4차 산업혁명이 등장한 이래로 산업 분야를 비롯한 다양한 분야에서 관련 연구들이 수행되었다. 본 연구에서는 4차 산업혁명에 대한 국내의 연구 동향을 분석하기 위하여 2016년 1월부터 2023년 8월까지 KCI에 수록된 2,115건의 논문을 대상으로 핵심어 분석 및 LDA 알고리즘에 기반한 토픽모델링 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과 첫째, 4차 산업혁명 관련 학술 논문이 많이 게재된 학술지는 디지털융복합연구, 인문사회 21, e-비즈니스연구, 학습자중심교과교육연구 등의 순이었다. 둘째, 토픽모델링 분석 결과, '인간과 인공지능', '데이터와 개인정보 관리', '교육과정의 변화', '기업의 변화와 혁신', '교육의 변화와 일자리', '문화예술과 콘텐츠', '정보와 기업의 정책과 대응'의 7개 토픽이 선정되었다. 셋째, 4차 산업혁명과 관련한 공통 연구주제는 '교육과정의 변화', '인간과 인공지능', '문화예술과 콘텐츠'이며, 공통 키워드는 '기업', '정보', '보호', '스마트', '시스템' 등이 있다. 넷째, 연구 전반기(2016-2019)에는 교육 분야의 주제가 상위에 등장했으나 후반기(2020-2023)에는 기업과 스마트, 디지털, 서비스 혁신에 관한 주제들이 상위로 나타났다. 다섯째, 연구 후반기로 가면서 연구 주제들이 보다 구체화되거나 세분화되는 경향을 보였다. 이러한 동향은 코로나 팬데믹 이후 4차 산업혁명 분야의 핵심 기술들이 다양한 산업 분야에 활용됨에 따라 발생하는 사회경제적 변화에 따른 것으로 해석된다. 본 연구의 결과는 4차 산업혁명 분야의 연구 동향 파악과 전략 수립 및 후속 연구에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
현실공간의 정보를 가상의 공간으로 모사하는 디지털 트윈 기술은 다양한 분야에서 채택되고 있다. 디지털 트윈에 대한 관심은 Industry 4.0 기반의 스마트제조와 같은 첨단 제조 분야를 중심으로 관심이 커지고 있다. 그리고 디지털 트윈의 시스템을 운영하면 수많은 데이터가 발생하며 기술의 분야에 따라 발생하는 데이터는 특성이 다르기때문에 효율적으로 자원을 관리하고, 최적화된 디지털 트윈 플랫폼 기술이 필요하다. 첨단 제조 분야를 중심으로 디지털 트윈의 파이프라인에 대한 연구가 지속적으로 진행되어 왔으나 플랜트 분야의 데이터에 적합한 고속의 파이프라인 연구는 아직 부족하다. 그렇기에 본 논문에서는 Apache Kafka를 통해 고속으로 쏟아지는 플랜트분야의 디지털 트윈 데이터에 특화된 파이프라인 설계 방식을 제안한다. 제안된 모델은 플랜트의 정보를 revit 기반으로 적용하고, 플랜트에 특화된 데이터를 Apache Kafka 통해 수집하며, 경량화된 CFD엔진을 탑재하여 기존의 제조 분야의 디지털 트윈 기술보다 플랜트분야에 적합한 디지털 트윈의 모델을 구현할 수 있다.
