• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.54-61
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• 2019

본 연구는 국가 관세행정 종합정보 시스템인 UNI-PASS의 서비스품질을 평가함에 있어 Kano모형과 Timko의 BW계수, Tontini et al.의 개선갭분석(IGA)을 적용하여 전자통관서비스(UNI-PASS) 품질속성들을 비교 검토하고, 전자통관서비스 이용 고객들의 만족도를 높이기 위해서는 어떠한 품질 속성에 집중해서 서비스 품질을 제고해야 하는지를 규명하였다. 분석결과, 전자통관서비스 품질 속성의 분류에서는 Kano, Timko, IGA모형 모두가 공통된 4가지 품질속성인 매력적품질, 일원적품질, 당연적품질, 무관심품질로 분류되었다. Kano-IGA 통합접근법을 이용한 결과에서 일원론품질의 경우 개선이 시급한 1사분면 영역에 포함되었고, 당연적품질은 중점적인 유지관리가 필요한 영역인 2사분면에 포함되었다. 무관심품질은 Care free 영역인 3사분면에 그리고 매력적품질은 경쟁우위 영역에 해당하는 4사분면에 포함되었다. 본 연구는 선행연구와는 달리 전자통관서비스 품질속성을 일원론적 관점이 아닌 이원론적 시각에서 Kano모형에 의거 서비스품질 속성을 분류하였고, 더불어 Kano, Timko, 개선갭분석(IGA)을 종합적으로 적용하여 각각의 품질속성의 분류결과가 일치하는지와 영역별 개선우선순위와 영역내 개선 우선순위를 검토하였다는 점에서 의의가 있다. 그러나 실증분석에 사용된 표본의 업종이 일부 특정 업종(일반기계 및 장비류, 전기전자제품류)에 편중되어 있다는 점에서 연구결과를 일반화하는 데는 조심스런 해석이 요구된다. 향후 연구에서는 산업별, 업종별 비교분석이나 기업의 규모나 사용기간을 중심으로 분석해 보는 것도 의미가 있을 것이다. 그리고 설문문항의 측정척도는 리커트 5점 척도 보다는 7점 척도를 사용하여 판별력을 높이는 것도 바람직 할 것으로 사료된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1179-1190
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• 2022

본 연구는 전문가들의 의견을 수렴할 수 있는 델파이 기법을 활용하여 스쿠버다이빙 레스큐 교육과정에서의 문제점을 분석하고 개선방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 이를 통해 우리나라에서 이루어지는 스쿠버 레스큐 교육과정을 보다 전문적이고 체계적으로 이루어질 수 있도록 하여 참여자들이 즐겁고, 안전하게 스쿠버다이빙을 할 수 있도록 하는 기반을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 이에 2022년 현재 스쿠버 레스큐 교육과정에 관여하고 있는 전문가 8명을 모집단으로 선정하여 연구 참여와 관련하여 연구윤리동의서를 받은 후 실시하였다. 스쿠버 다이빙 레스큐 교육과정의 지도자, 프로그램, 시설 측면의 개선방안은 다음과 같다. 지도자 측면에서는 지도자의 능력에 대한 검증제도가 필요하고, 지도자의 역량이 강화되어야 한다고 했다. 프로그램 측면에서는 스쿠버 단체별로 최신화된 프로그램 메뉴얼을 제작하고 평가 기준을 마련해야하며, 다양한 장비를 활용한 프로그램을 개발해야 한다고 했다. 시설 측면에서는 시설 내 인공파도 장치 등을 구축해야 한다고 하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1089-1098
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• 2020

본 연구에서는 적조 Cochlodinium Polykrikoide를 기계학습 방법과 정지궤도 해색위성 영상을 활용하여 탐지하는 방법을 제안한다. 기계학습 모형을 학습시키기 위해 GOCI Level2 자료를 활용하였으며, 국립수산과학원의 적조 속보 자료를 활용하였다. 기계학습 모델은 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무 모형, 랜덤포래스트 모형을 사용하였다. 성능 평가 결과 기계학습을 사용하지 않은 전통적인 GOCI 영상 기반 적조 탐지 알고리즘(Son et al.,2012) (75%)과 비교해보았을 때 약 13~22%p (88~98%)의 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 또한 기계학습 모형 간 탐지 성능을 비교 분석해본 결과 랜덤 포레스트 모형(98%)이 가장 높은 탐지 정확도를 보였다. 이러한 기계학습 기반 적조 탐지 알고리즘은 향후 적조를 조기에 탐지하고 그 이동과 확산을 추적 모니터링하는데 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.

