• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.448-448
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• 2021

최근 급격한 기후변화와 도시화 및 산업화로 인한 지류하천에서의 수량과 수질의 변동은 생물 다양성 감소와 수생태계 건강성 저하에 큰 영향을 미치고 있다. 효율적인 수생태 관리를 위해서는 지속적인 유량, 수질, 그리고 수생태 모니터링을 통한 데이터 축적과 더불어 면밀한 상관 분석을 통해 수생태계 건강성의 악화 원인을 규명해야 할 필요가 있다. 그러나 수많은 지류하천을 대상으로 한 지속적인 모니터링은 현실적으로 어려움이 있으며, 수생태계의 특성 상 단일 영향 인자만으로 수생태계의 건강성 변화와의 관계를 정확히 파악하는데 한계가 있다. 따라서 지류하천에서의 유량 및 수질의 시공간적인 변동성과 다양한 영향 인자를 고려하여 수생태계의 건강성을 효율적으로 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경험적 데이터 기반의 머신러닝 모델 구축을 통해 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 지수(BMI, TDI, FAI)의 등급(A to E)을 예측하고자 하였다. 머신러닝 모델은 학습 데이터셋의 양과 질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며, 학습 데이터셋의 분포가 불균형적일 경우 과적합 또는 과소적합 문제가 발생할 수 있다. 이를 보완하고자 본 연구에서는 실제 측정망 데이터셋을 바탕으로 생성적 적대 신경망 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 통해 머신러닝 모델 학습에 필요한 추가 데이터셋(유량, 수질, 기상, 수생태 등급)을 확보하였다. 머신러닝 모델의 성능은 5차 교차검증 과정을 통해 평가하였으며, GAN 데이터셋의 정확도는 실제 측정망 데이터셋의 정규분포와의 비교 분석을 통해 평가하였다. 최종적으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 통해 예측 된 미계측 하천에서의 데이터셋을 머신러닝 모델의 검증 자료로 사용하여 수생태계 건강성 등급 예측 정확도를 평가하였다. 본 연구에서의 GAN에 의해 강화된 머신러닝 모델은 수질 및 수생태 관리가 필요한 우심 지류하천 선정과 구조적/비구조적 최적관리기법에 따른 수생태계 건강성 개선 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 예측된 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 등급 자료는 수량-수질-수생태를 유기적으로 연계한 통합 물관리 정책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제55권1호
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• pp.221-233
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• 2016

본 연구는 Rhind & Jowett(2012)이 개발한 코치-선수관계 유지 척도(CARM-Q)를 국내 프로 스포츠 상황에서 활용될 수 있도록 프로야구 코치-선수관계 유지 척도를 재검증하는 것이다. 1차 예비조사는 2014년 국내 프로야구 1군에 등록된 프로야구 코치(29명)와 선수(103명) 총 132명을 대상으로 코치-선수관계 유지에 대한 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 최대우도추정법을 사용하여 잠재적 기본구조를 확인하였다. 코치-선수관계 유지 척도의 타당도를 검증하기 위해 최종 273명(코치 62명과 선수 211명)을 연구대상자로 선정하였다. SPSS 18.0과 AMOS 16.0 프로그램을 이용하여 탐색적 요인분석(EFA), 확인적 요인분석(CFA), 내적일관성, 검사-재검사 신뢰도 분석 그리고 상관관계 분석을 통해 6요인 25문항 프로야구 코치-선수관계 유지 척도가 완성되었다. 분석결과 6요인으로 구성된 한국형 프로야구 코치-선수관계 유지 척도가 재검증되었다. 전반적으로 본 연구에서 확인된 프로야구 코치-선수관계 유지 척도를 다 집단 분석을 통해 드림과 나눔 팀, 또는 1군과 2군 간 경로의 차이를 비교하여 결과를 제공해 보는 것도 의미가 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권5호
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• pp.217-228
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• 2023

비디오 개체 분할은 비디오를 구성하는 영상 프레임 각각에 대해 관심 개체 분할을 수행해야 할 뿐만 아니라, 해당 비디오를 구성하는 프레임 시퀀스 전체에 걸쳐 개체들에 대한 정확한 트래킹을 요구하기 때문에 난이도가 높은 기술이다. 특히 드라마 비디오에서 인물 개체 분할은 다양한 장소와 시간대에서 상호 작용하는 복수의 주요 등장인물들에 대한 정확한 트래킹을 요구하는 특징을 가지고 있다. 또한, 드라마 비디오 인물 개체분할은 주연 인물들과 조연 혹은 보조 출연 인물들 간의 등장 빈도에 상당한 차이가 있어 일종의 클래스 불균형 문제도 있다. 본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 인물 개체 분할 데이터 집합인 MHIS를 소개하고, 등장인물 클래스 간의 심각한 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA를 제안한다. 기존의 비디오 데이터 보강 기법들과는 달리, 새로운 CDVA 보강 기법은 비디오들의 시-공간적 맥락을 충분히 고려해서 목표 인물이 삽입되어야 할 배경 클립 내의 위치를 결정함으로써, 보다 더 현실적인 보강 비디오들을 생성한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA는 비디오 개체 분할을 위한 심층 신경망 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 MHIS 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 유용성과 효과를 입증한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.105-122
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• 2022

