 트윈에 필요한 측정 가능한 데이터 수집에 편의성을 제공하고자 하였다. 연구결과 컨테이너 항만 적용을 위한 데이터 요인은 크레인 데이터, 운영적 데이터, 물리적 데이터, 운송적 데이터로 분류되었으며, 확인적 요인분석을 통해 요인 구성, 요인과의 상관관계, 적합도를 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.481-482
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• 2016

스마트 디바이스의 발전과 IoT 시대에 들어서면서 다양하고 유용한 데이터가 끊임없이 쏟아져 나오고 있다. 이러한 데이터들을 기반으로 개인화된 추천 시스템의 중요성은 높아지고 있다. 추천 시스템에서 가장 성공적인 협업적 필터링 기법은 고객에 대한 일정 수준 이상의 데이터가 존재해야 한다. 즉, 충분한 데이터가 존재하지 않는다면 정확하지 않은 추천 결과를 출력하는 희박성의 문제가 생긴다. 본 연구에서는 개개인을 구분 지을 수 있는 개인화 요인에 가중치를 두어 기존의 협업적 필터링 기법이 가지는 희박성 문제를 해결하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.446-449
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• 2017

인터넷의 보급과 동시에 데이터의 누적으로 생성된 수많은 빅 데이터의 활용을 통해 수 없이 많은 개인에 대한 분석과 추천이 가능해졌다. 그중 영화는 현대인의 문화로 자리 잡으며 수많은 데이터의 누적이 이루어 졌으며 계속해서 누적되어가고 있다. 이런 누적된 데이터를 통해서 개인에게 맞는 영화를 추천하는 협업필터링 시스템을 R을 통해 분석하고 Cold Start 문제를 개인화 요인으로서 보안하여 보다 신뢰성 높은 추천 시스템을 제안 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.293-298
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• 2015

해상교통상황에서 수집된 선박 조우(Encounter) 데이터 변수는 선박 충돌 및 근접사고(Near-Collision) 위험도를 통계적인 방법에 의한 분석이 가능하다. 본 연구에서는 선박 조우 데이터에서 추출되는 다수의 선박충돌위험도 평가 변수들을 요인분석(Factor Analysis)하여, 선박 조우데이터에서 충돌위험에 영향을 미치는 주요 요인을 결정하고자 한다. 각 요인 결정을 위해 선박조우데이터 변수 정규분포화 및 표준화를 수행한 후 주성분 분석(Principal Component Analysis)으로 요인을 결정하였다. 요인분석결과 선박 근접도 요인과 충돌회피변화요인으로 요약하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.163-166
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• 2024

최근 통계자료에 따르면, 매년 화재 발생 건수와 이로 인한 피해가 증가하는 것으로 나타나고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 여러 공공 데이터를 분석하여 각 지역별 특성이나 환경적 요인에 따른 화재의 원인을 분석해고보가 한다. 분석을 위하여 화재 발생 건수, 시도별 공장 수와 인구수, 계절별 화재 발생수, 장소별 화재 요인에 대한 각각의 공공 데이터를 활용하였다. 분석 결과 지역별 공장 수와 비례하지않은 화재 발생 건수나, 대중적으로 생각하는 겨울철 가장 많은 화재의 발생보다 봄철에 더 많은 화재가 발생되었던 통계 결과와 같이 각 지역적인 특성이나 발화요인에 따라 화재 발생률에 미치는 영향은 다르게 나타난다는 것을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.29-42
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• 2011

본 연구는 그린화 성능을 고려한 데이터센터의 평가지표를 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 다음과 같은 연구를 수행하고자 한다. 첫째, 데이터센터에 관련된 기준과 표준을 조사한다. 이 기준과 표준을 활용하여 그린화 성능을 고려한 데이터센터 모형을 제시한다. 이모형은 데이터센터에서 그린화 성능에 영향을 미치는 주요 구성요소들 간의 상관관계를 작업량-에너지-열로 표현한 것이다. 둘째, 이모형을 이용하여 그린화 성능 평가항목과 평가지표 그리고 평가방법을 제안한다. 셋째, 기기 수준과 데이터센터 수준의 그린화 성능을 평가하는 기준들에 대한 현황을 파악한다. 이를 통해 데이터센터의 그린화 성능에 영향을 미치는 요인을 고려할 수 있을 것이다. 마지막으로 기존의 그린화 성능 평가도구들을 조사하여, 제안하는 평가항목과 지표의 향후 필요한 개선점을 식별하고자 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권4호
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• pp.333-348
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• 2023

