최근 수중 무인 체계가 대두됨에 따라 핵심 기반 기술인 장거리 수중통신기술 및 고속 수중채널모델링 기술이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 고속 수중채널모델링을 수행하기 위한 고속 음파전달모델을 제안하여, 정량적인 성능 분석을 통해 제안 기술의 적용 가능성을 살펴보았다. 수층에서의 파동 전파를 모사하기 위하여 고차 유한 차분 기법을 사용하였으며, 범용 그래픽 프로세서를 이용한 영역 분할 기법을 적용하여 여러 개의 그래픽 프로세서 병렬 처리를 통해 연산 속도를 향상시켰다. 제안한 기법은 반무한 매질에서의 해석해와의 비교 및 파선법에 기반한 VirTEX 모델을 이용한 결과와의 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다. 최종적으로 수치예제를 통해 고속 수중채널 모델링 기법의 정량적인 연산 성능을 분석하였다. 개발모델의 연산 성능 향상 정도를 정량적으로 분석한 결과 그래픽 프로세서 수가 증가함에 따라 연산 속도가 선형에 가깝게 빨라지는 것을 확인하였다. 연산 영역의 크기가 2배로 증가할 때와 주파수가 2배로 증가할 때 계산 시간은 각각 2배와 8배로 증가하였다. 본 논문을 통해 제안한 고속 수중채널모델 기술은 해양무인체계의 수중통신기술 개발을 위한 수중통신 채널모델 및 분석 툴로 탑재되어 국방력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 디지털 트윈 관점의 3차원 지하공간 지도의 수요 및 유관분야의 연계 활용 요구가 증대되고 있다. 그러나 전국단위의 지반조사 자료의 방대함과 이를 활용함에 있어 공간적/추계학적 기법 적용의 불확실성으로 인해 신뢰도 높은 지역적 지반특성화 연구와 그에 따른 최적화 모델 제시에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울지역 3차원 지하공간의 공학적 지층분류를 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 기반의 최적 학습모델을 구축하였다. 먼저, 서울지역에 분포하는 시추공별 층상구조 및 3차원 공간좌표를 표준화 서식에 따라 지반정보 데이터베이스로 구축하고 기계학습을 위한 결측치 보정, 정규화 등의 데이터 전처리를 하였다. MLP 모델의 파라미터 최적화와 정밀도 및 정확도 관련 모델 성능 평가를 통해 최적의 피팅 모델을 설계하였다. 이후 3차원 지반 공간레이어 구축을 위한 수치표고모델 기반 격자망을 구성하고, 단위격자별 MLP기반 예측모델 적용을 통한 층상구조를 결정하고 이를 가시화하였다. 구축된 3차원 지반모델은 범용적인 지구통계학적 공간보간 기법의 적용 결과 및 지질도의 표토층 성상과 비교하여 그 성능을 평가하였다.
다가오는 미래사회에서는 인공지능 기술이 범용기술이 될 것이며, 인공지능 역량이 필수 역량이 될 것으로 예측되고 있다. 이에 전 세계 주요 국가들은 AI 경쟁력을 갖추기 위해 AI 전문가를 육성하고, 누구나 AI를 이해하고, 설명하며, 응용할 수 있는 인프라와 교육 환경을 갖추기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 국내·외 인공지능 교육의 선행 연구 사례와 함께 서울 소재 31개 종합대학의 SW 교양 교육 현황을 조사했으며, 이를 바탕으로 SW 교양 교육과 전문적인 AI 교육을 연계할 수 있는 AI 리터러시 교육 모델이 필요하다는 결론을 도출하였다. 이에 KOCW에 공개된 20개의 AI 관련 강좌를 AI 리터러시 역량을 중심으로 분류하였으며, 분류된 결과를 바탕으로 대학생을 위한 AI 리터러시 교양 교육 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델은 기존의 이론적 교육 모델이나 컴퓨터과학적 교육 모델과는 달리 인문학적 소양과 함께 인공지능을 체험할 수 있는 AI·SW 융합 교육 모델이다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델이 AI의 확산에 기여할 수 있기를 기대한다.
본 연구는 정부지원, 네트워크 역량과 지식공유가 혁신성과에 미치는 영향을 혁신행동이 매개하는 효과의 영향 관계를 살펴보고자 하였다. 코로나 확산일로의 시기로 디지털 기반의 네트워크와 지식공유 활동이 빠르게 범용화된 가운데 법인기업 재직자를 대상으로 357부의 설문을 분석하여 SPSS 버전 24와 smart PLS 3를 활용하여 연구가설을 검증하였다. 연구결과 정부지원, 네트워크 역량, 지식공유가 증가하면 혁신성과도 증가하는 것으로 나타났다. 혁신행동은 네트워크 역량, 지식공유와 혁신성과 사이의 관계를 유의미하게 매개하는 것으로 나타났고, 정부지원은 네트워크 역량에 있어 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 혁신성과 창출에 있어서 중요한 혁신행동 유발을 위해 기업인들의 네트워크 역량을 제고하고 지식공유 활성화를 위한 다양한 프로그램을 정부 지원정책으로 제시하여야 하겠다. 이는 곧 기업인들이 자발적으로 더욱 유연하고 자유롭게 아이디어를 개발하고 실행할 수 있도록 하는 동인이 되어 줌으로써 기업과 산업의 혁신성장으로 경쟁력을 높이는 계기가 되어줄 것이다. 즉, 본 연구는 지식공유 활동과 함께 혁신행동을 야기하여 혁신성과 창출에 도움을 주는 네트워크 역량에 있어서의 정부지원의 효과성을 검증하고 전체적인 구조상에서 종합적으로 요인들 간 관계성을 실증하였다.
