코로나19 팬데믹 이후 관광 산업이 회복되면서 많은 관광객들이 다양한 플랫폼을 활용하고 리뷰를 남기고 있지만, 대량의 데이터 속에서 유용한 정보를 찾기 어려워 아직도 여행지 선정 과정에서 많은 시간과 비용이 낭비되고 있다. 이에 따라 많은 연구들이 진행되고 있지만, 평점이 없거나 플랫폼별로 다른 형태의 평점 제공으로 인해 연구에 한계를 가지고 있으며, 평점과 리뷰 내용이 일치하지 않는 경우도 있어 추천 모델 구축에 어려움을 주고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 7,104개의 제주도 지역 관광지 리뷰를 활용하여 제주도에 특화된 관광지 만족도 정량 지수를 개발하고 이를 활용하여 '평점 예측 모델'을 구축하였다. 모델의 성능을 확인하기 위해 실험 데이터 700건의 평점을 본 연구에서 개발된 모델과 LSTM을 활용하여 예측 하였으며, 제안된 모델이 LSTM 보다 약 4.67% 높은 73.87%의 가중 정확도로 성능이 더 우수한 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 평점과 리뷰 내용 사이의 불일치 문제를 해결하고, 평점이 없는 리뷰나 다양한 형태의 평점을 정형할 수 있으며, 다른 도메인에 적용하여 여행의 모든 분야에서 신뢰할 수 있는 평점 지표를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
정규수치표면모델(NDSM: Normalized Digital Surface Model)은 원격탐사데이터의 상세 분석을 위한 핵심 적인 자료로 사용된다. 지상기준높이인 정규수치표면모델을 생성하기 위한 가장 간단한 방법은 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)에서 수치지형모델(DTM: Digital Terrain Model)을 차분하는 것이지만, 무인항공기 데이터의 경우 높은 해상도의 특성상 식생, 도심 구조물 등 많은 수의 복잡한 지형지물을 포함하고 있어 정확한 수치지형모델을 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 무인항공기 데이터의 고해상도 특성을 잘 살리고 비용효율적인 수치지형모델 생성이 가능하도록 RGB 기반 식생 지수인 ExG (Excess Green)를 이용하여 낮은 ExG 값을 갖는 영역 확장법의 초기 시드점을 선정하였다. 이때 국소적으로 낮은 식생지수 값을 갖는 초기 시드점이 잘못 추출되는 문제를 해결하기 위하여 지역적 윈도우 분석을 적용하였다. 이후, 해당 위치의 수치표면모델값을 바탕으로 영역 확장법을 적용하여 이웃하는 지면 화소들을 병합하였다. 영역 확장법 적용을 위해 경사도 파라미터가 사용되었으며 최종적으로 병합된 세그먼트의 크기가 0.25㎡ 초과일 경우 초기 시드점을 지면점으로 결정하였다. 다양한 경사도 파라미터 값을 설정하여 무인항공기 데이터 기반 정규수치표면모델 생성의 최적 경사도 기준값을 도출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 지면점들에 대한 정확도 평가를 수행하였으며 지면점들에 보간법을 적용하여 정규수치표면모델을 생성하고 제안 기법을 농업지역에 적용하여 농작물의 지상기준높이 추출 및 농업 모니터링 가능성을 검증하였다.
특허수명은 특허가치를 평가하는 척도로 사용되어 왔다. 본 연구에서는 특허수명을 예측하여 개별특허의 가치를 평가함에 있어, 특허의 내적가치요소와 외적가치요소를 하나의 모델로 평가하기 위하여 화학반응속도 추정식으로 널리 알려진 아레니우스식을 사용한 새로운 평가모델을 제시하였다. 한국의 소멸된 특허데이터를 활용하여 평가모델의 성능을 검증하였으며, 선행연구에서 특허평가모델로 사용되었던 SVM, Logistic reg., ANN 모델과 성능을 비교하였다. 결과적으로, 제안한 평가모델이 다른 모델 보다 정확도가 높았으며, 특허권자의 특성을 고려한 상대체감비용지수 반영 시 여러 평가모델에서 정확도가 상승하는 경향을 보였다. 또한, 특허의 예측수명등급과 특허의 실제수명과는 강한 상관관계가 있었다. 이러한 평가모델은 대량의 특허를 객관적으로 신속하게 평가할 수 있으며 특허의 유지여부에 대한 의사결정 혹은 기술거래나 평가에 활용할 수 있다. 특히, 평가목적에 따라 특허만을 평가하거나 사업화주체나 기술적 특성을 고려한 평가가 필요한 경우에 각각 사용될 수 있다.