인공지능 기반의 수학 디지털교과서의 가장 핵심적인 기능으로 여겨지는 개별 맞춤형 교수·학습이 실현되기 위해서는 개별 학생의 여러 가지 특성 요인에 대한 명확한 분석과 진단이 가장 관건이다. 본 연구에서는 수학 AI 디지털교과서에서 개별 맞춤형 학습 진단을 위한 분석 요인과 도구, 데이터 수집·분석을 위한 구축 모델을 도출하였다. 이를 위하여 최근 교육부의 AI 디지털교과서 적용 계획에 따른 수학 AI 디지털교과서에 대한 요구, 개별화 맞춤형 학습과 이를 위한 데이터에 대한 선행 연구, 수학 디지털플랫폼에서 학습자 분석에 대한 요인 등이 검토되었다. 연구 결과, 연구자는 학생 개인별로 수집해야 할 데이터로 학습 분석을 위한 요인으로 학습 준비도, 과정 및 수행도, 성취도, 취약점, 성향 분석을 위한 요인으로 학습 지속 시간, 문제해결에 걸린 시간, 집중도, 수학학습 습관, 정서 분석을 위한 요인으로 자신감, 흥미, 불안, 학습의욕, 가치 인식, 태도 분석을 위한 요인으로 자기 관리, 학습 전략으로 정리하였다. 또한, 이러한 요인에 대한 데이터 수집 도구로, 문제에 대한 정오 데이터, 학습 진도율, 학생 활동에 대한 화면 녹화 자료, 이벤트 데이터, 시선 추적 장치, 자기 응답 설문 등을 제안하였다. 최종적으로 이러한 요인들을 학습 전, 중, 후로 시계열화한 데이터 수집 모델이 제안되었다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 추계학술대회 논문집
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• pp.3-48
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• 2017

우리나라 연구개발(R&D) 투자는 2014년 기준 세계 6위, GDP 대비 총 연구개발비 비중은 4.29%로 세계 최고 수준으로 조사되었다. 또한 정부 R&D 예산은 지속적으로 증가하는 추세를 유지하고 있으며, 연구개발비 투자 규모 증대에 따라 국가과학기술역량의 양적 증대뿐만 아니라 질적 수준 또한 향상되고 있는 것으로 평가되고 있다. 뿐만 아니라 연구성과의 활용 측면에서 기술사업화로 연계가 큰 폭으로 증가한 것으로 조사되었다. 반면 R&D 예산 및 성과 활용의 양적 질적 증대가 이루어졌음에도 불구하고 다수의 연구성과가 사업화로 연계되지 못하고 휴면 상태로 있다는 조사결과도 있다. 이에 본 연구는 막대한 예산, 특히 정부 R&D 예산 투입에 의하여 창출되는 연구성과가 기술이전뿐만 아니라 사업화까지로 연계될 수 있도록 영향을 미치는 요인을 선행연구 분석을 통해 도출하고, 각 요인 간 영향 및 기술사업화에 영향을 미치는 핵심요인에 대해 정량적 데이터 분석을 수행할 것이다. 본 연구는 기술의 이전 및 사업화에 관한 연구를수행함에 있어 결정주체, 정책/제도 등의 관점에서 분석한 정태적 접근과, 사업화 전체 프로세스의 관점에서 분석한 동태적 접근을 포괄하는 통합적인 연구라는 점에서 의의가 있으며, 본 연구결과는 산 학 연 및 정부의 기술이전 사업화 관련자들이 보다 종합적인 관점에서 효과적인 사업화 전략 수립을 통해 성과 확산에 기여하는데 정책 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.290-293
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• 2017

