• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.351-361
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• 2021

화재는 막대한 재산과 인명피해를 초래하고 있으며 크고 작은 화재가 지속해서 발생하고 있다. 따라서 본 연구는 화재 유형별로 화재에 영향을 미치는 각종 위험요인을 예측하고자 한다. 전국에서 화재 발생 건수가 가장 많은 경기도를 대상으로 화재발생위험요인 예측분석을 실시하였다. 또한, 머신러닝 방법인 SVM, RF, GBRT를 활용하여 각 모형의 정확성을 MAE,RMSE를 통해 적합도가 높은 모형을 제시하였으며 이를 토대로 경기도 화재발생요인 예측분석을 실시하였다. 머신러닝 방법 3가지를 비교분석한 결과 RF가 MAE 1.517, RMSE 1.820으로 나타났으며 MAE, RMSE 검증데이터 및 시험데이터의 경우 MAE값 0.024, RMSE값 0.12의 차이로 매우 유사하게 나타나 가장 우수한 예측력으로 나타났다. RF기법을 적용하여 분석한 결과 공통적으로 발화장소가 화재발생에 가장 큰 영향을 주는 위험요인으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 화재발생에 영향을 주는 요인들의 위험순서를 파악하여 화재안전관리의 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.13-24
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• 2022

SNS는 일상생활에 매우 밀접한 서비스가 되었다. SNS를 통해 마케팅이 이루어지면서 흔히 핫플레이스라 불리는 장소가 생겨나고, 이곳으로 사용자들이 몰리고 있다. 하지만 단기간 많은 사람이 몰리며 혼잡한 경우가 빈번하게 발생하여 방문자와 서비스 제공자 모두 부정적인 경험을 하게 되는 경우가 많다. 이러한 문제를 개선하기 위해 혼잡도를 파악해야 하지만 개인적 수준에서 특정 지역의 혼잡도를 알아볼 방법은 매우 한정적이다. 이에 본 연구에서는 SNS상의 데이터를 활용하여 특정 관광지에 대한 혼잡도 정보 및 방문자들의 특성을 파악할 수 있는 시스템을 제시하고자 하였다. 이를 위해 사용자들이 업로드한 포스팅 데이터와 이미지 분석을 사용하였으며 네이버 DataLab 시스템을 이용하여 제안 시스템의 성능을 검증하였다. 관광지 유형별로 3개 장소를 선정하여 비교 검증한 결과 본 연구에서 산출한 결과와 DataLab에서 제공하는 혼잡도 수준이 유사한 것으로 나타났으며, 특히 본 연구는 특정 기업이나 서비스에 종속되지 않는 사용자의 실 데이터에 기반한 혼잡도를 제공하였다는 것에 의의가 있다.

• 예술경영연구
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• 제53호
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• pp.207-247
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• 2020

<인생나눔교실>은 인문학적 소양을 갖춘 은퇴세대가 멘토가 되어 후속 세대인 멘티에게 삶의 지혜와 방향을 제시하고 소통의 장을 만들어가는 사업이다. 이와 같은 사업의 평가들은 사업이 진행되는 단기간을 기준으로 하여 정량적, 정성적 평가를 수행하는 것이 일반적이다. 그러나 단기간의 평가는 실제 의미있는 효과를 예측하고 판단하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 <인생나눔교실>에서는 2017년과 2018년 영상추적조사를 통해 본 사업의 핵심 참여자의 질적 변화 추이를 살펴보고자 했다. 이를 위해 연구주제에 적합한 조사방법으로 인터뷰 영상 촬영, 촬영 현장 관찰, 가치부호화를 통한 질적연구방법론을 채택하였다. 결과 분석을 위해서는 인터뷰 내용에서 키워드를 추출, 가치부호화 작업을 진행한다. 이후 인문정신가치를 매칭시켜 변화양상을 확인하고 그 의미를 도출하는 이론적 방법을 활용하였다. 실질적으로 본 연구에서 진행한 연구가 추적조사임에도 불구하고 2년이라는 다소 짧은 시간 동안 변화된 양상을 분석했다는 점이 여전히 한계로 남는다. 하지만 국내외 문화예술교육 사업 분야의 추적조사를 위한 모형을 거의 찾아볼 수 없는 현 시점에 추적조사를 위해서 연구자들이 진행해야하는 방법론을 체계화하고 구체적인 적용 사례를 함께 제시했다는 점에서 유의미성을 찾을 수 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.154-160
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• 2021

