• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.16-23
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• 2022

본 연구는 최근 10년(2011~2020) 기간 동안 HS 코드 6단위 기준 한국 건설기계의 주요 7개 수출품목을 대상으로 중국 및 미국과의 비교분석을 중심으로 국제경쟁력 추이를 살펴보았다. 이를 위해 UN Comtrade, 한국무역협회 무역통계를 이용하여 수출유사성지수, 무역경쟁력지수를 산출하여 분석하였다. 분석결과 최근 10년간 한국과 중국의 경쟁 경합도가 심화되고 있으며, 미국과의 경합도 일정수준에서 머무르고 있는 실정이다. 한국의 지게차(8427.20) 품목은 세계시장에서 강한 경쟁력을 가지고 세계에 수출을 하고 있다. 한국 건설기계의 수출비중이 가장 큰 굴착기(8429.52)와 로더(8429.51)는 중량 우위가 있지만 가격열위로서 수출을 하고 있다. 나머지 품목들은 가격과 중량이 비교열위로 나타났으며 세계시장에서의 경쟁력이 없는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 다음과 같은 시사점을 제시한다. 첫째, 코로나19 백신 접종 등이 이루어지면서 경기부양 및 친환경 정책에 따른 인프라 투자 확대 등으로 향후 수요가 증가할 것으로 전망되는 범용성 있는 건설기계 품목의 수출 확대를 위한 노력을 강화하는 것이 필요하다. 둘째, 품질우위와 가격경쟁우위가 있는 것으로 나타난 굴착기는 중국 및 미국은 물론 신흥개도국에 대한 수출 마케팅 활동을 더욱 강화할 필요가 있다.

• 우주기술과 응용
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• 제2권1호
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• pp.52-65
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• 2022

한국은 '22년 하반기 한국형발사체(KSLV-2)는 2차 발사를 통해 최종 성공을 앞두고 있으며, 인공위성개발 능력은 이미 선진국 수준에 도달하였다. 이러한 발사체와 위성 기술 성숙 이후 향후 대한민국의 우주개발은 우주탐사와 우주활용으로, Hardware 기술개발에서 과학기술 임무개발로, 무인우주개발에서 유인우주개발로 패러다임이 전환되어야 한다. 최우선 전략은 국내 우주산업과 관련 국내 산업을 확대하고 고용을 창출하고, 핵심우주기술이 개발되어야 하며, 국민 편익과 안전에 도움이 되는 우주개발이어야 한다. 이를 위해 유인우주개발을 시작해야 하는데, 20년대 글로벌하게 추진될 국제공동 유인 달탐사(Gateway, Artemis)와 '30년대 유인 화성탐사는 한국의 우주산업 외연을 확장시키고 우주기술 수준을 획기적으로 향상시킬 수 있는 절호의 기회이다. 한국의 고유하고 독자적인 과학기술로서 도전적이며 지속적인 임무수행과 Hardware 기여로 참여하는 것이 필요하다. 또한 한국 우주인의 참여는 국민적 관심을 끌고 청소년에 도전정신과 꿈을 심어 줄 수 있으며, 또한 우주선진국으로 진입하는 계기가 되며 국가위상이 높아지는 효과도 기대할 수 있을 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 국제공동 Artemis 계획의 현황과 향후 계획을 상세히 조사·분석하였고, 한국의 참여방안을 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권4호
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• pp.543-552
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• 2022

서리는 표면 근처의 공기의 이슬점 온도가 빙점 이하일 때 수증기가 승화, 응축되어 땅이나 물체에 얼게 되는 작은 얼음 결정체이다. 서리가 내리면 농작물이 직접 피해를 입는다. 농작물이 낮은 온도에 접촉하면 조직이 얼어서 세포막이나 엽록체가 딱딱해지고 파괴되거나 건조한 세포가 죽습니다. 2020년 7월, 세계 최대 커피 생산국인 브라질 미나스제라이스 주에 갑작스러운 영하의 날씨와 서리가 내려 지역 커피 나무의 약 30%가 피해를 입었다. 이로 인해 피해로 커피값이 크게 올랐고, 피해가 심각한 농가는 농작물이 회복되기까지 3년이 걸리기 때문에 2024년에야 커피를 생산할 수 있다. 본 논문에서는 심한 서리가 내리는 것을 방지하기 위해 기상청이 제공하는 서리 발생 데이터와 기상관측 데이터를 이용해 서리를 예측하려고 했다. 관측 지점의 고도 및 풍속, 온도, 습도, 강수량, 흐림 등의 기상 요인을 반영하여 모델을 구축하였다. XGB, SVM, Random Forest, MLP 모델을 사용하여 다양한 하이퍼 파라미터를 학습 데이터로 적용하여 각 모델에 가장 적합한 모델을 선택하였다. 마지막으로, 결과는 테스트 데이터에서 정확도(acc)와 중요 성공 지수(CSI)로 평가되었다. XGB는 90.4%의 acc와 64.4%의 CSI로 다른 모델에 비해 최고의 모델이었고, SVM은 89.7%의 acc와 61.2%의 CSI로 그 뒤를 이었다. 랜덤 포레스트와 MLP는 약 89%의 acc와 약 60%의 CSI로 비슷한 성능을 보였다.

