• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.13-24
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• 2019

실시간 재난위험도 예측 모델인 SIND 모델의 정확도 확인 및 검증을 위해 다양한 형상유사도 개념을 적용하였다. 기하학적 방법론 중에서 가장 널리 이용되는 CRITIC 기법은 침수예상도와 같은 복잡한 지형 형상에 적용하기에는 분명한 한계점을 보여서 본 연구에서는 복잡한 전파특성의 형상을 평가할 수 있는 RCCI와 TF 등과 같은 형상인자를 추가하여 수정된 CRITIC 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제안된 형상유사도 평가 방법을 폭풍해일의 침수예상도에 적용하여 검토한 결과, 면 객체 쌍들을 수동으로 정 매칭쌍과 오 매칭쌍으로 구분하였으며, 각 형상 인자들, 위치기준, 면적기준, 형상 기준의 가중치들을 변화시켜가며 각 매칭쌍의 형상유사도를 산정하였다. 본 연구에서 제안된 방법론과 산정된 가중치를 참고자료인 침수예상도의 지도 객체와 목표자료인 SIND 모델결과의 객체에 적용한 결과, 정 매칭쌍은 약 90%가 형상유사도 0.5 이상의 값을 가졌고, 오 매칭쌍은 약 70%가 0.5 미만으로 나타났다. 향후 다수의 객체가 하나의 객체와 대응되는 점을 보완 조정한다면 정 매칭쌍의 형상유사도는 전체적으로 증가하고 오 매칭쌍의 형상유사도는 감소할 것이라 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.873-882
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• 2017

교통카드는 현재 수도권을 포함한 약 150개 지역에서 이용하고 있으며, 대중교통, 시내버스 노선개편, 대중교통 이용 수요 등 다양한 공공부분의 정책 기초자료로 활용되고 있다. 그러나 교통카드 데이터를 사용하는 지역 중 수도권 및 일부 광역시를 제외하고 기존 BIS 정보와 미 매칭 또는 교통카드 자체에 버스 노선별 정류장 정보가 부재한 지역이 많다. 본 연구에서는 이러한 교통카드 기반정보 중 버스 노선별 정류장 정보를 생성하는 모형을 제시하였으며, 연구에서 제시한 모형을 통하여 추출 및 생성된 노선별 정류장 정보를 실제 BIS 정류장 정보와 매칭하여 정확도를 산정하였다.

• 기독교교육논총
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• 제74권
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• pp.273-294
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• 2023

연구 목적 : 본 연구의 목적은 지식과 이론전달에 편중되어 실재적으로 학습 적용하고 활용하는데에 한계가 있는 K-MOOC의 활성화를 위한 과제가 무엇인지 도출하는 것이다. 구체적으로 활성화를 위한 과제는 교수자의 교수법과 관련된 분야에 초점을 둔다. 그리고 도출된 과제를 실행하기 위해서, 최근의 실습과 맥락적인 적용의 분야에서 교육적 가치를 보이는 메타버스 플랫폼을 활용하여 교수법을 위한 수업모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 연구 내용 및 방법 : 연구 목적에 따라, 다음과 같은 절차로 연구를 진행하였다. 첫 번째, K-MOOC 사업과 관련된 자문 및 연구, 수업개발, 운영의 이력이 있는 전문가 21명을 대상으로 2022년 10월 4일부터 11월 15일까지 2차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하였다. 델파이 조사를 두 번째로 델파 이 조사로 도출된 교수법 분야 과제를 실현하기 위해, 메타버스를 적용한 교수법 수업모형 요소와 매칭 하는 작업을 진행하였다. 마지막으로 전문가 델파이 결과와 메타버스 플랫폼 적용가능 수업모형 요소를 바탕으로 교수법 수업모형을 개발하였다. 결론 및 제언 : 연구의 절차를 통해서 K-MOOC 활성화를 위한 교수법 관련 과제는 지원 전략적 과제, 교수법 역량, 수업설계 측면, 평가 및 학습 성과 공유의 4가지 과제 총 16개의 세부항목을 도출하였다. 메타버스를 적용하여 K-MOOC 활성화를 위한 교수법 수업모형 요소는 자기주도적인 반복, 개별화된 문제해결, 실습기회 확대, 즉각적인 피드백의 4가지로 도출하여 첫 번째 도출된 16개 세부항목과 매칭 하였다. 최종적으로 수업모형은 교수법 강좌수강(1단계), 수준별 미션분석(2단계), 미션해결책 공유(3단계), 미션 평가 및 피드백(4단계)의 4단계로 최종 개발하였다. 본 연구를 통해 교수법 실습 플랫폼으로써 메타버스의 활용가능성을 특화기법의 도입과 개발측면까지 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.209-224
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• 2024

