• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1156-1164
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• 2012

한옥은 단순히 전통건축의 의미를 넘어서 우리 선조들의 삶에 대한 양식과 인식을 담고 있는 지금도 살아 숨 쉬는 문화유산이다. 최근 한옥이 자연친화적 건축으로 주목을 받게 되면서 한옥의 전통적 방식을 훼손하지 않으면서도 건축과정에 효율을 꾀할 수 있는 방안이 모색될 필요가 대두되었다. 이에, 본 논문에서는 건축정보모델링을 기반으로 하는 설계 지원도구를 개발하여 한옥의 설계에서 검증, 생산 공정에 이르는 전 과정을 지원하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 먼저, 전통건축의 통시대적 고찰과 한옥의 목구조 방식에 대한 체계적인 분석을 통해 전통건축 설계에 필요한 부재들에 대한 효율적 설계 방식을 제시한다. 논문에서 제안하는 방식은 특성이 비슷한 부재들을 모아서 하나의 템플릿으로 설계하고 다양한 형태의 유사부재들을 속성 값에 따라 자유롭게 생성할 수 있도록 객체지향 방식의 표현기법을 사용하는 것이다. 이 방식은 객체지향 방식의 부재를 표현함에 있어서 연결 부재간의 상관관계를 부재와 부재간의 관련 파라미터들 사이의 결합규칙을 적용함으로써 설계의 오류를 최소화 하도록 지원할 수 있다. 또한 개발된 시스템은 서양건축 설계 위주의 CAD프로그램에 플러그 인 형태로 수행할 수 있기 때문에 전통적인 방식의 한옥설계는 물론 한옥 건축문화를 현대적 생활공간에 쉽게 접목할 있도록 고안되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제29권3호
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• pp.277-284
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• 2020

스마트 팜 관리의 활용 효율성을 높이기 위해서는 작물 및 환경 변화에 대한 사전 검사를 실시간으로 평가하기 위한 모델링 기법이 필요하다. 시설 온실 내부의 CO₂와 같은 필수 환경 요소는 다양한 상관 변수가 밀접하게 결합 된 시간 영역에서 신뢰할 수 있는 추정 모델을 확립하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 입력 영역과 출력 변수를 CO₂와 같은 시간 관점에서 인접 영역에 분포된 환경 정보를 이용하여 시간 복잡도를 줄이기 위한 인공 신경망을 개발하기 위해 수행되었다. 스마트 팜을 계측하기 위한 센서 모듈을 통해 환경 요소를 지속적으로 측정하였다. 실험기간의 평균 데이터로 예측하는 모델링 1, 전일 데이터로 예측하는 모델링 2을 구성하여 CO₂ 환경인자의 상호관계를 예측하였다. 전일의 데이터 학습으로 예측하는 모델링 2가 60일 평균값으로 예측한 모델링 1에 비해 성능이 우수하였다. 30일 이전까지는 대부분 0.70~0.88사이의 결정계수를 보였으며 모델링 2가 약0.05정도 높게 나타났다. 하지만 30일 이후에는 두 가지 모델링 모두 결정 계수 값이 0.50 이하로 낮은 값을 보였다. 모델링 접근법에 따라 결정 요인의 값을 비교하고 분석 한 결과 인접한 시간대의 데이터는 고정 신경망 모델을 사용하는 대신 예측이 필요한 지점에서 상대적으로 높은 성능을 나타냈다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.29-37
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• 2012

