• 국제지역연구
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• 제17권4호
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• pp.109-130
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• 2013

광양항만배후단지의 단기-중기-장기 벤치마킹 군집경로에 청도항만배후단지가 포함되어 있어 벤치마킹의 양적인 수준을 제시하였다. 그러나 구체적인 경쟁요인을 도출하고 우선순위를 파악에는 한계점이 있었다. 따라서 본 연구의 목적에서는 "광양과 칭다오 항만배후단지의 경쟁요인에 관한 비교분석"을 통해 광양항만배후단지와 칭다오 항만배후단지 경쟁요인의 우선순위를 파악하고자 한다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 요인분석 결과, 공통성의 적재치가 0.6이상인 20개의 경쟁요인을 산출하였고 회전된 성분행렬 분석을 통해 '운영요인', '서비스요인', '비용요인', '항만인프라 요인', '배후지여건 요인' 등 5개 상위요인으로 그룹핑하였다. 둘째, 상위경쟁요인의 중요도를 분석한 결과 배후지여건요인(0.256)이 가장 중요한 요인으로 분석되었고, 복합가중치를 이용한 종합중요도에서는'배후인프라 시설', '배후지의 경제규모', '직배후도시와의 접근성' 등 요인의 중요도가 높게 분석되었다. 셋째, 최종대안에 대한 세부 속성별 중요도를 비교분석한 결과 광양항만배후단지는 '항만정보시스템', '다양한 행정서비스 지원', '국제항만과의 접근성', '세관의 효율성', '조세혜택' 등 5가지 요인이 칭다오항만배후단지보다 경쟁력이 높은 것으로 평가되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.153-160
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• 2019

본 연구는 급변하는 소셜네트워크 기반의 서비스 및 제품에 대한 평가척도와 리뷰 컨텐츠 속성이 소비자의 구매 패턴에 어떻한 영향을 주고 있는지를 분석하고자 하였다. 이러한 분석은 개인과 기업간에 밀접하고 빠르게 통합되고 있고, 네트워크와 스마트 기술이 소비활동에 다양하게 관여하고 있는 현 시점에서 리뷰와 평점의 유용성과 선험적 추정을 통해 소비 및 구매에 작용되는 변화하는 소비자의 거래 환경을 확인 할 수 있다. 본 연구를 위해 계층분석기법(AHP)과 델파이(Delphi)기법을 적용하여 상위 평가기준 변수를 유용성, 기술성, 가치성으로 분류하고, 각각의 하위변수는 3개의 요인으로 그룹화 해서 평가 가중치를 통해 중요도를 분석하였다. 분석결과 유용성의 내구요인과 기술성의 혁신요인 그리고 가치성의 비용요인 및 품질요인 등으로 중요도를 분석할 수 있었다. 따라서 본 연구는 주요 요인을 검증하면서 제공되는 리뷰 평점과 포스팅 정보의 신뢰성을 동시에 분석하여 다양한 방법으로 경제활동에 참여하는 소비자와 기업에 보완적이고 추가적인 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.351-357
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• 2021

분산 환경에서 다양하게 사용되고 있는 IoT 장치는 의료·환경·교통·바이오·공공장소 등 사용 분야가 다양해지면서 IoT 장치에서 송·수신되는 데이터의 중요도가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위한 방법으로 수 많은 데이터들을 다양한 중요 속성별로 분류·처리하도록 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리를 위해서 IoT 데이터를 특성별로 블록체인으로 묶어 처리하도록 IoT 데이터별로 상관관계 지수를 사용한다. 제안 기법은 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해서 상관관계 지수에 적용된 블록체인 기반의 n-계층 구조로 확장 운영한다. 또한, 제안 기법은 IoT 데이터의 상관관계 지수에 따라 IoT 수집 데이터에 가중치를 적용하여 IoT 데이터를 선택할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 IoT 데이터의 무결성을 검증하는 비용을 낮출 수 있다. 제안 기법은 n-계층 구조로 IoT 데이터를 확장할 수 있도록 IoT 데이터의 처리 비용을 유지한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.192-207
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• 2023

