• 제목/요약/키워드: 보완기술

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텍스트마이닝과 ChatGPT 분석을 활용한 기업과 대중의 ESG 인식 비교: 지속가능경영보고서와 소셜미디어를 기반으로 (Comparing Corporate and Public ESG Perceptions Using Text Mining and ChatGPT Analysis: Based on Sustainability Reports and Social Media)

  • 최재훈;양성병;윤상혁
    • 지능정보연구
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    • 제29권4호
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    • pp.347-373
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    • 2023
  • 최근 기업의 지속가능한 성장을 이끄는 ESG(Environmental, Social, and Governance) 관리의 중요성이 강조되고 있다. 이에, 본 연구는 기업과 일반 대중 간의 ESG에 대한 인식 차이를 실증적으로 밝히고, ESG 정책의 시행을 방해하는 부정적인 여론과 그 배경을 규명하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링, JST(Joint Sentiment Topic Modeling) 및 의미연결망분석 기법을 사용하여 지속가능경영보고서와 소셜미디어에서의 주요 키워드와 토픽, 그리고 그 연결관계를 분석하였다. 또한, ChatGPT를 활용하여, 텍스트마이닝 분석의 결과를 보완하였다. 분석 결과, 기업과 일반 대중 간 ESG에 대한 인식과 중요도에 상당한 차이가 있음을 확인하였다. 구체적으로, 기업들은 위기 관리, 투명한 지배구조, 윤리적 경영 등에 집중하여 신뢰를 구축하려 했으나, '그린워싱', '중대재해', '불매운동' 등과 같은 부정적 키워드가 자주 소셜네트워크에서 등장하여, 많은 대중들이 기업의 ESG 이슈 처리에 대해 의심하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 기업, 정부 기관, 고객 및 투자자를 위한 ESG 전략수립에 도움이 될 수 있는 가이드라인을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

Cut Cell 방법을 활용한 공정별 주조유동해석 적용 연구 (Study on the Application of Casting Flow Simulation with Cut Cell Method by the Casting process)

  • 최영심
    • 한국주조공학회지
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    • 제43권6호
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    • pp.302-309
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    • 2023
  • 일반적으로 주조품은 복잡한 형상을 가지고 있고, 한 제품 내에서 두께의 차이가 현저하게 나는 경우가 있어 시뮬레이션을 위한 격자를 생성할 때 어려움이 있다. 주조 유동은 이상유동으로 수치해석을 할 때 공기와 용탕의 경계면을 추적해야하며 밀도차에 의한 압력장 계산에 많은 시간이 소요된다. 이와 같은 이유로 주조유동해석에는 직교격자가 주로 이용되어왔다. 그러나 직교격자는 형상을 제대로 표현하지 못한다. 곡면에서 나타나는 계단형상 격자로 인해 모멘텀 손실이 발생하고 이로 인해 용탕의 흐름이 달라질 수 있으며 결과적으로 잘못된 주조 방안 설계를 할 수 있다. 이를 피하기 위하여 직교격자계에서 형상을 좀 더 정확하게 표현하기 위하여 많은 수의 격자를 생성하여 해석을 한다. 또는 직교격자계에서 발생하는 문제를 수치적으로 보완하는 Cut Cell 방법을 적용하여 해석하는 방법이 있다. 본 연구에서는 직교격자계에서 주조유동해석을 할 때 격자수에 따른 해석결과와 Cut Cell 방법을 적용한 해석 결과를 비교하였다. 또한 주조공정별로 실제제품을 주조유동해석을 하고 공정별로 Cut Cell 방법을 적용한 결과를 고찰하였다.

지하시설물 안전점검을 위한 딥러닝 기반 콘크리트 균열 검출 (Crack detection in concrete using deep learning for underground facility safety inspection)

  • 전의익;이임평;김동규
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제25권6호
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    • pp.555-567
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    • 2023
  • 현재 지하시설물의 균열을 영상 취득 시스템으로 취득한 경우 점검자가 취득된 영상에서 육안검사를 수행하여 미세균열을 판단한다. 점검자에 의존한 노동집약적인 방법은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 딥러닝을 활용하여 자동으로 콘크리트 균열을 탐지하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 대부분의 연구에서는 공개 데이터셋을 활용하거나 분석과정의 객관성이 충분하지 못해 실제 업무에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 연구는 실제 검사 시스템과 동일한 형태의 영상을 시험 데이터셋으로 선정하여 딥러닝 모델들을 평가하였다. 균열 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 딥러닝 모델들의 장단점을 상호 보완할 수 있는 앙상블 기법을 적용하였다. 시험 영상에서 폭 0.2 mm, 0.3 mm 및 0.5 mm의 균열들은 각각 80%, 88% 및 89%의 높은 재현율로 탐지되었다. 딥러닝을 적용한 균열 탐지 결과에서는 점검자의 육안 검수 과정에 찾지 못한 다수의 균열들을 포함하고 있었다. 향후 본 연구에서 사용하지 않은 다른 터널의 영상을 시험 영상으로 선정하여 보다 더 객관적인 평가에서 충분한 정확도로 균열을 탐지하게 된다면, 시설물 안점 점검 방식에 딥러닝의 도입이 가능할 것으로 판단된다.

