• 기술혁신연구
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• 제31권1호
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• pp.149-173
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• 2023

본 논문의 목적은 국토교통분야에서 정부 R&D 지원을 받은 중소·중견기업을 대상으로 정부 R&D 지원이 기업 경영성과에 미치는 영향을 분석함과 동시에 사업화 프로그램의 조절효과를 검증하는 것이다. 이를 위하여 국내·외 문헌을 기반으로 R&D를 통해 도출되는 성과를 1·2차 매개변수로 구분하고, 정부에서 운영하는 사업화 프로그램을 조절변수로 설정하였다. 회귀분석, 이중매개분석, 그리고 조절된 매개효과 분석 등을 이용하여 정부 R&D지원이 기업의 경영성과에 미치는 영향과 그 과정을 확인하였다. 연구 결과, 정부 R&D 지원이 기업경영성과에 유의한 영향을 미침을 확인하였고, 논문 및 특허 등 1차 성과와 시제품, 법제도 개정 등 2차 성과 모두 정부 R&D지원과 기업의 경영성과의 관계에서 이중매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 아울러, 정부에서 운영하는 사업화 프로그램이 1차, 2차 성과가 매개변수로서 역할을 할 때 그 효과를 조절하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 향후 국토교통분야에서 기업 경영성과 및 경제적 효과 확대를 위한 정부 R&D 지원 정책을 수립할 때 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Korea Trade
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• 제26권4호
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• pp.1-22
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• 2022

Purpose - This paper empirically investigates the effect of a rise in the global value chain (GVC) on the industry-level efficiency of resource allocation (based on plant-level inefficiency measures) in Korea, with a focus on various channels through which a rise in the GVC can increase competition among firms and thus induce resources to be allocated more efficiently across firms. Design/methodology - We empirically investigate the relationship between the industry-specific importance of GVC and the industry-level allocative inefficiency that is measured as the dispersion of the plant-level marginal revenue of capital (MRK) as in Hsieh and Klenow's (2009) influential model. We compute MRK dispersion for industries sorted by various characteristics that are closely related to firm/industry sensitivity to the GVC. In other words, we compute the average industry-level MRK dispersion for industries sorted by industry-specific importance of GVC and compute the difference between the two groups of industries (higher vs. lower than the median GVC); we also calculate the difference between industries sorted by industry-specific export (import) intensity. This is our difference-in-difference estimate of the MRK dispersion associated with the GVC for the export (import)-intensive industry versus the non-export (non-import)-intensive industry. This difference-in-difference estimate of the MRK dispersion conditional vs. unconditional on firm-level productivity is then calculated further (triple-difference estimate). Findings - A rise in GVC is associated with a decrease in the MRK dispersion in the export-intensive industry compared to the non-export-intensive industry. The same is true for industries that rely heavily on imports versus those that do not (i.e., import intensive vs. non-intensive). Furthermore, the reduction in the MRK dispersion in the export-intensive industry associated with an increase in the GVC is disproportionately greater for high-productivity firms. In contrast, the negative relationship between GVC and MRK dispersion in the import-intensive industry is disproportionately smaller for high-productivity firms. Originality/value - Existing studies focus on the relationship between GVC and aggregate output, exports, and imports at the country level. We investigate detailed firm/industry-level mechanisms that determine the relationship between GVC, trade, and productivity. Using the plant-level data in South Korea, we investigate how GVC is related to the cross-firm MRK dispersion, an important measure of allocative inefficiency, based on Hsieh and Klenow's (2009) influential economic theory. This is the first study to provide plant-level evidence of how GVC affects MRK dispersion. Furthermore, we examine how the relationship between GVC and MRK-dispersion varies across export intensity, import intensity, and firm-level productivity, providing insight into how GVC can affect firms' exposure to competition in the global market differently depending on market conditions and thus generate trade-related productivity gains.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권3호
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• pp.383-391
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• 2016