Lv.4 자율주행의 상용화를 위하여 안전한 도로환경과 자율주행차량이 안전하게 운행할 수 있는 구체적인 정의가 필요되고, 미래 교통안전 문제에 대비하기 위해 자율주행차량의 안전한 운행 여부를 판단할 수 있는 위험도 평가모델이 요구된다. 자율주행차량의 운행 위험요소를 선정 및 등급화를 수행하였으나, 자율주행차량의 사고 발생 원인과 운행 자료 구득에 어려움이 있어 자율주행 분야 전문가 설문조사를 활용하여 정성적 자료로 의사결정방법을 적용하였다. 의사결정자의 애매모호한 언어적 표현, 불확실함을 정량적 수치로 변환하는 퍼지-계층화 분석법을 통해 다기준 의사결정에 있어 기존의 계층화 분석법(AHP)의 단점을 보완할 수 있었다. 상위·하위속성들의 가중치 도출 과정을 거쳐, 물리적 인프라인 도로선형이 자율주행차량의 운행 위험도에 가장 중요한 위험요소로 분석되었다. 또한, 자율주행차량의 운행 위험도 범례를 통하여 평가 대상지 5곳에 대한 자율주행차량 운행 위험 여부를 도출하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1-12
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• 2009

집단따돌림(모빙: Mobbing, 이하 '모빙')은 사회 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있으며 군 조직도 예외가 될 수 없다. 군 조직에서의 모빙 현상은 성인사회 따돌림의 형태인 심리적 배제뿐만 아니라 때로는 심리적, 신체적 괴롭힘까지 나타나기 때문에 자살이나 난동 같은 심각한 군기 사고로 이어지기도 한다. 특히 군 조직에서는 집단 따돌림 예방을 위한 여러 가지 제도 및 관리방안의 시행에도 불구하고 그 피해자가 계속 발생하므로 문제 해결을 위한 어떤 제도와 관리방안을 마련하는 것 보다 그 희생 대상자와 잠정적 희생 대상자를 파악하는 것이 보다 효율적이라는 것을 말해준다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제 해결을 위해 모빙 현상에 관련된 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 50개의 속성 (Attribute)들을 선정한다. 이후 자체 개발한 Gunwoo's 소셜 네트워크 서비스를 이용하여 나와 커뮤니티를 형성한 그룹들에 대해 연관성 유무에 따라 관계가 있으면 '1', 관계가 없으면 '0'으로 표현하여 지수화 한다. 그리고 나와 사용자들 간의 유사도 산정을 위해 유사도 함수(Dice 계수)를 적용한다. 다음으로 SPSS 클레멘타인의 인공신경망(ANN: Artificial Neural Network) 알고리즘을 통해 7개 요소들에 대한 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing Value(이하 '모빙 지수')를 산정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 현재의 모빙 희생자와 잠정적인 희생자를 파악하여 희생자 관리 개선에 도움이 될 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제46권3호
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• pp.14-26
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• 2018

생태면적률은 친환경적 공간 개발을 위한 정량적 사전 계획지표이자 건축물과 외부공간의 균형 있는 개발을 유도하는 통합적 지표이다. 그러나 제도 적용상 면적 산정의 오류, 하부 지반과 토심 확보 기준의 미달, 시공 후 실제 생태면적의 감소, 사전 계획지표로서의 기능 저하 등의 문제점들이 지적되어 왔다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 LIM 활용을 제안하였다. 생태면적률의 가중치는 주로 하부 지반과 토심, 피복 유형에 의해 결정되므로 지형과 포장재를 중심으로 연구를 진행하였다. 모델은 정부기관 및 관련 전문단체에서 제시한 BIM 기준과 가이드라인, 지침서를 참고하여 여기에 부합되도록 모델의 작성 범위와 상세 수준을 의미하는 LOD(Level Of Detail)를 설정하고, BIM 저작도구를 선정하여 조경정보모델을 구축하는 방법을 제시하였다. 사례 대상지로는 경사지에 위치한 공동주택단지를 선정하여 3차원적 지형을 모델링하고, 생태면적률과 관련된 속성정보를 포함한 포장재 라이브러리를 제작하였으며, 이들을 토대로 부지의 조경 정보모델을 완성하였다. 그리고 구축된 모델을 활용하여 생태면적률을 산정하고, 계획도와 산정표, 포장 상세도 등 관련 도면을 출력하였다. LIM을 활용함으로써 생태면적률의 기준 적용과 면적 산정이 정확해지고 설계업무의 효율성을 도모할 수 있었으며, 지형과 지하구조물의 관계 등 입체적 형태에 대한 객관적 검토가 가능해짐을 알 수 있었다. LIM 도입을 위해 라이브러리 매뉴얼 또는 템플릿을 작성, 배포하거나 KBIMS 기준에 부합하는 라이브러리 구축에 힘써야 하며, 인증제도에서 BIM 모델을 제출하도록 하는 제도적 전환이 필요하다. 앞으로 생태면적률에 식재 유형별 기준이 도입되어 확대 적용될 것으로 예상되므로 식재 정보 모델 구축과 활용에 대한 후속 연구가 요구된다.

