• 한국건축시공학회지
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• 제10권5호
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• pp.45-54
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• 2010

오늘날 건설 프로젝트는 초고층화, 복잡화, 인텔리전트화 되면서 그에 따른 관리 및 생산성 향상을 위해 린 건설과 같은 업무의 통합 관리 시스템이 요구된다. 특히 건설 정보 통신기술 (Information Technology) 분야에서는 건축물의 전 생애주기 동안에 필요한 데이터를 생산하고 관리하는 프로세스인 건축정보모델링 (Building Information Modeling) 에 대한 관심이 높아지고 있고, 기술적 측면에서는 프로젝트의 목적인 비용-공기-품질을 최적화하기 위해 시공지식과 경험의 통합을 달성하기 위한 시스템인 시공성분석(Constructability)에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 현재 진행되는 시공성분석 업무는 기존의 2D 도면이나 문서로 수행되어 각 분야 전문가들이 업무에 활용되는 정보의 일관성과 정확성이 부족하고, 분석된 업무내용을 공유하기 어려우며, 생산된 정보의 활용이 효율적이지 못하다. 본 연구에서는 건설 프로젝트 단계 가장 긴 공기를 차지하는 건축공사의 골조공사단계로 연구범위를 한정하여 골조공사 단계에서 설계와 시공의 협업을 통한 BIM 기반 시공성분석 업무를 실 프로젝트 중심으로 분석하여 업무개선 방법 및 효과를 제시하고자 한다.

• 인지과학
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• 제21권4호
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• pp.447-458
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• 2010

시간 정보는 문서나 문장 등에서 매우 중요한 정보로 사용되기 때문에 다양한 종류의 데이터에서 시간 정보의 인식은 매우 중요하다. 시간 정보는 일정한 형태를 가진 것으로 간주되지만 실제 사용되는 시간 표현은 매우 다양하고 복잡하며 정보의 일부가 빈번하게 생략되는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 시간 표현의 추출뿐만 아니라 추출된 표현을 정규화된 표준 형식으로 변환하는 범용 시간 표현 추출 및 변환 시스템을 제안한다. 다양한 시간 표현의 추출과 변환에 필요한 노력을 줄이고 새로운 데이터에 대한 확장성을 보장하기 위해 기본 시간 단위를 정의하였다. 추출단계에서는 기본 시간 단위의 조합으로 구성된 사전을 사용하여 가능한 시간 표현들을 추출한다. 정규화 변환 단계에서는 인접 추출 정보와 기준 시간 등을 사용하여 생략된 기본 시간 단위 정보를 복원하고 최종적으로 모든 기본 시간 정보들은 통합되어 정규화된 표준 형식으로 변환된다. 제안한 시스템은 모바일 기기 등의 잡음 환경에서 강인한 성능을 보장하며 영역이나 언어에 대해 독립적이므로 많은 영역에서 응용이 가능하다. 본 연구는 실험에서 다량의 오류가 포함된 SMS 데이터에서 시간 표현 추출 정확도 93.8%, 시간 표현 변환 정확율 93.2%을 보임으로써 오류에 강인하면서도 높은 성능을 유지함을 증명하였다.

• 경영과정보연구
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• 제32권3호
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• pp.153-172
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• 2013

대부분의 중소기업은 대기업에 비해 인적 자원과 물적 자원의 제한이 더 크다고 할 수 있고, 처해 있는 경영환경은 더 위험하고 복잡하고 동태적이라고 할 수 있다. 따라서 중소기업의 생존과 발전에 있어서 인적 자원의 지식과 기술이 매우 중요하고, 이에 중소기업의 인적자원 관리에 대한 연구의 필요성이 있다. 특히, 중소기업의 핵심인재에 대한 우대정책과 관리제도가 인적자원의 경쟁력과 조직몰입에 어떠한 영향을 미치는지에 관한 연구는 매우 미흡하고 이론 및 실무적 시사점 또한 제한적이었다. 본 연구는 216개의 중소기업을 대상으로 890명의 종업원을 표본으로 하여 핵심인재우대정책과 핵심인재관리제도가 인적자원의 경쟁력과 조직몰입에 미치는 영향력을 검증하였다. 분석자료로는 한국직업능력개발원이 개발한 인적자본기업 패널의 2009년 자료를 활용하였다. 연구결과로는 중소기업의 핵심인재우대정책이 인적자원의 경쟁력에 긍정적인 영향을 미치고 있었고, 인적자원 경쟁력이 조직몰입에 긍정적인 영향력을 미치고 있었다. 하지만 중소기업의 핵심인재우대정책이 핵심인재관리제도에는 유의미한 영향을 미치고 있지 않았고, 핵심인재관리제도도 인적자원 경쟁력에 유의미한 영향력을 나타내고 있지 않았다. 이러한 연구결과가 중소기업에 있어서 인적자원의 경쟁력을 향상시키는데 핵심인재우대정책에 대한 중요성을 제고시키며, 중소기업의 핵심인재관리제도에 관한 관심도를 제고시키는 시사점을 제공한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.55-68
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• 2012

