• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.469-469
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• 2017

기후 변화 및 환경오염으로 인하여 물부족 국가가 세계적으로 증가하고 있는 추세이며, 특히 집중형 강우의 형태가 많아짐에 따라 홍수피해 및 상수공급의 문제가 사회적으로 큰 이슈가 되고 있다. 최근 20여 년간의 급속한 경제성장과 도시화 과정에서 인도네시아는 인구와 산업의 과도한 도시집중으로 지난 1960-80년대 한국이 산업화 과정에서 겪었던 것보다 훨씬 심각한 환경문제에 직면하고 있으며, 자카르타와 반둥을 포함하는 광역 수도권 지역의 물 부족과 수질 오염, 환경문제가 이미 매우 위험한 수준에 도달하고 있는 실정이다. 특히, 찌따룸강 중상류에 위치한 인도네시아 3대 도시인 반둥시는 고질적인 용수부족 문제를 겪고 있다. 2010년 현재 약 일평균 15 CMS의 용수가 부족한 상황이며, 2030년에는 지속적인 인구증가로 약 23 CMS의 용수가 추가로 더 필요한 것으로 전망된다. 이러한 용수공급 문제 해결을 위해 반둥시 및 찌따룸강 유역관리청은 댐 및 지하수 개발, 유역 간 물이동 등의 구조적인 대책뿐만 아니라 비구조적인 대책으로써 기존 및 신규 저수지 연계운영을 통한 용수이용의 효율성을 높이는 방안을 모색하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 해당유역의 용수공급 부족 문제를 해소할 수 있는 비구조적인 대책의 일환으로써 다양한 댐 및 보, 소수력 발전, 취수장 등 유역 내 수리 시설물의 운영 최적화를 위한 지능형 물관리 시스템 적용 방안을 제시하고자 한다. 본 연구의 지능형 물관리 시스템은 센서 및 사물 인터넷(Internet of Things, IoT), 네트워크 기술을 바탕으로 시설물 및 운영자, 유관기관 간의 양방향 통신을 통해 유기적인 상호연계 체계를 제공 할 수 있다. 또한 유역의 수문상황과 시설물의 운영현황, 용수공급 및 수요 현황을 실시간으로 확인함으로써 수요에 따른 즉각적인 용수공급량의 조절이 가능하다. 또한, 빅데이터 분석 및 기계학습(Machine Learning)을 통해 개별 물관리 시설물에 대한 최적 운영룰을 업데이트할 수 있으며, 유역의 수문상황과 용수 수요 현황을 고려하여 최적의 용수공급 우선순위를 선정할 수 있다. 지능형 물관리 시스템 개발의 목적은 찌상쿠이 유역의 수문현황을 실시간으로 모니터링하고, 하천시설물의 운영을 분석하여 최적의 용수공급 및 배분을 통해 유역의 수자원 활용 효율성을 향상시키는 데 있다. 이를 위해 수문자료의 수집체계를 구축하고 기관간 정보공유체계를 수립함으로써 분석을 위한 기반 인프라를 구성하며, 이를 기반으로 유역 유출을 비롯한 저수지 운영, 물수지 분석을 수행하고, 분석 및 예측결과, 과거 운영 자료를 토대로 새로운 물관리 시설 운영룰 및 시설물 간 연계운영 방안, 용수공급 우선순위 의사결정 등을 지원하고자 한다. 본 연구의 지능형 물관리 시스템은 통합 DB를 기반으로 수리수문 현상의 모의 분석을 통해 하천 시설물 운영의 합리적 기준을 제시함으로써 다양한 관리주체들의 시설물운영에 대한 이견 및 분쟁을 해소하고, 한정된 수자원과 다양한 수요 간의 효율적이고 합리적인 분배 및 시설물 운영문제를 해결하기 위한 의사결정도구로써 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.34-43
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• 2019

