최근 재해분야에서 인공신경망(ANN), 기계학습(ML), 딥러닝(DL) 등 AI 기술이 활용성이 점차 증가하고 있으며, 센싱정보와 연계한 시설물 안전관리, 원격탐사와 연계한 재해감시(녹조, 산사태, 산불 등), 수문시계열(수위, 유량 등) 예측, 레이더·위성강수 자료의 보정과 예측, 상하수도 관망누수예측 등 다양한 분야에서 AI 기술이 적용되고 그 활용성이 검증된 바 있다. 본 연구에서는 ML, DL, 물리기반신경망(Pysics-informed Neural Networks, PINNs)을 이용한 다양한 재해분석 사례를 소개하고, 그 활용성과 한계에 대해서 논의하고자 한다. 주요사례로는 (1) SAR영상과 기계학습을 이용한 재해피해지역(울진 산불) 감지, (2) 국가 디지털 정보를 이용한 산사태 위험지역 판별(인제 산사태) (3) 기계학습 및 딥러닝 기법을 이용한 위성강수 자료의 보정·예측 및 유출해석, (4) 수리해석을 위한 수치해석분야에서의 PINNs의 적용성(1차원 Saint-Venant 식 해석) 평가 연구결과를 공유한다. 특히, 자료의 입·출력 자료만으로 학습된 인공신경망 모형 대신 지배방정식(물리방정식)을 만족하도록 강제한 PINNs의 경우, 인공신경망 모형보다 우수한 모의능력을 보여주었으며, 향후 복잡한 수리모델링 등 수치해석분야에서 그 활용가능성이 매우 높을 것으로 판단된다.
본 연구는 대학생들이 취업 후 조직 내 핵심인재로 성장하기 위하여 갖추어야 할 핵심역량과 하위요소를 파악하기 위하여 국내외 5개 기관에서 개발된 대학생 핵심역량 모형 사례와 선행연구를 분석한 후 대학생들이 갖추어야 할 핵심역량의 9개 영역을 제시하였다. 9개 영역은 논리적 사고력, 문제해결력, 정보 기술 활용능력, 의사소통능력, 협력관계 형성능력, 글로벌 역량, 자기관리능력, 가치관 및 태도, 리더십 영역이다. 그리고 9개 핵심역량을 습득하기 위하여 핵심역량 강화를 위한 독서지도 과목을 대학 교양과목으로 개발하여 학생들을 대상으로 1학기 동안 수업을 실시한 후 수업 내용과 학습효과 등에 대한 질적 분석을 실시하였다. 질적 분석 결과에 대한 일반적인 결론과 추후연구를 위한 제언을 제시하였다.
국제적 경쟁이 치열해지고 급속한 기술발전이 진행되고 있는 기업환경에서 좋은 정보시스템 인력을 선발하고 평가할 수 있는 방법은 매우 중요한 이슈이다. 그럼에도 불구하고 정보시스템 인력이 보유해야 할 지식과 스킬에 대해서는 많은 연구가 진행되었지만 이들 인력을 선발하고 평가하는 방법에 대해서는 그렇지 못한 것이 사실이다. 인력 선발은 정성적인 측정치와 정략적인 측정치 모두를 포함하는 다기준 의사결정 문제인데 본 연구에서는 정보시스템 인력의 스킬, 능력, 지식에 기초하여 이들의 선발과 평가 과정에서 이들을 분류할 수 있는 모형을 제시하였다. 본 모형은 신경망 알고리즘 모형에서 도출한 것으로서 Jaccard 선택함수 기반의 퍼지 ART 알고리즘을 적용하였다. 실제 인사자료를 활용하여 제안된 모형의 사용 용이성과 효과성을 검정해 본 결과 본 접근방법이 필드에서 충분히 활용될 수 있는 것으로 판단되었다.