선박평형수란, 선박의 균형을 유지하기 위해서 배에 채우는 바닷물을 말한다. 선박평형수를 통한 외래종 유입은 생태계 교란의 주된 원인이다. 이를 방지하기 위해 IMO(International Maritime Organization)에서는 2004년 선박평형수와 침전물 관리협약을 채택하였다. 협약이 발효될 경우 각국 항만 당국에서는 선박평형수가 협약의 성능 기준에 맞게 배출되는지 확인이 필요하다. 본 논문에서는 이미지처리를 통한 선박평형수 내 유해수중생물 개체수 측정 방법을 제안한다. 부산 신항에서 채취한 선박평형수로부터 3개의 샘플을 추출하였으며, 각 샘플당 서로 다른3개의 grey-scale 이미지를 만들어 실험자료로 사용하였다. 이미지처리를 이용한 자동 세포계수 프로그램인 CellProfiler를 이용하여 본 논문에서 제안하는 방법과 비교하였다. CellProfiler에서 사용한 설정은 사람이 직접 세포계수를 한 결과에 맞춰 경험적으로 결정하였다. 각 이미지에서 CellProfiler와 가장 유사한 결과를 보이는 최적의 임계값을 찾은 뒤 그 평균을 최종 임계값으로 사용하였다. 실험결과에서 제안한 방법은 CellProfiler와 비슷한 세포 계수 결과를 보이면서도 약 10배 정도 빠른 처리 속도를 보였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권5호
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• pp.367-377
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• 2016

서비스기업경쟁력강화사업은 서비스 중소기업의 기업(업무) 프로세스 전반에 걸쳐 서비스의 과학화를 접목한 비즈니스 모델을 지원하고 확산함으로써 이들 기업의 생산성을 향상시키고, 고부가 가치화를 하고자 산업통상자원부가 정보통신산업진흥원을 전담기관으로 추진한 사업이다. 이 사업을 수행하기 위해 2014년에는 5개 주관기관이 선정되었고, 2015년에는 4개의 주관기관이 선정되어 이 사업을 진행하였다. 이 연구는 서비스기업경쟁력강화사업의 주관기관을 대상으로 DEA 분석 방법을 이용하여 효율성 분석을 실시하였다. 선행연구의 분석을 통하여 본 연구에서 사용될 투입변수와 산출변수를 도출하였다. 투입변수로는 정부 출연금 규모, 산출변수로는 보급 기업수, 매출액, 신규 고용 인원수 등을 고려하였다. 분석결과 DMU12, DMU15, 그리고 DMU21이 효율적인 기관으로 선정되었다. 이 연구에서는 원래 이 사업의 유일한 성과지표인 보급기업 수 이외에도 고용창출과 매출액 달성이라는 두 개의 성과지표를 발굴하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.129-148
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• 2023

블록체인 기술이 적용되어 있는 암호화폐는 높은 가격 변동성을 가지며 투자자 및 일반 대중으로부터 큰 관심을 받아왔다. 이러한 관심을 바탕으로 암호화폐를 비롯한 투자상품의 미래가치를 예측하기 위한 연구가 이루어지고 있으나 예측모형에 대한 설명력 및 해석 가능성이 낮아 실무에서 활용하기 어렵다는 비판을 받아왔다. 본 연구에서는 암호화폐 가격 예측모형의 성과를 향상시키기 위해 금융투자상품의 가치평가에 활용되는 기술적 지표들과 함께 투자자의 사회적 관심도를 반영할 수 있는 구글 키워드 검색량 데이터를 사용하고 설명 가능한 인공지능을 적용하여 모형에 대한 해석을 제공하고자 한다. 최근 금융 시계열 분야에서 예측성과의 우수성을 인정받고 있는 LSTM(Long Short Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 활용하고, 'bitcoin'을 검색어로 하는 구글 검색량 데이터를 적용해 일주일 후의 가격 등락 예측모형을 구축하였다. LSTM과 CNN을 활용해 구축한 모형들이 높은 예측성능을 보였으며 구글 검색량을 반영한 모형에서 더 높은 예측성과를 확인할 수 있었다. 딥러닝 모형의 해석 가능성 및 설명력을 위해 XAI의 SHAP 기법을 적용한 결과, 구글 검색량과 함께 과매수, 과매도 정도를 파악할 수 있는 지표들이 모형의 의사결정에 가장 큰 영향들을 미치고 있음을 파악할 수 있었다. 본 연구는 암호화폐 가격 등락 예측에 있어 전통적으로 시계열 예측에 우수한 성과를 인정받고 있는 LSTM뿐만 아니라 이미지 분류에서 높은 예측성과를 보이는 딥러닝 기법인 CNN 또한 우수한 예측성능을 보일 수 있음을 확인하였으며, XAI를 통해 예측모형에 대한 해석을 제공하고, 대중의 심리를 반영하는 정보 중 하나인 구글 검색량을 활용해 예측성과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.939-953
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• 2023

