• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.89-98
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• 2016

본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 이종의 공간 데이터 셋을 융합하기 위하여 사용자의 개입을 최소화하면서 다대다 관계에도 적용이 가능한 기하학적 방법론 기반의 면 객체 자동 매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 첫째, 포함함수가 0.4 이상인 객체(노드)는 인접행렬에서 에지로 연결되었고, 이들 인접행렬의 곱을 반복적으로 수행하여 다대다 관계를 포함하는 후보 매칭 쌍을 선정하였다. 다대다 관계인 면 객체들은 알고리즘으로 생성된 convex hull로 단일 면 객체로 변환하였다. 기하학적 매칭을 위하여, 매칭 기준을 설정하고, 이들을 유사도 함수를 이용하여 유사도를 계산하였다. 다음으로 변환된 유사도와 CRITIC 방법으로 도출된 가중치를 선형 조합하여 형상 유사도를 계산하였다. 마지막으로 훈련자료에서 모든 가중치에 대한 정확도와 재현율을 나타낸 PR 곡선의 교차점인 EER로 임계값을 선정하고, 이 임계값을 기준으로 매칭 유무를 판별하였다. 제안된 방법을 수치지도와 도로명 주소기본도에 적용한 결과, 일부 다대다 관계에서 잘못 매칭되는 경우를 시각적으로 확인할 수 있었으나, 통계적 평가에서 정확도, 재현율, F-measure가 각각 0.951, 0.906, 0.928로 높게 나타났다. 이는 제안된 방법으로 이종의 공간 데이터 셋을 자동으로 매칭하는데 그 정확도가 높음을 의미한다. 그러나 일부 오류가 발생한 다대다 관계인 후보 매칭 쌍을 정확하게 정량화하기 위해서 포함함수나 매칭 기준에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.187-194
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• 2017

본 연구는 대용량 위성영상의 신속한 무감독 분류를 위해 k-means 군집화 알고리즘을 병렬처리하는 방법을 소개한다. K-means 군집화 알고리즘은 대표적인 무감독분류 알고리즘으로서 주로 감독분류의 전처리 단계로 활용되지만 연산 집약적이고 사용자의 개입이 적어 병렬처리의 효과를 분명하게 나타낼 수 있다. 병렬처리 코드는 OpenMP 기반의 멀티쓰레딩을 이용하여 구현하였다. 실험은 1대의 PC에서 시행하였으며 이 PC의 CPU에는 8개의 멀티코어가 집적되어 있다. 실험 영상으로는 7개 밴드로 구성한 30m 해상도의 LANDSAT 8 OLI 영상과 8개 밴드로 구성한 10m 해상도의 Sentinel-2A 영상을 사용하였다. 각각 10개 군집을 사용하여 순차처리 및 병렬처리를 수행한 결과 병렬처리가 순차처리에 비해 6배 내외의 속도를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과의 일치성 평가를 위해 각 군집의 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 분류 결과 영상간 차분을 수행하였고 결과로 모든 정보가 일치하였다. 본 연구는 병렬처리를 통해 대용량 위성영상의 처리 속도를 상당히 향상시킬 수 있음을 입증하고 있다는 점에서 의미가 있다고 판단된다. 아울러 OpenMP 기반의 멀티쓰레드를 이용하면 비교적 쉽게 병렬처리를 구현할 수 있지만 false sharing의 발생을 억제하도록 코드를 설계하는데 주의를 기울여야 함도 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.109-118
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• 2019

도로 정보는 교통, 도시 계획, 지도 갱신, 위치기반서비스 그리고 GIS (Geographic Information System) 데이터 구축 등에 활용되는 중요한 기초 공간정보 자료이다. 따라서 정확한 도로 정보를 획득하고 이를 갱신하는 것은 다양한 공간정보 산업에 중요한 역할을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상에서 객체 기반의 도로 추출 기법으로 최근 소개된 개미 군집 최적화(ACO: Ant Colony Optimization)의 한계점을 분석하고 이를 개선하고자 하였다. 객체 기반의 ACO 도로 추출은 도로의 분광 및 형상 정보를 모두 활용하여 효과적으로 도로 추출을 수행할 수 있으나 객체 서술자 정보에 의존적이며 서술자 계산 시 사용자의 개입이 필요하다. 또한, 최적화 반복 종료 시점의 설정이 모호하다는 단점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 기존 서술자의 한계를 보완하는 서술자와 최적화 반복 종료기준을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 알고리즘보다 52.51%의 완성도(completeness), 6.12%의 정확도(correctness), 51.53%의 품질(quality) 향상을 나타내었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.127-137
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• 2024

