• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.199-208
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• 2019

운용 가능한 위성의 수가 증가하고 기술이 진보함에 따라 영상정보의 성과물이 다양해지고 많은 양의 자료가 축적되고 있다. 본 연구에서는 기구축된 영상정보를 활용하여 부족한 훈련자료의 문제를 극복하고 딥러닝(deep learning) 기법의 장점을 활용하고자 전이학습과 변화탐지 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지를 수행하였다. 본 연구에서 활용한 딥러닝 네트워크는 공간 및 분광 정보를 추출하는 합성곱 레이어(convolutional layer)와 시계열 정보를 분석하는 합성곱 장단기 메모리 레이어(convolutional long short term memory layer)로 구성되었으며, 고해상도 다중분광 영상에 최적화된 정보를 추출하기 위하여 커널(kernel)의 차원에 따른 정확도를 비교하였다. 또한, 학습된 커널 정보를 활용하기 위하여 변화탐지 네트워크의 초기 합성곱 레이어를 고해상도 항공영상인 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) 데이터셋에서 추출된 40,000개의 패치로 학습된 값으로 초기화하였다. 다시기 KOMPSAT-3A (KOrean Multi-Purpose SATllite-3A) 영상에 대한 실험 결과, 전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용할 경우 기복 변위 및 그림자 등으로 인한 변화에 덜 민감하게 반응하며 분류 항목이 달라진 지역의 변화를 보다 효과적으로 추출할 수 있었으며, 2차원 커널보다 3차원 커널을 사용할 때 변화탐지의 정확도가 높았다. 3차원 커널은 공간 및 분광정보를 모두 고려하여 특징 맵(feature map)을 추출하기 때문에 고해상도 영상의 분류뿐만 아니라 변화탐지에도 효과적인 것을 확인하였다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 변화탐지를 위한 전이학습과 딥러닝 기법의 활용 가능성을 제시하였으며, 추후 훈련된 변화탐지 네트워크를 새롭게 취득된 영상에 적용하는 연구를 수행하여 제안기법의 활용범위를 확장할 예정이다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제49권3호
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• pp.270-285
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• 2016

2015년 9월 UN 개발정상회의에서 Post 2015 개발의제로 '지속가능개발목표(SDGs)'가 채택됨에 따라 '지속가능성'을 문화유산과 연계한 다양한 의견과 토의가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 굳이 SDGs를 내세우지 않아도 문화유산 보존 자체가 문화유산이 가지는 자국 문화의 독자성, 특성, 다양성 등을 영구히 유지한다는 지속가능성을 바탕으로 하고 있다. 이런 관점에서 정책이나 이론적 접근이 아닌 실제적인 문화유산 ODA 사업을 파악할 필요가 있을 것이다. 본고에서는 아시아 문화유산 ODA와 관련한 국내외 현황을 살펴보고 이를 토대로 문제점과 향후의 방향성, 과제에 대해 언급하였다. 먼저 ODA 사업이 시작된 배경이나 개념을 알아보고, 동남아시아의 대표적인 문화유산 ODA 수행국가인 일본과 중국의 사업 내용을 알아보았다. 한국의 문화유산 ODA는 라오스, 캄보디아 유적 복원을 중심으로 비교적 최근에 시작되어 아직 규모나 내용면에서 미비한 수준이다. 문화유산 ODA의 발전을 위한 과제로 다음 몇 가지 사항을 제안하고자 한다. 첫째로 아시아 문화유산의 지속가능성을 위한 ODA 사업의 장기 마스터플랜 설정이 필요할 것이다. 둘째로 여러 국가를 대상으로 하는 나열식의 단기간 사업 대신 장기적 관점에서의 선택과 집중이 필요할 것이다. 이미 잘 알려진 사업이 아닌 한국만이 할 수 있는 한국형 문화유산 ODA 모델이 필요하다. 다음으로 지속가능성과의 연계인데, 문화유산 보존은 결국 현지 관광 활성화와 같은 경제 활성화의 원동력이 되면서 현지인에게 그 혜택이 주어져야 한다. 이를 위한 가장 좋은 대안으로 현지전문가 양성을 위한 교육과 역량 강화를 제안한다. 자국의 문화유산은 자국 문화의 고유한 독자성과 특성이 반영된 산물로 자국민에 의한 복원이 최상이다. 이런 점에서 국립문화재연구소에서 실시하고 있는 ACPCS 사업은 한국 고유의 특화된 프로그램으로 역할을 담당할 것이다. 마지막으로 문화유산 ODA의 컨트롤 타워 역할을 수행할 수 있는 체계 구축이 필요하다. 정보공유와 협력체계 구축, 중복사업 방지 등을 위한 것으로, 일본의 '문화유산 국제협력 컨소시엄'은 참고할 수 있는 사례가 될 것이다.