작물 수확량의 정확하고 시기 적절한 추정은 세계적인 식량 안보 계획 및 농업 정책 개발을 포함하여 다양한 목적을 위해 중요하다. 원격 감지 기술은 특히 vegetation indices (VIs)를 활용한 작물 상태 모니터링과 예측에서 유망성을 보여주고 있다. 그러나 normalized difference vegetation index (NDVI) 와 enhanced vegetation index (EVI) 와 같은 전통적인 Vis는 식물광합성의 빠른 변화를 포착하는 데 제한이 있으며 작물 생산성을 정확하게 대표하지 못할 수 있다. 대체적인 Vis인 near-infrared reflectance of vegetation (NIRv)는 gross primary productivity (GPP)과 강한 상관관계를 가지며 빛이 반사할 때의 혼동을 해결하는 능력으로 인해 작물 생산량을 예측하는 더 나은 지표로 제안되었다. 연구 결과는 옥수수와 콩 모두에 대해 NIRv의 최댓값과 작물 수확량/면적 간에 유의한 상관관계가 있음을 입증했다. 이 상관관계는 콩에 대해 약간 더 강한 경향을 보였다. 게다가 대부분의 주요한 주에서는 NIRv의 최댓값과 생산량 간에 주목할 만한 관계가 있으며, 다양한 주에서 일관된 경사도를 보였다. 또한, 연간 데이터에서는 대부분의 값이 서로 밀접하게 군집되는 독특한 패턴을 관찰했다. 그러나 2012년은 다양한 주에서 독특한 작물 조건을 시사하는 이상값으로 나타났다. NIRv의 최댓값과 생산량 간의 확립된 관계를 기반으로, 우리는 2022년의 작물 수확량 데이터를 예측하고, 예측의 정확도를 Root Mean Square Percentage Error (RMSPE)를 사용하여 평가했다. 우리의 연구 결과는 지역별 작물 수확량 추정에 NIRv의 최댓값과 잠재력을 나타내며, 다양한 지역에서 정확도는 달라질 수 있다는 것을 보여줄 수 있다.
온라인 리뷰의 역할이 중요해짐에 따라 유용한 리뷰를 선별하기 위해 많은 연구들이 이루어져 왔다. 유용한 리뷰는 고객들이 유용하다고 인지하는 리뷰이며, 평점, 리뷰길이, 리뷰내용 등에 영향을 받는 것으로 많은 연구에서 검증되었다. 유용한 리뷰는 소비자들의 투표에 의한 '좋아요' 수에 의해 결정되며 유용성 투표가 많을수록 소비자의 구매의사결정에 중요한 영향을 미치는 것으로 간주된다. 그러나 최근에 작성되어 많은 고객들에게 노출되지 않은 리뷰는 상대적으로 '좋아요' 수가 적을 수 있으며, 투표에 응하지 않아 '좋아요' 수가 없을 수도 있다. 따라서 유용한 리뷰를 판단하기 위해 '좋아요' 수에 의존하기 보다는 리뷰 내용을 기반으로 유용한 리뷰를 분류하고자 한다. 리뷰의 텍스트는 리뷰 유용성에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로, 토픽 모델링, 감정분석 등 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 리뷰 텍스트에 포함된 콘텐츠와 감정의 영향을 다양하게 분석하고 있다. 본 연구에서는 글로벌 영화정보 사이트인 IMDb의 영화리뷰를 활용하여 리뷰 콘텐츠 기반의 리뷰 유용성 예측모형을 제안한다. 설명가능한 그래프 신경망인 GNN(Graph Neural Network)을 적용하여 리뷰 유용성 예측모형을 구축하고, 설명가능한 인공지능을 통해 예측모형의 한계인 모형의 해석에 대한 문제를 해결한다. 설명가능한 그래프 신경망은 리뷰들 간의 연결관계도 확인할 수 있어 유용한 리뷰 또는 유용하지 않은 리뷰에 대해 보다 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.
