• 대한토목학회논문집
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• 제29권2A호
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• pp.171-179
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• 2009

콘크리트의 공극률은 유해인자의 주된 이동통로가 될 뿐 아니라, 수분을 보유할 수 있는 역할을 하게 되므로, 열화물질 이동 저항성을 평가할 수 있는 주된 지표가 되고 있다. 내구성에 대한 연구가 중요해짐에 따라, 공극구조를 기본으로 하는 열화모델이 최근 들어 개발되고 있으며, 공극구조와 내구특성간의 관계는 매우 중요하게 평가되고 있다. 본 연구는 5가지의 다른 물-시멘트비(40%, 45%, 50%, 55%, 60%)를 가진 시멘트 모르타르를 제조하여, 공극률을 포함한 다양한 내구성 실험을 수행하였다. 내구특성 실험은 기본적인 압축강도 실험을 포함하여, 투기성 실험, 염화물 확산계수 실험, 흡수율 및 수분 확산계수 실험 등이 수행되었다. 평가된 내구성 실험결과는 물-시멘트비와 공극률에 따라 분석되었다. 공극률이 1.45 배 높아질수록, 강도는 0.6배 수준으로 감소하였으며, 투기성, 염화물 확산계수, 흡수율, 수분확산계수는 각각 2.3배, 2.1배, 5.5배, 그리고 3.7배 수준으로 증가하였다. 이러한 내구특성 변화율은 높은 상관성을 보이며, 공극률에 따라 선형적으로 변화함을 알 수 있었다. 한편, 실험결과와 문헌분석을 통하여, 목표내구성능을 설정하였으며, 이에 따라서 고내구성 콘크리트를 위한 공극를을 제안하였다.

• 정보관리학회지
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• 제39권4호
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• pp.269-306
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• 2022

본 연구는 성숙도 모델 개념을 활용하여 디지털 전환 성과를 측정할 수 있는 지표 개발을 시도하였다. 디지털 전환을 위해서는 단순한 서비스 개선이 아니라 조직, 업무 변화까지를 고려할 필요가 있다. 여기서는 우리나라의 대표적인 과학기술정보서비스 기관인 KISTI의 디지털 전환 측정을 위한 모델 개발을 목표로 하였다. KSITI는 이미 디지털 전환을 위한 BPR 작업을 수행한 바 있으며, 성숙도 모델 개념을 차용하였다. 단, BPR에서는 해당 결과를 측정할 수 있는 방법은 존재하지 않는다. 본 논문에서는 성숙모 모델을 기반으로 디지털 전환을 측정할 수 있는 지표를 개발하였다. 지표개발은 모델 개발과 평가 두 가지 방법으로 수행하였다. 모델 구성을 위한 사례는 기존 KISTI에서 수행한 관련 연구, 다양한 국내·외 사례를 통해 이루어졌다. 검증 전 모델은 대분류를 기준으로 기술(37개), 데이터(45개), 전략(18개), 조직(인력)(36개), (사회적)영향력(14개)이었다. 검증 후에 최종 모델은 기술(20개/17개 지표 탈락), 데이터(36개/9개 지표 탈락), 전략(18개/유지), 조직(인력)(30개/6개 지표 탈락), (사회적)영향력(13개/1개 지표 탈락)으로 구성되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.825-834
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• 2023

인터넷 쇼핑에서 상품의 사진과 동영상을 대체해 3D콘텐츠와 웹 3D 소프트웨어로 사용자에게 친숙한 이미지를 제공하려는 시도가 이어지고 있다 본 연구에서는 2D 이미지를 3D로 변환하여 고객들이 다양한 위치에서 상품을 파악할 수 있는 웹 3D 기술에 접목시키고 변환에 필요한 비용과 계산 시간을 줄일 수 있는 자동 변환기술을 제안하였다. 단 8대의 카메라 만을 사용하여 마네킹을 회전하는 턴테이블 위에 올려 놓고 촬영하는 시스템을 개발하였다. 이러한 시스템에서 촬영한 이미지에서 옷 부분만 추출하기 위해 U-net을 이용하여 마커를 제거하고, 배경 영역과 마네킹 영역의 컬러 특징 정보를 파악하여 옷 영역만을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 이용하면 이미지를 촬영한 후 옷 영역만을 추출하는데 걸리는 시간이 이미지 하나당 2.25초며, 한 개의 옷에 대해 64장의 이미지를 촬영하는 경우에 총 144초(2분 4초)가 소요되어 매우 우수한 성능으로 3D오브젝트를 추출할 수 있다.

