• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.123-131
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• 2021

4차 산업혁명은 인공지능, 빅데이터 등과 같은 데이터 기반의 디지털 기술로 촉발되었으며, 데이터의 활용 범위를 보호 대상으로만 생각했던 개인정보의 영역까지도 확장하려는 움직임이 빠르게 진행되고 있다. 데이터 3법의 개정을 통해 본인 동의하에 개인정보가 자유롭게 이동하고 활용될 수 있는 법·제도는 마련되었으나, 개인정보의 수집부터 관리와 활용까지 전 과정을 아우를 수 있는 플랫폼의 지원도 필요할 것이다. 본 논문에서는 개인정보를 활용한 마이데이터 생태계 구축에 적용할 수 있는 플래폼 모델을 제안하고자 한다. 마이데이터 플랫폼 구축을 위해 필수적으로 갖추어야 할 6가지의 기능적 요건들과 그 기능들을 구현하기 위한 절차와 방법 등에 대하여 설명한다. 6가지 필수 기능으로 개인정보 위임열람·수집·활용·제공 동의 절차와 마이데이터 선별공유, 다운로드, 데이터 영수증 기능을 포함하며, 데이터 수집·저장·연계·융합을 위한 절차와 표준화에 대하여 설명한다. 그리고 통제적인 개인정보 접근을 위한 이용자 인증체계와 데이터 활용을 위한 API 게이트웨이, 마이데이터 플랫폼 서비스를 위한 필수 기능들에 대하여 살펴 본다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 모델을 대전시 마이데이터 플랫폼 구축에 적용한 사례와 플랫폼 내에서 운영되는 응용서비스로서 대전시 교통약자의 이동을 지원하는 사례를 살펴본다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.45-52
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• 2004

현재 여러 지자체에서 혼잡한 도시교통의 이동성 및 안전성을 향상시키기 위해 첨단교통관리체계(ITS)를 구축 $\cdot$ 운영중인데 이러한 시스템에서 수집하는 교통상황에 대한 실시간 자료가 노면상황, 악천후, 통신 및 장비자체의 결함 등으로 인해 수많은 자료가 결측된다. 이러한 결측 자료로 인해 통행시간 예측 및 각종 연구가 불가능한 경우가 발생하며 또한 도로의 계획과 기하구조 설계시 기본 자료가 되는 AADT 및 DHV 등의 교통 파라메터들이 과소 또는 과대 추정될 수 있어서 심각한 손해를 끼칠수 있다. 따라서 본 연구에서는 부득이하게 누락되는 교통량 자료에 대해 전 $\cdot$ 후기간 평균, 회귀 모형, EM, 시계열 모형들을 활용한 대체기법들을 살펴보았고, 그 결과 시계열 모형을 이용한 대체의 경우 MAPE, 불균등계수, RMSE 가 각각 5.0$\%$, 0.030, 110으로 가장 좋은 결과를 보였고 나머지 대체기법들은 평가지표에 따라 조금씩 다른 결과를 보였으나 대체로 만족할 만한 수준의 결과를 낳았다

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.119-131
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• 2024

고속도로의 효율적 운영과 지속가능한 이동환경 제공을 위해 정확한 통행실적의 파악은 필수적이다. 그러나 인프라 및 기술적 제약, 추정을 통한 기존 연구방법의 한계, 통합 빅데이터 활용의 제약 등의 이유로 즉각적이고 정확한 고속도로 통행실적 산정에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 자동요금징수시스템, 단거리전용통신 등으로부터 수집된 실시간 빅데이터를 활용하여 개별 차량의 고속도로 기종점통행량(Origin-Destination: OD) 및 주행거리를 분석하고 이를 기반으로 고속도로 통행실적을 산정하는 방법론의 틀을 제시하였다. 특히 데이터상 하나의 통행임에도 불구하고 분할된 통행으로 나타나는 데이터상 오류를 통행궤적 및 주행특성 진단을 통해 올바르게 연결함으로써 보다 신뢰성 있는 고속도로 통행 OD를 구축하고자 하였다. 연구 결과 개별 차량의 분할된 OD 통행이 20분 내 연속되는 경우 통행연결이 필요하며 통행연결, 주행거리 산정, 누락교통량 비율 보정, 비연계 구간 연계 과정을 거쳐 전국 고속도로의 일평균 통행실적은 248,624천대·km/일로 도출되었다. 이는 도로업무편람에서 제시하는 248,166천대·km/일과 비교 시 약 458천대·km/일이 높았다. 본 연구의 결과는 기존의 조사과정에서 누락된 통행실적의 보완가능성을 보여준다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제11권3호
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• pp.161-175
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• 2012

