• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.695-713
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• 2023

연안 해역에서 식물성플랑크톤, 부유입자, 용존유기물은 복합적이고 비선형적으로 해수반사도를 변화시킨다. 최근 빠르게 발전하는 신경망 기술은 복잡한 비선형 관계를 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 기존 연구에서는 성분별 고유광특성을 도출하기 위하여 세 단계의 신경망을 구성하였으나 본 연구에서는 심층신경망을 직접 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 활용한 데이터세트는 국제해색조정그룹에서 제공하는 합성데이터를 활용하였으며, 입력데이터는 9개의 파장의 원격반사도를 입력하였다. 이를 통해 해수 고유광특성을 심층신경망을 기반으로 도출하였다. 성능을 평가하기 위해 준분석 알고리즘(quasi-analytical algorithm)과 비교하였으며, 데이터 분포에 따른 로그 변환 여부가 심층신경망 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 정도를 비교 분석하였다. 그 결과, 준분석 알고리즘보다 심층신경망 알고리즘을 활용하면 부유입자에 대한 흡광계수를 제외한 고유광특성을 정확하게 추정할 수 있으며(R² 0.9 이상), 부유입자와 용존유기물의 흡광계수를 부유입자와 용존유기물 흡광계수로 각각 분리할 수 있었다. 그리고 심층신경망을 직접적으로 적용하는 알고리즘은 데이터의 로그 변환을 하지 않아도 성능 차이가 거의 없음을 파악할 수 있었다. 이 연구 결과를 해색 자료 처리에 실제 적용하기 위해서는 다양한 해역의 현장자료 및 추가적인 데이터 세트를 활용한 학습을 진행하여, 경험적 및 반분석적 방법과 비교 분석하고 알고리즘 간 장단점을 적절히 파악하는 연구가 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권10호
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• pp.631-639
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• 2023

돌발가뭄(Flash drought, FD)은 기존 가뭄과는 달리 급작스러운 발생이 대표적인 특징으로, 즉각적인 수분 스트레스를 유발하여 생태계에 주요한 영향을 미친다. 보다 효과적인 돌발가뭄의 모니터링을 위해서는 돌발가뭄의 특징과 원인에 대한 보다 종합적인 이해가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 자료를 사용하여 2012년부터 2022년 사이 한반도 전역에서 발생한 돌발가뭄에 대해 분석하고자 하였다. 스트레스 기반 탐지 기법인 표준 증발 스트레스 비율(Standardized Evaporative Stress Ratio, SESR)의 변화를 바탕으로 돌발가뭄을 탐지하였으며, 발생 빈도와 기간에 대해 분석하였다. 또한, 탐지된 돌발가뭄 사건들을 실제 증발산(Actual Evapotranspiration, AET)과 잠재 증발산(Potential Evapotranspiration, PET)의 변화를 기반으로 세 가지 케이스로 분류하였으며, 각 케이스 별 발생 특성 및 공간 분포에 대해 분석하였다. 그 결과, 돌발가뭄의 발생 빈도와 기간에 지역적인 편차가 있는 것을 확인하였으며, 평균 빈도는 6.4회, 평균 발생 기간은 31일로 나타났다. 일반적인 돌발가뭄인 Case 1, AET의 감소가 주 원인이 되어 발생한 Case 2, PET의 증가에 의해 발생한 Case 3으로 돌발가뭄 사건들을 분류하였을 때, 한반도에서는 Case 1 돌발가뭄이 1,448건으로 가장 많이 발생했으며, Case 2 돌발가뭄이 Case 3 돌발가뭄보다 약 1.5배 더 많이 일어난 것을 확인할 수 있었다. Case 2 돌발가뭄은 수분 제한 조건(water-limited condition)에서 발생하여 AET와 PET가 모두 감소하는 결과로 이어졌으며, Case 3 돌발가뭄은 에너지 제한 조건(energy-limited condition)에서 발생한 이후 AET와 PET가 모두 증가하였다. Case 2 돌발가뭄은 주로 북서부와 중남부에 위치한 농경지에 영향을 주었으며, Case 3 돌발가뭄은 산지에 해당하는 동부에서 집중적으로 발생하였다. 본 연구의 결과들은 기후 요소, 토지피복 및 수분 가용성을 고려한, 돌발가뭄에 대한 이해를 돕고, 보다 효과적인 가뭄 대응 방안 수립에 기여할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.603-616
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• 2023

