• 패션비즈니스
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• 제26권1호
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• pp.1-15
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• 2022

Digital transformation has induced changes in human life patterns; consumption patterns are also changing to digitalization. Entering the era of industry 4.0 with the 4th industrial revolution, it is important to pay attention to a new paradigm in the fashion industry, the shift from developer-centered to user-centered in the era of the 3rd industrial revolution. The meaning of storing users' changing life and consumption patterns and analyzing stored big data are linked to consumer sentiment. It is more valuable to read emotions, then develop and distribute products based on them, rather than developer-centered processes that previously started in the fashion market. An AI(Artificial Intelligence) deep learning algorithm that analyzes user emotion big data from user experience(UX) to emotion and uses the analyzed data as a source has become possible. By combining AI technology, the fashion industry can develop various new products and technologies that meet the functional and emotional aspects required by consumers and expect a sustainable user experience structure. This study analyzes clear and useful user experience in the fashion industry to derive the characteristics of AI algorithms that combine emotions and technologies reflecting users' needs and proposes methods that can be used in the fashion industry. The purpose of the study is to utilize information analysis using big data and AI algorithms so that structures that can interact with users and developers can lead to a sustainable ecosystem. Ultimately, it is meaningful to identify the direction of the optimized fashion industry through user experienced emotional fashion technology algorithms.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.531-538
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• 2024

수질 환경의 중요성이 강조되고 있는 가운데 광주광역시 도시 하천의 수질개선을 위한 수질 지표는 수생 생태계에 영향을 미치는 중요한 요소로 정확한 예측이 필요하다. 본 연구에서는 XGBoost와 LightGBM 머신러닝 알고리즘을 활용하여 광주천의 중요한 지점인 하류 평촌교(PyeongchonBr)와 상류 방학교(BangHakBr_Gwangjucheon1) 수계의 수질 검사 항목 중 통계적 검증 결과 유의미한 항목인 질소(TN), 질산염(NO3), 암모니아 양(NH3) 세 가지 수질 지표를 예측하는 연구를 수행하였고, 회귀 모델 평가 지표인 RMSE를 이용하여 예측 모델의 성능을 평가하였다. 수계별 개별적인 모델을 구현하여 교차 검증 후 성능을 비교한 결과, XGBoost 모델이 뛰어난 예측 능력을 보였다

• 기업가정신과 벤처연구
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• 제19권2호
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• pp.53-68
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• 2016

기술 학습, 기업가정신, 혁신, 창의성에 대한 동기 및 관련 활동은 아시아 국가들의 경제 발전의 원동력이었다. 기술 발전의 초기에는 기술 학습과 기업가정신이 선진국들을 효과적으로 따라잡을 수 있는 방안으로 작용하였다. 왜냐하면 이를 통하여 기업들은 상대적으로 낮은 리스크를 가지고 기술과 지식을 빠르게 축적할 수 있었기 때문이다. 그러나 기술 발전의 후기에는 혁신과 창의성이 보다 중요하게 작용하였다. 본 연구의 목적은 1) 기술 학습 성과에 영향을 미치는 요소들 (학습 역량)과 2) 창의적인 조직 및 경제 환경 구축을 위한 혁신 역량 강화에 필요한 과제들을 규명하는 것이다. 본 연구의 핵심 내용은 탈추격 시대에서의 학습 역량과 연관되어 있다. 문헌 연구 및 한국의 경제발전 사례를 바탕으로 본 연구에서는 기술 학습에 영향을 미치는 다양한 요소들로 구성된 기술 학습 모형을 제시하였다. 이와 관련하여 세 가지 가설을 설정하였고, 한국의 공작기계 제조업체들로부터 데이터를 수집하였다. 또한 해당 업체들의 CEO들과 R&D 책임자들을 대상으로 구조화된 설문을 수행하였다. 이를 바탕으로 상관 분석과 ANOVA를 수행하여 가설을 검증하였다. 추가로 사례 분석과 정책 분석을 수행하여 혁신 활성인자와 방해인자들을 규명하였고, 이를 근거로 혁신 역량 강화를 위한 방안을 제시하였다. 실증 분석 결과를 기반으로 1) 기술 축적정도 2) 기술인력들의 잠재력 3) 확고한 기술적 노력 4) 학습에 대한 의지 5) 최고 경영층의 지원 6) 공식적인 기술 학습 시스템 7) 높은 학습 동기 8) 적절한 기술 선택 9) 명백한 목표 설정과 같은 기업의 학습 잠재력과 활동(학습 역량)을 규명하였다. 이와 같은 학습 역량은 경제 발전 초기 기업의 학습 성과를 결정하였다. 또한 기술발전 단계별로 기술학습을 위해 필요한 핵심 요소들이 상이하였다. 통계 및 정책 분석을 통하여 기술학습은 기술발전 과정의 본질적인 원칙으로 이해될 수 있음을 입증하였다. 선제적이고 창의적인 학습은 후기에, 대응적이고 모방적인 학습은 초기에 활성화 되었다. 추가로 본 연구에서는 탈추격 시대에서의 혁신역량 및 혁신활동 강화의 원동력 또는 촉진 요소를 탐색하였다. 예비 사례분석 결과는 1) CEO의 전략적 의지와 기업 문화 2) 리더십과 변화 주도 챔피언의 존재 3) 디자인 원칙과 방식 4) 에코시스템과 협력체계, 5) 지속적 R&D 투자가 혁신역량 및 혁신활동 강화의 촉진 요소로 작용함을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제24권
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• pp.37-42
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• 2006

