• 디지털융복합연구
• /
• 제14권12호
• /
• pp.73-84
• /
• 2016

본 연구의 목적은 세계 자동차 산업의 글로벌가치사슬을 살펴보고 한국 자동차산업이 세계적인 경쟁력을 확보하고 있는지 분석하고자 한다. 또한 한국의 대표적인 완성차업체인 현대자동차의 가치사슬을 살펴보고 사례를 통해 성공요인을 찾아보고자 한다. 현대자동차 공급사슬의 구축 과정을 살펴보고 공급사슬 구축이 현대자동차 성장에 어떠한 영향을 주었는지 분석하고 부품기업들의 수직적 분업구조에 대해 살펴보고자 한다. 한국 자동차산업은 기계 기술 중심에서 전자 통신기술을 중심으로 융 복합화가 추진되면서 이업종 간 교류가 확대되고 있다. 현대자동차는 국내 최초로 수직적 계열화를 도입하여 사업부문에서 원가절감 및 고가 자동차 생산으로 경쟁력을 확보하였고, 부품의 자체조달로 가격경쟁력의 우위를 확보했으며 공격적 경영 및 판매를 통해 국제경쟁력을 높여가고 있다. 현대자동차는 미국, 인도, 터키, 체코, 러시아, 브라질에 공장을 설립 운영하고 있다. 구조조정과 인수합병 등을 통해 현대모비스를 비롯하여 51개 계열회사를 운영하고 있으며 이를 중심으로 독자적인 수직적 분업구조를 구축하고 있다. 현대차는 해외 모듈기업에 대한 의존도를 극복하고 모비스를 중심으로 공급가치사슬을 유지하고 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.493-506
• /
• 2018

본 논문에서는 직무별로 취업에 필요한 역량을 나타내고, 구직자가 온라인상에서 포트폴리오를 효율적으로 작성하고 관리하는 OOPP(Optimized Online Portfolio Platform)를 제안한다. 제안하는 OOPP는 세 가지 모듈로 구성된다. 첫째, JDCM(Job Data Collection Module)은 직업정보 사이트의 구인 광고들을 수집하여 스프레드시트에 저장한다. 둘째, CSM(Competency Statistical Medel)은 수집한 구인 광고들을 텍스트 마이닝하여 직무별로 요구되는 핵심 역량을 분류한다. 셋째, OBBM(Optimize Browser Behavior Module)은 브라우저의 처리속도를 개선하여 사용자가 데이터를 빠르게 조회할 수 있게 한다. OBBM은 검색엔진의 연산을 최적화하는 PSES(Parallel Search Engine Sub-Module)과 이미지 텍스트 등의 로드를 최적화하는 OILS(Optimized Image Loading Sub-Module)로 구성된다. 제안하는 OOPP의 성능분석 결과 CSM로 분석된 데이터의 정확도는 최대 100%, 최소 99.4%로 실제 광고와 분석된 데이터의 차이가 거의 발생하지 않았으며, OBBM을 이용한 브라우저 최적화를 실행하면, 작업시간이 약 68.37%가 감소한다. 결과적으로 OOPP는 직현재 직업정보 사이트의 구인 광고를 정확하게 분석하여 사용자가 분석한 결과를 웹페이지에서 신속하게 조회할 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2012년도 추계학술대회
• /
• pp.119-120
• /
• 2012

국제수로기구(IHO)는 수로분야의 다양한 데이터와 서비스에 관한 표준개발을 위한 프레임워크로 S-100 표준을 개발하였고 이를 기반으로 차세대 전자해도 표준을 포함하여 제품 및 서비스에 관한 표준연구가 진행되고 있다. ECDIS 및 항해관련 시스템에서는 항해를 위한 항로계획을 수행하는데 생성되는 항로정보에 대한 표준규격의 저장 및 활용이 필요성이 높아 S-100 표준에 기반한 항로정보 표준 연구가 수행된 바 있다. 항로정보 표준은 다양한 항해관련 시스템에서 생성하는 항로정보를 상호 운용하기 위한 것으로 적용 가능성 검토가 요구된다. 본 연구에서는 항로정보 표준의 적용방안 검토를 위해 항로생성 도구와 이를 활용한 표준기반의 항로정보 생성 및 결과를 검토 하였다. 세부 내용으로 첫째, 항로정보를 생성 할 수 있는 모듈로서 S-100 기반의 항로정보 표준에 맞게 메모리에 값을 저장할 수 있는 모듈, 둘째, 메모리에 저장한 항로정보를 xml 기반으로 저장 할 수 있는 모듈, 셋째로 xml로 저장된 항로정보의 로딩 모듈이 포함된다. 본 연구에서는 3개의 모듈 개발을 통해 항로정보의 정상적 생성여부, 생성된 항로정보의 저장 및 로딩 기능을 검증 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.639-647
• /
• 2019