본 연구는 주파수 및 시간 특성을 활용하여 머신러닝 기반 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하였다. 먼저, 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하기 위하여 주거소음원 데이터셋을 구축하였다. 주거소음원 데이터셋은 바닥충격음, 공기전달음, 급배수 및 설비소음, 환경소음, 공사장 소음으로 구성되었다. 각 음원의 주파수 특성은 1/1과 1/3 옥타브 밴드별 L_eq와 L_max값을 도출하였으며, 시간적 특성은 5 s 동안의 6 ms 간격의 음압레벨 분석을 통해 L_eq값을 도출하였다. 공동주택 주거소음원의 군집화는 K-Means clustering을 통해 진행하였다. K-Means의 k의 개수는 실루엣 계수와 엘보우 방법을 통해 결정하였다. 주파수 특성을 통한 주거소음원 군집화는 모든 평가지수에서 3개로 군집되었다. 주파수 특성 기준으로 분류된 각 군집별 시간적 특성을 통한 주거소음원 군집화는 L_eq평가지수의 경우 9개, L_max 경우는 11개로 군집되었다. 주파수 특성을 통해 군집된 각 군집은 타 주파수 대역 대비 저주파 대역의 음에너지의 비율 또한 조사되었다. 이후, 군집화 결과를 활용하기 위한 방안으로 세 종류의 머신러닝 방법을 이용해 주거소음을 분류하였다. 주거소음 분류 결과, 1/3 옥타브 밴드의 L_eq값으로 라벨링된 데이터에서 가장 높은 정확도와 f1-score가 나타났다. 또한, 주파수 및 시간적 특성을 모두 사용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델로 주거소음원을 분류했을 때 93 %의 정확도와 92 %의 f1-score로 가장 높게 나타났다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.881-887
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• 2023

본 연구는 한국에서 상용화된 인공지능(AI) 기반 의료 영상 장치의 발전과 현재 동향을 분석하는 것을 목표로 한다. 2023년 9월 30일 기준으로 한국 식품의약품안전처에 허가, 인증 및 신고된 AI 기반 의료기기는 총 186개로, 이 중 138개가 영상의학과와 관련된 제품이었다. 본 연구는 2018년부터 2023년까지의 연도별 허가 추세, 장비 유형, 적용 부위, 주요 기능 등을 종합적으로 고찰하였다. 연구 결과, AI 의료기기는 2018년 4개 제품에서 시작하여 2023년까지 꾸준한 성장세를 보였으며, 특히 2020년 이후 급격한 증가세를 나타내었다. 이는 AI 기술의 발전과 의료분야의 수요 증가가 상호 작용한 결과로 볼 수 있다. 장비별로는 CT, X-ray, MR 순으로 AI 의료기기가 개발되었으며, 이는 각 장비별 이미지의 특성과 임상적 중요성을 반영한다. 본 연구에서는 흉부, 뇌신경, 근골격계 등 특정 부위에 대한 AI 의료기기 개발이 활발한 것을 확인하였고, 주요 기능별로는 의료영상 분석, 탐지 및 진단 보조, 영상 전송 등이 주를 이루었다. 이러한 결과는 AI의 패턴 인식 및 데이터 분석 능력이 의료영상 분야에서 중요한 역할을 하고 있음을 시사한다. 또한, 본 연구는 한국 제품이 국제적인 인증, 특히 미국 FDA와 유럽 CE 인증을 받은 사례를 조사하였다. 그 결과, 다수의 제품이 두 기관의 인증을 받았으며, 이는 한국의 AI 의료기기가 국제적 수준에 부합하며, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 갖추고 있음을 보여준다. 본 연구는 AI 기술이 의료영상 분야에서 미치는 영향과 그 발전 가능성을 분석함으로써, 향후 연구 및 개발 방향에 중요한 시사점을 제공한다. 하지만, 규제 측면, 데이터의 질과 접근성, 임상적 유효성 등의 도전 과제도 지적되어, 이러한 문제들에 대한 지속적인 연구와 개선이 요구된다.