아산만 해역에서 2005년 2월부터 6월까지 환경 요인과 플랑크톤 군집의 변화를 파악하고 이들 간의 상관관계를 파악해 보았다. 수온은 전형적인 겨울철과 봄철의 수온양상을 보였고, 염분의 변화는 크지 않았다. 식물플랑크톤은 2월에 만의 안쪽에서 첫 번째 peak를 보인 후 5월에 만 전체적으로 두 번째 peak를 보였다. 수온의 증가는 식물플랑크톤 우점종의 천이를 유발하여 2월의 식물플랑크톤 대증식기에는 규조류가 가장 우점하였으며, 5월에는 규조류와 은편모조류가 혼재하며 발생하였고, 6월에는 와편모조류가 우점하였다. 일반적으로 연안해의 식물플랑크톤 대증식은 봄철과 가을철에 발생하는 것으로 알려져 있으나 아산만 해역에서는 이보다 약 한달 정도 빠르게 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 식물플랑크톤 대증식시에 산염은 활발히 흡수되어 식물플랑크톤 성장에 이용되었고, 질산염은 제한 영양염으로 작용하였다. 중형동물플랑크톤은 수온과 유의한 양의 상관관계를 보였고, 식물플랑크톤과는 음의 상관관계를 보였다. 중형동물플랑크톤은 식물플랑크톤의 대증식이 발생한 $2{\sim}3$달 이후에 개체수가 증가하였다. 증가한 수온과 먹이로 인해 동물플랑크톤 군집이 성장한 것으로 해석된다.
이중 롤러는 Gap block 설계에 따라 동일한 크기와 하중 조건에서도 다양한 변형 양상을 가질 수 있다. 이러한 특성을 활용하여, 본 연구에서는 제품 이송 과정에서 발생되는 주름과 같은 결함을 최소화하기 위한 Carbonfiber reinforced plastic (CFRP) 이중 롤러의 Gap block 설계 방법을 제안한다. 가장 먼저, Gap block에 대한 주요 설계 변수와 공정 정밀도를 고려한 분석 case들을 선정하고, 유한 요소 해석을 활용하여 CFRP 이중 롤러의 변형 양상을 추출한다. 여기서, 본 연구의 목적을 만족하는 최적의 Gap block 설계를 수행하기 위해, 제품과 롤러가 접촉하는 지점들 간의 변형 편차에 기반하여 CFRP 이중 롤러의 변형 양상들을 비교 분석한다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 Gap block 설계 방법을 통해, 롤러의 직경 또는 길이와 같은 전체적인 크기 변화없이 제품 이송 시 결함을 크게 감소시킬 수 있는 최적화된 CFRP 이중 롤러를 구축할 수 있었다.
건설 기술과 해석 도구의 발전으로 인해 최근에는 점점 더 많은 사장교가 설계되고 건설되었다. 케이블은 사장교의 주요한 하중을 전달하는 부재이며 일반적으로 전체 교량 시스템의 상태를 반영하는 데 가장 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 원거리에 위치한 사장재 케이블의 장력을 추정하기 위하여 영상기반 방법을 적용하였다. 영상기반 방법을 이용하여 케이블의 응답을 측정하기 위해서는 케이블에 특이점 또는 타겟의 설치가 필요하다. 그러나 측정하고자 하는 지점의 위치에 따라 케이블에 특이점이 존재하지 않을 수 있으며 또한 케이블에 타겟의 설치가 어려울 수 있는 한계가 존재한다. 따라서 기존의 영상기반 방법의 한계를 극복하여 케이블 응답을 측정하는 방법이 필요하다. 이 연구에서는 케이블 형태의 특징을 이용하여 케이블 응답을 측정하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 획득된 이미지에서 케이블 형태를 추출하였으며 추출된 케이블 형태의 중심을 산정하여 케이블 응답을 측정하였다. 측정된 응답을 이용하여 진동모드에 대한 고유진동수들을 추출하였으며 진동법에 적용하여 장력을 추정하였다. 영상기반 방법의 신뢰성을 확인하기 위해 공용 중인 화태대교에서 케이블 이미지를 상시진동 조건에서 획득하였다. 영상기반 방법을 이용하여 진동법에 적용하여 추정된 장력은 가속도 센서를 이용하여 추정된 장력과 1% 이내의 오차로 이 연구에서 제시된 방법의 신뢰성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 기후변화 해결책 중 하나인 천연가스 복합화력발전소를 암모니아로 연료 전환 시 위험성을 파악하기 위해 ALOHA 전산 해석 프로그램을 이용하여 정량적 사고피해영향평가를 실시하였다. 국내 세종복합화력발전소를 대상으로 최악 및 대안의 사고 시나리오를 수립하고, 인화성, 복사열, 과압, 독성의 위험 요인에 대해 영향 범위를 산출한 결과, 암모니아 확산에 의한 독성 위험성이 가장 크게 나타났다. 특히, 천연가스-암모니아 혼소율에 따른 사고피해영향평가 분석 결과, 암모니아 저장 및 이송시스템으로부터 누출로 인한 독성의 피해 영향은 선형적 비례의 관계에 있음을 확인하였다. 정량적으로는 피어슨 상관계수가 LOC-1, LOC-2, LOC-3이 각각 0.991, 0.987, 0.989로 98% 이상의 높은 값을 나타냈으며, 선형계수는 LOC-1, LOC-2, LOC-3이 각각 133, 70, 29로 낮은 농도 기준일수록 암모니아 혼합 비율에 따른 피해 영향이 증가함을 확인하였다.
