• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권3호
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• pp.39-47
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• 2022

국내의 공동주택 보급률 증가에 따라 층간소음으로 인한 문제가 증가하고 있다. 이를 예방하기 위하여 바닥 충격음 차단 구조에 대한 수요가 높아지고 있으며 해당 구조에 대한 성능 인증이 이뤄지고 있지만 소음 차단 성능이 현장에서는 재현되지 않는다는 문제점이 있다. 해당 구조가 제 성능을 발휘하기 위해서는 일정 두께 이상의 마감 모르타르 타설이 필요하며, 해당 구조의 시공 적정성 판정을 위하여 GPR을 이용한 두께 측정 실험을 진행하였다. 본 연구에서 개발한 두께 측정 알고리즘은 측정된 데이터를 기반으로 상대유전율을 설정할 수 있어 정확한 두께 값을 측정할 수 있다. 네 종류의 바닥 충격음 차단 인증 구조에서 GPR 두께 측정 실험을 진행하였으며, GPR 데이터와 천공 측정 데이터 간 평균 오차는 1.95mm로 나타났다. 또한 마감재 유무가 측정값에 미치는 영향을 조사하기 위하여 총 3가지 종류의 마감재를 배치하고 실험을 진행으며, 평균 오차는 1.70mm로 나타났다. 추가적으로 장비의 샘플링 오차, 개발 알고리즘 변수, 천공 오차등을 종합적으로 고려하였을 때, GPR 계측 및 제안 알고리즘은 매우 높은 정확도로 슬래브 마감 모르타르의 두께 측정에 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권3호
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• pp.30-41
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• 2022

자율주행, 전동 킥보드, 드론, 스마트도로 등의 출현에 따라 도로안내체계에서의 도로교통 환경변화 대응이 필요한 시점이다. 하지만 도로를 안내하는 도로표지는 내비게이션, 스마트폰 등의 디바이스 등장으로 예전에 비해 활용도가 감소되는 실정이다. 이에 본 연구는 미래사회의 변화 환경에 적용될 도로표지 관련 이슈 및 활용방안을 도출하고자 대국민 설문조사를 수행하였고, 이를 토대로 시민의 도로표지 활용성에 미치는 영향요인을 분석하여 도로표지 기능 다변화 전략을 제시하였다. 그 결과, 첫째, 교통, 기상, 지역행사 등 사용자 요구를 반영한 가변형 도로안내 정보를 실시간으로 제공해야 된다. 둘째, 도로표지정보의 정밀도로지도 반영 등 디지털 도로표지 정보화 작업이 필요하다. 셋째, 다양한 미래 모빌리티 및 도로환경이 반영된 도로정보 안내 가상환경 실증기술 개발이 필요하다. 향후 각 전략별 심도 깊은 구체화 방안, 현장에 반영하기 위한 실증/정책 연구 등 후속연구가 활발히 진행되어, 국민들이 더욱 안전하고 편리한 도로안내 서비스를 제공받을 수 있기를 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권3호
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• pp.18-29
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• 2022

국내외적으로 V2X 통신기술을 접목한 C-ITS 사업 및 자율주행 고도화 실증연구가 활발히 진행되고 있다. 실증 초기 1단계에서는 경고메시지, 차량주행정보, 교통정보 등의 방송서비스에서 점차 실시간성을 요구하는 군집주행, 원격주행, 인식정보공유 등의 고도화된 서비스로 발전하고 있다. 또한, 네트워크 서비스 고도화를 위해 전송속도와 지연시간 등을 개선하기 위한 기술개발이 여러모로 진행되고 있다. 본 논문에서는 3GPP 표준 기반 C-V2X 기술을 바탕으로 안정적인 드로이드 형태의 저속 로봇의 원격주행 서비스 제공을 위해 네트워크 지연시간 측면에서 요구사항을 분석하였다. 원격주행 성능평가를 위해 오퍼레이터를 포함한 시스템 모델링을 통한 시뮬레이션을 수행하였고, 해당 실험 조건에서 90% 이상의 성능 만족을 위해 30ms 이내의 코어 및 액세스 네트워크 지연시간이 요구된다는 것을 알 수 있었다.

• Journal of East Asia Management
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• 제4권1호
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• pp.23-51
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• 2023