최근에는 도심속에서 공사가 진행되는 경우가 크게 늘고 있는데, 이로 인해 기존 구조물 인근에서 공사에 의한 인위적인 진동이 자주 발생하기도 하고, 산업단지의 경우는 주변 기계류 작동 등에 의해서도 진동이 야기되어 문제가 발생하기도 한다. 한편, 구조물을 구성하고 있는 일반 콘크리트의 경우, 진동에 대한 감쇠성능이 작아, 구조물에 발생하는 진동뿐만 아니라 지반진동과 같이 외부로부터 구조물로 전달되는 다양한 진동을 차단하는데 어려움이 따른다. 이러한 지반을 통해 구조물로 전달되는 진동을 차단하기 위해서, 최근 폴리머 콘크리트를 활용하여 댐핑 성능을 크게 증가시킨 고 감쇠 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 폴리머 콘크리트는 압축, 휨, 인장강도 등의 물리적 특성과 동적 특성이 매우 우수한 것으로 알려져 있어, 지반과 접한 구조물과 같이 큰 압력에 저항하면서 진동저감이 요구되는 구조물에의 폭넓은 활용이 기대되는 구조재료라 할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 폴리머 콘크리트의 지반진동 저감성능을 검토하기 위하여, 일반 콘크리트, 폴리우레탄 패드, 발포고무 패드와의 성능을 비교하였으며, 동적 특성으로 주파수 응답함수와 진동가속도에 대한 검토를 진행하여, 폴리머 콘크리트와 각각의 재료가 지하구조물에 적용될 경우의 동적 특성을 비교 검증한 후, 실 구조물에의 적용 가능성에 대해 검토하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.17-26
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• 2023

본 연구논문에서는 LSTM 기반의 학습 모델 적용과 그 효용성을 높일 수 있도록 몇 가지 평활 기법을 비교, 적용하고자 한다. 적용된 평활 기법은 Savitky-Golay, 지수 평활법, 가중치 이동 평균 등이다. 본 연구를 통해 비트코인 데이터에 LSTM모델 적용 시 보여준 결과 값보다 전처리 과정에서 적용된 Savitky-Golay 필터가 적용된 LSTM 알고리즘이 예측 성능에 유의미한 좋은 결과를 보였다. 예측 성능 결과를 확인하기 위해 비트코인 가격 예측에 따른 복잡 요인을 제거하는데 사용된 LSTM의 경우와 Savitzky-Golay LSTM 모델에 따른 학습 손실율과 검증 손실율을 비교하고 그 신뢰성을 높일 수 있도록 20회 평균값으로 실험하였다. 그 결과 (3.0556, 0.00005), (1.4659, 0.00002)의 값을 얻을 수 있었다. 결과적으로는 비트코인과 같은 암호화폐가 주식보다 더한 변동성을 가지는 만큼 데이터 전처리 과정에서 평활 기법(Savitzky-Golay)을 적용하여 잡음(Noise)을 제거하였으며, 전처리 후의 데이터는 LSTM 신경망 학습을 통해서 비트코인 예측률을 높이는데 가장 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권6호
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• pp.517-524
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• 2022

본 논문은 X-밴드 항해용(선박용) 레이더를 이용한 파랑 계측시, 강설 및 강수에 의한 레이더 신호 변화 및 파랑 계측 저해 요소를 분석한다. 사용된 자료는 속초해수욕장 행정지원센터에 설치된 레이더를 활용하였으며, 비교 검증에 필요한 기상자료는 기상청과 국립해양조사원의 공공자료를 사용하였다. 기상청 공공자료는 레이더로부터 약 7km 떨어진 속초기상대에서 측정한 자료이며, 국립해양조사원 공공자료는 레이더로부터 약 3km 떨어진 해양관측부이에서 계측된다. 지금까지 강우나 강설에 의한 레이더 신호 변화는 경험적으로 전해졌을 뿐, 실제 기상데이터와 비교하여 분석한 사례는 전무하다. 이에 본 논문에서는 기상청의 강수, 강설 자료, CCTV, 레이더 신호를 시계열에서 종합적으로 분석하였다. 그 결과 강설 및 강우에 따라 레이더에서 계측된 파고의 경우 실제 파고 대비 감소되는 것을 확인하였으며, 거리에 따른 레이더 신호강도의 감소 현상도 확인되었다. 본 논문은 강설 및 강우에 따라 레이더의 신호강도 감소 현상을 다각적으로 분석한 것에 그 의의가 있다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권3호
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• pp.152-162
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• 2022

본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층6에서 r² 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.179-193
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• 2022