국가 정보보안 산업의 기술변화는 인터넷의 사용과 네트워크의 발달로 인해 날로 빠르게 변화되어 가고 있다. 또한 의해 개인의 중요한 정보자산 뿐만 아니라 국가의 사회 간접 자본이라고 할 수 있는 정보가 위험에 놓여 있는 것이 현실이다. 국가방위 시스템과 네트?을 파괴하는 테러리스트를 막아낼 전문 인력이 절대적으로 필요하게 되었다. 그런데, 사이버테러를 담당해야 할 사이버테러대응부사관은 고급지식을 갖춘 전문 부사관을 요구하고 있다. 국가직무능력(NCS) 교육과정을 수행할 수 있도록 국가정보보안 현장 튜터를 활용한 교수-학습 모형을 개발하고 적용하고자 한다.
WRF 모형은 실제 자연에서 나타나는 대기 현상의 원인을 물리적 동적 방정식들의 항으로 표현한 수치예보모형으로 전세계의 상업적 비상업적인 수치예보모형 안에서 성능이 뛰어나다고 평가되어지고 있다. WRF 모형은 오픈소스 기반의 비상업적 모형으로 사용 및 수정이 자유로운 특징이 있으며, 위성 및 레이더와 같은 고도화된 다양한 기상관측자료를 입력자료로 활용할 수 있는 장점이 있다. WRF-HYDRO 모형은 WRF 모형이 갖는 공간적인 저해상도 문제를 해결할 수 있는 고해상도의 격자를 구축할 수 있으며 유출량과 수문 변량을 추정할 수 있는 추적 모형을 추가하여 수문학적 예측 능력을 향상하고자 개발되었다. 기존 모형과의 차별성으로는 기상인자로 인하여 도출된 지표면의 수문인자들이 시간의 변동에 따라서 다음 시간의 기상인자에 영향을 미치는 피드백 구조로 구성되어 기상과 지표면이 양방향으로 연결되는 특징이 있다. 기존 모형에 비하여 향상된 구조적인 특징은 수문학적 순환과정을 자연스럽게 재현함으로서 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 만경강 유역의 실제 유출 사상에 대하여 WRF-HYDRO 모형을 적용하고, 홍수통제소 관할 만경강 유역내 수문 관측소 자료와의 비교를 통해 WRF-HYDRO 모형의 적용성을 검토하였다. 수문 관측소를 통한 검토 결과를 기반으로 WRF-HYDRO 모형에서 제시된 수문-기상 정보를 통하여 만경강 유역의 홍수 사상의 발생 과정에 대한 추적 및 미계측 변량의 추정에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
TV 드라마 한 시즌 제작에 최소 수십 억 원이 투입되지만 투자 대비 효과 예측은 쉽지 않으며 참여 인력의 중요성에도 불구하고 그들에 대한 적절한 평가지표는 아직 존재하지 않는다. 그 동안 콘텐츠 평가지표로 널리 사용되어온 시청률 절대 수치는 지속 감소하고 있지만 대체할만한 지표는 아직 없는 상태다. 본 연구에서는 시청률 절대 수치가 아니라 개별 드라마 시청률 간 상대적 우위를 반응변수로 하고, 드라마 참여 인력이 과거에 획득하여 축적한 상대적 우위를 계량 능력지표화 하여 설명변수로 설계함으로써 드라마의 상대적 흥행성을 예측하는 모형을 개발하였다. 예측 모형으로는 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용하였고 예측 성능을 높이기 위해 기존 연구에서 유용한 것으로 판명된 설명변수를 추가하여 조합하였다. 결과적으로 본 연구에서 설계한 설명변수와 기존 연구의 설명변수로부터 최적의 조합을 탐색하여 구축한 예측 모형은 84%의 높은 정분류율로 우수한 예측 성능을 보여주었다. 이렇게 본 연구에서는 TV 드라마 참여 인력 능력지표와 시청률을 활용하여 콘텐츠의 상대적 흥행성을 예측함으로써 콘텐츠 산업 전반 투자 효율화와 활성화를 촉진하려 한다.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.438-454
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1997