최근 전자장비의 소형화 및, 고밀도화가 되는 반도체 집적기술의 발달로 인해 칩과 모듈에서 발생되는 내부발열량을 외부로 적절히 방출시키기 위해서 열 제어시스템 적용에 대한 연구의 중요성을 인식하고 있다. 본 연구는 SST k-${\omega}$ 난류모델을 적용하여 4개의 블록이 부착한 수평채널내에서 열전달 및 압력강하 특성을 고찰하였다. CFD 해석시 적용한 매개변수는 블록 폭, 블록 높이, 열원 및 난류발생기 배치이고, 해석시 기본 경계조건은 채널 입구의 온도 및 유속은 300 K, 3.84 m/s, 열유속은 $358W/m^2$으로 하였다. 그 결과로 블록 폭비율(w/h)이 증가할수록 열전달성능이 감소하는 반면에 블록 높이비(h/w)이 증가할수록 열전달특성은 증가하는 경향을 나타내었으며, 열원의 크기배열은 낮은 열유속에서 높은 열유속으로 증가시킬수록 열원의 영향을 받아 열전달계수는 증가하는 경향을 나타냈고, 난류발생기는 채널 입구에 가까운 블록 1번 위치의 상단에 설치했을 경우가 4개의 가열블록 전체에 가장 영향을 크게 미치게 되고, 압력강하특성을 고려할 때 가장 적절한 위치로 선정할 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제41권5호
• /
• pp.507-517
• /
• 2022

광음향 현미경은 높은 공간 해상도와 높은 대조도를 갖는 영상을 제공할 수 있어 생명과학 연구와 의료응용에 있어 유용하다. 광음향 현미경은 레이저 펄스 송신 후 생체조직에서 발생하는 광음향 신호를 수신하여 영상을 구성한다. 일반적으로 광음향 신호의 크기는 작기 때문에, 고품질의 광음향 현미경 영상을 얻기 위해서는 고성능의 광학 및 음향 모듈과 더불어 신호 수신용 고성능 시스템이 필요하다. 그러나 대부분의 광음향 현미경 시스템은 광음향 신호의 수신, 증폭, 품질향상, 디지털화를 위해 여러 상용 장비의 조합으로 구성된다. 이러한 이유로 광음향 현미경은 부피가 클 수밖에 없으며, 최적의 성능을 제공하기 어렵다. 본 논문에서는 향상된 신호 대 잡음비와 대조도를 제공할 수 있는 광음향 수신 시스템의 구조를 제안하고 성능 평가 결과를 제시한다. 개발한 저잡음 광대역 광음향 신호 수신 시스템은 두개의 저잡음 증폭기, 두 개의 가변 이득 증폭기, 아날로그 필터, 아날로그 디지털 변환기, 그리고 디지털 제어 로직으로 구성되어 있다. 개발된 시스템의 영상 성능은 생체 모사 혈관 팬텀, 와이어 타겟 팬텀 영상 실험을 통하여 상용 신호수신 시스템의 성능과 비교하여 평가하였다. 영상 비교 실험을 통해 개발한 광음향 현미경 시스템이 상용 장비 보다 신호 대 잡음비는 6.7 dB 이상 높았고, 영상의 대조도는 3 dB 이상 높다는 것을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.128-133
• /
• 2021

현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 안정성의 문제로 완전 자율주행 중에도 사고가 발생할 가능성이 있다. 실제로 자율주행차량은 81건의 사고를 기록하고 있다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 긴급상황을 스스로 판단하고 대처해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 CNN을 통하여 차량 외부의 정보를 수집하여 저장하고, 저장된 정보와 차량 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 0~1 사이의 수치로 출력하는 차량 내·외부 데이터 및 딥러닝 기반 차량 위기 감지 시스템을 제안한다. 차량 위기 감지 시스템은 CNN기반 신경망 모델을 사용하여 주변 차량과 보행자 데이터를 수집하는 차량 외부 상황 수집 모듈과 차량 외부 상황 수집 모듈의 출력과 차량 내부 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 수치화하는 차량 위기 상황 판단 모듈로 구성된다. 실험 결과, VESCM의 평균 연산 시간은 55ms 였고, R-CNN은 74ms, CNN은 101ms였다. 특히, R-CNN은 보행자수가 적을 때 VESCM과 비슷한 연산 시간을 보이지만, 보행자 수가 많아 질수록 VESCM보다 많은 연산 시간을 소요했다. 평균적으로 VESCM는 R-CNN보다 25.68%, CNN보다 45.54% 더 빠른 연산 시간을 가졌고, 세 모델의 정확도는 모두 80% 이하로 감소하지 않으며 높은 정확도를 보였다.

