• 한국수자원학회논문집
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• 제54권5호
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• pp.321-334
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• 2021

일반적으로 레이더 강수량 추정에 활용되는 Marshall-Palmer 관계식은 강수현상의 계절적 변동성을 고려하지 않고 선별된 강수사상에 대하여 시공간적으로 고정된 매개변수를 적용하여 레이더 강수량을 추정하므로 실제 강수량과 추정된 레이더 강수량은 정량적인 오차가 발생할 수 있다. 이러한 제약성을 극복하고자 본 연구는 장기간 레이더 반사도 인자를 가용하여 레이더 반사도-강수량 관계식 매개변수를 Bayesian 추론기법으로 보정하고 불확실성을 정량화하여 레이더 강수량의 편의 보정을 수행하였다. Bayesian 추론기법 기반으로 추정된 레이더 반사도-강수량 관계식의 보정 매개변수는 계절성이 규명되었으며 지역적 특성이 존재하였다. Bayesian 추론기법을 통하여 산정된 레이더 강수량은 Marshall-Palmer 관계식의 과소추정 문제를 극복하고 지상 강수특성을 정량적으로 현실성 있게 재현하였다. 본 연구결과는 집중호우 발생 시 능동적인 유역단위 수자원 해석 시스템을 구축하여 국가적 레이더 자원의 가치를 향상할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국과학예술포럼
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• 제37권2호
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• pp.101-112
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• 2019

인간의 일상이 펼쳐지는 장소인 주거 공간은 크기에 상관없이 공간에 요구되는 역할 및 사항은 동일하다고 할 수 있다. 특히 주택 거주자의 수가 적을수록, 크기가 협소할수록 작은 공간 안에서도 모든 편의적 행위와 안락한 생활이 가능할 수 있도록 세심한 고민과 디자인적 해결이 필수적이라 할 수 있다. 본 연구는 1인 가구에 최적화된 새로운 개념의 1인 맞춤형 주거공간디자인 설계안을 바탕으로 보다 실질적인 부분의 설계를 시뮬레이션 할 수 있는 BIM의 장점을 활용한 융합 설계를 목적으로 하였다. 이에 BIM 설계 기술 공법을 1인 주거 평면디자인에 적용하여 실내건축 설계의 적합성 검토 및 공간 최적화 설계를 수행하고자 하였다. 연구의 결과로 공간 사용성 개선, 주거환경고려, 부재간섭 체크, 친환경 주거 시스템 적용, MEP 설계 항목에서 효용성 검증이 도출되었다. 이로써, 주거공간에서의 BIM 공간 설계는 다양한 공간디자인 요소를 실제 공간에 적용시키기 위해 2D화되어 있는 설계의 한계 및 비효율성을 극복하기 위한 방법으로 그 가치가 있음을 확인하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로, 본 연구에 적용된 대상인 1인 주거공간모델은 연구진이 선행연구를 통해 도출된 다양한 1인 주거의 사회문화적 특수성을 근거로 하여 고안된 순수창작물로서, BIM 기술에 적용하여 보다 구체적이고, 실질적인 설계의 가능성을 타진함에 그 의의가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.660-668
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• 2018

본 연구는 융합현실(MR; Mixed Reality) 장비를 이용하여 가상건설 시뮬레이션을 수행하기 위한 마커 운용방법을 알아보는 것을 목적으로 한다. 부수적으로 BIM 데이터를 이용하여 형상 데이터를 추출하고 이를 MR장비를 통하여 재현하는 프로세스를 검토하도록 한다. 건축물은 규모가 매우 큰 오브젝트이기 때문에, 축척의 오차에 따른 길이의 오차가 매우 크다. 축척은 MR 장비의 카메라가 마커를 인식하는 방법에 영향을 받는다. 따라서 마커를 설치하고 운용하는 방법에 따라 오브젝트의 오차가 달라질 수 있다. 실험결과에 따르면 MR 장비를 이용한 가상 건설 시뮬레이션 운용 시 마커 추적 방식에 따른 가상 오브젝트의 길이의 오차율은 약 0.47% 정도로 나타났으며, 이를 바탕으로 시뮬레이션을 위한 요구 오차한계에 따른 설치 마커 간의 거리를 구할 수 있었다. 또한 MR 장비의 마커 인식거리를 고려하여 마커간의 최소 설치 간격은 5M이상으로 설정할 필요가 있으며 이때 약 23mm의 길이 오차가 발생함을 고려해야한다. 가상 오브젝트를 20mm 이하의 오차에서 정밀하게 재현하고 하고자 할 때는 해당 오브젝트를 기준으로 반경 5M내에 해당 오브젝트를 위한 별도의 마커를 설치할 필요가 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 바탕으로 가상 건설 시뮬레이션의 건설현장 적용에 MR의 활용도가 높아지길 기대한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.265-272
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• 2023

