• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.41-49
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• 2023

CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘은 인공신경망 구현에 활용되는 대표적인 알고리즘으로 기존 FNN(Fully connected multi layered Neural Network)의 문제점인 연산의 급격한 증가와 낮은 객체 인식률을 개선하였다. 그러나 IT 기기들의 급격한 발달로 최근 출시된 스마트폰 및 태블릿의 카메라에 촬영되는 이미지들의 최대 해상도는 108MP로 약 1억 8백만 화소이다. 특히 CNN 알고리즘은 고해상도의 단순 이미지를 학습 및 처리에 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고해상도 단순 이미지의 객체 분류 학습모델 구현을 위한 개선된 CNN 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 고해상도의 이미지들의 학습모델 생성 시간을 감소하기 위해 CNN 알고리즘의 풀링계층의 Max Pooling 알고리즘 연산을 위한 인접 행렬 값을 변경한다. 변경한 행렬 값마다 4MP, 8MP, 12MP의 고해상도 이미지들의 처리할 수 있는 학습 모델들을 구현한다. 성능평가 결과, 제안하는 알고리즘의 학습 모델의 생성 시간은 12MP 기준 약 36.26%의 감소하고, 학습 모델의 객체 분류 정확도와 손실률은 기존 모델 대비 약 1% 이내로 오차 범위 안에 포함되어 크게 문제가 되지 않는다. 향후 본 연구에서 사용된 학습 데이터보다 다양한 이미지 종류 및 실제 사진으로 학습 모델을 구현한 실질적인 검증이 필요하다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.5-13
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• 2007

1925년 이후 지반개량공법은 많은 발전을 거듭해 왔으며, 많은 건설현장에서 차수의 목적 또는 지반강도 증진의 목적 등으로 그라우팅이 적용되어왔다. 지반개량공법의 발전과 더불어 그라우트재의 종류 또한 그 수가 증가되었으며, 그라우트재의 침투특성과 관련된 이론적인 연구의 필요성이 요구되었다. 전수두차에 의해 그라우트재의 흐름이 발생되며, 그라우트재의 이동은 지반의 투수계수의 영향을 받는다. 그라우트재가 지반의 간극을 지날 때, 그라우트재의 화학반응에 의해 점도가 변화되며, 따라서 점도 증가로 인하여 투수계수는 감소하게 된다. 또한 현탁액형의 그라우트재의 경우 그라우트재 입자에 의한 지반 간극의 폐색으로 투수계수가 감소하게 된다. 본 논문에서는 새로 개발된 그라우트재의 물리적-화학적 특성을 연구하고, 입경이 다른 두 종류의 모형지반에서 실시된 신개발 그라우트재의 주입실험 결과와 비교하여 점도변화와 폐색현상을 고려한 그라우트재의 침투 가능성을 이론적으로 제시하고자 한다. 측정된 신개발 그라우트재의 점도는 시간의 지수함수 형태를 보였으며, 실험결과와 비교하여 폐색현상과 관련된 계수 $\delta$를 추정하였다. 그라우트재의 점도 변화는 시간에 따른 주입량에 많은 영향을 주는 것으로 나타났으며, 간극의 크기가 작은 지반에서 주입실험을 실시한 결과 폐색현상의 영향으로 주입량이 현저하게 감소되는 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.145-151
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• 2023

3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.