도로연장의 지속적인 증가와 공용기간이 상당히 경과한 노후 노선이 늘어남에 따라 도로포장에 대한 유지관리비용은 점차 증가하고 있어, 예방적 유지관리를 통해 비용을 최소화 하는 방안에 대한 필요성이 제기되고 있다. 예방적 유지관리를 위해서는 도로포장의 정확한 열화 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로포장 열화예측 모델 개발을 위해 딥러닝 모델 중 가장 보편적으로 많이 사용하는 심층신경망(DNN)과 시계열 데이터 분석에 강점을 가진 순환신경망(RNN)을 사용하였으며, 두 개의 모델의 성능을 비교 분석하여 우수한 모델을 제안하였다. RNN의 Vanishing Gradient Problem을 해결하기 위해 좀 더 복잡한 형태의 RNN구조인 LSTM(Long short-term memory circuits)을 사용하였다. 학습 결과, RNN-LSTM 모델의 RMSE 값이 0.102로 DNN모델보다 낮아 성능이 더 우수하였다. 또한, 대상구간의 시간경과별 평균 도로포장 상태 예측치와 실제 도로포장 상태 실측치의 비교를 통해 RNN-LSTM 모델의 높은 정확도를 검증하였다. 따라서 향후 고속도로 콘크리트 포장의 유지관리 계획 수립시 유지보수 수요 추정을 위한 열화 예측 모델로는 DNN 모델보다 시계열 분석에 강한 RNN-LSTM의 모델을 제안한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.61-73
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• 2018

최근 국방 모델링 및 시뮬레이션에서 상세한 통신 분석을 수행하기 위하여, 지휘통제(C2: Command and Control)와 통신(C: Communication) 시스템으로 구성된 C3복합체계(SoS: System of Systems)를 통하여 통신 시스템 분석을 수행하였다. 그러나 이러한 방법은 C2 시스템의 시간 및 공간적 제약을 요구한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 C2 시스템을 추상화한 후, C 시스템과 결합하는 단일체계 환경에서의 통신 분석 방법에 대해 제안한다. 추상화 과정에 있어서, C 시스템 분석에 필요한 트래픽 모델과 모빌리티 모델을 정의하고, 모델 내부의 파라미터를 머신 러닝기반으로 학습한다. 제안한 기법을 통해 전장 환경에 따라서 다른 출력을 갖는 형태의 트래픽 및 모빌리티 모델 구성이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 C2 시스템 추상화 과정을 C3 복합체계에 적용하여 보여주고, 실험을 통해 복합체계 분석에 있어서 기존 방법보다 정확한 분석이 가능함을 보였다. 제안한 방법으로 통해, 다양한 통신 파라미터를 갖는 실험 시나리오에 대해 효율적인 통신 분석이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제40권3호
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• pp.311-325
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• 2021

현대 사회는 새로운 과학 교사상을 요구한다. 초등학생은 다른 학령기에 비하여 교사의 영향력이 크게 작용하는 시기이면서 과학 교과를 처음으로 접하는 시기이다. 초등 과학 교사에 의해 과학 학습에 대한 초기 이미지와 과학에 대한 태도 등이 정형화되어 가는 시작점으로 과학 교사의 역할이 매우 중요하다고 할 수 있다. 이에 초등학교 과학 교사에 대한 이미지를 올바르게 정립하는 것은 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 초등학생이 수업 상황에 따라 선호하고, 기피하는 과학 교사 이미지에 대해 분석하고자 하는 것이다. 이를 위하여 초등학생 534명을 대상으로 수업 상황을 수업 형태, 수업 자료 제시 방법, 교과 지도 방법, 교과 내용 설명 방식, 수업 분위기 조성의 5가지로 나누어 선호, 기피하는 과학 교사의 이미지를 개방형으로 기술하도록 하였다. 초등학생들에 의해 제시된 개념들은 언어 네트워크 분석법을 통해 분석이 이루어졌다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 과학 교사가 수업을 어떻게 하느냐에 따라 초등학생들이 선호하거나 기피하는 과학 교사의 이미지가 결정되었다. 둘째, 초등학생들은 실험 수업과 같은 활동 중심의 수업을 선호하며, 이와 같은 방식으로 수업이 이루어질 필요성이 있다. 마지막으로 초등학생들이 선호하는 과학 수업으로의 변화가 이루어질 수 있도록 수업 방법에 대한 교사들의 작은 변화와 노력이 필요하다.

• 정보관리학회지
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• 제38권3호
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• pp.311-334
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• 2021

