• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.537-542
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• 2021

본 논문은 인공지능 모델의 하나인 YOLO(You Only Look Once) 인식모델 기반의 이미지 내 객체인식을 위한 활용 환경에서 딥 러닝 네트워크를 통한 고속 이동 대상체 인식의 가능성 향상과 생활 속에서 쉽게 활용될 수 있도록 2차적인 정보의 가공을 통한 의미적 데이터 수집 방법을 연구하는데 그 목적이 있다. 인식모델에서 이동 대상체 인식오류는 카메라의 프레임 속도와 대상체의 이동속도 차이에서 발생하는 미인식과 대상체와 인접한 환경에서의 유사물체가 존재로 인한 오인식으로 확인되었으며 이를 보상하는 데이터 수집 방법을 제안했다. 실제 유사환경을 대표할 수 있는 스포츠(테니스 경기)를 대상으로 획득된 이미지에서 오류의 원인요소를 비전처리 기술을 적용하여 해당오류를 최소화하기 위한 방법과 처리구조를 연구하여 유효한 2차적인 데이터 수집의 효과성을 향상시켰다. 따라서 본 연구에서 제안된 데이터 수집 방법을 적용함으로써 일반인도 스마트폰 카메라의 간단한 촬영을 통해 스스로 건강 및 경기력 향상을 위한 스포츠 및 건강관련 산업에 적용될 수 있는 데이터의 수집 및 관리가 가능함을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.66-75
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• 2021

우리나라에서 교통 전문 방송사는 서울시에서 운영하는 TBS와 도로교통공단에서 운영하는 TBN 두 군데이다. 본 연구는 두 군데 교통방송 유튜브 플랫폼 활용 현황과 공급되는 콘텐츠의 성격, 활용과정에서 나타난 문제점 및 개선방안을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 먼저 유튜브 플랫폼 활용을 보면, TBS의 경우 2021년 3월 전담조직인 '스트리트31팀' 결성하여 총 10명으로 팀을 구성하였으며, TBN은 유튜브 전담조직은 따로 없이 4명의 TF팀 구성하여 운영하고 있다. TBS가 13개 유튜브 채널 중 구독자 110만 명을 보유한 '시민의 방송'을 비롯해 TBS FM(31만 명), TBS eFM(13만 명), 팩트iN스타(32만 명) 등이 주력 채널로 운영하고 있고, <골방 라이브>와 <짤짤이쇼> 등 오리지널 콘텐츠까지 제작하고 있다. 이에 비해 TBN은 메인인 'TBN 통' 구독자가 만 5천 명에 불과하고 12개 지역 네트워크의 유튜브 채널도 부산과 경인을 제외하고 천명도 안 되는 구독자를 보유하고 있다. 오리지널 콘텐츠는 <카린이/ 알려줄car>가 유일하지만 교훈적인 내용으로 별다른 주목을 받지 못하고 있다. 두 방송사 모두 직업의 안정성 때문에 구성원들의 관심 부족과 뉴미디어 콘텐츠 제작에 대해 소극적이다. 따라서 이들 두 방송사에 대한 유튜브 플랫폼 발전을 위해서는 내부의 조직변화 및 구성원들의 인식변화가 필요하고 라이브방송 활성화와 스타 크리에이터의 발굴이 요구되며, 스마트 미디어 환경에 걸맞은 콘텐츠 유통전략을 수립해야 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권8호
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• pp.589-601
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• 2022

가뭄은 자연적 현상이지만, 지역의 물리적 및 사회적 요소와 결합되어 피해가 발생한다. 특히, 각종 용수 공급 및 수요과 연관되어 사회 경제적으로 큰 피해를 야기시킨다. 비슷한 심도의 기상학적 가뭄에도 지역의 특성과 용수공급체계에 따라 실제로 발생하는 가뭄 피해는 다르다. 본 연구에서는 지역의 사회·경제적 인자와 용수공급체계를 고려하여 가뭄 위험도를 평가하였다. 노출성은 용수공급 과부족량을 나타내는 결합가뭄관리지수(JDMI)를 등급화하여 평가하였다. 취약성은 가뭄에 영향을 받는 10개의 사회·경제적 인자에 엔트로피, PCA 및 GMM를 적용하여 가중평균하여 평가하였다. 대응능력은 지역의 용수능력을 나타내는 인자들을 베이지안 네트워크에 적용하여 평가하였다. 위험도는 노출성, 취약성 및 대응능력을 통합하여 결정하였다. 용수공급 실패 사상의 발생 가능성을 의미하는 가뭄 노출성을 평가한 결과, 괴산군이 0.81로 가장 높게 나타났다. 가뭄 취약성의 경우, 대전광역시가 0.61로 매우 취약한 것으로 나타났다. 지역의 용수공급체계가 고려된 가뭄 대응능력을 평가한 결과, 세종시가 가뭄 대응능력이 가장 낮은 것으로 나타났다. 마지막으로 위험도를 평가한 결과, 청주시가 가장 높게 나타났다. 이러한 결과를 통해 가뭄에 대한 위험 및 취약 원인을 파악하였으며, 향후 지역의 특성을 고려한 가뭄 피해 저감 정책 마련이 가능하다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권3호
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• pp.17-28
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• 2022

