• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.247-264
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• 2016

저출산 및 인구 고령화가 가속화되면서, 중장년 퇴직자 등 노동 소외 계층의 취업난 해결은 우리 사회의 핵심 과제로 등장하고 있다. 온라인에는 수많은 일자리 요구 정보가 산재해 있으나, 이를 중장년 구직자에게 제대로 매칭시키지는 못하고 있다. 워크넷 취업 로그에 따르면 구직자가 선호하는 직종에 취업하는 경우는 약 24%에 불과하다. 그러므로, 이러한 문제를 극복하기 위해서는 구직자에게 일자리 정보를 매칭시킬 때 선호하는 직종과 유사한 직종들을 추천하는 소프트 매칭 기법이 필수적이다. 본 연구는 중장년층에 특화된 소프트 직업 매칭 알고리즘과 서비스를 고안하고 개발하여 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 1) 대용량의 구직 활동 기록인 워크넷 로그로부터 중장년층의 일자리 특성 및 요구 추세를 분석하였다. 2) 중장년층의 일자리 추천을 위해 직종 유사도 기준으로 일자리 분류표(KOCM)를 재정렬하였다. 이 결과를 이용하여, 3) 중장년에 특화된 인력 고용 소프트 매칭 직업 추천 알고리즘(MOMA)을 개발하여 구인 구직 웹사이트에 적용하였다. 자체 저작한 중장년층 특화 일자리 분류표(KOCM)를 이용한 소프트 일자리 매칭 시스템의 정확도를 측정하였을 때, 실제 고용 결과 기준, 하드 매칭 대비 약 20여 배의 성능 향상을 보였다. 본 연구내용을 적용하여 개발한 중장년층 특화 구직 사이트는 중장년층의 구직 과정에서 입력 정보 부담을 최소화하고 소프트 매칭을 통해 사용자의 요구직종에 적합한 일자리를 정확하고 폭넓게 추천함으로 중장년층의 삶의 질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.19-28
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• 2012

전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.306-318
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• 2018

지난 이십여 년 간 우리나라 연안에 집중적으로 거치된 직립식 방파제의 내진 성능을 검토하기 위한 예비 수치모의를 포항, 경주, Hachinohe1, Hachinohe2, Ofunato, 인공지진파를 대상으로 수행하였다. 예비 수치모의 결과 지진으로 인한 전단파가 지반을 통해 전파되는 과정에서 지진에너지가 장주기 대역으로 이동한 Hachinohe2의 경우 항 외곽시설의 활동량이 상당하다는 것을 확인하였다. 지진으로 인한 전단파는 항만시설이 거치된 지표방향으로 증폭되며, 지진에너지의 상당부분은 장주기 대역으로 이동된다. 이 중 장주기 대역으로 이동되는 현상은 지반의 점성 혹은 내부 마찰에 기인하며, 전단파 증폭은 구속 응력의 감소로 인해 지표면 방향으로 감소하는 전단계수와 내습하는 전단파 횟수 누적에 따른 지반 강도 감소에 기인하는 것으로 판단된다(Das, 1993). 이러한 인식에서 본고에서는 먼저 전단파 횟수 누적에 따른 전단계수의 감소의 기술이 가능한 Hardin과 Drnevich(1972) 모형과 파동방정식에 기초하여 수치모형을 구성하고, 이어 전단파 횟수 누적에 따른 전단계수의 감소가 전단파 전파과정에 미치는 영향을 정량적으로 평가하기 위한 수치모의를 수행하였다. 이 과정에서 비선형 응력-변형률 관계를 설명하기 위해 $Newmark-{\beta}$ 방법과 수정 Newton-Raphson 방법을 차용하였다(Chopra, 1995). 모의결과 전단파가 지표면으로 전파되면서 상당한 확률 질량이 상대적으로 큰 진폭과 장주기 쪽으로 이동하는 것을 확연하게 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.