• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.471-480
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• 2023

연구목적: 본 연구는 국내에서 발표된 학술 연구에서 군인과 관련된 교육 분야의 연구동향을 파악하고 분석함으로써 앞으로 군인 교육의 연구 방향을 제시하고자 한다. 연구방법: 2000년에서 2022년까지 게재된 국내 학술논문에서 '군인'과 '교육'을 주제로 수행된 논문 중 최종 논문 269편을 선별하였다. 최종 선정한 문헌은 연도, 연구대상, 연구방법 유형, 연구자 수, 연구주제, 연구내용으로 구분하여 분석하였다. 연구결과: 첫째, 2010년부터 연구 수가 점차 증가하였는데, 2021년에 31편이 발표되어 가장 많은 연구가 이루어졌다. 둘째, 전군(全軍)을 대상으로 한 연구가 가장 많았고, 다음은 육군과 간호장교가 다수를 차지하였다. 셋째, 연구방법에는 질적연구 방법이 조금 더 많이 활용되었다. 넷째, 2인 이상의 연구자 수가 꾸준히 증가하고 있었다. 다섯째, 연구주제는 개발, 설계, 개선을 주제로 한 논문이 가장 많았다. 여섯째, 연구내용의 세부 분야별로 살펴보면, 군인들의 정신(전력)교육, 군사교육·훈련에 관한 연구가 다수를 차지하였다. 결론: 본 연구를 통해 군인 교육이 다양한 주제로 연구됨을 확인하였다. 향후 연구의 방향은 군인 교육과 안전에 관한 많은 관심으로 여러 관점에서 깊이 있는 연구가 이루어져야 한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.498-509
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• 2023

연구목적: 본 논문은 CCTV 영상을 활용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용해 지하공동구 내 쓰러진 관리인력의 검출 방법을 제시하고, 제안 방법의 관리인력 모니터링 적용성을 평가한다. 연구방법: 사람 검출 목적으로 사전 훈련된 YOLOv5와 OpenPose 모델의 추론 결과로부터 쓰러짐을 판별할 수 있는 규칙을 제안하고, 각 모델의 결과를 통합해 지하공동구 내 작업자 쓰러짐 검출에 적용하였다. 연구결과: 제안된 모델로 작업인력의 감지 및 쓰러짐을 판단할 수 있었으나, CCTV와 작업자 간격 및 작업자가 쓰러진 방향에 의존해 검출성능이 영향을 받았다. 또한 지하공동구 작업자에 대해 YOLOv5 기반 쓰러짐 판별 규칙 적용 모델이 거리 및 쓰러짐 방향 의존성이 낮아 OpenPose 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다. 그 결과 통합된 이중 딥러닝 모델의 쓰러짐 검출 결과는 YOLOv5 결과에 종속되었다. 결론: 제안 모델을 통해 지하공동구 작업자의 이상상황 검출이 가능함을 보였으나, 개별 딥러닝 모델별 사람 감지 성능 차이로 인해 YOLOv5 기반 모델 대비 통합 모델의 쓰러짐 검출 성능 개선은 미미하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권9호
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• pp.265-273
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• 2018

본 논문에서는 터널 환경에서 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합을 갖는 은닉 마코프 모델을 사용한 사고 검지 시스템을 제안한다. 대부분의 터널 내 환경은 내재된 환경으로 인한 작은 사고들이 발생한다. 특히 터널 내에서 사고가 발생할 시, 2차, 3차 사고가 발생되어 큰 재해로 발전할 가능성이 높다. 주로 시각기반의 사고 검지 기법들이 많이 제안되어왔으나, 시야각 등의 문제로 오검지가 발생하는 단점이 존재한다. 이러한 시각기반의 검지 기법을 보완하기 위해 본 논문에 제안된 기법은 터널환경에서의 음향사고 검출의 정확도 개선을 위해 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model, GMM) 기반의 은닉 마코프 모델(hidden Markov model, HMM)을 이용한다. 제안된 방법은 비음수 텐서 분해 기법에 활용되는 사고음향 모델과 잡음모델을 사용하여 사고음을 분리하고, 분리된 사고음을 기반으로 기 훈련된 GMM-HMM 기반의 음향모델을 기반으로 우도비 검증을 수행하여 사고 검지를 수행한다. 제안된 방법의 검지 정확도를 평가하기 위해 터널 내 환경잡음과 사고음을 합성하여 생성한 데이터를 생성하였고, 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.241-265
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• 2023

