• 한국건축시공학회지
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• 제23권5호
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• pp.583-593
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• 2023

건축 프로젝트의 안전 성과를 효과적으로 평가하기 위해서는 당해 사업의 공사특성과 현장 실행을 분리하여 검토할 필요가 있다. 본 연구는 실제 사고사례 데이터를 활용하여 건축공사 안전사고에 유의미한 영향을 미치는 공사특성 요인과 현장 실행 요인을 분석하였다. 안전사고의 유형을 사망사고와 다인 부상사고로 설정하고, 독립변수로 공사특성 변수, 현장 실행 변수, 외부환경 변수를 투입하여 이항로짓 모형을 구축하여 유의미한 변수와 그 영향력을 파악하였다. 분석 결과, 사망사고 발생 확률에 영향을 미치는 공사특성 요인은 공사비가 절대적이었다. 반면, 사망사고 및 다인 부상사고에서 현장의 안전 실행 변수들이 영향력이 컸다. 이는 건설 프로젝트의 안전 성과를 측정할 때 공사비에 따라 프로젝트를 분류하고 보정하는 것만으로도 충분한 설명력을 가지며, 사업의 안전 성과를 평가할 때는 현장의 다양한 노력과 조치를 성과지표에 반영하기 위한 노력을 필요하다는 점을 시사한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.27-36
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• 2024

본 논문에서는 2024년 7월 1일 협약 이행을 앞둔 국제선급협회의 공통규칙 - 선박의 사이버 복원력을 분석하여 5가지 요구조건과 17개의 세부사항, 선박 사이버 복원력에 따라 제출되거나 유지관리되어야 하는 문서들을 기준으로 선박 전주기 동안의 선박 사이버 복원력 대응을 위한 기술로 선급 인증 문서·설계서 등의 문서관리, 보안이 강화된 네트워크 구성, 사고 대응을 위한 프로세스 정립과 소프트웨어 도구를 이용한 형상관리, 네트워크 통합관리, 멀웨어 보호, 보안 관리 솔루션으로 선박 네트워크 보안 위협탐지와 실시간 대응이 가능한 기술을 제안하였다.

• 대한한의학방제학회지
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• 제32권1호
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• pp.1-9
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• 2024

Objective : This study aims to assess the potential of utilizing large language models in pattern identification education by developing a simulated patient with fatigue and dual deficiency of the heart-spleen pattern. Methods : A simulated patient dataset was constructed using the clinical practice examination module provided by the National Institute for Korean Medicine Development. The dataset was divided into patient characteristics, sample questions, and responses, and utilized to design the system, assistant, and user prompts, respectively. A web-based interface was developed using the Django framework and WebSocket. Results : We developed a simulated fatigue patient representing dual deficiency of the heart-spleen pattern through prompt engineering. To make practical tools, we further implemented web-based interfaces for the examinee's and evaluator's roles. The interface for examinees allows one to examine the simulated patient and provides access to a personalized number for future access. In addition, the interface for evaluators included a page that provided an overview of each examinees' chat history and evaluation criteria in real-time. Conclusion : This study is the first development of an educational tool integrated with a large language model for pattern identification education, which is expected to be widely applied to Korean medicine education.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.251-264
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• 2008

정확하고 신뢰성 있는 실시간 교통자료의 수집은 다양한 교통운영관리 전략의 구현 및 교통정보제공을 위한 필수요소이다. 본 연구에서는 보다 seamless한 고급 교통정보가공을 위해 차량 간 무선통신기술(Vehicle-To-Vehicle Communication; V2V)을 활용한 새로운 교통정보수집체계를 제안하였다. GPS를 이용하여 개별차량의 주행궤적을 추출하고 V2V를 이용한 교통정보수집 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 교통정보수집체계의 기술적 요구사항분석을 위해 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 평가체계를 개발하였다. 미시적 교통시뮬레이터 AIMSUN으로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하고, 이를 이용한 구간통행시간 산출기법을 몬테카를로 시뮬레이션 기반 평가체계에 결합하여 기술적 요구사항을 도출하였다. 구간통행시간 정확도에 영향을 미치는 요인으로서 V2V 및 개별차량 주행궤적 추출이 가능한 equipped vehicle의 market penetration rate, V2V 통신반경, 통행시간 산출주기를 분석하였다. 또한, 제안된 시스템의 기술적 타당성 확인을 위해 prototypical implementation을 수행하였다. 본 연구의 결과물은 보다 seamless하고 정확한 교통정보가공을 위한 차세대 수집시스템 개발 및 구현을 위한 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제18권4호
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• pp.89-106
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• 2016

