• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.273-281
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• 2019

국가 총에너지 소비량 중 건축물에서 소비하는 에너지는 전체의 10% 이상을 차지고 있다. 이러한 이유로 우리나라는 2025년부터 제로에너지 건물 의무화 정책을 채택하였고, 결국 건축물 에너지 절감 기술에 대한 연구가 요구되고 있다. 건축물 중 빌딩의 에너지 소비 형태를 분석해보면 조명 및 냉난방 에너지가 전체 에너지 소비량의 60% 이상을 차지하고 있는데, 이는 태양광 취득률 및 창문의 개폐 운용과 직접적인 연관이 있다. 본 논문에서는 건축물에너지 관리시스템에 취득 정보를 전송하기 위한 창호용 저전력 IoT 센서 모듈을 개발하기 위해 연구를 진행하였다. 이 모듈은 외부 환경 및 창문 개폐 상태 정보를 실시간으로 빌딩 에너지 관리 시스템에 전송하여 능동적으로 에너지 절감 조치를 취할 수 있게 네트워크를 구성하였다. 모듈에 사용되는 전력은 하베스트 에너지 중 태양광 발전을 이용한 독립적인 전원으로 설계하였다. 전원은 Buck 컨버터를 적용하여 MPPT 제어를 통해 리튬이온 배터리에 4V로 충전하는 방식으로 효율은 약 85.87%이다. 통신은 WiFi 방식을 적용하여 실시간으로 전송할 수 있도록 구성하였다. 모듈의 소비전력 저감을 위해 하드웨어 및 소프트웨어 측면에서 분석하여 저전력 IoT 센서 모듈을 구현에 대한 연구를 진행하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.221-230
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• 2018

기업의 창업가들과 경영자들은 글로벌 대기업들에 의해 지배되고 있는 산업들에서 성공하기 위해 필요한 규모 및 능력을 달성하기 위해서 협력업체들과의 확장된 네트워크를 잘 이용할 줄 알아야 한다는 사실을 목격하게 된다. 기업의 경영자들은 간소하지만 민첩한 기업을 만들고자 한다면, 그들은 어떻게 기업의 조직구조 모델이 운영효율성, 유연성에 영향을 미치게 되는지, 그리고 어떻게 기업 조직을 기업환경과 전략(기회와 위협을 감지하고 대응할 수 있는)에 맞게 조정해야 하는지를 이해해야 한다. 본 연구는 요즘처럼 빠르게 변하고 불확실한 기업 환경에서 생존하고 번창할 수 있는 기업을 만들기 위해 필요한 역량들을 검토한다. 본 논문에 제시된 것 들은 빠르게 변하는 글로벌 경제의 수요에 대처하려 했던 수백 명의 경영자들과 기업창업자들의 지난 20년 동안의 노력의 결과들이다[1]. 본 연구의 결과는 정보기술(IT)이 기업의 성공을 위해 필요한 역량 및 조직구조를 개발하는데 있어서 필요한 가이드라인을 제공한다. 본 연구는 계량적인 연구 모델을 제시하지 못하는 한계점을 가지고 있으나, 최근의 정보기술 환경에서 기업들이 조직의 구조를 설계하는데 있어 고려해야할 점들과 지침을 제공하는 것이 연구의 목적이다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권2호
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• pp.209-218
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• 2021

ORV의 열교환 효율 향상 및 운전 최적화를 위한, first principle 기반 모델링 연구들이 수행되어왔지만, ORV의 열 전달 계수는 시간, 위치에 따라 불규칙한 시스템으로, 복잡한 모델링 과정을 거친다. 본 연구는 복잡한 시스템에 대한 데이터 기반 모델링의 실효성을 확인하고자, LNG 재기화 공정의 실제 운전데이터를 이용해, ORV의 해수 유량, 해수온도, LNG 유량 변화에 따른 토출 NG 온도 및 토출 해수 온도의 동적 변화 예측이 가능한, FNN, LSTM 및 AutoML 기반 모델링을 진행하였다. 예측 정확도는 MSE 기준 LSTM > AutoML > FNN 순으로 좋은 성능을 보였다. 기계학습 모델의 자동설계 방법인 AutoML의 성능은 개발된 FNN보다 뛰어났으며, 모델 개발 전체소요시간은 복잡한 모델인 LSTM 대비 1/15로 크게 차이를 보여 AutoML의 활용 가능성을 보였다. LSTM과 AutoML을 이용한 토출 NG 및 토출 해수 온도의 예측은 0.5 K 미만의 오차를 보였다. 예측모델을 활용해, 겨울철 ORV를 이용해 처리 가능한 LNG 기화량의 실시간 최적화를 수행하여, 기존 대비 최대 23.5%의 LNG를 추가 처리 가능함을 확인하였고, 개발된 동적 예측모델 기반의 ORV 최적 운전 가이드라인을 제시하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권6호
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• pp.541-549
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• 2020