• 유기물자원화
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• 제27권2호
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• pp.31-40
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• 2019

가축분뇨는 2018년 말 기준으로 연간 총 51,013천 톤이 발생하였고 그 중의 91.2%인 46,530천 톤이 퇴비화(40,647천 톤)나 액비화(5,884천 톤) 방법에 의해 처리되었다. 현재 우리나라의 가축분뇨 처리 관련 정책방향은 가축분뇨를 퇴비화나 액비화 방법을 적용하여 비료자원화 한 후 농경지에 유기성 비료로서 환원한다는 것이고, 이 정책은 가축분뇨 처리와 영양물질 순환 측면에서 그 효과가 매우 크다고 할 수 있다. 그러나 지난 수십 년 동안 지속적으로 감소하는 농경지 면적과 환경관련 제도의 변천상황을 고려하면 향후에 가축분 퇴비의 시용에 대한 제한이 강화될 우려 있다. 지역적인 양분 과잉발생 현상, 양분관리제 그리고 지자체별 가축 사육두수 제한조항과 같은 환경관련 제도 등이 가축분뇨 처리 및 자원화에 난제요인으로 작용하게 될 우려가 있다. 이에 더해 가축분뇨로부터 유래된 영양물질이 주요 댐의 상류에 위치한 지류로 유입될 수도 있을 것이라는 일부의 견해도 존재한다. 특히 최근 들어서는 가축분뇨 퇴비에서 미세먼지가 발생된다는 문제까지 제기되기도 했다. 이렇듯 가축분뇨 퇴비화에 대한 일반의 관심이 높아지고 있어서 새로운 방식의 가축분뇨 처리기술 개발의 필요성이 높아진 상황이다. 특히 소는 타 축종에 비해 마리당 분뇨발생량이 많아 우분처리 관련 신기술 개발은 그 효과가 매우 클 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 우분을 고체연료원으로서 사용시의 효과를 분석하기 위하여 우분펠릿의 연소과정에서 나타나는 특성을 조사하였다. 연소실험 결과 연소실의 온도가 약 $300^{\circ}C$ 내외에 도달했을 때 우분펠릿의 무게감소가 급격하게 나타나기 시작하였다. 우분펠릿의 열분해 과정에서 생성된 열분해가스중의 수소와 메탄 그리고 일산화탄소 농도는 각각 6.65~11.62%, 0.58~1.54% 그리고 11.47~14.07% 수준이었다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.1-23
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• 2019