• 무역학회지
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• 제48권3호
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• pp.43-68
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• 2023

본 연구는 정부 「판로지원법」에 적용된 "제3장 기술개발제품 우선구매 지원" 즉, 우선구매 대상 기술개발제품이 공공 조달시장에 진출한 중소기업에 어떤 영향을 미치는지에 대한 가설을 설정하여 실증분석을 하였다. 대상은 우선구매 대상 기술개발제품을 취득한 기업으로 2019년 기술개발제품 취득 전·후 비교와 2017년부터 2021년까지 공개데이터, 조달실적통계자료, 재무 현황 자료 등을 수집하여 분석 자료를 토대로 결과를 얻고자 하였다. 분석 도구는 STATA 15를 이용하여 225개 기업은 T 검정을 진행하고, 371개 기업은 패널회귀모형을 적용하여 합동 OLS, 고정효과모형(FEM), 랜덤효과모형(REM)을 통해 가설에 대한 실증 검정을 진행하였다. 실증 검정 분석을 위해 먼저 우선구매 대상 기술개발제품 인증을 취득한 225개 기업에 대해 2019년 인증취득 이전과 2019년 인증취득 이후의 데이터를 비교하기 위해 전·후의 총자산, 매출액, 영업이익, 당기순이익의 자료를 수집하였고, 수집된 자료를 기반으로 t 검정을 통해 증감에 대한 비교를 분석하였다. 아울러 2016년 우선구매 대상 기술개발제품 인증을 취득한 371개 기업을 대상으로 취득한 인증의 종류와 인증의 개수, 인증 유효기간의 패널 자료를 수집하고, 2017년부터 2021년까지 5년간 해당 기업의 총자산, 인증매출액, 영업이익, 당기순이익의 자료를 수집하여 패널회귀분석을 진행하여 가설에 대해 검정하였다. 검정 결과 우선구매 대상 기술개발제품 인증을 취득한 기업은 두 번째 가설 인증취득개수가 늘어나고 세 번째 가설 인증 유효기간이 증가하면, 총자산, 인증 매출, 매출이익, 당기순이익이 모두 증가하는 유의한 결과로 채택되었다. 또한, 첫 번째 가설인 인증의 종류 중 성능인증+녹색인증을 취득하였을 때 총자산, 인증 매출, 영업이익이 증가하고, 혁신제품인증을 취득한 경우, 영업이익과 당기순이익이 증가하고, 성능인증+우수 조달을 취득하였을 때 총자산, 영업이익이 증가하고, 녹색인증 취득 시 영업이익이 증가하는 유의한 결과로 채택하였다. 이처럼 우선구매 대상 기술개발제품은 중소기업에 긍정적인 영향을 줄 수 있다는 것을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.131-159
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• 2023

