• 해양환경안전학회지
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• 제28권5호
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• pp.780-790
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• 2022

해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.

• 서비스연구
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• 제10권4호
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• pp.89-100
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• 2020

4차 산업혁명의 중요한 축이 되는 것이 스마트 팩토리이다. 스마트 팩토리는 사물인터넷과 지능형 감지시스템을 사용하여 생산의 효율성과 효과성을 최대한 유도하는 체제이다. 스마트 팩토리에서 소비자의 요구사항을 적극적으로 반영하고 소비자의 사후 관리까지의 전 과정을 관리할 수 있는 방법이 제품수명주기관리 기법이다. 제품수명주기 관리에 대한 연구는 많았으나, 4차 산업혁명 시대를 대비하여 제품수명주기관리 지식영역을 어떻게 구성해야 하는 지에 대한 연구는 부족했다. 본 연구는 제품수명주기관리의 측면에서 4차 산업혁명을 대비하는 전문가 그룹의 의견을 분석했다. 제품수명주기관리의 세부 지식영역에 대해서 향후 4차 산업혁명의 영향을 조사하였다. 제품수명주기관리의 변화되는 내용을 전문가 그룹을 대상으로 정성적 자료 분석(Qualitative Data Analysis) 기법을 이용하였다. 전문가의 의견을 기반으로 총 30개의 세부 지식영역으로 구성된 제품수명주기관리에 대해서 4차 산업혁명에 대비해 보완하거나 대비해야 하는 내용을 정리하였다. 본 연구의 시사점은 제품수명주기관리의 지식영역을 재정립하고 4차 산업혁명을 대비한 제품수명주기 관리 지식영역의 변화를 살펴보았다. 본 연구는 기존의 정의된 제품수명주기관리의 지식영역에 대하여 4차 산업혁명을 대비한 제품수명주기관리의 변화를 조사한 것이다. 향후 연구에서는 4차 산업혁명 시대에 맞는 제품수명주기관리의 지식영역을 다시 정의하고 전문가의 인식을 조사할 필요가 있다. 4차 산업혁명의 사회문화, 기술적인 변화 요인을 고려하여 제품수명주기관리의 영역, 범위를 새롭게 정의할 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권2호
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• pp.55-67
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• 2023

본 연구의 목적은 GIS와 머신러닝 알고리즘을 활용하여 아파트 단지의 주동형상을 자동으로 판별해주는 모형을 개발하고, 이를 주동형상과 단지특성 관의 관계 분석에 적용하는 것이다. 지리정보데이터를 사용하여 아파트단지별 주동 데이터베이스를 구축하고 랜덤포레스트 알고리즘을 활용하여 단지 내 개별동을 형태에 따라 판상형, 탑상협, 혼합형으로 분류하였다. 또한, 아파트단지별 주동형상별 비중과 개발밀도, 층수 등 단지특성 정보간의 관계를 분석하여 부동산 분야 지리정보응용 가능성을 제안하였다. 본 연구는 인공지능 기반 건축물 유형 분류와 관련한 기초연구로서 다양한 공간분석 및 부동산 분석에 활용될 것으로 예상한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권2호
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• pp.54-65
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• 2023

전기자동차에 사용되는 배터리는 전기자동차의 특성상 정격용량이 매우 커다란 배터리이다. 전기자동차를 장기간 운행하거나 교통사고로 전기자동차가 폐차되게 되면 전기자동차용 배터리는 폐배터리가 된다. 폐차되는 차량이더라도 전기자동차용 폐배터리에 남아 있는 용량은 다른 용도로 사용하기에 충분하다. 자동차용 폐배터리는 매우 고가이기때문에 재활용 및 재사용이 필요하지만 재활용 및 재사용을 위한 폐배터리 성능등급 측정기준이 부족한 문제가 있었다. 폐배터리의 잔존용량을 측정하는 방법으로 가장 안정적이고 신뢰할 수 있는 방법은 완전 충·방전을 이용하여 배터리의 잔존용량을 측정하는 것이다. 하지만 이러한 완전 충·방전에 방식에 의한 검사 방법은 배터리의 용량에 따라 다르지만 검사하는데 하루 이상이 걸리는 단점을 가지고 있으며 많은 사람들이 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 전기자동차 배터리에 대한 검사 시간을 줄일 수 있는 방법으로 셀간 전압 편차를 활용한 전기자동차 배터리 잔존용량 분석 기법을 연구 분석하였다. 이를 위하여 완전 충·방전 기반의 용량 측정시스템을 구성하고 코나 폐배터리를 이용하여 실험데이터를 수집하였고 배터리 팩을 구성하고 있는 배터리 셀간 전압 편차와 잔존용량과의 상관관계를 분석하여 배터리 검사에 활용할 수 있는지를 검증하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제31권4호
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• pp.801-824
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• 2022