본 연구에서는 H선사 파산전후로 우리나라 외항선사의 재무상태와 손익항목 및 재무비율의 차이분석과 수익성 영향요인을 검정하였다. 첫째로, 파산전후로 업체당 평균자산 등 주요 재무상태 항목은 유의적인 차이가 없는 것으로 나타나고 있다. 그러나, 손익항목은 큰 차이를 보이고 있다. 즉, 총매출액과 해운수입은 H선사 파산전은 평균 4,245억원과 3,817억원이지만 파산이후 년도에는 평균 2,521억원과 2,346억원으로서 절반가량 감소하였다. 대선수입과 용선료도 절반이상 감소하였다. EBIT/매출과 매출액세전이익률 모두 H선사 파산전에 8%와 3%에서 파산후에는 -2%와 -8%로 부(-)의 수준을 보이고 있어 영업수익성이 크게 악화되어 회복되지 않고 있다. 따라서, 국적외항선사의 영업채산성을 증대시키기 위해서는, 매출증대, 비용구조 개선 및 안정적인 물동량 확보를 위한 글로벌 네트워크 구축이 시급한 것으로 보인다. 유동성과 자산효율성도 H선사 파산전보다 파산 후에 훨씬 악화되고 있어 유동성 관리와 자산관리가 중요한 것으로 확인되었다.

• 동남아시아연구
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• 제28권1호
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• pp.173-218
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• 2018

본 연구는 지속가능개발목표(Sustainable Development Goals) 하에 보편적 건강보장(Universal Health Coverage) 달성을 목표로 전 국민의 건강보험 가입을 추진하고 있는 베트남의 보건의료 부문에 주목하여 보건의료 체계와 건강보험법의 개혁 과정에서 나타난 특징을 역사 문화적 맥락을 통해 파악해보고 개발의 관점에서 그 함의를 살펴보고자 한다. UHC의 세 가지 차원, 즉 인구 집단에 대한 보장성 확대, 다양한 의료서비스 제공, 그리고 재정적 보호를 기준으로 베트남 보건의료 부문의 현황을 요약하면 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 2015년 발효된 개정 건강보험법에서 가구 단위의 의무 가입과 그에 따른 건강보험료 정산 방식이 새로운 제도로 시행되고 있다는 점이다. 둘째, 1차 의료시설, 즉 사($X{\tilde{a}}$, Commune)급 단위의 보건소를 중심으로 예방 및 건강관리 서비스를 제공할 수 있는 의료 네트워크가 구축되어 있다는 점이다. 셋째, 의료보험법 및 다양한 제도 시행 이후 공공 지출이 증가하고 민간 지출이 감소하고 있지만 여전히 본인부담 의료비 지출(Out-of-Pocket Expenditure)이 많은 비중을 차지하고 있다는 점이다. 베트남의 사회건강보험 개혁은 현재 과도기이다. 따라서 베트남은 보건의료 체계와 건강보험 제도를 어떻게 구축해 나갈 것인가에 대한 문제가 더욱 중요할 수밖에 없는 시기적 상황에 당면해 있다. 제도와 체계에 대한 개발은 효율성보다는 그것을 고스란히 감당해내야 하는 주체, 즉 해당 사회의 구성원들에게 적절하고 정당한 방식으로 설계되어야 한다. 본 연구는 제도와 문화, 즉 제도를 공유하는 사회적 가치, 가족 문화 그리고 비공식적인 제도 등과의 상호작용 등으로부터 그 함의를 이끌어내고자 하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.43-55
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• 2010

센서 네트워크에서 송신자와 수신자 간의 인증을 위한 ${\mu}TESLA$ 브로드캐스트 인증 기법은 다수의 연구자들에 의해 연구되어 왔지만, 인증지연 문제를 내포하고 있다. Tree-based ${\mu}TESLA$는 ${\mu}TESLA$의 대표적인 인증지연 문제를 해결하였지만, 머클 해쉬 트리 기반 인증서 구조로 인해 메시지 인증시 송신자나 키 체인의 수에 따라 가변적인 오버헤드를 가지는 문제점이 있다. ${\mu}TPCT$-based ${\mu}TESLA$는 하위 머클 해쉬 트리 기반 인증서 구조를 해쉬 체인으로 변경함으로써 고정된 연산량 가지는 인증서 구조를 제안하였다. 하지만, 순차적으로 분배되는 해쉬 체인 값만으로 ${\mu}TESLA$ 파라메타를 인증하므로 데이터 손실률이 높은 네트워크에서는 성공적인 인증을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 XOR 체인 기반 인증서 구조를 이용함으로써 ${\mu}TPCT$-based ${\mu}TESLA$의 장점인 고정된 연산량과 Tree-based ${\mu}TESLA$의 장점인 데이터 손실에도 관대한 인증서 체인 구조를 제안하고자 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.17-27
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• 2020

