• 해양환경안전학회지
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• 제20권6호
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• pp.671-676
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• 2014

본 연구에서 Tokyo-MOU의 정보시스템 APCIS와 해양수산부 항만국통제 정보관리시스템의 PSC 실태를 분석한 결과, 2009년을 기준으로 결함지적률(DFR)과 출항정지율(DTR) 모두 감소 추세를 보였다. 그러나 선령 30년 이상 선박과 편의치적 선박, Ro-Ro 여객선과 일반화물선, 총톤수 1,000톤 이하의 소형선박은 높은 DFR과 DTR을 보였다. 항만별로는 제주항을 제외한 전체 항만의 평균 DFR은 82.5 %, 평균 DTR 5.1 %로 나타났으며, 항만별로 큰 편차를 보였다. 각 항만별 PSCO가 점검해야 할 선박의 척수도 심한 지역 불균형을 보였다. 항만국통제관(PSCO)이 지적하는 우리나라 항만국통제의 가장 큰 문제점으로는 인력부족과 1인에 의한 단독점검으로 밝혀졌다. 우리나라의 PSC 점검 내실과 강화를 위해서는 고위험선박을 대상으로 한 집중점검, 4개 구역으로 한 권역별 인적 네트워크(협력체) 구축, 항만별 점검 할당량 재산정, PSCO 인력확보 등의 개선책이 필요하다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.299-305
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• 2019

본 연구는 고령화와 젊은층의 이탈로 인한 농경사회에서 고령 및 여성 인력의 애로사항을 해결해주기 위해 시작되었다. 기존에 나와있는 농업용 고소리프트의 경우 전문 자격증 및 조작의 어려움과 평지가 아닌 불균형적인 도로 혹은 작업환경에 노출된 위험성과 여성들도 쉽고 효율적으로 생산적 농업을 할 수 있도록 하기 위하여 선행연구를 바탕으로 진행하였다. 먼저 농업용 포크리프트의 목적인 물체를 이용한 견인 성능 예측 모델을 통하여 시뮬레이션을 진행하고, 견인 성능 모델 수식을 이용하여 실험이 진행되고 있는 경남 김해시의 토양(점착력 34.125kPa, 내부마찰각 35.294deg, 외부마찰각 13.620deg, 부착력 5.750kPa, 평균 원추지수 0-15cm cl, 1001.8kPa)에 맞추었다. 시뮬레이션용 포크리프트의 경우 농업용 전동식 포크리프트의 구동력 및 운동저항 예측 모델링을 수식화하고 이를 바탕으로 모터 제어 드라이브는 AC모터 전용 드라이브인 1232E 모델을 적용, 프로그래밍을 통해 두 개의 드라이버를 각각 마스터와 슬레이브로 구분지어 구동할 수 있도록 하였고 메인 PCB에는 모터구동, 유압구동, 각종 출력을 제어할 수 있도록 시뮬레이션용 모델을 제작하였다. 제작된 시뮬레이션용 모델은 현재 지속적인 시뮬레이션과 수정 및 보완을 진행하고 있으며, 추후 본 연구를 바탕으로 보다 안전하고 효율성이 뛰어난 농업용 전동식 포크리프트의 개발을 위하여 연구를 지속할 예정이다.

• 서비스연구
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• 제8권3호
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• pp.115-136
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• 2018