최근 인공지능(AI) 기술의 신장을 바탕으로 스마트폰, 스마트 스피커, 챗봇 등과 같은 AI 기반 제품(AI-Enabled Products)의 출시가 점차 증가하고 있다. 이에 따라 AI 기반 제품이 지닌 편익을 중심으로 소비자의 수용의도를 밝히고자 하는 많은 연구가 진행되고 있지만, AI 기반 제품이 지닌 특징을 고려하여 속성을 분류하여 각 속성에 대한 소비자의 지각된 효용 가치에 대해서는 연구가 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 DeLone과 McLean의 IS Success Model을 바탕으로 AI 제품 속성을 AI 속성과 Non-AI 속성으로 구분하고, 컨조인트 분석을 통해 각 속성이 지닌 효용 가치를 기반으로 제품 개발의 방향성을 제안하고자 한다. 또한, AI 제품의 수용 시점에 따른 AI 제품 속성의 상대적 중요도에 차이가 나타나는지 살펴보고자 한다. 더 나아가 컨조인트 분석을 통해 도출된 각 응답자의 효용 가치를 기반으로 군집 분석을 통해 시장을 세분화하고, 각 세분시장을 구성하고 있는 소비자들의 특징과 니즈를 이해하고자 하였다. 본 연구를 통해 AI 기반 제품의 특성과 속성에 대한 개념적으로 구조화된 틀을 제시하는 이론적 시사점과 각 세분시장에 따라 최적화된 AI 제품 개발 방향을 제안한다는 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
기후위기에 선제적으로 대비하기 위해서는 기후변화에 따른 영향을 예측 및 분석하고, 이를 바탕으로 기후위기 적응과 관련한 정책과 전략을 수립할 필요가 있다. 이를 위해 기후변화를 고려해야 하나, 기존 연구 방법인 시나리오 리드 접근법에서 연구자들은 기후변화 대표 시나리오를 선택하여 활용하기 때문에, 예측된 결과의 불확실성이 크고 신뢰도가 낮다. 이러한 연구 결과는 기후변화 관련된 수자원 정책 및 설계기준에 반영되는 데 한계가 있다. 따라서 기후변화로 인해 발생가능한 변화 범위를 고려하는 시나리오 중립 접근법을 활용할 필요가 있다. 본 연구에서는 보령시를 대상으로 총 343개의 기후스트레스 시계열을 생성한 뒤 이변량 가뭄빈도분석을 통해 재현기간을 산정하고 가뭄에 대한 수문학적 위험도를 산정하였다. 분석결과, SSP1-2.6 18개 및 SSP5-8.5에 18개에 대해 최대 재현기간의 가뭄이 20년 내에 발생할 수문학적 위험도는 0.15±0.025, 50년 내에 발생할 수문학적 위험도는 0.3125±0.0625 사이로 나타났다. 따라서 보령시에서는 해당 범위의 수문학적 위험도를 고려하여 가뭄 정책 및 대책 수립이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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