• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.2
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• pp.95-105
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• 2009

Traffic accidents on highways are likely to happen when there is an imbalance in the complex relationships among key elements such as road geometries, driver related factors, and mechanical performances. The Demand-Effort Model (DEM), which evaluates highway safety, can be explained by the imbalance, which occurs when the level of demand of the driver's attention to the road environment exceeds that of the response from the driver. This study suggests a new model that improves the reliability of the current DEM through the reinterpretation on the physiological signals with the help of the Neural Network Model (NNM). The data were collected from 149 subjects, who drove a test vehicle on the Yongdong, Honam, and Seohaean Expressways in Korea. Three important results could be drawn from the recursive tests as follows; (1) Only 5 out of 10 parameters on the physiological signals which are currently used were proven to be meaningful through the Normality Test, Cluster Analysis, and Mann-Whitney Analysis. (2) The revised DEM, which internally uses the NNM, showed more reliable results than existing DEM. Group 1, which is based on the new DEM showed 80.0% of accuracy in measuring the level of driver's efforts, however, that of Group 2 based on the current DEM was 74.3%. (3) Field tests on the Honam Expressway showed lower 'type II error' with the new DEM (40.5%) than the old DEM (58.8%). The DEM is designed as a quick and easy way to determine highway safety prior to the minute road safety audit (RSA) by a professional audit team. Then a new DEM, which is based on the NNM, needs to be considered since it showed higher reliability and lower error.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.323-332
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• 2002

전자상거래와 같은 분산컴퓨팅환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제해결과 사례기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고 있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리관점에서도 비효율적이기 때문이다. 이에 따라, 최적화 에이전트 기반의 자동 모형화에 의한 문제해결을 위한 연구의 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구를 이해하고, 최적화 모형 사례로부터 목표모형을 탐색하는 최적화 에이전트를 위한 사례기반 자동 모형화의 프레임웍을 제시한다. 이를 위해, 자동 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론절차를 제시한다 최적화 에이전트는 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 사용한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.51-69
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• 2002

In the supply chain environment on the web, collaborative problem solving and case-based modeling has been getting more important, because it is difficult to cope with diverse problem requirements and inefficient to manage many models as well. Hence, the approach on case-based modeling is required. This paper provides a framework that generates a goal model based on multiple cases, modeling knowledge, and forward chaining and it also develops a search algorithm through sensitivity analysis to reduce the modeling effort.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.414-414
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• 2020

고전 천수방정식을 적용한 2차원 도시홍수 모델링에서는 지형의 정확한 반영을 위해 고해상도 격자가 요구되며 이는 많은 계산시간과 노력을 필요로 한다. 최근에는 다공성 천수방정식을 적용한 도시홍수해석으로 많은 계산 노력이 요구되는 도시홍수모델링의 한계를 극복한 연구가 많이 이루어지지고 있다. 이러한 연구는 도시 홍수에서 흐름이 공간적으로 변화할 때 불균일 공극이 존재하므로 격자의 크기를 다르게 하여 이러한 불균일성을 해결하고자 하는 등방성 천수모형의 적용에서 시작되었다. 하지만, 등방성 공극을 고려한 도시홍수 해석모형은 대표요소체적(REV)보다 더 큰 격자의 적용을 해야 하는 제한성을 가진다. 반면, 비등방성 공극은 대표요소체적의 적용이 필요하지 않아 불균일 공극의 크기에 관계없이 이론상으로는 동일한 해상도의 격자가 사용가능하긴 하지만, 실제 도시홍수 해석에서 중요하면서도 도전적인 연구이다. 본 연구에서는 도시홍수의 효율적 계산을 위해 비등방성 공극을 고려한 적분형 다공성 천수방정식을 기반으로 하는 2차원 도시홍수 해석모형을 개발하였다. 모형의 개발을 위해, 적용 격자내에서 도시지역의 건물이 차지하는 길이 및 면적을 산정하고 그 값을 2차원 천수방정식에 적용 가능하도록 체적공극(𝜙_j)와 면적공극(𝜓_k)을 2차원 고전 천수방정식에 추가하였다. 개발모형은 고전 천수방정식, 등방성 공극 고려(미분형 다공성) 천수방정식 및 비등방성 공극 고려(적분형 다공성) 천수방정식의 적용이 가능하여, 각 모형에 적합한 2차원 격자 생성, 각 모형의 매개변수를 보정 그리고 정확성, 효율성, 적용성이 비교 가능하다. 각 모형의 정확성과 효율성 비교를 위해 3가지의 오차 비교 (구조적 오차, 격자크기 오차, 공극 모형 오차), 계산시간 비교, 공간 변동성 검증을 위한 수심 종단형상 비교하였다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.680-688
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• 2008

