• 헤리티지:역사와 과학
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• 제57권3호
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• pp.184-199
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• 2024

본 논문은 세계적인 변화 흐름 속에서 '일상 경관'의 중요성이 부각된 배경을 탐구하고, 귀농·귀촌인 관점에서 일상 경관을 분석한 결과를 제시했다. 전라남도 '곡성군' 사례를 중심으로, 귀농·귀촌인이 작성한 '일기' 460건을 수집하여 '텍스트 마이닝'의 주요 기법인 '빈도수 분석', '토픽 모델링', '감성 분석' 등으로 분석했다. 명사형 형태소의 분석 결과를 인지적 측면에서, 형용사형 형태소의 분석 결과를 감성적 측면에서 해석했다. 특히 기존 감성 분석 방법의 한계를 극복하기 위해 '시맨틱 네트워크 분석'을 활용해 단어 네트워크 목록을 추출했고, 목록에서 감정을 나타내는 '형용사'와 공기 관계로 연결된 '명사'를 검토하여 감성의 대상과 내용을 확인했다. 이러한 방법은 기존 연구에서 찾아보기 어려운 차별화된 접근법이다. 연구 결과에서 나타난 흥미로운 사실은 해당 귀농·귀촌인이 '동네 산책길 꽃', '텃밭 수확', '동네 행사', '카페 공간' 등을 중요하게 인식한다는 것이다. 이들 모두는 시각적 요소를 갖춘 일상 경관이다. 현재 많은 농촌 마을은 주거 경관을 개선하고 사람들의 관심을 끌어모으기 위해서 지붕 색상을 하나로 통일하거나 담벼락에 벽화를 그리고 있다. 그러나 시각적 임팩트는 그러한 인위적인 조치로 생겨나지 않는다. 현재의 정책 및 제도에 대한 비판적 검토와 개선이 필요하다. 본 논문은 일기와 텍스트 마이닝을 활용하여 귀농·귀촌인 관점에서 일상 경관을 연구한 첫 사례로서 의미가 있다. 본 논문을 통해 일상 경관 관련 연구가 활성화되기를 기대한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권9호
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• pp.30-40
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• 2024

Building an accurate 3-D spatial road network model has become an active area of research now-a-days that profess to be a new paradigm in developing Smart roads and intelligent transportation system (ITS) which will help the public and private road impresario for better road mobility and eco-routing so that better road traffic, less carbon emission and road safety may be ensured. Dealing with such a large scale 3-D road network data poses challenges in getting accurate elevation information of a road network to better estimate the CO₂ emission and accurate routing for the vehicles in Internet of Vehicle (IoV) scenario. Clustering and regression techniques are found suitable in discovering the missing elevation information in 3-D spatial road network dataset for some points in the road network which is envisaged of helping the public a better eco-routing experience. Further, recently Explainable Artificial Intelligence (xAI) draws attention of the researchers to better interprete, transparent and comprehensible, thus enabling to design efficient choice based models choices depending upon users requirements. The 3-D road network dataset, comprising of spatial attributes (longitude, latitude, altitude) of North Jutland, Denmark, collected from publicly available UCI repositories is preprocessed through feature engineering and scaling to ensure optimal accuracy for clustering and regression tasks. K-Means clustering and regression using Support Vector Machine (SVM) with radial basis function (RBF) kernel are employed for 3-D road network analysis. Silhouette scores and number of clusters are chosen for measuring cluster quality whereas error metric such as MAE ( Mean Absolute Error) and RMSE (Root Mean Square Error) are considered for evaluating the regression method. To have better interpretability of the Clustering and regression models, SHAP (Shapley Additive Explanations), a powerful xAI technique is employed in this research. From extensive experiments , it is observed that SHAP analysis validated the importance of latitude and altitude in predicting longitude, particularly in the four-cluster setup, providing critical insights into model behavior and feature contributions SHAP analysis validated the importance of latitude and altitude in predicting longitude, particularly in the four-cluster setup, providing critical insights into model behavior and feature contributions with an accuracy of 97.22% and strong performance metrics across all classes having MAE of 0.0346, and MSE of 0.0018. On the other hand, the ten-cluster setup, while faster in SHAP analysis, presented challenges in interpretability due to increased clustering complexity. Hence, K-Means clustering with K=4 and SVM hybrid models demonstrated superior performance and interpretability, highlighting the importance of careful cluster selection to balance model complexity and predictive accuracy.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권4호
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• pp.567-575
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• 2024