지역난방 시스템은 서비스 지역 내 열 수요처들을 네트워크로 연결하여 중앙의 저비용 고효율 열 생산설비를 통해 열을 공급하는 에너지 시스템이다. 효율적인 열 공급 시시스템 운영을 위하여 지역 내 열 수요를 정확하게 예측하고 이를 바탕으로 열 생산 계획을 최적화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 지역 내 열수요처별 열 사용량 패턴에 대한 빅데이터 정보로 기계실별 실시간 열량계 정보를 반영한 열수요 예측모형을 제시하였다. 기존에도 열 수요예측에 활용되던 지역 전체 열수요 실적 합계와 함께 수요처별로 설치되어 있는 열량계로부터 실시간으로 수집한 개별 열수요 실적을 예측모형에 반영함으로써 열 수요처별로 상이한 열사용 패턴을 반영한 열 수요 예측이 가능할 것으로 기대된다. 지역난방 기업의 실제 열수요 실적을 바탕으로 열수요 예측 정확도를 측정한 결과 계절에 상관없이 기본 모형 대비 열량계 빅데이터를 반영할 경우 정확도가 올라가는 것으로 분석되었으며, 향후 열수요처별 다양한 형태의 데이터를 추가로 반영함으로써 열 수요 예측 정확도 향상이 가능할 것으로 예측된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.141-148
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• 2022

최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.160-168
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝과 구체의 형태 변형 방법을 이용한 단일 이미지에서의 3D mesh 재구축 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 근처의 가까운 점들을 연결하여 모서리 또는 면을 구축하는 방식과 다르게 딥러닝 네트워크을 통하여 구체의 꼭짓점의 위치를 사물의 3D 포인트 클라우드와 매우 유사하게 수정한다. 3D 포인트 클라우드를 이용하므로 메모리가 적게 필요하며 구체의 꼭짓점에 오프셋 값 사이에 덧셈 연산만을 수행하기 때문에 더 빠른 연산이 가능하다. 두 번째, 수정한 꼭짓점에 구체의 면 정보를 씌워 3D mesh를 재구축한다. 구체의 꼭짓점의 위치를 수정하여 생성한 3D 포인트 클라우드의 점들의 간격이 일정하지 않을 때에도 이미 점들 사이의 연결 여부를 나타내는 구체의 면 정보라는 3D mesh의 면 정보를 가지고 있어 표현의 단순화나 결손을 방지할 수 있다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 공개된 표준 데이터셋인 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 IoU 값이 0.581로, chamfer distance 값은 0.212로 산출되었다. IoU 값은 수치가 높을수록, chamfer distance 값은 수치가 낮을수록 우수한 결과를 나타내므로 다른 논문에서 발표한 기법들보다 3D mesh 재구축의 결과에서 성능의 효율성이 입증되었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권5호
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• pp.127-134
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• 2022

본 연구에서는 장기재령(4~6년)으로 양생된 플라이애시 콘크리트를 대상으로 촉진 염화물 이온 통과 시험을 수행하였다. 콘크리트 배합은 3수준의 물-결합재 비(0.37, 0.42, 0.47)와 2수준의 플라이애시 치환율(0, 30 %)을 가지고 있었으며, 시간 의존적으로 개선되는 통과 전하량을 정량적으로 분석하였다. 또한 실험결과를 GRU 알고리즘을 고려한 단별량 시계열 모델을 적용하여 학습하였으며, 그 예측값을 평가하였다. 통과전하량 실험 결과, 플라이애시 콘크리트는 물-결합재 비에 의한 통과 전하량의 변화가 재령이 증가함에 따라 점차 감소하였으며 OPC 콘크리트에 비하여 우수한 염해저항성을 나타내었다. 최종 평가일인 6년에서 플라이애시 콘크리트는 모든 물 결합재 비 조건에서 'Very low' 등급에 해당되는 통과 전하량이 평가되었지만, OPC 콘크리트의 경우 가장 높은 물-결합재 비를 갖는 조건에서 'Moderate' 등급을 나타내었다. 메인 알고리즘으로서 사용한 GRU 알고리즘은 시계열 데이터를 분석할 수 있고 연산 속도가 빠른 장점을 갖고 있다. 4개의 은닉층을 갖는 딥-러닝 모델이 고려되었으며 결과값은 실험값을 합리적으로 예측하고 있었다. 본 연구의 딥-러닝 모델은 단변량 시계열 특성만을 고려할 수 있는 한계점이 존재하지만 추가 연구를 통해 콘크리트의 강도 및 확산계수와 같은 다양한 특성을 고려할 수 있는 모델이 개발 중에 있다.