• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.65-77
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• 2013

아파트 브랜드는 급변하는 국내 주택 시장 환경과 함께 변화하는 수요자의 사회 심리적 욕구를 충족시키기 위한 대안으로 개발되어, 주택 판매 수익 창출에 장기간 긍정적 효과를 창출하였다. 그러나 브랜드 인지도와 이미지 향상에 집중한 판매 전략을 수행한 건설회사들은 거주자 만족도 및 재구매, 구전효과 등을 포함한 브랜드 충성도 구축에 어려움을 겪게 된다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고 균형있는 브랜드 자산의 발전을 통해 건설 회사의 지속적 수익 창출을 위한 전략 제시를 목적으로 한다. 이를 위해 국내 건설 시장 및 브랜드 자산 요소들의 특성을 파악하고, 이들의 인과관계 및 자산 형성 과정의 단계별 분석을 실시한다. 또한, 모델링을 통한 브랜드 관리의 무형적 측면에 대한 고려와 형성 과정의 포괄적 분석을 위해 시스템 다이내믹스(System Dynamics)를 적용한다. 브랜드 자산 요소의 인과관계 모델링에 기초하여 주도기업 및 도전기업을 위해 제안된 전략은 건설회사의 장기적 수익창출 및 브랜드 발전을 위해 활용 가능할 것으로 예상된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.73-80
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• 2022

본 연구는 지난 20여 년간의 국내 소상공인 선행연구 280편을 주제어 네트워크와 LDA 토픽 모델링 분석을 통해 종합적으로 분석하고, 학계에서의 전반적인 시각과 동향을 살펴보았다. 핵심 주제어는 서로 상충 되지만 안정적이고 지속적인 성장을 위해서 필수적인 요소인 '영업'과 '보호'를 선정하였고, 7개의 토픽(토픽 1: 창업, 토픽 2: 디지털, 토픽 3: 세제, 토픽 4: 역량, 토픽 5: 상생, 토픽 6: 규제, 토픽 7: 자금)을 도출하였다. 분석 결과를 토대로, 소상공인들의 지속적인 성장과 발전을 위한 디지털 성숙도 향상의 필요성을 제기하였고, 소상공인들의 직면한 경제적 타격 문제 해결을 위해 범부처 차원의 대응과 새로운 정권 이후에도 존속될 수 있는 기능 수행 조직의 안정성을 제시하였다. 또한, 장기적, 신속성, 세밀성, 새로운 방식으로의 정부 지원 방향에 대한 주목과 선 허용 후, 규제를 하는 네거티브 방식으로의 유연한 접근을 제언하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.212-212
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• 2023

비점오염원관리와 같이 장기적인 유역 관리 계획에서 유역 내 오염원 평가는 정말 중요하다. 유역 내 오염원 평가는 강우 유출에 의한 비점오염 발생원이 어디서 얼마나 발생시키는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 유역 내의 오염원에 대한 정량적인 조사는 많은 비용과 시간이 필요하다. 이러한 비용과 시간을 줄이기 위해 유역단위 수리 수문 모델을 사용하고 있다. 유역단위 수리수문 모델은 HSPF (Hydrological Simulation Program in Fortran), SWAT (Soil and Water Assessment Tool), L-THIA ACN-WQ(The Long-term Hydrologic Impact Assessment Model with Asymptotic Curve Number Regression Equation and Water Quality model)등 다양한 모델이 사용되고 있다. 하지만 유역 모델을 통한 모의는 다양한 연산 과정을 진행하여 모의까지 많은 시간이 필요하다는 단점이 있다. 이에 따라 데이터 기반 모델링 기법(머신러닝/딥러닝)을 이용한 유출 및 수질 예측 연구가 많이 이루어지고 있다. 단순 머신러닝/딥러닝 기반 모델링 기법은 점(최종유출구)에서의 예측만 가능하여 최적관리 기법 적용 등과 같은 유역관리 방안을 적용하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서 머신러닝/딥러닝을 통해 일부 수문 프로세스를 대체하고 소유역별 하도추적 기법을 연계하여 유량 및 수질 항목들의 모의가 가능한 하이브리드 모델을 개발하였다. 이는 머신러닝/딥러닝이 유역 모델의 일부 연산 과정을 대체하여 모의시간이 빠르며, 기존 머신러닝/딥러닝 예측 모델에서 평가가 어려웠던 유역 관리 방안 및 최적관리기법 적용 평가에도 활용이 가능할 것으로 판단이 된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.198-198
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• 2023

유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.197-209
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• 2024

