• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.164-173
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• 2021

최근 도심지의 지반함몰 및 침하, 노후 지하시설물 파손 등 지하공간에 대한 안전 이슈가 증가하고 있어 지하시설물의 정확한 관리가 더욱 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 현장에서 취득하는 지하시설물 실시간 측량 데이터 또는 지하시설물 탐사 후 현장 측량으로 취득한 지하시설물 측량 데이터를 지하공간통합지도 상에 가시화하고, 측량성과로 변환하는 기능을 개발하였다. 또한, 본 연구를 통해 개발한 지하공간통합지도 연계 현장 측량 성과 활용 기능을 사용하여 서울시 은평구 상수관로 매설공사 현장에서 토탈스테이션으로 획득한 측량성과를 지하공간통합지도상에 가시화 하고, 공간정보 성과파일로 변환 및 지하공간통합지도 모바일 센터로 전송하는 현장실증을 수행하였다. 이를 바탕으로 지하공간통합지도가 구축된 지역에서 측량성과를 활용하는 작업 절차를 검증할 수 있었으며, 향후 개선 방향을 검토할 수 있었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권3호
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• pp.305-313
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• 2023

최근의 사회적 분위기에 따라 연구 결과의 사업화에 대한 관심이 증가하고 있다. 건축 시공 분야 역시 신기술에 대한 제품화가 활발히 이루어지고 있는 실정이다. 제품에 대한 사전 분석은 향후 신제품의 시장 진출시 성패를 좌우할 수 있는 중요한 절차 중 하나이다. 따라서 본 연구는 건축 분야에서 개발된 신기술의 제품화를 위한 사전 분석 방법 중의 하나로 경영전략도구로 활용되고 있는 중요도-성취도 분석을 실시하고 이의 적용 가능성을 모색하고자 한다. 본 연구에서는 기 개발된 파이프 라인 검사용 스마트볼 제품을 평가하며, 이를 위하여 제품의 품질, 편리성, 활용가능성의 범주를 설정하였다. 하위 항목으로 17개의 요인을 설정하여 관련 전문가 및 소비 집단을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과 좋은 작업상태 지속 유지 항목, 노력 집중화의 지향 항목, 우선 순위 낮음 항목, 과잉 낭비 가능성 항목을 선정하였으며 각각 항목에 적절한 전략적 방안을 도출하였다. 본 연구는 제품의 중요도 및 성취도 측면에서 상호관계 분석을 실시함으로써 향후 개발을 위한 우선 방향을 도출할 수 있는 방안을 제공하였다.

• 산업융합연구
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• 제21권9호
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• pp.11-21
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• 2023

그동안 CG제작공정의 효율성을 향상시키기 위한 많은 연구가 있었지만, 작업 중간에 결과물의 확인이 어렵고 렌더링 타임에 많은 시간이 소요된다는 문제점을 극복하기는 쉽지 않았다. 그러나 최근 실시간으로 결과물의 확인이 가능한 언리얼 라이브 링크의 활용 가능성이 커지면서 제작공정의 효율성 향상에 대한 기대감이 높아지고 있다. 이에 이 연구에서는 언리얼 라이브 링크를 이용한 3D 애니메이션 제작공정의 효율성을 분석하였다. 이를 위해 마야로 모델링, 리깅, 애니메이션, 레이아웃 작업을 하고 언리얼 라이브 링크를 통해 언리얼 엔진에서 최종 아웃풋 이미지 시퀀스를 도출하는 방식으로 3D 애니메이션을 제작하였다. 그리고 3D 소프트웨어 자체에서 최종 아웃풋 이미지 시퀀스를 을 도출하는 기존의 제작공정과 본 제작공정의 차이점을 비교 분석하였다. 분석 결과 전통적인 3D 애니메이션의 제작공정과 달리 높은 퀄리티의 최종결과물을 보여주는 뷰포트 화면을 통해 작업을 진행함으로써 실시간으로 최종 작업 결과물을 확인하는 것이 가능하였으며, 실시간 화면 캡쳐를 통해 최종결과물을 도출함으로써 작업의 효율성이 극대화되는 것을 알 수 있었다. 최근 3D 애니메이션과 영화 산업현장에서 게임 엔진을 활용하는 사례가 점차 늘고 있는데, 언리얼 라이브 링크를 활용할 경우 작업의 효율성이 매우 극대화될 것으로 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.177-198
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• 2018