• 중소기업연구
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• 제41권1호
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• pp.53-73
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• 2019

본 연구는 수도권 소재 광역쇼핑시설이 기존상권에 미치는 영향을 분석함으로써 광역쇼핑시설을 둘러싼 대·중소 유통갈등의 합리적 해소를 위한 실증적 논거를 제공하고 정책적 함의를 제시하는 것을 목적으로 한다. 광역쇼핑시설은 본 연구에서 사용한 조작적 용어로서 대형마트보다 배후상권 범위가 훨씬 커진 대형 쇼핑시설 유형을 지칭하는 것으로, 하위 유형으로는 초대형백화점, 복합쇼핑몰, 대형패션 아울렛, 창고형 대형마트 등의 네 가지 유통업태를 포함한다. 광역쇼핑시설의 배후상권 특성은 비교집단으로서 대형마트까지 포함하여 다섯 가지 유통업태를 대상으로 분석하였으나, 광역쇼핑시설 출점이 기존상권에 미치는 영향은 네 가지 광역쇼핑시설 업태에 대해서만 분석하였다. 본 연구의 조사방법의 특징은, 특정 점포 단위의 중소상인 대상 설문조사에 의존한 선행연구들과 달리 본 연구는 수도권 내 모든 점포와 모든 소비자를 대상으로 한 설문조사를 활용함으로써 점포 단위가 아닌 지역 단위의 총량적, 평균적 상권영향을 분석하였다는 점이다. 조사분석 결과, 광역쇼핑시설 출점이 약 3%의 총 소비지출 순증효과를 유발하고 있었다. 현존하는 전체 광역쇼핑시설의 업태별 수도권 기존상권 총 잠식률(매출증감률)은 대형백화점 -1.0%, 복합쇼핑몰 -9.0%, 대형패션아울렛 -4.1%, 창고형 대형마트 -8.2% 등이며 이를 합한 전 업태 총합 기존상권 총 잠식률은 -22.2%로 나타났다. 그리고 전 업태 총합의 기존 쇼핑시설 부문별 잠식률은 대규모유통부문 -53.9%, 중소유통부문 -11.0%, 온라인유통부문 +5.7% 등으로 추정되었다. 중소유통부문은 중복산입 가능성이 없기 때문에 현존 전체 광역쇼핑시설의 수도권 중소유통부문 상권잠식률 -11.0%는 합리적인 추정결과로 판단된다. 특히, 광역쇼핑시설 업태별 기존 중소유통부문 상권 잠식률은 복합쇼핑몰이 4.9%, 창고형 대형마트는 5.7%인 것으로 분석되었다.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제4권1호
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• pp.73-90
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• 2013

프랜차이즈 산업은 우수한 경영 노하우와 기업의 경영자원을 유기적으로 통합하는 지식산업이다. 또한 프랜차이즈 산업은 국가의 경제성장에 지속적으로 기여하는 바가 크고, 기업의 성장에도 영향을 미치고 있다. 이러한 프랜차이즈 산업 부문에서 일본 프랜차이즈 산업은 여타 산업에 비해 꾸준한 성장률을 보이고 있으며 장기간 경기 침제에도 불구하고 최근 회복세를 보이는 경향을 나타내고 있다. 따라서 일본 프랜차이즈 산업의 구조분석을 통하여 한국 기업의 프랜차이즈 산업의 해외진출에 대한 전략을 알아보고자 한다. 따라서 본 연구에서는 일본의 정체기를 벗어나는데 시발점을 제시한 2009년부터 2010년의 일본 프랜차이즈 체인협회 통계 조사와 각국 프랜차이즈 시스템의 비교 분석을 통하여 일본 프랜차이즈 사업구조와 해외진출 전략을 파악하고 그 연구 결과를 토대로 하여 한국기업의 해외 진출 전략을 수립하는데 목적을 두고 있다. 이러한 목적을 위하여 문헌고찰과 통계분석 결과 업종별 체인수와 점포수, 매출액의 추이를 통해 다음과 같은 4가지 결과를 도출 하였다. 1)서비스를 중점으로 한 프랜차이즈 활성화 방안 마련 2)서비스 프랜차이즈의 흐름으로 고령화, 간병, 건강지향, 유아교육, 미용과 관련된 사업 성장 기대 3) 일본의 문화와 인식의 차이를 고려한 서비스 업종 파악의 증요성 4)서비스 사업의 생산성을 높이는 노력에 대한 필요성으로 정리하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 한국기업은 프랜차이즈 산업의 해외진출 전략 수립에 있어서 일본 프랜차이즈 산업의 제도적 환경과 문화 인식의 차이를 고려하여 전략을 수립해야 한다.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제3권1호
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• pp.111-129
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• 2012

