• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.83-98
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• 2021

본 연구는 목표지향적 행동모델(MGB)를 통해 직장인들의 hybrid 창업의도(직장을 유지하면서 창업을 하려는 의도)에 대하여 직장인의 hybrid 창업 관련 자기결정성 동기(내재적 동기, 외재적 동기), 사전지식 등의 영향을 파악하였다. 2020년 6월 13일부터 7월 3일까지 직장인을 대상으로 판단추출법에 의해 수집된 126개의 유효한 표본에 대하여 통계프로그램 SmartPLS 3.0이라는 PLS-SEM을 사용하였으며, 측정모델 평가(내적 일관성 신뢰도, 집중 및 판별타당도)와 구조모델 평가(다중공선성, 결정계수, 효과크기, 예측적 접합성 등)로 실증적 분석을 하였다. 직장인들의 hybrid 창업목표 실현에 대한 내재적 동기만 hybrid 창업태도와 주관적 규범에 유의한 정의 영향을 주었으며, hybrid 창업 관련 사전지식이 hybrid 창업열망과 창업의도에 유의한 정의 영향을 주는 것으로 나타났다. 고용이 불안정한 직장인들의 hybrid 창업을 유도하기 위해 직장인들에게 내재적 동기를 고취시키고 hybrid 창업 관련 지식을 제공하는 제도와 프로그램이 필요하므로 향후 연구에서는 hybrid 창업을 활성화할 수 있는 정부의 제도와 컨설팅 지원에 대한 분석이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.139-159
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• 2022

코로나19 이후 건강기능식품의 관심이 높아짐에 따라 수입 식품 안전성 검사의 중요성도 더욱 커지고 있다. 그러나 매년 증가하는 건강기능식품 수입량과 반대로 식품 검사에 필요한 예산과 인력은 한계점에 다다르고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 수출입 식품 중 건강기능식품을 대상으로 데이터의 특성을 살펴보고, 판별의 정확성과 결과의 설명 가능성을 고려하여 효율적으로 부적합 식품을 탐지할 수 있는 기계학습 모델 기반 자동화 시스템 설계 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 첫째, 부적합 판정에 영향을 미치는 식품 검사 데이터로부터 부적합 판정에 유의한 파생변수를 생성하며, 둘째, 건강기능식품 수출입 검사 데이터에 대한 탐색적 분석을 통해 클래스 불균형과 비선형성 등을 고려하여 영향변수를 선정하며, 셋째, 다양한 머신러닝 기법을 적용하여 모델 별 성능과 해석가능성에 대해 비교를 수행하고자 한다. 성능 분석 결과, 앙상블 모델이 가장 우수하였으며, 본 연구에서 제안하는 파생변수 및 모델이 수출입 식품 검사에서 활용하고 있는 시스템에 도움이 될 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.481-481
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• 2021

서울시는 '10년, '11년, '18년의 기록적인 호우로 인해 막대한 재산피해를 기록하였다. 이로 인해 서울시는 수재해 최소화 대책의 필요성을 인지하여 방재시설물 확충 등의 구조적 대책과 함께 침수지역 예측, 호우 영향 예보와 관련된 비구조적 대책 수립을 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 2018~2019년 『서울시 강한 비구름 유입경로 및 침수위험도 예측 용역』 수행을 통해 레이더 실황강우 기반의 강한 비구름 이동경로 추정 기술, 강우시나리오 기반의 침수위험지역추정 기술이 적용된 서울시 도시침수 예측시스템을 개발하였다. 또한, 침수피해에 선제적으로 대응하기 위해 2019~2020년 『서울시 내수침수 위험지역 실시간 예측기술 개발』을 통하여 이류모델 기반의 예측강우정보 추정 기술, 예측강우정보 기반의 실시간 침수위험지역 추정기술을 적용하였다. 현재 서울시 도시침수 예측시스템은 서울시 전역의 강우 및 침수정보를 제공하며, 관로 113,286개(전체 385,768개), 맨홀 106,097개(전체 272,133개), 빗물펌프장 117개소(전체 121개소)가 반영되어 있다. 서울시 도시침수 예측시스템에서는 서울시 25개 자치구를 대상으로 실황 및 예측 강우정보, 강한 비구름에 대한 이동경로정보, 시나리오 및 실시간 침수정보를 제공하고 있다. 강우정보는 10분 및 1시간 단위 AWS 실황정보와 10분 단위 이류모델 기반 예측정보, 1시간 단위 LDAPS 기반 예측정보를 제공한다. 또한, 레이더 실황정보를 통해 판별된 강한 비구름에 대해 10분 단위 1시간 예측경로를 제공한다. 침수정보는 총강우량, 강우지속기간, 빗물받이효율 조건을 반영한 강우시나리오 기반의 6m 고해상도 격자단위 침수시나리오 정보와 자치구별 침수위험정보를 제공한다. 또한, 이류모델 기반의 레이더 예측정보를 이용하여 실시간 침수 예측정보를 제공한다. 향후 서울시 내 모든 수방시설물의 적용, 관로 유출구별 기점수위 반영, 관측자료를 이용한 도시유출 및 도시침수 모델 최적화 등 지속적으로 고도화를 수행하고자 하며, 서울시 도시침수 예측시스템을 통해 서울시 및 자치구 풍수해 담당자가 침수피해를 대비, 대응할 수 있을 것으로 기대된다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-15
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• 2024