천수방정식(shallow water equations, SWE)은 물의 거동을 수치적으로 해석하기 위한 지배방정식으로 수리수문 분야에 널리 활용되고 있으며, 비선형 연립방정식으로 일반적으로 수치적으로 해석할 수 있다. 하지만 기존의 여러 수치 해석법은 격자망 생성에 민감하며 복잡한 지형에서의 해석에 한계가 발생할 수 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)을 사용하고자 하였다. PINNs은 물리 법칙을 신경망에 직접적으로 도입하여 지배방정식을 해석하고자 하는 기법이며 지배 방정식에 대한 물리적, 수학적 정보를 손실함수로 변환하여 최적화하고 해를 산정할 수 있다. 본 연구에서는 지배방정식을 PINNs 구조 내에서 사용할 수 있도록 신경망 구조, 학습 전략, 데이터 생성 기술과 같은 포괄적인 방법론을 제시하고 결과를 ANN 기법과 비교하였다. 물리적 사전지식이 반영되지 않은 ANN과 달리 PINNs은 천수방정식에 대하여 매우 정확한 수치적 솔루션을 효과적으로 제공하는 것으로 나타났다. 따라서 PINNs은 지배방정식의 수치해석적 연구에 많은 잠재력이 있는 것으로 판단되며, 정확하고 효율적인 천수방정식의 솔루션을 위한 기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.526-532
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• 2023

낙상사고는 세계적으로 매년 42만 건 이상 발생하는 치명적인 사고이다. 따라서, 낙상 환자를 연구하고자 낙상환자의 손상외인코드와 주진단 S코드의 연관성을 찾고, 낙상 환자의 주진단 S코드 데이터를 가지고 손상외인코드를 예측할 수 있는 예측모델을 개발하였다. 본 연구에서는 강원특별자치도 강릉시에 있는 A 기관의 2020~2021년 2년간의 데이터를 받아 낙상에 관련된 손상외인코드 W00~W19까지 데이터만 추출하고, 낙상 손상외인코드 중 예측모형을 개발할 정도의 주진단 S코드를 가지고 있는 W01, W10, W13, W18 데이터를 가지고 예측모형 개발하였다. 데이터 중 80%는 훈련용 데이터, 20%는 테스트용 데이터로 분류하였다. 모형 개발은 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 이용하여 6개의 변수(성별, 나이, 주진단S코드, 수술유무, 입원유무, 음주유무)를 입력층에 64개의 노드를 가진 2개의 은닉층, 출력층은 softmax 활성화 함수를 이용하여 손상외인코드 W01, W10, W13, W18 총 4개의 노드를 가진 출력층으로 구성하여 개발하였다. 학습결과 첫 번째 학습했을 때 31.2%의 정확도를 가졌지만, 30번째는 87.5%의 정확도를 나타냈고 이를 통해 낙상환자의 낙상외인코드와 주진단 S코드의 연관성을 확인할 수 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제113권2호
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• pp.170-186
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• 2024

본 연구는 국가숲길로 지정된 DMZ펀치볼둘레길의 이용특성을 구명하고 지역경제에 미치는 파급효과를 추정하여 지속가능한 운영관리의 정책적 시사점을 제시하고자 실시되었다. 배포된 500개의 설문지 중에 215명의 응답자가 기본 설문문항을 포함하여 여행지 전체 일정과 지출한 금액을 작성하여 제출하였다. 분석결과 DMZ펀치볼둘레길은 주로 수도권에 사는 50대 이상이 가족과 3시간 30분을 이동하여 방문한 특성이 있었다. 주요 방문목적은 경관감상 활동을 중심으로한 휴양 및 휴식의 가벼운 여행 형태로 주로 오유밭길을 방문하여 4시간을 걸었다. 대부분의 방문객은 DMZ펀치볼둘레길 방문 전·후 강원도 지역을 방문하였으며, 양구군의 인근 관광지를 가장 많이 방문하였다. 1인당 평균지출액은 한국 도보 여행객의 평균지출 금액보다 높은 것으로 나타났다. DMZ펀치볼둘레길 방문으로 매년 평균 21억원(5년 평균 1만 명 이용객 기준)의 직접지출, 28억원 생산, 13억원 부가가치, 40명의 일자리를 강원도 지역내에서 창출하는 것으로 추정되었다. 본 연구 결과는 강원도 지역 경제에 큰 부문을 차지하고 있는 관광분야에서 국가숲길인 DMZ펀치볼둘레길이 차지하고 있는 구체적인 경제적 규모와 파급효과를 실증데이터를 통해 구명한 점에서 의의가 있다. 국가숲길 정책 추진의 타당성과 지속 가능한 산림이용을 위한 정책수립에 활용될 것으로 기대한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.199-207
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• 2024

