• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.131-142
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• 2022

본 연구에서는 동해 수심변화가 큰 해양환경 하에서 음파의 수평굴절 모의 가능성을 고찰하고자 포물선방정식 기반의 3차원 모델을 도입한다. 이 모델은 상관항과 비상관항을 분리함으로써 근사적 해를 제공한다. 가상 수심분포(25 km × 4 km)에 대해 주파수 75 Hz인 음원을 가정하여 모의한 결과는 전달손실의 수평분포 상 분명한 수평굴절을 보인다. 이 굴절 정도는 전파 거리에 비선형적으로 증가하고 횡방향 수심 경사도에 비례하여 증가한다. 실제 수심분포(25 km × 8 km)에 대한 모의 결과도 이러한 수평굴절을 잘 보인다. 수평굴절은 동일 자료 내에서는 해상도별로 수평음장분포가 크게 변하지 않는데, 이는 모델이 모의 전 수심자료에 대해 내삽을 하기 때문이다. 반면, 수심자료 종류가 다를 경우 수평음장 분포는 크게 달라진다.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.368-373
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• 2020

4차 산업혁명 주요기술을 체계적으로 항공우주력에 적용하기 위해서는 항공우주력 기술 모델이 필요하다. 예전에는 항공우주력 기술 모델링을 위해 항공우주력 기본특성인 고도, 속도, 거리에 기반한 프로펠러 모델이 주로 사용되었다. 그러나 4차 산업혁명 시대에는 수많은 기술들이 융합되기 때문에 새로운 모델이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 항공우주력 기술 모델로 제트엔진 모델을 정립하였다. 또한 요구능력 기반이 아닌, 항공우주력 기술 모델을 기반으로 하는 미래 항공우주무기체계 도출과정을 제시한다. 미래 전장환경과 신기술을 적용한 선진국의 개념발전 연구사례를 통해 새로운 개념의 무기체계를 도출할 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권4호
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• pp.267-291
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• 2021

2020년 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)으로 인한 전 세계적인 팬데믹으로 교육 현장에도 큰 변화가 있었다. 대학에서는 보조 교육 수단으로 생각했던 원격수업을 전면 도입하였고 비대면 수업이 일상화되어 교수자와 학생들은 새로운 교육환경에 적응하기 위해 큰 노력을 기울이고 있다. 이러한 변화 속에서 비대면 강의의 질적 향상을 위하여 강의 만족도 영향요인에 관한 연구가 필요하다. 본 연구는 코로나 전과 후로 변화된 대학 강의 만족도 영향요인을 파악하기 위해 빅데이터를 활용한 새로운 방법론을 제시하고자 한다. 토픽 모델링을 활용하여 코로나 전과 후의 강의평을 분석하고 이를 통해 강의 만족도 영향요인을 파악하여 대학교육이 나아가야 할 방향성을 제언하였다. 또한, 딥러닝 언어 모델인 KoBERT를 기반으로 0.84의 F1-score를 보이는 토픽 분류 모델을 구축함으로써 강의의 만족, 불만족 요인을 다각도로 파악할 수 있으며 이를 통해 강의 만족도의 지속적인 질적 향상에 기여할 수 있다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.81-81
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• 2022

Recently, many studies on big data based smart farming have been conducted. Research to quantify morphological characteristics using image data from various crops in smart farming is underway. Rice is one of the most important food crops in the world. Much research has been done to predict and model rice crop yield production. The number of productive tillers per plant is one of the important agronomic traits associated with the grain yield of rice crop. However, modeling the basic growth characteristics of rice requires accurate data measurements. The existing method of measurement by humans is not only labor intensive but also prone to human error. Therefore, conversion to digital data is necessary to obtain accurate and phenotyping quickly. In this study, we present an image-based method to predict leaf number and evaluate tiller number of individual rice crop using YOLOv5 deep learning network. We performed using various network of the YOLOv5 model and compared them to determine higher prediction accuracy. We ako performed data augmentation, a method we use to complement small datasets. Based on the number of leaves and tiller actually measured in rice crop, the number of leaves predicted by the model from the image data and the existing regression equation were used to evaluate the number of tillers using the image data.