본 연구는 최근 10년(2011~2020) 기간 동안 HS 코드 6단위 기준 한국 건설기계의 주요 7개 수출품목을 대상으로 중국 및 미국과의 비교분석을 중심으로 국제경쟁력 추이를 살펴보았다. 이를 위해 UN Comtrade, 한국무역협회 무역통계를 이용하여 수출유사성지수, 무역경쟁력지수를 산출하여 분석하였다. 분석결과 최근 10년간 한국과 중국의 경쟁 경합도가 심화되고 있으며, 미국과의 경합도 일정수준에서 머무르고 있는 실정이다. 한국의 지게차(8427.20) 품목은 세계시장에서 강한 경쟁력을 가지고 세계에 수출을 하고 있다. 한국 건설기계의 수출비중이 가장 큰 굴착기(8429.52)와 로더(8429.51)는 중량 우위가 있지만 가격열위로서 수출을 하고 있다. 나머지 품목들은 가격과 중량이 비교열위로 나타났으며 세계시장에서의 경쟁력이 없는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 다음과 같은 시사점을 제시한다. 첫째, 코로나19 백신 접종 등이 이루어지면서 경기부양 및 친환경 정책에 따른 인프라 투자 확대 등으로 향후 수요가 증가할 것으로 전망되는 범용성 있는 건설기계 품목의 수출 확대를 위한 노력을 강화하는 것이 필요하다. 둘째, 품질우위와 가격경쟁우위가 있는 것으로 나타난 굴착기는 중국 및 미국은 물론 신흥개도국에 대한 수출 마케팅 활동을 더욱 강화할 필요가 있다.
최근 스마트폰의 고해상도 카메라는 영상처리 기법을 이용하여 콘크리트 균열과 같은 미세한 피사체의 측정을 가능하게 한다. 이미 접사 범위 정도의 가까운 거리에서 어플리케이션을 이용하여 균열폭을 조사하는 기술이 구현되어있으나, 이용에 제한적이므로 보다 먼 거리에서 균열을 측정할 수 있도록 스마트폰 고해상도 카메라의 사용성 검증이 필요하다. 본 연구는 2m 이내에서 거리에서 균열폭 1.0mm 이내의 두께에서 세분화된 균열폭들의 크기 인지에 초점을 두고 있다. 최근의 안드로이드 기반 스마트폰들을 대상으로 카메라 해상도에 따라 측정 구성요소인 단위 픽셀 크기와 촬영거리와의 관계를 중심으로 실험을 수행하였으며, 그 결과 0.3mm 이상 1mm 이하 미세 균열폭의 구분과 정량화를 위해서 스마트폰용 렌즈의 필요성을 확인할 수 있었다. 스마트폰용 범용 텔레센트릭 렌즈는 왜곡의 영향을 최소화하기 위해서 정확한 위치에 장착이 필요하였다. 또한, 64MP의 고해상도 스마트폰 카메라와 2배 확대렌즈를 적용한 결과 2m 이내에서 픽셀단위로 균열폭을 산정할 수 있었으며, 0.3mm, 0.5mm, 1mm 균열폭 구분이 가능하였다.
수질 보호를 위한 정기 계획을 세우는 과정에서 다양한 지표를 이용해 수자원의 수질 추이를 평가하는 일이 필요하며 이는 수역 관리에서 널리 사용하는 방법이다. 본 연구에서는 1995년부터 2020년까지 이란 대수층의 수질 매개변수 자료를 수집, 검토하고, 통계적으로 검증하여 연도별 구획도를 만들었다. 이를 위해 지리정보체계(GIS), 거리 반비례 가중법(IDW), 방사 기저함수(RBF), 포괄 선형 보간법(GPI), 단순, 일반, 범용의 세 유형을 포함하는 Kriging과 Co-Kriging기법을 이용하였다. 이어 최소 불확실성과 최소 구획 오차에 ASE와 RMSE를 포함하는 두 값의 근접도를 더한 것을 최적 모델로 선택하였다. 마지막으로 각 매개변수에 대해 선택한 복합 모델을 Schuler와 Wilcox 지수와 조합하여 구획화했다. 이란의 지하 수자원에 대한 종합평가 결과는 수자원의 59%는 농업용수로, 39.86%는 음용수에 부적합한 등급으로 분류되어 이란 지하수 수질이 위기에 처해 있음을 보여주었다. 마지막으로 추출 결과를 검증하기 위해 지하 수질 지수(GWQI)로 수질의 공간 변화를 평가한 결과 이란의 대수층이 적은 수위변화에도 매우 민감하며 지하수 양도 매우 부족하다는 것을 확인할 수 있었다.