공공건설사업을 효과적이고 체계적으로 관리하기 위해서 정부와 지방자치단체는 건설사업 관련 제도와 정책, 그리고 사업단계별로 다양한 사업 관리 기법들을 활용하고 있으나 공사비의 증가는 계속 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 기존에 수행되었던 공공건설사업의 사례를 수집하여 실적 데이터를 분석하고 공사비의 증가 원인을 사례에 기반하여 도출하고자 하였다. 그리고 분석 결과를 토대로 공사비의 증가 원인을 예방하고 공사비 증가를 최소화하는 방안을 제안하고자 하였다. 분석 결과, 공사비 증가 원인은 민원 발생, 설계도서와 현장상태의 상이, 그리고 사업계획 변경 및 발주자의 요청이 주요 원인으로 도출되었고, 본 연구는 전문가와 발주자의 자문과 각각의 원인별 개선 방안을 제도적인 측면에서 제안하였다. 이 연구의 결과는 공공건설사업의 공사비 증가 문제점을 해결하기 위하여 기존 공공건설 프로세스를 개선하고, 주요 점검 단계별로 중점 점검 및 검토 사항을 제시하였다는 것에 의의가 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권3호
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• pp.274-280
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• 2024

기계학습법의 신경망 기술을 이용한 자료분석은 질병 유전자 탐색 및 진단, 신약 개발, 약인성 간 손상 예측 등과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 질병 특징 발견을 위한 자료분석은 DNA 정보를 기반으로 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 DNA의 분자 정보 중 DNA의 길이와 용액 내 DNA의 길이별 종 개수를 예측하는 신경망을 개발하였다. 겔 전기영동을 통한 기존 방법론의 시간 소요 한계점을 해결하고자, 미세유체역학적 농축 장치의 동역학 자료를 분석 대상으로 하여 실험 분석 과정 중의 시간 소요 문제점을 해결하였다. 동역학 자료를 공간시간 지도로 재구성하여 학습 및 예측에 필요한 계산용량을 낮추었으며, 공간시간 지도에 대한 분석 정확도를 높이기 위해 합성곱 신경망을 활용하였다. 그 결과, 단일 변수 회귀로써의 단일 DNA 길이 예측과 복합 변수 회귀로써의 다종 DNA 길이의 동시 예측 및 이진 분류로써의 DNA 혼합 종 개수 예측을 성공적으로 수행하였다. 추가적으로, 예측 과정 중 발생할 수 있는 예측 편향을 학습 자료 구성 방식을 통한 해결책을 제시하였다. 본 연구를 활용한다면, 광학 측정 자료를 이용하는 액체생검 기반의 세포유리 DNA 분석 및 암 진단 등의 의학 자료 분석을 효과적으로 수행할 수 있을 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.205-212
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• 2024

본 연구는 건조부각을 유탕기에 투입하기 전 로봇에 장착된 진공 그리퍼를 활용하여 건조 반제품(건조부각)을 이송하기 위한 선별 작업에서 그리핑 성공률을 향상시기키 위한 수단으로 건조부각의 앞면(고명이 있는)과 뒷면(고명이 없는) 표면을 판별하는 딥러닝 모델을 제안한다. 획득한 건조부각 440개의 RGB 영상을 기반으로 데이터 증강 기법을 적용한 후 건조부각 영역 및 표면 정보 라벨링을 진행하였다. 데이터 전처리 과정을 거친 건조부각 데이터를 기반으로 영역 검출을 위해 딥러닝 모델은 YOLO-v5을 적용하였다. 그 결과 건조부각 앞면 영역 검출의 mAP와 mIoU 값은 각각 0.98와 0.96으로 나타났으며, 뒷면의 경우 각각 1.00과 0.95로 나타났다. 앞면과 뒷면 2개의 클래스에 대하여 이진분류한 결과는 average 98.5%, recall 98.3%, precision 98.6%, F1-score 98.4%로 나타났다. 본 연구 결과를 통하여 RGB 영상을 활용한 건조부각의 표면 정보에 대한 분류가 가능하며, 추후 유탕 전 건조부각 표면 선별공정의 로봇-자동화 시스템 개발에 활용될 가능성을 확인하였다.