본 논문에서는 정보기술을 활용하고자 하는 정부 관리자들의 보다 전술적인 문제로써 정보 기술사업의 선정방안에 대해서 미국 뉴욕주의 사례를 중심으로 논하였다. 뉴욕주의 정보기술사업 선정에 대한 분석은 선정절차, 선정기준, 평점방법, 그리고 선정조직의 측면에서 이루어졌다. 뉴욕주 기술사업 선정은 평가절차가 정확성에 보다 치중하고 있으며, 평가기준도 제안조직의 능력보다는 제안된 사업의 개발로 인한 영향 평가에 초점을 두고 있다. 평점모형에서는 구체적인 가중치를 부여하여 계량화하기보다는 영향의 (+)와 (-)를 밝히고 있다. 평가조직은 내ㆍ외부 전문가를 충분히 혼합하여 활용하고 있다. 이러한 특징은 의사결정의 문화성, 합리성, 그리고 합법성의 측면에서 다시 논의되었다. 뉴욕주정부의 정보 기술 사업 선정과정에서의 특징이 정보정책에 갖는 함의 또한 논의되었다.
본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 기상예보정보를 활용한 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분할에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy Clustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 정성적인 기상예보정보를 정량화 시키는 방법을 제안하였다. AMFIS를 이용하여 월 댐유입량 예측 시, 관측자료만으로 구성된 모형에 의한 예측결과와 관측자료에 기상예보정보를 더하여 구성된 모형에 의한 예측결과를 비교하였다. 그 결과 ANFIS는 기상예보정보를 활용하여 댐유입량을 예측했을 때가 관측자료만으로 예측했을 때보다 예측능력이 더욱 정확함을 보였다.
본 논문은 ATMS와 ATIS에서 요구되는 교통관리 및 정보제공의 효과분석을 위해, 운전자의 주행 및 경로선택 의사결정과 교통제어에 대한 반응등 운전자 행태를 모의실험에 반영함으로써 교통시스템의 실시간 특성을 모사할 수 있는 모형을 구축하고 이를 기반으로 하는 미시적 교통 모의실험기를 개발하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 운전자, 차량, 교통망, 검지 및 신호시스템, 교통정보제공시스템 등을 교통시스템의 주요 구성요소로 설정하였으며 운전자 및 차량특성, 차두시간분포와 차량발생모형, 차량주행모형, 차로변경 및 간격수락모형, 경로선택모형을 주모의실험모형을 구성하는 부모형으로 결정하였다. 따라서 본 논문에서는 각각의 부모형들에 대한 최근의 연구결과들을 검토하고, 현실모사 능력과 함께 다른 부모형들과의 연계, 모의실험기의 구현상에서의 적합성 등을 고려하여 적정모형의 선정 및 수정, 새로운 부모형의 구축을 수행하였다. 구축된 부모형을 통합하여 교통모의실험기를 개발하였으며 구축된 모형의 타당성 및 적용성 검토를 위해 현장자료 및 가상자료를 이용한 검증을 수행하였다. 검증결과 모형의 목적인 교통제어 및 정보제공등의 시스템 대안의 평가에 이용 가능한 것으로 나타났다. 또한 본 논문의 연구결과는 교통제어 및 정보제공전략 대안의 평가뿐만 아니라 차량추종 및 차로변경 등의 미시적 교통모형 연구, 동적기종점 통행량 추정, 동적통행배정의 연구에도 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 본 논문의 연구모형은 현단계에서는 현실의 모사 및 분석을 위한 도구보다는 새로운 대안들간의 비교평가를 위한 도구로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 이에 따라 현실모사의 정확도를 확보하기 위한 검증 및 개선이 필요할 것이며, 각 부모형들에 대한 계속적인 연구와 새롭게 발표되는 연구결과를 수용한 지속적인 개발이 필요할 것이다.