최근 IoT 기술발달로 인한 스마트폰 및 대용량 미디어기기 사용증가로 인터넷 네트워크 사용량이 폭발적으로 증가되고 있고, 이러한 데이터 사용량 급증으로 대량의 데이터를 지칭하는 빅데이터 수집 및 분석에 많은 기업과 정부가 주목하고 있다. 빅데이터는 기존에 없던 새로운 데이터의 구축이 아니며, 그동안 축적된 다방면의 방대한 데이터의 집합이라 할 수 있다. 빅데이터의 이용 및 분석에 대한 기업 정부 학계의 수요는 증가하고 있지만, 고난도의 빅데이터 분석을 위한 인프라 구축이 선결과제이어서, 이러한 인프라구축 비용 때문에 빅데이터 분석이 일선 산업분야에 바로 적용하는데 많은 장애요인이 되어 데이터 분석가들의 빅데이터 분석에 애로사항으로 존재하고 있다. 이러한 어려움을 해소하기 위한 방안으로 새로운 인프라 구축 없이 Google Analytics API를 연동한 R 프로그래밍의 데이터 시각화를 활용한 데이터 분석 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 구글 애널리틱스 API를 연동하여 사용자 웹사이트의 사용자접속, 사이트운영, 이벤트 발생 등의 데이터를 R 프로그램을 활용하여 사이트 현황을 데이터 시각화로 분석하고 운영중인 웹사이트에 적용 가능한 콘텐츠 개발 방안에 대해 연구하였다.

• 방송과미디어
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• 제21권2호
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• pp.36-50
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• 2016

인간의 생각, 혹은 행동이나 경험을 통한 지식을 포함해서 데이터나 정보는 예술과 문화 영역에 새로운 관점을 일으키는 시각적 표현과 미디어 사이의 소통을 위한 수단이 되고 있다. 정보 와 데이터를 시각화 하는 방법은 예술의 형태를 통하여 다양하게 전개되어 왔다. 최근 예술에서 뉴미디어와 상호작용 기술의 적용은 다양한 데이터나 정보 수집을 통해 미적 표현의 가능성을 확장하거나, 관객이 작품에 능동적이고 직접적으로 참여할 수 있는 몰입 시청각 환경을 제공하며, 또한 직관적인 정보 시각화를 사용하여 상호작용적인 입체적 가상환경의 시공간 개념을 확장한다. 그러므로 관객은 수동적 수용자라기보다는 작품의 환경을 변화시키는 능동적 역할을 할 수 있다. 예술 및 디자인 영역에서 예술가의 뉴미디어 활용은 정보를 정적인 시각화 방법에서 디지털 기반 이미지 처리와 사용자 생성 시각화 방법으로 더욱 상호작용적이고 역동적인 표현으로 변형하고 있다. 미디어아트에서 시각화의 목적은 관객이나 사용자가 예술 작품에 존재하는 정보나 데이터 기반 콘텐츠를 더 쉽고 빠르게 이해하고 상호반응하도록 돕는 것이다. 본 연구는 미디어아트에서 정보나 데이터 시각화를 사용하여 작품과 관객 사이의 상호작용적 소통을 유발하는 다양한 시각적 표현 방법을 알아보기 위하여, 최근 미디어아트 사례들을 분석하는데 목적이 있다. 분석 내용은 관객이 참여할 수 있는 시청각 설치 환경을 구성하는 다양한 상호작용 디자인 방법들을 작품에 적용함으로써 데이터나 정보를 시각화하는 방법, 예술 작품의 구성 요소로서 미적 표현들 생성에 관한 해석, 그리고 미디어아트를 완성하기 위한 실질적인 요인으로서 미디어아트와 관객 간의 상호작용적인 소통이 이루어지는 방법들을 포함한다. 이러한 분석들은 새로운 상호작용 시각 표현의 가능성을 제공하며, 관객이 최근 미디어아트를 미적 예술형식으로 이해하도록 도울 것이다.