• 대한핵의학회지
• /
• 제33권1호
• /
• pp.100-109
• /
• 1999

목적: 핵의학장비를 구성하는 신호처리단의 전단증 폭기와 주증폭기는 방사선의 에너지 정보를 주는 펄스를 분석하는데 중요한 부분이다. 이러한 신호처리부분들은 대부분 크기가 표준화된 상용의 Nuclear Instrument Module (NIM)을 사용한파. 그러나, NIM은 이동형 감마프로브에 사용하기에는 너무 부피가 커서 부적합한 편이다. 이를 위해 본 연구는 이동형 감마프로브에 적합한 소형화된 전단증폭기와 주증폭기를 자체 제작하여 성능평가를 하였다. 대상 및 방법: 본 연구에서 제작된 전단증폭기는 전하민감형 전단증폭기였으며, 주증폭기는 capacitor resistor-resistor capcitor (CR-RC) 회로를 이용하여 제작되었다. 제작 후 성능평가를 위해 $2"{\times}2"$ NaI(T1) 섬광체가 부착된 EP-047 (Bicron Saint-Gobain/Norton Industrial Ceramics Co., Ohio, U.S.A) 검출기와 $1"{\times}1"$ NaI(T1) 섬광체가 부착된 R1535 (Ha-mamatsu Photonics K.K., Electron Tube Center, Shizuoka-ken, Japan) 검출기를 다중채널분석기인 AccuSpec/A (Canberra Industries Inc., Meriden Conneticut, U.S.A)를 이용 에너지 스펙트럼을 얻었다. NIM은 TC 145 (Oxford Instruments Inc., Oak Ridge, U.S.A)와 TC241 (Oxford Instruments Inc., Oak Ridge, U.S.A)을 이용하였다. 에너지 스펙트럼은 37 kBq ($1{\mu}Ci$) Cs-137과 2.96 MBq ($80{\mu}Ci$) Tc-99m의 방사선원을 이용하여 250초씩 얻었다. 결과: 자체 제작한 진단증폭기와 주증폭기를 EP-047 검출기와 연결하여 얻은 Tc-99m (140 keV)과 Cs-137 (662 keV)의 에너지 분해능은 각각 12.92%, 5.01%이었으며, R1535 검출기를 연결하여 얻은 Tc-99m과 Cs-137의 에너지 분해능은 각각 13.75%, 5.19%이었다. 그리고 NIM을 EP-047 검출기와 연결하여 얻은 Tc-99m과 Cs-137의 에너지 분해능은 14.6%, 718%이었으나, R1535 검출기를 연결하여 얻은 Cs-137 에너지 스펙트럼은 광봉우리 위치가 변화되어 안정되지 못하였고, Tc-99m의 에너지 스펙트럼은 쉽게 얻을 수 없었다. 결론: 본 연구에서 자체 제작한 전단증폭기와 주증폭기는 광증배관의 종류에 관계없이 우수한 성능을 보여주었다. 결론적으로, 본 연구에서 제작한 전단증폭기와 주증폭기는 소형화된 계수용 감마프로브와 영상용 감마프로브에 활용하는데 유용할 것이라고 사료된다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권1호
• /
• pp.161-177
• /
• 2015

정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
• /
• 제8권1호
• /
• pp.32-43
• /
• 2021

삼림 생태계에서 토양 CO2 유출량의 연속적인 모니터링을 위한 다중채널 자동챔버시스템 (MCACs)을 개발하였다. MCACs는 자동개폐 덮개가 있는 8개의 토양챔버, 8개의 다중채널 가스샘플러를 장착한 적외선 CO2 농도 분석기, 시간 릴레이 회로를 갖춘 전자 컨트롤러, 프로그래밍이 가능한 로직용 자료수집장치로 구성되었다. 사계절 장기간에 걸쳐 야외 현장에서 MCACs의 안전성과 신뢰도를 조사하고, 높은 시간분해능으로 현장 테스트에서 얻은 온도와 토양수분 함량이 토양 CO2 유출에 미치는 효과들을 파악하기 위해, 2010년 1월부터 12월 사이의 기간 동안 남산의 신갈나무림 실험지소에서 MCACs를 사용하여 토양 CO2 유출속도와 미기상 요인들을 지속적으로 측정하였다. 토양 CO2 유출속도의 일변화 및 계절적인 변화는 현저하게 온도 요인의 경향을 따랐다. 전체 실험 기간 동안에 토양 CO2 유출속도는 5 cm 깊이의 토양온도와 밀접한 상관관계 (r2 = 0.92)를 보였으나 토양수분 함량과는 약한 상관관계 (r2 = 0.27)를 나타냈다. 남산 신갈나무림에서 온도에 대한 토양 CO2 유출량의 연간 민감도(Q10 수치)는 2.23~3.0의 범위에 달했고, 다양한 온대지역의 낙엽활엽수림에 대한 다른 연구들과 일치하였다. MCACs에 의해 측정된 연평균 토양 CO2 유출량은 약 11.1 g CO2 m-2 day-1이었다. 이 결과들은 MCACs가 야외 현장에서 토양 CO2 유출량의 연속적인 장기측정과 동시에 미기상 요인들의 영향을 결정하는데 유용한 시스템임을 나타낸다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.79-96
• /
• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.