• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.599-606
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• 2022

공용 중 강교량의 피로 평가에 활용할 수 있는 현장계측 데이터에는 대표적으로 변형률 계측과 Brigde Weight-In-motion (BWIM)이 있다. AASHTO The Manual For Bridge Evaluation에 따라, 대상 교량에서 계측된 데이터로부터 피로 상세에 가해지는 유효응력범위 및 반복응력 횟수를 추정할 수 있다. 추정된 유효응력범위와 반복응력 횟수를 통해 피로 손상 누적에 의한 신뢰도분석을 수행할 수 있다. 하지만 현장계측 데이터로부터 유효응력범위 및 응력범위 반복횟수를 추정하는 절차가 평가규정에 구체적으로 제시되어 있지 않고, 계측 데이터의 종류 또는 처리방법에 따른 피로 평가결과의 차이를 정량적으로 비교한 연구는 아직 미비한 실정이다. 본 연구에서는 공용 중 교량에서 동시에 계측한 변형률계 및 BWIM 데이터를 활용하여 피로 신뢰도평가를 수행하여, 활용되는 현장계측 데이터의 종류에 따른 평가결과의 차이에 대해 정량적으로 검토하였다. 이때, BWIM 데이터를 활용한 피로 신뢰도평가 시 구조해석모델의 정밀성이 평가결과에 미치는 영향을 검토하기 위해 평가 대상 교량의 뼈대요소 해석모델과 Shell-Solid 해석모델을 구축하였다. 또한, BWIM 데이터로부터 유효응력범위와 반복응력 횟수를 추정하기 위한 두 종류의 데이터 처리 방법을 정의하였으며, 이로 인한 피로 신뢰도 차이 역시 검토하였다.

• 한국광학회지
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• 제33권5호
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• pp.218-229
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• 2022

실리콘 카바이드(SiC) 소재를 이용해서 위성용 대구경 망원경의 경량 반사경을 제작하는 과정에서 발생할 수 있는 결함과 SiC 소재의 기계 및 열적 특성을 조사했다. SiC 반사경 제작에는 advanced ceramic material (ACM) 공법이라고 불리는 탄소성형체를 이용한 액상 실리콘 침투 소결법 및 화학기상 증착법이 사용되었으며, 크기와 형상이 다른 네 가지 SiC 반사경을 개발했다. 반사경의 크기 및 형상에 따라 구분하여 광학 소재의 결함을 검사하는 기준과 방법을 체계적으로 제시했고, 경면 표면검사 및 소재 내부 결함 탐지를 위한 비파괴 검사법과 결과에 대해 분석했다. 또한, 반사경을 설계하고, 최종 완성품의 기계적 열적 안정성을 계산하고 예측하기 위해 필요한 밀도, 탄성계수, 비열, 열전달 계수 등을 포함한 14종의 물성 계수 측정값을 공인시험을 통해 추출했으며, 특히 측정 신뢰도 향상을 위해 주요 물성인 탄성계수, 열팽창 계수, 굽힘 강도 측정 방법과 결과에 대해 자세히 연구했다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.91-107
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• 2020

본 연구는 유튜브 커버음악 채널의 성공 요인에 대하여 정량적 연구를 하고자 하는 데 목적을 가지고 있다. 그 과정에서 기존의 정성적 연구 결과를 바탕으로 커버음악 채널의 특성을 측정하는 측정도구를 구성하고 검정하는 것이 두 번째 목적이다. 이를 위해 최근 사례연구에서 제시한 커버음악 채널의 성공 요인을 후기기술수용모형과 융합하였다. 커버음악 채널의 콘텐츠, 영상, 크리에이터, 상호작용성, 홍보라는 5가지 특성을 중심으로 척도화하여 신뢰성과 타당성 검증을 거치면서 정량화 가능성을 탐색하고 이 결과물과 후기기술수용모형에서 제시하는 중요 변인들과의 인과관계를 검증하였다. 본 연구 결과 첫째, 콘텐츠 특성은 이용자들의 정서적 즐거움에 영향을 주지 않는 것으로 밝혀졌다. 또한, 기존 사례에서 제시된 채널 특성 요인 5가지 중에서 크리에이터 특성이 정서적 즐거움에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 확인되었다. 둘째, 요인분석 과정에서 유튜브 커버음악 채널 특성 중 콘텐츠 특성과 영상 특성이 한 요인으로 적재되어 통합되었다. 셋째, 만족과 지속사용의도 또한 한 요인으로 통합되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 커버음악 채널 운영자들은 크리에이터의 매력을 돋보이게 하는 영상콘텐츠 제작이 필요하다. 아울러 이용자들과의 상호작용과 홍보에 노력해야 한다는 것을 제시한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권6호
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• pp.562-569
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• 2022

기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.347-364
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• 2022