고효율의 아그로박테리움 형질전환법을 이용한 제초제저항성 나리 식물체 개발 (High-efficiency development of herbicide-resistant transgenic lilies via an Agrobacterium-mediated transformation system)

  • 김종보
    • Journal of Plant Biotechnology
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    • 제50권
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    • pp.56-62
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    • 2023
  • 35S cauliflower mosaic virus 프로모터의 조절을 받고 인트론이 포함된 β-Glucuronidase (gus) gene과 35S cauliflower mosaic virus (enhanced) 프로모터의 조절을 받는 blpR유전자가 있는 pCAMBIA3301 벡터가 포함된 AGL-1 균주를 사용하였다. 아그로박테리움을 이용한 형질전환 체계와 PPT (D-L-phosphinothricin) 선발을 통하여 나리 인편조직으로부터 형질전환 식물체가 획득되었다. 본 연구에서 나리 레드플레임'품종의 인편조직에 선발 및 목적유전자로 바스타 제초제저항성 유전자인 blpR 유전자를 도입하였다. 상기 실험 결과, 20분의 접종시간과 5일간의 아그로박테리움과의 공동배양이 100개의 접종된 인편개체에서 각각 24, 27개의 높은 PPT 저항성 개체가 관찰되었고 신초까지 형성된 인편을 19.6 및 22.7개를 생산하는 우수한 형질전환 결과를 보여주었다. 이렇게 제초제를 이용하여 선발되었을 뿐만 아니라 도입된 reporter 유전자인 gus도 발현되었음을 확인하였고 선발유전자이자 목적유전자인 blpR 유전자도 PCR 검정을 통해 도입되었음을 확인하였다. 12주 이상의 선발과정을 거치고 gus 및 PCR 검정을 거친 형질전환 개체들은 발근 배지를 거쳐 순화 후 화분으로 이식하여 높은 활착율을 보여주었다. 결론적으로 본 연구에서 확립한 프로토콜을 이용하면 평균 20% 이상의 형질전환 효율을 나타내고 본 연구에 기술된 아그로박테리움 매개 형질전환 체계에 향후 보완이 필요하지만, 우수 품종개발을 위한 나리 육종 프로그램에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

건설 현장 인접 건물의 현장 조사를 위한 균열 측정 디지털 데이터 그래픽 프로그램 적용 가능성에 관한 연구 (A Study on the Applicability of the Crack Measurement Digital Data Graphics Program for Field Investigations of Buildings Adjacent to Construction Sites)

  • 정의인;김봉주
    • 한국건설순환자원학회논문집
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    • 제12권1호
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    • pp.63-71
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    • 2024
  • 건설기술의 발달을 통하여 재개발 사업, 도로의 지하화, 지하철 증설, 광역철도 등 다양한 공사가 이루어지고 있다. 하지만 이것 때문에 기존에 형성된 도심지와 인근 지역에서의 공사들도 증가함에 따라 주변 인접 건물과 주민들의 피해와 분쟁 사례의 증가는 물론 기존 건축물의 노후화로 인한 안전사고 발생 또한 증가하고 있다. 본 연구에서는 디지털 데이터를 그래픽 프로그램에 적용하여 균열의 생성, 길이와 폭의 증진 등을 사진 촬영 이미지를 통해 비교하여 이에 대한 정도를 수치로 제시하여 균열에 대한 진전을 객관화하고자 하였다. 프로그램 적용을 통하여 기존 현장 조사의 단점으로 언급되던 균열 변화 여부의 주관적 판단에 따른 오류를 해결하였다. 이를 통해 사용 과정에서의 보완 및 개선 사항을 적용한다면 신뢰성이 향상되어 건축물 진단 과정에 보편적으로 사용될 수 있을 것으로 예상한다. 후속 연구로 디지털 그래픽 데이터 프로그램의 추출 알고리즘을 적용하여 전처리 작업에 사람이 개입하지 않는 것과 자체적으로 균열의 길이와 폭을 계산하고, 건축물의 전체적인 변화를 점검할 수 있는 후속 연구가 필요할 것으로 판단된다.