지역 저수지들은 농업용수 공급의 중요한 수원공으로 가뭄과 같은 극단적 기후 조건을 대비하여 안정적인 저수율 관리가 필수적이다. 저수율 예측은 국지적 강우와 같은 지역적 기후 특성뿐만 아니라 작부시기를 포함하는 계절적 요인 등에 크게 영향을 받기 때문에 적절한 예측 모델을 선정하는 것만큼 입/출력 데이터 간 상관관계 파악이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 1991년부터 2022년까지의 전라북도 400여 개 저수지의 광범위한 다변량 데이터를 활용하여 각 저수지의 복잡한 수문학·기후학적 환경요인을 포괄적으로 반영한 저수율 예측 모델을 학습 및 검증하고, 각 입력 특성이 저수율 예측 성능에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. 신경망 구조에 따른 저수율 예측 성능 개선이 아닌 다변량의 입력 데이터와 예측 성능 간의 상관관계에 초점을 맞추기 위하여 실험에 사용된 예측 모델로 합성곱신경망 또는 순환신경망과 같은 복잡한 형태가 아닌 완전연결계층, 배치정규화, 드롭아웃, 활성화 함수 등의 조합으로 구성된 기본적인 순방향 신경망을 채택하였다. 추가적으로 대부분의 기존 연구에서는 하루 단위의 단기 예측 성능만을 제시하고 있으며 이러한 단기 예측 방식은 10일, 한 달 단위 등 중장기적 예측이 필요한 실무환경에 적합하지 않기 때문에, 본 연구에서는 하루 단위 예측값을 다음 입력으로 사용하는 재귀적 방식을 통해 최대 한 달 뒤 저수율 예측 성능을 측정하였다. 실험을 통해 예측 기간에 따른 성능 변화 양상을 파악하였으며, Ablation study를 바탕으로 예측 모델의 각 입력 특성이 전체 성능에 끼치는 영향을 분석하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.819-825
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• 2024

진단용방사선발생장치를 사용함에 있어서 선량데이터를 기록하는 이유는 의료진 및 환자의 피폭선량을 기록하고 관리하기 위함이다. 진단용방사선발생장치를 사용함에 있어서 방사선량의 차이를 검증하고 위험성과 차폐체 착용의 유무의 상황에서 피폭선량에 대한 측정과 분석을 통해 사용자의 피폭선량 경감에 대한 인식을 알리고자 하였다. 에스레이튜브와 II튜브에 따라 구분하여 장비를 한국 C-arm 2대, 독일 C-arm 2대장비를 대상으로 각 장비별 선량분석결과 한국 FPD type C-arm 이 가장 높은 선량값이 측정되었고, 독일 I.I type C-arm, 독일 FPD type C-arm, 한국, I.I type C-arm 순서로 피폭선량값이 측정되었다. 차폐체 유무에 따른 피폭선량 분석결과 일반적인 대기상태에 인체팬텀을 놓고 측정결과 산란선에 의해 피폭선량이 약 2배 증가하였으나 차폐체(0.5mm/납앞치마)를 착용하니 약 5배의 피폭선량 감소하는 결과가 나타났다. 피폭선량과 차폐체를 통해 피폭선량의 관리가 중요한 역할을 하며 방사선 피폭을 줄이는 방법을 유추할 수 있다. 또한, 장비마다 출력되는 피폭선량이 다른 특성을 갖고 있음으로 차폐체를 유무를 선별하는데 선량정보로 제공을 할 것으로 기대 한다.