• 서비스연구
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• 제14권3호
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• pp.188-205
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• 2024

푸드트럭 비즈니스는 이동식 차량을 이용하여 다양한 음식을 판매하는 소규모 외식업 형태로, 최근 도시 중심지나 행사장에서 큰 인기를 끌고 있다. 그러나 경쟁이 치열해짐에 따라 고객 만족도를 높이고, 재방문을 유도하기 위한 서비스 품질 관리의 중요성이 더욱 주목받고 있음에도 불구하고 이에 관한 실증적 연구는 다소 부족한 상태이다. 이에 본 연구에서는 이러한 푸드트럭 서비스에 대한 고객 경험을 분석하여 서비스품질 개선을 위한 전략적 인사이트를 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 구조적 토픽모델링을 활용해 푸드트럭 관련 고객 리뷰 데이터를 분석하여 50개의 주요 토픽을 도출하였으며, 최적의 토픽 개수를 설정하기 위한 다양한 모형 진단과 해석 가능성을 종합적으로 검토하는 과정을 통해 서비스 경험과 관련된 주요 토픽을 확정하였다, 도출된 토픽이 전반적인 고객 만족도에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 실증적으로 검증한 결과, "음식 맛", "직원 친절도", "긍정적 감정" 등이 고객 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 반면, "지연된 서비스", "부정적 감정", "음료 서비스" 등이 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 분석을 바탕으로, 푸드트럭 운영자들이 고객 피드백을 체계적으로 분석하고 이를 기반으로 서비스 개선과 혁신을 추진할 수 있는 구체적인 방법을 제시하였다. 본 연구는 푸드트럭과 같은 소규모 비즈니스 환경에서도 데이터 기반 의사결정의 중요성을 강조하였으며 이를 통해, 서비스 산업에서의 토픽모델링 활용 가능성을 확장하는 데 기여한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권9호
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• pp.585-598
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• 2024

자연재해를 사전에 대비하고 효율적인 수자원 관리를 하기 위해서는 수문모형의 구조적 특성이 예측 성능에 미치는 영향을 파악하고 불확실성을 최소화하여 수문예측의 정확도를 향상시키는 것이 중요하다. 본 연구에서는 모형의 구조가 상이한 준분포형과 집중형 GR4J 모형을 순차 자료동화 기법과 연계 적용하여 하천 유량 모의성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 남강댐 유역에 대해 앙상블 칼만 필터(Ensemble Kalman Filter, EnKF)와 파티클 필터(Particle Filter, PF) 기법을 적용하였다. 모의결과, 두 수문모형의 Kling-Gupta efficiency (KGE) 지표는 파티클 필터 적용시 0.749(집중형), 0.831(준분포형)로, 집중형 모형 보다 준분포형 모형에서 0.082(11.0%) 향상되었다. 또한, 자료동화와 관련된 하이퍼-매개변수 중 기상강제력(강수, 잠재증발산) 불확실성이 모의성능에 미치는 영향을 분석하였다. 집중형 모형은 수문자료동화 기법에 따라, 준분포 형 모형은 각 하위유역에 따라 최적 성능을 얻기 위한 불확실성 조건이 상이하였다. 한편, 자료동화 성능에 보정 및 검정기간의 비율이 미치는 영향을 평가한 결과, 앙상블 칼만 필터는 보정기간이 짧아질수록 자료동화 성능은 감소하였으나, 파티클 필터는 상대적으로 영향을 적게 받았다. 또한, 자료동화의 최적성능을 얻기 위해서는 모형 구조에 따른 적절한 하이퍼-매개변수와 보정기간 선정이 중요함을 확인하였다.