본 논문에서는 화훼 온실에 Ubiquitous 기반의 Sensor Network와 다양한 센서를 설치하여, 최적의 자동 온실 환경을 구현, 그 결과를 평가하였다. 이를 위해, 온실에서의 다양한 생장환경 정보를 실시간 수집/분석하여, 기존의 최적 생장환경 권장 수치를 기준으로, 최적의 생장 환경을 유지하도록 설계하였다. 실험 대상인 화훼온실의 농작물 생장결과를 측정하기 위해, 환경변화에 따른 최적의 생장환경을 유지하도록, 온실 시설물을 제어하는 시스템을 구현하고, 이를 분석하였다. 기존의 온실 관리 방법과는 달리, 본 논문에서 적용된 시스템은 사용자가 원격에서 생장환경 모니터링 및 시설제어가 가능하도록 설계되었다. 또한, 화훼의 생산량 및 품질 향상을 위해 자동 온습도 조절기와 인공광원 등을 설치하였다. 그 결과 온실 시설물과 인공광원의 제어를 통해 화훼 생산량, 품질, 노동력 및 난방비에서 기존보다 상당히 향상됨을 볼 수있었다. 실험결과, u-화훼 시스템이, 날씨 변화 및 이상 기상 상황 등이 발생했을 경우, 사용자에게 SMS를 통해 경고 메시지를 보냄으로써 실시간적으로 이상 날씨 변화 상황에 원격으로 제어, 대응하여, 최적의 생장환경을 유지, 농가의 소득을 극대화할 수 있음을 입증하였다.

• 정보화정책
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• 제22권1호
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• pp.28-46
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• 2015

정부 3.0의 확산으로 공공 데이터의 활용요구가 증대되고 있으나, 정부가 보유하고 있는 공공데이터의 품질 및 관리체계는 아직 성숙화되어 있지 않아 데이터 개방 및 활용의 저해 요소로 부각되고 있다. 데이터 관리 및 연계 활용의 효과와 효율성을 향상시키기 위해서는 데이터 품질관리에 관한 표준 마련과 이를 평가할 수 있는 평가기준의 마련이 필요하며, 지속적인 품질관리가 이루어질 수 있도록 수준을 측정할 수 있는 체계의 마련이 필요하다. 본 연구는 공공데이터 품질관리 수준을 평가하고, 품질관리 수준을 지속적으로 판단할 수 있는 데이터 품질관리 성숙도 모델을 제시한다. 성숙도 모델은 프로세스 참조 모델과 측정 프레임워크로 구성하였다. 프로세스 참조 모델은 PDCA 기반의 15개 프로세스를 정립하였으며 이를 토대로 프로세스의 능력 수준과 데이터 품질관리 조직의 성숙도 수준을 평가하는 프레임워크를 마련하였다. 본 연구에서 제시한 성숙도 모델은 향후 공공기관이 보유하고 있는 데이터의 품질관리 현 수준을 진단하고 문제점을 개선하는 등 보유 공공데이터의 지속적인 품질향상을 위한 단계별 목표와 방향성을 수립하는 데 활용할 수 있으며, 궁극적으로는 공공데이터의 품질 신뢰도 향상을 통한 안정적인 공공데이터의 민간 개방을 촉진하고 이용을 활성화하는 데 적극 기여할 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.331-340
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• 2002

웹의 세계는 하루가 다르게 확장되고 있다. 이에 따라, 지능형 정보추출 기능이 없다면 우리는 넘쳐나는 데이터 앞에서 더욱 무기력해 질 수밖에 없다. 범용 탐색 엔진을 위한 기존의 웹 검색 기법은 특정 영역이나 특정 키워드에만 집중해야하는 특정 검색 엔진에는 너무 느린 경향이 있다. 본 논문에서는 웹 검색 능력을 개선하는 새 모델을 제시하고 실험하였다. 특정 영역과 관련된 초기의 관련 웹 페이지 집합에서 적절한 웹 페이지들을 선택하는 문제는 웹 검색 속도를 향상시키기 위해 매우 중요할 수 있다. 기준 웹 페이지 선택 기법 DOPS는 선택된 웹 페이지들이 가능한 한 직교성을 갖도록 동적으로 웹 페이지를 선택한다. 또한 새로 정의된 메져를 이용하여 적합한 기준 페이지들의 수도 결정해줄 수 있다. 매우 특화된 영역에 대한 실험을 통해서도, 본 방법은 거의 전문가 수준에 가까이 동작하였다. 전문가들이 초대형 초기 페이지 집합에 대해 일할 수 없다는 점과 그들도 기준 페이지 수의 최적치를 결정하기에 어려움을 느낀 다는 점을 고려하면, 본 방법은 매우 유망하다 할 수 있다. 또한 웹 환경에 강화학습도 적용하도록 하였고, DOPS에 기반을 둔 강화학습 실험을 통해 본 방법이 하이퍼링크 수나 시간 면에서 매우 양호한 결과를 보임을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권11호
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• pp.87-104
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• 2015

