• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.580-586
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• 2021

현재 사출성형분야의 Computer Aided Testing(CAT) 방법론으로 CAE(Computer Aided Engineering)를 이용한 수치 해석 기법이 주를 이루고 있다. 그러나 최근 시뮬레이션에 추가로 인공지능 기법을 응용하는 방법론이 연구되고 있다. 우리는 지난 연구에서 다양한 Machine Learning 기법을 활용하여 사출 성형 공정에 따른 변형 결과를 비교하였으며, 최종적으로 MLP(Multi-Layer Perceptron) 예측모델을 생성하였고, HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm)를 이용하여 최적화 결과를 얻어냈다. 그러나 MLP는 예측 성능이 우수한 반면 블랙박스와 같이 결정 과정에 대한 설명이 부족하다. 본 연구에서는 Radiator Tank 부품에 대하여 사출 성형 해석 소프트웨어인 Autodesk Moldflow 2018을 이용하여 수치 해석 기법으로 데이터를 생성하고, Machine Learning 소프트웨어인 RapidMiner Studio version 9.5를 활용하여 여러 Machine Learning Algorithms 모델을 생성하여 평균 제곱근 오차를 비교하였다. Decision-tree는 Root Mean Square Error(RMSE) 값이 다른 Machine Learning 기법에 비해 양호한 예측 성능을 갖추고 있었다. Decision-tree의 크기를 결정하는 Maximal Depth에 따라 분류 기준을 높일 수 있지만 복잡성도 함께 증가시켰다. Decision-tree를 이용하여 구속 조건을 만족하는 중간 값을 선정하여 시뮬레이션을 진행한 결과 기존의 시뮬레이션만 진행한 것보다 7.7%의 개선 효과가 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.10-23
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• 2019

소셜빅데이터는 아동청소년의 학교폭력 현상에 대한 풍부하고 다각적 시각을 제공할 수 있지만, 복잡하고 다양한 비정형 텍스트로 구성되어 있어 자료의 체계적인 수집과 활용이 어렵다. 소셜빅데이터의 수많은 정보 가운데 의미 있는 개념을 추출하고 자료를 효과적으로 수집하기 위해서는 연구주제에 상응하는 핵심용어를 명시하고, 해당 개념 간의 관계를 나타내주는 온톨로지의 역할이 중추적이다. 본 연구는 온톨로지의 개념을 정리하고, 7단계에 걸친 온톨로지 개발 과정을 구체적으로 설명한 후, 학교폭력 소셜빅데이터 수집 및 분석을 위한 온톨로지 구축에 적용하였다. 그 결과, 학교폭력의 대상, 원인, 유형, 장소, 지역, 대응방안 6가지 영역을 중심으로 최상위 계층인 대분류를 구성하고, 중분류 및 소분류 체계를 거쳐 총 2,400여 개의 핵심용어를 도출하였다. 본 연구의 의의는 온톨로지 수집 및 개발과정을 설명하고, 기존의 연구방법과는 다소 차별을 두는 소셜빅데이터를 활용한 연구모형을 학교폭력 연구에 제시하였다는 것이다. 소셜빅데이터 분석의 기초가 되는 온톨로지 개발 연구는 좁게는 학교폭력 대상자들에 대한 이해를 제고시킬 뿐 아니라, 거시적으로는 학교폭력이라는 사회현상을 바라보는 한국사회의 시각에 대한 정보를 제공하는 실천적 함의가 있다.

• 자원리싸이클링
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• 제28권4호
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• pp.59-64
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• 2019

본 연구에서는 국내 폐광산에 이용될 채움재의 위해성 평가작업을 위한 전략과 방법론을 개념적 측면에서 제시하였다. 채움재는 석탄발전소 비산재와 고형재로 구성되어 있으며 탄산염 등 위해도가 적은 물질이 대부분을 차지하지만 일부 중금속 성분이 포함되어 있어서 이에 대한 위해성 평가가 요구된다. 위해성 평가는 주로 인체내 발암 및 비발암성 유발 가능성을 정량화하는 것이 목적이며, 본 연구의 경우 국내/외 토양 및 광해 위해성평가 기법을 참조 할 수 있을 것으로 판단된다. 이 때 독성이나 분배계수 등 항목별 주요 은 인자 값은 국내 토양위해성평가 가이드라인에서 제시하는 수치를 주로 이용할 수 있다. 오염도에 대한 정확한 위해 성평가는 현장답사와 실측 등을 통한 노력과 시간이 요구된다. 또한 채움재내 중금속 성분 및 농도가 매우 다양하고 반응이 복잡하여 이를 전부 상세하게 평가한다는 것은 비효율적이다. 따라서, 효과적인 위해성 평가를 위하여 일단 문헌 자료와 채움재 시료특성분석결과를 이용한 예비위해성평가를 먼저 실시하고, 그 이후 상세 위해성 평가에서 예비위해성평가에서 선정된 유의 사항을 중점적으로 다뤄야 할 것으로 생각된다. 이를 위해서는 신뢰성 있는 시료분석기법과 노출경로 및 관련 메커니즘에 대한 충분한 이해가 선행되어야 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.63-81
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• 2021