이 연구의 목적은 합리적인 장서관리정책 수립을 위한 이론적 근거와 계량화된 객관적 기준점 제시이다. 본 연구의 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 스테디셀러는 정기간행물 형태의 학습서가 대부분이었다. 또한, 현대소설로서 스테디셀러는 특정 작가에 의존하는 현상을 확인할 수 있었다. 베스트셀러는 출판사와 저자의 영향을 받는 것으로 조사되었다. 특히 만화와 아동용 교재를 출판하는 출판사의 도서는 베스트셀러 선정에 상당부분 상관성을 갖고 있었다. 추천된 도서 한 권당 추천 도서의 대출 수 평균은 14,871권이었으며, 베스트셀러로 선정된 도서 한 권당 평균 대출 수는 53,531권이었다. 한편 대출데이터를 기준으로 약 80~82%의 도서가 전체 상위권 대출의 90%를 감당하고 있고, 약 27~29%의 도서가 전체 상위권 대출의 50%를 감당하고 있었다. 이는 일련의 파레토법칙이 공공도서관 대출패턴에서도 굳건히 적용될 수 있음을 보여주고 있다. 문학의 대출은 전체 대출에서 50.6%를 차지하였으며, 문학 중에서 한국문학작품이 전체 51.3%를 차지하였다. 자연과학은 다른 주제분야에 비해 상대적으로 작은 수의 문헌으로 더 많은 대출을 발생시키고 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1399-1414
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• 2018

자연림은 산림의 조성 과 보육 등에 인공적인 사람의 힘이 가해지지 않은 자연 상태의 산림이다. 반면 인공림은 사람이 조성 및 보육관리 하는 숲으로 목재생산, 자연재해 예방, 방풍 등의 목적을 가지는 산림이다. 인공림은 목재생산 등 인간이 목적을 가지고 관리하여 단위 면적당 더 많은 목재를 생산할 수 있는 경제적 장점도 가지고 있다. 자연림과 인공림의 구분은 산림 형태의 관리 방법과 목정이 상이하여 산림조사에서 기본적으로 조사하는 요소이며, 자연림과 인공림의 구분은 항공사진 판독과 현지조사 등의 절차를 통해 이루어진다. 본 연구에서는 자연림과 인공림의 분류에 KOMPSAT-3, 3A, 5 위성 영상데이터에 인공신경망(Artificial Neural Network: ANN)을 적용하여 자연림과 인공림의 분류도를 만들고, 산림청의 1/5,000임상도의 자연림과 인공림 분류도와 비교하여 평가하였다. 인공신경망을 이용한 산림의 자연림과 인공림 구분의 연구를 진행한 결과, 1/5,000 임상도와 비교했을 때, 학습결과 분류 전체 정확도는 77.03%이다. 영상의 획득 시기와 산림의 침엽수와 활엽수 등 기타요인이 인공신경망을 이용한 산림의 인공림과 자연림의 구분에 많은 영향을 미치는 것을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.15-21
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• 2019

가짜 정보를 탐지하기 위한 연구는 2016년 미국 대통령 선거 이후 본격적으로 시작되었다. 정확한 출처를 알 수 없는 정보들이 뉴스 형식으로 생산되고, 이는 자극적이고 흥미로운 소재에 많은 관심을 보이는 대중의 특성에 따라 빠른 속도로 확산되고 있다. 또한, 소셜 네트워크 서비스 등 정보를 전달하기 쉬운 플랫폼의 대중화는 이러한 현상을 더욱 악화시킨다. Poynter는 IFCN(International Fact Checking Network)를 만들어 숙련된 전문가들이 사실 여부를 판단할 수 있는 가이드라인을 제시하고, 팩트 체크 기관을 위한 강령을 제공하고 있다. 하지만 이러한 접근 방법은 하나의 기사에 대한 진위 여부를 검증하기 위해 다수의 전문가 인력이 투입되어야 하므로 시간 및 금전적 비용이 크다. 따라서 지속적으로 증가하는 가짜 뉴스에 효율적으로 대응할 수 있는 자동화된 가짜 뉴스 탐지 기술에 대한 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 최근 딥러닝 기술의 접목으로 인해 빠르게 발전하고 있는 가짜 뉴스 탐지 시스템과 연구들을 정리 및 분석한다. 또한, 많은 연구가 필요한 본 분야에 연구자들이 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 형태로 주어지는 학습 말뭉치 및 챌린지들도 정리한다.

• 기술혁신연구
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• 제27권1호
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• pp.45-77
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• 2019