수자원 관리를 위해 주로 사용되는 물리 모형은 입력자료의 구축과 구동이 어렵고 사용자의 주관적 견해가 개입될 수 있다. 최근 수자원 분야에서 이러한 문제점을 보완하기 위해 기계학습과 같은 자료기반 모델을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 관측자료만을 이용하여 강원도 삼척시 오십천 유역의 장기강우유출모의를 수행했다. 이를 위해 기상자료로 3개의 입력자료군(기상관측요소, 일 강수량 및 잠재증발산량, 일강수량 - 잠재증발산량)을 구성하고 LSTM (Long Short-term Memory)인공신경망 모델에 각각 학습시킨 결과를 비교 및 분석했다. 그 결과 기상관측요소만을 이용한 LSTM-Model 1의 성능이 가장 높았으며, 여기에 MLP 인공신경망을 더한 6개의 LSTM-MLP 앙상블 모델을 구축하여 오십천 유역의 장기유출을 모의했다. LSTM 모델과 LSTM-MLP 모형을 비교한 결과 두 모델 모두 대체적으로 비슷한 결과를 보였지만 LSTM 모델에 비해 LSTM-MLP의 MAE, MSE, RMSE가 감소했고 특히 저유량 부분이 개선되었다. LSTM-MLP의 결과에서 저유량 부분의 개선을 보임에 따라 향후 LSTM-MLP 모델 이외에 CNN등 다양한 앙상블 모형을 이용해 물리적 모델 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유황곡선 작성 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 산업노동연구
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• 제23권1호
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• pp.47-83
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• 2017

스웨덴 노동시장은 정규직 정리해고 대신 임시직 중심 비정규직 활용을 통해 노동력 사용의 유연성을 확보한다. 2000년대 후반 법개정으로 임시직 사용이 보다 더 용이하게 되었고 경제위기 발발로 자본의 힘의 우위가 강화되었음에도, 임시직 규모는 급증하지 않고 도리어 축소되었다. 본 연구는 임시직의 사용 실태와 사용방식 변화를 분석하며 법개정 효과와 경제위기 효과의 설명력을 검토하고, 임시직 등 비정규직 사용을 둘러싼 자본의 유연성 확보 전략과 노동의 유연성 규제 전략이 어떤 내용으로 추진되며, 어떻게 서로 각축하고 타협하며 경제위기 이후 비정규직 사용의 새로운 평형점을 형성하게 되었는지를 설명하고자 한다. 임시직 사용 규제를 완화한 법개정에도 불구하고 단체협약의 내용 수정이 수반되지 않음으로써 법개정 효과는 제한되었고, 경제위기를 거치며 사용업체들이 임시직 대신 간접고용 중심으로 인력을 확충하면서 임시직 규모는 도리어 감소하게 되었다. 사용업체들이 간접고용을 더 선호하게 된 것은 사용자로서의 책임을 회피하고 사용기간 제한 규정이 없어 무기한 사용할 수 있다는 장점 때문이었다. 자본은 경제위기를 거치면서 정규직 대 비정규직 비율을 80-20으로 유지하며 간접고용 비정규직을 '항구적 임시직'으로 사용하는 전략을 취하게 된 것이다. 이에 맞서 노동조합은 임시직보다 간접고용을 더 강력하게 규제하는 전략으로 대응함으로써 간접고용이 외적 수량적 유연성을 확보하기 위한 용도로만 사용되게 되었다. 그 결과, 파견노동을 넘어 임시직을 포함한 전체 비정규직의 사용방식에서도 '관리된 유연성'이 작동하게 되었다. 간접고용의 오 남용이 극심한 한국의 경우 스웨덴 노동조합의 전략처럼 간접고용 노동자에게 여타 고용형태들보다 더 확실하게 고용안정을 보장하고 높은 임금을 보장하는 사회적 개입이 절실하다.