스마트 지역사회의 구축은 지역사회의 안전을 보장하는 새로운 방법이자 중요한 조치이다. 촬영 각도로 인한 얼굴 기형 및 기타 외부 요인의 영향으로 인한 신원 인식 정확도 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 네트워크 모델을 구축할 때 전체 그래프 컨벌루션 모델을 설계하고, 그래프 컨벌루션 모델에 협력하여 얼굴의 핵심을 추출한다. 또한 얼굴의 핵심을 특정 규칙에 따라 핵심 포인트를 구축하며 이미지 컨벌루션 구조를 구축한 후 이미지 컨벌루션 모델을 추가하여 이미지 특징의 핵심을 개선한다. 마지막으로 두 사람의 얼굴의 이미지 특징 텐서를 계산하고 전체 연결 레이어를 사용하여 집계된 특징을 추출하고 판별하여 인원의 신원이 동일한지 여부를 결정한다. 최종적으로 다양한 실험과 테스트를 거쳐 이 글에서 설계한 네트워크의 얼굴 핵심 포인트에 대한 위치 정확도 AUC 지표는 300W 오픈 소스 데이터 세트에서 85.65%에 도달했다. 자체 구축 데이터 세트에서 88.92% 증가했다. 얼굴 인식 정확도 측면에서 이 글에서 제안한 IBUG 오픈 소스 데이터 세트에서 네트워크의 인식 정확도는 83.41% 증가했으며 자체 구축 데이터 세트의 인식 정확도는 96.74% 증가했다. 실험 결과는 이 글에서 설계된 네트워크가 얼굴을 모니터링하는 데 더 높은 탐지 및 인식 정확도를 가지고 있음을 보여준다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.306-314
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• 2023

하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 기술혁신학회지
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• 제18권3호
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• pp.416-443
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• 2015

본 연구는 자원기반관점에 있어 경쟁우위의 원천이 산업의 구조적 특성에 있는 것이 아니라 기업이 보유한 자원의 전략적 성격에 따른다는 점에 착안하고 있다. 따라서 자원기반관점에서는 특정한 자원을 보유, 개발, 유지하고자 하는 의사결정이 전략의 중심에 자리 잡게 되며, 어떠한 자원이 전략적 자원인가를 선별해내는 것이 기업의 전략경영체계에서 가장 핵심적이며, 그 출발점이 되는 작업이라고 볼 수 있다. 이러한 점에서 전략적 자원의 속성을 정의하고 이를 판별하려는 시도는 자원기반관점에서 중요하게 다루어진 이슈 중의 하나로, 특히 Barney가 제시한 VRIO Framework는 전략적 자원을 판별하기 위한 도구로 실무적으로 널리 이용되어 왔다. 그러나 VRIO Framework는 이를 구성하고 있는 핵심요소(가치, 희소성, 모방난이도, 조직)의 개념이 지나치게 포괄적으로 설명되고 있으며, 계량화가 어려운 문제점 때문에 Framework의 유효성 검증과 관련한 실증연구가 충분히 이루어 지지 않았다. 본 연구에서는 2,252개 국내 기술중소기업을 대상으로 실제 기술평가사례 및 재무자료를 이용해 기술자원의 전략적 자원속성과 경쟁우위의 관계를 바탕으로 VRIO Framework의 유효성을 구조방정식에 의한 모델분석을 통해 실증적으로 검증해 보았다. 그 결과 VRIO Framework에서 제시한 전략적 자원속성(가치, 희소성, 모방난이도)은 경쟁우위에 유의한 정(+)의 영향을 미치며, 조직역량은 경쟁우위에 다시 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 매개적 역할을 하는 것으로 나타났다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제25권4호
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• pp.383-394
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• 2008