The food self-sufficiency rate of agricultural products in Korea, excluding rice, is around 20%, and the government is promoting various policies including a Multiple-Purpose Utilization of Paddy Fields project, to increase the self-sufficiency rate of major grains. The project for Multiple-Purpose Utilization of Paddy Fields is being promoted as a part of a program to create farmland infrastructure to facilitate the cultivation of crops other than rice in rice paddies, and pilot projects were started in four regions in 2020. The purpose of this study is to analyze the economic effects of the pilot project for Multiple-Purpose Utilization of Paddy Fields, and to propose policies to increase the effectiveness of the project. In order to analyze the economic effect, we estimated the change in farm income generated by switching from rice to other crops, and measured the effect of welfare change using the Equilibrium Displacement Model (EDM). As a result of the analysis, social welfare is expected to increase when the pilot project for Multiple-Purpose Utilization of Paddy Fields is implemented, and the income of the beneficiary farmers is also expected to improve compared to that of single-cropping when double-cropping is implemented. However, it was found that the economic feasibility of the project differs depending on the crops converted. Juksan-myeon, Gimje-si, which is an area where soybean production was successful, was analyzed from the viewpoint of increasing the economic feasibility of the pilot project. Their success factors were analyzed into four major factors: infrastructure, farming methods, education, and collaboration with local agricultural organizations. If such a success story can be utilized in the future project implementation process, it can contribute to the improvement of farm household income and national economic welfare.
본 연구는 GIS를 통해 토양정보를 수집하고 가공하여 농산물 생산량을 예측하는 모델을 제안한다. 농산물 생산량 예측 딥러닝 알고리즘은 공개된 CNN-RNN 농산물 생산량 예측 모델 구조를 변경하여 국내 농산물 자료 환경에 적합하도록 새롭게 구축하였다. 기존모델은 두 가지 특징을 가지고 있는데 첫 번째는 농산물의 생산량을 해당 필지값이 아닌 당해 평균값으로 대체한다는 것이고 두 번째는 예측하는 연도의 데이터까지 학습한다는 것이다. 새로운 모델은 해당 필지의 값을 그대로 사용하여 데이터의 정확성을 확보하고 예측하고자 하는 연도 이전의 데이터만 가지고 학습할 수 있도록 네트워크 구조를 개선하였다. 제안한 CNN-RNN 모델은 1980년부터 2020년까지의 기상정보, 토양정보, 토양적성도, 생산량 데이터를 학습하여 김장용 가을배추의 지역별 단위면적당 생산량을 예측한다. 2018년부터 2021년까지 4개 연도별 자료에 대하여 계산하고 생산량을 예측한 결과, 테스트 데이터셋에 대한 오차백분율이 약 10% 내외로 실제값과 비교하여 정확도 높은 생산량 예측이 가능했고, 특히 전체 생산량 비중이 큰 지역에서의 생산량은 비교적 근접하게 예측하는 것으로 분석되었다. 또한 제안모델과 기존모델은 모두 학습자료 연도 수가 증가할수록 점점 오차가 작아지므로 학습데이터가 많아질수록 범용 성능은 향상되는 결과를 나타낸다.
AI 기술을 활용한 다양한 서비스가 개발되면서, AI 서비스 운영에 많은 관심이 집중되고 있다. 최근에는 AI 기술도 하나의 ICT 서비스를 보고, 범용적인 AI 서비스 운영을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 기계학습 개발 절차의 마지막 단계인 기계학습 모델 배포 및 운영에 초점을 두고 AI 서비스 운영을 위한 시스템 측면에서의 연구 결과를 기술하였다. 3대의 서로 다른 Ubuntu 시스템을 구축하고, 이 시스템상에서 서로 다른 AI 모델(RFCN, SSD-Mobilenet)과 서로 다른 통신 방식(gRPC, REST)의 조합으로 2017 validation COCO dataset의 데이터를 이용하여 객체 검출 서비스를 Tensorflow serving을 통하여 AI 서비스를 요청하는 부분과 AI 서비스를 수행하는 부분으로 나누어 실험하였다. 다양한 실험을 통하여 AI 모델의 종류가 AI 머신의 통신 방식보다 AI 서비스 추론 시간에 더 큰 영향을 미치고, 객체 검출 AI 서비스의 경우 검출하려는 이미지의 파일 크기보다는 이미지 내의 객체 개수와 복잡도에 따라 AI 서비스 추론 시간이 더 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 그리고, AI 서비스를 로컬이 아닌 원격에서 수행하면 성능이 좋은 머신이라고 하더라도 로컬에서 수행하는 경우보다 AI 서비스 추론 시간이 더 걸린다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 서비스 목표에 적합한 시스템 설계와 AI 모델 개발 및 효율적인 AI 서비스 운영이 가능해질 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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