• 지역과문화
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• 제4권1호
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• pp.1-26
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• 2017

21세기는 문화의 시대로 불릴 만큼 문화를 고부가가치 전략산업으로 인식하고 있으며 문화산업은 다양한 파급효과로 인해 타 산업의 부가가치를 높여줌으로써 지역경제발전에 견인차 역할을 하고 있다. 이와 같은 문화산업을 발전시키기 위한 제도적 장치로 문화산업진흥기본법이 제정되었고 이를 근거로 2010년 중앙정부로부터 안동시 중구동과 서구동 일원을 문화산업진흥지구로 지정받았으나 2017년 현재까지 활성화되지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 안동시 문화산업진흥지구의 현황 및 문제점을 파악해 보고 발전방향성을 논의해 보고자 한다. 연구방법은 문화산업 관련 전문가와 실무자를 대상으로 AHP 분석법을 활용한 설문조사를 실시하여 분석하였다. 설문의 타당성과 신뢰성 검증은 SPSS 23을 사용했으며 AHP 분석에서 가중치와 일관성지수 산출은 VBA를 활용하였다. 분석 결과 안동시 문화산업진흥지구를 활성화시키기 위한 상위계층의 3가지 요소(경제성, 공공성, 사회성)중에서 경제성이 가장 중요한 요소로 조사되었다. 중위계층의 경우 경제성 항목에서는 일자리 창출이, 공공성 항목에는 문화산업 정착 환경조성이, 사회성 항목에서는 도심문화 활동 활성화가 중요한 요소로 분석되었다. 이와 같은 요소를 중심으로 안동시 문화산업진흥지구 활성화 추진방향을 종합적으로 분석한 결과 공연 관련 산업을 집중 육성해야 한다는 결론이 도출되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.93-101
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• 2023

최근 기온 상승, 가뭄, 홍수 등 기후변화가 세계적인 문제로 대두되고 있으며, 농업분야에서는 작물의 특성과 생산성에 많은 영향을 미칠 것으로 예측하고 있다. 천궁은 전통적으로 사용되는 한약재뿐만 아니라 건강기능식품, 천연물의약품, 생활소재 등 다양한 산업적 원료로 활용되고 있으나, 연작장해, 기후변화 등 위협 요인으로 인한 생산성이 감소되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 기후변화에 취약한 대표 약용 작물인 천궁의 기후변화 시나리오에 따른 생리 활성 성분 지표를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 먼저 기상 정보와 생리 반응, 생리 활성 성분 정보의 수집 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 CTGAN 알고리즘을 이용하여 데이터를 증강하였다. 증강 데이터 품질 측정을 위해 Column Shape, Column Pair Trends를 이용하였으며 평균 88% Overall Quality를 달성하였다. 증강 데이터를 이용하여 지상부와 지하부로 나누어 페놀과 플라보노이드 함량을 예측하기 위해 5가지 모델 RF, SVR, XGBoost, AdaBoost, LightBGM을 이용하여 평가하였다. 모델 성능 평가 결과 XGBoost 모델이 천궁 생리 활성 성분 예측에 가장 우수한 성능을 보였으며, SVR 모델 대비 약 2배 정도의 향상된 정확도를 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.883-896
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• 2023

인간 활동 영역이 산지 곳곳에 퍼져 있는 한국에서는 산불이 주거지역이나 각종 시설물을 위협하는 경우가 잦다. 따라서 산불 이후 대책 마련과 피해 복구를 위해 피해 범위를 빠르게 파악할 필요가 있으며, 이러한 경우 원격탐사가 유용한 도구가 될 수 있다. 본 연구에서는 2019년 4월에 발생한 고성·속초 산불 피해지역에 k-nearest neighbor (kNN) 알고리즘을 적용하여 피해 범위를 탐지하는 실험을 수행하였다. 다양한 인공지물을 포함하는 지표와 숲이 혼재된 지역 특성을 고려하여 적절한 공간 해상도와 시간 해상도를 제공하는 Sentinel-2 multispectral instrument (MSI) 자료를 사용하였다. Sentinel-2 MSI의 여섯 밴드와 정규식생지수(NDVI), 정규탄화지수(NBR)를 분류 특성으로 사용하였다. 산불 피해지역과 비피해 지역에서 무작위로 추출된 2,000개 지점 정보를 이용하여 kNN 분류기를 훈련시켰다. 분류 성능을 높이기 위해 데이터에서 특이값을 제거하고 임상도를 병용하였다. 다양한 이웃(neighbor) 수와 분류 특성 조합을 적용하여 산불 후 데이터를 이용한 실험과 산불 전후 데이터 차이를 이용한 실험을 수행하였다. 산불 전후 데이터 차이를 이용하였을 때 더 우수한 분류 성과를 얻을 수 있었지만, 산불 후 데이터만을 이용한 경우에도 피해지역의 범위를 파악할 수 있었다.

