• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.139-159
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• 2022

코로나19 이후 건강기능식품의 관심이 높아짐에 따라 수입 식품 안전성 검사의 중요성도 더욱 커지고 있다. 그러나 매년 증가하는 건강기능식품 수입량과 반대로 식품 검사에 필요한 예산과 인력은 한계점에 다다르고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 수출입 식품 중 건강기능식품을 대상으로 데이터의 특성을 살펴보고, 판별의 정확성과 결과의 설명 가능성을 고려하여 효율적으로 부적합 식품을 탐지할 수 있는 기계학습 모델 기반 자동화 시스템 설계 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 첫째, 부적합 판정에 영향을 미치는 식품 검사 데이터로부터 부적합 판정에 유의한 파생변수를 생성하며, 둘째, 건강기능식품 수출입 검사 데이터에 대한 탐색적 분석을 통해 클래스 불균형과 비선형성 등을 고려하여 영향변수를 선정하며, 셋째, 다양한 머신러닝 기법을 적용하여 모델 별 성능과 해석가능성에 대해 비교를 수행하고자 한다. 성능 분석 결과, 앙상블 모델이 가장 우수하였으며, 본 연구에서 제안하는 파생변수 및 모델이 수출입 식품 검사에서 활용하고 있는 시스템에 도움이 될 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.1-12
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• 2022

안과 환자의 질병을 판단하기 위해서는 특수 촬영 장비를 통해 찍은 안구영상을 이용한 안과의사의 주관적 판단의 개입이 전통적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 안과 의료진이 질병을 판단할 때 보조적 도움이 될 수 있도록 객관적 진단결과를 제시해주는 각막궤양 의미론적 분할방법에 대하여 제안하였다. 이를 위해 DeepLab 모델을 활용하였고 그 중 Backbone network으로 Xception과 ResNet 네트워크를 이용하였다. 실험결과를 나타내기 위한 평가지표로 다이스 유사계수와 IoU 값을 이용하였고 ResNet101 네트워크를 사용하였을 때 'crop & resized' 이미지에 대해 최대 평균 정확도 93%의 다이스 유사계수 값을 보였다. 본 연구는 객체 검출을 위한 의미론적 분할모델 또한 안구의 각막궤양 부분과 같은 불규칙하고 특이한 모양을 추출하고 분류하는데 뛰어난 결과를 도출할 수 있는 성능을 보유하고 있음을 보여주었다. 향후 학습용 Dataset을 양적으로 보강하여 실험결과의 정확도를 제고할 수 있도록 하고 실제 의료진단 환경에서 구현되어 사용되어 질 수 있도록 할 계획이다.

• 기독교교육논총
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• 제70권
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• pp.175-206
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• 2022

본 연구에서는 유아 신앙에 관한 이해를 확장하기 위해 질적, 양적자료를 함께 수집하고 분석하는 혼합연구 방법을 사용하였다. 우선 18명의 연구참여자와 면담한 내용을 범주로 나누고 범주가 도출된 빈도를 계산하였다. 면담에서 언급된 내용을 75개 서술문으로 만들어 중요도를 5점 평정척도로 평가받음으로 유아기 신앙에서 더 중요하거나 덜 중요한 개념을 발견하였으며, 탐색적 요인분석을 통해 하위요인을 발견하였다. 면담에서 빈번하게 언급된 범주는 어려움 가운데 발현되는 믿음, 종교적 행위, 가정에서의 신앙교육, 교회에서의 신앙교육, 하나님을 향한 사랑과 믿음, 기독교 세계관(정체성) 확립 순이었다. 높은 점수를 받은 서술문은 하나님에 대한 인식, 신학적 개념, 종교적 행위, 가정의 신앙교육, 교회의 신앙교육에 포함되는 내용이었다. 반면 발달상 나타나기 어렵거나 추상적인 내용, 말씀에 기초한 가치 판단과 갈등 해결, 복음 전도에 관한 서술문은 낮은 점수를 받았다. 요인분석을 통해 추출된 하위요인은 가정과 교회를 통한 신앙교육, 하나님에 대한 인식과 종교적 행위, 복음에 기초한 정체성, 복음에 기초한 성품, 신앙에 기초한 위기 극복이었다. 결론적으로, 유아기 신앙에 관한 혼합연구의 결과는 다양한 방법을 활용했음에도 하나님과의 관계, 종교적 행위, 기독교 세계관(정체성), 가정의 신앙교육, 교회의 신앙교육, 믿음을 통한 위기 극복 등으로 거의 유사하게 나타났다. 본 연구의 결과는 유아기 신앙교육에서 무엇을 어떻게 가르칠 것인가에 관한 아이디어를 제시하였다는데 의의가 있다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.96-105
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• 2017