• 한국조경학회지
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• 제44권1호
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• pp.93-106
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• 2016

이 연구는 제안한 평균복사온도의 차감비교기법을 통해 도시림이 여름철 옥외 환경에 미치는 온열완화를 정량적으로 추정하고 평가는 것을 목적으로 한다. 항공 라이다 측량시스템 기반 3차원 점군자료로부터 도시림이 있는 모의 대상지와 도시림이 없는 모의 대상지 두 사례를 구축하여 SOLWEIG 기반에서 평균복사온도를 산출하고 두 값들을 비교 및 분석하였다. 연구를 통해 도시림 캐노피가 연구지역 전체 일평균 $T_{mrt}$를 약 $5^{\circ}C$ 정도 저감하며 태양의 위치와 지면 조건에 따라 시간평균 $T_{mrt}$가 $33^{\circ}C$까지 저감될 수 있음을 확인하였다. 결과들은 도시미기후 지표(풍속, 습도, 대기 온도 등) 및 생명기상(인지온도 등) 연구들을 향상시키고 더불어 삼림 기반 공공 녹색정책 개발에 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.27-42
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• 2020

인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.79-94
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• 2013

최근 문화 예술 분야를 활용하여 고부가가치를 창출하며 지속적으로 발전하는 공연예술 시장 환경 속에서 공연 기획자들이나 투자자들은 공연에서 성공을 하기 위한 객관적인 지표를 원한다. 성공적인 공연을 위해서는 관람객들에게 편의를 제공하여 만족도를 높여 주어야 하며, 따라서 재미와 감동, 가치를 높이는 방안도 모색해야 한다. 기존의 만족도 확인 방법으로는 공연기간, 설문조사, 입소문 등 주관적인 평가가 대부분이다. 이것들은 관람객들의 만족도에 대한 평가 기준이 될 수 는 없다. 최근에는 공연에서 관람객의 몰입 정도가 공연의 주요 성공 요인으로 평가되기 시작했다. 공연에 대한 몰입도가 높으면 만족도도 높아진다는 연구 결과도 있다. 그래서 공연에 대한 관람객의 몰입을 실시간으로 확인하는 지표를 개발하는 것은 관람객들의 만족도를 평가하는데 유용하게 사용될 수 잇다. 기존의 몰입도 추출 연구는 대부분 1인을 대상으로 한 연구들이며 전체 관람객들의 몰입도는 개별 몰입도를 통합하여 측정하여 왔다. 하지만, 공연장에서 관람객들의 몰입도를 개별적으로 측정하기에는 경제적으로나 환경적으로 어려운 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는, 공연장의 전체 관람객 몰입도를 측정하기 위하여 차영상 기반의 동기화 기법을 활용하는 모형을 제시 한다. 이 기법은 우선 카메라를 통해 관람객 영상을 수집하고, 이를 차영상 기법을 이용하여 동일 장소, 시간 내 관람객들의 움직임 변화량을 측정하여 동기화 여부를 판단하는 것이다. 본 논문에서 동기화가 되었다는 의미는 관람객들이 몰입하고 있을 때, 자극원에 대하여 동시성을 가지고 반응하는 것을 말한다. 이것을 차영상 기법을 통하여 움직임의 변화량으로 환산하고, 이것을 이용하여 동적 동기화와 정적 동기화인지 구분한다. 그런 후 전체 관람객들의 움직임 변화량들을 비교하여 관람객들의 몰입도를 판단하는 모형을 구축하는 것이다. 이 연구에서는 전체 관객의 몰입도 판단 모형을 제시하고, 실제 관객의 반응 데이터를 이용한 평가를 하여 제시한 연구모형이 실제 공연장에서 그룹 관람객들의 몰입도를 측정할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제12권2호
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• pp.173-182
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• 2009