• 중소기업연구
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• 제42권3호
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• pp.275-304
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• 2020

최근의 악화되고 있는 고용지표를 개선하고, 세계적인 경기침체 국면을 돌파하기 위해서는 창업의 활성화 및 창업의 성공률 제고가 요구된다. 본 연구의 목적은 관련 분야의 지식과 경험 및 네트워크를 보유한 직장인을 창업가로 전환시키는 요인과 그 경로를 밝힘으로써, 창업활성화를 위한 시사점을 제시하고 창업 성공률 제고에 기여하고자 함에 있다. 본 연구에서는 Shapero(1982)의 창업이벤트 모델을 기반으로 하여, 직장인의 직무불안정성과 기업가정신이 창업의도의 촉진사건이 되는지와 창업에 대한 소망성 및 실현가능성의 지각이 그 사이를 매개하는지를 살펴보았다. 연구 결과를 정리해보면 첫째, 직장인의 고용불안정성과 혁신성 및 위험감수성이 창업의도를 높이는 요인임을 확인하였다. 둘째, 직무불안정성의 구성 요소와 창업의도 사이에서 지각된 소망성의 간접효과는 모두 유의하지 않았으나, 기업가정신의 모든 구성 요소는 창업에 대한 소망성의 지각을 통해 창업의도를 높이는 것으로 나타났다. 셋째, 고용불안정성과 혁신성 및 위험감수성은 창업에 대한 실현가능성의 지각을 통해 창업의도를 강화하는 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해 창업 역량을 보유한 직장인을 창업가로 전환시키기 위해서는 직장인에 대한 창업교육과 사내벤처의 지원을 강화하고 시니어창업 및 사내벤처창업 지원을 확대함으로써 창업에 대한 긍정적 태도와 실행에 대한 자신감을 고취시킬 필요가 있음을 확인하였다. 직장인의 창업 지원 강화로 창업 활성화 및 창업 성공률이 제고된다면, 일자리 문제를 해결하고 침체된 경기를 회복시키는 등 국내 경제에 활력을 불어넣을 것으로 기대된다.

• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.502-517
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• 2022

TBM의 활용이 증가하면서 최근 국내외에서 머신러닝 기법으로 TBM 데이터를 분석하여 디스크커터의 교환주기 예측 및 굴진율을 예측하는 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 굴진 시 획득되는 기계 데이터와 지반 데이터를 기반으로 최근에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들 중 회귀 모델을 접목하여 슬러리 쉴드 TBM 현장의 디스크 커터 마모 예측을 하였다. 디스크 커터 마모 예측을 위해서 Training과 Test 데이터를 7:3으로 분할하였으며, 최적의 파라미터를 선정을 위해서 분할 교차검증을 포함하는 그리드 서치를 활용하였다. 그 결과, 앙상블 계열의 그레디언트 부스팅 모델이 결정계수가 0.852, 평균 제곱근 오차가 3.111로 좋은 성능을 보여주었고 특히 학습성능과 더불어 학습속도에서 우수한 결과를 보여주었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 슬러리 쉴드 TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 디스크 커터 마모 예측 모델의 적합성은 높다고 보인다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 디스크 마모 측정 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권3호
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• pp.125-132
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• 2023