• 스마트미디어저널
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• 제13권9호
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• pp.9-17
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• 2024

본 연구는 지역의 스마트관광 현황을 분석하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 2014년 1월부터 2024년 6월까지 빅카인즈의 전국 일간지에서 '스마트관광' 키워드가 포함된 뉴스 기사 599건을 수집하였다. 수집한 데이터의 위치로 토픽 모델링을 수행하고, 각 토픽 내용의 키워드 빈도를 이용해 네트워크 분석을 실시하였다. 토픽 모델링 결과, '제주', '인천', '대구_부산_울산', '경주', '수원', '양양'의 6개 주요 토픽이 도출되었다. 토픽의 모든 지역에서 스마트 관광의 발전이 정부 및 지자체의 관광 사업을 중심으로 이루어지고 있음을 알 수 있었다. 네트워크 분석 결과, 모든 토픽에서 스마트관광 기술의 핵심 키워드로 '플랫폼'과 '콘텐츠'가 연결되어 있으며, 이를 통해 개별 관광객에게 서비스를 제공하는 것을 알 수 있다. 본 연구의 결과가 지역 스마트관광 촉진을 위한 정책과 전략을 수립하는데 유용한 정보를 제공하고, 지속 가능한 스마트관광 구현에 기여하기를 기대한다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제11권4호
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• pp.31-41
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• 2021

Digital twins between "BIM Digital Model-Physical Prototype Model" will be built for Noise Barrier tunnel(NBT) that meet the definition of N.G smart city facilities derived from previous studies to build a data flow that connects data at each stage of design, construction, and operation. In this process, BIM design automation tools are created and utilized, and consistent transmission of member and attribute data is performed by converting them into IFC format. Through this, the purpose is to improve the labor-intensive environment required from the design stage of the NBT and to consistently maintain the information required for subsequent production and construction. This includes achieving changes in the construction industry based on digital transformation by unifying various data formats used differently for each industry from design to operation. In addition, it demonstrates that information exchange in the maintenance and management stages is possible based on the data exchange of the established digital twin and aims to improve the existing labor-intensive environment and expand operability between digital and physical information. As suggested in previous studies, the implementation of digital twins in these N.G smart city facilities includes the possibility of building an environment that adds to the possibility of high value-added product platforms as well as the function of big data platforms targeting existing smart cities.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제17권2호
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• pp.91-96
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• 2019

In this study, a system to increase the expressiveness of existing standard terminology using three-dimensional (3D) data is designed. We analyze the existing medical terminology system by searching the reference literature and perform an expert group focus survey. A human body image is generated using a 3D modeling tool. Then, the anatomical position of the human body is mapped to the 3D coordinates' identification (ID) and metadata. We define the term to represent the 3D human body position in a total of 12 categories, including semantic terminology entity and semantic disorder. The Blender and 3ds Max programs are used to create the 3D model from medical imaging data. The generated 3D human body model is expressed by the ID of the coordinate type (x, y, and z axes) based on the anatomical position and mapped to the semantic entity including the meaning. We propose a system of standard terminology enabling integration and utilization of the 3D human body model, coordinates (ID), and metadata. In the future, through cooperation with the Electronic Health Record system, we will contribute to clinical research to generate higher-quality big data.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.167-176
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• 2021