The purpose of this study was a biota research and analysis for Close-to-nature stream restoration planning of Shinchun. The summary of this study is as follows; 1) The vascular plants in research area recorded of 45 species and insect fauna recorded of 34 species of 8 orders. As a result of table of community classification, the communities were two group; Quercus variabilis community(I), Pinus densiflora-Quercus variabilis-Quercus dentata community(II). 2) As a result of analysis on correlation of tree species, the level of significance in positive correlation between Quercus dentata and Corylus heterophyll aindicated 1% and between Pinus densiflora and Lespedeza bicolor also indicated 1%. 3) As a result of DBH analysis, it is expected that Quercus variabilis and Quercus dentata will dominateover other species in competition and its succession continuously maintains from now on in community I. In community II, it is assumed that there is a high possibility of changing into community of Quercus such as Quercus mongolica, Quercus dentata, and Quercus variabilis. 4) As a result of analysis on insect fauna, insect fauna consists of 94% of whole species as 32 species, 23 families, 8 orders. And 7 species, 7 families 4 orders was found in highly urbanized area, the vicinity of Sang-Dong bridge. 5) As mentioned above, Based on A biota fundamental research, Close-to-nature stream restoration planning were full of suggestions: i) Designating ecosystem preservation area, ii) Making Close-to-nature stream revetments, iii) Making pool-and-riffle, vi) Making decks for observation and walks for nature experience, v) Creating wetland biotope. Through these methods, it is necessary to promote bio-diversity and lead people to the space for eco-learning.

• 산업융합연구
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• 제17권3호
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• pp.39-49
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• 2019

ICT의 발전에 따라 대학교육의 새로운 패러다임이 요구되고 있다. 이에 따른 스마트 캠퍼스 구축은 대학 교육의 패러다임을 바꾸는 학습과 지식 중심의 접근을 비롯하여 혁신적인 기술의 적용, 여러 이해관계자의 니즈를 반영하는 접근 등 다양한 관점에서 효율적인 시스템 구축을 시도해야 한다. 본 연구는 스마트 캠퍼스 생태계를 위한 플랫폼 구축에 관한 연구로서 스마트 캠퍼스의 다양한 이해관계자의 니즈를 반영하는 접근을 하였으며, 이 중에 가장 중요한 대학생 사용자들의 학습과 대학생활 및 사회연결을 축으로 하여 이들의 경쟁력 강화와 사회진출을 돕기 위한 기능에 초점을 맞추는 연구를 하였다. 먼저, 선행연구고찰을 통해 스마트 캠퍼스 구축관련 이론들을 살펴보았으며, 다음으로는 국내외 환경분석과 동향분석을 통하여 대학생 핵심역량개발과 취업지원을 중심으로 하는 e-포트폴리오와 산학협력 지원 시스템에 대해 목표모델을 설계하여 제시하였으며, 지속적인 스마트 캠퍼스 발전 모델을 위한 주안점을 제안하였다.