현재 우리나라 해양 분야에서 사용되고 있는 GIS(Geographic Information System) 데이터 처리 제품 및 기술은 외산 응용 소프트웨어에 의존하고 있어, 갱신 비용 문제, 기술적 업데이트 문제, 특성 미반영 문제 등 다양한 장애 요소들이 존재한다. 한편 해양 GIS 데이터 처리를 위해 S-57의 문제점을 보완한 차세대 수로데이터 모델인 S-100 표준이 공통 해양 데이터 표준으로 선정되었다. 본 논문은 우리나라 해양 GIS 기술의 현황 및 문제점 진단과 국제수로기구(IHO : International Hydrographic Organization)의 차세대 수로데이터 모델 S-100 표준을 기반으로 GIS 소프트웨어 개발 방향을 제시하고자 한다. 국내 해양 GIS S/W 기술을 외산기술에 의존하고 있으며 한국형 해양 GIS 특화정보에 맞는 적용 기술이 어려운 상태이다. 따라서, 본 논문은 한국형 S-100 기반 해양 GIS 국산화 기술 개발 및 산업생태계 조성방안 연구를 통해서 한국형 GIS S/W개발 방향인 한국에 특화된 해양정보 가공 및 처리·분석도구 개발을 위한 맵핑 원천기술 개발과 해양 GIS 표준 프레임워크 제공을 통한 해양산업 생태계 기반조성 방안을 제시하고자 한다. 한국형 S-100 기반 해양 GIS 국산화 기술은 해양영토 관리, 해양자원의 개발 및 이용 등 타 국가 또는 타 분야와 발생 되는 정책적 문제에 대해 과학적인 의사결정에 역할을 할 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.249-256
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• 2022

최근 BIM (Building Information Modeling)과 AR (Augmented Reality)을 결합한 실시간 시각화 기술이 건설관리 의사 결정 및 처리 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 것을 보여주기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대용량 BIM 데이터는 AR에 적용할 경우 데이터 전송 문제, 이미지 단절, 영상 끊김 등과 같은 다양한 문제가 발생함으로 3차원(3D) 모델의 메쉬 최적화를 통해 시각화의 효율성을 향상시켜야 한다. 대부분의 기존 메쉬 경량화 방법은 복잡하고 경계가 많은 3D 모델의 메쉬를 적절하게 처리할 수 없다. 이에 본 연구에서는 고성능 AR 시각화를 위해 BIM 데이터를 재구성하기 위한 k-최근접이웃(KNN) 분류 프레임워크 기반 메쉬 경량화 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 선정된 BIM 모델을 삼각형 중심 개념 기반의 Unity C# 코드로 경량화하였고 모델의 데이터 세트를 활용하여 정점 사이의 거리를 정의할 수 있는 KNN로 분류되었다. 그 결과 전체 모델과 각 구조의 경량화 메쉬 점 및 삼각형 개수가 각각 약 56 % 및 약 42 % 감소됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 원본 모델과 비교했을 때 경량화한 모델은 시각적인 요소 및 정보 손실이 없었고, 따라서, AR 기기 활용 시 고성능 시각화를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.391-393
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• 2022

최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.

