• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권4호
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• pp.30-39
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• 2022

원자력발전소 주요기기의 건전성 유지는 구조물의 안전성과 관련하여 매우 중요한 문제로 인식되고 있으며 배관시스템의 건전성은 원자력발전소의 안전과 관련된 매우 중요한 문제이다. 지진하중으로 인한 배관시스템의 실제 파괴모드는 피로균열에 의한 누수이며 구조적인 손상 메커니즘은 소성변형을 발생할 수 있는 큰 상대변위로 인한 저주기 피로이다. 이 연구에서는 원자력발전소의 배관시스템에서 3인치의 강재 직관과 강재 배관 Tee로 구성된 시험체에 대하여 다양한 크기의 일정한 진폭에 대하여 면내반복가력실험을 수행하였다. 지진하중으로 인한 배관시스템에서 발생하는 상대변위를 고려하기 위하여 하중진폭을 증가시켰으며, 강재 배관 Tee의 한계상태인 피로균열에 의한 누수가 발생할 때까지 수행하였다. 힘과 변위의 관계에 대하여 손상모델에 기반을 둔 손상지수를 이용하여 한계상태를 표현하였다. 그 결과 손상지수를 이용하여 강재 배관 Tee의 한계상태를 정량적으로 표현할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.235-246
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• 2023

본 연구에서 연구진은 메타버스와 디지털 교육과 관련된 전문가들의 경험과 직관을 바탕으로 델파이조사 방법론을 적용하여 교육용 메타버스 개발을 위한 제언을 제시하였다. 델파이 조사에 참여한 전문가는 1차, 17명, 2차, 16명이며, 자료수집은 2022년 1월 중에 진행되었고, 1차는 1월 5일에서 1월 10일까지, 2차는 1월 12일부터 1월 17일까지 전자우편으로 발송되고 회송되었다. 면담자료는 개방형 질문이었던 1차 조사에 대해 내용 분석(content analysis)방법을 사용하여 분석하였고, 1차 조사 결과 7개의 질문(미래 교육에 있어서 메타버스 교육 플랫폼의 필요성, 메타버스에서 미래 인재에게 필요한 역량을 향상시키는 교육 방법, 메타버스 플랫폼을 활용한 교육 시에 발생할 수 있는 문제점, 교육용 메타버스 플랫폼이 갖춰야 할 기능, 교육용 메타버스 플랫폼 활용 시 필요한 인프라 및 환경, 학습공간으로서 메타버스의 효율적인 활용 방법, 교육용 메타버스 플랫폼에서 진행하면 효율적일 교과 및 교육 콘텐츠)에 대해 120개의 하위 항목이 도출되었다. 2차 조사는 7개 질문에 대한 하위 항목들에 대해 5점 척도의 동의 정도를 표시하여 각 항목에 대한 응답자들의 평균을 구해 7개 영역의 하위요인들의 순위를 매겼다. 연구 결과를 토대로 교육용 메타버스 구축을 위한 제언을 기술하였고, 마지막으로 연구의 한계점과 후속 연구의 제안을 제시하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권3호
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• pp.91-99
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• 2024

배관시스템은 다양한 산업 분야에서 이용되는 중요한 설비이며 생활 및 안전과 관련된 영역에서 사용되고 있다. 배관시스템은 건축물 및 시설의 주요 구조부에 고정되어 있으나 외부 하중을 지지하지 않으며 주어진 고유기능을 수행하는 비구조요소이다. 지진하중으로 인한 배관시스템은 두 지지점 사이의 서로 다른 거동으로 발생하는 위상차로 인한 상대 변위의 영향을 받으며 변위 지배적인 반복거동 때문에 손상이 발생할 가능성이 있다. 배관시스템에서 피팅과 조인트는 지진하중에 취약한 대표적인 요소이다. 배관시스템의 피팅과 조인트에 대한 내진성능과 한계상태를 평가하고자 한다면 상대변위를 모사하기 위한 높은 스트로크를 가지는 엑츄에이터가 필요하나 실험을 수행할 수 있는 설비가 많지 않아 어려움이 있다. 따라서 피팅과 조인트로 연결된 배관시스템의 내진성능과 한계상태를 평가하기 위해서는 요소 단위의 실험이 필요하다. 이 연구에서는 수직배관시스템에서 지진하중에 취약한 요소인 피팅과 조인트를 포함하는 엘보 시험체에 대하여 내진성능을 평가하는 방법을 제시하였다. 엘보 시험체는 90° 배관 엘보의 양단에 직관부를 유동식 그루브 조인트를 이용하여 연결하였다. 엘보 시험체에 대하여 변형각에 기반을 둔 주기하중 프로토콜을 이용하여 내진성능을 평가하였다. 평가된 내진성능에 대한 여유도를 확인하기 위하여 일정한 진폭에 대한 주기하중을 적용하여 한계상태를 평가하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.77-97
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• 2019