유기적인 연계에 있음을 밝히고 있다. 건설을 위한 정책적 시사점과 동북아 연구개발정보 Portal 및 APEC APGrid 연구망 등의 구체적인 정보인프라 구축방안을 도출하였다.술 주기를 도출하고, 산업 내 평균 권리 청구 항목 수를 이용하여 각 산업의 기술 범위를 비교하였다. 각각의 동적 분석을 통해 시간에 따른 변화 양상이 관찰하였고, ANOVA 분석을 이용하여 통계적 유의성을 검증하였다. 본 연구는 현재의 기술 패러다임 내에서 Pavitt이 제시한 산업 분류의 근거를 보충 설명하였고 특허 정보를 이용하여 기술혁신의 산업별 유형에 대한 폭넓은 분석방법을 제시하였다.별 시간대별 효과분석을 통하여 정책의 시행여부가 결정되어야 할 것이다. 한편, 화물전용차선의 설치로 인한 물류비용의 절감을 보다 효과적으로 달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from increase of weight of single cocoon. "Manta"2.5ppm produced 22.2kg of cocoon. It is equal to 9%
빅데이터 기술은 기업의 경쟁력을 높일 수 있는 혁신 기술 중 하나로 급성장하고 있는 가운데 농업 분야 또한 빅데이터를 활용한 경쟁력 제고와 미래 산업으로의 발전이 중요 당면과제로 부상하고 있다. 해외의 경우 농업 빅데이터를 활용한 스타트업이 빠른 속도로 증가하며 성장하는 반면 국내의 경우 생산 분야 일부 농업 벤처 외에는 빅데이터 활용이 미흡한 실정이다. 또한 기업의 빅데이터 활용수준이나 활용의도에 영향을 미치는 요인에 대한 연구가 대기업이나 특정 산업에 국한되어 이루어지고 있으며, 연구마다 영향요인 변수의 검증결과가 상이하게 나타나 산업/기업특성에 따라 연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 농업벤처기업에서 새로운 ICT인 빅데이터를 도입하고 사용하는 데 영향을 미치는 요인을 파악하고, 이를 통해 기대하는 편익에 대해 파악함으로써 활용을 촉진할 수 있는 방안을 제시하는 데 있다. 본 연구는 빅데이터가 조직의 프로세스를 변화시키고, 최고경영층의 지원이 필수적이며, 기업이 처한 환경적 압박에 대응할 수 있는 수단으로 보고 기술·조직·환경(TOE: Technology-Organization-Environment) 프레임워크를 기반으로 혁신확산이론(Diffusion of Innovation Theory) 모형을 결합하여 본 연구에 적합한 변수들을 도출한 후 이들 변수간의 인과관계를 설정하여 연구모형을 구성하였다. 이에 따라 TOE모형의 기술적 요인에 관한 변수로는 혁신확산이론 변수인 상대적이점, 호환성, 복잡성을 채택하였고, 조직적 요인에 관한 변수로 최고경영층 지원, 비용부담능력을, 환경적 요인에 관한 변수로는 법적·정책적 지원, 경쟁자 압력을 채택하였다. 이들 3가지 요인에 속한 7가지 변수들과 빅데이터 사용의도와 기대편익 간의 관련성, 그리고 농업벤처 사업분야의 조절효과에 대한 8개의 가설을 설정하였다. 본 연구는 실제 농업벤처기업 종사자 대상 설문을 통한 실증연구를 통해 벤처 현장에서의 빅데이터 활용수준을 높이기 위한 기술적, 조직적, 환경적 관점의 정책 개선방안을 제시하고, 생산/가공/유통 등 사업분야별 비교를 통해 영향요인의 중요도 차이를 규명해 영역별로 차별적이고 효과적인 정책 방향성을 도출하는 데 시사점을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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