최근 경제재로서 수자원(Water Resources)의 속성이 공공재 성격을 동시에 띠면서 수자원기술의 측정과 성과 관리 체계를 확보하고 활용해야 할 필요성이 제기되고 있다. 그 동안 수자원기술의 평가는 대부분 순현재가치(NPV)나 비용편익효과(B/C)를 바탕으로 경제성 평가(Feasibility Study) 혹은 기술(환경)영향평가(Technology Assessment)로 수행되어 왔으며, 연구성과의 확산과 피드백을 받을 수 있는 기술 기반 사업의 경제적 가치를 객관적으로 평가하는 모델은 체계화되지 않았다. 그리하여, 본 연구에서는 K-water(한국수자원공사)가 담당하고 있는 수자원분야의 기술적 특성에 적합한 기술평가 체계를 구축할 필요성을 느끼고, 공익형 수자원기술에 대한 기술가치평가 모델을 개발하여 사례를 실증하고자 한다. 본 연구에 적용된 K-water 평가대상기술은 공공재로서, 사회전반에 기여한 가치 및 성과를 측정하고 관리할 수 있는 도구로 활용 가능하다. 예를 들면, 사회전반에 기여한 가치를 산출하여, 편익의 파급효과에 대한 성과 홍보자료, 혹은 비용 투입 당위성에 대한 근거자료로 활용할 수 있고, 공공기술의 특성상 대규모 연구개발 투입 비용에 대한 정당성을 확보할 수 있다. 따라서, 공공재를 다루는 한국의 대표적 공기업인 K-water가 사업 운영상의 전략을 수립하고 투입개발 비용에 대한 성과산출 근거 기반을 구축할 수 있을 것으로 판단된다. 본 고에서는 K-water가 담당하고 있는 수자원분야의 기술적 특성에 적합한 기술평가 체계를 기반으로, 공익형 수자원기술에 대한 기술가치평가 모델을 개발하여 사례를 실증하였다. 특히, 일본 산업기술종합연구소(AIST)의 평가방법론을 활용하여 연관 편익항목을 기준으로 비용계정에 매칭시킨 후, 기존의 비용-편익 접근법과 FCF(Free Cash Flow)법의 평가체계를 활용하는 'K-water 고유모델'을 제시하였으며 이를 통해 K-water 연구성과 관리체계 상의 파이프라인을 구축하는 동시에 "해수담수화" 관련 기술에 대한 검증을 수행하였다. 수자원 분야 기술의 특성을 반영한 웹기반 가치평가시스템의 설계 구성로직과 평가프로세스를 분석하며, 기술통합관리시스템 상의 공익형 및 수익형 기술가치를 산출하기 위한 각 모델별 참조정보 및 DB 연계로직도 살펴본다. 종래의 타 분야 기술가치평가 시스템이 지닌 재무적 데이터 기반의 사업가치 산출로직에 수자원 특성이 반영된 정성평가지표의 정량화 지수를 함께 반영한 하이브리드형 평가모듈과 실제 웹기반 평가의 UI 구성화면을 검토한다. K-water의 가치평가 모형은 공익형과 수익형 수자원 기술을 구분하여 평가하게 되는데, 먼저 수익형 기술가치평가는 "기술의 경제성"이라고 하는 특성상 외부 산업유형의 수익(Profit)특성을 반영하여 화면을 설계 가능하다. 예를 들어 K-water 기술인벤토리 수도부문 기술은 수처리 멤브레인과 같이 수익 지향 기술이 다수 분포된다. 반면에, 공익형 기술가치평가는 공공의 편익(Benefit)과 비용(Cost)특성을 반영하여 화면을 설계하게 되는데, 댐과 같이 편익을 지향하는 기술을 평가하는데 활용된다. 또한 본 고에서 제시된 비용-편익 기반의 공익형 기술가치평가 모형(K-water 고유 평가모델)에 대한 적정성 검토를 위해 사회적 수명(20년)을 지닌 수자원 기술의 편익흐름 추정으로부터 실제 사례에 적용해 보았으며, 향후에는 다양한 사업환경 특성을 반영한 비즈니스 모델별 평가모형 검증을 추가적으로 수행하고자 한다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권3호
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• pp.473-483
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• 2020

본 논문은 지각된 가치가 적용된 관광 행동의도 정보를 이용한 지능형 클라우드 환경에서의 관광추천시스템을 제안한다. 이 제안 시스템은 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용하여 관광추천시스템에 적용하였다. 본 제안 시스템은 다양하게 수집할 수 있는 관광 정보와 관광객이 평소에 지각하고 있던 가치와 사람의 행동에서 나타나는 의도를 수집 분석하여 관광 추천시스템에 적용하였다. 이는 기존에 활용되던 다양한 분야의 관광플랫폼에 관광 정보, 지각된 가치 및 행동의도에 대한 연관성을 분석하고 매핑하여, 실증적 정보를 제공한다. 그리고 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 선형 모형 구성요소와 신경만 구성요소를 합께 학습하여 한 모형에서 암기 및 일반화 모두를 달성할 수 있는 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용한 관광추천 시스템을 제시하였고, 파이프라인 동작 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 추천시스템은 와이드 앤 딥러닝 모형을 적용한 결과 관광관련 앱 스토어 방문 페이지 상의 앱 가입률이 대조군 대비 3.9% 향상했고, 다른 1% 그룹에 변수는 동일하고 신경망 구조의 깊은 쪽만 사용한 모형을 적용하여 결과 와이드 앤 딥러닝 모형은 깊은 쪽만 사용한 모형 대비해서 가입률을 1% 증가하였다. 또한, 데이터셋에 대해 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 측정하여, 오프라인 AUC 또한 와이드 앤 딥러닝 모형이 다소 높지만 온라인 트래픽에서 영향력이 더 강하다는 것을 도출하였다.