국내 프랜차이즈 산업은 매년 10% 이상의 성장률을 보이고 있는 유망사업이자 유통업의 핵심으로 부상하고 있다. 또한 베이비부머 세대의 은퇴를 비롯한 사회문화적 현상으로 인해 당분간 프랜차이즈 산업의 성장은 지속될 것으로 예상되고 있다. 그러나 국내 프랜차이즈는 몇몇 소수의 업종을 중심으로 가맹본부 및 가맹점 진출이 집중되어 있어 신규가맹점을 확보하는데 그 한계를 드러내고 있다. 이에 포화 상태에 접어든 업종 내에서의 가맹본부는 성장을 위해 새로운 업종으로의 제2, 제3 브랜드로 사업 확장을 전개하고 있으나 성공보다는 실패가 더 많은 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 (주)인토외식산업의 맥주바켓 사례를 중심으로 신규 브랜드 개발 방식 및 전개 후 결과에 대해 연구하고자 한다. 본 연구의 사례 분석 결과, 프랜차이즈 가맹본사는 지속적으로 환경 조사 및 분석을 해야 하며, 조사 방법과 조사된 내용을 통해 도출 되는 내용은 객관성을 전재로 해야 한다는 것이 나타났다. 이렇게 도출된 내용을 바탕으로 신규 브랜드의 Biz-Model을 수립해야 산업 및 고객으로부터 인정을 받을 수 있는 것이다. 포화상태의 치열한 환경에 속한 프랜차이즈 본사일수록 환경의 변화에 민감하게 대응을 하고 이를 기업 활동과 연계시킬 수 있는 능력을 필요로 한다. 선행적 대응을 통한 프랜차이즈 뉴비즈니스 런칭 사례인 (주)인토외식산업의 맥주바켓 성공사례를 통해 환경변화에 따른 대응 방법에 대해 연구할 필요성을 제기한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.11-22
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• 2023

본 연구는 대중들이 '심신장애를 사유로 하는 형량 감경 비율'에 대해 어떻게 생각하고 있는지 분석하고, 여론의 방향과 실제 법원의 판단이 합치되는지 확인하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 대법원 코트넷 판결문 검색시스템과 기관별 정신감정 의뢰 건수, 네이버 뉴스에서 '심신장애'를 키워드로 하는 기사의 개수와 댓글 개수, 댓글 내용을 크롤링한 결과를 활용하였다. 데이터 분석 결과, 여론은 심신장애에 따른 형량 감경에 대해 부정적이었으며 그 기준의 모호성에 대해 불만을 나타냈다. 그러나 실제 판결문 분석과 기관별 정신감정 의뢰 건수 분석 결과 법원은 「형법」제10조(심신장애)에 규정된 정신장애인의 책임 조각 및 책임 감경에 대해 엄격하게 판단하고 있음을 확인할 수 있었다. 즉, 가해자의 정신장애에 대한 인정 사례는 줄어들고 있지만 여론은 이를 인지하지 못하고 있다. 공권력이 국민 수호의 의무를 충분히 수행하고 있지 못하다는 여론의 형성은 국가기관에 대한 국민의 신뢰를 떨어뜨리는 부정적 효과를 갖고 있다. 따라서 국민의 안전을 보장하는 경찰과 검찰은 국민의 신뢰를 얻기 위해 명확한 기준에 따라 법집행을 할 필요가 있으며 사법부도 심신장애에 대한 감형 기준에 대해 엄중한 판단은 물론 그 적용 결과를 국민들에게 인식시켜줄 필요가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.349-355
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• 2023