최근 빅데이터 분석 기술이 발전하면서 사회 이슈를 분석하기 위해 그 동안 많은 텍스트 마이닝 기법을 활용한 연구들이 진행되어왔다. 사회이슈를 도출하기 위한 기존의 연구들을 살펴보면 다량의 텍스트 데이터를 뉴스, SNS 등으로부터 수집하여 토픽 모델링, 네트워크 분석 등의 기법을 이용하여 데이터로부터 이슈를 추출하고 분석하는 방식으로 연구들이 이루어져왔다. 사회 이슈는 다양한 사회현상들이 누적되어 나타나는 결과물이다. 하지만 기존 연구들이 가지는 한계점은 사회적으로 나타나는 이슈, 즉 결과에 대한 분석에 초점이 맞춰져 있어 해당 이슈의 발생 원인을 밝히는 것에는 한계를 가진다는 것이다. 사회이슈에 적절하게 대응하기 위해서는 어떠한 사회이슈가 존재하는지를 확인하는 것뿐만 아니라 사회이슈의 발생 원인을 파악하는 것이 필요하다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서 본 연구에서는 사회 이슈와 관련한 텍스트로부터 사회이슈의 원인이 되는 요인을 도출하는 방법을 국어학의 품사이론을 기반으로 제안하였다. 이를 위해서 2017년 1월부터 2019년 12월까지의 3년 동안의 사회이슈와 관련한 뉴스데이터를 수집하여 수집된 텍스트 내 단어들의 인과관계를 인과문형을 찾아 분석한 후 기존 텍스트마이닝 기법 접목하여 사회이슈의 원인 단어들을 찾는 방법론을 제안하였다.

• 지식경영연구
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• 제22권2호
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• pp.145-165
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• 2021

2019년 12월 말, 전 세계를 혼란에 빠트린 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 팬데믹이 시작되었다. 이러한 위기를 극복하고 피해를 최소화하기 위해 정부와 기관에서는 기존의 정책지원 효과를 극대화하고 변화하는 사회를 반영한 전방위적 대응책 마련이 필요하다. 사회적으로 부각되는 논제와 관심사항의 주제를 파악하기 위해, 본 연구는 소셜미디어의 빅데이터를 통해 코로나19와 관련된 주요 생각, 태도, 감정 등을 파악한다. 특히 정부의 대응에 관한 대중의 견해를 알기 위해 '정부 대응방향'을 기준으로 시기를 나누어 분석을 진행했다. 분석에 활용한 데이터는 네이버를 통해 2019년 12월 31일부터 2020년 12월 12일까지 수집되었다. 또한, 분석을 위해 텍스트마이닝 기법 중 TF-IDF 키워드 추출과 LDA 토픽모델링을 활용하였다. 그 결과, 8개의 코로나19 관련 주요 이슈가 도출되었으며, 이러한 이슈 사항과 주요 키워드를 기반으로 해당 분야에서의 코로나19 및 감염병 대응 정책 전략을 제시하였다. 본 연구는 코로나19 팬데믹과 같은 위기상황에 정부와 관련 기관이 국민의 필요와 요구에 따른 정확한 대응책을 마련하는 데 기초자료를 제공했다는 점에서 의의를 가진다.

• 정보관리학회지
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• 제35권3호
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• pp.77-100
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• 2018

본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 대량의 데이터로부터 학제 간 융합 기술을 발굴하는 일련의 과정을 제시하는 것을 목표로 한다. 바이오공학 기술(BT) 분야와 정보통신 기술(ICT) 분야 간의 융합 연구를 위해 (1) BT 분야의 기술용어 목록을 작성하여 대량의 학술논문 메타데이터를 수집한 후 (2) 패스파인더 네트워크 척도 알고리즘을 이용해 유망 기술의 지식 구조를 생성하고 (3) 토픽 모델링 기법을 사용하여 BT분야 중심의 내용 분석을 수행하였다. 다음 단계인 BT-ICT 융합 기술 아이템 도출을 위해, (4) BT-ICT 관련 정보를 얻기 위해 BT 기술용어 목록을 상위 개념으로 확장한 후 (5) OpenAPI 서비스를 이용하여 두 분야가 관련된 학술 정보의 메타데이터를 자동 수집하여 (6) BT-ICT 토픽 모델의 내용 분석을 실시하였다. 연구를 통해 첫째, 융합 기술의 발굴을 위해서는 기술 용어 목록의 작성이 중요한 지식 베이스가 된다는 점과 둘째, 대량의 수집 문헌을 분석하기 위해서는 데이터의 차원을 줄여 분석을 용이하게 해주는 텍스트 마이닝 기법이 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 데이터 처리 및 분석 과정이 학제 간 융합 연구의 가능성이 있는 기술 요소들을 발굴하는 데 효과적이었음을 확인할 수 있었다.