본 논문에서는 실제 응급상황센터에 접수된 신고전화의 음성분석을 통하여 발화자의 연령을 분류하고자 한다. 2가지 발화행태적 특징요소인 무성휴지(Silent Pause), 대화반응시간(Turn-taking latency)를 활용하여 성인과 노인을 분류할 수 있는 특징에 대한 분류기준을 선정하고, 이를 기계학습 분류기인 SVM(Support Vector Machine)을 활용하여 분류정확도를 확인하였다. 먼저, 응급상황센터의 실제 신고전화에 대하여 발화행태적 특징 요소를 기반으로 청취분석을 통하여 발생길이에 대하여 성인과 노인사이에 통계적으로 유의하다는 것을 확인하였다(p<0.05). 또한, 성인과 노인 각 100개, 총 200개의 음성데이터를 5차 교차검증방법을 사용하여 기계학습을 실행한 결과, 2가지의 발화행태를 모두 사용한 복합기준(무성휴지+대화반응시간)일 경우, 70%의 가장 높은 분류정확도를 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 음성에 기반한 연령을 분류하는 연구에 있어서, 기존의 음성정보와 더불어, 새로운 발화행태적 특징요소와의 결합을 통하여 연령구분을 가능하게 하는 새로운 방법으로 제안할 수 있을 것이다. 또한, 향후 음성기반 상황판단 시스템 기술 개발에 있어서 기초자료로 적용이 가능하며, 이를 통하여 신속한 연령분류를 판단을 통한 상황대처가 가능하도록 하는 데에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권8호
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• pp.509-520
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• 2023

가뭄은 강수량, 토양수분 그리고 유출량 등 여러 가지 요인으로부터 영향을 받으며, 가뭄의 상황 판단을 위하여 다양한 가뭄지수가 널리 활용되고 있다. 가뭄지수의 산정에 활용되는 수문기상학적 자료와 가뭄지수 산정공식에 따라서 지수값은 달라지며, 가뭄 상황에 대한 판단에도 차이가 발생 할 수 있다. 본 연구에서는 국내외에서 널리 활용되는 표준강수지수(SPI)의 산정과정에서 결정해야 하는 강수량의 자료길이, 누적기간, 확률분포 모형, 매개변수 추정기법 등을 불확실성 영향 요인으로 가정하고, 각각의 조합에 대한 불확실성을 평균제곱근오차와 선형혼합모형(LMM)을 활용하여 평가하였다. 평균제곱오차는 SPI 산정과정에 발생되는 전반적인 오차를 추정하며, LMM은 영향 요인들의 상대적인 불확설성을 평가하는데 활용되었다. 그 결과, SPI 산정에 활용된 자료의 기간과 누적기간이 길어질수록 평균제곱오차가 감소하였다. LMM을 통하여 불확실성 영향요인들의 기여도를 비교한 결과, SPI의 불확실성에는 자료기간의 영향이 가장 크게 나타났다. 또한, 자료기간이 증가하면, 자료기간에 의한 불확실성은 감소하고 누적기간과 매개변수 추정기법에 의한 불확실성이 상대적으로 증가하였다. 본 연구 결과, SPI 산정과정에서 발생되는 불확실성을 줄이기 위해서는 장기간의 자료 확보가 우선이며, 자료의 특성을 적절히 반영하는 확률분포모형과 매개변수 추정기법이 적용되어야 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.841-849
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• 2023