소비자의 니즈가 다양해지면서 데이터 마이닝과 고도화된 고객관계관리(CRM) 기법을 활용한 체계적인 마케팅 서비스를 제공하는 기업이 증가하고 있으며, KB국민카드는 고객의 결제 데이터 등을 활용하여 고객 개개인의 니즈를 충족시키고 소비자의 평생가치를 극대화하기 위한 전략을 강조하고 있다. 실시간으로 고객의 카드이용과 고객 행동, 위치 정보 등을 감지하여 진행하는 고효율 마케팅 운영시스템인 스마트 오퍼링 시스템을 운영하고 있으며, 다양한 앱 등과 결합하여 더욱 정교화된 서비스를 제공하고 있다. KB국민카드는 스마트 오퍼링 시스템의 성공과 지속적인 성장을 위해 고도화되고 있는 ICT 기술과 인재 확보를 위한 투자를 진행해야 하며, 장기적인 관점에서의 수익확보를 위한 전략을 확립하여 체계적인 진행이 필요하다. 특히, 프라이버시 침해와 개인정보 유출 등의 문제가 쟁점이 되는 현재 상황에서 고객 정보를 활용한 마케팅에 대한 고객의 인식을 긍정적으로 유도하고, 보안성을 강조하는 기업 이미지 형성을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 CRM 전략의 변화 과정을 통해 현재 카드사의 실시간 CRM 전략을 KB 국민카드의 빅데이터 활용전략과 마케팅 활동을 통해 확인하고자 한다.

• 기록학연구
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• 제14호
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• pp.153-190
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• 2006

외부적으로 정책결정과정의 투명성을 위한 업무관리시스템이 도입되고 업무혁신을 위한 범정부 기능분류체계가 수립되어 행정기관의 업무환경이 변화하고 있다. 동시에 자료관시스템이 본격적으로 가동됨에 따라 미비한 기능에 대한 불만이 가중되고, 전자기록의 진본성 유지에 대한 문제가 제기되고 있다. 이러한 배경하에서 기록관리 혁신의 일환으로 '05년 9월부터 5개월간 국가기록원에서는 '기록관리시스템 혁신 정보화전략계획수립(ISP)' 용역사업을 수행하였다. 이 용역사업에서는 기존의 기록관리프로세스를 전자기록관리체계에 걸맞게 재설계하였고, 국제표준에 부합하는 시스템 모델을 제시하였다. 기록물관리법 제정이후, 행정기관의 기록관리는 종이기록을 전자적으로 관리하는 개념에서 추진되었다. 그러나 이번에 수립된 개선모델에서는 종이기록을 대체해 가고 있는 전자기록에 주목하고 전자기록의 속성을 고려한 관리방안을 모색하고 있다. 이것은 행정기관의 업무가 전산시스템을 통하여 수행되는 것이 보편화되어 감에 따라, 기록관리영역에서도 본격적으로 전자기록관리 문제가 이슈화되고 있다는 의미이다. 본 논문에서는 전자기록관리와 관련된 개선모델의 주요내용을 분석하고 그 의미와 한계를 살펴봄으로써, 전자기록관리시스템의 향후 방향을 이해하는데 목적이 있다. 개선모델 분석에 앞서, 변화된 행정환경과 그에 따른 기록관리상의 제문제를 검토하였다. 업무관리시스템과 정부의 기능분류체계는 업무측면에서 범정부의 실적을 온라인으로 관리하고 정부기능에 따라 체계적으로 분류하여 관리할 수 있는 공통기반을 마련했다는 점에서 혁신적이나, 기록관리측면에서는 기록관리대상의 재정의와 획득방법의 부재, 기록물분류기준표와의 이원화, 그리고 자료관시스템의 전자기록관리의 한계 등 많은 문제점을 발생시키고 있음을 확인하였다. 위와 같은 문제의 해결을 위하여, 기록관리시스템 개선모델에서는 확대된 기록관리대상을 포괄할 수 있는 범용적인 전자기록철의 구조를 설계하고, 업무분류에 기반한 기록분류체계를 도입하며, 전자기록관리를 강화하기 위한 기능을 추가해야 한다고 제안하고 있다. 이 모델은 다양한 생산시스템의 기록관리 대상에 대한 근본적인 관리방법을 모색하고 있고, 기록분류체계 및 보존기간 운영방식에 있어 기관별 기록관의 역할을 획기적으로 개선하고 있으며, 전자기록의 진본성 유지를 위한 시스템의 주요 기능이 구체적으로 설계되어 제시되고 있다는 점에서 국제표준과 선진사례의 추세와 부합하는 전자기록관리시스템의 기반을 마련하였다고 분석되었다. 그러나 이러한 혁신성에도 불구하고 본격적인 전자기록 시대의 기록관리시스템으로서는 걸음마 단계이다. 앞으로 행정정보시스템 등 상이한 기록구조의 획득방안, 기록분류체계의 질적수준의 확보, 기 개발된 보존기술의 검증 등이 보다 더 심도 있게 연구되고 실행될 때, 선진적인 전자기록관리시스템으로서의 전망을 가질 수 있을 것이다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제12권1호
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• pp.82-93
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• 2019