비정형데이터를 활용한 건축현장 품질성과 평가 모델 개발 (Crafting a Quality Performance Evaluation Model Leveraging Unstructured Data)

  • 이기석;송태근;유위성
    • 한국건축시공학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.157-168
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    • 2024
  • 최근 국내 건축현장에서 붕괴사고가 계속해서 발생하고 있어 시공 및 자재 품질 점검과 관리에 대한 공사감리의 중요성이 증가하고 있다. 현행 제도 및 기준에 의하면, 공사감리 업무는 주요 책임이 있는 감리자가 건축현장에서 진행되고 있는 시공 품질, 자재 품질, 재시공 이력 등이 상세하게 기술하여 공사감리보고서를 작성한다. 이러한 문서는 대표적인 비정형데이터로 건축현장에서 생성되고 있는 데이터의 80%의 비중을 차지하고 있으며, 건축현장의 품질정보가 상세하게 기록되어있다. 본 연구에 건축현장에서 발생하고 있는 공사감리보고서를 텍스트마이닝으로 전처리 후 감성사전을 구축하여 품질성과 수준을 평가하고 계량화할 수 있는 SL-QPA 모델을 제안하였다. 모델에서 산정된 성과 점수와 법적 기준에 의한 지표와의 피어슨 상관관계 분석하고, 상관계수에 대한 일원분산분석 결과는 통계적으로 유의미하였다. 제안된 SL-QPA 모델은 현행 건축현장 품질성과 진단에 상호 보완적으로 활용될 수 있고, 공사단계에서 연속적으로 생성되는 비정형데이터를 활용하여 점검 및 관리 활동의 적시성을 향상시킬 것으로 기대된다.

랜덤 포레스트 알고리즘을 활용한 수학 서술형 자동 채점 (Automatic scoring of mathematics descriptive assessment using random forest algorithm)

  • 최인용;김화경;정인우;송민호
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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    • 제63권2호
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    • pp.165-186
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    • 2024
  • 학교 현장과 대규모 평가에서 서술형 문항 도입을 지원하기 위한 방안 중 하나로 인공지능 기반의 자동 채점 기술이 주목받고 있음에도 불구하고, 수학 교과에서는 타 교과에 비해 이에 대한 기초 연구가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 중학교 1학년 수학 서술형 문항 두 개를 대상으로 랜덤 포레스트 알고리즘을 활용하여 자동 채점 모델을 개발하고 그 성능을 평가하였다. 연구 결과, 두 문항에 대한 최종 모델의 평가요소별 정확도는 각각 0.95-1.00, 0.73-0.89의 범위로 나타났으며, 이는 타 교과에 비해 상대적으로 높은 수준이다. 데이터의 양을 고려한 평가 범주 설정의 중요성을 확인하였으며, 수학 교육전문가에 의한 텍스트 전처리와 데이터 특성에 맞는 벡터화 방법의 선택이 모델의 성능 및 해석 가능성을 향상시키는 데 기여하였다. 또한, 현실적 한계로 인해 균형적인 데이터 수집이 어려운 상황에서 오버샘플링이 성능을 보완하는 유용한 방법임을 확인하였다. 교육적 활용도를 높이기 위해, 랜덤 포레스트 기반 모델에서 도출된 특성 중요도를 활용하여 피드백과 같이 교수-학습에 유용한 정보를 생성하는 추가 연구가 필요하다. 본 연구는 수학 서술형 자동 채점에 관한 기초 연구로서 의미가 있으며, 인공지능 전문가와 수학교육 전문가 간의 긴밀한 협력을 통해 다양한 후속 연구가 진행될 필요가 있다.

신경계 질환에 관한 정확한 진단을 위해 다양한 보완 정보를 제공하는 독특한 영상 기법으로서의 자기화율 강조 영상 (Susceptibility-Weighted Imaging as a Distinctive Imaging Technique for Providing Complementary Information for Precise Diagnosis of Neurologic Disorder)

  • 전병욱;유인규;김태건;김하연;황승배
    • 대한영상의학회지
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    • 제82권1호
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    • pp.99-115
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    • 2021
  • 자기공명영상 기술의 개발에 따라 다양한 종류의 시퀀스가 개발되어 방사선 진단에 큰 도움이 되었다. 다양한 자기공명영상 시퀀스 중에서 자기화율 강조 영상은 고 공간 분해능 3차원 경사 에코 시퀀스를 발전시킨 것으로 국소 자기장 왜곡에 의한 디옥시헤모글로빈, 페리틴, 헤모시데린 및 골, 광물 검출에 매우 민감하다. 이러한 영상 특징으로 인해 자기화율 강조 영상은 다양한 신경 장애의 진단과 치료에 사용되어 왔으며, 영상 화질이 향상되어 방사선 전문의에게 보다 유용한 정보를 제공할 수 있게 되었다. 다양한 신경 장애에서 발생할 수 있는 자기화율 강조 영상에 나타날 수 있는 다양한 신호의 원리를 설명하고, 독특한 영상의학적 특징을 가진 질환 혹은 물질에 대해 임상적 또는 병리학적으로 진단된 환자들에 관하여 각각의 질병에 맞추어 조사하였다. 또한 자기화율 강조 영상에서 각각의 신경 장애에서 보일 수 있는 영상의학적 특징에 대해 질환의 전반적인 정보를 함께 요약하여 정리하였다. 뇌 실질 및 주변 조직에 생기는 다양한 신경계 질환들은 자기화율 강조 영상에서 뚜렷하게 구분되는 다양한 영상학적 특징을 보인다. 이에 의해 자기화율 강조 영상은 다양한 보조적 정보를 통해 적절한 진단에 도움을 준다.