• 천문학회지
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• 제56권2호
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• pp.213-224
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• 2023

Type II solar radio bursts show frequency drifts from high to low over time. They have been known as a signature of coronal shock associated with Coronal Mass Ejections (CMEs) and/or flares, which cause an abrupt change in the space environment near the Earth (space weather). Therefore, early detection of type II bursts is important for forecasting of space weather. In this study, we develop a deep-learning (DL) model for the automatic detection of type II bursts. For this purpose, we adopted a 1-D Convolution Neutral Network (CNN) as it is well-suited for processing spatiotemporal information within the applied data set. We utilized a total of 286 radio burst spectrum images obtained by Hiraiso Radio Spectrograph (HiRAS) from 1991 and 2012, along with 231 spectrum images without the bursts from 2009 to 2015, to recognizes type II bursts. The burst types were labeled manually according to their spectra features in an answer table. Subsequently, we applied the 1-D CNN technique to the spectrum images using two filter windows with different size along time axis. To develop the DL model, we randomly selected 412 spectrum images (80%) for training and validation. The train history shows that both train and validation losses drop rapidly, while train and validation accuracies increased within approximately 100 epoches. For evaluation of the model's performance, we used 105 test images (20%) and employed a contingence table. It is found that false alarm ratio (FAR) and critical success index (CSI) were 0.14 and 0.83, respectively. Furthermore, we confirmed above result by adopting five-fold cross-validation method, in which we re-sampled five groups randomly. The estimated mean FAR and CSI of the five groups were 0.05 and 0.87, respectively. For experimental purposes, we applied our proposed model to 85 HiRAS type II radio bursts listed in the NGDC catalogue from 2009 to 2016 and 184 quiet (no bursts) spectrum images before and after the type II bursts. As a result, our model successfully detected 79 events (93%) of type II events. This results demonstrates, for the first time, that the 1-D CNN algorithm is useful for detecting type II bursts.

• 벤처창업연구
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• 제18권6호
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• pp.133-145
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• 2023

본 연구에서는 제2벤처붐에 따른 VC의 스타트업 투자와 해당 주식에 대한 투자자들의 반응을 살펴보고자 하였다. VC는 비상장기업에 투자 후 기업가치를 제고하여 주식시장에 상장하고, 의무보유 기간 이후 매각함으로써 수익을 창출한다. 주식시장의 투자자들이 VC들의 투자방식에 적응하였는지 여부를 검증하기 위해 의무보유 기간 종료 전후 주식가격 변화에 차이가 존재함을 가정하였으며, 2017년 하반기 이후 기반이 마련된 제2벤처붐의 영향에 따른 차이를 살펴보기 위해 과거(2015년부터 2017년까지)와 최근(2020년부터 2022년까지)의 주가 영향을 비교 분석하였다. 본 연구의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 의무보유 기간 종료에 따른 주가 변화는 과거에 종료일 전후 초과수익을 올릴 수 있었던 것과 달리 최근에는 시장보다 낮은 수익을 갖는 것으로 나타났다. 둘째, 의무보유 기간별 주가에 미치는 영향을 분석한 결과, 1개월과 12개월에서만 유의한 영향을 보여주었다. 특히, 제2벤처붐 이후 의무보유 기간이 1개월인 벤처금융 및 전문투자자의 주식은 의무보유에 대한 정보에 미리 반응하는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 VC투자 여부에 따른 주가 영향에서는 제2벤처붐 이전과 달리 이후에 VC투자여부에 따라 누적초과수익률에서 차이가 존재하였다. 시사점으로는 첫째, VC들은 회수 전략을 변경할 필요성이 존재한다. VC들의 투자 및 회수 방식은 정보비대칭을 기반으로 하고 있는데, 분석결과 해당 정보로는 시장초과수익률을 달성하기 어렵기 때문이다. 둘째, 의무보유 권장기간 변경에 대한 고민이 필요하다. 상장 후 갑작스러운 주가 하락을 방지하기 위한 제도의 목적과 달리 의무보유 대상 주식은 오히려 가격 하락위험에 노출될 수 있기 때문이다. 따라서 의무보유 대상 및 권장기간을 재고하여 상장 후 투자자 보호에 대한 논의가 필요하다.