제 4차 산업혁명의 초연결 환경에서 발생하는 많은 양의 데이터는 제 4차 산업혁명을 기존의 생산 환경과 구분지어 주는 주요한 요소이다. 이러한 환경은 데이터를 필요로 하는 동시에 데이터를 생산하는 양면적인 특징을 가진다. 때문에 앞으로의 정보 시스템은 기존의 정보시스템보다 양적인 측면에서 더 많은 데이터를 처리해야 하며, 질적인 측면에서는 많은 데이터 중 사용자의 목적에 부합하는 목표 데이터만을 추출하는 능력이 요구된다. 작은 규모의 정보 시스템에서는 사람이 그 시스템을 정확히 이해하고 필요한 정보를 획득하는 것이 가능하지만, 시스템에 대해 정확한 이해가 어려워진 다양하고 복잡한 시스템에서는 원하는 정보를 획득하는 것이 점점 더 어려워진다. 이러한 문제는 데이터를 사람뿐 아니라 컴퓨터가 이해할 수 있는 온톨로지로 표현하여 다양한 정보처리가 가능하도록 하는 시맨틱 웹(Semantic Web) 구축이 해결책이 될 수 있다. 군에서도 현재 대부분의 업무가 정보 시스템을 통해 이루어지고 있는데, 정보의 입력이나 가공 등 단순처리 중심으로 구축된 기존 시스템이 점점 더 많은 양의 데이터를 포함하게 되면서 시스템을 쉽게 활용하기 위한 노력이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 온톨로지를 통한 지능형 의사결정지원시스템의 예로 온톨로지 기반 군수상황관리체계를 제안하고자 한다. 온톨로지 기반 군수상황관리체계는 기존의 군수정보체계의 복잡한 정보를 직관적으로 보여주기 위해 구축된 군수상황관리체계를 온톨로지를 통해 구축하였으며, 성과기반군수지원 계약관리, 부품사전 등의 유용한 기능을 추가 식별하여 온톨로지에 포함하였다. 또한 구축된 온톨로지가 의사결정지원에 활용할 수 있는지를 확인하기 위해 시맨틱 웹 기술을 통해 기본적인 질의응답은 물론 추론 및 함수를 통한 분석기능을 구현하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제13권4호
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• pp.55-76
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• 2012

사람들이 돈을 지불하지 않고 무료로 얻을 수 있는 공짜제품을 과다하게 선호하는 현상을 '공짜효과'라 한다. 기존 연구들에 의하면 공짜제품에 주어지는 특별한 가치 때문에 이와 같은 효과가 발생한다. 본 연구는 공짜효과가 항상 나타나는 것이 아니라 심리적 변수에 의하여 조절될 수 있다는 것을 보이기 위하여 자아조절자원과 해석수준의 조절효과를 살펴보았다. 자아조절자원이 고갈되면 통제의 힘이 약해져서 가격에 대한 민감도가 감소할 뿐만 아니라 직관적이고 노력을 별로 기울이지 않는 정보처리과정을 통해 의사결정을 수행한다. 또한, 주어진 정보를 어떤 해석수준에서 처리하는가에 따라 선택이 달라진다. 고차원 해석수준에서 중심기능을 바탕으로 대안의 바람직성에 따라서 선택하는 반면, 저차원 해석수준에서 부가기능을 바탕으로 대안의 실행가능성에 초점을 두어 선택한다. 이와 같은 특성이 공짜효과의 크기에 미치는 영향을 살펴보는 것이 본 연구의 가장 중요한 목적이다. 자아조절자원과 해석수준에 의해서 공짜효과의 크기가 조절될 수 있다는 사실을 검증하기 위해 2개의 실험설계를 채용하였다. 두 실험 모두에서 기존연구에서 사용한 실험재(키세스와 페레로로쉐 초콜릿)를 이용했다. 실험 1은 자아조절자원 고갈 여부가 공짜효과에 미치는 영향을 검증했다. 자아조절자원 고갈과 비고갈 집단으로 나누어 공짜대안이 있는 선택과업과 그렇지 않은 과업에 할당했다. 자아조절자원이 고갈되지 않은 집단에서 공짜효과가 확실하지만, 자아조절자원이 고갈된 집단에서 공짜효과가 약해진다는 것을 밝혔다. 실험 2는 해석수준이 공짜효과에 미치는 영향을 검증했다. 실험 2는 '왜(why)'와 '어떻게(how)'를 이용해 해석수준을 조작했으며, 실험 1과 유사하게 공짜대안이 존재하는 의사결정과업과 존재하지 않는 과업에 할당한 뒤 공짜대안 선택에 미치는 영향을 확인하였다. 고차원 해석수준의 집단은 저차원 해석수준의 집단에 비하여 공짜제품 선택비율이 낮았다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.147-153
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• 2013