자연어 처리는 최근 기계학습 및 딥러닝 기술의 발전과 적용으로 성능이 빠르게 향상되고 있으며, 이로 인해 활용 분야도 넓어지고 있다. 특히 비정형 텍스트 데이터에 대한 분석 요구가 증가함에 따라 자연어 처리에 대한 관심도 더욱 높아지고 있다. 그러나 자연어 전처리 과정 및 기계학습과 딥러닝 이론의 복잡함과 어려움으로 인해 아직도 자연어 처리 활용의 장벽이 높은 편이다. 본 논문에서는 자연어 처리의 전반적인 이해를 위해 현재 활발히 연구되고 있는 자연어 처리의 주요 분야와 기계학습 및 딥러닝을 중심으로 한 주요 기술의 현황에 대해 살펴봄으로써, 보다 쉽게 자연어 처리에 대해 이해하고 활용할 수 있는 기반을 제공하고자 한다. 이를 위해 인공지능 기술 분류체계의 변화를 통해 자연어 처리의 비중 및 변화 과정을 살펴보았으며, 기계학습과 딥러닝을 기반으로 한 자연어 처리 주요 분야를 언어 모델, 문서 분류, 문서 생성, 문서 요약, 질의응답, 기계번역으로 나누어 정리하고 각 분야에서 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형들을 살펴보았다. 그리고, 자연어 처리에서 활용되고 있는 주요 딥러닝 모형들에 대해 정리하고 자연어 처리 분야에서 사용되는 데이터셋과 성능평가를 위한 평가지표에 대해 정리하였다. 본 논문을 통해, 자연어 처리를 자신의 분야에서 다양한 목적으로 활용하고자 하는 연구자들이 자연어 처리의 전반적인 기술 현황에 대해 이해하고, 자연어 처리의 주요 기술 분야와 주로 사용되는 딥러닝 모형 및 데이터셋과 평가지표에 대해 보다 쉽게 파악할 수 있기를 기대한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.3-12
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• 2022

일반적인 건설 프로젝트에서는 계획 수립에 표준품셈 등 작업 물량-투입 품의 비율을 생산성의 기준으로 활용한다. 이러한 방식의 생산성 기준은 표준화된 반복작업이 많은 프로젝트에서 실효성이 높으나, 복잡성이 높은 대규모 프로젝트의 표준적인 생산성 관리 기준으로 활용하기에는 한계가 있다. 이는 기존 프로젝트의 실적 데이터로부터 추출한 평균적 작업생산성보다는 당해 프로젝트의 생산성에 복합적으로 작용하는 다양한 작업중단 요인으로 인해 발생하는 비작업시간의 영향성이 크기 때문이다. 본 연구에서는 세부작업 프로세스에 작용하는 비작업요인의 영향성 산출을 통해 생산성을 평가하고 관리 포인트의 우선순위를 도출할 수 있는 생산성 측정 기준을 수립한다. 이를 위해 먼저 세부작업 프로세스와 유형별 비작업요인을 정의한 후, 이를 정량적으로 측정하기 위한 기법을 제안한다. 그리고 획득가능 생산성 개념을 활용하여 개선 가능한 생산성 향상의 정도와 각 비작업요인별 생산성 저하 영향도를 평가하는 방법론을 수립한다. 마지막으로 실제 현장에서 수집한 생산성 데이터를 토대로 사례분석을 수행하여 본 연구결과가 건설관리자에게 주요 생산성 관리 포인트에 대한 의사결정을 지원할 수 있음을 검증한다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.97-125
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• 2021