모바일 기술과 비디오 스트리밍 기술이 발달하고 미디어 플랫폼이 다변화 되면서 '페이스북 라이브', '아프리카 TV'와 같은 모바일 개인방송은 기존 IT 시스템과는 다른 수용 패턴을 보이고 있다. 모바일 개인방송 시청 요인에는 오락적 동기가 가장 큰 비중을 차지하므로 기존의 외재적, 생산적 동기 중심의 시스템 수용 이론으로는 연구의 한계가 있다고 판단하였다. 이에 본 연구는 오락적 동기 시스템 수용 분석에 특화된 HMSAM(Hedonic-Motivation System Adoption Model)을 이론적 틀로 활용하여 모바일 개인방송 시청자의 수용 요인에 어떠한 오락적 동기가 작용하는지 실증적으로 알아보고자 하였다. 연구 변인에는 즐거움(Joy), 시간 흐름 미인지(Temporal Dissociation), 현실도피감(Escapism), 몰입(Focused Immersion)과 같은 내재적 동기가 포함되었다. 또한 인지된 사용 용이성(Perceived Ease of Use), 인지된 유용성(Perceived Usefulness), 시청 의도(Intention to Watch) 변인도 포함되었다. 연구 분석은 Multi-indicator 모형의 구조방정식을 통하여 변수들 간의 인과관계와 유의성을 검증하였다. 연구 결과, 모바일 개인방송 시청의 즐거움은 시간 흐름 미인지, 현실도피감, 인지된 사용 용이성과 긍정적(+)인 관계를 맺고, 시청의도와 몰입에도 긍정적(+)인 영향을 주었다. 현실도피감 역시 몰입에 긍정적(+)인 영향을 주었다. 본 연구는 오락적 동기 시스템 수용에 대한 최신 연구인 HMSAM 모델을 이론적 틀로 활용하여 모바일 개인방송 시청 요인들을 새롭게 분석하였다는 점에 의의가 있다. 향후 재미와 오락의 개념을 더 세분화하고, 미디어의 능동적 수용과 수동적 수용을 추가적으로 살펴본다면 더욱 발전된 후속 연구가 진행될 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제43권2호
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• pp.214-224
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• 2024

소노부이는 수중에서 음파를 활용하여 정보 수집을 수행하는 장치로, 엔진 소음이나 다양한 음향 특성을 감지하여 수중 표적을 정확하게 탐지하는 대잠전에 효과적인 탐지체계이다. 다중상태 시스템에서의 기존 소노부이 배치 방식은 고정된 패턴이나 휴리스틱 기반의 규칙에 의존하므로, 예측하기 힘든 수중 표적의 기동으로 인해 소노부이 투하 개수 및 작전 소요 시간 측면에서 효율적인 배치를 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 기존 소노부이 배치 방식의 한계를 극복하기 위해, 수중 표적의 이동을 고려한 시뮬레이션 기반의 실험 환경에서 강화학습을 이용한 무인항공기의 소노부이 최적 배치를 제안한다. 제안한 방법은 Unity ML-Agents를 통해 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘을 이용하여 가상 작전환경과 실시간 상호작용하며 무인항공기를 학습한다. 소노부이 투하 개수 및 음원 및 수신기 간의 비용을 고려한 보상 함수를 설계하여 효과적인 학습이 가능하게 한다. 동일한 실험 환경에서 강화학습을 적용한 배치 방식과 기존 소노부이 배치 방식을 비교한 결과, 탐지 성공률, 투하된 소노부이 개수, 작전 소요 시간 측면에서 강화학습을 적용한 배치 방식이 가장 우수한 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.427-436
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• 2016