고객의 구매 의사결정에 영향을 주는 온라인 리뷰의 부적절한 조작을 통해 이익을 얻고자 하는 기업 또는 온라인 판매자들 때문에, 리뷰의 신뢰성은 온라인 거래에서 매우 중요한 이슈가 되었다. 온라인 쇼핑몰 등에서 온라인 리뷰에 대한 소비자들의 의존도가 높아짐에 따라 많은 연구들이 조작된 리뷰를 탐지하는 방법에 개발하고자 하였다. 기존의 연구들은 온라인 리뷰를 기반으로 정상 리뷰와 조작된 리뷰를 대상으로 기계학습으로 이용함으로써 조작된 리뷰를 탐지하는 모형을 제시하였다. 기계학습은 데이터를 이용하여 이진분류 문제에서 탁월한 성능을 보여왔으나, 학습에 충분한 데이터를 확보할 수 있는 환경에서만 이러한 성능을 기대할 수 있었다. 조작된 리뷰는 학습용으로 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 못하며, 이는 기계학습이 충분한 학습을 할 수 없다는 치명적 약점으로 내포하게 된다. 본 연구에서는 기계학습이 불균형 데이터 셋으로 인한 학습의 저하를 방지할 수 있는 방안으로 부족한 조작된 리뷰를 인공지능을 이용하여 생성하고 이를 기반으로 균형된 데이터 셋에서 기계학습을 학습하여 조작된 리뷰를 탐지하는 방안을 제시하였다. 파인 튜닝된 GPT-3는 초거대 인공지능으로 온라인 플랫폼의 리뷰를 생성하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 오버샘플링 접근방법으로 사용되었다. GPT-3로 생성한 온라인 리뷰는 기존 리뷰를 기반으로 인공지능이 작성한 리뷰로써, 본 연구에서 사용된 로짓, 의사결정나무, 인공신경망의 성능을 개선시키는 것을 SMOTE와 단순 오버샘플링과 비교하여 실증분석을 통해서 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.181-190
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• 2022

이 논문에서 우리는 기존의 영상식 또는 루프식 좌회전 감응 시스템과는 달리 라이다(LiDAR)센서 및 영상 카메라를 이용하여, 좌회전 대기 차량을 2중으로 검지하고 좌회전 차선의 대기 길이에 대응하는 좌회전 교통신호체계를 효율적으로 부여할 수 있는 시스템을 소개하였다. LiDAR 센서에 의해 송수신된 LiDAR 신호에 대해서는 실시간으로 좌회전 대기 차량을 검지하고, 영상 카메라에 의한 영상에 대해서는 실시간 또는 일정한 주기별로 분석하도록 구성함으로써 불필요한 연산 처리를 절감시켜 실시간 감응 처리가 가능하도록 하였다. 실제 신호처리기를 이용한 교차로 시뮬레이션으로 1주일 동안 매일 5시간 성능 테스트를 해 본 결과 기존 방식에 비해 3%~5% 향상된 99.9%의 검지율을 기록하였다. 장점으로는 LiDAR 센서로 99.9% 좌회전 대기 차량이 검지되었으며 의도적인 검지 누락을 발생시키더라도, 영상에 의한 자체 보정을 통해 즉각적인 대응이 가능하여 좌회전 대기 차량의 과도한 대기시간을 조절시켜 교차로 내 모든 차선의 교통흐름을 원활하게 유도할 수 있었다. 또한 좌회전 차량이 뜸한 외곽의 교차로에 적용 시 불필요한 신호 비용을 줄이는 등 서비스 신뢰도 및 효율성을 높일 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.61-69
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• 2023

최근 수산 자원의 고갈에 따른 육상 양식장에서의 '기르는 어업'에 의한 생산성 향상에 대한 기대가 크게 고조되고 있다. 육상 양식장의 경우, 해상 환경과 달리 환경 및 양성 요소에 대한 제어와 관리가 용이하며, 출하 계획에 따른 생산량 조정이 가능한 이점이 있다. 반면, 자연 환경에서와 달리 어류 성장을 위한 인위적인 관리가 필요하기 때문에 운영에 따른 비용이 크게 증가할 수 있는 단점이 있다. 따라서, 계획된 목표 출하량에 맞추어 효율적으로 양식장을 운영함으로써 이윤 극대화를 추구할 수 있다. 이러한 효율적인 양식장 운영 및 어류 양성을 위해서는 대상 어종에 따른 정확한 성장 예측 모델이 반드시 요구된다. 현재까지 대부분의 성장 예측 모델은 양식장 수집 데이터를 활용하여 통계적 분석 기반의 수치 해석적인 결과들이 주를 이룬다. 본 논문에서는 기존의 통계적 관점에 의한 성장 예측 모델이 가질 수 있는 데이터 확보의 어려움 및 낮은 정확도에 대한 정량적 수치를 제공하기 어려운 단점을 극복하기 위해 확률적 관점에서의 성장 예측 모델을 제시한다. 확률적 접근을 위하여 양성에 가장 중요한 요소인 수온을 기반으로 한 가우시안 프로세스 회귀 방식을 도입하여 모델링을 수행한다. 이를 통해, 특정 시점에서의 성장 예측값에 대한 평균치와 해당 값에 대한 신뢰구간을 동시에 제공함으로써 보다 효율적인 양식장 운영을 위한 참고 수치를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제21권3호
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• pp.299-315
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• 2015