본 연구의 목적은 국내 인공지능 교육의 최근 연구 동향을 분석하여 향후 인공지능 교육의 방향성을 모색하는 것이다. 2016년부터 2023년 11월까지 RISS(Research Information Sharing Service)에 게재된 논문 중 인공지능 교육 관련 논문 697편을 대상으로 워드 클라우드(Word Cloud)와 LDA 토픽 모델링(Latent Dirichlet Allocation Topic Modeling) 기법을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 주요 토픽으로는 생성형 인공지능 활용 교육, 인공지능 윤리 교육, 인공지능 융합 교육, 인공지능 활용에 대한 교사 인식과 역할, 대학 교육에서 인공지능 리터러시(Literacy) 개발, 인공지능 기반 교육과 연구 방향으로 여섯 가지가 도출되었다. 분석결과를 토대로, (1) 다양한 교과목에 생성형 인공지능 활용 확대, (2) 인공지능 사용을 위한 윤리적 지침, (3) 인공지능 교육의 장기적 영향 평가, (4) 고등교육에서 교사의 인공지능 활용 역량, (5) 대학의 인공지능 교육과정 다양화, (6) 인공지능 연구 추이 분석 및 교육 플랫폼(Platform) 개발 등을 제안하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.37-45
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• 2006

본 논문에서는 인지학에서 연구되고 있는 동질 연상 기억 현상과 장기 및 단기 기억 강화 조절 기능을 담당하는 해마의 두뇌 원리를 공학적으로 모델링한 MHLA(Modulatory Hippocampus Learning Algorithm)의 개발을 제안한다. 해마에서 중요시 하는 연관된 3단계 조직(DG, CA3, CAl)에 기반한 동질 연상 메모리를 구성하도록 하였으며, 장기 기억 학습에 모듈레이터(modulator)를 추가하여 학습 수렴 속도를 향상시켰다. 해마 구조에서 정보는 3단계 순서에 따라 치아 이랑 영역에서 통계적인 편차를 적용하여 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리를 하여 패턴이 재구성이 된다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 모듈레이터가 적용되는 신경망에 의해 장기기억 인식에 이용되는 연결n강도의 수렴이 빠르게 학습된다. MHLA의 성능을 측정하기 위하여 포즈 및 표정과 화질 상태에 따라 분류된 얼굴 영상에 PCA(Principal Component Analysis)를 적용하여 특정 벡터들을 계산하 MHLA로 학습한 후, 인식률을 확인 하였다. 실험 결과, 제안한 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.7331-7339
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• 2014

최근 한스타일이 추진되면서 한옥을 현대화 및 산업화하려는 노력과 기대가 커지고 있다. 이에 따라 정부 주도로 관련 기술 개발을 위한 대규모 장기 연구개발 사업이 진행 중이며, 건축정보모델링 기반 한옥 설계 지원 시스템 개발도 세부 과제 중 하나로 포함되어 있다. 그러나, 이러한 한옥 설계 지원 시스템에서는 한옥의 골조 및 지붕 등 구조 요소에 주안점을 두어 한국 전통건축의 주요 수장 요소 중 하나인 창호가 소흘하게 다루어지고 있다. 따라서 이 연구는 다양한 한옥 요소가 현대 건물에 통합 적용될 수 있도록 하는 접근으로서 한옥 창호의 건축정보모델링 기반 설계 도구를 개발하고자 한다. 이를 위하여 이 연구는 우선 한옥 창호의 위치, 개폐방식, 양식 및 부재 구성 등의 특성을 분석하고 아키캐드 시스템의 변수형 모델링 기능을 활용한 한옥 창호 설계 도구를 개발한다. 개발된 한옥 창호 설계 도구는 실내외구분, 살문양선택, 개폐방식 선택, 치수입력, 재료속성 선택, 도면속성 등 6가지 입력 항목을 포함함으로써 설계 과정에서 원활하게 원하는 창호를 설계할 수 있도록 하였다. 그리고 모의실험을 통하여 개발된 설계도구의 적용성과 효율성을 검증함으로써 한옥 창호를 현대 건물 설계에 손쉽게 적용함과 아울러 향후 한옥 통합 설계 시스템 개발의 가능성을 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8B호
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• pp.667-680
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• 2008