본 연구는 한·일 대학생의 노인복지 인식, 치매 인식, 치매태도가 치매정책에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 주요 결과를 살펴보면 다음과 같다. 한·일 대학생의 치매정책 인식 및 태도에 미치는 영향을 분석한 결과 한·일 대학생 노인복지 인식, 치매 태도가 치매정책 인식에 정적(+)인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이를 결과로 다음과 같은 시사점을 제시하고자 한다. 한국과 일본은 저출산 고령사회 속에서 노인을 위한 사회보험제도를 발전시켜 왔으며, 양국의 문화에 맞는 부양방식의 서비스를 개발하여 제도를 시행하고 있다. 한·일 대학생들의 치매정책 인식에 있어 한국의 노인장기요양보험과 일본의 개호보험의 영향으로 대학생들에 노인복지 인식, 치매 태도의 변화를 가져왔다. 하지만 치매인식이 치매정책 인식에 영향을 미치지 못하는 것을 나타나 대학생들의 치매 인식이 부족한 것으로 보여지고 있다. 치매인식은 여러 가지 치매관련 서비스 또는 치매정책 개발에 대한 요구를 증가시킬 수 있지만 치매인식이 낮으면, 치매에 대해 오해하거나 부정적인 인식이 나타날 수 있다. 이는 치매정책인식에도 영향을 미칠 수 있으며, 치매와 관련된 사회적 지원, 예방, 치료 등의 서비스와 정책이 충분히 발전하지 않을 수 있다. 앞으로 이러한 문제점들을 보완하기 위해 대학생에 대한 치매인식 개선과 이해를 돕기위한 정부와 사회 등 다양한 정보의 제공과 의식향상을 통한 인식개선을 높이는 노력이 필요하다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.43-52
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• 2024

최근 이상기후로 인한 급경사지 붕괴 위험이 증가되고 있으며, 급경사지 붕괴 위험의 사전 예측 및 경보 전파가 이루어지지 않아 인명과 재산 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급경사지의 상태를 평가하기 위해 IoT 센서와 AI 기반 카메라를 융합한 급경사지 분석 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위하여 급경사지 지반조건을 고려한 계측센서 하드웨어 및 펌웨어 설계, AI 기반 영상 분석 알고리즘 설계, 그리고 예·경보 솔루션 및 시스템 제작을 수행하였다. IoT 센서의 데이터와 AI 카메라 영상 분석을 통해 센서 데이터의 오차를 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. 또한 실제 급경사지에 적용하여 정확도(신뢰도)를 평가하였다. 그 결과, 센서 계측 오류는 0.1° 이내로 유지되었으며 계측 데이터의 전송률은 95%이상이었다. AI 기반의 영상 분석 시스템은 야간에도 부분 인식률 99%의 높은 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 다양한 사회간접자본(SOC) 시설의 급경사지 상태 분석 및 스마트 유지관리 분야에도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.69-78
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• 2024

최근 CCTV 영상을 기반으로 인파사고를 예방하는 방안이 추진되고 있다. 그러나 CCTV는 공간적 한계점이 있어 이를 보완하기 위한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 드론 영상을 사용하여 보행자의 밀도를 측정하는 연구를 수행하였다. 기존 연구문헌을 통해 군중의 인파사고 임계값인 1m²당 6.7명을 위험수준으로 선정하였다. 또한 드론의 파라미터를 도출하기 위해 선행연구를 수행한 결과, 고도 20m, 각도 60°에서 보행자의 인식률이 높은 것으로 나타났다. 이후 선행연구를 기반으로 보행자가 밀집한 대상지를 선정하여 밀집도를 측정한 결과, 단위 면적당 0.27~0.30명 수준으로 나타났다. 본 연구를 통해 드론 영상을 사용하여 대상지의 보행자 밀집도에 따른 위험수준 측정이 가능한 것으로 확인되었으며, 향후 인파사고 안전관리 대체 수단으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.