최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제6권3호
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• pp.143-156
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• 2004

본 사례는 할인점 시장을 개척하고 시장 선도자로서의 역할을 충실히 수행한 바 있는 이 마트의 경영철학과 비전을 소개하고 이 마트 마케팅전략의 개요를 분석한 후 마지막으로 이 마트의 성과와 과제를 논의하였다. 이 마트는 할인점의 미션으로 '양질의 상품을 가장 저렴한 가격으로 지속적으로 판매하여 고객들에게 실질적인 혜택(이익)을 제공하는 것'으로 결정하고 할인점 업의 본질에 충실하여 할인점 업계의 강자(일인자)를 추구하는 전략을 선택하였고 이를 위하여 이 마트는 "최저가격 할인점 이 마트"라는 슬로건을 전개한 바 있다. 이 마트 브랜드전략의 목표는 '대한민국 1등 할인점' 또는 '소비자가 할인점하면 이 마트를 떠올리게 하는 것', 즉 카테고리의 대표브랜드가 되는 것이었다. 이를 위하여 이 마트는 브랜드 파워를 키우기 위한 다양한 노력을 기울였는데, 이 마트는 브랜드 파워 구축의 성공요인들인 국내 최초 할인점, 소비자들이 선호하는 할인점, 최다점포 보유(전국적인 네트워크), 최고 바잉파워의 형성, 저렴한 가격, 외국계 할인점을 능가하는 경쟁력의 확보, 한국형 할인점의 구축 등을 체계적으로 추진하여 왔다. 이 마트는 체계적인 마케팅활동의 결과로 국내에서 한국형 할인점의 모형을 정착시켜 왔으며 이와 함께 할인점의 고속 성장을 주도하면서 할인점 시장에서 시장 선도기업으로서의 위치를 공고히 해 왔다고 평가할 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.21-30
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• 2023

부분신장절제술 전 수술 계획을 세우기 위해서는 신장 종양의 위치, 형태 및 수술 시 안전 마진 파악이 중요하므로 신장 종양을 정확히 분할하는 것이 필요하다. 그러나 신장 종양은 환자마다 위치 및 크기가 다양하며 소장과 비장 같은 주변 장기와 형태와 밝기값이 유사하여 신장 종양을 분할하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 레이블이 있는 데이터와 없는 데이터를 함께 사용하는 준지도학습 방법 중 하나인 평균-교사모델을 활용하여 신장의 여러 위치에서 발생하는 작은 크기의 신장 종양을 분할하기 위해 신장 위치 정보를 가지는 신장 로컬 가이드 맵을 이용해 신장 종양에 집중하는 평균-교사 네트워크를 제안하고, 신장 종양의 크기에 따른 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안 방법은 신장 주변에 존재하는 종양의 위치를 찾기 위해 신장 로컬 가이드 맵을 사용하여 신장의 국소 정보를 고려함으로써 75.24%의 F1-score를 보였다. 특히 분할이 어려운 작은 크기의 종양에 대한 과소분할을 개선하였으며 nnU-Net보다 적은 양의 레이블 데이터를 사용하여도 13.9% 높은 F1-score를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1693-1705
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• 2023

국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권5호
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• pp.113-119
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• 2023