• 벤처창업연구
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• 제18권6호
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• pp.27-40
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• 2023

본 연구는 청년창업기업의 생존요인을 분석한 것으로 기술보증기금이 청년창업기업 보증을 지원하기 위해 2012년부터 2015년까지의 기간에 평가한 3,540개 사의 평가자료를 기초로 이루어졌다. 청년창업기업 보증 대상은 창업자 연령이 39세 이하이다. 청년창업기업의 생존여부를 종속변수로, 창업자 특성, 창업환경, 창업전략을 독립변수로 정의하였다. 생존은 보증사고 발생 여부 기준으로 12개월, 36개월, 60개월, 84개월 생존으로 각각 정의하여 측정하였다. 창업자 특성은 기업가정신, 지식수준, 개발역량으로 정의하였다. 창업환경은 경쟁상황, 대체품과의 비교우위로 정의하였다. 창업전략은 아이템의 참신성, 사업화 계획, 자금조달계획으로 정의하였다. 이들 독립변수의 측정은 기술보증기금의 청년창업기업보증 심사자료를 활용하였다. 가설검정을 위해 Cox 비례위험모형을 활용하였다. 분석 결과, 창업자 특성의 항목인 지식수준, 개발역량과 창업전략의 항목인 자금조달계획이 12개월, 36개월, 60개월, 84개월 생존기간 모두에서 유의한 변수이다. 창업전략의 항목인 아이템의 참신성은 36개월, 60개월, 84개월 생존에서 긍정적인 영향을 미쳤다. 창업자 특성의 기업가정신은 12개월 생존에서만 유의하였다. 창업환경은 생존에 의미 있는 영향을 미치지 못한다. 생존에 중요한 순서는 자금조달계획, 지식수준, 아이템의 참신성, 개발역량 순으로 파악되었으며, 이중 초반에서는 창업자의 지식 수준이 후반에는 자금조달계획이 가장 큰 영향을 미치고 있다.

• 대한통합의학회지
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• 제12권1호
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• pp.49-62
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• 2024

Purpose : This study was conducted to compare two non-face-to-face exercise interventions depending on whether mobile applications and wearable exercise aids are used to find out which interventions are more effective in improving senile sarcopenia. Ultimately, it was conducted to provide basic data for developing non-face-to-face intervention methods to improve sarcopenia. Method : In this study, 18 elderly sarcopenia and possible sarcopenia aged 65 or older were randomly assigned to the digital and self-exercise intervention groups. The digital exercise intervention group performed eight exercise programs with mobile applications and wearable exercise aids to record and manage the elderly performing the programs in real time. And the self-exercise intervention group performed the same program on its own as implemented in the digital exercise group. The intervention was applied for 8 weeks, and before and after the intervention, sarcopenia evaluation and physical function evaluation were performed. Results : In the digital exercise intervention group, arm muscle mass, skeletal muscle index, SPPB, 5TSTS, and BBS were improved, and in the self-exercise intervention group, grip strength, SPPB, 5TSTS, and BBS were improved. Conclusion : It was confirmed that both groups are effective in improving physical performance and physical function, the digital exercise intervention is effective in improving muscle mass and self-exercise intervention is effective in improving muscle strength. Therefore, this study proposes to apply intervention methods separately according to the indicators to improve and prevent sarcopenia, and also simplify the instructions of applications used to improve sarcopenia and to create an environment where users can be trained regularly on how to use it. And, In the future, studies for the development of devices to be designed to help non-face-to-face exercise interventions or studies on the differences between face-to-face and non-face-to-face exercise interventions should be conducted in terms of the effect of improving sarcopenia.