• 환경정책연구
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• 제8권2호
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• pp.83-118
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• 2009

교토의 정서에 따른 청정개발체제(Clean Development Mechanism, CDM) 사업은 두 가지 목적을 가지고 있다. 하나는 온실가스 감축의무가 있는 나라가 다른 나라에서 온실가스 감축사업을 하여 생긴 감축량으로 자국의 감축의무 이행에 사용할 수 있게 허용하여 비용효과적인 감축의무 이행을 도와주는 것이고 다른 하나는 개발도상국에 대한 투자를 통해 개도국에 기술 이전과 지속가능한 발전을 도모하는 것이다. 그러나 CDM 사업의 현실을 보면 전자의 목적은 달성하고 있으나 후자의 목적은 별로 충족하지 못하고 있다는 지적이 많다. 본 연구는 이러한 상황을 반영하여 우리나라에 맞는 지속가능성 평가 기준을 제시하고자 시도하였다. 여러 가지 의사결정 방법론을 비교하여 다기준분석법(MCA)의 하나인 다속성효용이론(MAUT)을 이용하는 것이 가장 유용하다는 판단에 따라 그에 적절한 요건을 갖는 지속가능성 기준을 파악하고자 하였다. 국내에서는 초기단계에 있는 연구이기 때문에, 국내 전문가의 의견만으로는 보편적 국제적 기준을 놓칠 우려가 있어 외국의 사례에 대한 광범위한 조사를 하였다. 국내 전문가들에게는 GRI가 제시한 기준과 국내외 사례에서 뽑은 37개의 예비 기준을 제시하여 지표의 적합성(relevance), 개선 가능성(possibility of real improvement), 자료수집의 용이성(easiness of data collection), 주관적 선호도(preferences) 등 네 가지 측면에서 1-3점을 각각 부여하도록 설문하였다. 분석 결과는 외국의 11개 사례에서 나온 상위 15개 기준과 국내 설문 결과 상위 15위 기준을 취합하여 12개의 핵심 기준과 10개의 부가 기준을 제시할 수 있었다. 이후 이를 구체적 사업에 적용하여 사례 분석을 시도하였다. 평가 대상 사업으로는 세계 최대의 조력발전 CDM 사업인 "시화호 발전사업"을 선정하고 핵심 지표 12개에 의미있다고 판단되는 3개의 부가지표를 더해 총 15개의 적용지표를 선정한 후, 각 지표별 가중치 설정을 위하여 경제, 환경 사회 각 부문의 전문가에게 두 기준 간의 상대적 선호도를 묻는 AHP 설문을 수행하였다. 이를 Expert Choice라는 전문 소프트웨어를 이용하여 분석하였다. 일관성이 확인된 14명의 응답을 기준으로 종합 점수를 계산한 결과 (+)53.082의 점수가 확인되었고 다양한 경우에 대한 민감도 분석의 결과도 모두 (+)44.667과 (+)65.522 사이에 분포하여 지속가능한 발전에 기여하는 순편익이 더 높은 것으로 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.