이 연구의 목적은 한국지질자원연구원 국제지질자원인재개발센터에서 실시한 교원연수 프로그램에 대한 학습생태 만족도 결과를 분석하여 교원연수 프로그램이 초등교원과 중등교원에게 어떠한 만족도와 교육 효과를 보이는지와 그 차이점을 알아보고 향후 교원연수과정 운영에 개선점을 제안하는데 있다. 따라서 2017년 7월부터 2018년 8월까지 한국지질자원연구원 내 국제지질자원인재개발센터에서 실시한 총 4회의 교원연수 프로그램에 참여한 초등 및 중등교원 98명을 대상으로 학습생태 만족도 검사를 실시하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 학습생태 만족도 결과는 초등 중등교원연수 모두 4.58 이상의 다소 높은 결과 값을 나타내어 국제지질자원인재개발센터에서 실시한 교원연수가 연수 참여자들에게 긍정적인 영향을 주었다. 둘째, 학습동기와 학습발달을 나타내는 내부 요인에서는 초등교원연수 4.70, 중등교원연수 4.64였으며, 지질과학 및 지구과학 전공과 이외의 전공으로 구분하여 연수 콘텐츠 및 프로그램의 개발이 필요한 것으로 나타났다. 셋째, 교육내용과 교육과정을 평가하는 중간요인은 초등교원연수가 4.67, 중등교원연수가 4.72를 나타내었다. 또한 교원연수가 과학기술문화라는 취지에 맞게 운영되기 위해 교수 학습 모형의 개발과 수업의 질적 개선을 위한 연구가 필요한 것으로 나타났다. 넷째, 학습자 지원과 강사의 질을 나타내는 외부요인에서는 초등교원연수가 4.83, 중등교원연수가 4.72로 초등교원연수가 중등교원연수보다 다소 높은 결과를 나타내었다. 특히 연수중 수업의 흥미유발과 학교현장에서 실제적으로 사용될 수 있는 연수교재의 개발이 필요한 것으로 나타났다.

• 한국노년학
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• 제38권3호
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• pp.745-766
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• 2018