본 연구는 최근 공공부문에 급속히 확산되고 성과 관리시스템을 수용하는데 있어 사용의도에 영향을 미치는 요인들을 실증분석으로 검증하기 위한 연구 이다. 정보시스템 형태로 구현된 BSC(Balanced Scorecard)기반의 성과관리시스템을 수용대상으로 하고 있어 Davis(1986)의 TAM (Technology Acceptance Model)을 기본 틀로 Venkatech et al.(2003)의 UTAUT(the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology)를 접목하여 연구모형으로 활용하였다. 설문조사는 BSC시스템을 도입하여 사용 중인 공공부문 기관(회사)을 대상으로 251부의 유효표본을 확보하였다. 구조방정식 모형의 경로분석을 통한 가설검정 결과 13개의 가설 중 9개의 가설이 채택되었다. 교육훈련, 정보시스템 지원, 최고경영자지원, 개인의 혁신성은 노력에 대한 기대에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 사용 자들이 새로운 기술 수용에 있어서 보다 쉽게 사용 할 것으로 기대하는데 교육훈련, 정보시스템 지원, 최고경영자지원 등 조직차원의 다양한 지원과 사용자 개인의 혁신성이 요구되는 것으로 해석된다. 성과에 대한 기대의 경로분석 결과 BSC시스템 수용 요인들 중에서 최고경영자지원과 개인의 혁신성만이 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 공공부문의 실제 BSC시스템 구축에 대한 사례연구들에서도 지적된 사항이기도 하다. 한편, 노력에 대한 기대는 성과에 대한 기대에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기존의 TAM 관련연구들의 결과를 지지하는 것으로 공공부문 BSC시스템 수용에 있어서도 노력에 대한 기대가 높을수록 성과에 대한 기대가 높은 것을 보여준다.

• (The)Korea Educational Review
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• v.24 no.3
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• pp.1-26
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• 2018

The purpose of the present study is to examine the effects of academic demands and resources into academic burnout and engagement among Korean highschool students, applying Job Demands-Resources Model(JD-R) into academic settings. A structural equational modeling was performed on data that collected from 934 seniors in 8 different highschool on the regular curriculum and investigated the relationships among academic demands, resources, burnout, and engagement. The results suggested that academic demands composed of effort, over-commitment, and teacher pressure had a positive effect both on academic burnout and engagement. On the other hand, academic resources consisted of rewards, peer support, teacher autonomy support, and parental academic support had a negative effect on academic burnout and a positive effect on academic engagement. The current study has its significance on applying JD-R model to academic setting and the further study as well as the limitations were suggested.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2006.08a
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• pp.33-40
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• 2006

이용자의 정보요구 변화와 이용자 중심의 서비스로 전환 그리고 도서관의 심화된 경쟁 등의 도서관을 둘러싼 환경의 변화는 이용자 기대의 변화와 도서관 경영이 변화를 가져왔다. 따라서 이용자에 대한 관심의 증가와 그들의 요구를 파악하기 위한 노력이 도서관 경영에 필요하게 되었으며, 도서관 품질 평가에 있어 수치적인 측면에서 탈피하여 고객 중심의 품질 평가로의 전환이 필요하게 되었다. 본 연구는 서비스 품질 측정에 관한 다수 이론들과 모형을 정리하여 도서관 서비스 품질을 측정하는 새로운 도구를 제시해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.854-856
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• 2022

본 논문에서는 설명가능한 머신러닝 모델과 관련된 다양한 도구를 활용해보고, 최근 각광받는 주제인 신뢰성에 대해서도 고찰해보았다. 근래의 인공지능 모델은 설명력을 덧붙여 정보 장벽을 낮추는 방향으로 진화하고 있다. 이에 따라 AI 모형이 제공하는 정보량이 늘고 사용자 진화적 인 방식으로 바뀌면서 사용자층이 확대되고 있는 추세이다. 또한 데이터 분석 분야의 영향력이 높아지고 연구 주체들이 다양해지면서, 해당 모델이나 데이터에 관한 신뢰성을 확보해야한다는 요구가 많아지고 있다. 이에 많은 연구자들이 인공지능 모델의 신뢰성의 확보를 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 이러한 노력의 발자취를 따라가보면서 인공지능의 설명가능성에 관하여 소개하려고 한다. 그 과정에서 민감한 데이터를 다루어보면서 신뢰성 활보의 필요성에 대해서도 논의해보려고 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.41-41
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• 2018