최근 유엔에 의해 전 세계 탄소배출량 중 건물부문에서 발생하는 탄소배출량이 38%로 기타 산업부문(32%), 운송부문(23%)을 제치고 가장 높다는 사실이 밝혀지면서, 해외 선진국을 필두로 건물부문의 탄소배출량을 절감하기 위한 방안으로 ESG가 적극 활용되고 있다. 국내에서도 올해 국민연금이 '투자자산 50% 이상 ESG 고려'를 발표하면서 건설업계와 자산운용사들을 중심으로 건물부문에 ESG를 도입하려는 움직임이 속도가 붙고 있다. 그러나 국내의 ESG 평가시스템은 아직까지 주로 기업지배구조와 사회적 책임 분야에 집중되어 있어 환경 분야에 대한 관심도는 선진국 대비 뒤처져 있는 편이다. 앞으로 건물부문 ESG는 10년 동안 급성장할 것으로 전망되며, 이에 대비한 다음과 같은 발전방향을 제언한다. 첫째, 인센티브제 확대이다. 정부가 환경 규제 등 건물부문 ESG와 관련한 정책을 성공적으로 시행하기 위해서는 규제 위반에 따른 임대 제한이나 징벌세 등과 같은 네거티브 제도 외에 규제 준수 시 세금 감면, 건축물 기준 완화 등과 같은 인센티브 제도를 지금보다 더 확대해야 한다. 둘째, 표준화된 ESG 기준 정립이다. 글로벌 기준과 거리가 먼 독자적인 한국형 ESG 기준을 만들기 보다는 글로벌 기준과 평가방법의 공통부분을 잘 정리하여 모든 이해관계자가 동일하게 활용할 수 있는 표준 교과서 형태의 지침을 만들어 제공하는 것이 필요하다. 셋째, 건물부문 ESG와 디지털 전환(DX)을 연계시키는 노력이다. 인력중심으로 운영되고 있는 건물부문 운영방식을 디지털화하여 지능형 중심으로 전환해야 실질적인 에너지 절감과 탄소배출량 절감을 실현할 수 있기 때문이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.119-126
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• 2023

근감소증은 국내는 2021년 질병으로 분류되었을 만큼 잘 알려져 있지 않지만 고령화사회에 진입한 선진국에서는 사회적 문제로 인식하고 있다. 근감소증 진단은 유럽노인근감소증 진단그룹(EWGSOP)과 아시아근감소증진단그룹(AWGS)에서 제시하는 국제표준지침을 따른다. 최근 진단방법으로 절대적 근육량 이외에 신체수행평가로 보행속도 측정과 일어서기 검사 등을 통하여 근육 기능을 함께 측정할 것을 권고하고 있다. 근육량을 측정하기 위한 대표적인 방법으로 DEXA를 이용한 체성분 분석 방법이 임상에서 정식으로 실시하고 있다. 또한 MRI 또는 CT의 복부 영상을 이용하여 근육량을 측정하는 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 근감소증 진단을 위해서 비교적 짧은 촬영시간을 갖는 CT의 복부영상기반으로 AI 영상 분할 모델을 개발하고 다기관 검증한 내용을 기술한다. 우리는 CT 영상 중에 요추의 L3 영역을 분류하여 피하지방, 내장지방, 근육을 자동으로 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net 모델을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능평가를 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행했으며, 타 병원의 데이터를 활용하여 동일한 IOU 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 검증하고 보완하고자 했다.

• 서비스연구
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• 제13권1호
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• pp.127-143
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• 2023

현재 국내 전통시장은 중앙정부와 지방자치단체 등 많은 관련 주체들의 다양한 사업 추진에도 불구하고 2000년대 초반부터 시작된 침체의 늪을 벗어나지 못하고 있다. 이러한 전통시장의 봉착된 위기를 극복하기 위하여 최근에는 빅데이터 분석, 인공지능, 사물인터넷 등과 같은 정보통신기술이 융합된 스마트 전통시장 구축 방안에 대한 R&D가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전통시장 활성화 관련하여 2012년 이후부터 최근까지 진행되었던 여러 선행연구 및 전통시장 이용자, 해외 전통시장의 ICT 기술 적용사례 등을 분석하고, 분석된 내용을 토대로 ICT 기술을 활용하여 스마트 전통시장을 구축하기 위한 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모델에는 방문객과 상호작용할 수 있는 전통시장 메타버스의 구축, NFC 기술을 접목시킨 디지털 사이니지를 통한 전통시장 방문 인증, IoT와 AI 기술을 적용한 화재감지 기능의 정확성 고도화, 시장 상품 출시 정보 및 이벤트 알림을 위한 스마트폰 앱 개발, 그리고 이상 네 가지 방안과 연동하는 전자상거래 시스템을 포함하는 방안이 포함된다. 제안 모델은 온라인 쇼핑 및 모바일 기기 사용에 익숙한 MZ 세대를 전통시장의 주요 고객으로 확대시키기 위한 방안이라 말할 수 있다. 따라서 제시된 모델을 기반으로 스마트 전통시장 플랫폼이 구현되어 운영된다면, MZ 세대 및 외국인 관광객들에게 전통시장에 대한 흥미와 관심을 이끌어 낼 수 있어 스마트 전통시장을 하나의 문화 콘텐츠로 자리매김하게 만들 것이며, 보다 안전한 시장 환경 조성과 함께 적시에 효과적인 마케팅을 전개할 수 있어 향후 전통시장 활성화에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권3호
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• pp.71-79
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• 2023