최근의 연구개발 사업은 산업체, 연구소, 학계 등이 함께 참여하는 공동협력 연구의 형태를 많이 띠고 있다. 공동연구개발은 연구개발에 따르는 비용과 위험을 분담하고 지식을 보완함으로써 연구개발에 있어서 규모의 경제성과 경제적 효율성이 달성될 수 있다. 그러나 연구개발 주체간의 힘의 불균형과 정보의 비대칭성, 신뢰의 상실, 이로 인한 기회주의적 행태 등으로 인해 그 성과가 미미하거나 실패로 끝나는 경우가 빈번하게 발생하기도 한다. 본 연구는 일련의 연구개발 과정을 지식과 정보라는 서비스 상품이 생산되고 소비되는 과정으로 인식하여 서비스 마케팅적 관점에서 접근하고자 한다. 또한 연구개발에 참여하는 여러 주체들 사이의 행동적 특성을 관계 마케팅이라는 시각에서 접근하고자 한다. 조직간 관계를 설명하는 변수들이 많이 있지만 본 연구에서는 공정성과 품질, 신뢰, 그리고 충성도 간의 관계를 규명하여 보고자 한다. 공동연구를 수행하는 과정에서 공정성과 품질이 신뢰 및 충성도에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구에 참여하는 기관의 종사자들에게 설문지를 돌려 자료를 수집하였으며, 다양한 통계분석을 거쳐 설정된 가설과 연구모형에 대한 검증을 하였다. 분석결과 절차적 공정성과 분배적 공정성은 조직 신뢰와 구성원 신뢰에 긍정적인 영향을 미쳤다. 과정 품질과 결과 품질도 대체적으로 조직신뢰와 구성원 신뢰에 긍정적인 영향을 미쳤으나 결과 품질은 구성원 신뢰에 유의적인 영향을 미치지 못했다. 그러나 절차적 공정성과 분배적 공정성은 모두 충성도에 긍정적인 영향을 미치지 못했다. 결과 품질은 충성도에 유의한 영향을 미쳤지만 과정 품질은 그렇지 못했다. 또한 조직 신뢰와 구성원 신뢰는 충성도에 모두 유의한 영향을 미쳤다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.40-51
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• 2021

본 연구의 목적은 지속 가능한 도시성장 관리를 위한 일환으로 도시균형발전을 위해 공간모델링 기법을 이용하여 도시공간 구조 진단하는 것이다. 도시공간구조는 다양한 활동의 상호작용이므로 공간구조 요소들의 패턴 변화 분석과 함께 요소들의 분석 결과를 연계하여 살펴볼 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 인구, 교통 분야에 대하여 접근하였으며, 대상지의 관련 법령에 따라 정의된 다양한 생활권별 공간구조를 분석하였다. 인구는 시계열별 변화 데이터를 공간통계기법인 Getis-Ord G_i^* 기법에 적용함으로써 인구 집중지역에 대한 군집 변화를 분석하였으며, 교통은 출퇴근 교통 O-D 데이터를 Social Network Analysis 기법에 적용함으로써 중심성 변화를 분석하였다. 분석결과 대상지 전체적으로 불균형이 심화되고 있었으며, 중심성의 변화가 분석되었다. 분석 결과는 다른 공간요인과 연계하여 해석함으로써 생활권별 도시공간구조를 전망하고 지속 가능한 도시성장관리를 위한 방향을 제시할 수 있었다. 이러한 결과는 해당 도시에서 진행되고 있는 도시정책뿐만 아니라, 전 세계 많은 도시에서도 급속한 도시발전과 통제할 수 없는 개발에 대응하기 위하여 도입하고 있는 다양한 도시 성장 관리 정책의 의사결정을 위한 도구로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.12-23
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• 2021

수출 비중이 높은 한국은 다른 국가들에 비해 글로벌 가치사슬(GVC)에 대한 의존도가 높기 때문에 GVC변화에 민감한 구조를 지니고 있다. 이는 과거부터 한국의 수출이 특정국가와 품목에 편중되어 있으며, 수출제품을 만들기 위해 필요한 소재·부품·장비들을 대부분 수입에 의존하는 경향이 있기 때문이다. 현재 우리나라는 일본과의 무역분쟁을 겪고 있으며 소재·부품·장비의 수입 의존도가 높은 일본과의 무역분쟁은 GVC 공급 불균형을 야기해 우리나라 산업 전반에 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 일본의 수출규제로 인한 경제피해를 최소화하기 위해서는 대일의존 수입품들의 수입다변화 및 국산화를 통한 대일의존도를 낮추는 형태로의 GVC 체질 개선이 필요하다. 이러한 체질 개선을 이루기 위해서는 우선적으로 대일의존 수입품들을 도출하고 수입다변화와 국산화가 필요한 수입품들을 선별하여 수입다변화와 국산화를 진행해야 할 것이다. 또한 대일의존 제품의 국산화 목표달성을 위한 R&D 투자전략 수립이 반드시 필요할 것이다. 이러한 R&D 투자전략 수립은 기존에는 전문가 중심의 정성적 방식이 많이 이용되어 왔지만, 본 논문은 이와는 차별화된 데이터 기반의 정량적 분석결과를 토대로 한 R&D 투자전략에 대해 논의하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.133-140
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• 2022