• 한국노년학
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• 제40권4호
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• pp.729-746
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• 2020

노년기 건강과 삶의 질 증진을 목적으로 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT)을 개발하고, 효과적으로 활용하기 위해서는 사용자인 노인의 개인적 특성을 다각적으로 파악하는 것이 중요하다. 본 연구는 건강 관련 요인을 세부적으로 구분하여 노인의 건강특성과 연령집단별 정보화 수준을 비교하고, 정보화 수준에 영향을 미치는 건강특성을 연령집단별로 탐색하는 것을 목적으로 한다. 정보화 수준은 정보통신기술의 9가지 기능을 사용할 수 있는 능력으로 측정하였다. 본 연구는 2017년 노인실태조사 자료를 사용하였으며, 연구대상은 65세 이상 노인 총 10,058명이다. 분석결과, 첫째, 연령집단별로 정보화 수준의 차이를 살펴보면 전기 노인(65~74세)의 정보화 수준이 가장 높고, 그다음 중기 노인(75~84세), 후기 노인(85세 이상) 순이다. 둘째, 건강특성별로 정보화수준을 비교한 결과 진단받은 만성질환 수가 적을수록, 주관적 건강상태가 높을수록, 그리고 인지기능, 우울, 시력, 청력, 보행기능, IADL이 정상인 경우는 그렇지 않은 집단에 비해 정보화 수준이 높게 나타났다. 셋째, 노인의 정보화 수준에 영향을 미치는 유의미한 요인은 연령, 학력, 가구소득, 주관적 건강, 우울, 인지, 시력제한, 보행기능제한이었다. 넷째, 정보화 수준에 영향을 미치는 건강특성은 연령집단별로 차이가 존재하였다. 전기노인(65~74세)의 경우 주관적 건강, 우울, 인지기능, 보행기능제한, IADL장애가 유의미한 영향요인이며, 중기 노인(75~84세)의 경우는 주관적 건강, 우울, 인지기능, 시력제한, 청력제한, 보행제한이 유의미한 영향요인으로 나타났다. 후기 노인(85세 이상)은 정보화 수준이 다른 연령집단에 비해 매우 낮으며, 이에 따라 건강특성의 영향도 우울과 인지기능만 유의미하였다. 본 연구결과를 통해 노인의 건강관리와 삶의 질 증진을 위한 정보통신기술 개발 및 이를 활용한 개입프로그램을 마련할 때 다양한 건강특성에 대한 고려가 필요함을 제시하였다.

• 서비스연구
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• 제13권1호
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• pp.108-126
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• 2023

본 연구는 경기도 뉴미디어 예술방송국 경기아트온 구축 사례를 통해 블록체인 기반 문화예술공연 영상 플랫폼의 지속가능성을 탐색적으로 고찰하고, 블록체인을 활용한 영상콘텐츠 거래의 기술적 한계와 법·제도적 쟁점을 검토하였다. 연구방법은 개발자 및 운영자 심층인터뷰, 회의참여 등 참여관찰의 방법으로 진행하였다. 연구자는 블록체인 기반 공연영상 플랫폼 구축을 위한 KT와 경기아트센터의 컨소시엄 협약 단계부터 블록체인 노드, 스마트 콘트랙트, API, UI/UX 설계 및 개발, 블록체인과 콘텐츠 유통 서비스 연동 테스트 수행까지 전 과정에 참여관찰하였다. 연구문제1: '블록체인 기반 공연영상 콘텐츠 유통 공공 플랫폼에 적합한 기술 모델은 어떠한 모델인가?'에 대한 연구결과, 첫째, 블록체인 기반 예술공연 영상콘텐츠 유통 공공 플랫폼에 적합한 블록체인 형태는 블록체인 관리자가 직접 초대해야 개입이 가능한 프라이빗 형태가 적합한 것으로 판단되었다. 둘째, 경기아트온과 같은 공공 플랫폼에서는 NFT 발행 기반 예술인 저작권 관리 모델과 BC토큰과 클라우드 기반 콘텐츠 유통 모델 중 API를 통해 외부 수요기관에 콘텐츠를 제공하고 사용료 정산에 K-토큰을 사용하는 모델이 적합한 것으로 분석되었다. 셋째, 경기아트온과 같은 공공 플랫폼 초기 서비스는 콘텐츠 이용 권한을 부여된 이용자에게만 서비스를 제공하는 폐쇄형 블록체인이 적합하다는 결론에 이르렀다. 연구문제2: '블록체인 기반 공연영상 유통 공공 플랫폼 운영 시 어떠한 법·제도적 문제점을 검토해야 하는가?' 에 대한 연구결과, 첫째, 블록체인 기반의 스마트 계약은 거래 당사자들의 신원이 드러나지 않을 수 있는 블록체인 기술의 특성상 당사자 적격성 문제, 둘째, 블록체인은 보안사고가 발생하면 사용자의 손실 배상이나 구제방법이 불분명하여 손실회복이 어렵다는 문제, 셋째, 스마트 계약은 채무불이행이라는 개념이 적용될 수 없고, 스마트 계약상의 채무가 이미 이행이 이루어진 경우에도 불완전이행의 소지를 검토하여야 하는 것으로 분석되었다.