건설프로젝트는 공기 지연, 건설 재해 등 다양한 요인으로 인한 리스크가 존재한다. 이러한 건설 리스크를 기반으로 건설프로젝트의 공사 기간의 산정 방법은 주로 감독자 경험에 의존한 주관적 판단으로 이루어지고 있다. 또한, 공기 지연과 건설 재해로 지연된 건설프로젝트 일정을 맞추기 위한 무리한 단축 시공은 부실시공 등의 부정적인 결과를 초래하며, 지연된 일정으로 인한 사회 기반 시설물 부재로 경제적 손실이 발생한다. 이러한 건설프로젝트의 리스크 해결을 위한 데이터 기반의 과학적 접근과 통계적 분석이 필요한 실정이다. 실제 건설프로젝트에서 수집되는 데이터는 비정형 텍스트 형태로 저장되어 있어 데이터를 기반으로 한 리스크를 적용하기 위해서는 데이터 전처리에 많은 인력과 비용을 수반하기 때문에 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 분류 모델을 통한 기초자료를 요구한다. 따라서, 본 연구에서는 건설프로젝트 문서를 수집하여 텍스트 마이닝을 활용하여 SVM(Support Vector Machine) 기반의 데이터 분류 모델을 통해 리스크 관리를 위한 문서 기초자료 생성 분류 모델을 개발하였다. 향후 연구 결과를 통해 정량적인 분석을 통해서 건설프로젝트 공정관리 등에 있어 효율적이고 객관적인 기초자료로 활용되어 리스크 관리가 가능해질 것으로 기대된다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권5호
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• pp.1176-1190
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• 2023

본 연구의 목적은 시뮬레이션 실습 교육에서 임상수행능력에 대한 명확한 개념의 속성을 규명하고 이를 조직화하여 임상수행능력에 대한 이론적 근거를 마련하기 위해 시도되었다. 연구 방법으로는 Walker And Avant의 개념분석 방법을 사용하였다. KISS, KMbase, DBpia, RISS, PubMed, CINAHL, Medline의 데이터베이스에서 보건의료인 교육을 위한 시뮬레이션 교육이 권고된 시점인 2000년부터 2023년 4월까지 보고된 논문을 수집하였다. 연구 결과 임상수행능력의 속성은 (1) 지식, 판단, 기술의 종합적인 능력, (2) 의료 환경 변화에 능숙히 대처하는 능력, (3) 간호 대상자의 요구에 적절하게 대응하여 간호 역할을 수행하는 능력이다. 본 연구는 시뮬레이션 실습 교육에서 임상수행능력에 대한 연구가 활발한 상황에서 간호학적 관점의 중요성을 인식하고, 개념분석을 한 연구로서 의의가 있다. 본 연구에서 나타난 시뮬레이션 실습 교육에서 임상수행능력 속성을 포함한 훈련 프로그램 및 도구를 개발하고 이를 활용하여 프로그램의 효과를 측정하는 것이 필요할 것으로 사료된다.

• 벤처창업연구
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• 제17권4호
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• pp.45-55
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• 2022

액셀러레이터는 스타트업에게 창업지원시설, 자금, 사업화, 판로확보 등의 다양한 애로사항을 종합적으로 지원하는 민간투자기관이다. 액셀러레이터가 새로운 창업지원 모델로 투자자 역할 외에 집중적인 멘토링을 통해 스타트업의 사업능력 향상에 많은 기여를 하고 있다. 본 연구는 기존 선행연구들이 투자자관점의 투자결정요인에 치중한다는 점을 고려하여, 액셀러레이터 투자자 창업자 간의 스타트업 투자결정 요인에 대한 상대적 중용도를 AHP방법을 통해 비교 분석하였다. 그 결과, 액셀러레이터 투자자는 스타트업의 "경영자 특성"을 스타트업 창업자는 스타트업의 "시장 특성"을 상대적으로 가장 중요하게 평가하였다. 이러한 결과는 투자자 관점에서 스타트업의 성공이 창업자의 역량에 좌우한다는 경험적 판단에 기인한 것이며, 창업자는 투자자가 투자회수기간을 고려하여 스타트업의 시장성을 중요하게 평가한 것으로 보인다. 이러한 결과는 엔젤투자자, 벤처캐피탈의 투자결정요인에 대한 기존 연구결과와 유사하였다. 본 논문은 액셀러레이터가 성장가능성 높은 스타트업을 발굴하고 인큐베이팅과 투자에 더 많은 성과를 내기 위한 투자결정모형의 고도화에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제52권1호
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• pp.1-16
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• 2024