우리는 유학생이 작성한 한국어 쓰기 답안지의 점수 구간을 예측하는 문제에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델의 예측 성능을 조사한다. 이를 위해 총 304편의 답안지로 구성된 실험 데이터 세트를 구축하였는데, 답안지의 주제는 직업 선택의 기준('직업'), 행복한 삶의 조건('행복'), 돈과 행복('경제'), 성공의 정의('성공')로 다양하다. 이들 답안지는 네 개의 점수 구간으로 구분되어 평어 레이블(A, B, C, D)이 매겨졌고, 총 11건의 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 구체적으로는 5개의 '직업' 답안지 점수 구간(평어) 예측 실험, 5개의 '행복' 답안지 점수 구간 예측 실험, 1개의 혼합 답안지 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 이들 실험에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델(KoBERT, KcBERT, KR-BERT)이 다양한 훈련 데이터로 미세조정되었다. 또 두 개의 전통적인 확률적 기계학습 분류기(나이브 베이즈와 로지스틱 회귀)도 그 성능이 분석되었다. 실험 결과 딥러닝 기반 한국어 언어모델이 전통적인 기계학습 분류기보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 KR-BERT는 전반적인 평균 예측 정확도가 55.83%로 가장 우수한 성능을 보였다. 그 다음은 KcBERT(55.77%)였고 KoBERT(54.91%)가 뒤를 이었다. 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀 분류기의 성능은 각각 52.52%와 50.28%였다. 학습된 분류기 모두 훈련 데이터의 부족과 데이터 분포의 불균형 때문에 예측 성능이 별로 높지 않았고, 분류기의 어휘가 글쓰기 답안지의 오류를 제대로 포착하지 못하는 한계가 있었다. 이 두 가지 한계를 극복하면 분류기의 성능이 향상될 것으로 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1663-1676
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• 2022

최근 딥러닝을 활용한 토지피복분류 기법 연구가 다수 수행되고 있다. 그런데 양질의 토지피복 학습데이터를 충분하게 구축되지 못하여 성능이 저하되는 양상이 확인되었다. 이에 따라 본 연구에서는 데이터 확장 기법의 적용을 통한 토지피복분류 성능의 향상을 확인하였다. 분류 모델로는 U-Net이 활용되었으며 AI Hub에서 제공하는 토지피복 위성 이미지 자료를 연구자료로 활용하였다. 원본 데이터로 학습한 모델과 데이터 확장 기법이 적용된 데이터로 학습한 모델의 픽셀 정확도는 각각 0.905와 0.923이었으며 평균 F1 스코어는 각각 0.720과 0.775로 데이터 확장 기법을 적용하였을 때가 보다 우수한 성능을 나타내는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 원본 학습데이터를 활용하여 학습한 모델의 경우 건물, 도로, 논, 밭, 산림, 비대상 지역 클래스에 대한 F1 스코어가 0.770, 0.568, 0.733, 0.455, 0.964 그리고 0.830이었으며, 데이터 확장을 적용하였을 때에 각 클래스에 대한 F1 스코어는 각각 0.838, 0.660, 0.791, 0.530, 0.969 그리고 0.860으로 모든 클래스에 대해 데이터 확장이 성능향상에 유효하다는 사실을 확인하였다. 또한, 클래스 균형에 대한 고려없이 데이터 확장을 적용했음에도 불구하고 데이터 불균형에 의한 클래스별 성능 왜곡을 완화할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이는 절대적인 학습데이터의 양이 증가했기 때문이라 판단된다. 본 연구 결과는 다양한 영상 처리 분야에서 데이터 확장 기법의 중요성과 효과를 증명하는 기반 자료의 역할을 수행할 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.695-709
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• 2022