블록체인은 유전자분석 서비스의 한계점인 개인정보 유출, 데이터 관리 이슈 등을 해결하고 이를 활성화할 핵심기술로 주목받고 있다. 유전자분석 서비스는 지속적 비용 감소와 규제환경 변화로 인해 시장규모가 증대해 왔으며, 뛰어난 보안과 다양한 서비스와 연결이 가능한 블록체인이 결합될 경우, 잠재성이 더욱 커질 것으로 예상된다. 이 연구에서는 기술수용모델(TAM)과 혁신저항이론을 결합해 연구 모형을 제작, 블록체인 속성 중 차세대 유전자분석 서비스의 수용의도와 혁신 저항에 영향을 미치는 요인들을 분석한다. 이러한 분석을 위해 블록체인 및 유전자분석 서비스에 대한 잠재적 사용자가 될 150여 명을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 수용의도 및 저항에 영향을 줄 것이라고 추론하는 블록체인의 4자기 속성 즉, 보안성, 투명성, 가용성, 다양성 등을 연구변수로 설정하여 분석을 진행했다. 기술수용 및 혁신저항 변수에는 인지된 유용성, 인지된 위험, 인지된 복잡성 등을 설정하여, 블록체인의 특성이 매개변수를 통해 수용의도와 혁신저항에 미치는 영향을 분석했다. 이러한 분석을 통해 차세대 유전자분석 정보플랫폼의 저항을 줄이고 수용의도를 높이기 위해 중요하게 고려해야할 핵심변수를 가려낸다. 이 연구는 블록체인 기반의 새로운 유전자분석 정보플랫폼을 준비하는 업체에서 서비스 고도화를 위해 고려해야 할 혁신요인을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.35-49
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• 2024

컴퓨터 비전과 자연어 처리의 융합의 중요한 결과로서 비디오 캡셔닝은 인공지능 분야의 핵심 연구 방향이다. 이 기술은 비디오 콘텐츠의 자동이해와 언어 표현을 가능하게 함으로써, 컴퓨터가 비디오의 시각적 정보를 텍스트 형태로 변환한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 비디오 캡셔닝의 연구 동향을 초기 분석하여 CNN-RNN 기반 모델, RNN-RNN 기반 모델, Multimodal 기반 모델, 그리고 Transformer 기반 모델이라는 네 가지 주요 범주로 나누어 각각의 비디오 캡셔닝 모델의 개념과 특징 그리고 장단점을 논하였다. 그리고 이 논문은 비디오 캡셔닝 분야에서 일반적으로 자주 사용되는 데이터 집합과 성능 평가방안을 나열하였다. 데이터 세트는 다양한 도메인과 시나리오를 포괄하여 비디오 캡션 모델의 훈련 및 검증을 위한 광범위한 리소스를 제공한다. 모델 성능 평가방안에서는 주요한 평가 지표를 언급하며, 모델의 성능을 다양한 각도에서 평가할 수 있도록 연구자들에게 실질적인 참조를 제공한다. 마지막으로 비디오 캡셔닝에 대한 향후 연구과제로서 실제 응용 프로그램에서의 복잡성을 증가시키는 시간 일관성 유지 및 동적 장면의 정확한 서술과 같이 지속해서 개선해야 할 주요 도전과제와 시간 관계 모델링 및 다중 모달 데이터 통합과 같이 새롭게 연구되어야 하는 과제를 제시하였다.

• 경영정보학연구
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• 제19권3호
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• pp.105-125
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• 2017