기업의 부실 예측 모델은 기업의 재무 상태를 객관적으로 모니터링하는 데 필수적인 도구 역할을 한다. 적시에 경고하고 대응 조치를 용이하게 하며 파산 위험을 완화하고 성과를 개선하기 위한 효과적인 관리 전략을 수립할 수 있도록 지원한다. 투자자와 금융 기관은 금융 손실을 최소화하기 위해 부실 예측 모델을 이용한다. 기업 부실 예측을 위한 인공지능(AI) 기술 활용에 대한 관심이 높아지면서 이 분야에 대한 광범위한 연구가 진행되고 있다. 해석 가능성과 신뢰성이 강조되며 기업 부실 예측에서 설명 가능한 AI 모델에 대한 수요가 증가하고 있다. 널리 채택된 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기법은 유망한 성능을 보여주었으나 변수 수에 따른 계산 비용, 처리 시간, 확장성 문제 등의 한계가 있다. 이 연구는 전체 데이터 세트를 사용하는 대신 부트스트랩 된 데이터 하위 집합에서 SHAP 값을 평균화하여 변수 수를 줄이는 새로운 변수 선택 접근법을 소개한다. 이 기술은 뛰어난 예측 성능을 유지하면서 계산 효율을 향상시키는 것을 목표로 한다. 해석 가능성이 높은 선택된 변수를 사용하여 랜덤 포레스트, XGBoost 및 C5.0 모델을 훈련하여 분류 결과를 얻고자 한다. 분류 결과는 고성능 모델 설계를 목표로 soft voting을 통해 생성된 앙상블 모델의 분류 정확성과 비교한다. 이 연구는 1,698개 한국 경공업 기업의 데이터를 활용하고 부트스트래핑을 사용하여 고유한 데이터 그룹을 생성한다. 로지스틱 회귀 분석은 각 데이터 그룹의 SHAP 값을 계산하는 데 사용되며, SHAP 값 평균은 최종 SHAP 값을 도출하기 위해 계산된다. 제안된 모델은 해석 가능성을 향상시키고 우수한 예측 성능을 달성하는 것을 목표로 한다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제19권2호
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• pp.81-103
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• 2022

본 연구는 중추신경계 손상 환자의 우쿨렐레 활용 치료적 악기연주(Therapeutic Instrumental Music Performance, TIMP) 중재 참여에 따른 손 기능 변화를 살펴보고자 하였다. 연구 대상자는 중추신경계 손상으로 인해 손 기능 장애를 동반하는 성인 3명이며, 약 6주간 주 2회 30분씩 총 12회기 중재에 참여하였다. 우쿨렐레 중재는 손가락 동시 움직임, 손가락 협응 움직임, 손가락 개별 움직임 총 3가지 유형의 연주패턴을 기반으로 구성되었으며, 대상자의 손 기능 수준별 개별화된 중재 적용을 시행하였다. 본 연구에서는 검사도구 'Box and Block Test (BBT)', '9-Hole Peg Test (9-HPT)', 'Jebsen and Taylor Hand Function Test (JTHFT)'를 활용하여 대상자들의 사전 및 사후 손 기능을 측정하였으며, 사후 개별 인터뷰를 통해 중재 참여경험을 살펴보았다. 결과에 따르면 대상자 모두 사후검사에서 BBT 수행점수가 향상되었으며, 9-HPT 수행시간과 JTHFT 지표 중 '글씨쓰기'와 '카드 뒤집기' 영역의 수행시간이 단축되는 결과를 나타냈다. 또한, 개별 인터뷰 내용에 따르면 손의 기능적 움직임을 위해 악기를 활용함으로써 환측 손을 더욱 적극적으로 사용하고자 하는 시도가 많아지고, 손 기능 재활훈련에 대한 인식이 더욱 긍정적으로 변화되었음을 확인할 수 있었다. 이는 중추신경계 손상 환자 대상 우쿨렐레 활용 TIMP 중재가 손의 기능적 움직임 개선에 긍정적인 영향을 줄 수 있으며, 나아가 개인의 재활동기 차원에서의 긍정적인 변화도 불러일으킬 수 있음을 시사하는 바이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.444-444
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• 2021

하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.

• 경제분석
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• 제25권1호
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• pp.66-122
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• 2019

우리 경제가 성장하면서 경제활동인구가 늘고 고용률이 높아지는 등 고용이 양적으로 꾸준히 성장하였다. 그러나 생산가능인구가 2017년부터 감소하기 시작하였고 여성 및 청년층의 고용은 부진한 상황이다. 비임금 근로자의 비중이 다른 나라나 소득 수준에 비해 크게 높은 수준이다. 또한 임금근로자 중 비정규직 비중과 소규모 기업 종사 근로자의 비중이 높은 것으로 나타났다. 이와 같은 고용구조의 특징에 비추어 우리나라 고용구조의 과제는 노동시장 이중구조심화, 청년실업 증가, 여성 고용의 부진, 저생산성의 과도한 자영업 비중 등으로 정리할 수 있다. 노동시장 이중구조가 심화된 데는 글로벌화에 따른 경쟁 심화, 대기업 우위의 원·하청관계, 대·중소기업 간 생산성 격차, 기업규모별 노동조합의 교섭력 격차 및 기업단위 노사협상 등의 제도적 요인이 복합적으로 작용하였다. 청년실업은 대학진학률 상승으로 대졸자들이 크게 증가한 반면 노동시장 이중구조화로 1차 노동시장 규모가 늘지 않은 데다 대졸자들의 2차 노동시장 기피현상이 심화된 것을 주된 배경으로 한다. 낮은 여성 고용률과 고용의 질적 수준은 결혼·출산 이후의 뚜렷한 경력단절에 기인하며 가정과 직장생활을 병행하기 어렵게 하는 제도 및 문화가 근본적인 원인으로 보인다. 생산성이 낮은 자영업자가 과다한 데에는 임금근로자 일자리가 충분하지 않고 노동시장 이중구조로 인해 양질의 임금근로자 일자리에 취업하기 힘들다는 점이 주요한 배경으로 작용하였다. 우리나라의 고용 확대를 제약하고 고용구조를 악화시킨 주된 구조적 요인은 이중구조 심화인 것으로 판단되는 만큼 공정거래 질서 확립과 중소기업의 생산성 향상 등 노동시장 이중구조 완화에 정책 역량을 집중할 필요가 있다. 아울러 청년 노동시장의 효율성을 제고할 수 있도록 직업훈련 및 고용지원서비스 제도를 개선하는 한편 보육시설 확충 등 여성들이 일과 가정이 병행할 수 있도록 하는 제도적 보완을 지속해 나가는 것도 중요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.71-80
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• 2024