• 경영정보학연구
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• 제21권3호
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• pp.131-149
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• 2019

스마트폰, 태블릿과 같은 디지털 기기의 보급이 광범위하게 확산되면서 '접근'을 중심으로 진행되던 정보격차에 대한 이론적 논의가 정보의 효과적인 '활용'과 능동적인 '생산', '공유'로 확대되고 있다. 이러한 논의가 중요한 것은 디지털 기술의 활용 행태가 개인의 인적, 물적 네트워크에 영향을 미침으로써 사회적 불평등 구조를 재생산하거나 심화시키는 결과를 가져올 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 개인이 맺고 있는 사회적 관계가 두 가지 유형의 사회적 자본(결속형, 가교형)을 매개로 디지털 기기의 경제적 활용과 사회참여적 활용에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 전문리서치 업체를 통해 수집된 740건의 설문조사 데이터에 대한 실증분석 결과, 개인의 사회적 관계가 수평적일수록 결속형 사회적 자본과 가교형 사회적 자본이 증가하는 것으로 나타났다. 그러나 개인의 사회적 관계는 두 가지 형태의 디지털 기기 활용(경제적, 사회참여적) 모두에 직접적인 영향보다는 사회적 자본을 통한 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 가교형 사회적 자본의 경우 두 가지 형태의 디지털 기기 활용 모두에 대해 매개효과가 존재했지만, 결속형 사회적 자본은 경제적 활용에 대해서만 매개효과가 존재하는 것으로 나타났다. 도출된 결과에 대한 해석과 함께 이론적, 실무적 시사점을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.109-115
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• 2015

신규 의료기기 개발 기술의 발전으로 다양한 형태로 손쉽게 생체 정보 및 의료 정보를 얻을 수 있는 기술이 증가하고 있다. 이러한 정보 수집 기술과 기기들의 증가로 생체 정보는 일상생활의 라이프로그와 함께 의료서비스의 주요 정보로 활용되고 있다. 그러나 다양한 생체신호의 활용성이 증가하고 있지만 보안적인 측면을 고려하지 않는 문제점을 갖고 있다. 또한, 의료현장에서 환자의 생체신호와 의료영상정보는 개별적인 디바이스에 의해 생성되며, 통합 관리되지 못하는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 생체신호와 의사의 소견정보를 포함하여 QR 코드화하고 이와 연계된 의료영상정보와 통합하고자 한다. 이를 위해, 의료영상정보 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)과 기존 생체신호 계측기들로부터 수집된 생체신호를 QR 코드화하여 의료영상정보에 통합한 이미지 파일 스킴을 제시한다. 그리고 시스템 구현 환경은 의료영상기기와 생체신호 수집을 위한 생체신호 계측기 그리고 스마트 디바이스와 PC로 구성하였다. 의료기기나 생체 신호 계측장치로부터 데이터를 전송 받기 위한 의료영상이미지 정보와 생체신호의 ROI 추출을 위하여 .NET Framework를 사용하여 QR 서버 모듈을 윈도우 서버 2008 운영체제에서 운영되도록 구현하였다. QR 서버 모듈의 주요기능은 의료영상기기로부터 생성된 DICOM파일을 파싱하고, 식별 ROI 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장하여 관리한다. 또한, EMR, OCS와 같은 환자의 의료정보는 기본 정보 및 긴급상황 시 필요한 ROI 정보를 추출하여 QR코드화 하여 관리한다. 또한 생체 계측 기기로 환자 식별에 사용될 PID (patient identification) 와 함께 생체 정보를 전송 받을 경우 생체 정보의 크기에 따라 이를 해당 환자의 ROI와 함께 QR코드화 하여 관리하며, 생체 정보 파일 또한 저장하여 관리한다. 전송받은 생체정보가 QR코드로 변환할 최대 사이즈 이상일 경우 서버를 통해 생체정보에 접근할 수 있는 URL 정보를 QR코드화 한다. 또한 QR 코드 형태로 제공되는 정보는 .NET 프레임워크가 설치된 PC와 Android기반의 스마트 단말기상에 뷰어 프로그램을 통해 확인함으로 인증된 클라이언트만이 관련 정보를 확인할 수 있도록 하였다. 끝으로 응용 서비스의 수행결과를 통해 기존 의료영상정보와 생체신호 그리고 환자의 건강정보가 통합되어 의료현장에서 적용하는데 적합한 의료정보 서비스를 제공함을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.25-52
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• 2018