본 논문에서는 철근콘크리트 골조를 주 대상으로 하여 설계 및 시공 전 과정에 대한 디지털전환 전략과 기술개발에 대하여 기술하였다. 건설 현장의 BIM 도입과 디지털 전환이 기대만큼 활성화되지 않는 중요원인을, 모델링 솔루션을 이용한 설계모델 구축의 생산성과 후속 프로세스에서 요구하는 필요충분한 정보를 제공하는 완성도에서 찾을 수 있다. 특히 방대한 양의 상세설계 모델 구축에 소요되는 과도한 노력과 단순반복 작업 과정에서 발생할 수 있는 인적 오류에 의한 정확성 결여는 건축 프로젝트의 디지털 전환 실현을 위하여 해결되어야 할 기술적 장벽이다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 철근콘크리트 골조 공사를 대상으로 디지털전환과 현장적용을 목표로 이를 실현하기 위한 개념적 전략 수립과 기술개발 사례에 대하여 기술하였다. 이를 위하여 시공 단계에서 필요한 상세설계 정보를 포함하는 건물골조 상세설계 BIM 모델링 기술개발 결과를 제시하고, 특히 배근상세설계 등 반복성이 높은 상세설계 업무를 자동화하여 기본설계 2D CAD 도면에서 출발하여 3D BIM 모델을 구축하고 상세설계 BIM 모델을 생성한 후 이를 활용하기 위한 플랫폼 구축까지의 프로세스를 완성하였다. 제시된 자동화기술과 현장관리 플랫폼에 의한 프로세스는 CAD 도면 기반의 전통적 건설프로세스를 대체하기 위해 요구되는 업무 생산성과 기술적 정보 완성도를 확보한 것으로 평가되었다.

• 토지주택연구
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• 제14권3호
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• pp.145-155
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• 2023

최근 건설산업 분야에 BIM 기술의 활용이 보편화되면서 3D 모델과 실제 시공 부위의 오류 확인 등을 위해 다양한 객체 탐지 알고리즘들이 활용되고 있다. 객체 탐지 기술은 건축물, 교량, 터널 등 건설시설물의 종류에 따라 객체 특성이 상이하므로 객체 탐지 기술도 적절한 방법을 사용할 필요가 있다. 또한 객체 탐지를 위해서는 초기 객체 이미지가 있어야 하며 이를 위해서도 드론, 스마트폰 등 다양한 방법으로 이미지 취득이 가능하다. 본 연구에서는 철도와 도로 시설의 터널 부위에 대하여 초기 이미지 구축을 위해 터널 내부 촬영에 최적화된 360° 카메라를 이용하여 이미지를 촬영하고, 촬영된 이미지로부터 실제 객체를 탐지하기 위한 객체 탐지 방법론으로 YOLO 알고리즘, SSD 알고리즘 및 R-CNN 알고리즘을 적용하여 방법론별 객체 탐지의 정확도를 비교 분석한다. 분석 결과 Faster R-CNN 알고리즘이 SSD, YOLO v5 알고리즘에 비해 높은 인식률 및 mAP 값을 가졌으며 인식률들의 최소·최대 값의 차이가 작아 균등한 검측 능력을 나타냈다. 이러한 연구는 철도와 도로 시설공사에 BIM 적용이 확산되고 있는 점을 고려하면 360° 카메라의 활용 방법 확대와 유지보수를 위한 터널 시설 부위의 객체 탐지 방법론 적용에 활용될 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권6B호
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• pp.551-560
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• 2009