본 논문은 포항제철이 제품생산에 필요한 석탄 및 철광석 등 원료를 해외로부터 수입하기 위한 전용부두를 조성하여 사용하는 과정에서 발생되는 총물류비용, 즉 해상수송비용, 항만 선석 대기비용, 그리고 원료를 야드에 적재보관 하는 데 따른 재고비용 등의 발생이 서로 상충됨에 따라 각 비용발생 행태를 함수식으로 추정하여 그 비용의 합이 최소화 될 수 있는 적정 선형별 연간 배정 항차수 의사결정을 휴리스틱적 접근법으로 시도한 내용을 보여준다. 예를 들면, 해상 수송비용은 단위당 운송비를 낮추기 위해 선형을 대형화시키려는 유인이 있게 된다. 하지만 이러한 결정은 항만내 선석 제약으로 인해 대기비용이 지수적으로 급격히 증가하게 되어 이에 대한 절충점을 찾아야 만 총 물류비용을 최소화 시킬 수 있게 된다. 선형별 연간 배정 항차수를 독립변수로 하고 발생 비용들을 종속변수로 하여 휴리스틱적 회귀분석을 시도한 결과 15만톤급 선형, 10만톤급 선형, 5만톤급 선형의 연간 항차배정 비율이 $1.78(X_1)$ : $4.25(X_2)$ : $1(X_3)$ 로 될 때 총물류비용 최소화 목표를 달성할 수 있는 것으로 분석되었다. 이를 백분비로 보면, 대형선 비중을 약 25%, 중형선 비중을 약 61%, 그리고 소형선 비중을 약 14% 정도로 연간항차배정을 하는 것이 적정한 것으로 판단된다. 그밖에 만약 물동량의 증가로 항만확장이 불가피한 경우 추가항만 건설투자비와 그로 인한 해상수송비 절감 및 선석 대기비용 절감 등을 현재가치화 한 값과 비교하여 전자가 큰 경우는 투자안을 기각하고 후자가 큰 경우는 투자안을 수용하는 항만투자 의사결정이 필요함을 보여주었다.
본 연구는 확장된 합리적 행동이론(ETRA)을 이용하여 주식투자 시 자본시장심리지수를 기반으로 한 어플리케이션의 선택행동에 영향을 끼치는 요인들과 투자자의 휴리스틱과의 관계를 알아보는데 있다. 연구자는 개별 투자자의 휴리스틱이 선택행동에 영향을 미칠 것으로 추정하고 대표성 휴리스틱, 가용성 휴리스틱, 감정 휴리스틱을 측정하여 선택행동에 영향을 미치는 매개변수로 분석을 하였다. 연구모델의 경로계수 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 독립변수인 투자기회확장 그리고 매개변수인 휴리스틱 중 대표성 휴리스틱이 행동의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 행동의도가 종속변수인 선택행동에 영향을 미치고 매개변수인 가용성 휴리스틱이 선택행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구모형에서 대표성 휴리스틱에 영향을 주는 독립변수는 혁신적 성향, 투자기회확장, 사용비용, 그리고 인지된 효익이며 반면에 가용성 휴리스틱에 영향을 주는 독립변수는 혁신적 성향과 투자기회확장으로 밝혀졌다. 매개효과 검증결과에 의하면 서비스다양성은 선택행동에 영향을 미치는데 휴리스틱의 매개효과가 없고 직접효과만 있는 것으로 밝혀졌다. 반면에 투자기회확장은 선택행동에 미치는 직접효과는 통계적으로 유의하지 않고 매개변수 휴리스틱의 간접효과 값이 0.217이고 통계적으로 유의하여 매개효과가 있는 것으로 밝혀졌다. 휴리스틱의 매개효과를 개별적으로 확인한 결과 첫째, 대표성 휴리스틱은 매개효과를 통한 간접효과가 없는 것으로 확인되었다. 둘째, 가용성 휴리스틱은 매개효과의 크기가 0.1360이고 경로계수가 통계적으로 유의하게 나타나 매개효과를 통한 간접효과가 있다는 것을 확인하였다. 따라서 독립변수 투자기회확장은 시장 심리지수를 기반으로 한 어플리케이션에 대한 선택행동에 영향을 미치는데 직접적으로 영향을 미치지 않고 투자자의 가용성 휴리스틱이 매개가 되어 간접적으로 선택행동에 영향을 나타내는 것을 실증적으로 확인하였다.