A novel concept of ICT based service, which is called N-device service, is proposed and implemented in the form of N-device smart education services. The N-device services are different from the existing N-screen services in terms of the number of devices a user is using for a specific service at the same time. A N-device service consists of several smart devices which are different in size, software and hardware platform, mobility, manufacturer and the like by fully utilizing the characteristic of each device. The major and unique features of N-device services are analyzed and depicted in a strict way. Those are shared role for each device, service by configurable device, one sensor multiple use, real-time data sharing, role shifting and new market creation. It is turned out that the N-device service is more human centric compared with existing ICT based services and can give richer digital experience to users because non-existent services become possible with the new concept. However, there exist several barriers to be implemented and commercialized in the real world. Those include high development cost and time, small market and different application platforms of devices. These barriers can be overcome by technical advances and cooperation between relevant parties. The smart education is very prominent area, in which the novel concept can be applied with high priority because Korean government announced its plan to boost up new educational services with big budget and these are acceptable by enthusiastic Korean parents and students. That's why the N-device service is implemented in the education area, which is called as "livessam(live teacher)," with four smart devices, IPTV, tablet PC, PC and smart phone. By providing both detailed service scenario and techniques, we shows that the novel education service is technically feasible and acceptable by teachers and students.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.272-275
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• 2022

현재 다양한 교육 컨텐츠를 제공하는 MOOCs-Massive Open Online Courses와 같은 대규모 온라인 플랫폼을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 언제 어디서나 자유롭게 접속해 학습할 수 있는 학습 환경이 갖추어졌다. 이를 기반으로 온라인 강의, 재택 학습의 비중이 더욱 커지고 있으며 교육적 성과를 위해 포트폴리오나 경험·체험 기반의 학습, 현장 활동, 팀 프로젝트 기반의 집단학습도 활발히 이루어지는 중이다. 현재 이수시간 혹은 학점 단위로 핵심기술에 집중된 나노(Nano) 혹은 마이크로디그리(microdegree)에 대한 관심도가 많이 증가하고 있는데 이러한 전략적 집중교육은 교육의 지속성과 효율성 측면에서 효과적인 학습을 가능하게 하기 때문으로 해석된다. 따라서 신기술에 의한 산업구조의 재편에 따른 직업·직무의 변화가 큰 시대에 스마트 모빌리티, 빅데이터, 인공지능과 같은 전문적인 신기술 분야의 집중교육은 취업에 훨씬 도움이 되고 있어 평생학습 방식의 대안으로 주목받고 있다. 이러한 배경 속에서 본 논문은 온라인 학습시대에 개인 맞춤형 마이크로디그리 방식의 목적 학습을 효율적, 효과적으로 지원할 수 있는 교육플랫폼 설계를 제안하고자 한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권2호
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• pp.124-130
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• 2003

현재, 많은 병원이 방사선과 의료영상정보를 기존의 필름형태로 판독하고, 진료하는 방식에서 PACS를 도입하여 디지털 형태로 영상을 전송, 저장, 검색, 판독하는 환경으로 변화하고 있다. 한편, PACS가 가지는 가장 큰 제한점은 휴대성의 결핍이다. 본 연구는 이동형 장치가 가지는 호스트의 이동성 및 휴대성의 장점들을 살리면서, 무선 채널 용량의 한계, 무선 링크 사용이라는 제약점들을 감안하여 의료영상을 JPEG2000 영상압축 방식으로 부호화한 후 무선 환경을 고려한 전송 패킷의 크기를 결정하고자 하였으며, 무선 통신 중 발생되는 패킷 손실에 대응하기 위한 자동 오류 수정 기능도 함께 구현하고자하였다. Window 2000 운영체계에서 의료영상을 로드하고, 데이터베이스화하며, 저장하고, 다른 네트워크와 접속, 제어가 가능한 PC급 서버를 구축하였다. 영상데이터는 무선망을 통해 전송하기 때문에 가장 높은 압축비율을 지원하면서 에너지 밀도가 높은 JPEG2000 알고리즘을 사용하여 영상을 압축하였다. 또한, 무선망 사용으로 인한 패킷 손실에 대비하여, 영상을 JPEG2000 방식으로 부호화한 후 각 블록단위로 전송하였다. PDA에서 JPEG2000 영상을 복호화 하는데 걸리는 시간은 256＊256 크기의 MR 뇌영상의 경우 바로 확인할 수 있었지만, 800＊790 크기의 CR 흥부 영상의 경우 약 5초 정도의 시간이 걸렸다. CDMA 1X(Code-Division Multiple Access 1st Generation) 모듈을 사용하여 영상을 전송하는 경우, 256 byte/sec정도에서는 안정된 전송 결과를 보여주었고, 1 Kbyte/sec정도의 전송의 경우 중간 중간에 패킷이 손실되는 결과를 관찰할 수 있었다. 반면 무선 랜의 경우 이보다 더 큰 패킷을 전송하더라도 문제점은 발견되지 않았다. 현재의 PACS는 유선과 무선사이의 인터페이스의 부재로 인해 유무선 연동이 되지 못하고 있다. 따라서 이동형 JPEG2000 영상 뷰어는 PACS가 가지는 문제점인 휴대성을 보완하기 위하여 개발되었다. 또한 무선망이 가지는 데이터 손실에 대하여서도 허용할 수 있는 범위에서 재전송을 가능하게 함으로서 약한 연결성을 보완하였다. 본 JPEG2000 영상 뷰어 시스템은 기존 유선상의 PACS와 이동형 장치간에 유기적인 인터페이스 역할을 하리라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 한국조경학회지
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• 제51권4호
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• pp.101-118
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• 2023