기종점통행량(O/D) 기반의 고속도로 통행실적 산정 방법론 연구 (Methodology for Estimating Highway Traffic Performance Based on Origin/Destination Traffic Volume)

  • 이호원;홍정열;최윤혁
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.119-131
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    • 2024
  • 고속도로의 효율적 운영과 지속가능한 이동환경 제공을 위해 정확한 통행실적의 파악은 필수적이다. 그러나 인프라 및 기술적 제약, 추정을 통한 기존 연구방법의 한계, 통합 빅데이터 활용의 제약 등의 이유로 즉각적이고 정확한 고속도로 통행실적 산정에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 자동요금징수시스템, 단거리전용통신 등으로부터 수집된 실시간 빅데이터를 활용하여 개별 차량의 고속도로 기종점통행량(Origin-Destination: OD) 및 주행거리를 분석하고 이를 기반으로 고속도로 통행실적을 산정하는 방법론의 틀을 제시하였다. 특히 데이터상 하나의 통행임에도 불구하고 분할된 통행으로 나타나는 데이터상 오류를 통행궤적 및 주행특성 진단을 통해 올바르게 연결함으로써 보다 신뢰성 있는 고속도로 통행 OD를 구축하고자 하였다. 연구 결과 개별 차량의 분할된 OD 통행이 20분 내 연속되는 경우 통행연결이 필요하며 통행연결, 주행거리 산정, 누락교통량 비율 보정, 비연계 구간 연계 과정을 거쳐 전국 고속도로의 일평균 통행실적은 248,624천대·km/일로 도출되었다. 이는 도로업무편람에서 제시하는 248,166천대·km/일과 비교 시 약 458천대·km/일이 높았다. 본 연구의 결과는 기존의 조사과정에서 누락된 통행실적의 보완가능성을 보여준다.

초지법에서 초지의 사후관리를 위한 실태조사서 개선방안 (Study on Improvement of Status Survey Form for the Effective Management of Grassland)

  • 윤병구;김지융;성경일;김병완
    • 한국초지조사료학회지
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    • 제44권1호
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    • pp.30-39
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    • 2024
  • 현행 초지관리실태 조사서는 조사항목의 용어가 모호하고 조사시기 및 조사방법에 대한 구체적 내용이 없어 초지 관리에 어려움을 초래하고 있다. 따라서 본 연구는 현행 조사서의 이러한 문제를 수정 및 보완함으로써 초지의 사후관리를 위한 조사서로서의 역할을 하기 위하여 수행하였다. 초지관리실태 조사서는 초지법 시행규칙 제16조(초지관리실태 조사 등)에 명시되어 있는 초지관리실태조사서 서식이다. 개선이 필요한 항목인 초지소유자, 초지조성 시기 및 방법, 초지이용가축, 초지이용상황 및 초지 등급 5가지를 검토하였다. 개선된 초지관리실태조사서에서 초지소유자는 관리자로 변경하였다. 또한 개선된 조사서는 '필지 별 조사' 란과 조사요령을 추가하여 관리자 별로 필지를 조사할 수 있게 하였다. 초지조성 시기 및 방법은 초지 조성방법 별 면적을 기입하는 사항을 삭제하였다. 초지이용가축은 가축의 두수와 면적을 함께 적을 수 있게 하였으며 기타 축종에서도 해당 두수를 적을 수 있도록 하였다. 초지이용상황은 초지구성상황으로 변경하였다. 초지등급은 관리하고 있는 초지의 이용여부, 초지 중 조사료생산면적의 비율과 생산하는 조사료의 종류에 따른 배점을 적용하였다. 그 합산점수가 8점 이상은 우량, 6~7점은 보통, 5점 이하는 관리필요로 판정할 수 있도록 하였다. 본 연구결과는 현행조사서의 초지관리의 주체를 명확히 하고, 조사항목의 용어와 조사방법을 구체화함으로써 개선된 조사서는 초지의 효율적 사후관리에 크게 이바지 할 것이다.