화자검증(speaker verification)이란 두개의 음성 데이터로부터 같은 화자의 목소리 인지 아닌지를 판단하는것을 말한다. 범죄현장에서 범인의 목소리만이 증거로 남는경우, 두개의 목소리를 객관적이고 정확하게 비교할 수 있는 화자 검증 시스템 또는 화자 매칭 시스템의 구축이 시급하다. 본 연구에서는 한국어에 대한 화자검증 딥러닝 모형을 새롭게 구축하고, 학습에 필요한 적절한 형태의 학습데이터셋에 대해 연구한다. 음성데이터는 고차원이면서 백그라운드 노이즈를 포함하는 등의 변동성이 큰 특징이 있다. 따라서 화자 검증 시스템을 구축하기위해 딥러닝 기반의 방법 선택하는경우가 많다. 본 연구에서는 ECAPA-TDNN 모형을 선택하여 화자 매칭 알고리즘을 구축하였다. 구축한 모형을 학습시키는데 사용한 Voxceleb은 대용량의 목소리 데이터로 다양한 국적을 가진 사람들로부터 음성데이터를 포함하지만 한국어에 대한 정보는 포함하지 않는 다. 본 연구에서는 한국어 음성데이터를 학습에 포함시켰을때와 포함시키지 않았을때 학습 데이터 내 해당언어의 존재 유무가 모델의 성능에 미치는 영향에 대해 파악하였다. Voxceleb으로만 학습한 모델과 언어와 화자의 다양성을 최대로 하기 위해 Voxceleb과 한국어 데이터셋을 결합한 데이터셋으로 학습한 모델을 비교하였을 때, 모든 테스트 셋에 대해 한국어를 포함한 학습데이터의 성능이 개선됨을 보인다.

• 노동경제논집
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• 제43권3호
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• pp.63-100
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• 2020

본 연구는 Diamond-Mortensen-Pissarides 유형의 노동시장 마찰을 DSGE 모형에 통합하고, 1991년 1분기부터 2020년 1분기 기간을 대상으로 베이지언 기법을 적용하여 모형의 모수들을 추정하였다. COVID-19 발생 이후 논의되는 직접적인 고용보조금 지급의 효과를 모의실험을 통해 정량적으로 분석하였다. 분석모형에서의 고용보조금 지급은 고용관계를 형성한 기업의 노동비용을 낮추고 이윤을 높이는 효과가 있다. 이에 따라 신규 구인자 수가 늘어나고 매칭이 증가한다. 결과적으로 채용확률은 상승하고 고용은 늘어나며 총생산도 증가한다. 총생산의 1% 규모로 고용보조금을 지급하면 누적 총생산은 1% 이상 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제38권4호
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• pp.463-480
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• 2007

본 연구에서는 먼저 영상 초록의 배열 모형을 영상물의 소통 구조 이론, FRBR 모형 및 용어간의 구문적 및 어의적 관계를 고려하는 PRECIS 색인 이론 등을 이용하여 설계하고 이 모형에 따라서 영상 초록을 구성한 후 순차적 영상 초록과 요약문과 색인어 추출의 정확도 측면에서 어떤 차이를 보이는지 6개의 표본 비디오와 26명의 피조사자를 이용하여 실험을 통해서 조사해 보았다. 조사 결과, 배열 모형 기반 영상 초록이 순차적 영상 보다 더 정확한 요약문을 추출하는 것으로 나타났고 색인어 추출의 정확도는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 영상 초록의 반복 보기의 효과를 측정한 결과 순차적 영상 초록을 먼저 보고 배열 모형 영상초록을 반복해서 본 경우에 요약문의 정확도가 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 실험 결과에 기초하여 디지털 비디오 도서관 환경에서 영상 초록의 두 가지 활용 방안 즉, OPAC 환경에서 영상 초록의 초기값으로 순차적 영상 초록을 제시하고 선택을 통해서 배열 모형 기반 영상 초록이 함께 출력되는 비디오 브라우징 인터페이스를 구성하는 것과 제안된 배열 모형 기반 영상 초록을 영상 질의의 구조화된 매칭 자료로 활용하는 것에 대해서 제안하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.17-32
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• 2022