본 연구는 소비자들이 상권에 대하여 수행하는 웹 탐색 활동과 감성평가를 반영하는 데이터인 지역구 연관감성어휘를 기반으로 서울시 내 대형 상업 공간으로 정의할 수 있는 각 지역구 간의 연관 감성 네트워크에 대하여 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 나아가 도출한 소셜 네트워크 지표를 지역구 공공 데이터와 결합하여 보다 다각적 측면을 고려한 지역구 상권의 매출액에 영향을 미치는 요인들을 검증하였고 그 영향력의 변화 또한 확인해 보았다. 정적 데이터로 표현되는 공공 데이터만을 통해 구성된 모형으로도 높은 설명력을 가지는 것을 확인할 수 있었으나, 소셜 네트워크 분석 결과로 도출된 네트워크 지표와 결합된 모형에서는 그 설명력이 더욱 향상된 것이 확인되었다. 공공 데이터에 대한 회귀 분석 결과, 투입된 22개의 요인들 중 '골목 상권 수,' '1인당 거주면적,' '주거환경만족도,' '거래증감률,' '3년 이상 생존율'의 5개의 요인이 지역구 상권 매출액에 유의한 영향을 미치는 것이 확인되었다. 이후 공공 데이터와 네트워크 지표 결합 모형에서 투입된 지표들은 '에고 네트워크의 밀도,' '연결 중심성,' '근접 중심성,' '매개 중심성,' '아이겐벡터 중심성'이며, 이 중 '연결 중심성'과 '아이겐벡터 중심성'이 매출액에 유의한 영향을 미치며 모형 내에서 가장 높은 영향력을 보유한 것이 확인되었다. 본 연구는 각 상권이 소비자가 원하는 감성을 고려한 도시 전략 계획 수립과 이행의 실증적 근거로 활용될 수 있을 것이며, 상권에 진입하거나 재창업하는 자영업자나 잠재 창업자를 바탕으로 지역구 상권이 보유한 감성과 그 관계 구조를 고려한 상권 진입 방향성을 제공할 수 있을 것이다.

• 경영과정보연구
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• 제29권4호
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• pp.143-167
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• 2010

본 연구의 목적은 인터넷을 중심으로 시대적인 흐름에 따른 기술의 변화와 더불어 사회적 자본을 형성하는 도구로 인식되고 있는 SNS의 사회경제적 변화와 파급효과를 통찰하기 위해 첫째, 웹 2.0 패러다임이 표방하는 기술 및 경제적 가치변화를 살펴보고 둘째, 블로그로부터 사회 네트워크인 SNS로의 진화과정을 고찰하며 셋째, 주요 SNS의 서비스 및 특징을 비교한 후 넷째, 모바일 웹 2.0으로의 진화에 따른 SNS의 특성을 제시하고자 한다. 마지막으로 1990년대 후반부터 현재까지의 기술, 사회, 경영 3가지 측면의 속성 변화를 통해 SNS의 진화를 분석하고자 한다. 본 연구를 통해 얻은 시사점으로는 첫째, 기술적 측면에서 웹 기반의 컴퓨팅 환경이 미디어 속성에서 플랫폼 속성으로 전환되고 있다. 초창기 인터넷 출현 이후 웹사이트에 접속하여 정보를 보고 듣고 읽어 체득하던 일방향의 미디어 속성이 정보를 생성 및 가공하고 전파하기까지 모든 활동을 가능하게 하는 플랫폼 기능으로 변화된 것이다. 둘째, 사회적 측면에서 지식의 생산주체가 소수 전문가에서 집단지성으로 전환되고 있다. 이는 사람들을 연결하는 SNS의 지향점과 일치하면서 정보권력의 분산 및 전파범위의 무제한이라는 장점을 살려 기업들의 홍보 및 마케팅 채널로서의 잠재성이 부각되고 있다. 셋째, 기업경영 측면에서 SNS와 같은 새로운 마케팅 채널이 생성되고 있다. 스마트폰과 같은 모바일 기기의 시장 확대와 더불어 일상에서 접근이 편리하도록 제공되고 있는 무선기술의 발전은 소비자와 호의적이고 밀접한 관계를 지향하는 대개의 기업들에게 새로운 기회로 작용하고 있다. 넷째, 소비자의 역할이 변화되고 있음을 인식할 수 있다. 단방향 정보를 받아들이던 소비자들이 1인 중심형 블로그와 개인간 관계 네트워크를 지향하는 SNS를 이용하게 되면서 정보를 생성, 가공 및 확산하는 주체가 되면서 정보의 주도권을 장악하게 되면서 정보의 이용자인 동시에 생산자 역할을 수행하는 프로슈머로서 그 역할이 변화되어 가고 있다.