코로나질량방출(CMEs)의 지구영향도를 효율적으로 예측하기 위해 속도가 빠른 CMEs의 방향지시 매개인수(parameter)를 조사하여 Dst 지수 최소값과의 상관관계를 비교하였다. 그리고 이 매개인수 중 어떤 매개인수가 예측 효율성이 높은지 알아보았다. 이를 위해 SOHO/LASCO 목록에서 CMEs의 속도가 1000km/s 이상, CMEs발생 위치가 태양 중심에서 ${\pm}30^{\circ}$ 이내에 위치한 혜일로(halo) CMEs를 사용하였다. 이 CMEs가 태양에서 발생하여 지구에 도착하는 시각을 모델을 이용하여 예측한 뒤 이 시각에 가장 가까운(24시간 이내) Dst 지수 최소값을 구하였다. 이를 통해 CMEs의 지구 영향도를 판별하였다. 전체 30개의 사건 중 22개(73%)가 지자기 폭풍을 일으켰다. 우리는 CMEs의 지구 영향도를 예측하기 위해 기존의 방향 매개인수와 이번 연구에서 새롭게 제안한 이심을, 이동거리, 중심각 매개인수를 사용하였다. 이들 매개인수와 Dst 지수 최소값의 상관관계 분석을 통해 상관계수 값을 알아보고 그 결과를 통해 어떤 매개인수가 CMEs의 지구 영향도 예측 효율이 높은지 비교하였다. 그 결과 이심율 매개인수가 가장 좋은 상관관계를 보였고, 방향 매개인수는 비교적 좋은 상관관계를 보였다. 이동거리와 중심각 매개인수는 이심율과 방향 매개인수보다 낮은 상관관계를 보였다. 하지만 이들 역시 강한 지자기 폭풍(Dst 지수 ${\leq}$-200nT)의 경우에는 좋은 상관관계를 보였다. 방향 매개인수 값이 0.6 이상이고 이심율 매개인수 값이 0.4 이하이며 이동거리, 중심각 매개인수 값이 0.2 이하인 경우에는 강한 지자기 폭풍(Dst 지수 ${\leq}$-200nT)이 일어날 확률이 아주 높음을 알 수 있었다. CMEs의 방향을 지시하는 매개인수는 CMEs의 지구 영향도를 판별하는데 유용하고 이를 복합적으로 고려한다면 예측의 효율성을 높일 수 있다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.189-193
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• 2003