최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷 (IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 이러한 사물인터넷의 발전과 더불어 C-ITS (Cooperative Intelligent Transport System) 환경에서 고속으로 이동하는 차량이 기존의 노변 인프라 외에 주행 중인 다른 차량까지 교통 인프라에 포함하여 차선 및 번호판 인식, 전방 사고 및 도로 공사 감지 등 쌍방향 정보 공유를 통해 효율적인 도로 주행을 함으로써 운전자에게 편리성과 안전성을 높여주고 나아가 교통 효율성을 높이고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 C-ITS 환경에서 고속도로 주행 시 버스전용 차선 인식 후 교통 인프라와 연계하여 버스전용 차선 내 주행차량의 주행 가능 여부를 판단하고 이에 따른 후속 조치에 관한 연구를 진행하였다. 버스전용차선 인식을 통해 버스전용 차로의 위치를 파악한 후 후속 차량의 정면 전방 및 측면 전방 차량의 번호판 인식을 진행하고 향후 교통 인프라로 하여금 인지하게 하는 방법에 관한 학습과 해당 실험결과를 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.483-492
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• 2019

정부의 메이커 운동(Maker Movement) 형성을 위한 적극적인 정책과 지원으로 관련 문화와 교육이 매우 활성화되고 있다. 본 연구는 최근 증가하고 있는 국내 메이커 운동의 교육 분야의 현황을 파악하고, 긍정적인 방향의 발전을 위한 메이커 교육 활성화 방안을 제안하는데 목적이 있다. 이를 위하여 첫째, 기존의 메이커 교육 운영자와 참여자를 대상으로 하는 심층 인터뷰를 통해 국내 메이커 교육의 현황과 문제점을 도출한다. 둘째, 인터뷰 스크립트 내용을 기반으로 질적 조사 분석 프로그램(NVIVO)을 통한 키워드 분석과 그 특징을 파악한다. 셋째, 분석 결과를 토대로 국내 메이커 교육의 활성화를 위한 방안과 발전 방향을 제안한다. 메이커 교육을 실행한 교육자와 참여한 학생을 기준으로 분석했을 때, 교육의 전문성을 위해 전문 메이커 교사가 필요했고, 참여한 학생들의 메이커 채널 확장과 전문적인 네트워킹이 요구되었다. 또한, 메이커 교육의 특성을 반영한 전문 프로그램과 적절한 정책 지원이 필요했다. 본 연구는 향후 메이커 교육을 위한 구체적인 지원 방식 및 관련 교육자 양성과 교육 환경 등의 개선에 도움을 주어 메이커 운동의 주요 분야인 메이커 교육의 활성화에 기여하고자 한다.

• 경영과정보연구
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• 제38권1호
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• pp.83-101
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• 2019

블록체인은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등과 더불어 혁신적인 기술로 간주된다. 최초의 블록체인 애를리케이션이고 암호화폐인 비트코인 출시 이래로, 블록체인은 파괴적 기술로의 인식은 물론 폭 넓게 확산되지도 못하고 있다. 블록체인 관련 연구를 살펴보면, 암호화폐, 기술 일반동향과 전망, 요소기술 등에 대한 설명이 대부분이다. 물론 아직까지 블록체인 기반의 킬러 애플리케이션이 존재하지 않고 있다. 이와 같이 늦게 확산되는 블록체인 기술을 고려하여, 국내의 블록체인에 대한 최신 연구 상황에 대한 이해가 필요하다. 본 연구의 목적은 기업의 IT실무 담당자들이 조직의 경쟁력을 높이기 위해서 필요한 블록체인 애플리케이션을 식별할 수 있도록 가이드라인을 제공하는 것이다. 이를 위해서 우리는 네 가지의 접근법을 소개한다. 첫째, Iansiti & Lakhaki(2017)가 제안한 분석틀을 적용하여 국내에서 발간된 블록체인 관련 연구논문을 분류하였다. 이 작업의 목적은 조직의 실무자들이 블록체인 애플리케이션의 도입을 고려할 때 벤치마크 또는 사례로서 활용할 수 있도록 도움을 주기 위함이다. 두 번째는 제시된 분석틀을 이용하여 블록체인 애플리케이션의 가치 개념을 도입하여 조직의 블록체인 애플리케이션 채택의 진화적 경로를 제안하였다. 세 번째는, 블록체인 기술 도입을 조직의 혁신을 촉진하기 위한 수요관점에서블록체인 기술 적용이 가능한 영역을 식별할 수 있는 근거를 제공하였다. 네 번째는 기업 가치사슬 모형과 다섯 경쟁세력 모형을 이용하여 블록체인 애플리케이션 도입의 탐색할 수 있는 근거를 제공하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.973-979
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• 2020