최근 경제는 제조업에서 서비스업으로 이동하고 있기 때문에 서비스 공급사슬을 이해하는 것이 중요하다. 그러나, 공급사슬과 관련된 기존연구의 대부분은 제조업에 집중하고 있다. 이러한 상황을 극복하기 위해서, 서비스 공급사슬을 조사하고 분석할 필요가 있다. 시뮬레이션은 복잡한 시스템을 분석하고 설계하는데 가장 자주 사용되는 기법 중에 하나이다. 서비스 공급사슬은정교한 설계 단계가 필요한 복잡하고 거대한 시스템이다. 특히, 서비스 공급사슬의 성과를 예측하기 위해서 서비스 공급사슬을 구성하고 있는 구성요소 사이의 동적인 상호작용의 행위를 밀접하게 조사하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 첫 번째로 서비스공급사슬의 개념적 모델이 개발된다. 다음으로 개발된 서비스 공급사슬의 개념적 모델에 대한 시뮬레이션 모델을 개발하기위한 새로운 절차를 제시한다. 시뮬레이션 모델링의 절차는 UML 분석과 설계 도구를 이용하며 ARENA 시뮬레이션 언어로 구현된다. 제안된 절차의 두 가지 주요한 특성은 서비스 공급사슬을 설계하는데 체계적인 절차의 정의와 또한 ARENA 시뮬레이션 언어로 개념적 모델의 변환에 대한 규칙을 제공한다. 본 연구의 결과는 서비스 공급사슬의 지식을 개선하는데 이용될 수 있으며, 또한 서비스 공급사슬 시뮬레이션 모델의 개발을 효율적으로 할 수 있도록 지원한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.276-284
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• 2020

본 논문에서는 인지 무선 통신을 위한 새로운 합성곱 신경망 기반 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주 사용자 신호에 대한 어떠한 사전 정보도 알지 못하는 상황에서 에너지 검출을 통해 주 사용자 신호 유무를 판단한다. 제안하는 기법은 센싱하고자 하는 전체 대역을 고려하여 수신신호를 고속으로 샘플링한다. 이후 신호의 FFT(fast Fourier transform)을 통해 주파수 스펙트럼으로 변환하고 연속적으로 이와 같은 스펙트럼을 쌓아서 2차원 신호를 만든다. 이렇게 만든 2차원 신호를 탐지하고자 하는 채널 대역폭 단위로 자르고 합성곱 신경망에 입력하여 채널이 사용 중인지 비어있는지 판단한다. 판단하고자 하는 분류의 종류가 두 가지이므로 이진 분류 합성곱 신경망을 사용한다. 제안하는 기법의 성능은 컴퓨터 모의실험과 실제 실내환경에서의 실험을 통해 검증하는데 이 결과에 따르면 제안하는 기법은 기존 문턱값 기반 기법보다 2 dB 이상 우수한 성능을 보인다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권1호
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• pp.391-413
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• 2021

국가 운영 정책을 기획하고, 실행하고, 평가하기 위한 모든 영역의 의사결정 단계에서 정책연구정보는 매우 중요한 정보원이라 할 수 있다. 국책연구기관의 정책연구 과제는 연구 설계부터 활용 효과에 대한 성과 평가까지 그 효율성과 효과성을 보장하기 위해 연구 전 과정에 있어서 꼼꼼한 단계를 거쳐 관리되고 있다. 그러나 실제 정책연구정보를 필요로 하는 수요자나 일반 국민에게 직접적으로 노출되는 정보는 연구과제의 최종 성과물인 정책연구보고서 형태로 발간된 자료이다. 국무총리산하 경제·인문사회연구회에서 구축·운영하고 있는 국가정책연구포털(NKIS)은 27개의 국책연구기관의 정책성과물과 함께 기관 간 협동 연구를 수행하여 산출된 연구보고서를 통합 관리하는 대국민 정보제공서비스이다. 본 연구는 국가정책연구포털(NKIS)의 운영 현황과 정보 관리 현황을 소개하면서 국책연구기관의 정책연구정보자료의 관리 특성을 파악하고, 외부 서비스와의 API(응용 프로그램 인터페이스)를 위해 고려해야 하는 특이사항을 도출하여, 표준화된 형태의 공유 데이터 요소를 도출하는 것을 목적으로 한다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.101-125
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• 2022

