• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.45-55
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• 2022

BIM의 도입에 따라 공간이 개별 객체로 인식되면서 객체화된 공간의 속성정보는 법규검토, 에너지 분석, 피난 경로 분석 등을 위한 기반 데이터로 사용 가능하기에 BIM의 활용성을 넓힐 수 있는 발판을 마련하였다. 그러나 BIM 모델 내 개별 공간 속성의 오기입이나 누락이 없는 시멘틱 무결성(semantic integrity)이 보장되어야 하는데, 다수의 참여자에 의한 수작업으로 진행되는 BIM 모델링 과정 특성 상 설계 오류가 빈번히 발생한다는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 BIM 모델의 공간 정합성 검증을 위한 연구가 다수 진행되었으나, 적용 범위가 한정적이거나 분류 정확도가 낮은 한계점이 존재하였다. 본 연구에서는 공간의 기하정보 뿐 아니라 BIM 모델 내 공간과 부재 간 연결 관계를 Graph Convolutional Networks (GCN) 학습과정에 활용하여 향상된 성능의 공간 자동 분류모델을 구축하고자 하였다. 구축된 GCN 기반 모델의 성능을 공간의 기하정보만으로 학습된 기계학습 모델인 Multi-Layer Perceptron (MLP)과 비교하여 공간 분류 시 연결 관계 적용의 효용성을 검증하고자 하였다. 이를 통해 관계정보 활용 시 약 8% 내외 수준으로 공간 분류 성능이 향상되는 것으로 확인되었다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.87-96
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• 2023

상부에 준설매립점토층이 존재하고 점토층이 두껍게 분포되어 있는 부산항 신항만에서 측정된 지표침하 값과 층별침하 값은 많은 차이가 있다. 이런 결과의 원인과 해결방안을 찾기 위하여 연약지반 개량에 사용된 층별침하계의 실태, 층별침하계 형식별 특성, 설치방법, 계측 빈도, 계측데이터 관리방안, 결과의 정리 및 분석 등에 대해 고찰해 보았다. 대변형이 발생하는 대심도 연약지반 개량공사에서 스크류타입의 층별침하계의 경우 휨 변형이 다른 형식의 계측기에 비해 적어 망실의 우려도 적고 각 지층별로 천공하여 계측기를 설치하므로 데이터의 신뢰도도 상대적으로 높다. 정도 높은 침하계측 자료의 양이 많을수록 침하분석 정밀도는 높아지므로 표준시방서에서 제시한 계측빈도보다 기준을 강화하여 관리가 필요하다. 층별침하계 계측데이터의 관리는 측점별 지표침하량, 층별침하량, 간극수압계 침하량과 같이 해당 구간의 침하량과 성토고의 경시 그래프 작성하여 관리하는 것이 바람직하다. 침하분석은 압축특성이 다른 다층지반일 경우 층별침하 데이터를 이용하여 각 지층별 압밀특성을 각각 산정하여 침하분석이 이루어지는 게 더 타당하다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.286-293
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• 2022

최근 4차 산업혁명으로 스마트팩토리를 구성하는 요소 기술의 중요성이 높아지고 있으며, 이러한 기술들을 학습하기 위한 도구로 시뮬레이션이 널리 이용되고 있다. 특히 PID제어는 실제 응용 분야에서 다양하게 사용되고 있는 자동제어 기법으로서, 대부분 특정 상황에서 수학적 모델을 분석하거나 제어기가 내장된 애플리케이션 개발에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 실제 교육적인 환경에서는 PID 제어 원리뿐만 아니라, 게인 값 조정 및 제어기 사용 방법 등에 대한 PID 시뮬레이터 교육이 필요하다. 본 논문에서는 3D 시뮬레이션을 통해 다양한 PID 제어의 교육과 실습이 가능한 모델을 제안 한다. 제안 모델은 가상의 Ball과 Fan을 구현하여 Fan에서 발생한 공기 압력에 의해 Ball에 양력이 받을 수 있도록 시스템을 구성하여 PID 제어를 실시하였다. 이때 Ball의 높이를 PID제어기의 각 게인 값에 따라 그래프로 표현 후 실제 시스템과의 비교를 진행하였으며, 이를 통해 실제 수업에 충분히 적용할 만한 만족한 결과를 확인 할 수 있었다. 제안 모델을 통해 급격히 증가하는 스마트팩토리의 요소 기술을 원격 수업 환경에서 다양한 방법으로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 무역학회지
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• 제42권4호
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• pp.1-20
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• 2017