본 논문에서는 802.11 무선 랜 네트워크 트래픽의 실제 관측 자료에 대한 연구 결과를 보인다. 패킷 트레이스는 대학 캠퍼스의 무선 랜 시설에서 얻은 자료로서 총합된 트래픽(aggregate traffic), 업스트림 트래픽(upstream traffic), 다운스트림 트래픽(downstream traffic), 그리고 TCP 패킷으로만 구성된 통합된 트래픽으로 이 4개의 트래픽 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터에서 byte count 프로세스와 packet count 프로세스로 구성된 트래픽의 시계열과 시계열의 주변분포, 그리고 패킷 크기 분포에 대한 분석을 한다. 4개의 모든 데이터의 byte count 프로세스와 packet count 프로세스에서 장기 의존성 성질이 나타났다. 사용자가 인터넷으로 접속하는 없트�� 트래픽의 평균 패킷 크기는 151.7 byte였는데 다른 데이터의 평균 패킷 크기는 모드 260 byte 이상이었다. 최대 크기를 갖는 패이로드(payload)는 업스트림에서 3%, 그리고 나온트림에서 10%로 나타났다. 이런 분명한 패킷 크기 분포의 차이에도 불구하고 모든 4개의 데이터에서는 허스트(Hurst) 값이 모두 유사하게 나왔다. 허스트 값만으로는 트래픽의 확률적 특성을 충분히 설명할 수가 없다. 트래픽의 특성을 fractional-ARIMA(FARINA) 그리고 fractional Gaussian noise(FGN)으로 모델링을 한다. FGN은 연산을 하는데 있어서는 더 효율적이었고, FARINA는 트래픽 특성을 정확하게 모델링하는데 더 좋은 결과를 얻었다.

• 화약ㆍ발파
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• 제26권2호
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• pp.11-19
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• 2008

지하구조물의 굴착을 위한 발파 충격과 굴착후 응력의 재분포에 의해 발생하는 암반 손상대(Excavation Damaged Zone, EDZ)의 발생은 구조물의 장기적 안정성 경제성 안전성에 영향을 미친다. 본 연구에서는 조절발파기법으로 굴착된 한국원자력연구원 내 지하처분연구시설에서 굴착 후 발생하는 손상대 규모 및 특성을 측정, 분석하였으며 이를 모델링에 적용하여 손상대가 터널의 역학적, 수리적 거동에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. KURT에서의 손상대 현장시험을 통해 1.5m의 손상구간을 확인할 수 있었으며 Goodman jack 시험과 실험실 암석실험을 통해 암반의 물성은 발파전 물성에 비해 대체적으로 50% 정도 변화함을 알 수 있었다. 이러한 암반 손상대 크기와 물성변화를 모델링에 적용하여 수리-역학적 연동해석을 실시하였다. 손상받지 않은 구간에 비해 손상대의 변형계수는 50%감소하며 수리전도도는 1 order증가하는 것으로 가정하였다. 해석 결과 손싱대를 고려하는 경우 변위는 증가하고 응력은 감소하며 지하수 유입량은 약 20% 정도 증가하는 것으로 나타났다.

• 터널과지하공간
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• 제30권4호
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• pp.271-305
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• 2020

열-수리-역학-화학적 복합거동의 영향은 고준위방사성폐기물 심층 처분시스템의 성능평가 및 안전성 평가 측면에서 중요하기 때문에 이를 분석하고 예측하기 위한 해석모델과 수치해석 기법이 필요하다. 하지만, 장기간에 걸쳐 발생하는 열-수리-역학-화학적 복합거동에 관련된 다양한 현상들이 비선형적 거동을 보이고 그 구성방정식들의 상관관계가 명확하지 않기 때문에 이를 정확하게 해석하고 예측할 수 있는 수치모델과 모델링 기법을 개발하는 것은 매우 어렵다. 뿐만 아니라, 개발된 수치모델과 모델링 기법을 검증하기 위해서는 오랜 시간동안 수행되어야 하는 고비용의 실험실 시험과 현장시험이 필요하기 때문에 열-수리-역학-화학적 복합거동 분석과 예측을 위한 수치모델과 모델링 기법의 개발뿐만이 아니라 검증 역시 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하여 효과적인 수치모델 및 해석기법 개발과 실험실 시험 및 현장시험 데이터를 활용한 검증을 수행하기 위해 국제공동연구 DECOVALEX(DEvelopment of COupled models and their VALidation against EXperiment) 프로젝트가 1992년부터 시작되었다. 한국의 경우, 한국원자력연구원이 2008년부터 DECOVALEX-2011, DECOVALEX-2015, 그리고 DECOVALEX-2019에 참여하였다. 본 기술 보고에서는 지난 3단계의 DECOVALEX 프로젝트에서 수행된 모든 과제의 주요 내용을 국내 암반 및 지반공학자들에게 소개하였다.