하천과 저수지의 수질을 예측하고 관리하는데 수리 수질예측모형이 널리 활용되고 있다. 수질예측모형은 유역이나 수체 내의 오염물질 이동경로나 농도를 수치해석 방법으로 계산하여 사용자가 필요로 하는 지점과 시점에서의 수질자료 생산하는데 활용되고 있다. 수질예측모형은 검 보정을 통해 정확도를 확보하며, 정확도의 확보를 위해서는 높은 수준의 전문성을 필요로 한다. 특히 시행착오법으로 모형을 보정하는 경우 많은 시간과 노력을 필요로 하게 되며, 보정계수를 과대 혹은 과소로 모형에 적용하는 오류를 범하기 쉽고 모델러의 주관이 관여되기 쉽다. 그래서 본 연구에서는 CE-QUAL-W2모형의 조류항목에 대한 모형 보정을 위하여 Chl-a와 남조류세포수에서 주로 활용되고 있는 보정계수에 대한 민감도 분석 결과를 토대로 매개변수별 모의결과 변화율을 산정하였으며, 시기적 경향성을 재현하기 위해 Ensemble-Bagging 기법과 머신 러닝 기법을 적용하여 모형 구동횟수를 최소화 할 수 있는 방법으로 구성하였다. Chl-a를 보정하기 위한 매개변수는 9개를 선정하였으며, 규조류, 남조류, 녹조류에 총 27개 매개 변수를 민감도 분석으로 도출 한 후 예상 변화율 대비 이벤트별 모의치와 실측치 간 %difference가 유사하도록 매개변수를 조정하였다. 또한 각 이벤트 조합의 매개변수 빈도수와 매개변수별 예상변화율, 시기적 조류특성을 고려하여 가중치를 도출하였으며, 1회 보정에 맞춰 Chl-a 모델 실행결과를 %difference로 평가한 후 "good"등급을 만족할 때까지 반복 적용하였다. 남조류세포수의 경우 Chl-a에 맞춰 매개변수 최적화 이후 남조류세포수 농도를 세포수로 환산하기 위한 CACEL에 대해 머신러닝 기법을 적용하였으며, CACEL 추정변화율 회귀식에 따라 평가 한 후 %difference "good"등급 이상을 만족할 때까지 반복 수행하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 수질예측모형의 정확도를 확보하기 위하여 최적화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 모형을 보정하는 과정에서 요구되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였으며, Ensemble기법과 머신러닝 기법을 적용하여 모형보정계수 적용에 객관성을 확보할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.465-465
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• 2022

하천 미세플라스틱 측량을 위해 많은 연구자들이 노력하고 있으나 모든 하천에서의 미세플라스틱 실측은 현실적으로 어렵다. 미세플라스틱의 물 환경에 대한 영향을 이해하고 예측하기 위해서는 오염원과 오염원 운송 매개체로서 물 환경에 존재하는 플라스틱의 물리적 거동을 아는 것이 매우 중요하다. 따라서 미세플라스틱의 하천 내 물리적 거동을 과학적으로 규명하고 하천 미세플라스틱오염을 예측가능한 물리모형의 도출이 요구된다. 본 연구에서는 물리기반 하천수질모형인 Water Quality Analysis Simulation Program(WASP8)의 Advanced Eutrophication Module을 이용하여 상용 수질 물리모형의 하천에서의 미세플라스틱 거동 모의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 미세플라스틱과 유사한 거동을 보이는 수질지표를 대리인자로 하여 기존에 알려져 있는 물리모형(WASP8의 Advanced Eutrophication Module)을 이용해 미세플라스틱의 하천 내 거동을 설명하고 예측 가능한 모델을 개발하고자 한다. 본 연구결과로부터 하천 미세플라스틱 오염 분석 및 예측의 기초자료를 마련한다.