팬데믹 기간 동안 도시민의 생활권 공원녹지 이용률은 크게 증가하였으며 COVID-19의 발생은 도시민들에게 생활권 공원녹지의 가치와 기능을 부각시키는 계기가 되었다. 본 연구에서는 COVID-19 발생 전·후 시민들의 이동 및 생활권 공원녹지 이용이 어떻게 변화했는지 실증 분석하고, 이러한 변화에 영향을 미친 사회·공간적 특성을 살펴보고자 한다. 분석 방법으로는 첫째, 통신사 시그널 데이터를 활용하여 생활권 공원녹지 모빌리티 변화를 분석하였다. 체류시간 및 이동량 변화 분석을 통해 COVID-19 발생 이후 나타난 시민들의 이동 특성과 보행 기반의 생활권 공원녹지 방문량 변화를 살펴보았다. 둘째, 생활권 공원녹지 모빌리티 변화에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 상관관계분석과 다중회귀분석을 통해 COVID-19 발생 전·후 시민들의 생활권 공원녹지 방문량에 영향을 미치는 사회·공간적 특성을 살펴보았다. 이후 군집분석을 통해 생활권 공원녹지 서비스의 공급 및 관리 관점에서 포스트 코로나 대응을 위한 생활권 유형을 구분하고, 유형별 생활권 공원녹지 개선 방향을 제시하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, COVID-19 발생 이후 거주지 주변 500m 이내에서의 활동이 증가하였다. 도보생활권에서의 체류시간과 보행 이동량은 2020년과 2021년 모두 증가하였으며 이는 변화한 도보생활권의 범위를 고려해 공원녹지의 양적 확보 기준과 유치거리 등을 재검토할 필요성이 높아졌음을 의미한다. 둘째, 보행을 통한 생활권 공원녹지 방문량이 COVID-19 발생 이후 전반적으로 증가하였다. 집을 중심으로 한 생활권 공원녹지 방문량뿐만 아니라 직장을 중심으로 한 방문량 역시 크게 증가하였다. 팬데믹 시대의 공원녹지 정책은 주거지와 상업·업무시설 밀집지역을 중심으로 서비스 소외지역을 발굴하고, 해당 지역의 공원녹지 서비스를 양적·질적으로 개선하는 방향으로 추진되어야 할 것이다. 셋째, 공원녹지 서비스 수준이 높은 지역일수록 보행을 통한 이동이 많은 것으로 나타났다. 공원녹지의 확보 기준을 단순 면적으로 볼 것이 아니라 보행 접근성 등 시민들의 실제 공원녹지 서비스 향상에 기여하는 지표를 활용할 필요가 있겠다. 넷째, 군집분석 결과 팬데믹 시대에 대응한 생활권 공원녹지의 개선 유형이 다섯 가지로 도출되었다. 이는 앞으로의 공원녹지 정책에서 소규모 생활권 단위의 사회경제적 지위 특성, 공원녹지 서비스 수준 등을 복합적으로 고려할 필요가 있음을 시사한다. 본 연구는 통신사 시그널 데이터 분석, GIS 분석, 통계분석 등 다각적인 분석 방법론을 활용해 포스트 코로나 시대에 대응한 생활권 공원녹지 정책 수립의 근거를 마련했다는 학술적, 정책적 의의를 갖는다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권4호
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• pp.137-150
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• 2016