We investigate whether the association between management overconfident tone and the level of audit effort measured by audit fees and hours differs depending on the level of earnings management. Prior studies suggest that firms led by overconfident managers are likely to initiate risky investments, report low quality financial statements, and have material weaknesses in internal control system. These characteristics, combined together, result in higher audit risk. At the same time, auditors assess audit risk based on the quality of financial reporting, measured by level of earnings management. As a result, the assess audit risk is likely to reflect the combined effect of management overconfidence and the level of earnings management. In this paper, we investigate whether auditors differentiate the effects of real earnings management (REM) and accrual-based earnings management (AEM) when they assess the audit risk related management overconfident. Using the CEO's letter published in 2018, we measure the CEO's tone representing the degree of overconfidence (i.e., activity). Based on this measure, we find that the positive association between managerial overconfident tone and audit effort is more pronounced as the level of REM is higher. However, we find that the baseline association does not vary depending on the level of AEM. These results suggest that auditors consider the managerial overconfident severer when such characteristic accompany the higher level of REM, which can be outcome of aggressive business decisions possibly leading to the higher audit risks. We further find that these results are stronger for Big 4 auditors and continuing auditors. This paper contributes to the literature and practice as follows. First, we provide contextual evidence on how auditors reflect managerial characteristics in the audit process by documenting that auditors actively increase their audit efforts only when overconfident managerial characteristics are highly likely to lead to audit risk. This result suggests that auditors conduct external auditing considering both the efficiency and effectiveness of the audit process. Second, we suggest that auditors use information obtained from a wide range of sources to identify audit risks. Our results provide evidence of how the auditing standards, which do not provide detailed guidelines for audit risk assessment, are being applied in practice. Finally, our results also enhance the understanding of how audit fees are determined. Combined with the studies related to audit pricing, we provide the important reference for discussion between the auditor and the auditee about the audit fee that has created acute tension after the enforcement of the new External Audit Act.

• 서비스연구
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• 제10권4호
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• pp.43-55
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• 2020

최근 경험데이터에 대한 중요성이 커지면서 데이터사이언스적 관점으로 경험데이터를 다루려는 시도가 많아지고 있다. 빅데이터와 같은 수치적으로 계량화하려는 정량(quantitative)적 조사 방식의 수집방식으로 접근하는 경우에 경험이 가지고 있는 가치에 대한 폭넓은 해석이 어려울 뿐 아니라 비용, 시간이 상대적으로 많이 들고, 개인정보 침해의 위험으로 분석에 한계가 있다. 하지만, 정성(qualitative)적 조사 기반의 경험데이터 수집 절차인 에스노그라피(ethnograpy)는 사용자라는 관점에서 미래 고객의 자연스러운 실제 환경에서 주로 실시되기 때문에 적은 표본으로도 고객이 직면한 본질을 확인할 수 있고, 경험데이터가 가지고 있는 맥락적 차원의 관계를 해석하기에도 용이하다. 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집이 경제적이고, 효율적이라고 하여도 데이터의 수집 과정에 대한 과학적 절차의 미흡은 문제가 될 수 있기에, 수집과정의 오차를 줄이는 것은 중요하다. 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집에 대한 올바른 측정 도구를 사용했느냐에 대한 타당성 확보와 측정대상을 정확하게 선정하여 타당성 있는 측정 도구와 방법을 사용했느냐의 신뢰성 확보가 중요하다. 이러한 관점에서 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집에 대한 올바른 측정 방법과 도구개발을 위해 타당성을 확보하고 측정대상을 명확하게 선별하는 연구방법의 신뢰성을 검증할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집에 기반하여 자영업자의 고객경험을 분석해주는 'I know you_AI' 서비스의 데이터와 방법론 사례를 중심으로 이에 대한 검증 연구를 진행하였고, 연구 결과 신뢰성과 타당성이 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.99-110
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• 2023

본 연구는 현 보안 관제 시스템이 직면한 실시간 트래픽 탐지 문제를 해결하기 위해 사이버 위협 프레임워크인 마이터 어택과 머신러닝을 이용하여 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 방안을 제안하였다. 마이터 어택 프레임워크에 네트워크 트래픽 데이터셋인 UNSW-NB15를 적용하여 라벨을 변환 후 희소 클래스 처리를 통해 최종 데이터셋을 생성하였다. 생성된 최종 데이터셋을 사용하여 부스팅 기반의 앙상블 모델을 학습시킨 후 이러한 앙상블 모델들이 다양한 성능 측정 지표로 어떻게 네트워크 트래픽을 분류하는지 평가하였다. 그 결과 F-1 스코어를 기준으로 평가하였을 때 희소 클래스 미처리한 XGBoost가 멀티 클래스 트래픽 환경에서 가장 우수함을 보였다. 학습하기 어려운 소수의 공격클래스까지 포함하여 마이터 어택라벨 변환 및 오버샘플링처리를 통한 머신러닝은 기존 연구 대비 차별점을 가지고 있으나, 기존 데이터셋과 마이터 어택 라벨 간의 변환 시 완벽하게 일치할 수 없는 점과 지나친 희소 클래스 존재로 인한 한계가 있음을 인지하였다. 그럼에도 불구하고 B-SMOTE를 적용한 Catboost는 0.9526의 분류 정확도를 달성하였고 이는 정상/비정상 네트워크 트래픽을 자동으로 탐지할 수 있을 것으로 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.189-198
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• 2023