다양한 메타버스 플랫폼이 폭발적으로 성장하고 있는 가운데, 고객경험에 기반한 측정 및 분석, 평가할 통일된 지표는 부재하다. 이에 2~3차원 혼합형 가상세계 플랫폼인 메타버스 평가를 위해 기존의 휴리스틱 사용성 평가모델과 문헌검토를 기반으로 메타버스 내 사용성 평가요인을 도출하였다. 이를 델파이기법을 통해 타당성을 검증하여 사용자주도권, 정보구조, 디자인과 콘텐츠, 이용환경 등 5개 분야의 20개 항목 세분화로 측정 가능한 체계를 구축하였다. 이를 바탕으로 로블록스, 제페토 등 주요 메타버스 플랫폼의 실제 내용을 체험 후 사용성 평가하여 비교 검증을 진행했다. 그 결과, 사용자주도권 및 콘텐츠 측면에서 상대적으로 그 효용성이 높게 도출되어 메타버스 사용자경험을 향상시킬 수 있을 것으로 추정되었다. 본 연구는 서비스디자인 분야에서 널리 사용되어 온 사용성 평가체계를 확장현실, 혼합현실 분야로 확장하여 메타버스 사용성 평가의 기초 틀을 마련했다는 점에서 학술적 의의가 있다. 이와 함께 메타버스 현장의 이해관계자들에게 기초적인 판단기준 제공의 실무적 함의는 물론 디지털 역량강화와 산업 활성화의 정책적 의의도 가진다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.99-107
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• 2021

우리는 무수히 많은 데이터 속에서 살고 있다. 다양한 데이터는 우리가 활동하는 모든 상황 속에서 만들어지는데 빅데이터 기술을 통해 데이터의 유의미를 발굴한다. 유의미한 데이터를 발굴하기 위해 많은 노력이 진행 중이다. 본 논문은 주성분 분석(Principal component analysis) 기법으로 시계열 데이터의 추이 및 예측을 통해 인간이 더 나은 선택을 가능케 하는 분석 기법을 소개한다. 주성분 분석은 입력된 데이터를 통해 공분산을 구성하고, 데이터의 방향성을 추론할 수 있는 고유벡터와 고윳값을 제시한다. 제안하는 방법은 비슷한 방향성을 갖는 시계열 데이터 집합에서 기준 축을 구성하고, 데이터 집합을 이루는 각 시계열 데이터들의 방향성이 기준 축과 이루는 사잇각을 통해 다음 구간에 존재하게 될 데이터의 방향성을 예측한다. 본 논문에서는 가상화폐의 추이를 통해 제시한 알고리즘의 정확도를 LSTM(Long Short-Term Memory)과 비교 검증한다. 비교/검증 결과 제안된 방법은 변동성이 큰 데이터에서 LSTM에 비해 상대적으로 적은 트랜잭션과 높은 수익(112%)을 기록하였다. 이는 상대적으로 정확하게 신호를 분석하여 예측했다는 의미로 볼 수 있으며, 보다 정확한 임계치 설정을 통해 더 나은 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.198-210
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• 2022

제주 남부 해협은 대마난류의 분기점으로써 한반도 해역 열염순환의 시작점이 되고 태풍, 쓰나미와 같은 해양 재해의 크기와 빈도에 영향을 미치며 유해생물이나 방사능 오염수가 들어오는 공급원이 되는 등 해양지리학적으로 매우 중요한 영향을 미친다. 따라서 이러한 해상재해 및 재난에 대하여 즉각적인 대응을 위해서는 준 실시간의 해양 관측이 필요하다. 그러나 다른 해협에 비하여 제주 남부의 경우 이러한 해상관측이 부족하며 이로 인해 연구결과 또한 저조한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 제주 북부에서의 고주파 레이더 설치 경험을 활용하여 제주 남부에서 레이더 관측에 적합한 지역을 산정하고 고주파 레이더를 설치하여 관측을 진행하였다. 이를 통해 제주 남부해협의 광역 표층해류장을 산출하고 APM(Antenna Pattern Measurement)과 FOL(First Order Line)을 통한 후처리 및 자료 개선을 진행하였으며 이에 대해 실측자료를 활용한 비교분석을 진행하였다. 그 결과 상관계수에서 0.4~0.7, RMSE(Root Mean Square Error) 약 1~19 cm/s의 개선 결과를 보였다. 이러한 고주파레이더 관측결과는 자료 개방 네트워크 구축을 통해 차후에 태풍 대응, 수치모델 검증, 광역 파랑자료의 활용, 해양 수색 구조와 같은 국내 현안 문제를 해결하는데 도움을 줄 것이다.