본 논문은 GIS에 기반한 하천 네트워크에서 임의의 두 지점 사이의 우발적으로 유출된 오염물질의 이동과 거동을 모의하기 위해 새로이 개발된 모형인 ARPTM에 관해 기술한다. ARPTM 모형은 특히 ADCP자료로부터 계산된 하천의 동역학적인 계수인 종분산계수와 이송속도를 일차원 하천 이송-확산 모형에 적용하였다. ARPTM은 GIS 기술을 바탕으로 운영되도록 설계되어 자료의 준비에 있어 기존의 GIS 자료 및 기능들을 편리하게 이용할 수 있도록 하였고 효율적으로 모의 결과를 다양한 방식으로 도시하여 사용자들의 오염물질의 이동에 대한 이해의 편리를 도모하였다. ARPTM은 복잡한 하천 네트워크에서 오염물질의 유출지점으로부터 하류의 관심지점까지의 경로를 신속하게 계산하고 오염물질의 이송거리와 이송시간과 그리고 농도를 제공한다. ARPTM은 또한 자료의 제공 및 결과가 효율적으로 최근에 개발된 GIS에 기반한 Arc River 데이터베이스에 저장되도록 하여 궁극적으로 측정 자료, 모델링, 그리고 여러 사이버 툴을 통합하여 오염물질 이동을 시공간적으로 묘사하여 대단위 유역에서 오염물질 유출에 따른 경고시스템의 구축에 활용될 수 있다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권3호
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• pp.262-268
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• 2010

虚拟社区(virtual community, VC)今年来发展迅速, 越来越多的人参与到虚拟社区中交换信息和分享观点. 虚拟社区是通过计算机布告板和网络进行非面对面的知识和语言交流的一种大众集合体. B2C电子商务网站虚拟社区则是商业性的虚拟社区, 通过培养信任环境来促进消费者在该网站的购买行为. B2CVC通过信息交流, 如推荐, 评论, 买者与卖者评级等, 来建立社会性的氛围. 目前, 虽然学术界已经认识到B2CVC的重要性, 但是关于社区成员的口碑传播行为的研究还不充分. 本研究提出了一个理论模型, 探讨在B2C网站社区中参与度, 满意度, 信任度, 粘度和口碑传播之间的关系. 本研究的目的有三个: 1, 通过整合信念, 态度和行为的测量来实证检验B2C网站社区模型; 2, 更好地理解各因素对口碑传播的影响关系; 3, 更好地理解B2C网站社区黏度在CRM营销中的作用. 研究模型包含以下要素: 1, 社区成员的信念变量, 通过参与度来测量; 2, 社区成员的态度变量, 通过满意度和信任度来测量; 以及3, 社区成员的行为变量, 通过网站黏度和口播传播意愿来测量. 参与度是消费者在虚拟社区的参与动机. 对于社区成员来说, 信息的查找和发布是他们参与到社区的主要目的. 满意度是成员对社区整体评价的重要指标, 反映了成员与社区的交互程度. 虚拟社区的形成与发展依靠成员分享信息和服务的自愿程度. 研究者已经发现信任是促进匿名交互的关键, 因此构建信任被看作是虚拟社区的重要研究课题. 此外, 虚拟社区的成功依靠成员的粘度来提高购买潜力. 社区成员间的观点交流和信息交换代表一种 "写作式" 的口碑传播. 因此口碑传播是推动B2C虚拟社区在互联网上扩散的主要因素之一. 研究模型及假设如图一所示. 本研究通过实证调查中国携程旅游网虚拟社区成员来验证模型. 数据收集过程中共发放243份问卷, 其中有效问卷204份. 通过实证数据验证了参与度, 满意度和信任度影响粘度和口碑传播之间的假设关系. 结构方程模型(SEM)方法用来进行数据分析. 模型的拟合指数结果为χ2/df 是2.76, NFI是 .904, IFI是 .931, CFI是 .930, 以及RMSEA是 .017. 结果表明, 参与度对满意度具有显著的影响(p<0.001, ${\beta}$=0.809). 参与度可以解释满意度的方差比例超过50%, 调整R2为0.654. 参与度对信任度具有显著影响(p<0.001, ${\beta}$=0.751), 解释率为57%, 调整R2为0.563. 此外, 满意度对黏度的影响显著(${\beta}$=0.514), 但是信任度对黏度的影响并不显著(p=0.231, t=1.197). 黏度对口碑传播的影响显著, 且解释率超过80%, 调整R2为 0.846. 总之, 研究结果支持了大部分的研究假设, 但是信任度显著影响粘度的假设没有得到支持. 本研究丰富了电子商务网站虚拟社区的学术研究成果, 深入探讨了在B2C电子商务环境下的用户信念, 态度和行为等因素. 研究成果有助于实践者进行更有针对性的资源开发和市场开拓. 网络营销人员可以针对B2C网站社区来有针对性地制定营销策略, 如对于国际旅游业务, 营销人员可以针对中国的B2C网站社区用户开展营销活动, 如为活跃的用户提供特殊折扣以及为早期参与者提高社区黏度定制营销计划等. 未来的研究应该拓展社区成员行为的研究, 并在不同的行业, 社区和文化背景下开展研究.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.149-162
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• 2014