우버, 에어비앤비, 카카오택시 등 오프라인과 온라인을 연결하여 새로운 가치를 창출하는 다양한 유형의 O2O(Online to Offline) 서비스가 국내외에서 등장하고 있다. 온라인의 편리함과 오프라인의 현장성을 결합하는 O2O 서비스는 모바일, 사물인터넷, 핀테크, 빅데이터 등 ICT 기술 발전에 힘입어 관련 시장 규모도 급속도로 성장하고 있다. 본 연구에서는 국내 O2O 서비스 사례 및 현황을 살펴보고, 국내 O2O 서비스 및 산업 활성화와 관련된 이슈들을 분석하였다. 구체적으로는 O2O 산업과 관련한 법제도 규제 현황, 기존 오프라인 사업자와의 이해관계 충돌 문제, O2O 서비스 지원 기술 인프라 현황, O2O 서비스 부작용 또는 역기능 등의 쟁점을 정리하였다. 이러한 현황 및 이슈 분석에 기초하여, 최종적으로 O2O 산업 활성화 및 발전을 위한 종합적인 정책 방향을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 이러한 정책방향이 정부 정책에 반영되어 미국, 중국 등 O2O 산업 선도국가와의 격차를 해소하고, 국내 O2O 산업의 경쟁력 강화에 기여하기를 기대된다.

• 자원환경지질
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• 제36권3호
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• pp.159-170
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• 2003

전주시 하천 퇴적물시료, 호남고속도로 주변의 토양과 퇴적물 시료, 광산주변 광미 및 토양시료를 대상으로 토양오염 공정시험방법상의 용출법, 0.1N 유지용출법, Tessir et al.(1979)의 연속추출방법을 적용하여 중금속을 추출하고 그 결과를 비교하였다. 공정시험방법상의 용출법 사용시 산에 대한 완충능력이 있는 시료는 용출액의 pH 1(0.1N HCl)이 유지되지 못했고 용출액의 pH가 최고 8.0까지 증가하였다. 또한, 토양오염 공정시험방법상의 용출법 사용시 중금속 추출량(HPE)/0.1 N 유지용출법 사용시 중금속 추출량(HPEM) 값의 평균치와 범위는 Cd의 경우 0.479와 0.145~0.929, Zn의 경우 0.534와 0.078~0.928, Mn의 경우 0.432와 0.041~0.992, Cu의 경우 0,359와 0.011~0.874, Cr의 경우 0.150과 0.018~0.530, Pb의 경우 0.219와 0.003~0.853, 그리고 Fe의 경우 0.088과 1.73${\times}$$10^{-5}$~0.303이다. 이는 두 전처리 방법에 의해 추출된 중금속량의 차이가 Fe>Cr>Pb>Cu〉Mn>Cd>Zn 순임을 지시한다. HPE, HPEM과 연속추출법 비교시 Zn, Cd, Mn의 경우 추출량은 대체적으로 연속추출 3단계까지의 합$\geq$0.1N 유지용출법>연속추출 2단계까지의 합$\geq$용출법 순이었으며, Cr과 Fe의 경우 연속추출 3단계까지 합》0.1N 유지용출법>용출법 순이었으며 연속추출 2단계 까지 합은 Cr의 경우 0.1N 유지용출법의 추출량보다 낮았고 용출법의 추출량보다 높았다. Cu의 경우 연속추출 4단계까지의 합$\geq$0.1N 유지용출법>3단계까지의 합 용출법으로 나타났다. 0.1N유지위해 첨가된 염산의 양이 증가할수록, 즉 시료내의 산에 대한 완충능력이 증가할수록 HPE/HPEM 값이 감소하며, 완충능력이 큰 시료의 경우 모든 원소에서 HPE/HPEM이 0.2보다 낮다. 완충능력이 낮은 시료의 경우 Zn, Cd, Mn, Cu는 연속추출 1,2단계의 합과 연속추출 3단계의 중금속 추출함량간의 차이가 적고, 다른 원소에 비해서 상대적인 유동도가 높기 때문에 HPE/HPEM이 대채적으로 0.2보다 높으며 0.6이상의 값을 갖는 시료가 많다. 그러나, Fe, Cr의 경우는 상대적으로 Zn, Cd, Mn, Cu에 비해 유동도가 낮고, 연속추출 3단계의 함량이 1+2단계의 함량과 차이가 커 완충능력이 낮은 시료의 HPE/HPEM값도 전반적으로 0.2보다 낮다. 이러한 연구결과는 국내 토양오염 공정시험방법상의 전처리 방법인 용출법이 장래에 장기적으로 산성비와 같은 환경피해에 노출되어 토양의 완충능력이 감소하거나 상실될 수 있는 지역의 오염평가에 적합치 않을 가능성을 제시한다.