새로운 가능성의 탐험(Exploration)과 기존 확실성의 활용(Exploitation)간 균형은 조직 학습뿐 아니라 전략, 혁신, 연구개발의 중요한 문제다. 기술의 융복합화 트렌드 속에 기업들은 지속적 경쟁 우위를 위해 기술 지식 자산을 가급적 다양하게 보유하려는 동시에 특정 분야에 깊은 기술 역량을 가지려 한다. 기업들은 기술 포트폴리오 전략 고민하지만, 기술 속성에 대한 고려는 제한적이다. 첨단 기술의 대표인 나노기술은 기존의 제품 및 사업 중심 기술과 달리 다양한 분야에 활용되는 일반목적기술 또는 플랫폼 기술 속성을 가지고 있다. 본 연구는 다국적 기업들이 플랫폼 기술로서 나노기술에 대해 탐험과 활용, 즉 다각화와 특정 기술 우위 관점의 포트폴리오 전략이 혁신 및 재무 성과에 어떤 영향을 미치는지를 패널 데이터 기반으로 다중 회귀 분석을 하였다. 본 연구의 실증 분석결과는 기존의 제품 기술들과 달리, 플랫폼 기술로서의 나노기술은 다각화와 특정 기술 우위가 증가할수록 혁신 성과와 재무 성과에 모두 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 나노기술의 포트폴리오 형태, 즉 다각화와 전문성 기반의 특정 기술 우위 중에, 다각화된 나노기술 포트폴리오가 특정 기술에 우위를 갖는 경우보다 혁신 성과와 재무 성과를 향상시키는 데 더 많은 기여를 하고 있다는 결과를 얻었다. 이는 기업들이 자원의 제약하에서 일반목적기술의 경우 포트폴리오 전략에 어떻게 추구하는 것이 효율적인지를 시사한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.59-70
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• 2018

특정 지역의 고객을 대상으로 열을 공급하는 지역난방 서비스의 안정적인 운영을 위해서는 단기간의 미래 수요를 보다 정확하게 예측하고, 효율적인 방법으로 생산 및 공급하는 것이 무엇보다 중요하다. 그러나 열 소비에 영향을 미치는 요소가 매우 다양할 뿐만 아니라 개별 소비자 및 지역적 특성에 따라 소비 형태가 달라지기 때문에 일반적인 상황에도 적용될 수 있는 범용적 열 수요 예측 모형을 개발하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 실시간으로 확보할 수 있는 제한적인 정보만을 바탕으로 딥러닝 기법을 활용한 수요예측 모형을 개발하고자 한다. 해당 지역의 외기온도와 날짜로만 구성된 과거 데이터를 입력 변수로 하여 텐서플로의 인공신경망을 학습시키는 방법으로 수요 예측 모형을 개발하였다. 기존의 회귀분석 기법을 통해 예측된 수요의 정확도와의 비교를 통해 제안된 모델의 성능을 평가하였다. 본 연구의 열 수요 예측 모델은 단기적 수요 예측을 위해 실시간으로 확보할 수 있는 제한적인 변수만으로도 수요 예측의 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 나아가 개별 지역에서는 지역적 특수성을 추가하여 수요 예측 정확도를 높이는 데 활용할 수 있을 것이다.

• 감성과학
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• 제24권1호
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• pp.37-44
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• 2021

본 논문에서는 시야의 좌측과 우측만 가리는 시야 가리개를 이용하여 주변 시야 가림에 따른 집중력 향상 효과에 대한 연구를 수행하였다. 사용한 시야 가리개는 가로와 세로 5 cm × 4.8 cm 의 사다리꼴 모양으로 안경의 좌측과 우측에 고정 클립으로 부착할 수 있도록 하였다. 재질은 검정색의 폴리프로필렌(Polyprolylene)소재를 이용하였으며 클립을 포함하여 무게는 2.3 gram이었다. 건강한 20대 대학생 50명을 대상으로 15일간 시야 가리개를 사용하도록 한 후 정성평가와 정량평가를 수행하였다. 정성평가는 집중력 향상과 시야 가리개의 구조에 대한 설문조사로 진행하였다. 정량평가를 위하여 주의력 집중이 필요한 학습 동영상을 시청하도록 하면서 뇌파를 측정하였고 전두엽(frontal lobe) 영역인 F4 위치에 대한 Mid β 밴드(15~20Hz) 신호의 파워(power)와 ERD/S 분석을 수행하였다. 분석 결과 50명 중 80%인 40명이 시야 가리개를 착용하였을 때 집중력이 향상되었다고 보고하였다. 정량평가 결과 시야 가리개를 착용하고 동영상을 시청하였을 때 ERS peak(p=.023)와 ERD+ERS peak 값이 유의(p=.017)한 차이를 나타내었다. 결론적으로 좌측과 우측의 시야 가리개만을 사용하여도 집중력이 향상되는 결과를 도출하였다. 시야를 모두 가리는 덮개 형태 또는 시야의 상측과 하측을 가리지 않더라도 집중력을 향상시킬 수 있기 때문에 향후 간편한 방법으로 집중이 필요한 다양한 환경에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.