본 연구에서는 식물의 영양분 흡수에 따른 식물 성장뿐만 아니라 기공 기능 및 광합성에도 영향을 끼치는 온실의 수증기압차(VPD, Vapor Pressure Deficit)예측을 위한 머신러닝 모델들의 성능을 비교해보았다. VPD 예측을 위해 온실 내·외부 환경요소 및 시계열 데이터의 시간적 요소들과의 상관관계를 확인하고 상관관계가 높은 요소들이 VPD에 어떤 영향을 미치는지 확인하였다. 예측 모델의 성능을 분석하기 전 분석 시계열 데이터의 양(1일, 3일, 7일), 간격(20분, 1시간)이 예측 성능에 미치는 영향을 확인하여 데이터의 양과 간격을 조절하였다. 마지막으로 4개의 머신러닝 예측 모델(XGB Regressor, LGBM Regressor, Random Forest Regressor 등)을 적용하여 모델별 예측 성능을 비교했다. 모델의 예측 결과로 20분 간격의 1일의 데이터를 사용했을 때 LGBM에서 MAE는 0.008, RMSE는 0.011의 가장 높은 예측 성능을 보였다. 또한 20분 후 VPD 예측에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 환경적 요인보다는 과거 20분 전의 VPD(VPD_y__71)임을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용하여 VPD 예측을 통해 작물의 생산성을 높이고, 온실의 결로, 병 발생 예방 등이 가능하다. 향후 온실의 환경 데이터 예측뿐만 아니라 더 나아가 생산량 예측, 스마트팜 제어 모델 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.99-110
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• 2023

본 연구는 현 보안 관제 시스템이 직면한 실시간 트래픽 탐지 문제를 해결하기 위해 사이버 위협 프레임워크인 마이터 어택과 머신러닝을 이용하여 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 방안을 제안하였다. 마이터 어택 프레임워크에 네트워크 트래픽 데이터셋인 UNSW-NB15를 적용하여 라벨을 변환 후 희소 클래스 처리를 통해 최종 데이터셋을 생성하였다. 생성된 최종 데이터셋을 사용하여 부스팅 기반의 앙상블 모델을 학습시킨 후 이러한 앙상블 모델들이 다양한 성능 측정 지표로 어떻게 네트워크 트래픽을 분류하는지 평가하였다. 그 결과 F-1 스코어를 기준으로 평가하였을 때 희소 클래스 미처리한 XGBoost가 멀티 클래스 트래픽 환경에서 가장 우수함을 보였다. 학습하기 어려운 소수의 공격클래스까지 포함하여 마이터 어택라벨 변환 및 오버샘플링처리를 통한 머신러닝은 기존 연구 대비 차별점을 가지고 있으나, 기존 데이터셋과 마이터 어택 라벨 간의 변환 시 완벽하게 일치할 수 없는 점과 지나친 희소 클래스 존재로 인한 한계가 있음을 인지하였다. 그럼에도 불구하고 B-SMOTE를 적용한 Catboost는 0.9526의 분류 정확도를 달성하였고 이는 정상/비정상 네트워크 트래픽을 자동으로 탐지할 수 있을 것으로 보인다.

• 대한화장품학회지
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• 제49권2호
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• pp.159-167
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• 2023

이산화티타늄(TiO₂)은 일반적으로 선크림 제제에 사용되어 빛의 물리적 산란 작용에 의해 피부 표면을 보호하고 유해한 자외선(UV)의 침투를 방지한다. 그러나 불활성 미네랄 성분으로 인해 피부에 사용시 백탁현상을 유발할 수 있다는 단점이 있다. 또한 백탁현상을 없애기 위해 TiO₂ 입자를 나노화 하면 가시광선 투과율을 증가시켜 백탁 현상을 감소시키지만 알레르기 염증과 같은 심각한 피부 트러블을 유발할 수 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 연구에서는 산소 결핍 구조 및 질소량 제어를 이용하여 TiO₂의 밴드갭을 제어하고, 결과적으로 피부 맞춤형 유색 TiO₂를 개발하였다. 이는 백탁 현상을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 활성산소를 유발하여 피부 노화를 촉진시키는 것으로 알려진 블루라이트를 효과적으로 차단할 수 있다. 본 연구에서 제안된 밴드갭 제어 TiO₂ 화합물은 저자극이고 스펙트럼이 넓으며 환경친화적이다. 또한 이는 자외선 차단제의 sun protection factor (SPF)를 획기적으로 향상시켜 블루라이트 차단 제품에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Trade
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• 제27권2호
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• pp.61-76
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• 2023