금형가공에 있어서 밀링머신의 가공에서는 절삭가공의 잔유물인 버(Burr)가 생성되고, 이러한 버는 가공의 정밀도를 감소시킬 뿐만 아니라 후처리과정(Deburring)을 야기시킴으로 인해서 작업효율의 감소 및 생산성의 비효율적 낭비를 가져오게 된다. 따라서, 정밀도와 작업효율을 극대화하긴 위해서는 버의 생성원리를 파악하고, Exit Burr의 생성부분을 미리 예측하여 버의 생성을 최소화 할 수 잇는 작업 가공계획을 설계하여야 한다. (1)기존의 Burr Exit System에서는 피삭재의 단면형상인 Line과 Are처럼 단순한 형상뿐만 아니라, Line과 Are가 연결되어있는 복잡란 형상에 대해서도 버를 판별한다. 그리고, 가공 후 버가 생성되는 부분을 예측하고, 이때의 Exit Angle을 계산하여 이에 해당하는 기 실험결과 DataBase와 연동하여 생설될 버의 형상과 크기 등의 결과를 제공하여 준다. 더불어, 피삭재의 단면형상이 여러 가지 복합적인 형상으로 이루어져 있는 경우와 다양한 공구 경로까지 고려하여 실제가공과 거의 유사란 상황을 적용할 수 잇는 알고리즘으로 개발하였다. 본 논문에서는 이제까지 개발된 다양한 형상에 대한 Exit Burr 판별 알고리즘을 이용하여 임의형상을 가진 피삭재의 다중가공경로 상에서 발생 가능한 버를 예측하고, 버의 길이나 가공시간 들을 정?화 하여 최적화하는데 필요란 요소를 추출해 보고자 한다. 또한, 이를 인용하여 Face Windows에서의 버의 발생을 최소화 할 수 있는 최적 절삭가공 공구경로를 제시하여, 작업 효율성을 극대화하는 알고리즘을 Windows 응용 프로그램으로 구현하고자 한다.생성하기보다는 기존에 발생된 구매 지시의 우선적 사용과 기존 구매 지시의 납기 일자를 고객 납기에 가장 잘 맞출 수 있도록 변경하는 방안을 제시한다. 이렇게 함으로써 최대한 고객 납기를 만족하도록 계획을 수립할 수 있게 된다. 본 논문에서 제시하는 계획 모델을 사용함으로써 고객 주문에 대한 대응력을 높일 수 있고, 계획의 투명성으로 인한 전체 공급망의Bullwhip effect를 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 동시에 이것은 향후 e-Business 시스템 구축을 위한 기본 인프라 역할을 수행할 수 있게 된다. 많았고 년도에 따른 변화는 보이지 않았다. 스키손상의 발생빈도는 초기에 비하여 점차 감소하는 경향을 보였으며, 손상의 특성도 부위별, 연령별로 다양한 변화를 나타내었다.해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나 경쟁혈류가 관찰되었다. 결론: 동맥 도관만을 이용한 Off pump CABG를 시행하여 감염의 위험성을

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.127-132
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• 2011

본 논문은 입력된 영상으로부터 적응적 피부색 검출 방법으로 생성된 피부색 영역과 에지 정보의 결합을 특정 벡터로 이용하여 입력 영상의 유해(누드, 성인물) 여부를 판별하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 네 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 입력 영상으로부터 기존의 피부색 검출 방법들을 적용하여 얻은 모든 결과 영상들에 대해서 논리곱 연산을 통해 초기 피부색 영역을 검출한다. 두 번째 단계에서 초기 피부색 영역의 화소 정보를 기반으로 피부색 확률 분포 모델을 생성하고 이를 통해 피부색 확률 영상을 생성한다. 그리고 피부색 확률 영상에 임계값을 적용하여 이진화 한다. 세 번째 단계에서 이진 피부색 영역과 에지의 결합 영상을 생성하고 피부색 영역을 확산하여 최종 피부색 영역을 검출한다. 마지막 단계에서 최종 피부색 영상과 최종 피부색 영역 안에 있거나 인접한 에지들의 결합 영상을 특정 벡터로 생성한다. 생성된 특정 벡터를 support vector machine(SVM) 학습을 통해 생성된 분류 모텔로 입력 영상의 유해 여부를 판별하여 유해 혹은 무해 영상으로 분류한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 기존의 유해 영상 분류 방법에 비해 분류 성능이 9.6% 향상된 것을 확인하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제89권1호
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• pp.33-40
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• 2000

본 연구는 변성암지역의 임도를 대상으로 비선형모델인 퍼지이론을 이용하여 임도 성토사면 붕괴가능성을 평가하였다. 그 결과는 다음과 같다. 요인별 붕괴위험도는 총노폭이 4~5m, 종단물매 $2^{\circ}$ 이하, 성토사면길이 8m이상, 성토사면경사 $40^{\circ}$ 이상, 노선위치는 능선부, 토질은 풍화암, 산지경사 $40^{\circ}$ 이상, 사면방위는 북서사면, 사면종단변형은 철(凸)형사면에서 가장 크게 나타났으며, 붕괴요인의 중요도는 성토사면길이>성토사면경사>임도위치>토질>사면방위>사면종단면형 순으로 나타났다. 퍼지이론에 의한 임도 성토사면의 붕괴가능성은 퍼지적분값이 0.485이하에서 안정, 0.620이상은 붕괴가능성이 큰 것으로 평가되었으며, 판별적중률은 74.6%로 나타났다. 또한 요인의 수준을 6개로 축소하여 붕괴가능성을 평가한 결과, 퍼지적분값이 0.441이하는 안정, 0.583이상은 붕괴가능성이 큰 것으로 나타났고, 판별적중률은 78.0%로 다소 향상되었다.