수강지도는 학생의 졸업인증이나 공학교육인증 이수를 위해 수강 신청 이전에 수행되는 과정을 지칭한다. 수강지도는 학생의 수강이력 점검과 향후 수강 과목의 안내 등을 포함하여 학생들의 졸업 및 교과과정 인증과 관련된 중요한 역할을 하고 있다. 현재 대부분 대학에서는 수강지도를 위한 전산시스템의 부재로 인해 지도교수가 직접 수동적으로 수강지도를 진행하고 있다. 하지만 이러한 수동적인 방식의 수강지도는 지도교수가 각 학생에 대한 정보를 분석해야 하고, 때때로 휴먼에러를 일으키게 된다. 수강신청이 학기 단위로 이루어지기 때문에 휴먼에러로부터 발생된 피해는 원상태로 되돌리는 것이 거의 불가능하다. 따라서 수강지도를 진행함에 있어 자동화된 시스템은 필수적인 요소로 판단된다. 관계 데이터 모델을 이용한 수강지도 시스템의 도입은 수동적인 수강지도의 문제점을 해결할 수 있게 해준다. 하지만 교육과정 및 인증제도의 변화에 따라 기존 시스템의 스키마 변경이 요구되고, 수강 과목 사이에 존재하는 관계 및 의미적인 검색을 제공하는 것이 어렵다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 수강지도 시스템을 위한 수강지도 온톨로지를 모델링하고, 온톨로지 기반의 수강지도 시스템을 설계한다. 온톨로지 인스턴스 생성을 위해 JENA 프레임워크를 이용하여 온톨로지 생성 모듈을 개발하였고, 실험에 참가한 학생의 수강 이력 데이터를 기반으로 온톨로지 인스턴스를 생성하고 추론과정을 통해 트리플 저장소에 저장하였다. 실험은 제안하는 시스템이 학생들이 향후 수강할 수 있는 과목을 모두 제공하는지 여부와 제공되는 과목에 대한 정보 및 학점 계산들이 정확한 지를 측정하였다. 실제 학생의 수강내역을 이용한 실험의 결과는 온톨로지 기반의 수강지도 시스템이 현 수강지도 시스템의 수동적 방법을 해결하고, 사람이 지도한 내용과 같은 내용을 도출하는 것을 확인함으로써 제안하는 시스템의 유효성을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.53-77
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• 2015

국내 모바일 커머스 시장은 현재 소셜커머스가 이용자 수 측면에서 오픈마켓을 압도하고 있는 상황이다. 산업계에서는 모바일 시장에서 소셜커머스의 성장에 대해 빠른 모바일 시장진입, 큐레이션 모델 등을 주요 성공요인으로 제시하고 있지만, 이에 대한 학계의 실증적인 연구 및 분석은 아직 미미한 상황이다. 본 연구에서는 사용자 리뷰를 바탕으로 모바일 소셜커머스와 오픈마켓의 사용자 이용경험을 비교 분석하는 탐험적인 연구를 수행하였다. 먼저 본 연구는 구글 플레이에 등록된 국내 소셜커머스 주요 3개 업체와 오픈마켓 주요 3개 업체의 모바일 앱 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 LDA 토픽모델링을 통해 1만여건에 달하는 모바일 소셜커머스와 오픈마켓 사용자 리뷰를 지각된 유용성과 지각된 편리성 토픽으로 분류한 뒤 감정분석과 동시출현단어분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 국내 모바일 커머스 상에서 오픈마켓 이용자들에 비해 소셜커머스 이용자들이 서비스와 이용편리성 측면에서 더 긍정적인 경험을 하고 있음을 증명하였다. 소셜커머스는 '배송', '쿠폰', '할인'을 중심으로 서비스 측면에서 이용자들에게 긍정적인 이용경험을 이끌어내고 있는 반면, 오픈마켓의 경우 '로그인 안됨', '상세보기 불편', '멈춤'과 같은 기술적 문제 및 불편으로 인한 이용자 불만이 높았다. 이와 같이 본 연구는 사용자 리뷰를 통해 서비스 이용경험을 효과적으로 비교 분석할 수 있는 탐험적인 실증연구법을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 LDA 토픽모델링과 기술수용모형을 통해 사용자 리뷰를 서비스와 기술 토픽으로 분류하여 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 향후 소셜커머스와 오픈마켓의 경쟁 및 벤치마킹 전략에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.49-71
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• 2021

문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.