본 연구는 우리나라를 대상으로 국제 자본이동과 주요 통화대비 원화 환율 간의 동태적 관계를 분석하고 있다. 우선 그랜저 인과관계 검정 결과에 의하면 국제 자본이동은 단기적으로 주요 통화대비 원화 환율의 변동성에 Granger-cause하는 것으로 나타났다. 하지만 시간이 흐를수록 환율의 변동성이 국제 자본이동에 Granger-cause하는 것을 확인할 수 있었다. 글로벌 금융위기를 기준으로 전과 후를 구분하여 분석한 결과에 의하면 글로벌 금융위기 전에는 국제 자본이동이 원/달러 환율의 변동성에만 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 글로벌 금융위기 이후의 기간에서는 환율의 변동성이 오히려 국제 자본이동에 Granger-cause하는 것으로 나타났다. VAR모형을 바탕으로 일반화된 충격반응함수의 그래프를 살펴보면 국제 자본이동과 환율 변동성은 금융위기를 기준으로 다른 양상을 보이고 있다. 글로벌 금융위기가 발생한 후에는 환율의 변동성이 국제 자본이동을 촉진하지만 시간이 흐르면서 그 영향력이 축소되는 반면 이전 기간에는 이러한 관계가 성립하지 않는다는 것을 알 수 있다. 이러한 실증분석 결과를 종합해보면 우리나라에서는 외환시장의 불확실성이 국제 자본이동에 중요하게 작용한다는 것을 알 수 있다. 따라서 국제 자본이동에 대한 직접적인 규제보다는 외환시장의 불확실성을 적절하게 통제하는 것이 더 효과적인 정책수단이 될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.27-35
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• 2023

본 논문에서는 복합소재 생산 분야에서 수요가 높은 프리프레그 섬유 제조 공정에 딥러닝 기반의 결함 검출 및 분류 시스템을 적용하여 생산성을 높이는 과정을 제안한다. 다양한 조건별 다량의 불량 발생으로 해결방안이 필요한 토우 프리프레그 제조 장비에 적용하기 위해 우선 결함 감지와 분류 모델 제작에 필요한 카메라 및 조명을 선정하여 최적의 환경을 구축하였다. 그리고 다중 분류 모델 제작에 필요한 데이터를 수집하고 정상 및 불량 조건에 따라 라벨링을 진행하였다. 다중 분류 모델은 CNN 기반으로 제작하였으며 VGGNet과 MobileNet, ResNet 등의 사전 학습모델을 적용하여 성능을 비교하고 정확도 및 손실 그래프로 개선 방향을 파악한다. 주요 문제로 과적합 문제를 확인하여 개선하기 위해 데이터 증강 및 Dropout 기법을 적용하여 보완하였다. 모델에 대한 성능 평가를 위해 혼돈행렬을 성능지표로 한 성능 평가를 진행하였으며 99% 이상의 성능을 확인하였다. 또한, 실제 공정에 적용하여 실시간 획득된 이미지에 대한 분류 결과를 확인해보며 판별 값이 정확히 도출되는지 확인한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.103-111
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• 2023

일치기법은 이웃한 개체 간의 정보교환을 통하여 개체들의 상태를 동일한 상태로 수렴시키는 것이 목적이며 다개체 시스템의 제어를 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 실제 시스템에서는 각 개체의 측정 변수가 서로 다르거나 통신상의 정보 손실이 발생할 수 있고, 통신상의 안정성을 위하여 각 상태에 대한 서로 다른 네트워크를 구성해야 할 수 있다. 또한, 시스템에 존재하는 입력 포화 및 외란으로 인하여 그룹의 불안정성을 야기할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 이종 상태 정보와 입력 포화 및 외란을 고려하여 다개체 시스템의 군집을 위한 PID(Proportional-Integral-Derivative) 기반의 일치 제어 기술을 연구한다. 구체적으로 2차 시스템으로 모델링된 다중 추종 개체들과 단일 리더 개체를 고려하였고, 오차 시스템의 안정성 판별을 통하여 일치를 달성하기 위한 조건을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 위치 그래프의 연결성만 보장된다면 일치를 달성할 수 있음을 확인하였고, 일치 알고리즘을 확장하여 다개체 시스템에 대한 편대 제어 문제를 연구하였다. 마지막으로 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권2호
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• pp.1-8
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• 2024