• 한국환경교육학회지:환경교육
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• 제13권1호
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• pp.65-74
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• 2000

Environmentally literated students and adults should be able to use and apply the basic ecological concepts when considering environmental problems and issues. Because ecology forms the foundation of environmental education, a review of the literatures on the degree of students' understanding for ecological concepts can provide useful insights for environmental educators. The purposes of this study were as follows: first, to analyse the parts connected with ecological knowledge of two environmental education books, ‘environments’(middle school) and ‘environmental science’(high school), second, to investigate the level of understanding on ecological concepts by the use of new developed instrument. The 20 most important ecological concepts from Cherrett(1989) and the important ecological concepts' lists from Hungerford and Volk(1990), Ramsey, Hungerford and Volk(1992), Volk(1993) would be recognized and endorsed by most environmental educators as concepts essential to environmental literacy, We referenced these informations and sequenced ecological knowledge as four main categories(communities, populations, ecosystem, man as a component of the nature systems). We have used it as a criterion in the analysis of teaching materials and the development of a new test instrument($\alpha$=0.81). According to the analysed results, the understanding levels for scales and relationships of communities, populations, ecosystem were high but those for individual concepts and differences were low. By the analysis of Korean High School EE book, ‘environmental science’, learning for some concepts(succession, material cycling, niche etc.) has pointed out as one of problems. Environmental educators must pay a careful attention to the concepts that showed high rates of incorrect answer and this work will contribute toward consolidating the basis of EE and help the accomplishment of the ultimate goals in EE.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.45-51
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• 2021

급속한 비대면 환경과 모바일 우선 전략에 따라 해마다 많은 정형/비정형 데이터의 폭발적인 증가와 생성은 모든 분야에서 빅데이터를 활용한 새로운 의사 결정과 서비스를 요구하고 있다. 그러나 매년 급속히 증가하는 빅데이터를 활용하여 실무 환경에서 적용 가능한 표준 플랫폼으로 빅데이터를 수집하여 적재한 후, 정재한 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장하고 처리하는 하둡 에코시스템 활용의 참조 사례들은 거의 없었다. 따라서 본 연구에서는 스프링 프레임워크 환경에서 3대의 가상 머신 서버를 통하여 하둡 2.0을 기반으로 쇼셜 네트워크 서비스에서 키워드로 검색한 비정형 데이터를 수집한 후, 수집된 비정형 데이터를 하둡 분산 파일 시스템과 HBase에 적재하고, 적재된 비정형 데이터를 기반으로 형태소 분석기를 이용하여 정형화된 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있게 설계하고 구현하였다. 향후에는 데이터 심화 분석을 위한 하이브나 머하웃을 이용하여 머신 러닝을 이용한 클러스터링과 분류 및 분석 작업 연구가 지속되어야 할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.541-547
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• 2022

가상현실을 활용한 실감형 교육은 전통적 학습에 비하여 몰입과 상호작용을 통해 학생들의 지식 이해도를 높일 수 있다. 기존의 연구에서 가상현실 교육은 주로 경험에 중점을 두었고, 환경 교육을 위한 가상현실 콘텐츠는 많이 개발되지 않았다. 환경 문제는 전 세계적인 문제로 환경 교육은 미래를 위해 필수적이다. 본 연구에서는 환경교육의 중요성을 인식하고 환경 친화적인 행동에 참여할 수 있도록 설계된 몰입형 가상현실 기반의 환경교육 시뮬레이션을 개발했다. 이 시뮬레이션은 가상생태계 모델을 기반으로 하여 환경 요인간의 인과관계와 시공간적 연계와 지속적인 상태를 유지하고 있다. 사용자는 가상에서 환경 요인에 관련된 인터랙션에 따른 결과를 경험하면서 환경 문제를 직관적으로 인식하고 해결 방법에 대한 동기부여를 받는다.

• Ocean Systems Engineering
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• 제14권1호
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• pp.85-99
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• 2024

Ocean surface currents have an essential role in the Earth's climate system and significantly impact the marine ecosystem, weather patterns, and human activities. However, predicting ocean surface currents remains challenging due to the complexity and variability of the oceanic processes involved. This review article provides an overview of the current research status, challenges, and opportunities in the prediction of ocean surface currents. We discuss the various observational and modelling approaches used to study ocean surface currents, including satellite remote sensing, in situ measurements, and numerical models. We also highlight the major challenges facing the prediction of ocean surface currents, such as data assimilation, model-observation integration, and the representation of sub-grid scale processes. In this article, we suggest that future research should focus on developing advanced modeling techniques, such as machine learning, and the integration of multiple observational platforms to improve the accuracy and skill of ocean surface current predictions. We also emphasize the need to address the limitations of observing instruments, such as delays in receiving data, versioning errors, missing data, and undocumented data processing techniques. Improving data availability and quality will be essential for enhancing the accuracy of predictions. The future research should focus on developing methods for effective bias correction, a series of data preprocessing procedures, and utilizing combined models and xAI models to incorporate data from various sources. Advancements in predicting ocean surface currents will benefit various applications such as maritime operations, climate studies, and ecosystem management.