본 연구에서는 개별 차량의 차두 시간(time headway) 정보를 활용하여 고속도로 환경에서의 단일 링크에 대한 교통류 모형(flow-density diagram)을 추정하는 방법에 대해 탐구한다. 차두 시간 기반 교통류 모형(empirical flow-density diagram) 연구를 위해 차량용 비전 센서가 탑재된 실험 차량에서 9개월동안 수집된 데이터의 전처리 및 GIS 기반 맵 매칭을 수행한다. 기존의 교통류 모델식을 활용한 차두 시간 기반 교통류 모형(empirical flow-density diagram)의 검증을 위해, 차량 검지기 기반의 VDS(Vehicle Detection System) 데이터(loop detection traffic data) 기반 교통류 모형과 결과 비교 및 분석을 수행한다. 차두 시간 기반 교통류 모형의 추정 오차 원인을 분석하기 위해 각 교통류 모형의 차두 시간 및 차두 거리의 확률분포와 단위시간 교통량과 차량 밀도의 표준편차를 활용하였다. 분석 결과 링크 내 제한된 샘플 차량 대수 및 수집 데이터에 대한 주행환경 편향성이 추정 오차의 주된 요인이며. 이에 따른 추정 오차 개선을 위한 방법에 대해 제안한다.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.167-174
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• 2017

남극지역은 극빙 감소가 빠르게 진행되고 있기 때문에 주기적인 모니터링이 이루어져야 한다. 그러나 극지대의 광범위하고 극한 환경 때문에 접근이 어려워 항공기 또는 현지관측방식이 곤란한 경우가 많다. 이 문제를 해결하기 위해 기존에는 위성에 의한 레이다 또는 레이저 자료 획득에 의한 연구가 많이 진행되었다. 그러나 이들로부터 획득한 자료는 눈이나 얼음 층으로 이루어진 극지대 표면의 변화를 정확하게 측정하기 힘들고, 고해상도 DEM 구축 또한 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 연구는 고해상도 KOMPSAT-3A 스테레오 위성영상으로부터 두 시기의 DEM을 제작하고 두 시기의 DEM 변화파악을 위해 LZD 방법으로 DEM 매칭을 시도하였다. 그 결과, 정밀도 1m 이내에서 높이차 비교 가능성을 제시할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.1-17
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• 2021

대부분의 도시철도 시스템은 승객의 탑승열차 및 탑승열차종을 정확히 알 수 없다. 다수의 선행연구에서는 교통카드데이터와 열차시각표를 매칭하여 탑승열차를 추정하였으나, 추정이 불가능한 승객 또한 다수 존재한다. 본 연구의 9호선 사례분석 결과 교통카드데이터-열차시각표 매칭만으로는 약 28% 승객의 탑승열차종을 추정할 수 없음을 확인할 수 있었다. 이에 교통카드데이터-열차시각표 매칭과 본 연구에서 정의한 통행시간 기반 혼합확률분포분석을 순차적으로 적용하여 급행운영 도시철도노선 승객의 탑승열차종을 추정하는 방법을 개발하였다. 분석 결과, 298개 OD pair에서 본 연구의 검증 기준을 만족하는 합리적인 급행이용/비이용 승객 분류기준점을 도출할 수 있었다.

• 기술혁신연구
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• 제31권3호
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• pp.201-230
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• 2023

혁신조달 제도는 전략적 공공조달 정책의 일환으로 혁신제품 지정 및 우선구매제도를 활용해 기업의 혁신역량 향상과 공공부문의 사회문제 해결능력 향상을 동시에 추구하는 정책으로 도입됐다. 혁신제품에 대한 시범구매 사업은 2019년에 처음 도입됐으며 2020년부터 정부 부처의 혁신제품 지정·발굴 체계가 확립된 후 혁신제품 우선구매제도가 본격적으로 실시됐다. 이에 본 연구는 혁신조달 제도가 본격적으로 시행된 이후 해당 제도의 기업지원 효과에 초점을 맞춰 정량적 분석을 진행했다. 이를 위해 2017년에서 2021년까지의 기업 재무제표 및 고용 자료를 이용했으며, 분석방법으로 성향점수매칭(PSM) 및 이중차분(DID) 방법을 활용했다. 본 연구를 통해 혁신조달 제도가 기업성장과 고용증대에 기여했으며 추가적인 공공 및 민간판로 개척 효과를 창출했음을 확인할 수 있었다. 한편 혁신조달 참여기업이 제품지정 종료 이후에도 자생성을 갖추기 위해서는 혁신제품 지정기업과 기존의 중소기업 지원정책을 적극 매칭하는 등 혁신조달 제도를 고도화할 필요가 있다.