SNS 사용과 성과의 관계에 관해서는 여러 연구가 있어 왔으나, 대부분의 선행 연구들은 작업 도중 SNS의 사용이 해당 작업의 성과에 미치는 영향을 연구하기 보다는 SNS 사용자와 비사용자의 평소 성과를 비교하여 긍정적, 혹은 부정적이라는 서로 상반된 결론을 내려왔었다. SNS의 사용이 공간과 시간의 제약 없이 일상화된 만큼, 본 연구에서는 이러한 기존 연구들을 보완하고자 실험 설계를 통하여 작업 도중 SNS의 사용과 해당 작업의 성과에 관한 탐색적 연구를 진행하였다. 이를 위해 휴식과 성과, 작업의 종류와 휴식의 종류에 대한 기존 문헌을 토대로 SNS의 역할을 긍정적, 혹은 부정적으로 단정짓지 않고 다양한 상황에서 보다 구체적으로 살펴보려 하였으며, 그 방법으로 실험 참여자의 뇌파해석, 자기 보고, 컴퓨터 기록 등 다양한 측정지표를 사용하였다. 그 결과, 간단한 작업 도중 SNS를 사용할 경우 단순 휴식을 취했을 때 보다 이후 성과가 개선되었으나, 복잡한 작업 도중 SNS를 사용한 경우에는 그 개선도가 단순 휴식과 비교했을 때 차이가 없었다. 추가 분석 결과 SNS 사용 후 성과가 개선된 참여자들의 경우, 간단한 작업을 수행한 참여자의 경우에는 SNS 사용 경험 및 몰입도가 성과에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 복잡한 작업의 경우에는 자아 존중감 확인은 긍정적, 사회적 실재감은 부정적 영향을 미친 것을 확인할 수 있었다.

• 벤처혁신연구
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• 제7권1호
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• pp.77-90
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• 2024

ESG에 대한 논의가 유럽 및 여러 국가에서 활발히 이루어지고 있는 가운데 최근에는 상장회사의 비재무 정보와 관련된 ESG 정보공시의 의무화를 추진하는 국가들이 급속히 증가하고 있다. 하지만, 기업들이 글로벌 ESG 정보공시 의무화에 대응하는 데에 있어서 글로벌 ESG 공시기준의 요구사항이 까다롭거나 데이터 관리의 복잡성과 ESG 제도 자체에 대한 이해 및 준비가 부족한 문제점들이 나타나고 있다. 또한, 기후변화로 인한 기업경영의 기회와 위험요인이 기업의 재무 영향에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 합리적인 분석을 요구하고 있어 공시기준에 부합하는 결과를 분석하기까지는 상당한 어려움이 예상된다. 이처럼 ESG 경영활동 및 정보공시 업무 등의 업무를 수행하려면 다양한 유형과 출처의 데이터가 필요하며 이를 투명하게 측정하고 오류 없이 취합하여 누락 없이 관리하기 위해서는 정보시스템을 통한 관리가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기업의 ESG 활동을 ESG 정보공시를 통하여 다양한 이해관계자들에게 투명하고 효율적으로 전달되기 위해서 다양한 관련 지표와 데이터를 통합 관리하기 위한 ESG 데이터 통합관리 모델을 설계하였으며 주요 프로세스별로 ESG 업무와 관리를 처리하기 위한 정보시스템 구현을 위한 프레임워크를 개발하였다. 이러한 연구 결과는 ESG 공시업무에 어려움에 당면한 기업에게 ESG 정보공시를 효율적으로 관리하기 위한 실무적인 차원에서 도움을 줄 수 있다. 또한, ESG 공시업무 프로세스 분석을 통한 데이터 통합관리 모델 제시 및 ESG 정보공시를 지원하기 정보시스템의 개발은 향후 ESG를 연구하는 데에 필요한 학술적인 측면에 연구에 의의가 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제43권4호
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• pp.445-454
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• 2024

소나를 이용한 수중 표적 탐지를 위해서는 해양환경 및 소나 특성이 반영된 탐지성능 분석이 수행되어야 한다. 수동 및 단상태 소나의 탐지성능 모델링은 해양환경을 고려하더라도 비교적 신속하게 수행될 수 있다. 하지만 양상태 및 다중상태 소나의 경우 수동 및 단상태 소나에 비해 계산 측면에서 높은 복잡성과 연산량이 요구되기 때문에 국내외에서는 음속구조나 해저지형과 같은 해양환경을 고려하지 않거나 단순화된 형태로 양상태 및 다중상태 탐지성능 분석이 수행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 동해 울릉분지 해역에서의 음파전달 특성 분석을 통해 잔향음과 해양환경이 양상태 탐지 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 수평 방위 해상도 변화 및 소음제한환경 가정 여부에 따른 탐지성능 모델링을 수행하였다. 이로부터 소나운용 수심이 최소음속층에 가까워질수록 해저지형의 영향이 줄어들며 잔향음 제한환경은 비교적 근거리에서만 형성된다는 것을 관찰하였다. 이러한 경향은 단순화하여 계산한 탐지성능 모델링의 결과와 정교하게 계산된 양상태 탐지성능 모델링 결과의 비교를 통해서도 확인 가능하였다.