신축이음 장치는 교량 상부구조의 신축량을 수용할 목적으로 설치되며 공용중 충분한 유간을 확보하여야 한다. 안전점검 및 정밀안전진단 수행 시 유간부족 및 유간과다에 대한 손상을 명시하고 있으나, 유간에 따른 교량의 이상 거동을 판별하기 위한 기준이 미흡하다. 본 연구에서는 동일 신축이음부의 유간 데이터를 지속적으로 추적하여 데이터 기반의 유지관리 방안을 제시하였다. 689개소의 신축이음 장치에서 계절별 영향을 고려하여 총 2,756개의 유간 데이터를 수집하였다. 동일 위치에서 4개 이상의 데이터를 통해 신축거동을 분석할 수 있는 유간 변화 평가 방안을 마련하였으며, 신축거동에 영향을 미치는 인자를 분류하고 딥러닝과 설명 가능한 AI를 통해 각 인자의 영향도를 분석하였다. 유간 평가 그래프를 통해 교량 상부구조의 이상 거동을 협착 및 기능 고장으로 분류하였다. 이론적 거동을 보이고 있다하더라도 협착 가능성이 나타날 수 있는 사례 및 하절기 협착 가능성이 매우 높게 나타난 사례가 도출되었다. 협착 가능성은 낮으나 교량 상부구조에 기능상 문제점이 발생했을 가능성이 높은 사례와 시공오류에 따라 신축이음 장치가 재시공된 사례도 도출되었다. 딥러닝 및 설명 가능한 AI를 통한 영향인자 분석은 기존의 신축유간 계산식 및 교량 설계에 따른 결과로 설명 가능하여 신뢰 가능한 수준으로 판단되어 추후 모델의 개선을 통해 유지관리를 위한 가이드를 제시할 수 있을 것이라 판단된다.

• 서비스연구
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• 제14권2호
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• pp.18-36
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• 2024

본 연구는 글로벌 경제 시장에서 중국의 제조 기업들이 동적역량을 기반으로 어떠한 ESG 활동을 수행하고 있으며 그 활동에는 어떠한 차이가 있는가를 분석하였다. 상하이와 선전 증권 거래소 (Shanghai & Shenzhen Stock Exchange)에서 151개 중국 상장 제조 기업들의 ESG 연례 보고서와 상하이 화정 지표 정보 회사(CSI, China Securities Index Company)의 ESG 지표를 데이터로 사용하였다. 연구 분석에는 TensorFlow-BERT 모델과 코사인 유사도를 사용하여 환경, 사회, 지배구조로 구분된 ESG 키워드를 분류하였고 이를 기반으로 다음 세가지의 연구 질문을 구성하였다. 첫번째는 ESG 점수가 높은 기업(TOP-25)과 낮은 기업(BOT-25)을 구분하여 이 기업들 사이의 ESG 활동에는 어떠한 차이가 있는지를 확인하였으며, 두 번째는 ESG 점수가 높은 기업만을 중심으로 10년간(2010~2019년)의 ESG 활동에는 어떠한 변화가 있는지도 확인하였다. 그 결과 ESG 점수가 높은 기업과 낮은 기업간의 ESG 활동에는 유의한 차이를 보였으며, TOP-25기업의 연도별 활동 변화 추적에서는 ESG 활동의 모든 부분에서 차이를 보이지 않은 것으로 나타났다. 세번째 연구에서는 연도별로 작성된 각 항목별 E, S, G 키워드에 대하여 소셜 네트워크 분석을 진행하였다. 동시발생행렬(Co-occurance matrix) 기법을 통해 기업들의 ESG활동을 4사분면 그래프로 시각화하였으며 이를 바탕으로 ESG활동에 대한 향후 방향을 제시하였다.

• 한국포장학회지
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• 제30권2호
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• pp.101-106
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• 2024

본 연구에서는 PCM 공융혼합물의 열 저장 용량 향상에 대한 고분자 물질의 적용 가능성을 평가하기 위해 PEG와 BDO의 다양한 함량을 조사하여 이들의 열적 특성과 열 안정성을 평가하였다. FT-IR의 결과에서 BDO의 OH기와 PEG600의 Ether기가 수소결합을 형성하며 고정되는 효과로 인해 혼합물이 더욱 높은 안정성을 띄는 것을 확인하였고, XRD 분석을 통해 PEG와 BDO 혼합물의 결정화도가 증가하여 높은 열 용량을 갖을 수 있다는 것을 확인하였다. 또한, DSC 결과와 온도-시간 그래프를 비교하여 고분자가 사용된 PEG600-BDO 혼합물은 상변화 온도의 변화 및 높은 온도 지속 시간이 관찰되었다. 이는 고분자를 이용하여 공융혼합물을 제조할 때 혼합물의 온도 유지 시간이 단일물질보다 개선되어 열 에너지 저장에 유리함을 알 수 있다. 그러나, 공융점 혼합물이 아닌 경우 PEG의 분자량 분포로 인한 넓은 온도 유지 구간과 과냉각 현상 등의 문제가 발생하였다. 공융점이 형성된 PEG600(68)-BDO(32)의 경우, 재사용성 실험에서 100회까지 잠열과 상변화온도의 변화 없이 우수한 재사용성을 나타내었다. 본 연구 결과를 통하여 공융혼합물 PCM의 열 저장 용량 및 열 안정성을 동시에 확보하기 위하여 고분자 물질의 사용 및 최적의 공융비율 확보가 중요함을 알 수 있다. 한편, 고분자 물질을 사용한 공융혼합물의 실제 사용을 위해 분자량 분포의 영향을 최소화하는 등의 연구를 통하여 넓은 온도의 공융온도 유지와 과냉각 현상 문제 해결이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.