• 한국항행학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.84-89
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• 2019

본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.

• 경영과정보연구
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• 제37권4호
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• pp.257-270
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• 2018

힐링은 사회적으로 중요한 이슈가 되고 사회 각 전반에 영향을 주고 있다. 특히 관광은 힐링에 가장 적합한 수단으로서 관심을 받고 있지만, 실증적인 연구는 아직 부족한 편이다. 특히 야행성 소비자들의 증가와 함께 크게 성장한 심야관광분야에 있어서 이러한 힐링에 대한 연구는 거의 진행되지 않았다. 사람들이 밤시간을 활용해 스트레스를 해소한다는 측면에서 보았을 때 심야관광에서 힐링경험은 무엇보다 중요한 요소일 것이다. 따라서 본 연구에서는 심야관광에서 소비자가 지각하는 힐링경험과 심야관광태도와의 관계를 살펴보고, 낮 동안의 관광과 가장 특징적으로 다른 점이라 할 수 있는 심야의 환경적 특성인 심야스케이프가 힐링경험에 주는 영향을 보고자 하였다. 즉 심야스케이프(조명심미성, 공유분위기, 문화독특성)가 힐링경험(스트레스 해소, 행복감)에 주는 영향, 힐링경험이 심야관광태도에 주는 영향을 가정하였다. 심야관광 경험이 있는 사람들을 대상으로 데이터를 수집하고 구조방정식모형으로 분석한 결과, 심야스케이프 중 조명심미성과 공유 분위기는 스트레스 해소와 행복감 모두에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났고, 문화 독특성은 행복감에만 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 스트레스 해소는 행복감에 긍정적 영향을 주고, 스트레스 해소와 행복감이 심야관광태도에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타나 심야관광을 통한 힐링경험이 심야관광에 대한 긍정적 태도를 형성하는 데 중요한 부분임을 확인하였다. 이러한 결과는 심야스케이프에 관한 연구를 확장하고 있으며, 심야 관광에 대한 이론적 실무적 시사점을 제공한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.125-139
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• 2021

본 연구는 이익조정을 연구주제로 국내 회계학 관련 논문들의 세부 연구 동향 파악을 목적으로 한국학술지인용색인(KCI)의 회계학 또는 경영학에 속하는 학술지에 게재된 논문 초록을 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 이익조정 관련 회계학 논문들이 감사 및 감사보고서, 법인세 및 부채비율, 기업의 전반적인 경영전략, 재무제표와 회계기준의 4가지 연구 영역으로 나누어지는 것을 확인하였으며, 재무제표와 회계기준이 주된 토픽일 것이라는 예측과는 달리 감사가 가장 많이 연구된 토픽으로 분석되었다. 이어 토픽별 논문 수를 기준으로 토픽 트렌드를 확인하고 특이사항에 대한 원인을 분석하였으며, K-IFRS의 도입이 이익조정 연구에 미친 영향을 확인하였다. 본 연구는 이익조정에 대한 자세한 연구 동향에 대한 정보를 제공하고 회계학 문헌분석 연구방법으로 텍스트 마이닝 기법을 제시하였다. 또한 정책결정자 및 기업 실무 담당자가 이익조정 관련하여 회계기준 외에 감사 등 4개 토픽별로 추가적으로 고려하여야 할 사항과 그 추세를 파악할 수 있도록 하였다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제41권1호
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• pp.29-34
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• 2021

본 연구는 근적외선분광법을 활용한 조사료의 Ca과 P 함량의 분석 가능성을 검토하고 예측 정확성이 높은 검량식을 개발하기 위하여 전국 건초 수입상, TMR 회사와 축산 농가에서 수집한 수입 화본과와 두과 목건초 392점 중에서 무작위로 126점을 선택하여 검량식 개발에 이용하였다. 선택된 시료는 시료측정 전처리 방법을 생시료 처리와 건조분쇄 처리구로 나누어 근적외선 스펙트라를 측정하고 근적외선 파장대역을 가시영역, 근적외선, 전파장영역으로 구분하여 검량식을 개발하여 예측 정확성을 평가하였다. 수입건초의 Ca과 P 함량에 대한 예측 정확성은 시료 전처리 방법과 파장대역별에 따라 다양하게 나타났으며, 시료전처리 방법은 건조하여 분쇄하는 방법과 파장대역별로는 근적외선 파장(1,100~2,500 nm)대역에서 예측 정확성이 높게 나타났다. 수입건초의 Ca 함량 예측 정확성은 근적외선 파장대역에서 건조분쇄 측정이 SEC 292.3 mg/kg(R2=0.99)와 SECV 468.6 mg/kg(R2=0.98)로 가장 정확한 예측능력을 나타냈다. 수입건초의 P 함량은 근적외선 파장대역에서 건조분쇄 측정이 SEC 204.4 mg/kg(R2=0.91)과 SECV 224.7 mg/kg(R2=0.89)로 가장 정확한 예측능력을 나타냈다. 이상의 결과를 종합해보면 근적외선분광법을 이용하여 조사료의 주요 광물질인 Ca과 P 함량을 신속하고 정확하게 분석이 가능하였으며, 시료 측정시 건조하여 분쇄하는 전처리 방법과 근적외선 파장대역에서 검량식을 개발하는 것이 예측 정확성이 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.395-408
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• 2021