앨빈토플러는 미래사회가 속도를 맞추는 동시화가 중요하다고 언급하면서 시간의 편차가 사회 발전을 저해할 수 있다고 했다. 우리는 언택트라는 뉴노멀 시대를 겪으면서 비대면 접촉의 증가와 디지털 전환 가속화를 경험했다. 이러한 빠른 변화 속에서 공간에도 동시화 즉 변화의 필요성을 견지해볼 수 있다. 이에 사람들이 어떤 정주지를 만들고 선택하는지에 대해서 연구해 보고자 한다. 이를 간접적으로 나마 알아볼 수 있는 대상으로 메타버스를 살펴보았다. 메타버스 공간 형태와 관련된 자료를 수집하기 위해 "동물의 숲"이라는 콘텐츠를 활용했다. 표본추출은 비확률적 표본추출 중 판단추출 방법을 활용하여 게임의 진행에 따른 차이를 완화하였다. 수집한 자료들을 평면 형태와 입지 형태에 따라 분류하고, 기술 통계를 통해 간략하게 정리했다. 각 시설들을 용도별로 매칭한 후 군집별로 좌표를 설정하여 목록화하여 데이터를 구축했다. 이 데이터를 군집별로 좌표평면상에 그래픽으로 나타내어 해석하고, 유클리디안 분석을 실시해 군집별 관계와 거주지 선택에 관해 유클리디안 행렬로 분석했다. 분석결과 유사 기능을 근접배치해 효율성을 추구하는 것으로 해석할 수 있었으며, 그럼에도 불구하고 거주지 선택에 있어서는 효율성이나 편리함이 아닌 주민들과의 인접 배치를 통해 커뮤니티를 이루고자 하는 것으로 해석되었다. 메타버스와 현실세계의 다름으로 인해 이를 현실과 동일시하기에는 한계가 있을 것으로 예상한다. 그러나 현실의 제약에서 멀어진 사람들이 가상세계에 표출한 공간을 통해 우리가 인지하지 못함으로 인해 명시하지 못한 바람을 간접적으로 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.73-82
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• 2024

2017년 UN에서는 전 세계적으로 60세 이상 인구는 모든 젊은 연령층보다 빠르게 증가하고 있으며, 2050년까지 60세 이상 인구는 아프리카를 제외한 전 세계 인구의 최소 25%를 구성할 것으로 예상하였다. 세계는 전반적으로 고령화로 인해 일을 할 수 있는 인구의 증가율이 감소하고 있으며, 청년층은 힘들고 어려운 직업을 선호하지 않고 있다. 이론적으로는 인공지능을 겸비한 AI가 모든 분야에서 사람을 대신할 수 있다고 하지만 윤리적인 판단 등 현실 세계의 정보보호 분야에서는 사람의 판단과 노하우가 절대적으로 필요하다. 이에, 본 논문에서는 IT 종사자 중 50대 이상 퇴직자 또는 전직을 희망하는 사람을 대상으로 재교육을 통해 현업으로 유입시키는 방법을 제안하고자 한다. 연구를 위해 수요 부분의 정부·공공기관 21곳과 공급 부분의 보안관제전문업체 9곳을 대상으로 설문하였으며 설문 결과 공급(78%)와 수요(90%) 모두가 절대적으로 필요하다는 데 의견을 모았다. 향후 이 연구 결과를 토대로 현장에 적용한다면 인구 저출산 100세 시대에 정보보호분야 시니어의 전략적 육성으로 대한민국 정보보호산업의 초석이 될 신규시장을 발굴할 수 있을 것이다.