이 연구에서는 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)가 캡처한 이미지의 의미론적 토지 피복 분할 성능을 향상시키기 위한 앙상블 학습 기법을 제안하고 있다. 도시 계획과 같은 분야에서 UAV 사용이 증가함에 따라 토지 피복 분할을 위한 딥러닝 분할 방법을 활용한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이 연구는 대표적인 분할 모델인 U-Net, DeepLabV3 그리고 Fully Convolutional Network (FCN)를 사용하여 분할 예측 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방식은 세 가지 분할 모델의 훈련 손실, 검증 정확도 및 클래스별 점수를 통합하여 앙상블 모델을 개발하고 전반적인 예측 성능을 향상시킨다. 이 방법은 건물, 도로, 주차장, 논, 밭, 나무, 빈 공간, 미분류 영역을 포함하는 일곱 가지 클래스가 있는 토지 피복 분할 문제에 적용하여 평가하였다. 앙상블 모델의 성능은 mean Intersection over Union (mIoU)으로 평가하였으며, 제안된 앙상블 모델과 기존의 세 가지 분할 방법을 비교한 결과 mIoU 성능이 향상되었음이 나타났다. 따라서 이 연구는 제안된 기술이 의미론적 분할 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.663-670
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• 2023

본 연구에서는 기존의 노이즈 제거 알고리즘을 적용한 영역 확장 기반의 분할 방법과 U-Net을 이용한 분할 방법의 성능을 정량적 평가인자를 이용하여 비교평가 하고자 하였다. 먼저, 전산화단층검사 영상에 median filter, median modified Wiener filter, fast non-local means algorithm을 모델링하여 적용한 뒤 영역 확장 기반의 분할을 수행하였다. 그리고 U-Net 기반의 분할 모델로 훈련을 진행하여 분할을 수행하였다. 그 후, 노이즈 제거 알고리즘을 사용한 경우와 U-Net을 사용한 경우의 분할 성능을 비교 평가하기 위해 평균 제곱근 편차 (root mean square error, RMSE), 최대 신호 대 잡음비 (peak signal to noise ratio, PSNR), universal quality image index (UQI), 그리고 dice similarity coefficient (DSC)를 측정하였다. 실험 결과, U-Net을 이용하여 분할을 수행했을 때 분할 성능이 가장 향상되었다. RMSE, PSNR, UQI, 그리고 DSC 값은 각각 약 0.063, 72.11, 0.864, 그리고 0.982로 noisy한 영상에 비해 각각 1.97배, 1.09배, 5.30배, 그리고 1.99배 개선된 것을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 전산화단층검사영상에서 U-Net이 노이즈 제거 알고리즘에 비해 분할 성능 향상에 효과적임을 입증하였다.

• 구강회복응용과학지
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• 제39권4호
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• pp.237-249
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• 2023

구강안면 근긴장이상(Orofacial dystonia)은 자신의 의지와 상관없이 불수의적으로 얼굴, 입술, 혀 및 턱 주변을 불규칙적이거나 반복적으로 움직이는 신경운동학적 장애로 틱장애로 불리기도 한다. 이러한 증상을 갖는 무치악 환자는 총의치 사용의 어려움과 더불어 언어 장애 및 연하곤란, 구강안면의 통증까지 기능적이고 심미적인 문제점들을 겪게 된다. 본 증례에서는 비교적 젊은 나이에 완전 무치악 상태를 경험하게 된 구강안면 근긴장이상 환자를 위해, 양측 구치부 지르코니아 교합면을 갖는 상악 총의치와 하악 임플란트 지지 고정성 보철물의 수복치료를 시행하고 지속적인 미소훈련을 시행하여 안면근육의 심미적인 개선을 도모하고자 하였다. 치료의 결과, 환자는 저작기능과 심미성이 향상된 것 뿐만 아니라, 심리적 안정감을 회복하여 정상적인 일상생활이 가능해진 것에 대해 매우 만족하였기에 이를 보고하고자 한다.