기능성 게임은 놀이와 학습의 결합 형태이며 미래 지향적 도구로, 기존의 게임이 가지고 있는 역기능을 최소화하고 순기능을 최대화할 수 있으며 게임 산업 및 게임 문화를 바꿀 수 있는 새로운 대안으로 자리매김하고 있다. 최근의 게임 및 교육시장은 사용자의 자율성과 동기를 강조하는 보다 진보된 형태의 학습 콘텐츠 개발로 이동하고 있다. 이와 맞물려 게임 시장 또한 게임 중독 및 학업 부진과 같은 사회 역기능적인 요소를 배제하며, 정신과 육체의 건강을 중시하고 과학적인 교육 효과를 추구하는 인간 친화적 형태의 엔터테인먼트 사업으로의 확장을 다각화하고 있다. 또한, 기능성 게임은 의료보조 및 의료학습, 군사 시뮬레이션, 건강. 보조도구, 특수교육 및 학습 도구같은 전문적인 영역에서 일상적인 교육 및 정신 건강 등으로 확대되고 있으며, 시장도 꾸준히 성장하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 시장 특수성에 부응하여 현재 기획 및 개발되고 있는 기능성 게임의 대부분은 그 기능에 대한 정확한 과학적 측정과 효과 검증이 이루어지지 못하고 있으며, 대부분 게임 개발자의 직관과 경험에 의존하여 개발되고 있다. 또한, 전반적으로 단순한 과제를 반복하거나 간단한 퍼즐 형태의 게임으로 실제적 재미 요소와 학습의 효과를 효과적으로 결합시키지 못하고 있으며, 인간기능의 측정보다는 막연한 기능 증진을 기대하는 비과학적인 방법의 게임이 대부분이다. 이에 본 논문에서는 시각 및 청각 자극 변화에 따른 기능성 게임의 몰입도 및 집중도 변화를 분석하여 기능성 게임의 효과적인 시청각 자극 제시 방안과 관련한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 2D 형태의 기능성 게임(가청 주파수 대역의 게임 음향), 3D 형태의 기능성 게임(가청 주파수 대역의 게임 음향), 3D 형태의 기능성 게임(가청 주파수 대역의 게임 음향 및 초음파 영역 게임 보조 음향)을 활용한 3단계의 시각 및 청각 자극 변화 실험 수행하며 사용자의 뇌파를 측정 및 분석한 결과를 제시한다.

• 철학연구
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• 제146권
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• pp.307-328
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• 2018

과학을 비롯한 여러 학문분야에서 사고실험(thought experiments)의 사용은 오랜 역사가 있다. 특히 현대 분석철학의 문헌들 속에서 빈번하게 등장하는 사고실험들은 반사실적인 상황에 대한 시나리오로 구성되는데, 여기서 직관과 상상이 상식적 지식과 결합하여 작동하고 있는 것을 볼 수 있다. 사고실험은 논변 구성자에게 필요한 결론을 유도해 내기 위한 개념 분석적 장치다. 그런데 과연 철학의 사고실험들이 지식의 생산에 기여하며 불가피하고도 유익한 것인지에 대해서는 의문의 여지가 있다. 특정한 사고실험이 제시되었을 때, 이를 대면하고 있는 우리가 그 논변의 유도방향에 대해 어떤 무력감이나 속임수의 느낌을 받는다면, 이는 주목해야할 현상일 것이다. 필자는 이에, 사고실험의 적절성 문제를 유명한 사고실험 세 가지 즉, 톰슨의 '병든 바이올리니스트', 퍼트남의 '통속의 뇌', 설의 '중국어 방' 사고실험을 놓고 논의한다. 사고실험에 대해 느끼는 불편함의 원인은 무엇일까? '상상적인 사고실험'들은 실재에 대한 판단 및 정보가 틈새를 보이는 상황에서 구축되어 제시되는 바, 가상적 상황에 대한 논변이다. 그런데 사고실험에서 유관한 배경적 조건들에 대해 부적절하거나 불확실한 바가 있거나, 임의적으로 기술된 요소가 있다면 그 사고실험은 의구심을 불러일으킬 수 있다. 사고실험의 추론이 실제 철학적 문제들에 어떤 적실성과 유효성을 가질 수 있는지를 따져보아야 한다. 호프스태터가 보여주듯이 사고실험의 시뮬레이션 속에 포함된 여러 요소들의 설정을 바꿈으로써 즉 '노브 설정(knob setting)'을 달리함으로써 구성자의 결론과는 다른 결론이 나올 수도 있다. 이렇듯 사고실험의 시나리오에는 철학자의 상상과 이론적 편향이 들어있으며, 그 상상이라는 도구는 오직 제한적으로만 사용되어야 한다는 것이 이 글의 주장이다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.89-97
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• 2004