최근 코로나 엔데믹(Endemic)을 배경으로 메타버스의 미래에 대한 회의론이 부상하는 한편, 로블록스(Roblox) 등 주요 메타버스 플랫폼이 생성형 AI를 결합한 서비스를 출시하고 애플(Apple)의 MR(Mixed Reality)하드웨어인 비전프로(Vision Pro)가 발표되면서 메타버스의 새로운 기대감이 형성되고 있다. 이처럼 메타버스의 전망이 엇갈리는 상황에서 메타버스를 생태계적 관점에서 파악하고, 주요 생태계적 특징과 발전 동력 그리고 향후 발전 가능성을 검토하는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 정보시스템(IS)분야에서 생태계 연구를 대표하는 Wang(2021)의 IET(Information Ecology Theory)를 사용하여 메타버스 산업 생태계(MIE : Metaverse Industrial Ecosystem)를 도출하였다. 분석 결과 MIE는 네 가지 세부 영역(Tech Landscape, Category Ecosystem, Metaverse Platform, Product/Service Ecosystem)으로 구성되며, 디지털 연결성, 현실과 가상의 연결, 가치 창출, 가치 공유(Web 3.0) 라는 특징을 확인하였다. 또한 MIE의 세부 영역 간 상호작용과 상술한 특징들은 메타버스를 플랫폼을 넘어 생태계 차원에서 발전시키는 동력으로 작용하고 있음을 알 수 있었다. 생태계 차원에서의 MIE의 발전은 크게 세 가지 단계(Narrow Ecosystem, Expanded Ecosystem, Everywhere Ecosystem)로 정의되었으며, 향후 로봇, AI, 6G 등 유관 기술과 산업의 발전은 현(Expanded Ecosystem) 생태계 수준을 넘어 현실과 가상이 연결되는 Everywhere Ecosystem으로의 발전을 촉진시킬 전망이다. 본 연구는 다음과 같은 시사점을 내포한다. 기존 메타버스 연구에서 취약했던 생태계 분야에 있어 핵심 이론과 분석 기반을 제공, 다양한 메타버스 연구 주제를 제시한다. 또한 메타버스 연구의 주요 분야인 메타버스 개념 연구와 영향력 연구를 통합할 수 있는 학술적 기반을 제공한다. 마지막으로 본 연구가 제시하는 메타버스의 발전 단계와 발전 조건 등을 참고하여 기업과 정부는 미래 메타버스 신시장 및 관련 기술을 발굴하고, 다양한 메타버스 사업 전략을 검토할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1553-1563
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• 2023

천리안 해양관측위성 2호기(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)는 한반도 주변을 포함한 동북아 해역과 전구 영역을 관측하는 해색 위성으로 지난 10년간 운용된 GOCI의 임무를 이어받아 2020년부터 현재까지 운용되고 있다. 본 연구에서는 해색 데이터 산출에 있어 필수 과정인 대기보정 알고리즘을 개선하기 위해 GOCI 영상을 이용한 GOCI-II 근적외 파장(near-infrared, NIR) 밴드의 대리교정을 수행하였다. 이를 위해 NIR 밴드의 대기상층(top-of-atmosphere, TOA) radiance에 대한 교차보정 연구를 수행하였으며, 그 결과로 대리교정 상수를 도출하였다. 본 연구에서 도출된 대리교정 상수를 이용하여 보정한 결과 두 센서의 offset이 감소하였으며, ratio는 745 nm, 865 nm에 대해 각 1.02, 1.04에서 1.0, 0.99로 개선되었다. 이는 두 센서의 일관성이 높아진 것으로 판단된다. 또한, 대기 분자 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance, 𝜌_rc)는 각각 5.62, 9.52% 증가하였다. 이로 인해 745 nm와 865 nm 𝜌_rc의 비율의 차이가 발생했으며, 이는 대기보정 알고리즘 내 에어로졸 광 산란 보정 과정을 통해 모든 밴드의 대기보정 결과에 영향을 줄 수 있다. GOCI, GOCI-II 두 위성의 중복되는 운용 기간이 짧아 2021년 3월의 자료만을 사용하였으나, 향후 타위성과의 지속적인 교차보정 연구를 통해 개선이 가능할 것으로 사료된다. 또한 본 연구에서 도출된 NIR 밴드의 대리교정 상수를 적용하여 가시 채널의 대리교정을 수행하고, 해색 산출물의 정확도에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1591-1604
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• 2023