본 연구는 지난 30년간 "한국노년학"에 실린 논문 중 사회학 연구를 대상으로 분석한 원영희 모선희(2008)의 논문을 바탕으로 2017년까지 10년(2008년 3호~2017년 4호)동안 한국노년학 게재 논문으로 연구 분석을 확대하였다. 이를 통해 한국 노년학 연구의 40년을 정리하는 작업으로서 연구동향 및 향후 과제에 대한 시사점을 모색하기 위한 것이다. 분석은 먼저 논문들의 주요 연구 주제, 연구 방법, 활용 이론별로 분류하였다. 2008년 하반기부터 2017년까지 지난 10년간 "한국노년학"에 게재된 사회학 연구 논문 수는 187편으로, 연구주제별로 살펴보면, 사회변동 및 사회제도 11편, 사회실태 94편, 사회문제 및 사회 일탈 12편, 사회 문화 42편, 노년학 연구 및 노년학 이론 14편, 주거/건축 13편 등이 발표되었다. 지난 10년간의 연구 동향을 보면, 다양한 고령관련 현상이 사회 실태로서 나타남으로써 이 주제에 대한 연구가 가장 많이 발표되었다. 새롭게 등장한 연구된 주제로 주목되는 것은 IT 및 테크놀로지의 변화 속에서 노인 관련 현상을 분석한 연구, 다양한 노인 집단으로서 시설 거주 노인과 여성 노인의 다양한 측면을 조명한 연구 등이다. 더불어 지난 10년간 사회문화 주제 영역의 논문이 눈에 띄게 늘어났는데 특히 노인에 대한 부정적 편견과 구조적 차별을 지적하고 실증하는 노인 차별에 대한 연구가 증가하였다. 연구방법의 동향에서는 최근 10년간 양적 연구방법이 꾸준히 발표되는 경향을 보였지만 질적 연구의 증가가 두드러졌다. 40년간의 노년학의 사회학 연구 주제의 논문을 검토한 결과, 구체적인 고령 현상의 실태를 밝히는 다양한 영역으로 연구주제가 확대된 점은 의미 있는 일이며 지금까지 노인 실태와 영향 요인을 규명하는 작업에 집중하였다면 앞으로는 이러한 분석 결과들을 이론적 논의에 적용하고 상황을 설명하고 미래를 예측하는 연구가 수행되어야 할 것이다. 노인의 행위를 심층적으로 관찰하고 의미를 파악하는 적극적 기법의 질적 연구가 향후에도 더욱 활용될 필요가 있다. 또한 발전된 통계 기법의 장점을 활용하여 지금까지 축적된 다양한 현상에 대한 연구 결과를 종합하는 메타 분석을 통해 개별 연구결과들을 통계적으로 통합 또는 비교하여 포괄적이고 거시적인 연구 결론을 이끌어 낼 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.51-66
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• 2018

인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 사용자의 편의성 증대를 목적으로 다양한 분야에서 관련된 제품과 서비스들의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술의 발전에는 긍정적인 파급 효과에 대한 기대감이 존재하나, 향후 발생 가능한 부정적인 측면에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술 기반의 자율주행 자동차의 경우 안정성의 향상이라는 측면에서 많은 관심을 받고 있으나, 트롤리 딜레마, 시스템 보안 문제 등의 사회적 이슈 또한 활발히 논의되고 있다. 이에 따라, 인공지능 관련 기술의 발전과 사회적 수용을 위해서는 사회적으로 논의되는 주요 관련 이슈들에 대한 확인과 효과적인 분석이 요구된다. 이를 위해, 본 연구에서는 '이세돌 vs 알파고' 시점인 2016년 3월을 포함하여 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안의 인공지능과 관련된 사회적인 이슈들을 파악하고 온라인상에서 발생되는 사회적 여론에 대하여 다 범주 감성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 대표적인 포털 사이트에서 인공지능 관련 뉴스의 수와 관련된 뉴스 제목, 뉴스의 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling) 하였다. 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석은 논의되는 이슈들의 중요성을 고려하여 단순 긍정 또는 부정이 아닌, 분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움의 7가지 다 범주 감성으로 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 이벤트 기간에 대하여 1위 감성은 '행복'으로 나타났지만 각 키워드에 대하여 나오는 감성이 상이함을 볼 수 있었다. 또한 2016년 상반기, 하반기, 2017년 상반기, 하반기로 나누어 보았을 때 시간이 지남에 따라 '분노'의 감성이 낮아짐을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 인공지능과 관련하여 현재 논의되고 있는 다양한 이슈와 동향 파악이 가능하며, 이에 대한 대응 방안 마련에 활용이 가능할 것이다. 향후 감성 분석기의 성능 향상과 댓글에 대한 공감 및 비공감도의 가중치를 추가하여 분석한다면 사회적 여론을 보다 세밀하게 파악 할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.239-251
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• 2019

본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.82-98
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• 2019

정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.