현재 강화된 방류수 수질 기준에 발맞춰 질소 인 제거를 포함한 고도처리 공정을 건설 중이거나 기존 표준활성슬러지 공정에서 고도처리공정으로의 개선이 추진되어지고 있다. 그러나 다양한 고도처리공정의 적용을 검토함에 있어 제거 효율 측면에서의 단순 평가만이 사용되고 있다. 따라서 고도처리공정 적용 시 제거 효율 뿐 아니라 슬러지 생산, 포기 비용 등을 복합적으로 평가할 수 있는 방법이 필요하였다. 따라서 본 연구에서는 표준활성슬러지 공정으로 운영 중인 S 하수처리장을 Biological nutrient removal(BNR) 공정으로 개선할 경우를 가정한 대안 공정 평가 방법을 제안하였다. 시간적, 비용적 장점을 가지며 객관적인 평가 기준으로 대두되고 있는 수학적 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해 대안 공정으로 선정된 Anaerobic/anoxic/oxic ($A^2$/O), Virginia initiative plant (VIP), Daewoo nutrient removal (DNR) 공정에 대해 평가하였다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로 공정의 처리 성능 뿐 아니라 슬러지 생산량 및 에너지 효율을 포함한 5가지 성능 지수들을 적용함으로써 개별 항목간의 비교 평가가 가능하였으며, 최적 공정을 제시하기 위한 객관적 판단과정을 퍼지 추론을 통하여 구현하였다.
자외선은 노출 정도에 따라 인체에 유익 또는 유해한 영향을 미치므로 개인별 적정 노출을 위해서는 정확한 자외선(UV) 정보가 필요하다. 국내의 경우 기상청에서 생활기상정보의 한 요소로 자외선 정보를 제공하고 있으나 지역별 자외선 지수(UVI, Ultraviolet Index)로 사용자 위치의 정확한 UVI를 제공하지는 못하고 있다. 일부에서는 정확한 UVI의 취득을 위해 직접 계측기를 운용하지만 비용이나 편의성에 문제가 있고, 태양의 복사량과 운량 등 주변 환경요소를 통해 자외선 양을 추정하는 연구도 소개되었으나 개인별 서비스 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 논문에서는 각 개인별 위치에서의 정확한 UVI 제공을 위한 태양객체 정보와 태양광 특성을 이용한 UVI 산출 딥러닝 모델을 제안한다. 기 수집한 하늘이미지 및 태양광 특성을 분석하여 태양의 위치 및 크기, 조도 등 UVI와 상관도가 높은 요소들을 선정한 후 DNN 모델을 위한 데이터 셋을 구성한다. 이후 하늘이미지로부터 Mask R-CNN을 통해 추출한 태양객체 정보와 태양광 특성을 입력하여 UVI를 산출하는 DNN 모델을 구현한다. 국내 UVI 권고기준을 고려, UVI 8이상과 미만인 날에 대한 성능평가에서는 기준장비 대비 MAE 0.26의 범위 내 정확한 UVI의 산출이 가능하였다.