2008년 4월, 한국지질자원연구원은 동해 울릉분지 내에 있는 가스하이드레이트 유망지역을 대상으로 OBS를 이용하여 광각 탄성파 탐사를 실시하였다. 이 탐사는 광각 탄성파 자료를 통해 가스하이드레이트 부존 심도에서의 2차원 탄성파 속도 분포를 규명하기 위한 것으로서, 탐사지역의 층서구조와 기본 속도구조 도출을 위해 64채널 스트리머를 사용한 2차원 탄성파 반사법 탐사도 동시에 수행하였다. 취득한 광각 반사파 자료는 $\tau$-p 분석을 통해 각각의 OBS가 위치한 지점에서의 1차원 구간속도를 구하고 이렇게 구한 속도모델은 최종 속도 분포를 도출하기위해 사용된 탄성파 주시 역산법을 적용하는데 있어서 빠른 수렴을 위한 초기 속도 모델로 활용하였다. 초기 층서 모델은 2차원 반사법 탐사에서 얻은 중합자료를 바탕으로 작성하였고 최상위층에서부터 하위층으로 순차적으로 모델링 및 역산을 수행하는 layer stripping 방식으로 최종 속도 모델을 도출하였다. 본 연구를 통해 탐사지역의 가스하이드레이트 존재로 인한 BSR 위아래 층의 속도 역전현상 뿐만 아니라 컬럼/침니 구조에서의 속도가 주변보다 높음을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.95-118
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• 2017

최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.77-92
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• 2014

텍스트에 대한 사용자의 접근성을 향상시키기 위해, 이들 문서는 정해진 기준에 따라 카테고리로 분류되어 제공되고 있다. 과거에는 카테고리 분류 작업이 수작업으로 수행되었지만, 문서 작성자에게 분류를 맡기는 경우 분류 정확성을 보장할 수 없고 관리자가 모든 분류를 담당하는 경우 많은 시간과 비용이 소요된다는 어려움이 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 카테고리를 자동으로 식별할 수 있는 문서 분류 기법에 대한 연구가 활발하게 수행되었다. 하지만 대부분의 문서 분류 기법은 각 문서가 하나의 카테고리에만 속하는 경우를 가정하고 있기 때문에, 하나의 문서가 다양한 주제를 갖는 실제 상황과 부합하지 않는다는 한계를 갖는다. 이를 보완하기 위해 최근 문서의 다중 카테고리 식별을 위한 연구가 일부 수행되었으나, 이들 연구는 대부분 이미 다중 카테고리가 부여되어 있는 문서에 대한 학습을 통해 분류 규칙을 생성하므로 단일 카테고리만 부여되어 있는 기존 문서의 다중 카테고리 식별에는 적용할 수 없다는 제약을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 이러한 제약을 극복하기 위해, 카테고리, 토픽, 문서간 관계 분석을 통해 단일 카테고리를 갖는 문서로부터 추가 주제를 발굴하여 이를 다중 카테고리로 자동 확장시킬 수 있는 방법론을 제안하였다. 실험 결과 원 카테고리가 식별된 총 24,000건의 문서 중 23,089건에 대해 카테고리를 확장시킬 수 있었다. 또한 정확도 분석에서 카테고리의 특성에 따라 카테고리 분류 정확도가 상이하게 나타나는 현상을 발견하였다. 본 연구는 단일 카테고리로 분류된 문서에 대해 다중 카테고리를 추가로 식별하여 부여함으로써, 규칙 학습 과정에서 다중 카테고리가 부여된 문서를 필요로 하는 기존 다중 카테고리 문서 분류 알고리즘의 활용성을 매우 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.61-83
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• 2012

지식지도는 관련된 지식의 현황을 네트워크 형식으로 보여주는 일종의 도식으로, 지식 간의 상호참조적 네비게이션 관계를 기초로 하는 지식 분류 및 저장 체계 역할을 한다. 이러한 이유로 인하여 지식 및 이들 지식이 또 다른 지식과 갖는 관계를 네트워크 형식으로 형식적이고 객관적으로 묘사하기 위한 온톨로지 기반 지식지도의 필요성이 대두되어왔다. 본 논문은 지식 간의 상호참조적 네비게이션이 가능한 온톨로지 기반 지식지도를 구현하기 위한 방법론을 제시한다. 제시된 방법론에 의해 구현되는 온톨로지 기반 지식지도는 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 가능하게 할 뿐만 아니라 이러한 지식 간 네트워크 관계에 의해 추가적인 지식 간의 관계를 추론할 수 있다. 제시된 개념의 타당성을 검증하기 위하여 두 가지의 실제 비즈니스 프로세스를 기반으로 지식지도를 구현하였고, 구현된 지식지도에 나타나는 지식 간 네트워크 구성의 유효성을 검토하였다.