길거리에서 묻지마 범죄가 자주 발생함에 따라 CCTV의 보급이 증가하고 있다. 그러나 수동적으로 작동되는 CCTV의 단점 때문에 지능형 CCTV의 필요성이 주목 받고 있다. 이러한 지능형 CCTV의 무거운 시스템 때문에, 높은 성능의 기기들이 필요해 일반 CCTV를 대체하는데 비용적 측면에서 부담이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 낮은 품질의 영상도 인식하며 높지 않은 성능의 기기에서도 시스템이 구동되는 지능형 CCTV 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 AWS 기반 플랫폼을 활용하여 시스템을 경량화하고 영상을 텍스트화하여 실시간으로 위협을 감지할 수 있는 Saying CCTV 시스템을 제안한다. 이는 YOLO v4와 OpenPose를 사용해 추출한 데이터를 바탕으로 위험 객체와 위협 행동 그리고 위협 상황을 판단하며, 위험도를 머신러닝으로 계산하도록 구현하였다. 이를 통해, 언제 어디서나 네트워크만 연결되면 시스템을 동작시킬 수 있으며, 영상 촬영과 이미지 업로드가 최소한의 성능의 기기에서도 시스템 사용이 가능하다. 나아가 영상을 분석하여 텍스트로 저장되는 데이터들로 하여금 범죄의 유의미한 통계를 자동화하여 신속한 범죄 예방이 가능하다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.103-110
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• 2023

인터넷이 보급되면서 사람들 간의 소통을 위한 커뮤니티가 활성화됨과 함께 익명 커뮤니티가 나타났고 익명성을 이용한 공격적인 게시글, 댓글을 남기는 등 타인에게 피해를 주는 행위를 하는 이용자가 많아지고 있다. 과거에는 관리자가 직접 글과 댓글을 확인하며 삭제 및 차단했지만, 커뮤니티 이용자가 늘어나면서 관리자가 계속 감시할 수 없는 수준에 이르렀다. 초기에는 특정 단어가 포함되면 해당 글을 게시하거나 댓글을 달 수 없는 형태로 악의적인 글이 게시되는 것을 막는 단어 필터링 기법을 사용하였으나 유사한 단어를 사용하는 등 우회하는 형식으로 필터링을 피해 갔다. 이를 해결하는 방법으로 딥러닝을 이용하여 실시간으로 이용자들이 게시하는 글들을 감시하였으나 최근 커뮤니티에서는 해당 커뮤니티에서만 이해할 수 있는 단어를 사용하거나 일반적인 한글이 아닌 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 사용하고 있다. 이들이 사용하는 문자의 종류나 형태가 다양하여 인공지능 모델에 모든 것을 학습시키기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 한글의 자음과 모음 띄어쓰기 이미지를 학습시킨 CNN 모델을 이용해서 문장의 각 문자를 이미지화해 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 모델이 예측한 문자로 변환하는 전처리 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 전처리 기법을 통해 LSTM, BiLSTM, CNN-BiLSTM 모델에서의 성능이 각각 3.2%, 3.3%, 4.88% 증가함을 확인했다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1D호
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• pp.145-151
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• 2009

최근, GIS기술의 급속한 발전에 따라 다양한 공간 수문자료들이 속성정보와 결합되어 다루는 것이 가능해졌고, 집중형 유출모형보다 유역 유출량의 시공간적인 변동을 고려할 수 있는 분포형 유출모형의 구축이 활발하게 연구되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 실무에서의 적용가능성을 검증해 본 것이다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 교토대학 방재연구소에서 개발한 장기유출모형을 근간으로 레이더강우량과 연계하여 홍수기에 특화되어 사용할 수 있도록 자체 개발한 K-DRUM모형을 이용하였으며, 금강권역의 용담댐유역($930km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램을 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하였다. 또한, GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형(KDRUM) 의 입력인자로 사용하여 모형의 초기설정을 향상시켰다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기위한 기반이 될 것으로 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권4B호
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• pp.329-337
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• 2009

본 연구에서는 GPS와 RF 통신을 이용하여 개발한 전자부자 시스템을 간략하게 설명하고 현장 실측 결과를 분석하고 제시 하였다. 개발된 시스템은 15개의 전자부자를 동시에 이용하여 유량측정에 활용할 수 있다. 전자부자는 GPS를 이용하여 실제 유하경로를 측정할 수 있으며, 이를 통해 기존 부자법에 비해 10% 정도의 유속 측정 정확도의 개선이 가능하였다. 또한 ADCP와 유속 측정값을 비교한 결과 대체로 일치하는 결과를 보였다. 전자부자와 일반 부자법에 의해 계산된 소단면별 단면적 차이는 -79~71%에 달하였으며, 특히 부자의 중앙 수렴 경향으로 인해 좌우안 부근의 단면적 차이가 증가하였다. 부자의 유하경로와 단면의 배치가 불규칙한 지점에서 전자부자는 댐 방류량 대비 5~6%의 유량 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다. 전자부자는 GPS에 기반한 측위 정보를 제공함으로써 정확한 유속과 단면적 산정이 가능하며, 현장 여건과 관계없이 적은 인력으로 측정과 분석, 유량계산을 신속하게 실시간으로 수행함으로써 홍수 유량측정의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.