본 연구에서는 GIS와 CFD 모델을 이용하여 풍속과 풍향이 건물 화재에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해, 2020년 10월 8일 울산의 한 아파트에서 발생한 화재 사고에 대한 수치 실험을 수행하였고, 현실적인 기상 조건을 반영하기 위하여 국지기상예보시스템(LDAPS)의 바람과 온위 자료를 초기·경계 자료로 사용하였다. 먼저, 현실적인 경계 조건을 사용하여 두 가지 수치 실험을 수행하였다(규준 실험에서는 건물 화재를 고려하고, 다른 실험에서는 건물 화재를 제외하고는 규준 실험과 동일한 기상 조건 이용). 그런 다음, 규준 실험과 유입 풍속과 방향이 다른 4개의 수치 실험을 추가로 수행하였다. 수치 실험 결과, 발화 지점이 건물 풍상측에 위치할 때에는 화재로 인한 강한 상승 기류가 건물 지붕과 풍하측 지역에 영향을 미쳤다. 또한, 대피층(15층)은 건물 풍상 측 벽면의 화재를 풍하측으로 확산시키는 역할을 했다. 유입 풍속이 약할수록 발화점 주변으로의 화재가 좁게 확산되었지만 건물 위로 화염이 도달하는 고도는 상승했다. 유입 풍향이 반대인 경우, 발화 지점이 풍하측에 위치할 때에는 화염이 건물 풍상 측으로 확산되지 않았다. 본 연구 결과는 풍속과 풍향이 화재가 발생한 건물 주변의 흐름과 온도(화염) 분포에 중요하다는 것을 보여준다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권2호
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• pp.100-106
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• 2022

섬진강 수계 210개 지방하천을 대상으로 하천연장과 보 밀도 대비 어류 출현종 현황을 분석하였다. 하천연장에 따른 어류 출현종수는 비선형지수함수 (Nonlinear exponential relationship) 관계를 보였다. 모델에 따른 계수값 (b)은 0.03이며, 결정계수(R²)은 약 59.0%인 것으로 나타났다. 모델식에 따른 예측기대종수는 실제 출현종수와 차이를 보였으며, 대상하천 가운데 약 110개 하천 (약 52.4%)에서 실제 출현종수는 예측기대종수보다 낮게 나타났다. 한편 섬진강 수계 하천에서 나타난 평균 보 밀도는 약 2.7개/km였으며, 이는 타 수계 하천과 비교시 월등히 높은 수치였다. 보 밀도 지표 (Index of Weir's Density, IWD)에 따른 어류출현종수간의 2-DKS 분석 결과 어류 다양성에 영향을 주는 보 밀도 역치값 (Threshold value)은 약 2.5개/km인 것으로 나타났다 (D_max=0.048, p<0.05). 실제 보 밀도 지표가 역치값 이상인 경우 어류 출현종수 대비 기대 종수비율은 70% 미만으로 낮아졌다. 따라서, 향후 수생태계 연속성 확보를 위한 보 밀도는 역치값 이하로 관리하는 것이 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1889-1900
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• 2022

도로는 현대사회의 기능이 물리적으로 작동하는 데 필수불가결한 요소이다. 교통상황정보에 비해 갱신 주기가 긴 도로공간 정보를 더 빠르고 정확하게 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 그 방법의 일환으로 아리랑 3호와 아리랑 3A호의 위성영상에 pan-sharpening 영상융합 기법을 적용하여 공간해상도를 향상시킨 영상자료를 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 semantic segmentation 기법을 활용한 도로 추출에 활용하고자 하였다. 확보한 영상은 U-Net 기반의 segmentation 기법에 매사추세츠 도로데이터와 함께 투입하여 훈련하였고 아리랑 위성 융합영상의 모델 적용 가능성을 평가하였다. 훈련 및 검증 결과, 모델에 투입하는 영상에 대해 일정한 조건이 유지되는 한 일정한 모델 예측 성능을 유지하는 것으로 나타났다. 따라서 그림자와 지표면 상태와 같은 모델에 영향을 미치는 주변 환경 조건의 영향을 최소화하는 방법을 적용하여 풍부한 훈련자료를 구성한다면 아리랑위성과 같은 위성 영상의 활용 가능성이 더욱 높아질 것으로 기대된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권4호
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• pp.282-289
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• 2022