Purpose - The digital service trade has become an important driver of the global service trade. The main purpose of this study is to explore the influencing factors of digital service exports from China and Korea to RCEP sample countries respectively, and to comprehensively study the export potential of China and Korea to RCEP countries, so as to provide theoretical guidance and a decision-making reference to promote digital service trade exports and digital economy development in China and Korea. Design/methodology - First, the stochastic frontier gravity model was improved by introducing nonefficiency factors affecting digital services trade, extending the gravity model of traditional services trade exports to digital services trade exports. Secondly, the panel data of China and Korea for the eight sample countries of RCEP from 2011 to 2021 were adopted for the empirical analysis of digital service export potential by a stochastic frontier model. Findings - China's economic growth plays a role in increasing China's digital service trade exports, while Korea's economic growth does not play a significant role in increasing Korea's digital service trade exports. However, the economic growth of trading partner countries can play a significant role in boosting the digital service trade in both China and Korea, and comparison shows that Korea has higher resilience in the digital services trade than China. In addition, the market size of target countries plays a positive role in promoting the digital service trade exports of both China and Korea, and the increase in the value-added share of services in target countries will lead to a decrease in the digital service trade exports of both China and Korea. Originality/value - This study is innovative in terms of research perspective and method. Academic research on the export potential of international trade has been extensive, but most studies are based on the perspective of the goods trade, fewer studies are based on the perspective of the service trade, and there are almost no studies based on the perspective of digital service trade. There is a gap based on the comparative analysis of the export potential of the digital service trade between China and Korea. This study extends the gravitational model of traditional service trade exports to digital service trade exports to comparatively analyze the export potential of China and Korea to RCEP countries. This study addresses this limitation by analyzing a comparative analysis of the digital service trade export potential of China and Korea.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.42-42
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• 2022

지금까지도 유역에서의 녹조 모니터링은 현장채수를 통한 점 단위 모니터링에 크게 의존하고 있어 기후, 유속, 수온조건 등에 따라 수체에 광범위하게 발생하는 녹조를 효율적으로 모니터링하고 대응하기에는 어려운 점들이 있어왔다. 또한, 그동안 제한된 관측 데이터로 인해 현장 측정된 실측 데이터 보다는 녹조와 관련이 높은 NDVI, FGAI, SEI 등의 파생적인 지수를 산정하여 원격탐사자료와 매핑하는 방식의 분석연구 등이 선행되었다. 본 연구는 녹조의 모니터링시 정확도와 효율성을 향상을 목표로 하여, 우선은 녹조 측정장비를 활용, 7000개 이상의 녹조 관측 데이터를 확보하였으며, 이를 바탕으로 동기간의 고해상도 위성 자료와 실측자료를 매핑하기 위해 다양한Machine Learning기법을 적용함으로써 그 효과성을 검토하고자 하였다. 연구대상지는 낙동강 내성천 상류에 위치한 영주댐 유역으로서 데이터 수집단계에서는 면단위 현장(in-situ) 관측을 위해 2020년 2~9월까지 4회에 걸쳐 7291개의 녹조를 측정하고, 동일 시간 및 공간의 Sentinel-2자료 중 Band 1~12까지 총 13개(Band 8은 8과 8A로 2개)의 분광특성자료를 추출하였다. 다음으로 Machine Learning 분석기법의 적용을 위해 algae_monitoring Python library를 구축하였다. 개발된 library는 1) Training Set과 Test Set의 구분을 위한 Data 준비단계, 2) Random Forest, Gradient Boosting Regression, XGBoosting 알고리즘 중 선택하여 적용할 수 있는 모델적용단계, 3) 모델적용결과를 확인하는 Performance test단계(R², MSE, MAE, RMSE, NSE, KGE 등), 4) 모델결과의 Visualization단계, 5) 선정된 모델을 활용 위성자료를 녹조값으로 변환하는 적용단계로 구분하여 영주댐뿐만 아니라 다양한 유역에 범용적으로 적용할 수 있도록 구성하였다. 본 연구의 사례에서는 Sentinel-2위성의 12개 밴드, 기상자료(대기온도, 구름비율) 총 14개자료를 활용하여 Machine Learning기법 중 Random Forest를 적용하였을 경우에, 전반적으로 가장 높은 적합도를 나타내었으며, 적용결과 Test Set을 기준으로 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency)가 0.96(Training Set의 경우에는 0.99) 수준의 성능을 나타내어, 광역적인 위성자료와 충분히 확보된 현장실측 자료간의 데이터 학습을 통해서 조류 모니터링 분석의 효율성이 획기적으로 증대될 수 있음을 확인하였다.