최근 컴퓨팅 기술의 발전과 클라우드 환경의 개선에 따라 딥 러닝 기술이 발전하게 되었으며, 다양한 분야에 딥 러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다. 대표적인 예로 정상적인 데이터에서 벗어나는 값이나 패턴을 식별하는 기법인 이상 탐지가 있으며, 이상 탐지의 대표적 유형인 점 이상, 집단적 이상, 맥락적 이중 특히 전반적인 상황을 파악해야 하는 맥락적 이상을 탐지하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 일반적으로 이미지 데이터의 이상 상황 탐지는 대용량 데이터로 학습된 사전학습 모델을 사용하여 이루어진다. 하지만 이러한 사전학습 모델은 이미지의 객체 클래스 분류에 초점을 두어 생성되었기 때문에, 다양한 객체들이 만들어내는 복잡한 상황을 탐지해야 하는 이상 상황 탐지에 그대로 적용되기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 객체 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 기반으로 이미지 캡셔닝 학습을 추가적으로 수행하여, 객체 파악뿐만 아니라 객체들이 만들어내는 상황까지 이해해야 하는 이상 상황 탐지에 적절한 2 단계 사전학습 모델 구축 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 ImageNet 데이터로 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 이미지 캡셔닝 모델에 전이하고, 이미지가 나타내는 상황을 설명한 캡션을 입력 데이터로 사용하여 학습을 진행한다. 이후 이미지와 캡션을 통해 상황 특질을 학습한 가중치를 추출하고 이에 대한 미세 조정을 수행하여 이상 상황 탐지 모델을 생성한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 직접 구축한 데이터 셋인 상황 이미지 400장에 대해 이상 탐지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 단순 사전학습 모델에 비해 이상 상황 탐지 정확도와 F1-score 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.1-19
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• 2022

온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS(Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naive Bayes), NB (Naive Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.187-199
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• 2024

한국의 교육 생태계로 인해 성적에 따라 스포츠 재활 전공에 진학한 학생들이 학과에 적응하고, 진로를 찾고, 취업 의지를 갖도록 동기 부여 등 새로운 균형을 모색해야 하는 중대한 시점이나 관련 연구가 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 스포츠 재활 교육이 심리적 반발을 통해 진로 및 취업 의지에 미치는 영향을 확인하기 위함이다. 연구 방법으로 스포츠 재활을 전공하는 대학생을 대상으로 2023년 12월 11일부터 12월 28일까지 온라인 설문을 실시하였으며, 최종 212부의 설문지가 회수되어 분석에 사용되었다. 연구 결과, 첫째, 스포츠 재활 교육자의 지식이 자발적 심리에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 스포츠 재활 교육자의 역량이 자발적 심리에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 스포츠 재활 교육자의 역량이 비자발적 심리에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 넷째, 자발적 심리가 진로 의지에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 다섯 번째, 자발적 심리가 취업 의지에 긍정적인 영향을 주며, 반대로 비자발적 심리가 취업 의지에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 심리적 반발을 통해 진로 및 취업 의지에 영향을 줄 수 있는 전공 교육 개발에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권4호
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• pp.343-360
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• 2024

본 연구에서는 한국의 선도적 과학자가 연구 과정에서 경험한 어려움을 분석하고, 이를 바탕으로 과학교육에의 시사점을 제시하고자 하였다. 선도적 과학자를 판단하는 기준으로 연구 영향력 측면과 수상 경력 측면을 활용하였으며 총 13명의 연구 참여자를 선정하여 문헌조사와 반구조화된 면담을 실시하였다. 면담 내용은 녹음하고 전사하였으며, 구성주의 근거이론 방법에 의거하여 자료를 질적 분석하였다. 분석 결과, 선도적 과학자가 연구 과정에서 경험한 어려움은 아무도 가보지 않은 길, 예상치 못한 돌발 상황, 척박한 국내 연구 환경의 3가지 대범주와 11가지 하위범주로 분석되었다. 아무도 가보지 않은 길은 과학자가 새로운 연구 분야를 창출하거나 선도해가면서 부딪히는 어려움으로 연구 성과에 대한 불확실성으로 인한 불안, 연구 분야의 지식 축적 부족, 학계 리더로서 연구영향력 유지에 대한 부담감으로 분석되었다. 예상치 못한 돌발 상황은 연구자라면 누구라도 연구 과정에서 부딪힐 수 있는 어려움으로 새로운 현상을 기존 이론으로 설명 불가능, 연구 결과의 활용 불가, 반복된 실패로 분석되었다. 척박한 국내 연구 환경은 연구비 지원시스템의 불합리함, 인적 네트워크의 부족, 학생들의 취업과 진로의 한계, 연구 장비의 열악함, 퇴직 연구자에 대한 연구 지원 정책 부족으로 분석되었다. 과학자들이 경험한 어려움은 각 하위범주별로 과학자의 구체적인 사례를 담았으며, 과학교육 및 R&E의 문제점과 발전방향에 대해 논의하였다. 본 연구는 선도적 과학자들의 연구 과정에서 경험한 어려움을 생생한 목소리로 전달하여 과학교육자에게는 과학교육과 R&E의 방향에 대한 시사점을 제공하며, 이공계열 진학을 희망하는 학생들에게는 진로교육 자료로써 과학을 바라보는 태도와 과학의 본성에 대한 이해에 도움을 줄 수 있다. 더불어 과학 연구 정책의 개선 방안을 모색하여 국내의 과학 전문성 함양 문화가 발달하는 데 기여할 수 있을 것이다.