최적설계기법을 사용한 경제적인 설계의 필요성은 오래 전부터 요구되어 왔으나, 종전의 설계가 설계자의 경험에 의한 시행착오적인 반복설계를 통하여 이루어져 왔기 때문에 구조물의 형상이 복잡한 경우에는 계산상의 어려움과 반복계산을 되풀이해야 하는 번거로움으로 진정한 최적설계는 기대하기 어려웠다. 최적설계법이 구조물의 설계에 매우 유용하다는 사실이 증명되고 있긴 하지만, 아직도 최적설계의 의미를 제대로 이해하지 못하고 있는 실정이며, 더구나 설계실무자는 어디까지나 사용자이기 때문에 수리적 계획수법에 친숙할 필요까지는 없지만 최소한 이런 기법의 가능성과 중요성을 이해할 필요는 있는데 대부분 그러하지 못하고 있는 실정이다. 일반적으로 트러스 구조물 설계 시 주어진 부재의 응력에 따라 단면적을 산출하여 그 단면적에 역학적으로 가장 합리적인 단면을 선정하여 경제적인 설계단면을 구한다. 그러나 트러스의 형상, 트러스 높이에 따른 경제성의 문제는 보통 설계자의 경험과 직관에 의하여 결정되고, 특별한 검토가 이루어지지 않고 설계가 수행되는데, 실제 트러스 구조물에서 트러스의 형상과 높이가 전체 건설공사비에 크게 영향을 미친다. 그러므로, 트러스 구조물의 최적설계에서 트러스 형상, 라이즈 비(rise ratio : 높이/스팬) 및 격간 수(number of panel)를 고려하는 것이 필요하다. 트러스 형상과 스팬에 따른 최적형상과 최적높이 및 격간 수에 대해 설계자의 초기 구조계획 시 주관적 선택의 어려움을 해결하고, 실제의 지붕형 트러스 구조에 설계하중을 작용시켜 응력해석에서부터 부재 단면설계까지의 자동화된 최적설계 알고리즘을 개발할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 플랫 트러스의 형상, 격간 수, 격간의 간격 및 부재단면 등에 대하여 이산적인 변수의 처리와 넓은 설계 공간의 탐색능력과 더불어 문제의 비선형성과 관계없이 전체 최적해를 찾아낼 수 있는 유전자 알고리즘을 이용한다. 또한, 강 구조 한계상태설계기준(대한건축학회, 1998)을 기준으로 하여 자동으로 플랫 트러스의 구조계획과 단면이산화 최적설계를 동시에 수행할 수 있는 최적화 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.66-71
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• 2019

본 논문에서는 도시 시설물 지능형 유지관리를 위한 내부 철근 두께의 예측을 위해 GPR 데이터를 활용한 철근 두께 예측 기법에 관한 연구를 실시하였다. 국내의 규격 미달 철근의 사용 및 배근 시공과 같은 부실시공 사례에서 볼 수 있듯이, 철근 두께에 대한 정보의 경우 규격 미달 철근의 사용에 대한 구조물 정밀 안전진단을 위해서 꼭 필요함을 알 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시편을 제작하여 철근 직경을 단계적으로 증가시켜 GPR의 B-scan 데이터를 취득하였다. GPR 의 B-scan 데이터는 가시성이 떨어지기 때문에 이를 migration을 통해 히트맵 이미지 데이터로 변화시켜 데이터의 직관성을 높이고자 하였다. 본 연구는 보편적으로 이용되는 B-scan 데이터와 히트맵 데이터의 합성곱 신경망(CNN) 적용 시 결과를 비교하기 위해 B-scan 및 히트맵 데이터에서 각각 철근에 대한 영역을 추출하여 학습 및 검증 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터에 CNN을 적용하였다. 그 결과, 히트맵 데이터의 경우 B-scan 데이터와 비교하였을 때 더 좋은 결괏값을 얻을 수 있었다. 이를 통해 GPR 히트맵 데이터를 이용하였을 경우 B-scan 데이터를 이용하였을 때보다 더 높은 정확도로 철근 두께를 예측할 수 있음을 확인하였으며, 시설물 내부 철근 두께 예측의 가능성을 검증하였다.