인프라 구조물은 대부분 경제 성장기에 완공되었다. 이러한 인프라 구조물은 최근 들어 공용연수가 점차 증가하고 있어 노후 구조물의 비중이 점차 증가하고 있다. 이러한 노후 구조물은 설계 당시의 기능과 성능이 저하될 수 있고 안전사고로까지 이어질 수 있다. 이를 예방하기 위해서는 정확한 점검과 적절한 보수가 필수적이다. 이를 위해서는 우선 미세한 균열까지 정확히 탐지할 수 있도록 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술에 수요가 증가하고 있다. 하지만 딥러닝 알고리즘은 다수의 학습 데이터가 있어야 한다. 특히 영상 내 균열의 위치를 표시한 라벨 영상은 필수적이다. 이러한 라벨 영상을 다수 확보하기 위해서는 많은 노동력과 시간이 필요한 실정이다. 이러한 비용을 절감하고 탐지 정확도를 높이기 위해서 본 연구에서는 mean teacher 방식의 학습 구조를 제안하였다. 이 학습 구조는 900장의 라벨 영상 데이터 세트와 3000장의 비라벨 영상 데이터 세트로 훈련되었다. 학습된 균열 탐지 신경망 모델은 300여장의 실험용 데이터 세트를 통해 평가되었고 탐지 정확도는 89.23%의 mean intersection over union과 89.12%의 F1 score를 기록하였다. 이 설험을 통해 지도학습과 비교하여 탐지 성능이 향상된 것을 확인하였다. 향후에 이러한 방법은 라벨 영상을 확보하는데 필요한 비용을 절감하는데 활용될 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.185-203
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• 2020

4차 산업혁명과 함께 ICT(정보통신기술)와 제조업이 융합된 스마트 제조업 시대로 변화하고 있다. 과거의 제조업은 생산효율 증진을 위한 단순 목적으로 공업적인 기술 혁신을 추구했다면, 스마트 제조업에서는 ICT와 융합된 스마트팩토리 구축을 통해 제조 공정과 서비스 형태가 융·복합 플랫폼 형태로 변모하고 있다. 스마트팩토리 구현 기업들은 ICT의 장점을 활용한 이점과 함께, 개방화/융합화/정보화에 따라 발생하게 되는 보안 이슈를 동시에 접하게 된다. 스마트팩토리에서는 ICT를 기반으로 모든 기계와 설비 등이 연결되어 기존에 생각하지 못했던 융·복합적 보안 위협요인에 노출되고 상시적으로 다양한 사이버 위협이 발생할 수 있음으로 보안이 더욱 강화되어야 한다. 보안사고의 위험을 줄이고 스마트팩토리를 성공적으로 도입하기 위해서는, ICT 기술들이 적용되고 있는 스마트팩토리 산업 현장의 특성을 감안하여 우선적으로 적용되어야 할 주요 보안요인들을 도출할 필요가 있다. 본 연구에서는 스마트팩토리 구축 시 적용해야 할 보안요인들의 중요도를 파악하기 위해 단말/네트워크/플랫폼·서비스 범주를 포괄한 '스마트팩토리 보안요인의 계층적 분류 모델'을 제시하고, 스마트팩토리 및 보안 관련 전문가 그룹(기술위원, 사업전문가, 보안전문가)을 대상으로 중요도 평가 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 AHP 기법을 활용하여 다양한 보안 위협으로부터 안전한 스마트팩토리 구현에 필요한 보안요인들의 상대적 중요도를 도출하고 이를 기반으로 스마트팩토리 보안요인간의 우선순위를 제시하였다. 본 연구 결과를 통해, 앞으로 더욱 확산될 스마트팩토리가 보다 안전하게 구축·운용될 수 있도록 스마트 제조업 시대에 필요한 정보보안 확보에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국경제지리학회지
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• 제26권4호
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• pp.458-476
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• 2023

본 연구는 공유지 비극의 극복 방안으로 공동체 자치 모델에 대한 기존 사례 연구를 분석하여 성공적인 공유지 관리의 필요 요소와 방해 요소를 도출한다. 이러한 요소를 성공적 공동체 자치 모델로 인정받는 제주해녀 공동체의 사회·경제적 속성과 비교 분석하여, 현재 당면한 내·외부적 변화 속에서 앞으로도 이러한 공동체 내부 기제가 유용하게 작동될 수 있을 것인지, 향후 제주해녀 공동체 자치의 지속에 필요한 사회·경제적 요소는 무엇인지 밝히는 것을 목적으로 하고 있다. 기존 사례에서 도출된 공동체 자치의 성공과 실패 요인에 따라 제주해녀 공동체 내부 작동 기제를 분석한 결과, 신뢰와 호혜성을 향상시키는 생산과 분배체계, 내재된 공동체 의식, 공식·비공식 조직의 역할 분담과 조직 내 제도화된 명시적, 암묵적 규범은 지속가능성의 내·외부 강점으로 작용했다. 그러나 네트워크의 폐쇄성, 생산성의 위기, 동질성의 약화와 새로운 주체의 등장은 내·외부 약점으로 작용했다. 결론적으로 향후 공유지 관리를 위한 제주해녀 공동체의 지속가능성을 위해서는 해녀학교를 활용한 노동의 재생산 기능의 재정비, 공동체 생업 및 문화 전승 주체의 명확성과 해녀 중심의 권한 유지, 그리고 해녀들의 기타소득 보장 방안 마련이 필요하다.