본 연구에서는 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회 감성을 객관적이고 정량적으로 추정하는 데 목적이 있다. 52명(남 26명, 여 26명)의 피험자가 실험에 참여하였다. 실험은 30초의 참조 데이터 측정 후, 공감 유무에 따라 얼굴 표정 모방 과제와 자발적 표현과제로 구분되어 두 사람은 상호작용하였고 동공을 촬영하였다. 이진화 및 원형 윤곽선 검출법의 영상처리를 활용하여 동공 데이터를 수집하였고, 이상 데이터 제거 기법을 활용해 눈 깜빡임 노이즈를 제거하였다. 공감 유무에 따른 동공 크기 데이터는 정규성 검증 및 독립표본 t 검정을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 분석 결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.050 ± 1.817)와 공감하지 않은 경우(M ± SD = 1.659 ± 1.514) 동공 크기가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t(92) = -4.629, p = 0.000). 판별분석을 통해 동공 크기에 따른 공감 유무를 추정하는 규칙을 정의하였고, 새로운 실험참가자 12명(남 6명, 여 6명, M ± SD = 22.84 ± 1.57세)을 대상으로 규칙을 검증(추정 정확도 75%)하였다. 본 연구에서 제안한 동공 크기 데이터를 이용한 공감의 사회 감성 추정 기술은 비접촉식 카메라 기반의 기술로 스마트 글래스와 접목되어 다양한 가상 현실 분야에 활용도가 높을 것으로 기대된다.

• Journal of Platform Technology
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• 제8권3호
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• pp.10-21
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• 2020

부분 방전 현상은 배전반, 트랜스포머, 스위치 기어 등 고압전력기기에서 많이 발생한다. 부분 방전은 절연체의 수명을 단축하고 절연파괴를 가져오게 되고 이로 인해 정전사고 등 대형피해가 발생하게 된다. 부분 방전 현상은 제품 내부에서 발생하는 경우와 표면에서 발생하는 여러 가지 유형을 가지고 있다. 본 논문에서는 부분 방전 현상에 대한 패턴 및 발생할 확률을 예측할 수 있는 예측 모델을 설계하는 것이다. 설계된 모델을 분석하기 위하여 부분 방전 현상을 발생시키는 시뮬레이터를 활용하여 각각의 부분 방전 유형에 대한 학습 데이터를 UHF 센서를 통하여 수집하였다. 본 논문에서 설계된 예측 모델은 딥 러닝 중 CNN을 기반으로 설계를 하였으며 학습을 통하여 모델을 검증하였다. 설계된 모델에 대한 학습을 위하여 5,000개의 훈련데이터를 만들었으며 훈련데이터의 형태는 UHF센서에서 입력되는 3차원의 원시데이터를 2차원 데이터로 전 처리하여 모델에 대한 입력데이터로 사용하였다. 실험결과, 학습을 통하여 설계된 모델에 대한 정확도는 0.9972의 정확도를 갖는 것을 알 수 있었으며 데이터를 2차원 이미지로 만들어 학습한 경우 보다 그레이 스케일 이미지 형태로 만들어 학습한 경우가 제안된 모델에 대해 정확도가 높음을 알 수 있었다.