소프트웨어 규모가 대형화 됨에 따라 개발에 소요되는 시간과 인력도 대형화 되고 있으며, 또한 원하는 수준의 소프트웨어 품질을 얻기 위해 필요한 테스트 비용도 점점 더 증가하고 있다. 소프트웨어 프로젝트 개발 과정에서 품질 관리를 위해 다양한 결함 제거 기법들이 사용되고 있으나, 이러한 결함제거 기법과 결함 제거 시간이 전체 일정에 미치는 영향은 아직까지 체계적으로 분석되지 못하고 있다. 본 논문에서는 일정한 소프트웨어 품질 수준을 달성하기 위해 소요되는 시간을 소프트웨어 개발 일정 관리에 반영한 새로운 일정관리 모델을 제안한다. 제안된 모델은 CMU의 PSP/TSP (Personal Software Process/Team Software Process)를 적용하는 개발 과정에서 수집된 결함 정보, 결함 제거 시간, 평균 결함 제거시간 및 단계별 결함 제거율을 사용하여 일정 지연 여부를 실시간으로 추적할 수 있도록 하고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 소프트웨어 품질 달성에 필요한 작업량을 일정 관리 측정체계와 동일한 측정체계에서 사용할 수 있도록 하는 품질 지수(Quality Value)를 새로 제안한다. 본 연구의 결과는 일정과 품질을 분리하여 관리하는 기존의 일정 관리 방법을 보완하여 프로젝트 관리자를 비롯한 모든 관계자가 품질 관리의 중요성을 인식하고 품질 저하 문제를 사전에 예방하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
투자에 대한 관심 증가에 따라 적은 비용과 시간으로 객관적인 정보 제공의 필요성 증가와 함께 인공지능 기술을 활용한 로보어드바이저 서비스가 확대되었다. 또한, 최근 ETF 를 통한 안정적인 투자에 대한 선호도가 증가함에 따라 ETF 중심의 AI 로보어드바이저 추천 서비스가 필요할 것으로 보인다. 하지만, 기존의 투자 어플리케이션에서는 뉴스 기반의 감성적인 요인이 반영되지 않은 추천 방식으로 주가에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고려하지 못하는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 뉴스의 감성분석을 통한 감성지수를 기반으로 새로운 주가 예측 모델을 제안하고, 사용자의 투자 성향 분석을 통한 맞춤 추천 서비스를 통해 개인화된 ETF 서비스를 제공한다.
최근 고해상도 위성영상정보의 민간 사용이 활발해지면서 기존에 널리 알려진 위성영상정보 응용분야 뿐만 아니라 새로운 응용 분야에 대한 적용 가능성이 국제적으로 여러 가지 방향으로 모색되고 있다. 본 연구는 이러한 추세를 반영하여 교통 또는 도시교통 환경분야에서의 위성영상정보의 활용 가능성 및 기존 방법론과의 연계를 분석하고, 시험적으로 프로토타입 프로그램을 소개하고자 한다. 일반적으로 교통문제에서의 접근성 분석은 일종의 중력모델로 설명이 가능하며, 교통계획 수립시에 대안 도로 계획선정이나 대중교통 노선결정시에 많이 이용되고 있다. 접근성 분석에 대한 개념은 비교적 간단하여, 교통분석대상구역의 임의 지역에서 유인 요인과 거리를 변수로 하여 적용 목적에 부합되는 대상 지점까지의 정량적 지수정보를 얻도록 하여 몇 가지 결과로부터 출발지점에서 목적지점 또는 대상 지점까지의 손익비용산출에 대한 정보를 얻는 방식이다. 최근에 GIS를 통하여 구축된 교통 데이터베이스정보와 공간분석 기법을 통하여 수행하는 경우가 많으나 현재까지 위성영상정보가 이용된 경우는 거의 보고된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 정사위성 실제 교통시설물이나 교통 대상 객체의 육안 식별이 가능한 고 해상도 위성영상정보는 이러한 출발지-목적지 선정에 적용될 수 있다는 점에 착안하여 기존에 교통분야에서 개발된 몇 가지의 교통 접근성 산출 알고리듬에 위성영상정보가 연계되어 적용될 수 있는 가능성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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