• 방재기술
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• 통권11호
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• pp.52-54
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• 1991

• 환경정보
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• 제24권11_12호
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• pp.25-26
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• 2002

• 월간양계
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• 제48권4호
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• pp.169-169
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• 2016

• 환경정보
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• 제8권17호
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• pp.33-34
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• 1986

• 월간양계
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• 제54권7호
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• pp.204-205
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• 2022

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.133-141
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• 2014

본 연구에서는 교량, 터널, 댐, 상수도 등 사회기반 시설물의 안전점검 및 정밀안전진단결과를 DB화하고 업무프로세스를 자동화하기 위해 각 시설물별로 점검진단에 필요한 항목을 표준화해서 분류체계를 마련하였고 사전조사에서부터 현장조사, 시설물평가, 보고서작성에 이르는 전 과정에서 걸쳐 데이터베이스 기반의 자료구조를 정의하고 파일럿시스템을 구현하였다. 또한 점검진단결과 DB가 효과적으로 활용될 수 있도록 개선방안을 제시하고, 시설물정보관리종합시스템 운영규정, 점검진단 세부지침 등 관련 규정/지침에 대한 개선방안을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.315-318
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• 2013

지금의 자동차는 정보기술(IT)기술과 융합되어 기존의 운송기능에서 운전자의 편의를 제공하는 기능을 제공한다. 운행 중 운전자에게 교통상황과 목적지로 가는 길을 알려주는 내비게이션은 운전자에게 효율적인 운전을 유도 할 수 있는 환경 만들어 준다. 하지만 운전자의 안전을 위해 자동차 상태를 자동으로 점검하여 알려주는 기능은 미비한 실정이다. 본 논문에서 개발하고자 하는 자동차 인포테인먼트 시스템은 안드로이드 플랫폼 기반 임베디드 장비를 이용하여 안드로이드에서 기본적으로 제공하는 기능을 통해 기존 자동차 엔터테인먼트 기능을 제공하며, 추가적으로 자동차 주행정보를 기록하여 사고유무를 확인하는 블랙박스 기능, 주행정보를 활용하여 자동차 소모품들의 수명을 점검하고, 자동차 내부 고장정보를 발견하고 알려주는 자동차 자가진단기능을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.512-513
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• 2016

정보시스템은 기업에 반드시 필요하며 고품질의 정보시스템이 요구되고 있다. 하지만, 고품질의 정보시스템을 구축하는데 많은 어려움이 있다. 이에 따라 정부에서는 감리제도를 도입하여 고품질의 정보시스템 구축에 대한 문제를 해결하고자 노력하고 있지만 소규모 프로젝트의 경우에는 감리대상의 범위에 들어가지 않고 적은 비용으로 인해 프로젝트 품질 관리활동이 없이 품질 관리에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 요구분석 영역에서의 감리활동 사례를 분석하고 자주 발생하는 지적 사항을 토대로 이해당사자들이 프로젝트의 특성에 맞게 점검항목을 만들어 AHP 분석을 통하여 중요도를 산정하고 추가적인 점검사항을 더해 품질 향상을 위해 소규모 프로젝트에 적용 가능한 품질 관리 프로세스를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1283-1285
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• 2012

수행중인 로컬 소프트웨어의 내부 실행상태를 실시간으로 원격지의 소프트웨어로 반영하여 예상치 못한 장애 상황에서 실행 중이던 소프트웨어를 끝까지 수행 할 수 있도록 복구 방법에 관한 연구이다. 본 연구에서 수행한 방법은 수시로 소프트웨어 내부 상태 정보를 외부의 저장 서버로 전송하게 되며 원격에 존재하는 소프트웨어에서 그 저장 정보를 이용하여 실시간으로 최신까지의 상태를 업데이트 하여 원래의 소프트웨어 상태를 유지하게 된다. 갑작스런 하드웨어 장애 발생시 상태 점검 프로세스에 의해서 점검되며, 장시간에 걸쳐 수행되고 있는 소프트웨어를 다시 처음부터 수행하지 않고 실시간 정보를 통하여 계속적으로 수행을 완료 할 수 있게 된다. 장시간 동안 시뮬레이션 하는 시스템에서 적용 될 수 있으며 특히 OS 종류나 Server 종류에 종속 되지 않고 동작하며 소프트웨어 개발에 있어서도 프로그램 랭귀지에 상관 없이 구현 할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.621-625
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• 2018

본 연구는 딥러닝을 활용하여 교량 점검보고서에서 손상 및 손상 인자를 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 교량 점검보고서에는 점검 결과 발견된 손상 및 원인 분석 결과가 기록되어 있다. 그러나 점검보고서의 양이 방대하여 인력으로 보고서로부터 정보를 수집하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반 개체명 인식 방법을 활용하여 교량 점검보고서 텍스트로부터 손상 및 손상 인자에 해당하는 단어들을 식별할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구현의 주요 방법론으로는 개체명 인식(Named Entity Recognition), 워드 임베딩(Word Embedding), 딥러닝의 일종인 순환신경망(Recurrent Neural Network)을 활용하였다. 실험 결과 제안된 모델은 1)훈련 데이터에 포함된 손상 및 손상 인자 단어들을 잘 식별할 수 있고, 2)단어 주변 맥락에 따라 특정 단어가 손상에 해당하는지 손상 인자에 해당하는지 잘 판별할 수 있을 뿐만 아니라, 3)훈련 데이터에 포함되지 않은 새로운 종류의 손상 단어도 잘 인식할 수 있는 것으로 확인되었다.