해색 원격탐사에서 대기 보정은 자료의 정확도와 신뢰성 확보를 위해 반드시 수행해야하는 과정으로 높은 정확도가 요구된다. 또한 최근 원격 탐사 커뮤니티에서는 위성 자료의 오차에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 대기 보정의 보조 자료로 사용되는 기상 변수(오존량, 기압, 바람장, 층적분 수증기량[total precipitable water, TPW])의 오차에 의해 발생하는 원격 반사도(remote sensing reflectance, R_rs)의 오차에 대한 연구가 진행되고 있지만 오차 요인으로 알려진 수증기 프로파일의 변동성에 의한 R_rs의 오차에 대한 연구는 수행되지 않았다. 본 연구에서는 Second Simulation of a Satellite Signal Vector version 2.1 모의를 통해 GOCI-II 관측 영역 내의 수증기 프로파일의 변동성에 따른 수증기 투과도의 오차를 계산하고 이로 인해 발생하는 해색 산출물의 오차에 대해 분석하였다. Radiosonde 관측 수증기 프로파일은 그 형태가 복잡할 뿐만 아니라 지표 부근의 큰 변동성으로 인해 기존 GOCI-II 대기 보정에서 사용하고 있는 US standard 62 수증기 프로파일과의 차이가 최대 0.007만큼 발생하였다. 이로 인해 발생한 수증기 투과도의 차이는 GOCI-II 대기 보정에서 에어로졸 반사도 추정의 차이를 발생시키고, 결과적으로 모든 밴드에서 R_rs의 오차가 발생하였다. 하지만 412-555 nm 밴드에서 수증기 프로파일 차이로 인한 R_rs 오차는 요구 정확도보다 낮은 2% 미만으로 나타났으며, 다른 해색 산출물인 클로로필(chlorophyll-a) 농도, 용존 유기물, 총 부유물 농도에서도 유사한 오차를 보이고 있다. 본 연구의 결과는 대기 보정 및 해색 산출물의 정확도에 있어 수증기 프로파일의 차이의 영향이 적다는 것을 의미한다. 하지만 추후 연구에서 수증기 흡광 보정 시 수증기 프로파일의 변동성을 고려할 경우 보다 높은 수준의 R_rs 정확도 확보를 기대할 수 있다.

• 벤처혁신연구
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• 제5권3호
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• pp.81-98
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹 상황에서 힐링 개념으로 도시농업이 주목을 받고 있다. 2020년에는 1,848,000명이 도시농업 활동에 참여한 것으로 나타나고 있다. 본 연구는 도시농업 참여 의도에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석하기 위해 이루어졌다. 연구의 이론적 토대는 Pine II and Gilmore의 체험경제이론과 Schmitt의 체험 이론이다. 독립변수는 Pine II and Gilmore의 체험경제이론 4가지 요소 즉 교육적, 오락적, 일탈적, 심미적 체험과 Schmitt의 이론을 활용하여 재분류한 관계적 체험으로 총 5개의 변인을 설정하였다. 이들 독립변수와 종속변수인 도시농업 참여 의도간에는 흥미를 매개 변인으로 설정하였다. 실증 분석을 위해 설문조사를 통해 자료를 수집하였다. 이렇게 수집된 자료 중 유의한 314부를 바탕으로 통계분석을 통해 가설을 검정하였다. 먼저 독립변수와 종속변수 간 영향 관계 검정 결과 교육적, 오락적, 일탈적 체험은 도시농업 참여 의도에 정(+)의 유의한 영향을 미쳤다. 영향력의 크기는 오락적 체험, 일탈적 체험, 교육적 체험 순이었다. 심미적 체험과 관계적 체험은 유의한 영향 관계가 검정되지 않았다. 한편, 본 연구결과 매개변수로 도입된 흥미는 오락적, 일탈적, 심미적 체험과 도시농업 참여 의도 간 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 교육적 체험 및 관계적 체험과 도시농업 참여 의도 간에는 흥미의 매개 효과가 검정되지 않았다. 본 연구는 도시 농업 참여에 관해 힐링의 개념으로 접근하여 체험 이론의 대표적인 Pine II and Gilmore 이론과 Schmitt 이론을 결합하여 분석함으로써 도시농업 활동 참여에 미치는 요인을 이론적인 틀을 바탕으로 실증적으로 분석했다는 점에서 학술적인 의미가 있다. 또한 실무적으로 오락적 체험과 일탈적 체험이 도시농업 참여 의사결정에 중요 영향 변수임을 밝힘으로써 도시농업에 관하여 힐링 개념 접근이 방향적으로 맞다는 부분을 제시한 것은 의미가 있었다.