지진이 발생한 후 구조물의 안전성을 평가하기 위해 모든 교량 및 건축물에 지진가속도 및 변위를 계측하는 유지관리시스템을 구축하기는 효율적이지 않아, 이를 유지관리하기 위해서는 현장조사가 시행되며 조사범위가 넓은 경우 많은 시간이 소요된다. 그로 인해 2차 피해가 발생할 우려가 있으므로 신속한 개별 구조물의 안전성을 추정할 필요가 있다. 구조물의 지진 손상은 구조물에 인가된 지진력 정보와 구조해석모델을 이용하여 위험도평가 해석을 통해 예측할 수 있다. 이를 위해 지진 발생 시 임의위치에서 발생한 지진력을 추정할 필요가 있다. 본 연구에서는 국내 지진계측 기록과 선형추정방법 및 인공신경망 학습 방법을 활용한 임의위치의 지반 응답스펙트럼 및 가속도시간이력을 추정하는 방법들을 제안하고 적용성을 평가하였다. 선형추정방법의 경우 추정에 사용되는 인근 관측소의 위치가 가까울 경우 오차가 적었지만 멀어질 경우 오차가 크게 증가하였다. 인공신경망 학습 방법의 경우 동일한 조건에서 더 낮은 수준의 오차로 추정할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.44-55
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• 2022

농업 관련 방송 콘텐츠에서 과일에 대한 자동적인 정보 제공을 위해서 대상 과일의 인스턴스 영상 분할이 요구된다. 또한, 해당 과일에 대한 3차원 자세에 대한 정보 제공도 의미있게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에서 토마토에 대한 정보를 제공하는 연구를 다룬다. 인스턴스 영상 분할 기법을 학습하기 위해서는 다량의 데이터가 필요하지만 충분한 토마토 학습데이터를 얻기는 힘들다. 따라서 적은 양의 실사 영상을 바탕으로 데이터 증대기법을 통해 학습 데이터를 생성하였다. 실사 영상만을 통한 학습 결과 정확도에 비해서, 전경과 배경을 분리해서 만들어진 합성 영상을 통해 학습한 결과, 기존 대비 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 영상 전처리 기법들을 활용해서 만들어진 영상을 사용한 데이터 증대 영상의 학습 결과, 전경과 배경을 분리한 합성 영상보다 높은 성능을 얻는 것을 확인하였다. 객체 검출 후 자세 추정을 하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 포인트 클라우드를 획득하였고 최소제곱법을 이용한 실린더 피팅을 진행하였고, 실린더의 축 방향을 통해 토마토 자세를 추정하였다. 우리는 다양한 실험을 통해서 대상 객체에 대한 검출, 인스턴스 영상 분할, 실린더 피팅의 결과가 의미있게 나타난다는 것을 보였다.

• 중소기업연구
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• 제41권3호
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• pp.151-172
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• 2019

제4차 산업혁명이라는 시대적 변화는 특정 분야에 국한되지 않고 사회 및 전 산업분야에 영향을 미치며 모든 기업들에 변화에 대한 효과적인 대응을 요구하고 있다. 기업들은 생존을 넘어 지속적인 성장발전을 위해서 빅데이터나 인공지능과 같은 첨단 정보통신기술을 도입하거나, 효율적이고 체계적인 조직구조 개선 및 조직문화 쇄신, 혹은 업무효율화와 구성원 개개인의 역량을 강화하는 등의 다양한 모습으로 대응하고 있다. 본 연구는 제4차 산업혁명과 같은 다차원적인 변화에의 대응은 획일적이어서는 안 되며, 기업 특성에 따라 대응전략과 대응 우선순위가 달라야한다는 가정 하에 출발하였다. 본 연구의 목적은, 효율적이고 체계적인 조직구조는 물론 성숙된 조직문화 그리고 정보시스템 도입을 위해서 필요한 기술기반구조를 갖추고 있는 대규모 기업들과 달리 중소규모 기업(소기업과 소상공인 포함)의 차별화된 대응전략과 대응요인(영역)들의 우선순위를 제시하는데 있다. 선행연구를 통해서 밝혀진 대응요인(영역)들에 대해서 세미델파이방식의 반복 설문을 통해서 데이터를 수집하였으며, 데이터 분석결과, 중규모 기업의 경우에는 정보기술도입 > 조직구성원의 역량강화 > 기술기반구조 구축 > 조직구조 개선 > 업무효율화 > 조직문화 개선 순으로 나타났으며, 소상공 및 자영업을 포함한 소규모기업의 경우에는, 조직구성원의 역량강화 > 업무효율화 > 정보기술 도입 > 기술기반구조 구축 > 조직구조 개선 > 조직문화 개선 순으로 나타났다. 본 연구결과 도출된 중소규모 기업의 대응 우선순위는 중소규모 기업이 제4차 산업혁명 시대의 변화에 대응전략을 수립하는데 실제적인 활용효과가 있을 것으로 기대된다.