한반도의 기후변화가 산림생태계에 미치는 영향을 분석하는 것은 난아열대 산림생명자원 관리에 중요하다. 본 연구에서는 난아열대 목본식물인 소귀나무와 Syzygium buxifolium의 위치자료와 생물기후변수를 수집하고, 수집된 자료를 바탕으로 MaxEnt 모형에 적용하여 잠재분포 영역을 추정하였다. 소귀나무의 분포를 결정하는 주요 환경인자는 가장 따뜻한 분기의 강수와 온도 계절성이고, Syzygium buxifolium의 주요 환경인자는 가장 따듯한 분기의 강수와 가장 습한 분기의 강수로 나타났다. MaxEnt 모형의 행정구역별 결과, 소귀나무는 SSP2-4.5 기후변화 시나리오에서 4.6 - 17.7%의 면적 증가율을 보였고, SSP5-8.5 기후변화 시나리오에서 13.8 - 30.5%의 면적 증가율을 보였다. Syzygium buxifolium는 SSP2-4.5 기후변화 시나리오에서 4.8 - 32.2%, SSP5-8.5 기후변화 시나리오에서 12.9 - 48.6%의 면적 증가율을 보였다. 본 연구는 기후변화 시나리오를 적용하여 난대아열대 식물의 미래 잠재분포 영역을 확인하고 데이터베이스를 구축하는데 의의가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권2호
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• pp.121-133
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• 2022

기상학적으로 예년 대비 부족한 강우량으로 인해 발생하는 가뭄재해는 피해범위가 광범위하고, 그 발생과 소멸을 쉽게 파악하기 어려운 특징을 가지고 있다. 그렇기 때문에 가뭄 발생예상 지역과 그 물부족량을 신뢰성 있고, 신속하게 예측하는 것은 가뭄 대응체계 구축에서 중요한 요소이다. 하지만, 현재는 과거 약 50여년의 기상관측자료로 그 경우의 수가 제한된다는 문제점이 있다. 그렇기 때문에 과거에 발생한 가뭄과 양상이 다른 경우 가뭄으로 인한 물부족량을 예측하기 어려운 한계점이 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 연구에서는 4개 RCP 시나리오 자료를 물수지 분석 모형에 적용하여 360개년의 연간 물부족량을 산출하였다. 다음으로 다층신경망 모형의 입력값으로 RCP 시나리오로부터 산출된 SPEI 값을 그리고, 출력값으로 연간 물부족량을 적용하여 학습을 진행했다. 학습된 모형을 통해 과거 수 개월 동안의 SPEI값과 미래 예측되는 가뭄 상황을 입력함으로써 쉽고 신뢰성 있게 중권역별 예상 물부족량을 산정할 수 있다. 이는 의사결정자들이 가뭄 발생 이전에 효율적인 가뭄 대응책 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제24권1호
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• pp.25-37
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• 2022

기후변화는 예측할 수 없는 변동성이 매우 커지고 있다. 이로인해 생태계, 인류의 생활, 수문학적 순환 등 다양한 시스템에 변화를 가져오고 있다. 특히 최근 예측할 수 없는 기후변화로 인해 극한가뭄 및 집중호우가 자주 발생하며 그로 인해 1차적 재해가 아닌 침수, 퇴사로 인한 수질오염을 유발하는 복합적인 수자원재해가 발생하고 있다. 유역모델로 SWAT를 이용하여 장래 유출량 및 오염부하량을 분석하고 기후시나리오는 기상청 표준 시나리오(HadGEM3-RA)의 RCP4.5 기후시나리오를 정상성 분위사상법을 적용하여 분석하였다. 기후시나리오와 유역모델의 연계모의로 유출량 및 오염부하량 분석을 수행하였고 연계모형의 적용 및 검증과 기후변화에 따른 미래 수질 변화 분석 결과를 최종적으로 제시하였다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 기후변화 시나리오를 모의하여 저수지 수질모형인 W2모델을 통한 댐 저수지의 변화와 인공신경망에서의 수온과 탁도의 결과를 비교하였다. 본 연구의 결과로 신경망모형의 장점인 비선형성 및 간편성을 기후변화를 적용한 합천댐 저수지에서의 수온과 탁도 예측에 적용 가능성을 제시하고자 한다.