• 대한통합의학회지
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• 제12권3호
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• pp.37-47
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• 2024

Purpose : Cancer survivors often suffer from postoperative sequelae. the diagnosing and provision of manual therapy using spiral taping significantly improves the quality of life of cancer patients. The aim of this case study is to investigate the immediate effects of spiral taping on pain, range of motion (ROM), chemotherapy-induced peripheral neuropathy (CIPN), and lymphedema following breast cancer surgery. Methods : The taping techniques were performed as follows by spiral taping. The measurements were taken before, in the middle, and after taping using a mobile phone camera, tape measure, and a numerical rating score (NRS). The evaluation employed a single-group pre-post design based on a primitive experimental design. Results : Out of four patients, all four exhibited Reverse circle flow energy (RCFE), Passive cervical right (Rt) rotation test, anterior-posterior movement pattern, nerve type (+), cold energy (CE), sangcho acupuncture point, blood clot, hwal point. Comparing before and after treatment, almost all values were reduced to zero after treatment in terms of pain complaints. The lack of range of motion (ROM) caused by the shortened tissue after surgery did not increase. The range of motion (ROM) lost due to pain returned to normal. The circumference of lymphedema did not show a tendency. The symptoms of CIPN improved. Conclusion : There was a significant change in joint range of motion, with pain decreasing, but there were structural limitations in the tissue due to total resection, and the chemotherapy-induced peripheral neuropathy scale. It was effectively treated surgical site pain, axillary membrane syndrome-induced pain, and unexplained pain. While there was a treatment effect for lymphedema in the evaluation of circumference values, there was no significant change in circumference. There was a significant effect on chemotherapy-induced peripheral neuropathy, particularly in treating numbness in the feet, which is a side effect of TC anticancer drugs. This case study found that spiral balance taping provides a rapid therapeutic effect for most side effects in patients who have undergone total breast cancer resection. However, the generalization is limited due to the small sample size, and further research is needed to determine the extent to which the effects of one treatment are maintained.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권4호
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• pp.81-88
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• 2024

차세대 중형위성 3호의 탑재체 중 바이오캐비넷은 우주공간에서 바이오 3D프린팅 기법을 이용한 3차원 줄기세포 분화, 배양 및 분석 임무를 수행한다. 상기 3D 프린팅 기법은 궤도환경에서 사용을 목적으로 개발되었으나, 극심한 발사환경에 대한 별도의 검증이 이루어지지 않아 탑재체에 전달되는 발사하중을 저감 시키는 설계가 필수적이다. 본 논문에서는 바이오캐비넷에 전달되는 발사하중 저감을 위해 저강성 탄성 지지구조 적용 및 고댐핑 특성을 부여한 수동형 진동절연기를 제안하였으며, 고댐핑 특성을 부여하기 위해서 초탄성 형상기억합금의 초탄성 효과와 점탄성 테이프를 이용한 적층형 구조에 주목하였다. 제안한 진동절연기 인증모델에 대한 발사진동시험을 통해 설계유효성을 검증하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제48권4호
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• pp.249-260
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• 2024

본 논문에서는 컨테이너선의 조파 저항을 효율적으로 감소시킬 수 있는 기술과 관련하여 연구한 내용을 정리하였다. 컨테이너선에 적용이 가능한 조파저항 저감 기술을 개발하고 실선 설계에 사용하기 위하여 최적화 알고리즘, 선체 형상 변경 알고리즘, 선박 성능 예측 알고리즘, 자동화 알고리즘 그리고 반복적 최적 설계 기법을 적용하여 선형 최적 설계를 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 선형최적 설계에 있어서 중요한 요소인 설계 변수의 적절한 설정과 설계 변수의 하한과 상한을 효율적인 설정을 위하여 민감도 분석 알고리즘을 개발하여 선형 최적 설계에 적용하였다. 개발된 컴퓨터 프로그램의 신뢰성과 실선 적용성을 예측하기 위하여 전 세계적으로 다양한 연구가 진행된 컨테이너선인 KCS(KRISO Container Ship) 선박에 대한 선형 최적 설계를 수행하였다. KCS 선박의 설계 속도인 Fn=0.26에서 선형 최적 설계를 수행하였으며, 대상 선박인 KCS 선박의 선형과 선형 최적 설계의 결과로써 도출된 선박의 선형에 대한 수치해석을 수행하여 조파 저항, 파형 그리고 파고를 구하고 서로 비교하였다. 결론적으로, 최적 선박은 대상 선박과 비교하여 조파 저항이 80.60% 감소하였고, 배수량과 침수 표면적은 각각 1.54%, 1.21% 감소하는 것을 알 수 있었다.