본 연구는 코로나19 이후 가정 내 식사 비중이 증가함에 따라 어머니들이 식사준비 시 느끼는 스트레스와 먹거리 소비패턴 변화를 조사하기 위해 20세 이하의 미성년 자녀를 둔 30~40대 어머니를 대상으로 개별적인 심층면담을 통한 질적연구를 수행하였다. 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 코로나19 이후 대면 교육의 확대로 자녀들이 가정에 머무르는 시간이 길어지면서 어머니의 직업유무에 상관없이 식사준비가 스트레스로 작용하고 있었다. 외식 빈도는 현저히 감소한 반면, 가정 내 배달음식 이용과 온라인 장보기 빈도는 크게 증가했음에도 불구하고 배달음식의 위생문제와 영양불균형에 대한 우려로 자녀의 식사는 신선한 음식으로 골고루 직접 준비하고자 하였으며, 특히 자녀의 연령이 낮을수록 이러한 경향이 높았다. 먹거리 소비 결정요인을 분석한 결과, 어머니들의 연령이 낮고 가구소득이 높을수록 유기농 먹거리에 대한 관심이 높았으며, 학력이 낮을수록 먹거리 및 건강관련 정보에 무관심한 태도를 보였다. 건강에 대한 관심 증가로 건강기능식품을 이전에 비해 꾸준히 섭취하고 있었으며, 백신을 미접종한 자녀의 면역력 향상을 위해 건강기능식품을 추가로 구매한 경우가 많았다. 이상의 결과를 바탕으로 영유아나 어린이를 대상으로 한 다양한 유기농 밀키트 제품의 개발과 함께 고위험시대에 대응하기 위한 건강하고 안전한 가정 내 먹거리 지침 및 식생활관련 교육의 필요성을 제기하는 바이다.

• 디자인융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.1-16
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• 2015

오늘날 아동 비만의 위험성과 영양불균형이 사회적 문제로 떠오르면서 국내에서도 식생활 및 영양정보를 다루는 교육용 콘텐츠·자료 개발이 다양한 형태로 시도되고 있으며 그 중요도가 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 초등학교 저학년 학생을 대상으로 아동이 학교에서 이루어지는 영양교육과 연계하여 자기 주도적으로 학습하고, 습득한 지식을 실생활에 적용하여 올바르고 균형 있는 식생활을 할 수 있도록 하기 위한 맞춤형 영양교육 학습 자료를 디자인 방향을 설정하고자 하였다. 이를 위해 선행연구 및 문헌조사 등을 바탕으로 초등학교 저학년 영양교육에 대한 이론적 고찰을 시행하고, 의료·교육·디자인계 전문가 자문을 통해 저학년 아동을 대상으로 실행될 설문조사를 위한 문항 요소를 도출하여 서울시와 경남 창원시 소재의 초등학교 2곳의 1, 2학년 어린이 110명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 평가 결과, 저학년 아동은 영양교육에 대해 긍정적인 반응을 보였으며, 멀티미디어 기반의 컨텐츠를 활용한 학습 유형과 퀴즈활동을 선호하고, 칼로리 조절 식사에 관하여 학습하고자 하는 의향이 있었다. 학습 자료 디자인 요소에 대해서는 주황, 초록 계열의 색과 고딕류 서체를 선호하였으며, 영양에 대한 정보 표현법으로는 실제의 모습과 흡사한 그림체와 수치측량법 사용에 긍정적인 의견을 나타냈다. 이를 바탕으로 초등학교 저학년인 1,2학년 학생들의 눈높이에 맞춘 자기주도학습 영양교육자료 디자인의 방향성을 설정하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.157-165
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• 2023

수산물은 많은 국가의 주요한 단백질 공급원이며 소비가 증가하고 있다. 우리나라도 수산물 소비는 증가하는 반면 자급률은 낮아지고 있으며, 수산물의 수입량이 증가함에 따라 안전관리의 중요성이 높아지고 있다. 국내로 수입되는 수산물은 110여 개 국가로부터 수백 종에 이르며, 수입 수산물의 안전관리를 검사관의 경험에만 의존하는 것은 한계가 있다. 데이터를 기반으로 수입 수산물 통관검사 결과를 예측할 수 있는 모델을 개발하여 수입신고서가 제출되었을 때 수산물의 부적합 가능성을 판단하는 머신러닝 분류 모델을 생성한다. 수입수산물 통관검사 결과 부적합율은 1% 미만으로 매우 낮은 불균형 데이터이므로 이러한 특성을 보완할 수 있는 샘플링 방법을 비교 연구하였고, 분류결과를 해석할 수 있는 전처리 방법을 적용하였다. 여러 가지 머신러닝 기반의 분류모델 중에서 랜덤포레스트와 XGBoost가 좋은 성능을 보였다. 통관검사 결과 적합과 부적합을 모두 잘 예측하는 모델은 ADASYN과 원-핫 인코딩을 적용한 랜덤포레스트 기본 모델이며 정확도 99.88%, 정밀도 99.87%, 재현율 99.89%, AUC 99.88%이다. XGBoost는 오버샘플링과 인코딩 종류에 상관없이 모든 지표가 90%를 넘겨 가장 안정적인 모델이다.