본 연구는 군 적응에 영향을 미치는 것으로 연구된 자기존중감, 통제소재, 사회적 지지, 스트레스 대처 방식의 요인들의 관련성을 살펴보고 구조 모형을 검증함으로써 군 적응에 대한 이해를 증진하고자 하였다. 본 연구의 대상은 강원도 소재 육군 소속 이병에서 병장까지의 현역 병사 447명이었다. 본 연구에서 사용된 측정도구는 다음과 같다. 자기 보고식 질문지를 통해서 자기존중감, 통제소재, 사회적 지지, 스트레스 대처 방식, 군 적응이 측정되었다. 신뢰도 검사를 통해 각 척도의 신뢰도를 측정하였고, 변인 간의 상관관계분석을 시행하였으며 연구모형 검증을 위해 구조방정식 모형 검증을 사용하였다. 본 연구의 결과를 다음 두 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 자기존중감, 내적 통제와 같은 내적 특성이 각각 사회적 지지와 적극적 대처에 정적 영향을 미치며, 적극적 대처, 사회적 지지가 군 적응에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 내적 통제, 자기존중감이 사회적 지지와 적극적 대처를 통해 군 적응에 영향을 미친다. 이는 사회적 지지와 적극적 대처 방식이 내적 특성과 군 적응 사이의 매개 변인의 역할을 함을 밝힌 것이다. 본 연구는 개인의 내적 특성과 적응 간의 연구들에 제한점을 주는 것으로 사회적 지지 체계의 확립이나 대처 행동 훈련과 같은 개입의 중요성을 강조한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권4호
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• pp.70-77
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• 2023

미세먼지는 생태학적으로 심각한 문제를 발생시키는 원인이고, 건설현장에서 발생되는 비산먼지는 국내 미세먼지의 주요 발생 원인이다. 그러나 콘크리트 제조업 현장을 포함한 건설 현장에서는 비산먼지 발생단계에서 측정은 거의 이루어지지 않고 있으며, 수동적인 제거방안들이 대부분인 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 콘크리트 제조업에서 골재 하역시 발생하는 비산먼지를 발생단계에서 관리하기 적합한 비산먼지 측정 방법을 선정하고, 자동 비산먼지 저감시스템을 골재 하역장에 적용하여 저감시스템 작동 여부에 따른 비산먼지 저감량을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 결과적으로, 베타선흡수법과 광산란법의 비교측정을 통하여 광산란법의 신뢰성을 확보하였고, 광산란법 보정계수를 산출하여 콘크리트 제조업 현장 비산먼지 질량농도 측정값에 적용하였다. 또한, 자동 비산먼지 저감시스템 작동 여부에 따른 비산먼지 저감률을 도출하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권4호
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• pp.231-238
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• 2023

등부표는 조류, 바람 등 외력에 영향을 받아 위치가 항상 유동적이고 위치는 항로표지용 AIS 또는 RTU를 통해 확인할 수 있다. 위치 확인이 가능한 등부표의 최근 5년간(2017~2021년) 위치 데이터 분석 결과 위치 오류 데이터는 평균 15.4%로 나타났으며 항해 안전사고예방 및 관리를 위해서는 위치 오류 데이터를 검출하고 정제된 위치 데이터 획득이 필요하다. 본 연구에서는 항로표지용 AIS 또는 RTU를 통해 획득한 위치 데이터를 DBSCAN Clustering하여 위치 오류 데이터를 검출하고 정제된 위치 데이터를 획득하고자 한다. 이를 위하여 위치 오류가 가장 많은 서해 해역 중 RTU가 설치된 군산항 1호 등부표의 21년도 위치 데이터를 Python library를 사용하여 DBSCAN Clustering 하였다. DBSCAN Clustering에 필요한 minPts는 2차원 데이터에 일반적으로 사용하는 값을 적용하였고 epsilon은 k-NN(최근접 이웃)알고리즘을 사용하여 값을 산출 및 적용하였다. DBSCAN Clustering 결과 minPts와 epsilon을 만족하지 못하는 위치 오류 데이터를 검출하였고 정제된 위치 데이터를 획득할 수 있었다. 본 연구는 항로표지용 AIS 또는 RTU가 설치된 등부표의 신뢰성 있는 위치 데이터를 획득할 수 있는 기초 자료로 활용할 수 있으며 항해 안전사고 예방에도 큰 도움이 될 것으로 판단된다.