도심지에 지진, 산사태 등과 같은 재난 발생 시 건물 및 지하 구조물 붕괴로 인해 잔해 내부에 다수의 매몰자가 발생된다. 이때 인명탐지를 위해 주로 음향, 영상 및 전파 등을 활용한 탐지 장비 등이 활용되나 고가이며, 붕괴지 상부로의 직접 투입으로 인한 2차 붕괴위험 및 장비 운용 성능 저하로 인해 신속하고 높은 신뢰성을 갖는 인명탐지 기술이 활용되지 않고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 매몰자의 휴대 기기에서 송출하는 Wi-Fi 신호 및 기압정보를 제공받아 매몰자의 3차원 위치를 탐색하는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재 가능한 무선신호 기반 인명탐지 모듈을 개발하였다. 또한 드론의 비행동안 매몰자 휴대기기 정보를 실시간으로 수집하여 해당 정보를 지상부에 전송하여 신뢰성 있는 매몰자의 3차원 위치정보를 제공하도록 하는 모듈 개발 프레임워크를 제시하였다. 이를 통해 인명탐지 모듈의 개발과 현장 테스트를 통해 적용 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과는 향후 대형 건물 붕괴와 같은 재난 시 매몰자에 대한 매몰 위치의 신속한 탐지 및 구호와 실종자 수색을 위한 핵심기술로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.71-90
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• 2012

오랜 기간에 걸쳐 다양한 분야에서 연구되었음에도 불구하고 전통적인 통제이론의 관심은 단순한 업무에 머물러 있다. 최근에 시작된 정보시스템 개발을 대상으로 한 연구도 실제 프로젝트에서 관찰되는 통제 현상의 일부분에 대한 설명에 그치고 있다. 이 연구는 정보시스템 개발 통제에 대한 종합적인 설명과 이해에 도움이 되는 개념과 구조의 식별과 분석에 초점을 둔다. 이 연구는 조직론과 경제학의 통제이론을 기반으로 한다. 통제 관점의 업무 분석에 적용할 수 있는 개념 틀을 제공하고, 이를 바탕으로 정보시스템 개발 업무의 특징을 분석하였다. 통제방법과 설계에 대한 논의 결과는 실무 프로젝트의 통제체계를 설계할 때 출발점으로 삼을 수 있다. 통제 네트워크의 분석으로 프로젝트의 통제에는 통제자와 피통제자가 연결된 복잡한 네트워크 구조가 필요하다는 것을 밝힐 수 있었다. 계약 방식의 차이로 발생하는 내부 개발과 외부 개발의 대리 문제와 대리 비용의 차이가 매우 크다는 것도 분석되었다. 연구의 결과는 계획과 실행에 치중된 정보시스템 개발에 관한 연구의 균형을 회복하고, 기존 연구 결과를 확장하여 개발 프로젝트의 통제에 관한 이해의 폭을 넓혀줄 것으로 기대한다. 실무적으로 연구 결과는 1) 통제의 구체적인 방법과 네트워크의 설계 지침으로 활용할 수 있으며, 2) 외주 개발에 내재하는 대리 위험에 대한 경각심을 높여줄 것이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.28-36
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• 2022

매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.159-174
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• 2023

본 논문에서는 효과적으로 AI 프로젝트 및 신사업을 선정할 수 있는 방법론을 제안했다. AI 기술은 다양한 산업 분야에서 기업의 비즈니스를 고도화하고 산업 전체의 부가가치를 증대시킬 수 있는 기술이다. 기업가정신 연구 분야에서도 AI 기술은 중요한 소재가 되고 있다. 기업들은 AI 기술을 이용해 새로운 비즈니스를 창업하거나 기존 기업 내에서 신사업을 추진하고 혁신을 추진한다. 그러나 기업에서 AI 프로젝트를 선정하고 추진하는 의사결정 과정에서는 다양한 제약사항과 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 모폴로지(Morphology)와 AHP 및 TOPSIS 결합 모형을 통한 AI 프로젝트 선정의 새로운 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 AI 기술의 기술적 타당성과 현업의 사용자 요구조건을 동시에 고려하여 AI 프로젝트를 선정할 수 있도록 도와준다. 이 연구에서는 HR 분야의 다수 AI 프로젝트를 결정하고자 하는 실제 기업에 제안 방법론을 적용하고 그 결과를 평가했다. 이를 통해 방법론의 현실 적용 가능성을 확인하였으며, 기업의 AI 프로젝트 관련 의사결정에 유용하게 활용하기 위한 방법을 제시했다. 이 연구에서 제안하는 방법론은 사내 기업가정신(Intrapreneurship) 효과를 증진시키는 차원에서, 기업이 고려하는 여러 AI 프로젝트에 대하여 합리적인 방법으로 선정에 대한 의사결정의 프레임워크를 제시한다는 점에서 의미가 크다.