• 벤처혁신연구
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• 제4권3호
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• pp.1-15
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• 2021

코로나19의 확산으로 인한 장기간의 사회적 거리두기로 대면접촉 레스토랑업체의 외식지형도는 포장, 정기구독 등으로 변화된 환경에 맞추어 생존전략을 실행하고 있다. 그러나 이러한 환경에도 고급레스토랑은 최상의 시설을 갖추고 고급서비스를 제공함으로써 기존 레스토랑과 차별화를 시도하여 높은 수익을 창출하고 있다. 따라서 본 연구에서는 고객의 고급레스토랑 서비스경험이 어떠한 경로를 경유하여 행동충성도를 영향을 주는가를 설명하고자 한다. 즉, 본 연구의 목적은 서비스경험이 인지만족과 정서애착에 미치는 영향을 확인하고, 또한 이들 구성개념과 관계몰입 및 행동충성도 간 관계를 확인하여 인지만족 및 정서애착의 인과적 역할을 설명하는데 있다. 이를 검증하기 위해 최근 고급레스토랑 이용경험이 있는 소비자 300명을 대상으로 대면인터뷰를 실시하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료 중 부정확하거나 오류가 있는 응답지 25부를 제외하고 275부(91.6%)를 최종 분석에 사용하였다. 본 연구에선 SPSS 21.0 및 AMOS 20통계패키지를 사용하여 자료의 타당도와 신뢰도를 확인하고 연구가설을 검정하였다. 빈도분석으로 응답자의 인구통계특성을 확인 하였다. 구조방정식모형분석(SEM)으로 연구모형의 적합도를 확인하고 연구가설을 검정하였다. 연구가설 분석결과, 서비스경험은 인지만족에 긍정적인 영향을 미치었고, 인지만족은 정서애착과 관계몰입 및 행동충성도에 긍정적인 영향을 미치었다. 또한 정서애착은 관계몰입과 행동충성도에 긍정적인 영향을 미치었고, 관계몰입은 행동충성도에 긍정적인 영향을 미치었다. 그러나 서비스경험은 정서애착에는 영향을 미치지 않았다. 본 연구를 통해 호텔레스토랑과 같은 고급레스토랑에선 자사의 표적고객을 정확하게 선정하여 이들의 서비스욕구를 확인한 후 이에 적합한 서비스를 제시할 필요가 있다. 또한, 고객에게 우수한 서비스를 제공하여 인지적으로 만족을 유도할 뿐만 아니라 서비스에서 결정적인 진실의 순간(moments of true)을 확인하고 영향력(impact)을 파악하여 이에 적합한 대응방안을 제시함으로써 서비스에 만족한 고객이 정서적으로 애착심을 강화할 수 있도록 해야 할 것이다. 그리고 서비스경험으로 만족하여 정서적으로 애착심이 높은 고객에게 자사와 관계를 강화하고 지속적으로 유지하도록 해당 고객과 우호적인 관계를 형성하여 이들이 자사에 강한 소속감과 애착심을 갖도록 함으로써 표적고객의 관계몰입을 유도해야 할 것이다.